## APLIKASI  METODE AUTOREGRESSIVE INTEGRATED MOVING AVERAGE (ARIMA) PADA PERAMALAN STABILITAS BANK SYARIAH DI INDONESIA
1)
Rosyidah
Departemen Ekonomi Syariah-Fakultas Ekonomi dan Bisnis-Universitas Airlangga Email : rosyidah-13@feb.unair.ac.id
Dr. Raditya Sukmana, S.E., MA. Departemen Ekonomi Syariah-Fakultas Ekonomi dan Bisnis-Universitas Airlangga Email : raditya-s@feb.unair.ac.id

## ABSTRACT
The international financial crisis in  has increased the world's interest in Islamic banking. Forecasting the stability of Islamic Banks is important to prevent cost crisis in the future.  Z-score can  explain  the  possible  bankruptcy  of  a  bank  that  measures  the  number  of  standard deviations a return realization has to fall in order to deplete equity. Autoregressive Integrated Moving  Average  (ARIMA) has  the  advantage  of  accuracy  and  precision  in  forecasting. Analysis result showed that ARIMA (24,1,5) is the best model for  forecastng the z-score of the Islamic bank with the following equation:

## ̇ ̇ ̇
The model was used to predict  predicts the z-score from September 2016 to December 2017. The result showed that z-score of Islamic banks have a downward trend until January 2017 and upward  trend  from  June  until  November  2017  and  then  drop  in  December  2017.  The  main factor is the changes of retained earnings at each period.
Keywords: forecasting, bank stability, z-score, ARIMA.

## I. PENDAHULUAN
Krisis keuangan internasional tahun 2008  telah  menjatuhkan  sejumlah  bank konvensional diberbagai negara diseluruh dunia.  Namun  tidak  disangka  krisis  ini secara  tidak  langsung  meningkatkan ketertarikan  dunia  pada  perbankan syariah  (Karim  dkk.,  2015).  Menurut Ghassan  dkk.  (2013)  bahwa  disaat sejumlah  bank  konvensional  dinyatakan bangkrut, tidak ada satupun bank syariah di seluruh dunia yang tercatat mengalami kebankrutan  selama  kriris  keuangan internasional  ini  melanda.  Krisis  keuangan ini  juga  menyadarkan  dunia  akan pentingnya sistem keuangan negara yang stabil dalam berbagai keadaan (sebelum, selama, dan  sesudah krisis).
Frekuensi dan intensitas  krisis keuangan telah meningkat cukup signifikan  dalam  beberapa  dekade terakhir.  Untuk  menghadapi  peristiwa  ini pembuat kebijakan membutuhkan peramalan  atas  tingkat  stabilitas  atau ketidakstabilan  keuangan  suatu  negara. Tingkat  stabilitas  keuangan  tergambar pada  tingkat    stabilitas  perbankannya. Antisipasi  atas  tingkat  stabilitas  dapat memfasilitasi  pencegahan  krisis  yang mungkin  akan  terjadi  dimasa  depan (Morris, 2011).
Pengukuran stabilitas bank
menggunakan z-score populer digunakan dalam  berbagai  penelitian  tentang stabilitas bank maupun stabilitas keuangan.  Z-score  dapat  menilai  resiko individual  bank  dan  stabilitas  keuangan
Rosyidah, et al/ Jurnal Ekonomi Syariah Teori dan Terapan Vol. 5 No.3 Maret 2018: 200-215;

## APLIKASI  METODE AUTOREGRESSIVE INTEGRATED MOVING AVERAGE (ARIMA) PADA PERAMALAN STABILITAS BANK SYARIAH DI INDONESIA
secara  keseluruhan.  Z-score  merupakan ukuran  resiko  yang  biasanya  digunakan dalam  literature  empiris  perbankan  untuk mencerminkan  probabilitas  kebankrutan bank.  Kebangkrutan  bank  adalah  kondisi dimana  (car  +  roa)  <  0,  dengan  car adalah  rasio  capital-asset  bank  dan  roa adalah  persentase  laba  terhadap  total asset  (Lepetit  dan  Strobel,  2013).  Z-score mengukur  jumlah  standar  deviasi  realisasi laba yang harus jatuh untuk menghabiskan modal, dalam asumsi laba bank  normal.  Semakin  positif  nilai  z-score suatu  bank  menjauhi  nol  maka  semakin jauh bank tersebut dari resiko kebangkrutan (Čihák dan Hesse, 2008).
Untuk  memfasilitasi  pencegahan krisis di masa depan terebut, penelitian ini bertujuan untuk membuat model stabilitas bank  syariah  dan  meramalkan  stabilitas bank  syariah  di  Indonesia  dalam  skala industri.  Model  statistik  yang  biasanya digunakan  dalam  peramalan  data  time series  adalah Autoregressive  Integrated Moving  Average (ARIMA).  ARIMA  telah digunakan  oleh  Contreras  dkk  (2003) meramalkan  harga  listrik  yang  berguna untuk mengembangkan strategi penawaran  serta  keahlian  negosiasi  oleh produsen  dan  konsumen  dalam  pasar listrik. Menurut  Contreas  dkk  (2003)  ARIMA telah  banyak  digunakan  dalam  analisis time series dan banyak digunakan dalam peramalan  karena  keakuratan  dan kekuatan ketepatannya. Integrated Moving  Average  (ARIMA).  Sehingga metode  analisis  yang  akan  digunakan dalam  membuat  model  dan  peramalan
stabilitas bank syariah adalah Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA). Sehingga rumusan masalah dalam
penelitian ini adalah bagaimana pemodelan  dan  bagaimana  peramalan stabilitas  bank  syariah  di  Indonesia dengan metode ARIMA.

