## PERANCANGAN MODEL UNTUK PERAMALAN TINGKAT PERTUMBUHAN PEMBIAYAAN MELALUI METODE JARINGAN SARAF TIRUAN DI BNI SYARIAH

## Orfyanny S Themba
Email : orfyanny.sthemba@stiem-bongaya.ac.id Manajemen/STIEM Bongaya Jl. Letjen. Pol. A. Mappaoudang No. 28 Makassar

## Susianah Mokhtar
Email : susianah@stiem-bongaya.ac.id Manajemen/STIEM Bongaya Jl. Letjen. Pol. A. Mappaoudang No. 28 Makassar

## ABSTRAK
Tren  perkembangan  pembiayaan  di  Indonesia  mulai  meningkat  namun  cenderung  melambat dari  tahun  ke  tahun.  Peramalan  pertumbuhan  pembiayaan  pada  bank  syariah  menjadi  hal  yang menarik karena naik turunnya pembiayaan akan berdampak pada perekonomian Indonesia. Tujuan dari  penelitian  ini  melakukan  peramalan  pertumbuhan  pembiayaan  dalam  jangka  waktu  setahun melalui metode Jaringan Saraf Tiruan pada data Bank BNI Syariah dari tahun 2015 sampai dengan 2019. Hasil dari peramalan diharapkan memberi informasi bagi bank untuk menunjang pengambilan keputusan  dan  menyiapkan  strategi  meningkatkan  pembiayaan  sehingga  semakin  besar  laba  yang akan  diperoleh.  Model  peramalan  dibuat  berdasarkan  metode  peramalan  dan  ditujukan  untuk digunakan pada aplikasi peramalan pembiayaan. Model Jaringan Saraf Tiruan memiliki nilai akurasi peramalan  yang  tinggi  karena  memiliki  nilai  error  RMSE,  MAPE  yang  minimum.  Dari  hasil peramalan  menggunakan  model  Jaringan  Saraf  Tiruan  menunjukkan  terjadi  peningkatan pembiayaan  pada  setiap  bulannya  untuk  akad  murabahah,  mudharabah,  musyarakah  dan  qardh. Hanya  pembiayaan  yang  menggunakan  ijarah  yang  mengalami  penurunan  drastis  dibanding  tahun- tahun  sebelumnya.  Pembiayaan  murabahah  masih  tetap  mendominasi  dibanding  akad  mudharabah, musyarakah, qardh dan ijarah selama tahun 2020

## Kata Kunci: Jaringan Saraf Tiruan ;Pembiayaan

## ABSTRACT
Trend of financing development in Indonesia is starting to increase but tends to slow down from year to year. It is interesting to forecast the growth of financing  in Islamic banks because the up and down  of  financing  will  have  an  impact  on  the  Indonesian  economy.  The  purpose  of  this  study  to forecast  financing  growth  within  a  year  through  the  Neural  Network  method  on  BNI  Syariah  Bank data  from  2015  to  2019.  The  results  of  the  forecast  are expected  to  provide  information  for  banks to support decision making and prepare strategies to increase financing so that greater profits that will be obtained. The forecasting model is made based on the forecasting method and is intended for use in financing  forecasting  applications.  The  Artificial  Neural  Network  Model  has  a  high  value  of forecasting  accuracy  because  it  has  a  minimum  error  value  of  RMSE,  MAPE.  The  results  of forecasting using the Artificial Neural Network model show an increase in financing every month for murabahah,  mudharabah,  musyarakah  and  qardh  contracts.  Only  financing  using  ijarah  has experienced  a  drastic  decline  compared  to  previous  years.  Murabahah  financing  still  dominates  over the mudharabah, musyarakah, qardh and ijarah contracts during 2020
Keyword: Arificial Neural Network ;Financing

