KEBIJAKAN OFFICE CHANNELING DAN PERKEMBANGAN PERBANKAN SYARIAH SERTA PENYALURAN PEMBIAYAAN USAHA KECIL MENENGAH DI INDONESIA UDING SASTRAWAN

KEBIJAKAN OFFICE CHANNELING DAN PERKEMBANGAN PERBANKAN SYARIAH SERTA PENYALURAN PEMBIAYAAN USAHA KECIL MENENGAH DI INDONESIA

UDING SASTRAWAN

SEKOLAH PASCASARJANA INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2014

PERNYATAAN MENGENAI TESIS DAN SUMBER INFORMASI SERTA PELIMPAHAN HAK CIPTA Dengan ini saya menyatakan bahwa tesis berjudul Kebijakan Office Channeling dan Perkembangan Perbankan Syariah serta Penyaluran Pembiayaan Usaha Kecil Menengah di Indonesia adalah benar karya saya dengan arahan dari komisi pembimbing dan belum diajukan dalam bentuk apa pun kepada perguruan tinggi mana pun. Sumber informasi yang berasal atau dikutip dari karya yang diterbitkan maupun tidak diterbitkan dari penulis lain telah disebutkan dalam teks dan dicantumkan dalam Daftar Pustaka di bagian akhir tesis ini. Dengan ini saya melimpahkan hak cipta dari karya tulis saya kepada Institut Pertanian Bogor. Bogor, Maret 2014 Uding Sastrawan NIM H251110404

RINGKASAN Kebijakan Office Channeling dan Perkembangan UDING SASTRAWAN. Perbankan Syariah serta Penyaluran Pembiayaan Usaha Kecil Menengah di Indonesia. Dibimbing oleh MUHAMMAD SYAMSUN dan MUKHAMAD NAJIB. Perbankan syariah mengalami pertumbuhan sangat pesat dan menunjukkan kinerja yang relatif lebih baik dibandingkan perbankan konvensional. Perkembangan tersebut didukung dengan penyempurnaan undang-undang perbankan Nomor 7 tahun 1992 menjadi Nomor 10 Tahun 1998 yang mengizinkan dua sistem perbankan di Indonesia, dan terbitnya Peraturan Bank Indonesia Nomor 9/7/PBI/2007 tentang kebijakan memperluas layanan syariah bagi bank konvensional (office channeling). Namun, pertumbuhan yang pesat perbankan syariah belum memadai bila dibandingkan dengan kebutuhan masyarakat akan pelayanan perbankan syariah (Rohaya 2008). Hal ini merupakan peluang yang sangat prospektif untuk terus dikembangkan, mengingat penduduk Indonesia mayoritas muslim. Data statistik perbankan syariah Indonesia menunjukkan share aset, dana pihak ketiga (DPK) dan pembiayaan di sektor usaha kecil menengah (PYD) perbankan syariah terhadap bank umum mengalami peningkatan, meskipun nilainya masih relatif kecil. Pada tahun 2012 share aset sebesar 4.85%, DPK sebesar 4.84% dan PYD sebesar 6.71%. Namun hal tersebut masih dapat terus ditingkatkan mengingat peluang pasar keuangan di Indonesia masih besar terutama kegiatan di sektor riil. Perbankan syariah dapat menjadi harapan bagi pengembangan usaha kecil menengah (UKM) dengan konsep bagi hasil. UKM memiliki peran penting dan strategis, kemampuan UKM perlu diberdayakan dan dikembangkan dengan mereduksi kendala yang dialaminya sehingga mampu memberikan kontribusi lebih maksimal (Sutaryo 2004). UKM menghadapi kendala pertumbuhan yang lebih besar dan kurang memiliki akses terhadap sumber pembiayaan formal (Beck & Demirguc-Kunt 2006), salah satu langkah dianggap efektif untuk mengatasi permasalahan UKM adalah dengan pembiayaan yang menggunakan sumber keuangan masyarakat sendiri serta menerapkan pendekatan pembangunan yang memiliki potensi untuk keberlanjutan (sustainable). Upaya pemerintah meningkatkan peranan perbankan melalui perundangundangan dan kebijakan terus dilakukan, untuk memperkuat peranan UKM dalam peningkatan akses pembiayaan dari perbankan. Keberadaan perbankan syariah semakin kuat dan dapat menjadi harapan bagi pengembangan usaha UKM serta menjadi sumber pembiayaan alternatif bagi UKM. Perkembangan perbankan syariah telah mengalami pertumbuhan sangat pesat. Namun, apakah dengan perkembangan perbankan syariah memberikan respon positif dalam penyaluran pembiayaan UKM, dengan semakin meningkatnya portofolio perbankan syariah? Dan variabel-variabel apakah yang mempengaruhi perbankan syariah semakin berkembang selama ini dan selanjutnya. Adapun tujuan dari penelitian ini ; 1). Menerangkan pengaruh variabelvariabel perkembangan perbankan syariah, 2). Menganalisis respon dinamis terhadap guncangan variabel-variabel perkembangan perbankan syariah, 3). Menerangkan perkembangan perbankan syariah dengan adanya office channeling dalam penyaluran pembiayaan di sektor UKM. Analisis penelitian ini menggunakan metode vektor autoregresi (VAR) dengan dibantu aplikasi perangkat lunak Eviews versi 8. Analisis VAR mengharuskan data yang digunakan harus sudah stasioner pada saat belum diolah (level), jika data yang digunakan tidak stasioner maka analisis VAR tetap dapat digunakan setelah data

ditransformasikan sehingga menjadi stasioner. Pengujian dalam analisis VAR meliputi uji stasioneritas data, penentuan lag optimal, uji kointegrasi, uji kausalitas Granger, dan melakukan analisis impuls response function (IRF) serta forecast error variance decomposition (FEVD). Untuk menerangkan perkembangan perbankan syariah sebelum dan sesudah office channeling dalam penyaluran pembiayaan di sektor UKM dilakukan uji beda dengan pengujian statistik-t. Hasil uji stasioneritas menunjukkan variabel-variabel yang digunakan dalam penelitian tidak seluruhnya stasioner pada data asli (level), hanya variabel pertumbuhan aset (GAST) dan biaya operasional terhadap pendapatan operasional (BOPO) memilik data stasioner, maka dilakukan pembedaan (first difference) dan hasilnya semua variabel stasioner. Untuk menentukan tingkat lag optimal menggunakan Schwarz Information Criteria (SC) yang terkecil, dari perhitungan nilai SC diperoleh nilai minimum pada lag 1 dan merupkan lag optimal. Berdasarkan pengujian kointegrasi terdapat 6 persamaan terkointegrasi, hal ini menunjukkan masing-masing variabel saling mempengaruhi dan memiliki hubungan stabilitas dan kesamaan pergerakan dalam jangka panjang. Estimasi vector error correction model (VECM) diperoleh dalam persamaan jangka panjang dan jangka pendek untuk setiap variabel. Pada persamaan BOPO, DPK, GAST, non performing financing (NPF), jumlah pekerja (PKJ) dan PYD sebagai variabel endogen dalam jangka panjang dipengaruh signifikan oleh variabel PYD. Namun dalam jangka pendek, tidak semua variabel eksogennya berpengaruh signifikan. Berdasarkan hasil uji kausalitas Granger terdapat hubungan antar variabel bilateral causality terjadi pada PKJ:DPK, PYD:DPK, PKJ:NPF, PYD:NPF dan PKJ:PYD, sedangkan unidirectional causality terjadi pada DPK:BOPO, PKJ:BOPO, PYD:BOPO, DPK:NPF dan PKJ:GAST. Analisis IRF digunakan untuk menelusuri atau mengetahui pengaruh suatu standar deviasi diguncang (shock) terhadap perubahan yang terjadi pada nilai variabel endogen pada saat ini dan masa yang akan datang. Nilai IRF memberikan arah besarnya pengaruh antar peubah atau variabel yang diteliti dan hasil dekomposisi varian memberikan informasi tentang kepentingan relatif dari setiap inovasi acak dalam mempengaruhi variabel dalam VAR. Besarnya nilai pembiayaan syariah yang diberikan di sektor UKM lebih dominan dipengaruhi oleh perkembangan DPK dan BOPO. Simpulan dari penelitian ini sebagai berikut; 1). Variabel perkembangan perbankan syariah saling mempengaruhi memiliki hubungan stabilitas dan kesamaan pergerakan dalam jangka panjang, sedangkan dalam jangka pendek tidak semua variabel signifikan mempengaruhi persamaan variabel endogenya. Hubungan antar variabel terjadi hubungan unidirectional causality, bilateral causality dan independence diantara variabel, 2). Guncangan variabel sebesar 1 standar deviasi terhadap variabel dirinya sendiri memberikan dampak perubahan pada BOPO, DPK, GAST dan NPF. Sehingga fluktuasi BOPO, DPK, GAST dan NPF dominan direspon oleh guncangan variabel dirinya sendiri, 3). Adanya office channeling memberikan perbedaan signifikan dan berpengaruh terhadap pembiayaan syariah yang diberikan di sektor UKM, semakin berkembang perbankan syariah memberi dampak terhadap peningkatan penyaluran pembiayaan di sektor UKM. Kata kunci: Perbankan syariah, Usaha kecil menengah (UKM), Vektor autoregresi (VAR)

SUMMARY UDING SASTRAWAN. The Office Channeling Policy, the Development of Islamic Banking, and SMEs Financing in Indonesia. Supervised by MUHAMMAD SYAMSUN and MUKHAMAD NAJIB. The Islamic banking has grown rapidly and showed relatively better performance than the conventional banking. The development is supported by the improvement of banking law No. 7 in 1992 into No. 10 in 1998 which allows two banking systems in Indonesia, and the issuance of Bank Indonesia Regulation Number 9/7/PBI/2007 about a policy to expand the Islamic services for conventional banks (office channeling). However, the rapid growth of Islamic banking is not adequate compared to the community needs of Islamic banking services (Rohaya 2008). This is a highly prospective opportunitysince the majority of Indonesian population is Muslim. Based on Indonesian Islamic banking statistics, it indicates that the share of assets, depositor funds (DPK) and financing in small and medium enterprises (PYD) of Islamic banking to commercial banks has increased, although the value is still relatively small. In 2012, the share of assets was ammounted to 4.85%, 4.84% for DPK and 6.71% for PYD. But it may be improved since the financial market opportunities in Indonesia are still great especially in real activity. Islamic banking may be a hope for the development of small and medium enterprises (SMEs) with the concept of profit and loss sharing. SMEs have an important and strategic role, the ability of SMEs need to be empowered and developed to reduce the constraints they experienced so they can be able to contribute more leverage (Sutaryo 2004). SMEs face greater growth obstacles and have less access to formal sources of finance (Beck & Demirguc-Kunt 2006). One of the effective measures to overcome the SMEs problems is by financing using its own community financial resources, and implementing the development approach which has the potential to sustainability. The government continues its efforts to increase the role of banking through legislation and policies, as well as to strengthen the role of SMEs in improving the financing access from bank. The existence of Islamic banking is getting stronger and may be hope for SMEs business development as well as becoming an alternative financing source for SMEs. The development of Islamic banking has experienced rapid growth. However, this research was done to find out whether the increasing development of Islamic banking give a positive response in the SMEs financing and other variables in line with the rising of Islamic banking portfolio; and to find out what variables that affect the growth of Islamic banking all along. The purpose of this study: 1). To describe the effect of the Islamic banking development variables, 2). To analyze the dynamic response to the shocks of Islamic banking development variables, 3). To describe the development of Islamic banking in the presence of the office channeling in financing the SMEs. The auto-regression vector (VAR) method was used in this study, and was solved using Eviews version 8 software. VAR analysis required the data to be used must have been stationary at the time of unprocessed (level). When the data used were not stationary at the level, the VAR analysis could still be used after the data was transformed to become stationary. Testing in VAR analysis included the data stationary test, the determination of the optimal lag, co-integration test, Granger causality test, impulse response function (IRF) analysis, and forecast error variance decomposition (FEVD). A statistic-t test was done to explain the development of Islamic banking before and after office channeling in financing the SMEs.

Stationary test results showed that the variables used in this study were not entirely stationary at level, except for the asset growth variable (GAST) and operating expenses to operating revenue (BOPO). Therefore, the processing was continued to the first difference so the variables were all stationary. To determine the optimal lag level, the smallest Schwarz Information Criteria (SC) was used. Based on the SC calculation, the minimum value was at lag 1 and it was the optimal lag. Based on cointegration testing, there were 6 co-integrated equations. It showed that the variables affected each other and have a stability relationship and movement similarity in long term. The estimation of vector error correction model (VECM) was obtained in the long-term and the short-term equation for each variable. In the long-term equation of BOPO, DPK, GAST, non-performing financing (NPF), the number of workers (PKJ) and PYD as endogenous variables, they were significantly affected by PYD variable. But in the short-term, not all exogenous variables have a significant effect. Based on the results of Granger causality test, there wasa relationship among bilateral causality variables, occurs in PKJ:DPK, PYD:DPK, PKJ:NPF, PYD:NPF and PKJ:PYD; while the unidirectional causality occurs in: DPK:BOPO, PKJ:BOPO, PYD:BOPO, DPK:NPF and PKJ:GAST. IRF analysis was used to discover or determine the effect of a shock deviation standard on changes in the endogenous variables value in the present and future. IRF values showed the effect between the variables studied, and the result of variance decomposition provided information about the relative importance of each random innovation in affecting the variables in the VAR. The amount of the Islamic finance given to SMEs was more dominantly influenced by the development of DPK and BOPO. The conclusions of this study are as follows: 1). The variable of Islamic banking development had amutual influence, stability relationship, and movement similarity in the long term; while in the short term, not all variables significantly affecting its endogen variable equation. Unidirectional, bilateral and independence causality relationship may occurs among variables, 2). Shocks variable of 1 standard deviated to the variable itself, gave impacton BOPO, DPK, GAST and NPF. Therefore, the fluctuations in BOPO, DPK, GAST and NPF were dominantly responsed by the shock variable itself, 3). The existence of office channeling gave a significant difference and influence on Islamic financing given to SMEs. The growing Islamic banking impacted on the increase of SMEs financing. Keywords: Islamic banking, Small and medium enterprises (SMEs), Vector autoregression (VAR)

© Hak Cipta Milik IPB, Tahun 2014 Hak Cipta Dilindungi Undang-Undang Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan atau menyebutkan sumbernya. Pengutipan hanya untuk kepentingan pendidikan, penelitian, penulisan karya ilmiah, penyusunan laporan, penulisan kritik, atau tinjauan suatu masalah; dan pengutipan tersebut tidak merugikan kepentingan IPB Dilarang mengumumkan dan memperbanyak sebagian atau seluruh karya tulis ini dalam bentuk apa pun tanpa izin IPB

KEBIJAKAN OFFICE CHANNELING DAN PERKEMBANGAN PERBANKAN SYARIAH SERTA PENYALURAN PEMBIAYAAN USAHA KECIL MENENGAH DI INDONESIA

UDING SASTRAWAN

Tesis sebagai salah satu syarat untuk memperoleh gelar Magister Sains pada Program Studi Ilmu Manajemen

SEKOLAH PASCASARJANA INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2014

Penguji Luar Komisi pada ujian Tesis : Dr Ir Abdul Basith, MS

Judul Tesis : Kebijakan Office Channeling dan Perkembangan Perbankan Syariah serta Penyaluran Pembiayaan Usaha Kecil Menengah di Indonesia Nama : Uding Sastrawan NIM : H251110404

Disetujui oleh Komisi Pembimbing

Dr Ir Muhammad Syamsun, MSc Ketua

Dr Mukhamad Najib, STP, MM Anggota

Diketahui oleh

Ketua Program Studi Ilmu Manajemen

Dekan Sekolah Pascasarjana

Dr Ir Abdul Kohar Irwanto, MSc

Dr Ir Dahrul Syah, MScAgr

Tanggal Ujian: 07 Maret 2014

Tanggal Lulus:

Judul Tesis : Kebijakan Office Channeling dan Perkembangan Perbankan Syariah serta Penyaluran Pembiayaan Usaha Kecil Menengah di Indonesia Nama : Uding Sastrawan : H251110404 NIM

Disetujui oleh

Komisi Pembimbing

~-

Dr Mukhamad Najib, STP, M:M Anggota

Dr Ir Muhammad Syamsun, MSc Ketua

Diketahui oleh

Ketua Program Studi I1mu Manajemen

Dr Ir Abdul Kohar Irwanto, MSc

Tanggal Ujian: 07 Maret 2014

Tanggal Lulus:

2 8 MAR 2014

PRAKATA Puji dan syukur penulis panjatkan kepada Allah subhanahu wa ta’ala atas segala karunia-Nya sehingga karya ilmiah ini berhasil diselesaikan. Tema yang dipilih dalam penelitian yang dilaksanakan sejak bulan Oktober sampai Desember 2013 ini ialah Kebijakan Office Channeling dan Perkembangan Perbankan Syariah serta Penyaluran Pembiayaan Usaha Kecil Menengah di Indonesia. Terima kasih penulis ucapkan kepada Bapak Dr Ir Muhammad Syamsun, MSc dan Bapak Dr Mukhamad Najib, STP, MM selaku pembimbing, serta Bapak Dr Ir Abdul Basith, MS yang telah banyak memberi saran. Di samping itu, penghargaan penulis sampaikan kepada Bapak Prof Dr Ir M Zairin Junior, MSc dari Program Diploma IPB dan Bapak Ir Sutara Hendrakusumaatmaja, MSc dari Program Keahlian Manajemen Agribisnis Program Diploma IPB. Ungkapan terima kasih juga disampaikan kepada istri dan seluruh keluarga atas doa dan kasih sayangnya. Semoga karya ilmiah ini bermanfaat.

Bogor, Maret 2014 Uding Sastrawan

DAFTAR ISI DAFTAR TABEL DAFTAR GAMBAR DAFTAR LAMPIRAN 1 PENDAHULUAN Latar Belakang Perumusan Masalah Tujuan Penelitian Manfaat Penelitian Ruang Lingkup

xiii xiii xiv 1 1 3 4 4 4

2 TINJAUAN PUSTAKA Sistem Perbankan Perbankan Syariah Perbedaan Bank Konvensional dan Bank Syariah Pembiayaan Kinerja Perbankan Syariah Usaha Mikro Kecil Menengah (UMKM) Vektor Autoregresi Penelitian Terdahulu

4 4 6 8 9 9 10 11 13

3 METODE Kerangka Pemikiran Penelitian Jenis dan Sumber Data Variabel dan Definisi Operasional Metode Pengolahan dan Analisis Data Metode Vector Autoregression (VAR) Metode Granger Causality (Kausalitas Granger) Statistik Inferensia

15 15 16 16 17 17 21 22

4 HASIL DAN PEMBAHASAN Hasil Analisi Data Uji Stasioneritas Data Penentuan Lag Optimal Uji Kointegrasi Pembahasan Pengaruh Variabel Perkembangan Perbankan Syariah Respon terhadap Guncangan Variabel Perkembangan Perbankan Syariah Perkembangan Perbankan Syariah Sebelum dan Sesudah Office Channeling Implikasi Manajerial

23 24 24 25 26 26 26 32 39 42

DAFTAR ISI (lanjutan) 5 SIMPULAN DAN SARAN Simpulan Saran DAFTAR PUSTAKA LAMPIRAN

45 45 45 46 48

DAFTAR TABEL 1 2

3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21

Perkembangan jaringan kantor perbankan syariah tahun 2008 sampai 2012 Perkembangan aset, dana pihak ketiga, pembiayaan di sektor UKM perbankan syariah dan share terhadap bank umum tahun 2008 sampai 2012 Ringkasan penelitian terdahulu Hasil uji stasioneritas data Hasil uji lag optimal Hasil uji kointegrasi Hasil estimasi VECM persamaan rasio biaya operasional terhadap pendapatan operasional (BOPO) dan dana pihak ketiga (DPK) Hasil estimasi VECM persamaan pertumbuhan aset (GAST) dan non performing financing (NPF) Hasil estimasi VECM persamaan jumlah pekerja (PKJ) dan pembiayaan yang diberikan di sektor UKM (PYD) Hasil peramalan variabel perkembangan perbankan syariah bulan Januari sampai Juni 2013 Realisasi nilai variabel perkembangan perbankan syariah bulan Januari sampai Juni 2013 Dekomposisi varian rasio biaya operasional terhadap pendapatan operasional (BOPO ) Dekomposisi varian dana pihak ketiga (DPK ) Dekomposisi varian pertumbuhan aset (GAST) Dekomposisi varian non performing financing (NPF) Dekomposisi varian jumlah pekerja (PKJ) Dekomposisi varian penyaluran pembiayaan di sektor UKM (PYD) Hasil uji beda variabel perkembangan perbankan syariah Hasil uji beda pembiayaan syariah berdasarkan sektor Perkembangan pembiayaan sektor UKM dan non UKM pada perbankan syariah tahun 2006 sampai 2012 Perkembangan kredit berdasarkan sektor UKM dan non UKM pada bank umum konvensional tahun 2006 sampai 2012

1

2 13 24 25 26 27 28 29 30 30 35 36 36 37 37 38 39 39 40 41

DAFTAR GAMBAR 1 2 3 4 5

Penggolongan lembaga keuangan (Kasmir 2009) Sistem perbankan Indonesia (Simorangkir 2004) Kerangka pemikiran penelitian Bagan alir dari proses analisis dan ujia statistik Hubungan kausalitas variabel perkembangan perbankan syariah

5 6 15 22 31

DAFTAR GAMBAR (lanjutan) 6 7 8

Respon variabel perkembangan perbankan syariah terhadap guncangan variabel lainnya 32 Grafik proporsi pembiayaan pada perbankan syariah di sektor UKM dan non UKM 40 Grafik proporsi kredit bank umum konvensional di sektor UKM dan non UKM 41

DAFTAR LAMPIRAN 1 2 3 4 5 6 7

Hasil uji stasioneritas data Hasil uji lag optimal Hasil uji kointegrasi Hasil olahan estimasi model VECM Persamaan estimasi model VECM Grafik perbandingan hasil peramalan perkembangan perbankan syariah Hasil uji kausalitas Granger

48 54 55 55 58 dengan

realisasi

variabel 59 62

1 PENDAHULUAN

Latar Belakang

Perbankan syariah telah mengalami pertumbuhan yang sangat pesat, baik dari sisi pertumbuhan aset maupun pertumbuhan kelembagaan atau jaringan. Bank Islam atau lazim disebut dengan bank syariah, keberadaannya relatif baru di Indonesia. Bank syariah pertama kali memperoleh ijin dengan diundangkannya Undang-Undang Nomor 7 tahun 1992 tentang perbankan memberikan ruang terhadap keberadaan bank syariah, maka berdirilah Bank Muamalat Indonesia (Kristiyanto 2008). Selama periode krisis ekonomi dan moneter pada tahun 1997 sampai 1998, Bank Umum Syariah (BUS) masih dapat menunjukkan kinerja yang relatif lebih baik dibandingkan dengan perbankan konvensional. Hingga akhir September 1998 tercatat 55 bank bermasalah dan semuanya merupakan bank konvensional (Perwataatmaja 2002). Pada tahun 1998 pemerintah dan Dewan Perwakilan Rakyat melakukan penyempurnaan Undang-Undang Nomor 7 tahun 1992 menjadi Undang-Undang Nomor 10 Tahun 1998, secara tegas menjelaskan bahwa terdapat dua sistem dalam perbankan di tanah air (dual banking system), yaitu sistem perbankan konvensional dan sistem perbankan syariah. Kemudian Pemerintah melalui Bank Indonesia dalam rangka lebih meningkatkan peranan bank umum konvensional melaksanakan kegiatan usaha berdasarkan prinsip syariah, menerbitkan Peraturan Bank Indonesia (PBI) Nomor 9/7/PBI/2007 tentang kebijakan untuk memperluas layanan office channeling yang tidak hanya untuk pendanaan tetapi juga mencakup pembiayaan. Dengan adanya perluasan jaringan pelayanan transaksi perbankan syariah akan mampu menjangkau masyarakat lebih luas dan optimalisasi keberadaan layanan syariah yang ada di bank umum konvensional. Namun, pertumbuhan yang pesat perbankan syariah belum memadai bila dibandingkan dengan kebutuhan masyarakat akan pelayanan perbankan syariah (Rohaya 2008). Perkembangan perbankan syariah dapat dilihat dari jaringan kantor perbankan syariah, pada tahun 1998 terdapat 1 bank umum syariah dengan 10 kantor cabang, 1 kantor cabang pembantu, dan 19 kantor kas, setelah 15 tahun berjalan atau tepatnya pada tahun 2012 terdapat 11 bank umum syariah dengan total 1 734 kantor, 24 unit usaha syariah pada bank umum konvensional yang tersebar dengan 493 kantor, serta 158 BPRS dengan 2 628 kantor.

