## Journal of Trends Economics and Accounting Research

## Pengaruh Risiko Spesifik Bank dan Good Corporate Governance Terhadap Stabilitas Bank Pembiayaan Rakyat Syariah
Muhamad Fakhrudin, Ahmad Fatoni *
Fakultas Ekonomi dan Bisnis, Jurusan Ekonomi Syariah, Universitas Sultan Ageng Tirtayasa, Banten Jl. Raya Palka No.Km 3, Panancangan, Kec. Cipocok Jaya, Kota Serang, Banten, Indonesia Email: 1 muhamadfakhrudin@untirta.ac.id, 2,* ahmadfatoni@untirta.ac.id Email Penulis Korespondensi : ahmadfatoni@untirta.ac.id
Abstrak −Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menguji  pengaruh  risiko  spesifik  bank  dan  Good  Corporate  Governance  (GCG)  terhadap stabilitas  Bank  Pembiyaan  Rakyat  Syariah  (BPRS)  di  Provinsi  Banten.  Indikator  risiko  spesifik  bank  diantaranya  adalah  Non Performing  Financing  (NPF),  Biaya  Operasional  terhadap  Pendapatan  Operasional  (BOPO),  Capital  to  Adequacy  Ratio  (CAR). Sementara itu indikator yang digunakan untuk menilai GCG adalah ukuran Dewan Pengawas Syariah (DPS), dewan komisaris, dan dewan direksi. Penelitian ini menggunakan data panel 8 BPRS yang dijadikan sampel penelitian selama Juni 2020 – Juni 2022. Teknik pengumpulan data menggunakan data sekunder berdasarkan laporan keuangan BPRS. Sementara itu teknik analisis yang digunakan dalam penelitian ini adalah teknisk analisis data kuantitatif regresi data panel.  Berdasarkan hasil regresi dengan model terpilih yaitu Common Effect Model ditemukan bahwa secara parsial variabel CAR, BOPO, dan dewan direksi memiliki pengaruh signifikan terhadap stabilitas BPRS. Sementara itu secara simultan keseluruhan variabel yaitu NPF, CAR, BOPO, DPS, dewan komisaris, dan dewan direksi secara bersama-sama berpengaruh terhadap stabilitas BPRS di Provinsi Banten.
Kata Kunci : Risiko Spesifik Bank; Good Corporate Governance; Stabilitas Bank Syariah.
Abstract −This research aims to examine the influence of specific bank risks and Good Corporate Governance (GCG) on the stability of  Sharia  rural  banks  in  the  Province  of  Banten.  The  indicators  of  specific  bank  risks  include  Non-Performing  Financing  (NPF), Operational Cost to Operating Income (BOPO), and Capital Adequacy Ratio (CAR). Meanwhile, the indicators used to assess GCG are the size of the Sharia Supervisory Board (DPS), board of commissioners, and board of directors. This study uses panel data fr om 8 Sharia rural banks as research samples from June 2020 to June 2022. Based on the regression results using the selected model, which is  the  Common  Effect  Model,  it  was  found  that  partially,  the  variables  CAR,  BOPO,  and  the  board  of  directors  have  a  significa nt influence on the stability of Sharia rural banks. Meanwhile, simultaneously, all the variables, namely NPF, CAR, BOPO, DPS, boar d of commissioners, and board of directors, collectively influence the stability of Sharia rural banks in the Province of Banten.
Keywords: Specific Bank Risks; Good Corporate Governance; Islamic Bank Stability.

## 1. PENDAHULUAN
Pada prinsipnya bank syariah harus sesuai dengan prinsip syariah aturan yang melarang bunga dan spekulasi serta transaksi seperti perjudian dan ketidakpastian yang berlebihan. Bank syariah di Indonesia terdiri dari Bank Umum Syariah (BUS) dan Bank Pembiayaan Rakyat Syariah (BPRS). BUS beroperasi pada tingkat nasional sebagai sebuah bank syariah yang besar sedangkan BPRS beroperasi pada tingkat Provinsi sebagai sebuah bank kecil. BPRS mempunyai segmentasi Usaha Mikro dan Kecil (UMK), dimana proporsi UMK di Indonesia adalah yang terbesar dibandingkan usaha lainya. Oleh karena itu  BPRS  adalah  salah  satu  perantara  keuangan  yang  penting  bagi  perekonomian  daerah.  Pada  tahun  2020  terdapat 4.209.817  pelaku  UMK  yang  tersebar  di  berbagai  daerah  di  Indonesia.  Sementara  itu  terdapat  163 BPRS  dengan  aset sebesar 14,95 Triliun. Selanjutnya BPRS juga harus dapat  bersaing dengan 1.106 BPR Konvensional dengan total aset sebesar 155 Triliun. Provinsi Banten adalah salah satu daerah yang memiliki jumlah Usaha Mikro dan Kecil yang besar yaitu berjumlah 107.677 dan hanya memiliki 8 BPRS dengan total aset 1 Triliun.
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 dkk, 2008). Sistem perbankan syariah diyakini memberikan solusi untuk membangun sistem perbankan yang stabil.
Mirakhor dalam  Askari, dkk. (2010) mendefinisikan sistem keuangan syariah sebagai sistem yang tidak memiliki aset bebas risiko (risk-free assets) dan sistem yang semua pengaturan keuanganya didasarkan pada risiko dan bagi hasil (profit and loss sharing). Oleh karena itu, semua aset keuangan adalah klaim kontinjensi dan tidak ada instrumen utang dengan  tingkat  bunga  tetap  atau  mengambang.  Dengan  demikian  dalam  memodelkan  sistem  keuangan  sebagai  saham ekuitas non-spekulatif, tingkat pengembalian (return) aset  keuangan ditentukan tingkat pengembalian (return) di sektor

## Journal of Trends Economics and Accounting Research
rill,  dan  oleh  karena  itu,  dalam  ekonomi  yang  bertumbuh,  bank  syariah  akan  selalu  mengalami  tingkat  pengembalian (return) bersih dan positif sehingga stabilitas bank syariah akan terus terjaga. Beberapa penelitian menemukan perbankan syariah lebih stabil daripada bank konvensional (Čihák & Hesse, 2010 dan Hasan & Dridi, 2011).
Stabilitas bank syariah dapat dinilai dari profitabilitasn serta menurunya Non Performing Financing (NPF). Otoritas Jasa Keuangan (OJK) mengklasifikasikan bank syariah yang sehat dilihat dari kinerja Return on Asset (ROA) lebih dari 1,5% dan maksimum Non Performing Financing sebesar 5%. Gambar 1 menunjukkan pergerakan nilai rata-rata ROA dan NPF BPRS Provinsi Banten yang cenderung pada kondisi yang tidak sehat. Periode pengamatan data pada masa terjadinya Covid 19 yaitu periode Maret 2020 – Maret 2022. Selama periode pengamatan nilai ROA bank syariah tidak lebih dari 1,5%. Nilai tertinggi ROA  bank syariah adalah 1,28% dan nilai terendah adalah  -4,96%. Sedangkan risiko kredit yang dinilai dari NPF bank syariah selama periode pengamatan nilainya lebih dari 5%. Nilai NPF bank syariah tertinggi adalah 14,75%  dan  nilai  terendah  adalah  7,21%.  Semakin  tinggi  nilai  NPF  menunjukkan  tingginya  risiko  kredit  macet  yang dihadapi.