## PENDAHULUAN
Potensi  perbankan  syariah  di  Indonesia  relatif  besar.  Indonesia  saat  ini  berada  di urutan  kesembilan  dari  10  negara  Islam  lainnya,  dari  sisi  aset  industri  jasa  keuangan syariah.( Momentum  B.  Islamic  Finance  Development  Report  2018  Building  Momentum , 2018). Hingga Mei 2019 menurut data yang dipublikasikan oleh Otoritas Jasa Keuangan (OJK)  pada  Sharia  Banking  Statistics  menunjukkan  jumlah  bank  syariah  sebanyak  13 bank,  unit  usaha  syariah  sejumlah  21,  dan  166  bank  perkreditan  bank  syariah.Tren pertumbuhan  DPK  pada  Januari  sampai  dengan  Mei  2019  mengalami  kenaikan dibandingkan dengan posisi pada periode yang sama tahun lalu (Otoritas Jasa Keuangan, 2019).    Pembiayaan  syariah  mengalami  pertumbuhan  namun  cenderung  melambat  dari tahun  sebelumnya.  Pembiayaan  konsumsi  paling  besar  dibandingkan  modal  kerja  dan investasi.
Pembiayaan  merupakan  salah  satu  tugas  pokok  bank,  yaitu  pemberian  fasilitas penyediaan  dana  untuk  memenuhi  kebutuhan  pihak-pihak  yang  defisit.  Dari  kegiatan pembiayaan  diharapkan  bukan  hanya  memberikan  keuntungan  bagi  perbankan  syariah saja  namun  juga  mampu  menjadi  katalisator  perkembangan  ekonomi  masyarakat, sehingga  roda  perekonomian  suatu  negara  dapat  berputar  dengan  lancar,  dan  pada akhirnya berdampak pada stabilitas dan pertumbuhan ekonomi yang baik. Ini dibuktikan oleh  hasil  penelitian  yang  dilakukan  oleh  M.  Iman  Taufik,  Mohammad  Soekarni,  dan Hayati  bahwa  pertumbuhan  pembiayaan  pada  bank  syariah  bepengaruh  terhadap pertumbuhan  ekonomi  di  Indonesia  (Taufik,  2017)  (Soekarni,  2014)  (S,  Ayyubi  L, Anggraeni AD, 2017) (Sapar Sapar, Nuraeni Nonji, 2014)
PT.  BNI  Syariah  merupakan  salah  satu  bank  syariah  terbesar  di  Indonesia  yang kinerjanya  menjadi  tolak  ukur  penilaian  masyarakat  akan  kinerja  bank  syariah  di Indonesia.  PT  BNI  Syariah  sampai  triwulan  I  2019  memperoleh  laba  bersih  sebesar  Rp 135  miliar  atau  naik  43,26%  secara  tahunan  dari  periode  sama  2018  Rp  94,4  miliar. Pembiayaan  tertinggi  dicatat  oleh  pembiayaan  komersial  73,7%  menjadi  Rp  7,79  triliun dari periode sama 2018 Rp 4,5 triliun dari lima sektor pembiayaan yaitu komersial, SME, konsumer, mikro dan hasanah card (BNI Syariah, 2019).
Untuk  mempertahankan  kinerja  yang  sudah  baik  dan  tercapainya  target  pangsa pasar  serta  mampu  bersaing  dengan  kompetitornya,  BNI  Syariah  perlu  melakukan peramalan  pembiayaan  sebagai  indikator  pertumbuhan  bank.  Peramalan  pada  dasarnya
merupakan dugaan mengenai terjadinya suatu kejadian atau peristiwa di waktu yang akan datang.  Peramalan  diperlukan  untuk  penyesuaian  bank  terhadap  perubahan  lingkungan dan dapat digunakan sebagai pengambilan keputusan.
Penggunaan  metode  peramalan  pertumbuhan  pembiayaan  dengan  jaringan  saraf tiruan  (JST)  belum  pernah  dilakukan  sebelumnya.  JST  merupakan  metode  baru  yang dikembangkan pada kasus peramalan dengan pemodelan hubungan yang kompleks antara input  dan  output  dengan  tujuan  untuk  menemukan  pola  pada  data.  JST  banyak diaplikasikan pada sales forecasting karena kelebihannya pada control area, prediksi dan pengenalan pola.
Penelitian  terkait  peramalan  pembiayaan  yang  sudah  ada  dilakukan  oleh  Ratna Candra  Ika,  Budi  Darma  Setiawan,  Marji  dengan  judul  Optimasi  Fuzzy  Time  Series Menggunakan  Algoritme  ParticleSwarm  Optimization  untuk  Peramalan  Nilai Pembayaran  Penjaminan  Kredit  Macet  tahun  2018  meramalkan  nilai  pembayaran penjaminan  klaim  kredit  macet  sebagai  bahan  pertimbangan  untuk  menentukan  nominal yang  harus  disediakan  untuk  bulan  selanjutnya  oleh  lembaga  penjaminan  kredit menggunakan metode Fuzzy Time Series Untuk menghasilkan peramalan yang lebih baik, dilakukan optimasi menggunakan algoritma Particle Swarm Optimization (PSO), karena algoritme PSO memiliki desentralisasi yang tinggi  dengan implementasi yang sederhana sehingga  dapat  menyelesaikan  permasalahan  optimasi  secara  efisien  (RC  &  BD,  2018). Sementara Barep Budi Irawan dan Daryanto dengan judul Sistem peramalan perkreditan di  Bank  Muamalat  Jember  dengan  menggunakan  Metode Single  Moving  Average meramalkan hasil perkreditan dengan metode Single Moving Averages (BB, 2019).

## METODE PENELITIAN

## 1. Jenis Penelitian
Penelitian  ini  merupakan  penelitian  terapan  ( applied  research )  yaitu  melakukan peramalan mengguanakan metode Jaringan Syaraf Tiruan (JST) pada variabelvariabel data pembiayaan di BNI Syariah.

## 2. Data dan Variabel
Data  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah  data  sekunder  yang  diperoleh melalui halaman website https://www.bnisyariah.co.id/id-id/ pada bagian laporan bulanan. Variabel  yang akan dilakukan peramalan  adalah variabel  pembiayaan seperti pembiayaan sewa dan pembiayaan bagi hasil dari tahun 2015 Maret sampai 2019 Desember

## 3. Tahapan Penelitian

## 3.1. Tahapan Persiapan
Tahapan persiapan pada penelitian ini sebagai berikut
a. Melakukan  studi  literatur  yang  menunjang  penelitian,  yaitu  mengumpulkan  serta mengkaji semua literatur yang berhubungan dengan teknik peramalan di Perbankan Syariah
b. Mengumpulkan data pembiayaan baik pembiayaan sewa maupun pembiayaan bagi hasil

## 3.2. Tahapan Analisis Data
Tahapan analisis data pada penelitian ini adalah
a. Melakukan manajemen dan eksplorasi data dari  portal website BNI Syariah dengan analisis deskriptif baik berupa tabel maupun bentuk grafik terhadap semua variabel yang berkaitan dengan pembiayaan
b. Mengidentifikasi jenis pola data yang dimiliki.
c. Melakukan  Analisis  Statistika  Inferensial  berupa  peramalan  kuantitatif  dengan metode peramalan Jaringan Syaraf Tiruan (JST).
d. Melakukan  evaluasi  metode  yaitu  melihat  tingkat  akurasi  peramalan  metode Jaringan Syaraf Tiruan
e. Melakukan interpretasi terhadap hasil peramalan pembiayaan