## II. LANDASAN TEORI
Bank  adalah  sebuah  usaha  yang bergerak  di  sektor  keuangan  yang kegiatannya  adalah  menghimpun  dana dari  masyarakat  dan  menyalurkannya dalam  bentuk  lain  kepada  masyarakat dalam  rangka  meningkatkan  taraf  hidup rakyat  banyak.  Menurut  Budisantoso  dan Nuritomo  (2014:9)  secara  umum  fungsi utama  bank  adalah  menghimpun  dana dari  masyarakat  dan  menyalurkannya kembali kepada masyarakat untuk berbagai  tujuan  atau  sebagai financial intermediary.
Menurut  Čihák  &  Hesse  (2008), bank  syariah  dapat  diartikan  sebagai ketentuan  dan  penggunaan  jasa  dan produk  keuangan  yang  sesuai  dengan praktek  dan  hukum  agama  Islam.  Dalam hal  tertentu,  jasa  keuangan  syariah ditandai  dengan  larangan  pembayaran dan  penerimaan  bunga  pada  tingkat tetap  atau  telah  ditentukan.  Sebaliknya, bank  syariah  menggunakan  pengaturan bagi  hasil  (profit-loss  sharing),  jual-beli barang  dan  jasa,  dan  penyediaan  jasa yang berdasar pada fee kontrak.
Stabilitas keuangan sangat penting  artinya  karena  dalam  sistem keuangan yang stbail, lembaga-lembaga
Rosyidah, et al/ Jurnal Ekonomi Syariah Teori dan Terapan Vol. 5 No.3 Maret 2018: 200-215; APLIKASI  METODE AUTOREGRESSIVE INTEGRATED MOVING AVERAGE (ARIMA) PADA PERAMALAN STABILITAS BANK SYARIAH DI INDONESIA
dapat  menjalankan  fungsinya  dengan baik  sehingga  dapat  mengalokasikan sumber  daya  secara  efisien  ke  dalam kegiatan  produktif,  memprediksi  sekaligus mengukur  risiko  finansial,  dan  ketahanan dalam  menghadapi  goncangan  (shocks) (Arifin dkk, 2004:11-12).
Menurut Crockett (1997)
mengatakan bahwa sebuah bank dikatakan  stabil  ketika  penarikan  oleh deposan  berlangsung  secara  acak  dari waktu  ke  waktu  dan  aktiva  ada  secara berjangka.  Dengan  basis  deposito  yang stabil,  bank  dapat  memegang  likuiditas yang  cukup  untuk  penarikan  normal (ditambah  margin  keamanan  untuk kemungkinan fluktuasi) dan dapat menginvestasikan  sisanya  kedalam  aset yang kurang likuid tapi dengan hasil lebih tinggi.
Salah  satu  alat  untuk  mengukur stabilitas  bank  yang  populer  saat  ini adalah  z-score.  Z-score  telah  banyak digunakan oleh beberapa peneliti contohnya  Hesse  &  Čihák  (2007)  dan Lepetit dan Strobel (2013) dalam mengukur  tingkat  stabilitas  bank.  Čihák dan  Hesse  (2008)  mengatakan  bahwa popularitas  z-score  berakar  dari  fakta bahwa  z-score  berhubungan  terbalik dengan  probabilitas  kebangkrutan  bank. Probabilitas kebangkrutan yang dimaksud adalah probabilitas nilai aset bank berada lebih rendah dari nilai hutangnya.
Z-score  dapat  diringkas  dalam persamaan sebagai berikut: Z= (k+μ)/σ (1) Dimana  k  adalah  persentase  modal disetor  dan  cadangan  dari  total  asset,  μ
adalah    rata-rata  persentase  laba  dari total  asset,  σ  adalah  standar  deviasi  dari persentase  laba  atas  total  aset  sebagai proxy volatilitas laba.
Z-score  mengukur  jumlah  standar deviasi  realisasi  laba  yang  harus  jatuh untuk  menghabiskan  modal,  dalam asumsi  laba  bank  normal.  Z-score  yang tinggi  sesuai  dengan  batas  terendah resiko kebangkrutan dimana z-score yang tinggi  mengimplikasikan probabilitas  yang rendah atas resiko kebangkrutan. Menurut Berger  dkk.  (2008)  z-score  meningkat bersama  profitabilitas  dan  kapitalisasi modal    yang  lebih  tinggi  dan  menurun bersama  tidak  stabilnya  pendapatan yang  tergambarkan  oleh  standar  deviasi roa yang tinggi.
Terdapat panduan dalam melakukan  estimasi  model  univariat,  yaitu prosedur Box-Jenkins  (ARIMA). Prosedur ini terdiri  dari  4  tahapan  sebagai  berikut (Bowerman dan O‟Connell, 1993:436):
Langkah  1:    Identifikasi:  data  historis digunakan  untuk  mengindentifikasi  model Box-Jenkins  yang  sesuai  (AR,  MA,  ARMA, ARIMA)
Langkah 2: Estimasi: data historis digunakan untuk mengestimasi parameter dari model yang diidentifikasi
Langkah 3: Pengecekan diagnosis: berbagai  diagnosis  digunakan  untuk menguji  apakah  model  yang  telah diidentifikasi telah memadai
Langkah  4:  Peramalan:  saat  model  akhir telah  siap,  model  tersebut  digunakan untuk  meramal  nilai  time  series  di  masa depan.
Rosyidah, et al/ Jurnal Ekonomi Syariah Teori dan Terapan Vol. 5 No.3 Maret 2018: 200-215;

## APLIKASI  METODE AUTOREGRESSIVE INTEGRATED MOVING AVERAGE (ARIMA) PADA PERAMALAN STABILITAS BANK SYARIAH DI INDONESIA
A. Langkah 0
Sebelum  melakukan  langkah  1 yaitu  mengindentifikasi  model,  data  yang digunakan harus bersifat stasioner. Secara umum  data  pengamatan  dikatakan stasioner  jika  mean  dan  variansnya konstan  antar  waktu  dan  nilai  dari kovarians  antar  dua  periode  waktu bergantung  hanya  pada  jarak  atau perbedaan  atau  lag  antara  dua  periode waktu  dan  bukan  pada  waktu  aktual  di mana kovariansnya dihitung (Gujarati dan Porter,  2013:427-428).  Cara  untuk  menguji apakah data tersebut stasioner atau tidak adalah dapat dilakukan dengan menggunakan  Augmented  Dickey-Fuller Unit  Root  Test  (ADF)  (Gujarati  dan  Porter, 2013:449).  Uji  ADF  terdiri  dari  estimasi persamaan regresi berikut:
∑ (2)
Hipotesis yang digunakan adalah
: δ = 0 (data tidak stasioner)
: δ < 0 (data stasioner)
Statistik uji:
̂ ̂ (3) Daerah kritis : Tolak jika atau Keputusan  : Hipotesis nol akan ditolak jika nilai
,  yang  berarti  data bersifat stasioner.
Dalam beberapa kasus data sering kali  tidak  stasioner  yang  menyebabkan munculnya  permasalahan  regresi  palsu. Untuk itu perlu dilakukan transformasi data agar data menjadi stasioner (Gujarati dan Porter, 2012:452-453).
Menurut
Ariefianto
(2012:89)
“Proses stasionerisasi yang biasa dilakukan
adalah  dengan  mengambil  differens  d kali dari data dimaksud. Biasanya dengan satu  atau  dua  kali  diferens  data  sudah stasioner,  dengan  demikian  kita  sangat jarang menggunakan d > 2”.