Tabel 1

Tahun

2008 2009 2010

Perkembangan jaringan kantor perbankan syariah tahun 2008 sampai 2012 Bank umum syariah (unit) B K

5 6 11

586 711 1215

Unit usaha syariah (unit) B K

27 25 23

214 287 262

BPR syariah (unit) B K

B

K

131 138 150

163 169 184

1002 1223 1763

202 225 286

Total (unit)

Pertumbuhan (%) B K

3.68 8.88

22.06 44.15

2 Lanjutan Tabel 1 Tahun

2011 2012

Bank umum syariah (unit) B K

11 11

1401 1745

Unit usaha syariah (unit) B K

24 24

BPR syariah (unit) B K

B

K

155 158

190 193

2101 2663

336 517

364 401

Total (unit)

Pertumbuhan (%) B K

3.26 1.58

19.17 26.75

Sumber : Statistik Perbankan Syariah Indonesia (2012) B: jumlah bank, K: jumlah kantor

Perkembangan perbankan syariah (Tabel 1) dalam 5 tahun terakhir mengalami pertumbuhan dari sisi jumlah bank dan kantor dan memberikan kontribusi pada market share perbankan nasional. Hal ini merupakan fenomena yang perlu dicermati kalangan bisnis karena merupakan peluang yang sangat prospektif untuk terus dikembangkan, mengingat penduduk Indonesia mayoritas muslim merupakan pasar yang cukup potensial bagi perkembangan perbankan syariah. Berdasarkan data statistik perbankan syariah Indonesia (Tabel 2) pertumbuhan aset perbankan syariah mengalami peningkatan selama kurun waktu 5 tahun terakhir, pada tahun 2008 memiliki aset senilai 51.25 triliun rupiah, mengalami peningkatan sebesar 289.7% sehingga pada tahun 2012 menjadi 199.72 triliun rupiah.

Tabel 2

Perkembangan aset, dana pihak ketiga, pembiayaan di sektor UKM perbankan syariah dan share terhadap bank umum tahun 2008 sampai 2012 Keterangan

Aset perbankan syariah Pertumbuhan aset (%) DPK perbankan syariah Pertumbuhan DPK (%) Pembiayaan di sektor UKM Pertumbuhan pembiayaan di sektor UKM (%) Aset bank umum konvensional DPK bank umum konvensional Kredit UKM bank umum konvensional Share aset perbankan syariah (%) Share DPK perbankan syariah (%) Share pembiayaan UKM perbankan syariah (%)

Tahun (miliar rupiah) 2009 2010 2011 68 214 100 258 148 987 33.1 46.9 48.6 53 522 77 640 117 510 41.4 45.0 51.3 35 799 52 570 71 810

2008 51 248 37 828 27 063

2012 199 717 34.0 150 450 28.0 90 680

-

32.3

46.8

36.6

26.3

2 067 044

2 372 152

2 625 033

3 150 826

4 115 003

1 753 292

1 973 042

2 274 489

2 688 364

3 107 385

633 945

737 385

926 782

1 151 392

1 350 606

2.48

2.88

3.82

4.73

4.85

2.16

2.71

3.41

4.37

4.84

4.27

4.85

5.67

6.24

6.71

Sumber: Statistik Perbankan Syariah Indonesia, diolah DPK: dana pihak ketiga, UKM: usaha kecil menengah

3 Selain itu, total dana pihak ketiga (DPK) dan pembiayaan di sektor Usaha Kecil Menengah (UKM) juga mengalami peningkatan, jika dilihat dari share aset, DPK dan pembiayaan UKM perbankan syariah terhadap bank umum mengalami peningkatan, meskipun nilainya masih relatif kecil. Pada tahun 2012 share aset sebesar 4.85%, share DPK sebesar 4.84% dan pembiayaan UKM sebesar 6.71%. Namun hal tersebut masih dapat terus ditingkatkan mengingat peluang pasar keuangan di Indonesia masih besar terutama kegiatan di sektor riil. Perbankan syariah dapat menjadi harapan baru bagi pengembangan UKM dengan konsep bagi hasil, perbankan syariah dapat memberikan semangat dan dorongan terhadap terwujud dan terbangunnya semangat masyarakat dari kalangan menengah kebawah dalam pengembangan UKM yang benar-benar mengembangakan potensi ekonomi. UKM memiliki peran penting dan strategis bagi pertumbuhan ekonomi negara, pada saat krisis ekonomi berlangsung di Indonesia, UKM merupakan sektor ekonomi yang memiliki ketahanan paling baik, kemampuan UKM perlu diberdayakan dan dikembangkan secara terus menerus serta berusaha mereduksi kendala yang dialami UKM sehingga mampu memberikan kontribusi lebih maksimal terhadap peningkatan kesejahteraan masyarakat (Sutaryo 2004). UKM menghadapi kendala pertumbuhan yang lebih besar dan kurang memiliki akses terhadap sumber pembiayaan formal (Beck & Demirguc-Kunt 2006), salah satu langkah yang dianggap efektif untuk mengatasi permasalahan UKM adalah dengan pembiayaan yang menggunakan sumber keuangan masyarakat sendiri serta menerapkan pendekatan pembangunan yang memiliki potensi untuk keberlanjutan (sustainable).

Perumusan Masalah

Pemerintah dalam meningkatkan peranan perbankan dengan mengeluarkan Undang-Undang Nomor 10 Tahun 1998, yang secara tegas menjelaskan bahwa terdapat dua sistem perbankan di tanah air (dual banking system) yaitu sistem perbankan konvensional dan sistem perbankan syariah serta terbitnya PBI Nomor 9/7/PBI/2007 tentang kebijakan meningkatkan peranan bank umum konvensional yang melaksanakan kegiatan usaha berdasarkan prinsip syariah. Untuk memperkuat peranan UKM dalam struktur perekonomian nasional perlu peningkatan akses kredit atau pembiayaan dari perbankan kepada UKM. Keberadaan perbankan syariah semakin kuat dan dapat menjadi harapan bagi pengembangan usaha UKM dengan konsep profit and loss sharing dan menjadi sumber pembiayaan alternatif bagi UKM. Perkembangan perbankan syariah telah mengalami pertumbuhan yang sangat pesat, baik dari sisi pertumbuhan aset maupun pertumbuhan kelembagaan atau jaringan. Namun, perkembangan perbankan syariah apakah memberikan respon positif dalam penyaluran pembiayaan UKM, dengan semakin meningkat sejalan dengan meningkatnya portofolio perbankan syariah untuk penyaluran pembiayaan di sektor UKM ? Dan variabel-variabel apakah yang mempengaruhi perbankan syariah semakin berkembang selama ini dan selanjutnya.

4 Tujuan Penelitian

Adapun tujuan dari penelitian ini sebagai berikut: 1) Menerangkan pengaruh variabel-variabel perkembangan perbankan syariah 2) Menganalisis respon dinamis terhadap guncangan variabel-variabel perkembangan perbankan syariah 3) Menerangkan perkembangan perbankan syariah dengan adanya office channeling dalam penyaluran pembiayaan di sektor UKM

Manfaat Penelitian

Penelitian ini diharapkan dapat memberikan masukan serta informasi yang berguna bagi berbagai pihak yang berkepentingan, antara lain: 1) Bagi pemerintah, sebagai masukan dan bahan pertimbangan dalam pengambilan kebijakan di bidang perbankan syariah khususnya 2) Bagi masyarakat umum, sebagai informasi serta pembanding dalam melakukan penelitian lebih lanjut 3) Bagi penulis, sebagai media penerapan ilmu pengetahuan yang diperoleh dari perkuliahan dan menyelaraskan dengan kenyataan dilapangan

Ruang Lingkup

Adapun ruang lingkup penelitian ini adalah: 1) Perbankan syariah yang diteliti adalah bank umum syariah dan unit usaha syariah yang diselenggarakan oleh bank umum. 2) Perkembangan perbankan syariah dilihat berdasarkan kriteria pembiayaan yang diberikan di sektor UKM, pertumbuhan aset, dana pihak ketiga, rasio pembiayaan macet terhadap total pembiayaan/Non Performing Financing, rasio biaya operasional terhadap pendapatan operasional dan jumlah pekerja sebagai sumberdaya insani dari tahun 2006 sampai tahun 2012

2 TINJAUAN PUSTAKA Sistem Perbankan

Dana merupakan masalah pokok yang selalu ada dan muncul dalam setiap usaha, perusahaan keuangan memegang peranan sangat penting dalam memenuhi

5 akan kebutuhan dana. Perusahaan keuangan memiliki usaha utama dalam menyediakan fasilitas pembiayaan dana bagi perusahaan lainnya atau sering disebut sebagai lembaga keuangan. Menurut Kasmir (2009) lembaga keuangan adalah setiap perusahaan yang bergerak di bidang keuangan, menghimpun dana, menyalurkan dana atau kedua-duanya. Dalam praktiknya lembaga keuangan dibedakan ke dalam dua golongan besar yaitu lembaga keuangan bank dan lembaga keuangan lainnya. Penggolongan kedua lembaga keuangan dapat dilihat pada Gambar 1.

Lembaga Keuangan Lembaga Keuangan Bank

Lembaga Keuangan Lainnya

Bank Sentral

Pasar Modal

Bank Umum

Pasar Uang dan Valas

BPR

Koperasi Simpan Pinjam Pegadaian Leasing Asuransi Anjak Piutang Modal Ventura Dana Pensiun Kartu Plastik

Gambar 1 Penggolongan lembaga keuangan (Kasmir 2009)

Lembaga keuangan bank atau sering disebut sistem perbankan merupakan lembaga keuangan yang memberikan jasa keuangan yang paling lengkap. Usaha keuangan yang dilakukan di samping menyalurkan dana atau memberikan pinjaman juga melakukan usaha menghimpun dana dari masyarakat luas dalam bentuk simpanan dan memberikan jasa-jasa keuangan yang mendukung dan memperlancar kegiatan pinjaman dan penghimpunan dana. Sistem perbankan Indonesia menurut Simorangkir (2004), meliputi Bank Indonesia, seluruh bank umum, bank perkeditan rakyat dan bank bagi hasil. Untuk lebih jelas mengetahui sistem perbankan Indonesia dapat dilihat pada Gambar 2.

6 Bank Indonesia (UU No.23/1999) Bank Umum (PP 70/1992)

Bank Perkreditan Rakyat (PP 71/1992)

Bank Bagi Hasil (PP 72/1992)

Bank Pemerintah Pusat

BPR Pra Pakto 27/1988

Bank Umum

Bank Pemerintah Daerah

BPR Pasca Pakto 27/1988

BPR

Bank Swsta Nasional

Bank Asing

Bank Campuran

Gambar 2 Sistem perbankan Indonesia (Simorangkir 2004)

Perbankan Syariah Perbankan syariah dilandasi dengan kehadiran dua gerakan renaissance Islam modern; neorevivalis dan modernis, tujuan utama dari pendirian lembaga keuangan berdasarkan etika ini adalah tiada lain sebagai upaya kaum muslimin untuk mendasari segenap kehidupan ekonominya berdasarkan Al-Qur’an dan AsSunah (Antonio 2001). Perbedaan pokok antara perbankan syariah dengan perbankan konvensional adalah adanya larangan riba (bunga) bagi perbankan syariah. Bagi Islam riba dilarang, sedangkan jual beli (al bai’) dihalalkan (Arifin 2009). Menurut Undang-Undang Nomor 21 tahun 2008 perbankan syariah adalah segala sesuatu yang menyangkut tentang bank syariah dan unit usaha syariah, mencakup kelembagaan, kegiatan usaha, serta cara dan proses dalam melaksanakan kegiatan usahanya. Bank Syariah adalah Bank yang menjalankan kegiatan usahanya berdasarkan Prinsip syariah dan menurut jenisnya terdiri atas Bank umum syariah (BUS) dan bank pembiayaan rakyat syariah (BPRS). Bank umum syariah adalah bank syariah yang dalam kegiatannya memberikan jasa dalam lalu lintas pembayaran. Sedangkan unit usaha syariah, yang selanjutnya disebut UUS, adalah unit kerja dari kantor pusat bank umum konvensional yang berfungsi sebagai kantor induk dari kantor atau unit yang melaksanakan kegiatan usaha berdasarkan prinsip syariah, atau unit kerja di kantor cabang dari suatu bank yang berkedudukan di luar negeri yang melaksanakan kegiatan usaha secara

7 konvensional yang berfungsi sebagai kantor induk dari kantor cabang pembantu syariah dan/atau unit syariah. Prinsip syariah adalah prinsip hukum Islam dalam kegiatan perbankan berdasarkan fatwa yang dikeluarkan oleh lembaga yang memiliki kewenangan dalam penetapan fatwa di bidang syariah. Menurut Setiawan (2006) kerangka dasar sistem perbankan Islam adalah satu set aturan dan hukum, yang secara bersama disebut sebagai syariah. syariah merupakan aturan yang diturunkan dari al-Qur’an dan Sunnah Nabi Muhammad SAW. Pengembangan lebih lanjut menyangkut aturan hukum tersebut disajikan oleh ahli jurisprudensi Islam atau ulama fikih dalam kerangka menjabarkan aturan al-Qur’an dan Sunnah. Dalam menjalankan aktivitasnya, bank syariah menganut prinsip-prinsip sebagai berikut (Mutasowifin 2003): a) Prinsip keadilan, prinsip ini tercermin dari penerapan imbalan atas dasar bagi hasil dan pengambilan margin keuntungan yang disepakati bersama antara Bank dengan Nasabah. b) Prinsip kesederajatan, bank syariah menempatkan nasabah penyimpan dana, nasabah pengguna dana, maupun bank pada kedudukan yang sama dan sederajat. Hal ini tercermin dalam hak, kewajiban, risiko, dan keuntungan yang berimbang antara nasabah penyimpan dana, nasabah pengguna dana, maupun Bank c) Prinsip ketentraman, produk-produk bank syariah telah sesuai dengan prinsip dan kaidah Muamalah Islam, antara lain tidak adanya unsur riba serta penerapan zakat harta. Dengan demikian, nasabah akan merasakan ketentraman lahir maupun batin. Pelaksanaan prinsip-prinsip tersebut merupakan pembeda utama antara bank syariah dengan bank konvensional. Pemberlakuan Undang-Undang Nomor 10 Tahun 1998 tentang perubahan Undang-Undang Nomor 7 tahun 1992 tentang perbankan telah memberi kesempatan luas untuk pengembangan jaringan perbankan syariah. Selain itu Undang-Undang Nomor 23 tahun 1999 tentang bank Indonesia telah menugaskan kepada BI mempersiapkan perangkat peraturan dan fasilitas-fasilitas penunjang yang mendukung operasional bank syariah. Kedua undang-undang tersebut menjadi dasar hukum penerapan dual banking system di Indonesia. Maksud dual banking system adalah terselenggaranya dua sistem perbankan (konvensional dan syariah) secara berdampingan yang pelaksanaannya diatur dalam berbagai peraturan perundang-undangan yang berlaku. Salah satu peraturan yang dikeluarkan adalah PBI Nomor 8/3/PBI/2006 yaitu memberi kesempatan kepada bank konvensional untuk membuka layanan syariah atau sering disebut office channeling. Office channeling merupakan istilah yang diberikan guna menandai dimungkinkannya melakukan kegiatan usaha perbankan berdasarkan prinsip syariah di kantor cabang dan atau kantor cabang pembantu bank umum konvensional. Sebelumnya berdasarkan prinsip Islamic Windows versi PBI Nomor 4/1/PBI/2002, yang menjelaskan bahwa two windows system memperbolehkan bank umum (konvensional) yang tidak memiliki UUS atau kantor cabang syariah, untuk melakukan transaksi dengan skim syariah dalam satu kantor (office). Dengan kata lain, dalam satu bank, terdapat dua sistem layanan sekaligus skim syariah dan konvensional.

8 Perbedaan Bank Konvensional dan Bank Syariah

Karakteristik yang membedakan bank syariah dengan bank konvensional antara lain; dalam bank syariah tidak diperkenankan kegiatan yang bersifat spekulatif karena adanya ketidakpastian, serta tidak diperkenankan adanya 2 transaksi dan 2 harga untuk satu barang. Selain itu terdapat perbedaan yang cukup mendasar antara bank konvensional dan bank syariah, yaitu aspek legal dan usaha yang dibiayai. Dalam aspek legal di bank syariah, akad yang dilakukan memiliki konsekuensi duniawi dan ukhrawi karena akad yang dilakukan berdasarkan hukum Islam. Sedangkan aspek bisnis dan usaha yang dibiayai dalam bank syariah tidak dimungkinkan membiayai usaha yang terkandung halhal yang diharamkan (Antonio 2001). Menyalurkan dana merupakan kegiatan menjual dana yang berhasil dihimpun dari masyarakat (DPK), kegiatan ini dikenal dengan istilah lending. Penyaluran dana yang dilakukan perbankan lebih dikenal dengan nama kredit. Sebelum kredit diberikan, bank terlebih dahulu menilai kelayakan kredit yang diajukan nasabah (credit screening). Kelayakan ini meliputi berbagai aspek penilaian. Penerima kredit akan dikenakan bunga kredit yang besarnya tergantung dari bank yang menyalurkan. Besar kecilnya kredit akan sangat mempengaruhi keuntungan bank, mengingat keuntungan utama bank adalah dari selisih bunga kredit dengan bunga simpanan. Setiawan (2006) menyebutkan beberap tujuan dan fungsi penting yang diharapkan dari sistem perbankan syariah adalah: a) Kemakmuran ekonomi yang meluas dengan tingkat kerja yang penuh dan tingkat pertumbuhan ekonomi yang optimum (economic well-being with full employment and optimum rate of economic growth) b) Keadilan sosial-ekonomi dan distribusi pendapatan dan kekayaan yang merata (socio-economic justice and equitable distribution of income and wealth); c) Stabilitas nilai uang untuk memungkinkan alat tukar tersebut menjadi suatu unit perhitungan yang terpercaya, standar pembayaran yang adil dan nilai simpan yang stabil (stability in the value of money) d) Mobilisasi dan investasi tabungan bagi pembangunan ekonomi dengan caracara tertentu yang menjamin bahwa pihak-pihak yang berkepentingan mendapatkan bagian pengembalian yang adil (mobilisation of savings) e) Pelayanan efektif atas semua jasa-jasa yang biasanya diharapkan dari system perbankan (effective other services) Sistem perbankan Islam ditegakkan atas kemutlakan larangan dari pembayaran atau penerimaan setiap yang ditentukan (predetermined) atas pinjaman atau kredit. Dengan demikian konsep bunga (interest) atas hutang secara tegas dilarang. Sistem perbankan Islam lebih condong pada upaya untuk mendorong penerapan sharing resiko, mempromosikan kewirausahaan (entrepreneurship), melemahkan perilaku spekulatif, dan menekankan kesucian akad. Saluran permodalan yang mungkin bisa digunakan untuk masyarakat Islam dalam membuka usaha adalah; perusahaan perorangan (sole proprietorship), perusahaan patungan (partnership) (termasuk mudharabah dan syirkah) dan perusahaan perseroaan (joint stock company).

9 Pembiayaan

Bank syariah dalam mengalokasi dana memiliki tujuan untuk mencapai tingkat profitabilitas yang cukup dan tingkat risiko yang rendah serta mempertahankan kepercayaan masyarakat dengan menjaga agar posisi likuiditas tetap aman. Untuk mencapai tujuan tersebut alokasi dana diarahkan sedemikian rupa agar pada saat diperlukan semua kepentingan nasbah dapat terpenuhi. Alokasi penggunaan dana bank syariah dibagi dalam dua bagian penting (Arifin 2009): a) Aktiva yang menghasilkan; Pembiayaan berdasarkan prinsip mudharabah, musyarakah, al-bai, ijarah, ijarah wa iqtina dan surat berharga syariah b) Aktiva yang tidak menghasilkan; Aktiva dalam bentuk tunai (cash assets), pinjaman (qord) dan penanaman dana dalam aktiva tetap dan inventaris (premises and equipment) Menurut Undang-Undang Nomor 21 tahun 2008 pembiayaan adalah penyediaan dana atau tagihan yang dipersamakan dengan itu berupa: a) Transaksi bagi hasil dalam bentuk mudharabah dan musyarakah; b) Transaksi sewa-menyewa dalam bentuk ijarah atau sewa beli dalam bentuk ijarah muntahiya bittamlik; c) Transaksi jual beli dalam bentuk piutang murabahah, salam, dan istishna’; d) Transaksi pinjam meminjam dalam bentuk piutang qardh; dan e) Transaksi sewa-menyewa jasa dalam bentuk ijarah untuk transaksi multijasa berdasarkan persetujuan atau kesepakatan antara bank syariah dan atau UUS dan pihak lain yang mewajibkan pihak yang dibiayai dan/atau diberi fasilitas dana untuk mengembalikan dana tersebut setelah jangka waktu tertentu dengan imbalan ujrah, tanpa imbalan atau bagi hasil. Kegiatan pembiayaan berdasarkan prinsip syariah berdasarkan peraturan ketua badan pengawas pasar modal dan lembaga keuangan Nomor PER03/BL/2007 tentang kegiatan perusahaan pembiayaan berdasarkan prinsip syariah sebagai berikut : a) Sewa guna usaha berdasarkan Ijarah atau Ijarah Muntahiyah Bittamlik b) Anjak piutang berdasarkan akad Wakalah bi Ujrah c) Pembiayaan konsumen berdasarkan Murabahah, Salam atau Istishna d) Usaha kartu kredit yang dilakukan sesuai dengan prinsip syariah e) Kegiatan pembiayaan lainnya yang dilakukan sesuai dengan prinsip syariah

Kinerja Perbankan Syariah

Bank sebagai lembaga keuangan menjual kepercayaan (kredit) dan jasa, Oleh karena itu bank memperoleh bunga, komisi atau provisi dari penjualan kredit dan pemberian jasa lainnya. Dengan alasan inilah setiap bank berusaha sebanyak mungkin menarik nasabah-nasabah baru, memperbesar dana-dananya, dan juga memperbesar kredit dan jasa (Simorangkir 2004).

