## Jurnal Indonesia Sosial Sains
Vol. 2, No. 6,Juni 2021 E-ISSN:2723 – 6595
http://jiss.publikasiindonesia.id/
P-ISSN:2723 – 6692
Analisis Pengaruh GDP, FDR, TBH dan NPF terhadap Total Pembiayaan Bus dan Uus Periode 2008 S/D 2017
Arfah Hanum 1 dan Ign Oka Widana 2
Institut Teknologi dan Bisnis Ahmad Dahlan Jakarta, Indonesia 1 2 Email: arfah.batubara@gmail.com, oka.widana@gmail.com
Artikel info Artikel history: Diterima : 15-05-2021 Direvisi  : 10-06-2021 Disetujui : 15-06-2021
Keywords: gross domestic product; financing to deposit ratio; profit sharing rate; non performing financing; total financing
Kata kunci : produk domestik bruto; rasio pembiayaan terhadap simpanan; tingkat bagi hasil; pembiayaan bermasalah; total pembiayaan

## Abstract:
The purpose of this study is to examine how the influence of GDP, FDR, TBH, and  NPF  on  the  total  financing  of  BUS  and  UUS  and  analyze  how  much influence GDP, FDR, TBH, and NPF have on the total financing of BUS and UUS.  The  research  method  used  is  descriptive  analysis,  evaluation  of  the outer model, evaluation of the inner model, and PLSSEM hypothesis testing. From the results of the study, it was found that the coefficient of evaluation of the  inner  model  with  the  equation  Y  =  1.084911  X1  +  0.139361  X2  + 0.015924 X3 - 0.016169 X4. The evaluation analysis of the inner model shows that  the  degree  of  relationship  or  correlation  between  the  independent variable and the dependent variable is significant. Furthermore, the results of the  analysis  of  the  R-square  coefficient  of  98.3%.  This  means  that  98.3% changes  in  the  dependent  variable  (GDP,  FDR,  TBH,  and  NPF  BUS  and UUS) can be explained by changes in the factors of GDP,  FDR, TBH, and NPF (X). While the remaining 1.7% is explained by other factors outside the variables used as research indicators. While the value of Fcount is 1729.337 while Ftable is 2.451. The results showed that Fcount > Ftable The results showed that GDP, FDR, TBH, and NPF had a positive and significant effect on the total financing of BUS and UUS.

## Abstrak:
Tujuan penelitian ini adalah untuk mengkaji bagaimana pengaruh GDP, FDR, TBH, dan NPF terhadap total pembiayaan BUS dan UUS serta menganalisis seberapa  besar  pengaruh  GDP,  FDR,  TBH,  dan  NPF  terhadap  total pembiayaan  BUS  dan  UUS.  Metode  penelitian  yang  digunakan  adalah analisis deskriptif, evaluasi outer model, evaluasi inner model, dan pengujian hipotesis  PLSSEM.  Dari  hasil  penelitian  diperoleh  hasil  koefisien  evaluasi inner model dengan persamaan Y = 1,084911 X1 + 0,139361 X2 + 0,015924 X3 - 0,016169 X4. Analisis evaluasi inner model menunjukkan bahwa derajat hubungan  atau  korelasi  antara  variabel  bebas  dan  variabel  terikat  adalah signifikan.  Selanjutnya  hasil  analisis  koefisien  R-square  sebesar  98,3%. Artinya 98,3% perubahan variabel terikat (PDB, FDR, TBH, dan NPF BUS dan UUS) dapat dijelaskan oleh perubahan faktor PDB, FDR, TBH, dan NPF (X). Sedangkan sisanya yaitu sebesar 1,7% dijelaskan oleh faktor lain di luar variabel yang dijadikan indikator penelitian. Sedangkan nilai Fhitung sebesar 1729,337  sedangkan  Ftabel  sebesar  2,451.  Hasil  penelitian  menunjukkan bahwa  Fhitung  >  Ftabel  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  GDP,  FDR, TBH, dan NPF berpengaruh positif dan signifikan terhadap total pembiayaan BUS dan UUS.
Coresponden author: Arfah Hanum Email: arfah.batubara@gmail.com artikel dengan akses terbuka dibawah lisensi
CC BY SA 2021

