Al-Ulum Volume 17 Number 1  June  2017 Page 204-225

## Interdependensi Variabel Makro Ekonomi terhadap Perkembangan
Aset Perbankan Syariah

## Noni Rozaini , M. Yusuf Harahap dan M. Nasir Nasution
Universitas Islam Negri Sumatera Utara nonirozaini@gmail.com

## Abstract
This  article  aims  to  analyse  the  macroeconomic  interdependence  and  development  of sharia  banking  assets  in  Indonesia.  This  study  employed  quantitative  method  by  using Vector  Auto  Regression  (VAR)  technique.  The  results  of  this  study  indicate  that  (1)
Gross  Profit  Share  Instrument  based  on  Vector  Error  Correction  Model  (VECM) estimation result has significant influence with high coefficient of sharia banking ASET. (2) Profit sharing instruments based on the Impulse Response Function (IRF) analysis or  dynamic  behaviour  of  the  model  turns  out  to  be  the  highest  and  highest  variable responded  by  the  research  variables.  (3)  Sharing  Instrument  based  on  analysis  of Variance  Decomposition  (VD)  is  a  variable  that  has  a  composition  and  a  large  role responded  by  other  variables.  (4)  ASSET  instrument  of  sharia  banking  based  on Impulse Response Function (IRF) and Variance Decomposition (VD) analysis.

## Abstrak
Artikel  ini  bertujuan  untuk  menganalisis  interdependensi  makroekonomi  dan perkembangan  aset  Perbankan  Syariah  di  Indonesia . Studi  ini  adalah  menggunakan metode  kuantitatif  dengan  teknik  analisa  menggunakan  cara  Vector  Auto  Regression (VAR). Hasil studi ini menunjukkan bahwa (1) instrumen Bagi Hasil  GDP berdasarkan analisis  hasil  estimasi  Vector  Error  Correction  Model  (VECM)  mempunyai  pengaruh yang  signifikan  dengan  koefisien  yang  tinggi  terhadap  ASET  perbankan  syariah.  (2) instrumen  Bagi  hasil  berdasarkan  analisis  Impulse  Response  Function  (IRF)  atau prilaku  dinamis  model  ternyata  variabel  yang  terbanyak  dan  tertinggi  direspons  oleh variabel  penelitian.  (3)  Instrumen  Bagi  hasil  berdasarkan  analisis  Variance Decomposition (VD) merupakan variabel yang mempunyai komposisi dan peran besar direspon    oleh  variabel  lain.  (4)   Instrumen  ASET  perbankan  syariah   berdasarkan anailisis Impulse Response Function (IRF),Variance Decomposition (VD).
Keywords: Inflasi, GDP, EXC, Bagi Hasil , JUB dan  ASET Perbankan Syariah

## A. Pendahuluan
Perkembangan  perbankan  syariah  pada  era  reformasi  ditandai dengan disetujuinya Undang Undang No 10 tahun 1998. Dalam undang – undang  tersebut  diatur  dengan  rinci  landasan  hukum  serta  jenis  –  jenis usaha yang dapat dioperasikan dan diimplementasikan oleh bank syariah. Undang  –  undang  tersebut  juga  memberikan  arahan  bagi  bank konvensional  untuk  membuka  cabang  bank  syariah  atau  bahkan mengkonversi diri secara total menjadi bank syariah.
Indonesia  memiliki  peluang  sebagai  negara  yang  memiliki pangsa pasar syariah terbesar dengan populasi penduduk beragama islam terbesar  didunia  yaitu  sebesar  207  juta  jiwa  dari    jumlah  penduduk sebesar  254,9  juta  jiwa  pada  tahun  2015.  Perjalanan  waktu  menunjukan bahwa  ekonomi  syariah  bisa  menjadi  pilihan  untuk  mengatasi  masalah yang  saat  ini  masih  menjadi  sebuah  krisis  global.  Pada  tahun  2012 merupakan  masa  pemulihan  setelah  krisis  global.  Dilihat  dari perkembangannya,  diperkirakan  bahwa  perekonomian  tahun  2015 mengarah  pada  pertumbuhan  yang  baik.  Terlebih  untuk  kinerja perekonomian  Indonesia    tingkat  konsumsi  domestik  relatif  tinggi  dan kelas  menengah  yang  meningkat  serta  ditunjang  oleh  kondisi  makro ekonomi  yang  relatif  terjaga  dengan  baik,  merupakan  beberapa  faktor penyebab  perekonomian  nasional  tidak  terlalu  terpengaruh  oleh  krisis perekonomian  global.  Begitu  pula  dengan  perbankan  syariah  nasional, relatif  tidak  begitu  signfikan  mengalami  dampak  krisis  ekonomi  global pada  awal  tahun  2012,    sejalan  dengan  itu,    perbankan  Indonesia  yang lebih  tertuju  kepada  pasar  domestik  yang  masih  besar,  serta  potensi pangsa perbankan syariah yang masih tinggi di Indonesia, dengan pangsa pasar sampai dengan akhir tahun 2014 telah mendekati 5%. Perkembangan bank syariah selama hampir 20 (dua puluh) tahun kehadirannya di Indonesia menunjukkan kinerja yang semakin membaik, baik  dari  sisi  kelembagaan  maupun  kinerja  keuangan  termasuk peningkatan  jumlah  nasabah  bank  syariah.  Namun  demikian,  tantangan pengembangan  industri  perbankan  syariah  semakin  meningkat  termasuk operasional dan model-model bank syariah yang dapat dikembangkan ke depan.  Untuk  lebih  jelasnya  dapat  dilihat  dari  tabel  berikut  ini  yang menjelaskan  beberapa  indikator  perkembangan  perbankan  syariah  di Indonesia.