10 Prestasi bank dapat dinilai dari besarnya kinerja keuangan selama periode tertentu, kinerja keuangan bank bisa diamati dari laporan keuangan yang dikeluarkan secara periodik. Selama periode krisis ekonomi, bank syariah masih dapat menunjukkan kinerja yang relatif lebih baik dibandingkan dengan lembaga perbankan konvensional. Hal ini dapat dilihat dari relatif lebih rendahnya penyaluran pembiayaan yang bermasalah (non performing loans) pada bank syariah dan tidak terjadinya negative spread dalam kegiatan operasionalnya. Hal tersebut dapat dipahami mengingat tingkat pengembalian pada bank syariah tidak mengacu pada tingkat suku bunga dan dapat menyediakan dana investasi dengan biaya modal yang relatif lebih rendah kepada masyarakat serta bank syariah relatif lebih dapat menyalurkan dana kepada sektor produksi dengan Loan to Deposit Ratio berkisar antara 113% sampai 117%. Dari sisi aset, sistem perbankan syariah telah mengalami pertumbuhan yang cukup pesat yaitu sebesar 74% pertahun selama kurun waktu 1998 sampai 2001 dana pihak ketiga telah meningkat dari 392 miliar rupiah menjadi 1.81 triliun rupiah. Sistem perbankan syariah telah pula mengalami pertumbuhan dalam hal kelembagaan, jumlah bank umum syariah telah meningkat dari hanya 1 bank umum syariah dan 78 BPRS pada tahun 1998 menjadi 2 bank umum syariah, 3 unit usaha syariah (UUS) dan 81 BPRS pada akhir tahun 2001 serta jumlah kantor cabang dari bank umum syariah dan UUS dari 26 telah meningkat menjadi 51 kantor (BI 2002). Penilain bank dalam lingkungan pasar yang kompetitif dan tidak stabil merupakan proses yang komplek. Penilaian kondisi keuangan dan kelayakan bank biasanya berkisar pada analisi aspek-aspek tertentu, termasuk struktur kepemilikan, profil dan manajemen risiko, laporan keuangan, struktur portofolio dan kualitas, kebijakan dan praktik, sumberdaya manusia dan kapasitas informasi. Sebuah sistem perbankan yang sehat dibangun di atas kapitalisasi bank yang menguntungkan dan memadai. Profitabilitas adalah indikator pengungkap posisi kompetitif sebuah bank di pasar perbankan dan kualitas manajemennya. Profitabilitas memungkinkan bank untuk mempertahankan profil resiko tertentu dan menyediakan landasan terhadap masalah jangka pendek. Perubahan struktur dan stabilitas profit bank terkadang dimotivasi oleh aturan kecukupan modal dan langkah-langkah kebijakan moneter seperti simpanan cadangan wajib. Untuk menjaga kepercayaan publik terhadap sistem perbankan, bank harus tunduk pada persyaratan modal minimum. Modal adalah salah satu faktor kunci yang harus dipertimbangkan dalam menilai keamanan dan kesehatan sebuah bank. Modal menyerap potensi kerugian dan dengan demikian menyediakan dasar untuk menjaga kepercayaan nasabah pada bank, modal juga merupakan faktor penentu utama kapasitas pinjaman sebuah bank (Greuning & Bratanivic 2011).

Usaha Mikro Kecil Menengah (UMKM)

Salah satu pelaku usaha yang memiliki eksistensi penting namun kadang dianggap terlupakan dalam percaturan kebijakan adalah Usaha Mikro, Kecil dan Menengah (UMKM). Padahal jika kita mengenal lebih jauh dan dalam, peran UMKM bukanlah sekedar pendukung dalam kontribusi ekonomi nasional.

11 UMKM dalam perekonomian nasional memiliki peran yang penting dan strategis. Kondisi tersebut dapat dilihat dari berbagai data empiris yang mendukung bahwa eksistensi UMKM cukup dominan dalam perekonomian Indonesia (Setyobudi 2007). Usaha mikro, kecil dan menengah merupakan perluasan pengertian usaha kecil dan menengah (UKM). Usaha mikro, kecil dan menengah (UMKM) merupakan salah satu bagian penting dari perekonomian suatu negara ataupun daerah, tidak terkecuali di Indonesia. Definisi UMKM menurut pasal 1 UndangUndang Nomor 20 tahun 2008 tentang UMKM sebagai berikut: 1) Usaha mikro adalah usaha produktif milik orang perorangan dan/atau badan usaha perorangan yang memenuhi kriteria usaha mikro sebagaimana diatur dalam undang-undang ini. 2) Usaha kecil adalah usaha ekonomi produktif yang berdiri sendiri, yang dilakukan oleh orang perorangan atau badan usaha yang bukan merupakan anak perusahaan atau bukan cabang perusahaan yang dimiliki, dikuasai, atau menjadi bagian baik langsung maupun tidak langsung dari usaha menengah atau usaha besar yang memenuhi kriteria usaha kecil sebagaimana dimaksud dalam undang-undang ini 3) Usaha menengah adalah usaha ekonomi produktif yang berdiri sendiri, yang dilakukan oleh orang perseorangan atau badan usaha yang bukan merupakan anak perusahaan atau cabang perusahaan yang dimiliki, dikuasai, atau menjadi bagian baik langsung maupun tidak langsung dengan usaha kecil atau usaha besar dengan jumlah kekayaan bersih atau hasil penjualan tahunan sebagaimana diatur dalam undang-undang ini Adapun kriteria UMKM berdasarkan pasal 6 Undang-Undang Nomor 20 tahun 2008 tentang UMKM sebagai berikut: a) Kriteria usaha mikro adalah memiliki kekayaan bersih paling banyak 50 juta rupiah tidak termasuk tanah dan bangunan tempat usaha; atau memiliki hasil penjualan tahunan paling banyak 300 juta rupiah b) Kriteria usaha kecil adalah memiliki kekayaan bersih lebih dari 50 juta rupiah sampai dengan paling banyak 500 juta rupiah tidak termasuk tanah dan bangunan tempat usaha; atau memiliki hasil penjualan tahunan paling banyak 300 juta rupiah sampai dengan paling banyak 2.5 miliar rupiah c) Kriteria usaha menengah adalah memiliki kekayaan bersih lebih dari 500 juta rupiah sampai dengan paling banyak 10 miliar rupiah tidak termasuk tanah dan bangunan tempat usaha; atau memiliki hasil penjualan tahunan lebih dari 2.5 miliar rupiah sampai dengan paling banyak 50 miliar rupiah

Vektor Autoregresi

Model vektor autoregresi (VAR) adalah salah satu analisis model deret waktu multivarian yang paling mudah, fleksibel dan banyak digunakan. Model ini adalah pengembangan dari univariat autoregresi (AR). Model VAR telah terbukti bermanfaat untuk menggambarkan tingkah laku dinamis dalam bidang ekonomi ataupun deret waktu finansial dan bahkan untuk prakiraan. Model VAR

12 menjawab tantangan kesulitan yang ditemui akibat model struktural yang harus mengacu pada teori. Dengan kata lain, model VAR tidak banyak tergantung pada teori, tetapi hanya perlu menentukan variabel yang saling berinteraksi (menyebabkan) yang perlu dimasukkan dalam sistem, dan banyaknya variabel jeda yang perlu diikutsertakan dalam model yang diharapkan dapat menangkap keterkaitan antar variabel dalam sistem. Misalkan ada sistem bivariat sederhana sebagai berikut yt = b10 + b12zt + γ11yt-1 + γ12 zt-1 + ɛyt

(1)

zt = b20 + b21yt + γ21yt-1 + γ22 zt-1 + ɛzt

(2)

Asumsi untuk kedua persamaan tersebut adalah: 1. yt dan zt harus stasioner 2. ɛyt dan ɛzt merupakan ingar putih dengan simpangan baku masing-masing adalah sy dan sz 3. { ɛyt } dan { ɛzt } tidak berkolerasi Persamaan (1) dan (2) merupakan model VAR ordo pertama dengan syarat bahwa panjang lagnya adalah sama. Model VAR ordo pertama ini sangat berguna bagi ilustrasi sistem peubah ganda ordo yang lebih tinggi. Struktur sistem persamaan tersebut merupakan gabungan umpan balik, karen yt dan zt saling memberikan efek satu sama lain. Persamaan (1) dan (2) merupakan bentuk yang belum direduksi karena yt mempunyai pengaruh yang sama terhadap zt dan sebaliknya zt juga berpengaruh terhadap yt. Kedua persamaan tersebut dapat ditransformasi menjadi bentuk yang lebih berguna. Dengan menggunakan aljabar matriks, persamaan tersebut dapat dituliskan sebagai berikut 1 𝑏21

𝑏12 1

𝑦𝑡 𝛾11 𝑏10 = + 𝑧𝑡 𝛾21 𝑏20

𝛾12 𝑦𝑡−1 𝜀𝑦𝑡 + 𝜀𝑧𝑡 𝛾22 𝑧𝑡−1

(3)

Atau Bxt = Γ0 + Γ1xt-1 + ɛzt

(4)

Dimana 1 𝑏12 , 𝑏21 1 𝛾11 𝛾12 Γ1 = 𝛾 𝛾22 , 21 B=

𝑦𝑡 xt = 𝑧 , 𝑡 𝜀𝑦𝑡 ɛt = 𝜀 𝑧𝑡

Γ0 =

𝑏10 𝑏20

Karena B adalah matrik berpangkat penuh maka jika dikalikan dengan B-1 akan didapat model VAR standar berbentuk xt = A0 + A1xt-1 + A2xt-2 + …… + Apxt-p + et (5) Dimana A0 = B-1Γ0,

A1 = B-1Γ1,

dan

et = B-1ɛt

Untuk kepentingan notasi, unsur ke-i dari vektor A0 dapat didefinisikan sebagai ai0, unsur baris ke-i kolom ke-j dari matriks A1 dapat didefinisikan sebagai aij, dan unsur ke-i dari vektor et didefinisikan sebagai eit. Menggunakan notasi-notasi baru ini, maka persamaan (5) dapat ditulis kembali dalam bentuk

13 yt = a10 + a11yt-1 + a12zt-1 + e1t

(6)

zt = a20 + a21yt-1 + a22zt-1 + e2t

(7)

Persamaan (1) dan (2) dinamakan VAR struktural atau sistem primitif, sedangkan persamaan (6) dan (7) dinamakan bentuk VAR standar. Sehingga, secara umum model VAR ordo p dapat diformulasikan seperti pada persamaan (8) xt = A0 + A1xt-1 + A2xt-2 + …… + Ap xt-p + et

(8)

Dimana xt = vektor berukuran n x 1 yang berisi n peubah yang masuk ke dalam model VAR A0 = vektor intersep berukuran n x 1 Ai = matrik koefisien berukuran n x n et = vektor sisaan berkukuran n x 1 Metode yang diperkenalkan oleh Sims hanya memerlukan sedikit peubah yang akan masuk ke dalam model VAR dan penentuan panjang lag yang sesuai. Peubah-peubah yang akan dimasukan ke dalam model VAR harus dipilih berdasarkan hubungan ekonomi yang relevan. Uji panjang lag akan memilih panjang lag yang sesuai. Sebaliknya, tidak ada ketentuan eksplisit yang dibuat guna mengurangi jumlah parameter yang akan diduga. Matriks A0 mengandung sebanyak n intersep dan masing-masing matriks Ai mengadung n2 koefisien, oleh karenanya terdapat n+pn2 item yang harus diduga. Keadaan ini menjadikan model VAR akan over parameter, sehingga banyak koefisien yang diduga dapat dikeluarkan dari model (Enders 1995).

Penelitian Terdahulu

Penelitian-penelitian terdahulu yang dijadikan referensi dalam penelitian ini berdasarkan topik, variabel dan metode analisis disajikan pada Tabel 3. Tabel 3 Ringkasan penelitian terdahulu Metode Judul/Peneliti/Tahun Variabel Hasil penelitian analisis Does Foreign Bank Foreign Econometric Partisipasi bank Penetration Reduce Banks, Banking Methodology asing Access to Credit in Sektor, meningkatkan Developing Countries? Enterprise kondisi Evidence From Asking Charactestics, pembiayaan Borrowers/Goerge Macroeconimic (jumlah dan R.G. Clarke, Robert Factors, persyaratan) bagi Cull and Maria Soledad Regional semua jenis Martinez Peria/2002 Dummies and perusahaan/usaha Sector of Operations

14

Judul/Peneliti/Tahun Financing Micro, Small and Medium Enterprises (MSMES) In India Duringm Post Liberalization Period: A Study on Traditional and Unconventional Approaches of Financing/ Rajib Lahiri/2012

Lanjutan Tabel 3 Metode Variabel analisis Annual Statistical Growth Rate tool to of MSME, analyze the percentage of trend Net Bank Credit Offered to the MSMEs

The Role of Small Business Investments in Limiting the Impact of the Global Financial Crises on Jordan Economy/M Awwad Alzyadat/2011 Perkembangan Skala Usaha Perbankan Syariah di Indonesia Pra dan Pasca Kebijakan Office Channeling/Hairiennis a Rohaya/2008

effects on economic development, small business role, and future predictions of the crises Dana Pihak Ketiga (DPK) Bank Syariah, Jaringan Kantor Bank Syarih, Kompetitor/S ubstitusi, Variabel Dummy

Descriptive analysis methodology,

Analisis Vektor Autoregresi (VAR) terhadap Hubungan Antara Produksi Biodiesel dan Harga Minyak Sawit di Indonesia/Dhani Satria Wibawa/2012

Produksi biodiesel, Harga CPO, Harga Tanda Buah Segar dan Harga Minyak Goreng

Metode Vector Autoregressi on (VAR)

Sumber :

Statistik Deskriptif dan Regresi Linier Berganda

Hasil penelitian Kredit yang ditawarkan kepada UMKM menunjukkan tren berfluktuasi, dengan berlakunya the MSMED act UMKM masuk ke dalam kategori sama. Penawaran kredit sebelum pelaksanaan the MSMED act menunjukkan tren penurunan Menunjukan peran positif investasi usaha kecil dalam mengatasi krisis keuangan di Yordania

Variabel DPK dan Jaringan kantor berpengaruh positif terhadap total aset perbankan syariah. Peningkatan total aset, DPK cukup signifikan sebelum office channeling sedangkan jumlah jaringan kantor signifikan diluar office channeling Hasil uji kausalitas Granger menunjukkan HTBS mempengaruhi HCPO, dan semua variabel mempengaruhi PBIO. Fluktuasi HCPO dipengaruhi oleh HCPO sendiri (70.18%)

Clarke et al (2002), Lahiri (2012), Alzydat (2011), Rohaya (2008) dan Wibawa (2012)

15

3 METODE

Kerangka Pemikiran Penelitian

Kerangka pemikiran penelitian (Gambar 3) beranjak dari animo masyarakat yang meningkat terhadap pembiayaan syariah, Pemerintah melalui Bank Indonesia menerbitkan Undang-Undang Nomor 7 tahun 1992 dan disempurnakan menjadi Undang-Undang Nomor 10 tahun 1998, tentang perbankan yang memberikan ruang terhadap keberadaan bank syariah dengan diberlakukan dua sistem perbankan di tanah air (dual banking system). Untuk meningkatkan peranan perbankan syariah dalam perluasan jaringan pelayanan transaksi yang akan menjangkau masyarakat lebih luas dan optimalisasi keberadaan layanan syariah yang ada di bank umum konvensional, Bank Indonesia menerbitkan PBI Nomor 9/7/PBI/2007 yaitu tentang kebijakan untuk memperluas layanan (office channeling) yang tidak hanya untuk pendanaan tetapi juga mencakup pembiayaan.

Pembiayaan Syariah Animo masyarakat terhadap pembiayaan syariah Dual Banking System

Menganalisis perkembangan perbankan syariah

Sebelum office channeling

Sesudah office channeling

Penyaluran pembiayaan di sektor UKM Analisis VAR & Uji Beda

Implikasi dan Pembahasan

Gambar 3 Kerangka pemikiran penelitian

16 Pembiayaan yang disediakan melalui lembaga keuangan bank terhadap sektor riil dapat memperkuat pengembangan usaha UKM dan dengan adanya kebijakan office channeling diharapkan dapat mempermudah pihak perbankan dalam penyaluran pembiayaan syariah di sektor UKM. Perkembangan perbankan syariah dalam penyaluran pembiayaan di sektor UKM akan dilihat dari dua sisi yaitu sebelum dan sesudah office channeling. Apakah dengan adanya office channeling akan terjadi peningkatan pembiayaan syariah di sektor UKM, variabel-variabel apa yang mempengarui perkembangan perbankan syariah semakin meningkat dan apakah berpengaruh dalam peningkatan penyaluran pembiayaan di sektor UKM. Analisis terhadap varabel-variabel perkembangan perbankan syariah diharapkan dapat memberikan gambaran perkembangan perbankan syariah dalam penyaluran pembiayaan di sektor UKM selanjutnya.

Jenis dan Sumber Data

Jenis data yang digunakan dalam penelitian adalah data sekunder dalam bentuk bulanan yang diperoleh dari Statistik Perbankan Indonesia (SPI-BI) dan Statistik Perbankan Syariah Indonesia (SPS-BI). Data tersebut merupakan data time series dari tahun 2006 sampai 2012. Selain itu, juga melakukan studi pustaka dengan melakukan pencarian dan pembelajaran mengenai literaturliteratur yang berkaitan dengan penelitian tentang perbankan syariah, pembiayaan dan usaha mikro kecil dan menengah serta metode-metode yang digunakan. Literatur tersebut dapat berupa buku, laporan tesis, jurnal dan media yang dapat dibuktikan kebenarannya.

Variabel dan Definisi Operasional

Terdapat enam variabel yang digunakan dalam penelitian, berikut variabel dan definisi operasinalnya : 1) Pembiayaan yang diberikan perbankan syariah di sektor UKM (PYD) dalam satuan miliar rupiah 2) Pertumbuhan aset perbankan syariah (GAST) dalam satuan miliar rupiah 3) Dana pihak ketiga perbankan syariah (DPK) dalam satuan miliar rupiah 4) Non Performing Financing perbankan syariah, yaitu rasio pembiayaan bermasalah terhadap total pembiayaan (NPF) dalam satuan persentase NPF : Pembiayaan bermasalah x 100% Total pembiayaan 5) Efisiensi perbankan syariah, yaitu rasio biaya operasional terhadap pendapatan operasional (BOPO) dalam satuan persentase BOPO : Biaya operasional x 100% Pendapatan operasional

17 6) Jumlah pekerja sebagai sumberdaya insani pada perbankan syariah (PKJ) dalam satuan orang

Metode Pengolahan dan Analisis Data

Pengolahan dan analisis data dilakukan secara deskriptif baik secara kualitatif maupun kuantitatif. Analisis kualitatif dilakukan untuk mengetahui gambaran perkembangan perbankan syariah dalam penyaluran pembiayaan di sektor UKM sebelum dan sesudah office channeling. Sementara itu, analisis kuantitatif dilakukan untuk mengetahui pengaruh variabel-variabel perkembangan perbankan syariah dan menganalisis respon dinamis terhadap guncangan variabelvariabel perkembangan perbankan syariah dengan menggunakan metode Vector Autoregression (VAR), metode Granger Causality (Kausalitas Granger) dan melakukan uji beda. Pengolahan data dengan menggunakan perangkat lunak Microsoft office excel, Minitab 14 dan Eviews 8. Data yang telah diolah selanjutnya disajikan dalam bentuk tabel dan diuraikan secara deskriptif.

Metode Vector Autoregression (VAR)

Metode Vector Autoregression (VAR) adalah suatu sistem persamaan yang memperlihatkan setiap variabel sebagai fungsi linier dari konstanta dan nilai lag dari variabel itu sendiri serta nilai lag dari variabel lain yang ada dalam sistem. Vector Autoregression (VAR) berordo p dengan n peubah tak bebas pada waktu ke-t dapat dimodelkan dan dapat lihat pada persamaan (9) (Enders 1995). Yt = Ao + A1 Yt-1 + A2 Yt-2 + …… + Ap Yt-p + ut

(9)

Dimana : Yt = vektor peubah tak bebas (Y1t, Y2t,…Ynt) berukuran n x 1 A0 = vektor intersep berukuran n x 1 Ai = matrik parameter berukuran n x n, untuk setiap i = 1,2,…, p ut = vektor sisaan (u1t, u2t,…unt) Metode analisis VAR akan digunakan dalam penelitian apabila data-data yang digunakan stasioner dan tidak memiliki kointegrasi. Sedangkan apabila data-data yang digunakan tidak stasioner namun memiliki kointegrasi maka metode analisis Vector Error Correction Model (VECM) yang digunakan. Sistem persamaan VAR merupakan sebuah sistem persamaan multivarian dimana sistem VAR membuat seluruh variabel menjadi endogenous dan menurunkan distributed lags-nya. Gujarati (2003) menyebutkan keunggulan dari analisis VAR antara lain adalah: 1. Metode ini sederhana, peneliti tidak perlu membedakan antara variabel endogen dan eksogen

18 2.

