Available at http://jurnal.stie-aas.ac.id/index.php/jie
Jurnal Ilmiah Ekonomi Islam, 6(02), 2020, 273-283

## Penerapan Dinar, Stabilitas Ekonomi dan Moneter Indonesia (2003-2019)
Muhammad Suffi Imam Ghozali Fakultas Ekonomi & Bisnis Universitas Airlangga *Email korespondensi: m.suffi.imam.ghazali-2018@pasca.unair.ac.id , ms.imamghozali85@gmail.com

## Abstract
Today's economic instability is expected due to the use of fiat money. A monetary sistem that is supported by a stable  currency  is  not  vulnerable  to  inflation  is  needed.  This  simple  research  will  try  to  see  the  effect  of  the application of the gold currency (dinar) on economic and monetary stability in Indonesia. By using time series data from 2003 to 2019. Using the Vector Error Correction Model (VECM) analysis technique to be able to see shocks  that  occur  in  the  studied  variables.  The  results  showed  that  the  rupiah  exchange  rate  had  a  negative effect on economic growth (GDP), but the dinar variable had a positive effect on economic growth. In addition, in the long run the application of the dinar has a negative impact on rising inflation. This proves that the Gold Dinar is a stable currency and makes the economy stronger.
Keywords: Gold (Dinar) Economic Growth, VECM, Inflation

## Abstrak
Ketidakstabilan  ekonomi  hari  ini  banyak  di  tenggarai  akibat  penggunaan  fiat  money.  Diperlukan  adanya sebuah sistem moneter yang ditopang oleh mata uang yang stabil dan tidak rentan terhadap inflasi. Penelitian sederhana  ini  akan  mencoba  melihat  pengaruh  penerapan  mata  uang  emas  (dinar)  terhadap  stabilitas ekonomidan  moneter  di  Indonesia.  Dengan  menggunakan  data  time  series  mulai  tahun  2003  sampai  dengan tahun  2019.  Menggunakan  Teknik  analisis  Vector  Error  Corection  Model  (VECM)  untuk  bisa  melihat guncangan yang terjadi dalam variable yang diteliti. Hasil penelitian menunjukkan bahwa variabel nilai tukar rupiah berpengaruh negatif terhadap pertumbuhan ekonomi (PDB),namun variabel dinar justru berpengaruh positif terhadap pertumbuhan ekonomi. Selain itu, dalam jangka panjang penerapan dinar memberikan dampak negative  terhadap  peningkatan  inflasi.Hal  ini  membuktikan  bahwa  Dinar  Emas  meruakan  mata  uang  yang stabil dan menjadikan perekonomian lebih kuat.
Kata Kunci: Dinar, Pertumbuhan Ekonomi,VECM, Inflasi
Saran  sitasi :  Ghozali,  M.  S.  I.  (2020).  Penerapan  Dinar,  Stabilitas  Ekonomi  dan  Moneter  Indonesia. Jurnal Ilmiah Ekonomi Islam, 6 (02), 273-283. doi: http://dx.doi.org/10.29040/jiei.v6i2.1055
DOI : http://dx.doi.org/10.29040/jiei.v6i2.1055

## 1. PENDAHULUAN
Setelah  lebih  dari  tiga  dekade  sistem  moneter global menggunakan fiat money, membawa dunia ke dalam  posisi  yang  unik.  Krisis  keuangan  dan ekonomi  dialami  beberpa  Negara  bahkan  secara bersamaan  dalam  kurun  waktu  perbedaan  yang singkat  (Lietaer,  2001, hlm.  15).  Banyak  terjadi inflasi  yang  tinggi,  kesenjangan  yang  semakin melebar  dalam  distribusi  pendapatan  dan  kekayaan,
dan banyak kita saksikan krisis ekonomi global yang membawa pada kesengsaraan sosial.
Uang  kertas  (fiat  money)  diciptakan  oleh pemerintah melalui Bank Sentral sebagai legal tender atau mata uang yang sah. Kemudian, uang kertas ini disimpan dalam sistem perbankan. Kemudian, sektor perbankan komersial menciptakan lebih banyak uang (dalam  bentuk  giro)  dengan  memberikan  pinjaman kepada publik berdasarkan rasio cadangan fraksional untuk  pengganda  uang.  Penulis  berpendapat  bahwa
semua  kekacauan  sistem  moneter  saat  ini  banyak diakibatkan oleh karena uang kertas tersebut.
Sistem  moneter  global,  tidak  diragukan  lagi, telah  melalui  evolusi  yang  luar  biasa  -  dari penggunaan uang primitif seperti kulit kerang, garam dan  kulit,  hingga  logam  mulia  seperti  emas  dan perak,  hingga  uang  kertas  seperti  mata  uang  kertas dan uang elektronik (Meera, Larbani, 2006). Setelah Bretton  Woods,  dunia  berada  di  bawah  sistem  nilai tukar  mengambang  dengan  tidak  ada  mata  uang internasional yang didukung oleh emas. Sejarah telah menunjukkan  bahwa  jenis  dan  karakteristik  uang menentukan  sifat  dan  karakteristik  hubungan  yang ada dalam perekonomian yang mempengaruhi faktor sosial-ekonomi  Lietaer  (2001,  p.  4).  Saat  ini, kehidupan  manusia  telah  direduksi  menjadi kehidupan  materialisme,  ditandai  dengan  pengejaran kekayaan,  persaingan,  kurangnya  kasih  sayang, kemiskinan, turunnya nilai-nilai tradisional, kejahatan,  lebih  sedikit  waktu  untuk  keluarga  dan liburan, dll.
Penciptaan  uang  fiat  benar-benar  riba  yang mendalam  dan  menghancurkan,  dan  yang  penting adalah  bahwa  tidak  mungkin  untuk  mencapai  tujuan atau  maqasid  al-Shari'ah  dalam  sistem  moneter  fiat berbasis bunga, penggunaan uang nyata seperti dinar emas dan dirham perak serta penghapusan riba adalah kondisi  yang  diperlukan  untuk  pembentukan  sistem ekonomi dan keuangan Islam (Meera, Larbani, 2006).

