## DETERMINAN NON PERFORMING FINANCING

## SEKTOR KONSTRUKSI PADA PERBANKAN SYARIAH PERIODE 2010 - 2017
Agung Haryanto 1 , Agus Kurniawan 2 Universitas Muhammadiyah Prof. DR. HAMKA. e-mail: 1 agungharyanto2@gmail.com, 2 aguskurniawan206@gmail.com

## ABSTRACT
The aim of this research is to analyze the determinant of construction’s non performing financing  in  short-term  and  long-term.  This  research  used  Vector  Error  Correction  Model (VECM). The result shows that in short-term CAR at the first until fourth lag, Inflation at the first until third lag, IPI at the first until third lag, and Foreign Debt at the third until fifth lag have a significantly positive effect to Construction’s Non Performing Financing. FDR at the third and fourth lag and Exchange Rate at the first lag have a significantly negative effect to Construction’s Non Performing Financing. Meanwhile, in long-term FDR, CAR, Inflation, and IPI have a significantly positive effect to Construction’s Non Performing Financing. Exchange Rate  and  Foreign  Debt  have  no  significantly  effect  to  Construction’s  Non  Performing Financing.
Keywords: FDR, CAR, Inflation, IPI, Exchange Rate,  Foreign Debt, Construction’s Non Performing Financing, VECM.

## ABSTRAK
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menganalisis  determinan Non  Performing  Financing sektor  konstruksi  dalam  jangka  pendek  dan  jangka  panjang.  Penelitian  ini  menggunakan metode analisis Vector Error  Correction Model (VECM). Hasil penelitian ini  menunjukkan bahwa dalam jangka pendek CAR pada lag pertama sampai keempat, Inflasi pada lag pertama sampai ketiga, IPI  pada lag pertama  sampai ketiga,  dan  Utang Luar Negeri pada lag ketiga sampai kelima berpengaruh positif signifikan terhadap NPF Konstruksi. FDR pada lag ketiga dan  keempat  dan  Kurs  pada lag pertama  berpengaruh  negatif  signifikan  terhadap  NPF Konstruksi.  Sementara  itu,  dalam  jangka  panjang  FDR,  CAR,  Inflasi,  dan  IPI  berpengaruh positif  signifikan terhadap NPF  Konstruksi.  Kurs  dan  Utang Luar Negeri tidak berpengaruh signifikan terhadap NPF Konstruksi.
Kata kunci: FDR, CAR, Inflasi, IPI, Kurs, Utang Luar Negeri, NPF Konstruksi, VECM.

## PENDAHULUAN
Salah  satu yang  menghambat  perekonomian  Indonesia  saat ini adalah lambatnya  pembangunan infrastruktur,  hal  ini  ditandai  dengan  kurangnya  kualitas  dan  kuantitas  infrastruktur  atau  prasarana. Berdasarkan  data Logistic  Performance  Index (LPI)  tahun  2018  indeks  infrastruktur  Indonesia  di ASEAN berada pada peringkat (46) di bawah Singapura (7), China (26), Thailand (32), Vietnam (39), dan Malaysia (41). Rendahnya indeks infastruktur berdampak pada mahalnya biaya logistik. Kebutuhan investasi memerlukan pendanaan yang sangat besar, berdasarkan Rule of thumb investasi infrastruktur minimal  5%  dari  PDB  sedangkan  anggaran  infrastruktur  dalam  APBN  pada  tahun  2014  sebesar  Rp. 177.9  triliun  atau  hanya  mencapai  1,68%  dari  Produk  Domestic  Bruto  (PDB)  Indonesia  sebesar  Rp. 10.583 triliun. Oleh karena itu, pemerintah memerlukan dukungan swasta dan BUMN.
Permasalahan  di  hilir  berupa keterbatasan  kelayakan  keuangan  ( financially  unviable )  proyek infrastruktur sehingga tidak menarik bagi sektor swasta untuk berinvestasi di dalamnya. Hal ini penting untuk dibahas karena sebagian besar proyek infrastruktur di Indonesia termasuk proyek yang tidak layak secara  keuangan,  walaupun layak  secara  ekonomi.  Artinya,  proyek  infrastruktur  tersebut  akan memberikan kontribusi positif ke perekonomian ( economically feasible ), namun pendapatan dari proyek (tarif layanan) tidak cukup untuk mengembalikan tingkat keuntungan yang diharapkan ( rate of return ) oleh  pihak  swasta, berupa pengembalian  modal ( return on equity )  dan  pinjaman ( debt principal and interest ),  sehingga swasta  tidak  tertarik  untuk  berinvestasi.  Oleh  karena  itu,  pemerintah  harus memberikan bantuan/dukungan  kepada  proyek  infrastruktur  semacam  itu  agar  pembangunan  sarana infrastruktur dengan melibatkan swasta tetap dapat berjalan.
Mungkin  masalah  terbesar  yang  terkait  dengan  pembangunan  infrastruktur  di  Indonesia  adalah untuk menemukan semua dana yang diperlukan. Utang Luar Negeri (ULN) Indonesia melonjak 10,1%. Pada kuartal IV 2017, utang luar negeri telah  mencapai 352,2 miliar dolar  AS atau  setara Rp. 4.757 triliun. Melonjaknya utang luar negeri dipengaruhi kenaikan utang di sektor publik dan swasta sejalan dengan  kebutuhan  pembiayaan  infrastruktur  dan  kegiatan  produktif  lainnya.  Berdasarkan  Rencana Pembangunan Jangka Menengah Nasional (RPJMN) 2015-2019, total Rp 4.796 triliun diperlukan untuk memenuhi target  pembangunan infrastruktur (yang ditetapkan  pemerintah) pada tahun 2019. Namun, pemerintah  pusat  dan  daerah  hanya  bisa  memberikan  kontribusi  41%  untuk  pembiayaan,  sementara perusahaan-perusahaan  milik  negara  (BUMN)  hanya  dapat  memberikan  kontribusi  hingga  22%.  Ini berarti bahwa 37% dari dana yang dibutuhkan (sekitar Rp 1.752 triliun) harus berasal dari sektor swasta.
Mengenai sektor swasta, dalam buku Kelembagaan Perbankan yang ditulis tim penulis dosen STIE Perbanas, dikatakan bahwa bank merupakan lembaga keuangan yang sangat penting dalam menjalankan kegiatan perekonomian dan pergadangan. Bank juga diharapkan dapat melakukan kegiatan perkreditan
dan berbagai jasa keuangan yang dapat melayani kebutuhan pembiayaan serta melancarkan mekanisme sistem  pembayaran  bagi  semua  sektor  perekonomian.  Dengan  memberikan  kredit  kepada  beberapa sektor perekonomian, bank diharapkan dapat melancarkan arus barang dan jasa dari produsen kepada konsumen. Pembiayaan atau financing adalah pendanaan yang diberikan oleh suatu pihak kepada pihak lain  untuk  mendukung  investasi  yang  telah  direncanakan,  baik  dilakukan  sendiri  maupun  lembaga. Dengan  kata  lain,  pembiayaan  adalah  pendanaan  yang  dikeluarkan  untuk  mendukung  investasi  yang telah direncanakan (Al-Arif, 2012: 146). Di bawah ini merupakan jumlah pembiayaan dari Bank Umum Syariah dan Unit Usaha Syariah pada sektor konstruksi di Indonesia.