## Gambar 1. ROA dan NPF BPRS Provinsi Banten Periode Maret 2020 – Maret 2022
Banyak  studi  empiris  menyelidiki  bank  syariah  di  Indonesia.  Sebagian  besar  topiknya  membahas  profitabilitas bank syariah (Hosen & Rahmawati, 2016; Setyawati et al., 2017; Sriyana, 2015; Risfandy, 2018; dan Octavio & Soesetio, 2019), efisiensi bank syariah (Aisyah & Hosen, 2018 dan Majdina et al., 2019) dan risiko kredit bank syariah (Firmansyah, 2015; Permatasari Husa & Trinarningsih, 2015; Nugraheni & Muhammad, 2019). Berbeda dari penelitian sebelumnya, penelitian ini membahas stabilitas bank syariah khususnya pada lingkup mikro yaitu BPRS di provinsi Banten. Berbeda dari penelitian sebelumnya, penelitian ini mengkaji pengaruh risiko spesifik bank dan Good Corporate Governance (GCG) terhadap stabilitas BPRS. Beberapa studi membahas hubungan risiko kredit, likuiditas, dan risiko operasi sebagai risiko utama bagi stabilitas keuangan (Fatoni & Sidiq, 2019; Djebali & Zaghdoudi, 2020 dan Chai et al., 2022). Risiko kredit mengacu pada kemungkinan kegagalan nasabah untuk membayar iurannya sesuai kesepakatan. Jika nasabah gagal bayar pada kewajibannya, tingkat risiko kredit  meningkat dan bank menghasilkan keuntungan yang lebih rendah (Tan & Floros, 2012).  Sejumlah  penelitian  telah  diarahkan  untuk  mengeksplorasi  pengaruh  risiko  kredit  terhadap  stabilitas  bank  dan menemukan  hasil  yang  beragam.  Di  antaranya,  banyak  penelitian  mengungkapkan  bahwa  risiko  kredit  menurunkan stabilitas bank (Ascarya & Achsani, 2008; Rajhi & Hassairi, 2012; Zaghdoudi, 2019 dan Djebali & Zaghdoudi, 2020). Tingkat efisiensi suatu bank sangat erat hubunganya dengan stabilitas bank tersebut. Semakin bank tersebut efisien maka risiko bank untuk default atau kebangkrutan akan semakin menurun. Sebagaimana hasil penelitian yang dilakukan oleh Schaeck & Cih, (2014), efisiensi yang lebih besar mengindikasikan peningkatan stabilitas, karena bank memiliki kualitas aset yang lebih baik dan akan mengurangi risiko default. Bukti empiris juga menunjukkan bahwa bank-bank yang default dan bank yang mempunyai risiko kredit yang tinggi, memiliki efisiensi biaya yang rendah (Berger, 2019) sejalan dengan hasil  penelitian  tersebut  (Koetter  &  Porath,  2021)  menganalisis  hubungan  antara  efisiensi  dan  risiko  default,  menurut temuanya peningkatan efisiensi mengurangi kemungkinan default dan juga meningkatkan keuntungan. Intan, dkk. (2016) menemukan hubungan positif antara efisiensi dan stabilitas perbankan di Indonesia. Hal demikian dapat ditarik kesimpulan bahwa meningkatkan efisiensi perbankan juga akan meningkatkan stabilitas bank tersebut, oleh karena itu kedua variabel tersebut berhubungan positif. Selain itu terdapat faktor internal lainya yang juga dapat mempengaruhi stabilitas bank yaitu kecukupan modal bank yang berguna untuk menampung risiko kerugian yang kemungkinan dihadapi oleh bank.  Kabir Hassan et al., (2016) menggunakan metode stress test pada 106 bank di Turki. Temuan penelitian menunjukkan bahwa rasio  kecukupan  modal  bank  berkurang  di  bawah  ambang  batas  kehati-hatian  ketika  berada  di  bawah  tekanan  dari guncangan  yang  menyebabkan ketidakstabilan keuangan. Hasil penelitian  mengkonfirmasi  bahwa semakin tinggi rasio kecukupan modal, semakin stabil bank.
-6,00 -1,00 4,00 9,00 14,00 Juni-2020 Des-2020 Juni-2021 Des-2021
Juni-2022
NPF ROA

## Journal of Trends Economics and Accounting Research
Miah  &  Uddin,  (2017)  menemukan  bahwa  bank  syariah  memiliki  stabilitas  yang  lebih  baik  karena  dapat mengendalikan risiko kredit. Disisi lain beberapa peneliti menemukan stabilitas bank syariah yang buruk karena terdapat moral hazard dan asymmetric information pada sistem bagi hasil bank syariah (Kabir Hassan et al., 2016 dan Lassoued, 2018). Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Labrosse  (2005)  menyarankan  bahwa  untuk  meminimalkan  moral  hazard  dapat dilakukan:  diatasi  melalui  penerapan  Good  Corporate  Governance  yang  efektif.  Tingginya  mekanisme  GCG mencerminkan tingginya komitmen bank untuk menciptakan pasar yang bernilai tinggi disiplin, dengan kondisi tersebut, mekanisme reward and punishment dapat  berjalan dengan  lancar. Sehingga diharapkan pihak perbankan terhindar dari moral hazard pada tingkat risiko yang akan berhubungan langsung dengan keamanan dana deposan. Jika keamanan dana deposan sebagai sumber peningkatan modal eksternal, mekanismenya akan berdampak pada stabilitas sistem perbankan (Shleifer & Vishny, 2020).  Beberapa penelitian telah mengkaji hubungan GCG dengan stabilitas bank. Beberapa proksi digunakan  sebagai  indikator  GCG  diantaranya  ukuran  dewan  pengawas  syariah,  ukuran  dewan  komisaris,  dan  ukuran dewan direksi. Dewan pengawas syariah adalah dewan yang bertugas memberikan nasihat kepada direksi dan melakukan pengawasan  kegiatan  bank  sesuai  dengan  prinsip  syariah.  Semakin  besar  jumlah  anggota  Dewan  Pengawas  Syariah semakin  tinggi  tingkat  pengungkapan  keberlanjutan  dan  stabilitas  keuangan  sebagai  kapasitas  pemantauan  meningkat (Lassoued, 2018). Dewan direksi dianggap sebagai  mekanisme  yang efektif dan penting dalam  Perusahaan   (Bukair & Abdul Rahman, 2015). Lassoued, (2018) menyatakan bahwa GCG yang menggunakan dimensi persentase dewan direksi terhadap total direksi berpengaruh positif terhadap stabilitas keuangan bank syariah. Dalam penelitiannya Kapoor & Goel, (2019) menunjukkan bahwa ukuran dewan direksi independen secara tidak langsung berdampak pada keuangan stabilitas. Mereka menyatakan bahwa direktur independen yang rajin memiliki pengaruh yang signifikan terhadap manajemen laba.

