Al Qalam: Jurnal Ilmiah Keagamaan dan Kemasyarakatan https://jurnal.stiq-amuntai.ac.id/index.php/al-qalam P-ISSN: 1907-4174; E-ISSN: 2621-0681 DOI : 10.35931/aq.v17i6.2825

## ANALISIS SISTEM DETEKSI DINI KETAHANAN KEUANGAN PADA BANK PENERIMA SETORAN BIAYA PENYELENGGARAAN IBADAH HAJI

## Ike Wulandary
Universitas Pembangunan Nasional “Veteran” Jakarta ikemenulis@gmail.com
Erna Hernawati Universitas Pembangunan Nasional “Veteran” Jakarta erna.hernawati@upnvj.ac.id Ni Putu Eka Widiastuti
Universitas Pembangunan Nasional “Veteran” Jakarta putueka@upnvj.ac.id

## Abstrak
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  pengaruh  Financing  to  Deposit  Ratio  (FDR),  Non  Performing Financing  (NPF),  dan  Net  Operating  Margin  (NOM)  terhadap  ketahanan  perbankan  syariah  Bank Penerima  Setoran  Biaya  Penyelenggaraan  Ibadah  Haji  (BPS  BPIH)  yang  diproyeksikan  dengan Robustness Index. Sampel penelitian terdiri dari 22 bank yang termasuk bank umum syariah dan unit usaha syariah periode tahun 2014 sampai dengan tahun 2018. Teknik Analisis data menggunakan analisis regresi logistic.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  Financing  to  Deposit  Ratio  (FDR)  dan  Non  Performing Financing  (NPF)  tidak  berpengaruh  terhadap  ketahanan  BPS  BPIH,  sedangkan  Net  Operating  Margin (NOM) terbukti berpengaruh negatif terhadap ketahanan BPS BPIH.
Kata Kunci: Financing to Deposit Ratio (FDR), Non Performing Financing (NPF), Net Operating Margin (NOM), Robustness Index.

## Abstract
This  study  aims  to  determine  the  effect  of  Financing  to  Deposit  Ratio  (FDR),  Non  Performing  Financing (NPF), and Net Operating Margin (NOM) on Sharia Banking Resilience of Bank Receiver of the Operating Cost  of Hajj  (BPS BPIH)  which is projected  with Robustness Index. The research sample  consisted of 22 banks including sharia commercial banks and sharia business units in the year of 2014 until year of 2018 period.  Data  analysis  techniques  used  logistic  regression  analysis.  The  results  showed  that  Financing  to Deposit Ratio (FDR) and Non Performing Financing  (NPF) had no effect  on BPS BPIH resilience,  while Net Operating Margin (NOM) proved to have a negative effect on BPS BPIH resilience.
Keywords:  Financing  to  Deposit  Ratio  (FDR),  Non  Performing  Financing  (NPF),  Net  Operating  Margin (NOM), Robustness Index