## B. Langkah 1
Pada  langkah  ini,  jika  data  sudah bersifat stasioner maka dapat diidentifikasi model yang sesuai diantara 4 model yang terdiri  dari  Autoregressive  (AR),  Moving Average  (MA),  Autoregressive  Moving Average  (ARMA),  dan  Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA).
Model AR digunakan untuk menjelaskan situasi dimana nilai atau data periode saat ini (Zt) bergantung pada nilai atau  data  pada  periode  sebelumnya ditambah  shock  acak  (Wei,  2006:11). Bentuk umum dari model AR dengan orde p dinotasikan dengan AR(p) adalah :
̇ , (4) Dimana (5)
̇ adalah nilai variabel pada waktu ke-t; adalah adalah koefisien regresi, untuk i=1,2,3,…,p; adalah adalah white noise;
P adalah adalah orde AR; B adalah operator backward.
Model  rata  –  rata  bergerak  atau model  moving  average  digunakan  untuk menggambarkan  suatu  kejadian  dimana kejadian  tersebut  menghasilkan  efek langsung  dan  terjadi  dalam  waktu  yang singkat  (Wei,  1994:46).  Bentuk  umum  dari model  MA  dengan  orde  q  dinotasikan dengan MA(q) adalah:
, (6) (2.11) Dimana (7)
Rosyidah, et al/ Jurnal Ekonomi Syariah Teori dan Terapan Vol. 5 No.3 Maret 2018: 200-215;

## APLIKASI  METODE AUTOREGRESSIVE INTEGRATED MOVING AVERAGE (ARIMA) PADA PERAMALAN STABILITAS BANK SYARIAH DI INDONESIA
̇ adalah nilai variabel pada waktu ke- t;
adalah
koefisien regresi,
untuk i=1,2,3,…,q; adalah  white  noise;  q adalah orde; B adalah operator
backward. Model
autoregressive moving average dinotasikan  dengan  ARMA  (p,q) merupakan suatu kombinasi model antara model AR dan MA. Menurut Wei (1994:56), proses  ARMA  adalah  proses  peramalan yang  diperoleh  berdasarkan  nilai-nilai sebelumnya dan kesalahan (error) sebelumnya. Secara umum bentuk model ARMA adalah sebagai berikut:
(8) Menurut Gujarati dan Porter (2012:476) “Apabila kita mempunyai selisih pada  time  series  untuk  membuatkannya stasioner kemudian mengaplikasikan model  ARMA  (p,q)  pada  time  series tersebut  ,  kita  menyatakan  bahwa  time series yang original adalah ARIMA (p,d,q), yakni  sebuat  time  series  autoregresif terintegrasi  dengan  rata-rata  bergerak, dimana  p    menandakan  jumlah  dari autoregresi,  d  adalah  jumlah  dari  time series  yang  harus  diselisihkan  sebelum menjadi  stasioner,  dan  q  adalah  jumlah dari rata-rata bergerak”.
Model
ARIMA (p,d,q) yang
terbentuk  adalah  sebagai  berikut  (Wei,
1994:71) : (9) C. Langkah 2 Menurut Wei (1994:135), menyatakan bahwa setelah proses identifikasi model dilakukan, maka tahapan berikutnya adalah mengestimasi parameter  di  dalam  model  tersebut.  Dari beberapa  model  yang  telah  memenuhi syarat  dari  kecukupan  model,  maka  kita dapat mempresentasikan beberapa
kriteria  yang  umumnya  digunakan  untuk seleksi model dalam pembentukan model time  series.  Salah  satu  metode  yang dapat digunakan adalah metode Maximum Likelihood.
D. Langkah 3 Menurut Bowerman dan
O‟Connell  (1993:496)  cara  terbaik  untuk mengukur  kecukupan  dari  model  Box- Jenkins  adalah  menganalisis  residual  dari model  yang  telah  diestimasi.  Pertama, menghitung  secara  statistik  dengan statistik  Ljung-Box  dan  menganalisis  plot ACF dan PACF residualnya. Statistik Ljung- Box  dapat  dijelaskan  dalam  persamaan sebagai berikut:
∑
̂ (10)
Nilai  Q  haruslah  kecil,  karena semakin besar nilai Q maka semakin besar autokorelasi residual dan residual semakin berhubungan.  Kecukupan  model  dapat diterima apabila:
1. Q  statistik  lebih  kecil  dari  skala distribusi chi-square
2. Nilai  P  lebih  dari  α,  jika  nilai probabilitas  lebih  dari  0.05  maka dapat  kuat  disimpukan  model  telah cukup
Dalam  berbagai  analisis  data, termasuk  analisis  time  series,  akan  ada beberapa model yang memenuhi asumsi. Hal  ini  berarti  lebih  dari  satu  model  yang bisa  mewakili  keadaan  data,  sehingga perlu  dilakukan  pemilihan  model  terbaik. Pemilihan  model  terbaik  ini  dapat dilakukan  berdasarkan  residual.  Pemilihan model  berdasarkan  residual  berdasarkan pada  Akaike‟s  Information  Criterion  (AIC)
Rosyidah, et al/ Jurnal Ekonomi Syariah Teori dan Terapan Vol. 5 No.3 Maret 2018: 200-215; APLIKASI  METODE AUTOREGRESSIVE INTEGRATED MOVING AVERAGE (ARIMA) PADA
PERAMALAN STABILITAS BANK SYARIAH DI INDONESIA dan  Schwartz‟s  Bayesian  Criterion  (SBC) (Wei, 1994:153).
E. Langkah 4
Menurut  Wei  (1994:86),  salah  satu peran  penting  dari  analisis  time  series adalah  untuk  meramalkan  nilai  masa depan  dari  analisis  tersebut.  Namun sayangnya  berdasarkan  Bowerman  dan O‟Connell  (1993:12)  semua  peramalan memiliki situasi yang melibatkan beberapa tingkat  ketidakpastian.  Kehadiran  dari komponen yang tidak beraturan merepresentasikan  fuktuasi  yang  tidak dapat  diprediksi  dalam  data.  Berarti terjadinya  error  dalam  peramalan  harus dipersiapkan.
Salah  satu  alat  yang  dapat digunakan  untuk  mengukur  kesalahan peramalan  adalah  mean  squares  error (MSE) sebagai berikut:
∑ ∑ ̂ (11)
Semakin  kecil  nilai  MSE  dari  hasil ramalan  tersebut  maka  semakin  akurat hasil  ramalan  dari  model  yang  telah dibuat.

## III. METODE PENELITIAN
Pendekatan
yang dilakukan
dalam  penilitian  ilmiah  ini  adalah pendekatan kuantitatif. Penelitian kuantitatif  merupakan  pendekatan  yang menggunakan  analisis  data  berbentuk numerik  atau  angka  dengan  tujuan mengembangkan model matematis, teori dan/atau hipotesis yang berkaitan dengan fenomena yang diteliti (Suryani & Hendryadi, 2015:109). Adapun alat analisis yang  digunakan  dalam  penelitian  ini
menggunakan  metode Autoregressive Integrated  Moving  Average (ARIMA) diolah dengan software Eviews 9.0 Variabel
penelitian yang digunakan  pada  penelitian  ini  adalah  z- score  industri  perbankan  syariah.  Periode waktu  yang  digunakan  adalah  Januari 2004 hingga  Agustus  2016,  sehingga data yang  digunakan  sebanyak  152  data. Jumlah  144  data  digunakan  sebagai pemodelannya, sedangkan 8 data digunakan untuk validasi peramalan.
Definisi  operasional  variable  z- score  yang  digunakan  dalam  penelitian ini  adalah  standar  deviasi  realisasi  laba yang  harus  jatuh  untuk  menghabiskan modal di  setiap perubahan waktu . yang  digunakan  pada  penelitian  ini adalah yang  digunakan  oleh  Čihák dan  Hesse  (2007)  berdasarkan  pada  hasil evaluasi  Lepetit  dan  Strobel  (2013).
Dengan persamaan sebagai berikut:
(12)
Dimana adalah  tingkat  stabilitas  bank di t waktu; adalah  capital  to  asset ratio di t waktu;
=  adalah  return  on asset ratio di t waktu; adalah standar deviasi roa dari seluruh sampel [1……T].
Berikut rincian perhitungan dan pengukuran setiap determinan : = (13) (3.2)
(14)
(15)
Rosyidah, et al/ Jurnal Ekonomi Syariah Teori dan Terapan Vol. 5 No.3 Maret 2018: 200-215;

