Available at http://jurnal.stie-aas.ac.id/index.php/jie Jurnal Ilmiah Ekonomi Islam, 7(02), 2021, 587-594
Pengaruh Harga Properti Residensial dan Kebijakan Financing to Value Terhadap Stabilitas Perbankan Syariah di Indonesia
Ahmad Fatoni
Fakultas Ekonomi dan Bisnis, Universitas Sultan Ageng Tirtayasa Email korespondensi: ahmadfatoni@untirta.ac.id

## Abstract
This study aims to analyze the effect of residential property prices and Financing to Value policies on the stability of  Islamic  Commercial  Banks  in  Indonesia.  This  study  uses  secondary  data,  namely  time  series  data  from  all Islamic Commercial Banks in Indonesia during the period March 2010 to December 2020. The model used in this study is the Error Correction Model (ECM). The results of the study found that the Residential Property Price Index of small and medium types in the long term has an influence on the stability of Islamic Commercial Banks. However, each of them supports a different hypothesis, namely the collateral value hypothesis and the deviation hypothesis. Meanwhile, it was found that in the long and short term the Financing to Value policy had an influence on the stability of Islamic Commercial Banks in Indonesia.

## Keywords: Islamic Banking Stability, Property Price, Financing to Value
Saran sitasi : Fatoni, A. (2021). Pengaruh Harga Properti Residensial dan Kebijakan Financing to Value Terhadap Stabilitas Perbankan Syariah di Indonesia. Jurnal Ilmiah Ekonomi Islam, 7 (02), 587-594. doi:http://dx.doi.org/10.29040/jiei.v7i2.2459

## DOI : http://dx.doi.org/10.29040/jiei.v7i2.2459

## 1. PENDAHULUAN

## 1.1. Latar Belakang
Bukan  hal  yang  baru  bahwa  sektor  keuangan mempunyai peran penting dalam perekonomian suatu negara.  Di  banyak  negara  berkembang  sektor perbankan masih mendominasi sektor keuangan, bank memegang  posisi  kunci  dalam  intermediasi  yang dibutuhkan  untuk  pertumbuhan  ekonomi.  Tidak terkecuali  sektor  jasa  keuangan  Indonesia  dimana 74%  aset  keuangan  dikuasai  oleh  sektor  perbankan. Oleh  karena  itu  stabilitas  dan  produktifitas  sistem keuangan, terutama sektor perbankan menjadi penentu keberhasilan ekonomi suatu negara. Beberapa contoh dan bukti sejarah menunjukkan bahwa ketidakstabilan sistem  keuangan  dapat  menimbulkan  dampak  yang luas  terhadap  perekonomian.  Krisis  ekonomi  Asia pada tahun  1997  berawal  dari  krisis  nilai tukar  yang dimulai  dari  Thailand  dan  merambah  ke  Indonesia yang mendorong terciptanya krisis perbankan. Krisis tersebut  memaksa  bank  sentral  sebagai  otoritas perbankan  dan  atas  rekomendasi International Monetary  of  Fund (IMF)  menutup  16  bank
konvensional pada bulan november 1997 (Simorangkir, 2014). Pada saat itu bank syariah mulai
terkenal  ketika  terbukti  dimasa  krisis  tahun  1997- 1998,  Bank  Muamalat  Indonesia  satu-satunya  bank syariah yang dapat bertahan tanpa bantuan pemerintah.  Semenjak  itu  perbankan  syariah  mulai bermunculan  sebagai  lembaga  keuangan  alternatif yang bebas dari bunga (Ascarya & Achsani, 2008)
Sistem  perbankan  syariah  diyakini  memberikan solusi  untuk  membangun  sistem  perbankan  yang stabil. Beberapa penelitian yang membuktikan bahwa sistem perbankan syariah mempunyai stabilitas yang lebih  baik  daripada  sistem  perbankan  konvensional seperti  Čihák  &  Hesse,  (2010),  Beck,  dkk  (2013), Baele, dkk (2014), Fatoni & Sidiq, (2019). Meskipun terdapat  bukti  yang  kuat,  bukan  berarti  bank syariah tidak  pernah  mengalami  kegagalan.  Krisis  pasar modal  Soukh  Al-Manakh  Kuwait  pada  tahun  1982 dengan  cepat  merambah  sektor  perumahan  yang menyebabkan  sebagian  bank  di  Kuwait  menjadi bankrut.  Kegagalan  juga  pernah  dialami  oleh  Ihlas Finans  di  Turki  yang  diakibatkan  oleh  buruknya manajemen pembiayaan sektor perumahan Hui Kok & Ismail, (2019)
Banyaknya  permintaan  akan  perumahan  murah dan layak huni menjadi peluang tersendiri bagi bank
syariah.  Berdasarkan  data  porsi  pembiayaan  yang disalurkan  oleh  perbankan  syariah,  pada  tahun  2019 pembiayaan  untuk  pemilikan  rumah  tinggal  adalah yang  terbesar  diantara  yang  lainya  (SPS,  2019). Ketersediaan  kredit  perbankan  dimungkinkan  akan meningkatkan  permintaan  terhadap  perumahan  dan sekaligus meningkatkan harga perumahan (Oikarinen, 2009).  Dalam  perkembanganya  selama  tahun  2010- 2019  harga  perumahan  di  Indonesia  berdasarkan Indeks Harga Properti Residensial (IHPR) mengalami kenaikan  hingga  mencapai  58%  (Bank  Indonesia, 2019). Beberapa penelitian sepert Law & Lim, (2017) Justiniano  &  Primiceri,  (2015),  Favara  &  Imbs, (2015),  Adelino,  dkk  (2014)  menemukan  bahwa terdapat hubungan positif antara kredit dengan harga rumah.  Goodhart  &  Hofmann,  (2008)  dalam penelitianya  menemukan  bahwa  kenaikan  harga rumah juga dapat memicu aktivitas penyaluran kredit perbankan. Ledakan harga rumah akan meningkatkan risiko  kredit  macet  perbankan  sehingga  mengancam stabilitas bank.