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## 1. Data Pembiayaan
Data  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah  data  Pembiayaan  pada  Bank  BNI Syariah  periode  tahun  2015-2019.  Data  diperoleh  dari  laporan  keuangan  BNI  Syariah. Data produk pembiayaan dengan akad mudharabah, musyarakah, murabahah, qardh, dan ijarah  ditunjukkan pada Tabel 1 :

## Tabel 1 Pembiayaan BNI Syariah Periode Jan 2017-Des 2019
Bulan Akad Mudarabah Musyarakah Murabahah Qardh Ijarah Mar-15 1.102.744 1.500.932 19.481.558 576.639 380.808 Apr-15 1.130.894 1.593.979 19.980.931 57.459 364.355 Mei-15 1.159.346 1.599.398 20.345.471 581.231 349.807
Jun-15 1.253.877 1.697.050 20.738.288 588.276 334.972 Jul-15 1.287.006 1.678.608 20.718.271 603.594 320.066 Agu-15 1.289.921 1.725.583 20.941.560 590.729 305.172 Sep-15 1.288.057 1.783.117 21.028.221 621.696 290.879 Okt-15 1.284.681 1.764.045 21.173.110 610.431 276.014 Nov-15 1.283.994 1.872.205 21.413.257 584.662 26.519 Des-15 1.279.950 2.168.804 21.774.588 582.834 247.675 Jan-16 1.256.026 2.179.779 21.784.592 574.756 233.185 Feb-16 1.227.737 2.249.772 21.784.949 496.223 222.303 Mar-16 1.233.878 2.456.887 22.033.706 572.937 211.308 Apr-16 1.205.314 2.542.713 22.269.179 564.393 20.134 Mei-16 1.267.508 2.646.017 22.558.344 582.182 190.581 Jun-16 1.296.899 2.732.566 23.097.149 610.254 178.599 Jul-16 1.275.334 2.705.805 23.057.000 63.466 166.207 Agu-16 1.288.257 2.659.853 23.316.353 56.986 153.835 Sep-16 1.293.605 2.856.345 23.752.721 733.907 142.727 Okt-16 1.283.365 2.832.039 24.094.529 79.143 133.413 Nov-16 1.260.976 3.054.661 24.539.420 854.832 124.633 Des-16 1.198.408 3.012.748 24.980.802 930.007 115.745 Jan-17 1.151.775 2.733.284 25.094.813 943.293 109.115 Feb-17 1.140.995 2.708.301 25.701.234 1.085.613 101.946 Mar-17 1.102.866 3.039.940 26.066.631 1.152.977 95.632 Apr-17 1.086.651 3.099.560 26.297.177 1.202.276 89.599 Mei-17 1.094.308 3.349.604 26.502.020 1.169.561 83.063 Jun-17 1.162.679 3.640.709 26.771.636 1.377.747 76.297 Jul-17 1.110.447 3.760.464 26.834.489 1.326.348 71.029 Agu-17 1.044.047 3.681.159 27.007.712 1.378.695 65.582 Sep-17 991.129 3.679.358 26.906.534 1.433.824 59.678 Okt-17 965.319 3.800.501 27.002.849 1.435.302 55.245 Nov-17 917.069 3.918.182 27.108.159 1.382.042 53.025 Des-17 888.794 4.586.209 27.265.631 1.479.877 52.149 Jan-18 841.809 4.423.275 27.127.095 1.471.274 50.437 Feb-18 807.572 4.472.819 27.218.232 1.443.851 51.421 Mar-18 815.159 4.701.713 27.313.502 1.533.556 52.507 Apr-18 893.742 4.674.533 27.354.722 1.688.114 53.251 Mei-18 1.102.847 5.137.417 27.573.081 1.685.542 53.743 Jun-18 1.132.183 5.548.811 27.677.458 1.477.074 52.671 Jul-18 1.106.093 6.047.723 28.326.818 1.571.840 55.214 Agu-18 1.070.332 6.238.503 28.555.307 1.608.067 55.228 Sep-18 1.034.985 6.373.592 28.829.532 1.626.504 55.768 Okt-18 1.000.486 6.701.964 29.023.667 1.586.571 56.149 Nov-18 968.612 6.812.038 29.115.003 1.625.703 349.779 Des-18 949.077 7.325.664 29.349.587 1.563.881 344.699 Jan-19 933.360 7.402.579 29.229.017 1.443.991 339.070 Feb-19 899.393 8.365.508 29.485.751 1.314.174 334.935
Mar-19 916.316 8.620.493 29.587.615 1.248.536 329.812 Apr-19 962.458 9.029.964 29.697.622 1.170.375 324.071 Mei-19 1.208.770 9.247.304 29.981.436 1.691.171 318.994 Jun-19 1.168.048 9.844.328 29.967.372 1.707.103 313.912 Jul-19 1.250.165 9.765.567 30.375.384 1.498.769 309.346 Agu-19 1.275.404 9.021.081 30.611.319 1.293.730 304.796 Sep-19 1.479.553 9.487.838 30.649.480 1.427.695 299.178 Okt-19 1.434.047 9.478.640 30.577.221 1.516.619 295.255 Nov-19 1.681.668 9.738.107 30.587.326 1.300.977 290.542 Des-19 1.595.373 9.917.161 30.549.867 1.653.272 286.519