## 2. METODE PENELITIAN
Kerangka konseptual penelitian adalah kaitan atau hubungan antara konsep satu dengan konsep yang lainnya dari masalah yang ingin diteliti. Kerangka konsep didapatkan dari konsep ilmu/teori yang dipakai sebagai landasan penelitian. Berikut dapat digambarkan kerangka konseptual dalam penelitian ini:

## Gambar 2. Kerangka Konseptual Penelitian
Berdasarkan  gambar  2  kerangka  konseptual  dalam  penelitian  ini  akan  menganalisis  secara  parsial  dan  secara simultan bagaimana pengaruh risiko spesifik bank (NPF, BOPO, CAR) dan Good Corporate Governance (DPS, Dewan Komisaris  dan  Dewan  Direksi)  terhadap  stabilitas  Bank  Pembiayaan  Rakyat  Syariah.  Selanjutnya  pada  Tabel  1 menjelaskan definisi operasional variabel yang digunakan serta hipotesis pada penelitian ini.
Tabel 1. Definisi Operasional Variabel Variabel Deskripsi Hipotesis Sumber Variabel Dependen Z-Score Z-Score BPRS dengan  menggunakan rumus (ROA + CAR) / SD (ROA) Laporan Keuangan Bank Variabel Independen

## Journal of Trends Economics and Accounting Research
Vol 4, No 1, September 2023, Hal. 116-127 ISSN 2745-7710 (Media Online) Website https://journal.fkpt.org/index.php/jtear DOI 10.47065/jtear.v4i1.734
Variabel Deskripsi Hipotesis Sumber NPF Rasio Non Performing Financing BPRS - Laporan Keuangan Bank BOPO Rasio  Biaya  Operasional  terhadap  Pendapatan Operasional BPRS - Laporan Keuangan Bank CAR Capital to Adequacy Ratio BPRS + Laporan Keuangan Bank DPS Jumlah Dewan Pengawas Syariah BPRS + Laporan Keuangan Bank DK Jumlah Dewan Komisaris + Laporan Keuangan Bank DIREKSI Jumlah Dewan Direksi + Laporan Keuangan Bank
Teknik pengumpulan data dalam penelitian ini menggunakan data sekunder berdasarkan laporan keuangan BPRS. Populasi dalam penelitian ini adalah sebanyak 8 Bank Pembiayaan Rakyat Syariah di Provinsi Banten. Total keseluruhan populasi  diantaranya  adalah  BPRS  Attaqwa,  BPRS  Wakalumi,  BPRS  Mulia  Berkah  Abadi,  BPRS  Berkah  Ramadhan, BPRS Muamalah Cilegon, BPRS Cilegon Mandiri, BPRS Musyarakah Ummat Indonesia, BPRS Harta Insan Karimah. Sampel dalam penelitian  ini  menggunakan seluruh populasi  yaitu 8 BPRS di Provinsi Banten. Data pada penelitian  ini adalah data persemester yaitu Juni 2020 sampai dengan Juni 2022. Sementara itu teknik analisis yang digunakan dalam penelitian ini adalah teknisk analisis data kuantitatif regresi data panel. Adapun bentuk model penelitian ini adalah sebagai berikut:
Z − Score it = β 0 + β 1 NPF 1it + β 2 BOPO 2it + β 3 CAR 3it + β 3 DPS 3it + β 3 DK 3it + β 3 DIREKSI 3it + ε it (1)
Persamaan regresi diatas adalah persamaan regresi data panel. Terdapat tiga model yang dapat digunakan dalam regresi data panel yaitu common effect, fixed effect dan random effect. Adapun untuk memilih model mana yang tepat digunakan maka  harus  dilakukan  pengujian  terlebih  dahulu  yaitu  dengan  menggunakan  uji  chow,  uji  hausman,  dan  uji  Lagrange Multiplier (LM).

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Hasil Penelitian
Dalam bab ini akan dijelaskan mengenai hasil pengolahan data atas variabel-variabel yang digunakan serta pembahasanya untuk menjawab rumusan masalah dalam penelitian. Pada bagian pertama akan menyajikan analisis deskriptif data dari variabel stabilitas bank, risiko spesifik, dan Good Corporate Governance. Berdasarkan data yang didapatkan dari laporan keuangan  BPRS  Provinsi  Banten,  selanjutkan  akan  diolah  dan  didapatkan  deskriptif  statistik  sebagaimana  ditunjukkan pada tabel 2:
Tabel 2. Deskriptif Statistik Variabel Mean Maximum  Minimum  Std. Dev. ZSCORE 4.041563 13.79230 0.597960 3.120232 NPF 10.68150 55.57000 0.060000 11.54109 BOPO 107.7675 450.5800 38.95000 70.71900 CAR 34.11550 111.0500 10.93000 25.79475 DK 1.875000 3.000000 0.000000 0.647975 DIREKSI   1.900000 3.000000 1.000000 0.590523 DPS 1.600000 2.000000 0.000000 0.632456
Tabel 2 memperlihatkan deskriptif statistik dari variabel dalam penelitian. Rata-rata Z-Score sebesar 4,04 dengan standar deviasi 3,12. Sementara itu nilai maksimum Z-Score BPRS adalah 13,79 dan skor minimum sebesar 0,59.