Sejak  bulan  juni  2012  Bank  Indonesia  mulai mengimplementasikan Loan  to  Value (LTV)  untuk bank  konvensional  dan Financing  to  Value (FTV) untuk  bank  syariah  sebagai  upaya  penerapan manajemen  risiko  pada  bank  yang  melakukan pemberian Kredit Kepemilikan Rumah (KPR). Tujuan dari  kebijakan  ini  adalah  dalam  rangka  meredam risiko  sistemik  yang  mungkin  timbul  akibat pertumbuhan  KPR.  Dari  sudut  makroprudensial, dengan  pertumbuhan  KPR  yang  terlalu  tinggi  dapat mendorong peningkatan harga aset properti yang tidak mencerminkan  harga  sebenarnya (bubble) ,  sehingga dapat mengancam stabilitas bank. Dalam kenyataanya bank indonesia menerapkan dua kebijakan FTV yakni pengetatan  dan  pelonggaran.  Pengetatan  FTV  mulai dilakukan pada bulan Juni 2012 sampai dengan Maret 2015,  kemudian  setelahnya  dilakukan  kebijakan pelonggaran.  Dalam  kebijakan  pengetatan  Bank Indonesia menurunkan FTV dengan tujuan menurunkan  tingginya  pembiayaan  perumahan  yang dikahawatirkan dapat meningkatkan risiko pembiayaan.  Sebaliknya  kebijakan  pelonggaran dengan  meningkatkan  rasio  FTV  bertujuan  untuk meningkatkan pembiayaan perumahan.
Ascarya,  dkk  (2016)    menemukan  tidak  adanya hubungan  signifikan  antara  kebijakan  FTV  dengan risiko  pembiayaan  bank  syariah  pada  periode kebijakan  pengetatan.  Sementara itu  Sasikirono,  dkk (2019)  menemukan  hasil  yang  berbeda  dimana
terdapat  hubungan  yang  signifikan  antara  kebijakan LTV  dengan  risiko  kredit  bank  konvensional  pada periode kebijakan pengetatan dan kebijakan pelonggaran.  Sehingga  hal  demikian  memerlukan penelitian lebih lanjut bagaimana efektifitas kebijakan FTV  yang  dilakukan  oleh  Bank  Indonesia  terhadap bank  syariah  tidak  hanya  pada  periode  pengetatan tetapi juga pada periode pelonggaran.
1.2. Tinjauan Pustaka
1.2.1. Stabilitas Bank Syariah
Definisi baku stabilitas sistem perbankan secara internasional masih belum terwujud. Namun demikian terdapat  beberapa  definisi  stabilitas  keuangan  dari berbagai  sumber.  Deutsche  Bundesbank,  (2003) mendefinisikan  stabilitas  keuangan  sebagai  suatu kondisi dimana alokasi sumber dana, menyebar risiko, dan  penyelesaian  sistem  pembayaran  yang  dapat dilaksanakan  walaupun  terjadi  gejolak,  tekanan  dan perubahan struktural. Schinasi, (2006) mendefinisikan stabilitas  sistem  keuangan  yakni  kemampuan  sistem keuangan  untuk  melakukan  alokasi  sumber  dana dalam  mendukung  kegiatan  ekonomi,  mengelola risiko dan bertahan dari gejolak.
Dalam  berbagai  literatur  terdapat  beberapa ukuran  untuk  mengukur  stabilitas  bank.  Namun demikian  beberapa  penelitian  setuju  bahwa  kredit macet dapat menunjukkan ketahanan sistem keuangan,  misalnya  Reinhart  &  Rogoff,  (2014)  dan Vogiazas  &  Nikolaidou,  (2011)    Hasil  dari  studinya menyimpulkan  bahwa  meningkatnya  kredit  macet dapat  mempengaruhi  modal  bank  sehingga  dapat dikategorikan  risiko  sistemik.  Mayoritas  penelitian diantaranya Koetter & Poghosyan, (2010), Hsu & Yu, (2014), Zhang, dkk (2016) Morgan & Zhang, (2018) serta  Sukmana  dan  Sukmana  &  Setianto,  (2018) mengeksplorasi  dampak  harga  rumah  terhadap stabilitas  bank  melalui  jalur  risiko  kredit  dengan menggunakan proxy Non  Performing  Loan (NPL) atau Non Performing Financing (NPF).
