A vailable at http://jurnal.stie-aas.ac.id/index.php/jie Jurnal Ilmiah Ekonomi Islam, 7(03), 2021, 1916-1930

## ANALISIS PENGARUH VARIABEL MIKRO DAN MAKRO EKONOMI TERHADAP VAR BANK UMUM SYARIAH DI INDONESIA
Eko Hariyadi 1) ,  Abdul Hakim 2) ,  Akhsyim Afandi 2)
1 Fakultas Bisnis dan Ekonomi, Universitas Islam Indonesia E-mail: eko.hryd@gmail.com
2 Fakultas Bisnis dan Ekonomi, Universitas Islam Indonesia E-mail: abdul.hakim@uii.ac.id
3 Fakultas Bisnis dan Ekonomi, Universitas Islam Indonesia E-mail: akhsyim@uii.ac.id

## Abstract
Profit-sharing  as  the  main  product  of  Islamic  banks  has  a  higher  level  of  risk  than  other  contracts, resulting in a low mudharabah financing portfolio. This study is intended to determine the effect of micro and  macroeconomic  variables  on  the  Value  at  Risk  of  Islamic  commercial  banks  in  Indonesia.  Value  at Risk  is  proxied  by  the  potential  loss  of  profit-sharing  financing  on  the  Mudharabah  and  Musyarakah investment  portfolios  of  Islamic  commercial  banks  whose  data  is  obtained  from  OJK  Sharia  Banking Statistics.  Monthly  time  series  data,  covering  June  2014  to  December  2020  are  selected.  The  test equipment used in this study used the ARDL (Autoregressive Distributed Lag) test. Based on the results of data analysis, the Value at Risk variable proxy is influenced by the CAR, EXC, NPF, and ROA variables. Meanwhile, the variables of GDP, INF, and FDR do not affect VaR. High CAR and NPF increase the VaR of Islamic commercial banks. Meanwhile, the decline in ROA and depreciation of the rupiah reduced the VaR of Islamic commercial banks.
Keywords  :  Autoregressive  Distributed  Lag  Model,  Value  at  Risk,  Micro  Variables,  Macro  Variables, Islamic commercial bank .
1. PENDAHULUAN
Permintaan  produk  perbankan  syariah untuk  memenuhi  kebutuhan  masyarakat  yang semakin  meningkat  dipandang  sebagai  alternatif dari  perbankan  konvensional  yang  dikenal dengan  berbagai  unsur  gharar  (ketidakpastian), riba  (riba)  dan  maisir  (perjudian).  Pengenalan produk  perbankan  syariah  telah  membuka  pintu bagi  umat  Islam  untuk  berpartisipasi  langsung dalam  dunia  perbankan.  Berbagai  produk pembiayaan  syariah  dalam  industri  perbankan syariah  telah  berhasil  diimplementasikan  dan dipandang memiliki potensi besar untuk berkembang lebih lanjut serta mampu menyelesaikan  masalah  gharar,  riba  dan  maisir. Di  antara  produk  yang  saat  ini  ditawarkan  oleh
perbankan  syariah  adalah  pembiayaan  berbasis bagi  hasil  dengan  akad  mudharabah  dan musyarakah.
Bank syariah sebagai badan usaha memiliki tujuan untuk memperoleh keuntungan. Keunggulan  bank  syariah  berasal  dari  aktivitas utamanya  yaitu  pembiayaan.  Disisi  lain  Bank syariah  juga  dihadapkan  oleh  beragam  risiko keuangan  (Alqahtani  et  al.,  2016).  Risiko keuangan tersebut antara lain: risiko kredit, risiko pasar,  risiko  likuiditas,  risiko  operasional,  risiko hukum,  risiko  reputasi,  risiko  strategis,  risiko kepatuhan, risiko imbal hasil, dan risiko investasi. Risiko  imbal  hasil  merupakan  risiko  istimewa yang  dihadapi  oleh  bank  syariah.  Dalam  industri perbankan  mitigasi  risiko  memiliki  kedudukan
yang  penting  dalam  mengelola  risiko  yang dihadapi  perbankan.  Mitigasi  risiko  yang  tepat dengan mengaplikasikan  prinsip  syariah  dapat  menjaga kualitas portofolio Bank Syariah  (Nugroho et al., 2018).
Risiko  pembiayaan  adalah  risiko  akibat kegagalan nasabah dalam memenuhi kewajibannya  sesuai  dengan  kontrak  yang  telah disepakati  atau  yang  disebut  dengan  istilah non performing  financing (NPF).  Masalah  kualitas kredit  dapat  menyebabkan  bank  bangkrut  atau secara  signifikan  akan  menguras  modal  dan kekayaan  bersih  bank.  Hal  tersebut  pada gilirannya dapat mempengaruhi prospek pertumbuhan  bank  dan  kemampuannya  untuk bersaing dengan bank domestik maupun internasional lainnya (Altman & Saunders, 1997). Pada  beberapa  Bank  Syariah,  risiko  pembiayaan
merupakan  sumber  risiko  terbesar  (Shafique  et al., 2013). Padahal, risiko pembiayaan merupakan risiko  yang  utama,  oleh  karena  itu  kemampuan Bank  Umum  Syariah  untuk  mengidentifikasi, mengukur,  memantau  dan  mengendalikan  risiko pembiayaan  dan  penyediaan  modal  menjadi penting.
Terjadinya  risiko  juga  dipengaruhi  oleh kontrak  pembiayaan  (Preda,  2013).  Bagi  hasil sebagai  produk  utama  bank  syariah  memiliki tingkat  risiko  yang  lebih  tinggi  dibandingkan akad lainnya, sehingga berdampak pada rendahnya  portofolio  pembiayaan  mudharabah. Penelitian  ini  akan  menganalisis  secara  lebih detail tingkat risiko yang terjadi pada pembiayaan dengan  akad  bagi  hasil  pada  Bank  Umum Syariah.  Volatilitas  imbal  hasil  dari  pembiayaan yang  disalurkan  merupakan  salah  satu  cerminan dari risiko investasi.
Sumber: Statistik Perbankan Syariah OJK, data diolah.
Gambar 1. Potensi Kerugian Pembiayaan Bagi Hasil terhadap Portofolio Investasi