## APLIKASI  METODE AUTOREGRESSIVE INTEGRATED MOVING AVERAGE (ARIMA) PADA PERAMALAN STABILITAS BANK SYARIAH DI INDONESIA
Berikut ini terdapat langkah analisisnya:
Langkah  1:  Uji  unit  root  untuk melihat  kestasioneritas  data  berdasarkan pada  persamaan  (2)  dan  (3).  Jika  data pada tingkat level hasilnya tidak stasioner maka  harus  dilakukan  unit  root  test  pada tingkat  turunan  d  kali  data  hingga  data dinyatakan stasioner.
Langkah  2:  Pendugaan  model ARIMA  dengan  melihat  struktur  dari  ACF dan PACF.
Tabel 1. Model ARIMA Berdasarkan Struktur ACF dan PACF Model Struktur ACF Struktur PACF ARIMA (p,d,0) atau AR(p) Menurun mengikuti bentuk eksponensial Cut off setelah lag ke- p ARIMA (0,d,q) atau MA(q) Cut off setelah lag ke- q Didominasi oleh kombinasi linier dan bentuk eksponensial teredam dan atau gelombang sinus ARMA(p,q) Tails off setelah lag ke q. Menurun mengikuti bentuk eksponensial dan atau gelombang sinus Tails off setelah lag ke p . Menurun mengikuti bentuk eksponensial dan atau gelombang sinus Sumber: Wei, William W.S. 1994. Time Series Analysis:  Univariate  and  Multivariate Methods. Redwood City: Addison-Wesley
Langkah  3:  Estimasi  Parameter menggunakan Exact Maximum Likelihood.
Dilakukan estimasi parameter untuk  setiap  dugaan  yang  dibuat  pada langkah 2. Jika terdapat 3 dugaan model maka dilakukakan 3 kali estimasi parameter dengan mengganti persamaan sesuai dengan model dugaan.
Langkah  4:  Diagnostic  checking terhadap  model  dengan  uji  residual  dan analisis  plot  ACF  dan  PACF  residual.  Jika hasil  residual  tidak  ada  yang  signifikan pada semua lag maka model dinyatakan layak  untuk  digunakan.  Hasil  tidak signifikan jika probabilitas > 0,05.
Langkah  5:  Pemilihan  Model terbaik  dengan  membandingkan  nilai AIC, SBC, dan SSE setiap model yang lulus diagnostic  checking.  Nilai  AIC,  SBC,  dan SSE  terdapat  pada  kotak  hasil  estimasi parameter  tiap  model.  Setelah  itu dibandingkan mean  squares  error (MSE) dari  setiap  peralaman model,  model  MSE terkecil  akan  dipilih  sebagai  model terbaik.

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN
Salah  satu  sistem  perbankan  di Indonesia, yaitu perbankan syariah mempunyai  potensi  yang  besar  untuk terus berkembang. Sampai dengan bulan Agustus  2016,  total  jaringan  kantor  bank syariah  mencapai  2.811  kantor  yang tersebar  di  hampir  seluruh  penjuru nusantara.
Total  aset  perbankan  syariah mencapai  Rp  313,8  atau  tumbuh  sebesar 11,3%  (yoy)  dari  posisi  tahun  sebelumnya. Industri perbankan syariah mampu menunjukkan  akselerasi  pertumbuhan
Rosyidah, et al/ Jurnal Ekonomi Syariah Teori dan Terapan Vol. 5 No.3 Maret 2018: 200-215;