## Journal of Trends Economics and Accounting Research
0 2 4 6 8 10 12 14 B P R S A T T A Q WA - 20 20 ;1 B P R S A T T A Q WA - 20 20 ;2 B P R S A T T A Q WA - 20 21 ;1 B P R S A T T A Q WA - 20 21 ;2
B P R S A T T A Q WA - 20 22 ;1
B P R S WA K A LU M I - 2 02 0; 1 B P R S WA K A LU M I - 2 02 0; 2
B P R S WA K A LU M I - 2 02 1; 1 B P R S WA K A LU M I - 2 02 1; 2
B P R S WA K A LU M I - 2 02 2; 1 B P R S M U LI A B E R K A H A B A D I - 20 20 ;1 B P R S M U LI A B E R K A H A B A D I - 20 20 ;2
B P R S M U LI A B E R K A H A B A D I - 20 21 ;1 B P R S M U LI A B E R K A H A B A D I - 20 21 ;2 B P R S M U LI A B E R K A H A B A D I - 20 22 ;1 B P R S B E R K A H R A M A D H A N - 2 02 0; 1
B P R S B E R K A H R A M A D H A N - 2 02 0; 2
B P R S B E R K A H R A M A D H A N - 2 02 1; 1
B P R S B E R K A H R A M A D H A N - 2 02 1; 2 B P R S B E R K A H R A M A D H A N - 2 02 2; 1 B P R S M U A M A L A H C ILE G O N - 20 20 ;1 B P R S M U A M A L A H C ILE G O N - 20 20 ;2 B P R S M U A M A L A H C ILE G O N - 20 21 ;1 B P R S M U A M A L A H C ILE G O N - 20 21 ;2 B P R S M U A M A L A H C ILE G O N - 20 22 ;1 B P R S C IL E G O N M A N D IR I - 2 02 0; 1 B P R S C IL E G O N M A N D IR I - 2 02 0; 2 B P R S C IL E G O N M A N D IR I - 2 02 1; 1 B P R S C IL E G O N M A N D IR I - 2 02 1; 2 B P R S C IL E G O N M A N D IR I - 2 02 2; 1 B P R S M U S Y A R A K A H U M M A T I N D O N E S IA - 20 20 ;1 B P R S M U S Y A R A K A H U M M A T I N D O N E S IA - 20 20 ;2 B P R S M U S Y A R A K A H U M M A T I N D O N E S IA - 20 21 ;1 B P R S M U S Y A R A K A H U M M A T I N D O N E S IA - 20 21 ;2 B P R S M U S Y A R A K A H U M M A T I N D O N E S IA - 20 22 ;1 B P R S H IK - 2 02 0; 1 B P R S H IK - 2 02 0; 2 B P R S H IK - 2 02 1; 1 B P R S H IK - 2 02 1; 2 B P R S H IK - 2 02 2; 1

## ZSCORE
Gambar 3. Z-Score BPRS Provinsi Banten
Pada Gambar 3 menunjukkan nilai Z-Score 8 BPRS Provinsi Banten. Pada semester 1 tahun 2020 BPRS Cilegon Mandiri  mendapatkan  nilai  Z-Skor  tertinggi  yaitu  sebesar  13,79.  Sementara  itu  nilai  Z-Score  terendah  adalah  BPRS Berkah Ramadhan dimana pada semester 2 tahun 2020 mendapatkan nilai Z-Score sebesar 0,59. Semakin tinggi nilai Z- Score menunjukkan stabilitas BPRS yang semakin baik. Sebaliknya semakin rendah nilai Z-Score menunjukkan tingkat stabilitas BPRS yang semakin buruk dan rentan terhadap risiko kebangkrutan.
Selanjutnya  dalam  melakukan  regresi  data  panel  terdapat  tiga  model  yang  dapat  digunakan  dalam  regresi  yaitu common effect, fixed effect dan random effect. Adapun untuk memilih  model  mana  yang tepat  digunakan  maka harus dilakukan pengujian terlebih dahulu yaitu dengan menggunakan uji chow, uji hausman, dan uji Lagrange Multiplier (LM). Hasil uji pemilihan model sebagai berikut:

## 3.1.1 Uji Chow
Uji ini dilakukan untuk memilih model mana yang lebih baik antara model common effect atau model fixed effect dengan uji hipotesis sebagai berikut:
a. H 0 : memilih menggunakan estimasi model common effect b. H α : memilih menggunakan estimasi model fixed effect

## Journal of Trends Economics and Accounting Research
Untuk melakukan uji pemilihan estimasi common cffect atau estimasi fixed effect dapat dilakukan dengan melihat p-value  apabila  signifikan  (≤  5%)  maka  model  yang  digunakan  adalah  fixed  effect.  Sedangkan  apabila  p-value  tidak signifikan (≥ 5%) maka model yang digunakan adalah model common effect.
Tabel 3. Hasil Uji Chow
Redundant Fixed Effects Tests
Equation: Untitled Test cross-section fixed effects Effects Test Statistic d.f. Prob. Cross-section F 0.270787 (7,26) 0.9598 Cross-section Chi-square 2.814764 7 0.9016
Nilai probabilitas cross-section fixed effect dari perhitungan menggunakan Eviews 12 adalah sebesar 0.9598 > α 5% maka hasilnya tidak signifikan, sehingga menerima H 0 atau menolak H α . Dengan hasil regresi tersebut maka model yang digunakan adalah model estimasi common effect model.

## 3.1.2 Uji Lagrange Multiplier (LM)
Uji LM digunakan untuk memilih model estimasi yang terbaik antara model estimasi random effects atau common effects. Uji hipotesisnya yaitu:
a. H 0 : memilih menggunakan model estimasi common effect b. H α : memilih menggunakan estimasi model random effects
Pada penelitian ini menggunakan uji LM Breusch-Pagan. Dalam melakukan uji LM maka dapat dinilai dari p-value. Dimana jika p-value signifikan (≤ 5%) maka model yang digunakan adalah model estimasi random effects. Sebaliknya bila p-value tidak signifikan (≥ 5%), maka model yang digunakan adalah model estimasi common effects.
Tabel 4 Hasil Uji Lagrange Multiplier (LM)
Lagrange Multiplier Tests for Random Effects Null hypotheses: No effects Alternative hypotheses: Two-sided (Breusch-Pagan) and one-sided (all others) alternatives
Test Hypothesis Cross-section Time Both Breusch-Pagan 3.295595 0.468775 3.764370 (0.0695) (0.4936) (0.0524)
Nilai probabilitas cross-section Breusch Pagan dari perhitungan eviews 12 adalah sebesar 0.0524 > α 5% maka hasilnya tidak signifikan, sehingga menerima H 0 atau menolak H α . Dengan hasil regresi tersebut maka model yang digunakan adalah model estimasi common effect model.