## Tabel 1.1  Perkembangan Kelembagaan dan Kinerja

## Perbankan Syariah Indonesia
* Sumber BPS  2014
Dari tabel berapa1.1  terlihat bahwa dari tahun 2001 sampai tahun 2014  semua  indikator  perkembangan  perbankan  syariah  menunjukkan pertumbuhan  yang  sangat  signifikan,  diantaranya  saja  dapat  dijelaskan bahwa instrumen aset pada tahun 2000 sebesar  1,790 ( Miliar Rp), tahun 2004 naik hampir 15 kali lipat yaitu sebesar 15,803 sampai pada ahirnya pada tahun 2014 meningkat sebesar 272,343 (miliar Rp).
Dalam perekonomian terbuka, selain PDB, Inflasi, nilai tukar dan jumlah  uang  beredar,  kurs  adalah  salah  satu  indikator  makro  ekonomi yang  paling  banyak  diteliti  karena  menjadi  salah  satu  indikator  makro ekonomi  suatu  negara.  Salah  satu  tugas  bank  Indonesia  adalah  menjaga kestabilan  nilai  rupiah  menunjukkan  pentingnya  kurs  bagi  suatu  negara termasuk Indonesia.
Para  ekonom  membedakan  kurs  menjadi  dua  yaitu  kurs  nominal dan  kurs  rill.  Kurs  nominal  (nominal  exchang  rate)  adalah  harga  relatip dari  mata  uang  dua  negara,  Jika  kurs  antara  dollar  AS  dan  yen  Jepang adalah 120  yen per dollar, maka anda bisa menukar  1 dollar untuk 120 yen dipasar uang, sebaliknya jika ingin memiliki 1 dollar maka penduduk jepang  akan  membayar  120  yen.  Kurs  riil  (real  exchang  rate)  adalah
harga relatip dari barang  barang dari suatu negara untuk barang -  barang dari negara lain. Kurs riil kadang kadang disebut term of trade 1
Dalam teori   ekonomi konvensional  ekonomi makro  merupakan ilmu  yang  mempelajari  perilaku  perilaku  secara  keseluruhan(agregate) atau  mempelajari  hubungan  variabel  –  variabel  ekonomi  yang  bersifat agregat,  seperti  pendapatan  nasional,  pengeluaran  rumah  tangga, investasi  nasional,  jumlah  uang  beredar,  tingkat  pengangguran,  tingkat suku  bunga,  tingkat  suku  bunga  SBI,  inflasi,  nilai  tukar  rupiah  dan variabel variabel lain yang bersifat agregatif. 2
Dari  uraian  tersebut  di  atas  terdapat  enam  variabel  yaitu  ASET,
Bagi  Hasil,  Inflasi  GDP,  EXC  dan  JUB  yang  saling  berkaitan  dan mempengaruhi.  Melihat  resiko  dan  pengaruh  yang  ditimbulkan  oleh keenam  variabel  tersebut  tentu  saja  diperlukan  analisa  yang  lebih mendalam  dan  teliti.  Dalam  bidang  ekonomi  dan  perbankan  syariah kebiasaan  ini  harus  terus  dikembangkan  dalam  upaya  mengantisipasi kesulitan  dan  kegiatan  ekonomi  yang  masih  belum  sepenuhnya  syariah. Sejarah  islam  mengajarkan  bahwa  kemampuan  memprediksi  dan mengantisipasi  sangatlah  diperlukan  sesuai  dengan  hal-hal  yang  pernah dilakukan oleh nabi Yusuf as sebagai nabi sekaligus seorang ekonom. 3
Berkaitan dengan instrumen penelitian ini yang berkaitan dengan variabel  makro  ekonomi  yang meliputi  PDB, EXC dan  INFLASI, maka berikut  ini  akan  ditampilkan  gambar  trend  perkembangan  beberapa variabel ekonomi tersebut.
Gambar 1.1 Perkembangan PDB

## Sumber: Data Olahan
1 N. Gregory Mankiw, Principles of Econimics. Pengantar Ekonomi Makro (edisi Ketiga. Alih Bahasa Chriswan Sungkono. Jakarta  Salemba Empat 2006) h 128-138
2 Dominique Salvatore, Ekonomi Makro 2005 Erlangga h 126
3 Muslim Marpaung 2016 “ Analisis Pengaruh PDB, Inflasi, Kurs, JUB dan Bunga terhadap Perkembangan Dana Pihak Ketiga Perbankan Syariah” Disertasi UINSU. H 27
10 15 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 GDP GDP 207
Dari gambar di atas terlihat bahwa perkembangan PDB Indonesia dari  tahun  2004  sampai  tahun  2015  menunjukkan  angka  yang menggembirakan,  ditandai  dengan  naiknya  angka  pendapatan  nasionl dari tahun ke tahun.
Stabilitas perekonomian nasional sepanjang tahun 2015 tercermin pula dari tingkat inflasi yang mencapai 4,3%, atau sedikit di atas tingkat inflasi  2011  (3,8%).  Tingkat  inflasi  yang  stabil  di  koridor  target Pemerintah  dan  BI  (4,5%  ±  1)  Untuk  lebih  jelasnya  dapat  dilihat  pada gambar berikut ini
Gambar  1.2  Tingkat Inflasi di Indonesia
Tujuan  Penelitian , Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui Pengaruh  Variabel  Makro  Ekonomi  Terhadap    perkembangan  ASET    di perbankan syariah Kontribusi  penelitian  terapan  unggulan  perguruan  tinggi  dalam mengembangkan IPTEKS diharapkan:
1. Memberikan kontribusi bagi perbankan syariah mengenai perkembangan  variabel  makro  ekonomi  akan  mempengaruhi perkembangan perbankan syariah khususnya dalam peningkatan dana pihak ketiga
2. Dapat sebagai informasi dasar mengenai perbankan syariah
3. Hasil  penelitian  ini  akan  berkontribusi    dalam  pembuat    kebijakan makro ekonomi dalam pengembangan  perbankan syariah yang akan mengembangkan perbankan syariah di Indonesia
Kajian    -  kajian  teori  dalam  penelitian  ini  bermula  dari  adanya konsep grand theory yang menjadi dasar dalam penelitian ini yaitu teori moneter dan indikator makro di Indonesia, kemudian dilanjutkan dengan second  theory yang  menjelaskan  variabel  bagi  hasil  dan Tertier  Theory yang  menjelaskan  Teori  Perbankan  Syariah,    Model  Inflasi,    Teori Pertumbuhan  Sollow  SwanModel  Mundell-Fleming,    Keseimbangan
Pasar  BarangKeseimbangan  Pasar  Uang  dan  Kurva  LM  untuk  lebih jelasnya dapat dilihat dari gambar 2.1 berikut ini.

## Gambar 1.3 Mapping Theory
B. Instrumen Moneter dan Indikator Ekonomi Makro  Indonesia
Bank  sentral  memiliki  fungsi  dan  peranan  yang  strategis  dalam mendukung    perkembangan  pasar  keuangan  dan  perekonomian  suatu negara.  Hal  ini  antara  lain  karena  kebijakan  yang  diterapkan  oleh  bank sentral  dapat  mempengaruhi    jumlah  kredit  dan  jumlah  uang  beredar yang  pada  gilirannya  akan  mempengaruhi  tidak  hanya  perkembangan pasar  keuangan,  tetapi  juga  pertumbuhan  ekonomi,  inflasi  dan kesejahteraan masyarakat secara keseluruhan. Kebijakan yang diterapkan oleh bank sentral tersebut dikenal sebagai kebijakan moneter. Walaupun dampak  dari  pelaksanaan  kebijakan  moneter  tersebut  dirasakan  baik secara  langsung  maupun  tidak  langsung,  terlihat  dari  pemahaman masyarakat akan hakekat atas keberadaan kebijakan moneter itu sendiri.
Kebijakan  moneter  merupakan  kebijakan  otoritas  moneter  atau bank  sentral  dalam  bentuk  pengendalian  besaran  moneter  untuk mencapai perkembangan kegiatan perekonomian yang diinginkan. Dalam pelaksanaannya,  strategi  kebijakan  moneter  dilaksanakan  berbeda  dari satu negara dengan negara lain, sesuai dengan tujuan yang ingin dicapai dan mekanisme transmisi yang diyakini berlaku pada perekonomian yang bersangkutan.  Berdasarkan  strategi  dan  trasmisi  yang  dipilih,  maka dirumuskan kerangka operasional kebijakan moneter.
209