## Tabel 1. Pembiayaan Bank Umum Syariah dan Unit Usaha Syariah pada Sektor Konstruksi di Indonesia Periode 2010-2017 (dalam miliar rupiah)
Tahun 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 Jumlah Pembiayaan 4.194  5.858  7.142  8.086  11.669  11.193  14.435  22.198
Sumber: Data Pubikasi Otoritas Jasa Keuangan, Statistik Perbankan Syariah
Tabel 1 di atas menunjukkan bahwa selalu terjadi peningkatan pembiayaan yang diberikan oleh Bank Umum Syariah (BUS) dan Unit Usaha Syariah (UUS) dari tahun 2010 sampai dengan tahun 2014. Peningkatan  pembiayaan  sektor  konstruksi  paling  tinggi  terjadi  pada  tahun  2014  yaitu  meningkat sebanyak 44,31% dari tahun sebelumnya. Pada tahun 2015 terjadi penurunan jumlah pembiayaan yang diberikan  oleh Bank  Umum  Syariah (BUS) dan  Unit  Usaha  Syariah (UUS) ke  sektor konstruksi  dari tahun  sebelumnya  yaitu  penurunan  sebesar  4,07%.  Pada  tahun  2016  jumlah  pembiayaan  ke  sektor konstruksi meningkat sebesar 28,96% dari tahun sebelumnya dan pada tahun 2017 terjadi peningkatan yang  cukup  signifikan  sebesar  53,77%  dengan  jumlah  pembiayaan  Rp.  22,198  triliun.  Dengan meningkatnya  jumlah  pembiayaan  bank  syariah  pada  sektor  konstruksi,  menunjukkan  bank  syariah berperan dalam membangun kegiataan ekonomi Indonesia.
Pembiayaan yang diberikan oleh bank syariah tidak terlepas dari risiko pembiayaan yaitu risiko akibat  kegagalan  nasabah  atau  pihak  lain  dalam  memenuhi  kewajiban  kepada  bank  sesuai  dengan perjanjian  yang  disepakati  (Z.  Wangsawidjaja,  2012:  86).  Pembiayaan  bermasalah  tersebut  adalah pembiayaan yang kualitasnya berada dalam golongan kurang lancar (golongan III), diragukan (golongan IV),  dan  macet  (golongan  V)  (Z.  Wangsawidjaja,  2012:  90).  Di  bawah  ini  merupakan  pembiayaan bermasalah Bank Umum Syariah dan Unit Usaha Syariah pada sektor ko nstruksi di Indoneisa.
Tabel 2. Non Performing Financing Bank Umum Syariah dan Unit Usaha Syariah pada Sektor Konstruksi di Indonesia Periode 2010-2017 (dalam persen)
Tahun 2010  2011  2012  2013  2014  2015  2016  2017 NPF (%) 4,41 7,77 3,92 5,01 7,32 5,15 3,51 4,67
Sumber: Data Pubikasi Otoritas Jasa Keuangan, Statistik Perbankan Syariah
Jurnal Ekonomi Islam Volume 9, Nomor 2, November 2018
Tabel 2 di atas menunjukkan Non Performing Financing sektor konstruksi pada perbankan syariah di  Indonesia  dengan  berorientasi  pada  Bank  Umum  Syariah  (BUS)  dan  Unit  Usaha  Syariah  (UUS) sepanjang periode 2010 – 2017. Sepanjang periode tersebut NPF yang terjadi tidak kecil, tahun 2010 NPF  perbankan  syariah  sektor  konstruksi  mencapai  4,41%  dan  naik  tajam  pada  tahun  2011  sebesar 7,77%. Di tahun 2012 terjadi penurunan yang cukup baik dengan persentase NPF sebesar 3,92%, tetapi hingga  tahun  2014  selalu  naik  hingga  7,32%.  Pada  tahun  2015  mengalami  penurunan  NPF,  tetapi angkanya  masih  di  atas  5%,  yaitu  sebesar  5,15%  dan  tahun  2016  terjadi  penurunan  kembali  dengan persentase  3,51%.  Pada  tahun  2017  NPF  perbankan  syariah  sektor  konstruksi  kembali  meningkat mencapai 4,67%. Hal tersebut menjadi masalah bagi perbankan syariah dan harus diperhatikan dalam memberikan pembiayaan  pada  sektor konstruksi yang merupakan investasi jangka panjang dan  padat modal.
Faktor  internal  yang  menyebabkan  pembiayaan  bermasalah  karena  kesalahan  bank  dalam melakukan  analisis  terkait  pemberian  kredit  sehingga  fasilitas  yang  diberikan  tidak  sesuai  dengan peruntukannya, jangka waktu kredit tidak sesuai, over atau under facility , atau fasilitas yang diberikan sebenarnya  tidak  layak  untuk  dibiayai  (Ikatan  Bankir  Indonesia,  2014:  40).  Asnaini  (2014:  276) menyatakan bahwa FDR tidak memberikan pengaruh secara signifikan terhadap NPF, sedangkan CAR memberikan pengaruh negatif dan signifikan terhadap NPF. Firmansyah (2014: 244) menyatakan bahwa FDR memiliki pengaruh positif signifikan terhadap NPF. Alissanda (2015:155-156) menyatakan bahwa CAR berpengaruh positif signifikan terhadap NPF, sedangkan FDR tidak memiliki pengaruh terhadap NPF. Ramadhan (2017: 355) menyatakan  bahwa  dalam jangka  pendek  menunjukkan  bahwa  variabel FDR  berpengaruh  positif  terhadap NPF pertambangan,  sedangkan  variabel CAR  berpengaruh  negatif terhadap  NPF  pertambangan.  Dalam  jangka  panjang  menunjukkan  bahwa  variabel  FDR  dan  CAR berpengaruh  positif terhadap NPF pertambangan.  Poetry  dan  Sanrego (2011: 99) menyatakan  bahwa CAR berpengaruh positif terhadap NPF, sedangkan FDR berpengaruh negatif terhadap NPF.
Selain  faktor internal yang  dapat  mempengaruhi pembiayaan  bermasalah  bank, ada juga  faktor eksternal  penyebab  pembiayaan  bermasalah  yaitu  kegagalan  usaha  debitur,  pemanfaatan  iklim persaingan perbankan yang tidak sehat oleh debitur, serta menurunnya kegiatan ekonomi dan tingginya suku  bunga  kredit  (Hariyani,  2010:  39).  Hasil  penelitian  Firmansyah  (2014:  246)  menyatakan  bahwa inflasi berpengaruh negatif terhadap pembiayaan bermasalah. Asnaini (2014: 276) menyatakan bahwa Inflasi tidak memberikan pengaruh secara signifikan terhadap NPF. Ramadhan (2017: 355) menyatakan bahwa dalam jangka pendek inflasi tidak berpengaruh terhadap NPF pertambangan, IPI pada lag kelima berpengaruh  positif terhadap NPF  pertambangan, IPI  pada lag pertama  berpengaruh negatif  terhadap NPF pertambangan, sedangkan untuk jangka panjang inflasi memiliki pengaruh negatif terhadap NPF
pertambangan,  IPI  berpengaruh  positif  terhadap  NPF  pertambangan.  Poetry  dan  Sanrego  (2011:  99) menyatakan  bahwa  IPI  berpengaruh  positif  terhadap  NPF,  sedangkan  inflasi  dan  kurs  mata  uang berpengaruh negatif terhadap NPF. Berdasarkan hal di atas, penulis bertujuan untuk menganalisis faktor- faktor yang memengaruhi Non Performing Financing (NPF) sektor konstruksi dalam jangka pendek dan jangka panjang.