## Mudharabah dan Musyarakah
Dari  Gambar  1  dapat  dilihat  bahwa  rasio Potensi  Kerugian  Pembiayaan  Bagi  Hasil terhadap  Portofolio  Investasi  Mudharabah  dan Musyarakah  Sebagai  proksi  dari  VaR  dari  tahun 2014  sampai  dengan  tahun  2020  mengalami volatilitas yang tinggi. Nilai VaR tertinggi terjadi pada  bulan  Juni  tahun  2019  yaitu  sebesar  4,6%.
Nilai  terendah  terjadi  pada  bulan  Oktober  tahun 2019  yaitu  sebesar  2,36%.  Potensi  risiko  yang dimitigasi  dengan  baik  dapat  memberikan keuntungan. Selain itu volatilitas imbal hasil atas pembiayaan  yang  disalurkan  dapat  memberikan informasi yang baik sehingga dapat
mengantisipasi  kondisi  bisnis  yang  tidak  terduga di masa depan.
Langkah  penting  dalam  praktik  mitigasi risiko  adalah  dengan  membangun  ukuran  risiko yang  tepat  salah  satunya  adalah Value  at  Risk (VaR).  Komite  Basel  menekankan  penggunaan VaR  sebagai  ukuran  risiko  pasar  oleh  lembaga keuangan (Philippe, 2002). VaR adalah metodologi yang digunakan
untuk memperkirakan  risiko  pasar  yang  dihadapi  bank, dan  juga  untuk  menentukan  modal  minimum bank  yang  diperlukan  untuk  menutupi  risiko tersebut.  VaR  mengukur  kerugian  maksimum yang  mungkin  akan  hilang  dalam  portofolio dalam  periode  tertentu,  dan  untuk  interval kepercayaan  tertentu.  VaR  memperhitungkan korelasi antara aset keuangan dari portofolio dan efek  keuntungan.  VaR  merupakan  teknik  yang digunakan  untuk  memperkirakan  probabilitas kerugian  portofolio.  VaR  mudah  diaplikasikan dan  dapat  dipahami  dengan  baik  oleh  lembaga keuangan  seperti  Bank  umum  syariah.  Selain  itu VaR  dapat  menghitung  risiko  portofolio  lebih dari satu jenis aset keuangan.
Bersumber  pada  latar  belakang  tersebut perlu adanya sebuah penelitian tentang pengukuran  risiko  yang  dihadapi  oleh  Bank umum syariah dan variabel yang memengaruhinya.  Kebaruan  dari  Penelitian  ini adalah  Pertama,  menganalisis  VaR  bank  umum syariah  dengan  menggunakan  data  time  series. Studi  empiris  sebelumnya  jumlahnya  terbatas bahkan  hampir  tidak  ditemukan  oleh  peneliti. Penelitian ini bertujuan untuk mengisi kesenjangan  literatur  dengan  memfokuskan  pada perhitungan  VaR  pembiayaan  Bank  umum syariah  yang  diprosikan  oleh  potensi  kerugian terhadap  investasi  portofolio  bank  umum  syariah dan menyelidiki faktor- faktor yang memengaruhinya.
Kedua,  Studi  ini  berfokus  pada  VaR  bank umum syariah karena kebanyakan dari penelitian terdahulu melihat faktor- faktor yang memengaruhi  tingkat  profitabilitas.  Penelitian ini menggunakan  variabel  VaR  bank  umum  syariah di Indonesia sebagai variabel dependen. Beberapa penelitian  sebelumnya  telah  memasukkan  faktor
internal  dan  eksternal  namun  belum  menjadikan VaR sebagai variabel dependennya.
Ketiga, penelitian ini menampilkan penelitian mengenai  perkembangan  perbankan  syariah  di Indonesia  dalam  konteks  kekinian  dengan variabel dan data terbaru. Selain itu, penelitian ini menggunakan  analisis  regresi  time  series  yang dikenal  dengan Autoregressive  Distributed  Lag Model (ARDL).  Keuntungan  dari  metode  ini adalah  dapat  menangkap  kondisi  VaR  jangka panjang dan jangka pendek.

## 2. METODE PENELITIAN
Penelitian ini menggunakan perbankan syariah sebagai populasinya. Pengambilan sampel Bank  umum  syariah  berdasarkan  kriteria-kriteria yang  telah  ditentukan.  Data  dalam  penelitian  ini merupakan  data  time  series,  dimana  semua variabel  merupakan  data  bulanan  mulai  bulan Juni Tahun 2014 sampai dengan bulan Desember Tahun 2020. Variabel dependen dalam penelitian ini  adalah  Value  at  Risk  (VaR)  yang  diprosikan oleh  potensi  kerugian  terhadap  portofolio investasi  mudharabah  dan  musyarakah  Bank umum  syariah. Value  at  Risk (VaR)  merupakan kerugian  terburuk  yang  mungkin  terjadi  sebagai akibat  dari  pembiayaan  yang  dilakukan  pada suatu  waktu  tertentu  dan  pada  tingkat  peluang yang  ditetapkan.  Variabel  independen  (variabel X)  yaitu  variabel  yang  menjadi  sebab  terjadinya perubahan  nilai  variabel  dependen.  Variabel independen  dalam  penelitian  ini  adalah:  CAR, FDR, NPF, ROA, Inflasi, PDB dan Nilai Tukar.
Dalam  penelitian  ini  dilakukan  analisis untuk  menelaah  kondisi  variabel  mikro  dan makro bank umum syariah dengan menggunakan Metode Autoregressive Distributed Lag (ARDL). Metode Autoregressive  Distributed  Lag (ARDL) adalah  salah  satu  dari  sekian  banyak  metode dalam  ekonometrika.  Metode  ARDL  digunakan untuk  melakukan  estimasi  model  regresi  linear dalam  menyelidiki  pengaruh  jangka  panjang variabel-variabel times  series dengan  melibatkan adanya  uji  kointegrasi.  Pesaran  dan  Shin  pada tahun  1997  untuk  pertama  kali  memperkenalkan
metode ARDL dengan pendekatan uji kointegrasi dan  pengujian Bound  Testing  Approach (Pesaran et  al.,  2001).  Metode  ini  digunakan  untuk mengetahui  pengaruh  secara  kuantitatif  dari perubahan CAR, FDR, NPF, ROA, Inflasi, PDB,
dan  Nilai  Tukar terhadap  VaR  yang  persamaan regresinya dapat ditulis sebagai berikut:
VaRt  =  β0  +  β1CARt    +  β2FDRt    +  β3NPFt  + β4ROAt + β5INFt + β6PDBt + β7EXCt + et
Adapun persamaan model ARDL untuk persamaan (3.1) dapat ditulis sebagai berikut:
Dimana ∆ adalah  perubahan  variabel  VaR . Koefisien α1i – α8i merupakan  model  hubungan dinamis  jangka  pendek  dan  koefisien θ1 – θ8 menunjukkan  model  hubungan  dinamis  jangka panjang. ECTt-1 merupakan  variabel  koreksi
kesalahan periode sebelumnya (Widarjono, 2018).  Adapun  model  ARDL  dalam  bentuk model  koreksi  kesalahan  dari  persamaan  ARDL sebelumnya (3.2) dapat ditulis sebagai berikut:

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1. Hasil penelitian
Analisis  deskriptif  menguraikan  tentang  hasil  statistik  yang  mencakup  rata-rata  (mean),  nilai minimum,  nilai  maksimum,  dan  standar  deviasi  dari  masing-masing  variabel  pada  penelitian  ini.  Hasil statistik deskriptif dapat dilihat pada tabel di bawah ini.