## APLIKASI  METODE AUTOREGRESSIVE INTEGRATED MOVING AVERAGE (ARIMA) PADA PERAMALAN STABILITAS BANK SYARIAH DI INDONESIA
yang  tinggi  dengan  rata-rata  sebesar 27,25%  pertahun  dalam  lima  tahun terakhir  (2011-2015),  sementara  rata-rata pertumbuhan  perbankan  nasional  hanya sebesar 16,4% pertahun (SPS Agustus 2011- 2016).  Menurut  Alamsyah  (2012)  oleh karena  itu  perbankan  syariah  dijuluki sebagai „the fastest growing industry‟.
Tabel 2.
Perkembangan Perbankan Syariah Tahun
2011-2015 Indikator 2011  2012  2013  2014  2015 Kelemba gaan 11 BUS, 24 UUS 11 BUS, 24 UUS 11 BUS, 23 UUS 11 BUS, 23 UUS 12 BUS, 22 BUS Jaringan Kantor 1.99 4 2.46 0 2.87 1 3.00 0 2.86 5 Aset ( miliar rupiah) 110. 018 165. 787 228. 991 250. 279 281. 399
Sumber: Data diolah kembali (posisi bulan Agustus 2015)
Untuk  mendapatkan  nilai  z-score yang  akan  dijadikan  objek  peramalan, terlebih dahulu z-score dihitung berdasarkan komponen-komponennya.
Hasil perhitungan 152 titik observasi z-score terdapat pada (lampiran 1). Berikut grafik z-score  bank  syariah  dari  tahun  2004 hingga 2015.
Sumber: Data diolah kembali Gambar 1. Z-score Bank Syariah Tahun 2004-2015
Nilai  z-score  paling  tinggi  terjadi pada bulan Oktober 2010 saat nilai car di bulan  tersebut  berada  pada  posisi tertinggi  selama  masa  observasi  Januari 2004 hingga Agustus 2016 yaitu 0,987 atau sekitar 10%. Sedangkan nilai z-score paling kecil  terjadi  pada  bulan  Januari  2010 pada  saat  nilai  car  dan  roa  di  bulan tersebut  dekat  dengan  nilai  minimum  car dan roa selama masa observasi.
Tabel 3.
Statistik Deskriptif Z-score Bank Syariah Tahun 2004-2015
Sumber: Data diolah kembali
Jika dibandingkan dengan z-score bank-bank  di  negara  G20,  z-score  bank syariah  di  Indonesia  masih  dibawah  rata- rata  namun  tidak  terlalu  jauh.  Berikut perhitungan  z-score  bank  komersial,  bank koperasi, dan bank simpanan negara G20 oleh Lepetit dan Strobel (2013):
Tabel 4.
Statistik Deskriptif Z-score Bank-Bank Negara G20 Tahun 1992-2009
Sumber: Lepetit, Laetitia dan Frank Strobel. 2013.  Bank  Insolvency  Risk  and  Time- Varying  Z-Score  Measures.  Journal  of
Mean 19.12239 Median 18.77061 Maximum 26.81827 Minimum 14.23392
Mean 45 Std. Dev. 77 Maximum 0,0057
Minimum 4789
0 5 10 15 20 25 30 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015
Rosyidah, et al/ Jurnal Ekonomi Syariah Teori dan Terapan Vol. 5 No.3 Maret 2018: 200-215; APLIKASI  METODE AUTOREGRESSIVE INTEGRATED MOVING AVERAGE (ARIMA) PADA PERAMALAN STABILITAS BANK SYARIAH DI INDONESIA
International  Financial  Markets,  Institutions and Money
Penggunaan  z-score  sebagai  alat ukur  stabilitas  baru  populer  digunakan oleh  akademisi  atau  peneliti-peneliti  di bidang  keuangan.  Bank  Indonesia  sendiri sebgai  bank  sentral  di  Indonesia  masih menggunakan  Indeks  Risiko  Sistemik Perbankan  (IRSP)  sebagai  alat  ukur stabilitas  bank  di  Indonesia  (Kajian Stabilitas  Keuangan  No.27  September 2016).  Oleh  karena  itu  belum  ada  batas kritis  atau  standar  normal  z-score  bank yang  ditentukan  oleh  otoritas  keuangan Indonesia  maupun  internasional  dalam mengukur tingkat stabilitas bank
Menurut  Rais  (2009),  Data  time series  dikatakan  stasioner  jika  data tersebut tidak mengandung akar-akar unit (unit  root)  dengan  kata  mean,  variance, dan  covariant  konstan  sepanjang  waktu. Pengujian  akar-akar  unit  root  dilakukan dengan  metode  Augmented  Dickey Fuller(ADF)  dengan  hipotesis  sebagai berikut:
= Data memiliki akar unit
= Data tidak memiliki akar unit
ditolak jika nilai ADFstatistik lebih kecil dari Mackinnon critical value 1%, 5%, dan  10%  serta  nilai  probabilitasnya signifikan  dibawah  1%.  Dan diterima jika ADFstatistik lebih besar dari Mackinnon critical  value  1%,  5%,  dan  10%  serta  nilai probabilitasnya diatas 1% (tidak signifikan).
Tabel 5.
Hasil Perhitungan Uji Unit Root Data Level Uji Unit Akar pada Level t-
Statisti c Prob Augmented Dickey- Fuller test statistic -3,1408  0.01010 Test critical values: 1% level -4,0235 5% level -3,4415 10% level -3,1453
Sumber: Output Eviews 9.0
Berdasarkan  hasil  pengujian  akar unit  yang  tertera  pada  tabel  5 didapatkan  nilai  ADFstatistik  >  Mackinnon critical  value  1%,  5%  dan  10%  dengan probabilitas > 1%,  maka diputuskan untuk menerima yang  artinya  data  pada tingat  level  memiliki  akar  unit  atau  tidak stasioner.
