## PENGARUH INFLASI, BI RATE, KURS, CAR DAN FDR TERHADAP NON PERFORMING FINANCING BANK SYARIAH MANDIRI
M. Fadlillah Fauzukhaq * , Devita Sari,  Suhenda Wiranata Program Studi Perbankan Syariah, Fakultas Ekonomi dan Bisnis,
Universitas Islam Negeri Syarif Hidayatullah Jakarta Jl. Ibnu Sina IV, Ciputat, Tangerang Selatan, Banten 15419, Indonesia *Coressponding Author Email: fadlillah.fauzukhaq@uinjkt.ac.id
ABSTRACT Purpose : This  research  aims  to  determine  the  influence  Inflation,  Bi  rate, Kurs, Capital Adequency Ratio (CAR) and Financing to Deposite Rasio  (FDR)  variables  against  Non-Performing  Financing  (NPF) Mandiri Sharia banking. Design/Methodology/ Approach : This  research uses the Vector Auto Regression  (VAR) and Vector Error  Correction  Model  (VECM)  methods.  The  variables  used  in the study consisted of inflation, BI Rate and exchange rate which classified  into  macroeconomic  variables  and  Capital  Adequency Ratio (CAR) and Financing to Deposite Ratio (FDR) belonging to the  micro-economic  variables.  This  research  uses  Bank  Syariah Mandiri  as  a  sample  of  research  and  data  used  in  the  form  of financial  statements  published  by  the  official  website  of  Bank Syariah Mandiri. Root Unit testing, Optimum Lag, Model stability, and  cointegration  are  used  to  view  research  data.  Hypothesis testing  uses  Granger  Causality  to  test  simultaneously  and  VECM for partial testing and see long-term and short-term influences. Findings : The  results  showed  that  simultaneously  inflation,  Bi  Rate, exchange  rate,  CAR  and  FDR  have  no  influence  on  NPF  Bank Mandiri  Syariah.  Then  partially  in  the  short  term  all  variables also  do  not  have  a  significant  influence  on  NPF  Bank  Syariah Mandiri.  But  partially  in  long-term  variable  inflation,  Bi  Rate, exchange rate, CAR and FDR have a significant influence on NPF Bank Syariah Mandiri. Keywods : Inflation, Kurs, Bi Rate, CAR, FDR, NPF, VAR, VECM JEL Classification : E5, E50, G21 Submission date: 15 Juni 2020 Accepted date: 9 Maret 2021

## PENDAHULUAN
Menurut  Undang-Undang  Nomor  21  Tahun  2008  tentang  perbankan  syariah  disebutkan bahwa bank Syariah merupakan bank yang  menjalankan kegiatan usahanya berdasarkan prinsip syariah  dan  menurut jenisnya  terdiri  dari  Bank  Umum  Syariah  (BUS)  dan  Bank Pembiayaan Rakyat Syariah (BPRS). Dalam menyalurkan dana bank syariah melakukan
Media Ekonomi Vol. 28 No. 2 Oktober 2020 : 129-140
ISSN : 2442-9686 (online) DOI:  http://dx.doi.org/10.25105/me.v28i2.7169 ISSN : 0853-3970 (print)
pembiayaan dengan masyarakat melalui berbagai akad seperti mudharabah, musyarakah, murabahah,  ijarah,  istishna  dan  berbagai  akad  lainnya.  Pembiayaan  merupakan  sumber pendapatan  terbesar  bagi  bank  syariah.  Permintaan  pembiayaan  yang  meningkat  akan membuat  bank  sebagai  penyalur  dana  kepada  masyarakat  berjalan  sesuai  perannya. Namun  disisi  lain  peningkatan  pembiayaan  juga  akan  berpotensi  menimbulkan  risiko yaitu  pembiayaan  bermasalah  pada  bank  syariah  yang  dicerminkan  oleh  rasio  keuangan non performing financing (NPF). Pembiayaan bermasalah yang tercermin dari rasio Non Performing  Financing (NPF)  merupakan  salah  satu  instrumen  penilaian  kinerja  sebuah bank syariah yang menjadi interpretasi penilaian pada aktiva produktif, khususnya dalam penilaian pembiayaan bermasalah (Poetry & Sanrego, 2011).