## Pendahuluan
Semakin berkembangnya perekonomian suatu negara, maka permintaan akan kebutuhan pendanaan  akan  semakin  meningkat.  Namun  dana  Pemerintah  yang  bersumber  dari  APBN sangat terbatas, sehingga pemerintah menggandeng dan mendorong pihak swasta untuk ikut serta berperan dalam membiayai pembangunan potensi ekonomi bangsa.
Namun  pihak  swasta  secara  individual  maupun  kelembagaan,  dananya  juga  terbatas untuk memenuhi operasional dan pengembangan usahannya. Dengan keterbatasan kemampuan finansial lembaga negara dan swasta tersebut,  maka perbankan nasional  memegang peranan penting dan strategis dalam kaitannya dengan penyediaan modal pengembangan sektor-sektor produktif.
Perbankan  Syariah  sebagai  salah  satu  lembaga  perantara  keuangan (financial intermediation) yang  tugas  pokoknya  menghimpun  dan  menyalurkan  dana  dari  masyarakat, diharapkan dapat memenuhi dana pembiayaan (financing) yang tidak bisa disediakan oleh dua lembaga sebelumnya yaitu negara dan swasta.
Pembiayaan  merupakan  aktivitas  bank  syariah  dalam  menyalurkan  dana  kepada  pihak lain selain bank berdasarkan prinsip Syariah ( Ismail , 2016). Terdapat beberapa variabel yang mempengaruhi pembiayaan pada perbankan syariah, baik dari faktor  internal maupun faktor ekstenal.  Faktor internal  biasanya dipengaruhi oleh mekanisme corporate  governance pihak perbankan, sedangkan faktor eksternal biasanya dipengaruhi oleh indikator makro ekonomi.
Dalam analisis makro ekonomi, tingkat pertumbuhan ekonomi ( economic growth ) suatu negara diukur dengan perkembangan pendapatan nasional riil yang dicapai oleh suatu negara yaitu gross domestic product (GDP). Gross Domestic Product adalah jumlah nilai tambah atas barang dan jasa  yang dihasilkan oleh berbagai  unit produksi  di  wilayah  suatu  negara dalam jangka waktu tertentu (biasanya satu tahun) ( Kurniawan & Budhi, 2015). GDP adalah indikator dari  pertumbuhan  ekonomi  yang  merupakan  ukuran  penting    dalam      menjelaskan  kinerja ekonomi  suatu  negara.  Sedangkan  beberapa  faktor  internal  yang  dapat  mempengaruhi pembiayaan antara lain financing to deposit ratio, non performing financing dan tingkat bagi hasil.
Financing to Deposit Ratio ini menyatakan kemampuan bank dalam membayar kembali penarikan  dana  yang  dilakukan  nasabah  dengan  mengandalkan  pembiayaan  yang  diberikan sebagai sumber likuiditasnya. Atau dengan kata lain sejauh mana pembiayaan yang diberikan kepada  nasabah  dapat  mengimbangi  kewajiban  bank  untuk  segera  memenuhi  permintaan nasabah yang hendak menarik kembali dananya. Semakin tinggi ratio ini memberikan indikasi rendahnya kemapuan likuiditas bank yang bersangkutan ( Rivai , 2010).
FDR Bank Umum  Syariah dan Unit  Usaha Syariah periode 2008-2017  yang  berkisar pada  angka  79,65%-103,65,  dan  masih  belum  berada  pada  harapan  Bank  Indonesia. Berdasarkan  ketentuan  Bank  Indonesia,  angka  FDR  seharusnya  berada  pada  80%-92%. Semakin  tinggi  angka  FDR  suatu  bank,  maka  bank  digambarkan  sebagai  bank  yang  kurang likuid dibandingkan dengan bank yang memiliki angka rasio lebih kecil. Semakin tinggi FDR juga menunjukkan bahwa semakin tinggi juga DPK yang disalurkan untuk pembiayaan, yang berarti bank telah mampu menjalankan fungsi intermediasinya dengan baik. Disisi lain FDR yang terlalu tinggi dapat menimbulkan resiko likuiditas bagi bank.
Dalam realisasinya suatu pembiayaan secara inheren terdapat resiko yang melekat, yaitu
pembiayaan bermasalah hingga kondisi terburuknya menjadi macet. Untuk mengukur tingkat pembiayaan  bermasalah  tersebut  dapat  digunakan  resiko  pembiayaan  yang  disebut  non performing financing (NPF).
Non Performing Financing adalah suatu kewajiban dimana nasabah sudah tidak sanggup membayar sebagian atau seluruh kewajibannya kepada bank seperti yang sudah diperjanjikan, (Suhardjono, 2002)
Tingginya  tingkat  pembiayaan  bermasalah  akan  berdampak  negatif  bagi  pihak  bank. Salah satu dampak bagi pihak bank akibat terjadinya pembiayaan bermasalah adalah hilangnya kesempatan bank untuk  memperoleh pendapatan dari pembiayaan  yang disalurkan sehingga mengurangi perolehan laba. Dampak non performing financing yang paling sering terjadi di Bank  syariah  adalah likuiditas. Likuiditas adalah  kehidupan  bagi  setiap  perusahaan,  begitu juga  bank.  Jika  hutang  atau  kewajiban  meningkat,  maka  bank  perlu  mengusahakan  untuk meningkatkan  sisi  aktiva  lancar  antara  lain  dengan  meningkatkan  kas  melalui  penerimaan pembiayaan yang jatuh tempo. Dampak NPF selanjutnya adalah solvabilitas. Solvabilitas adalah kemampuan bank untuk memenuhi kewajiban jangka panjangnya. Dengan adanya non  performing  financing dapat  menimbulkan  kerugian  bagi  bank.  Kerugian  dapat mengganggu neraca bank, sehingga mengurangi kemampuan aktivanya. Jika kerugian tersebut cukup bersar, maka bukan tidak mungkin mengalami likuidasi.
Kemudian dampak selanjutnya adalah rentabilitas. Rentabilitas adalah kemampuan bank untuk  memperoleh  penghasilan  berupa  bagi  hasil.  Jika  pembiayaan  lancar,  maka  bank  akan memperoleh  penghasilan  dengan  lancar  pula.  Dan  yang  paling  penting  adalah profitabilitas. Profitabilitas adalah  kemampuan  bank  untuk  memperoleh  keuntungan.  Jika  pembiayaanya tidak  lancar,  maka  profitabilitasnya  menjadi  kecil. Bank  yang  dalam  menjalankan operasionalnya  bersifat profit  oriented tentu  menginginkan  tingkat  keuntungan  yang  tinggi. Sementara  peningkatan  NPF  akan  berpengaruh  terhadap  peningkatan  jumlah  Penyisihan Penghapusan Aktiva Produktif (PPAP) yang harus dibuat oleh bank Syariah, sesuai peraturan yang  telah  ditentukan  oleh  Bank  Indonesia.  Jika  hal  ini  terjadi  terus  menerus,  modal  yang dimiliki bank syariah  akan menurun, sehingga dapat  memengaruhi kemampuan bank dalam menyalurkan pembiayaan, termasuk pembiayaan berbasis bagi hasil.
Bagi  hasil  adalah  suatu  sistem  pengolahan  dana  dalam  perekonomian  Islam  yakni pembagian  hasil  usaha  antara  pemilik  modal  (shahibul  maa/)  dan  pengelola  (Mudharib) (Ismail,  2017).  Bagi  Hasil  adalah  sebuah  bentuk  pengembalian  dari  kontrak  investasi berdasarkan  periode  tertentu,  dengan  karakteristik  yang  tidak  tetap  dan  tidak  pasti  besar kecilnya  perolehan  tersebut.  Karena  perolehan  itu  bergantung  pada  hasil  usaha  yang  telah terjadi.  Perbankan  syariah  pada  umumnya  mengaplikasikannya  dengan  menggunakan sistem profit sharing maupun revenue sharing . Bank-bank syariah yang ada di Indonesia saat ini,  menggunakan  perhitungan  bagi  hasil  atas  dasar revenue  sharing untuk  mendistribusikan bagi hasil kepada para pemilik dana. Tinggi rendahnya bagi hasil yang ditawarkan bank kepada nasabah  akan  sangat  menentukan  minat  nasabah  untuk  menyimpan  uangnya  pada  bank tersebut. Dalam hal ini semakin tinggi tingkat bagi hasil akan menarik minat masyarakat untuk menyimpankan dananya pada bank tersebut.
Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menganalis seberapa besar pengaruh FDR, TBH dan NPF terhadap pembiayaan BUS dan UUS sebagai langkah untuk meningkatkan volume
pembiayaan  dan terus mengembangkan produk  yang bersifat  produktif sehingga diharapkan mampu mengubah posisi GDP yang saat ini didominasi oleh konsumsi rumah tangga. Dengan demikian economic growth dapat mengalami percepatan kembali.
…………….