Kredit  bermasasalah  atau  yang  sering  disebut dengan Non Performing Financing (NPF) merupakan rasio keuangan yang menganalisis risiko kredit. NPF menunjukkan  tingkat  kemampuan  manajemen  risiko bank syariah dalam mengelola pembiayaan bermasalah  (Prastiwi,  2021).    Tingginya  rasio  ini menunjukkan bahwa bank tersebut mempunyai risiko pembiayaan  yang  tinggi.  Rumus  perhitunganya adalah:
𝑁𝑃𝐹 = 𝑃𝑒𝑚𝑏𝑖𝑎𝑦𝑎𝑎𝑛 𝐵𝑒𝑟𝑚𝑎𝑠𝑎𝑙𝑎ℎ 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑃𝑒𝑚𝑏𝑖𝑎𝑦𝑎𝑎𝑛 𝑌𝑎𝑛𝑔 𝐷𝑖𝑏𝑒𝑟𝑖𝑘𝑎𝑛 𝑥 100%
Kolektibilitas  pembiayaan  yang  diberikan  oleh bank  syariah  dapat  berubah-ubah,  membaik  atau memburuk.  Apabila  kolektibilitas  memburuk  berarti kondisi  pembiayaan  dari  lancar  menjadi  non-lancar. Sedangkan kolektibilitas dari  non-lancar  memburuk menjadi  macet  karena  naiknya  frekuensi  tunggakan angsuran  yang  jatuh  tempo  tidak  terbayar.  Risiko pembiayaan atau default risk merupakan suatu resiko akibat  kegagalan  atau  ketidakmampuan  nasabah mengembalikan  pinjaman  yang  diterima  dari  bank syariah  beserta  imbal  hasil  sesuai  dengan  jangka waktu yang ditentukan (Fatoni & Utami, 2019). 1.2.2.  Harga  Rumah  dan  Pengaruhnya  Terhadap Stabilitas Bank Syariah
Pentingnya pasar perumahan bagi perekonomian secara  keseluruhan  serta  stabilitas  keuangan  telah diakui  (Borio  &  Drehmann,  2009  dan  Cerutti,  dkk 2017). Rumah adalah salah satu komponen utama dari kekayaan  rumah  tangga  dan  perkembangan  harga rumah dapat mempengaruhi tabungan dan pengeluaran  setiap  individu.  Sektor  perumahan  juga sangat  terkait  dengan  sektor  konstruksi  yang memberikan  kontribusi  signifikan  terhadap  nilai tambah  bruto.  Hubungan  yang  relevan  dengan penelitian ini dimana sektor perumahan sangat terkait dengan sektor perbankan. Keterkaitan ini disebabkan oleh fakta bahwa transaksi perumahan sebagian besar dibiayai  oleh  pinjaman  bank.  Terdapat  dua  hipotesis berbeda  yang  menjelaskan  hubungan  antara  harga rumah  dan  stabilitas  bank.  Pertama,  hipotesis  nilai agunan  dimana  kenaikan  harga  rumah  akan meningkatkan  nilai  agunan  dan  menurunkan  risiko gagal  bayar.  Kedua,  hipotesis  deviasi  yang menyatakan bahwa kenaikan harga rumah meningkatkan  akumulasi  risiko  bank  terutama  yang berkaitan dengan moral hazard dan adverse selection . Kenaikan  harga  rumah  akan  mendorong  permintaan kredit  yang  berlebihan  sehingga  dapat  mengancam stabilitas  bank  (Banai  &  Vágó,  2018;  Koetter  & Poghosyan, 2010; dan Daglish, 2009).
Beberapa  peneliti  fokus  terhadap  permasalahan stabilitas  bank  syariah  ketika  dihadapkan  oleh fluktuasi  harga  rumah.  Hui  Kok  &  Ismail,  (2019) dalam  penelitianya  menggunakan  sampel  9  bank syariah di Malaysia periode 2006-2016. Model yang digunakan  adalah Autoregressive  Distribution  Lag (ARDL), hasil penelitian menunjukkan bahwa dalam jangka  panjang  terdapat  hubungan  berbentuk  U terbalik  antara  harga  rumah  dan  stabilitas  bank syariah.  Sebaliknya  tidak  terdapat  hubungan  yang
signifikan  dalam  jangka  pendek.  Dengan  kata  lain, pada awalnya semakin tinggi harga rumah maka bank semakin  stabil.  Kemudian  pengaruh  harga  rumah terhadap stabilitas menjadi negatif ketika harga rumah melampaui ambang batas tertentu.
Sukmana & Setianto,  (2018) menganalisis hubungan harga  rumah  dengan  stabilitas  bank  syariah  di Indonesia yang dilihat dari NPF. Dalam penelitianya menemukan adanya hubungan jangka panjang antara harga  rumah,  risiko  bank  syariah  dan  variabel makroekonomi.  Hasil  dari  analisis  disagregat mengungkapkan  bahwa  hanya  harga  rumah  ukuran kecil  yang  memiliki  hubungan  dengan  risiko  bank syariah  dan  hasilnya  mendukung  hipotesis  deviasi dimana terdapat hubungan negatif antara harga rumah dan stabilitas bank.
1.2.3.  Financing  to  Value  dan  Pengaruhnya Terhadap Stabilitas Bank Syariah
Kebijakan Loan to Value atau Financing to Value (LTV/FTV) adalah kebijakan makroprudensial untuk mengontrol laju pertumbuhan pembiayaan perumahan dan risiko yang dapat ditimbulkan. Kebijakan tersebut membatasi  maksimum  persentase  nilai  pembiayaan yang  dapat  diberikan  oleh  bank  kepada  nasabah. Dalam surat edaran Bank Indonesia No.15/40/DKMP bahwa rasio LTV/FTV adalah angka rasio antara nilai kredit  atau  pembiayaan  yang  dapat  diberikan  oleh bank terhadap nilai agunan berupa properti pada saat pemberian kredit atau pembiayaan berdasarkan harga penilaian terakhir.