Risiko  pembiayaan  yang  tercermin  pada  NPF  menurut  PBI  No.  13/23/PBI/2011  adalah risiko akibat kegagalan nasabah atau pihak lain dalam memenuhi kewajiban kepada bank sesuai  dengan  perjanjian  yang  disepakati.  Perbedaan  kemampuan maintenance dalam suatu  perbankan  yang  disebabkan  oleh  faktor  internal  dan  eksternal  dapat  berdampak kepada  nasabah  maupun  kepada  perbankan  itu  sendiri.  Ada  tiga  faktor  utama  yang mengakibatkan NPF pada bank syariah, yaitu faktor internal bank, faktor internal debitur serta  dengan  faktor  eksternal  bank  ataupun  debitur.  Dilihat  dari  sisi  internal  bank, kelemahan  manajer  keuangan  di  bank  dan  tekanan  dari  pihak  ketiga,  bank  bersemangat dalam  menyalurkan  pembiayaan,  sistem  pengawasan  yang  lemah,  campur  tangan  yang berlebihan  dari  pemegang  saham,  jaminan  yang  tidak  mencukupi  pembiayaan  ke perbankan Islam (Najiatun dkk, 2019).
Inflasi  merupakan  keadaan  makro  ekonomi  yang  terus  menjadi  perhatian  pemerintah. Tujuan government saat  ini  adalah  mengontrol  nilai  inflasi  pada  tingkat  yang  rendah. Tingkat  inflasi  nol  persen  bukanlah  tujuan  utama  dari  kebijakan  pemerintah  karena  hal tersebut sangat sulit untuk dicapai. Oleh karena itu, yang paling penting adalah menjaga tingkat  inflasi  tetap  rendah  (Sukirno,  2007).  Pada  satu  sisi,  inflasi  bagi  para  pengusaha atau pedagang merupakan kesempatan dalam keuntungan dari produk yang di jual dengan harga  tinggi.  Namun  pada  sisi  yang  lain  inflasi  menjadi  hal  yang  kurang  baik  bagi masyarakat, karena dapat mempengaruhi daya beli masyarakat.
Dampak  dari  adanya  kenaikan  inflasi  juga  biasanya  direspon  oleh  BI  dengan meningkatkan  suku  bunga  BI  Rate.  Kenaikan  suku  bunga  pada  BI  rate  akan meningkatkan  biaya  pembiayaan  berupa  nisbah  bagi  hasil  atau  margin  pembiayaan sehingga nilai pengeluaran pembiayaan bank syariah mengalami penurunan. (Supriani & Sudarsono, 2018: 4).
Fluktuasi  nilai  tukar  Rupiah  terhadap  USD  terjadi  ketika  depresi  meningkatkan  biaya produksi  dan  pembiayaan  impor  yang  pada  akhirnya  akan  berakibat  pada  penurunan pendapatan  terutama  bagi  perusahaan  yang  bergerak  dalam  bidang  ekspor-impor  dan bahan  baku  diperoleh  dari  luar  negeri.  Penurunan  pendapatan  akan  menyebabkan perusahaan  kesulitan  dalam  membayar  kewajibannya  kepada  bank.  Disisi  lain pengelolaan  dana  bank  syariah  dalam  bentuk  penyaluran  dana  melalui  pembiayaan cenderung  menghindari  risiko  yang  berhubungan  dengan  valuta  asing  namun  dalam kegiatan  operasional  bank  syariah  yang  berhubungan  langsung  dengan  risiko  fluktuasi
Pengaruh  Inflasi,  BI  Rate,  Kurs,  CAR  dan  FDR  Terhadap  Non  Performing  Financing  Bank Syariah Mandiri__________________________________________________________________
nilai  tukar  misal  pada  aktivitas  treasury  yakni  pemenuhan  kebutuhan  likuiditas  bank menjadi tidak dapat terhindarkan (Fauziyah, 2015).
Permodalan  yang  masih  terbatas  juga  menjadi  permasalahan  yang  dihadapi  oleh perbankan  syariah  di  Indonesia.  Pada  tahun  2018  terdapat  34  pemain  di  industri perbankan  syariah  di  mana  dari  13  bank  umum  syariah  hanya  Bank  Syariah  Mandiri (BSM) yang masuk bank dengan kategori modal sampai Rp 30 triliun. Sedangkan tujuh bank  seperti  BTPN  Syariah,  BNI  Syariah,  BCA  Syariah,  Aceh  Syariah,  Mega  Syariah, BRI Syariah, Muamalat masuk kategori modal Rp 1  triliun sampai dengan Rp 5 triliun. Sementara, Maybank, Victoria, Bukopin Syariah, BJB Syariah dan Panin Dubai memiliki modal  di  bawah  Rp  1  triliun.  Ini  merupakan  fakta  gambaran  dari  besaran  modal  bank umum syariah di Indonesia saat ini (analisis.kontan.co.id).