## Penelitian Terdahulu
Aam  Slamet  (Ekonomika,  2017)  dalam tulisannya  menjelaskan  bahwa  nilai  tukar  rupiah berpengaruh negatif terhadap pertumbuhan ekonomi, namun  variabel  dinar  justru  berpengaruh  positif terhadap pertumbuhan ekonomi. Selain itu, penerapan dinar tidak memberikan dampak terhadap peningkatan inflasi di Indonesia. Hal ini menunjukkan bahwa penerapan dinar akan menjadikan perekonomian relatif lebih stabil.
Finda  Findiana  (Kordinat,  2019)  menyebutkan bahwa Salah satu cara berinvestasi dan hedging yang paling  aman  dan  menjanjikan  adalah  kembali  pada sunnah  Nabi  yang  sudah  lama  ditinggalkan  yaitu investasi pada Dinar dan Dirham. Dinar dan Dirham dipilih  karena  nilainya  yang  stabil  dan  tidak mengakibatkan  adanya  inflasi  pada  perekonomian negara yang menggunakannya.
Selanjutnya  Saidi  (2009)  menjelaskan  bahwa mata uang bimetal, emas dan perak, adalah uang yang mengikuti  fitrah.  Tak  sebuah  pun  negara,  termasuk
daulah  Islam  di  bawah  Nabi  Muhammad  SAW maupun  para  khalifahnya,  perlu  merumuskan undangundang  khusus  untuk  menetapkan  sistem  ini. Bahkan,  dalam  praktiknya,  sistem  bimetal  tidak memerlukan  satu  aturan  atau  sistem  pengendalian pun.  Yang  diperlukan  bagi  berlakunya  sistem  mata uang  bimetal  hanyalah  kebebasan  bagi  setiap  orang untuk  memiliki  dan  menggunakannya,  baik  sebagai komoditas maupun alat tukar (uang).
Adam Abdullah (Humanomics 2016) mengemukakan  bahwa  mata  uang  emas  menjadi matauang dengan urutan pertama dalam hal stabilitas jangka  panjangnya.  Hasil  ini  didapatkan  setelah meneliti penggunaan mata uang di Mesir sejak masa Bani  Umayyah  pada  tahun  697  hingga  tahun  1250. Jamaludin  (Jurnal  Akutansi  Multiparadigma,  2013) meneranngkann  bahwa  Uang  Fiat  sebagai  produk kapitalisme  liberalisme  telah  mengakibatkan  adanya dominasi  satu  atau  dua  mata  uang  tertentu  dalam konstelasi  perdagangan  antar  negara.  Ini  sebentuk ketidakadilan  yang  perlu  digerus.  Tidak  boleh  ada dominasi  satu  mata  uang  (kuat)  terhadap  mata  uang lainnya (yang lebih lemah). Dan dinar dan dirham-lah jawabannya.  Cheong  (2018),  mengemukakan  bahwa dinar  emas  Islam  dapat  digunakan  sebagai  alat  yang efektif  untuk  lindung  nilai,  tidak  hanya  terhadap risiko  nilai  tukar  global,  tetapi juga  risiko  volatilitas pasar keuangan juga.
Emas dinar dan dirham perak banyak digunakan sebelum  munculnya  Islam  dan  terus  beredar  sebagai media  pertukaran  oleh  umat  Islam  dari  awal  masa kepemimpinan Nabi SAW hingga akhir Kekhalifahan Utsmaniyah.  Meski  panjang  dan  unik,  sejarah  itu bukan  topik  yang  dibahas  sejak  Perang  Salib  dan invasi  Mongolia  mengganggu  dan  menghancurkan hampir  semua  hal tentang  dinar emas.  Namun,  jejak keberadaannya  dapat  ditemukan  di  dalam  Syari'ah Islami'iah  (Rashid  et  al.,  2002)  serta  koleksi American  Numismatic  Society .  Teks  sejarah mengungkapkan  bahwa  emas  dan  perak  koin  dari berbagai  denominasi  dari  berbagai  negara  sudah beredar  sebelumnya  untuk  pendirian  Islam  dan banyak  digunakan  oleh  pedagang  Arab  yang melakukan  perjalanan  ke  Arab  Saudi,  Kekaisaran Romawi, Bizantium, dan Sassania untuk memfasilitasi  perdagangan  alih-alih  mengandalkan barter transaksi (Sanusi, 2002).
Sepanjang  masa  hidup  Nabi  (SAW),  koin  emas dan  perak  yang  digunakan  dicetak  oleh  Persia  dan dinilai  berdasarkan  beratnya.  Speninggal  Rasulullah
SAW,  para  khalifahpertama  dan  kedua,  Abu  Bakar RA  dan  Umar  ibn  al-Khattab  RA  mempertahankan sistem  moneter  yang  dimasukkan  ke  dalam  praktek oleh Nabi (SAW). Koin tanggal pertama dicetak pada masa  pemerintahan  khalifah  ketiga,  Utsman  ibn Affandan muncul di dirham perak Sassania Yezdigird, dengan  frasa  "Dalam  Nama  Allah"  tertulis  di  tepi depan  koin  dalam  bahasa  Arab.  Kekhalifahan mempertahankan  penggunaan  koin  Byzantium sampai  pertikaian  muncul  antara  Khalifah  Umayyah kelima  Abd  al-Malik  ibn  Marwan  dan  Raja Byzantium  atas  penggunaannya,mendorong  khalifah untuk  memesan  pencetakan  kekhalifahan  dinar  dan dirham (Sanusi, 2002).
Dinar  emas  standar  pertama  kali  muncul  pada tahun  694  M  dengan  berat  4,25  gram  rata-rata padatan  Byzantium  sedangkan  dirham  pertama dicetak pada tahun 695 M, Islam dinar emas salinan prototipe  Sassania  (Rashid  et  al.,  2002).  Di  bawah apa  yang  dikenal  sebagai  standar  koin  dari  Khalifah kedua  Umar  Ibn  al-Khattab,  berat  10  dirham  setara dengan  7  dinar.  Pada  tahun  696  M,  Khalifah Umayyah Abd al-Malik bin Marwan memerintahkan agar dirham dicetak di semua wilayah di Dar al-Islam atau  dunia  Islam  dan  bahwa  koin-koin  itu  dicap dengan  kalimat:  "Allah  itu  Unik,  Allah  itu  Kekal." Dari  dulu,  dicap  pada  dinar  dan  dirham  adalah lingkaran  konsentris  yang  bertuliskan La  Ilaha Illa’Allah dan Alhamdulillah ,  dan  sebaliknya  nama Emir dan tanggalnya. Dinar dan dirham tetap menjadi mata  uang  resmi  di Dar  al-Islam sampai  jatuhnya Ottoman Kekhalifahan tahun 1924.