## PENDAHULUAN
Bank  sebagai  lembaga  perantara  keuangan  ( financial  intermediaries )  yang  menyalurkan dana  dari  pihak  kelebihan  dana  ( surplus  unit )  kepada  pihak  yang  membutuhkan  dana  ( deficit unit ).  Bank  sebagai  lembaga  intermediari  menjalankan  usahanya  dengan  menjaga  kepercayaan masyarakat,  sehingga  bank  disebut  juga  sebagai agent  of  trust .  Bank  juga  bertugas  dalam membangun  perekonomian  nasional  ( agent  of  development )  yang  mempunyai  tujuan  untuk
meningkatkan  pemerataan  kesejahteraan,  peningkatan  pertumbuhan  ekonomi,  dan  menjaga stabilitas nasional. 1
Industri  perbankan  memerlukan  pehatian  khusus  dikarenakan  bank  merupakan  lembaga intermediari yang dalam menjalankan tugasnya mudah terpengaruhi oleh faktor di luar perbankan tapi  merupakan  bagian  integral  dari  sistem  perekonomian.  Dalam  teori  krisis  perbankan  yang dikemukakan oleh Hutchison dan McDill faktor eksternal yang mempengaruhi industri perbankan memiliki ciri khusus seperti transformasi mata uang dan jatuh tempo. Sejalan dengan teori di atas, Jacklin dan Battacharya, 1988; Diamond dan Dybvig, 1986 mengemukakan informasi yang tidak selaras  dapat  membuat  industri  perbankan  sangat  rentan  terhadap  krisis/goncangan  dari  faktor eksternal yang mempengaruhinya. 2
Krisis  tidak  terjadi  secara  tiba-tiba,  dengan  melihat  pergerakan  indicator  perekonomian suatu  Negara  seperti  pertumbuhan  ekonomi,  inflasi,  jumlah  uang  yang  beredar,  serta  nilai  tukar maka  adanya  krisis  dapat  diketahui.  Sejauh  ini  belum  ada  standar  untuk  mengisyaratkan perbankan berada dalam kondisi krisis. 3
Berdasarkan  Undang-Undang  No  34  Tahun  2014  tentang  Pengelolaan  Keuangan  Haji, dana  haji  dikelola  lembaga  yang  berada  dibawah  pengawasan  Kementerian  Agama  yaitu  Badan Pengelola  Keuangan  Haji  (BPKH).  BPKH    mengelola  dana  haji  dari  penganut  agama  islam (muslim)  yang  dianggap  mampu  mengikuti  rukun  islam  seperti  yang  sudah  disebutkan  di  atas, pengelolaan  dana  haji  tersebut  berupa  penerimaan  dana  haji,  pengembangan  dana  haji, pengeluaran  dana  haji,  dan  pertanggungjawaban  dan  haji.  Di  Indonesia  sendiri,  Kementerian Agama  mewajibkan  pembayaran  bagi  calon  Jemaah  haji  yang  telah  mendapatkan  kuota keberangkatan  haji.  Setoran  dana  dari  calon  jemaah  haji  mengakibatkan  terjadinya  peningkatan jumlah akumulasi dana haji.
Berdasarkan  amanat  undang-undang,  perbankan  yang  telah  ditunjuk  oleh  Kementerian Agama wajib membantu mengelola dana haji. Bank penerima setoran dana haji mendapat peluang sekaligus tantangan untuk dapat mengelola dana haji tersebut dengan optimal. Calon jemaah haji diwajibkan  membayar  sejumlah  dana  berupa  seoran  awal  dan  setoran  lunas  ke  bank  penerima setoran  dana  haji  yang  telah  ditunjuk  oleh  Kementerian  Agama.  Setoran  Awal  adalah  sejumlah dana  yang  disetorkan  oleh  calon  jemaah  haji  melalui  Bank  Penerima  Setorian  Biaya Penyelenggaraan  Ibadah  Haji  (BPS  BPIH)  ke  Rekening  Menteri  Agama  cq  Dirjen  PHU,  nilai
1 Tengku  Nuzulul  Qurriyani,  "Deteksi  Dini  Potensi  Kebangkrutan  Bank  Melalui  Analisis  Rasio Keuangan dan Market Effect Model Regresi Logistik Multinomial," Jurnal dan Prosiding SNA-Simposium Nasional Akuntansi , vol. 15 (April 25, 2020).
2 Nil Gunsel, "Financial Ratios and the Probabilistic Prediction of Bank Failure in North Cyprus," European Journal of Scientific Research 18, no. 2 (2007).
3 Shanty Oktavilia, "Deteksi Dini Krisis Perbankan Indonesia: Identifikasi Variabel Makro Dengan Model Logit," JEJAK 1, no. 1 (2008): Fakultas Ekonomi Universitas Negeri Semarang.
setoran yang ditetapkan oleh Kementerian Agama untuk memperoleh nomor porsi haji pada saat pertama  mendaftar  sebagai  calon  jemaah  haji.  Setoran  lunas  adalah  sejumlah  dana  yang disetorkan oleh calon jemaah haji melalui BPS BPIH ke Rekening Menteri Agama cq Dirjen PHU dengan nilai setoran yang ditetapkan oleh Kementerian Agama pada saat jemaah haji dinyatakan berhak untuk melunasi BPIH.
Menurut Undang-Undang Nomor 21 Tahun 2008 tentang perbankan, menyebutkan bahwa bank  wajib  memelihara  tingkat  kesehatannya.  Kesehatan  bank  harus  dipelihara  dan  atau ditingkatkan  agar  kepercayaan  masyarakat  terhadap  bank  dapat  terjaga.  Dalam  melakukan monitoring  serta  evaluasi  terhadap  kondisi  dan  permasalahan  yang  dihadapi  bank,  ditentukan dengan mengetahui tingkat kesehatan bank tersebut dan agar dapat menentukan tindak lanjut yang akan diimplementasikan guna mengatasi permasalahan yang sedang dihadapi.
Kesehatan  bank  merupakan  gambaran  kondisi  dan  kinerja  bank,  kondisi  suatu  bank merupakan alat bagi otoritas pengawas (OJK) dalam menetapkan strategi tindak lanjut dan fokus pengawasan. 4 Kesehatan bank merupakan kepentingan bagi pemilik, pengelola (manajemen), dan masyarakat pengguna jasa Bank (Peraturan Otoritas Jasa Keuangan Nomor 8/POJK.03/2014).
Berdasarkan  Peraturan  Bank  Indonesia  Nomor  13/1/PBI/2011  bank  umum  memiliki aturan baru mengenai penilaian  tingkat kesehatan. Penilaiannya menggunakan pendekatan  risiko dengan  faktor-faktor  yang  dinilai  antara  lain  Risk  profile  (Profil  Risiko),  Good  Corporate Governance  (GCG),  Earnings  (Rentabilitas),  Capital  (Permodalan).  Penilaian  tingkat  kesehatan bank ini dikenal dengan metode RGEC, namun berdasarkan peraturan tersebut, metode ini hanya digunakan untuk bank umum konvensional. Akan tetapi sejak diterbitkan POJK Nomor 8/03/2014 bank  syariah  memiliki  pedoman  baru  dalam  penilaian  tingkat  kesehatannya  yaitu  dengan menggunakan metode RGEC, isi dari POJK Nomor 8/03/2014 hampir sama dengan PBI  Nomor 13/1/PBI/2011  yang  menjelaskan  bahwa  penilaian  tingkat  kesehatan  bank  dilakukan  dengan pendekatan  risiko  RBBR  ( Risk-based  Bank  Rating )  dengan  menggunakan  faktor  RGEC  ( Risk profile, GCG, Earnings, Capital ).
Tabel 1 Kinerja Bank Umum Syariah 2014 – 2018 (%) 2014 2015 2016 2017 2018 NPF 4,95 4,84 4,42 4,76 3,26 FDR 86,66 88,03 85,99 79,61 78,53 NOM 0,52 0,52 0,68 0,67 1,42
Sumber: Statistik Perbankan Syariah, diolah (2020)
4 Rakhmawati  dan  Hermana,  "Evaluasi  Kinerja  Keuangan  Bank  dalam  Kerangka  Arsitektur Perbankan  Indonesian  Perbandingan  Kredit  Bermasalah,  Kecukupan  Modal,  Likuiditas  Dan  Rentabilitas," in Proceeding, Seminar Nasional Pesat 2005, Universitas Gunadarma (2005).
Berdasarkan Table 1 Kinerja Bank Umum Syariah Statistik Perbankan Syariah (SPS) pad 5  tahun  terakhir,  dapat  diketahui  bahwa  dalam  5  tahun  terakhir,  rasio Non  Performing  Finance (NPF)  atau  pembiayaan  yang  bermasalah  hingga  mencapai  4,95%.  Besarnya  rasio Non Performing Finance yang diperbolehkan oleh Bank Indonesia adalah 5%, jika melebihi 5% maka akan  mempengaruhi  penilaian  tingkat  kesehatan  bank  tersebut.  Meskipun  nilai  NPF  menurun, namun  angka  3,26%  masih  menjadi warning dari  Bank  Indonesia.  Disisi  lain  dalam  5  tahun terakhir Net Operating Margin (NOM) yang di dapat oleh Bank Umum Syariah cenderung masih relatif kecil, masih belum mampu berkembang di atas 2%, bahkan sebelum tahun 2018 dibawah 1%. Ini artinya, bank umum syariah belum mampu memperoleh pendapatan dari aktiva produktif yang dimiliki bank.
Finance  to  Deposit  Ratio (FDR)  Bank  Umum  Syariah  berkisar  antara  79%-88%  atau dapat dikatakan tingkat likuiditas Bank Umum Syariah masih cukup longgar, besarnya Financing to Deposit Ratio ditetapkan oleh Bank  Indonesia tidak melebihi 100%. Namun patut diwaspadai FDR  menjadi  bias  dikarenakan  salah  satu  dana  yang  terkumpul  di  Bank  Umum  Syariah  adalah Dana  Haji.  Asbisindo  mencatat  rata-rata  FDR  industri  perbankan  syariah  mencapai  104%  per Februari 2014, turun hingga mencapai 90% setelah Dana Haji masuk ke Bank Umum Syariah.
Setelah  terjadi  krisis  di  tahun  1990-an  pengembangan  model  system  deteksi  dini  mulai banyak  dilakukan  oleh  para  ahli  ekonomi. International  Monetary  Fund (IMF)  dan Asian Development  Bank (ADB)  menyebutkan  bahwa  membutuhkan  suatu  perangkat early  warning system (EWS) untuk mengantisipasi terjadinya krisis. 5
Sistem deteksi dini ( early  warning system /EWS) dapat memonitoring indikator-indikator yang berpotensi memberikan transmisi risiko pada perbankan Syariah.  Untuk menjaga ketahanan perbankan  syariah  di  Indonesia  dapat  menggunakan  metode  EWS  sebagai  salah  satu  alat  untuk menjaga kesehatan perbankan.
Dalam  mencegah  risiko  sistemik  akibat  dari  kondisi  perekonomian  yang  tidak  stabil, system  deteksi  dini  perlu  diterapkan  bagi  perbankan  syariah.  Sistem  peringatan  dini  dapat diterapkan pada perbankan syariah untuk menjaga sistem keuangan dapat berjalan dengan optimal dan bila terjadi potensi krisis dapat diketahui lebih awal. 6
Krisis  merupakan  fenomena  yang  memiliki  efek  negatif  bagi  perekonomian  serta memerlukan  biaya  yang  sangat  mahal  dalam  upaya  penyembuhannya.  Oleh  sebab  itu,  tentunya
5 M. Cihak dan T. Poghosyan, "Distress in European banks: An analysis based on a new data set," IMF Working Paper (2009).
6 Winny  Almilia  dan  Herdinigtyas,  "Analisis  Rasio  CAMEL  Terhadap  Prediksi  Kondisi Bermasalah  pada  Lembaga  Perbankan  Perioda  2000-2002," Jurnal  Ekonomi  Akuntansi  dan  Keuangan 7, no. 2 (2005).
sangat  diperlukan  ukuran  stabilitas  sistem  perbankan  yang  valid  dan  akurat  serta  diperlukan deteksi secara dini terhadap potensi krisis perbankan di masa yang akan datang. 7
Penyusunan  indeks  stabilitas  perbankan  dan  indikator  penuntunnya  ( leading  indicator ) merupakan cara yang dapat memberikan peringatan dini dalam terjadinya krisis perbankan.
Berdasarkan pemaparan tersebut, penelitian ini bermaksud untuk meneliti terkait variabel- variabel yang secara signifikan mampu mempengaruhi terjadinya probabilitas krisis di Indonesia. Sehingga  variabel  tersebut  dapat  dijadikan  sebagai  indikator  deteksi  dini  atau early  warning indicator (EWI)  krisis  finansial  terhadap  ketahanan  perbankan  pada  Bank  Penerima  Setoran Penyelenggaran  Ibadah  Haji.  Berdasarkan  penjelasan  latar  belakang  di  atas  penelitian  ini mengambil  judul  tentang “ Analisis  Sistem  Deteksi  Dini  Ketahanan  Keuangan  pada  Bank Penerima Setoran Biaya Penyelenggaraan Ibadah Haji ”

## LANDASAN TEORI

## Signalling Theory
Isyarat atau signal merupakan  suatu tindakan yang diambil manajemen perusahaan  guna memberi petunjuk bagi  investor tentang bagaimana manajemen memandang prospek perusahaan dengan memberikan data informasi dari masa lalu, sekarang dan di masa yang akan datang. 8 Teori sinyal  menunjukkan  adanya  asimatris  informasi  antara  manajemen  perusahaan  dan  pihak-pihak yang  berkepentingan,  dengan  informasi  tersebut  pengguna  laporan  keuangan  dapat  melihat sinyal/informasi untuk dapat memutuskan keputusan berinvestasi.
Pentingnya  informasi yang  dikeluarkan  bank  jika  kondisi  keuangan  mengalami  krisis, diharapkan  segera  dilakukan  suatu  tindakan  untuk memperbaiki  situasi  tersebut  sehingga  dalam penelitian signaling  theory ini menekankan  kepada  suatu bank  tidak  akan  masuk  pada  kondisi yang lebih berat.