Kemudian  dalam  melakukan  pengukuran  likuiditas,  bank  dapat  menggunakan  berbagai pengukuran,  salah  satunya Financing  to  Deposit  Ratio (FDR)  yaitu  kemampuan  bank dalam  membayar  kembali  penarikan  dana  yang  dilakukan  oleh  nasabah  dengan mengandalkan  dana  yang  diberikan  sebagai  sumber  likuiditasnya  atau  dengan  kata  lain seberapa jauh pemberian dana kepada nasabah dapat mengimbangi kewajiban bank untuk segera  memenuhi  permintaan  nasabah  yang  akan  menarik  kembali  dananya  yang  telah disalurkan oleh bank (Rivai & Arviyan, 2010).

## METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  merupakan  penelitian  kuantitatif  dengan  menggunakan  data  sekunder  dan jenis  data  yang  digunakan  merupakan  data time  series selama  kurun  waktu  2015-2019 sehingga  diperoleh  jumlah  observasi  sebanyak  60  titik  pengamatan.  Sumber  data diperoleh dari website resmi Bank Indonesia dan Bank Syariah Mandiri kemudian Badan Pusat Statistik untuk informasi mengenai data bulanan pada variabel Bi Rate. Penelitian ini  menggunakan  metode  VAR  dan  alat  analisis  VECM  dengan  prosedur  awal memastikan semua data yang digunakan pada penelitian stasioner dengan melakukan uji akar unit, uji lag, uji stabilitas dan uji kointegrasi. Dilanjutkan dengan uji kausalitas, uji jangka pendek, jangka panjang dan uji individu yakni IRF dan VD.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Uji  Stasioner .  Tahapan  pertama  yang  dilakukan  adalah  uji  stasioner  data  dengan menggunakan  uji Augmented  Dickey  Fuller (ADF).  Pengujian  pertama  dilakukan  pada tingkat level, jika pada tingkat ini data tidak  stasioner maka dilanjutkan first difference . Adapun uji staioner ADF masing-masing variabel dapat ditunjukkan oleh tabel 1 sebagai berikut:
Tabel 1 Hasil Pengujian Akar Unit LEVEL Variabel t-stat Critical Value Prob Keterangan INFLASI -2.045250 -2.911730 0.2673 Tidak Stasioner BIRATE -1.462071 -2.912631 0.5456 KURS -2.643596 -2.911730 0.0902 CAR_BSM -1.165221 -2.911730 0.6838 FDR_BSM -1.742231 -2.911730 0.4051 NPF_BSM -0.187950 -2.911730 0.9337 1st Differencing Variabel t-stat Critical Value Prob Keterangan INFLASI -5.551459 -2.913549 0.000 Stasioner BIRATE -5.400592 -2.912631 0.000 KURS -9.269803 -2.912631 0.000 CAR_BSM -7.492845 -2.912631 0.000 FDR_BSM -7.524627 -2.912631 0.000 NPF_BSM -8.222499 -2.912631 0.000
Sumber: (Di olah Eviews 10)
Berdasarkan  tabel  1  di  atas  hasil  uji unit  root  test dengan  memakai  metode  ADF menunjukkan bahwa semua variabel penelitian tidak stasioner pada tingkat level. Untuk itu  dilakukan  pengujian  pada first  difference untuk  mendapatkan  data  yang  stasioner. Pada first difference menunjukkan bahwa semua data stasioner, hal ini dapat dilihat dari nilai  prob  <  5%  (0,05).  Oleh  karena  itu,  semua  variabel  stasioner  pada first  difference maka dapat dilakukan langkah selanjutnya yakni penentuan panjang lag.
Penentuan  Panjang  Lag .  Uji  lag  optimum  digunakan  untuk  menghilangkan  masalah autokorelasi, penggunaan lag optimal diharapkan tidak muncul lagi masalah autokorelasi (Gujarati,  2009).  Informasi  untuk  kriteria  penentuan  panjang  lag  yang  tepat  adalah dengan  menggunakan  pemilihan  kriteria  model Likehood  Ratio (LR), Final  Prediction Error (FPE), Akaike Information Criterion (AIC), Schwarz Criterion (SC) dan Hannan- Quin Criteria (HQ).
Tabel 2 Pengujian Panjang Lag Lag LogL LR FPE AIC SC HQ 0 -759.3609 NA 49220.58 27.83131 28.05029 27.91599 1 -458.567 525.0220 3.265793* 18.20244 19.73531* 18.79521* 2 -433.7888 37.84317 5.144371 18.61050 21.45726 19.71137 3 -392.8663 53.57124 4.864974 18.43150 22.59216 20.04046 4 -345.1679 52.03464* 4.092975 18.00610 23.48065 20.12316 5 -300.7728 38.74476 4.795569 17.70083* 24.48927 20.32597 Sumber: (Di olah Eviews 10)
Pengaruh  Inflasi,  BI  Rate,  Kurs,  CAR  dan  FDR  Terhadap  Non  Performing  Financing  Bank Syariah Mandiri__________________________________________________________________
Berdasarkan  tabel  2  di  atas  hasil  pengujian  lag  optimal  terletak  pada  lag  kesatu  (1). Setelah panjang lag optimal didapatkan, maka dapat dilakukan uji stabilitas model.
