## FAKTOR– FAKTOR YANG MEMPENGARUHI MISMATCH PADA BANK UMUM SYARIAH DAN UNIT USAHA SYARIAH DI INDONESIA
Dea Khansa Assyadiah,Yaser Taufik Syamlan
Dkhansa1@gmail.com , yasersamlan@tazkia.ac.id
Institut Agama Islam Tazkia

## Abstract
This research aims to determine the effect, to find out the shock and to find out how  much  the  contribution  given  by  variables  to  the  mismatch  that  occurs  in  Islamic Commercial  Banks  and  Sharia  Business  Units.  The  variables  used  in  this  studies  are total  Third  Party  Funds  Saving,  total  Third  Party  Funds  Investment,  total  Uncertain Financing,  total  Certain  Financing  and  Non  Performing  Financing  (NPF).  This research method using Error Correction Model (ECM) and Vector Autoregression and Vector  Error  Correction  Model  (VAR-VECM)  with  data  starting  from  June  2014  - September 2018. The results of this research indicate that the main cause of Mismatch in  Sharia  Commercial  Banks  is  the  distribution  of  funds  while  the  main  cause  of Mismatch in Sharia Business Units is withdrawal of Third Party Funds.
Keywords: Mismatch, Islamic Banking, ECM, VAR-VECM

## PENDAHULUAN
Menurut Undang-Undang Perbankan Nomor 10 tahun 1998 yang dimaksud dengan bank  yaitu  badan  usaha  yang  menghimpun  dana  dari  masyarakat  dalam  bentuk simpanan  dan  menyalurkan  pada  masyarakat  dalam  bentuk  kredit  atau  bentuk  lainnya dengan  tujuan  meningkatkan  taraf  hidup  rakyat. Bank  merupakan  lembaga  keuangan yang  kegiatan  utamanya  yaitu  menghimpun  dana  dari  masyarakat  dan  menyalurkan kembali  dana  tersebut  pada  masyarakat  dan  memberikan  jasa  bank  lainnya  (Muchtar, Rahmidani dan Siwi, 2016).
Perkembangan Perbankan Syariah di Indonesia dari tahun ke tahun semakin tinggi. Nofinawati (2015) meyakini bahwa kesempatan Perbankan Syariah untuk terus tumbuh dan  berkembang  di  masa  depan  semakin  menjanjikan,  karena  Perbankan  Syariah merupakan  jenis  industri  baru  yang  mempunyai  daya  tarik  cukup  tinggi.  Hal  tersebut
bisa dilihat dari banyaknya pemain baru yang terjun dalam industri Perbankan Syariah, yaitu dalam bentuk Bank Umum, BPRS dan Unit Usaha Syariah (UUS) (Hilman, 2003).
Bank  Syariah  di  Indonesia  berkembang  dengan  beberapa  bentuk  yaitu  dalam bentuk  Bank  Umum  Syariah  ( full  fledged  Islamic  Bank ),  Unit  Usaha  Syariah  (bank konvesional yang membuka cabang syariah) dan office chanelling (gerai syariah di bank konvensional)  (Ascarya,  2006).  Bank  syariah  berfungsi  menjadi  lembaga  intermediasi sektor  keuangan.  Dalam  melaksanakan  kegiatan  operasionalnya,  bank  syariah menghimpun dana dari  masyarakat  dan menyalurkan dana tersebut  kepada masyarakat melalui  pembiayaan.  Dana  yang  dihimpun  dari  masyarakat  disimpan  dalam  beberapa bentuk  yaitu  giro,  tabungan  dan  deposito  baik  dengan  prinsip wadiah maupun  prinsip mudharabah .  kemudian  bank  syariah  menyalurkan  dana  tersebut  melalui  pembiayaan dengan  empat  pola  penyaluran  pembiayaan  yaitu  prinsip  jual  beli,  prinsip  bagi  hasil, prinsip  ujrah  dan  akad  pelengkap.  Dalam  hal  ini  likuiditas  pada  bank  sangat  penting (Karim, 2008).
Salah  satu  masalah  dalam  likuditas  bank  adalah Maturity  Mismatch karena sebagian besar dana pada bank bersumber dari dana jangka pendek nasabah (Deposito) sedangkan  bank  banyak  mendanai  kredit-kredit  jangka  Panjang,  situasi  ini  dikenal sebagai Mismatch antara aktiva dan kewajiban. Mismatch dapat dikatakan sebagai suatu ketidak  seimbangan  antara  penerimaan  dan  penarikan  dana  pada  bank,  baik  jangka pendek maupun jangka panjang. (Brunnermeier dan Yogo, 2009).
Bank  syariah  mungkin  mengalami Mismatch likuiditas  yang  parah  ketika  suku bunga  berubah  karena  perubahan  kondisi  ekonomi  (Arifin,  2009).  Selain  itu  menurut Syamlan  (2016)  perbankan  syariah  juga  menggunakan Fractional  Reserve  Banking System yang menyebabkan terjadinya Mismatch likuiditas. Sehingga proses pengelolaan likuiditas sangat bergantung pada deposan yang baru dan akan berlanjut terus menerus. Apabila dana deposan baru tidak mencukupi maka rasio Mismatch likuiditas bank akan semakin kecil yang artinya bank tidak mampu memenuhi kewajiban likuiditasnya.
Gambar 1 Grafik Short term Mismatch Bank Umum Syariah
Sumber: Statistik Perbankan Syariah (OJK, 2018)
Menurut  data  OJK,  pada  Bank  Umum  Syariah  selama  2  tahun  kebelakang  masih cukup fluktuatif. Tingkat mismatch menunjukan bank syariah hanya mampu menjamin likuiditas  nasabah  sebesar  rasio  tersebut  dan  sisanya  menjadi  risiko  likuiditas  yang harus  di  tanggung  oleh  bank  syariah.  Menurut  data  OJK  pada  September  2018  Bank Umum Syariah hanya mampu menjamin likuiditas nasabah sekitar 25% saja, Itu artinya bank harus menanggung risiko likuiditas sebesar 75%.
Gambar 1 Grafik Short term Mismatch Unit Usaha Syariah
Sumber: Statistik Perbankan Syariah (OJK, 2018)
Begitu  pula  dengan  Unit  Usaha  Syariah  di  Indonesia,  menurut  data  OJK  risiko likuiditas  yang  harus  ditanggung  oleh  Unit  Usaha  Syariah  mencapai  lebih  dari  75%. Posisi  likuiditas  yang  ketat  adalah  masalah  utama  yang  menyebabkan  Bank  Umum
0% 10% 20% 30% 40% 50% - 50.000 100.000 150.000 200.000 250.000 Mi lyar R upi ah Short term Mismatch Bank Umum Syariah
Sumber: Statistik Perbankan Syariah (OJK, 2018)
ST Asset ST Liabilites S T Asset/S T Liabilites 0% 10% 20% 30% 40% - 20.000 40.000 60.000 80.000 100.000 120.000 Se p -17 Ok t-1 7 N o v- 17 De s- 17 Jan -18 Fe b -18 Ma r- 18 Apr- 18 Me i- 1 8 Ju n -18 Ju l- 18 Agu -18 Se p -18 M ily ar R u p iah Short term Mismatch Unit Usaha Syariah