## Krisis Perbankan
Krisis perbankan adalah kondisi dimana terjadi penarikan dana secara besar-bbesaran oleh nasabah  ( bank  runs)  dikarenakan  masyarakat  sudah  tidak  percaya  terhadap  perbankan yang mengakibatkan  penutupan  bank,  merger  dengan  bamk  lain  dan  nasionalisasi  oleh  pemerintah, serta  adanya  intervensi  pemerintah  untuk  menalangi  sektor  perbankan  dalam  skala  yang  besar. 9
7 Caprio dan Klingebiel, "Bank Insolvencies Cross-Country Experience," The World Bank Policy Research Working Paper No. 1620, Juli 1996.
8 Budiarti,  "Identifikasi  Modal,  Profitabilitas,  Likuiditas,  Pdb,  Inflasi  Dan  Nilai  Tukar  Sebagai Prediksi Krisis Perbankan Di Indonesia," Jurnal Mahasiswa Teknologi Pendidikan. Jurnal Ilmu Manajemen 2, no. 4 (2014).
9 I. Domaç dan M.S.M. Peria, "Banking Crises And Exchange Rate Regimes: Is There A Link?," Journal of International Economics 61, no. 1 (2000).
Sedangkan  Kunt  &  Detragiache  menjelaskan  bahwa  krisis  perbankan  terjadi  ketika  salah  satu kondisi dibawah ini terpenuhi, seperti :
1) Nilai rasio kredit macet  ( Non Performing Loan) melebihi dari 10 persen dari total  aset  yang dimiliki perbankan.
2) Besarnya  biaya  operasi  yang  harus  di  keluarkan  untuk  penyelamatan  sektor  perbankan mencapai 2 persen dari GDP suatu negara
3) Pemerintah melakukan nasionalisasi dalam skala besar dikarenakan permasalahn perbankan
4) Terjadinya Bank  Panic atau  terjadi  penarikan  secara  besar-besaran  oleh  nasabah,  akibatnya pemerintah  mengambil  tindakan  darurat  untuk  menyelamatkan  sektor  perbankan  melalui pembekuan  deposito  nasabah,  atau  adanya  jaminan  deposito  umum  yang  diberlakukan  oleh pemerintah dalam menanggapi krisis.

## Penentuan Indikator dalam Monitoring Krisis Perbankan Syariah
Reserve  Bank  of  New  Zealand mengusulkan  beberapa  kriteria  indikator  yang  dapat mengidentifikasi timbulnya kondisi build up dari risiko sistemik, kriteria  tersebut  adalah sebagai berikut :
a) Memiliki keterkaitan ( relevance)
Indikator  harus  mampu  menjelaskan  terkait  dengan  kondisi  perekonomian  dan  sistem keuangan.
b) Datanya dapat dikumpulkan ( collectable)
Data  dari  suatu  indikator  harus  dapat  dikumpulkan  dan  digunakan  secara  berlanjut  untuk jangka waktu yang panjang.
c) Komprehensif dan dinamis ( comprehensive & dynamic)
Indikator  tersebut  bersifat  menyeluruh  dalam  sistem  keuangan  dan  dapat  berubah  seiring berjalannya waktu.
d) Dapat untuk melihat kedepan kondisi keuangan ( forward looking)
Indikator  yang  ada  diharapkan  dapat  digunakan  untuk  melakukan  prediksi  terhadap  kondisi perekonomian  pada  masa  yang  akan  datang,  sehingga policy  maker dapat  melakukan antisipasi terhadap berbagai potensi risiko.
e) Akurat ( accurate)
Suatu  indikator  memiliki  tingkat  kesalahan  paling  kecil  dalam  memberikan  sinyal.  Dalam mengukur  kecilnya  kesalahan  ini  dapat  dilihat  melalui  nilai Noise  to  Signal  Ratio  (NSR) dalam Early Warning System (EWS).
Menurut  Bank  Indonesia  pembahasan  mengenai  indikator  dalam  monitoring  risiko sistemik adalah sebagai berikut :
1. Indikator monitoring berdasarkan arah
Indikator monitoring berdasarkan arah terdiri dari :
a) Procyclical indicator
Indikator ini memiliki pergerakan satu arah dengan siklus bisnis ( Business Cycle).
b) Countercyclical indicator
Indikator  ini  memiliki  pergerakan  yang  tidak  satu  arah  dengan  kondisi  siklus  bisnis ( Business Cycle).
c) Acyclical indicator
Indikator ini tidak memiliki hubungan jelas dengan kondisi siklus bisnis ( Business Cycle).
2. Indikator monitoring berdasarkan waktu
a) Leading indicators
Indikator  ini  memiliki  sifat  yang  pergerakannya  lebih  dulu  daripada  pergerakan perekonomian  agregat.  Kondisi  ini  menyebabkan  indikator  yang  bersifat leading dapat digunakan untuk memprediksi kondisi perekonomian
b) Coincident indicator
Pergerakan  dalam  indikator  yang  bersifat Coincident  adalah  bersamaan  dengan  siklus bisnis  (business  cycle).  Dengan  indikator  ini,  kita  dapat  mengetahui  kondisi perekonomian yang sedang terjadi.
c) Lagging indicator
Pergerakan dalam indikator ini terjadi setelah siklus bisnis ( business cycle).
Sistem Deteksi Dini/ Early Warning System (EWS)
Early Warning System merupakan sebuah model yang dapat digunakan untuk mengetahui berbagai  indikator keuangan maupun ekonomi yang dapat dijadikan suatu sinyal  akan  terjadinya krisis  dalam  waktu  yang  dekat. 10 Sedangkan  Edison  menyatakan  bahwa Early  Warning  System adalah salah satu cara atau mekanisme dalam melakukan prediksi terhadap adanya krisis.
Terkait dengan krisis mata uang, ada beberapa hal terkait dengan EWS, seperti : a) Sistem deteksi  dini  yang  baik  setidaknya  terdiri  dari  indikator-indikator  yang  lebih  luas,  b)  krisis  mata uang  dapat  dideteksi  melalui  beberapa  variabel  seperti  :  defisit  fiscal,  nilai  tukar  riil,  cadangan devisa,  pertumbuhan  kredit,  pertumbuhan  PDB  riil  dan  M2/cadangan  devisa,  c)  disamping variabel  yang  disebutan  sebelumnya,  beberapa  variabel  luar  negeri,  kelembagaan  dan  keuangan dapat  digunakan  untuk  memonitoring  krisis  mata  uang.  d)  variabel  terkait  dengan  profil  hutang dari eksternal.
10 Krisnawati,  "Analisis  Faktor  Penentu  Profitabilitas  Bank  di  Indonesia  Dengan  Metode  Risk Based  Bank  Rating  (Studi  Pada  Bank-Bank  Umum  Go  Public  di  Indonesia  Periode  2008-2013)," Universitas Diponegoro (2014).