Uji  Stabilitas  Model .  Model  VAR  dikatakan  stabil  apabila  nilai  modulus  berada  pada radius  <  1,  dan  tidak  stabil  jika  nilai  modulus  >1. Jika  nilai  modulus  yang  paling  besar kurang  dari  1  dan  berada  pada  titik  optimal,  maka  komposisi  tadi  sudah  berada  pada posisi optimal dan model VAR sudah stabil.
Tabel 3 Uji Stabilitas Model Root Modulus 0.971204 0.971204 0.872561 - 0.155958i 0.886389 0.872561 + 0.155958i 0.886389 0.752348 - 0.134588i 0.764291 0.752348 + 0.134588i 0.764291 0.430653 - 0.391459i 0.581981 0.430653 + 0.391459i 0.581981 -0.213033 - 0.245080i 0.324727 -0.213033 + 0.245080i 0.324727 0.320175 0.320175 -0.168480 - 0.046910i 0.174888 -0.168480 + 0.046910i 0.174888 Sumber: (Di olah Eviews 10)
Berdasarkan  tabel  3  di  atas  nilai  modulus  menunjukkan  kurang  dari  1  maka  dapat dikatakan bahwa nilai modulus telah memenuhi kriteria. Sehingga dapat dikatakan bahwa model  stabilitas  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  sudah  valid  untuk  melakukan pemodelan pada impuls response dan varian decomposition .
Uji Kointegrasi. Uji ini dilakukan dengan ketentuan bahwa apabila trace statistic lebih besar  dibandingkan  dengan critical value pada taraf  kepercayaan  α  5%  dan  α  1%  maka hasil  pengujian  tersebut  terdapat  persamaan  kointegrasi  yang  berarti  memiliki keseimbangan jangka panjang.
Tabel 4 Uji Kointegrasi Hypothesized No. of CE(s) Eigenvalue Trace Statistic 0.05 Critical Value Prob.** None * 0.488384 109.6521 95.75366 0.0039 At most 1 * 0.362083 70.78167 69.81889 0.0418 At most 2 0.301832 44.70789 47.85613 0.0959 At most 3 0.251501 23.86873 29.79707 0.2060 At most 4 0.094777 7.066987 15.49471 0.5699 At most 5 0.022024 1.291678 3.841466 0.2557 Sumber: (Di olah Eviews 10)
Berdasarkan  tabel  4  dapat  dijelaskan  bahwa  terdapat  dua rank variabel  berhubungan kointegrasi dengan menggunakan taraf uji 5% (0.05). Hal tersebut dilihat dari kedua rank tersebut menunjukan bahwa nilai trace statistic > critical value .
Uji Kausalitas Granger . Uji kausalitas Granger digunakan untuk mengetahui hubungan sebab  akhir  dari  masing-masing  variabel  independen  terhadap  variabel  dependen.  Taraf uji yang digunakan yaitu pada tingkat kepercayaan 0.05 (5%). Jika nilai probabilitas lebih besar  dari  0.05  maka  dapat  disimpulkan  bahwa  tidak  terjadi  kausalitas  antar  variabel (Gujarati, 2009).
Tabel 5 Uji Kausalitas Granger Null Hypothesis: Obs F-Statistic Prob. INFLASI does not Granger Cause NPF 59 0.32445 0.5712 NPF does not Granger Cause INFLASI 0.55419 0.4597 BIRATE does not Granger Cause NPF 59 0.07254 0.7887 NPF does not Granger Cause BIRATE 0.00487 0.9446 KURS does not Granger Cause NPF 59 4.10396 0.0476 NPF does not Granger Cause KURS 0.85008 0.3605 CAR does not Granger Cause NPF 59 0.08058 0.7776 NPF does not Granger Cause CAR 6.34027 0.0147 FDR does not Granger Cause NPF 59 0.14464 0.7052 NPF does not Granger Cause FDR 1.78698 0.1867

## Sumber: (Di olah Eviews 10)
Vector  Error  Correction  Model (VECM) .  VECM  digunakan  untuk  melihat  hubungan jangka  pendek  dan  jangka  panjang  pengaruh  variabel  independen  terhadap  variabel dependen.  Untuk  mengetahui  variabel  yang  memiliki  nilai  signifikan  atau  tidak, diperlukan adanya t -tabel untuk membandingkan dengan nilai t -statistik . Jika nilai t -statistik lebih kecil  dari  t -tabel maka  hasilnya  menunjukkan  tidak  terdapat  pengaruh  yang  signifikan begitu juga sebaliknya.