## Sumber: Statistik Perbankan Syariah (OJK, 2018)
Short Term Asset
Short Term Liabilites
S T Asset/S T Liabilites
Syariah  dan  Unit  Usaha  Syariah  harus  menanggung  risiko  likuiditas  yang  tinggi.  Hal tersebut menunjukkan tingkat kesehatan likuiditas yang buruk pada perbankan syariah.
Berdasarkan uraian diatas maka penulis akan melakukan penelitian tentang Faktor- faktor  yang  mempengaruhi Maturity  Mismatch pada  Bank  Umum  Syariah  dan  Unit Usaha  Syariah,  dan  juga  akan  melihat  bagaimana  guncangan  yang  terjadi  pada Mismatch jika  terjadi  perubahan  pada  setiap  variabel.  Maka  penelitian  ini  mempunyai rumusan masalah sebagai berikut :
1. Bagaimana  pengaruh  dari  Dana  Pihak  Ketiga Saving (Tab Wadiah ,  Tab Mudharabah ,  Giro Wadiah ,  Giro Mudharabah ),  Dana  Pihak  Ketiga Investment (Deposito Mudharabah ),  Pembiayaan Uncertain (PBY Mudharabah ,  PBY Musyarakah ),  Pembiayaan Certain (PBY Murabahah )  dan Non  Performing Financing (NPF)  terhadap Mismatch di  Bank  Umum  Syariah  dan  Unit  Usaha Syariah?
2. Bagaimana  guncangan  pada Mismatch ketika  terjadi  perubahan  dari  Dana  Pihak Ketiga Saving (Tab Wadiah ,  Tab Mudharabah ,  Giro Wadiah ,  Giro Mudharabah ),
Dana  Pihak  Ketiga Investment (Deposito Mudharabah ),  Pembiayaan Uncertain (PBY Mudharabah , PBY Musyarakah ), Pembiayaan Certain (PBY Murabahah ) dan Non Performing Financing (NPF) di Bank Umum Syariah dan Unit Usaha Syariah?
3. Bagaimana  kontribusi  Dana  Pihak  Ketiga Saving (Tab Wadiah ,  Tab Mudharabah , Giro Wadiah ,  Giro Mudharabah ),  Dana  Pihak  Ketiga Investment (Deposito Mudharabah ),  Pembiayaan Uncertain (PBY Mudharabah ,  PBY Musyarakah ),
Pembiayaan Certain (PBY Murabahah )  dan Non  Performing  Financing (NPF) terhadap Mismatch di Bank Umum Syariah dan Unit Usaha Syariah?