## 2. METODE PENELITIAN
Pada penelitian ini penulis menggunakan regresi data  time  series  dengan  menggunakan  software EViews  11  untuk  pengolahan  data.  Data  yang digunakan  merupakan  datai time  series dari  tahun 2003  -  2019.  Data  yang  digunakan  dalam  penelitian ini  merupakan  data  sekunder  yang  di  unduh  dari website  resmi  Bank  Indonesia  dan  laman  resmi Badan Pusat Statistik.
Variabel  terikat  yang  digunakan  dalam penelitian ini adalah Dinar yang diambil dari berbagai sumber  karena  keterbatasan  data  harga  dinar  secara time  series.  Sementara  variable  bebasnya  terdapat terdapat empat variabel bebas yang meliputi :
Nilai  tukar  : adalah  nilai  tukar  resmi  mengacu pada  nilai  tukar  yang  ditentukan  oleh  otoritas nasional.  Ini  dihitung  sebagai  rata-rata  sesuai
kebutuhan.  Data  nilai  tukar  resmi  tahunan  diunduh dari  laman  elektronik  resmi  Bank  Indonesia  untuk periode penelitian dari 2003 sampai 20119.
Pendapatan Nasional : atau yang sering disebut dengan  Produk  Domestik  Bruto  (PDB)  adalah  Nilai pasar  dari  semua  barang  dan  jasa  akhir  ( final  goods and services ) yang diproduksi di suatu negara selama periode  waktu  tertentu,  biasanya  satu  tahun.  Metode yang  umum  digunakan  dalam  menghitung  PDB adalah  dengan  pendekatan  pengeluaran.  Dalam pendekatan ini, PDB ditentukan dengan menjumlahkan  pengeluaran  total  untuk  membeli barang  dan  jasa  akhir  yang  dihasilkan  pada  tahun tersebut.  Bentuk  persamaan  PDB  pendekatan pengeluaran (Hubbard dkk., 2011) adalah:
Y = C + I + G + (X-M)
Keterangan:
C =  Pengeluaran  untuk  konsumsi  oleh  rumah tangga
I =  Investasi dari sektor bisnis
G =  Pembelanjaan atau pengeluaran pemerintah X-M  =  Ekspor neto (ekspor–impor)
Data  Produk  Domestik  Bruto  diunduh  dari laman  elektronik  resmi  Bank  Indonesia  yang mengutip dari Badan Pusat Statstik (BPS).
Inflasi  : merupakan  persentase  perubahan  pada level  harga  dari  satu  tahun  ke  tahun  yang  lain. Sedangkan,  level  harga  itu  sendiri  merupakan pengukuran  dari  rata-rata  harga  barang  dan  jasa  di suatu ekonomi. Terdapat tiga metode untuk mengukur inflasi  di  suatu  negara,  yaitu  dengan  metode  GDP Deflator,  Producer  Price  Index  dan  Consumer  Price Index (CPI). Dalam penelitian ini, data inflasi diambil dari laman resmi Bansk Indonesia.
Suku  Bunga  : adalah  suku  bunga  acuan  yang ditetapkan  oleh Bank  Indonesia lewat  Rapat  Dewan Gubernur  tiap  bulannya.  Setelah  ditetapkan,  nilai  BI Rate  diumumkan  ke  publik  sebagai  referensi suku bunga acuan  kredit.  Oleh  sebab  itu,  BI  Rate sangat  memengaruhi  suku  bunga  dari  bank  atau perusahaan  pembiayaan ( leasing )  untuk  transaksi kredit.
Selain  itu,  BI  Rate  juga  mencerminkan  sikap kebijakan  moneter  dari  Bank  Indonesia.  Oleh  sebab itu,  penetapan  BI  Rate  oleh  Bank  Indonesia  harus dengan perhitungan yang masak. Ada beberapa faktor yang  memengaruhi  penetapan  BI  Rate  yaitu inflasi, makroekonomi, kebijakan moneter yang akan datang, serta faktor ekonomi lainnya.
Bentuk  persamaan  regresi  dalam  penelitian  ini adalah sebagai berikut :
𝐷𝑁𝑅 = α + 𝛽 𝐺𝐷𝑃 + 𝛽 𝐼𝑁𝐹 + 𝛽 𝐾𝑈𝑅𝑆 + 𝛽 𝐵𝐼𝑅𝐴𝑇𝐸 +έ…
Dimana :
DNR =  Uang Dinar Emas α =  Konstanta atau intersep β =  Koefisien atau slope GDP =  Gross National Product
INF =  Inflasi
KURS  =  Kurs Rupiah terhadap Dolar Amerika BIRATE =  Suku Bunga Acuan bank Indonesia i              =  unit ke-i
t
=  periode ke-t
έ
=  residual (error term)
Seluruh  data  dimulai  dari  periode  kuarter pertamatahun  2003  hingga  kuarter  keempat  2019. Studi  ini  akan  menggunakan Vector  Autoregression dalam analisisnya. Secara sederhana, VAR menggambarkan hubungan yang “saling menyebabkan”  (kausalistis)  antarvariabel  dalam sistem,  dengan  menambahkan  intercept.  Metode  ini mulai  dikembangkan  oleh  Sims  pada  tahun  1980 (Hasanah, 2007) yang mengasumsikan bahwa semua variabel dalam model bersifat endogen (ditentukan di dalam  model)  sehingga  metode  ini  disebut  sebagai model  yang  ateoritis  (tidak  berdasar  teori).  Apabila data  yang  digunakan  stasioner  pada  perbedaan pertama  maka  modelVAR  akan  dikombinasikan dengan  model  koreksi  kesalahan  menjadi Vector ErrorCorrection Model (VECM).
Untuk  melihat  kontribusi  relatif  suatuvariabel dalam menjelaskan variabilitas variabel endogenusnya digunakan metoe variance decomposition. Sementara Analisis impulse response function untuk  mengetahui  respon  suatu  variabel endogen  terhadap  guncangan  variabel  lain  dalam model. Semua data dalampenelitian ini ditransformasikan ke dalam bentuk logaritma natural (ln) untuk mendapatkan hasil analisisyang lebih valid
dan  konsisten.  VECM  adalah  bentuk  Vector Autoregression  yang  terestriksi.  Restriksi  tambahan ini  harus  diberikan  karena  keberadaan  bentuk  data yang  tidak  stasioner  namun  terkointegrasi.  VECM kemudian memanfaatkan informasi restriksi kointegrasi  tersebut  ke  dalam  spesifikasinya. Karena itulah VECM sering disebut desain VAR bagi series nonstasioner  yang  memiliki  hubungan  kointegrasi. Setelah diketahui adanya kointegrasi maka proses uji selanjutnya  dilakukan  dengan  menggunakan  metode error correction.
Dalam  melakukan  analisisnya,  VAR  memiliki instrumen  spesifik  yang  memiliki  fungsi  spesifik dalam  menjelaskan  interaksi  antarvariabel  dalam model.  Instrumen  itu  meliputi Impulse  Response Function (IRF)  dan Forecast  Error  Variance Decompisitions (FEVD), atau biasa disebut Variance Decompisitions (VD). IRF merupakan aplikasi vector moving  average  yang  bertujuan  melihat  seberapa lama  goncangan  dari  satu  variabel  berpengaruh terhadap  variabel  lain.Sedangkan  VD  dalam  VAR berfungsi  untuk  menganalisis  seberapa  besar goncangan  dari  sebuah  variabel  mempengaruhi variabel lain.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Kestasioneran  data  merupakan  hal  yang  sangat penting dalam analisis data time series. Hal ini karena penggunaan  data  yang  tidak  stasioner  dalam  model dapat  menyebabkan  regresi  lancing (spurious regression) .  Pengujian  stasioneritas  data  akan dilakukan  dengan  menggunakan  uji  akar  unit Augmented  Dickey-Fuller (ADF).  Suatu  variabel dikatakan  stasioner  apabila  nilai  t-statistik  nya  lebih kecil  secara  aktual  dari  nilai  kritis  MacKinnon,  atau nilai  probabilitasnya  kurang  dari  nilai  selang kepercayaan  yang  dipakai  (dalam  penelitian  ini digunakan tingkat signifikansi 5% atau 0,05. Hasil uji stasioneritas  dari  variabel-variabel  yang  akan dianalisis terlihat pada tabel berikut ini:

## Tabel 1

## Hasil Uji Akar Unit Tingkat Level dengan Metode Augmented Dickey Fuller Test
Variabel Nilai Hitung ADF Nili Kritis McKinnon Prob Keterangan 1% 5% 10% LNDNR -1.957484 -4.110440 -3.482763 -3.169372 0.6126 Tidak Stasioner LNGDP -2.633389 -4.100935 -3.478305 -3.166788 0.2674 Tidak Stasioner LNINF -2.902303 -4.110440 -3.482763 -3.169372 0.1689 Tidak Stasioner LNKURS -2.045400 -4.100935 -3.478305 -3.166788 0.5660 Tidak Stasioner LNBIRATE -4.470918 -4.103198 -3.479367 -3.167404 0.0034 Stasioner
Tabel 1 menunjukkan hasil pengujian stasioneritas untuk semua variabel pada tingkat level menghasilkan  nilai  absolute  statistic  Augmented Dickey-Fuller lebih besar dari nilai kritis MacKinnon yang  berarti  bahwa  data  yang  ada  tidak  stasioner kecuali  untuk  LNBIRATE.  Konsekuensi  tidak terpenuhinya  asumsi  stasioneritas  pada  derajat  nol, maka  seluruh  variabel  akan  diuji  dengan  pengujian derajat integrasi pada tingkat first difference.
Uji derajat integrasi dilakukan untuk mengetahui berapa  derajat  integrasi  data-data  tersebut  perlu dilakukan  sampai  menemukan  data  yang  stasioner pada  tingkat  diferensi  yang  sama.  Jika  salah  satu variabel stasioner pada tingkat first difference, maka semua  variabel  harus  stasioner  di  tingkat  first differrence. Data dikatakan stasioner jika nilai absolut dari  statistik  Augmented  Dickey-Fuller  lebih  kecil secara aktual (lebih negatif) dari nilai kritisnya.
Tabel 2
Hasil Uji Akar Unit Tingkat 1 ST Difference dengan Metode Augmented Dickey Fuller Test
Variabel Nilai Hitung ADF Nili Kritis McKinnon Prob Keterangan 1% 5% 10% LNDNR -2.276307 -4.110440 -3.482763 -3.169372 0.4402 Tidak Stasioner LNGDP -8.662248 -4.103198 -3.479367 -3.167404 0.0000 Stasioner LNINF -7.311734 -4.110440 -3.482763 -3.169372 0.0000 Stasioner LNKURS -6.791374 -4.103198 -3.479367 -3.167404 0.0000 Stasioner LNBIRATE -4.731316 -4.105534 -3.480463 -3.168039 0.0016 Stasioner
Tabel  2  di  atas  belum  menunjukkan  semua variabel mempunyai nilai absolute statistic Augmented  Dickey-Fulleryang  lebih  kecil  dari  nilai kritis  MacKinnon  pada  tingkat  signifikansi  5%  dan 10%.    Bila  pada  tingkat  level  semua  data  tidak
stasioner  kecuali  LNBIRATE,  maka  pada  tingkat 1 st difference semua data terlihat stasioner kecuali untul LNDNR.  Sehinga  perlu  dilakukan  uji  kembali  ke tingkat 2 nd difference .

## Tabel 3
Hasil Uji Akar Unit Tingkat 2 nd Difference dengan Metode Augmented Dickey Fuller Test
Variabel Nilai Hitung ADF Nili Kritis McKinnon Prob Keterangan 1% 5% 10% LNDNR -20.85039 -4.110440 -3.482763 -3.169372 0.0001 Stasioner LNGDP -10.41334 -4.110440 -3.482763 -3.169372 0.0000 Stasioner LNINF -6.525479 -4.130526 -3.492149 -3.174802 0.0000 Stasioner LNKURS -7.244054 -4.113017 -3.483970 -3.170071 0.0000 Stasioner LNBIRATE -7.497835 -4.105534 -3.480463 -3.168039 0.0000 Stasioner
Dari  table  3  diatas  kita  dapat  melihat  bahwa seluruh  variabel saat ini  telah  menghasilkan  nilai yangmenunjukkan bahwaseluruh data yang ada telah stasioner.Jika  kita  melakukan  uji  normalitas menggunakan Jarque-Bera didapatkan  hasil  sebagai berikut :
Deteksi  data  terdistribusi  normal  atau  tidak dengan membandingkan nilai
Probabilitas Jarque-Bera  hitung  dengan  tingkat  Alpha.  Nilai  dari dari Jarque-Bera sebesar 1.628501 dengan probabilitas 0.442971. Sehingga dapat dibaca, bahwa Probabilitas dari Jarque-Bera sebesar 0.442971 lebih besar  dari  Alpha  0.05.  Artinya  bahwa  residual terdistribusi normal.
Pengujian lag optimum juga dilakukan, hal ini sangat penting  dan  berguna  untuk  menghilangkan  masalah autokorelasi dalam sistem VAR. dalam penelitian ini digunakan nilai Schwarz Information Creterion (SC) sebagai  ukurannya.  Hasilnya  menunjukkan  sebagai berikut:
0 2 4 6 8 10 12 -0.4 -0.2 0.0 0.2 0.4 Series: Residuals Sample 2003Q1 2019Q4
Observations 68
Mean 1.48e-15 Median 0.022547
Maximum 0.429615
Minimum -0.454578 Std. Dev. 0.191193 Skewness -0.300117 Kurtosis 3.463124
Jarque-Bera 1.628501 Probability 0.442971
Series: Residuals Sample 2003Q1 2019Q4
Observations 68
Mean 1.48e-15 Median 0.022547
Maximum 0.429615
Minimum -0.454578 Std. Dev. 0.191193 Skewness -0.300117 Kurtosis 3.463124 Jarque-Bera 1.628501 Probability 0.442971