## Metode Penelitian
Penelitian  ini  menggunakan  data  sekunder  berupa  data  deret  waktu  (time  series).  Data sekunder pada penelitian ini diperoleh dari laporan Statistik Perbankan Syariah Indonesia dan Produk Domestik Bruto Indonesia Menurut Pengeluaran, mulai Januari 2008 hingga Desember 2017 serta dokumen lainnya yang diperlukan untuk mendukung penelitian ini.
Metode  analisis  data  yang  digunakan  bersifat  deskriptif  kuantitatif.  Alat  analisis  yang digunakan dalam penelitian ini adalah statistik PLS-SEM. Hipotesis  yang digunakan penulis akan diuji dengan menggunakan teknik analisis deskriptif dan analisis inferensial dengan PLS- SEM menggunakan evaluasi outer model dan inner model.
Dalam analisis  deskriptif, data disajikan dalam  bentuk  table dan  grafik  yang ditujukan untuk  mendesripsikan  karakteristik  data.  Statistik  uji  yang  dilakukan  adalah  dengan menghitung nilai rata-rata, maksimum, minimum dan nilai standar deviasi.
Sedangkan analisis inferensial dilakukan untuk mengambil kesimpulan populasi dengan menganalisis  sample  yang  digunakan.  Langkah  pertama  yang  harus  dilakukan  adalah menentukan  populasi,  kemudian  menentukan  jumlah  sample  yang  akan  merepresentasikan populasi tersebut. Setelah itu memilih analisis data dengan menggunakan analisis outer model evaluation , inner model evaluation dan uji hipotesis. Outer model evaluation dilakukan dengan melakukan beberapa uji antara lain analisis validitas kovergen, analisis validitas diskriminan, analisis Cronbach alpha dan analisis composite reliability. Sedangkan inner model evaluation dilakukan dengan uji estimate for  path  coeeficient,  goodness  of  fit dan uji hipotesis. Setelah menentukan analisis data maka selanjutnya adalah menguji data sample dengan menggunakan software  PLS  v.2.  Setelah  mendapatkan  hasil  uji  maka  langkah  terakhir  adalah  membuat kesimpulan atas hasil uji analisis tersebut.