## Tabel 1. Deskripsi Statistik Variabel
Variabel Min Max Mean Std Deviasi VaR 2.369912 4.458928 3.149496 0.476031 CAR 14.09000 21.63702 17.65596 2.523295 FDR 76,36069 95,20742 83,54662 5,324204 NPF 3,128563 6,168241 4,436063 0,862242 ROA 0,162127 1,875145 1,034733 0,439241
INF -0.450000 2.460000 0.302278 0.411395 PDB 715580.1 941206.6 829328.6 67809.02 EXC 11.591,00 16.367,00 13705.22 822.6053 Sumber: Data diolah dengan Eviews 10
Tabel  3.1  menunjukkan  bahwa  nilai  minimum VaR sebesar 2,369912 yang berlangsung di bulan Oktober  pada  tahun  2019  sedangkan  nilai maksimum sebesar 4,458928 yang berlangsung di bulan Juni pada tahun 2018. Sedangkan nilai rata- rata VaR adalah 3,149496 dengan standar deviasi sebesar 0,476031 yang membuktikan bahwa nilai VaR cukup berfluktuasi. Hal tersebut membuktikan  bahwa  bank  umum  syariah  dalam kegiatannya  menyalurkan  pembiayaan  akan selalu  dihadapkan  pada  risiko.  Berdasarkan  pada laporan OJK per Desember 2020 rasio VaR bank umum syariah berada pada angka 3,46%. Kondisi tersebut  bahkan  mengalami  kenaikan  jika dibandingkan dengan tahun 2019 sebesar 2,69%.
Uji stasioner data
Uji  stasioner  data  merupakan  tahapan  awal untuk  memulai  analisis  data  pada  penelitian  ini. Uji  stasioneritas  memiliki  tujuan  untuk  melihat apakah  data  yang  digunakan  dalam  penelitian time  series sudah  stasioner  atau  belum.  Apabila data yang digunakan dalam penelitian time series memiliki sifat tidak stasioner, maka dapat ditarik kesimpulan bahwa pada data tersebut telah terjadi persoalan akar unit. Pengujian stasioneritas dalam penelitian ini dilakukan dengan menggunakan uji Phillips-Perron (PP) . Syarat data stasioner adalah apabila  nilai  probabilitas  dari  masing-masing variabel  lebih  kecil  dari  nilai  taraf  nyata  (α  = 5%).  Hasil  uji  stasioner  data  penelitian  ini  dapat disajikan pada tabel di bawah ini:

## Tabel 2 Hasil Uji Akar-akar Unit
Variabel Tingkat Stasioneritas Level Keterangan 1 st Difference Keterangan VAR 0.0338** Stationer 0.0001* Stationer CAR 0.9271 Tidak Stationer 0.0000* Stationer FDR 0.3840 Tidak Stationer 0.0001* Stationer NPF 0.7618 Tidak Stationer 0.0001* Stationer ROA 0.4779 Tidak Stationer 0.0001* Stationer EXC 0.1167 Tidak Stationer 0.0001* Stationer PDB 0.4064 Tidak Stationer 0.0036* Stationer INF 0.0000* Stationer 0.0001* Stationer Keterangan: Nilai Kritis *: ∝ =1%, **: ∝ = 5%, ***: ∝ = 10% Sumber: Hasil Output Eviews 10
Berdasarkan  Tabel  3.2  yang  disajikan  di  atas didapati  bahwa  variabel  VAR  dan  INF  stasioner pada  level.  Variabel  CAR,  FDR,  NPF,  ROA, EXC  dan  PDB  tidak  stasioner  pada  level  namun stasioner  pada first  difference. Hal  tersebut menyakinkan  bahwa  variabel  yang  digunakan dalam  penelitian  terjadi  kemungkinan  regresi bersifat  lancung  ( spurious  regression). Oleh
sebab  itu  model  ARDL  merupakan  model  yang tepat untuk digunakan.

## Uji kointegrasi menggunakan Bound Test.
Metode  berikutnya  pada  penelitian  ini  uji kointegrasi menggunakan Bound Test. Hubungan jangka  panjang  antara  variabel-  variabel  yang digunakan  pada  penelitian  ini  dapat  diketahui melalui Uji Bound Test. Menurut (Pesaran et al.,
2001)  kointegrasi  dapat  dilihat  melalui  nilai  F statistic  dan  nilai  kritisnya.  Pada  pendekatan  ini, tolok  ukur  pengambilan  kesimpulan  ditentukan oleh nilai F statistic yang apabila berada dibawah nilai  lower  bound  maka  kesimpulannya  tidak terjadi kointegrasi. Apabila nilai F statistic berada diatas  nilai  upper  bound  maka  kesimpulannya
terjadi kointegrasi. Namun apabila nilai F statistic berada pada upper bound dan lower bound maka hasil  tidak  dapat  ditarik  kesimpulan.  Hasil  uji Bound  pada  penelitian  ini  dengan  menggunakan model  ARDL  (1,  0,  1,  1,  1,  2,  3,  4)  ditampilkan dalam tabel berikut:
Tabel 3. Hasil Bound Test Test Statistic Value K F Statistic 4.454082 7 Critical Value Bounds Signifikansi I(0) I(1) 10 % 1.92 2.89 5% 2.17 3.21 2,5% 2.43 3.51 1% 2.73 3.9
Sumber: Hasil Output diolah dengan Eviews 10.
Hasil  uji  kointegrasi  dengan  melalui  pendekatan Bound  Test  yang  disajikan  pada  tabel  IV.3 memperlihatkan nilai F statistik sebesar 4.454082 atau  lebih  besar  dari  nilai  upper  bound  pada derajat  signifikansi  1%  sebesar  3,9.  Kesimpulan yang  dapat  diambil  adalah  pada  penelitian  ini terdapat  hubungan  jangka  panjang  atau  terjadi kointegrasi  antara  variabel-variabel  yang  diteliti dengan derajat kepercayaan 99%.