Estimasinya sederhana karena dapat digunakan metode Ordinary Least Square (OLS) pada tiap-tiap persamaan secara terpisah 3. Hasil prakiraan (forecast) yang diperoleh dengan menggunakan metode ini dalam banyak kasus lebih baik dibandingkan dengan hasil yang diperoleh dengan menggunakan model persamaan simultan yang lain Menurut Manurung (2005), jika simultansi antara beberapa variabel benar maka dapat dikatakan bahwa variabel tidak dapat dibedakan mana variabel endogen dan variabel eksogen. Pernyataan ini merupakan jiwa dari vector autoregressive models, masalah variabel endogen dan eksogen dapat diatasi dengan granger causality test. Model VAR adalah bentuk autoregressif yang disebabakan oleh munculnya nilai lag dari variabel dependen dan disturbance term error pada sisi kanan persamaan. Adapun model VAR yang digunakan dalam penelitian ini dalam bentuk matriks sebagai berikut 𝑎1 𝑎11 𝑎12 𝑎13 𝑎14 𝑎15 𝑎16 𝑃𝑌𝐷𝑡 𝑎2 𝑎21 𝑎22 𝑎23 𝑎24 𝑎25 𝑎26 𝐺𝐴𝑆𝑇𝑡 𝑎 𝑎31 𝑎32 𝑎33 𝑎34 𝑎35 𝑎36 𝐷𝑃𝐾𝑡 3 = 𝑎 + 𝑎 𝑎 𝑎 𝑎 𝑎 𝑎 𝑁𝑃𝐹𝑡 4 41 42 43 44 45 46 𝑎5 𝑎51 𝑎52 𝑎53 𝑎54 𝑎55 𝑎56 𝐵𝑂𝑃𝑂𝑡 𝑎6 𝑎61 𝑎62 𝑎63 𝑎64 𝑎65 𝑎66 𝑃𝐾𝐽𝑡

𝜀1𝑡 𝑃𝑌𝐷𝑡 𝜀2𝑡 𝐺𝐴𝑆𝑇𝑡 𝜀 𝐷𝑃𝐾𝑡 3𝑡 + 𝜀 𝑁𝑃𝐹𝑡 4𝑡 𝜀5𝑡 𝐵𝑂𝑃𝑂𝑡 𝜀6𝑡 𝑃𝐾𝐽𝑡

Dimana PYD = GAST = DPK = NPF

Pembiayaan yang diberikan di sektor UKM perbankan syariah Pertumbuhan aset perbankan syariah Dana pihak ketiga perbankan syariah = Rasio pembiayaan bermasalah terhadap total pembiayaan perbankan syariah BOPO = Rasio biaya operasional terhadap pendapatan operasional perbankan syariah PKJ = Jumlah pekerja perbankan syariah

Keenam variabel saling mempengaruhi satu sama lain sehingga menjadi model VAR, persamaan model VAR disajikan sebagai berikut. = a1 + b1jPYDt-j + c1jGASTt-j + d1jDPKt-j + e1jNPFt-j f1jBOPOt-j + g1jPKJt-j + ɛ1 GASTt = a2 + b2jGASTt-j + c2jPYDt-j + d2jDPKt-j + e2jNPFt-j f2jBOPOt-j + g2jPKJt-j + ɛ2 DPKt = a3 + b3jDPKt-j + c3jPYDt-j + d3jGASTt-j + e3jNPFt-j f3jBOPOt-j + g3jPKJt-j + ɛ3 NPFt = a4 + b4jNPFt-j + c4jPYDt-j + d4jGASTt-j + e4jDPKt-j f4jBOPOt-j + g4jPKJt-j + ɛ4 BOPOt = a5 + b5jBOPOt-j + c5jPYDt-j + d5jGASTt-j + e5jDPKt-j f5jNPFt-j + g5jPKJt-j + ɛ5 PKJt = a6 + b6jPKJt-j + c6jPYDt-j + d6jGASTt-j + e6jDPKt-j f6jNPFt-j + g6jBOPOt-j + ɛ6 PYDt

+ + + + + +

19 Adkins (2013) mengatakan bahwa model vektor autoregresi merupakan kerangka umum untuk menggambarkan hubungan dinamis antara variabelvariabel stasioner. Jadi langkah pertama dalam analisis adalah menentukan apakah data yang dimiliki stasioner atau tidak. Jika tidak, menggunakan turunan pertama dari data tersebut dan dianalisis kembali. Biasanya jika level (log-level) dari data deret waktu tersebut tidak stasioner maka turunannya akan stasioner. Model VAR tidak tergantung pada teori, namun mensyaratkan adanya beberapa pengujian antara lain; Uji Stasioneritas, Uji Kointegrasi serta Penentuan Lag Optimal. 1. Pengujian stasioner Pengujian stasioner pada data time series penting dilakukan untuk menguji apakah data yang dipakai benar-benar bersifat stationary atau non-stationary. Data deret waktu dikatakan bersifat stasioner jika data tersebut menunjukkan pola yang konstan dari waktu ke waktu. Masalah kestasioneran data menjadi sangat penting karena data yang tidak stasioner akan menghasilkan spurious regression (regresi palsu), yaitu regresi yang menggambarkan hubungan dua variabel atau lebih yang nampaknya signifikan secara statistik namun pada kenyataannya tidak demikian. Ada beberapa cara yang dapat dilakukan untuk mengukur keberadaan stasioneritas data, salah satunya adalah dengan menggunakan The Augmented Dickey Fuller (ADF) test. Jika nilai ADF statistiknya lebih kecil dari MacKinnon Critical Value maka dapat disimpulkan bahwa data tersebut stasioner. Namun jika nilai ADF statistiknya lebih besar dari MacKinnon Critical Value maka dapat disimpulkan bahwa data tersebut tidak stasioner. Apabila uji ADF telah dilakukan pada data time series dan diketahui bahwa hasilnya adalah tidak stasioner maka dapat dilakukan difference non stationary processes (Enders 1995). Menurut Gujarati (2003), ADF dapat diuji dengan persamaan (10). ∆Yt = 1 + 2t + Yt-1 + αi Dimana ɛt = pure white noise

𝒎 𝒊=𝟏 ∆𝐘𝐭−𝟏

+ ɛt

(10)

error term, ∆Yt-1 = (Yt-1 - Yt-2) dan seterusnya

Selain itu, perlu dilakukan uji nilai t-statistik dari estimasi , untuk mengetahui apakah data time series bersifat stasioner atau tidak. Uji statistik memiliki rumus sebagai berikut. thit = /S dengan pengujian hipotesis yaitu H0 :  = 0 (terdapat akar-akar unit atau tidak stasioner) dengan hipotesis alternatifnya H1 :  < 0 (tidak terdapat akar-akar unit atau stasioner). Apabila nilai t-statistik lebih kecil dari nilai statistik ADF, maka hasil yang didapat adalah tolak H0. Maka data yang digunakan bersifat stasioner atau tidak terdapat unit root dan sebaliknya. Banyak teori kemungkinan dari deret waktu mengasumsikan bahwa data deret waktu mempunyai rataan dan varian yang konstan dari waktu ke waktu. Komponen yang tidak stasioner dari data deret waktu biasanya dapat dihilangkan guna menjadikan data tersebut stasioner, misalnya dengan melakukan pembedaan

20 (differencing) guna menghilangkan variasi karena tren atau musiman (SAS Institute Inc. 1996) 2. Penentuan Lag Optimal Salah satu hal yang sangat penting dalam menggunakan VAR atau VECM adalah menentukan lag (lampau) yang optimal. Panjang lag menunjukkan derajat bebas, jika panjang lag dilambangkan p, maka setiap n persamaan berisi n.p koefisien ditambah dengan intersep. Dalam memilih panjang lag peubahpeubah yang masuk dalam model VAR, menginginkan panjang lag yang cukup sehingga dapat menangkap dinamika sistem yang aka dimodelkan. Disisi lain, lag yang lebih panjang akan mengakibatkan lebih banyak jumlah parameter yang harus diduga dan derajat bebas lebih sedikit. Penentuan lag yang optimal dapat dibantu dengan menggunakan kriteria Akaike Information Criterion (AIC), Schwarz Information Criteria (SC) dan Hannan Quinnon Criterion (HQ), Untuk menetapkan tingkat lag yang paling optimal, model VAR atau VECM harus diestimasi dengan tingkat lag yang berbeda-beda. Kemudian apabila menggunakan kriteria SC maka nilai SC yang paling kecil dipakai sebagai patokan pada tingkat lag paling optimal, karena nilai SC minimum menggambarkan residual (error) yang paling kecil. Menurut Gujarati (2003), lag yang akan dipilih adalah model dengan nilai yang paling kecil, karena jika terlalu banyak panjang lag maka akan mengurangi degree of freedom atau derajat bebas, sehingga lag yang lebih kecil disarankan untuk dapat memperkecil spesifikasi error. Perhitungan dari AIC dan SC dapat lihat pada persamaan (11) dan (12) (Enders 1995). AIC = T ln SC

= T ln

𝑆𝑆𝑅 (𝑘) 𝑇 𝑆𝑆𝑅 (𝑘) 𝑇

+ 2𝑛

(11)

+ 𝑛 ln(𝑇)

(12)

Dimana T = Jumlah observasi yang digunakan k = panjang lag SSR = the residual sum of squares n = jumlah parameter yang diestimasi Jumlah lag dapat ditentukan dengan menggunakan R2 terkoreksi atau menggunakan AIC mengukur kebaikan model yang memperbaiki kehilangan derajat bebas ketika lag tambahan dimasukan ke dalam model. Statistik dapat digunakan untuk membantu jumlah lag yang masuk ke dalam model VAR. Dalam banyak aplikasi model VAR, AIC digunakan sebagai cara yang objektif untuk menentukan jumlah lag yang disertakan dalam model (Pindyck dan Rubinfeld 1981). 3. Pengujian Kointegrasi Uji kointegrasi dilakukan untuk menentukan kointegrasi antar variabel yang tidak stasioner, dimana kombinasi linear dari dua atau lebih variabel yang tidak stasioner akan menghasilkan varibel yang stasioner. Kointegrasi dapat diinterpretasikan sebagai hubungan jangka panjang antar variabel yang telah memenuhi persyaratan selama proses integrasi yaitu dimana semua variabel telah stasioner pada derajat yang sama yaitu derajat 1. Uji kointegrasi menggunakan uji kointegrasi Johansen dengan hipotesis sebagai berikut : H0 = tidak terkointegrasi, dan hipotesis alternatifnya H1 = kointegrasi. Jika trace

21 statistic > critical value, maka tolak H0 atau terima H1 yang artinya terjadi kointegrasi. Analisis Vector Error Correction Model (VECM) dapat dilanjutkan setelah jumlah persamaan yang terkointegrasi diketahui.

Metode Granger Causality (Kausalitas Granger)

Kausalitas Granger ditujukan untuk mengukur kekuatan hubungan antar variabel dan menunjukkan arah hubungan sebab akibat, dimana X menyebabkan Y, Y menyebabkan X, atau X menyebabkan Y dan Y menyebabkan X. Uji kausalitas Granger dipercaya jauh lebih bermakna dari uji korelasi biasa (Ascarya 2009). Dengan melakukan uji kausalitas Granger dapat diketahui beberapa hal, sebagai berikut: 1. Apakah X mendahului Y, apakah Y mendahului X, atau hubungan X dan Y timbal balik. 2. Suatu variabel X dikatakan menyebabkan variabel lain Y, apabila Y saat ini diprediksi lebih baik dengan menggunakan nilai-nilai masa lalu X. 3. Asumsi dalam uji ini adalah bahwa X dan Y dianggap sepasang data runtut waktu yang memiliki kovarian linier yang stasioner. Secara matematis, persamaan kausalitas Granger ini dapat dituliskan seperti pada persamaan (13) dan (14). Yt = aiYt-i + bjXt-j + vt ; X  Y jika bj > 0 Xt = ciYt-i + djXt-j + ut ; Y  X jika dj > 0

(13) (14)

Dari hasil regresi persamaan (13) dan (14) di atas, maka akan dihasilkan empat kemungkinan nilai koefisien regresi, masing-masing nilai koefisien adalah: 𝑛 𝑛 1. Jika secara statistik 𝑖=1 𝑎𝑖 ≠ 0 dan 𝑗 =1 𝑏𝑖 = 0 maka terdapat kausalitas satu arah (unidirectional causality) dari X ke Y 𝑛 𝑛 2. Jika secara statistik 𝑖=1 𝑐𝑖 = 0 dan 𝑗 =1 𝑑𝑖 ≠ 0 maka terdapat kausalitas satu arah (unidirectional causality) dari Y ke X 3. Jika secara statistik 𝑛𝑖=1 𝑎𝑖 = 0 dan 𝑛𝑗=1 𝑏𝑖 = 0 maka antara Y ke X tidak saling mempengaruhi (independence atau tidak signifikan) antara satu dengan yang lainnya. 4. Jika secara statistic 𝑛𝑖=1 𝑎𝑖 ≠ 0 dan 𝑛𝑗=1 𝑏𝑖 ≠ 0 maka antara Y ke X terdapat hubungan kausalitas (feedback atau bilateral causality) antara satu dengan yang lainnya Data akan diolah dan dianalisis sesuai dengan metode analisis yang digunakan, berikut bagan alir dari proses analisis dan uji statistik disajikan pada Gambar 4.

22 Data

Augmented Dickey Fuller Test

Uji Stasioneritas

Penentuan Panjang Lag

Johansens’ Cointegration

Uji Kointegrasi

Tidak

Terkointegrasi ?

VAR Difference

Ya

Vector Error Correction Model (VECM)

Uji dan Analisis Kausalitas Granger

Analisis IRF (Implulse Response Function)

Analisis VD (Variance Decomposition

Kesimpulan

Gambar 4 Bagan alir dari proses analisis dan uji statistik

Statistik Inferensia

Statistik inferensia digunakan untuk menguji hipotesis tentang apakah terdapat perbedaan perkembangan perbankan syariah setelah office channeling. Secara umum hipotesis usulan penelitian adalah H0 : tidak ada perbedaan yang nyata antara perkembangan perbankan syariah sebelum dan setelah office channeling (H0: μ1 = μ2) H1 : terdapat perbedaan yang nyata antara perkembangan perbankan syariah sebelum dan setelah office channeling (H1: μ1 ≠ μ2)

23 Statistik inferensia yang digunakan adalah statistik-z dengan formula secara berturut-turut adalah (Weiss & Haset 1982)

dimana Statisitik-z digunakan untuk sampel besar, sedangkan untuk pengujian untuk sampel kecil digunakan statistik-t dengan formula (Newbold et al. 2007).

dimana Sd adalah standar deviasi sampel, n adalah jumlah pengamatan sementara, d adalah perbedaan perkembangan perbankan syariah dan 𝑑 adalah rata-rata perbedaan perkembangan perbankan syariah sebelum dan setelah adanya office channeling. Kriteria penerimaan hipotesis ditentukan adalah: Jika Zstat > Z(α,df) = Tolak H0, sebaliknya jika Zstat < Z(α,df) = maka kita akan menerima H0. Hal yang sama untuk kriteria statistik t dimana jika tstat > ttabel = Tolak H0, sebaliknya jika tstat < ttabel maka kita akan menerima H0.

4 HASIL DAN PEMBAHASAN

Analisis penelitian perkembangan perbankan syariah di Indonesia dengan metode analisis vektor autoregresi (VAR) dan menggunakan aplikasi perangkat lunak Eviews versi 8. Analisis VAR mengharuskan data yang digunakan stasioner pada level, jika data yang digunakan tidak stasioner pada level maka analisis VAR tetap dapat digunakan setelah data ditransformasikan sehingga menjadi stasioner. Pengujian dalam analisis VAR meliputi uji stasioneritas data, penentuan lag optimal, uji kointegrasi, uji kausalitas Granger, dan melakukan analisis impuls response function (IRF) serta forecast error variance decomposition (FEVD). Untuk mengetahui perkembangan perbankan syariah sebelum dan sesudah office channeling dalam penyaluran pembiayaan di sektor UKM dilakukan uji beda dengan pengujian statistik-t.

24 Hasil Analisis Data

Uji Stasioneritas Data

Permasalahan yang sering dihadapai pada data time series adalah ketidakstasioneran data, analisis dengan ordinary least squares (OLS) untuk data yang tidak stasioner akan menghasilkan regresi palsu (spurious regression). Plot data deret waktu yang berfluktuasi dengan ragam yang konstan disekitar rataan yang konstan menunjukkan bahwa deret waktu tersebut stasioner. Sedangkan plot data deret waktu yang tidak berfluktuasi disekitar rataan yang konstan atau tidak berfluktuasi dengan ragam yang konstan mengindikasikan bahwa data deret waktu tersebut tidak stasioner. Apabila data deret waktu sudah stasioner metode analisis yang digunakan adalah VAR, sedangkan apabila semua data deret waktu atau salah satu tidak stasioner pada data asli (level) maka dilakukan pembedaan dan model yang dipilih adalah VECM. Artinya data stasioner harus pada pembedaan yang sama, karena seluruh variabel harus berada pada derajat yang sama. Uji stasioneritas data yang digunakan pada penelitian ini menggunakan metode Augmented Dickey Fuller Test (uji ADF). Uji stasioner secara informal dapat dilihat dari plot data, jika dalam grafik terlihat ada kecenderungan peningkatan nilai seiring bertambahnya waktu maka kemungkinan data belum stasioner. Plot data sebelum pembedaan (level) dan sesudah pembedaan (1st Difference) dari varibel perkembangan perbankan syariah dapat dilihat pada Lampiran 1, masing-masing plot data menunjukkan tanda adanya peningkatan nilai sehingga dapat diambil kesimpulan sementara bahwa variabel-variabel penelitian memiliki data belum stasioner. Untuk memastikan kestasioneran data maka dilakukan uji formal menggunakan Augmented Dickey Fuller Test (uji ADF) dengan menggunakan taraf nyata 5%. Jika nilai t-ADF lebih kecil dari nilai kritis MacKinnon, maka dapat disimpulkan bahwa data yang digunakan adalah stasioner (tidak mengandung akar unit). Pengujian akar-akar unit ini dilakukan pada level sampai dengan first difference. Tabel 4 Hasil uji stasioneritas data Variabel

GAST NPF PYD DPK BOPO PKJ

Nilai ADF Level 1st Difference -10.00012* -14.74301* -1.484142 -12.72416* -0.601827 -8.623089* 0.778581 -11.29456* -3.214249* -12.67344* -0.593668 -9.477689*

Nilai kritis MacKinnon 5% Level 1st Difference -2.896779 -2.897678 -2.897223 -2.897223 -2.896779 -2.897223 -2.896779 -2.897223 -2.896779 -2.897223 -2.896779 -2.897223

Sumber : Lampiran 1 *) menunjukkan data stasioner pada taraf 5%

Hasil uji stasioneritas data (Tabel 4) menunjukkan bahwa variabel-variabel yang digunakan dalam penelitian tidak seluruhnya stasioner pada level.

25 Ketidakstasioneran data dapat dilihat dari nilai t-ADF yang lebih besar dari nilai kritis MacKinnon pada taraf nyata 5%. Variabel pertumbuhan aset (GAST) dan rasio biaya operasional terhadap pendapatan operasional (BOPO) memilik data stasioner pada level, sedangkan variabel lainnya tidak stasioner. Oleh karena itu, pengujian akar-akar unit perlu dilanjutkan pada first difference. Setelah dilakukan first difference, maka semua data variabel penelitian stasioner pada taraf nyata 5%. Artinya semua data yang digunakan pada penelitian ini terintegrasi pada ordo 1 atau dapat disingkat menjadi I(1). Seperti telah disinggung sebelumnya bahwa apabila semua data deret waktu atau salah satu tidak stasioner pada level nol (0) maka dilakukan pembedaan dan model yang dipilih adalah vector error correction model (VECM).

Penentuan Lag Optimal

Penentuan panjang lag sangat penting dalam pendekatan VAR karena lag dari varabel endogen dalam sistem persamaan akan digunakan sebagai variabel eksogen. Pengujian ini dilakukan untuk menentukan jumlah lag optimal yang dapat digunakan dalam variabel yang akan dianalisis. Penentuan lag dapat digunakan dengan beberapa pendekatan yaitu; Likelihood Ratio (LR), Final Prediction Error (FPE), Akaike Information Criterion (AIC), Schwarz Criterion (SC) dan Hannan Quinnon Criterion (HQ). Model yang baik adalah model yang memberikan tingkat error yang paling kecil.

Tabel 5 Hasil uji lag optimal FPE AIC

Lag

LogL

LR

1 2 3 4 5 6 7

53.69480 87.18946 119.0468 135.6605 171.6866 201.1535 259.7591

NA 56.54943 48.82035 22.87083 43.97988 31.38029 53.27786*

2.55e-08* 2.76e-08 3.19e-08 5.69e-08 6.49e-08 9.50e-08 7.31e-08

-0.459605* -0.394532 -0.286930 0.216610 0.215932 0.385624 -0.201535

SC

HQ

0.636200* 1.797079 3.000485 4.599830 5.694958 6.960455 7.469101

-0.021293* 0.482093 1.028007 1.969859 2.407495 3.015499 2.866652

Sumber : Lampiran 2 *) indicates lag order selected by the criterion

Hasil pengujian lag optimal (Tabel 5) menunjukkan ke-4 kriteria yaitu FPE, AIC, SC dan HQ menentukan panjang lag yang sama yaitu pada lag 1, sedangkan kriteria lain yaitu LR menentukan panjang lag 7. Dalam penelitian ini, untuk menentukan tingkat lag optimal digunakan nilai Schwarz Information Criteria (SC) yang terkecil. Berdasarkan Tabel 5 menunjukkan perhitungan nilai SC untuk setiap lag-nya, dari perhitungan nilai SC diperoleh nilai minimum pada lag 1, sehingga diperoleh lag optimal adalah lag 1. Selanjutnya uji kointegrasi, estimasi VECM dan variance decomposition akan dilakukan pada lag optimal.

26 Uji Kointegrasi

Konsep kointegrasi merupakan fenomena kombinasi linear dari dua atau lebih variabel yang tidak stasioner akan menjadi stasioner. Uji kointegrasi dilakukan karena data yang digunakan berfluktuasi dengan asumsi data tidak stasioner dan untuk menentukan apakah data mengalami kointegrasi atau tidak. Pengujian kointegrasi dilakukan dalam rangka memperoleh hubungan jangka panjang antar variabel yang telah memenuhi persyaratan selama proses integrasi yaitu dimana semua variabel telah stasioner pada derajat yang sama yaitu derajat satu atau I(1). Untuk mengetahui keterkaitan jangka panjang antar variabel dalam penelitian ini dilakukan uji Kointegrasi Johansen. Kriteria pengujian kointegrasi didasarkan pada trace-statistics, jika nilai trace-statistics lebih kecil dibandingkan nilai critical value maka variabel-variabel tersebut tidak terkointegrasi. Sebaliknya jika nilai trace-statistics lebih besar dibandingkan nilai critical value maka variabel-variabel tersebut terkointegrasi. Hasil pengujian kointegrasi (Tabel 6) menunjukkan bahwa terdapat 6 persamaan terkointegrasi pada taraf nyata 5%, dilihat nilai trace-statistics lebih besar dibandingkan nilai critical value. Hal ini menunjukkan bahwa masing-masing variabel saling mempengaruhi dan memiliki hubungan stabilitas atau keseimbangan dan kesamaan pergerakan dalam jangka panjang.