Kebijakan  FTV  tidak  hanya  berdampak  pada pertumbuhan  pembiayaan  namun  juga  berdampak pada  risiko  kredit  yang  mengancam  stabilitas  bank. Pada  saat  rasio  FTV  diperketat,  bank  hanya  dapat memeberikan  presentase  pembiayaan  yang  lebih rendah sehingga calon nasabah membayar uang muka yang  lebih  tinggi.  Kondisi  ini  memungkinkan  bank mendapatkan nasabah yang berkualitas sehingga bank terhindar  dari  risiko  pembiayaan.  Sebaliknya kebijakan  pelonggaran  FTV  mengakibatkan  bank harus memberikan presentase pembiayaan yang tinggi sedangkan nasabah hanya perlu membayar uang muka yang  rendah.  Hal  demikian  dapat  memungkinkan bank  akan  mendapatkan  calon  nasabah  dengan performa  yang  buruk  sehingga  bank  akan  terkena risiko yang menurunkan stabilitas.
Wong dkk, (2012) menguji efektivitas kebijakan LTV  dengan  menggunakan  data  panel.  Hasil penelitian  menemukan  bahwa  kebijakan  LTV merupakan  alat  yang  efektif  untuk  mengendalikan
risiko gagal bayar sektor perumahan. Dengan demikan kebijakan  LTV  dapat  meningkatkan  stabilitas  bank. Pecaric  dan  Viscovic  menyelidiki  dampak  kebijakan LTV  pada  seperangkat  indikator  stabilitas  bank termasuk  NPL.  Menggunakan  sampel  18  Negara eropa  tengah  dari  tahun  1998-2010  dengan  metode Generalized  Method  of  Moments (GMM).  Dalam penelitianya menemukan bahwa instrumen prudential seperti  LTV  berkontribusi  dalam  meningkatkan stabilitas  bank.  Studi  terbaru  Morgan  (2018) berpendapat  bahwa  pengetatan  rasio  LTV  dapat digunakan  untuk  menekan  laju  NPL,  demikian  pula dengan  pelonggaran  LTV  yang  diyakini  mendorong kredit  pemilikan  rumah  kepada  masyarakat.  Jadi pengetatan  LTV  dapat  mengurangi  risiko  dan meningkatkan stabilitas, sementara pelonggaran LTV dapatan meningkatkan risiko dan menurunkan tingkat stabilitas bank (Mangeswuri, 2018)

## 2. METODE PENELITIAN
Penelitian ini menggunakan data sekunder yaitu data time series dari keseluruhan Bank Umum Syariah di Indonesia selama kurun waktu Maret 2010 hingga Desember  2020.  Data  ini  diperoleh  dari  Statistik Perbankan Syariah Otoritas Jasa Keuangan dan Indeks Harga Properti residensial Bank Indonesia. Sementara itu, model yang digunakan dalam penelitian ini adalah Error  Correction  Model (ECM).  Model  ECM  ini mampu menganalisis ketidakseimbangan (disequilibrium) yang  sering  ditemukan  dalam perilaku  ekonomi.  Artinya,  bahwa  apa  yang diinginkan pelaku ekonomi belum tentu sama dengan apa  yang  terjadi  sebenarnya  sehingga  diperlukan penyesuaian (adjusment). Model  yang  memasukan penyesuaian untuk melakukan koreksi bagi ketidakseimbangan  disebut  dengan  model  koreksi kesalahan  atau  ECM.  Adapaun  model  persamaan ECM pada penelitian ini adalah sebagai berikut:
𝛥𝑁𝑃𝐹 𝑡 =   𝛽 0 +   𝛽 1 𝛥𝐻𝑆 𝑡 + 𝛽 2 𝛥𝐻𝑀 𝑡 +   𝛽 3 𝛥𝐻𝐿 𝑡 + 𝛽 4 𝛥𝐷𝐹𝑇𝑉 𝑡 + 𝛽 5 𝐸𝐶 𝑡 + 𝜀 𝑡 dimana:
NPF  : Non  Performing  Financing Bank  Umum Syariah
HS :  Indeks Harga Properti Residensial rumah tipe kecil
HM  :  Indeks Harga Properti Residensial rumah tipe menengah
HL :  Indeks Harga Properti Residensial rumah tipe besar
DFTV  : Dummy kebijakan Financing  to  Value , periode  pelonggaran  bernilai 0  dan  periode pengetatan bernilai 1
𝐸𝐶 𝑡 :  Error Correction Term
𝛽 0 :  Intercept / Konstanta Δ
:  Perubahan
𝜀
:  Variabel Pengganggu
Pendekatan  model  ECM  mulai  timbul  sejak perhatian  para  ahli  ekonometrika  membahas  secara khusus  ekonometrika  time  series.  Model  ECM pertama kali diperkenalkan oleh Sargan dan kemudian dikembangkan lebih lanjut oleh Hendry dan akhirnya dipopulerkan oleh Engle-Granger.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Data  time  series  sering  sekali  tidak  stasioner sehingga menyebabkan hasil regresi meragukan atau disebut regresi lancung (spurious regression). Regresi lancung  adalah  situasi  dimana  hasil  regresi menunjukan  koefisien  regresi  yang  signifikan  secara statistik  dan  nilai  koefisien  determinasi  yang  tinggi namun hubungan antara variabel didalam model tidak saling berhubungan. Oleh karena itu tahapan pertama yang  dilakukan  untuk  menguji  stasioneritas  data dengan  menggunakan  uji  akar  unit.  Penelitian  ini menggunakan  uji  akar  unit  dari  Philips-Perron  (PP). Dalam  uji  PP  apabila  nilai  mutlak  PP  lebih  besar daripada  nilai critical  value pada  setiap  α-nya  maka data telah stasioner. Selain itu stasioneritas data dapat juga dilihat dari nilai probabilitasnya.