Pengaruh  Inflasi,  BI  Rate,  Kurs,  CAR  dan  FDR  Terhadap  Non  Performing  Financing  Bank Syariah Mandiri__________________________________________________________________
Tabel 6
Vector Error Correction Model (VECM) Jangka Pendek Variabel Koefisien t statistik Keterangan CointEq1 -0.013684 [-2.24575] D(INFLASI(-1)) -0.024276 [-0.33477] Tidak Signifikan D(INFLASI(-2)) -0.056228 [-0.78986] D(BIRATE(-1)) -0.13828 [-1.00373] D(BIRATE(-2)) 0.098486 [ 0.75591] D(LOG(KURS(-1))) 0.861573 [ 0.54243] D(LOG(KURS(-2))) 1.166491 [ 0.80548] D(CAR(-1)) 0.002832 [ 0.04720] D(CAR(-2)) 0.014127 [ 0.23592] D(FDR(-1)) 0.005941 [ 0.28827] D(FDR(-2)) 0.010039 [ 0.47628] Jangka Panjang Variabel Koefisien t statistik Keterangan INFLASI(-1) -2.486957 [-4.16226] Signifikan BIRATE(-1) -7.150123 [-8.40521] KURS(-1) 169.8568 [ 8.89500] CAR(-1) -4.828801 [-7.92874] FDR(-1) 1.628746 [ 4.64830] C -1630.61 R-Squared 0.67707 Adj. R-Squared 0.579441 Sumber: (Di olah Eviews 10)
Berdasarkan  tabel  6  dapat  dijelaskan  bahwa  variabel  Inflasi,  BI  Rate,  Kurs,  CAR  dan FDR  pada  lag  kesatu  maupun  lag  kedua  dalam  jangka  pendek  menunjukkan  tidak mempunyai  pengaruh  yang    signifikan  terhadap  NPF  Bank  Syariah  Mandiri,  hal  ini ditunjukkan dengan nilai t -statistik lebih kecil dari nilai t -tabel .
Berbeda halnya dengan hasil yang ditunjukkan dalam jangka panjang, yang menunjukkan bahwa  variabel  Inflasi,  Bi  Rate,  dan  CAR  memiliki  pengaruh  negatif  dan  signifikan terhadap  NPF  Bank  Syariah  Mandiri  yang  ditunjukkan  dengan  nilai  t -statistik masing- masing  variabel  yakni  sebesar  -4.16226,  -8.40521,  -7.92874  lebih  besar  dari  nilai  t -tabel sebesar 2.145 sementara variabel Kurs dan FDR memiliki pengaruh positif dan signifikan terhadap  NPF  Bank  Syariah  Mandiri  yang  ditunjukkan  dengan  nilai  t -statistik masing- masing  variabel  yakni  sebesar    8.89500  dan  4.64830  lebih  besar  dari  nilai  t -tabel sebesar 2.145.
Inflasi mempunyai pengaruh negatif signifikan terhadap NPF Bank Syariah Mandiri. Hal ini menunjukkan bahwa ketika tingkat inflasi tinggi karena terjadi kenaikan harga secara terus menerus dan daya beli masyarakat semakin memburuk Bank Syariah Mandiri tetap
dapat  mempertahankan  kinerjanya  dengan  baik  dan  bisa  menjaga  rasio  keuangan  NPF untuk tetap menurun. Hasil ini sesuai dengan penelitian Prasetyo Ramadhan (2017)  dan Mutamimah  &  Chasanah  (2012)  yang  menyatakan  bahwa  inflasi  berpengaruh  negatif terhadap pembiayaan bermasalah.