## Penentuan lag optimum
Penentuan  lag  optimum  pada  penelitian  ini dilakukan  untuk  mengetahui  model  mana  yang terbaik  diantara  data  yang  digunakan  pada penelitian.  Penentuan  lag  optimum  dilakukan dengan  mengamati  nilai  Akaike  Information Criteria  (AIC)  yang  menunjukkan  nilai  paling kecil.  Hasil  penentuan  lag  optimum  dapat ditunjukkan dalam gambar berikut:
.395 .400 .405 .410 .415 .420 .425 .430 AR D L( 1, 0 , 1 , 1 , 1 , 2 , 3 , 4 ) AR D L( 1, 0 , 1 , 3 , 1 , 2 , 3 , 4 )
AR D L( 1, 0 , 1 , 2 , 1 , 2 , 3 , 4 )
AR D L( 1, 0 , 1 , 1 , 1 , 2 , 0 , 4 ) AR D L( 1, 0 , 1 , 1 , 1 , 2 , 1 , 4 ) AR D L( 1, 0 , 1 , 4 , 1 , 2 , 3 , 4 ) AR D L( 1, 0 , 1 , 3 , 3 , 2 , 3 , 4 ) AR D L( 1, 0 , 1 , 3 , 1 , 2 , 1 , 4 ) AR D L( 1, 0 , 1 , 3 , 0 , 2 , 1 , 4 ) AR D L( 1, 0 , 0 , 1 , 1 , 2 , 3 , 4 ) AR D L( 1, 0 , 1 , 0 , 1 , 2 , 0 , 4 ) AR D L( 1, 0 , 1 , 3 , 0 , 2 , 3 , 4 ) AR D L( 1, 0 , 0 , 1 , 1 , 2 , 0 , 4 ) AR D L( 1, 0 , 1 , 2 , 1 , 2 , 1 , 4 ) AR D L( 1, 0 , 1 , 2 , 1 , 2 , 0 , 4 ) AR D L( 1, 0 , 1 , 1 , 2 , 2 , 3 , 4 ) AR D L( 1, 0 , 1 , 1 , 1 , 3 , 3 , 4 ) AR D L( 1, 0 , 2 , 1 , 1 , 2 , 3 , 4 ) AR D L( 1, 0 , 1 , 0 , 1 , 2 , 1 , 4 ) AR D L( 1, 1 , 1 , 1 , 1 , 2 , 3 , 4 ) Akaike Information Criteria (top 20 models)

## Sumber: Hasil Output Eviews 10
Gambar 2. Hasil Seleksi Lag Data
Gambar  3.1  merupakan  hasil  seleksi  lag untuk  data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini. Secara  otomatis  AIC  menawarkan  20  model terbaik.  Menurut  Gambar  IV.9  model  ARDL terbaik bagi penelitian ini adalah ARDL (1, 0, 1, 1, 1, 2, 3, 4). Bentuk  umum untuk  model ARDL (1,  0,  1,  1,  1,  2,  3,  4)  dari  data  yang  digunakan dapat diestimasi dengan persamaan berikut: VAR  =  VAR (t-1) +CAR  +EXC  +EXC (t-1) +FDR +FDR (t-1) +INF +INF (t-1) +NPF +NPF (t-1) +NPF (t-2) +LNPDB  +LNPDB (t-1) +LNPDB (t-2) +LNPDB (t-3) +LNPDB +ROA (t-1) +ROA (t-2) +ROA (t-4) +C

## Uji Residual Estimasi ARDL
a. Uji Normalitas
Uji  normalitas  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  berdasarkan  metode  Jarque-Bera (JB).  Hasil  uji  normalitas  pada  data  yang digunakan  dalam  penelitian  ini  menunjukkan
angka JB sebesar 3.662294 dan nilai probabilitasnya  0,160230.  Nilai  probabilitas  JB lebih  kecil  dari  α  =  5  %.  Kesimpulan  dari  uji normalitas  adalah  bahwa  data  yang  digunakan dalam penelitian ini tidak terdistribusi normal.
Namun  data  dari  penelitian  ini  dapat dikatakan  berdistribusi  normal  menurut  teori central  limit  value  theorem  (CLT).  menjelaskan bahwa  penelitian  dengan  jumlah  observasi  yang banyak  berdasarkan  CLT  cenderung  memiliki distribusi residual yang normal. (Hidayat Halimun  Syah  &  Fachrudin,  2020)  menjelaskan bahwa dengan sampel yang besar asumsi residual berdistribusi normal dapat diabaikan. Sehubungan  dengan  hal  tersebut  maka  data sampel dalam penelitian ini adalah 79 bulan (Juni 2014  -  Desember  2020),  sehingga  sisa  data penelitian  ini  dapat  dikatakan  berdistribusi normal.
Sumber : Hasil Uji Eviews 10.0, data diolah.

## Gambar 3. Hasil Uji Normalitas

## b. Uji Autokorelasi
Uji  autokorelasi  memiliki  tujuan  untuk melihat  korelasi  antar  variabel  penelitian.  Uji autokorelasi pada penelitian ini dilakukan dengan
menggunakan  metode  Breusch-Godfrey  Serial Correlation LM Test. Hasil uji autokorelasi tersaji pada tabel di bawah ini.

## Tabel 4 Hasil Uji Autokorelasi
0 2 4 6 8 10 12 -0.6 -0.4 -0.2 0.0 0.2 0.4 0.6 Series: Residuals
Sample 2014M10 2020M12 Observations 75 Mean -4.95e-15 Median -0.029380 Maximum 0.716067 Minimum -0.594126 Std. Dev. 0.222587 Skewness 0.362206 Kurtosis 4.651757 Jarque-Bera 10.16586 Probability 0.006202
F-statistic 0.272882 Prob. F(2,55) 0.7623 Obs*R-squared 0.778985 Prob. Chi-Square(2) 0.6774
Sumber : Hasil Uji Eviews 10.0, data diolah.
Hasil uji autokorelasi yang disajikan pada tabel 4 dapat dilihat nilai probabilitas Chi-Square sebesar 0.6774 atau lebih besar dari α = 5 %. Hal tersebut
membuktikan bahwa pada model penelitian tidak terdapat masalah autokorelasi.