## 2. Deskripsi Data Pembiayaan
Analisis deskriptif memberikan gambaran data jumlah Pembiayaan yang terhimpun dari 5 akad yaitu mudharabah, musyarakah, murabahah, qardh, ijarah. Pada tabel 2 menunjukkan dekriptif statistiknya sebagai berikut

## Tabel 2 Data Deskriptif Pembiayaan
Statistics Mudarabah Musyarakah Murabahah Qardh Ijarah nobs 58.000000 58.000000 58.000000 58.000000 58.000000 NAs 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 Minimum 0.807572 1.500932 19.481558 0.056986 0.020134 Maximum 1.681668 9.917161 30.649480 1.707103 0.380808 1. Quartile 1.009111 2.649476 22.683008 0.593945 0.057031 3. Quartile 1.275386 6.619871 28.975133 1.479176 0.305078 Mean 1.148816 4.649772 25.899764 1.086769 0.184114 Median 1.155560 3.680258 26.870511 1.271133 0.160021 Sum 66.631308 269.686799 1502.186298 63.032581 10.678594 SE Mean 0.023896 0.359454 0.449048 0.064422 0.015719 LCL Mean 1.100966 3.929978 25.000560 0.957766 0.152638 UCL Mean 1.196666 5.369567 26.798967 1.215772 0.215590 Variance 0.033118 7.494019 11.695364 0.240712 0.014330 Stdev 0.181983 2.737521 3.419849 0.490624 0.119709 Skewness 0.316437 0.714496 -0.286154 -0.532242 0.156282 Kurtosis 0.238009 -0.936780 -1.288199 -1.001172 -1.672532
Tabel  2  menunjukkan  nilai  rata-rata  jumlah  mudharabah  adalah  1.14  yang  artinya jumlah  dana  yang  diperoleh  setiap  bulan  Rp.1.140.000.000.000  Untuk  musyarakah mean 4.64    yang  artinya  jumlah  dana  yang  diperoleh  setiap  bulannya  Rp.  4.640.000.000.000 Pada  murabahah  nilai  rata-rata  adalah  25.89  yang  artinya  jumlah  dana  sebesar  Rp. 25.890.000.000.000  qardh  nilai  rata-rata  1.08  hal  ini  berarti  rata-rata  setiap  bulan menerima  dana  sebesar  Rp.  1.080.000.000.000  Pembiayaan  dengan  akad  ijarah  memiliki nilai  rata-rata  0.18  yang  artinya  pembiayaan  rata-rata  setiap  bulan  sebesar Rp.180.000.000.000
Jumlah  penyaluran  pembiayaan  yang  terendah  dari  semua  akad  pembiayaan  yaitu pada  akad  ijarah  sebesar  0.02  atau  Rp.  20.000.000.000  pada  bulan  April  2016  sementara penyaluran pembiayaan  dengan jumlah dana terbesar pada murabahah sebesar 30.64 atau Rp. 30.649.480.000.000 pada bulan September 2019 dalam kurun waktu 30 bulan.
Secara  umum  berdasarkan  data  Otoritas  Jasa  Keuangan  penyaluran  pembiayaan dengan  akad  murabahah  memang  paling  mendominasi  pembiayaan  bank  syariah  di Indonesia yaitu sebesar hampir 50%. Pada BNI Syariah murabahah mendominasi 62% dari total  portofolio  pembiayaan  dibanding  akad  mudharabah,  musyarakah,  ijarah  dan  qardh. Akad  murabahah  banyak  digunakan  untuk  transaksi  pembiayaan  rumah  yang  merupakan salah  satu  produk  pembiayaan konsumer  BNI  Syariah  karena  risiko  yang  rendah  dibandingkan  akad mudharabah dan musyarakah.

## Gambar 1 Summary and Plot Series Pembiayaan
Gambar  1  menunjukkan  grafik  pergerakan  data  series  umtuk  jumlah  dana  yang disalurkan  melalui  pembiayaan  untuk  akad  mudharabah,musyarakah,  murabahah,  qardh dan  ijarah.  Jumlah  dana  pembiayaan  akad  murabahah  dan  musyarakah  setiap  bulannya mengalami  peningkatan  setiap  bulannya.  Jumlah  pembiayaan  menggunakan  akad murabahah  paling  banyak  di  tahun  2019.  Untuk  akad  musyarakah  pertumbuhannya  dari tahun ke tahun meningkat  namun tidak sebesar akad murabahah.Penyaluran dana melalui akad mudharabah perkembangannya flat dari awal tahun 2015 sampai dengan akhir tahun 2019.  Untuk  akad  qardh  cukup  mengalami  pertumbuhan  hingga  akhir  tahun  2019. Pembiayaan  akad  ijarah  di  tahun  2015  menyalurkan  dana  cukup  baik  namun  terjadi penurunan  setiap  bulannya  sampai  dengan  Oktober  2018  namun  pada  November  2018 terjadi  kenaikan  drastis  namun  kembali  menurun  dibulan  berikutnya  hingga  akhir  tahun 2019.