## Estimasi Common Effect Model  dan Pengujian Hipotesis
Tabel 5 Hasil Estimasi Common Effect Model Dependent Variable: ZSCORE Method: Panel Least Squares Date: 06/08/23   Time: 05:23 Sample: 1 40 Periods included: 5 Cross-sections included: 8 Total panel (balanced) observations: 40

## Journal of Trends Economics and Accounting Research
Vol 4, No 1, September 2023, Hal. 116-127 ISSN 2745-7710 (Media Online) Website https://journal.fkpt.org/index.php/jtear DOI 10.47065/jtear.v4i1.734
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 1.766864 0.419382 4.213015 0.0002 NPF 0.024607 0.013055 1.884932 0.0683 CAR 0.117752 0.004623 25.47107 0.0000 BOPO -0.015360 0.002073 -7.409748 0.0000 DIREKSI -0.585358 0.237883 -2.460697 0.0193 DK 0.355674 0.184948 1.923102 0.0631 DPS 0.059550 0.155155 0.383810 0.7036 Root MSE 0.485532     R-squared 0.975165 Mean dependent var 4.041563     Adjusted R-squared 0.970650 S.D. dependent var 3.120232     S.E. of regression 0.534553 Akaike info criterion 1.742858     Sum squared resid 9.429663 Schwarz criterion 2.038412     Log likelihood -27.85716 Hannan-Quinn criter. 1.849721     F-statistic 215.9649 Durbin-Watson stat 2.693005     Prob(F-statistic) 0.000000
Z − Score it =  1.766864  +  0.024607 NPF 1it +  0.117752 CAR 2it –  0.015360 BOPO 3it –  0.585358 DIREKSI 4it + 0.355674 DK 5it + 0.059550 DPS 6it + ε it 3.1.3 Uji Determinasi (R 2 )
Berdasarkan Tabel 5 didapatkan nilai koefisien determinasi (R 2 ) sebesar 0.975165. Artinya nilai dari koefisien determinasi  (R 2 )  tersebut  menyatakan  bahwa  sebesar  97.51%  variasi  variabel  terikat  Z-score  mampu  dijelaskan  oleh masing-masing variabel bebas yang terdapat dalam model common effect. Sedangkan sisanya sebesar 2,49% dijelaskan oleh sebab lain diluar model.

## 3.1.4 Uji Simultan (Uji F)
Berdasarkan  tabel  5  dapat  dilihat  nilai  probabilitas  (F-statistic)  adalah  sebesar  0.000000  < α =  5%  sehingga hasilnya  menolak H 0 atau menerima H α . Artinya secara bersama-sama (simultan) variabel  Non Performing Financing, Biaya  Operasional  terhadap  Pendapatan  Operasional,  Capital  to  Adequacy  Ratio,  Dewan  Pengawas  Syariah,  Dewan Komisaris, dan Dewan Direksi berpengaruh signifikan terhadap Z-score BPRS yang merupakan proxy dari stabilitas bank. 3.1.5 Uji Parsial (Uji t)
Uji  signifikansi secara parsial (Uji t) antara variabel independen terhadap variabel dependen berdasarkan hasil estimasi random effect dapat dijelaskan sebagai berikut:
Tabel 6 Hasil Uji Parsial (Uji t)
Variabel Coeficient Prob. Keterangan NPF 0.024607 0.0683 Tidak Signifikan CAR 0.117752 0.0000*** Signifikan BOPO -0.015360 0.0000*** Signifikan DIREKSI -0.585358 0.0193** Signifikan DEWAN KOMISARIS 0.355674 0.0631 Tidak Signifikan DPS 0.059550 0.7036 Tidak Signifikan
Keterangan:*** Signifikan pada α =1%, ** Signifikan pada α =5

## Journal of Trends Economics and Accounting Research

## 3.1.6 Uji Asusmsi Klasik
Deteksi Multikolinieritas
Untuk  mendiagnosis  adanya  gejala  multikolinieritas  dilakukan  perhitungan  korelasi  sederhana  antar  variabel  bebas sebagaimana tersususun dalam tabel dibawah ini:

## Tabel 7 Hasil Uji Multikolinieritas Antar Variabel Bebas
VARIABEL NPF CAR BOPO DIREKSI DK DPS NPF 1.000000 0.381882 0.807246 -0.126691 0.112693 0.075891 CAR 0.381882 1.000000 0.304430 -0.444377 -0.069344 0.320501 BOPO 0.807246 0.304430 1.000000 -0.140727 0.107466 0.069402 DIREKSI -0.126691 -0.444377 -0.140727 1.000000 0.636595 0.164771 DK 0.112693 -0.069344 0.107466 0.636595 1.000000 0.125134 DPS 0.075891 0.320501 0.069402 0.164771 0.125134 1.000000
Dari informasi pada tabel diatas, tidak ditemukan adanya gejala multikolinieritas antar variabel bebas dimana koefisien korelasi variabel bebas < 0.85 yang menunjukkan tidak terdapatnya masalah multikolinieritas dalam regresi data panel.

## Uji Heteroskedastisitas
Uji  heterokedastisitas  adalah  uji  statistik  yang  digunakan  untuk  memeriksa  apakah  varians  dari  kesalahan  (residuals) dalam suatu model regresi linier memiliki pola yang berbeda di berbagai tingkat nilai prediktor. Dalam konteks ini, metode Glejser (Glejser's Test) adalah salah satu metode yang dapat digunakan untuk menguji heterokedastisitas. Metode glejser dilakukan dengan meregresi nilai absolut residual dengan variabel dependenya.

## Tabel 8 Hasil Uji Heteroskedastisitas Metode Glejser
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 0.367039 0.248815 1.475146 0.1497 NPF 0.014266 0.007745 1.841876 0.0745 CAR -0.002756 0.002743 -1.004709 0.3223 BOPO 0.001023 0.001230 0.831615 0.4116 DIREKSI -0.185837 0.141133 -1.316744 0.1970 DK 0.082951 0.109728 0.755975 0.4550 DPS -0.015104 0.092052 -0.164085 0.8707
Berdasarkan hasil uji heteroskedastisitas dengan metode glejser dimana hasil regresi antara nilai absolut residual dengan seluruh  variabel  independen  seluruhnya  tidak  signifikan  (<  0,05).  Hal  demikian  menunjukkan  bahwa  model  common effect tidak terjadi heterokedastisitas.