Tabel 6 Hasil uji kointegrasi Hypothesized no. of CE(s)

Eigenvalue

Trace Statistic

0.05 Critical value

Prob.**

None * At most 1 * At most 2 * At most 3 * At most 4 * At most 5 *

0.539163 0.451505 0.342433 0.235827 0.182167 0.055674

190.3909 126.8646 77.61724 43.24207 21.18730 4.697302

95.75366 69.81889 47.85613 29.79707 15.49471 3.841466

0.0000 0.0000 0.0000 0.0008 0.0062 0.0302

Trace test indicates 6 cointegrating eqn(s) at the 0.05 level Sumber : Lampiran 3

Pembahasan

Pengaruh Variabel Perkembangan Perbankan Syariah

Pengaruh variabel-variabel perkembangan perbankan syariah dapat dijelaskan dengan melihat hasil estimasi VECM. Persamaan rasio biaya operasional terhadap pendapatan operasional sebagai variabel endogen dan dipengaruhi oleh rasio biaya operasional terhadap pendapatan operasional itu sendiri, dana pihak ketiga, pertumbuhan aset, NPF, jumlah pekerja dan penyaluran pembiayaan di sektor UKM pada 1 periode sebelumnya disajikan pada Tabel 7. Pada periode jangka panjang menunjukkan variabel penyaluran pembiayaan di

27 sektor UKM berpengaruh negatif dan signifikan pada taraf nyata 5%. Apabila terjadi peningkatan penyaluran pembiayaan di sektor UKM sebesar 1% pada 1 periode sebelumnya maka akan menurunkan rasio biaya operasional terhadap pendapatan operasional sebesar 0.862424%. Sedangkan persamaan rasio biaya operasional terhadap pendapatan operasional pada jangka pendek, semua variabel eksogennya tidak berpengaruh signifikan dan hubungan variabel terhadap rasio biaya operasional terhadap pendapatan operasional sendiri, pertumbuhan aset, jumlah pekerja dan penyaluran pembiayaan di sektor UKM bersifat negatif, sedangkan terhadap dana pihak ketiga dan NPF bersifat positif. Persamaan dana pihak ketiga (Tabel 7) sebagai variabel endogen dan dipengaruhi oleh rasio biaya operasional terhadap pendapatan operasional, dana pihak ketiga itu sendiri, pertumbuhan aset, NPF, jumlah pekerja dan penyaluran pembiayaan di sektor UKM pada 1 periode sebelumnya, pada jangka panjang menunjukkan variabel penyaluran pembiayaan di sektor UKM berpengaruh negatif dan signifikan pada taraf nyata 5%. Apabila terjadi peningkatan penyaluran pembiayaan di sektor UKM sebesar 1% pada 1 periode sebelumnya akan menurunkan dana pihak ketiga sebesar 0.998116%, sedangkan persamaan dana pihak ketiga pada jangka pendek, semua variabel eksogennya tidak berpengaruh signifikan dan hubungan terhadap semua variabel eksogennya bersifat positif.

Tabel 7

Hasil estimasi VECM persamaan rasio biaya operasional terhadap pendapatan operasional (BOPO) dan dana pihak ketiga (DPK) Variabel

Jangka Pendek CointEq1 CointEq2 CointEq3 CointEq4 CointEq5 D(BOPO(-1)) D(DPK(-1)) D(GAST(-1)) D(NPF(-1)) D(PKJ(-1)) D(PYD(-1)) C Jangka Panjang PYD(-1) C

BOPO

DPK T-Statistik

Koefisien

T-Statistik

Koefisien

-0.277823 -1.749318 0.084831 0.057811 1.563676 -0.162402 0.699990 -0.018299 0.001507 -1.267573 -0.472502 0.091225

-2.68402* -1.40532 0.69688 0.61944 1.22895 -1.26635 1.12588 -0.24950 0.01168 -1.43925 -0.65910 1.07124

-0.046679 -0.424959 -0.011460 -0.033141 0.373170 0.028794 0.053946 0.008521 0.015646 0.055689 0.110702 0.050686

-3.27622* -2.48020* -0.68394 -2.57981* 2.13073* 1.63117 0.63036 0.84404 0.88094 0.45938 1.12185 4.32411*

-0.862424 -0.519230

-5.52261*

-0.998116 0.001971

-66.5937*

Sumber : Lampiran 4 *) menunjukkan variabel signifikan pada taraf 5%

Hasil estimasi VECM persamaan pertumbuhan aset (Tabel 8) sebagai variabel endogen dan dipengaruhi oleh rasio biaya operasional terhadap pendapatan operasional, dana pihak ketiga, pertumbuhan aset itu sendiri, NPF, jumlah pekerja dan penyaluran pembiayaan di sektor UKM pada 1 periode

28 sebelumnya, pada jangka panjang menunjukkan variabel pembiayaan di sektor UKM berpengaruh negatif, namun tidak signifikan pada taraf nyata 5%. Sedangkan persamaan pertumbuhan aset pada jangka pendek menunjukkan semua variabel eksogennya tidak berpengaruh signifikan dan hubungan variabel dengan pertumbuhan aset itu sendiri, rasio biaya operasional terhadap pendapatan operasional, dana pihak ketiga dan penyaluran pembiayaan di sektor UKM bersifat positif, sedangkan jumlah pekerja dan NPF bersifat negatif. Persamaan NPF sebagai variabel endogen (Tabel 8) dan dipengaruhi oleh rasio biaya operasional terhadap pendapatan operasional, dana pihak ketiga, pertumbuhan aset, NPF itu sendiri, jumlah pekerja dan penyaluran pembiayaan di sektor UKM pada 1 periode sebelumnya, pada jangka panjang menunjukkan variabel penyaluran pembiayaan di sektor UKM berpengaruh positif dan signifikan pada taraf nyata 5%. Apabila terjadi peningkatan penyaluran pembiayaan di sektor UKM sebesar 1% pada 1 periode sebelumnya akan meningkatkan NPF sebesar 0.788309%. Sedangkan persamaan NPF pada jangka pendek terdapat dua variabel berpengaruh signifikan yaitu NPF itu sendiri sebesar -0.233303 dan jumlah pekerja sebesar 2.596806 pada 1 periode sebelumnya dengan hubungan kedua variabel tersebut positif. Namun, untuk variabel eksogen lainnya tidak berpengaruh signifikan.

Tabel 8

Hasil estimasi VECM persamaan pertumbuhan aset (GAST) dan non performing financing (NPF) Variabel

Jangka Pendek CointEq1 CointEq2 CointEq3 CointEq4 CointEq5 D(BOPO(-1)) D(DPK(-1)) D(GAST(-1)) D(NPF(-1)) D(PKJ(-1)) D(PYD(-1)) C Jangka Panjang PYD(-1) C

GAST Koefisien T-Statistik

NPF Koefisien T-Statistik

-0.122890 -2.621438 -1.322631 0.044704 5.005484 0.143693 1.342200 0.063892 -0.307322 -2.562474 0.213586 0.099527

-0.70482 -1.25023 -6.45035* 0.28437 2.33549* 0.66519 1.28162 0.51717 -1.41395 -1.72729 0.17687 0.69384

0.165559 2.626798 -0.052201 -0.243558 -3.000420 -0.098787 -0.833973 0.045640 -0.233303 2.596806 -0.560946 -0.099977

1.77426 2.34089* -0.47570 -2.89493* -2.61588* -0.85450 -1.48799 0.69029 -2.00570* 3.27078* -0.86799 -1.30233

-0.079672 -3.316431

-1.00047

0.788309 -6.482024

4.48068*

Sumber : Lampiran 4 *) menunjukkan variabel signifikan pada taraf 5%

Hasil estimasi VECM persamaan jumlah pekerja (Tabel 9) sebagai variabel endogen dan dipengaruhi oleh rasio biaya operasional terhadap pendapatan operasional, dana pihak ketiga, pertumbuhan aset, NPF, jumlah pekerja itu sendiri dan penyaluran pembiayaan di sektor UKM pada 1 periode sebelumnya, pada jangka panjang menunjukkan variabel penyaluran pembiayaan di sektor UKM

29 berpengaruh negatif dan signifikan pada taraf nyata 5%. Apabila terjadi peningkatan penyaluran pembiayaan di sektor UKM sebesar 1% pada 1 periode sebelumnya akan menurunkan jumlah pekerja sebesar 0.992499%. Sedangkan persamaan jumlah pekerja pada jangka pendek terdapat satu variabel yang signifikan yaitu variabel rasio biaya operasional terhadap pendapatan operasional sebesar 0.071911 pada 1 periode sebelumnya dan bersifat positif. Namun, untuk variabel eksogen lainnya tidak berpengaruh signifikan dengan hubungan bersifat positif, kecuali variabel dana pihak ketiga bersifat negatif. Hasil etimasi VECM persamaan penyaluran pembiayaan di sektor UKM (Tabel 9) sebagai variabel endogen yang dipengaruhi oleh rasio biaya operasional terhadap pendapatan operasional, dana pihak ketiga, pertumbuhan aset, NPF, jumlah pekerja dan penyaluran pembiayaan di sektor UKM itu sendiri pada 1 periode sebelumnya hanya terjadi pada jangka pendek dan menunjukkan semua variabel eksogennya tidak berpengaruh signifikan serta hubungan variabel eksogennya bersifat positif, kecuali dana pihak ketiga bersifat negatif.

Tabel 9

Hasil estimasi VECM persamaan jumlah pekerja (PKJ) dan pembiayaan yang diberikan di sektor UKM (PYD)

Variabel Jangka Pendek CointEq1 CointEq2 CointEq3 CointEq4 CointEq5 D(BOPO(-1)) D(DPK(-1)) D(GAST(-1)) D(NPF(-1)) D(PKJ(-1)) D(PYD(-1)) C Jangka Panjang PYD(-1) C

PKJ

PYD

Koefisien

T-Statistik

Koefisien

T-Statistik

-0.052466 0.636010 -0.026532 -0.022833 -0.736721 0.071911 -0.071450 0.010727 0.036922 0.168072 0.176824 0.039675

-2.92654* 2.95006* -1.25846 -1.41257 -3.34311* 3.23755* -0.66353 0.84445 1.65213 1.10184 1.42412 2.69000*

-0.037314 0.393279 -0.037260 -0.029918 0.338872 0.004949 -0.060599 0.024348 0.025307 0.090882 0.213704 0.042555

-2.03320* 1.78194 -1.72635 -1.80801 1.50214 0.21765 -0.54973 1.87237 1.10616 0.58201 1.68130 2.81846*

-0.992499 -0.027043

-71.2413*

Sumber : Lampiran 4 *) menunjukkan variabel signifikan pada taraf 5%

Bentuk persamaan estimasi VECM variabel-variabel perkembangan perbankan syariah dapat dilihat pada Lampiran 5, berdasarkan persamaan estimasi VECM dapat diketahui nilai peramalan variabel-variabel perkembangan perbankan syariah sehingga dapat dibandingkan dengan nilai aktual atau realisasi pada periode yang diramalkan. Dengan menggunakan persamaan estimasi VECM untuk 6 periode pada tahun 2013 dapat dihasilkan nilai ramalan dari setiap variabel perkembangan perbankan syariah seperti yang disajikan pada Tabel 10.

30 Tabel 10

Hasil peramalan variabel perkembangan perbankan syariah bulan Januari sampai Juni 2013

Periode Januari 2013 Februari 2013 Maret 2013 April 2013 Mei 2013 Juni 2013

BOPO 0.704 0.756 0.806 0.856 0.896 0.932

Variabel perkembangan perbankan syariah DPK GAST NPF PKJ 154 753.3 0.029 0.056 24 810 161 412.1 0.024 0.058 24 955 168 317.1 0.023 0.059 25 069 174 631.2 0.024 0.061 25 182 180 419.3 0.024 0.062 25 285 185 853.8 0.024 0.063 25 382

PYD 101 197.6 104 991.5 109 783.7 113 767.7 117 367.1 120 979.8

Realisasi nilai variabel perkembangan perbankan syariah berdasarkan data statistik perbankan syariah Indonesia tahun 2013 (Tabel 11) menunjukkan bahwa rasio biaya operasional terhadap pendapatan operasional, dana pihak ketiga, NPF dan penyaluran pembiayaan di sektor UKM masih lebih kecil atau di bawah hasil ramalan dan memiliki pola data linear. Sedangkan untuk realisasi nilai pertumbuhan aset bersifat fluktuatif yaitu naik turun diantara hasil ramalan dan untuk jumlah perkerja nilai realisasi lebih besar atau di atas hasil ramalan dan pola memiliki pola data linear. Adapun tren perbandingan hasil ramalan dan realisasi variabel perkembangan perbankan syariah disajikan dalam bentuk grafik dapat dilihat pada Lampiran 6.

Tabel 11

Realisasi nilai variabel perkembangan perbankan syariah bulan Januari sampai Juni 2013

Periode Januari 2013 Februari 2013 Maret 2013 April 2013 Mei 2013 Juni 2013

BOPO 0.763 0.781 0.780 0.790 0.805 0.812

Variabel perkembangan perbankan syariah DPK GAST NPF PKJ 148 731.0 -0.010 0.025 33 024 150 795.0 0.020 0.027 33 405 156 964.0 0.064 0.028 33 684 158 519.0 -0.009 0.029 33 587 163 858.0 0.037 0.029 34 325 163 966.0 0.014 0.026 34 726

PYD 92 672 96 493 100 793 102 206 103 489 103 816

Sumber : Statistik Perbankan Syariah Indonesia (2013)

Hubungan kausalitas antara variabel yang digunakan dalam penelitian dapat dijelaskan melalui Uji kausalitas Granger, hubungan kausalitas antara variabel dapat diketahui dengan melakukan pairwise Granger causality test, apabila nilai probability variabel lebih kecil dari atau sama dengan 5% maka terdapat hubungan kausalitas diantara variabel tersebut. Akan tetapi sebaliknya, jika nilai probability variabel lebih besar dari 5% maka tidak terdapat hubungan kausalitas diantara variabelnya. Berdasarkan hasil uji kausalitas Granger (Lampiran 7), secara statistik membuktikan bahwa hipotesis tidak terjadinya Granger causality antara dana pihak ketiga dan rasio biaya operasional terhadap pendapatan operasional ditolak, namun untuk hipotesis tidak terjadinya Granger causality antara rasio biaya operasional terhadap pendapatan operasional dan dana pihak ketiga tidak ditolak. Hal ini menunjukkan terjadi hubungan satu arah antara dana

31 pihak ketiga dan rasio biaya operasional terhadap pendapatan operasional. Hubungan pertumbuhan aset dan rasio biaya operasional terhadap pendapatan operasional, secara statistik membuktikan hipotesis tidak terjadinya Granger causality antara pertumbuhan aset dan rasio biaya operasional terhadap pendapatan operasional atau sebaliknya, yaitu hipotesis tidak terjadinya Granger causality antara rasio biaya operasional terhadap pendapatan operasional dan pertumbuhan aset keduanya tidak ditolak. Hal ini menunjukkan tidak terjadi hubungan antara pertumbuhan aset dan rasio biaya operasional terhadap pendapatan operasional. Hasil uji Granger causality secara keseluruhan terdapat 3 hubungan diperoleh, berikut hubungan kausalitas variabel perkembangan perbankan syariah disajikan pada Gambar 5.

Gambar 5 Hubungan kausalitas variabel perkembangan perbankan syariah Variabel yang memiliki hubungan dua arah atau kondisi kedua persamaan hipotesis tidak terjadinya Granger causality ditolak adalah jumlah pekerja dengan dana pihak ketiga, penyaluran pembiayaan di sektor UKM dengan dana pihak ketiga, jumlah pekerja dengan NPF, penyaluran pembiayaan di sektor UKM dengan NPF dan jumlah pekerja dengan penyaluran pembiayaan di sektor UKM. Untuk variabel yang memiliki hubungan satu arah atau kondisi salah satu persamaan hipotesis tidak terjadinya Granger causality ditolak adalah dana pihak ketiga dengan rasio biaya operasional terhadap pendapatan operasional, jumlah pekerja dengan rasio biaya operasional terhadap pendapatan operasional, penyaluran pembiayaan di sektor UKM dengan rasio biaya operasional terhadap pendapatan operasional, dana pihak ketiga dengan NPF dan jumlah pekerja dengan pertumbuhan aset. Sedangkan untuk variabel yang tidak terjadi hubungan diantaranya atau kondisi kedua persamaan hipotesis tidak terjadinya Granger causality tidak ditolak adalah rasio biaya operasional terhadap pendapatan

32 operasional dengan pertumbuhan aset, rasio biaya operasional terhadap pendapatan operasional dengan NPF, dana pihak ketiga dengan pertumbuhan aset, pertumbuhan aset dengan NPF dan pertumbuhan aset dengan penyaluran pembiayaan di sektor UKM.

Respon terhadap Guncangan Variabel Perkembangan Perbankan Syariah

Analisis Impuls Respon Function (IRF) digunakan untuk mengetahui pengaruh suatu standar deviasi diguncang (shock) terhadap perubahan yang terjadi pada nilai variabel endogen pada saat ini dan di masa yang akan datang. Nilai IRF memberikan arah besarnya pengaruh antar variabel yang diteliti. Sumbu x (horizontal) merupakan periode setelah terjadinya guncangan, sedangkan sumbu y (vertikal) merupakan nilai respon, pada dasarnya analisis ini digunakan untuk mengetahui respon positif atau negatif dari suatu variabel terhadap variabel lainnya. Respon variabel perkembangan perbankan syariah terhadap guncangan variabel lainnya disajikan pada Gambar 6. Res pons e of BOPO to Choles ky One S.D. Innovations

Res pons e of DPK to Choles ky One S.D. Innovations

.6

.15

.5

.10

.4

.05

.3 .00 .2 -.05

.1

-.10

.0 -.1

-.15 1

2

3

4

5

6

BOPO NPF

7

8

9

DPK PKJ

10

11

1

12

2

3

GAST PYD

4

5

6

BOPO NPF

Res pons e of GAST to Choles ky One S.D. Innovations

7

8

9

DPK PKJ

10

11

12

11

12

11

12

GAST PYD

Res pons e of NPF to Choles ky One S.D. Innovations

1.0

.6

0.8 .4 0.6 0.4

.2

0.2

.0

0.0 -.2 -0.2 -0.4

-.4 1

2

3

4

5

6

BOPO NPF

7

8

9

DPK PKJ

10

11

1

12

2

3

GAST PYD

4

5

6

BOPO NPF

Res pons e of PKJ to Choles ky One S.D. Innovations

7

8

9

DPK PKJ

10 GAST PYD

Res pons e of PYD to Choles ky One S.D. Innovations

.15

.15

.10

.10

.05

.05

.00

.00

-.05

-.05

-.10

-.10

-.15

-.15 1

2

3

4

5

BOPO NPF

Gambar 6

6

7 DPK PKJ

8

9

10

11

12

1

GAST PYD

Respon variabel perkembangan guncangan variabel lainnya

2

3

4

5

BOPO NPF

perbankan

6

7

8

9

DPK PKJ

syariah

10 GAST PYD

terhadap

33 Grafik baris pertama sebelah kiri (Gambar 6) menggambarkan respon variabel rasio biaya operasional terhadap pendapatan operasional terhadap perubahan 1 standar deviasi dari variabel perkembangan perbankan syariah lainnya. Saat terjadi guncangan 1 standar deviasi respon rasio biaya operasional terhadap pendapatan operasional mengalami kenaikan pada periode ke-1 sebesar 0.57% dan terus mengalami penurunan pada periode selanjutnya sampai periode ke-11 mencapai -0.003%. Penurunan terbesar terjadi pada periode ke-2 sebesar 0.30%. Hal ini menunjukan bahwa guncangan rasio biaya operasional terhadap pendapatan operasional itu sendiri berperan menurunkan nilai rasio biaya operasional terhadap pendapatan operasional pada periode selanjutnya. Respon terhadap guncangan dana pihak ketiga menunjukkan penurunan sebesar -0.038% pada periode ke-2 dan terus mengalami peningkatan hingga mencapai 0.077% pada periode ke-12. Hal ini menunjukkan guncangan dana pihak ketiga memberi peran dalam menaikan rasio biaya operasional terhadap pendapatan operasional periode selanjutnya. Sedangkan saat terjadi guncangan 1 standar deviasi pertumbuhan aset, respon rasio biaya operasional terhadap pendapatan operasional naik sebesar 0.038% pada periode ke-2 dan terjadi penurunan sampai periode ke-6. Kemudian periode ke-7 hingga ke-12 kembali meningkat, kestabilan rasio biaya operasional terhadap pendapatan operasional terhadap guncangan pertumbuhan aset terjadi pada periode ke-11. Respon terhadap guncangan NPF dan jumlah pekerja memiliki kecenderungan pola yang sama, pada periode ke-2 mengalami kenaikan masing-masing sebesar 0.025% dan 0.020%, sedangkan respon terhadap guncangan penyaluran pembiayaan di sektor UKM terjadi peningkatan pada periode ke-3 sebesar 0.017%. Peningkatan respon rasio biaya operasional terhadap pendapatan operasional terjadi sampai periode ke-4 atas guncangan NPF dan penyaluran pembiayaan di sektor UKM, sedangkan atas guncangan jumlah pekerja terjadi peningkatan pada periode ke-3. Namun pada periode berikutnya sampai periode ke-12 mengalami penurunan. Hal ini menunjukkan kestabilan rasio biaya operasional terhadap pendapatan operasional terhadap guncangan NPF, jumlah pekerja dan penyaluran pembiayaan di sektor UKM terjadi pada periode ke-9. Respon dana pihak ketiga terhadap perubahan 1 standar deviasi dari variabel perkembangan perbankan syariah ditunjukan pada grafik baris pertama sebelah kanan (Gambar 6). Respon dana pihak ketiga terhadap perubahan 1 standar deviasi dana pihak ketiga itu sendiri, jumlah pekerja dan penyaluran pembiayaan di sektor UKM bersifat positif, nilai respon masing-masing 0.077%, 0.032% dan 0.014% pada periode ke-2 dan terjadi kenaikan pada periode ke-3. Namun, pada periode ke-4 sampai ke-5 mengalami penurunan. Mulai periode ke-6 cenderung bergerak stabil dalam jangka panjang. Saat terjadi guncangan 1 standar deviasi pertumbuhan aset, respon dana pihak ketiga turun sebesar 0.008% pada periode ke-2 dan terus terjadi penurunan sampai periode ke-4 dan pada periode ke-5 hingga ke-12 kembali meningkat. Respon terhadap guncangan NPF dan rasio biaya operasional terhadap pendapatan operasional memiliki kecenderungan pola yang sama. Pada periode ke-2 terjadi penurunan masing-masing sebesar 0.008% dan 0.004%, sedangkan pada periode selanjutnya sampai ke-12 terus mengalami penurunan. Respon pertumbuhan aset terhadap perubahan 1 standar deviasi dari variabel perkembangan perbankan syariah ditunjukan pada grafik baris kedua sebelah kiri