## KAJIAN TEORI

## Perbedaan BUS dan UUS
Menurut  Undang-Undang  No.  10  tahun  1998  tentang  perbankan,  perbankan  di Indonesia  menganut  sistem  perbankan  ganda  yaitu  ketika  bank  syariah  dan  bank konvensional  beroperasi  berdampingan.  Oleh  karena  itu  bank  syariah  di  Indonesia berkembang  dengan  beberapa  bentuk  yaitu  dalam  bentuk  Bank  Umum  Syariah  ( full fledged  Islamic  Bank ),  Unit  Usaha  Syariah  (bank  konvesional  yang  membuka  cabang syariah) dan office chanelling (gerai syariah di bank konvensional) (Ascarya, 2006).
Pengelolaan Asset dan Liabilities Perbankan Syariah
Tugas  utama  manajemen  aset  dan  liabilitas  adalah  memaksimalkan  laba, meminimalisir  risiko,  dan  menjamin  tersedianya  likuiditas  yang  cukup.  Kemungkinan risiko  pada  bank  konvensional  juga  dihadapi  oleh  bank  syariah,  kecuali  risiko  tingkat suku  bunga,  karena  bank  syariah  menggunakan  prinsip profit  and  loss  sharing pada sistem  operasionalnya.  Pada  umumnya,  bank  mengkoodinasikan  fungsi  pemilihan investasi  melalui  yang  disebut asset/liabilities  management  committee (ALCO) (Antonio, 2015).

## Pengelolaan Risiko Likuiditas
Pada perbankan syariah, Menurut IBI (2016) risiko likuiditas terjadi ketika bank tidak  mampu  menghasilkan  kas  dari  aset  yang  produktif  ,  atau  berasal  dari penghimpunan dana masyarakat, hasil penjualan aset termasuk aset likuid dan transaksi antar  bank  atau  pinjamanyang  diterima.  Ada  beberpa  jenis  rasio  untuk  mengukur kemampuan likuiditas bank, yaitu (Kasmir, 2014):
a. Quick Ratio
b. Banking Ratio
c. Loan to Deposit Ratio
d. Loan to Asset Ratio
Sedangkan  pada  perusahaan  rasio  likuiditas  berfungsi  untuk  mengukur kemampuan  perusahaan  dalam  memenuhi  kewajiban  utang  jangka  pendek  dengan menggunakan  seluruh  aset  lancar  pada  saat  tertentu.  Contoh  rasio  likuiditas  pada perusahaan yaitu (IBI, 2018):
e. Quick ratio
f. Cash ratio
g. Current ratio
Rumus perhitungan current ratio pada perusahaan adalah sebagai berikut :
Sumber : (IBI, 2018)

## Maturity Mismatch
Maturity  Mismatch bisa  disebabkan  Ketika  dalam  kegiatan  menyediakan  dana untuk  investor,  bank  mentrasformasikan  dana Short  term  deposits  Maturities untuk membiayai kredit Long term Maturities (Surjaningsih, Yumanita dan Deriantino, 2014) .
Untuk  mengukur  Risiko Mismatch adalah  dengan  membandingkan  antara  komponen- komponen  aset  likuid  dengan  kewajiban  segera.  Komponen  Aset  likuid  ( Short  term Asset )  diantaranya  yaitu  kas,  penempatan  pada  bank  lain,  piutang,  dan  lain-lain. Sementara  yang  termasuk  dengan  kewajiban  bank  atau  hutang  lancar  ( Short  term Liabilities )  diantaranya  yaitu  Dana  Pihak  Ketiga  (Tabungan,  Giro,  Deposito).  Berikut merupakan rumus dari rasio mismatch :
Sumber : OJK (2018)
Rasio Mismatch merupakan  rasio  likuiditas  yang  menunjukan  selisih  antara  aset jangka  pendek  perbankan  dengan liabilities jangka  pendek  perbankan.  Rasio  ini menunjukan seberapa mampu perbankan dalam mengelola dan memenuhi likuiditasnya. Ketika rasio mismatch pada BUS  maupun UUS meningkat  artinya mismatch membaik dan  sebaliknya  jika  rasio mismatch pada  BUS  maupun  UUS  menurun  maka mismatch memburuk.
Faktor-faktor yang mempengaruhi Mimatch
a. Dana Pihak Ketiga (DPK)
Menurut Undang-Undang No. 10  (1998) Dana Pihak Ketiga (DPK) atau Simpanan adalah dana yang dipercayakan oleh masyarakat kepada bank berdasarkan perjanjian penyimpanan  dana  dalam  bentuk  giro,  deposito,  tabungan  dan  atau  bentuk  lainnya yang dipersamakan dengan itu.
b. Pembiayaan
Menurut  Afkar  (2009)  Pembiayaan  adalah  salah  satu  produk  dalam  Perbankan Syariah, pembiayaan merupakan kredit dalam bank konvesional. Dalam Perbankan Syariah  pembiayaan  berdasarkan  prinsip-prinsip  syariah  yaitu  mengambil keuntungan  dengan  prinsip  bagi  hasil  dan  jual  beli.  Ada  beberapa  produk Pembiayaan dalam Perbankan Syariah diantaranya yaitu (IBI, 2016) :
 Pembiayaan Mudharabah
 Pembiayaan Musyarakah
 Pembiayaan Murabahah
c. Non Performing Financing (NPF)
NPF ( Non Performing Financing ) munurut Bank Indonesia Merupakan rasio antara total  pembiayaan  yang  diberikan  dengan  kategori  non  lancar  dengan  total pembiayaan yang diberikan. Non Performing Financing (NPF) sama halnya dengan Non Performing Loan (NPL) jika dikaitkan dengan bank konvensional adalah salah satu  indikator  kunci  untuk  menilai  kinerja  fungsi  bank,  karena  NPF  yang  tinggi adalah  indikator  gagalnya  bank  dalam  mengelola  bisnis  perbankan  yang  akan memberikan efek bagi kinerja bank, antara lain masalah yang ditimbulkan dari NPF yang  tinggi  adalah  masalah  likuiditas  (ketidakmampuan  membayar  pihak  ketiga), Rentabilitas  (pembiayaan  tidak  bisa  ditagih)  dan  Solvabilitas  (Modal  berkurang (Solihatun, 2014).