## 3. Peramalan
Peramalan  data  kuantitatif  dilakukan  dengan  metode  Jaringan  Saraf  Tiruan.  JST merupakan pemodelan hubungan yang kompleks antara input dan output yang digunakan untuk menemukan pola pada data yang memiliki kelebihannya pada control area, prediksi dan pengenalan pola. Peramalan dilakukan pada masing-masing akad yang digunakan pada produk pembiayaan di BNI Syariah.
Data  pembiayaan  tidak  dipengaruhi  ataupun  memiliki  keterkaitan  dengan  variabel lain,  sehingga  rancangan  model  Jaringan  Syaraf  Tiruan  (JST)  yang  digunakan  dalam penelitian ini akan berbentuk time series, yaitu dengan melihat data hingga beberapatahun ke belakang.

## 3.1 Mudharabah
Peramalan pada akad mudharabah dilakukan selama satu tahun kedepan yaitu tahun 2020. Gambar 3 menunjukkan grafik hasil forecast mudharabah

## Gambar 3 Grafik Hasil Forecast Mudharabah
Gambar  3  memperlihatkan  plot  antara  data  series  awal  dengan  data  series  dari  hasil prediksi yang digunakan dalam analisis.

## Tabel 3 Hasil Forecasting
Tanggal Forecast Lower  95% Upper  95% 01-01-2020 1.584196 1.444879 1.724764 01-02-2020 1.577431 1.390580 1.736673 01-03-2020 1.573213 1.388574 1.733116 01-04-2020 1.570536 1.369743 1.725637 01-05-2020 1.568817 1.356189 1.732298 01-06-2020 1.567706 1.339306 1.724195 01-07-2020 1.566985 1.314937 1.723363
01-08-2020 1.566515 1.289309 1.722161 01-09-2020 1.566209 1.299707 1.732944 01-10-2020 1.566009 1.278675 1.727173 01-11-2020 1.565878 1.272087 1.721463 01-12-2020 1.565792 1.263386 1.723948
Tabel 3 menunjukkan data hasil peramalan beserta selang interval ramalan selama 1  tahun  kedepan  pada  tahun  2020.  Untuk  penyaluran  dana  akad  mudharabah  cenderung menurun  setiap  bulan  hingga  akhir  tahun  2020  yang  berada  diantara  selang  kepercayaan Lo_95 sampai dengan Hi_95 dengan selang kepercayaan yang berbeda-beda. Pada tabel 3 terlihat bahwa setiap bulan rentang selang kepercayaan semakin panjang. Hasil peramalan di  awal  tahun  2020  penyaluran  dana  menggunakan  akad  mudharabah  sebesar Rp.1.580.000.000.000  dan  cenderung  menurun  namun  tidak  terlalu  besar  setiap  bulannya hingga akhir tahun 2020 pembiayaan akad mudharabah sebesar Rp. 1.560.000.000.000
Tabel 4 Evaluasi Model Evaluasi Model ME RMSE MAE MPE MAPE MASE Mudarabah 7.898027e-09 0.06904791  0.04813927  -0.356484 4.155869  1.034666
Berdasarkan output dari tabel 4 evaluasi model JST untuk mudharabah nilai MAPE 4.15%  menunjukkan  peramalan  sangat  akurat  karena  nilai  dibawah  10%.  Model  ramal diperoleh  dengan  tingkat  kesalahan  akurasi  ramal  nilai  RMSE  sebesar  0.06904,  nilai  ME sebesar 7.8980, nilai MAE sebesar 0.048, MPE -0.3564 dan nilai MASE 1.034
Rendahnya  minat  masyarakat  terhadap  pembiayaan  mudharabah  dibandingkan akad  jual  beli  (murabahah)  mengilustrasikan  operasional  bank  syariah  belum  sepenuhnya sesuai target. Keunggulan bank syariah yaitu pada prinsip bagi hasilnya karena inilah yang menjadi  pembeda  dengan  perbankan  konvensional.  Hal  ini  disebabkan  tingginya  resiko bagi  hasil  menyebabkan  pihak  investor  atau  bank  menjadi  ragu  untuk  menyalurkan pembiayaan mudharabah  karena masyarakat tidak bisa memberikan kepastian pendapatan baik dari segi jumlah maupun waktunya.

## 3.2 Musyarakah

## Gambar 4 Grafik Hasil Forecast Jumlah Musyarakah
Gambar 4 menunjukkan grafik data awal dari bulan Januari 2017 sampai dengan Desember 2019 dan pergerakan peramalan dari bulan Januari 2020 sampai dengan Desember 2020
Tanggal Forecast Lower 95% Upper 95% 01-01-2020 9.877082 9.399110 10.30560 01-02-2020 9.850393 9.358092 10.32850 01-03-2020 9.832509 9.268662 10.37175 01-04-2020 9.820474 9.259885 10.33692 01-05-2020 9.812353 9.171057 10.34422 01-06-2020 9.806862 9.248908 10.33832 01-07-2020 9.803145 9.223309 10.34409 01-08-2020 9.800626 9.225454 10.35437 01-09-2020 9.798919 9.187064 10.35857 01-10-2020 9.797761 9.180555 10.41131 01-11-2020 9.796975 9.181537 10.36152 01-12-2020 9.796442 9.162374 10.36003
Tabel  5  menunjukkan  data  hasil  peramalan  selama  satu  tahun  kedepan  pada  tahun  2020 untuk akad Musyarakah. Mulai awal tahun 2020 pada setiap bulannya hingga akhir tahun 2020  mengalami  penurunan  dengan  selang  kepercayaan  yang  hampir  sama.  Model peramalan  divalidasi  dengan  nilai-nilai  yang  ditunjukkan  pada  tabel  6  evaluasi  model menghasilkan nilai MAPE 3.60% yang berarti dibawah 10% menunjukkan hasil peramalan sangat akurat. Model JST menghasilkan akurasi peramalan untuk akad mudharabah dengan nilai ME -1.81 nilai RMSE 0.216, nilai MAE 0.156, nilai MPE sebesar -0.263 dan MASE 0.768
Serupa  dengan  pembiayaan  mudharabah,  jumlah  penyaluran  dana  menggunakan akad  musyarakah  kurang  bertumbuh  namun  lebih  baik  dari  mudharabah.  Hasil forecast
menunjukkan  pembiayaan  musyarakah  cenderung  menurun  ini  disebabkan  resiko  yang tinggi dalam pengembalian dana.