## Tabel 1. Hasil Pengujian Akar Unit Pada Level
Series Prob. Bandwidth Obs NPF 0.3010 1.0 43 HS 0.6885 2.0 43 HM 0.4567 4.0 43 HL 0.1932 4.0 43 DFTV 0.7362 0.0 43
Berdasarkan hasil uji akar unit pada level semua variabel  tidak  stasioner.  Hal  demikian  dapat  dilihat dari nilai probabilitas setiap variabel yang besaranya diatas  0,05.  Penelitian  dengan  menggunakan  data tidak stasioner dapat menghasilka regresei palsu. Oleh karena itu uji stasioneritas dilanjutkan pada tahap uji akar unit first difference.
Tabel 2. Hasil Pengujian Akar Unit Pada 1st Difference Series Prob. Bandwidth Obs D(NPF) 0.0000 0.0 42 D(HS) 0.0013 1.0 42 D(HM) 0.0098 2.0 42 D(HL) 0.0273 2.0 42 D(DFTV) 0.0000 1.0 42
Hasil  uji  stasioneritas  data  pada  Tabel  2. Menunjukkan bahwa semua data yang digunakan pada penelitian telah stasioner pada tingkat first difference. Hal ini dikarenakan nilai probabilitas semua variabel dibawah  0,05.  Setelah  menganalisis  derajat  integrasi variabel  dimana  semua  variabel  terintegrasi  pada tingkat first  difference .  Maka  langkah  selanjutnya adalah  menganalisis  masalah  kointegrasi.  Uji kointegrasi  menunjukkan  bahwa  hubungan  antara variabel  merupakan  hubungan  jangka  panjang sedangkan  dalam  jangka  pendek  hubungan  antar variabel mengalami ketidakseimbangan. Uji kointegrasi  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini merupakan  uji  yang  dikembangkan  oleh  Engle- Grenger.
Tabel 3. Hasil Uji Kointegrasi
Null Hypothesis: RES has a unit root
Exogenous: None Bandwidth: 2 (Newey-West automatic) using Bartlett kernel
Adj. t-Stat Prob.* Phillips-Perron test statistic -4.313780 0.0001 Test critical values: 1% level -2.619851 5% level -1.948686 10% level -1.612036
*MacKinnon (1996) one-sided p-values.
Output  yang  ditunjukkan  pada  Tabel  3 memberikan informasi bahwa variabel RES stasioner pada  tingkal  level.  Hal  demikian  dapat  dilihat  dari nilai probabilitas dibawah angka 0,05. Hasil tersebut menyimpulkan  bahwa  terdapat  kointegrasi  antar variabel  penelitian.  Dengan  demikian  terdapat hubungan jangka panjang antara NPF dengan variabel yang mempengaruhinya.
Setelah  mengetahui  terdapat  hubungan  jangka panjang  melalui  uji  kointegrasi,  maka  langkah selanjutnya  adalah  mengestimasi  hubungan  jangka panjang dan jangka pendek.

## Tabel 4. Hasil Estimasi Jangka Panjang
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic             Prob. C 1.041289 5.090838 0.204542               0.8390 HS -0.172203 0.038144 -4.514565 0.0001*** HM 0.329466 0.117944 2.793402 0.0080*** HL -0.130541 0.116103 -1.124349               0.2677 DFTV -0.975903 0.409254 -2.384590 0.0221** Prob. (F-Statistic) 0.000006 Signifikansi 1%, 5% dan 10% ditunjukkan dengan ***,**,* Tabel 5. Hasil Estimasi Jangka Pendek Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C -0.095063 0.089927 -1.057120 0.2973 D(HS) -0.050187 0.035281 -1.422496 0.1633 D(HM) 0.052941 0.137714 0.384425 0.7029 D(HL) 0.079815 0.090273 0.884160 0.3823 D(DFTV) -0.454559 0.194866 -2.332676 0.0252** RES(-1) -0.347656 0.102270 -3.399404 0.0016*** Prob. (F-Statistic) 0.003526
Signifikansi 1%, 5% dan 10% ditunjukkan dengan ***,**,*
Berdasarkan hasil estimasi jangka panjang pada Tabel 4 dan jangka pendek pada Tabel 5 dapat dilihat nilai  probabilitas  F-Statistic  sebesar  0,000006  dan 0,003526  lebih  kecil  dari  0,05  yang  berarti  terdapat pengaruh  secara  simultan variabel  HS,  HM,  HL  dan
DFTV  terhadap  NPF  Bank  Umum  Syariah  di Indonesia. Sementara itu uji parsial untuk variabel HS dengan koefisien sebesar -0,172203 dengan signifikansi  0,0001.  Hal  ini  berarti  dalam  jangka panjang  setiap  perubahan  HS  sebesar  1%  akan
mengakibatkan  perubahan  NPF  sebesar  0,172203%. Karena  nilai  probabilitas  HS  dalam  jangka  panjang menunjukan  nilai  signifikansi  lebih  kecil  dari  0,05 maka  dapat  disimpulkan  bahwa  HS  berpengaruh negatif  dan  signifikan  terhadap  NPF  Bank  Umum Syariah di Indonesia. Adanya hubungan negatif antara HS dan NPF dalam jangka memberikan artian bahwa peningkatan indeks properti residensial tipe kecil akan menurunkan  tingkat  NPF  Bank  Umum  Syariah  di Indonesia.  Hasil  penelitian  ini  mendukung  hipotesis nilai  agunan  dimana  kenaikan  harga  rumah  akan meningkatkan  nilai  agunan  dan  menurunkan  risiko gagal  bayar.  Hasil  penelitian  ini  mendukung  hasil penelitian  Koetter  &  Poghosyan,  (2010)  demikian pula  dengan  Gibilaro  &  Mattarocci,  (2015)  yang menemukan  bahwa  terdapat  korelasi  positif  antara tingkat harga rumah dan stabilitas bank.