## METODE PENELITIAN
Penelitian ini menggunakan pendekatan kuantitatif Analisis data pada penelitian ini menggunakan  metode Error  Correcttion  Model (ECM)  dan Vector  Autoregressions / Vector  Error  Correction  Model (VAR/VECM),  Pengolahan  data  penelitian  ini menggunakan  Eviews10.  Dengan  data  berupa  pertumbuhan  Dana  Pihak  Ketiga, pertumbuhan penyaluran pembiayaan dan pembiayaan macet Perbankan baik pada Bank Umum  Syariah  maupun  Unit  Usaha  Syariah.  Serta  rasio Mismatch ada  Bank  Umum Syariah  maupun  Unit  Usaha  Syariah.  Jenis  data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini merupakan data sekunder. Data sekunder yang digunakan yaitu data time series selama kurun  waktu  Juni  2014  –  September  2018.  Sumber  Data  didapatkan  melalui  website Otoritas Jasa Keuangan (OJK).
Metode Error Correcttion Model (ECM)
Analisis data dilakukan dengan metode Error Correction Model (ECM) sebagai alat ekonometrika perhitungannya serta digunakan juga metode analisis deskriptif bertujuan untuk mengidentifikasi hubungan jangka pendek dan jangka panjang yang terjadi karena adanya kointegrasi diantara variabel penelitian. Langkah dalam merumuskan model ECM adalah sebagai berikut (Basuki, 2014) :
MisBUS t = α 0 + α 1 LnDPKSv t + α 2 LnDPKInv t + α 3 LnPBYUn t + α 4 LnPBYCer t + α 5 NPF t MisUUS t = α 0 + α 1 LnDPKSv t + α 2 LnDPKInv t + α 3 LnPBYUn t + α 4 LnPBYCer t + α 5 NPF t Dimana :
 MisBUSi   = Perubahan Rasio Mismatch yang diakibatkan karena pertumbuhan dari setiap variabel pada Bank Umum Syariah
 MisUUSi  = Perubahan Rasio Mismatch yang diakibatkan karena pertumbuhan dari setiap variabel pada Unit Usaha Syariah
 LnDPKSv =  Dana  Pihak  Ketika Saving (Tabungan Wadiah ,  Tabungan Mudharabah , Giro Wadiah , Giro Mudharabah ) dalam bentuk logaritma natural (ln)
 LnDPKInv =  Dana  Pihak  Ketika Investment (Deposito Mudharabah )  dalam  bentuk logaritma natural (ln)
 LnPBYUn =  Pembiayaan Uncertain (PBY Mudharabah ,  PBY Musyarakah )  dalam bentuk logaritma natural (ln)
 LnPBYUn =  Pembiayaan  C ertain (PBY Murabahah )  dalam  bentuk  logaritma natural (ln)
 NPF = Non Performing Financing
 α 0 α 1 α 2 α 3 α 4 α 5 = Koefisien jangka pendek
Metode Vector Autoregressions / Vector Error Correction Model (VAR/VECM)
Vector  Autoregressions / Vector  Error  Correction  Model (VAR/VECM) merupakan sebuah metode estimasi  yang dikembangkan oleh Christoper A. Sims pada tahun 1980. Metode VAR VECM menggambarkan hubungan kausalistis (sebab akibat) antar  variabel  dalam  sistem  (Ascarya,  2012).  Untuk  menganalisa  pengaruh  dari pertumbuhan  setiap  variabel  terhadap Mismatch pada  Bank  Umum  Syariah  dan  Unit Usaha Syariah maka penulis merumuskan persamaan sebagai berikut:
MisBUSi = α0 + α1LnDPKSv i + α2LnDPKInv i + α3LnPBYUn i + α4LnPBYCer i + α5NPF i + µt
MisUUSi = α0 + α1LnDPKSv i + α2LnDPKInv i + α3LnPBYUn i + α4LnPBYCer i + α5NPF i + ɛt
Dimana :
 MisBUSi   = Perubahan Rasio Mismatch yang diakibatkan karena pertumbuhan dari setiap variabel pada Bank Umum Syariah
 MisUUSi = Perubahan Rasio Mismatch yang diakibatkan karena pertumbuhan dari setiap variabel pada Unit Usaha Syariah
 LnDPKSv = Dana Pihak Ketika Saving (Tabungan Wadiah , Tabungan
Mudharabah , Giro Wadiah , Giro Mudharabah ) dalam bentuk logaritma natural (ln)
 LnDPKInv = Dana Pihak Ketika Investment (Deposito Mudharabah ) dalam bentuk logaritma natural (ln)
 LnPBYUn = Pembiayaan Uncertain (PBY Mudharabah , PBY Musyarakah ) dalam bentuk logaritma natural (ln)
 LnPBYUn = Pembiayaan C ertain (PBY Murabahah ) dalam bentuk logaritma natural (ln)
 NPF = Non Performing Financing
 µ dan ɛ = Error
PEMBAHASAN Estimasi ECM Tabel 1 Ringkasan Hasil Estimasi ECM Data BUS Variabel
Mismatch BUS ECM Prob Jangka Pendek Jangka Panjang DPKINVESTMENT   0.7931 0.1015 PBYCERTAIN 0.3517 0.6848 DPKSAVING 0.2506 0.4454 PBYUNCERTAIN 0.2756 0.9799 NPF 0.6692 0.5219 Koefisien ECT -0.283514
Sumber : Olah Data