## c. Uji Heteroskedastisitas
Uji  heteroskedastisitas  yang  digunakan pada  penelitian  adalah  metode  Breusch-Pagan- Godfrey dengan membandingkan nilai
probabilitas Obs*R-Square terhadap nilai kritisnya (α = 5 %). Tabel 5 Hasil Uji Heteroskedastisitas F-statistic 1.248465 Prob. F(20,54) 0.2541 Obs*R-squared 23.71424 Prob. Chi-Square(20) 0.2551 Scaled explained SS 22.44637 Prob. Chi-Square(20) 0.3168 Sumber : Hasil Uji Eviews 10.0, data diolah.
Menurut  data  yang  disajikan  pada  tabel  IV.5, dapat diketahui bahwa hasil pengujian heteroskedastisitas  dengan  metode  Breusch- Pagan-Godfrey  didapatkan  nilai  probabilitas  F sebesar 0,2541 atau lebih besar dari nilai kritisnya α  =  5  %.  Hasil  tersebut  menunjukkan  bahwa terdapat  kesamaan  varian  dari  residual  untuk seluruh pengamatan atau bersifat homoskedastisitas pada model ARDL.

## Estimasi  Model  Autoregressive  Distributed Lag (ADRL)
Setelah diketahui  hasil uji kointegrasi  yang menyimpulkan terdapat hubungan jangka panjang antar  variabel,  maka  berikutnya  yang  dapat dilakukan  estimasi  model  ARDL.  Terdapat  dua model dalam Estimasi model ARDL, yaitu model jangka  panjang  dan  model  jangka  pendek.  Hasil estimasi  model  ARDL  dalam  jangka  pendek ditunjukkan pada tabel 3.6.

## Tabel 6 Hasil Estimasi Model ARDL Jangka Pendek
Variabel Koefisien t-Statistic Prob. D(CAR)* 0.225046 4.025385 0.0002 D(EXC) -0.000008 -0.093908 0.9255 D(FDR) 0.036740 1.251756 0.2161 D(INF) 0.029620 0.274600 0.7847 D(NPF)* 0.405646 2.887279 0.0056 D(NPF(-1))** -0.259917 -2.163177 0.0350 D(PDB) -0.000003 -0.658870 0.5128 D(PDB(-1)) -0.000013 -1.616653 0.1118 D(PDB(-2)) 0.000009 1.867333 0.0673
-30 -20 -10 0 10 20 30 III IV I II III IV I II III IV I II III IV I II III IV 2016 2017 2018 2019 2020 CUSUM 5% Significance
D(ROA)*** -0.438324 -1.960269 0.0551 D(ROA(-1)) 0.080725 0.333546 0.7400 D(ROA(-2)) -0.134638 -0.551232 0.5837 D(ROA(-3))** 0.493406 2.211023 0.0313 CointEq(-1) -0.605380 -5.328680 0.0000
Keterangan: Nilai Kritis *: ∝ =1%, **: ∝ = 5%, ***: ∝ = 10%

## Sumber: Hasil Estimasi Eviews 10.
Berikutnya untuk perhitungan model dalam jangka panjang dapat dilihat pada tabel 3.7 berikut:

## Tabel 7 Hasil Estimasi Model ARDL Jangka Panjang
Variable Coefficient Prob. t-Statistic CAR* 0.371744 4.882957 0.0000 EXC*** -0.000237 -1.723797 0.0905 FDR -0.035250 -1.262251 0.2123 INF -0.304390 -1.431190 0.1581 NPF*** 0.363280 1.757537 0.0845 PDB 0.000001 0.172492 0.8637 ROA* -1.774694 -4.441983 0.0000 C 2.634231 0.514425 0.6091
Keterangan: Nilai Kritis *: ∝ =1%, **: ∝ = 5%, ***: ∝ = 10% Sumber: Hasil Estimasi Eviews 10

## Uji stabilitas
Uji  stabilitas  pada  penelitian  ini  dilakukan untuk  mengetahui  kestabilan  parameter  dalam jangka  pendek  dan  jangka  panjang.  Parameter yang digunakan dalam penelitian ini adalah stabil
apabila grafik CUSUM dan CUSUMQ signifikan pada derajat kepercayaan 5%. Berikut  ini adalah pemaparan hasil uji stabilitas model menggunakan CUSUM dan CUSUMQ:
Sumber: Hasil Output Eviews 10
Gambar 3. Grafik Uji CUSUM

## Sumber: Hasil Output Eviews 10

## Gambar 4 Grafik Uji CUSUMQ
Menurut grafik  yang disajikan pada gambar IV.3 dan IV.4 dapat dilihat uji stabilitas model ARDL (1, 0, 1, 1, 1, 2, 3, 4)  dengan  derajat signifikansi 5% atau taraf kepercayaan sebesar 95%. Diagram garis  berwarna  biru  yang  terletak  ditengah  dua garis  merah  putus-putus  yang  membuktikan bahwa  terjadi  kendali  kestabilan  nilai-nilai CUSUM  dan  CUSUMQ  pada  taraf  kepercayaan 95%.  Garis  berwarna  biru  yang  tidak  keluar  dari garis  kendali  berwarna  merah  putus-putus membuktikan bahwa model ARDL (1, 0, 1, 1, 1, 2, 3, 4) pada penelitian ini sudah stabil.

## 3.2. Pembahasan
Menurut data yang disajikan pada tabel 3.6, pada  model  jangka  pendek  ARDL  tersebut menunjukkan nilai error-correction coefficient(CointEq  (-1)  yaitu  seberapa  besar error  yang  akan  dikoreksi  dalam  setiap  periode waktu.  Syarat  yang  harus  dipenuhi  adalah
berkoefisien negatif dan signifikan. Nilai CointEq (-1)  yang dihasilkan pada penelitian ini sebesar  - 0.605380  dengan  signifikansi  0,0000.  Hasil tersebut  membuktikan  bahwa  setiap  60,55% disequilibrium  atau  error  yang  terjadi  pada  data yang  digunakan  selama  periode  penelitian  akan dikoreksi di setiap periode waktu satu bulan.

