Available at https://jurnal.stie-aas.ac.id/index.php/jie Jurnal Ilmiah Ekonomi Islam, 8(03), 2022, 3283-3292
Analisis Pengaruh GDP, Inflasi, CAR dan NPF Terhadap Profitabilitas Perbankan Syariah di Indonesia
Salman Nasution 1) , Purnama Ramadani Silalahi 2) , Anita Khairunnisa 3) 1 Fakultas Agama Islam, Universitas Muhammadiyah Sumatera Utara
2,3 Fakultas Ekonomi dan Bisnis Islam, Universitas Islam Negeri Sumatera Utara *Email korespondensi: salmannasution@umsu.ac.id

## Abstract
This  study  analyzes  the  independence  of  the  variables  that  affect  the  profitability  of  Islamic  banking,  such  as Gross Domestic Product (GDP), Inflation, Capital Adequacy Ratio (CAR), and Non-Performing Financing (NPF). This study uses secondary data in time series with samples from January 2015 to August 2021 in Indonesia and applies a quantitative approach with the method Vector Error Correction Model (VECM).  This study found that in the long term GDP and inflation variables have a positive and significant effect on the profitability of Islamic banking  in  Indonesia,  while  the  CAR  and  NPF  variables  do  not  affect  the  profitability  of  Islamic  banking  in Indonesia. In the short term, the NPF variable affects the GDP variable and the ROA variable affects the inflation variable. Based on the results of this study, shows that macroeconomic variables play an important role in the development of Islamic banking profitability in Indonesia. This study suggests that to increase the profitability of Islamic banking in Indonesia. Islamic banking needs to pay attention to the influence of macroeconomic variables and the management of Islamic banking operational performance.

## Keywords: ROA, GDP, Inflation, CAR, NPF
Saran  sitasi : Panggiarti,  E.  K.,  Muslim,  A.,  &  Ismiati,  B .  (2022).  Zakat,  Infaq,  and  Shodaqoh  Based  on  a Normative,  and  Contextual  Approach. Jurnal  Ilmiah  Ekonomi  Islam,  8 (03),  3283-3292.  doi: http://dx.doi.org/10.29040/jiei.v8i3.6352
DOI: http://dx.doi.org/10.29040/jiei.v8i3.6352

## 1. PENDAHULUAN
Seiring  dengan  pertumbuhan  perbankan  syariah di Indonesia, maka banyak topik yang dapat dijadikan sebagai  bahan  penelitian.  Profitabilitas  perbankan syariah  menjadi  suatu  topik  penelitian  yang  sangat penting untuk dikaji. Dikurun waktu 2 tahun terakhir adanya  pandemi  Covid-19  turut  berdampak  pada profitabilitas  perbankan  syariah  di  Indonesia.  Demi minimalisasi resiko perbankan dan menjaga profitabilitas  perbankan.  Bank  Indonesia  berupaya memberikan  stimulus  regulasi  yang  membantu perbankan  syariah  dalam  menstabilkan  sistem perbankan. Kebijakan Bank Indonesia yakni relaksasi pembiayaan dan keringanan dalam angsuran pembiayaan  nasabah  (Wahyudi,  2020).  Tidak  hanya itu,  Bank  Indonesia  juga  melakukan  stabilisasi  nilai tukar rupiah, penurunan suku bunga kebijakan, injeksi likuiditas  dalam  jumlah  yang  besar  baik  likuiditas rupiah  maupun  valas  (Indonesia,  2021).  Selanjutnya
dalam Sistem Pembayaran, BI menjamin ketersediaan uang  yang  layak  edar  dan  higienis,  serta  melakukan perpanjangan  waktu  berlakunya  MDR  0%  untuk penggunaan  pembayaran  non  tunai  QRIS  hingga September 2020, yang disepakati bersama ASPI dan PJSP (Indonesia, 2021).