## Hasil dan Pembahasan
Untuk meningkatan jumlah total pembiayaan (total financing) BUS dan UUS, maka perlu dianalisis  variabel  yang  memengaruhi  total  pembiayaan  BUS  dan  UUS  terse-but.  Untuk mengetahui  pengaruh  variabel  independent  yaitu gross  domestic  product (X1), financing  to deposit ratio (X2), tingkat bagi hasil (X3) dan non performing fi-nancing (X4) terhadap variabel dependen yaitu total financing (Y), maka diperoleh interpretasi hasil penelitian sebagai berikut:

## Analisis Deskriptif
Untuk memberikan deskripsi atau gambaran data menjadi lebih jelas dan lebih mudah dipahami, dapat dilihat dari hasil analisis deskriptif berdasarkan nilai rata-rata, nilai tertinggi, nilai  terendah  dan  standar  deviasi.  Nilai  rata-rata  hasil  analisis  dekriptif    GDP  tahun  2008 sampai dengan 2017 dengan indikator ADHK 2000, berada diantara 2126636,8 dan 3514761,3, 7, dengan nilai tertinggi pada pada 3514761,4 pada tahun 2017, nilai terendah pada tahun 2008 dengan nilai 2082456,1.
Selanjutnya rata-rata GDP 2008 sampai dengan 2017 dengan indikator ADHK 2010, nilai rata-rata berada pada 6301822,8 dan 10131886,4, nilai tertinggi pada pada 10351023 pada tahun  2017,  nilai  terendah  pada  tahun  2008  dengan  nilai  6114653.  Secara  keseluruhan berdasarkan analisis diatas, dapat diketahui bahwa terjadi kenai-kan rata-rata GDP dari tahun 2008 hingga 2017 pada ADHK 2000 dan ADHK 2010.
Hasil  analisis  deskriptif  untuk  FDR  menunjukkan  bawah  nilai  FDR  tertinggi  berada pada tahun 2008 yaitu 112,3, nilai terendah pada 2017 yaitu 79,7. Rata-rata FDR ta-hun 2018 sampai dengan 2017 cenderung menurun, meskipun terjadi kenaikan pada tahun 2012 hingga 2013 nanum kembali menurun ditahun 2014 hingga 2017.
Sedangkan  hasil  analisis  deskriptif  untuk  TBH  dapat  diketahui  bahwa  rata-rata  TBH periode 2008 hingga 2017 berada pada 10,5 sampai 12,1, dengan nilai tertinggi 40,1 pada tahun 2010,  dan  nilai  terendah  10,0  ditahun  2014.  Secara  keseluruhan  rata-rata  TBH  cenderung fluktatif.
Selanjutnya hasil analisis deskriptif untuk NPF periode 2008 hingga 2017, rata-rata nilai rasio NPF berada pada 2,7 hingga 4,9, nilai tertinggi pada 5,5 pada tahun 2016, dan terendah pada  2,2  tahun  2010  dan  2012.  Secara  keseluruhan,  rata-rata  NPF  tahun  2008  hingga  2017 cenderung fluktuatif. Dengan rata-rata tertinggi di tahun 2009 dan rata-rata terendah di tahun 2012.
Dan hasil analisis untuk total financing tahun 2008 hingga 2017 dapat diketahui bah-wa nila  rata-rata  33814,8  sampai  dengan  262897,9,  total  financing  tertinggi  pada  285695  tahun 2017  dan  terendah  pada  26648,3  tahun  2008.  Secara  keseluruhan,  rata-rata  Total  Financing tahun 2008 hingga 2017 cenderung mengalami peningkatan.

## Validitas Kovergen
Uji  validitas  konvergen  pada  PLS  dengan  indikator  reflektif,  dilakukan  berdasarkan loading factor indikator-indikator yang mengukur konstruk tersebut. Suatu indikator dikatakan valid jika nilai loading factornya lebih besar dari 0,5.

