Available at http://jurnal.stie-aas.ac.id/index.php/jie Jurnal Ilmiah Ekonomi Islam, 7(02), 2021, 1091-1100
Interaksi Investasi, Dana Pihak Ketiga dan Pembiayaan Perbankan Syariah Terhadap Pertumbuhan Ekonomi di Sumatera Utara
Sugianto 1) , Muhammad Yafiz 2) , Anita Khairunnisa 3*)
1,2,3 FEBI Universitas Islam Negeri Sumatera Utara, Medan, Indonesia. *Email Korespondensi: anitakhairunnisa42@gmail.com

## Abstract
Economic growth is a picture to see the progress of economy a country or region, as measured with the amount of data on Gross Domestic Product (GDP) or data on Gross Regional Domestic Product (GRDP). The purpose of  this  study  is  to  analyze  the  independence  of  the  variables  that  affect  economic  growth,  such  as  Domestic Investment (DI), Foreign Direct Investment (FDI), Third Party Funds (TPF) and Islamic Banking Financing. The research method uses a quantitative approach with secondary data in time series with the Vector Error Correction Model (VECM) methods and uses the help of Eviews 9 program. This study uses a sample from 2010 to 2020. The results of this study indicate that in the long run the variables of DI, FDI and Financing Islamic Banking have a positive and significant effect on the GRDP of North Sumatra, while the TPF Islamic Banking variable has a negative effect on the GRDP of North Sumatra. In the short term, the DI variable significantly affects the FDI. This  study  suggests  that  in  order  to  advance  the  economy  of  a  region,  North  Sumatra  government  should encourage  and  support  activities  carried  out  by  DI  and  FDI,  as  well  as  financial  institutions  such  as  Islamic banking, which are primarily activities in the form of Third Party Funds and financing. The existence of financing disbursed  by  Islamic  banking  can  provide  capital  assistance  to  business  actors,  so  as  to  increase  economic growth.

## Keywords: GRDP, DI, FDI, TPF, Financing Islamic Banking
Saran  sitasi :  Sugianto.,  Yafiz,  M.,  &  Khairunnisa,  A.  (2021).  Interaksi  Investasi,  Dana  Pihak  Ketiga  dan Pembiayaan  Perbankan  Syariah  Terhadap  Pertumbuhan  Ekonomi  di  Sumatera  Utara. Jurnal  Ilmiah  Ekonomi Islam, 7 (02), 1091-1100. doi: http://dx.doi.org/10.29040/jiei.v7i2.2601
DOI : http://dx.doi.org/10.29040/jiei.v7i2.2601