Sebagaimana  dalam  penelitian  yang  dilakukan oleh Rofiul Wahyudi dengan judul Analisis Pengaruh CAR,  NPF,  FDR,  BOPO  dan  Inflasi  terhadap Profitabilitas  Perbankan  Syariah  di  Indonesia:  Studi masa  Palndemi  Covid  19  (Wahyudi,  2020).  Tidak hanya Wahyudi, penelitian lain Misbahul munir juga meneliti  tentang  pengaruh  CAR,  NPF,  FDR  dan Inflasi  terhadap  profitabilitas  perbankan  syariah  di indonesia dari periode Juli 2015 hingga Agustus 2018 (Munir,  2018).  Fitri  Kurnia  Dewi  dan  Heri  Sudarso juga  meneliti  tentang  perbankan  syariah  yakni Analisis  Profitabilitas  Bank  Syariah  di  Indonesia: Pendekatan  Autoregressive  Distributed  Lag  (ARDL)
(Dewi  &  Sudarso,  2021).  Beberapa  penelitian  lain yang  juga  membahas  tentang  profitabilitas  adalah Nuri  Zulfah  Hijriyani  dan  Setiawan,  Vista  Qonitah Qotrun  Nuha,  Agus  widarjono,  K.N  Aldeen  dkk, Syahri  &  harjito,  F.K  Dewi  dan  Sumarsono.  Pada penelitian-penelitian  terdahulu,  kajian  mengenai profitabilitas di perbankan syariah di Indonesia masih dalam  konteks  umum.  Pada  umumnya  data  yang dipergunakan adalah data dari tahun 2019 bahkan data yang  sebelumnya.  Oleh  sebab  itu,  perlu  adanya penelitian  yang  terbaru  tekait  perbankan  syariah dalam  konteks  yang  lebih  terkini  dan  mutakhir. Terlebih  di  beberapa  tahun  belakangan  ini  makro ekonomi  dan  keuangan  yakni  perbankan  syariah mengalami  gejolak  pasar  yang  diakibatkan  oleh pandemi  covid  19.  Hal ini yang menjadi  novety  dan urgensi  penelitian  ini  sekaligus  menjadi  alasan mengapa penelitian ini perlu untuk dilaksanakan.
Dimasa  Pandemi,  Gross  Domestik  Bruto  pada Januari 2020 mengalami  penurunan yang signifikan hingga Juli 2020 di mana Gross Domestik Bruto yang semulanya  berada  ditigkat  4,957  persen  kemudian terus  menurun  di  posisi  2,972  persen  di  bulan  April dan akhirnya turun drastis di level -5,322 persen pada Juli 2020.  Adapun data perkembangan pertumbuhan ekonomi dapat dilihat pada gambar di bawah ini:

## Gambar 1 Perkembangan Pertumbuhan Ekonomi 2 Tahun Terakhir
Gambar  1  menunjukkan  data  pertumbuhan ekonomi  2  tahun  terakhir  melemah  drastis. Pertumbuhan kasus covid 19 yang masih berlangsung menyebabkan sektor-sektor penting terhenti sehingga berdampak pada sektor perbankan secara menyeluruh (Hafizh et al., 2020). Kebijakan-kebijakan pemerintah diprioritaskan  pada  penurunan  kasus  covid  dan kesehatan. Kebijakan-kebijakan tersebut ialah PSBB, PPKM dan lockdown . Adanya kebijakan-kebijakan ini berdampak  pada  lumpuhnya  perekonomian  negara hingga  tingkat  PHK  yang  naik,  perusahaan  gulung tikar,  bisnis  merugi  dan  mengurangnya  pendapatan masyarakat (Fikri et al., 2021).
Tabel 1
Perkembangan GDP, INFLATION, KURS, CAR, NPF dan ROA Perbankan Syariah Di Indonesia dari
tahun 2016 - 2020 Tahun GDP (RP. Milialr) INFLAlSI (%) CAR   (%) NPF (%) ROA (%) 2016 9,434,613.40 3.02 37.68 16.54 4.67 2017 9,912,928.10 3.61 38.72 16.56 5.65 2018 10,425,851.90 3.13 39.72 14.71 5.39 2019 10,949,037.80 2.72 38.58 13.18 6.38 2020 10,722,442.70 1.68 50.24 13.38 5.22
Sumber: www.bps.go.id dan www.ojk.go
Pada  tabel  1  di  atas  memaparkan  informasi penting  terkait  posisi  GDP,  Inflasi,  CAR,  NPF  dan ROA dari tahun 2016-2020. Merujuk pada data inflasi yang tersedia, data inflasi yang tersedia menunjukkan nilai yang rendah ditahun 2020 yakni sebesar 1,68%. Ini  berarti  bahwa  ditengah  pandemi  covid  19  yang melanda.  Pasokan  barang  dan  kebutuhan  pokok masyarakat masih terjaga dengan aman. Berdasarkan data BPS periode Januari hingga Otober 2021 inflasi masih dalam kategori yang aman yakni 0,9% (year to date/ytd)  (Victoria,  n.d.).  Sementara  itu,  CAR menunjukkan kemampuan bank menahan guncangan
masalah kerugian terhadap kecukupan modal (Javaid &  Alalawi,  2018).  Semakin  tinggi  rasio,  maka semakin  stabil  dan  efisien  pula  bank  tersebut (Widarjono,  2020).  Sedangkan  Nahar  dan  Prawoto (2017)  menemukan  bahwa  CAR  tidak  memiliki pengaruh  terhadap  profitabilitas.  Hipotesis  dari penelitian  ini yaitu  terdapat  pengaruh  CAR terhadap ROA  bank  syariah.  Tidak  hanya  CAR  yang  harus diperhatikan.  Menjaga  NPF  tetap  rendah  menjadi tugas  berat  perbankan  syariah.  Wahyudi  (2020) menjelaskan bahawa NPF dapat menunjukkan jumlah dari  pembiayaan  macet  yang  terjadi  di  suatu
perbankan  syariah.  Semakin  tinggi  NPF,  maka  akan menurunkan profitabilitas bank. Menurut Fikri dalam penelitiannya  menyatakan  bahwa  adanya  dampak pandemi covid 19 tentunya mempengaruhi pembiayaan  bermasalah  (Fikri  et  al.,  2021).  Hal  ini didukung  oleh  penelitian  Ratih  Hastasari  yang menemukan  bahwa  NPL  meningkat  signifikan  pada masa  covid  19  sebesar  >  3%  dibandingkan  sebelum masa covid 19 sebesar <3% (Hastasari, 2020).