## Tabel 1. Outer Loadings
Original Sample (O) T Statistics (|O/STERR|) ADHK 2000 <- GDP (X1) 0,999882 141796,316619 ADHK 2010 <- GDP (X1) 0,999881 140083,958850 FDR <- FDR (X2) 1,000000 TBH <- TBH (X3) 1,000000 TOTAL FINANCING <- TOTAL FINANCING (Y) 1,000000
Validitas  kovergen  masing-masing  indikator  memiliki  koefisien  loading  faktor  lebih besar dari 0,5. Selanjutnya dari convergent validity juga memiliki nilai AVE di atas 0,5. Karena nilai kedua konstruk tersebut diatas diatas 0,5, maka ini menunjukkan bahwa indikator GDP, FDR, TBH dan NPF merupakan konstruk yang  valid terhadap variabel total pembiayaan.

## Validitas Diskriminan
Validitas  diskriminan  berhubungan  dengan  prinsip  bahwa  pengukuran-pengukuran konstruk yang berbeda seharusnya tidak berkorelasi dengan tinggi. Artinya indikator-indikator seharusnya memiliki korelasi yang lebih tinggi terhadap konstruknya, dibandingkan terhadap konstruk  lain.  Jika  hal  tersebut  terjadi,  maka  validitas  diskriminan  konstruk  tersebut  adalah baik.
Tabel 2. Cross Loading GDP (X1) FDR (X2) TBH (X3) TOTAL FINANCING (Y) ADHK 2000 0,9999 -0,6935 0,0040 0,9871 ADHK 2010 0,9999 -0,7047 0,0083 0,9843 FDR -0,6992 1,0000 -0,0962 -0,6133 TBH 0,0062 -0,0962 1,0000 -0,0253 NPF 0,0975 -0,2687 0,1678 0,0496 TOTAL FINANCING 0,9858 -0,6133 -0,0253 1,0000
Validitas diskriminan juga menunjukkan nilai koefisien cross loading masing-masing variabel berada diatas 0,5. Dimana GDP dengan indikator ADHK 2000 sebesar 0,99, ADHK 2010  sebesar  0,99  ,  FDR  sebesar  1,00,  TBH  sebesar  1,00  dan  total  financing  sebesar  1,00. Artinya  masing-masing  variabel  memiliki  korelasi  yang  lebih  tinggi  terhadap  konstruk  nya dibandingkan  terhadap  konstruk  lainya.  Sehingga  dapat  dinyatakan  bahwa  validitas diskriminannya baik.

## Cronbach Alpha
Cronbach  Alpha  digunakan  untuk  mengukur  batas  bawah  nilai  reliabilitas  suatu konstruk. Jika nilai Cronbach Alpha lebih besar dari 0,6 maka dapat dikatakan bahwa konstruk tersebut reliabel.
Tabel 3 Cronbach Alpha Cronbach Alpha GDP (X1) 0,999763 FDR (X2) 1,000000 TBH (X3) 1,000000 TOTAL FINANCING (Y) 1,000000
Hasil uji reliabilitas dengan metode Cronbach Alpha menunjukkan nilai koefisien GDP 0,99, FDR 1,00, TBH 1,00 dan nilai total financing 1,00. Artinya nilai masing-masing konstruk lebih  tinggi  dari  nilai  koefisien  reliabilitas  (r 0 >  0,6),  maka  maka  dapat  dikatakan  bahwa konstruk penelitian ini reliabel.

## Composite Reliability
Composite Reliability mengukur nilai sesungguhnya reliabilitas suatu konstruk. Nilai
Composite Reliability dikatakan reliabel jika nilainya di atas 0,7.
Tabel 4 Composite Reliability (CR) Cronbachs Alpha GDP (X1) 0,999882 FDR (X2) 1,000000 TBH (X3) 1,000000 TOTAL FINANCING (Y) 1,000000
Uji  realibilitas  dengan  metode  Composite  Reliability  menunjukkan  hasil  dengan masing-masing nilai koefisien yaitu GDP sebesar 0,99, FDR sebesar 1,00, TBH sebesar 1,00 dan total financing sebesar 1,00. Artinya nilai masing-masing konstruk lebih tinggi dari niai koefisien composite reliabity (r 0 > 0,7), maka masing-masing konstruk adalah reliabel.