## KAJIAN KEPUSTAKAAN
Konstruksi adalah suatu kegiatan yang hasil akhirnya berupa bangunan/konstruksi yang menyatu dengan lahan tempat kedudukannya. Hasil kegiatan konstruksi antara lain: gedung, jalan, jembatan, rel dan jembatan kereta api, terowongan, bangunan air dan drainase, bangunan sanitasi, bandara, jaringan listrik dan komunikasi, dan lain-lain.
Pembiayaan atau financing, yaitu pendanaan yang diberikan oleh suatu pihak kepada pihak lain untuk mendukung investasi yang telah direncanakan, baik dilakukan sendiri maupun lembaga. Dengan kata  lain,  pembiayaan  adalah  pendanaan  yang  dikeluarkan  untuk  mendukung  investasi  yang  telah direncanakan (Rivai dan Arifin, 2010: 681). Pembiayaan bermasalah atau biasa disebut Non Performing Finance (NPF) merupakan rasio yang menggambarkan jumlah pembiayaan bermasalah terhadap total pembiayaan yang  diberikan oleh bank (Giannini, 2013: 98).  Kredit bermasalah  didefinisikan  sebagai risiko yang dikaitkan dengan kemungkinan kegagalan klien membayar kewajibannya atau risiko dimana debitur  tidak  dapat  melunasi  hutangnya.  Kriteria  rasio  NPF  adalah  dibawah  5%  (Suhartatik  dan Kusumaningtias, 2014: 1179).
Financing to Deposit Ratio (FDR) merupakan kemampuan bank dalam menyediakan dana dan menyalurkan dana kepada nasabah. Nilai FDR menunjukkan efektif tidaknya bank dalam menyalurkan pembiayaan, apabila nilai FDR menunjukkan persentase terlalu tinggi maupun terlalu rendah maka bank dinilai tidak  efektif  dalam  menghimpun dan  menyalurkan  dana  yang diperoleh  dari  nasabah (Riyadi, 2014: 469).
Rasio utama  pada permodalan adalah rasio  Kewajiban  Penyediaan Modal  Minimum (KPMM) atau  lebih  dikenal  sebagai  rasio Capital  Adequacy  Ratio (CAR)  adalah  rasio  kewajiban  pemenuhan modal minimum yang harus dimiliki oleh bank (Ihsan, 2015: 362). Menurut Peraturan Bank Indonesia Nomor 3/21/PBI/2001, bank  wajib  menyediakan  modal  minimum  sebesar  8%  dari aktiva tertimbang menurut  risiko.  Semakin  tinggi  CAR  maka  semakin  besar  pula  sumber  daya  finansial  yang  dapat digunakan untuk keperluan pengembangan usaha dan mengantisipasi potensi kerugian yang diakibatkan oleh penyaluran kredit (Wardiantika dan Kusumaningtias, 2014: 1552).
Secara umum inflasi berarti kenaikan tingkat harga secara umum dari barang/komoditas dan jasa selama suatu periode waktu tertentu. Inflasi dapat dianggap sebagai fenomena moneter karena terjadinya penurunan nilai unit penghitungan moneter terhadap suatu komoditas. Definisi inflasi oleh para ekonom modern  adalah  kenaikan  yang  menyeluruh  dari  jumlah  uang  yang  harus  dibayarkan  (nilai  unit penghitungan moneter) terhadap barang-barang/komoditas dan jasa (Karim, 2014: 135).
Indeks produksi merupakan indikator perekonomian yang sering digunakan untuk menggantikan PDB  dikarenakan  publikasi  datanya yang dilakukan setiap  bulan (Nezky,  2013: 91). Di negara  maju, apabila suatu penelitian menggunakan data bulanan, maka pertumbuhan ekonomi dalam kurun waktu bulanan dinilai lebih representatif jika menggunakan Indeks Produksi Industri (IPI) dibandingkan GDP Riil. Penggunaan  variabel Indeks Produksi Industri (IPI) memang  belum  seluas  penggunaan variabel GDP  Riil  dalam  sebuah  penelitian,  tetapi  penelitian  dalam  kurun  waktu  belakangan  ini  mulai menggunakan  variabel  Indeks  Produksi  Industri  (IPI)  untuk  mencerminkan  pertumbuhan  ekonomi bulanan.  Dengan  demikian,  Indeks  Produksi  Industri  (IPI)  digunakan  sebagai  salah  satu  indikator pertumbuhan ekonomi ( output ) (Jumono dan Sugiyanto, 2014: 958).
Nilai tukar ( exchange rate ) atau kurs adalah harga relatif mata uang suatu negara terhadap mata uang negara lain (Abimanyu, 2004: 6). Utang luar negeri dapat diartikan berdasarkan berbagai aspek. Berdasarkan aspek materiil, pinjaman luar negeri merupakan arus masuk modal dari luar negeri ke dalam negeri  yang  dapat  digunakan  sebagai  penambah  modal  di  dalam  negeri.  Berdasarkan  aspek  formal, pinjaman luar negeri merupakan penerimaan atau pemberian yang dapat digunakan untuk meningkatkan investasi guna menunjang pertumbuhan ekonomi. Berdasarkan aspek fungsinya, pinjaman luar negeri merupakan salah satu alternatif sumber pembiayaan yang diperlukan dalam pembangunan (Malik dan Kurnia, 2017: 31).

## METODE
Penelitian ini menganalisis pengaruh FDR, CAR, Inflasi, IPI, Kurs Mata Uang, dan Utang Luar Negeri terhadap Non  Performing  Financing (NPF) Sektor  Konstruksi  pada Perbankan Syariah  dalam jangka  pendek  dan jangka panjang. Objek  yang akan  diteliti adalah Statistik Perbankan Syariah  data bulanan dalam periode 2010 – 2017 yang dipublikasikan melalui website Bank Indonesia dan Otoritas Jasa  Keuangan.  Jenis  penelitian  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  kuantitatif  atas  data sekunder yang bersifat time series .
Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah Vector Error Correction Model atau VECM. VECM  merupakan  metode  turunan  dari Vector  Auto  Regression atau  VAR.  Metode  VECM  ini digunakan  untuk  menjelaskan  pengaruh  FDR,  CAR,  Inflasi,  IPI,  Kurs  Mata  Uang,  dan  Utang  Luar
Negeri terhadap NPF Konstruksi dalam jangka pendek dan jangka panjang. Dalam penelitian ini, penulis menggunakan software Microsoft Excel dan E-Views 9 untuk mengolah data.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Metode  pengujian  yang  digunakan  untuk  melakukan  uji  stasioneritas  data  adalah  uji  ADF ( Augmented Dicky Fuller ) dengan  menggunakan taraf  nyata lima persen. Jika nilai t-ADF lebih kecil dari  nilai  kritis  MacKinnon,  maka  dapat  disimpulkan  data  yang  digunakan  adalah  stasioner  (tidak mengandung akar unit). Pengujian akar-akar unit ini dilakukan pada tingkat level sampai dengan first difference. Sebagian  besar data tidak lolos  pada  data level,  maka  pengujian pada  data first difference (Basuki dan Prawoto, 2016: 256). Tabel 3 menjelaskan bahwa semua variabel yang digunakan dalam penelitian ini lolos uji stasioneritas data.

## Tabel 3. Hasil Uji ADF
Variabel Critical Value t-Statistic Prob. NPF Konstruksi -2.892536 -13.23657 0.0001 FDR -2.892879 -5.058194 0.0001 CAR -2.893589 -9.135811 0.0000 Inflasi -2.892879 -7.268279 0.0000 IPI -2.892879 -10.68236 0.0000 Kurs -2.892536 -10.22185 0.0000 Utang Luar Negeri -2.892536 -11.35894 0.0001

## Sumber: data sekunder (diolah)
Langkah  selanjutnya  untuk  mengestimasi  model  VAR  harus  terlebih  dahulu  menentukan lag optimal  yang akan digunakan  dalam estimasi  VAR.  Penentuan lag optimal penting dilakukan karena dalam metode VAR, lag optimal dari variabel endogen merupakan variabel independen yang digunakan dalam  model.  Pengujian  panjang lag optimal  ini  sangat  berguna  untuk  menghilangkan  masalah autokorelasi  dalam  sistem  VAR  yang  digunakan  sebagai  analisis  stabilitas  VAR.  Sehingga  dengan digunakannya lag optimal diharapkan tidak muncul lagi masalah autokorelasi. Panjang lag optimal akan dicari dengan menggunakan kriteria informasi yang tersedia (Basuki dan Prawoto, 2016: 257). Pengujian panjang lag ditentukan berdasarkan kriteria Akaike Information Criterion (AIC), Schwarz Criterion (SC) dan Hanan-Quinn (HQ) yang  terkecil.  Pada  penelitian  ini  model  VAR diestimasi  dengan tingkat lag yang berbeda-beda kemudian dibandingkan nilai AIC-nya. Nilai AIC terkecil dipakai sebagai acuan nilai lag optimal (Kusumawati, 2016: 23). Berdasarkan tabel 4 nilai AIC terkecil berada pada lag 8, jadi lag optimum pada penelitian ini adalah 8.
Jurnal Ekonomi Islam Volume 9, Nomor 2, November 2018
Sebelum masuk pada tahapan analisis yang lebih jauh, hasil estimasi sistem persamaan VAR yang telah  terbentuk  perlu  diuji  stabilitasnya  melalui  VAR stability  condition  check yang  berupa roots  of characteristic polynomial terhadap seluruh variabel yang digunakan dikalikan jumlah lag dari masing- masing  VAR.  Stabilitas  VAR  perlu  diuji  karena  jika  hasil  estimasi  stabilitas  VAR  tidak  stabil  maka analisis IRF dan FEVD menjadi tidak valid. Berdasarkan  hasil  pengujian tersebut, suatu  sistem  VAR dikatakan  stabil jika  seluruh akar atau roots -nya  memiliki  modulus lebih  kecil  dari  satu (Basuki dan Prawoto, 2016: 258). Pada tabel 5 uji stabilitas VAR yang ditunjukkan pada tabel roots of characteristic polynomial dapat disimpulkan bahwa estimasi stabilitias VAR yang akan digunakan untuk analisis IRF dan FEVD telah stabil karena kisaran modulus < 1.
Tabel 4. Hasil Uji Lag Optimum