Terdapat beberapa penelitian yang telah meneliti bagaimana dampak kinerja FDR, NPF, CAR, BOPO dan  Inflasi  terhadap  Profitabilitas  seperti  (Medina Almunawwaroh  2018;  Munir  2018;  Yundi  2018; Azmy  2018).  Sementara  itu,  Ardana  (2018) menemukan  bahwa  NPF,  CAR,  BI  rate  dan  Inflasi tidak berdampak terhadap ROA, tetapi ROE dan FDR
berdampak  terhadap  ROA.  Penelitian  Raharjo  et  al (2020) menemukan bahwa variabel BOPO dan Inflasi memiliki  pengaruh  terhadap  ROA,  sementara  NFP dan CAR tidak berpengaruh terhadap ROA.
Pada  tabel  1  di  atas  juga  menggambarkan perkembangan ROA Perbankan syariah dari sebelum adanya  pandemi  hingga  disaat  pandemi  Covid  19 mengalami fluktuasi yang sangat signifikan. Penelitian  terkait  profitabilitas  bank  syariah  di  masa pandemi sangat penting untuk dilakukan dalam rangka sebagai  evaluasi  dan  rekomendasi  bagi  pemangku kebijakan  perbankan  syariah  diwaktu  yang  akan datang.  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk menganalisis Pengaruh GDP, inflasi, CAR, dan NPF terhadap profitabilitas perbankan syariah di Indonesia.

## 2. METODE PENELITIAN
Pendekatan  kuantitatif  merupakan  pendekatan yang  digunakan  di  dalam  penelitian  ini.  Adapun metode  yang  digunakan  adalah  metode Vactor Autoregression (VAR) yang dikemukakan oleh Sims di  tahun  1980.  VAR  merupakan  salah  satu  metode diantara beberapa metode untuk data time series yang sering digunakan dalam penelitian, terutama dibidang ekonomi. Metode VAR disebut sebagai model yang a- teoritis  atau  tidak  berlandaskan  pada  teori  ekonomi tertentu  (Ascarya,  n.d.).  Data  dalam  penelitian  ini ialah data sekunder dengan data time series . Website Badan Pusat Statisti (BPS) dan website Otoritas Jasa Keuangan  (OJK)  sebagai  sumber  untuk memperoleh data  penelitian.  Sampel  dalam  penelitian  ini  adalah purposive  sampling dengan  mengambil  sampel berdasarkan  tujuan  dan  pertimbangan  tertentu. Sampel  yang  diambil  mulai  dari  bulan  januari  2015 sampai dengan bulan agustus 2021 dengan jumlah 80 sampel, yang diolah dengan memakai software Eviews 9 .  Hal  ini  karena  data  yang  masih  mudah  diperoleh dan relevan untuk digunakan.
Langkah pertama yang dilakukan dalam analisis Var adalah melakukan transformasi data dalam bentuk logaritma  natural  (ln)  untuk  menemukan  hasil  yang konsisten  dan  valid.  Setalah  dilakukan  transformasi, selanjutnya melakukan unit root test , yang bertujuan untuk  mengetahui  apakah  data  telah  stasioner  pada level atau tidak. Apabila data stasioner di level, maka model VAR in level yang akan dilakukan. Akan tetapi,
apabila  data  stasioner  di  tingkat  pertama  ( First Difference )  atau  stasioner  di  tingkat  kedua  ( Second Difference ),  maka  model  VAR in  difference atau VECM  dapat  digunakan  apabila terdapat  kointegrasi (Basuki & Prawoto, 2019).