## 1. PENDAHULUAN
Kemajuan suatu negara dapat dilihat dari tingkat pertumbuhan  ekonominya.  Pertumbuhan  ekonomi diukur  dari  besarnya  data Gross Domestic Product (GDP) yang mengukur pendapatan total setiap orang dalam  perekonomian  suatu  negara  atau  daerah (Hasyim,  2016).  Indonesia  merupakan  negara  yang masuk  ke  dalam  jajaran  negara  G-20,  yaitu  negara dengan tingkat GDP terbesar di dunia (Rama, 2017). Menurut Todaro dan Smith GDP adalah total outpun akhir barang dan jasa yang dihasilkan perekonomian suatu negara, di dalam wilayah negara tersebut, oleh penduduk  atau  bukan  penduduk,  tanpa  melihat alokasinya  baik  milik  domestik  maupun  milik  luar negeri (Smith, 2011).
Produk  Domestik  Regional  Bruto/PDRB  adalah jumlah  nilai  barang  dan  jasa  yang  dihasilkan  oleh seluruh  unit  ekonomi  di  dalam  wilayah  domestik
untuk  digunakan  sebagai  konsumsi  masyarakat. Sumatera  Utara  merupakan  provinsi  dengan  jumlah penduduk terbesar keempat di Indonesia setelah Jawa Barat,  Jawa  Timur  dan  Jawa  Tengah.  Jumlah penduduk  Sumatera  Utara  berdasarkan  sensus penduduk pada tahun 2010 sebesar 12.982,204 jiwa, dengan  mayoritas  penduduk  menganut  agama  Islam sekitar  66,09%.  Kondisi  ini  seharusnya  memberikan dampak  positif  untuk  tingkat  pertumbuhan  ekonomi Sumut.  Di  mana,  banyaknya  jumlah  pertumbuhan penduduk  dapat  berdampak  pada  perubahan  struktur perekonomian  suatu  daerah  (Devi  Valeriani,  et.al., 2019).
Menurut  Jhingga  proses  pertumbuhan  ekonomi suatu negara atau daerah dipengaruhi oleh dua macam faktor, yaitu faktor ekonomi dan faktor nonekonomi. Faktor  ekonomi  terdiri  dari  sumber  alam,  akumulasi modal,  organisasi,  kemajuan  teknologi,  pembagian
kerja  dan  skala  produksi.  Sedangkan  faktor nonekonomi terdiri dari faktor sosial, faktor manusia, faktor  politik  dan  administratif  (Jhingan,  2018). Akumulasi  modal  atau  pembentukan  modal  adalah investasi  dalam  bentuk  barang-barang  modal  yang dapat  menaikkan  stok  modal, output nasional  dan pendapatan  nasional.  Penanaman  modal  terbagi menjadi  dua  macam  yaitu Penanaman  Modal  Dalam Negeri (PMDN) dan Penanaman Modal Asing (PMA) yang dapat berperan dalam meningkatkan pertumbuhan ekonomi (Kairupan, 2013).
Organisasi  merupakan  faktor  ekonomi  yang sifatnya melengkapi modal, buruh dan meningkatkan produktivitas.  Di  dalam  organisasi,  bank  adalah lembaga  keuangan  terpenting  yang  memberikan sumbangan kepada pertumbuhan ekonomi. Di mana,
bank  dapat  memberikan  bantuan  keuangan  kepada pelaku  usaha.  Dalam  perkembangannya,  kegiatan bisnis  perbankan  terbagi  menjadi  dua  yaitu  bank konvensioanl  dan  bank  syariah  (Masykuroh  et  al., 2020).  Perbedaanya,  bank  konvensioanl  menerapkan bunga  atas  simpanan  yang  diterima  dan  kredit  yang diberikan.  Sedangkan  bank  syariah  tidak  mengenal sistem bunga, tetapi menerapkan sistem bagi hasil dan akad-akad lainnya yang sesuai dengan prinsip syariah (Muhammad  Hafizh,  2019).  Berikut  data  realisasi Penanaman  Modal  Dalam  Negeri  (PMDN),  realisasi Penanaman Modal Asing (PMA), Dana Pihak Ketiga (DPK)  Perbankan  Syariah,  pembiayaan  Perbankan Syariah  dan  Produk  Domestik  Regional  Bruto (PDRB) yang ada di Sumatera Utara dari tahun 2015 sampai dengan tahun 2020:
Tebel 1
Realisasi PMDN, Realisasi PMA, DPK Perbankan Syariah, Pembiayaan Perbankan Syariah dan PDRB Di
Sumatera Utara dari Tahun 2015-2020 Tahun Investasi Perbankan Syariah Pertumbuhan Ekonomi PMDN (Rp. Milyar) PMA (US$ Juta) DPK (Rp. Milyar) Pembiayaan (Rp. Milyar) PDRB (Rp. Milyar) % 2015 4.287,42 1.246,1 7.350 7.717 440.955,85 5,10 2016 4.954,83 1.014,7 9.048 8.643 463.775,46 5,18 2017 11.683,64 1.514,9 10.647 9.521 487.531,23 5,12 2018 8.371,82 1.227,6 11.997 10.404 512.765,63 5,18 2019 19.749,00 379,5 13.519 11.838 539.526,60 5,22 2020 18.189,50 974,8 15.201 12.277 533.746,36 -1,07
Sumber: https://sumut.bps.go.id dan www.ojk.go.id, diolah
Berdasarkan  tabel  1  di  atas  dapat  dilihat  bahwa laju  pertumbuhan  ekonomi  Sumatera  Utara  dalam enam  tahun  terakhir  mengalami  fluktuasi  dari  tahun 2015  sampai  dengan  2020.  Pada  tahun  2018  jumlah realisasi PMDN maupun PMA mengalami penurunan, sedangkan pendanaan perbankan syariah, pembiayaan perbankan  syariah  dan  PDRB  Sumatera  Utara mengalami peningkatan dari tahun 2017. Pada tahun 2019 jumlah realisasi PMDN mengalami peningkatan sebesar  70,68%,  yang  mana  pada  tahun  sebelumnya yaitu  2018  mengalami  penurunan,  sedangkan  untuk realisasi PMA sejak tahun 2018 mengalami penurunan sampai  pada  tahun  2019  penurunan  PMA  mencapai 72,7%,  sementara  pendanaan  perbankan  syariah, pembiayaan  perbankan  syariah  dan  PDRB  Sumatera Utara  mengalami  peningkatan.  Pada  tahun  2020 perekonomian Sumatera Utara mengalami penurunan dampak dari pandemi covid-19 yang terjadi di seluruh dunia termasuk Indonesia dan Sumatera Utara sebagai provinsi  di  dalamnya.  PDRB  Sumut  tahun  2020
mengalami  penurunan  dengan  laju  pertumbuhan ekonomi  yang  mengalami  kontraksi  sebesar  -1,07% dibandingkan dengan tahun 2019. Hal yang sama juga terjadi pada PMDN yang juga mengalami penurunan, sedangkan  PMA,  pendanaan  dan  pembiayaan perbankan  syariah  menunjukkan  adanya  peningkat dari tahun 2019.
Dari hasil penelitian yang dilakukan oleh Claire Emilienne  Wati  Yameogo  dan  Joseph  Ayoola Omojolaibi menyatakan bahwa FDI secara signifikan dapat  meningkatkat  pertumbuhan  dalam  jangka panjang,  dengan  adanya  kontribusi  berupa  sumber modal eksternal yang dapat membantu meningkatkan tabungan  domestik  dan  mendorong  pertumbuhan ekonomi  melalui  penciptaan  lapangan  kerja  dan transfer  teknologi  (Emilienne  et  al.,  2020).  Bonaraja Purba  juga  menjelaskan  bahwa  Penanaman  Modal Dalam  Negeri/PMDN  dan  Penanaman  Modal Asing/PMA  memiliki  pengaruh  yang  positif  dan signifikan  terhadap  pertumbuhan  ekonomi.  Di  mana
kegiatan  penanaman  modal  akan  menghasilkan investasi yang akan terus menambah stok modal dan selanjutnya  akan  meningkatkan  produktivitas  serta kapasitas  dan  kualitas  produksi,  sehingga  pada akhirnya  akan  dapat  mendorong  pertumbuhan ekonomi  (Santoso,  dkk.,  2020);  (Purba,  2020). Peneliti lainnya yang telah meneliti pengaruh investasi terhadap  PDB  adalah  Khoirul  Ifa  dan  Fitria Ardiansyah (2019), Adinda Putri Hapsari dan Deden Dinar Iskandar (2018), dan Imamudin Yuliadi (2020).
Menurut Cooray dalam penelitian yang dilakukan  oleh  Moh.  Herman  Eko  Santoso  dan Mohamad  Soleh  Nurzaman  menyatakan  bahwa terdapat  hubungan  positif  antara  lembaga  keuangan dan  pertumbuhan  ekonomi.  Di  mana  ketika  sistem keuangan  menyalurkan  dana  dari  penabung  ke peminjam,  maka  sistem  ini  akan  berperan  penting dalam  proses  pertumbuhan  ekonomi  (Tho’in  & Prastiwi,  2019);  (Nurzaman,  2020).    Dari  hasil penelitian yang dilakukan oleh Salahuddin El Ayyubi, et.al.,  menyatakan  bahwa  pengaruh  DPK  terhadap PDB  berpengaruh  negatif  dan  signifikan,  di  mana ketika nilai suku bunga DPK pada bank konvensional meningkat,  maka  nasabah  perbankan  syariah  akan memindahkan  tabungan  mereka  pada  perbankan konvensional  (Ayyubi  et  al.,  2019).  Penelitian  yang dilakukan  oleh  Muhammad  Yasir  Saeed,  et.  al., menyatakan  bahwa  pembiayaan  bank  syariah memiliki  pengaruh  positif  terhadap  pertumbuhan ekonomi, baik dalam jangka panjang maupun jangka pendek (Saeed et al., 2020).  Peneliti lainnya yang juga meneliti pengaruh DPK dan pembiayaan bank syariah terhadap  pertumbuhan  ekonomi  adalah  Hazimi Foziah, et.al.  (2020), Purwanto dan Fuad Yanuar A.R (2017), Mardalena dan Suhel (2015) dan Muhammad Nasir (2020).
Berdasarkan data dan uraian sebelumnya, peneliti tertarik untuk meneliti interaksi investasi, dana pihak
ketiga  dan  pembiayaan  Perbankan  Syariah  terhadap pertumbuhan ekonomi di Sumatera Utara.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1. Pendekatan dan Metode Penelitian
Pendekatan  dalam  penelitian  ini  menggunakan pendekatan  kauntitatif  dengan  metode Vactor Autoregression (VAR) yang dikembangkan oleh Sims pada tahun 1980. VAR merupakan salah satu 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.).