BI Rate memiliki pengaruh negatif  signifikan terhadap NPF Bank Syariah Mandiri. Hal ini  wajar  terjadi  karena  dalam  pembiayaan  yang  diberikan  oleh  Bank  Syariah  Mandiri tidak menggunakan konsep suku bunga, melainkan menggunakan konsep bagi hasil atau margin. Meski demikian, ternyata suku bunga masih dijadikan acuan dalam perhitungan bagi  hasil  atau  margin  itu  sendiri  yang  tentunya  dapat  mempengaruhi  kualitas pembiayaan  ketika  terjadi  kenaikan  suku  bunga.  Saat  BI  Rate  naik  maka  bank  syariah akan  ikut  menyesuaikan  tingkat  bagi  hasilnya,  dikarenakan  secara  tidak  langsung kenaikan BI Rate akan dijadikan bench mark oleh bank syariah sehingga saat margin bagi hasil  bank  syariah  semakin  kompetitif  dan  mengalami  kenaikan  maka  akan  memicu meningkatnya  pembiayaan  bermasalah  dikarenakan  beban  yang  harus  ditanggung mudharib semakin besar selain itu hal ini juga sesuai teori margin keuntungan dan nisbah bagi  hasil  pembiayaan  bank  syariah  dimana  dalam  penetapan  marjin  dan  nisbah,  suku bunga  perbankan  konvensional  dalam  hal  ini  BI  Rate  digunakan  sebagai  salah  satu rujukan  oleh  Aset Liabilities  Commitee (ALCO)  bank  syariah  (Hernawati  &  Puspasari, 2018:  38-39).  Hasil  ini  juga  sesuai  dengan  penelitian  Linda  (2015)  dan  Dewi  & Suryanawa  (2015)  yang  menyatakan  bahwa  suku  bunga  (BI  Rate)  berpengaruh  negatif terhadap pembiayaan bermasalah.
Variabel  Kurs  pada  lag ke  1  memiliki pengaruh  positif  signifikan  terhadap  NPF  Bank Syariah  Mandiri.  Hal  ini  disebabkan  oleh  Bank  Syariah  Mandiri  yang  memberikan pembiayaan  dalam  valuta  asing  sehingga  ketika  terjadi  kenaikan  pada  nilai  kurs (melemah)  menyebabkan  NPF  Bank  Syariah  Mandiri  meningkat  pula.  Pernyataan  ini diperkuat  dengan  salah  satu  kutipan  dari  liputan6.com  dimana  Direktur  Utama  Bank Syariah  Mandiri,  Toni  Eko  Subari  mengatakan  bahwa  Bank  Syariah  Mandiri  memiliki pembiayaan yang berjalan dalam bentuk dollar AS, hanya saja porsinya kecil (Liputan6, 2018).  Hasil  penelitian  ini  juga  sesuai  dengan  penelitian  yang  dilakukan  oleh    Najiatun dkk (2019) dan Akinlo & Emmanuel (2014) yang menyatakan bahwa Kurs berpengaruh positif signifikan terhadap Non performing Financing (NPF).
Capital Adecuacy Ratio (CAR) memiliki pengaruh negatif signifikan terhadap NPF Bank Syariah Mandiri. Hal ini menunjukkan bahwa besarnya jumlah modal yang dimiliki Bank Syariah Mandiri dapat memperkecil peluang terjadinya pembiayaan bermasalah. Semakin tinggi  rasio  kecukupan  modal  maka  akan  dapat  berfungsi  untuk  menampung  risiko kerugian  yang  dihadapi  oleh  bank  karena  peningkatan  pembiayaan  bermasalah.  Jadi, kecukupan  modal  merupakan  faktor  yang  sangat  penting  bagi  bank  dalam  rangka menampung risiko kerugian terutama risiko pembiayaan bermasalah. Hasil penelitian ini sesuai  dengan  penelitian  yang  dilakukan  oleh    Rika  Lidyah  (2016)  dan  Yunia  Nugraini (2014)  yang  menyatakan Capital  Adecuacy  Ratio (CAR)  berpengaruh  negatif  terhadap Non performing Financing (NPF).
Pengaruh  Inflasi,  BI  Rate,  Kurs,  CAR  dan  FDR  Terhadap  Non  Performing  Financing  Bank Syariah Mandiri__________________________________________________________________
Financing  Deposite  to  Ratio (FDR)  memiliki  pengaruh  positif  signifikan  terhadap  NPF Bank  Syariah  Mandiri.  Hal  tersebut  menunjukkan  bahwa  variabel  FDR  dalam  jangka panjang,  tingkat  likuiditas  yang  dimiliki  oleh  Bank  Mandiri  Syariah  belum  memiliki kualitas yang baik sehingga tidak dapat mengatasi NPF dalam jangka panjang. Hasil ini juga  sesuai  dengan  Firmansyah  (2014)  Popita,  (2013),  dan  Ramadhan  (2017)  yang menyatakan bahwa FDR berpengaruh positif signifikan terhadap kredit atau pembiayaan bermasalah.
Nilai koefisien determinasi menunjukkan bahwa nilai adjusted R-Square pada penelitian ini  sebesar  0.579441  atau  57.94%  artinya,    variabel  Inflasi,  BI  Rate  dan  Kurs  memiliki pengaruh  57.94%  terhadap  NPF  Bank  Syariah  Mandiri,  sedangkan  sisanya  sebesar 42.06% dipengaruhi oleh variabel lain yang tidak dimasukkan kedalam penelitian ini.