Tahapan dalam menggunakan model VAR/VECM  ialah  uji  stasioneritas  data  dengan Augmented  Dickey  Fuller (ADF) Test dengan  taraf nyata 5% (α = 5%); uji stabilitas model VAR untuk mengetahui kestabilan seluruh variabel, dengan nilai modulus (< 1); uji panjang lag optimal dengan melihat lag  terpendek  dari Akaike  Information  Criterion (AIC), Schwarz  Information  Criterion (SC)  dan Hannan-Quin  Criterion (HQ);  analisis  kausalitas granger  untuk  mengetahui  keterpengaruhan  antar variabel; uji kointegrasi untuk mengetahui kointegrasi pada variabel-variabel yang digunakan dalam model, dengan menggunakan metode Johansen’s Cointegration  Test ; Vector  Error  Correction  Model (VECM) untuk melihat hubungan jangka panjang dan jangka pendek pada variabel penelitian; anaisis Impuls Response  Function (IRF)  untuk  melihat  guncangan dari  satu  variabel  lain  dan  berapa  lama  pengaruh tersebut  terjadi;  analisis Forecast  Error  Variance Decomposition (FEVD)  untuk  melihat  proporsi pergerakan  secara  berurutan  yang  terjadi  karena adanya  guncangan  sendiri  dan  variabel  lain (Prawoto,2019).
3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1. Hasil penelitian
Hasil Uji Stasioneritas
Tabel 2
Hasil Uji Stabilitas test for unit root in level, 1st Difference, 2nd Difference Augmented Dickey-Fuller
(ADF) test statistic No. Variabel ADF t-Statistic Prob* Level 1st Difference  2nd Difference Level 1st Difference  2nd Difference 1. ROA -8.949640 -8.404037 -7.314104 0.0000 0.0000 0.0000 2. GDP -1.588832 -2.726117 -6.199040 0.4828 0.2298 0.0000 3. INF -7.338875 -9.089681 -8.586398 0.0000 0.0000 0.0000 4. CAR -1.784594 -8.576544 -9.422849 0.3855 0.0000 0.0000 5. NPF -1.715481 -4.768248 -7.204445 0.4196 0.0012 0.0000
Sumber: data diolah dengan Eviews 9
Tabel  2  di  atas  menunjukkan  bahwa  hasil pengujian  stasioneritas  data  ditingkat  level  terdapat dua  variabel  yang  stasioner.  Untuk  ditingkat 1st Difference terdapat empat variabel yang stasioner dan satu  variabel  tidak  stasioner.  Adapun  langkah selanjutnya, untuk mendapatkan semua data stasioner ialah  dengan  melakukan  pengujian  pada  tingkat 2nd Difference . Ditingkat 2nd Difference kelima variabel sudah stasioner, dengan melihat dari nilai probabilitasnya yang lebih kecil dari 0,05%.
Hasil Uji Stabilitas Model VAR -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

## Sumber: data diolah dengan Eviews 9 Gambar 2 Hasil Uji Stabilitas Model Var
Hasil  dari  pengujian  stabilitas  model  VAR dengan  lag  optimal  dengan  nilai  1-6,  terlihat  bahwa semua  titik-titiknya  menyebar  di  dalam  lingkaran gambar dan juga nilai keseluruhan modulus yang lebih kecil dari 1 (satu), artinya model VAR yang dibentuk sudah stabil.
Hasil Uji Panjang Lag Optimal
Tabel 3 Hasil Uji Panjang Lag Optimal VAR Lag Order Selection Criteria Lag LogL LR FPE AIC SC HQ 0 942.3070 NA 4.84e-18 -25.67964 -25.52276* -25.61712 1 979.8818 68.97297 3.44e-18 -26.02416 -25.08287 -25.64904* 2 1008.079 47.89739 3.18e-18 -26.11177 -24.38608 -25.42405 3 1048.925 63.78662 2.11e-18 -26.54590 -24.03581 -25.54558 4 1083.301 48.97315* 1.71e-18 -26.80276 -23.50826 -25.48984 5 1111.546 36.37059 1.70e-18* -26.89167 -22.81277 -25.26616 6 1139.840 32.55794 1.75e-18 -26.98193* -22.11862 -25.04382
* indicates lag order selected by the criterion
LR: sequential modified LR test statistic (each test at 5% level)
FPE: Final prediction error AIC: Akaike information criterion SC: Schwarz information criterion HQ: Hannan-Quinn information criterion Sumber: data diolah dengan Eviews 9
Hasil dari pengujian lag optimal VAR Lag Order Selection Criteria pada  tabel  3  di  atas  menunjukkan bahwa  lag  terpendek  berdasarkan  kriteria Hannan-
Quin Criterion (HQ) optimal pada lag 1, yang dapat dilihat dengan adanya tanda bintang (*).