## Uji Autokorelasi
Berdasarkan hasil uji autokorelasi dengan metode durbin Watson didapatkan hasil 2,146 (4-du) < 2,693005 < 2,825 (4-dl) sehingga  berada  didaerah  keragu-raguan  (tidak  ada  keputusan)  sehingga  untuk  memastikan  ada  atau  tidaknya  gejala autokorelasi dilanjutkan dengan uji runs test.

## Tabel 9 Hasil Uji Runs Test
Unstandardized Residual Test Value a .04255 Cases < Test Value 20 Cases >= Test Value 20

## Journal of Trends Economics and Accounting Research
Vol 4, No 1, September 2023, Hal. 116-127 ISSN 2745-7710 (Media Online) Website https://journal.fkpt.org/index.php/jtear DOI 10.47065/jtear.v4i1.734
Total Cases 40 Number of Runs 24 Z .801 Asymp. Sig. (2-tailed) .423 a. Median
Berdasarkan hasil uji runs test  diketahui  nilai  Asymp.sig. (2-tailed) sebesar 0,423 > dari 0,05  maka dapat  disimpulkan bahwa tidak terdapat gejala autokorelasi pada model common effect.

## Uji Normalitas Data
0 2 4 6 8 10 -0.4 -0.3 -0.2 -0.1
0.0 0.1 0.2 0.3 Series: Standardized Residuals Sample 1 40 Obs ervati ons  40 Mea n 3.05e-16 Median -0.007313 Maximum 0.328153 Minimum -0.355832 Std. Dev. 0.151558 Skewnes s -0.028304 Kurtos is 3.030112 Jarque-Bera  0.006852 Probability 0.996580
Gambar 4 Hasil Uji Normalitas Data Penelitian
Berdasarkan  hasil  uji  normalitas  Jarque  Bera  didapatkan  nilai  probabilitas  yaitu  0,996580  >  0,05  sehingga  model terdistribusi normal.

## 3.2 Pembahasan

## 3.2.1 Pengaruh Risiko Spesifik Bank Terhadap Stabilitas BPRS
Berdasarkan hasil regresi pada tabel 5.5 bahwa Non Performing Financing (NPF) tidak berpengaruh terhadap stabilitas Bank  Pembiayaan  Rakyat  Syariah  (BPRS).  Hasil  penelitian  ini  tidak  sejalan  dengan  hipotesis  penelitian  bahwa  NPF memiliki pengaruh negatif signifikan terhadap stabilitas BPRS. Rasio NPF mencerminkan risiko portofolio kredit, dimana semakin tinggi angka rasio ini semakin tinggi profil risiko kredit bank yang pada giliranya akan mempengaruhi stabilitas bank secara keseluruhan. Namun demikian, dalam kondisi ekonomi yang tidak stabil, risiko kredit cenderung meningkat. Banyak perusahaan dan individu dapat mengalami kesulitan keuangan, sehingga kemungkinan default atau gagal bayar menjadi  lebih  tinggi.  Dengan  menahan  kredit,  bank  dapat  mengurangi  risiko  terhadap  kualitas  kredit  yang  buruk  dan kemungkinan kerugian akibat gagal bayar. Sementara itu Capital to Adequacy Ratio (CAR) memiliki pengaruh positif dan signifikan terhadap stabilitas BPRS. Tingkat efisiensi suatu bank sangat erat hubunganya dengan stabilitas bank tersebut. Semakin bank tersebut efisien maka risiko bank untuk default atau kebangkrutan akan semakin menurun. hasil penelitian ini sejalan dengan penelitian yang dilakukan oleh Schaeck & Cihak, (2014), Koetter & Porath, (2021) dan  Intan, dkk. (2016) yang menemukan hubungan positif antara efisiensi dan stabilitas perbankan di Indonesia.
Selanjutnya variabel Biaya Operasional terhadap Pendapatan Operasional digunakan sebagai proxy dari tingkat efisiensi yang dimiliki oleh perbankan. Berdasarkan hasil analisis regresi data panel common effects model, BOPO berpengaruh negatif signifikan terhadap stabilitas  perbankan. Hasil penelitian ini sejalan dengan hasil penelitian Wahid & Dar, (2016) yang melakukan penelitian di Malaysia demikian pula Islam & Kozokov, (2013) yang meneliti stabilitas bank Islam dan konvensional di 8 Negara  yakni Bahrain, Kuwait, Qatar, Saudi Arabia, United Arab Emirates, Pakistan, Malaysia, and United Kingdom. Kedua penelitian tersebut menemukan bahwa risiko efisiensi berpengaruh negatif signifikan terhadap stabillitas  perbankan.  Penyebab  utama  pengaruh  negatif  BOPO  terhadap  stabilitas  bank  adalah  menurunya  tingkat efisiensi. Tingkat efisiensi yang menurun dapat dilihat dari kenaikan rasio BOPO.
3.2.2 Pengaruh Good Corporate Governance (GCG) Terhadap Stabilitas BPRS