## C. JumlahUang Beredar
Model permintaan uang secara empiris adalah fungsi dari tingkat harga,  tingkat  pendapatan  riil  dan  tingkat  bunga  nominal.  Model penawaran  uang  secara  empiris  adalah  fungsi  dari  stok  uang  dalam  arti paling luas dan tingkat bunga, yaitu 4 :
t t t t t R y p m          2 1 0 t t t t t R y p m          2 1 0 t t t t R H m         2 1 0 Dampak t t t t danP y , ,   mengakibatkan  nilai  ekspektasi  stok  uang  sama dengan stok uang riil aktual ( t e t M M  ) masing-masing sebagai berikut:
0 3 1 0      t e t e t e t R y p m    0 2 1 0     t t e t R H m   
Dengan  asumsi  bahwa  nilai  rata-rata  E     t t danE   sama  dengan  nol, akibatnya  permintaan  dan  penawaran  uang  stok  seimbang  dengan mengeliminasi tingkat bunga   t R karena permintaan dan penawaran stok uang  serta  tingkat  bunga  adalah  variabel  endogen.  Jumlah  stok  uang dalam arti paling luas sebagai berikut:       1 2 0 2 2 0 1 2 2 2                 e t e t e t y P m R
Substitusi  persamaan  (2.4)  ke  persamaan  (2.1)  dan  (2.2)  akan menghasilkan  keseimbangan  permintaan  dan  penawaran  stok  uang nominal sebagai berikut:
  2 2 2 0 2 2 0 1 2 1 2                    t t t t t y P H m 4 Samuelson, Paul A dan Nordhaus, William D. . Makro Ekonomi . IKAPI : Jakarta. 1995
210
Dan  substitusi  (2.4)  ke  (2.5)  akan  menghasilkan  perbedaan  jumlah permintaan stok uang nominal dengan target penawaran stok uang, yaitu :
2 2 2 2 1 2 2 ] [ ] [                  t t e t t e t t e t t y y P P m m
Kuadrat  perbedaan  permintaan  uang  dengan  penawaran  uang  disebut rata-rata kesalahan kuadrat atau Mean Square Error (MSE), yaitu:
2 ] [ e t t m m E MSE   Misalkan t e t t e t t t y y P P z        ] [ [ 1
sehingga pengendalian perbedaan  permintaan  dan  penawaran  stok  uang  dapat  diformulasikan menjadi:
2 2 2 2     
    t t e t t z m m
Persamaan  (2.8)  menjelaskan  kesalahan  pengendalian  stok  uang  adalah rata-rata  tertimbang  dari  kejutan  penawaran  uang  [  t ]  dan  kejutan permintaan uang [z t ]. Secara formal, E[z t ] = 0, E[z t 2 ] =  z 2 , dan E[z t z t-i ] = 0 untuk i = 1, 2, 3, .., n. Aplikasikan  rumus varians dua variabel untuk memperoleh MSE adalah
2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 ] [                            e t t m m E ] , [ cov ) ( 2 2 2 2 2 2 t t z               
Diketahui bahwa nilai z t dan  t adalah independen atau tidak berkorelasi sehingga cov[z t ,  t ] = 0. Oleh sebab itu persamaan (2.11) dapat dituliskan menjadi:
2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 ) ( ] [            z e t t m m E 211
Persamaan (2.10) menjelaskan bahwa kesalahan pengendalian stok uang ditentukan  oleh  kejutan  pada  perilaku  bank-bank  komersial  [  t ]  dan kejutan pada perilaku masyarakat dalam memegang uang [z t ]. Bagaimana efektifitas pengendalian stok uang dengan instrumen tingkat bunga [R t ]? Kesalahan  pengendalian  stok  uang  dengan  tingkat  bunga  diperoleh dengan mengurangkan persamaan (2.3A) dari (2.1), yaitu:
t e t t e t t e t t y y P P m m         ] [ ] [ 1 2 2 ] [ z e t t m m E   

## D. Model Inflasi
Jika kuantitas keseimbangan uang riil yang diinginkan tergantung pada  biaya  memegang  uang,  tingkat  harga  tergantung  pada  suplai  uang sekarang dan suplai uang masa depan 5 Model Cagan menunjukkan secara lebih  eksplisit  bagaimana  hal  ini  bekerja.  Untuk  menjaga  persamaaan matematis semudah mungkin, kita menganggap fungsi permintaan adalah linear dalam logaritma dari seluruh variabel Fungsi uang adalah m t – p t = -  (p t+1 ) – p t )   t t t m p p       1 1     t t t m p p     1 1   t t t m p p                     1 1 1 1
dimana  m t adalah  log  dari  kuantitas  uang  pada  waktu  t,  p t adalah  log harga  pada  waktu  t,  dan  adalah  parameter  yang  mengarahkan sensitivitas  permintaan  uang  pada  tingkat  inflasi.    Dengan  piranti logaritma,  m t –  p t adalah  log  dari  keseimbangan  uang  riil,  dan  p t+1 –  p t adalah  tingkat  inflasi  antara  periode  t  dan  periode  t  +  1.    persamaan  ini menyatakan  bahwa  jika  inflasi  meningkat  sampai  1  titik  persentase, keseimbangan uang riil turun sampai  persen. 1      t t t t p p p m   212