## VAR Lag Order Selection Criteria
Lag LogL LR FPE AIC SC HQ 0 4.337693 NA 7.03e-07 0.021715 0.194737 0.089524 1 325.5539 579.2423 4.27e-11 -9.690291 -8.652156* -9.283436 2 361.3253 58.64171 3.05e-11 -10.04345 -8.140206 -9.297553* 3 376.2181 21.97288 4.44e-11 -9.712067 -6.943708 -8.627121 4 419.5465 56.82423 2.64e-11 -10.31300 -6.679530 -8.889010 5 458.8541 45.10705* 1.91e-11* -10.78210 -6.283518 -9.019065 6 482.5969 23.35355 2.51e-11 -10.74088 -5.377185 -8.638799 7 510.4491 22.82969 3.26e-11 -10.83440* -4.605588 -8.393268

## Tabel. 4

## Lag Optimum Test
Dari  table.5  diatas  diketahui  bahwa lag  optimal pada model adalah pada lag 1.
Sebelum  melakukan  analisis,  perlu  untuk dilakukan  uji  pada  stabilitas  model  VAR.  Hal  ini penting karena jika model VAR yang dikombinasikan dengan  koreksi  kesalahan  tidak  stabil,  maka  akan membuat  hasil Impluse  Response  Function dan Variance Decomposition menjadi tidak valid.
Uji  ini  dilakukan dengan melihat  nilai Modulusnya.  Jika  nilai  Modulus  yang  paling  besar kurang dari satu dan berada pada titik optimal, maka komposisi tadi sudah berada pada posisi optimal dan model VAR sudah STABIL.
Root Modulus 0.981031 0.981031 0.956355 - 0.136930i 0.966108 0.956355 + 0.136930i 0.966108 0.822584 - 0.489060i 0.956987 0.822584 + 0.489060i 0.956987 -0.949047 0.949047 -0.009923 + 0.945019i 0.945071 -0.009923 - 0.945019i 0.945071 0.878181 - 0.346306i 0.943996 0.878181 + 0.346306i 0.943996 -0.618364 + 0.631399i 0.883764 -0.618364 - 0.631399i 0.883764 0.701032 + 0.537739i 0.883521
Root Modulus 0.701032 - 0.537739i 0.883521 0.202342 - 0.855002i 0.878619 0.202342 + 0.855002i 0.878619 -0.759445 + 0.440821i 0.878112 -0.759445 - 0.440821i 0.878112 0.490395 - 0.694024i 0.849798 0.490395 + 0.694024i 0.849798 0.245692 + 0.808183i 0.844704 0.245692 - 0.808183i 0.844704 -0.435060 - 0.720387i 0.841567 -0.435060 + 0.720387i 0.841567 -0.797962 0.797962 -0.581217 - 0.526462i 0.784204 -0.581217 + 0.526462i 0.784204 0.705875 + 0.169271i 0.725887 0.705875 - 0.169271i 0.725887 -0.057029 + 0.695425i 0.697759 -0.057029 - 0.695425i 0.697759 -0.674701 0.674701 0.316157 + 0.362882i 0.481288 0.316157 - 0.362882i 0.481288 0.037952 0.037952
No root lies outside the unit circle. VAR satisfies the stability condition.
Tabel. 5

## Hasil uji Stabilitas Model VAR

## Unrestricted Cointegration Rank Test (Trace)
Hypothesized Trace 0.05 No. of CE(s) Eigenvalue Statistic Critical Value Prob.** None * 0.719837 165.1364 69.81889 0.0000 At most 1 * 0.532365 88.79332 47.85613 0.0000 At most 2 * 0.317155 43.18931 29.79707 0.0008 At most 3 * 0.261044 20.30006 15.49471 0.0087 At most 4 0.035183 2.149008 3.841465 0.1427
Trace test indicates 4 cointegrating eqn(s) at the 0.05 level * denotes rejection of the hypothesis at the 0.05 level **MacKinnon-Haug-Michelis (1999) p-values
Tabel. 6

## Hasil uji Kointegrasi
Untuk  menganalisa  hasil,  lihat  nilai  dari Trace statistic >  nilai  critical  value.    Sehingga  dapat disimpulkan  bahwa  terdapat  kointegrasidalam  data yang diuji. Cara lain untuk menganalisa hasil adalah dengan  melihat  probabilitas  masing-masing  statistik. Jika kedua nilainya kurang dari nilai kritis (1%, 5%, atau 10%), maka hipotesis Null bisa ditolak.
Nilai yang berada di dalam square bracket merupakan nilai t-statistics dari masing-masing independen variabel.  Independen  variabel  dikatakan  signifikan dalam  mempengaruhi  dependen  variabel  ketika nilai t-statistics kurang  dari  1.96  (standar  yang digunakan  pada  umumnya),  tanda  (-)  diabaikan. Hubungan  positif  atau  negatif  antara  independen variabel dan dependen variabel dapat dilihat dari tanda pada koefisien variabel.
Cointegrating Eq: CointEq1 LNDNR(-1) 1.000000 LNGDP(-1) -2.071948 (10.0085) [-0.20702] LNINF(-1) -156.2046 (33.9694) [-4.59839] LNKURS(-1) -45.71635 (28.4269) [-1.60821] LNBIRATE(-1) 236.5397 (32.9773) [ 7.17280] @TREND(03Q1) 0.321999 (0.73703) [ 0.43689] C 237.5477