## Journal of Trends Economics and Accounting Research
Terdapat  3  indikator  yang  menjadi  ukuran  Good  Corporate  Governance  (GCG)  pada  BPRS.  Pertama  adalah  direksi berdasarkan  hasil  regresi  pada  tabel  5.5  memiliki  pengaruh  negatif  dan  signifikan  terhadap  stabilitas  BPRS.  Hasil penelitian  ini  tidak  sesuai  dengan  hipotesis  bahwa  ukuran  dewan  direksi  berpengaruh  positif  dan  signifikan  terhadap stabilitas BPRS. Ukuran dewan direksi yang terlalu besar dapat berdampak negatif pada stabilitas bank. Beberapa alasan mengapa ini bisa terjadi adalah sebagai berikut:
1) Koordinasi yang sulit
Semakin besar jumlah anggota di dalam dewan direksi, semakin sulit untuk mencapai konsensus dan koordinasi yang efektif.  Proses  pengambilan  keputusan  menjadi  lebih  rumit  dan  memakan  waktu,  yang  dapat  menghambat responsibilitas dalam menghadapi situasi krisis atau perubahan cepat di pasar.
2) Konflik kepentingan
Dalam dewan direksi yang besar, terdapat kemungkinan adanya konflik kepentingan antara anggota-anggota dewan. Beberapa anggota mungkin mewakili kepentingan kelompok atau pemegang saham tertentu, sehingga keputusan yang diambil  bisa  lebih  didasarkan  pada  kepentingan  individu  atau  kelompok  daripada  kepentingan  bank  secara keseluruhan. Hal ini dapat mengganggu stabilitas bank dan mengarah pada pengambilan risiko yang lebih tinggi.
3) Kurangnya akuntabilitas individu: Dalam dewan direksi yang besar, sulit untuk menetapkan tanggung jawab individu secara jelas. Ketika terjadi kegagalan atau masalah di bank, sulit untuk mengidentifikasi siapa yang harus bertanggung jawab.  Kurangnya  akuntabilitas  individu  ini  dapat  melemahkan  pengawasan  dan  pengendalian  internal  yang diperlukan untuk menjaga stabilitas bank.
4) Efisiensi yang menurun: Semakin banyak anggota dewan direksi, semakin kompleks dan lambat proses pengambilan keputusan. Hal ini dapat menghambat efisiensi operasional bank dan membuatnya sulit untuk merespons  perubahan pasar  dengan  cepat.  Keputusan  yang  terlambat  dapat  menyebabkan  penundaan  dalam  mengambil  langkah-langkah yang diperlukan untuk mengatasi risiko atau masalah yang muncul.
Penting untuk mencatat bahwa ukuran dewan direksi yang terlalu kecil juga dapat memiliki dampak negatif. Dewan direksi yang ideal adalah yang memiliki ukuran yang memadai, memungkinkan adanya diskusi dan pengambilan keputusan yang efektif, serta mempertahankan tingkat akuntabilitas yang tinggi. Setiap bank harus menyesuaikan ukuran dewan direksinya sesuai dengan kebutuhan dan kompleksitas operasionalnya untuk menjaga stabilitas dan pengawasan yang efektif. Sementara  itu  indikator  GCG  BPRS  selanjutnya  adalah  dewan  komisaris  dan  Dewan  Pengawas  Syariah  (DPS).  Hasil regresi menunjukkan bahwa dewan komisaris dan DPS tidak memiliki pengaruh terhadap stabilitas bank. Hasil penelitian ini  tidak  sejalan  dengan  hipotesis  penelitian  bahwa  kedua  indikator  tersebut  memiliki  pengaruh  positif  dan  signifikan terhadap stabilitas BPRS.

## 4. KESIMPULAN
Bank Pembiayaan Rakyat Syariah (BPRS) beroperasi di tingkat provinsi dengan fokus utama pada Usaha Mikro dan Kecil (UMK).  Sebagai  institusi  keuangan  mikro  yang  penting  bagi  UMK,  BPRS  memiliki  tanggung  jawab  untuk  menjaga stabilitas  keuangannya.  Bank  syariah  memiliki  sistem  bagi  hasil  yang  dianggap  stabil.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk memeriksa pengaruh faktor internal bank, yaitu risiko spesifik bank dan  Good Corporate Governance (GCG), terhadap stabilitas  BPRS  di  Provinsi  Banten.  Penelitian  ini  menggunakan  metode  kuantitatif  dengan  data  panel  dari  8  BPRS  di Provinsi  Banten.  Data  dikumpulkan  setiap  semester  dari  Juni  2020  hingga  Juni  2022,  khususnya  pada  masa  pandemi Covid-19, ketika BPRS Provinsi Banten mengalami performa yang buruk. Hasil penelitian menunjukkan bahwa secara parsial  Capital  to  Adequacy  Ratio  (CAR)  memiliki  pengaruh  positif  signifikan  terhadap  stabilitas  BPRS.  Biaya Operasional dan Pendapatan Operasional (BOPO) berpengaruh negatif dan signifikan terhadap stabilitas BPRS. Dewan direksi yang merupakan indikator dari GCG memiliki pengaruh negatif dan signifikan terhadap stabilitas BPRS. Namun demikian  ukuran  dewan  komisaris  dan  Dewan  Pengawas  Syariah  (DPS)  tidak  berpengaruh  terhadap  stabilitas  BPRS. Demikian pula dengan Non Performing Financing (NPF) proksi dari kualitas kredit bank tidak memiliki pengaruh terhadap stabilitas  BPRS.  Selanjutnya  hasil  regresi  menunujukkan  bahwa  secara  simultan  keseluruhan  variabel  independen berpengaruh terhadap stabilitas BPRS di Provinsi Banten. Penelitian ini memiliki kekurangan yakni tidak memasukkan variabel  eksternal  kedalam  model  sehingga  belum  merepresentasikan  faktor  keseluruhan  yang  dapat  mempengaruhi stabilitas BPRS.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penelitian  ini  merupakan  luaran  dari  hibah  penelitian  internal  hasil  kerja  sama  antara  Fakultas  Ekonomi  dan  Bisnis Universitas Sultan Ageng Tirtayasa dan pihak yang berperan dalam memberikan dana penelitian ini, oleh karena itu, pada kesempatan ini penulis dengan tulus mengucapkan rasa terima kasih yang mendalam atas dukungan finansial yang telah diberikan  yang  tidak  hanya  memungkinkan  penelitian  ini  terlaksana,  tetapi  juga  telah  memberikan  kepercayaan  dan

## Journal of Trends Economics and Accounting Research
dorongan yang sangat berarti dalam mewujudkan penelitian ini menjadi suatu kenyataan yang bermanfaat. Selanjutnya, tidak  lupa  juga  ucapan  terima  kasih  yang  tulus  disampaikan  kepada  pengelola  Journal  of  Trends  Economics  and Accounting  Research  yang  telah  memberikan  kesempatan  yang  sangat  berharga  dan  menghargai  hasil  penelitian  ini dengan memberikan peluang untuk mempublikasikan temuan dan kontribusi penelitian ini.