Selanjutnya uji parsial untuk variabel HM dengan koefisien  sebesar  0,329466  dengan  signifikansi 0,0080.  Hal  ini  berarti  dalam  jangka  panjang  setiap perubahan  HM  sebesar  1%  akan  mengakibatkan perubahan  NPF  sebesar  0,329466%.  Karena  nilai probabilitas HM dalam jangka panjang menunjukkan nilai  signifikansi  lebih  kecil  dari  0,05  maka  dapat disimpulkan  bahwa  HM  memiliki  pengaruh  positif dan signifikan terhadap NPF Bank Umum Syariah di Indonesia.  Hal  demikian  mengindikasikan  bahwa kenaikan  Indeks  Properti  Residensial  tipe  rumah menengah  dapat  meningkatkan  risiko  kredit  Bank Umum Syariah sehingga menurunkan stabilitas bank. Hasil  penelitian  ini  mendukung  hasil  penelitian Sukmana  &  Setianto,  (2018)    dimana  harga  rumah ukuran  kecil  memiliki  hubungan  dengan  risiko  bank syariah  dan  hasilnya  mendukung  hipotesis  deviasi dimana terdapat hubungan negatif antara harga rumah dan stabilitas bank. hipotesis deviasi yang menyatakan bahwa kenaikan harga rumah meningkatkan akumulasi risiko bank terutama yang berkaitan dengan moral  hazard  dan  adverse  selection.  Kenaikan  harga rumah  akan  mendorong  permintaan  kredit  yang berlebihan sehingga dapat mengancam stabilitas bank.
Uji  parsial  untuk  variabel  HL  jangka  panjang tidak  memiliki  pengaruh  signifikan  terhadap  NPF Bank Umum Syariah di Indonesia. Nilai probabilitas untuk jangka panjang sebesar 0,2677. Demikian pula uji parsial jangka pendek untuk variabel HS dan HM yang  tidak  memiliki  pengaruh  signifikan  terhadap NPF Bank Umum Syariah, hal ini ditunjukkan dengan besaran probabilitas yang lebih besar dari 0,10. Hasil berbeda  yang  ditunjukkan  oleh  variabel  DFTV  yang
memiliki koefisien sebesar -0,975903 dengan tingkat signifikansi  0,0221.  Hal  ini  berarti  dalam  jangka panjang perubahan kebijakan FTV akan mengakibatkan  perubahan  NPF  sebesar  0,975903. Sedangkan  dalam  jangka  pendek,  koefisien  DFTV  - 0,454559  dengan  signifikansi  0,0252  yang  berarti setiap perubahan kebijakan FTV akan mengakibatkan perubahan  NPF  sebesar  0,454559.  Karena  nilai probabilitas  DFTV  dalam  jangka  panjang  kurang maupun jangka pendek kurang dari 0,05 maka dapat disimpulkan  bahwa  perubahan  kebijakan  FTV memiliki  pengaruh  negatif  dan  signifikan  terhadap NPF  Bank  Umum  Syariah  di  Indonesia.  Hasil penelitian ini mendukung hasil penelitian Wong dkk., (2012)  Morgan  &  Zhang,  (2018)  dan  Mangeswuri, (2018)  dimana  kebijakan  LTV  merupakan  alat  yang efektif untuk menurunkan risiko bank sehingga dapat meningkatkan stabilitas bank.
Sementara itu, untuk lebih memastikan kesesuaian  model  maka  dilakukan  tes  diagnosa.  Tes diagnosa  dilakukan  dengan  melakukan  pengujian asumsi  klasik  diantaranya  uji  autokorelasi  dengan menggunakan LM test dimana hasil estimasi dengan metode  OLS  terdapat  masalah  autokorelasi  dimana nilai probabilitas lebih kecil dari 0,05. Penyembuhan masalah autokorelasi dapat dilakukan melalui metode Newey, Whitney dan Kenneth (HAC). Metode HAC menyembuhkan masalah autokorelasi dengan mencari standard  error  yang  konsisten  sehingga  dapat dilakukan  uji  parsial  dan  simultan.  Tes  diagnosa selanjutnya  adalah  deteksi  heterokedastisitas  melalui uji  white  dan  didapatkan  nilai  probabilitas  sebesar 0,1008 lebih besar dari 0,05 sehingga model terbebas dari  masalah  heterokedastisitas.  Kemudian  untuk  uji normalitas  dengan  metode  yang  dikembangkan  oleh Jarque-Bera didapatkan nilai probabilitas 0,4714 lebih besar dari 0,05 sehingga model terbebas dari masalah normalitas.