## 2.2. Jenis dan Sumber Data
Data  dalam  penelitian  ini  adalah  data  sekunder berupa data time series , yang bersumber dari website Badan  Pusat  Statisti  (BPS)  Sumatera  Utara  dan website  Otoritas  Jasa  Keuangan  (OJK)  Regional  5 Sumatera Utara.

## 2.3. Populasi dan Sampel
Populasi  dalam  penelitian  ini  adalah  seluruh laporan perkembangan perekonomian Sumatera Utara dan  perbankan  syariah  Sumatera  Utara  dari  tahun 1992  secara  bulanan  dengan  jumlah  348  populasi. Sampel  dalam  penelitian  ini  adalah purposive sampling dengan  mengambil  sampel  berdasarkan tujuan  dan  pertimbangan  tertentu.  Sampel  yang diambil  mulai  dari  tahun  2010  sampai  dengan tahun 2020 secara bulanan dengan jumlah 132 sampel, yang diolah dengan menggunakan software Eviews 9 . Hal ini  karena  data  masih  mudah  diperoleh  dan  relevan untuk saat ini.

## 2.4. Definisi Operasional
Adapun  variabel  dalam  penelitian  ini  adalah sebagai berikut: Tabel 2 Definisi Operasional Variabel Indikator Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) Gₜ  = PDRBₜ − PDRBₜ₋₁ PDRBₜ₋₁ X 100 Penanaman Modal Asing (PMA) Total Penanaman Modal Asing (PMA). Penanaman Modal Dalam Negeri (PMDN) Total Penanaman Modal Dalam Negeri (PMDN).
Dana Pihak Ketiga Perbankan Syariah (DPKPS)
DPKPS = Tabungan + Deposito + Giro Pembiayaan Perbankan Syariah (PEMBPS)
Total Pembiayaan.