## E. Nilai Tukar (EXC)
Secaragaris  besar,  ada  dua  sistem  kurs,  yaitu  sistem  kurs mengambang ( floating exchange rate system ) dan sistem kurs tetap ( fixed exchange  rate  system ) 6 .  Sistem  kurs  mengambang  sering  juga  di  sebut dengan freelyfluctuating  exchange  rate  system atau  sistem  kurs  bebas flexible exchange rate system namun yang paling popular adalah floating exchange rate system .
Sistem  kurs  ada  3  (tiga)  macam 7 :  1.  Cara  kerja  standar  emasAdalah suatu  sistem  kurs  dengan  menggunakan  standar  emas.  Sistem  ini memberikan kurs tukar  valuta asing  yang tetap  untuk  setiap Negara dan relatif  mudah  dipahami.2. Kurs  valuta  asing  yang  mengambang “penuh”Adalah  kurs  yang  sepenuhnya  di  tentukan  oleh  kekuatan  pasar (penawaran  dan  permintaan)  3.Sistem  kurs  valuta  asing  yang mengambang  “terkendali.  Penelitian  relevan  yang  sejalan  dengan variabel ini adalah Lestari; 2008 dengan judul Dampak Ketidak Stabilan Nilai  Tukar  Rupiah  Terhadap  Permintaan  Uang  M2  di  Indonesia  yang menyimpulkan  bahwa  Kecepatan  penyesuaian  menuju  keseimbangan  di antara  variabel  permintaan  uang  riil,  pendapatan  nasional,  kurs,  inflasi dan  suku  bunga  membutuhkan  waktu  tiga  kuartal;  (b)  tidak  ditemukan hubungan  kausalitas  dua  arah  di  antara  kelima  variabel;  (c)  respon variabel  M2  terhadap  empat  variabel  lainnya  sangat  fluktuatif  terutama ketika  variabel  lain  mengalami shock ,  namun  kondisi  ini  pada  akhirnya akan  kembali  stabil;  (d)  hubungan  antara  nilai  tukar  dan  jumlah  uang beredar tergantung pada expectation pemegang uang.

## F. Perbankan Syariah
Menurut  Pasal  1  ayat  UU  Nomor  21  Tahun  2008  tentang Perbankan    Syariah,  Perbankan  Syariah  adalah  segala  sesuatu  yang menyangkut  tentang  Bank  Syariah  dan  Unit  Usaha  Syariah,  mencakup kelembagaan, kegiatan usaha, serta cara dan proses dalam melaksanakan kegiatan  usahanya.  Bank  Syariah  adalah  Bank  yang  menjalankan kegiatan  usahanya  berdasarkan  Prinsip  Syariah  dan  menurut  jenisnya terdiri atas Bank Umum Syariah dan Bank Pembiayaan Rakyat Syariah.
6 Dernburg, Thomas F. dan Muchtar, Karyaman, Makro Ekonomi: Konsep, Teori dan kebijakan,Jakarta: Erlangga, 1992  h 128
7 Samuelson, Paul A dan Nordhaus, William D. 1995. Makro Ekonomi. IKAPI : Jakarta. h 89

## G. Interdependensi Variabel Makro Ekonomi terhadap Perkembangan Aset Perbankan Syariah
Secara  umum,  alur  proses  yang  dilakukan  dalam  penelitian berawal  dari  latar  belakang,  dirumuskan  masalah  dalam  penelitian  ini. Ditunjang  oleh  kajian  pustaka  lalu  ditetapkan  hipotesis.  Selanjutnya dilakukan  pembentukan  model,  pengumpulan  data  dan  pengujian stasioner  terhadap  variabel  yang  digunakan.  Uji  stasioneritas  dilakukan dengan uji unit  root test menggunakan Agumented Dickey Fuller (ADF). Berikutnya  adalah  menetapkan  panjang  lag  menggunakan Akaike Information  Criterion (AIC), Schwarz  Information  Criterion (SIC),  dan Likelihood Ratio (LR). Uji kointegrasi dilakukan menggunkan Johansen Criterion . Selanjutnya adalah estimasi model menggunakan uji Impulse Response  Function (IRF)  dan Variance  Decomposition .  Dari  hasil estimasi  model  dilakukan  interpretasi  terhadap  hasil,  menguji  hipotesis dan terakhir adalah rekomendasi kebijakan dari hasil penelitian.
1. Uji Akar-akar Unit ( Unit Root Test ) atau Uji Stasioneritas Untuk  melihat  apakah  suatu  series  data  dalam  kondisi  stasioner ataua  tidak,  dapat  diuji  dengan  uji  akar  unit (unit  root  test) .  Data  yang tidak  stasioner  dapat  menyebabkan spurious  regression (regresi  palsu) yaitu  regresi  yang  menggambarkan  hubungan  dua  variabel  atau  lebih yang  nampaknya  signifikan  secara  statistik  padahal  kenyataannya  tidak demikian.  Kestasioneran  data  pada  setiap  variabel  dapat  dilihat  dengan uji Augmented Dickey Fuller (ADF).
Pengujian ADF didasarkan pada nilai Akaike Information Criteria (AIC). Bila nilai statistik ADF nya lebih besar dari nilai kritis Mc Kinnon maka data tersebut tidak stasioner tetapi bila nilai statistik ADF nya lebih kecil  dari  nilai  kritisnya  maka  data  tersebut  stasioner  atau  terintegrasi pada  ordo  nol.  Penelitian  ini  dimulai  dengan  uji  stasioner  terhadap variabel  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini,  yaitu:  ,  jumlah  uang beredar  (JUB),  nilai  tukar  rupiah  (EXC),  ,  tingkat  inflasi  (INF),    Gross Domestik Produk (GDP), Nilai Tukar (EXC), ASET dan Bagi Hasil. Uji stasioneritas  data  dimulai  dengan  tingkat  level,  kemudian  apabila  data tersebut  masih  belum  stasioner    diuji  dengan  tingkatan    1 st  first difference, 2nd differences . Hasil pengujian stasioneritas data time series untuk semua variabel  yang diteliti dapat dilihat pada hasil estimasi yang diuraikan pada tabel. Berikut ini
Dari    Tabel  dapat  menunjukkan  bahwa    hampir  semua  data variabel tidak stasioner pada tingkat level, karena nilai statistiknya lebih kecil dari niliai krtitis Mc Kinnon , seperti variabel JUB, EXC, GDP, INF, BAGI  HASIl  dan  ASET.  sementara  beberapa  variabel  lain  sudah menunjukkan nilai yang signifikan karena nilai Augmented Dickey Fuller statistiknya  lebih  besar  dari  nilai  kritis Mc.Kinnon pada  derajat kepercayaan 1 persen.
Tabel 1.4 Hasil Pengujian Akar-Akar Unit pada Tingkat Level
No Variabel Nilai  ADF Nilai Kritis*) Probabilitas Kesimpulan 1 ASET -11.22566 1% Level -3.481217 0.0000 Statisioner 5% Level -2.883753 10% Level -2.578694 2 BAGI HASIL -5.540537 1% Level -3.481217 0,0000 Statisioner 5% Level -2.883753 10% Level -2.578694 3 JUB -25.89614 1% Level -3.481623 0.0001 Statisioner 5% Level -2.883930 10% Level -2.578788 4 EXC -5.839495 1% Level -3.480818 0,0000 Statisioner 5% Level -2.883579 10% Level -2.578601 5 GDP -16.68860 1% Level -3.481217 0,0000 Statisioner 5% Level -2.883753 10% Level -2.578694 6 INF -5.465720 1% Level -3.481217 0.00001 Statisioner 5% Level -2.883753 10% Level -2.578694
Sumber:  Data  diolah  dengan  Eviews  6; *)Nilai  Kritis  Mc.Kinnon Pada tingkat Signifikansi 1%.
Dari    Tabel  di  atas  menunjukkan    bahwa  pada  tingkat first difference semua  variabel    stasioner,  karena  nilai  t  statistik  nya    lebih kecil  dari nilai kritis Mc.Kinnon. Untuk melihat stasioneritas suatu data variabel juga bisa dilihat dari nilai probabilitas. Jika nilai probabilitasnya lebih  kecil  dari  0,01,  berarti  data  variabelnya  stasioner,  dan  sebaliknya jika  nilai  probabilitasnya  lebih  besar  dari  0,01  maka  dapat  disimpulkan variabel data tidak stasioner. Kedua indikator pengambilan keputusan ini saling  menguatkan  dan  selalu  sejalan  dalam  mengindikasikan  apakah suatu variabel data stasioner atau tidak.