## Tabel 6 Evaluasi Model
Evaluasi Model ME RMSE MAE MPE MAPE MASE Musyarakah -1.811475e-07 0.2163261 0.1562934 -0.2639744  3.607738  0.7689648

## 3.3 Murabahah

## Gambar 5 Grafik Hasil Forecast Murabahah
Gambar 5 merupakan grafik hasil ramalan pada pembiayaan murabahah dari bulan Januari 2020 sampai dengan Desember 2020. Pada tabel 5 memperlihatkan hasil forecast dengan selang  kepercayaan  yang  setiap  bulannya  cenderung  sama.  Awal  tahun  2020  hasil peramalan menunjukkan jumlah pembiayaan sejumlah Rp. 30.580.000.000.000 dan hingga akhir  tahun  2020  meningkat  sebesar  Rp.  30.760.000.000.000  Tabel  8  evaluasi  model menunjukkan nilai MAPE 0.52% yang berarti model JST menghasilkan peramalan sangat akurat  karena  berada  dibawah  10%.  Nilai  akurasi  peramalan  pada  model  JST  untuk  akad murabahah sebesar ME -0.00146, nilai RMSE sebesar 0.1708, nilai MAE sebesar 0.1328 , nilai MPE sebesar -0.01209 dan MASE 0.62269

## Tabel 7 Hasil Forecast
Tanggal Forecast Lower 95% Upper 95% 01-01-2020 30.58095 30.26305 30.93118 01-02-2020 30.60863 30.14940 31.03306 01-03-2020 30.63325 30.09106 31.13304 01-04-2020 30.65513 30.09175 31.19628 01-05-2020 30.67455 30.08868 31.24319 01-06-2020 30.69177 30.04434 31.30185 01-07-2020 30.70703 30.09244 31.34161 01-08-2020 30.72055 30.04387 31.35443 01-09-2020 30.73251 30.05004 31.34491
01-10-2020 30.74308 30.03346 31.42810 01-11-2020 30.75243 30.02985 31.43149 01-12-2020 30.76070 30.02723 31.46673 Tabel 8 Evaluasi Model Evaluasi Model ME RMSE MAE MPE MAPE MASE Murabahah -0.001462197 0.1708071 0.1328062 -0.01209291 0.5223925 0.6226943

## 3.4 Qardh
Hasil  peramalan  pembiayaan  dengan  akad  qardh  dapat  dilihat  pada  gambar  6  yang menunjukan  data  actual  dan  pergerakan  data  ramalan  serta  tabel  6  hasil  ramalan  dengan selang kepercayaan Lo_95 dan Hi_95

## Gambar 6 Grafik Hasil Forecast Jumlah Qardh
Pergerakan  data  aktual  pembiayaan  Qardh  berfluktuatif  namun  cenderung  meningkat sampai  akhir  tahun  2019.  Pada  hasil  peramalan  terjadi  penurunan  jumlah  dana  yang disalurkan  dan  setiap  bulannya  pergerakan  penurunan  sama  hingga  bulan  desember  2020 sejumlah  Rp.1.460.000.000.000  Pada  tabel  10  evaluasi  model  menunjukkan  nilai  MAPE pada  tabel  10  sebesar  45.37  %  artinya  peramalan  dengan  model  JST  untuk  akad  qardh masih dalam kewajaran karena berada daintara 20% dan 50%. Model peramalan memiliki nilai  akurasi  sebesar  nilai  ME  0.000211,  nilai  RMSE  0.1510,  nilai  MAE  0.1055,  nilai MPE-34.58 dan nilai MASE 0.7669

## Tabel 9 Hasil Forecast
Tanggal Forecast Lower 95% Upper 95% 01-01-2020 1.616806 1.317155 1.947091 01-02-2020 1.504616 1.234047 1.889886 01-03-2020 1.473776 1.177515 1.833497 01-04-2020 1.466231 1.145328 1.842675 01-05-2020 1.463803 1.170062 1.824301
01-06-2020 1.463002 1.154993 1.830930 01-07-2020 1.462734 1.153522 1.826162 01-08-2020 1.462645 1.147925 1.830580 01-09-2020 1.462615 1.176688 1.846700 01-10-2020 1.462605 1.162947 1.820885 01-11-2020 1.462601 1.176413 1.856669 01-12-2020 1.462600 1.187787 1.825362
Tabel 10 Evaluasi Model Evaluasi Model ME RMSE MAE MPE MAPE MASE Qardh 0.0002110557  0.1510756  0.1055256  -34.5851 45.37291  0.766994

## 3.6 Ijarah
Peramalan  pembiayaan  ijarah  dilakukan  selama  satu  tahun  kedepan  selama  tahun  2020. Pada  gambar  7  menunjukkan  grafik  data actual pembiayaan  menggunakan  ijarah  yang fluktuatif dan cenderung menurun.