Hasil Uji Kausalitas Granger Tabel 4 Hasil Uji Kausalitas Granger Pairwise Granger Causality Tests Lags: 1 Null Hypothesis: F-Statistic Prob. LNGDP does not Granger Cause CAR 4.22170 0.0433 LNGDP does not Granger Cause NPF 11.0170 0.0014 NPF does not Granger Cause CAR 9 6.48037 0.0129
Sumber: data diolah dengan Eviews 9
Hasil dari pengujian kausalitas granger pada tabel 4  di  atas,  menunjukkan  bahwa  terdapat  hubungan kausalitas  satu  arah,  yaitu  hubungan  kausalitas  satu
arah  GDP  terhadap  CAR,  hubungan  kausalitas  satu arah GDP terhadap NPF dan hubungan kausalitas satu arah NPF terhadap CAR.
Hasil Uji Kointegrasi

## Tabel 5
Hasil Uji Kointegrasi Lags interval (in first differences): 1 to 1 Unrestricted Cointegration Rank Test (Trace) Hypothesized Trace 0.05 No. of CE(s) Eigenvalue Statistic Critical Value Prob.** None * 0.524243 122.8310 69.81889 0.0000 At most 1 * 0.380389 64.88888 47.85613 0.0006 At most 2 0.198133 27.55308 29.79707 0.0888 At most 3 0.118168 10.32970 15.49471 0.2562 At most 4 0.006656 0.520921 3.841466 0.4704
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 Unrestricted Cointegration Rank Test (Maximum Eigenvalue) Hypothesized Max-Eigen 0.05 No. of CE(s) Eigenvalue Statistic Critical Value Prob.** None * 0.524243 57.94213 33.87687 0.0000 At most 1 * 0.380389 37.33580 27.58434 0.0021 At most 2 0.198133 17.22338 21.13162 0.1617 At most 3 0.118168 9.808783 14.26460 0.2248 At most 4 0.006656 0.520921 3.841466 0.4704
Max-eigenvalue 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 9
Hasil  dari  pengujian  kointegrasi  dengan trace statistic dan max - eigen statistic pada  lag  1 menunjukkan bahwa untuk masing-masing persamaan
hanya terdapat dua rank kointegrasi pada taraf nyata 5% dengan tanda bintang (*). Dengan demikian, maka persamaan harus diselesaikan dengan metode VECM.

## Vector Error Correction Model (VECM)
Tabel 6 Hasil Estimasi VECM Jangka Panjang Variabel Endogen Variabel Eksogen Koefisien T-Statistic ROA(-1) C -33.87384 LNGDP(-1) 2.327491 [ 2.08283] INF(-1) 214.1996 [ 9.06580] CAR(-1) 2.050638 [ 1.25303] NPF(-1) 4.086788 [ 0.74783]
Sumber: data diolah dengan Eviews 9
Berdasarkan  tabel  6  di  atas  dapat  diketahui keterpengaruhan  variabel  dari  persamaan  jangka panjang, yang dapat dilihat dari nilai t-statistik > ± t- tabel.  Dalam  hal  ini,  t-tabel  untuk  jumlah  data  atau observasi 80 dan variabel 5 dengan taraf signifikan 5% (dk = n – k), jadi dk = 80 – 5 = 75 maka diperoleh nilai t-tabel sebesar 1.99. Adapun keterpengaruhan variabel dari persamaan jangka panjang, antara lain:
a. Variabel GDP berpengaruh positif dan signifikan terhadap ROA perbankan syariah di Indonesia.
b. Variabel  INF  berpengaruh  positif  dan  signifikan terhadap ROA perbankan syariah di Indonesia.
c. Variabel  CAR  tidak  berpengaruh  terhadap  ROA perbankan syariah di Indonesia.
d. Variabel  NPF  tidak  berpengaruh  terhadap  ROA perbankan syariah di Indonesia.