## Tabel. 7
Hasil uji Kointegrasi
Dari table diatas diketahui bahwa secara jangka panjang,  variable  INF  dan  BIRATE  memiliki  nilai t-statistik yang lebih dari nilai t table nya, sementara variable  GDP  dan  KURS  lebih  kecil  dari  t-tabel. Nilai  t-tabel adalah  2.00404. Atau  dapat  dilihat  dari summary dibawah :
Hubungan Jangka Panjang Variabel Koefisien T-Statist ic Pengaruh LNGDP -2.071948 -0.20702 Tidak Signifikan LNINF -156.2046 -4.59839 Signifikan LNKURS -45.71635 -1.60821 Tidak Signifikan LNBIRATE 236.5397 7.17280 Signifikan Hubungan Jangka Pendek C 2.05E-05 0.01978 Tidak Signifikan D(LNGDP(-1)) -0.080187 -0.90215 Tidak Signifikan D(LNGDP(-2)) -0.053715 -0.56640 Tidak Signifikan D(LNGDP(-3)) -0.081671 -0.94443 Tidak Signifikan D(LNGDP(-4)) 0.054128 1.10105 Tidak Signifikan D(LNGDP(-5)) -0.008325 -0.17541 Tidak Signifikan D(LNGDP(-6)) -0.004217 -0.09126 Tidak Signifikan D(LNGDP(-7)) -0.013545 -0.27707 Tidak Signifikan D(LNINF(-1)) -0.012601 -0.09316 Tidak Signifikan D(LNINF(-2)) -0.032224 -0.24777 Tidak Signifikan D(LNINF(-3)) 0.008384 0.06540 Tidak Signifikan D(LNINF(-4)) 0.028768 0.29526 Tidak Signifikan D(LNINF(-5)) -0.031347 -0.38198 Tidak Signifikan D(LNINF(-6)) -0.001397 -0.02004 Tidak Signifikan D(LNINF(-7)) 0.003484 0.05872 Tidak Signifikan D(LNKURS(-1)) -0.326866 -1.26404 Tidak Signifikan D(LNKURS(-2)) -0.067848 -0.24114 Tidak Signifikan D(LNKURS(-3)) -0.193065 -0.67221 Tidak Signifikan D(LNKURS(-4)) -0.346325 -1.11949 Tidak
Signifikan D(LNKURS(-5)) -0.157837 -0.55812 Tidak Signifikan D(LNKURS(-6)) 0.145917 0.45859 Tidak Signifikan D(LNKURS(-7)) -0.024911 -0.08645 Tidak Signifikan D(LNBIRATE(-1)) 0.219756 0.87731 Tidak Signifikan D(LNBIRATE(-2))  -0.087166 -0.26713 Tidak Signifikan D(LNBIRATE(-3))  -0.033781 -0.10986 Tidak Signifikan D(LNBIRATE(-4)) 0.281586 0.93709 Tidak Signifikan D(LNBIRATE(-5))  -0.322417 -1.03336 Tidak Signifikan D(LNBIRATE(-6))  -0.051667 -0.16918 Tidak Signifikan D(LNBIRATE(-7)) 0.046740 0.19541 Tidak Signifikan

## Tabel. 8 Summary VECM
Dari  table  diatas,  dapat  kita  lihat  bahwa  dalam jangka pendek seluruh variable yang ada memberikan pengaruh  meskipun  tidak  signifikan.  Sementara pengaruh  signifikan  terlihatpada  hubungan  jangka panjangnya  pada  setidaknya  dua  variable  yaitu  pada variable LNINF dan LNBIRATE.
Pada  gambar  1  dibawah,  kita  akan  melihat bagaimana  respon  dari  Produk  Domestik  Bruto (GDP)  sebagai  proxy  dari  pertumbuhan  ekonomi terhadap guncangan yang terjadi pada Dinar dan nilai tukar rupiah.
Gambar. 2
Respon GDP terhadp Dinar dan Kurs
Gambar  diatas  dapat  kita  amati  dimana  PDB merespon guncangan pada dinar dengan peningkatan tajam  pada  awal  awal  periode,  dan  kemudian  akan stabil  pada  periodeke  25.  Sementara  itu  PDB mengawali  responnya  terhadap  guncangan  pada KURS  dengan  negative.  Hal  ini  terjadi  hingga  lebih dari 5 periode. Setelah itu PDB akan berfluktuasi naik dan  turun  sampai  dengan  periodeke  15.  Dan  bisa dikatakan stabil setelah periodeke 15.