## Konstruk NPF
Untuk melihat apakah indikator tersebut valid dalam membentuk konstruknya, maka dilakukan pengujian melalui nilai Outerweight .
Tabel 5 Outer Weights (Mean, STDEV, T-Values) Original Sample (O) T Statistics (|O/STERR|) NPF -> NPF (X4) 1,000000
Koefisien penilaian  NPF dilakukan dengan pengukuran konstruk  yaitu pengujian nilai outerweight.  Dari  hasil  analisis  ditemukan  bahwa  nilai  koefisien  outerweight  sebesar  1,00, artinya indikator NPF memiliki pengaruh terhadap NPF sebesar 1, 00.
Path Coefficients
Tabel 6 Hasil nilai koefisien Hubungan Path Coeff. R Square GDP (X1) -> TOTAL FINANCING (Y) 1,084911 0,983647 FDR (X2) -> TOTAL FINANCING (Y) 0,139361 TBH (X3) -> TOTAL FINANCING (Y) 0,015924 NPF (X4) -> TOTAL FINANCING (Y) -0,016109
Hasil  perhitungan  dari  Estimate  for  Path  Coefficients  dengan  model  structural  diatas, persamaannya dapat ditulis sebagai berikut:
Y = 1,084911 X1 + 0,139361 X2 -  0,015924 X3 - 0,016109 X4
Koefisien  jalur  X1  bernilai  positif  sebesar  1,084911  artinya  terdapat  hubungan  yang searah  antara  GDP  dengan  total  financing.  Jika  GDP  naik  sebesar  satu  satuan  maka  total financing akan meningkat sebesar 1,084911, begitu juga sebaliknya. Dengan demikian semakin tinggi nilai GDP maka akan semakin meningkatkan total financing BUS dan UUS dimasa yang akan datang.
Koefisien  jalur  X2  bernilai  positif  sebesar  0,139361  artinya  terdapat  hubungan  yang
searah  antara  FDR  dengan  total  financing.  Jika  FDR  naik  sebesar  satu  satuan  maka  total financing  akan  meningkat  sebesar  0,139361,  begitu  juga  sebaliknya.  Dengan  demikian, semakin  tinggi  rasio  FDR  maka  total  financing  juga  dipastikan  semakin  meningkat  dengan asumsi bahwa dana pihak ketiga konstan atau tidak mengalami perubahan.
Koefisien  jalur  X3  bernilai  positif  sebesar  0,015924  artinya  terdapat  hubungan  yang searah  antara  TBH  dengan  total  financing.  Jika  TBH  naik  sebesar  satu  satuan  maka  total financing  akan  meningkat  sebesar  0,015924,  begitu  juga  sebaliknya.  Dengan  demikian, semakin tinggi TBH maka total financing juga akan semakin meningkat.
Koefisien  jalur  X4  bernilai  negatif  sebesar  -0,016109  artinya  terdapat  hubungan  yang tidak searah antara NPF dengan total financing. Jika nilai NPF naik sebesar satu satuan, maka total  financing  akan  menurun  sebesar  0,016109  begitu  juga  sebaliknya.  Dengan  demikian, semakin kecil rasio NPF maka total financing pada BUS dan UUS akan semakin meningkat.

## Goodness of Fit
Nilai  R  square  berada  pada  rentang  0  hingga  1,  semakin  tinggi  nilai  R  square menunjukkan bahwa semakin besar jumlah varian dari variabel dependen yang dapat dijelaskan oleh  variabel  independennya.  Jika  nilai  R  square  berada  di  sekitar  0,33  maka  model dikategorikan  moderate,  jika  0,67  maka  model  dikategorikan  substansial,  jika  lebih  dari  0,7 maka dikategorikan kuat.
Tabel 7 R square Hubungan R square X1, X2, X3, dan X4 -> Y 0,983647
Koefisien R square sebesar  0,983647  artinya konstruk total  financing dapat  dijelaskan oleh  konstruk  GDP,  FDR,  TBH,  dan  NPF  sebesar  98,3%  sedangkan  sisanya  yaitu  1,7% dijelaskan oleh faktor lain yang tidak diteliti dalam penelitian ini. Artinya GDP, FDR, TBH, dan  NPF  mempunyai  hubungan  yang  kuat  dengan  total  financing,  sehingga  berpengaruh terhadap peningkatan total financing dimasa yang akan datang.