Tabel 7 Hasil Estimasi VECM Jangka Pendek Variabel Endogen Variabel Eksogen Koefisien T-Statistic D(ROA) CointEq1 -0.093503 [-1.22078] D(ROA(-1)) -0.436360 [-3.77692] D(LNGDP(-1)) -1.262572 [-0.38064] D(INF(-1)) 16.246920 [ 1.10121] D(CAR(-1)) -0.317629 [-0.19905] D(NPF(-1)) -0.800138 [-0.16155] D(LNGDP) CointEq1 -0.000645 [-0.30372] D(ROA(-1)) 0.002181 [ 0.68038] D(LNGDP(-1)) 0.591741 [ 6.42985] D(INF(-1)) 0.687475 [ 1.67945] D(CAR(-1)) -0.024019 [-0.54253] D(NPF(-1)) 0.358426 [ 2.60832] D(INF) CointEq1 -0.004180 [-6.57103] D(ROA(-1)) 0.002082 [ 2.17017] D(LNGDP(-1)) 0.017317 [ 0.62868] D(INF(-1)) 0.315651 [ 2.57630] D(CAR(-1)) -0.000885 [-0.06682] D(NPF(-1)) -0.028910 [-0.70288] D(CAR) CointEq1 0.000218 [ 0.03887] D(ROA(-1)) -0.002913 [-0.34442] D(LNGDP(-1)) -0.121617 [-0.50089] D(INF(-1)) -0.493639 [-0.45709] D(CAR(-1)) -0.199847 [-1.71097] D(NPF(-1)) 0.011194 [ 0.03088] D(NPF) CointEq1 0.003412 [ 1.88332] D(ROA(-1)) 0.003567 [ 1.30518] D(LNGDP(-1)) 0.009819 [ 0.12516] D(INF(-1)) -0.377767 [-1.08256] D(CAR(-1)) -0.006251 [-0.16562] D(NPF(-1)) -0.203034 [-1.73320]
Sumber: data diolah dengan Eviews 9
Dari  tabel  7  di  atas  dapat  dilihat  bahwa  hasil estimasi  VECM  dalam  jangka  pendek  terdapat  dua variabel yang mempengaruhi variabel lain yaitu, NPF
mempengaruhi variabel GDP dan ROA mempengaruhi variabel INF. Analisis Impluse Response Fanction (IRF) -.1 .0 .1 .2 .3 .4 10 20 30 40 50 60 70 80 ROA LNGDP INF CAR NPF Res pons e of ROA to Choles ky One S.D. Innovations -.005 .000 .005 .010 .015 .020 .025 10 20 30 40 50 60 70 80 ROA LNGDP INF CAR NPF Res pons e of LNGDP to Choles ky One S.D. Innovations
-.002 -.001 .000 .001 .002 .003 10 20 30 40 50 60 70 80 ROA LNGDP INF CAR NPF Res pons e of INF to Choles ky One S.D. Innovations -.004 .000 .004 .008 .012 .016 .020 .024 10 20 30 40 50 60 70 80 ROA LNGDP INF CAR NPF Res pons e of CAR to Choles ky One S.D. Innovations
-.004 -.002 .000 .002 .004 .006 .008 10 20 30 40 50 60 70 80 ROA LNGDP INF CAR NPF Res pons e of NPF to Choles ky One S.D. Innovations
Sumber: data diolah dengan Eviews 9
Gambar 3
Impulse Response to Cholesky (d.f. adjusted) One S.D. Innovations
Dari  hasil  analisis Impulse  Response  Function (IRF)  pada  gambar  4  di  atas  menunjukkan  bahwa  seluruh variabel dalam jangka pendek stabil dan sedikit merespon guncangan yang terjadi.
Analisis Farecast Error Variance Decompositon (FEVD)
0 20 40 60 80 100 10 20 30 40 50 60 70 80 ROA LNGDP INF CAR NPF Variance Decomposition of ROA 0 20 40 60 80 100 10 20 30 40 50 60 70 80
ROA LNGDP INF CAR NPF Variance Decomposition of LNGDP 0 20 40 60 80 100 10 20 30 40 50 60 70 80 ROA LNGDP INF CAR NPF Variance Decomposition of INF 0 20 40 60 80 100 10 20 30 40 50 60 70 80
ROA LNGDP INF CAR NPF Variance Decomposition of CAR 0 20 40 60 80 100 10 20 30 40 50 60 70 80
ROA LNGDP INF CAR NPF Variance Decomposition of NPF
Sumber: data diolah dengan Eviews 9
Gambar 4 Variance Decomposition
Dari hasil analisis Variance Decomposition (VD) pada  gambar  5  di  atas  menunjukkan  bahwa  untuk variabel  ROA,  yang  memberikan  kontribusi  terbesar adalah variabel ROA itu sendiri di awal sampai akhir periode.  Untuk  variabel  GDP,  yang  memberikan kontribusi terbesar adalah variabel GDP itu sendiri di awal sampai akhir periode. Untuk variabel INF, yang memberikan  kontribusi  terbesar  adalah  variabel  INF itu sendiri di awal periode dan ROA di akhir periode. Untuk  variabel  CAR,  yang  memberikan  kontribusi terbesar  adalah  variabel  CAR  itu  sendiri  di  awal sampai  akhir  periode.  Untuk  variabel  NPF,  yang memberikan kontribusi terbesar adalah variabel NPF itu sendiri di awal sampai akhir periode.