## Pengaruh CAR terhadap VaR
Variabel  CAR berdasarkan hasil uji ARDL berpengaruh signifikan positif terhadap VaR bank umum  syariah  pada  jangka  pendek  dan  jangka panjang.  CAR  memiliki  pengaruh  signifikan positif  terhadap  VaR  pembiayaan  bank  umum syariah.  Model  ARDL  menunjukkan  bahwa ketika  terjadi  kenaikan  CAR  sebesar  1  %  secara signifikan  akan  menaikkan  VaR  sebesar  0,37  % dalam  jangka  panjang.  Hasil  penelitian  ini membuktikan bahwa hipotesis pada bab sebelumnya  yang  menyatakan  bahwa  CAR berpengaruh  negatif  terhadap  VaR  pada  jangka
-0.2 0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0 1.2 1.4 III IV I II III IV I II III IV I II III IV I II III IV 2016
2017 2018 2019 2020 CUSUM of Squares
5% Significance
pendek  dan  jangka  panjang  tidak  sesuai. Perbedaan  hasil  yang  ditunjukkan  disebabkan oleh  rasio  kecukupan  modal  bank  umum  syariah masih  rendah.  CAR  yang  rendah  akan  berakibat pada kemampuan bank untuk bertahan terlebih di era  pandemi  seperti  sekarang.  Rendahnya  CAR juga berakibat pada menurunnya tingkat kepercayaan  nasabah  yang  pada  akhirnya  dapat menaikkan value at risk.
Manajemen  bank  sangat  berkepentingan dengan  rasio  kecukupan  modal  (CAR)  karena merupakan  salah  satu  aspek  dalam  menilai kesehatan suatu  bank.  Bank wajib menjaga CAR minimal  8%.  Semakin  tinggi  CAR,  semakin tinggi  tambahan  modal  yang  berfungsi  sebagai penyangga  (buffer).  Ada  kemungkinan  bahwa CAR  yang  tinggi  sebelumnya  untuk  periode tersebut akan dipertahankan sehingga meningkatkan  tambahan  modal.  Hasil  penelitian menunjukkan  bahwa  CAR  berpengaruh  positif dalam  jangka  panjang,  sehingga  tidak  sesuai dengan  hipotesis.  Penyebab  VaR  meningkat karena  faktor  eksternal  yaitu  perlambatan pertumbuhan  ekonomi  akibat  sejumlah  kondisi global  yang  dapat  menjadi  sumber  perlambatan pertumbuhan  ekonomi  global.  Beberapa  di antaranya  yakni,  perang  dagang  AS  dan Tiongkok  yang  belum  akan  mereda,  kondisi geopolitik  di  Timur  Tengah,  proses  keluarnya Inggris  dari  Uni  Eropa  atau  Brexit,  dan  dampak virus  corona.  Hal  tersebut  mengakibatkan perusahaan-perusahaan yang memiliki pembiayaan di Bank syariah mengalami kegagalan dalam pembayaran pinjamannya.
Sama  halnya  dengan  hasil  penelitian menurut (Ambarwati, 2015) pada jangka panjang CAR berpengaruh positif terhadap Risiko Kredit, hal ini karena dalam jangka panjang peningkatan rasio CAR menunjukkan kemampuan bank dalam menutupi  kemungkinan  timbulnya  risiko  kredit dengan  baik.  Tingginya  rasio  CAR  akan meningkatkan  kepercayaan  diri  bank  dalam menyalurkan  kredit.  Penyaluran  kredit  yang tinggi  pada ini akan meningkatkan potensi  risiko kredit yang dihadapi oleh bank berupa keterlambatan  dan  penunggakan  pembayaran angsuran  peminjam  yang  selanjutnya  dapat meningkatkan kredit bermasalah.
Pengaruh FDR Terhadap VaR
Variabel  FDR  berdasarkan  hasil  uji  ARDL tidak  berpengaruh  terhadap  VaR  dalam  jangka pendek  ataupun  jangka  panjang.  Hasil  penelitian ini menolak hipotesis penelitian yang mengatakan bahwa  FDR  memiliki  pengaruh  positif  terhadap VaR  bank  umum  syariah  dalam  jangka  pendek dan  jangka  panjang.  Nilai  FDR  yang  tinggi membuktikan  bahwa  bank  dapat  menyalurkan dana  yang  dihimpun  melalui  pembiayaan  kepada nasabah namun kemampuan bank dalam memenuhi  kewajibannya  menjadi  menurun. Variabel  FDR  tidak  memiliki  pengaruh  terhadap VaR  karena  penyaluran  pembiayaan  oleh  bank umum syariah tidak bergantung pada pembiayaan dengan  akad  bagi  hasil,  tetapi  juga  bergantung dari pembiayaan dengan akad lainnya. Berdasarkan  data  OJK  pembiayaan  dengan  akad jual beli menjadi  pembiayaan dengan penyaluran terbanyak karena memiliki risiko lebih kecil bagi Bank.

## Pengaruh NPF Terhadap VaR
Variabel  NPF  berdasarkan  hasil  uji  ARDL berpengaruh  signifikan  positif  terhadap  VaR dalam  jangka  pendek  lag  0  dan  jangka  panjang. NPF  memiliki  pengaruh  signifikan  positif terhadap  VaR  pembiayaan  bank  umum  syariah. Model ARDL dalam jangka panjang membuktikan  bahwa  apabila  terjadi  kenaikan NPF  sebesar  1  %  maka  akan  menaikkan  VaR sebesar  0,36  %.  Hasil  penelitian  tersebut membuktikan  hipotesis  pada  bab  sebelumnya yang  menyatakan  bahwa  semakin  tinggi  nilai NPF  akan  berpotensi  meningkatkan  VaR.  NPF adalah rasio yang menentukan tingkat pengembalian atas penyaluran pembiayaan masuk dalam  kelompok  kurang  lancar,  diragukan,  dan macet.  Nilai  NPF  yang  tinggi  akan  berpengaruh terhadap tingkat kesehatan bank umum syariah.
Dalam  akad  berbasis  bagi  hasil  penerapan kepatuhan  syariah  merupakan  hal  yang  penting. Akad berbasis bagi hasil seperti mudharabah dan musyarakah  mengharuskan  bank  untuk  ikut menanggung  kerugian  sehingga  profitabilitas bank  syariah  akan  berkurang.  Apabila  bank umum syariah dihadapkan pada peningkatan NPF secara  terus  menerus  maka  akan  menjadi  beban bagi  bank  umum  syariah  dan  dapat  berdampak sistemik  bagi  bank  syariah  lainnya.  Hal  tersebut menunjukkan  bahwa  NPF  merupakan  salah  satu variabel  yang  berpotensi  meningkatkan  risiko
pembiayaan  pada  bank  umum  syariah  sehingga bank  perlu  lebih  cermat  dalam  memitigasi  risiko ini.