## 4. KESIMPULAN
Sekitar 74% aset keuangan di Indonesia dikuasai oleh  sektor  perbankan,  sehingga  stabilitas  sektor perbankan  menjadi  kunci  keberhasilan  ekonomi. Beberapa penelitian menunjukkan kestabilan perbankan syariah sehingga dapat menjadi solusi atas ketidakstabilan  perbankan  konvensional.  Meskipun terdapat  bukti  yang  kuat,  bukan  berarti  bank syariah tidak pernah mengalami kegagalan sebagaimana krisis pasar  modal  Soukh  Al-Manakh  Kuwait  pada  tahun 1982 dengan cepat merambah sektor perumahan yang
menyebabkan  sebagian  bank  di  Kuwait  menjadi bankrut. Selama kurun waktu 2010-2019 di Indonesia terjadi  kenaikan  harga  rumah  hingga  58%.  Oleh karena  itu,  perlu  untuk  dilakukan  penelitian bagaimana pengaruh harga perumahan serta kebijakan FTV  terhadap  stabilitas  Bank  Umum  Syariah  di Indonesia.
Melalui pendekatan ECM didapatkan hasil dalam jangka panjang Indeks Harga Properti Residensial tipe kecil  memiliki  pengaruh  negatif  dan  signifikan terhadap  stabilitas  Bank  Umum  Syariah  yang diproksikan  dengan  NPF.  Demikian  pula  Indeks Harga  Properti  Residensial  tipe  menengah  memiliki pengaruh  positif  dan  signifikan  terhadap  stabilitas Bank Umum Syariah. Masing-masingnya mendukung hipotesis  nilai  agunan  dan  deviasi.  Selanjutnya kebijakan  FTV  baik  jangka  panjang  maupun  jangka pendek  memiliki  pengaruh  negatif  dan  signifikan terhadap NPF Bank Umum Syariah.

## 5. UCAPAN TERIMA KASIH
Ucapan  rasa  syukur  kepada  Allah  SWT  yang telah  memberikah  kesehatan  dan  kelancaran  dalam proses penulisan jurnal ilmah ini. Selanjutnya ucapan terima  kasih  kepada  pihak-pihak  yang  baik  secara langsung  maupun  tidak  langsung  ikut  dalam memberikan  kontribusi  kepada  penulis  dalam menyelesaikan  penulisan.  Terakhir  ucapan  terima kasih  kepada  tim  editor  JIEI  yang  turut  membantu dalam mempublikasikan jurnal ilmiah ini.

## 6. DAFTAR PUSTAKA
Adelino, M., Schoar, A., & Severino, F. (2014). Credit Supply  and  House  Prices :  Evidence  from
Mortgage Market Segmentation. NBER WORKING PAPER SERIES , 17832 , 1–42.
Ascarya,  A.,  &  Achsani,  N.  A.  (2008).  PERILAKU
PERMINTAAN  UANG  DALAM  SISTEM
MONETER GANDA DI, (September). https://doi.org/10.21098/bemp.v11i1.235
Baele,  L.,  Farooq,  M.,  &  Ongena,  S.  (2014).  Of religion  and  redemption:  evidence  from  default on  islamic  loans. Zurich  Open  Repository  and
Archive , 141–159. https://doi.org/DOI: https://doi.org/10.1016/j.jbankfin.2014.03.005
Banai,  Á.,  &  Vágó,  N.  (2018).  The  effect  of  house prices  on  bank  risk:  empirical  evidence  from Hungary,
(289). Retrieved
from http://beta.obserwatorfinansowy.pl/  publikacje/ materialy _i_studia/289_en.pdf
Beck, T., De Jonghe, O., & Schepens, G. (2013). Bank competition and stability: Cross-country heterogeneity. Journal of Financial Intermediation , 22 (2), 218–244. https://doi.org/10.1016/j.jfi.2012.07.001
Borio,  C.,  &  Drehmann,  M.  (2009).  Assessing  the Risk  of  Banking  Crises  –  Revisited. BIS Quarterly Review , (March), 29–46.
Cerutti,  E.,  Dagher,  J.,  &  Dell’Ariccia,  G.  (2017).
Housing finance and real-estate booms: A cross- country  perspective. Journal  of  Housing
Economics , 38 , 1–13. https://doi.org/10.1016/j.jhe.2017.02.001
Čihák,  M.,  &  Hesse,  H.  (2010).  Islamic  Banks  and Financial  Stability:  An  Empirical  Analysis. Journal  of  Financial  Services  Research .
Springer. https://doi.org/10.1007/s10693-010- 0089-0
Daglish,  T.  (2009).  What  motivates  a  subprime
borrower  to  default? Journal  of  Banking  and Finance , 33 (4), 681–693.
https://doi.org/10.1016/j.jbankfin.2008.11.012 Deutsche Bundesbank. (2003). Report on the stability of  the  German  financial  system. Deutsche Bundesbank Monthly Report , (December 2003),
5–51.
Fatoni, A., & Sidiq, S. (2019). Analisis perbandingan stabilitas sistem perbankan syariah dan
konvensional di
indonesia,
11 (2). https://doi.org/10.35313/ekspansi.v11i2.1350
Fatoni,  A.,  &  Utami,  K.  D.  S.  (2019).  Pengaruh Kinerja  Keuangan  Dan  Kondisi  Makroekonomi Terhadap  Pembiayaan  Bermasalah  Bpr  Syariah Di  Indonesia. Equilibrium:  Jurnal  Ekonomi
Syariah , 7 (2), 203. https://doi.org/10.21043/equilibrium.v7i2.5900
Favara, B. G., & Imbs, J. (2015). Credit Supply and the  Price  of  Housing. American  Economic Review 2015, 105 (3), 958–992.