## 2.5. Analisis Data
Langkah pertama yang dilakukan dalam analisis Var adalah melakukan transformasi data dalam bentuk logaritma natural (ln) untuk mendapatkan hasil yang konsisten  dan  valid.  Setalah  dilakukan  transformasi, selanjutnya melakukan unit root test , yang Tujuannya untuk  mengetahui  apakah  data  yang  digunakan stasioner pada level atau tidak. Jika data stasioner pada level,  maka  model  VAR in  level dapat  dilakukan. Namun,  apabila  data  stasioner  pada  tingkat  pertama ( First  Difference )  atau  stasioner  pada  tingkat  kedua ( Second Difference ), maka dapat menggunakan model VAR in difference atau VECM jika dapat kointegrasi (Prawoto, 2019).
Tahapan dalam menggunakan model VAR/VECM  adalah  uji  stasioneritas  data  dengan Augmented Dickey Fuller (ADF) Test 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
Uji Stasioneritas Data
Tabel 3 Hasil Uji Stasioneritas 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 PDRB -2.655550 -0.604147 -8.882686 0.0849 0.9768 0.0000 2 PMDN -2.490637 -6.931855 -6.555043 0.1202 0.0000 0.0000 3 PMA -3.690566 -7.374450 -6.932919 0.0054 0.0000 0.0000 4 DPKPS -2.419957 -14.133840 -7.706233 0.1383 0.0000 0.0000 5 PEMBPS -2.186664 -19.054140 -12.50513 0.2122 0.0000 0.0000
Sumber: data diolah dengan Eviews 9
Hasil pengujian stasioneritas data pada tabel 3 di atas dapat dilihat bahwa pada tingkat level hanya satu variabel  yang  stasioner,  dengan  melihat  nilai probabilitas lebih kecil dari 0,05%. Selanjutnya, pada 1st  Difference terdapat  satu  variabel  yang  tidak stasioner. Maka langkah selanjutnya, untuk mendapatkan  keseluruhan  data  stasioner  adalah dengan  melakukan  pengujian  pada 2nd  Difference . Pada 2nd Difference kelima variabel sudah stasioner.

## 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
Gambar 1 Hasil Uji Stabilitas Model Var
Hasil  dari  pengujian  stabilitas  model  VAR dengan lag optimal bernilai 1-6, menunjukkan semua
titik-titiknya menyebar di dalam lingkaran gambar dan nilai  keseluruhan  modulus  lebih  kecil  dari  1  (satu), yang artinya model VAR yang dibentuk stabil.
Uji Panjang Lag Optimal
Tabel 4 Hasil Uji Panjang Lag Optimal VAR Lag Order Selection Criteria Lag LogL LR FPE AIC SC HQ 0 469.7811 NA 5.75e-11 -9.389518 -9.258451* -9.336488 1 516.7150 88.17878 3.70e-11 -9.832626 -9.046226 -9.514448* 2 541.6763 44.37571 3.71e-11 -9.831845 -8.390112 -9.248518 3 581.9266 67.49028* 2.75e-11* -10.13993* -8.042864 -9.291454 4 601.8455 31.38738 3.11e-11 -10.03728 -7.284883 -8.923657 5 611.7563 14.61590 4.35e-11 -9.732450 -6.324717 -8.353675 6 637.2569 35.03121 4.51e-11 -9.742564 -5.679498 -8.098641 * 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 4.10 di atas menunjukkan bahwa lag terpendek berdasarkan kriteria Hannan-Quin Criterion (HQ) optimal pada lag 1, yang dapat dilihat dengan adanya tanda bintang (*).
Uji Kausalitas Granger
Tabel 5 Hasil Uji Kausalias Granger Pairwise Granger Causality Tests Lags: 1 Null Hypothesis: Obs F-Statistic Prob. 1. LNPDRB does not Granger Cause LNPMDN 11.4130 0.0010 2. LNPDRB does not Granger Cause LNDPKPS 4.92888 0.0282 3. LNPDRB does not Granger Cause LNPEMBPS 32.4086 8.E-08 4. LNDPKPS does not Granger Cause LNPMDN 121 12.8849 0.0005 5. LNPEMBPS does not Granger Cause LNPMDN 121 9.76060 0.0022 6. LNPMDN does not Granger Cause LNPEMBPS 4.29597 0.0404 7. LNDPKPS does not Granger Cause LNPEMBPS 48.6826 1.E-10
Sumber: data diolah dengan Eviews 9
Hasil dari pengujian kausalitas granger pada tabel 5  di  atas,  menunjukkab  bahwa  terdapat  hubungan kausalitas  satu  arah  dari  Y  ke  X,  yaitu  hubungan kausalitas  PDRB  terhadap  PMDN,  hubungan kausalitas  PDRB  terhadap  DPKPS  dan  PDRB terhadap  PEMBPS.  Kausalitas  umpan  balik,  yaitu
hubungan  kausalitas  PEMBPS  terhadap  PMDN  dan sebaliknya  hubungan  kausalitas  PMDN  terhadap PEMBPS.  Selain  itu,  terdapat  hubungan  kausalitas DPKPS  terhadap  PMDN  dan  hubungan  kausalitas DPKPS terhadap PEMBPS.
Uji Kointegrasi
Tabel 6