Pengujian ini menggunakan taraf nyata 5% dengan parameter jika nilai probabilitas kurang dari 0.05, maka dapat dipastikan data yang digunakan signifikan mempengaruhi variabel  dependen.  Tabel  menunjukan  hasil  jangka  panjang  dan  pendek  ECM  pada BUS.  Hasil  estimasi  jangka  pendek  menunjukan  semua  variabel  tidak    memiliki pengaruh  terhadap  MISMATCH,  hal  ini  berarti  apabila  terjadi  kenaikan  pada DPKINVESTMENT,  PBYCERTAIN,  DPKSAVING,  PBYUNCERTAIN,  dan  NPF dalam  jangka  pendek  tidak  akan  mempengaruhi  nilai  MISMATCH.  Informasi  lainnya adalah  koefisien Error  Correction  Term (ECT)  pada  data  BUS  bernilai  negatif  dan
signifikan lebih kecil dari satu ( -0.283514) serta signifikan pada taraf nyata 5% hal ini menunjukan bahwa sebesar 28.35% penyimpangan yang terkoreksi setiap bulannya.
Variabel DPKINVESTMENT,
PBYCERTAIN, DPKSAVING, PBYUNCERTAIN,  dan  NPF  berpengaruh  negatif  terhadap  MISMATCH.  Hal  ini berarti  apabila  terjadi  kenaikan  pada  DPKINVESTMENT,  PBYCERTAIN, DPKSAVING,  PBYUNCERTAIN,  dan  NPF  dalam  jangka  panjang  akan  menurunkan nilai MISMATCH. Menururut data pada tabel 4.6, dalam jangka pendek maupun jangka panjang  variabel  pada  BUS  tidak  ada  yang  stasioner,  namun  menurut  data  OJK  pada September 2018 rasio Mismatch hanya sekitar 25 % saja. Artinya resiko likuiditas yang harus  di  tanggung  Bank  Umum  Syariah  cukup  besar  yaitu  sekitar  75%.  Hal  tersebut membuktikan bahwa masalah Mismatch terjadi pada BUS.
Tabel 2 Ringkasan Hasil Estimasi ECM Data UUS
Variabel
Mismatch UUS ECM
Prob Jangka Pendek Jangka Panjang NPF 0.0324 0.0003 PBYCERTAIN 0.2348 0.0081 DPKINVESTMENT 0.0195 0.0286 DPKSAVING 0.8926 0.4066 PBYUNCERTAIN 0.4514 0.0046 Koefisien ECT -0.514465
Sumber : Olah Data
Pengujian  ini  menggunakan  taraf  nyata  5%  dengan  parameter  jika  nilai probabilitas  kurang  dari  0.05,  maka  dapat  dipastikan  data  yang  digunakan  signifikan mempengaruhi variabel  dependen. Tabel  menunjukan hasil jangka panjang dan jangka pendek  ECM  pada  UUS.  Hasil  estimasi  jangka  pendek  menunjukan  beberapa  variabel memiliki  pengaruh  positif  terhadap  MISMATCH,  yaitu  NPF  dan  DPKINVESTMENT hal ini berarti apabila terjadi kenaikan pada NPF dan DPKINVESTMENT dalam jangka pendek  akan  meningkatkan  nilai  MISMATCH.  Sedangkan  variabel  PBYCERTAIN, DPKSAVING dan PBYUNCERTAIN dalam jangka pendek tidak akan mempengaruhi
nilai  MISMATCH.  Informasi  lainnya  adalah  koefisien Error  Correction  Term (ECT) pada  data  UUS  bernilai  negatif  dan  signifikan  lebih  kecil  dari  satu  ( -0.514465)  serta signifikan  pada  taraf  nyata  5%  hal  ini  menunjukan  bahwa  sebesar  51.44% penyimpangan yang terkoreksi setiap bulannya.
Variabel  NPF,  PBYCERTAIN,  DPKINVESTMENT  dan  PBYUNCERTAIN berpengaruh  positif    terhadap  MISM  ATCH,  hal  ini  berarti  apabila  terjadi  kenaikan pada NPF, PBYCERTAIN, DPKINVESTMENT dan PBYUNCERTAIN dalam jangka panjang  akan  meningkatkan  nilai  MISMATCH.  Sedangkan  variabel  DPKSAVING berpengaruh negatif terhadap MISMATCH.  Hal  ini menunjukan bahwa apabila terjadi kenaikan  pada  DPKSAVING  dalam  jangka  panjang  akan  menurunkan  nilai MISMATCH.
Analisis Impulse Response Function (IRF)
Untuk  mengetahui  respon  dari  guncangan  variabel  lain,  penulis  menggunakan analisis Impulse  Response  Function yang  hasilnya  dapat  dilihat  pada  gambar  dibawah ini.  Dalam  penelitian  ini  ketika  rasio Mismatch naik  mendekati  seratus  menandakan bahwa Mismatch membaik  dan  ketika  rasio Mismatch menurun  mendekati  nol  maka Mismatch memburuk.  Dari  gambar  4.3  Hasil  IRF  pada  model  persamaan  BUS  diatas menunjukan bahwa variabel Mismatch BUS merespon positif terhadap guncangan yang terjadi pada variabel DPKINVESTMENT, DPKSAVING dan NPF, tetapi memberikan respon negatif pada guncangan variabel PBYUNCERTAIN dan PBYCERTAIN.
-.015 -.010 -.005 .000 .005 .010 .015 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60 LnDPKINVESTMENT LnPBYCERTAIN LnDPKSAVING LnPBYUNCERTAIN NPF