## Uji Hipotesis
Untuk  menguji  faktor-faktor  yang  mempunyai  pengaruh  terhadap  total  financing  pada BUS dan UUS, dapat dilihat dari hasil Uji T. Hasil perhitungan yang diperlihatkan pada tabel diatas, dapat diketahui nilai t hitung untuk variabelnya dengan kepercayaan atau signifikansi sebesar alpha 5%.
Hasil  penelitian  terhadap  GDP  (X1)  diperoleh  koefisien  jalur  yx1 =  1,084911  dengan nilai  t  hitung  =  199,0041.  Nilai  pada  t  tabel  dengan  tingkat  signifikansi  0,05  adalah  ±1,96 sehingga  t  thitung  (199,0041)  >  t  tabel  (1,96).  Dengan  demikian,  hasil  perhitungan  statistic menunjukkan bahwa variabel GDP berpengaruh secara signifikan terhadap total financing.
Dengan demikian, GDP berpegaruh dalam meningkatkan total financing BUS dan UUS. Hasil penelitian ini sesuai dengan data yang disajikan oleh BPS dan OJK. Bahwa menurut data BPS, GDP didominasi oleh komponen konsumsi rumah tangga yang membentuk separuh dari
total GDP, sementara itu data OJK juga menunjukkan bahwa pembiayaan masih didominasi lebih dari 50% untuk pembiayaan konsumsi.
Dengan demikian meningkatnya  GDP suatu negara maka pendapatan masyarakat bisa dianggap  semakin  meningkat.  Semakin  tinggi  tingkat  pendapatan  masyarakat  yang dicerminkan oleh GDP, maka kemungkinan terjadinya peningkatan pembiayaan akan semakin besar. Meskipun hingga saat ini BUS dan UUS belum mencerminkan core businessnya yang sesuangguhnya, yaitu pembiayaan berbasis bagi hasil.
Hasil  penelitian  terhadap  FDR  (X2)  diperoleh  nilai  koefisien  jalur  yx2 =  0,139361 dengan nilai  t  hitung =  18,61842. Nilai pada t  tabel  dengan tingkat  signifikansi  0,05 adalah ±1,96  sehingga  t  thitung  (18,61842)  >  t  tabel  (1,96).  Dengan  demikian,  hasil  perhitungan statistic  menunjukkan  bahwa  variabel  FDR  berpengaruh  secara  signifikan  terhadap  total financing.
Berdasarkan data yang disajikan oleh OJK, rata-rata FDR BUS dan UUS tahun 2008 dan 2013  jika  dilihat  dari  kriteria  penilaian  peringkatnya  termasuk  pada  peringkat  komposit  4. Artinya kemampuan likuiditas bank untuk mengantisipasi likuiditas dan penerapan manajemen resiko likuiditas lemah.
Sementara pada tahun 2009 - 2012 dan 2014 – 2016, rata-rata FDR BUS dan UUS berada pada  peringkat  komposit  3.  Artinya  kemampuan  likuiditas  bank  untuk  mengantisipasi kebutuhan likuiditas dan penetapan manajemen resiko likuiditas memadai/cukup. Sedangkan pada tahun 2017, rata-rata FDR BUS dan UUS adalah 81,8% berada pada tingkat komposit 2. Artinya kemampuann likuiditas bank untuk mengantisipasi kebutuhan likuiditas dan penerapan manajemen resiko likuiditas kuat.
Artinya telah terjadi perbaikan manajemen resiko likuiditas pada BUS dan UUS ditahun 2017.  Sehingga  hal  ini  telah  sesuai  dengan  harapan  Bank  Indonesia  yang  menetapkan  FDR BUS dan UUS pada angka 78% - 92% dengan batas maksimum 94%.
Hasil  penelitian  terhadap  TBH  (X3)  diperoleh  nilai  koefisien  jalur  yx3 =  -0,015924 dengan nilai  t  hitung =  5,542581. Nilai pada t  tabel  dengan tingkat  signifikansi  0,05 adalah ±1,96  sehingga  t  thitung  (5,542581)  >  t  tabel  (1,96).  Dengan  demikian  hasil  perhitungan statistic  menunjukkan  bahwa  variabel  TBH  berpengaruh  secara  signifikan  terhadap  total financing.
Dengan demikian, TBH berpengaruh dalam meningkatkan total financing BUS dan UUS. Perbankan  Syariah  menawarlan  profit  yang  diterima  oleh  nasabah  dalam  bentuk  bagi  hasil. Semakin  tinggi  TBH  yang  ditawarkan  oleh  bank,  maka  akan  semakin  meningkatkan  minat nasabah untuk menjadi mitra pembiayaan pada BUS dan UUS. Pada akhirnya akan berdampak pada peningkatan total financing pada BUS dan UUS.
Hasil penelitian ini mendukung penelitian yang dilakukan oleh ( Annisa & Yaya, 2015) bahwa  tingkat  bagi  hasil  berpengaruh  positif    signifikan  terhadap  pembiayaan  berbasis  bagi hasil,  karena  semakin  tinggi  tingkat  bagi  hasil  pada  bank  syariah  maka  akan  meningkatkan jumlah pembiayaannya.
Hasil  penelitian  terhadap  NPF  (X4)  diperoleh  nilai  koefisien  jalur  yx4 =  -0,016109 dengan nilai  t  hitung =  2,978967. Nilai pada t  tabel  dengan tingkat  signifikansi  0,05 adalah ±1,96  sehingga  t  thitung  (2,978967)  >  t  tabel  (1,96).  Dengan  demikian  hasli  perhitungan statistik  menunjukkan  bawa  variabel  NPF  berpengaruh  secara  signifikan  terhadap  total
financing.
Berdasarkan data OJK maka rata-rata NPF BUS dan UUS tahun 2008 – 2017 adalah 2% -  5%.  Jika  dilihat  dari  kriteria  penilaian  peringkatnya  maka  BUS  dan  UUS  termasuk  pada peringkat komposit 2. Artinya kemampuann manajemen bank dalam mengelola pembiayaan bermasalah dikategorikan kuat.
Hasil penelitian ini mendukung penelitian yang dilakukan oleh ( Pratami , 2018) bahwa NPF berpengaruh positif signifikan terhadap pembiayaan perbankan Syariah.
Hasil penelitian secara simultan menunjukkan nilai koefisien F tabel = 2,451. Dari hasil penelitian dapat dilihat bahwa F hitung ≥ F tabel 1729,337 ≥  2,451) sehingga H 15 diterima. Dengan demikian, hasil perhitungan statistic menunjukkan bahwa GDP (X1), FDR (X2), TBH (X3), dan NPF (X4) secara bersama-sama memiliki pengaruh signifikan terhadap variabel total financing (Y).
Jadi, total financing BUS dan UUS sangat dipengaruhi oleh nilai  gross domestic product, financing to deposit ratio, tingkat bagi hasil dan non performing financing. Dengan demikian, dapat  ditarik  kesimpulan  bahwa  hipotesis  H0  ditolak  dan  H1  diterima,  dan  dapat  dikatakan bahwa gross domestic product, financing to deposit ratio, tingkat bagi hasil dan non performing financing berpengaruh secara signifikan terhadap total financing Bank Umum Syariah dan Unit Usaha Syariah.