## Perkembangan Sistem Deteksi Dini/Early Warning System (EWS)
Terdapat  berbagai  pendekatan  yang  ada  dalam  sistem  deteksi  dini,  seperti  pendekatan parametrik  (ekonometrik)  baik  yang  logit  dan  probit, markov-switching  model, nonparametrik (pendekatan  model  sinyal),  pendekatan  jaringan  saraf  tiruan  dan  berbagai  model  lainnya. 11 Melihat  banyaknya  model  dalam  EWS,  merangsang  para  peneliti  untuk  melakukan  penelitian tentang  EWS  dengan  menggunakan  berbagai  pendekatan  model  seperti  :  Edison  (2000)  tentang krisis keuangan dengan menggunakan Signal Aproach Model, Bussiere dan Marcel (2002) tentang krisis keuangan dengan menggunakan multinomial logit model. Lestano, Jacobs dan Kuper (2003) melakukan  penelitian  tentang  krisis  nilai  tukar,  krisis  perbankan  dan  krisis  hutang  dengan menggunakan  model  logit  multivariat.  Imansyah  dan  Kusdarjito  (2009)  melakukan  penelitian tentang krisis keuangan dengan menggunakan model Pendekatan Jaringan Saraf Buatan.   Duasa, Kusuma  dan  Sumandi  (2016)  melakukan  penelitian  tentang  perbankan  dengan  menggunakan pendekatan sinyal. Hadad et al (2003) tentang perbankan dengan menggunakan pendekatan model logit dan berbagai model lainnya.
Membangun  Indeks  Ketahanan  Perbankan  Syariah  (Syariah  Banking  Robustness  Index)  Melalui EWS Model Sinyal
Otoritas  Jasa  Keuangan  perbankan  Syariah  sebagai  lembaga  intermediasi  antara  pihak yang memiliki dana dan pihak yang kelebihan dana. Dalam menjalankan fungsi sebagai lembaga intermediasi,  perbankan  Syariah  memiliki  berbagai  sumber  potensi  risiko  dalam  menjalankan bisnisnya,  baik  yang  berasal  dari  lingkungan  eksternal  dan  internal.  Potensi  risiko  yang  muncul dari  internal  dan  eksternal  ini  seperti,  risiko  pasar,  risiko  kredit,  risiko  likuiditas  dan  risiko operasional  dapat  diminimalisir  dengan  menerapkan  manajemen  risiko  secara  syariah. 12 Menerapkan  manajemen  risiko  secara  syariah  dengan  memonitoring  kondisi  perbankan  syariah melalui  Indeks  Ketahanan  Perbankan  Syariah  ( Syariah  Banking  Robustness  Index) melalui EWS dengan pendekatan Model Sinyal
Syariah Banking Robustness Index (SBRI) merupakan indeks yang dapat digunakan untuk memonitoring  indikator-indikator  yang  dapat  mendorong imbalance bagi  perbankan  Syariah.
Disamping itu, indeks ini dapat memantau krisis perbankan Syariah dalam waktu tertentu.
Selain  SBRI,  terdapat  berbagai  indeks  yang  digunakan  dalam  memantau  kondisi keuangan  suatu  negara.  Seperti  halnya  Indonesia  melalui  Bank  Indonesia  mengembangkan Financial  Stability  Index  (FSI)/Indeks  Stabilitas  Sistem  Keuangan  (ISSK).  Danareksa  Research
11 Degryse  dkk., "Determinants of Banking System Fragility:  A  Regional Perspective,"  Working Paper Series No. 156, July 2013.
12 Diana  Kanya  Prasidh  dan  Setyo  Wahyudi  Tri,  "Dampak  Nilai  Tukar  Dan  Risk  Based  Bank Rating  Terhadap  Prediksi  Kondisi  Perbankan  Indonesia  (Studi  Pada  Bank  Umum  Swasta  Nasional  Go Public Tahun 2009-2013)," Universitas Brawijaya, Malang (2015).
Institute  (DRI)  juga  telah  mengembangkan  suatu  indeks  dalam  menginterpretasikan  keadaan sistem keuangan, indeks yang dikembangkan adalah Banking Pressure  Index (BPI). Selain ISSK dan BPI. Duasa, Kusuma dan Sumandi mengembangkan Islamic Banking Resilience Index (IBRI) untuk  memonitoring  perbankan  Syariah  di  Indonesia.  Selain  di  Indonesia,  beberapa  otoritas moneter  juga  mengembangkan  indeks  untuk  memantau  kondisi  stabilitas  perekonomiannya, seperti Studi Illing dan Liu (2003) mengkolaborasi sistem keuangan di Kanada untuk membangun financial  stress  index (FSI),  Van  den  End  (2006)  untuk  kasus  di  Belanda  yang  disebut  sebagai Monetary  Conditions  Index (MCI),  Financial  Conditions  Index  (FCI),  dan Financial  Stability Condition Index (FSCI), di Rumania yang diberi nama Aggregate Finacial Stability Index (AFSI).

## Robustness Index
Otoritas  Jasa  Keuangan  perbankan  Syariah  adalah  sebagai  lembaga  intermediasi  antara pihak  yang  memiliki  dana  dan  pihak  yang  kelebihan  dana.  Dalam  menjalankan  tugas  menjadi lembaga  intermediasi,  perbankan  Syariah  memiliki  berbagai  sumber  potensi  risiko  dalam menjalankan  bisnisnya,  baik  yang  berasal  dari  lingkungan  eksternal  dan  internal.  Potensi  risiko yang muncul dari internal dan eksternal ini seperti, risiko pasar, risiko kredit, risiko likuiditas dan risiko operasional dapat diminimalisir dengan menerapkan manajemen risiko secara syariah. 13
Syariah Banking Robustness Index (SBRI) merupakan indeks yang dapat digunakan untuk memonitoring  indikator-indikator  yang  dapat  mendorong imbalance bagi  perbankan  Syariah. Disamping  itu,  indeks  ini  dapat  memantau  krisis  perbankan  Syariah  dalam  waktu  tertentu. Robustness Index merupakan alat untuk menganalisa data yang dipengaruhi oleh factor eksternal sehingga  dihsilkan  model  yang resistance terhadap  factor  eksternal,  pengaruhnya  dapat  berupa perubahan besar pada bagian yang kecil atau perubahan kecil pada bagian yang besar.

## METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  merupakan  penelitian  kuantitatif,  dengan  pendekatan  deskriptif  yang bersifat  empirik.  Hal  ini  dikarenakan  pelaksanakan  dalam  penelitian  ini  menggunakan  tahap pendeskripisan dengan memberikan uraian  atau gambaran mengenai fenomena  atau  gejala sosial yang  diteliti  dengan  mendeskripsikan  variabel  independen,  baik  satu  variabel  atau  lebih  yang sedang diteliti.
13 Aviliani,  dkk.,  "The  Impact  of  Macroeconomic  Condition  on  The  Banks  Performance  in Indonesia," Buletin Ekonomi Moneter dan Perbankan 17, no. 4 (2015).

## Definisi Operasional Variabel
1. Variabel Dependen
Variable dependen pada penelitian ini adalah indeks ketahanan keuangan  Bank Penerima Setoran Biaya Penyelenggaraan Ibadah Haji yaitu:
a. Dana Pihak Ketiga (DPK)
Dana  yang  berhasil  dikumpulkan  oleh  bank  dari  masyarakat  dalam  bentuk tabungan, giro, dan deposito/sertifikat deposito (simpanan berjangka) serta kewajiban lain yang  harus  segera  dibayar  seperti  surat  berharga,  pinjaman  yang  diterima,  dan  setoran jaminan,  yang  selanjutnya  oleh  bank  diperlakukan  sebagai  kewajiban  kepada  nasabah yang tercatat dalam neraca sisi pasiva.
b. Pembiayaan
Dana  yang  diberikan  oleh  bank  kepada  debitur  (deficit  unit)  untuk  memeuhi kebutuhannya, dapat berupa pembiayaan konsumtif maupun pembiayaan investasi kepada perorangan  maupun  lembaga.  Pembiayaan  adalah  aliran  dana  dalam  bentuk  kredit pendanaan yang dikeluarkan untuk mendukung investasi yang telah direncanakan.
c. Total Aset
Total  Aset adalah kumpulan aktiva-aktiva berupa asset lancar maupun  aset tidak lancar  yang  dijumlahkan  sehingga  menjadi  total  harta  suatu  bank  pada  neraca  diposisi aktiva. Total asset selalu disajikan dengan sisi kewajiban/pasiva pada neraca yang dibuat pada awal/akhir suatu periode akuntansi (bi.go.id)
d. CAR ( Capital Adequacy Ratio )
CAR  adalah  rasio  kecukupan  modal  yang  menunjukkan  kemampuan  perbankan dalam  menyediakan  dana  yang  akan  digunakan  sebagai  cadangan  untuk  mengatasi kemungkinan  risiko  kerugian.  Rasio  CAR  dapat  diperoleh  dengan  membagi  total  modal dengan aset tertimbang menurut risiko (ATMR), dengan rumus di bawah:
e. Rasio Dana Haji dengan Dana Pihak Ketiga (DPK)
Rasio  ini  didapatkan  dengan  membandingkan  antara  total  dana  haji  yang  di dalamnya  berisi  Setoran  Awal,  Setoran  Lunas,  dan  Dana  Optimalisasi  dana  haji  dengan total  dana  pihak  ketiga  yang  di  dalamnya  berisi  tabungan,  giro  dan  deposito/sertifikat deposito  pada  masing-masing  Bank  Penerima  Setoran  Biaya  Penyelenggaraan  Ibadah Haji (BPS BPIH). 14
14 Baskoro,  "Analisis  Rasio-rasio  Keuangan  untuk  Memprediksi  Financial  Distress  Bank  devisa Periode 2006– 2011," Journal of Business and Banking 4, no. 1 (2014).
CAR = Modal Sendiri (Modal Inti+Modal Pelengkap)
ATMR 𝑥 100