Gibilaro, L., & Mattarocci, G. (2015). Are Real Estate Banks  More  Affected  by  Real  Estate  Market Dynamics ? INTERNATIONAL  REAL  ESTATE REVIEW , (January).
Goodhart,  C.,  &  Hofmann,  B.  (2008).  HOUSE PRICES,  MONEY,  CREDIT  AND  THE MACROECONOMY. Working  Paper  Series European Central Bank , (888).
Hsu,  P.-C.,  &  Yu,  Y.  (2014).  MORTGAGE

## FINANCE AND CONSUMER
CREDIT: IMPLICATIONS FOR FINANCIAL STABILITY IN CHINESE TAIPEI. Angewandte
Chemie  International  Edition,  6(11),  951–952. , 341–372.
Hui  Kok,  S.,  &  Ismail,  N.  W.  (2019).  House  Price Changes  and  Islamic  Bank  Stability:  Evidence From  Malaysia. Journal  of  Islamic  Monetary
Economics and Finance , 5 (1), 1–20.
https://doi.org/10.21098/jimf.v5i1.1044
Justiniano,  A.,  &  Primiceri,  G.  E.  (2015).  Credit Supply and the Housing Boom. Federal Reserve Bank of New York Staff Reports , (709).
Koetter,  M.,  &  Poghosyan,  T.  (2010).  Real  estate prices and bank stability. Journal of Banking and Finance , 34 (6), 1129–1138.
https://doi.org/10.1016/j.jbankfin.2009.11.010 Law, C., & Lim, G. (2017). The relationship between Malaysia ’ s residential property price index and residential  property  loan  supply. Indonesian Capital Market Review , 9 (May), 27–38.
Mangeswuri,  D.  R.  (2018).  Kebijakan  Pelonggaran Loan to Value. INFO Singkat : Bidang Ekonomi Dan Kebijakan Publik , X , 19.
Morgan,  P.  J.,  &  Zhang,  Y.  (2018).  MORTGAGE

## LENDING AND FINANCIAL STABILITY IN
Asia. Singapore  Economic  Review , 63 (1),  125– 146. https://doi.org/10.1142/S0217590817440040 Oikarinen,  E.  (2009).  Interaction  between  housing prices  and  household  borrowing:  The  Finnish case. Journal  of  Banking  and  Finance , 33 (4), 747–756. https://doi.org/10.1016/j.jbankfin.2008.11.004 Prastiwi,  I.  E.  (2021).  Analisis  Kondisi  Makro Ekonomi  dan  Likuiditas  terhadap  Pembiayaan Bermasalah Perbankan Syariah. Jurnal Disrupsi Bisnis :  Jurnal  Ilmiah  Prodi  Manajemen,
Fakultas  Ekonomi,  Universitas  Pamulang , 4 (1),
68. https://doi.org/10.32493/drb.v4i1.9123
Rahmawati,  S.,  Karim,  A.  A.,  &  Ascarya.  (2016).
Effectiveness  of  Ltv  /  Ftv  As  Macroprudential Instrument Under Dual Banking System in. 11th International Conference on Islamic Economics and Finance , (October), 1–35.
Reinhart, C. M., & Rogoff, K. S. (2014). This time is different: A panoramic view of eight centuries of financial  crises. Annals  of  Economics  and Finance , 15 (2), 215–268.
Sasikirono,  N.,  Sumanto,  S.,  Sudana,  I.  M.,  & Meidiaswati,  H.  (2019).  Loan-to-Value  Policy and  Property  Loans  Risk  in  Conventional Commercial  Banks  of  Indonesia. International Research  Journal  of  Business  Studies , 12 (3), 267–276. https://doi.org/10.21632/irjbs.12.3.267-276 Schinasi, G. J. (2006). Preserving Financial Stability . International  Monetary  Fund.  Retrieved  from https://www.imf.org/en/Publications/Economic- Issues/Issues/2016/12/30/Preserving-Financial- Stability-17386
Simorangkir,  I.  (2014). Pengantar  Kebanksentralan: Teori dan Praktik di Indonesia (1st ed.). Jakarta:
Rajawali Pers.
Sukmana, R., & Setianto, R. H. (2018). House prices and islamic bank stability in Indonesia: Evidence from  autoregressive  distributed  lag  (ARDL) model. Jurnal Pengurusan , 52 , 73–84.
https://doi.org/10.17576/pengurusan-2018-52-06
Vogiazas,  S.  D.,  &  Nikolaidou,  E.  (2011).
Investigating the Determinants of Nonperforming Loans in the Romanian Banking System:  An  Empirical  Study  with  Reference  to the Greek Crisis. Economics Research International , 2011 (December  2001),  1–13. https://doi.org/10.1155/2011/214689
Wong, T. C., Fong, T., Li, K.-F., & Choi, H. (2012).
Loan-to-Value Ratio as a Macroprudential Tool - Hong  Kong’s  Experience  and  Cross-Country
Evidence. SSRN Electronic Journal ,
(November).
https://doi.org/10.2139/ssrn.1768546
Zhang,  H.,  Huang,  Y.,  &  Yao,  H.  (2016).
Heterogeneous expectation, beliefs evolution and house  price  volatility. Economic  Modelling , 53 , 409–418.
https://doi.org/10.1016/j.econmod.2015.10.039