## Gambar 7 Grafik Hasil Forecast Ijarah
Hasil  peramalan  mulai  bulan  Januari  2020  sampai  dengan  Desember  2020 pembiayaan  ijarah  menurun  drastis  dengan  selang  kepercayaan  yang  semakin  panjang setiap bulannya yang terlihat pada Tabel 11 hasil forecast.

## Tabel 11 Hasil Forecast
Tanggal Forecast Lower 95% Upper 95% 01-01-2020 0.25243164  0.145679725  0.3559798 01-02-2020 0.11273885  0.068176639  0.3877659 01-03-2020 0.17056984  0.054466395  0.4017103 01-04-2020 0.11340282  0.034308462  0.4085133
01-05-2020 0.12874398  0.030187233  0.4061087 01-06-2020 0.09567324  0.017330842  0.4142710 01-07-2020 0.10428845  0.016553296  0.4108981 01-08-2020 0.08565048  0.003925068  0.4020430 01-09-2020 0.09132372  0.002824439  0.4077185 01-10-2020 0.08240764  0.000451898  0.4046982 01-11-2020 0.08588318  0.005222358  0.3878489 01-12-2020 0.08169904  0.006375858  0.3823452 Tabel 12 Evaluasi Model Evaluasi Model ME RMSE MAE MPE MAPE MASE Ijarah  2.585555e-05 0.05045725 0.02618173 -30.37163 41.08691 1.009494
Tabel  12 untuk  nilai  MAPE  sebagai  evaluasi  model  41.08  %  menunjukkan peramalan  dalam  kewajaran.  Model  JST  memiliki  nilai  akurasi  model  sebesar  nilai  ME 2.5855 RMSE 0.0504 MAE 0.026 MPE -30.37 dan MASE 1.009

## 4. Pembahasan
Hasil peramalan yang dilakukan dengan meggunakan metode Jaringan Saraf Tiruan (JST) menunjukkan secara umum pembiayaan pada BNI Syariah mengalami peningkatan. Pertumbuhan  pembiayaan  BNI  Syariah  juga  didukung  dengan  masifnya  pergerakan pemerintah mengkampanyekan bank syariah. Untuk pembiayaan yang menggunakan akad murabahah  mengalami  kenaikan  setiap  bulannya  hingga  akhir  tahun  2020.  Hal  ini didukung  dengan  masih  besarnya  potensi  minat  menggunakan  akad  murabahah  karena minim  resiko  khususnya  untuk  produk  pembiayaan  rumah.  Untuk  pembiayaan  yang menggunakan akad mudharabah dan musyarakah setiap bulannya hingga bulan Desember 2020  cenderung  mengalami  penurunan.  Berbeda  dengan  akad  qardh  walaupun  diawal tahun 2020 sedikit mengalami penurunan tetapi dipertengahan tahun sampai dengan akhir tahun  pergerakannya  stabil.  Peramalan  pada  pembiayaan  ijarah  menunjukkan  penurunan yang cukup drastis hingga akhir tahun 2020.
Portofolio  pembiayaan  bank  syariah  di  Indonesia  lebih  didominasi  murabahah untuk  sektor  konsumtif  tidak  terkecuali  pada  BNI  Syariah.  Padahal  untuk  membantu peningkatan perekonomian Indonesia penyaluran dana produktif sangat dibutuhkan melalui akad  mudharabah  dan  musyarakah.  Hal  inipun  sedang  giat-giatnya  dilakukan  pemerintah untuk  mendorong  pertumbuhan  pembiayaan  syariah  sesuai  Master  Plan  Arsitektur Keuangan Syariah Indonesia (MAKSI) 2019-2024 (Keuangan, 2019). Mengantisipasi hasil peramalan mudharabah dan musyarakah selama tahun 2020 yang cenderung menurun, BNI
Syariah  perlu  melakukan  strategi  untuk  mendongkrak  akad-akad  tersebut.  Program Linkage  yang  merupakan  fasilitas  pembiayaan  BNI  Syariah  sebagai  pemilik  dana menyalurkan  pembiayaan  pada  Lembaga  Keuangan  Syariah  (LKS)  seperti  BMT,  BPRS, KJKS dll untuk diteruskan ke konsumen akhir seperti UMKM yang sudah dilakukan oleh BNI  Syariah  perlu  ditingkatkan  dengan  memperbanyak  kerjasama  dengan  LKS. Pertumbuhan  BPRS  dan  Koperasi  bisa  menjadi  peluang  bagi  BNI  Syariah  untuk mendorong  peningkatan  penyaluran  dana  mudharabah  dan  musyarakah  melalui  program linkage  ini.  Dukungan  dari  pemerintah  melalui  regulasi  juga  dibutuhkan  untuk meningkatkan  penggunaan  akad  yang  berorientasi  pada  sektor  produktif  karena  saat  ini tidak  ada  regulasi  yang  menargetkan  bank-bank  syariah  tidak  terkecuali  BNI  Syariah menyalurkan  pembiayaan  akad  mudharabah  dan  musyarakah.  Padahal  keuntungan  yang bisa  diperoleh  BNI  Syariah  bisa  lebih  besar  melalui  mudharabah  dan  musyarakah dibandingkan akad murabahah.
Untuk  penyaluran  dana  melalui  pembiayaan  qardh  di  tahun  2020  tidak  banyak bertumbuh  dari  tahun  sebelumnya.  Ini  disebabkan  masih  kurangnya  pemahaman masyarakat  tentang  akad-akad  pembiayaan  yang  ada  di  bank  syariah.  BNI  Syariah  perlu lebih  banyak  melakukan  literasi  pada  masyarakat.  Akad  ijarah  yang  menurun  drastis  dari tahun 2020 menuntut pihak BNI Syariah harus lebih agresif untuk melakukan literasi dan inovasi pada produk-produk pembiayaan. Potensi pembiayaan masih sangat luas, terutama pembiayaan Ijarah ini.  Masih  banyak  masyarakat  yang  membutuhkan  manfaat  barang ataupun  jasa  namun  tidak  mampu  untuk  membelinya,  hanya  mampu  untuk  menyewa selama  beberapa  waktu.  Dukungan  dari  pemerintah  juga  sangat  dibutuhkan  untuk mendukung  pertumbuhan  bank  syariah  khusunya  BNI  Syariah  dalam  menyalurkan  dana pembiayaan ke masyarakat.