## 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 * 0.239987 93.28211 69.81889 0.0002 At most 1 * 0.227100 61.44936 47.85613 0.0016 At most 2 * 0.139745 31.56707 29.79707 0.0309 At most 3 0.080258 14.10596 15.49471 0.0801 At most 4 * 0.037231 4.401210 3.841466 0.0359 Trace test indicates 3 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 0.239987 31.83275 33.87687 0.0860 At most 1 * 0.227100 29.88228 27.58434 0.0249 At most 2 0.139745 17.46111 21.13162 0.1513 At most 3 0.080258 9.704750 14.26460 0.2321 At most 4 * 0.037231 4.401210 3.841466 0.0359 Max-eigenvalue test indicates no cointegration 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 tiga rank kointegrasi pada taraf nyata 5% dengan tanda bintang (*). Dengan demikian, maka persamaan harus diselesaikan dengan metode VECM.

## Vector Error Correction Model (VECM)
Tabel 7

## Hasil Estimasi VECM Jangka Panjang
Variabel Endogen Variabel Eksogen Koefisien  T-Statistik D(LNPDRB) C -9.177079 LNPMDN (-1)  0.030575  [ 2.15334] LNPMA (-1) 0.058736  [ 3.78988] LNDPKPS (-1)  -0.662435  [-8.71578]
LNPEMBPS (-1)  0.462455  [4.53409]

## Sumber: data diolah dengan Eviews 9
Berdasarkan  tabel  7  di  atas  dapat  diketahui keterpengaruhan  variabel  dari  persamaan  jangka panjang, antara lain:
a. Variabel  PMDN  berpengaruh  positif  dan signifikan terhadap PDRB Sumatera Utara.
b. Variabel PMA berpengaruh positif dan signifikan terhadap PDRB Sumatera Utara.
c. Variabel  DPKBS  berpengaruh  negatif  terhadap PDRB Sumatera Utara.
d. Variabel  PEMBPS  berpengaruh  positif  dan signifikan terhadap PDRB Sumatera Utara.
Tabel 8 Hasil Estimasi VECM Jangka Pendek Variabel Endogen Variabel Eksogen Koefisien T- Statistik D(LNPDRB) CointEq1 -0.014355  [-1.32435] D(LNPDRB(-1)) 0.498646  [5.78678] D(LNPMDN) CointEq1 -1.560673  [-1.66508] D(LNPMDN(-1)) 0.213173  [ 2.15105] D(LNPMA) CointEq1 -1.153300  [-2.03853] D(LNPMDN(-1)) 0.180741  [3.02151] D(LNPMA(-1)) 0.490596  [4.53980] D(LNDPKPS) CointEq1 -0.036801  [-0.63618] D(LNDPKPS(-1))  -0.276250  [-2.61700] D(LNPEMBPS) CointEq1 -0.792025  [-4.43836] D(LNPEMBPS(- 1)) -0.301740  [-3.44092]
Sumber: data diolah dengan Eviews 9
Dari  tabel  8  di  atas  dapat  dilihat  bahwa  hasil estimasi  VECM  dalam  jangka  pendek  variabel  yang memiliki  pengaruh  terhadap  variabel  lain  adalah
variabel PMDN. Variabel PMDN signifikan mempengaruhi variabel PMA.