## Sumber: data sekunder (diolah)
Informasi jangka  panjang  diperoleh  dengan  menentukan  terlebih  dahulu rank kointergasi untuk mengetahui  berapa  sistem  persamaan  yang  dapat  menerangkan  dari  keseluruhan  sistem  yang  ada. Kriteria pengujian kointegrasi pada penelitian ini didasarkan pada trace statistic. Jika nilai trace statistic lebih  besar daripada critical value 5%  maka  hipotesis alternatif  yang  menyatakan jumlah kointegrasi diterima sehingga dapat diketahui berapa jumlah persamaan yang terkointegrasi dalam sistem.
Tabel 5. Hasil Uji Stabilitas VAR
Roots of Characteristic Polynomial Endogenous variables: DNPF_KONSTRUKSI DFDR DCAR DINFLASI DIPI DKURS DUTANG_LUAR_NEGERI Exogenous variables: C Lag specification: 1 2
VAR Lag Order Selection Criteria Endogenous variables: DNPF_KONSTRUKSI DFDR DCAR DINFLASI DIPI DKURS DUTANG_LUAR_NEGERI
Exogenous variables: C
Lag LogL LR FPE AIC SC HQ 0 -285.0830 NA 1.94e-06* 6.714551 6.912957* 6.794443* 1 -242.1197 78.02532 2.24e-06 6.853325 8.440577 7.492462 2 -193.2250 80.92902* 2.29e-06 6.855748 9.831844 8.054130 3 -156.8496 54.35404 3.24e-06 7.145969 11.51091 8.903596 4 -108.3409 64.67832 3.64e-06 7.157262 12.91105 9.474134 5 -71.99880 42.60798 5.86e-06 7.448248 14.59088 10.32437 6 -9.862868 62.85014 5.82e-06 7.146273 15.67775 10.58163 7 47.49267 48.78517 7.55e-06 6.954191 16.87451 10.94880 8 119.9951 50.00169 8.78e-06 6.413905* 17.72307 10.96776
* 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
Root Modulus -0.181795 - 0.649086i 0.674064 -0.181795 + 0.649086i 0.674064 -0.453863 - 0.385653i 0.595583 -0.453863 + 0.385653i 0.595583 -0.581235 0.581235 0.004983 - 0.508235i 0.508260 0.004983 + 0.508235i 0.508260 0.240913 - 0.405427i 0.471603 0.240913 + 0.405427i 0.471603 -0.134193 - 0.404444i 0.426125 -0.134193 + 0.404444i 0.426125 0.396218 0.396218 -0.325950 0.325950 0.302069 0.302069
No root lies outside the unit circle. VAR satisfies the stability condition.
Sumber: data sekunder (diolah)
Uji kointegrasi ini untuk mengetahui apakah ada tidaknya pengaruh jangka panjang untuk variabel yang akan  diteliti. Jika terbukti ada kointegrasi,  maka tahapan  VECM  dapat dilanjutkan.  Namun jika tidak terbukti, maka VECM tidak bisa dilanjutkan (Basuki dan Prawoto, 2016: 259).
Berdasarkan tabel 6 dapat dilihat bahwa nilai trace statistic dan maximum eigenvalue para r = 0 lebih besar dari critical value dengan tingkat signifikansi 1% dan 5%. Hal ini berarti hipotesis nol yang menyatakan  bahwa tidak ada kointegrasi  ditolak dan hipotesis alternatif  yang  menyatakan  bahwa ada kointegrasi  diterima.  Di  antara  tujuh  variabel  dalam  penelitian  ini,  terdapat  kointegrasi  pada  tingkat signifikansi 1% dan 5%. Dengan demikian, dari hasil uji kointegrasi mengindikasikan bahwa di antara pergerakan NPF Konstruksi, FDR, CAR, Inflasi, IPI, Kurs, dan Utang Luar Negeri memiliki hubungan stabilitas/keseimbangan dan kesamaan pergerakan dalam jangka panjang. Denga n kalimat lain, dalam setiap  periode  jangka  pendek,  seluruh  variabel  cenderung  saling  menyesuaikan,  untuk  mancapai ekuilibrium jangka panjangnya. Karena lag yang terpilih adalah 8, maka lag pada kointegrasi tes adalah 7 (dikurangi 1 karena variabelnya terdiferensiasi).

## Tabel 6. Hasil Uji Kointegrasi Johansen
Sample (adjusted): 2010M09 2017M12 Included observations: 88 after adjustments Trend assumption: Linear deterministic trend Series: NPF_KONSTRUKSI FDR CAR INFLASI IPI KURS UTANG_LUAR_NEGERI
Lags interval (in first differences): 1 to 7 Unrestricted Cointegration Rank Test (Trace) Hypothesized Trace 0.05 No. of CE(s) Eigenvalue Statistic Critical Value Prob.** None * 0.604622 239.2702 125.6154 0.0000 At most 1 * 0.496500 157.6139 95.75366 0.0000 At most 2 * 0.339500 97.23077 69.81889 0.0001 At most 3 * 0.277678 60.73202 47.85613 0.0020 At most 4 * 0.182775 32.10699 29.79707 0.0266
At most 5 0.137154 14.34500 15.49471 0.0739 At most 6 0.015373 1.363300 3.841466 0.2430
Trace test indicates 5 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 * 0.604622 81.65633 46.23142 0.0000 At most 1 * 0.496500 60.38309 40.07757 0.0001 At most 2 * 0.339500 36.49875 33.87687 0.0238 At most 3 * 0.277678 28.62503 27.58434 0.0367 At most 4 0.182775 17.76199 21.13162 0.1390 At most 5 0.137154 12.98170 14.26460 0.0789 At most 6 0.015373 1.363300 3.841466 0.2430
Max-eigenvalue 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
Sumber: data sekunder (diolah)
Uji  kausalitas Granger ( Granger  Causality  Test )  dilakukan  untuk  melihat  apakah  dua  variabel memiliki hubungan timbal balik atau tidak. Dengan kata lain, apakah satu variabel memiliki hubungan sebab  akibat  dengan  variabel  lainnya  secara  signifikan,  karena  setiap  variabel  dalam  penelitian mempunyai kesempatan untuk menjadi variabel endogen maupun eksogen (Basuki dan Prawoto, 2016: 261).
Penelitian ini menggunakan uji t pada taraf nyata 0,05 atau 5%, yakni jika t-statistik lebih besar dari t-tabel maka suatu variabel dapat dikatakan berpengaruh signifikan. Sebaliknya, jika t-statistik lebih kecil dari t-tabel maka suatu variabel diindikasikan tidak berpengaruh signifikan. T-tabel sendiri berasal dari rumus (n-k), di mana n adalah jumlah observasi dan k adalah jumlah variabel yang digunakan, dalam penelitian ini mencakup variabel independen dan variabel dependen. Jadi 96-7 = 89, maka t-tabel yang kita peroleh adalah 1,98698. Lag yang digunakan adalah 7 (karena lag terpilih – 1 = (8 – 1) = 7).
Berdasarkan  Tabel  7  dibawah  ini,  hasil  estimasi  jangka  pendek  menunjukkan  bahwa  FDR berpengaruh negatif signifikan terhadap NPF Konstruksi dari lag ketiga dan keempat dengan koefisien masing-masing sebesar -0,216595 dan -0,278229. Artinya, jika terjadi kenaikan FDR 1% pada 3 dan 4 tahun sebelumnya akan menurunkan NPF Konstruksi sebesar 0,216595% dan 0,278229% pada tahun sekarang.  Hasil  penelitian  mengindikasikan  bahwa  pembiayaan  yang  disalurkan  pada  bank  syariah berkualitas  baik,  sehingga  ekspansi  pembiayaan  yang  dilakukan  dapat  meningkatkan return dan menurunkan NPF Konstruksi. Hasil ini  sesuai dengan  penelitian Poetry dan Sanrego (2011: 99) yang menyatakan bahwa FDR berpengaruh negatif terhadap pembiayaan bermasalah. Hal ini juga menjawab hipotesis dalam jangka pendek yang menyatakan bahwa H 0 ditolak dan H 1 dapat diterima.
Jurnal Ekonomi Islam Volume 9, Nomor 2, November 2018
CAR  berpengaruh positif  signifikan terhadap NPF  Konstruksi  pada lag pertama, kedua, ketiga, dan keempat  dengan koefisien  masing-masing  sebesar 1,640759, 1,431464, 1,048215, dan 0,644201. Artinya,  jika  terjadi  kenaikan  CAR  1%  pada  1,  2,  3,  dan  4  tahun  sebelumnya  akan  menaikan  NPF Konstruksi  sebesar 1,640759%, 1,431464%, 1,048215%, dan 0,644201% pada  tahun  sekarang. Hasil penelitian mengindikasikan bahwa ketika CAR bank syariah meningkat, maka bank syariah akan merasa aman untuk melakukan pembiayaan ke sektor konstruksi. Namun, hal ini akan berakibat bank syariah longgar  dalam  melakukan  pembiayaan  ke  sektor  konstruksi.  Jika  kondisi  ini  terjadi,  maka  risiko pembiayaan  akan  semakin  besar  dan  jika  terjadi  pembiayaan  macet  maka  akan  meningkatkan  NPF Konstruksi. Hasil ini sesuai dengan penelitian Poetry dan Sanrego (2011: 99) yang menyatakan bahwa CAR berpengaruh positif terhadap pembiayaan bermasalah. Selain itu, hal ini juga menjawab hipotesis dalam jangka pendek yang menyatakan bahwa H 0 ditolak dan H 2 dapat diterima.