## IRF MISMATCH BUS

## Gambar 3 Hasil Analisis IRF BUS
Sumber : Running Eviews10 (Penulis, 2019)
Berdasarkan  gambar  diatas  dapat  diketahui  bahwa  variabel  DPKINVESTMENT direspon secara positif 0.0129 oleh Mismatch dan mulai stabil pada periode 32. Artinya ketika  DPK Investment mengalami  peningkatan,  maka Mismatch juga  membaik  dan kembali  stabil  setelah  32  bulan.  Variabel  DPKSAVING  direspon  positif  oleh  variabel MISMATCH sebesar 0.0042 dan mulai stabil pada periode 31. Jadi ketika DPK Saving meningkat  maka Mismatch juga  akan  membaik  dan  kembali  stabil  setelah  31  bulan. Begitupun pada variabel NPF yang direspon positif oleh Mismatch sebesar 0.0043 dan stabil  pada  periode  28,  artinya  ketika  rasio  NPF  meningkat  maka Mismatch juga  akan membaik pula dan kembali stabil setelah 28 bulan.
Hasil dari analisis Impulse Response Function (IRF) UUS akan dijabarkan berikut ini:
-.015 -.010 -.005 .000 .005 .010 .015 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60 NPF
LnPBYCERTAIN LnDPKINVESTMENT LnDPKSAVING LnPBYUNCERTAIN

## IRF MISMATCH UUS

## Gambar 4 Hasil Analisis IRF UUS
Sumber : Running Eviews10 (Penulis, 2019)
Berdasarkan  gambar  diatas  dapat  diketahui  bahwa  variabel  PBYCERTAIN direspon secara positif 0.0122 oleh Mismatch dan mulai stabil pada periode 33. Artinya ketika  PBY Certain mengalami  peningkatan,  maka Mismatch akan  membaik  dan kembali  stabil  setelah  33  bulan.  Variabel  NPF  direspon  positif  oleh  variabel MISMATCH  sebesar  0.0068  dan  mulai  stabil  pada  periode  32.  Jadi  ketika  NPF meningkat  maka Mismatch juga  akan  membaik  dan  kembali  stabil  setelah  32  bulan. Begitupun  pada  variabel  PBYUNCERTAIN  yang  direspon  positif  oleh Mismatch sebesar  0.0028  dan  stabil  pada  periode  31,  artinya  ketika  rasio  PBYUNCERTAIN meningkat maka Mismatch akan membaik dan kembali stabil setelah 31 bulan.
Analisis Forecast Error Variance Decomposition (FEDV)
Setelah  menganalisis  respon  yang  ditimbulkan  dari  guncangan  tiap  variabel, selanjutnya  menganalisis Forecast  Error  Variance  Decomposition (FEDV)  yang bertujuan  untuk  melihat  kontribusi  dari  tiap  variabel  dari  tiap  variabel  terhadap perubahan  variabel  tertentu.  Berikut  ini  merupakan  hasil  dari  analisis Forecast  Error Variance Decomposition untuk persamaan BUS.
0 20 40 60 80 100 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60 MISMATCH DPKINVESTMENT PBYCERTAIN DPKSAVING PBYUNCERTAIN NPF