## Analisis Impluse Response Fanction (IRF)
-.005 .000 .005 .010 .015 25 50 75 100 Response of LNPDRB to LNPDRB -.005 .000 .005 .010 .015 25 50 75 100 Response of LNPDRB to LNPMDN -.005 .000 .005 .010 .015 25 50 75 100 Response of LNPDRB to LNPMA -.005 .000 .005 .010 .015 25 50 75 100 Response of LNPDRB to LNDPKPS -.005 .000 .005 .010 .015 25 50 75 100 Response of LNPDRB to LNPEMBPS -.4 .0 .4 .8 25 50 75 100 Response of LNPMDN to LNPDRB -.4 .0 .4 .8 25 50 75 100 Response of LNPMDN to LNPMDN -.4 .0 .4 .8 25 50 75 100 Response of LNPMDN to LNPMA -.4 .0 .4 .8 25 50 75 100 Response of LNPMDN to LNDPKPS -.4 .0 .4 .8 25 50 75 100 Response of LNPMDN to LNPEMBPS -.4 -.2 .0 .2 .4 .6 25 50 75 100 Response of LNPMA to LNPDRB -.4 -.2 .0 .2 .4 .6 25 50 75 100 Response of LNPMA to LNPMDN -.4 -.2 .0 .2 .4 .6 25 50 75 100 Response of LNPMA to LNPMA -.4 -.2 .0 .2 .4 .6 25 50 75 100 Response of LNPMA to LNDPKPS -.4 -.2 .0 .2 .4 .6 25 50 75 100 Response of LNPMA to LNPEMBPS -.01 .00 .01 .02 .03 .04 25 50 75 100 Response of LNDPKPS to LNPDRB -.01 .00 .01 .02 .03 .04 25 50 75 100 Response of LNDPKPS to LNPMDN -.01 .00 .01 .02 .03 .04 25 50 75 100 Response of LNDPKPS to LNPMA -.01 .00 .01 .02 .03 .04 25 50 75 100 Response of LNDPKPS to LNDPKPS -.01 .00 .01 .02 .03 .04 25 50 75 100 Response of LNDPKPS to LNPEMBPS -.08 -.04 .00 .04 .08 .12 25 50 75 100 Response of LNPEMBPS to LNPDRB -.08 -.04 .00 .04 .08 .12 25 50 75 100 Response of LNPEMBPS to LNPMDN -.08 -.04 .00 .04 .08 .12 25 50 75 100 Response of LNPEMBPS to LNPMA -.08 -.04 .00 .04 .08 .12 25 50 75 100 Response of LNPEMBPS to LNDPKPS -.08 -.04 .00 .04 .08 .12 25 50 75 100 Response of LNPEMBPS to LNPEMBPS
Response to Cholesky One S.D. Innovations
Gambar 2
Impulse Response to Cholesky (d.f. adjusted) One S.D. Innovations
Sumber: data diolah dengan Eviews 9
Dari  hasil  analisis Impulse  Response  Function (IRF)  pada  gambar  1  di  atas  menunjukkan  bahwa  seluruh variabel dalam jangka pendek stabil dan sedikit merespon guncangan yang terjadi.

## Analisis Forecast Error Variance Decomposition (FEVD)
0 40 80 120 25 50 75 100 Percent LNPDRB variance due to LNPDRB 0 20 40 60 80 100 25 50 75 100 Percent LNPDRB variance due to LNPMDN 0 20 40 60 80 100 25 50 75 100 Percent LNPDRB variance due to LNPMA 0 20 40 60 80 100 25 50 75 100 Percent LNPDRB variance due to LNDPKPS 0 20 40 60 80 100 25 50 75 100 Percent LNPDRB variance due to LNPEMBPS 0 20 40 60 80 100 25 50 75 100 Percent LNPMDN variance due to LNPDRB 0 20 40 60 80 100 25 50 75 100 Percent LNPMDN variance due to LNPMDN 0 20 40 60 80 100 25 50 75 100 Percent LNPMDN variance due to LNPMA 0 20 40 60 80 100 25 50 75 100 Percent LNPMDN variance due to LNDPKPS 0 20 40 60 80 100 25 50 75 100 Percent LNPMDN variance due to LNPEMBPS 0 20 40 60 80 100 25 50 75 100 Percent LNPMA variance due to LNPDRB 0 20 40 60 80 100 25 50 75 100 Percent LNPMA variance due to LNPMDN 0 20 40 60 80 100 25 50 75 100 Percent LNPMA variance due to LNPMA 0 20 40 60 80 100 25 50 75 100 Percent LNPMA variance due to LNDPKPS 0 20 40 60 80 100 25 50 75 100 Percent LNPMA variance due to LNPEMBPS 0 20 40 60 80 100 25 50 75 100 Percent LNDPKPS variance due to LNPDRB 0 20 40 60 80 100 25 50 75 100 Percent LNDPKPS variance due to LNPMDN 0 20 40 60 80 100 25 50 75 100 Percent LNDPKPS variance due to LNPMA 0 20 40 60 80 100 25 50 75 100 Percent LNDPKPS variance due to LNDPKPS 0 20 40 60 80 100 25 50 75 100 Percent LNDPKPS variance due to LNPEMBPS 0 20 40 60 80 100 25 50 75 100 Percent LNPEMBPS variance due to LNPDRB 0 20 40 60 80 100 25 50 75 100 Percent LNPEMBPS variance due to LNPMDN 0 20 40 60 80 100 25 50 75 100 Percent LNPEMBPS variance due to LNPMA 0 20 40 60 80 100 25 50 75 100 Percent LNPEMBPS variance due to LNDPKPS 0 20 40 60 80 100 25 50 75 100 Percent LNPEMBPS variance due to LNPEMBPS Variance Decomposition
Gambar 3

## Variance Decomposition
Sumber: data diolah dengan Eviews 9
Dari hasil analisis Variance Decomposition (VD) pada gambar 2 di atas menunjukkan bahwa variabel PDRB sangat dominan berperan dari periode awal sampai akhir dengan komposisi > 92%.