## Tabel 7. Hasil Estimasi VECM Jangka Pendek
Jangka Pendek Variabel Koefisien t-Statistik Variabel Koefisien t-Statistik CointEq1 -1.510346 -3.49651 D(IPI(-1)) 0.433406 3.73804 D(NPF_Konstruksi(-1)) 0.240673 0.63481 D(IPI(-2)) 0.356338 3.23155 D(NPF_Konstruksi(-2)) 0.280469 0.80007 D(IPI(-3)) 0.242590 2.53246 D(NPF_Konstruksi(-3)) 0.336162 1.05363 D(IPI(-4)) 0.149574 1.78011 D(NPF_Konstruksi(-4)) 0.348534 1.32048 D(IPI(-5)) 0.043314 0.64057 D(NPF_Konstruksi(-5)) 0.291605 1.30990 D(IPI(-6)) 0.024173 0.50266 D(NPF_Konstruksi(-6)) 0.376983 2.19980 D(IPI(-7)) -0.021558 -0.73138 D(NPF_Konstruksi(-7)) 0.174681 1.40784 D(KURS(-1)) -14.40805 -2.49856 D(FDR(-1)) 0.024358 0.31100 D(KURS(-2)) -7.449028 -1.13549 D(FDR(-2)) -0.029622 -0.32464 D(KURS(-3)) -8.472398 -1.30692 D(FDR(-3)) -0.216595 -2.24777 D(KURS(-4)) -8.004243 -1.38851 D(FDR(-4)) -0.278229 -2.60731 D(KURS(-5)) -9.457765 -1.69252 D(FDR(-5)) -0.043178 -0.36694 D(KURS(-6)) 1.043630 0.21378 D(FDR(-6)) 0.065250 0.55287 D(KURS(-7)) -1.283364 -0.33517 D(FDR(-7)) 0.097859 1.04688 D(Utang_Luar_Negeri(-1)) -9.534801 -1.19995 D(CAR(-1)) 1.640759 3.41856 D(Utang_Luar_Negeri(-2)) 5.962133 0.57896 D(CAR(-2)) 1.431464 3.28511 D(Utang_Luar_Negeri(-3)) 26.33151 2.38427 D(CAR(-3)) 1.048215 2.75600 D(Utang_Luar_Negeri(-4)) 37.22873 3.19885 D(CAR(-4)) 0.644201 2.11331 D(Utang_Luar_Negeri(-5)) 36.34573 2.78434 D(CAR(-5)) 0.286715 1.21058 D(Utang_Luar_Negeri(-6)) 18.78161 1.53342 D(CAR(-6)) 0.121231 0.82207 D(Utang_Luar_Negeri(-7)) 16.01693 1.75910 D(CAR(-7)) 0.062938 0.81432 C 0.044091 0.57802 D(INFLASI(-1)) 0.618372 2.57573 R-Squared 0.881145 D(INFLASI(-2)) 0.568112 2.60123 Adj. R-Squared 0.716068 D(INFLASI(-3)) 0.703120 3.14770 D(INFLASI(-4)) 0.320277 1.18926 D(INFLASI(-5)) 0.259381 1.12023 D(INFLASI(-6)) 0.103818 0.53684 D(INFLASI(-7)) 0.278431 1.50531 Taraf nyata 5% atau t-tabel 1.98698