Impulse  Response  Function (IRF). Analisis  impulse  response dilakukan  untuk  melihat jejak repon suatu variabel masa sekarang dan masa yang akan datang terhadap guncangan variabel  lainnya. Impulse  Response merupakan  hasil  estimasi  VAR  yang  dapat digambarkan  dengan  grafik    atau  tabel,  dengan  melihat  grafik  atau  tabel impulse response. kita  dapat  melihat  seberapa  besar  satu  standar  deviasi  dari  variabel-variabel didalam  model  (Widarjono,  2007).  Pada  variabel  Inflasi  dan  Kurs  memberikan  respons positif terhadap guncangan NPF Bank Syariah Mandiri sehingga kedua variabel tersebut menunjukkan garis IRF yang berada di bawah titik 00. Kemudian  variabel BI Rate yang memberikan  respons  positif  terhadap  guncangan  NPF  Bank  Syariah  Mandiri  sehingga garis  IRF  berada  di  atas  titik  00.  Berbeda  halnya  dengan  variabel  CAR  dan  FDR memberikan  respons  yang  negatif  dan  positif    terhadap  guncangan  NPF  Bank  Syariah Mandiri sehingga garis IRF yang ditunjukkan berada di bawah titik 00 dan kemudian naik ke atas titik 00.

## Gambar 1
Impulse Response Function (IRF)
Variance  Decomposition (VD). Variance  Decomposition bertujuan  untuk  mengukur besarnya  kontribusi  atau  komposisi  pengaruh  masing-masing  variabel  independen terhadap  variabel  dependen.  Hasil Variance  Decomposition pada  penelitian  ini
menunjukkan bahwa variabel Inflasi mampu memberikan kontribusi terhadap shock yang terjadi  pada  NPF  Bank  Syariah  Mandiri  antara  2,9%  sampai  5,1%.  Variabel  BI  Rate mampu  memberikan  kontribusi  terhadap shock yang  terjadi  pada  NPF  Bank  Syariah Mandiri  antara  0,05%  sampai  0,34%.  Variabel  Kurs  mampu  memberikan  kontribusi terhadap shock yang terjadi pada NPF Bank Syariah Mandiri antara 0,12% sampai 0,27%. Variabel  CAR  mampu  memberikan  kontribusi  terhadap shock yang  terjadi  pada  NPF Bank Syariah Mandiri antara 0,3% sampai 2,1%. Dan variabel FDR mampu memberikan kontribusi  terhadap shock yang  terjadi  pada  NPF  Bank  Syariah  Mandiri  antara  0,09% sampai 0,4%.

## SIMPULAN DAN SARAN

## Simpulan
Berdasarkan  hasil  yang  didapatkan  dari  penelitian  yang  dilakukan  tentang  pengaruh Inflasi, Kurs,  BI  Rate, Capital  Adecuacy  Ratio (CAR)  dan Financing  Deposite to  Ratio (FDR) terhadap Non Performing Financing Bank Syariah Mandiri dengan menggunakan model Vector  Auto  Regression (VAR)  dan  dilanjutkan  dengan  analisis Vector  Error Correction Model (VECM) didapatkan kesimpulan sebagai berikut:
1. Inflasi dalam jangka pendek secara signifikan tidak mempengaruhi Non performing Financing (NPF) Bank Syariah Mandiri. Sedangkan dalam jangka panjang variabel Inflasi memiliki pengaruh negatif  signifikan terhadap NPF Bank Syariah Mandiri
2. Bi Rate dalam jangka pendek secara signifikan tidak mempengaruhi Non performing Financing (NPF) Bank Syariah Mandiri. Sedangkan dalam jangka panjang variabel Bi Rate memiliki pengaruh negatif  signifikan terhadap NPF Bank Syariah Mandiri
3. Kurs  dalam  jangka  pendek  secara  signifikan  tidak  mempengaruhi Non  performing Financing (NPF) Bank Syariah Mandiri. Sedangkan dalam jangka panjang variabel Kurs memiliki pengaruh positif signifikan terhadap NPF Bank Syariah Mandiri
4. Capital  Adecuacy  Ratio (CAR)  dalam  jangka  pendek  secara  signifikan  tidak mempengaruhi Non performing Financing (NPF) Bank Syariah Mandiri. Sedangkan dalam  jangka  panjang  variabel Capital  Adecuacy  Ratio (CAR)  memiliki  pengaruh negatif  signifikan terhadap NPF Bank Syariah Mandiri
5. Financing  Deposite  to  Ratio (FDR)  dalam  jangka  pendek  secara  signifikan  tidak mempengaruhi Non performing Financing (NPF) Bank Syariah Mandiri. Sedangkan dalam  jangka  panjang  variabel Financing  Deposite  to  Ratio (FDR)  memiliki pengaruh positif  signifikan terhadap NPF Bank Syariah Mandiri

## Saran
Penelitian selanjutnya disarankan untuk menambah objek penelitian yang akan dijadikan sebagai  sampel  penelitian  dan  rentang  waktu  pengamatan  penelitian  yang  lebih  lama sehingga diperoleh hasil analisis yang lebih detail atau dapat mewakili kondisi yang ada serta  dapat  dijadikan  sebagai  rujukan  yang  pasti  dalam  mengetahui  faktor-faktor  yang dapat  menyebabkan  adanya  pembiayaan  bermasalah.  Kemudian  penelitian  selanjutnya juga disarankan untuk menambah variabel penelitian lainnya, baik itu dari ruang lingkup Makro  Ekonomi  maupun  rasio  keuangan  lainnya  yang  dimasukkan  kedalam  kategori Mikro Ekonomi.