## Pengaruh ROA terhadap VaR
Variabel  ROA  berdasarkan  uji  ARDL membuktikan bahwa ROA berpengaruh signifikan  negatif  dalam  jangka  pendek  pada  lag 0  dan  jangka  panjang  terhadap  VaR.  ROA berpengaruh negatif dan signifikan terhadap VaR pembiayaan  bank  umum  syariah.  Model  ARDL dalam  jangka  panjang  membuktikan  bahwa apabila  terjadi  kenaikan  ROA  sebesar  1  %  maka akan  menurunkan  VaR  sebesar  1,77  %. Sedangkan  jangka  pendek  pada  lag  1,  2  dan  3 menunjukkan bahwa ROA berpengaruh signifikan  dengan  nilai  koefisien  yang  positif. ROA  adalah  salah  satu  rasio  yang  digunakan untuk  mengukur  kemampuan  bank  dalam  rangka menghasilkan  keuntungan (profitabilitas) pada industri  perbankan. Core  banking atau  inti  dari sistem  perbankan  adalah  menghimpun  dana, menyalurkannya  dalam  bentuk  pembiayaan  dan pelayanan  jasa  lalu  lintas  keuangan.  Untuk menghasilkan  keuntungan,  bank  memanfaatkan asetnya untuk menghimpun dana dengan maksimal  sehingga  bank  mendapat  kesempatan untuk  menyalurkan  pembiayaan  lebih  banyak (Oktaviani  &  Irene  Rini  Demi,  2012).  Perolehan laba  yang  tinggi  tentunya  harus  disertai  dengan kemampuan bank dalam menekan risiko pembiayaan, oleh sebab itu penerapan manajemen  risiko  pembiyaan  yang  tepat  dengan menerapkan prinsip kehati-hatian dalam melakukan proses penyaluran pembiayaan merupakan  sebuah  keharusan.  Sehingga  ketika ROA meningkat tidak diikuti dengan meningkatnya  risiko  pembiayaan  sebagai  akibat dari penyaluran pembiayaan yang disalurkan oleh bank umum syariah terlalu besar.

## Pengaruh Inflasi terhadap VaR
Variabel  INF  berdasarkan  hasil  uji  ARDL tidak  berpengaruh  terhadap  VaR  dalam  jangka pendek  ataupun  jangka  panjang.  Hasil  penelitian ini menolak hipotesis pada bab sebelumnya  yang menyatakan  terdapat  pengaruh  positif  variabel inflasi  terhadap  VaR.  Perbedaan  hasil  pada penelitian  ini  salah  satunya  disebabkan  oleh pergerakan  inflasi  di  Indonesia  yang  cenderung
fluktuatif, lambat, dan rendah. Hal tersebut dapat ditunjukkan  oleh  pertumbuhan  pembiayaan  yang disalurkan  oleh  bank  umum  syariah  yang  tidak sensitif  dalam  merespon  pergerakan  inflasi  di Indonesia.
Inflasi  merupakan  salah  satu  indikator ekonomi  makro  utama  perekonomian  Indonesia. Inflasi berdampak besar terhadap aktivitas pelaku ekonomi  baik  di  sektor  riil  maupun  moneter. Inflasi  yang  signifikan  akan  mengganggu stabilitas  ekonomi.  Dampak  inflasi  yang  tinggi juga  akan  berdampak  buruk  bagi  banyak kelompok masyarakat. Perbankan Syariah Sebagai  Satu  Berbeda  dengan  bank  tradisional, transaksi  berbasis  syariah  yang  dilakukan  oleh bank  syariah  berkaitan  langsung  dengan  sektor riil.  Harus  ada  transaksi  yang  mendasari  di  balik setiap  pendanaan  yang  dikeluarkan.  Saat  terjadi inflasi,  sektor  riil  biasanya  menghadapi  dua kesulitan: Produksi, biaya produksi yang ditanggung perusahaan akan meningkat, sehingga harga  jual  produksinya  juga  akan  meningkat.  Di sisi  permintaan, inflasi  menyebabkan pendapatan riil  masyarakat  menurun  sehingga  mengurangi permintaan barang dan jasa. Bank syariah, seperti perusahaan  perdagangan  lainnya,  pasti  akan menanggapi dukungan yang tidak mencukupi dari sektor riil selama masa inflasi dengan mengoptimalkan diversifikasi pendanaan mereka.

## Pengaruh Nilai tukar terhadap VaR
Model  ARDL  menunjukkan  bahwa  ketika terjadi  kenaikan  nilai  tukar  maka  berpengaruh signifikan  negatif  terhadap  VaR  dalam  jangka pendek  dan  jangka  panjang.  EXC  berpengaruh negatif  dan  signifikan  terhadap  VaR  pembiayaan bank umum syariah. Model ARDL dalam jangka panjang  membuktikan  bahwa  apabila  terjadi kenaikan  ROA  sebesar  1  %  maka  akan menurunkan  VaR  sebesar  0,02  %.  Hal  tersebut menolak  hipotesis  dalam  penelitian  ini  yang menyatakan  bahwa  nilai  tukar  berpengaruh positif  terhadap  VaR.  Ketika  nilai  tukar  rupiah melemah  maka  resiko  yang  harus  ditanggung oleh  bank  umum  syariah  cukup  tinggi.  Apabila rupiah  melemah,  maka  usaha  yang  dijalankan oleh nasabah akan beresiko mengalami penurunan  omset,  bahkan  ketika  bahan  utama untuk  usahanya  berasal  dari  luar  negeri  (impor). Sehingga  pelemahan  mata  uang  rupiah  akan
meningkatkan  resiko  pembiayaan  bermasalah pada bank syariah. Pernyataan tersebut  didukung penelitian  yang dilakukan oleh  (Dwi Poetry & D Sanrego,  2011).  Pelemahan  nilai  tukar  rupiah akan  berujung  pada  penurunan  pendapatan  bank umum  syariah,  sehingga  membawa  dampak kepada  bank  dalam  membayar  kewajibannya kepada nasabah deposan.
Nilai tukar rupiah terhadap dolar berpengaruh  negatif  terhadap  VaR  bank  syariah. Hasil  pengolahan  data  dapat  diartikan  bahwa kenaikan nilai rupiah akan menyebabkan penurunan  VaR  bank  syariah.  Turunnya  nilai rupiah  akan  mengurangi  kemampuan  rupiah untuk  digunakan  membeli  barang  karena  harga barang  menjadi  relatif  lebih  tinggi.  Jika  mitra bank  syariah  membutuhkan  bahan  baku  dari impor untuk produksinya, biaya yang dikeluarkan pengusaha  akan  lebih  tinggi  karena  harga  bahan baku relatif lebih mahal. Keadaan ini dapat dilihat dari  koefisien  nilai  tukar  terhadap  pendapatan yang relatif rendah yaitu 0,000237 atau walaupun penurunan  nilai  tukar  meningkatkan  VaR  bank syariah tetapi besarnya perubahan tersebut sangat rendah.  Pengaruh  ini  juga  dapat  diartikan  bahwa pengusaha  mitra  bank  syariah  lebih  banyak mengekspor  daripada  mengimpor.  Hal  ini  sesuai dengan  karakter  pengusaha  mitra  bank  syariah yang sebagian besar adalah UKM.
Selain  itu,  pembiayaan  di  bank  syariah Indonesia saat ini didominasi oleh produk-produk yang menerapkan akad non profit sharing seperti murabahah. Statistik perbankan syariah Indonesia menunjukkan  bahwa  dalam  lima  tahun  terakhir, realisasi  pembiayaan  dengan  akad  murabahah terus mengalami peningkatan.