## 2. Variabel Independen
a. NPF  ( Non  Performing  Financing )  adalah  rasio  yang  menerangkan  jumlah pembiayaan/kredit  yang  mengalami  masalah  dalam  proses  pelunasannya.  Rasio  ini didapat dengan menghitung total pembiayaan/kredit yang bermasalah dengan jumlah total pembiayaan/kredit yang telah disalurkan.
b. FDR ( Financing to Deposit Ratio ) adalah rasio yang mengukur kemampuan bank dalam memenuhi  penarikan  dana  kewajiban  jangka  pendek  (likuiditas)  yang  dilakukan  oleh nasabah  atau  kreditur  dengan  rumus  perbandingan  antara  jumlah  kredit  dengan  jumlah dana pihak ketiga ditambah modal sendiri yang digunakan.
c. NOM ( Net Operating Margin ) adalah rasio yang digunakan untuk mengetahui kemampuan bank  dalam  mengelola  aktiva  produktif  untuk  dapat  menghasilkan  laba  bersih  berupa pendapatan bunga. Rasio ini didapatkan dengan menghitung perbandingan antara jumlah laba operasi bersih dengan jumlah rata – rata Aktiva Produktif.

## Populasi dan Sampel
Populasi  dalam  penelitian  ini  adalah  Bank  Penerima  Setoran  Biaya  Penyelenggaraan Ibadah  Haji  dengan  kurun  waktu  periode  tahun  2014  sampai  dengan  tahun  2018.  Metode pengambilan sampling yang  digunakan  dalam  penelitian  kali  ini  adalah  metode purposive sampling, yaitu  teknik  pengambilan  sampel  yang  tidak  memberi  kesempatan  yang  sama  bagi setiap  anggota  populasi  untuk  dipilih  menjadi sample atau  biasa  disebut  juga  teknik non- probability  sampling dengan  penentuan  sampel  yang  ditentukan  berdasarkan  kesesuaian  dan karakteristik tertentu. Karakteristik tertentu tersebut berupa sampel mudah ( convenience ), sampel memiliki tujuan ( purposive ), dan sampel keputusan ( judgement ).
Adapun kriteria yang digunakan untuk memilih sampel pada penelitian ini adalah sebagai berikut:
1. Terdaftar dalam list Bank Penerima Setoran Biaya Penyelenggaraan Ibadah Haji (BPS BPIH) yang dikeluarkan oleh Direktorat Jenderal Haji dan Umroh Kementerian Agama Republik Indonesia.
NPF = Pembiayaan bermasalah Total pembiayaan 𝑥 100 FDR = Total Pembiayan Total Dana Pihak Ketiga 𝑥 100
NOM = laba operasi bersih Rata−rata aktiva Produktif 𝑥 100
2. Memiliki laporan keuangan yang lengkap untuk keperluan penelitian ini.
Berdasarkan  kriteria  yang  digunakan  dalam  penelitian  kali  ini,  maka  dapat  diambil kesimpulan sampel pada penelitian ini sebagai berikut:
Keterangan
Jumlah BPS-BPIH tahun 2018 31 Tidak memiliki laporan keuangan lengkap dari tahun 2014-2018 9 Jumlah Sampel Penelitian 22
Sumber : Diolah, 2020

## Teknik Pengumpulan Data
Teknik  pengumpulan  data  yang  dipergunakan  dalam  penelitian  kali  ini  adalah  dengan menggunakan  data  sekunder.  Data  sekunder  didapatkan  dari  laporan  keuangan  masing-masing bank  penerima  dana  haji  yang  menjadi  sampel  dalam  penelitian  kali  ini  serta  beberapa  sumber data  lainnya  yang  mendukung.  Jenis  data  dalam  penelitian  kali  ini  adalah  data  runtun  ( time series ),  yaitu  data  yang  secara  kronologis  disusun  secara  berurutan  menurut  waktu  pada  suatu variabel  tertentu.  Data  runtun  dipergunakan  untuk  melihat  pengaruh  perubahan  dalam  rentang waktu tertentu. Variasi time series yang digunakan dalam penelitian kali ini adalah data tahunan, dimana  peneliti  akan  mengumpulkan  laporan  keuangan  bank  penerima  setoran  dana  haji  yang dipublikasikan pada akhir periode akuntansi selama waktu pengamatan penelitian.

## Teknik Analisis
Teknik  analisis  data  dalam  penelitian  kali  ini  adalah  dengan  menggunakan  analisis kunatitatif.  Suatu  permasalahan  dapat  diselesaikan  dengan  pendekatan  kuantitatif  dengan  cara data  dijadikan  model  matematik  yang  menjelaskan  tujuan,  hambatan  dan  lain-lain  yang berhubungan dengan permasalahan, kemudian dengan satu atau beberapa metode lainnya, setelah itu dianalis yang akan memberikan rekomendasi berdasarkan data kuantitatif tersebut.
Selanjutnya  pengolahan  data  dari  masing-masing  variabel  (variabel  dependen  maupun variabel  independen)  di  penelitian  kali  ini  menggunakan  Software  Microsoft  Excel  dan  Aplikasi Eviews 11, yang selanjutnya dianalisa menggunakan regresi logistik.
Tahapan  teknis  dalam  pengolahan  data  di  penelitian  kali  ini  menggunakan  metode indeksasi  dengan  pendekatan standardization untuk  menganalisis  Indeks  Ketahanan  Perbankan Syariah  dan  untuk  mengetahui  tingkat  ketahanan  dari  rasio-rasio  yang  digunakan  sebagai indikator  dalam  menyusun  indeks  terhadap  guncangan.  Indeks  ini  mengacu  kepada  penelitian sebelumnya oleh Duasa, Kusuma, dan Sumandi (2016) dan Rahman (2015) mengacu pada index banking  crisis (IBC).  IBC  dihitung  dengan  menggunakan  indikator  tingkat  hutang  luar  negeri
sektor perbankan, tingkat kredit, dan tingkat simpanan yang selanjutnya dimodifikasi oleh Hagen dan Ho (2003).
Indeksasi
Selanjutnya  tahapan  teknis  dalam  pengolahan  data  di  penelitian  ini  adalah  melakukan metode  indeksasi  dengan  pendekatan standardization. Tahap  dalam  proses  indeksasi  adalah pembuatan single  index (indeks  tungga)  dilanjutkan  dengan  index  composite  dan  penentuan threshold.  Penelitian  kali  ini  terdapat  penambahan  beberapa  indikator  yang  digunakan  oleh International Monetary Fund (IMF), European System of Central Banks (ESCB), Bank Indonesia, serta beberapa indikator spesifik dalam konteks pengelolaan dana haji.

## 1. Pembuatan Single Index
Pembuatan Single  Index (indeks  tunggal)  dengan  cara  menghitung  seluruh  data  asli  dari masing-masing variabel menjadi angka indeks. Menghitung Single Index dapat dilakukan dengan rumus:

## −
Dimana :
Sit : Single Index pada periode t Xjt : Variabel x : Rata-rata pervariabel selama pengamatan σ : Standar deviasi pervariabel selama pengamatan

## 2. Pembuatan Index Composite
Setelah  proses  penghitungan  indeks  tunggal  selesai  maka  selanjutnya  melakukan  tahap pembuatan indeks komposit. Indeks composit didapatkan dengan cara menjumlah masing-masing indeks tunggal yang telah didapat dari penghitungan sebelumnya.