Pengaruh  Inflasi,  BI  Rate,  Kurs,  CAR  dan  FDR  Terhadap  Non  Performing  Financing  Bank Syariah Mandiri__________________________________________________________________

## DAFTAR PUSTAKA
Dewi,  M.  D.  K.,  &  Suryanawa,  I.  K.  (2015).  Pengaruh  Tingkat  Suku  Bunga,  Profesi Nasabah  Kredit,  Efektivitas  Badan  Pengawas  pada  Non  Performing  Loan. E- Jurnal Akuntansi Universitas Udayana , Vol. 13, N.
Fauziyah,  A.  K.  (2015).  Pengaruh  Variabel  Makroekonomi  Terhadap  Pembiayaan Bermasalah  Sektor  Industri  Manufaktur  Pada  Perbankan  Syariah  Periode  2009- 201. UIN Jakarta .
Firmansyah, I. (2014). Determinant Of Non Performing Loan: The Case Of Islamic Bank In Indonesia. Buletin Ekonomi Moneter Dan Perbankan , Vol. 17 No.
Gujarati, D. N. (2009). Basic Econometrics . Singapure: Mc Graw-Hill.
Hernawati,  H.,  &  Puspasari,  O.  R.  (2018).  Pengaruh  Faktor  Makroekonomi  terhadap Pembiayaan  Bermasalah.  Journal  of  Islamic  Finance  and  Accounting,  1(1). https://doi.org/10.22515/jifa.v1i1.1134
Linda, M. R. dkk. (2015). Pengaruh Inflasi, Kurs dan Tingkat Suku Bunga Terhadap Non Performing  Loan  pada  PT.  Bank  Tabungan  Negara  (Persero)  Tbk  Cabang Padang. Economica , Vol. 3 (2).
Najiatun,  Sanusi,  M.,  Rahman,  M.,  &  Herianingrum,  S.  (2019).  Analisis  Variabel Makroekonomi Terhadap NPF Perbankan Syariah di Indonesia. Jurnal Ekonomi , 24(3), 335. https://doi.org/10.24912/je.v24i3.597
Poetry, Z. D., & Sanrego, Y. D. (2011). Pengaruh Variabel Makro dan Mikro Terhadap NPL  Perbankan  Konvensional  dan  NPF  Perbankan  Syariah. Islamic  Finance  & Business Review TAZKIA , Vol. 6 No.
Popita, M. S. A. (2013). Analisis Penyebab Terjadinya Non Performing Financing Pada Bank Umum Syariah di Indonesia. Accounting Analysis Journal , Vol. 2, No.
Rivai, V., & Arviyan, A. (2010). Islamic Banking: Sebuah Teori, Konsep, dan Aplikasi . Jakarta: PT. Bumi Aksara.
Sukirno, S. (2007). Makroekonomi Modern . Jakarta: Raja Grafindo Persada.
Supriani,  I.,  &  Sudarsono,  H.  (2018).  Analisis  Pengaruh  Variabel  Mikro  Dan  Makro Terhadap  Npf  Perbankan  Syariah  Di  Indonesia. Equilibrium:  Jurnal  Ekonomi Syariah , 6(1), 1. https://doi.org/10.21043/equilibrium.v6i1.3040.
Wahyudi,  Imam,  &  Dkk.  (2013). Manajemen  Risiko  Bank  Islam .  Jakarta:  Salemba Empat.
Widarjono, A. (2007). Ekonometrika Teori dan Aplikasi . Yogyakarta: Ekonisia FE UII.