## 3.2. Pembahasan
Berdasarkan  hasil  estimasi  VECM  jangka panjang  dapat  diketahui  keterpengaruhan  variabel- variabel  terhadap  PDRB  yaitu, Pertama ,  variabel PMDN  berpengaruh  positif  dan  signifikan  terhadap PDRB  Sumatera  Utara,  di  mana  perubahan  PMDN akan  meningkatkan  PDRB  di  Sumatera  Utara. Berdasarkan  teori  pertumbuhan  ekonomi  yang dikembangkan  oleh  Sollow  menyatakan  bahwa peningkatan pertumbuhan ekonomi suatu negara atau
daerah  tergantung  dari  tersedianya  faktor-faktor produksi,  salah  satunya  ialah  akumulasi  modal  atau investasi yang digunakan untuk memproduksi output . Hal ini sejalan dengan penelitian yang dilakukan oleh beberapa  peneliti  seperti  Bonarja  Purba  (2020), Rahma Dian Hapsari dan Imam Prakoso (2016), Reza Lainatul Rizky, et.al. (2016), yang menemukan bahwa PMDN  berpengaruh  positif  dan  signifikan  terhadap pertumbuhan ekonomi/PDRB.
Kedua , PMA berpengaruh positif dan signifikan terhadap  PDRB  Sumatera Utara,  di  mana  perubahan PMA  akan  meningkatkan  PDRB  di  Sumatera  Utara. Menurut penelitian yang telah dilakukan oleh Khoirul Ifa dan Fitria Ardiansyah, menemukan bahwa terdapat pengaruh  PMA  terhadap  PDRB,  dimana  perubahan pembentukan  modal  pada  suatu  masa  dapat memberikan kemampuan perekonomian untuk menghasilkan barang dan jasa yang lebih besar (Ifa & Ardiansyah,  2019).  Adapun  penelitian  lainnya  yang menemukan  hasil  yang  sama  ialah  Annisa  Masruri Zaimsyaha  dan  Sri  Herianingrum  (2019),  Ahmad Jazuli  Rahman,  et.al.  (2016),  Muhammad  Kholis, et.al. (2016).
Ketiga ,  DPKPS  berpengaruh  negatif  terhadap PDRB, di mana perubahan DPKPS akan menurunkan PDRB  di  Sumatera  Utara.  Menurut  penelitian  yang telah  dilakukan  oleh  Salahuddin  El  Ayyubi, menemukan  bahwa  DPKPS  memiliki  hubungan negatif terhadap pertumbuhan ekonomi. Hal ini terjadi karena  adanya  fenomena displace  commercial  risk , yang  artinya  ketika  suku  bunga  DPK  perbankan konvensional  meningkat,  maka  nasabah  akan memindahkan tabungannya pada perbankan konvensional, daripada tetap menyimpankan tabungannya  pada  perbankan  syariah  (Ayyubi  et  al., 2019).
Keempat ,  PEMBPS  berpengaruh  positif  dan signifikan terhadap PDRB Sumatera utara, yang mana jika  terjadi  perubahan  PEMBPS  maka  akan meningkatkan  PDRB  di  Sumatera  Utara.  Hal  ini sejalan dengan penelitian yang dilakukan oleh Annisa Masruri Zaimsyaha dan Sri Herianingrum, menemukan  bahwa  apabila  pembiayaan  yang disalurkan oleh Bank Syariah meningkat, maka akan berdampak pada perekonomian suatu negara. Karena Bank Syariah dapat memberikan pembiayaan kepada masyarakat untuk kegiatan usaha yang dilakukan oleh masyarakat  tersebut  (Zaimsyaha  &  Herianingrum, 2019). Sehingga dapat mensejahterakan masyarakat di suatu  daerah  tersebut.  Adapun  penelitian  terdahulu lainnya yang sejalan adalah Muhammad Nasir (2020), Muhammad Yasir Saeed, et.al. (2020), Hazimi Foziah et.al.  (2020),  Moh.  Herman  Eko  Santoso  dan Mohamad  Soleh  Nurzaman  (2020),  Meri  Anggraini (2019),  Salahuddin  El  Ayyubi  (2017),  Ade  Ananto Terminanto dan Ali Rama (2017), Purwanto dan Fuad Yanuar A.R (2017).

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan
hasil penelitian dengan menggunakan metode VECM, maka dapat disimpulkan  bahwa  dalam  jangka  panjang  variabel PMDN, PMA dan PEMBPS berpengaruh positif dan signifikan terhadap PDRB Sumatera Utara, sedangkan variabel DPKPS berpengaruh negatif terhadap PDRB Sumatera  Utara.  Dalam  jangka  pendek  variabel PMDN  signifikan  mempengaruhi  variabel  PMA. Berdasarkan hasil penelitian ini, menunjukkan bahwa permodalan  sangat  diperlukan  di  dalam  mendorong kemajuan perekonomian.
Penelitian  ini  memberikan  kontribusi  untuk pemerintah  Sumatera  Utara  dalam  meningkatkan perekonomian  dengan  mendorong  dan  mendukung kegiatan  yang  dilakukan  oleh  penanaman  modal dalam negeri dan penanaman modal asing, serta peran perbankan  syariah  sebagai  lembaga  keuangan  yang menggunakan  prinsip  syariah  di  dalam  kegiatan operasionalnya, dapat memberikan pembiayaan yang sangat diperlukan bagi pelaku usaha yang memerlukan permodalan.