## Gambar. 3 Respon INF terhadp Dinar dan Kurs
Gambar  2  diatas  merupakan  cerminan  respon INF  (nilai  inflasi)  terhadap  guncangan  yang  terjadi pada  KURS  dan  DNR.  Dapat  kita  lihat  dari  gambar diatas  bahwa  Inflasi  merespon  guncangan  pada  nilai tukar  rupiah  dengan  fluktuatif  pada  awal  awal periode.  Namun  kemudian  bergerak  mengarah  pada positif  dalam  jangka  panjang.  Hal  yang  sama  juga terjadi  sebagai respon  Inflasi terhadap  Dinar,  namun berbalik  responnya  terhadapa  KURS,  Inflasi mengarah  pada  negative  dalam  jangka  panjang sebagai respon atas dinar.
Gambar. 4 Respon BIRATE terhadp Dinar dan Kurs
Dari  gambar  3  diatas,  kita  dapat  melihat bagaimana  respon  Suku  bunga  acuan  BI  (BIRATE) terhadap  gejolak  pada  dinar  dan  kurs  mata  uang rupiah.  Dalam  jangka  panjang,  BIRATE  akan merespon  positif  terhadap  gejolak  yang  terjadi  pada kurs  mata  uang.  Artinya  bahwa  gejolak  pada  kurs mata uang akan direspon dengan naiknya suku bunga acuan,  dengan  naiknya  suku  bungan  iklim  investasi akan terhambat karena dana akan banyak mengalir ke pasar uang, dan semakin sedikit jumlah uang beredar di pasar. sementara dalam jangka panjang, BI RATE merespon menuju negatif atas gejolak pada dinar. hal ini akan sangat baik bagi investasi, karena uang tidak akan  mengalir  ke  pasar  uang  tetapi  ke  sektor  usaha. Sehingga  sektor  usaha  akan  mampu  bergerak  dan menggerakkan perkonomian.
Perumpamaan uang dalam perekonomian adalah ibarat  darah  dalam  tubuh.  Bila  bank  sentral menerapkan  suku  Bunga  yang  tinggi,  akan
menyebabkan  uang  terserap  kedalam  pasar  uang, sehingga  “darah”  dalam  perekonomian  ini  mandek dan  tidak  bergerak,  mengakibatkan  lesunya perekonomian.  Pasar  uang  sangat  rentan  dan  sangat mudah  untuk  beralih,  mengakibatkan  perekonomian menjadi  tidak  stabil.  Dengan  diterpakan  nya  suku Bunga rendah, atau bahkan “nol”, seluruh uang yang ada  akan  berputar  pada  sektor  ril.  Hal  ini  akan menciptakan  ekonomi  yang  kuat  karena  di  topang oleh  sektor  ril,  bukan  pasar  uang  yang  semu. Sehingga stablitas ekonomi akan terjaga dan stabilitas moneter pun terjaga dengan baik.
Prof. Kameel (2006), menjelaskan bahwa Sistem moneter yang baik harus mendorong peredaran uang
kedalam  sector  ekonomi  ril  daripada  pasar  uang. Karena  pasar  uang  sama  dengan  menimbun  uang karena  tidak  beredar  pada  sector  ekonomi  nyata. Dalam  keadaan  normal,  peredaran  uang  dengan kecepatan  tinggi  akan  mendorong  peningkatan kegiatan  ekonomi  dan  produktivitas.  Penimbunan, sebaliknya  akan  memperlambat  aktivitas  ekonomi, yang  muncul  dalam  bentuk  permintaan  yang  buruk, produktifitas  rendah,  keuntungan  bisnis  rendah, pengangguran dll.
Table  9  dibawah  adalah  hasil  variance decomposition  dimana  kita  dapat  mengetahui seberapa  besar  pengaruh  variable  variable  yang  ada dalam penelitian ini. Berikut adalah tablenya;
Tabel. 9

## Variance Decomposition
Variance Decomposition of LNDNR using Cholesky (d.f. adjusted) faktors
Period S.E. LNDNR LNGDP LNINF LNKURS LNBIRATE 1 0.057467 100.0000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 2 0.082374 96.78543 1.775534 0.004841 0.834643 0.599553 3 0.100968 93.74144 3.030347 0.505203 2.016915 0.706091 4 0.115644 89.21851 4.887139 1.447839 3.890328 0.556188 5 0.143441 91.24532 3.610540 1.051639 3.436172 0.656333 6 0.168662 89.15929 3.359390 0.929925 5.882690 0.668701 7 0.189269 86.86757 3.143247 1.346888 8.110721 0.531577 8 0.209435 83.53175 3.096980 2.504674 10.42619 0.440404 9 0.236428 83.14876 2.430226 2.912273 11.16093 0.347807 10 0.264259 83.14311 1.951436 2.647880 11.97502 0.282559 11 0.287649 82.26888 1.700468 2.825665 12.96224 0.242746 12 0.308722 80.83163 1.563166 3.254297 14.13204 0.218863 13 0.335339 81.20912 1.329915 3.195018 14.07978 0.186164 14 0.359777 81.43369 1.222377 3.021258 14.15836 0.164320 15 0.382402 81.14237 1.241295 3.051658 14.41182 0.152853 16 0.403426 80.47299 1.305756 3.173788 14.90940 0.138067
Cholesky Ordering:    LNDNR LNGDP LNINF LNKURS LNBIRATE
Dari  table  diatas  dapat  kita  lihat  pada  periode pertama, bahwa guncangan yang terjadi pada varibel dinar  akan  mampu  secara  signigikan  mempengaruhi perubahan  pada  variable  GDP,  Inflasi,  Kurs  dan  BI Rate.  Hal  ini  juga  menjelaskan  bahwa  guncangan pada  dinar  akan  mempengaruhi  kondisi  makro ekonomi  secara  signifikan.  Juga  mempengaruhi kondisi  moneter  Negara.  Dari  table  diatas  dapat diketahui  bahwa  untuk  16  periode  yang  ada, guncangan  pada  dinar  akan  memberikan  pengaruh pada  stabilitas  ekonomi  melalui  Variabel  GDP  dan
stabilitas moneter melalui variable Kurs, Suku bunga dan inflasi lebih dari 80% untuk keseluruhan varibel. Sementara  itu  guncangan  pada  variable  GDP  akan mempengaruhi 4.8% tertinggi pada periode ke empat. Dari  table  diatas  dapat  dikatakan  bahwa  penerapan dinar  akan  dapat  mempengaruhi  stabilitas  moneter yang ada.
Beberapa  hal  yang  dapat disimpulkan  dari hasil diatas adalah sebagai berikut :
1. Pertama,  PDB  merespon  positif  terhadap  DNR. PDB  merupakan  proksi  dari  pertumbuhan
ekonomi  danhasilnya  adalah  bahwa  penerapan dinar  memberikan  pengaruh  yang  posiitif terhadap
pertumbuhan ekonomi Indonesia.Dengan  bahasa  yang  lain  bisa dikatakan  bahwa  penerapan  dinar  sebagai  mata uang,  akan  mendukung  pertumbuhan  ekonomi dan bergerak secara stabil.
2. Sementara itu PDB memberikan respon terhadap guncangan  pada  KURS  dengan  negative.  Atau dapat  juga  dikatakan  bahwa  fluktuati  terhadap nilai  mata  uang  memebrikan  pengaruh  negative terhadappertumbuhan ekonomi.
3. Dari  sisi  stabilitas  harga  harga  (inflasi),  dalam jangka  panjang  variabel  KURS  berpengaruh positif terhadap tingkat inflasi Indonesia. Hal ini akan  berdampak  pada  semakin  meningkatnya harga  harga  barang  secara  umum.  Ketika  nilai tukar  rupiah  jatuh,  tekanan  inflasi  akan meningkat  sehingga  memberikan  tekanan  pada harga harga barang yang juga naik.
4. Hubungan  terbalik  terjadi  pada  variable  Dinar, dimana dalam jangka panjang dinar memberikan pengaruh yang negative terhadap inflasi. Artinya bahwa penggunaan mat auang dinar dalam jangka panjang  akan  memberikan  ketahanan  ekonomi, karena  faktanya  dinar  mampu  menahan  dan mengendalikan inflasi.
Dengan  jumlah  penduduk  mayoritas  muslim, maka  sesungguhnya  Indonesia  memeiliki  potensi yang  sangat  besar  untuk  bisa  menerapkan  dinar sebagai mata uang, atau sebagai alat transaksi dalam perdagangan.  Meskipun  dibutuhkan Political  Will yang sangat kuat dari para pemangku kebijakan untuk dapat merealisasikan nya.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  telah dilakukan,  dapat  kita  simpulkan  bahwa  :  (1)  PDB merespon  negative  terhadap  guncangan  variabel Kurs,  sedangkan  guncangan  pada  variabel  Dinar direspon  positif;  (2)  Guncangan  pada  variabel  Dinar direspon  positif  oleh  inflasi,  sedangkan  kurs merespon  negative;  (3)  Dalam  jangka  panjang guncangan pada variable dinar direspon negative oleh BIRATE,  dan  respon  positif  atas  gejolak  pada  Kurs mata uang.
Secara umum dan dalam waktu yang lama, dinar akan  menjadi  sebuah  mata  uang  yang  stabil disebabkan  nilai  intrinsiknya,  sehingga  akan  mampu
menopang  perekonomian  menjadi  lebih  stabil. Sebagaimana  hasil  penelitian  diatas,  bahwa  suku bunga  acuan  yang  merupakan  alat  utama  intervensi pemerintah dalam pasar uang merespon negative. Hal ini,  karena  dinar  tidak  terganggu  oleh  gejolak  yang terjadi pada pasar uang yang sangat semu dan rentan akan guncangan, bahkan hanya dengan persepsi yang terbentuk  hanya  karena  sebuah  berita.  Atau  bahkan pasar uang akan benar benar diisi oleh para investor dan bukan spekulan yang bermain dengan gain.
Disisi  lain,  depresiasi  mata  uang  yang  selama  ini menjadi  faktor  penyebab  inflasi  akan  dengan sendirinya  menghilang  dengan  penerapan  dinar sebagai  mata  uang.  Inflasi  yang  terjadi  pada  pasar, murni disebabkan oleh supply dan Demand di dalam pasar. Sehingga sektor moneter akan menjadi stabil. Terimakasih  kepada  para  pihak  yang  telah  ikut berkontribusi  dalam  penelitian  sederhana  ini, khususnya  kepada  Bank  Indonesia  (BI)  dan  Badan Pusat  Statistik  (BPS),  yang  teleh  membuka  datanya untuk  kepentingan  akademis  ini.  Mudah-mudahan semakin  banyak  kegiatan  serupa  untuk  kemajuan bangsa Indonesia.