## Variance Decomposition of MISMATCH using Cholesky (d.f. adjusted) Factors

## Gambar 5 Hasil Analisis FEVD BUS
Sumber : Running Eviews10 (Penulis, 2019)
Pada gambar 5 diatas hasil FEVD pada Mismatch BUS, pengaruh paling dominan dipengaruhi  oleh  variabel  PBYCERTAIN  yang  memberikan  kontribusi  sebesar  23.72 persen.  Variabel  PBYUNCERTAIN  memberikan  kontribusi  sebesar  8.24  persen, variabel  DPKSAVING  memberikan  kontribusi  sebesar  7.29  persen,  variabel DPKINVESTMENT  memberikan  kontribusi  sebesar  4.90  persen  dan  variabel  NPF memberikan  kontribusi  sebesar  2.49  persen.  Seluruh  variabel  yang  memberikan kontribusi pada jangka panjang.
Berikut  ini  merupakan  hasil  dari  analisis Forecast  Error  Variance  Decomposition untuk persamaan UUS.
0 20 40 60 80 100 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60 MISMATCH NPF PBYCERTAIN DPKINVESTMENT DPKSAVING PBYUNCERTAIN

## Variance Decomposition of MISMATCH using Cholesky (d.f. adjusted) Factors

## Gambar 6 Hasil Analisis FEVD UUS
Sumber : Running Eviews10 (Penulis, 2019)
Pada gambar 6 diatas hasil FEVD pada Mismatch UUS, pengaruh paling dominan dipengaruhi  oleh  variabel  PBYCERTAIN  yang  memberikan  kontribusi  sebesar  18.30 persen.  Variabel  DPKSAVING  memberikan  kontribusi  sebesar  6.16  persen,  variabel NPF  memberikan  kontribusi  sebesar  5.88  persen,  variabel  PBYUNCERTAIN memberikan kontribusi sebesar 1.07 persen. Sedangkan untuk variabel DPKINVESTMENT  tidak  memberikan  kontribusi  terhadap Mismatch ,  karena  hanya memberikan kontribusi dibawah 1 persen  yaitu hanya memeberikan kontribusi sebesar 0.31  persen.    Pada  FEVD  UUS  Seluruh  variabel  yang  memberikan  kontribusi  pada jangka panjang.
Ringkasan  dari  kontribusi  tiap  variabel  pada  persamaan  BUS  dan  UUS  dapat  dilihat pada tabel berikut:
Tabel 3 Rangkuman Perbandingan Kontribusi pada BUS dan UUS
VARIABEL KONTRIBUSI TERHADAP MISMATCH BUS UUS DPKINVEST 4.90% 0.31%
PBYCER 23.75% 18.30% DPKSAV 7.29% 6.16% PBYUNCER 8.24% 1.07% NPF 2.49% 5.88%

## PENUTUP

## KESIMPULAN
Berdasarkan  penelitian  yang  telah  dilakukan  dapat  disimpulkan  hasil  sebagai berikut :
Pada  BUS  tidak  ada  variabel  yang  memberikan  pengaruh  positif  dalam  jangka pendek  maupun  jangka  panjang.  Semua  variabel  pada  BUS  yaitu  total  Dana  Pihak Ketiga Saving ,  total  Dana  Pihak  Ketiga Investment, total  Pembiyaan Uncertain, total Pembiyaan Certain dan Non  Performing  Financing (NPF)  memberikan  pengaruh negatif pada rasio Mismatch BUS. Sedangkan pada UUS dalam jangka pendek, hanya 2 variabel yang memberikan pengaruh positif yaitu Non Performing Financing (NPF) dan total  Dana  Pihak  Ketiga Investment. Kemudian,  pada  UUS  terdapat  4  variabel  yang memberikan  pengaruh  positif  terhadap Mismatch dalam  jangka  panjang  yaitu Non Performing Financing (NPF), total Pembiyaan Certain, total Pembiyaan Uncertain dan total  Dana  Pihak  Ketiga Investment. Sedangkan  dalam  jangka  panjang  hanya  variabel total Dana Pihak Ketiga Saving yang memberikan pengaruh negatif terhadap Mismatch UUS.
Variabel  total  Pembiyaan Certain pada  BUS  dan  UUS  sama-sama  memberikan kontribusi  terbesar  terhadap Mismatch BUS  dan  UUS.  Dana  Pihak  Ketiga Investment , Dana  Pihak  Ketiga Saving dan  Pembiyaan Uncertain pada  BUS  untuk  kembali  stabil membutuhkan jangka waktu yang lebih lama dibandingkan dengan variabel pada UUS.
BUS  dan  UUS  memberikan  pengaruh  yang  sama  banyak  karena  semua  masing- masing  variabel  berpengaruh  terhadap Mismatch pada  jangka  panjang.  Sedangkan dalam jangka pendek hanya BUS yang memberikan pengaruh terhadap Mismatch.
Secara umum guncangan Mismatch pada BUS terjadi karena ekspansi pembiayaan dan guncangan Mismatch pada UUS terjadi karena penarikan DPK.