## 5. REFERENSI
Ascarya.  (n.d.). Aplikasi  Vector  Autorogression  dan Vector  Error  Correction  Model  Menggunakan Eviews 4.1 .
Ayyubi,  S.  El,  Anggraeni,  L.,  &  Mahiswari,  A.  D. (2019). Pengaruh  Bank  Syariah  terhadap Pertumbuhan  Ekonomi  di  Indonesia  Pengaruh Bank Syariah terhadap Pertumbuhan Ekonomi di Indonesia  The  Effect  of  Islamic  Banking  to Economic  Growth  in  Indonesia . April  2018 .
https://doi.org/10.29244/jam.5.2.88-106
Emilienne,  C.,  Yameogo,  W.,  &  Omojolaibi,  J.  A.
(2020).  Trade  liberalisation  ,  economic  growth and poverty level in sub-Saharan Africa ( SSA ). Economic  Research-Ekonomska  Istraživanja ,
0 (0), 1–21. https://doi.org/10.1080/1331677X.2020.180442
8
Hafizh,  M.  (2019). Pengaruh  Makroekonomi terhadap  Dana  Pihak  Ketiga  serta  Dampaknya Terhadap Pembiayaan pada Perbankan Syari’ah Di Indonesia . Hasyim, A. I. (2016). Ekonomi Makro . Kencana. Ifa,  K.,  &  Ardiansyah,  F.  (2019). Journals  of Economics  Development  Issues  (  JEDI  ) . 2 (1), 48–57.
Jhingan,  M.  L.  (2018). The  Economics  of Development  and  Planning (D.  Guritno,  Ed.). Rajawali Pers.
Kairupan, D. (2013). Aspek Hukum Penanam Modal
Asing Di Indonesia . Kencana.
Masykuroh, N., Suganda, A. D., Sani, A. A., Fasa, M. I.,  Noer,  D.,  &  Rahmanto,  A.  (2020). Cycle Business on Islamic Bank : Var Approach . 12 (3), 1165–1175.
Nuryanto,  R.,  Tho'in,  M., &  Wardani,  H.  K. (2014).
Rasio  Likuiditas,  Rasio  Solvabilitas,  Rasio Rentabilitas Koperasi Jasa Keuangan Syariah Di Jawa  Tengah.  Jurnal  Akuntansi  dan  Pajak, 15(01).
Nurzaman,  M.  H.  E.  S.  dan  M.  S.  (2020).  Asesmen
Kontribusi Keuangan Syariah
terhadap Pertumbuhan  Ekonomi  Di  Indonesia. Jurnal Ekonomi, Keuangan Dan Perbankan Syariah , 4 , 1–15.
Prawoto,  A.  T.  B.  dan  N.  (2019). Analisis  Regresi Dalam Penelitian Ekonomi & Bisnis: Dilengkapi Aplikasi Spss & Eviews . Rajawali Pers.
Purba, B. (2020). Jurnal Humaniora Analisis Tentang Pengaruh  Investasi  Terhadap  Pertumbuhan . 4 (1), 196–204.
Rama,  A.  A.  T.  dan  A.  (2017).  Pengaruh  Belanja
Pemerintah  dan  Pembiayaan  Bank  Syariah Terhadap  Pertumbuhan  Ekonomi:  Studi  Kasus Data Panel Provinsi Di Indonesia. Jurnal Kajian Ekonomi Dan Bisnis Islam , 10 (1), 99.
Reviews, S. S. (2019). VECTOR AUTO REGRESSION ANALYSIS BETWEEN EXPORT , ECONOMIC GROWTH , AND JOB OPPORTUNITY IN BANGKA BELITUNG . 7 (4), 677–684.
Santosa, S., Tho'in, M., & Sumadi, S. (2020). Analisis Tingkat  Kesehatan  Bank  Syariah  Menggunakan Rasio  Permodalan,  Profitabilitas,  Pembiayaan, dan Risiko Kredit. Jurnal Ilmiah Ekonomi Islam, 6(2), 367-371.
Saeed, M. Y., Hamid, K., Ahmad, M., & Rehman, U. (2020). Islamic  Financial  Development  and Economic  Growth  of  Emerging  Economy  of Pakistan ;  a  Panel  Data  Approach . 6 (1),  197– 207. https://doi.org/10.26710/jbsee.v6i1.1039 Smith,  M.  P.  T.  dan  S.  C.  (2011). Economic Development (A. Dharma, Ed.). Erlangga.
Tho'in, M., & Prastiwi, I. E. (2019). An Analysis the Rupiah  Exchange  Rates  Effect  Against  the American  Dollar  and  Inflation  Against  the Growth  of  Islamic  Banking  Mudharabah Deposits  in  Indonesia. International  Journal  of Islamic Business and Economics (IJIBEC) , 3 (1), 82-91.
Zaimsyaha, A. M., & Herianingrum, S. (2019). Jurnal Ilmiah Ekonomi Islam , 5 ( 03 ), 2019 , 211-216 Pengaruh  Pembiayaan  Bank  Islam  ,  FDI  dan Pertumbuhan  Ekonomi :  Studi  Empiris  Negara OKI . 5 (03), 211–216.