## 3.2. Pembahasan
Berdasarkan  hasil  estimasi  VECM  jangka panjang  diketahui  keterpengaruhan  variabel-variabel terhadap  ROA  perbankan  syariah  yaitu Pertama , variabel  GDP  berpengaruh  positif  dan  signifikan terhadap  ROA  perbankan  syariah  di  Indonesia,  di mana  perubahan  GDP  akan  meningkatkan  ROA perbankan  syariah  di  Indonesia.  Berdasarkan  teori yang  dikemukakan  oleh  Harrod-Domar  menyatakan bahwa  semakin  besar  pertumbuhan  GDP  maka tabungan  dan  investasi  juga  akan  semakin  besar (Todaro  &  Smith,  2011).  Kemajuan  suatu  negara dapat dilihat dari besarnya tingkat GDP, yang diikuti dengan  semakin  bertambahnya  sektor-sektor  riil. Sehingga lapangan pekerjaan akan terbuka dan tingkat penganggur  akan  berkurang.  Dengan  demikian, pendapatan  masyarakat  juga  akan  meningkat  dan kehidupan masyarakat akan sejahtera. Meningkatnya pendapatan  masyarakat  maka  keinginan  untuk menabung juga akan bertambah. Kegiatan menabung yang  dilakukan  oleh  masyarakat  dapat  memperbesar modal bank yang dihimpun dari pihak ketiga. Semakin banyak  dana  yang  dihimpun  oleh  bank  maka  akan berpengaruh  terhadap  peningkatan  keuntungan  atau profit  perbankan  syariah.  Hal  ini  sejalan  dengan penelitian  yang  dilakukan  oleh  Fitri  Rizal  dan Muchtim Humaidi (2019).
Kedua ,  variabel  inflasi  berpengaruh  positif  dan signifikan  terhadap  profitabilitas  perbankan  syariah, di  mana  perubahan  inflasi  akan  meningkatkan  ROA perbankan  syariah  di  Indonesia.  Menurut  teori Keynes, bahwa inflasi terjadi karena masyarakat ingin hidup di luar batas kemampuan ekonominya, sehingga menyebabkan permintaan efektif masyarakat terhadap barang-barang  meningkat.  Dikarenakan  daya  beli
masyarakat  yang  meningkat  hal  tersebut  akan menimbulkan  masyarakat untuk melakukan  kegiatan pembiayaan  terhadap  sektor  perbankan  syariah (Rahmani, 2022). Perbankan syariah merupakan bank yang  tidak  menggunakan  bunga  di  dalam  sistem operasionalnya, tetapi menggunakan sistem bagi hasil yang sesuai dengan prinsip syariah. Sehingga apabila terjadi  inflasi,  uang  yang  dikelola  oleh  bank  syariah tidak terlalu berpengaruh. Dalam hal ini, masyarakat akan  lebih  percaya  dan  tertarik  untuk  menggunakan jasa  perbankan  syariah  dibandingkan  dengan  bank konvensional.  Pada  masa  pandemi  covid-19  yang melanda  Dunia,  inflasi  di  Indonesia  terus  melandai. Kondisi  inflasi  yang  terjaga  rendah,  disebabkan karena  permintaan  pembiayaan  ataupun  kredit  yang rendah dengan meningkatnya tabungan yang dilakukan  oleh  masyarakat.  Dalam  hal  ini,  adanya peningkatan  tabungan  masyarakat  maka  profit perbankan syariah akan tetap terjaga. Hal ini sejalan dengan  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Fitri  Risma Mellaty  dan  Kartawan  (2021)  dan  Hendrawan Raharjo, et.al. (2020), yang menemukan bahwa inflasi berpengaruh positif dan signifikan terhadap profitabilitas perbankan syariah di Indonesia.
Ketiga , variabel CAR tidak berpengaruh terhadap profitabilitas perbankan syariah di Indonesia, hasil ini sejalan  dengan  penelitian  yang  dilakukan  oleh Sumarlin,  yang  menemukan  bahwa  CAR  tidak berpengaruh  terhadap  ROA.  Hal  ini  karena  besar kecilnya  kecukupan  modal  perbankan syariah  belum tentu  akan  menyebabkan  besar  kecilnya  profit  atau keuntungan  yang  diperoleh  oleh  perbankan  syariah. Perbankan yang mempunyai modal yang besar namun tidak mampu menggunakan modalnya dengan efektif dalam memperoleh keuntungan maka modal tersebut tidak akan memberikan pengaruh terhadap profitabilitas perbankan syariah (Sumarlin, 2016).
Keempat ,  variabel  NPF  tidak  berpengaruh terhadap profitabilitas perbankan syariah di Indonesia, hasil ini sejalan dengan penelitian yang dilakukan oleh Yulvista  Galuh  Kirana,  et.al.,  yang  menemukan bahwa NPF tidak berpengaruh terhadap profitabilitas. Hal ini karena dengan bertambahnya NPF akan diikuti dengan adanya efisiensi pengelolaan kinerja operasional perbankan syariah (Kirana et al., 2021).