Tabel 6.
Hasil Perhitungan Uji Unit Root Data First Difference
Uji Unit Akar pada First Difference
t- Statistic Prob Augmented Dickey- Fuller test statistic -11,2397  0.00000 Test critical values: 1% level -4,0239 5% level -3,4417 10% level -3,1454
Sumber: Output Eviews 9.0
Berdasarkan  hasil  pengujian  akar unit  yang  tertera  pada  tabel 6 didapatkan  nilai  ADFstatistik  <  Mackinnon critical  value  1%,  5%  dan  10%  dengan probabilitas < 1%,  maka diputuskan untuk menerima 1  yang  artinya  data  pada tingat  first  difference  tidak  memiliki  akar
Rosyidah, et al/ Jurnal Ekonomi Syariah Teori dan Terapan Vol. 5 No.3 Maret 2018: 200-215; APLIKASI  METODE AUTOREGRESSIVE INTEGRATED MOVING AVERAGE (ARIMA) PADA PERAMALAN STABILITAS BANK SYARIAH DI INDONESIA
unit  atau  stasioner  dan  siap  untuk digunakan untuk pemodelan.
Penentuan orde Autoregressive (p) dan  Moving  Average  (q)  didasarkan pada  hasil  uji  korelogram  dengan menganalisis  struktur  ACF  dan  PACF. Signifikan  atau  tidak  signifikan  nilai  ACF dan PACF dapat dilihat dari nilai ACF dan PACF dibandingkan dengan ±1,96√1/(n+1) atau sama dengan ±1,96√(1/(143+1))=±1,96  (0,0833)=  -0,163 atau  0,163.  Jika  nilai  ACF  atau  PACF  <  - 0,163  atau  >  0,163  maka  nilai  ACF  dan PACF tersebut dinyatakan signifikan. Selain dapat  dilihat  dari  nilai  ACF  dan  PACF, signifikansi  juga  dapat  dilihat  dari  struktur ACF  dan  PACF  yang  keluar  dari  garis putus-putus  yang  merupakan  confidence level atau garis batas signifikansi autokorelasi.
Tabel 7.
Hasil Correlogram Data First Difference
Sumber: Output Eviews 9.0
Berdasarkan  tabel  7,  jika  plot  ACF cuts  off  setelah  lag  q  dan  plot  PACF  cuts off  setelah  lag  p,  maka  model  yang terbentuk adalah AR(p) atau MA(q). Pada penelitian  ini,  diketahui  bahwa  plot  ACF cuts off setelah lag 5, 6, 12, 24, 25, 30, dan 36 dan plot PACF cuts off setelah lag 5, 6, 12,  24,  26  serta  terdapat  diferensiasi tingkat  pertama,  maka  model  ARIMA sementara  yang  terbentuk  sebagai berikut:
Tabel 8. Dugaan Model ARIMA sementara d = 1 AR(5) AR(6) AR(12) AR(24) AR(26) MA(5) ARIMA (5,1,5) ARIMA (6,1,5) ARIMA (12,1,5) ARIMA (24,1,5) ARIMA (26,1,5) MA(6) ARIMA (5,1,6) ARIMA (6,1,6) ARIMA (12,1,26) ARIMA (24,1,6) ARIMA (26,1,6) MA(12) ARIMA (5,1,12) ARIMA (6,1,12) ARIMA (12,1,12) ARIMA (24,1,12) ARIMA (26,1,12) MA(24) ARIMA (5,1,24) ARIMA (6,1,24) ARIMA (12,1,24) ARIMA (24,1,24) ARIMA (26,1,24) MA(25) ARIMA (5,1,25) ARIMA (6,1,25) ARIMA (12,1,25) ARIMA (24,1,25) ARIMA (26,1,25) MA(30) ARIMA (5,1,30) ARIMA (6,1,30) ARIMA (12,1,30) ARIMA (24,1,30) ARIMA (26,1,30) MA(36) ARIMA (5,1,36) ARIMA (6,1,36) ARIMA (12,1,36) ARIMA (24,1,36) ARIMA (26,1,36)
Sumber: Data diolah kembali
Estimasi  parameter  pada  model dugaan tersebut dapat dilakukan dengan menggunakan  metode  Exact  Maximum Likelihood  Estimation  dengan  bantuan software  Eviews  9.0..  Langkah  selanjutnya adalah  menguji  signifikansi  parameter dengan hipotesis uji sebagai berikut:
: θ = 0
:  θ ≠ 0
Model lulus uji signifikansi jika probabilitas  parameter  model  <  0,05.
Date: 01/14/17   Tim e: 12:35
Sam ple: 2004M01 2015M12 Included obs ervations : 143 Autocorrelation Partial Correlation AC PAC Q-Stat Prob 1 0.040 0.040 0.2340 0.629 2 0.049 0.047 0.5871 0.746 3 -0.070 -0.074 1.3140 0.726 4 0.106 0.111 3.0051 0.557 5 -0.221 -0.228 10.312 0.067 6 -0.182 -0.184 15.344 0.018 7 -0.154 -0.113 18.937 0.008 8 -0.083 -0.119 20.000 0.010
9 -0.129 -0.109 22.556 0.007
10 0.020 -0.002 22.621 0.012 11 0.031 -0.037 22.768 0.019 12 0.323 0.271 39.259 0.000 13 0.095 0.044 40.685 0.000 14 0.008 -0.114 40.695 0.000 15 -0.071 -0.103 41.507 0.000 16 0.018 -0.096 41.558 0.000 17 -0.124 -0.075 44.093 0.000 18 -0.130 -0.028 46.907 0.000 19 -0.050 0.042 47.324 0.000 20 -0.117 -0.108 49.632 0.000 21 -0.062 -0.021 50.280 0.000 22 0.081 0.059 51.414 0.000 23 0.074 -0.039 52.373 0.000 24 0.348 0.296 73.487 0.000 25 0.174 0.128 78.824 0.000 26 -0.042 -0.175 79.135 0.000 27 -0.125 -0.106 81.913 0.000 28 0.013 -0.073 81.944 0.000 29 -0.106 -0.063 83.986 0.000 30 -0.235 -0.039 94.142 0.000 31 -0.132 -0.047 97.365 0.000 32 -0.067 -0.019 98.202 0.000 33 -0.110 -0.045 100.50 0.000
34 -0.018 -0.089 100.56 0.000
35 0.114 -0.028 103.05 0.000
36 0.269 0.069 117.03 0.000
Rosyidah, et al/ Jurnal Ekonomi Syariah Teori dan Terapan Vol. 5 No.3 Maret 2018: 200-215;