## Sumber: data sekunder (diolah)
Inflasi berpengaruh positif signifikan terhadap NPF Konstruksi pada lag pertama, kedua dan ketiga dengan  koefisien  masing-masing  sebesar  0,618372,  0,568112,  dan  0,703120.  Artinya,  jika  terjadi
kenaikan  Inflasi  1%  pada  1,  2  dan  3  tahun  sebelumnya  akan  menaikan  NPF  Konstruksi  sebesar 0,618372%, 0,568112%, dan 0,703120% pada tahun sekarang. Hasil penelitian mengindikasikan bahwa jika  terjadi  kenaikan  harga  secara  terus  menerus  yang  disebabkan  oleh  inflasi  akan  membuat  sektor konstruksi  harus  mengeluarkan  biaya  lebih  untuk  pembangunannya,  sehingga  harus  meningkatkan jumlah  pinjaman. Semakin  besar pinjaman  yang diikuti  dengan  meningkatnya inflasi, akan  membuat sulit  mengembalikan  pinjaman  tersebut  dengan  tepat  waktu  sehingga  akan  meningkatkan  NPF Konstruksi. Hasil ini sesuai dengan penelitian Yasin & Widiastuti (2014: 19) yang menyatakan bahwa inflasi berpengaruh positif terhadap pembiayaan bermasalah. Selain itu, hal ini juga menjawab hipotesis dalam jangka pendek yang menyatakan bahwa H 0 ditolak dan H 3 dapat diterima.
IPI berpengaruh positif signifikan terhadap NPF Konstruksi pada lag pertama, kedua dan ketiga dengan  koefisien  masing-masing  sebesar  0,433406,  0,356338,  dan  0,242590.  Artinya,  jika  terjadi kenaikan IPI 1% pada 1, 2 dan 3 tahun sebelumnya akan menaikan NPF Konstruksi sebesar 0,433406%, 0,356338%,  dan  0,242590%  pada  tahun  sekarang.  Hasil  penelitian  ini  mengindikasikan  bahwa  jika terjadi  peningkatan  pertumbuhan  ekonomi,  bank  syariah  akan  meningkatkan  pembiayaan  ke  sektor konstruski dengan harapan mendapatkan pengembalian yang meningkat pula, mengingat bahwa sektor konstruksi merupakan salah satu sektor yang menyumbang pertumbuhan ekonomi. Namun, yang terjadi justru  sebaliknya,  pembiayaan  yang  disalurkan  tersebut  memiliki  kualitas  yang  tidak  baik  yang menyebabkan  pembiayaan  macet  sehingga  meningkatkan  NPF  Konstruksi.  Hasil  ini  sesuai  dengan penelitian  Ramadhan  (2017:  355)  dan  Poetry  &  Sanrego  (2011:  99)  yang  menyatakan  bahwa  IPI berpengaruh positif terhadap pembiayaan bermasalah. Selain itu, hal ini juga menjawab hipotesis dalam jangka pendek yang menyatakan bahwa H 0 ditolak dan H 4 dapat diterima.
Kurs berpengaruh negatif signifikan terhadap NPF Konstruksi pada lag pertama dengan koefisien sebesar  -14,40805. Artinya,  jika terjadi kenaikan atau  dalam hal ini rupiah mengalami depresiasi 1% pada 1 tahun sebelumnya akan menurunkan NPF Konstruksi sebesar 14,40805% pada tahun sekarang. Hasil  penelitian  ini  mengindikasikan  bahwa  kenaikan  tingkat  nilai  tukar  rupiah  terhadap  dolar menjadikan produk dalam negeri menjadi lebih kompetitif karena harga barang dan jasa dalam negeri menjadi lebih rendah daripada harga barang dan jasa pada negara lain. Hal ini sesuai dengan harapan pemerintah  yang  menyatakan  bahwa  untuk  proyek-proyek  yang  akan  dilaksanakan,  lebih  banyak menggunakan bahan dan jasa dari dalam negeri. Untuk itu, maka penilaian penawaran pengadaan barang atau jasa tidak hanya dari segi teknis dan harga tetapi juga dari tingkat komponen dalam negeri (TKDN) yang  dikandung  oleh  barang  maupun  jasa  yang  ditawarkan.  Dengan  menggunakan  barang  dan  jasa dalam negeri untuk konstruksi maka biaya yang dikeluarkan untuk pengadaan barang dan jasa tersebut lebih  kecil,  sehingga  membantu  dalam  mengembalikan  pembiayaannya  dan  dapat  menurunkan  NPF
Jurnal Ekonomi Islam Volume 9, Nomor 2, November 2018
Konstruksi.  Hasil ini  sesuai dengan penelitian Poetry  & Sanrego (2011: 99) yang  menyatakan bahwa kurs mata uang berpengaruh negatif terhadap pembiayaan bermasalah. Selain itu, hal ini juga menjawab hipotesis dalam jangka pendek yang menyatakan bahwa H 0 ditolak dan H 5 dapat diterima.
Utang  Luar  Negeri  berpengaruh  positif  signifikan  terhadap  NPF  Konstruksi  pada lag ketiga, keempat  dan  kelima  dengan  koefisien  masing-masing  sebesar  26,33151,  37,22873,  dan  36,34573. Artinya, jika terjadi kenaikan Utang Luar Negeri 1% pada 3, 4, dan 5 tahun sebelumnya akan menaikan NPF Konstruksi sebesar 26,33151%, 37,22873%, dan 36,34573% pada tahun sekarang. Hasil penelitian ini  mengindikasikan  bahwa  sektor  konstruksi  tidak  hanya  mengandalkan  sumber  dana  dari  pihak perbankan  dalam  hal  ini  bank  syariah,  tetapi  juga  dari  utang  luar  negeri.  Utang  luar  negeri  yang dialokasikan ke sektor konstruksi akan membebani pengembalian utang tersebut karena umumnya utang luar negeri  menggunakan  suku  bunga  dan  mengikuti  pergerakan  valas khususnya kurs IDR terhadap USD. Dengan meningkatnya utang luar negeri tersebut, membuat pihak konstruksi mengalami hambatan dalam  pengembalian  pembiayaan  sehingga  terjadi  pembiayaan  macet  dan  meningkatkan  NPF Konstruksi. Hal ini menjawab hipotesis dalam jangka pendek yang menyatakan bahwa H 0 ditolak dan H 6 dapat diterima.
Tabel  8  menunjukkan  pengaruh  jangka  panjang  antara  variabel  independen  terhadap  variabel dependen. Dapat dilihat bahwa yang memengaruhi NPF Konstruksi dalam jangka panjang antara lain FDR, CAR, Inflasi, dan IPI secara signifikan dengan taraf nyata 5% (1,98698 two tails ), karena t-statistik yang dimiliki oleh variabel-variabel tersebut lebih besar daripada t-tabel.
Tabel 8. Hasil Estimasi VECM Jangka Panjang Jangka Panjang Variabel Koefisien t-Statistik NPF_Konstruksi(-1) 1.000000 FDR(-1) 0.113489 2.13523 CAR(-1) 1.161448 5.61480 INFLASI(-1) 0.529414 3.30883 IPI(-1) 0.303146 3.59130 KURS(-1) -8.683302 -1.84813 Utang_Luar_Negeri(-1) -12.32142 -1.82821 C 0.037187 R-Squared 0.881145 Adj. R-Squared 0.716068 Taraf nyata 5% atau t-tabel 1.98698
Sumber: data sekunder (diolah)
Berbeda dengan hasil hasil estimasi jangka pendek, FDR berpengaruh positif signifikan terhadap NPF  Konstruksi  dalam jangka panjang  dengan koefisien 0,113489. Hal tersebut  menunjukkan bahwa
ketika FDR meningkat 1% maka akan meningkatkan NPF Konstruksi sebesar 0,113489%. Dalam jangka panjang  tingkat  likuiditas  yang  dimiliki  oleh  perbankan  syariah  belum  memiliki  kualitas  yang  baik sehingga tidak dapat mengatasi NPF Konstuksi dalam jangka panjang. Hasil ini sesuai dengan penelitian Firmansyah (2014: 244), Popita (2013: 411), dan Ramadhan (2017: 355) yang menyatakan bahwa FDR berpengaruh positif terhadap kredit atau pembiayaan bermasalah. Hal ini juga menjawab hipotesis dalam jangka panjang yang menyatakan bahwa H 0 ditolak dan H 1 dapat diterima.
Sejalan dengan hasil estimasi jangka pendek, CAR berpengaruh positif signifikan terhadap NPF Konstruksi dalam jangka panjang dengan koefisien 1,161448. Hal tersebut menunjukkan bahwa ketika CAR meningkat sebesar 1% maka NPF Konstruksi akan naik sebesar 1,161448%. Hasil penelitian ini mengindikasikan bahwa tingkat permodalan yang dimiliki perbankan syariah, mendorong untuk terus melakukan  pembiayaan terhadap  sektor konstruksi, akibatnya NPF  Konstruksi  juga berpotensi untuk meningkat. Hasil ini sesuai dengan penelitian Ramadhan (2017: 355) dan Poetry & Sanrego (2011: 99) yang menyatakan bahwa CAR berpengaruh positif terhadap kredit atau pembiayaan bermasalah. Selain itu, hasil ini juga menjawab hipotesis dalam jangka panjang yang menyatakan bahwa H 0 ditolak dan H 2 dapat diterima.