## Uji Stabilitas VAR
Setelah  uji  statisioner  dilakukan,  langkah  selanjutnya  adalah melakukan  uji  stabilitas  mosel.  Hasil  uji  yang  dilakukan  dengan menggunakan  Eviws.  6.  Berdasarkan  uji  stabilitas  VAR,  hasil  uji stabilitas VAR pada model  perbankan syariah (Y) menunjukkan bahwa model  VAR  yang  dibentuk  sudah  stabil  hingga  lag  optimalnya  bernilai 12.  Stabilnya  sistem  VAR  dilihat  dari  nilai  invers  root  karakteristik  AR polinomialnya. Suatu sistem VAR dikatakan stabil jika seluruh rootsnya memiliki modulus lebih kecil dari satu dan semua terletak di dalam unit circle.  menunjukkan  nilai  keseluruhan  modulus  lebih  kecil  dari  1.  Hasil uji  ini  juga  dilengkapi  dengan  grafik  yang  dapat  dilihat  pada  gambar dibawah  ini  terlihat  bahwa  semua  titik  titiknya  di  dalam  lingkaran gambar
Gambar 1. 4 Menunjukkan hasil uji stabilitas VAR

## Sumber  Data Olahan Eviews 6
Untuk  menentukan  panjang  lag  yang  akan  digunakan  dalam regresi  persamaan,  dapat  digunakan  beberapa  informasi  yaitu  dengan menggunakan Akaike  Information  Criterion  (AIC),  Schwarz  Criterion (SC) dan Human-Quinn  Criterion  (HQ) dan  dipilih  nilai  yang  terkecil diantara  lag  yang  optimal.Nilai  AIC  dan  SIC  pada  masing lag ditunjukkan pada Tabel  berikut ini.
Tabel  1.5 Penentuan Panjang Lag
Lag LogL LR FPE AIC SC HQ
0 -84.78174 NA 1.74e-07 1.464222 1.600687 1.519657 1 757.1454 1588.798 3.95e-13* -11.53460* - 10.57935* -11.14656* 2 775.5551 32.95916 5.26e-13 -11.25089 -9.476840 -10.53023 3 789.1549 23.03202 7.62e-13 -10.88960 -8.296756 -9.836323 4 802.8266 21.83066 1.11e-12 -10.52946 -7.117831 -9.143577 -1. 5 -1. 0 -0. 5 0. 0 0. 5 1. 0 1. 5 -1. 5 -1. 0 -0. 5 0. 0 0. 5 1. 0 1. 5
Inverse Roots of AR Characteristic Polynomial
216
5 846.8643 66.05654 1.01e-12 -10.65910 -6.428680 -8.940605 6 897.4942 71.04508 8.36e-13 -10.89507 -5.845853 -8.843958 7 911.8759 18.78905 1.27e-12 -10.54639 -4.678380 -8.162664 8 987.4794 91.45588* 7.35e-13 -11.18515 -4.498356 -8.468818
Sumber: Data diolah dengan Eviews 6

## 2. Uji Kausalitas Granger
Dari  hasil  analisis  uji  Kausalitas  Granger  yang  terdapata  pada tabel diatas dari 4 pernyataan kausalitas ternyata terdapat kausalitas antar variabel  hanya 4 pernyataan  yang mempunyai  nilai  probabilitas <  = 5% (0,05) berarti terdapat kauslitas variabel X dan Y atau sebaliknya, dapay dilihat dari tabel berikut ini
Tabel 1.6  Kesimpulan Hasil Uji Kausalitas Granger
Null Hypothesis: Obs F-Statistic Prob. GDP does not Granger Cause BAGI HASIL 131 6.76733 0.0104 JUB  does not Granger Cause GDP 3,45412 0,0654 GDP does not Granger Cause JUB 131 4.25469 0.0104 JUB does not Granger Cause BH 5,99476 0.0157

## Sumber: Data diolah Dengan Eviews 6
Adapun  4  pernyataan  yang  mempunyai  hubungan  kausalitas granger tersebut dapat dilihat sebagai berikut.
1. Terdapat kausalitas GDP terhadap BAGI HASIL
2. Terdapat kausalitas JUB terhadap GDP
3. Terdapat kausalitas GDP  terhadap ASET
4. Terdapat kausalitas JUB terhadap Bagi Has
Uji statistik kointegrasi yang digunakan adalah Trace statistic dan Max-eigen  statistic.  Fenomena  data  yang    tidak  statisioner  pada  tingkat level  bisa  menghasilkan    hubungan  keseimbangan  jangka  panjang  yang biasa  dikenal  dengan  sebutan  kointegrasi.  Dengan      menggunakan    uji kointegrasi  johansen  (johansen  kointegration  test)  akan    melihat  ada tidaknya hubungan kointegrasi pada variabel variabel tersebut, hasil dari pengujian  ini  akan  menentukan  metode  analisis  yang  akan  dipakai apakah VAR first difference atau VECM.