## APLIKASI  METODE AUTOREGRESSIVE INTEGRATED MOVING AVERAGE (ARIMA) PADA PERAMALAN STABILITAS BANK SYARIAH DI INDONESIA
Berdasarkan  pada  (lampiran  2)  maka ringkasan  hasil  uji  signifikansi  parameter beberapa  model  dugaan  yang  sesuai dapat dilihat pada tabel 9.
Tabel 9.
Hasil Estimasi Parameter Model ARIMA Sementara
Sumber: Data diolah kembali Estimasi  parameter  yang  harus dibuat  adalah  sejumlah  35  model  ARIMA yang  telah  diduga  sebelumnya.  Hasil estimasi  untuk  semua  model  dugaan tersebut  dapat  dilihat  pada  (lampiran  3). Dari  35  model  yang  telah  di  estimasi hanya  11  model  yang  dapat  digunakan untuk  langkah  selanjutnya.  Model  ARIMA
sementara  yang  signifikan  adalah  ARIMA (5,1,12),  ARIMA  (5,1,24),  ARIMA  (5,1,36), ARIMA  (6,1,5),  ARIMA  (6,1,6),  ARIMA (12,1,5),  ARIMA  (12,1,12),  ARIMA  (12,1,24), ARIMA  (12,1,36),  ARIMA  (24,1,5),  dan ARIMA (24,1,12).
Selanjutnya pemeriksaan diagnostik  untuk  membuktikan  bahwa model  tersebut  cukup  memadai  atau sudah  baik  untuk  digunakan  dalam peramalan. Pemeriksaaan diagnostik bertujuan  untuk  melihat  apakah  residual dan varians residual model tersebut sudah memenuhi  asumsi  white  noise  dan berdistribusi  normal.  Dengan  bantuan software  Eviews  9.0  residual  diagnostic dapat dilakukan menggunakan uji korelogram  Q  statistik  pada  setiap  model tersebut.
Asumsi white noise dan bersistribusi normal  pada  hasil  residual  artinya  model telah menyelesaikan permalahan autokrelasinya.  Asumsi  tersebut  terpenuhi jika  pada  hasil  uji  korelogram  Q-statistik nilai  Q-statistik  tidak  ada  yang  signifikan pada setap lag. Nilai Q-statistik tinyatakan tidak  signifikan  jika  probabilitas    nilai  Q- statistik > 0,05.
Berdasarkan  hasil  uji  residual korelogram Q-statistik yang telah dilakukan  pada  11  model ARIMA sementara  (lampiran  4),  hanya  3  model ARIMA  yang  telah  memenuhi  asumsi asumsi white noise dan terdistribusi normal .
Model  ARIMA  tersebut  adalah  ARIMA (5,1,24),  ARIMA  (12,1,5),  dan  ARIMA (24,1,5).
Model Parameter Model Koefisien Probabilit as ARIMA (5,1,12) 0,080725 0,075063 0,0193 0,0094 ARIMA (5,1,24) 0,087005 0,082697 0,0151 0,0000 ARIMA (5,1,36) 0,090338 0,088559 0,0261 0,0000 ARIMA (6,1,5) -0,181886 -0,237372 0,0224 0,0071 ARIMA (6,1,6) -0,985160 0,904525 0,0000 0,0000 ARIMA (12,1,5) 0,291706 -0,193152 0,0000 0,0160 ARIMA (12,1,12) 0,035362 -0,754921 0,0000 0,0000 ARIMA (12,1,24) 0,208048 0,332580 0,0084 0,0003 ARIMA (12,1,36) 0,257000 0,208058 0,0004 0,0465 ARIMA (24,1,5) 0,409930 -0,0214682 0,0000 0,0192 ARIMA (24,1,12) 0,367049 0,174996 0,0000 0,0328
Rosyidah, et al/ Jurnal Ekonomi Syariah Teori dan Terapan Vol. 5 No.3 Maret 2018: 200-215; APLIKASI  METODE AUTOREGRESSIVE INTEGRATED MOVING AVERAGE (ARIMA) PADA PERAMALAN STABILITAS BANK SYARIAH DI INDONESIA
Tabel 10. Kriteria Model ARIMA(p,d,q) Terbaik Model AIC SBC MSE ARIMA (5,1,24) 2,964939 3,047816 0,575477 ARIMA (12,1,5) 3,012274 3,095151 0,817350 ARIMA (24,1,5) 2,948285 3,031162 0,362901 Sumber: Ouput Estimasi
Parameter
(Lampiran 2)
Pada  tabel  10,  dapat  diketahui hasil  dari  nilai  AIC  dan  SBC,  dan  MSE model  ARIMA  (24,1,5)  merupakan  nilai yang  terkecil.  Maka  dapat  disimpulkan bahwa  model  terbaik  untuk  meramalkan z-score bank syariah adalah model ARIMA (24,1,5)  dengan    hasil  estimasi  parameter sebagai berikut:
Tabel 11
Hasil Estimasti Parameter ARIMA(24,1,5) Variabel Koefisien t-Statistik Probabilitas C -0,026986 -0,267507 0,7895 AR(24) 0,0409930 6,246835 0,0000 MA(5) -0,0214682 -2,369547 0,0192 Sumber: Output Eviews 9.0 Dari  hasil  tersebut,  terlihat  bahwa
nilai koefisien konstanta memiliki probabilitas  >  0,05,  maka  konstanta  tidak signifikan  dan  tidak  dapat  digunakan dalam persaman ARIMA. Hal ini diperbolehkan  karena  dalam  model ARIMA  yang  terpenting  adalah  koefisien θ dan ϕ _. Maka dari itu perasamaan yang terbentuk  dari  model ARIMA  (24,1,5) adalah sebagai berikut:
̇ ̇ ̇ ( 16) ̇ ̇ ̇ (17)
Arti  dari  persamaan  tersebut adalah  nilai  z-score  pada  saat  t  sama dengan  nilai  z-score  p¬ada  1  periode sebelumnya ditambah 0,409930 kali nilai z- sore  pada  24  periode  sebelumnya ditambah  white  noise  dan  dikurang 0,214682 kali nilai dari error pada 5 periode sebelumnya.
Berikut  adalah  hasil  peramalan  z- score  bank  syariah  di  Indonesia  dengan Model ARIMA (24,1,5):
Tabe 12.
Hasil Peramalan Model ARIMA (24,1,5)
September 2016-Desember 2017 Tahun Bulan Z-Score 2016 September 19,04624 2016 Oktober 19,00459 2016 November 18,71134 2016 Desember 18,38096 2017 Januari 17,77675 2017 Februari 17,78476 2017 Maret 17,77334 2017 April 17,84950 2017 Mei 17,94661 2017 Juni 17,94583 2017 Juli 18,25744 2017 Agustus 18,47235 2017 September 18,61391 2017 Oktober 18,91967 2017 November 19,15428 2017 Desember 18,44928
Sumber: Output Eviews 9.0
Dari  tabel  12  diatas  dapat  dilihat bahwa  sejak  bulan  November  2016  z- score  bank  syariah  turun  1  poin  dari  19 menjadi 18. Z-score bank syariah
Rosyidah, et al/ Jurnal Ekonomi Syariah Teori dan Terapan Vol. 5 No.3 Maret 2018: 200-215; APLIKASI  METODE AUTOREGRESSIVE INTEGRATED MOVING AVERAGE (ARIMA) PADA PERAMALAN STABILITAS BANK SYARIAH DI INDONESIA
mengalami  tren  menurun  sejak  bulan September  2016    dari  19,04624  hingga bulan  Januari  2017  di  posisis  17,77675.  Z- score  baru  mengalami  tren  naik  pada pertengahan  tahun,  yaitu  dari  posisi 17,94583  di  bulan  Juni  hingga  19,15428  di bulan  November  2017.  Setelah  itu  z-score bank syariah turun pada bulan Desember 2017.
Berdasarkan  persamaan  z-score
(12), dapat disimpulkan bahwa penurunan z-score diawal tahun menggambarkan menurunnya
profitabilitas  dan  kapitalisasi  modal  bank syariah. Sedangkan z-score mulai meningkat  pada  pertengahan  tahun dikarenakan  peningkatan  profitabilitas dan kapitalisasi modal.
Model  ARIMA  (24,1,5)  artinya adalah nilai stabilitas bank syariah atau z- score  pada  saat  t  dipengaruhi  oleh  data pada  24  periode  sebelumnya  ditambah error  pada  5  periode  sebelumnya. Sehingga  hasil  peramalan  pada  periode September  2016  hingga  Desember  2017 adalah  hasil  data  peramalan  dari  24 periode  sebelumnya  yaitu  September 2014 hingga Desember 2015.
Berikut  adalah  variabel-variabel yang menjadi determinan pada persamaan z-score:
Gambar 2.
Capital to Asset Ratio Bank Syariah September 2014 hingga Desember 2015
Gambar 3.
Return on Asset Ratio Bank Syariah September 2014 hingga Desember 2015 Terlihat  dari  pola  pergerakan  car hampir  sama  dengan  pola  pergerakan  z- score ramalan bank syariah pada gambar 4.2. Perbedaan hanya terjadi pada bulan Januari,  car  pada  bulan  Januari  2017 sudah  mengalami  kenaikan  dari  bulan Desember 2016. Sedangkan z-score pada bulan  Januari  2017  masih  mengalami penurunan  dari  bulan  Desember  2016. Penurunan  z-score  di  bulan  Januari dipengaruhi  besar  oleh  penurunan  roa yang  signifikan  dari  Desember  2016  ke Januari 2017.
Jika  ditelusuri  lebih  dalam,  maka akan  ditemukan  bahwa  faktor  yang paling  mempengaruhi  pola  pergerakan car  bank  syariah  adalah  pergerakan jumlah  saldo  laba  pada  total  ekuitas. Berikut  adalah  gambar  komponen  total ekuitas:
0.065
0.07 0.075 0.08 0.085 Sep -16
O kt o b e r N o ve m … D e se m … Jan -17 Fe b ru a ri M a re t A p ri l M e i Ju n i Ju li A gu st u s Se p te … O kt o b e r N o ve m … D e se m … 0.0000 0.0020 0.0040 0.0060 0.0080 0.0100