## 3. Pembuatan Treshold
Setelah  proses  terbentuknya  indeks  komposit  selesai  maka  selanjutnya  melakukan  tahap perhitungan  ambang  batas. Treshold (ambang  batas)  pada  penelitian  kali  ini  dihitung  dengan tujuan  mengetahui  seberapa  kuat  level  ketahanan  perbankan.  Menghitung  Thresold  dapat dilakukan dengan rumus:
ic̅ +        ic
T : Treshold ic : Rata-rata dari Index Composite M : Ambang Batas Bank Indonesia : 1,3, 1,7, dan 2 σ ic : Standar deviasi dari Index Composite
Proses selanjutnya setelah menghitung ambang batas adalah menyusun indeks ketahanan bank  penerima  setoran  dana  haji  dengan  hasil  perhitungan  ambang  batas  dalam  satu  tabel  yang kemudian  ditempatkan  dalam  satu  grafik.  Penempatan  dalam  satu  tabel  dan  satu  grafik  tersebut dimaksudkan agar indeks ketahanan masing-masing bank selama periode penelitian dapat terbaca, sehingga dapat memberikan informasi tentang kondisi level ketahanan perbankan masing-masing bank. 15
Pembacaan  informasi  hasil  penggabungan  indeks  ketahanan  dengan  ambang  batas menggunakan  metode  normalisasi  yaitu  semakin  tinggi  nilai  indeks  indikator  ketahanan  bank penerima  setoran  dana  haji  maka  semakin  rendah  ketahanan  bank  tersebut  dalam  menghadapi guncangan  ekonomi  dan  jika  semakin  rendah  nilai  indeks  indikator  ketahanan  bank  penerima setoran  dana  haji  maka  semakin  tinggi  ketahanan  bank  tersebut  dalam  menghadapi  guncangan ekonomi. Penentuan tinggi rendahnya nilai indeks indicator ketahanan bank, didapat dari ambang batas yang telah ditentukan oleh Bank Indonesia, yaitu < 1,3 yang menggambarkan dalam kondisi normal,  kemudian  1,3  –  1,7  yang  menggambarkan  dalam  kondisi  waspada,  1,7  –  2,0  yang menggambarkan dalam kondisi siaga, dan  > 2,0 yang menggambarkan dalam kondisi krisis. Regresi Logit
Regresi  logit  merupakan  pendekatan  ekonometrik  yang  digunakan  untuk  menganalisis hubungan  beberapa  faktor  dengan  sebuah  variabel  yang  bersifat  dikotomus  (biner).  Analisis regresi  logistik (Logistic  Regression) merupakan  analisis  yang  digunakan  saat  variabel dependennya  mengambil  bentuk  dikotomi  atau  biner  –  Variabel  Y  sebagai  variabel  respons lazimnya  dikodekan  dengan  0  dan  1  dan  variabel  independennya  merupakan  variabel  kontinu, kategorikan, atau keduanya.
Salah  pendekatan  untuk  melakukan  sistem  deteksi  dini  adalah  dengan  menggunakan regresi logit. Hasil interpretasi dari regresi logit menunjukkan besarnya persentase kemungkinan suatu  keadaan,  besarnya  persentase  ditunjukan  dengan  nilai  0%  sampai  dengan  100%. Ditambahkan  juga  hasil  hitung  regresi  logit  tidak  dapat  dibaca  langsung,  menginterpretasi  hasil regresi  logit  dalam  penelitian  tidak  sama  dengan  regresi  linier,  dikarenakan  tidak  sama  maka harus  diinterpretasikan  dengan  menghitung  nilai  odds  ratio  untuk  setiap  variabel. 16 Menurut Winarno,  2015  dalam  perhitungan  regresi  logit,  uji  statistik  t  tidak  berlaku  karena  probabilitas yang  berada  di  kisaran  0  dan  1,  maka  dari  itu  digunakan  nilai  z  statistik  serta  untuk  koefisien determinasi  R2  sebagai  gantinya  menggunakan  Mc  Fadden  sehingga  disebut  R2  McFadden. Secara umum rumus regresi logit adalah sebagai berikut:
15 Iskandar Simorangkir dan Suseno, "Sistem dan Kebijakan Nilai Tukar, Seri Kebanksentralan No 12," Jakarta: Pusat Pendidikan dan Studi Kebanksentralan Bank Indonesia (PPSK BI) (2004).
16 Amir  Saleh  dan  Bambang  Sudiyatno,  "Pengaruh  Rasio  Keuangan  Untuk  Memprediksi Probabilitas  Kebangkrutan  Pada  Perusahaan  Manufaktur  Yang  Terdaftar  Di  Bursa  Efek  Indonesia," Dinamika Akuntansi, Keuangan dan Perbankan 2, no. 1 (2013).
Pi = Kemungkinan guncangan 1-Pi = Kemungkinan tidak terjadi guncangan Xnt = Variabel Independen β1 = Intercept β1...β3
= Koefisien variabel independen

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## A. Regresi Logit
Berikut tabel hasil regresi logit pengaruh FDR, NPF dan NOM terhadap ketahanan Bank Penerima Setoran Biaya Penyelenggaran Ibadah Haji di Indonesia.
Tabel 2 Hasil Regresi Logit Variabel Coefficient Z-Statistik Prob C 1,125837 1,322847 0,1859 FDR 0,007229 -0,835733 0,4033 NPF -0,124306 -1,107066 0,2683 NOM -0,121395 -2.127881 0,0334 McFadden R-Squared 0.059930
Sumber : Hasil Eviews 11, Diolah
Berdasarkan  hasil  hitung  estimasi  logit  pada  Tabel  11  diatas,  selanjutnya  adalah menghitung persamaan logit untuk penelitian kali ini, berikut adalah persamaan logit:
𝐿 = 1,125837 + 0,007229 FDR – 0,124306 NPF- 0,121395 NOM
Berdasarkan  hasil  logit  pada  Tabel  11  diatas,  dari  3  leading  indicators  yang  digunakan untuk menguji ketahanan dalam penelitian kali ini, didapat variabel Net Operating Margin sebesar 0.0334  yang  lebih  kecil  dari  alfa  5%  yang  artinya  berpengaruh  secara  signifikan  terhadap Robustness  Index (RI)  dan  variabel  lain  dalam  penelitian  kali  ini  tidak  berpengaruh  signifikan terhadap Robustness Index (RI).

## B. Interpretasi Hasil Estimasi Logit
Berdasarkan hasil regresi logit di atas interpretasi hasil estimasi logit adalah sebagai berikut:
1) Nilai McFadden dari hasil hitung regresi estimasi logit adalah sebesar 0.059930 yang jika dibulatkan  menjadi  sebesar  6%.  Hasil  6%  ini  menjelaskan  bahwa  variabel  independen dalam penelitian kali ini mampu memberikan perubahan ketidakstabilan atau guncangan
Li = 𝑙𝑛 𝑃𝑖 1−𝑃𝑖 𝛽1 +  𝛽2 𝑋𝑖𝑡 +  𝛽3𝑋𝑛𝑡 + 𝑒𝑡
BPS BPIH sebesar 6% dan 94% sisanya dipengaruhi oleh variabel lain di luar penelitian ini.
2) Menginterpretasi hasil regresi logit pada setiap variabel dalam penelitian logit tidak sama dengan  regresi  linier,  dikarenakan  tidak  sama  maka  harus  diinterpretasikan  dengan menghitung nilai odds ratio untuk setiap variabel. Dapat dilihat dengan table dibawah ini:
Tabel 3 Hasil Odds Ratio Indikator dalam Penelitian Variabel Coefficient Odds Ratio C 1,125837 3,08498993 FDR 0,007229 1,00725979 NPF -0,124306 0,88304020 NOM -0,121395 0,88561611 McFadden R-Squared 0.059930
Sumber : Hasil Eviews 11, Diolah
Tabel  12  memberikan  penjelasan  tentang  interpretasi  hasil  regresi  logit  dengan perhituangn menggunakan odds ratio, sehingga dapat dibaca dengan penjelasan sebagai berikut:
1. Indikator Finance  to  Deposits  Ratio (FDR)  memiliki  nilai  exp  (B)  sebesar  1,007%  dengan nilai  koefisien  yang  searah.  Artinya,  jika  rasio  Finance  to  Deposits  Ratio  bertambah  sebesar 1%,  maka  akan  mengakibatkan  kemungkinan  terjadinya  guncangan  sebesar  1,007%  dengan asumsi indikator yang lain tetap.
2. Indikator Non  Performing  Financing (NPF)  memiliki  nilai  exp  (B)  sebesar  0,883%  dengan nilai koefisien yang searah. Artinya, jika rasio Non Performing Financing bertambah sebesar 1%,  maka  akan  mengakibatkan  kemungkinan  terjadinya  guncangan  sebesar  0,883%  dengan asumsi indikator yang lain tetap.
3. Indikator Net Operating Margin (NOM) memiliki nilai exp (B) sebesar 0,886% dengan nilai koefisien yang searah. Artinya, jika rasio Net Operating Margin bertambah sebesar 1%, maka akan  mengakibatkan  kemungkinan  terjadinya  guncangan  sebesar  0,886%  dengan  asumsi indikator yang lain tetap.