## Tabel 1. 7Hasi Uji Kointegrasi
Hypothesized Trace 0.05 No. of CE(s) Eigenvalue Statistic Critical Value Prob.** None * 0.276255 113.8734 95.75366 0.0016 At most 1 * 0.212492 72.81232 69.81889 0.0283 At most 2 0.148325 42.47432 47.85613 0.1459 At most 3 0.091209 22.08442 29.79707 0.2938 At most 4 0.062120 9.938146 15.49471 0.2855 At most 5 0.014021 1.793239 3.841466 0.1805
Trace test indicates 2 cointegrating eqn(s) at the 0.05 level
* denotes rejection of the hypothesis at the 0.05 level
**MacKinnon-Haug-Michelis (1999) p-values Sumber : data diolah dengan Eviews 6
Tabel  di  atas  menjelaskan  bahwa  jika  trace  statistik  lebih  besar (>) dari critical  value, maka terjadi penerimaan  Ho pertama, maka baris sebelumnya  menunjukkan  jumlah  persamaan  kointegrasi.  Tabel  diatas menunjukkan  bahwa  penerimaan  Ho  pertama  pada  baris  2  (trace statistic<critical  value  5%)  berarti  menunjukkan  terdapat  hanya  1 persamaan  kointegrasi  berdasarkan  tanda  (*)  yang  terdapat  pada  none. Selanjutnya  bila  Nax-eigen  statistic  lebih  besar  (>)  dari  critical  value maka  terjadi  penerimaan  Ho  pertama.Namun  pada  Max-eigen  statistic tidak ada pada nilai Max-Eigen statistic lebih besar (>) dari critical value berarti  tidak  terjadi  penerimaan  Ho  pertama.  Uji  ini  menunjukkan  tidak adanya persamaan kointegrasi Hasil  pengujian  kointrgrasi  berdasarkan  trace  statistic  dan  Max eigen statistic pada lag 1 dapat  dilihat untuk  menunjukkan bahwa untuk masing masing persamaan terdapat hanya satu rank kointegrasi pada taraf nyata lima persen dengan hanya tanda bintang (*) Hasil    estimasi  VECM  dapat  dianggap  signifikan  apabila  nilai  t- statistik  >+  (0,98).  Hasil  uji  menunjukkan  data  dengan  trend  jangka panjang dan jangka pendek. Dari hasil estimasi Vector Error Correction Model  (VECM)  dapat  dianalisa  persamaan  jangka  panjang  dan  jangka
pendek. Adapun model persamaan jangka panjang dari model persamaan VECM berdasarkan hasil uji adalah sebagai berikut.

## 1. Hasil Estimasi VECM jangka  Pendek ASET
Dari  hasil  estimasi  model  VECM,  meski  diidentifikasi  adanya hubungan  jangka  panjang  pada  variabel  tertentu  ternya  ASET diidentifikasi    ternyata  tidak  ada  hubungandalam  jangka  pendek  yang signifikan dari semua variabel yang mempengaruhi aset karena tidak ada nilai  t-statistik  >  +  1.98  .  Berdasarkan  hasil  pengujian goodness  of  fit (adjusted  R-Square)  dapat  diketahui  bahwa  kemampuan  variabel- variabel  eksogen  dalam  menjelaskan  variabel  D  (ASET)  hanya  sebesar 7,81% sedangkan 92,19 % sisanya dijelaskan oleh faktor lainnya. Untuk lebih jelasnya dapat dilihat dari tabel 1.7  di bawah ini
Tabel 1.7

## Hasil VECM jangka pendek untuk Variabel yang mempengaruhi
ASET Variabel Endogen Wariabel Eksogen Koefisien SE T Statistik R-Square D (ASET) Coint Eq 1 0.005058 0,00849 0.59556 R-square 0.078116 ADJ R- square - 0.026097 D(ASET (-1) 0,033612 0,09893 0.33974 D (BAGI HASIL(-1)) -1.07E.05 0,00057 -10.1874 D(GDP(-1)) -0,000205 0,00071 -0,28759 D(JUB(-1)) -0,000228 0,00050 -0,45358 D(EXC(-1)) -0,006122 0,01998 -0,30634 D(INF(-1)) 4.16E-05 0,00036 0,11711
Sumber : data diolah dengan Eviews 6

## 2. Hasil Estimasi VECM jangka  Pendek BAGI HASIL
Dari  hasil  estimasi  model  VECM,  meski  diidentifikasi  adanya hubungan  jangka  panjang  pada  variabel  tertentu  yaitu  BAGI  HASIL diidentifikasi    ternyata  ada  hubungan  dalam  jangka  pendek  hanya  pada variabel itu sendiri yaitu BAGI HASIL ( t- statistik = 3.89760) dengan t statisti >  + 1.98  .  yang  mempunyai  koefisien 1.032828 Berdasarkan  hasil pengujian goodness  of  fit (adjusted  R-Square)  dapat  diketahui  bahwa kemampuan  variabel-  variabel  eksogen  dalam  menjelaskan  variabel  D (ASET)  hanya  sebesar  4,3%  sedangkan  sisanya  95,7%  dijelaskan  oleh faktor lainnya. Untuk lebih jelasnya dapat dilihat dari tabel di bawah ini.

## Tabel 1.8 Hasil VECM jangka pendek untuk Variabel yang mempengaruhi bagi hasil
Variabel Endogen Wariabel Eksogen Koefisien SE T Statistik R-Square D ( BAGI HASIL ) Coint Eq 1 1.47E-05 4.9E-05 0,30159 R-square 0.043376 ADJ R- square - 0.064764 D(ASET (-1) 1,089076 16,5508 0,06580 D (BAGI HASIL(-1)) 0,061156 0,09516 0,64268 D(GDP(-1)) -0,132576 0,11927 -1,11159 D(JUB(-1)) 0,039401 0,08402 0,46897 D(EXC(-1)) 1,123451 3,34308 0,33605 D(INF(-1)) 0,005643 0,05944 0,09494
Sumber : data diolah dengan Eviews 6

## 3. Hasil Estimasi VECM jangka  Pendek EXC
Dari  hasil  estimasi  model  VECM,  meski  diidentifikasi  adanya hubungan  jangka  panjang  pada  variabel  tertentu  ternya  EXC diidentifikasi    ternyata  tidak  ada  hubungandalam  jangka  pendek  yang signifikan dari semua variabel yang mempengaruhi aset karena tidak ada nilai  t-statistik  >  +  1.98  .  Berdasarkan  hasil  pengujian goodness  of  fit (adjusted  R-Square)  dapat  diketahui  bahwa  kemampuan  variabel- variabel  eksogen  dalam  menjelaskan  variabel  D  (EXC)  hanya  sebesar 5,2%  sedangkan  94,8%  sisanya  dijelaskan  oleh  faktor  lainnya.  Untuk lebih jelasnya dapat dilihat dari tabel 1.8di bawah ini
Tabel 1.8 Hasil VECM jangka pendek untuk Variabel yang
mempengaruhi EXC Variabel Endogen Wariabel Eksogen Koefisien SE T Statistik R-Square D (EXC) Coint Eq 1 -0,011401 0,00172 -6,64635 R-square 0.529088 ADJ R- square - 0.475854 D(ASET (-1) -0,445761 0,6614 -0,67433 D (BAGI HASIL(-1)) -0,001035 0,00380 -0,27219 D(GDP(-1)) -0,002765 0,00476 -0,58814 D(JUB(-1)) -0,001736 0,00336 -0,51725 D(EXC(-1)) 0,253553 2,69003 0,09426 D(INF(-1)) -0,000573 0,00237 -0,24141
Sumber : data diolah dengan Eviews 6