## APLIKASI  METODE AUTOREGRESSIVE INTEGRATED MOVING AVERAGE (ARIMA) PADA PERAMALAN STABILITAS BANK SYARIAH DI INDONESIA
Gambar 5.
Komponen Ekuitas Bank Syariah September 2016 hingga Desember 2017
Dari gambar diatas dapat ditemukan  pola  yang  sama  dengan  car dan  z-score  pada  pola  pergerakan  saldo laba. Saldo laba mengalami tren menurun dari September 2016 hingga Februari 2017 dan mulai mengalami tren naik dari Maret 2017  hingga  November  2017.  Selanjutnya saldo  laba  turun  pada  bulan  Desember 2017  sama  seperti  turunnya  car  dan  z- score  ramalan  pada  bulan  Desember 2017.

## V. SIMPULAN
Model  ARIMA  yang  tepat  dalam meramalkan  stabilitas  bank  syariah  di Indonesia  adalah  ARIMA  (24,1,5)  yang berarti  bahwa  terdapat  24  faktor autoregressisve  (AR)  dan  lima  faktor moving average
(MA)
yang mempengaruhi
peramalan
dengan differencing sebanyak satu kali.
Persamaan  matematis  yang  digunakan untuk  meramalkan  stabilitas  bank  syariah, yaitu:
̇ ̇ ̇
(17)
Berdasarkan  data  dari  24  periode sebelumnya  hasil  ramalan,  disimpulkan bahwa  pergerakan  naik  dan  turunnya  z- score  bank  syariah  sebagian  besar dipengaruhi  oleh  pergerakan  car  bank syariah.  Lebih  jelasnya  naik  dan  turunnya nilai  car  secara  umum  dipengaruhi  oleh jumlah  saldo  laba  di  setiap  periode. Sehingga  jumlah  saldo  laba  bank  syariah mempengaruhi sebagian besar pergerakan  tingkat  stabilitas  bank  syariah di Indonesia.
Pelaku  sektor  perbankan  dapat mengantisipasi  penurunan  stabilitas  bank dengan  meningkatkan  jumlah  saldo  laba pada  periode-periode  yang  diramalkan akan  terjadi  penurunan.  Selain  itu  bank syariah  harus  meningkatkan  roa  nya hingga diatas 1,5% sesuai dengan standar kesehatan  bank  yang  dikeluarkan  oleh Bank  Indonesia.  Sehingga  peningkatan roa dapat signifikan meningkatkan stabilitas bank.
Bank sentral juga dapat mencegah  penurunan  tingkat  stabilitas dengan  himbauan  kepada  bank  syariah di Indonesia untuk meningkatkan kapitalisasi modalnya di tahun 2017. Salah satu  cara  untuk  meningkatkan  kapitalisasi bank  adalah  dengan  meningkatkan jumlah modal disetor pada bank.
Penelitian selanjutnya dapat menggunakan variabel keuangan syariah lainnya  untuk  diramalkan  sebagai  salah satu  alat  mitigasi  risiko  pada  lembaga keuangan  syariah.  Selain  itu    dapat dilakukan  penelitian  z-score  bank  syariah
0 5000 10000 15000 Sep -1 6 O kt o b er N o vem b er D es em b er Ja n -1 7 Feb ru ar i
M ar et A p ri l M ei Ju n i Ju li A gu st u s Se p te m b e r O kt o b er N o vem b er D es em b er Modal Disetor
Saldo Laba Tambahan Modal Disetor Cadangan
Rosyidah, et al/ Jurnal Ekonomi Syariah Teori dan Terapan Vol. 5 No.3 Maret 2018: 200-215;

## APLIKASI  METODE AUTOREGRESSIVE INTEGRATED MOVING AVERAGE (ARIMA) PADA
PERAMALAN STABILITAS BANK SYARIAH DI INDONESIA secara individu untuk selanjutnya dibandingkan dengan nilai z-score industri

## DAFTAR PUSTAKA
Alamsyah,  Halim.  2012.  Perkembangan dan  Prospek  Perbankan  Syariah
Indonesia: Tantangan Dalam Menyongsong MEA 2015. Ceramah
Ilmiah  Ikatan  Ahli  Ekonomi  Islam (IAEI),  Milad  ke-8  IAEI  2012,
(Online),  (http://www.bi.go.id,  di akses 21 Oktober 2016) Ariefianto, Moch. Doddy. 2012.
Ekonometrika:  Esensi  dan  Aplikasi dengan  Menggunakan  EVIEWS.
Jakarta: Erlangga.
Arifin  dkk  (editor).  2004.  IMF  dan  Stabilitas Keuangan  Internasional:  Suatu Tinjauan  Kritis.  Jakarta:  PT  Alex Media Komputindo Bank Indonesia. Kajian Stabilitas Keuangan No.  27  September  2016,  (Online),
(www.bi.go.id,  diakses  19  Februari 2017)
Berger,  Allen  N.  dkk.  2008.  Bank

## Competition and Financial Stability.
The  World  Bank  Policy  Research Working  Paper  4696. (Online),
(https://papers.ssrn.com,  di  akses 14 Januari 2017)
Bowerman,  Bruce  L.dan  Richard  T.
O‟Connell.  1993. Forcasting  and
Time Series: An Applied Approach.
Third  Edition. Belmont:  Duxbury
Press.
Budisantoso,  Totok  dan  Nuritomo.  2014.
Bank  dan  Lembaga  Keuangan
Lain. Edisi  3.  Jakarta:    Salemba Empat
Čihák,  Martin,  dan  Heiko  Hesse.  2008.
Islamic Banks and Financial
Stability:  An  Empirical  Analysis .  IMF
Working  Paper  08/16, (Online),
(https://papers.ssrn.com, diakses
10 November 2016)
Contreas, Javier dkk. 2003.  ARIMA Models to  Predict  Next-Day  Electricity Prices. IIEE  Transactions  on  Power Systems,
Vol. 18 , (Online), (http://stat.fsu.edu, diakses 5
Desember 2016)
Crockett,  Andrew.  1997.  The  Theory  and
Practice of Financial Stability. Essay in  International  Finance .  (Online),
(http://link.springer.com, diakses 19
Januari 2017)
Ghassan,  Hassan  B  dkk.  2013.  Financial
Stability
of
Islamic and Conventional  Banks  in  Saudi Arabia:  a  Time  Series  Analysis.  DSS Empirical Economics and Econometrics Working Papers Series, (Online),
(https://ideas.repec.org, diakses 20
Oktober 2016)
Gujarati,  Damondar  N.  dan  Dawn  C.
Porter.  Tanpa  Tahun. Dasar-Dasar Ekonometrika. Buku  2  Edisi  5. Terjemahan  oleh  Raden  Carlos
Mangunsong. 2012. Jakarta: Salemba Empat Karim, Norzitah Abdul dkk. 2015. Macroeconomics  Indicators  and Bank Stability: A Case of Banking in Indonesia. Conference Paper,
Rosyidah, et al/ Jurnal Ekonomi Syariah Teori dan Terapan Vol. 5 No.3 Maret 2018: 200-215; APLIKASI  METODE AUTOREGRESSIVE INTEGRATED MOVING AVERAGE (ARIMA) PADA
PERAMALAN STABILITAS BANK SYARIAH DI INDONESIA
(Online),
(http://www.researchgate.net,  di akses 7 Desember 2016)
Lepetit,  Laetitia  dan  Frank  Strobel.  2013.
Bank  Insolvency  Risk  and  Time- Varying  Z-Score  Measures.  Journal of  International  Financial  Markets, Institutions  and  Money,  (Online), (https://hal.archives- ouvertes.fr,
diakses 16 November 2016)
Morris,  Verlis  C.  2011.  Measuring  and Forecasting  Financial  Stability  The Composition  of  an  Aggregate
Financial Stability Index for Jamaica.  Business,  Finance  & Economics  in  Emerging  Economies Vol 6,
(Online),
(http://ccmfuwi.org,  di  akses  7 Desember 2016)
Rais.  2009.  Pemodelan  Data  Time  Series
Dengan  Metode  Box-Jenkins. JIMT,
(Online),  (http://jurnal.untad.ac.id, diakses 14 Januari 2017)
Suryani dan Hendyadi. 2015. Metode Riset
Kuantitatif: Teori dan Aplikasi pada
Penelitian Bidang Manajemen dan
Ekonomi Islam. Jakarta: Prenadamedia Group Jakarta Wei, William W.S. 1994. Time Series Analysis: Univariate and Multivariate
Methods. Redwood  City:  Addison- Wesley.
.