## Kesimpulan
Dari hasil penelitian dengan menggunakan inner model coefficeient pada GDP diperoleh bahwa t  thitung (199,0041) > t  tabel  (1,96),  yang  artinya H0 ditolak dan H1 diterima. Hasil perhitungan statistik menunjukkan bahwa variabel GDP berpengaruh secara signifikan terhadap total financing. Sementara hasil penelitian dengan menggunakan inner model coefficeient pada FDR menunjukkan bahwa t thitung (18,61842) > t tabel (1,96), yang artinya H0 ditolak dan H1 diterima.  Hasil  perhitungan  statistik  menunjukkan  bahwa  variabel  FDR  berpengaruh  secara signifikan  terhadap  total  financing.  Sedangkan  hasil  penelitian  dengan  menggunakan  inner model  coefficeient  pada  TBH  diperoleh  bahwa  t  thitung  (5,542581)  >  t  tabel  (1,96),  yang artinya H0 ditolak dan H1 diterima. Hasil perhitungan variable menunjukkan bahwa variable TBH  berpengaruh  secara  signifikan  terhadap  total  financing.  Dan  hasil  penelitian  dengan menggunakan inner model coefficeient pada NPF diperoleh bahwa t thitung (2,978967) > t tabel (1,96),  yang  artinya  H0  ditolak  dan  H1  diterima.  Hasil  perhitungan  statistik  menunjukkan bahwa variabel NPF berpengaruh secara signifikan terhadap total financing.

## Bibliografi
Annisa, L. N., & Yaya, R. (2015). Pengaruh Dana Pihak Ketiga, Tingkat Bagi Hasil dan Non Performing Financing Terhadap Volume dan Porsi Pembiayaan Berbasis Bagi Hasil pada Perbankan Syariah di Indonesia . Share: Jurnal Ekonomi Dan Keuangan Islam , 4 (1), 79– 104.
Arikunto, S. (2014). Prosedur Penelitian Suatu Pendekatan Praktik Praktik . Jakarta: PT Rineka Cipta .
Indrawan, R. dan P. Y. (2017). Metodologi Penelitian Kuantitatif, Kualitatif, dan Campuran untuk  Manajemen,  Pembangunan  dan  Pendidikan  (Revisi) (Cet.  Ke-3).  PT.  Refika Aditama.
Ismail. (2016). Perbankan Syariah (Cet. Ke-4. (ed.); Prenadamed).
Ismail, M. B. A. (2017). Perbankan Syariah . Kencana.
Kurniawan, P., & Budhi, M. K. S. (2015). Pengantar ekonomi mikro dan makro . Penerbit Andi.
Pratami, A. (2018). Analisis Faktor Determinan Yang Mempengaruhi Pembiayaan Perbankan Syariah Dengan Pertumbuhan Ekonomi Sebagai Variabel Moderating . Universitas Islam Indonesia.
Riduwan. (2014). Dasar-dasar Statistika (Cet. Ke-12). Alfabeta.
Rivai,  V.  dan  A.  A.  (2010). Islamic  Banking  System  Bank  Islam  Bukan  Hanya  Solusi Menghadapi Krisis Namun Solusi Dalam Menghadapi Berbagai Persoalan Perbankan Dan Ekonomi Global, Sebuah Teori, Konsep Dan Aplikasi . PT. Bumi Aksara. Siregar, S. (2017). Statistik Parametrik Untuk Penelitian . Sugiyono. (2017). Metode Penelitian Kuantitatif Kualitatif dan R&D . CV. Alfabeta, Bandung. Suhardjono, M. K. (2002). Manajemen perbankan teori dan aplikasi . Penerbit BPFE. Jakarta . Taniredja, T. dan H. M. (2014). Penelitian Kuantitatif (Sebuah Pengantar) . Alfabeta.