## REFERENCES
Aisyah, S., & Hosen, M. N. (2018). Total Factor Productivity and Efficiency Analysis on Islamic Banks in Indonesia. Jurnal Keuangan Dan Perbankan, 22(1), 137–147. https://doi.org/10.26905/jkdp.v22i1.1333
Ascarya, A., & Achsani, N. A. (2008). PERILAKU PERMINTAAN UANG DALAM SISTEM MONETER GANDA DI. September. https://doi.org/10.21098/bemp.v11i1.235
Berger,  A.  N.  (2019).  Liquidity  creation  performance  and  financial  stability  consequences  of  Islamic  banking:  Evidence  from  a multinational study. Journal of Financial Stability, 44. https://doi.org/10.1016/j.jfs.2019.100692
Bukair, A. A., & Abdul Rahman, A. (2015). Bank performance and board of directors attributes by Islamic banks. International Journal of Islamic and Middle Eastern Finance and Management, 8(3), 291–309. https://doi.org/10.1108/IMEFM-10-2013-0111
Chai, Z., Sadiq, M. N., Ali, N., Malik, M., & Hamid, S. A. R. (2022). Bank Specific Risks and Financial Stability Nexus: Evidence From Pakistan. Frontiers in Psychology, 13(June), 1–6. https://doi.org/10.3389/fpsyg.2022.909141
Čihák, M., & Hesse, H. (2010). Islamic banks and financial stability: An empirical analysis. Journal of Financial Services Research. https://doi.org/10.1007/s10693-010-0089-0
Djebali,  N.,  &  Zaghdoudi,  K.  (2020).  Testing  the  governance-performance  relationship  for  the  Tunisian  banks:  a  GMM  in  system analysis. Financial Innovation, 6(1). https://doi.org/10.1186/s40854-020-00182-5
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
Firmansyah, I. (2015). Determinant of Non Performing Loan: the Case of Islamic Bank in Indonesia.  Buletin Ekonomi Moneter Dan Perbankan, 17(2), 241–258. https://doi.org/10.21098/bemp.v17i2.51
Hasan, M., & Dridi, J. (2011). The Effects of the Global Crisis on Islamic and Conventional Banks: a Comparative Study. Journal of International Commerce, Economics and Policy, 02(02), 163–200. https://doi.org/10.1142/s1793993311000270
Hosen, M. N., & Rahmawati, R. (2016). Efficiency and Profitability in The Indonesian Islamic Banking Industry. Al-Iqtishad: Jurnal Ilmu Ekonomi Syariah, 8(1), 33–48. https://doi.org/10.15408/aiq.v8i1.2507
Islam, M. U., & Kozokov, S. (2013). Stability of Islamic and Conventional banks, an empirical comparative analysis. Lund University, 12(3), 7–20.
Kabir  Hassan,  M.,  Unsal,  O.,  &  Emre  Tamer,  H.  (2016).  Risk  management  and  capital  adequacy  in  Turkish  participation  and conventional banks: A comparative stress testing analysis. Borsa Istanbul Review, 16(2), 72–81.
https://doi.org/10.1016/j.bir.2016.04.001
Kapoor, N., & Goel, S. (2019). Do diligent independent directors restrain earnings management practices? Indian lessons for the global world. Asian Journal of Accounting Research, 4(1), 52–69. https://doi.org/10.1108/AJAR-10-2018-0039
Koetter, M., & Porath, D. (2021). Efficient, Profitable and Safe Banking: An Oxymoron? Evidence from a Panel VAR Approach. SSRN
Electronic Journal, 02. https://doi.org/10.2139/ssrn.2793987
Lassoued,  M.  (2018).  Corporate  governance  and  financial  stability  in  Islamic  banking.  Managerial  Finance,  44(5),  524–539. https://doi.org/10.1108/MF-12-2016-0370 Corporate
Majdina, N., Munandar, J. M., & Effendi, J. (2019). The determinant factors of efficiency on Islamic banking and conventional banking in Indonesia. Jurnal Keuangan Dan Perbankan, 23(3), 454–468. https://doi.org/10.26905/jkdp.v23i3.3157
Miah,  M.  D.,  &  Uddin,  H.  (2017).  Efficiency  and  stability:  A  comparative  study  between  islamic  and  conventional  banks  in  GCC countries. Future Business Journal, 3(2), 172–185. https://doi.org/10.1016/j.fbj.2017.11.001
Nugraheni, P., & Muhammad, R. (2019). Board of directors and credit risk: An empirical study of Indonesian Islamic banks.  Jurnal Keuangan Dan Perbankan, 23(4), 503–513. https://doi.org/10.26905/jkdp.v23i4.3484
Octavio,  D.  Q.,  &  Soesetio,  Y.  (2019).  Intellectual  capital  and  bank  profitability:  Evidence  from  conventional  and  Islamic  bank  in Indonesia. Jurnal Keuangan Dan Perbankan, 23(2), 191–205. https://doi.org/10.26905/jkdp.v23i2.3028
Permatasari Husa, P., & Trinarningsih, W. (2015). Credit Risk in Indonesia: Islamic Bank vs Conventional Bank.  Fokus Manajerial, 13(1), 53–60.
Rajhi, W., & Hassairi, S. A. (2012). Islamic Banks and Financial Stability: A Comparative Empirical Analysis between MENA and Southeast Asian Countries. SSRN Electronic Journal. https://doi.org/10.2139/ssrn.2010126
Risfandy, T. (2018). Equity Financing and Islamic Banks’ Profitability: Evidence from the Biggest Muslim Country. Jurnal Keuangan Dan Perbankan, 22(3), 496–505. https://doi.org/10.26905/jkdp.v22i3.2150
Schaeck, K., & Cih, M. (2014). Competition , Efficiency , and Stability. 215–241.
Setyawati, I., Suroso, S., Suryanto, T., & Nurjannah, D. S. (2017). Does financial performance of Islamic banking is better? Panel data estimation. European Research Studies Journal, 20(2), 592–606. https://doi.org/10.35808/ersj/661
Shleifer,  A.,  &  Vishny,  R.  W.  (2020).  Unstable  Banking.  National  Bureau  Of  Economic  Research,  4(3),  248–253. https://medium.com/@arifwicaksanaa/pengertian-use-case-a7e576e1b6bf%0Ahttps://doi.org/10.1016/j.biteb.2021.100642
Simorangkir, I. (2014). Pengantar Kebanksentralan: Teori dan Praktik di Indonesia (1st ed.). Rajawali Pers.
Sriyana, J. (2015). Islamic banks’ profitability amid the competitive financing in Indonesia. International Journal of Applied Business and Economic Research, 13(4), 1695–1710.
Tan,  Y.,  &  Floros,  C.  (2012).  Bank  profitability  and  inflation:  The  case  of  China.  Journal  of  Economic  Studies,  39(6),  675–696. https://doi.org/10.1108/01443581211274610

## Journal of Trends Economics and Accounting Research
Wahid, M. A., & Dar, H. (2016). Stability of Islamic versus Conventional Banks: A Malaysian Case. Jurnal Ekonomi Malaysia, 50(2), 107–124. https://doi.org/10.17576/JEM-2016-5001-09
Zaghdoudi, K. (2019). The effects of risks on the stability of Tunisian conventional banks. Asian Economic and Financial Review, 9(3), 389–401. https://doi.org/10.18488/journal.aefr.2019.93.389.401