## 5. DAFTAR PUSTAKA
Ahamed  Kameel  Mydin  Meera  Moussa  Larbani,
(2006),"Part  I  :  Seigniorage  of  fiat  money  and the Maqasid al-Shari’ah : the unattainableness of the  maqasid",  Humanomics,  Vol.  22  Iss  1  pp. 17-33
Ahamed  Kameel  Mydin  Meera  Moussa  Larbani,
(2006),"Seigniorage  of  fiat  money  and  the Maqasid al-Shari’ah",  Humanomics,  Vol.  22 Iss 2 pp. 84 - 97
Adam Abdullah, (2016), An Islamic monetary theory of  value  and  equation  of  exchange:  evidence from Egypt (696–1517)", Humanomics, Vol. 32 Iss 2 pp. -
Azhar  Mohamad,  Imtiaz  Mohammad  Sifat,  (2017) "Gold vis-à-vis money in Islam: the case against Dinarist  Movement",  International  Journal  of Law  and  Management,  Vol.  59  Issue:  6, pp.977-992,
Alhifni,  A.  dan  Trihantana,  R.  (2016).  Impact Analysis  of  The  Use  of  Dinar  in  Monetart Transaction.  Jurnal  Syarikah.  Vol.  2  (2): 267-278.
Calvin  W.H.  Cheong,  (2018),  "The  Islamic  gold dinar: a hedge against exchange rate volatility", Managerial Finance.
Findiana,  Finda  (2019)  “Dinar  Dirham  Sebagai Alternatif  Investasi  dan  Hedging  Yang  Aman” Kordinat,  Vol  18,  No  1  (2019), Publisher  :
Kopertais Wilayah I DKI Jakarta
Gujarati,  D.  dan  Porter,  D.C.  (2009).Basic
Econometrics  (5th  ed).  New  York:  Mc.Graw Hill.
Jamaluddin (2013), “Fiat Money ; Masalah & Solusi”
Jurnal  Akuntansi  Multiparadigma,  Vol  4  No.  2 hlm. 165-329
Harahap,  D.  (2014).  Analisis  Stabilitas  Dinar  Emas dan  Dolar  AS  dalam  Denominasi  Rupiah. Al-Iqtishad:  Jurnal  Ilmu  Ekonomi  Syariah (Journal  of  Islamic  Economics).  Vol.  6  (2): 269-282.
Hubbard,  G.  R.,  O’Brien,  A.  P.,  Eid,  A.  G.,  &  El Anshasy,  A.  (2011). Economics (Arab  World). Essex: Pearson.
Lietaer, B. (2001), The Future of Money. Century. Mursid,  A.  dan  Muklisin,  M.  (2013).  Ikhtiar Menjadikan  Dinar  Dirham  Sebagai  Mata  Uang di Indonesia. Equilibrium. Vol. 1 (2): 258-278.
Pujiyono,  A.  (2004).  Dinar  dan  Sistem  Standar Tunggal Emas Ditinjau Menurut Sistem Moneter Islam.  Dinamika  Pembangunan.  Vol.  1  (2): 144-152.
Rashid, M., Hossain, L., & Patrick, J. D. (2002). The evolution  of  ERP  sistems:  A  historical perspective.  Enterprise  resource  planning solutions  and  management  (pp.  35−50). Hershey: IRM Press.
Rusydiana,  Aam  Slamet  (2017),  “Penerapan  Dinar dan  Stabilitas  Ekonomi:  Pendekatan  Vector Autoregression”,  IKONOMIKA:  Journal  of Islamic Economics and Business Volume 2, No 1 Sanusi,  M.  (2002),  “Gold  dinar,  paper  currency  and monetary stability: an Islamic view”, Proceedings of the 2002 International
Conference on Stable and Just Global Monetary Sistem, Kuala Lumpur,pp. 73-89.
Saidi, Zaim (2009), “Tantangan Dinarisasi”, diunduh April 2020.