34 (Gambar 6). Respon pertumbuhan aset terhadap perubahan 1 standar deviasi pertumbuhan aset itu sendiri, dan dana pihak ketiga memilik pola yang sama, pada periode ke-1 mengalami kenaikan masing-masing sebesar 0.86% dan 0.42% dan pada periode ke-2 mengalami penurunan drastis masing-masing sebesar 0.19% dan 0.13%. Sedangkan pada periode selanjutnya sampai ke-12 terus mengalami peningkatan, dan terjadi kestabilan pertumbuhan aset terhadap guncangan pertumbuhan aset itu sendiri dan dana pihak ketiga pada periode ke-6. Respon terhadap perubahan 1 standar deviasi rasio biaya operasional terhadap pendapatan operasional dan jumlah pekerja pada periode ke-2 mengalami peningkatan sebesar 0.052% dan 0.144%, kemudian mengalami penurunan pada periode selanjutnya sampai periode ke-3 atas guncangan rasio biaya operasional terhadap pendapatan operasional dan sampai periode ke-5 atas guncangan jumlah pekerja. Kondisi kestabilan pertumbuhan aset terhadap guncangan rasio biaya operasional terhadap pendapatan operasional terjadi pada periode ke-9, sedangkan terhadap guncangan jumlah pekerja terjadi pada periode ke-6. Sedangkan respon terhadap guncangan NPF dan penyaluran pembiayaan di sektor UKM pada periode ke-2 terjadi penurunan masing-masing sebesar 0.122% dan 0.157%, namun terjadi peningkatan pada periode ke-3. Kondisi kestabilan pertumbuhan aset terhadap guncangan NPF terjadi mulai periode ke-5, namun terhadap guncangan penyaluran pembiayaan di sektor UKM terjadi mulai periode ke-3. Respon NPF terhadap perubahan 1 standar deviasi dari variabel perkembangan perbankan syariah ditunjukan pada grafik baris kedua sebelah kanan (Gambar 6). Respon NPF terhadap perubahan 1 standar deviasi rasio biaya operasional terhadap pendapatan operasional dan pertumbuhan aset memilik pola yang sama, pada periode ke-1 terjadi penurunan masing-masing sebesar 0.106% dan 0.218%, namun mengalami peningkatan pada periode-periode selanjutnya. Kondisi kestabilan NPF terhadap guncangan pertumbuhan terjadi mulai periode ke-7. Respon terhadap perubahan 1 standar deviasi jumlah pekerja dan penyaluran pembiayaan di sektor UKM pada periode ke-2 mengalami penurunan sebesar 0.035% dan 0.044%, namun mengalami peningkatan pada periode selanjutnya. Kondisi kestabilan NPF terhadap guncangan penyaluran pembiayaan di sektor UKM terjadi mulai periode ke-4, sedangkan terhadap guncangan jumlah pekerja terjadi mulai periode ke-9. Respon NPF mengalami kenaikan pada periode ke-1 sebesar 0.44% dan mengalami penurunan pada periode selanjutnya atas guncangan NPF itu sendiri, dan terjadi kondisi kestabilan NPF terhadap guncangan NPF itu sendiri mulai periode ke-7. Sedangkan respon NPF mengalami penurunan pada periode ke-1 sebesar 0.069% dan naik pada periode ke-2 sebesar 0.044%, namun periode selanjutnya mengalami penurunan atas guncangan dana pihak ketiga. Respon jumlah pekerja terhadap perubahan 1 standar deviasi dari variabel perkembangan perbankan syariah ditunjukan pada grafik baris tiga sebelah kiri (Gambar 6). Respon jumlah pekerja terhadap perubahan 1 standar deviasi rasio biaya operasional terhadap pendapatan operasional dan NPF memilik pola yang sama, pada periode ke-1 terjadi penurunan masing-masing sebesar 0.0003% dan 0.001%, kemudian terjadi kenaikan pada periode ke-2 masing-masing sebesar 0.012% dan 0.005%, namun pada periode selanjutnya mengalami penurunan. Respon terhadap perubahan 1 standar deviasi dana pihak ketiga dan penyaluran pembiayaan di sektor UKM pada periode ke-2 mengalami peningkatan masing-

35 masing sebesar 0.081% dan 0.025% dan akan terus mengalami peningkatan pada periode selanjutnya atas guncangan dana pihak ketiga, sedangkan akan mengalami penurunan pada periode selanjutnya atas guncangan penyaluran pembiayaan di sektor UKM. Respon jumlah pekerja mengalami kenaikan pada periode ke-1 sebesar 0.070%, namun mengalami penurunan pada periode selanjutnya atas guncangan jumlah pekerja itu sendiri, dan terjadi kondisi kestabilan jumlah pekerja terhadap guncangan jumlah pekerja itu sendiri mulai periode ke-9. Sedangkan respon jumlah pekerja mengalami penurunan pada periode ke-1 sebesar 0.018%, namun untuk periode selanjutnya mengalami peningkatan atas guncangan pertumbuhan aset. Respon penyaluran pembiayaan di sektor UKM terhadap perubahan 1 standar deviasi dari variabel perkembangan perbankan syariah ditunjukan pada grafik baris tiga sebelah kanan (Gambar 6). Respon penyaluran pembiayaan di sektor UKM terhadap perubahan 1 standar deviasi rasio biaya operasional terhadap pendapatan operasional dan NPF memilik pola yang sama, pada periode ke-2 terjadi penurunan masing-masing sebesar 0.018% dan 0.002%, kemudian terjadi penurunan pada periode selanjutnya. Respon terhadap perubahan 1 standar deviasi dana pihak ketiga dan jumlah pekerja pada periode ke-1 mengalami peningkatan masing-masing sebesar 0.054% dan 0.014% dan akan terus mengalami peningkatan pada periode selanjutnya. Respon penyaluran pembiayaan di sektor UKM mengalami penurunan pada periode ke-1 sebesar 0.009% dan terus mengalami penurunan sampai periode ke-3 atas guncangan pertumbuhan aset. Kemudian pada periode ke-4 mengalami peningkatan sampai periode ke-12. Sedangkan respon penyaluran pembiayaan di sektor UKM mengalami peningkatan pada periode ke-1 sebesar 0.083%, namun mengalami penurunan untuk periode selanjutnya atas guncangan penyaluran pembiayaan di sektor UKM itu sendiri dan terjadi kondisi kestabilan mulai periode ke-10. Dekomposisi varian memberikan informasi tentang kepentingan relatif dari setiap inovasi acak dalam mempengaruhi variabel dalam VAR. Struktur dinamis antar variabel dalam VAR dapat dilihat melalui analisis Forecasting Error Variance Decomposition (FEVD), dimana pola dari FEVD ini mengindikasikan sifat dari kausalitas multivarian di antara variabel-variabel dalam model VAR. Pengurutan variabel dalam analisi FEVD ini didasarkan pada faktorisasi Cholesky.

Tabel 12 Variabel Dependen BOPO

Dekomposisi varian rasio biaya operasional terhadap pendapatan operasional (BOPO) Periode 1 4 8 12

BOPO 100.000 95.476 92.044 88.471

Dijelaskan oleh guncangan DPK GAST NPF 0.000 0.000 0.000 0.481 0.533 0.956 1.364 1.167 2.070 4.261 1.382 2.079

PKJ 0.000 2.284 2.660 2.902

PYD 0.000 0.268 0.692 0.902

Fluktuasi rasio biaya operasional terhadap pendapatan operasional pada periode pertama (Tabel 12) dipengaruhi oleh guncangan rasio biaya operasional terhadap pendapatan operasional itu sendiri sebesar 100%, sedangkan pengaruh variabel lain belum terlihat. Pada interval peramalan periode selanjutnya,

36 pengaruh guncangan rasio biaya operasional terhadap pendapatan operasional itu sendiri semakin menurun tetapi masih dominan. Pada periode ke-12, fluktuasi rasio biaya operasional terhadap pendapatan operasional dipengaruhi oleh guncangan rasio biaya operasional terhadap pendapatan operasional itu sendiri (88.47%), dana pihak ketiga (4.26%), pertumbuhan aset (1.38%), NPF (2.07%), jumlah pekerja (2.90%) dan penyaluran pembiayaan di sektor UKM (0.90%). Dana pihak ketiga memberikan kontribusi terbesar ke-2 pada periode ke-12, sedangkan pada periode ke-8 memberikan kontribusi terbesar ke-4 dalam menjelaskan variabilitas rasio biaya operasional terhadap pendapatan operasional. Sementara guncangan jumlah pekerja memberikan kontribusi terbesar ke-3 pada periode ke-12, kontribusi terbesar ke-2 pada periode ke-8 dan ke-4. Hal ini menunjukkan bahwa fluktuasi rasio biaya operasional terhadap pendapatan operasional lebih banyak dipengaruhi oleh variabel dirinya sendiri daripada variabel lainnya. Tabel 13 Dekomposisi varian dana pihak ketiga (DPK) Variabel Dependen DPK

Periode 1 4 8 12

BOPO 0.961 5.971 23.736 34.645

Dijelaskan oleh guncangan DPK GAST NPF 99.038 0.000 0.000 77.984 2.281 2.352 57.993 0.914 10.067 44.650 0.440 14.976

PKJ 0.000 8.926 5.789 4.456

PYD 0.000 2.484 1.498 0.830

Fluktuasi dana pihak ketiga pada periode pertama (Tabel 13) dipengaruhi oleh guncangan dana pihak ketiga itu sendiri sebesar 99.03% dan juga dijelaskan oleh rasio biaya operasional terhadap pendapatan operasional sebesar 0.96%, sedangkan pengaruh variabel lain belum terlihat. Pada interval peramalan periode selanjutnya, pengaruh guncangan dana pihak ketiga itu sendiri semakin menurun tetapi masih dominan. Pada periode ke-12, fluktuasi dana pihak ketiga dipengaruhi oleh guncangan dana pihak ketiga itu sendiri (44.65%), rasio biaya operasional terhadap pendapatan operasional (34.64%), pertumbuhan aset (0.44%), NPF (14.97%), jumlah pekerja (4.45%) dan penyaluran pembiayaan di sektor UKM (0.83%). Rasio biaya operasional terhadap pendapatan operasional memberikan kontribusi terbesar ke-2 dalam menjelaskan variabilitas dana pihak ketiga pada periode ke-12 dan ke-8. Sementara guncangan NPF memberikan kontribusi terbesar ke-3 pada ke-12 dan ke-8, Hal ini menunjukkan bahwa fluktuasi variabel dana pihak ketiga lebih banyak dipengaruhi oleh variabel dana pihak ketiga itu sendiri, sedangkan variabel lainya mampu menjelaskan variabel dana pihak ketiga dengan kontribusi kurang dari 55.35%.

Tabel 14 Dekomposisi varian pertumbuhan aset (GAST) Variabel Dependen GAST

Periode 1 4 8 12

BOPO 0.158 0.764 1.441 1.703

Dijelaskan oleh guncangan DPK GAST NPF 19.400 80.441 0.000 18.423 72.209 3.032 18.421 71.410 3.020 18.424 71.110 3.078

PKJ 0.000 3.293 3.450 3.437

PYD 0.000 2.276 2.255 2.245

37 Fluktuasi pertumbuhan aset pada periode pertama (Tabel 14) dipengaruhi oleh guncangan pertumbuhan aset itu sendiri (80.44%), rasio biaya operasional terhadap pendapatan operasional (0.15%) dan dana pihak ketiga (19.40%), sedangkan pengaruh variabel lain belum terlihat. Pada interval peramalan periode selanjutnya, pengaruh guncangan pertumbuhan aset itu sendiri semakin menurun tetapi masih dominan. Pada periode ke-12, fluktuasi pertumbuhan aset dipengaruhi oleh guncangan pertumbuhan aset itu sendiri (71.11%), dana pihak ketiga (18.42%), rasio biaya operasional terhadap pendapatan operasional (1.70%), NPF (3.07%), jumlah pekerja (3.43%) dan penyaluran pembiayaan di sektor UKM (2.24%). Dana pihak ketiga memberikan kontribusi terbesar ke-2 dalam menjelaskan variabilitas pertumbuhan aset dan guncangan jumlah pekerja memberikan kontribusi terbesar ke-3. Hal ini menunjukkan bahwa fluktuasi variabel pertumbuhan aset lebih banyak dipengaruhi oleh dirinya sendiri daripada variabel lainnya.

Tabel 15 Dekomposisi varian non performing financing (NPF) Variabel Dependen NPF

Periode 1 4 8 12

BOPO 4.300 3.136 9.388 17.545

Dijelaskan oleh guncangan DPK GAST NPF 1.830 18.165 75.703 1.573 15.017 70.983 4.848 12.295 63.865 8.857 9.821 55.466

PKJ 0.000 8.766 9.177 7.960

PYD 0.000 0.523 0.423 0.347

Fluktuasi NPF pada periode pertama (Tabel 15) dipengaruhi oleh guncangan NPF itu sendiri (75.70%), rasio biaya operasional terhadap pendapatan operasional (4.30%), dana pihak ketiga (1.83%) dan pertumbuhan aset (18.16%), sedangkan pengaruh jumlah pekerja dan penyaluran pembiayaan di sektor UKM belum terlihat. Pada interval peramalan periode selanjutnya, pengaruh guncangan NPF itu sendiri semakin menurun tetapi masih dominan. Pada periode ke-12, fluktuasi NPF dipengaruhi oleh guncangan NPF itu sendiri (55.46%), rasio biaya operasional terhadap pendapatan operasional (17.54%), pertumbuhan aset (9.82%), dana pihak ketiga (8.85%), jumlah pekerja (7.96%) dan penyaluran pembiayaan di sektor UKM (0.34%). Rasio biaya operasional terhadap pendapatan operasional memberikan kontribusi terbesar ke-2 dalam menjelaskan variabilitas NPF pada periode ke-12 dan guncangan pertumbuhan aset memberikan kontribusi terbesar ke-3 pada periode ke-12. Hal ini menunjukkan bahwa fluktuasi variabel NPF lebih banyak dipengaruhi oleh variabel NPF itu sendiri daripada variabel lainnya.

Tabel 16 Dekomposisi varian jumlah pekerja (PKJ) Variabel Dependen PKJ

Periode 1 4 8 12

BOPO 0.001 7.310 24.062 34.701

Dijelaskan oleh guncangan DPK GAST NPF PKJ 45.583 3.614 0.031 50.769 65.687 4.123 2.164 17.618 54.225 1.528 9.848 8.636 43.033 0.735 14.821 5.777

PYD 0.000 3.095 1.698 0.930

38 Fluktuasi jumlah pekerja pada periode pertama (Tabel 16), dipengaruhi oleh guncangan jumlah pekerja itu sendiri (50.76%), rasio biaya operasional terhadap pendapatan operasional (0.001%), dana pihak ketiga (45.58%), pertumbuhan aset (3.61%) dan NPF (0.031%), sedangkan pengaruh penyaluran pembiayaan di sektor UKM belum terlihat. Pada interval peramalan periode selanjutnya, pengaruh guncangan jumlah pekerja itu sendiri semakin menurun drastis. Pada periode ke-12, fluktuasi jumlah pekerja dipengaruhi oleh guncangan jumlah pekerja itu sendiri (5.77%), rasio biaya operasional terhadap pendapatan operasional (34.70%), pertumbuhan aset (0.73%), dana pihak ketiga (43.03%), NPF (14.82%) dan penyaluran pembiayaan di sektor UKM (0.93%). Fluktuasi jumlah pekerja dominan dipengaruhi oleh guncangan dana pihak ketiga dan rasio biaya operasional terhadap pendapatan operasional memberikan kontribusi terbesar ke-2 dalam menjelaskan variabilitas jumlah pekerja. Hal ini menunjukkan bahwa fluktuasi jumlah pekerja lebih banyak dipengaruhi oleh dana pihak ketiga dan rasio biaya operasional terhadap pendapatan operasional daripada jumlah pekerja sendiri.

Tabel 17 Dekomposisi varian penyaluran pembiayaan di sektor UKM (PYD) Variabel Dependen PYD

Periode 1 4 8 12

BOPO 0.526 4.395 21.080 32.994

Dijelaskan oleh Guncangan DPK GAST NPF 28.649 0.967 0.001 58.558 5.220 1.853 52.969 1.876 10.115 42.771 0.878 14.941

PKJ 1.969 7.681 5.799 4.542

PYD 67.886 22.289 8.158 3.871

Fluktuasi penyaluran pembiayaan di sektor UKM pada periode pertama (Tabel 17) dipengaruhi oleh guncangan penyaluran pembiayaan di sektor UKM itu sendiri (67.88%), rasio biaya operasional terhadap pendapatan operasional (0.52%), dana pihak ketiga (28.64%), pertumbuhan aset (0.96%) dan NPF (0.001%) dan jumlah pekerja (1.96%). Pada interval peramalan periode selanjutnya, pengaruh guncangan penyaluran pembiayaan di sektor UKM itu sendiri semakin menurun drastis. Pada periode ke-12, fluktuasi penyaluran pembiayaan di sektor UKM dipengaruhi oleh guncangan penyaluran pembiayaan di sektor UKM itu sendiri (3.87%), rasio biaya operasional terhadap pendapatan operasional (32.99%), pertumbuhan aset (0.87%), dana pihak ketiga (42.77%), NPF (14.94%) dan jumlah pekerja (4.54%). Fluktuasi penyaluran pembiayaan di sektor UKM dominan dipengaruhi oleh guncangan dana pihak ketiga dan rasio biaya operasional terhadap pendapatan operasional memberikan kontribusi terbesar ke-2 dalam menjelaskan variabilitas penyaluran pembiayaan di sektor UKM. Hal ini menunjukkan bahwa fluktuasi penyaluran pembiayaan di sektor UKM lebih banyak dipengaruhi oleh dana pihak ketiga dan rasio biaya operasional terhadap pendapatan operasional daripada penyaluran pembiayaan di sektor UKM sendiri.

39 Perkembangan Perbankan Syariah Sebelum dan Sesudah Office Channeling

Hasil perhitungan dengan menggunakan uji beda rata-rata berpasangan untuk variabel perkembangan perbankan syariah (Tabel 18), merupakan tahapan untuk melakukan pengujian apakah terdapat perbedaan perkembangan perbankan syariah sebelum dan sesudah penerapan kebijakan office channeling. Kriteria penerimaan hipotesis ditentukan statistik t dimana jika tstat > ttabel maka terima H1, sebaliknya jika tstat < ttabel maka akan terima H0.

Tabel 18 Hasil uji beda variabel perkembangan perbankan syariah Sebelum Office Channeling Mean Std Dev 2.461 0.566 2.417 0.516 3.428 0.914 4.439 0.852 2.420 0.517 2.422 0.521

Variabel BOPO* DPK* GAST NPF* PKJ* PYD*

Sesudah Office Channeling Mean Std Dev 3.690 0.802 3.420 0.220 3.515 0.858 3.889 0.767 3.434 0.261 3.415 0.229

T-value

P-value

-6.13 -8.76 -0.34 2.35 -8.58 -8.55

0.000 0.000 0.736 0.023 0.000 0.000

*) menunjukkan variabel signifikan pada taraf 5%

Berdasarkan data pada Tabel 18 bahwa hipotesis yang menyatakan terdapat perbedaan yang nyata variabel perkembangan perbankan syariah sebelum dan sesudah office channeling dapat diterima pada taraf kepercayaan 95% adalah rasio biaya operasional terhadap pendapatan operasional, dana pihak ketiga, NPF, jumlah pekerja dan penyaluran pembiayaan di sektor UKM. Sedangkan variabel pertumbuhan aset secara statistik tidak berbeda nyata dengan nol (terima H0) pada taraf kepercayaan 95%. Hal ini mengindikasi bahwa perkembangan rasio biaya operasional terhadap pendapatan operasional, dana pihak ketiga, NPF, jumlah pekerja dan penyaluran pembiayaan di sektor UKM jauh lebih baik dari kondisi sebelum office channeling dan mengalami pertumbuhan, sedangkan perkembangan pertumbuhan aset tidak jauh berbeda dari kondisi sebelum office channeling. Artinya adanya peraturan perundang-udangan dan kebijakan Bank Indonesia dalam perbankan syariah memberi pengaruh dan mendukung dalam perkembangan perbankan syariah di Indonesia dewasa ini. Berdasarkan hasil uji beda pembiayaan syariah berdasarkan sektor (Tabel 19) adanya office channeling juga memberikan pengaruh yang signifikan terhadap peningkatan pembiayaan syariah, semakin berkembangan perbankan syariah memberi dampak pada peningkatan penyaluran pembiayaan di sektor UKM.

Tabel 19 Hasil uji beda pembiayaan syariah berdasarkan sektor Variabel UKM* Non UKM*

Sebelum office channeling

Mean 17 725 7 421

Std Dev 5 364 1 971

*) menunjukkan variabel signifikan pada taraf 5%

Sesudah office channeling

Mean 45 474 15 909

Std Dev 13 726 6 111

Tvalue -11.3 -7.93

Pvalue 0.000 0.000

40 Perkembangan perbankan syariah selama dua dasawarsa terus mengalami peningkatan, terutama setelah lahirnya Undang-Undang Nomor 10 tahun 1998 yang mengizinkan terdapat dua sistem perbankan dan didukung dengan peraturan Bank Indonesia Nomor 9/7/PBI/2007 dengan menerapkan kebijakan office channeling. Adanya peraturan dan kebijakan pemerintah tersebut memberi dampak yang lebih besar bagi perkembangan perbankan syariah. Hasil penelitian menunjukkan bahwa adannya kebijakan office channeling memberi perbedaan yang signifikan terhadap perkembangan perbankan syariah sebelum dan setelah office channeling. Berdasarkan data statistik perbankan syariah Indonesia dari tahun 2006 sampai 2012 pembiayaan syariah terus mengalami peningkatan (Tabel 20), pembiayaan di sektor UKM tahun 2006 sebesar 14.87 triliun rupiah menjadi 90.86 triliun rupiah tahun 2012, sedangkan pembiayaan di sektor non UKM tahun 2006 sebesar 5.57 triliun rupiah menjadi 56.64 triliun rupiah tahun 2012.

Tabel 20

Perkembangan pembiayaan sektor UKM dan non UKM pada perbankan syariah tahun 2006 sampai 2012

Pembiayaan syariah Sektor UKM Sektor non UKM Total

2006 14 872 5 573 20 445

2007 19 570 8 380 27 950

Tahun (miliar Rp) 2008 2009 2010 27 063 35 799 52 570 11 132 11 087 15 611 38 195 46 886 68 181

2011 71 810 30 845 102 655

2012 90 860 56 645 147 505

Sumber : Statistik Perbankan Syariah Indonesia (2012)

Namun, jika dilihat dari proporsi pembiayan syariah antara sektor UKM dengan non UKM dalam tiga tahun terakhir mengalami penurunan, dimana proporsi pembiayaan syariah di sektor UKM sebesar 77% tahun 2009, menjadi 70% tahun 2011 dan 62% tahun 2012. Sedang proporsi pembiayan syariah di sektor non UKM mengalami peningkatan dalam tiga tahun terakhir seperti yang disajikan pada Gambar 7. 90% 80% 70% 60% 50% 40% 30% 20% 10% 0%

Gambar 7

2006

2007

2008

2009

2010

2011

2012

UKM

73%

70%

71%

76%

77%

70%

62%

Non UKM

27%

30%

29%

24%

23%

30%

38%

Grafik proporsi pembiayaan pada perbankan syariah di sektor UKM dan non UKM

41 Keberpihakkan perbankan syariah terhadap UKM lebih besar dibandingkan dengan bank umum konvensional, berdasarkan data statistik perbankan Indonesia dilihat dari proporsi nilai penyaluran pembiayaan/kredit di sektor UKM dengan non UKM hampir sama besar (Tabel 21), pada tahun 2011 sebesar 1 151.3 triliun rupiah atau 52% di sektor UKM dan sebesar 1 048.7 triliun rupiah atau 48% di sektor non UKM. Pada tahun 2012 mengalami peningkatan nilai penyaluran kredit di sektor UKM, namun secara proporsi mengalami penurunan yaitu sebesar 1 350.6 triliun rupiah atau 50% di sektor UKM dan sebesar 1 357.2 triliun rupiah atau 50% di sektor non UKM.