Sejalan dengan hasil estimasi jangka pendek, Inflasi berpengaruh positif signifikan terhadap NPF Konstruksi dalam jangka panjang dengan koefisien 0,529414. Hal tersebut menunjukkan bahwa ketika terjadi kenaikan infasi sebesar 1% maka NPF Konstruksi akan naik sebesar 0,529414%. Hasil penelitian mengindikasikan bahwa jika terjadi kenaikan harga secara terus menerus yang disebabkan oleh inflasi akan membuat sektor konstruksi harus mengeluarkan biaya lebih untuk barang dan jasa yang digunakan untuk melakukan kegiatan konstruksi, sehingga harus meningkatkan jumlah pinjaman. Semakin besar pinjaman  yang  diikuti  dengan  meningkatnya  inflasi,  akan  membuat  sulit  mengembalikan  pinjaman tersebut  dengan  tepat  waktu  sehingga  akan  meningkatkan  NPF  Konstruksi.  Hasil  ini  sesuai  dengan penelitian Yasin & Widiastuti (2014: 19) yang menyatakan bahwa inflasi berpengaruh positif terhadap pembiayaan  bermasalah.  Selain  itu,  hasil  ini  juga  menjawab  hipotesis  dalam  jangka  panjang  yang menyatakan bahwa H 0 ditolak dan H 3 dapat diterima.
Sejalan  dengan  hasil  estimasi  jangka  pendek,  IPI  berpengaruh  positif  signifikan  terhadap  NPF Konstruksi dalam jangka panjang dengan koefisien 0,303146. Hal tersebut menunjukkan bahwa ketika IPI  mengalami  kenaikan  sebesar  1%  maka  NPF  Konstruksi  akan  naik  sebesar  0,303146%.  Hasil penelitian  ini  mengindikasikan  bahwa  dalam  jangka  panjang  jika  terjadi  peningkatan  pertumbuhan ekonomi,  bank  syariah  akan  meningkatkan  pembiayaan  ke  sektor  konstruski  dengan  harapan mendapatkan pengembalian yang meningkat pula, mengingat bahwa sektor konstruksi merupakan salah satu  sektor  yang  menyumbang  pertumbuhan  ekonomi.  Namun,  jika  yang  terjadi  justru  sebaliknya,
pembiayaan  yang  disalurkan  tersebut  memiliki  kualitas  yang  tidak  baik  maka  akan  menyebabkan pembiayaan  macet  sehingga  meningkatkan  NPF  Konstruksi.  Hasil  ini  sesuai  dengan  penelitian Ramadhan  (2017:  355)  dan  Poetry  &  Sanrego  (2011:  99)  yang  menyatakan  bahwa  IPI  berpengaruh positif  terhadap  pembiayaan  bermasalah.  Selain  itu,  hal  ini  juga  menjawab  hipotesis  dalam  jangka panjang yang menyatakan bahwa H 0 ditolak dan H 4 dapat diterima.
Berbeda  dengan  hasil  estimasi  jangka  pendek,  variabel  Kurs  dalam  jangka  panjang  tidak mempengaruhi  NPF  Konstruksi.  Variabel  Kurs  memiliki  nilai  t-statistik  lebih  kecil  dari  t-tabel  yaitu 1,84813 < 1,98698. Hal ini terjadi karena dalam pergerakan nilai tukar mata uang khususnya dalam hal ini IDR terhadap USD, pergerakannya terjadi setiap hari, bahkan setiap detik terjadi perubahan harga mata uang tersebut. Hal ini yang menyebabkan estimasi dari hasil VECM dalam jangka panjang tidak terjadi pengaruh antara Kurs dengan NPF Konstruksi. Hasil ini juga menjawab hipotesis dalam jangka panjang yang menyatakan bahwa H 0 diterima dan H 5 dapat ditolak.
Berbeda dengan hasil estimasi jangka pendek, variabel Utang Luar Negeri dalam jangka panjang tidak mempengaruhi NPF Konstruksi. Variabel Utang Luar Negeri memiliki nilai t-statistik lebih kecil dari t-tabel yaitu 1,82821 < 1,98698. Hal ini terjadi karena dalam jangka panjang, Utang Luar Negeri tidak lagi difokuskan ke  sektor konstruksi atau infrastruktur,  melainkan ke sektor  lainnya  yang  lebih produktif.  Hal  ini  yang  menyebabkan  estimasi  dari  hasil  VECM  dalam  jangka  panjang  tidak  terja di pengaruh antara Utang Luar Negeri dengan NPF Konstruksi. Hasil ini juga menjawab hipotesis dalam jangka panjang yang menyatakan bahwa H 0 diterima dan H 6 dapat ditolak.
Nilai  koefisien  determinasi  adalah  persentase  kecocokan  model  atau  nilai  yang  menunjukkan seberapa  besar  variabel  independen  menjelaskan  variabel  dependen.  Koefisien  determinasi  pada persamaan regresi rentan terhadap penambahan variabel independen, di mana semakin banyak variabel independen yang terlibat, maka nilai koefisien determinasi akan semakin besar, karena itulah digunakan adjusted R-Squared jika variabel independen yang digunakan lebih dari satu (Basuki dan Prawoto, 2016: 51).  Tabel  7  dan  Tabel  8  menunjukkan  bahwa  nilai adjusted  R-Squared pada  penelitian  ini  sebesar 0,716068 atau 71,61%. Kesimpulannya adalah variabel FDR, CAR, Inflasi, IPI, Kurs, dan Utang Luar Negeri memiliki pengaruh sebesar 71,61% terhadap NPF Konstruksi, sedangkan sisanya sebesar 28,39% dipengaruhi oleh variabel-variabel lain yang tidak dimasukkan ke dalam model penelitian ini.
Analisis Impulse Response Function akan menjelaskan dampak dari guncangan ( shock ) pada satu variabel terhadap variabel lain, di mana dalam analisis ini tidak hanya dalam waktu pendek, tetapi dapat menganalisis untuk beberapa horizon ke depan sebagai informasi jangka panjang. Pada analisis ini dapat melihat respons dinamika jangka panjang setiap variabel apabila ada shock tertentu sebesar satu standar
Jurnal Ekonomi Islam Volume 9, Nomor 2, November 2018
error pada  setiap persamaan.  Analisis impulse response function juga berfungsi untuk melihat  berapa lama pengaruh tersebut terjadi (Basuki dan Prawoto, 2016: 267). Respons FDR terhadap shock variabel NPF Konstruksi mulai merespons shock tersebut dengan tren yang negatif sampai periode ke-4 dengan standar  deviasi  -0,166.  Memasuki  periode  selanjutnya  respons  tersebut  mengalami  fluktuasi  sampai dengan periode ke-8. Pada periode ke-8 respons FDR terhadap shock NPF Konstruksi mulai merespons positif dengan standar deviasi 0,092.
CAR  memberikan  respons  positif  dan  negatif  terhadap  guncangan  NPF  Konstruksi.  Respons tersebut terus mengalami fluktuasi. Pada periode pertama berada pada sisi negatif, kemudian di periode kedua  berada  di  posisi  positif.  Pada  periode  ketiga  dan  keempat  berada  di  sisi  negatif,  kemudian  di periode kelima kembali ke  sisi  positif.  Pada  periode keenam kembali ke  sisi  negatif, kemudian pada periode ketujuh ke sisi positif, dan sampai di periode kedelapan kembali ke sisi negatif dengan standar deviasi  sebesar  -0,17.  Inflasi  memberikan  respons  positif  dan  negatif  terhadap  guncangan  NPF Konstruksi. Respons tersebut terus mengalami fluktuasi. Pada periode pertama berada pada sisi negatif, kemudian di periode kedua dan ketiga berada di posisi positif. Pada periode keempat dan kelima berada di sisi negatif, kemudian di periode keenam dan ketujuh kembali ke sisi positif. Pada periode kedelapan kembali ke sisi negatif dengan standar deviasi sebesar -0,09.
IPI memberikan respons positif dan negatif terhadap guncangan NPF Konstruksi. Respons tersebut terus mengalami fluktuasi. Pada periode pertama berada pada sisi negatif, kemudian di periode kedua dan ketiga berada di posisi positif. Pada periode keempat dan kelima berada di sisi negatif, kemudian di periode  keenam  kembali  ke  sisi  positif.  Pada  periode  ketujuh  dan  kedelapan  kembali  ke  sisi  negatif dengan  standar  deviasi  sebesar  -0,79.  Kurs  memberikan  respons  negatif  terhadap  guncangan  NPF Konstruksi. Kurs mulai merespons shock tersebut dengan tren yang negatif sampai periode ke-5 dengan standar deviasi -0,0061. Memasuki periode selanjutnya respons tersebut mengalami peningkatan sampai pada  periode  ke-7  menjadi  positif  dengan  standar  deviasi  0,0003.  Pada  periode  ke-8  respons  Kurs terhadap shock NPF Konstruksi kembali merespons negaitf dengan standar deviasi -0,0017. Utang Luar Negeri memberikan respons positif dan negatif terhadap guncangan NPF Konstruksi. Respons tersebut terus mengalami fluktuasi. Pada periode pertama berada pada sisi negatif, kemudian di periode kedua sampai dengan periode keempat berada di posisi positif. Pada periode kelima dan keenam berada di sisi negatif, kemudian  di  periode ketujuh kembali ke  sisi positif. Pada periode  kedelapan kembali ke  sisi negatif dengan standar deviasi sebesar -0,0004.