## 4. Hasil Estimasi VECM jangka  Pendek GDP
Dari  hasil  estimasi  model  VECM,  meski  diidentifikasi  adanya hubungan  jangka  panjang  pada  variabel  tertentu  ternya  GDP diidentifikasi    ternyata  ada  hubungandalam  jangka  pendek  hanya  pada variabel  ASET  (  t-  statistik  =  0.363691 )  dengan  t  statisti  >  + 1.98  .  yang mempunyai koefisien 1.032828. Berdasarkan hasil pengujian goodness of fit  (adjusted  R-Square)  dapat  diketahui  bahwa  kemampuan  variabel- variabel  eksogen  dalam  menjelaskan  variabel  D  (GDP)  hanya  sebesar 17,9%  sedangkan  sisanya  82,17%  dijelaskan  oleh  faktor  lainnya.  Untuk lebih jelasnya dapat dilihat dari tabel di bawah ini
Tabel 1.9 Hasil VECM jangka pendek untuk Variabel yang
mempengaruhi GDP Variabel Endogen Wariabel Eksogen Koefisien SE T Statistik R-Square D (GDP) Coint Eq 1 1.18E-05 6.1E05 0,19314 R-square 0.179769 ADJ R-
square - 0.087048 D(ASET (-1) 18,46650 13,7089 -1,34701 D (BAGI HASIL(-1)) 0,028408 0,07882 0,36042 D(GDP(-1)) 0,409127 0,09879 -4,14145 D(JUB(-1)) 0,088209 0,06959 -1,26755 D(EXC(-1)) 1,154649 2,76904 0,41698 D(INF(-1)) -0,038955 0,04923 -0,79124
Sumber : data diolah dengan Eviews 6

## 5. Hasil Estimasi VECM jangka  Pendek JUB
Dari  hasil  estimasi  model  VECM,  meski  diidentifikasi  adanya hubungan  jangka  panjang  pada  variabel  tertentu  ternya  JUB diidentifikasi    ternyata  ada  hubungandalam  jangka  pendek  hanya  pada variabel  GDP    (  t-  statistik  = 6.42055)  )  dengan  t  statisti  >  + 1.98  .  yang mempunyai koefisien 1.032828 Berdasarkan hasil pengujian goodness of fit  (adjusted  R-Square)  dapat  diketahui  bahwa  kemampuan  variabel- variabel  eksogen  dalam  menjelaskan  variabel  D  (GDP)  hanya  sebesar 18,33 % sedangkan sisanya 81.67% dijelaskan oleh faktor lainnya. Untuk lebih jelasnya dapat dilihat dari tabel 1.9 di bawah ini.
Tabel 1.9 Hasil VECM jangka pendek untuk Variabel yang

## mempengaruhi JUB
Sumber : data diolah dengan Eviews 6

## 6. Hasil Estimasi VECM jangka  Pendek INF
Dari  hasil  estimasi  model  VECM,  meski  diidentifikasi  adanya hubunganjangka panjang pada variabel tertentu ternya INF  diidentifikasi ternyata  ada  hubungandalam  jangka  pendek  hanya  pada  variabel    yaitu GDP  (  t-  statistik  = 2.00014  )  dengan  t  statisti  >  + 1.98  .  yang  mempunyai koefisien 0.02933 Berdasarkan  hasil  pengujian  goodness  of  fit  (adjusted R-Square) dapat diketahui bahwa kemampuan variabel- variabel eksogen dalam  menjelaskan  variabel  D  (GDP)  hanya  sebesar  2,4%  sedangkan sisanya 97,6% dijelaskan oleh faktor lainnya. Untuk lebih jelasnya dapat dilihat dari tabel 1.11 di bawah ini
Tabel 1.11
Hasil VECM jangka pendek untuk Variabel yang mempengaruhi
INF Variabel Endogen Wariabel Eksogen Koefisien SE T Statistik R-Square D (INF) Coint Eq 1 8.58E06 3.0E-05 0,28130
R-square 0.024334
ADJ  R-square -0.085959 D(ASET (-1) 19,29915 26,4544 0,72952 D (BAGI HASIL(- 1)) 0,060469 0,15210 0,39756 D(GDP(-1)) -0,017419 0,19063 -0,09137 D(JUB(-1)) -0,149773 0,13429 -1,115301 D(EXC(-1)) 1,518990 5,34349 0,28427 D(INF(-1)) 0,107329 0,09501 1,129709
Sumber : data diolah dengan Eviews 6

## Impulse Response Function (IRF)
Dalam  pengujian  IRF  variabel  Bagi  Hasil  ini  digunakan  jangka waktu  dengan  jumlah  periode  100.  Analisis  ini  melihat  prilaku  dinamis model tiap variabel penelitian dapat dilihat dalam gambar  berikut ini.
Variabel
Endogen Wariabel Eksogen Koefisien SE T Statistik R-Square D (JUB) Coint Eq 1 284E-05 4,3E05 0,65833 R-square 0.183308 ADJ  R-square -0.090986 D(ASET (-1) 38,22917 19,0952 2,00203 D  (BAGI  HASIL(- 1)) -0,223992 0,10979 -2,04024 D(GDP(-1)) 0,0960661 0,13760 0,69810 D(JUB(-1)) -0,315635 0,09693 -3,25624 D(EXC(-1)) -0,552377 3,85701 -1,69882 D(INF(-1)) -0,027483 0,06858 -0,40076