## Pembahasan
A. Analisis Pendekatan Sinyal
Berdasarkan  hasil  pengembangan Robustness  Index (RI),  didapatkan  hasil  bahwa  BPS BPIH  sepanjang  tahun  2014  sampai  dengan  tahun  2018  memiliki  ketahanan  yang  cukup  buruk, hal  ini  dapat  diamati  berdasarkan  pergerakan  indeks  yang  melebihi  batas  ambang  yang  telah ditentukan  yaitu  standar  deviasi  dengan  nilai  sebesar  1.5.  Dalam  penelitian  ini  menggunakan
berbagai standar deviasi/ambang batas/Threshold yaitu sebesar 1,3, 1,7 dan 2. Penggunaan standar deviasi ini mengikuti standar deviasi dari Bank Indonesia. Bank Indonesia menggunakan standar deviasi sebagai batas toleransi terhadap pergerakan indeks krisis. Standar deviasi 1,3 memberi arti jika  pergerakan  indeks  menyentuh/mendekati  batas  ambang,  maka  dikategorikan  berada  pada kondisi  yang  aman,  untuk  standar  deviasi  sebesar  1,7  memberi  arti  jika  pergerakan  indeks menyentuh  ambang  batas  ini,  maka  dikategorikan  berada  pada  kondisi  yang  waspada,  serta standar  deviasi  2  memberi  arti  jika  pergerakan  indeks  menyentuh/mendekati  batas  ambang  ini, maka dikategorikan berada pada kondisi guncangan yang berat/siaga.
Terdapat perbedaan dalam penentuan standar deviasi untuk krisis keuangan antara antara Bank  Indonesia  dengan  beberapa  peneliti  lainnya.  Bank  Indonesia  menggunakan  batas  toleransi untuk standar deviasi sebesar 1,3, 1.7 dan 2 untuk Indonesia, sedangkan Kaminsky, Lizondo dan Reinhart menggunakan ambang batas sebesar 3 untuk negara-negara dengan perekonomian yang sudah  maju.  Perbedaan  penentuan  dalam  standar  deviasi  ini  disebabkan  karena  Bank  Indonesia menyesuaikan  dengan  kondisi  perekonomian  Indonesia  sebagai  negara emerging  market atau masih  dalam  tahap  perkembangan.  Berdasarkan  hasil  penelitian  ketahanan  berdasarkan Robustness  Index yang  telah  dilakukan,  dapat  dikatakan  keseluruhan  bank  (22  bank)  penerima setoran dana haji dengan menggunakan indeks ketahanan perbankan syariah yang diajukan dalam penelitian ini berada pada posisi stabil atau tidak rentan karena masih di bawah Robustness Index .

## B. Analisis Regresi Logit
Model  pendekatan  logit  ( logit  approach  model) digunakan  untuk  mengkonfirmasi keberadaan  dari  model  pendekatan  sinyal  ( signal  approach model). Berdasarkan  hasil  estimasi dengan  menggunakan  model  logit,  didapatkan  dari  3 leading  indicators yang  terdiri  dari  FDR, NPF  dan  NOM.  Berdasarkan  ketiga leading  indicators tersebut,  maka  berikut  penulis  jabarkan penjabaran secara ekonomi, penjabarannya adalah sebagai berikut :
a) Hasil  dari ods  ratio indikator  FDR  menunjukkan  bahwa,  jika  Finance  to  Deposit  Ratio  BPS BPIH meningkat sebesar 1 persen, maka mengakibatkan kemungkinan peningkatan terjadinya guncangan  pada  perbankan  Syariah  sebanyak  1,007%,  dengan  asumsi  hal-hal  lain  tidak  ada yang  berubah.  Selama  masa  penelitian  dari  tahun  2014  sampai  dengan  2018,  rata-rata  nilai rasio  FDR  BPS  BPIH  sebesar  96.56  %.  Kondisi  likuiditas  ini  tergolong  kurang  baik  karena dari  100%  dana  yang  dihimpun  oleh  perbankan  Syariah,  terdapat  96,56  %  dana  yang disalurkan  kembali  dalam  pembiayaan  kepada  masyarakat,    sehingga  terdapat  potensi  risiko likuiditas  yang  akan  dihadapi  oleh  perbankan  Syariah.  Dengan  kondisi  tingkat  rasio  FDR sebesar  96,56  %,  hanya  terdapat  sedikit  dana  pihak  ketiga  yang  disimpan  di  perbankan Syariah,  sehingga  jika  terjadi  penarikan  dalam  jumlah  besar  oleh  masyarakat,  maka
perbankan  Syariah  akan  kesulitan  dalam  memenuhi  dana  yang  dibutuhkan  oleh  masyarakat. Terkait dengan besarnya rasio FDR, hingga saat ini Bank Indonesia belum mengatur batasan dari  ratio  FDR  bagi  perbankan  Syariah.  Sedangkan  untuk  perbankan  konvensional,  Bank Indonesia  mengatur  batasan  LDR  melalui  peraturan  Bank  Indonesia  nomor  17/11/PBI/2015 tentang  wajib  giro  minimum  bank  umum  dalam  rupiah  dan  valuta  asing  bagi  bank  umum konvensional. Tingkat rasio loan to deposit ratio (LDR) yang ditetapkan sebesar sebesar 78%- 92%. Seandainya mengikuti ketentuan ketetapan aturan LDR dari Bank  Indonesia, jika FDR kurang dari 78%, misalkan FDR sebesar 70%, berarti 30% dari seluruh dana yang dihimpun tidak  tersalurkan  kepada  pihak  yang  membutuhkan.  Kondisi  ini  menjelaskan  perbankan Syariah tidak dapat menjalankan fungsinya dengan baik dan tingginya biaya yang mengendap di perbankan, hanya akan menjadi beban bagi perbankan Syariah, karena harus menanggung beban bagi hasil yang harus dibayarkan ke depositor. Sedangkan jika FDR perbankan Syariah berada  diatas  100%,  misalkan  nilai  FDR  sebesar  110%,  maka  kondisi  likuiditas  perbankan akan  sangat  kurang  karena  dari  100%  dana  pihak  ketiga  jumlah  dana  yang  disalurkan mencapai 110%. Kondisi ini akan sangat berbahaya bagi kondisi likuiditas perbankan.
b) Hasil  dari ods  ratio indikator  NPF  menunjukkan  bahwa,  jika  NPF  BPS  BPIH  meningkat sebesar 1 persen, maka akan mengakibatkan kemungkinan peningkatan terjadinya guncangan pada  perbankan  Syariah  sebanyak  0,883%,  dengan  asumsi  hal-hal  lain  tidak  ada  yang berubah.  Selama  masa  penelitian  dari  tahun  2014  sampai  dengan  2018,  rata-rata  nilai  rasio NPF BPS BPIH sebesar 1,96 %. Hasil penelitian ini bertentangan dengan kerangka pemikiran dan  hipotesis  yakni  rasio  likuiditas  diduga  dapat  digunakan  sebagai  alat  prediksi  krisis perbankan,  yang  konsisten  dengan  penelitian,  Kibritcioglu  (2002), Bruinshoofd,  et  al  (2008) menyatakan  nilai  NPF  berpengaruh  signifikan  terhadap  prediksi  krisis  perbankan. 17,18 Tidak berpengaruhnya  NPF  secara  signifikan  terhadap  ketahanan  bank  dengan  menggunakan Robutness  Index  mengindikasikan  rata-rata  keseluruhan  bank  memiliki  NPF  rendah  dengan rata-  rata  nilai  NPF  sebesar  1,96%.  Dengan  demikian  dapat  dikatakan  bahwa  rata-rata  bank yang  dijadikan  sampel  telah  memiliki  NPF  yang  baik.  Dalam  hal  ini  rata-rata  bank  sudah menerapkan  peraturan  pemerintah  tentang  besarnya  rasio  NPF  maksimum  sebesar  5% sehingga  setiap  bank  selalu  berusaha  memegang  prinsip  kehati-hatian  dalam  mengelola likuiditasnya.  Kondisi  ini  dapat  terjadi  karena  pengalaman  krisis  ekonomi  Indonesia  tahun 1996 telah mengajarkan industri perbankan untuk berhati-hati dalam mengatur  likuiditasnya. Analisa dari penelitian ini didukung oleh Dian Hamida (2016) dan M. Eka (2015) NPF tidak
17 Kibritcioglu,  "Excessive  Risk  Taking,  Banking  Sector  Fragility  And  Banking  Crises," http://www.business.uiuc.edu/Working_Papers/papers/02-0114.pdf (2002).
18 Bruinshoofd dkk., "Banking Sector Fragility and the Transmission of Currency Crises," research article, Department of Macroeconomics Research, Rabobank Nederland, Utrecht, The Netherlands (2008).
berpengaruh  secara  signifikan  terhadap  probabilitas  kebangkrutan  bank  di  Indonesia mengindikasikan  rata-rata  sampel  penelitian  sudah  memenuhi  batas  maksimal  NPF  sebesar 5%, sehingga dapat disimpulkan pengaruh likuiditas pada variabel NPF tidak dapat dijadikan sebagai alat penentu ketahanan perbankan.
c) Hasil dari ods ratio indikator Net Operating Margin menunjukkan bahwa, jika Net Operating Margin  BPS  BPIH  meningkat  sebesar  1  persen,  maka  akan  mengakibatkan  kemungkinan peningkatan  terjadinya  guncangan  pada  perbankan  Syariah  sebanyak  0,8856%,  dengan asumsi  hal-hal  lain  tidak  ada  yang  berubah.  Selama  masa  penelitian  dari  tahun  2014  sampai dengan  2018,  rata-rata  nilai  rasio  Net  Operating  Margin  BPS  BPIH  sebesar  4,71  %.  NOM yang  rendah  di  bawah  standar  minimum  menunjukkan  rata-rata  bank  dalam  penelitian  ini berkinerja  keuangan  kurang  baik  sehingga  tidak  dapat  menghasilkan  laba  baik  bagi perusahaan.  Maka  dapat  disimpulkan  pengaruh  profitabilitas  pada  variabel  Net  Operating Margin dapat dijadikan sebagai alat penentu prediksi krisis perbankan.

## KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  analisis  dan  pengujian  data  yang  dilakukan,  dapat  diperoleh  beberapa kesimpulan sebagai berikut :
1. FDR tidak berpengaruh terhadap ketahanan BPS BPIH
2. NPF tidak berpengaruh terhadap ketahanan BPS BPIH
3. NOM berpengaruh terhadap ketahanan BPS BPIH

## Saran
Berdasarkan kesimpulan diatas, penulis menyampaikan saran sebagai berikut:
1. Untuk  Bank  Indonesia  (BI)  perlu  memperhatikan  dampak Net  Operating  Margin yang berpengaruh  terhadap  ketahanan  bank  penerima  setoran  dana  haji  dengan  memperhatikan efisiensi bank agar tidak melewati batas maksimal.
2. Untuk Otoritas Jasa Keuangan perlu memperhatikan jaminan bank penerima setoran dana haji yang masuk dalam batas ambang 2, dikarenakan bank-bank tersebut mengelola dana haji yang cukup besar.
3. Bank Penerima Setoran Biaya Penyelenggaraan Ibadah Haji pelu memperhatikan dampak Net Operating  Margin  yang  berpengaruh  terhadap  ketahanan  keuangan,  dikarenakan  selain menjaga kestabilitas perekonomian, bank juga sebagai lembaga kepercayaan masyarakat.

## DAFTAR PUSTAKA
Almilia,  Winny  dan  Herdinigtyas.  "Analisis  Rasio  CAMEL  Terhadap  Prediksi  Kondisi Bermasalah  pada  Lembaga  Perbankan  Perioda  2000-2002."  Jurnal  Ekonomi  Akuntansi dan Keuangan 7, no. 2 (2005): 131-144.
Aviliani,  dkk.  "The  Impact  of  Macroeconomic  Condition  on  The  Banks  Performance  in Indonesia." Buletin Ekonomi Moneter dan Perbankan 17, no. 4 (2015): 379-402.
Baskoro.  "Analisis  Rasio-rasio  Keuangan  untuk  Memprediksi  Financial  Distress  Bank  devisa Periode 2006– 2011." Journal of Business and Banking 4, no. 1 (2014): 105-116.
Bruinshoofd dkk. "Banking Sector Fragility and the Transmission of Currency Crises." Research article,  Department  of  Macroeconomics  Research,  Rabobank  Nederland,  Utrecht,  The Netherlands (2008).
Budiarti.  "Identifikasi  Modal,  Profitabilitas,  Likuiditas,  Pdb,  Inflasi  Dan  Nilai  Tukar  Sebagai Prediksi Krisis Perbankan Di Indonesia." Jurnal Mahasiswa Teknologi Pendidikan. Jurnal Ilmu Manajemen 2, no. 4 (2014).
Caprio, dan Klingebiel. "Bank  Insolvencies Cross-Country Experience." The World Bank Policy Research Working Paper No. 1620, Juli 1996.
Cihak, M. dan T. Poghosyan. "Distress in European banks: An analysis based on a new data set." IMF Working Paper (2009).
Degryse  dkk.  "Determinants  of  Banking  System  Fragility:  A  Regional  Perspective."  Working Paper Series No. 156, July 2013.
Domaç,  I.  dan  M.S.M.  Peria.  "Banking  Crises  And  Exchange  Rate  Regimes:  Is  There  A  Link?" Journal of International Economics 61, no. 1 (2000): 41-72.
Gunsel, Nil. "Financial Ratios and the Probabilistic Prediction of Bank Failure in North Cyprus." European Journal of Scientific Research 18, no. 2 (2007): 191-200.
Kibritcioglu.  "Excessive  Risk  Taking,  Banking  Sector  Fragility  And  Banking  Crises." http://www.business.uiuc.edu/Working_Papers/papers/02-0114.pdf (2002).
Krisnawati. "Analisis Faktor Penentu Profitabilitas Bank di Indonesia Dengan Metode Risk Based Bank Rating (Studi Pada Bank-Bank Umum Go Public di Indonesia Periode 2008-2013)." Universitas Diponegoro (2014).
Mulyaningrum, Penny. "Analisis Rasio Keuangan Sebagai Indikator Prediksi Kebangkrutan Bank di Indonesia." Thesis S2 Magister Akuntansi Universitas Diponegoro (2008).
Oktavilia, Shanty. "Deteksi Dini Krisis Perbankan Indonesia: Identifikasi Variabel Makro Dengan Model Logit." JEJAK 1, no. 1 (2008): Fakultas Ekonomi Universitas Negeri Semarang.
Prasidh,  Diana  Kanya  dan  Setyo  Wahyudi  Tri.  "Dampak  Nilai  Tukar  Dan  Risk  Based  Bank Rating Terhadap Prediksi Kondisi Perbankan Indonesia (Studi Pada Bank Umum Swasta Nasional Go Public Tahun 2009-2013)." Universitas Brawijaya, Malang (2015).
Qurriyani,  Tengku  Nuzulul.  "Deteksi  Dini  Potensi  Kebangkrutan  Bank  Melalui  Analisis  Rasio Keuangan dan Market Effect Model Regresi Logistik Multinomial." Jurnal dan Prosiding SNA-Simposium Nasional Akuntansi, vol. 15 (April 25, 2020).
Rakhmawati,  dan  Hermana.  "Evaluasi  Kinerja  Keuangan  Bank  dalam  Kerangka  Arsitektur Perbankan  Indonesian  Perbandingan  Kredit  Bermasalah,  Kecukupan  Modal,  Likuiditas Dan  Rentabilitas."  In  Proceeding,  Seminar  Nasional  Pesat  2005, Universitas  Gunadarma (2005).
Saleh,  Amir  dan  Bambang  Sudiyatno.  "Pengaruh  Rasio  Keuangan  Untuk  Memprediksi Probabilitas  Kebangkrutan  Pada  Perusahaan  Manufaktur  Yang  Terdaftar  Di  Bursa  Efek Indonesia."  Dinamika  Akuntansi,  Keuangan  dan  Perbankan  2,  no.  1  (2013):  82-91, accessed April 25, 2020.
Simorangkir, Iskandar dan Suseno. "Sistem dan Kebijakan Nilai Tukar, Seri Kebanksentralan No 12."  Jakarta:  Pusat  Pendidikan  dan  Studi  Kebanksentralan  Bank  Indonesia  (PPSK  BI) (2004).