## Tabel 9. FEVD NPF Konstruksi
Period S.E. FDR CAR INFLASI IPI KURS UTANG_LUAR_ NEGERI 1 0.700012   0.000000   0.000000   0.000000   0.000000   0.000000 0.000000

## Sumber: data sekunder (diolah)
Forecast  Error  Variance  Decomposition bertujuan  untuk  mengukur  besarnya  kontribusi  atau komposisi  pengaruh  masing-masing variabel independen terhadap variabel dependennya (Basuki dan Prawoto,  2016:  270).  Tabel  9  menunjukkan  bahwa  variabel  yang  paling  utama  mempengaruhi  NPF Konstruksi adalah FDR dengan kontribusi sebesar 16,78%, diikuti oleh Kurs dengan kontribusi sebesar 9,38%,  Inflasi  berkontribusi  sebesar  8,47%,  Utang  Luar  Negeri  berkontribusi  sebesar  7,36%,  CAR berkontribusi sebesar 7,02%, dan terakhir IPI berkontribusi sebesar 1,38%.

## SIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  telah  dilakukan  mengenai  determinan Non  Performing Financing sektor  konstruksi,  maka  dapat  diperoleh  beberapa  kesimpulan  sebagai  berikut:  (1)  Dalam jangka  pendek  FDR  berpengaruh negatif  terhadap NPF  Konstruksi,  sedangkan dalam jangka panjang FDR berpengaruh positif terhadap NPF Konstruksi. (2) Dalam jangka pendek dan jangka panjang CAR berpengaruh  positif  terhadap  NPF  Konstruksi.  (3)  Dalam  jangka  pendek  dan  jangka  panjang  Inflasi berpengaruh  positif  terhadap  NPF  Konstruksi.  (4)  Dalam  jangka  pendek  dan  jangka  panjang  IPI berpengaruh  positif  terhadap  NPF  Konstruksi.  (5)  Dalam  jangka  pendek  Kurs  berpengaruh  negatif terhadap  NPF  Konstruksi,  sedangkan  dalam  jangka  panjang  Kurs  tidak  berpengaruh  terhadap  NPF Konstruksi. (6) Dalam jangka pendek Utang Luar Negeri berpengaruh positif terhadap NPF Konstruksi, sedangkan dalam jangka panjang Utang Luar Negeri tidak berpengaruh terhadap NPF Konstruksi. (7) Nilai adjusted  R-Squared pada  penelitian  ini  sebesar  0,716068  atau  71,61%.  Kesimpulannya  adalah variabel  FDR,  CAR,  Inflasi,  IPI,  Kurs,  dan  Utang  Luar  Negeri  memiliki  pengaruh  sebesar  71,61% terhadap NPF  Konstruksi,  sedangkan  sisanya  sebesar 28,39% dipengaruhi  oleh  variabel-variabel lain yang tidak dimasukkan ke dalam model penelitian ini.
2 0.759203   4.046297   3.227233   2.793929   0.019790   0.509901 2.367611 3 0.818727   3.666337   4.633792   2.402449   1.041547   3.680000 7.141443 4 0.913467   12.43821   10.06228   2.063828   0.936112   3.586569 8.444812 5 0.982799   12.26872   8.881766   5.294729   0.894902   3.237750 8.126086 6 1.019026   13.30753   8.280412   7.749926   1.483871   3.023524 8.635521 7 1.116358   17.11048   7.413847   8.873095   1.455260   5.296405 7.695832 8 1.147751   16.78420   7.018505   8.470369   1.379384   9.380979 7.359831
Jurnal Ekonomi Islam Volume 9, Nomor 2, November 2018

## DAFTAR PUSTAKA
Abimanyu,  Yoopi. Memahami  Kurs  Valuta  Asing .  Jakarta:  Lembaga  Penerbit  Fakultas  Ekonomi Universitas Indonesia, 2004.
Alissanda, Dandy Gustian. “Pengaruh CAR, BOPO, dan FDR Terhadap Non Performing Finance (NPF) Pada Bank Umum Syariah Tahun 2011-2013”. Dalam Prosiding Penelitian SPeSIA 2015.
Al-Arif, M. Nur Rianto. Lembaga Keuangan Syariah: Suatu Kajian Teoritis Praktis. Bandung: Pustaka Setia, 2012.
Asnaini,  Sri  Wahyuni.  “Faktor-Faktor  Yang  Mempengaruhi Non  Performing  Financing (NPF)  Pada Bank Umum Syariah Di Indonesia”. Dalam Jurnal TEKUN/Volume V, No. 2, September 2014.
Basuki, Agus Tri dan Nano Prawoto. Analisis Regresi dalam Penelitian Ekonomi & Bisnis: Dilengkapi Aplikasi SPSS & Eviews. Jakarta: Rajawali Press, 2016.
Firmansyah, Irman. “ Determinant Of Non Performing Loan: The Case Of Islamic Bank In Indonesia”. Dalam Buletin Ekonomi Moneter dan Perbankan, Volume 17, Nomor 2, Oktober 2014.
Giannini,  Nur  Gilang.  “Faktor  yang  Mempengaruhi  Pembiayaan Mudharabah Pada  Bank  Umum Syariah di Indonesia”. Dalam Accounting Analysis Journal, Volume 2, Nomor 1, 2013.
Hariyani, Iswi. Restrukturisasi & Penghapusan Kredit Macet . Jakarta: Kompas Gramedia, 2010.
Ihsan, Dwi Nur’aini. Manajemen Treasury Bank Syariah. Jakarta: UIN PRESS, 2015.
Ikatan Bankir Indonesia dan Lembaga Sertifikasi Profesi Perbankan. Mengelola Kredit Secara Sehat.
Jakarta: Gramedia Pustaka Utama, 2014.
Jumono, Sapto dan Sugiyanto. “Perbankan Indonesia: Modelling Respon Kredit Bank Umum, Berbasis Vector Error Correction Model (VECM)”. Dalam Journal & Proceeding FEB UNSOED, Vol.
4, No. 1, 2014.
Karim, Adiwarman A. Ekonomi Makro Islami. Jakarta: Rajawali Press, 2014.
Kusumawati, Nidaa Nazaahah. “Analisis Pembiayaan dan Kredit Sektor Konstruksi di Indonesia: Studi Perbankan  Syariah  dan  Konvensional”.  Tesis  Sekolah  Pascasarjana  Institut  Pertanian  Bogor, 2016.
Malik, Abdul dan Denny Kurnia, “Pengaruh Utang Luar Negeri dan Penanaman Modal Asing Terhadap Pertumbuhan Ekonomi”. Dalam Jurnal Akuntansi. Vol. 3 No. 2. Januari 2017.
Nezky,  Mita.  “Pengaruh  Krisis  Ekonomi  Amerika  Serikat  Terhadap  Bursa  Saham  dan  Perdagangan Indonesia”. Dalam Buletin Ekonomi Moneter dan Perbankan, 2013.
Poetry,  Zakiyah  Dwi  dan  Yulizar  D  Sanrego.  “Pengaruh  Variabel  Makro  dan  Mikro  Terhadap  NPL Perbankan  Konvensional  dan  NPF  Perbankan  Syariah”.  Dalam Islamic  Finance  &  Business Review TAZKIA, Vol. 6 No.2 Agustus - Desember 2011.
Popita, Mares Suci Ana. “Analisis Penyebab Terjadinya Non Performing Financing Pada Bank Umum Syariah di Indonesia”. Dalam Accounting Analysis Journal Vol. 2, No. 4, 2013.
Ramadhan,  Prasetyo.  “Determinan  Pembiayaan  Bermasalah  Sektor  Pertambangan  Pada  Perbankan Syariah”. Dalam Akuntabilitas: Jurnal Ilmu Akuntansi Volume 10 (2), Oktober 2017.
Rivai, Veithzal dan Arviyan Arifin. Islamic Banking: Sebuah Teori, Konsep, dan Aplikasi . Jakarta: Bumi Aksara, 2010.
Riyadi, Slamet. “Pengaruh Pembiayaan Bagi Hasil, Pembiayaan Jual Beli, Financing to Deposit Ratio (FDR),  dan Non  Performing  Finance (NPF)  Terhadap  Profitabilitas  Bank  Umum  Syariah  Di Indonesia”. Dalam Accounting Analysis Journal Volume 3, No. 4, 2014.
Suhartatik, Nur dan Rohmawati Kusumaningtias. “Determinan Financing to Deposit Ratio Perbankan Syariah di Indonesia (2008-2012)”. Dalam Jurnal Ilmu Manajemen, Volume 1 Nomor 4, 2014.
Wangsawidjaja Z., A. Pembiayaan Bank Syariah . Jakarta: Gramedia Pustaka Utama, 2012.
Wardiantika, Lifstin dan Rohmawati Kusumanigtias. “Pengaruh DPK, CAR, NPF, dan SWBI Terhadap Pembiayaan  Murabahah  Pada  Bank  Umum  Syariah  Tahun  2008  –  2012”. Dalam  Jurnal  Ilmu Manajemen, Volume 2, Nomor 4, Oktober 2014.
Yasin,  Ach. dan Tika Widiastuti. “Determinan Non  Performing Financing (NPF)  Pada Industri Bank Pembiayaan  Rakyat  (BPR)  Syariah  Di  Indonesia”.  Dalam  Jurnal  Ekonomi,  Manajemen  dan Akuntansi Islam IMANENSI, Vol. 2, No. 1, September 2014.