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil penelitian dengan menggunakan metode VECM, maka dapat disimpulkan  bahwa  dalam  jangka  panjang  variabel
GDP  dan  Inflasi  berpengaruh  positif  dan  signifikan terhadap profitabilitas perbankan syariah di Indonesia, sedangkan variabel CAR dan NPF tidak berpengaruh terhadap profitabilitas perbankan syariah di Indonesia. Dalam  jangka  pendek  variabel  NPF  mempengaruhi variabel  GDP  dan  Variabel  ROA  mempengaruhi variabel  Inflasi.  Berdasarkan  hasil  penelitian  ini, menunjukkan bahwa variabel makroekonomi memberikan  peranana  penting  dalam  perkembangan profitabilitas perbankan syariah di Indonesia.
Penelitian  ini  memberikan  kontribusi  untuk perbankan syariah dalam meningkatkan profitabilitas. Dalam hal ini, perbankan syariah perlu memperhatikan  pengaruh  variabel  makro  dalam meningkatkan profitabilitas perbankan syariah. Selain itu,  pengelolaan  kinerja  operasional  perbankan syariah juga perlu diperhatikan.

## 5. REFERENSI
Ascarya.  (n.d.). Aplikasi  Vector  Autorogression  dan Vector  Error  Correction  Model  Menggunakan Eviews 4.1 . Basuki, A. T., & Prawoto, N. (2019). Analisis Regresi Dalam Penelitian Ekonomi & Bisnis: Dilengkapi Aplikasi Spss & Eviews . Rajawali Pers.
Dewi,  F.  K.,  &  Sudarso,  H.  (2021).  Analisis Profitabilitas  Bank  Syariah  Di  Indonesia: Pendekatan  Autoregressive  Distributed  Lag (ARDL). Al-Mashrafiyah , 3 (1).
Fikri,  Teguh,  Y.,  &  Gopar,  I.  A.  (2021).  Pengaruh Pertumbuhan  Kasus  Covid  19,  NPF(Non Performing  Financing),  dan  CAR  (Capital Adequacy Rasio)Terhadap Total AsetPerbankan Syariah  (Bank  Umum  Syariah)  Di  Indonesia (Periode  Maret2020  –Januari  2021. Jurnal Sustainable Accounting & Finance Journal , 1 (2). Hafizh,  M.,  Hidayah,  N.,  &  Silalahi,  P.  R.  (2020).
Macroconomics  And  Profit  Sharing  In  Silamic Banking In Indonesia: The Third Parties Fund As Intervening. Jurnal  Akuntansi  Dan  Keuangan Islam , 8 (2).
Hastasari, R. (2020). Tinjauan Non Performing Loan perbankan  Indonesia  Tahun  Pandemi  2020. Jurnal Akrab Juara , 6 (6). Indonesia, B. (2021). Perkembangan Langkah-langah BI dalam Hadapi Covid 19 . www.bi.go.id Javaid,  S.,  &  Alalawi,  S.  (2018).  Performance  and Profitability  of  Islamic  Banks  in  Saudi  Arabia: An  Empirical  Analysis. Asian  Economic  and Financial Review , 8 (1).
Kirana, Y. G., Hariyani, D. S., & Sari, P. O. (2021).
Pengaruh  Makro  Ekonomi  dan  Mikro  Ekonomi terhadap  Profitabilitas  pada  BPR  Syariah  di Indonesia. Business  Management  Analysis Journal (BMAJ) , 4 (2).
Munir, M. (2018). analisis pengaruh CAR, NPF, FDR dan  Inflasi  terhadap  profitabilitas  perbankan syariah di indonesia. Ihtifaz: Journal of Silamic Economics, Finance, and Banking , 1 (2).
Rahmani,  N.  A.  B.  (2022).  Pengaruh  Inflasi  dan  Bi Rate Terhadap Perubahan Laba Operasional Pada Bank Syariah. Jurnal Riset Akuntansi Dan Bisnis ,
22 (1).
Sumarlin.  (2016).  Analisis  Pengaruh  Inflasi,  CAR, FDR,  BOPO  dan  NPF  terhadap  Profitabilitas Perbankan Syariah. Assets , 6 (2).
Todaro,  M.  P.,  &  Smith,  S.  C.  (2011). Economic Development (p.  137).  Pearson  Education Limited.
Victoria,  A.  O.  (n.d.). BPS:  Indonesia  Beruntung Memiliki Inflasi Rendah Di Tengah Covid-19 . Wahyudi,  R.  (2020).  Analisis  Pengaruh  CAR,  NPF,
FDR,  BOPO  dan  Inflasi  Terhadap  Profitabilitas Perbanakn  Syariah  di  Indonesia:  Studi  Masa Pandemi Covid 19. Jurnal At-Taqaddum , 12 (1). Widarjono,  A.  (2020). Estimating  Profitability  of Islamic Banking InIndonesia, 6th Southeast Asia International  Islamic:  Philantropy  Conference (p. 449).