## Gambar 1.4 Impulse Response FunctionRF
Gambar diatas menunjukkan bahwa dalam jangka panjang bahwa variabel bagi hasil terlihat stabil terhadap goncangan.
Dari  hasil  penelitian  yang  telah  dijelaskan  di  atas  dapatlah dianalisis  bahwa adanya hubungan timbal balik antara aset dengan bagi hasil dan bagi hasil terhadap peningkatan aset. Variabel bagi hasil secara signifikan mempunyai pengaruh yang besar terhadap variabel aset, hal ini tercermin    dengan  semakin  kuatnya  struktur  modal  akan  menurunkan resiko  kredit  dan  meningkatkan  profitabilitas  perbankan,  selain  itu  juga kan meningkatkan penyaluran kredit hingga melampaui target.
Selain  itu  Kausalitas  satu  arah  dari  Y  ke  X  (undirectional causality  from  Y1  to  X1)  misalnya  terdapat  hubungan  kausalitas    GDP terhadap  JUB  dan  hubungankausalitas  JUB  terhadap  GDP.dari  semua variabel  yang  di  ujikan  ternyata    semuanya  berhubungan  dengan  GDP, hal  ini  menunjukkan  bahwa  temuan  penelitian  ini  sejalan  dengan    teori yang  menjelaskan  bahwa  indikator    pertumbuhan  ekonomi  suatu  negara terletak  dari  bilai  GDP  yang  menunjukkan  bahwa  ada  pengaruh  yang sangat  signifikan  ketika  seluruh  jumlah  produksi  barang  dan  jasa  yang dihasilkan oleh suatu negara meningkat terutama disektor rill maka akan mempengaruhi  variabel  veriabel  lainnnya  terutama  variabel  yang  terkait dengan  perbankan  syariah  yaitu  bagi  hasil  dan  aset.  Implikasi  dari penelitian  ini  adalah  Aset  perbankan  syariah  dapat  tumbuh  dan berkembang dengan pesat apabila ada kontribusi dari pemerintah sebagai pembuat  kebijakan  yang  berkaitan  dengan  GDP,  yang  akan menggerakkan  sektor  rill.  Sehingga  secara  tidak  langsung  akan menaikkan aset perbankan syariah di Indonesia .
-.015 -.010 -.005 .000 .005 .010 .015 .020 .025 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 ASET BH JUB GDP EXC INF Response of BH to Cholesky One S.D. Innovations 223

## H. Kesimpulan
Berdasarkan pembahasan   yang telah  dilakukan  dalam penelitian ini  maka  terdapat  beberapa  kesimpulan  yang  diperoleh  yaitu  dari  uji kausalitas  satu  arah  dari  X  ke  Y    terdapat  hubungan  kausalitas  BAGI HASIL terhadap  Aset hal ini sejalan dengan penelitian  Masturoh 2009, yang  memiliki  kesimpulan  bahwa  adanya  hubungan  timbal  balik  antara aset dengan bagi hasil dan bagi hasil terhadap peningkatan aset.
Variabel  bagi  hasil  secara  signifikan  mempunyai  pengaruh  yang besar  terhadap  variabel  aset,  hal  ini  tercermin    dengan  semakin  kuatnya struktur modal akan menurunkan resiko
Kredit dan meningkatkan profitabilitas perbankan, selain itu juga kan meningkatkan penyaluran kredit hingga melampaui target. Implikasi dari hesil  penelitian  ini  adalah  semua  variabel  yang  diujikan    semuanya berhubungan dengan GDP artinya secara teori dijelaskan bahwa indikator pertumbuhan  ekonomi  suatu  negara  terletak  dari  bilai  GDP  yang menunjukkan bahwa ada pengaruh yang sangat signifikan ketika seluruh jumlah  produksi  barang  dan  jasa  yang  dihasilkan  oleh  suatu  negara meningkat  terutama  disektor  rill  maka  akan  mempengaruhi  variabel veriabel  lainnnya  terutama  variabel  yang  terkait  dengan  perbankan syariah yaitu bagi hasil dan aset.

## Daftar Pustaka
Antonio,  M.  Syafii.  2001. Bank  Syariah  :  Dari  Teori  ke  Praktik .  Edisi Pertama. Jakarta : Gema Insani Press.
Ascarya.   2009a. Lesson  Learned  from  Repeated  Financial  Crises:  an Islamic  Economic  Perspective .Buletin  Ekonomi  Moneter  dan Perbankan,  Bank  Indonesia,  Vol.  12,  No.1,  July  2009.  Jakarta  :
Bank Indonesia.
Bank Indonesia, 2011, Laporan Neraca Pembayaran Indonesia , Diakses dari www.bi.go.id, 10 Desember 2013.
Banjarnahor;  Nova,  R.,2008. Mekanisme  Suku  Bunga  SBI  Sebagai Sasaran Operasional Kebijakan  Moneter  dan  Variabel
Makroekonomi  Indonesia:  1990.1-2007.4. Buletin  Ekonomi Moneter  dan  Perbankan  Bank  Indonesia  Vol  11  No.1.Juli  2008. hal 21-52.
Chapra,  Umar    Development  Economics  Lesson  that  remain  to  learned Journal Of Islamic Studies Vol  42
Ditria,  Y;.Jeni,  V;  Indra  W.,  2008.Pengaruh  Tingkat  Suku  Bunga,  Nilai Tukar  Rupiah  dan  Jumlah  Ekspor  Terhadap  Tingkat  Kredit Perbankan. 2008. Journal of Applied Finance and AccountingVol. 1 No.1 November 2008:166-19.
Fajar, M., 2010, Studi Empiris Efek Fiher di  Indonesia. Jurnal Ekonomi Pembangunan.
Fitrawati  2014  Analisis  Interdependensi  Instrumen  Kebijakan  Moneter Dengan  Indikator  Makro  Ekonomi  Indonesia  Journal  Of Economics  and  International  Finance  Vol  6  hal  203-210  ISSN
2141-6672
Lestari;  Etty,  P.,  2008.Dampak  Ketidak  Stabilan  Nilai  Tukar  Rupiah Terhadap  Permintaan  Uang  M2  di  Indonesia.  Jurnal  Ekonomi
Pembangunan Vol 9 No 2. Desember 2008. hal 121-136.
Mankiw, N. Gregory. 2000. Makro Ekonomi . Penerbit Erlangga. Jakarta.
Mishkin, Frederic. 1996. The channels of monetary policy transmission: lessons for monetary policy. NBER Working Paper No. 5464.
Sadorno  ,S.  2004. Makroekonomi  Teori  Pengantar .  Rajawali  Pers.
Jakarta.
Samuelson,  Paul,A.,  dan  Nordaus  William,  D.  1997. Makro  Ekonomi Edisi Keempat , Penerbit Erlangga, Jakarta.
Soenhadji; Imam, M. 2003. Jumlah Uang Beredar dan faktor-Faktor yang
Mempengaruhinya. Jurnal Ekonomi dan Bisnis No 2 Jilid 8. tahun 2003. hal 56-65.
Sutawijawa,  A;  Zulfahmi.,  2010.  Pengaruh  Ekspor  dan  Investasi Terhadap  Pertumbuhan  Ekonomi  Indonesia  Tahun  1990-2006. Jurnal  Organisasi  dan  Manajemen  Vol  6  No  1.  Maret  2010.  hal.
14-27.
Trihadmini,  N.,  2008.  Pemilihan Inflation  Targetting  Frame  Work , Respon  Variabel  Makro  Terhadap  Inflasi,  Serta  Determinan Inflasi  Di  Indonesia.  Jurnal  Ekonomi  dan  Pembangunan.  Vol  13 No1. Jakarta.
Triyono.,  2008,  Analisis  Perubahan  Kurs  Rupiah  Terhadap  Dollar Amerika.  Jurnal  Ekonomi  Pembangunan,  Vol  9  No.2  Desember 2008. Jakarta.