## SARAN
Dari simpulan yang telah dijabarkan, berikut merupakan saran yang dapat diberikan penulis dari hasil penelitian:
Bagi  Perbankan  dibutuhkan  reformasi  manajemen  likuiditas  dari Pool  of  fund menjadi allocation  of  fund, sehingga  Dana  Pihak  Ketiga  yang  masuk  tidak  semua dialokasikan  pada  penyaluran  pembiayaan.  Diperlukan  pengelolaan  pembiayaan  yang lebih baik, sehingga rasio pembiayaan bermasalah dapat diperkecil. Untuk Dana Pihak Ketiga (tabungan dan giro) agar tidak disalurkan pada pembiayaan.
Bagi  Regulator  disarankan  untuk  membuat  regulasi  yang  mengatur  nilai  rasio Mismatch, agar rasio Mismatch di perbankan dapat dikendalikan dan mengurangi risiko Bank Runs.

## DAFTAR PUSTAKA
Afkar,  T.  (2009).  Pengaruh  Pembiayaan  Modal  Kerja,  Pembiayaan  Investasi,  dan Pembiayaan Konsumsi terhadap Likuiditas Perbankan Syariah Indonesia (Studi Likuiditas Bank Umum Syariah dan Unit Usaha Syariah), 93–122.
Antonio, M. S. (2015). Bank Syariah Dari Teori Ke Praktik . Jakarta: Gema Insani.
Arifin,  Z.  (2009). Dasar-Dasar  Manajemen  Bank  Syariah .  Tanggerang:  Azkia Publisher.
Ascarya.  (2006). Akad  dan  Produk  Bank  Syariah :  Konsep  dan  Praktek  di  Beberapa Negara . Jakarta: Bank Indonesia.
Ascarya.  (2012).  Aplikasi  Vector  Autoregression  dan  Error  Correction  Model Menggunakan  EViews  4.1. Buletin  Ekonomi  Moneter  Dan  Perbankan ,  283– 315.
Basuki, A. T. (2014). Regresi Model PAM , ECM Dan Data Panel Dengan EVIEWS 7 . Yogyakarta.
Brunnermeier,  M.  K.,  &  Yogo,  M.  (2009).  A  Note  On  Liquidity  Risk  Management. National Bureau Of Economic Research Working Paper Series .
Hilman, I. (2003). Perbankan Syariah Masa Depan . Jakarta: Senayan Abdi Publishing. Ikatan  bankir  Indonesia.  (2016). Memahami  Bisnis  Bank  Syariah .  Jakarta:  Gramedia Pustaka Utama.
Ikatan  Bankir  Indonesia.  (2016). Manajemen  Risiko  2 .  Jakarta:  Gramedia  Pustaka Utama.
Ikatan  Bankir  Indonesia.  (2018). Mengelola  Bank  Syariah .  Jakarta:  Gramedia  Pustaka Utama.
Karim,  A.  (2008). Bank  Islam:  Analisis  Fiqih  dan  Keuangan .  Jakarta:  Raja  Grafindo Persada.
Kasmir.  (2014). Analisis  Laporan  Keuangan (Edisi  Satu).  Jakarta:  Raja  Grafindo Persada.
Muchtar,  B.,  Rahmidani,  R.,  &  Siwi,  M.  K.  (2016). Bank  Dan  Lembaga  Keuangan Lain . Jakarta: Kencana.
Nofinawati. (2015). Perkembangan Perbankan Syariah di Indonesia. JURIS , 14 .
Solihatun.  (2014). Analisis Non Performing Financing  (NPF)  Bank Umum  Syariah Di Indonesia Tahun 2007-2012. Jurnal Ekonomi Pembangunan , 12 No.1 , 57–68.
Surjaningsih,  N.,  Yumanita,  D.,  &  Deriantino,  E.  (2014). Early  Warning  Indicator Risiko Likuiditas Perbankan . Working Paper Bank Indonesia .
Syamlan, Y. T. (2016). The Epistemological Perspective Of Fractional Reserve Banking System  And  100%  Reserve  Banking  System:  Where  Should  Islamic  Banks Stand? Tazkia Islamic Finance and Business Review , 10.1 , 61–80.
Undang-Undang No. 10 . (1998).