## KESIMPULAN
Hasil  dari  penelitian  menunjukaan  model  Jaringan  Saraf  Tiruan  untuk  meramal pembiayaan  pada  BNI  Syariah  selama  tahun  2020  berhasil  diimplementasikan.  Jaringan Saraf  Tiruan  memiliki  nilai  akurasi  peramalan  yang  tinggi  dengan  nilai error RMSE, MAPE, dan MASE yang minimum Hasilnya secara umum pembiayaan meningkat. Akad murabahah  masih  mendominasi  proporsi  pembiayaan  dibandingkan  akad  murabahah, musyarakah  dan  qardh.  Pembiayaan  melalui  akad  ijarah  mengalami  penurunan  cukup drastis hingga akhir tahun 2020.
Pengembangan  berikutnya  pada  penelitian  ini  perlu  ditambahkan  lebih  banyak variabel  dengan  metode  peramalan  yang  lain  yang  ditujukan  untuk  pengembangan pembiayaan Bank Syariah di Indonesia

## DAFTAR PUSTAKA
BB,  I.  (2019). Sistem  Peramalan  Perkreditan  Di  Bank  Muamalat  Jember  Dengan Menggunakan  Metode  Single  Moving  Average .  Universitas  Muhammadiyah  Jember. Retrieved from http://repository.unmuhjember.ac.id/2135/
BNI Syariah. (2019). Laba Bersih BNI Syariah Triwulan 1 2019 Naik . Jakarta. Retrieved from
https://www.bnisyariah.co.id/id- id/beranda/berita/siaranpers/ArticleID/1719/Laba  Bersih  BNI  Syariah  Triwulan  1
2019 Naik
Keuangan,  K.  (2019,  May).  Ini  Cara  Pemerintah  Tingkatkan  Pertumbuhan  Pembiayaan Syariah. Media Keuangan . Retrieved from https://www.kemenkeu.go.id/publikasi/berita/ini-cara-pemerintah-tingkatkan- pertumbuhan-pembiayaan-syariah/
Momentum  B.  Islamic  Finance  Development  Report  2018  Building  Momentum .  (2018).
Retrieved from https://ceif.iba.edu.pk/pdf/Reuters-Islamicfinance-development- report2018
Ningrum,  E.  P.,  &  Samrotun,  Y.  C.  (2019).  NON  PERFORMING  FINANCING  PADA BANK  UMUM  SYARIAH  DI. Jurnal  Ekonomi  Pembangunan , 5 (2),  75–85. Retrieved from https://journal.stiem.ac.id/index.php/jurep/article/view/422/311
Otoritas  Jasa  Keuangan.  (2019). Statistik  Perbankan  Syariah-  Mei  2019 .  Retrieved  from https://www.ojk.go.id/id/kanal/syariah/data-dan-statistik/statistik-perbankan- syariah/Pages/Statistik-Perbankan-Syariah---Mei-2019.aspx
RC,  I.,  &  BD,  S.  (2018).  Optimasi  Fuzzy  Time  Series  Menggunakan  Algoritme  Particle Swarm  Optimization  untuk  Peramalan  Nilai  Pembayaran  Penjaminan  Kredit  Macet. Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer , 6 (2), 2364–73.
S,  Ayyubi  L,  Anggraeni  AD,  M.  (2017).  Pengaruh  Bank  Syariah  terhadap  Pertumbuhan Ekonomi  di  Indonesia  The  Effect  of  Islamic  Banking  to  Economic  Growth  in Indonesia. Jurnal Al-Muzara’ah , 5 (2), 88–106.
Sapar  Sapar,  Nuraeni  Nonji,  H.  S.  (2014).  PENGARUH  RISIKO  PEMBIAYAAN MUDHARABAH  TERHADAP  PROFITABILITAS  PADA  PT.BANK  SYARIAH MUAMALAT  INDONESIA  Tbk. Jurnal  Ekonomi  Dan  Pembangunan  STIE
Muhammadiyah Palopo , 1 (1). Retrieved from
https://journal.stiem.ac.id/index.php/jurep/issue/view/2
Soekarni,  M.  (2014).  Dinamika  pembiayaan  perbankan  syariah  dalam  mengembangkan dunia usaha. Jurnal Ekonomi Dan Pembangunan , 22 (1), 69–81. Taufik,  M.  I.  (2017). Analisis  Pengaruh  Pertumbuhan  Pembiayaan  Pada  Perbankan Syariah  berdasarkan  Jenis  Akad  dan  Penggunaan  Terhadap  Pertumbuhan  Ekonomi Indonesia Periode 2011-2015 . UIN Sunan Kalijaga . UIN Sunan Kalijaga.