Tabel 21 Perkembangan kredit berdasarkan sektor UKM dan non UKM pada bank umum konvensional tahun 2006 sampai 2012 Kredit 2006 410.4 381.8 792.2

Sektor UKM Sektor non UKM Total

2007 502.8 499.2 1 002.0

Tahun (triliun Rp) 2008 2009 2010 633.9 737.4 926.8 673.7 700.5 839.0 1 307.6 1 437.9 1 765.8

2011 1 151.3 1 048.7 2 200.0

2012 1 350.6 1 357.2 2 707.8

Sumber : Statistik Perbankan Indonesia (2012)

Adapun perkembangan proporsi penyaluran kredit bank umum konvensional antara sektor UKM dan non UKM dari tahun 2006 sampai tahun 2012 cenderung tidak mengalami perubahan (Gambar 8). 80% 70% 60% 50% 40% 30% 20% 10% 0%

Gambar 8

2006

2007

2008

2009

2010

2011

2012

UKM

52%

50%

48%

51%

52%

52%

50%

Non UKM

48%

50%

52%

49%

48%

48%

50%

Grafik proporsi kredit bank umum konvensional di sektor UKM dan non UKM

Adanya office channeling memberikan pengaruh signifikan terhadap pembiayaan syariah yang diberikan di sektor UKM, semakin tumbuh kembang perbankan syariah memberi dampak terhadap peningkatan penyaluran pembiayaan di sektor UKM. Seperti halnya penelitian yang telah dilakukan Setyobudi (2007) menunjukkan bahwa penyaluran kredit UKM semakin lama semakin meningkat

42 sejalan dengan meningkatnya portofolio perbankan dan strategi yang diterapkan perbankan harus lebih ekspansif untuk menggali potensi dan kemajuan di sektor UKM. Sektor UKM merupakan sektor penting dan memiliki peranan strategis dalam perekonomian nasional, dimana UKM sebagai sektor domestik mampu menggerakan perekonomian nasional dan tahan terhadap ancaman krisis global, dapat terus dimanfaatkan bagi perbankan syariah sebagai peluang atas kebutuhan finansial di sektor UKM. Lingkungan bisnis yang kompetitif, yang memiliki akses ke keuangan merupakan komponen penting, memfasilitasi masuk, keluar dan pertumbuhan UKM dan karena itu penting bagi proses pembangunan (Beck & Demirguc-Kunt 2006).

Implikasi Manajerial

Perkembangan perbankan syariah di Indonesia dapat terus tumbuh melalui pencapaian rasio biaya operasional terhadap pendapatan operasional (BOPO) yang merupakan indikator efisiensi usaha bagi perbankan syariah. Perkembangan BOPO pada periode jangka panjang dipengaruhi negatif oleh pembiayaan yang diberikan di sektor UKM (PYD) pada periode sebelumnya, hubungan antara variabel PYD dengan BOPO memiliki hubungan satu arah dimana PYD pada periode sebelumnya mempengaruhi rasio BOPO yang diperoleh, namun tidak berlaku sebaliknya. Selain itu, variabel BOPO memiliki hubungan dengan DPK dan PKJ. Hal ini menunjukkan bahwa untuk meningkatkan efisiensi usaha perbankan syariah dapat dengan meningkatkan pembiayaan yang diberikan di sektor UKM pada periode sebelumnya. Adanya peningkatan pembiayaan yang diberikan di sektor UKM dapat menurunkan rasio biaya operasional terhadap pendapatan operasional pada periode berikutnya, dengan demikian efisiensi usaha perbankan akan semakin baik. Untuk meningkatkan efisiensi perbankan syariah dapat memanfaatkan potensi dana pihak ketiga digunakan secara tepat yang mendukung terwujudnya kinerja efisiensi optimal dengan dimanfaatkan untuk kegiatan pembiayaan pada sektor riil. Rasio biaya operasional terhadap pendapatan operasional merupakan efisiensi untuk mengukur kemampuan manajemen bank dalam mengendalikan biaya operasional terhadap pendapatan operasional, semakin kecil rasio ini berarti semakin efisien biaya operasional yang dikeluarkan bank yang bersangkutan. Seperti halnya penelitian yang dilakukan Subaweh (2008) menyatakan bahwa prediksi kinerja keuangan bank syariah berdasarkan biaya operasional terhadap pendapatan operasional secara umum mengalami peningkatan dari tahun ke tahun dan mengalami penurunan di tahun 2009 dan 2011. Dana pihak ketiga (DPK) merupakan dana yang bersumber dari deposan berupa tabungan, giro dan deposito, semakin besar nilai DPK pada suatu bank menandakan bank semakin dipercaya oleh nasabah dan berpotensi untuk meningkatkan penyaluran pembiayaan (lending). Perkembangan dana pihak ketiga pada periode jangka panjang dipengaruhi negatif oleh besarnya pembiayaan yang diberikan di sektor UKM pada periode sebelumnya. Hubungan antara

43 variabel DPK dengan PYD memiliki hubungan 2 arah, dimana pembiayaan yang diberikan di sektor UKM pada periode sebelumnya mempengaruhi nilai dana pihak ketiga. Sebaliknya, nilai dana pihak ketiga pada periode sebelumnya mempengaruhi pembiayaan yang diberikan di sektor UKM. Adanya peningkatan pembiayaan yang diberikan di sektor UKM berpengaruh pada dana pihak ketiga menurun pada periode berikutnya, sebaliknya adanya peningkatan dana pihak ketiga akan berpengaruh pada pembiayaan yang diberikan di sektor UKM menurun pada periode berikutnya. Hal ini menandakan sumber pendanaan perbankan syariah berasal dari deposan sangat penting dan upaya meningkatkan kepercayaan nasabah terhadap perbankan syariah perlu dilakukan sebagai penghimpun dana (funding), penyalur dana (lending) dan transaksi-transaksi lainnya dalam meningkatkan pelayanan terhadap nasabah. Hal tersebut mendukung penelitian yang dilakukan Rohaya (2008) menunjukkan prediksi dana pihak ketiga perbankan syariah mengalami peningkatan 13% dari tahun 2007. Aset merupakan harta yang dimiliki berperan dalam kegiatan operasional yang dapat memberikan cash inflow. Perkembangan pertumbuhan aset (GAST) dalam jangka panjang maupun jangka pendek tidak signifikan. Hal ini menunjukkan bahwa perkembangan pertumbuhan aset dipengaruhi variabel lain di luar model. Namun berbeda untuk variabel Non Performing Financing (NPF) atau rasio perbandingan pembiayaan macet terhadap total pembiayaan. NPF merupakan risiko keuangan perbankan syariah karena menunjukkan kemampuan kolektibilitas bank dalam mengumpulkan kembali pembiayaan yang disalurkan. Perkembangan NPF pada periode jangka panjang dipengaruhi positif oleh pembiayaan yang diberikan di sektor UKM pada periode sebelumnya. Hubungan antara variabel NPF dengan PYD memiliki hubungan 2 arah dimana pembiayaan yang diberikan di sektor UKM pada periode sebelumnya mempengaruhi nilai NPF dan sebaliknya. Adanya peningkatan pembiayaan yang diberikan di sektor UKM berpengaruh pada nilai NPF naik pada periode berikutnya. Sebaliknya, adanya peningkatan nilai NPF dipengaruhi pembiayaan yang diberikan di sektor UKM naik pada periode sebelumnya. Sedangkan pada periode jangka pendek perkembangan NPF dipengaruhi signifikan oleh jumlah pekerja (PKJ) secara positif dan NPF itu sendiri secara negatif pada periode sebelumnya, namun untuk variabel lain tidak signifikan. Untuk menurunkan risiko keuangan perbankan syariah dengan memperkecil nilai NPF melalui penurunan jumlah pembiayaan bermasalah (macet) pada periode sebelumnya, hal ini dapat tercapai dengan melakukan pengawasan pada sistem pembiayaan dan selektif dalam kebijakan pembiayaan ekspansif serta ditunjang dengan ketersediaan sumberdaya insani yang memadai dalam menjalankan kegiatan operasional perbankan. Jumlah pekerja merupakan sumberdaya insani yang menjalankan kegiatan operasional, keberhasilan suatu organisasi atau institusi bisnis tergantung pada sumberdaya insani yang tersedia. Perkembangan jumlah pekerja (PKJ) pada periode jangka panjang dipengaruhi negatif oleh pembiayaan yang diberikan di sektor UKM pada periode sebelumnya. Hubungan antara variabel PKJ dengan PYD memiliki hubungan 2 arah dimana pembiayaan yang diberikan di sektor UKM pada periode sebelumnya mempengaruhi jumlah pekerja. Sebaliknya, jumlah pekerja pada periode sebelumnya mempengaruhi pada pembiayaan yang diberikan di sektor UKM. Sedangkan pada periode jangka pendek perkembangan jumlah pekerja secara signifikan dipengaruhi positif variabel rasio biaya

44 operasional terhadap pendapatan operasional pada periode sebelumnya, namun untuk variabel lain tidak signifikan. Artinya dengan adanya peningkatan pembiayaan yang diberikan di sektor UKM berpengaruh pada jumlah pekerja turun pada periode berikutnya. Atau sebaliknya, adanya peningkatan jumlah pekerja akan berpengaruh pada pembiayaan yang diberikan turun pada periode berikutnya. Hal ini menunjukkan bahwa dalam kondisi jangka panjang, untuk menunjang keberhasilan kegiatan operasional perbankan syariah terutama penyaluran pembiayaan perlu meningkatkan sumberdaya insani, sehingga dengan jumlah pekerja meningkat dapat mempercepat proses pelayanan pembiayaan yang diberikan di sektor UKM. Analisis Impuls Respon Function (IRF) memberikan gambaran dampak perubahan dari satu peubah terhadap peubah lainnya secara dinamis, perubahan terjadi dengan memberikan guncangan (shock) sebesar 1 standar deviasi (innovations) pada salah satu peubah endogen. Respon yang diterima rasio biaya operasional terhadap pendapatan operasional dari guncangan (shock) rasio biaya operasional terhadap pendapatan operasional itu sendiri memberikan dampak perubahan yang sangat besar dan fluktuasinya masih dominan dipengaruhi oleh guncangan rasio biaya operasional terhadap pendapatan operasional itu sendiri. Selain itu, respon variabel lain dari guncangan variabel dirinya sendiri yang memberikan dampak perubahan besar terhadap perkembangan perbankan syariah adalah dana pihak ketiga, pertumbuhan aset dan NPF. Hal ini menandakan perkembangan perbankan syariah kedepan dipengaruh oleh rasio biaya operasional terhadap pendapatan operasional, dana pihak ketiga, pertumbuhan aset dan NPF, sedangkan jumlah pekerja dan pembiayaan yang diberikan di sektor UKM memberi dampak perubahan besar dari guncangan dana pihak ketiga. Perkembangan perbankan syariah selanjutnya akan terus tumbuh, berdasarkan hasil penelitian perkembangan perkembangan syariah dalam jangka panjang secara signifikan dipengaruhi oleh pembiayaan yang diberikan di sektor UKM yang merupakan bentuk perhatian dari perbankan syariah dalam menggerakkan sektor riil. Upaya untuk meningkatkan kapasitas pembiayaan perbankan syariah dapat melalui dana pihak ketiga sebagai sumber pendanaan bagi bank. Adanya program pemerintah yaitu pencanangan Gerakan Ekonomi Syariah (GRES) akan memperkuat perkembangan perbankan syariah dari sisi sistem dan regulasi, salah satu kebijakan pemerintah berkomitmen mendukung perkembangan syariah adalah sistem pengelolaan dana haji harus menggunakan prinsip-prinsip syariah (pasal 22 ayat 1 UU Nomor 13 tahun 2008). Perbankan syariah dapat memperkenalkan konsep profit and loss sharing terhadap bankbank konvensional lainnya sehingga mendorong untuk membuka layanan unit usaha syariah.

45

5 SIMPULAN DAN SARAN

Simpulan

1.

2.

3.

Berdasarkan hasil dari penelitian ini maka disimpulkan sebagai berikut: Variabel perkembangan perbankan syariah saling mempengaruhi memiliki hubungan stabilitas dan kesamaan pergerakan dalam jangka panjang, variabel pembiayaan yang diberikan di sektor UKM (PYD) lag 1 secara signifikan berpengaruh disetiap persamaan. Sedangkan dalam jangka pendek variabel NPF itu sendiri dan PKJ lag 1 secara signifikan mempengaruhi persamaan NPF dan BOPO lag 1 secara signifikan mempengaruhi persamaan PKJ. Hubungan antar variabel bilateral causality terjadi pada PKJ dengan DPK, PYD dengan DPK, PKJ dengan NPF, PYD dengan NPF dan PKJ dengan PYD, sedangkan unidirectional causality terjadi pada DPK dengan BOPO, PKJ dengan BOPO, PYD dengan BOPO, DPK dengan NPF dan PKJ dengan GAST. Guncangan variabel perkembangan perbankan syariah sebesar 1 standar deviasi terhadap variabel dirinya sendiri memberikan dampak perubahan terbesar terjadi pada BOPO, DPK, GAST dan NPF, sedangkan variabel PKJ dan PYD mengalami perubahan dengan adanya guncangan variabel DPK. Adapun fluktuasi BOPO, DPK, GAST dan NPF dominan direspon oleh guncangan variabel dirinya sendiri. Hal ini menandakan perkembangan perbankan syariah kedepan direspon oleh variabel BOPO, DPK, GAST dan NPF Perkembangan perbankan syariah dengan adanya kebijakan office channeling memberikan perbedaan signifikan dibandingkan sebelum office channeling dan berpengaruh signifikan terhadap pembiayaan syariah yang diberikan di sektor UKM, semakin tumbuh kembang perbankan syariah memberi dampak terhadap peningkatan penyaluran pembiayaan di sektor UKM.

Saran

Berdasarkan hasil dalam penelitian ini, perbankan syariah dapat terus berkembang dalam jangka panjang dengan upaya terus meningkatkan pembiayaan yang diberikan di sektor riil seperti UKM. Namun, pengawasan dalam sistem pemberian pembiayaan terutama yang bersifat ekspansif konsisten dijalankan. Untuk mendukung peningkatan kapasitas pembiayaan yang disalurkan perbankan syariah dapat meningkatkan sumber pendanaan dari deposan dan selanjutnya akan dapat meningkatkan kinerja efisiensi usaha perbankan syariah. Selain itu, dalam kondisi jangka pendek pencapaian hasil variabel perkembangan perbankan syariah masih perlu ditingkatkan.

46

DAFTAR PUSTAKA Adkins LC. 2013. Using gret1 for Principles of Econometrics, 4th Edition Version 1.041. [Internet]. [diunduh 2013 September 08]. Tersedia pada: http://www.LearnEconometrics.com/gretl/using_gretl_for_POE4.pdf Alzyadat MA. 2011. The Role of Small Business Investments in Limiting The Impact of Global Financial Crises on Jordan Economy. Canadian Social Science, Vol.7 No.6 pp 22-29. Canadian Academy of Oriental and Occidental Culture Antonio MS. 2001. Bank Syariah: dari Teori ke Praktik. Jakarta (ID): Gema Insani Arifin Z. 2009. Dasar-Dasar Manajemen Bank Syariah. Jakarta (ID): Azkia Ascarya. 2009c. “Toward Optimum Synergy of Monetary Policy in Dual Financial/Banking System”. Journal of Indonesia Economy and Business, Vol.24 No.1 Beck T, Demirguc-Kunt A. 2006. Small and Medium Size Enterprises: Access to Finance as a Growth Constraint. Journal of Banking and Finance. [BI] Bank Indonesia. 2012. Statistik Perbankan Indonesia. Jakarta (ID): BI [BI] Bank Indonesia. 2013. Statistik Perbankan Syariah Indonesia. Jakarta (ID): BI [BI] Bank Indonesia. 2012. Statistik Perbankan Syariah Indonesia. Jakarta (ID): BI [BI] Bank Indonesia. 2002. Cetak Biru Pengembangan Perbankan Syariah. Jakarta (ID): BI [BI] Bank Indonesia. 2012. Outlook Perbankan Syariah Tahun 2013. Jakarta (ID): BI [BI] Bank Indonesia. 2009. Peraturan Bank Indonesia Nomor 11/15/PBI/2009 tentang Perubahan Kegiatan Usaha Bank Konvensional Menjadi Bank Syariah. Jakarta (ID): BI [BI] Bank Indonesia. 2007. Peraturan Bank Indonesia Nomor 9/7/PBI/2007 tentang Perubahan Atas Peraturan Bank Indonesia Nomor 8/3/PBI/2006 tentang Perubahan Kegiatan Usaha Bank Umum Konvensional Menjadi Bank Umum yang Melaksanakan Kegiatan Usaha Berdasarkan Prinsip Syariah dan Pembukaan Kantor Bank yang Melaksanakan Kegiatan Usaha Berdasarkan Prinsip Syariah oleh Bank Umum Konvensional. Jakarta (ID): BI Clarke GRG, Cull R, Peria MSM. 2002. Does Foreign Bank Penetration Reduce Access to Credit in Developing Countries?. Development Research Group. Washington, DC (US): World Bank. Cooper DR, Emory CW. 1995. Business Research Methods. Boston (US): Richard D Irwin. Enders W. 1995. Applied Econometric Time Series. New York (US): J Wiley Greuning HV, Bratanociv SB. 2011. Analyzing Banking Risk, 3th ed. The International Bank for Recontruction and Development. Washington, DC (US): World Bank Gujarati D. 2003. Ekonometri Dasar. Terjemahan: Sumarno Zain. Jakarta (ID): Erlangga Kasmir. 2010. Manajemen Perbankan. Edisi Revisi 9. Jakarta (ID): Rajawali. Kasmir. 2009. Bank dan Lembaga Keuangan Lainnya. Edisi Revisi 9. Jakarta (ID): Rajawali. Kristiyanto R. 2008. Konsep Pembiayaan Dengan Prinsip Syariah Dan Aspek Hukum Dalam Pemberian Pembiayaan Pada PT. Bank Rakyat Indonesia (Persero)Tbk. Kantor Cabang Syariah Semarang. [tesis]. Semarang (ID): Universitas Diponogoro

47 Lahiri R. 2012. Financing Micro, Small And Medium Enterprises (MSMES) In India During Post Liberalization Period: A Study on Traditional and Unconventional Approaches of Financing. Indian Streams Reserch Journal: Vol. 2 Manurung JJ, Manurung AH, Saragih FD. 2005. Ekonometrika Teori dan Aplikasi. Jakarta (ID): Elex Media Komputindo Mutasowifin A. 2003. Menggagas Strategi Pengembangan Perbankan Syariah di Pasar Nonmuslim. Jurnal Universitas Paramadina Vol.3 No.1 Newbold P, Carison WL, Thorne B. 2007. Statistics for Business and Economics, 6th ed. Pearson Prentice Hall. [Internet]. [diunduh 2013 Agustus 24]. Tersedia pada : http: // www.wps.prenhall.com /bp_newbold_statbuse_6/53/ 13701/ 3507537.cw/ index.html_chap11.ppt. Pemerintahan Republik Indonesia. 2008. Undang-Undang Republik Indonesia Nomor 20 Tahun 2008 tentang Usaha Mikro, Kecil dan Menengah. Jakarta (ID): Sekretariat Negara. Pemerintahan Republik Indonesia. 2008. Undang-Undang Republik Indonesia Nomor 21 Tahun 2008 tentang Perbankan Syariah. Jakarta (ID): Sekretariat Negara. Perwataatmaja, Karnaen. 2002. Prospek Bank Islam sebagai Alternatif Pemecahan Problema Lembaga Keuangan Konvensional. Dalam : Ashari Akmal Tarigan. Ekonomi dan Bank Syariah pada Millenium Ketiga. Medan (ID): IAIN Pr. Pindyck RS, Rubinfeld DL. 1991. Econometric Models and Economic Forecasts. Third Edition. Singapore (SG): Mc.Graw-Hill Inc. Rohaya H. 2008. Perkembangan Skala Usaha Perbankan Syariah di Indonesia Pra dan Pasca Kebijakan Office Channeling. Jurnal Ekonomi Islam La Riba Vol. II No. 2 SAS Institute Inc. 1996. Forecasting Example for Business and Economics Using the SAS System. North Carolina (US): SAS Institute Inc. Setiawan BS. 2006. Perbankan Syariah; Challenges dan Opportunity untuk Pengembangan di Indonesia. Jurnal Kordinat Ed Vol. VIII No. 1 Setyobudi A. 2007. Peran Serta Bank Indonesia dalam Pengembangan Usaha Mikro, Kecil dan Menengah (UMKM). Buletin Hukum Perbankan dan Kebanksentralan. Vol. 5 No. 2 Simorangkir OP. 2004. Pengantar Lembaga Keuangan Bank dan Nonbank. Bogor (ID): Ghalia Indonesia Subaweh I. 2008. Analisis Perbandingan Kinerja Keuangan Bank Syariah dan Bank Konvensional Periode 2003-2007. Jurnal Ekonomi Bisnis Vol. 13 No.2 Sutaryo. 2004. Pengaruh Karakterstik Inovasi terhadap Adopsi Teknologi Internet oleh UKM. Jurnal Ekonomi dan Keuangan. Vol. 2 No. 2 Weiss NA, Hasett M. 1982. Introductory Statistics. Philippines (PH): Addison Wesley. Wibawa DS. 2012. Analisis Vektor Autoregresi (VAR) Terhadap Hubungan Antara Produksi Biodiesel dan Harga Minyak Sawit di Indonesia. [tesis]. Bogor (ID): Institut Pertanian Bogor

48 Lampiran 1 Hasil uji stasioneritas data BOPO 7 6 5 4 3 2 1 0 2006

2007

2008

2009

2010

2011

2012

Differenced BOPO 2.0 1.5 1.0 0.5 0.0 -0.5 -1.0 -1.5 -2.0 2006

2007

2008

2009

2010

2011

2012

Null Hypothesis: BOPO has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 0 (Automatic - based on SIC, maxlag=11)

Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values: 1% level 5% level 10% level

t-Statistic

Prob.*

-3.214249 -3.511262 -2.896779 -2.585626

0.0226

t-Statistic

Prob.*

-12.67344 -3.512290 -2.897223 -2.585861

0.0001

*MacKinnon (1996) one-sided p-values.

Null Hypothesis: D(BOPO) has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 0 (Automatic - based on SIC, maxlag=11)

Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values: 1% level 5% level 10% level *MacKinnon (1996) one-sided p-values.

49 Lanjutan Lampiran 1 DPK 7 6 5 4 3 2 1 0 2006

2007

2008

2009

2010

2011

2012

Differenced DPK .6 .4 .2 .0 -.2 -.4 -.6 -.8 2006

2007

2008

2009

2010

2011

2012

Null Hypothesis: DPK has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 0 (Automatic - based on SIC, maxlag=11)

Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values: 1% level 5% level 10% level

t-Statistic

Prob.*

0.778581 -3.511262 -2.896779 -2.585626

0.9931

t-Statistic

Prob.*

-11.29456 -3.512290 -2.897223 -2.585861

0.0001

*MacKinnon (1996) one-sided p-values.

Null Hypothesis: D(DPK) has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 0 (Automatic - based on SIC, maxlag=11)

Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values: 1% level 5% level 10% level *MacKinnon (1996) one-sided p-values.

50 Lanjutan Lampiran 1 GAST 7 6 5 4 3 2 1 0 2006

2007

2008

2009

2010

2011

2012

Differenced GAST 3 2 1 0 -1 -2 -3 -4 -5 2006

2007

2008

2009

2010

2011

2012

Null Hypothesis: GAST has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 0 (Automatic - based on SIC, maxlag=11)

Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values: 1% level 5% level 10% level

t-Statistic

Prob.*

-10.00012 -3.511262 -2.896779 -2.585626

0.0000

t-Statistic

Prob.*

-14.74301 -3.513344 -2.897678 -2.586103

0.0001

*MacKinnon (1996) one-sided p-values. Null Hypothesis: D(GAST) has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 1 (Automatic - based on SIC, maxlag=11)

Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values: 1% level 5% level 10% level *MacKinnon (1996) one-sided p-values.

51 Lanjutan Lampiran 1

NPF 7 6 5 4 3 2 1 0 2006

2007

2008

2009

2010

2011

2012

Differenced NPF 3 2 1 0 -1 -2 -3 -4 2006

2007

2008

2009

2010

2011

2012

Null Hypothesis: NPF has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 1 (Automatic - based on SIC, maxlag=11)

Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values: 1% level 5% level 10% level

t-Statistic

Prob.*

-1.484142 -3.512290 -2.897223 -2.585861

0.5367

t-Statistic

Prob.*

-12.72416 -3.512290 -2.897223 -2.585861

0.0001

*MacKinnon (1996) one-sided p-values. Null Hypothesis: D(NPF) has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 0 (Automatic - based on SIC, maxlag=11)

Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values: 1% level 5% level 10% level *MacKinnon (1996) one-sided p-values.

52 Lanjutan Lampiran 1 PKJ 7 6 5 4 3 2 1 0 2006

2007

2008

2009

2010

2011

2012

Differenced PKJ .6

.4

.2

.0

-.2

-.4

-.6 2006

2007

2008

2009

2010

2011

2012

Null Hypothesis: PKJ has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 0 (Automatic - based on SIC, maxlag=11)

Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values: 1% level 5% level 10% level

t-Statistic

Prob.*

-0.593668 -3.511262 -2.896779 -2.585626

0.8655

t-Statistic

Prob.*

-9.477689 -3.512290 -2.897223 -2.585861

0.0000

*MacKinnon (1996) one-sided p-values.

Null Hypothesis: D(PKJ) has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 0 (Automatic - based on SIC, maxlag=11)

Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values: 1% level 5% level 10% level *MacKinnon (1996) one-sided p-values.

53 Lanjutan Lampiran 1 PYD 7 6 5 4 3 2 1 0 2006

2007

2008

2009

2010

2011

2012

Differenced PYD .6 .4 .2 .0 -.2 -.4 -.6 -.8 2006

2007

2008

2009

2010

2011

2012

Null Hypothesis: PYD has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 0 (Automatic - based on SIC, maxlag=11)

Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values: 1% level 5% level 10% level

t-Statistic

Prob.*

-0.601827 -3.511262 -2.896779 -2.585626

0.8637

t-Statistic

Prob.*

-8.623089 -3.512290 -2.897223 -2.585861

0.0000

*MacKinnon (1996) one-sided p-values.

Null Hypothesis: D(PYD) has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 0 (Automatic - based on SIC, maxlag=11)

Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values: 1% level 5% level 10% level *MacKinnon (1996) one-sided p-values.

54 Lampiran 2 Hasil uji lag optimal

VAR Lag Order Selection Criteria Endogenous variables: BOPO DPK GAST NPF PKJ PYD Exogenous variables: Date: 11/26/13 Time: 20:55 Sample: 2006M01 2012M12 Included observations: 77 Lag

LogL

LR

FPE

AIC

SC

HQ

1 2 3 4 5 6 7

53.69480 87.18946 119.0468 135.6605 171.6866 201.1535 259.7591

NA 56.54943 48.82035 22.87083 43.97988 31.38029 53.27786*

2.55e-08* 2.76e-08 3.19e-08 5.69e-08 6.49e-08 9.50e-08 7.31e-08

-0.459605* -0.394532 -0.286930 0.216610 0.215932 0.385624 -0.201535

0.636200* 1.797079 3.000485 4.599830 5.694958 6.960455 7.469101

-0.021293* 0.482093 1.028007 1.969859 2.407495 3.015499 2.866652

* indicates lag order selected by the criterion LR: sequential modified LR test statistic (each test at 5% level) FPE: Final prediction error AIC: Akaike information criterion SC: Schwarz information criterion HQ: Hannan-Quinn information criterion

55 Lampiran 3 Hasil uji kointegrasi

Date: 11/26/13 Time: 20:59 Sample (adjusted): 2006M03 2012M12 Included observations: 82 after adjustments Trend assumption: Linear deterministic trend Series: NBOPO NDPK NGAST NNPF NPKJ NPYD Lags interval (in first differences): 1 to 1 Unrestricted Cointegration Rank Test (Trace) Hypothesized No. of CE(s)

Eigenvalue

Trace Statistic

0.05 Critical Value

Prob.**

None * At most 1 * At most 2 * At most 3 * At most 4 * At most 5 *

0.539163 0.451505 0.342433 0.235827 0.182167 0.055674

190.3909 126.8646 77.61724 43.24207 21.18730 4.697302

95.75366 69.81889 47.85613 29.79707 15.49471 3.841466

0.0000 0.0000 0.0000 0.0008 0.0062 0.0302

Trace test indicates 6 cointegrating eqn(s) at the 0.05 level * denotes rejection of the hypothesis at the 0.05 level **MacKinnon-Haug-Michelis (1999) p-values Unrestricted Cointegration Rank Test (Maximum Eigenvalue) Hypothesized No. of CE(s)

Eigenvalue

Max-Eigen Statistic

0.05 Critical Value

Prob.**

None * At most 1 * At most 2 * At most 3 * At most 4 * At most 5 *

0.539163 0.451505 0.342433 0.235827 0.182167 0.055674

63.52630 49.24740 34.37517 22.05477 16.48999 4.697302

40.07757 33.87687 27.58434 21.13162 14.26460 3.841466

0.0000 0.0004 0.0058 0.0370 0.0219 0.0302

Max-eigenvalue test indicates 6 cointegrating eqn(s) at the 0.05 level * denotes rejection of the hypothesis at the 0.05 level **MacKinnon-Haug-Michelis (1999) p-values

56 Lampiran 4 Hasil olahan estimasi model VECM Vector Error Correction Estimates Date: 11/26/13 Time: 21:07 Sample (adjusted): 2006M03 2012M12 Included observations: 82 after adjustments Standard errors in ( ) & t-statistics in [ ] Cointegrating Eq:

CointEq1

CointEq2

CointEq3

CointEq4

CointEq5

BOPO(-1)

1.000000

0.000000

0.000000

0.000000

0.000000

DPK(-1)

0.000000

1.000000

0.000000

0.000000

0.000000

GAST(-1)

0.000000

0.000000

1.000000

0.000000

0.000000

NPF(-1)

0.000000

0.000000

0.000000

1.000000

0.000000

PKJ(-1)

0.000000

0.000000

0.000000

0.000000

1.000000

PYD(-1)

-0.862424 (0.15616) [-5.52261]

-0.998116 (0.01499) [-66.5937]

-0.079672 (0.07963) [-1.00047]

0.788309 (0.17594) [ 4.48068]

-0.992499 (0.01393) [-71.2413]

C

-0.519230

0.001971

-3.316431

-6.482024

-0.027043

Error Correction:

D(BOPO)

D(DPK)

D(GAST)

D(NPF)

D(PKJ)

D(PYD)

CointEq1

-0.277823 (0.10351) [-2.68402]

-0.046679 (0.01425) [-3.27622]

-0.122890 (0.17436) [-0.70482]

0.165559 (0.09331) [ 1.77426]

-0.052466 (0.01793) [-2.92654]

-0.037314 (0.01835) [-2.03320]

CointEq2

-1.749318 (1.24478) [-1.40532]

-0.424959 (0.17134) [-2.48020]

-2.621438 (2.09677) [-1.25023]

2.626798 (1.12214) [ 2.34089]

0.636010 (0.21559) [ 2.95006]

0.393279 (0.22070) [ 1.78194]

CointEq3

0.084831 (0.12173) [ 0.69688]

-0.011460 (0.01676) [-0.68394]

-1.322631 (0.20505) [-6.45035]

-0.052201 (0.10974) [-0.47570]

-0.026532 (0.02108) [-1.25846]

-0.037260 (0.02158) [-1.72635]

CointEq4

0.057811 (0.09333) [ 0.61944]

-0.033141 (0.01285) [-2.57981]

0.044704 (0.15721) [ 0.28437]

-0.243558 (0.08413) [-2.89493]

-0.022833 (0.01616) [-1.41257]

-0.029918 (0.01655) [-1.80801]

CointEq5

1.563676 (1.27236) [ 1.22895]

0.373170 (0.17514) [ 2.13073]

5.005484 (2.14323) [ 2.33549]

-3.000420 (1.14700) [-2.61588]

-0.736721 (0.22037) [-3.34311]

0.338872 (0.22559) [ 1.50214]

D(BOPO(-1))

-0.162402 (0.12824) [-1.26635]

0.028794 (0.01765) [ 1.63117]

0.143693 (0.21602) [ 0.66519]

-0.098787 (0.11561) [-0.85450]

0.071911 (0.02221) [ 3.23755]

0.004949 (0.02274) [ 0.21765]

D(DPK(-1))

0.699990 (0.62173) [ 1.12588]

0.053946 (0.08558) [ 0.63036]

1.342200 (1.04727) [ 1.28162]

-0.833973 (0.56047) [-1.48799]

-0.071450 (0.10768) [-0.66353]

-0.060599 (0.11023) [-0.54973]

D(GAST(-1))

-0.018299 (0.07334) [-0.24950]

0.008521 (0.01010) [ 0.84404]

0.063892 (0.12354) [ 0.51717]

0.045640 (0.06612) [ 0.69029]

0.010727 (0.01270) [ 0.84445]

0.024348 (0.01300) [ 1.87237]

57 Lanjutan Lampiran 4 D(NPF(-1))

0.001507 (0.12903) [ 0.01168]

0.015646 (0.01776) [ 0.88094]

-0.307322 (0.21735) [-1.41395]

-0.233303 (0.11632) [-2.00570]

0.036922 (0.02235) [ 1.65213]

0.025307 (0.02288) [ 1.10616]

D(PKJ(-1))

-1.267573 (0.88072) [-1.43925]

0.055689 (0.12123) [ 0.45938]

-2.562474 (1.48352) [-1.72729]

2.596806 (0.79394) [ 3.27078]

0.168072 (0.15254) [ 1.10184]

0.090882 (0.15615) [ 0.58201]

D(PYD(-1))

-0.472502 (0.71689) [-0.65910]

0.110702 (0.09868) [ 1.12185]

0.213586 (1.20757) [ 0.17687]

-0.560946 (0.64626) [-0.86799]

0.176824 (0.12416) [ 1.42412]

0.213704 (0.12711) [ 1.68130]

C

0.091225 (0.08516) [ 1.07124]

0.050686 (0.01172) [ 4.32411]

0.099527 (0.14344) [ 0.69384]

-0.099977 (0.07677) [-1.30233]

0.039675 (0.01475) [ 2.69000]

0.042555 (0.01510) [ 2.81846]

R-squared Adj. R-squared Sum sq. resids S.E. equation F-statistic Log likelihood Akaike AIC Schwarz SC Mean dependent S.D. dependent

0.249944 0.132078 22.68819 0.569313 2.120581 -63.67310 1.845685 2.197888 0.020952 0.611098

0.490590 0.410540 0.429867 0.078364 6.128538 98.93798 -2.120439 -1.768236 0.063550 0.102068

0.638669 0.581889 64.37466 0.958978 11.24804 -106.4310 2.888561 3.240764 0.039418 1.483073

0.374966 0.276747 18.43760 0.513219 3.817633 -55.16753 1.638233 1.990435 -0.021422 0.603473

0.402415 0.308509 0.680583 0.098603 4.285291 80.09955 -1.660965 -1.308762 0.057467 0.118576

0.393673 0.298393 0.713226 0.100940 4.131743 78.17877 -1.614116 -1.261913 0.057467 0.120508

Determinant resid covariance (dof adj.) Determinant resid covariance Log likelihood Akaike information criterion Schwarz criterion

9.93E-09 3.84E-09 96.34971 0.137812 3.131536

58 Lampiran 5 Persamaan estimasi model VECM VAR Model - Substituted Coefficients: =============================== D(BOPO) = - 0.277823248548*( BOPO(-1) - 0.862424122425*PYD(-1) - 0.519230137025 ) 1.74931791705*( DPK(-1) - 0.998115547366*PYD(-1) + 0.00197132180162 ) + 0.0848307682322*( GAST(-1) - 0.079671843799*PYD(-1) - 3.31643063022 ) + 0.0578114456426*( NPF(-1) + 0.788308621995*PYD(-1) - 6.48202392992 ) + 1.56367632052*( PKJ(-1) - 0.992498862191*PYD(-1) - 0.0270434622106 ) 0.162401742336*D(BOPO(-1)) + 0.699990350577*D(DPK(-1)) - 0.0182990707863*D(GAST(-1)) + 0.00150725834685*D(NPF(-1)) - 1.26757259893*D(PKJ(-1)) - 0.472502184175*D(PYD(-1)) + 0.0912246712195 D(DPK) = - 0.0466791793068*( BOPO(-1) - 0.862424122425*PYD(-1) - 0.519230137025 ) 0.42495907388*( DPK(-1) - 0.998115547366*PYD(-1) + 0.00197132180162 ) 0.0114599035032*( GAST(-1) - 0.079671843799*PYD(-1) - 3.31643063022 ) 0.0331410368554*( NPF(-1) + 0.788308621995*PYD(-1) - 6.48202392992 ) + 0.373170426565*( PKJ(-1) - 0.992498862191*PYD(-1) - 0.0270434622106 ) + 0.0287940694615*D(BOPO(-1)) + 0.0539457960383*D(DPK(-1)) + 0.00852099857511*D(GAST(1)) + 0.0156463453159*D(NPF(-1)) + 0.0556891687909*D(PKJ(-1)) + 0.110702194262*D(PYD(-1)) + 0.0506862598105 D(GAST) = - 0.122889801482*( BOPO(-1) - 0.862424122425*PYD(-1) - 0.519230137025 ) 2.62143832706*( DPK(-1) - 0.998115547366*PYD(-1) + 0.00197132180162 ) 1.32263059445*( GAST(-1) - 0.079671843799*PYD(-1) - 3.31643063022 ) + 0.0447042068102*( NPF(-1) + 0.788308621995*PYD(-1) - 6.48202392992 ) + 5.00548364415*( PKJ(-1) - 0.992498862191*PYD(-1) - 0.0270434622106 ) + 0.143693273649*D(BOPO(-1)) + 1.34220032994*D(DPK(-1)) + 0.0638924244511*D(GAST(-1)) 0.307322419458*D(NPF(-1)) - 2.56247376727*D(PKJ(-1)) + 0.213585559565*D(PYD(-1)) + 0.0995274225988 D(NPF) = 0.165559155428*( BOPO(-1) - 0.862424122425*PYD(-1) - 0.519230137025 ) + 2.62679788131*( DPK(-1) - 0.998115547366*PYD(-1) + 0.00197132180162 ) 0.05220118892*( GAST(-1) - 0.079671843799*PYD(-1) - 3.31643063022 ) 0.243558054771*( NPF(-1) + 0.788308621995*PYD(-1) - 6.48202392992 ) - 3.00041999859*( PKJ(1) - 0.992498862191*PYD(-1) - 0.0270434622106 ) - 0.0987871968882*D(BOPO(-1)) 0.833972876683*D(DPK(-1)) + 0.0456398038034*D(GAST(-1)) - 0.233303280326*D(NPF(-1)) + 2.59680552476*D(PKJ(-1)) - 0.560946122159*D(PYD(-1)) - 0.0999771679651 D(PKJ) = - 0.0524660119753*( BOPO(-1) - 0.862424122425*PYD(-1) - 0.519230137025 ) + 0.63601041404*( DPK(-1) - 0.998115547366*PYD(-1) + 0.00197132180162 ) 0.0265324367497*( GAST(-1) - 0.079671843799*PYD(-1) - 3.31643063022 ) 0.0228330333251*( NPF(-1) + 0.788308621995*PYD(-1) - 6.48202392992 ) 0.736720578558*( PKJ(-1) - 0.992498862191*PYD(-1) - 0.0270434622106 ) + 0.07191054287*D(BOPO(-1)) - 0.0714496672879*D(DPK(-1)) + 0.0107269822903*D(GAST(-1)) + 0.0369220117631*D(NPF(-1)) + 0.168072015773*D(PKJ(-1)) + 0.176823838795*D(PYD(-1)) + 0.0396751703919 D(PYD) = - 0.0373144006313*( BOPO(-1) - 0.862424122425*PYD(-1) - 0.519230137025 ) + 0.393278591251*( DPK(-1) - 0.998115547366*PYD(-1) + 0.00197132180162 ) 0.0372598590266*( GAST(-1) - 0.079671843799*PYD(-1) - 3.31643063022 ) 0.0299175187643*( NPF(-1) + 0.788308621995*PYD(-1) - 6.48202392992 ) + 0.338872044335*( PKJ(-1) - 0.992498862191*PYD(-1) - 0.0270434622106 ) + 0.00494889199916*D(BOPO(-1)) - 0.0605988500362*D(DPK(-1)) + 0.0243482531907*D(GAST(-1)) + 0.0253065884793*D(NPF(-1)) + 0.0908817777144*D(PKJ(-1)) + 0.213704157748*D(PYD(-1)) + 0.0425550952613

59 Lampiran 6

Grafik perbandingan hasil peramalan dengan realisasi variabel perkembangan perbankan syariah

1,00 0,90 0,80 0,70 0,60 0,50 0,40 0,30 0,20 0,10 0,00

Jan

Feb

Mar

Apr

Mei

Jun

BOPO

0,76

0,78

0,78

0,79

0,81

0,81

E-BOPO

0,70

0,76

0,81

0,86

0,90

0,93

Grafik perbandingan peramalan rasio biaya operasional terhadap pendapatan operasional (E-BOPO) dengan realisasi rasio biaya operasional terhadap pendapatan operasional (BOPO)

200000 180000 160000 140000 120000 100000 80000 60000 40000 20000 0

Jan

Feb

Mar

Apr

Mei

Jun

148731

150795

156964

158519

163858

163966

E-DPK 154753

161412

168317

174631

180419

185854

DPK

Grafik perbandingan peramalan dana pihak ketiga (E-DPK) dengan realisasi dana pihak ketiga (DPK)

60 Lanjutan Lampiran 6

0,07 0,06 0,05 0,04 0,03 0,02 0,01 0,00 -0,01 -0,02

Jan

Feb

Mar

Apr

Mei

Jun

GAST

-0,01

0,02

0,06

-0,01

0,04

0,01

E-GAST

0,03

0,02

0,02

0,02

0,02

0,02

Grafik perbandingan peramalan pertumbuhan aset (E-GAST) dengan realisasi pertumbuhan aset (GAST)

0,07 0,06 0,05 0,04 0,03 0,02 0,01 0,00

Jan

Feb

Mar

Apr

Mei

Jun

NPF

0,02

0,03

0,03

0,03

0,03

0,03

E-NPF

0,06

0,06

0,06

0,06

0,06

0,06

Grafik perbandingan peramalan Non Performing Financing (E-NPF) dengan realisasi Non Performing Financing (NFP)

61 Lanjutan Lampiran 6

40000 35000 30000 25000 20000 15000 10000 5000 0

Jan

Feb

Mar

Apr

Mei

Jun

PKJ

33024

33405

33684

33587

34325

34726

E-PKJ

24810

24955

25069

25182

25285

25382

Grafik perbandingan peramalan jumlah pekerja (E-PKJ) dengan realisasi jumlah pekerja (PKJ)

140000 120000 100000 80000 60000 40000 20000 0

Jan

Feb

Mar

Apr

Mei

Jun

92672

96493

100793

102206

103489

103816

E-PYD 101198

104991

109784

113768

117367

120980

PYD

Grafik perbandingan peramalan penyaluran pembiayaan di sektor UKM (E-PYD) dengan realisasi penyaluran pembiayaan di sektor UKM (PYD)

62 Lampiran 7

Hasil uji kausalitas Granger

Null Hypothesis:

Obs

F-Statistic

DPK does not Granger Cause BOPO* BOPO does not Granger Cause DPK

83

5.78473 3.83305

0.0185 0.0537

GAST does not Granger Cause BOPO BOPO does not Granger Cause GAST

83

1.34594 1.59875

0.2494 0.2098

NPF does not Granger Cause BOPO BOPO does not Granger Cause NPF

83

0.00063 0.55621

0.9800 0.4580

PKJ does not Granger Cause BOPO* BOPO does not Granger Cause PKJ

83

5.59402 1.95923

0.0204 0.1655

PYD does not Granger Cause BOPO* BOPO does not Granger Cause PYD

83

5.63956 2.83776

0.0200 0.0960

GAST does not Granger Cause DPK DPK does not Granger Cause GAST

83

0.06520 3.63003

0.7991 0.0603

NPF does not Granger Cause DPK DPK does not Granger Cause NPF*

83

0.38609 10.8810

0.5361 0.0015

PKJ does not Granger Cause DPK* DPK does not Granger Cause PKJ*

83

80.9862 20.2586

9.E-14 2.E-05

PYD does not Granger Cause DPK* DPK does not Granger Cause PYD*

83

50.3747 16.6671

5.E-10 0.0001

NPF does not Granger Cause GAST GAST does not Granger Cause NPF

83

0.45693 0.29179

0.5010 0.5906

PKJ does not Granger Cause GAST* GAST does not Granger Cause PKJ

83

4.56696 1.04818

0.0356 0.3090

PYD does not Granger Cause GAST GAST does not Granger Cause PYD

83

3.78405 0.55532

0.0553 0.4583

PKJ does not Granger Cause NPF* NPF does not Granger Cause PKJ*

83

10.7584 7.40566

0.0015 0.0080

PYD does not Granger Cause NPF* NPF does not Granger Cause PYD*

83

11.7029 6.56614

0.0010 0.0123

PYD does not Granger Cause PKJ* PKJ does not Granger Cause PYD*

83

8.06507 18.3538

0.0057 5.E-05

*) menunjukkan variabel signifikan pada taraf 5%

Prob.

63

RIWAYAT HIDUP Penulis dilahirkan di Bogor pada tanggal 30 Juli 1980 sebagai anak kelima dari pasangan Ja’i (Almarhum) dan Umay (Almarhumah) Pendidikan sarjana ditempuh di Program Studi Manajemen Agribisnis Fakultas Pertanian IPB, lulus pada tahun 2006. Pada tahun 2011 penulis diterima di Program Studi Ilmu Manajemen pada Program Pascasarjana IPB dan menamatkannya pada tahun 2014. Penulis bekerja sebagai staf Pengajar di Program Keahlian Manajemen Agribisnis dan Program Keahlian Akuntansi Program Diploma IPB sejak tahun 2007 sampai sekarang. Karya ilmiah berjudul Kebijakan Office Channeling dan Perkembangan Perbankan Syariah serta Penyaluran Pembiayaan Usaha Kecil Menengah di Indonesia telah diterbitkan pada Jurnal Sain Terapan Program Diploma IPB, Volume 3 No.1 Tahun 2013. Karya ilmiah tersebut merupakan bagian dari Program S-2 penulis