## Pengaruh PDB Terhadap VaR
Variabel  PDB  berdasarkan  hasil  uji  ARDL tidak  berpengaruh  terhadap  VaR  dalam  jangka pendek  lag  0,  1  dan  2  ataupun  jangka  panjang. Hasil penelitian ini menerima hipotesis penelitian yang mengatakan bahwa PDB memiliki pengaruh positif  terhadap  VaR  bank  umum  syariah  dalam jangka  pendek  dan  jangka  panjang.  Secara  teori, penelitian tentang perbankan syariah di Indonesia lebih sejalan dengan teori ekonomi syariah murni, yang  menjelaskan  bahwa  ekonomi  syariah mengutamakan peredaran uang di sektor riil. Hal ini juga sejalan dengan produk perbankan syariah
yang  fokus  pada  sektor  riil  seperti  pembiayaan musyarakah.  Dalam  Islam,  uang  tidak  dikenali sebagai bentuk investasi, tetapi hanya sebagai alat tukar.  Karenanya,  uang  perlu  diputarbalikkan untuk bisnis nyata yang mendatangkan keuntungan.  Berbeda  dengan  teori  konvensional atau  teori  campuran  yang  menjelaskan  bahwa bank syariah bebas bunga tetapi masih terpengaruh dalam keadaan dual banking system.

## 4. KESIMPULAN
Penelitian ini dimaksudkan untuk mengetahui  pengaruh  variabel  mikro  dan  makro Ekonomi terhadap  Value  at  Risk  bank  umum syariah  di  Indonesia.  Value  at  Risk  diproksikan oleh  Potensi  kerugian  pembiayaan  bagi  hasil terhadap  portofolio  investasi  Mudharabah  dan Musyarakah  bank  umum  syariah  yang  datanya didapat dari Statistik Perbankan Syariah OJK.
Metode pengambilan sampel yang digunakan  yaitu  random  sampling.  Sampel  pada penelitian  ini  adalah  Bank  Umum  Syariah bersumber  dari  data  yang  telah  disediakan  oleh Otoritas  Jasa  Keuangan  (OJK),  Bank  Indonesia (BI),  dan  Badan  Pusat  Statistik  (BPS),  yang dipublikasikan  mulai  bulan  Juni  Tahun  2014 sampai dengan bulan Desember Tahun 2020. Alat uji  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini menggunakan uji ARDL ( Autoregressive Distributed  Lag ).  Adapun  populasi  dalam penelitian  ini  adalah  perbankan  syariah  di Indonesia  yang  datanya  dipublikasikan  oleh Otoritas  Jasa  Keuangan  (OJK),  Bank  Indonesia (BI),  dan  Badan  Pusat  Statistik  (BPS),  yang dipublikasikan  mulai  bulan  Juni  Tahun  2014 sampai dengan bulan Desember Tahun 2020.
Berdasarkan  hasil  analisis  yang  dilakukan dengan  menggunakan  laporan  keuangan  bulanan bank umum syariah di Indonesia mulai bulan Juni Tahun  2014  sampai  dengan  bulan  Desember Tahun  2020  dapat  diambil  kesimpulan  sebagai berikut:
CAR  berpengaruh  positif  terhadap  VaR pada jangka pendek dan jangka panjang . sehingga tidak  sesuai  dengan  hipotesis.  Penyebab  VaR meningkat karena faktor eksternal yaitu perlambatan pertumbuhan ekonomi akibat sejumlah  kondisi  global  yang  dapat  menjadi sumber  perlambatan  pertumbuhan  ekonomi global.  Beberapa  di  antaranya  yakni,  perang
dagang  AS  dan  Tiongkok  yang  belum  akan mereda,  kondisi  geopolitik  di  Timur  Tengah, proses  keluarnya  Inggris  dari  Uni  Eropa  atau Brexit,  dan  dampak  virus  corona.  Hal  tersebut mengakibatkan perusahaan-perusahaan yang memiliki pembiayaan di Bank syariah mengalami kegagalan dalam pembayaran pinjamannya.
FDR  tidak  berpengaruh  terhadap  VaR dikarenakan besarnya pembiayaan yang disalurkan  oleh  bank  umum  syariah  tidak bergantung  pada  pembiayaan  berbasis  bagi  hasil (Mudharabah  dan  Musyarakah),  tetapi  juga bergantung  dari  pembiayaan  berbasis  lainnya. Berdasarkan  data  OJK  pembiayaan  berbasis  jual beli  menjadi  yang  paling  dominan  karena memiliki risiko lebih kecil bagi Bank.
NPF  berpengaruh  positif  terhadap  Potensi kerugian pembiayaan bagi hasil terhadap portofolio investasi Mudharabah dan Musyarakah bank umum syariah (VaR). NPF yang mencerminkan risiko pembiayaan akan menyebabkan naiknya Potensi kerugian pembiayaan  bagi  hasil  terhadap  portofolio investasi  mudharabah  dan  musyarakah  bank umum  syariah  (VaR),  dengan  tingginya  NPF tersebut  bank  akan  dihadapkan  oleh  buruknya kinerja perbankan yang berujung pada meningkatnya kerugian bank.
ROA memiliki pengaruh dua arah terhadap VaR.  Naiknya  ROA  yang  mencerminkan  tingkat pengembalian dari asset disebabkan oleh efektifitas perusahaan dalam menghasilkan keuntungan  dengan  memanfaatkan  aktiva  yang dimilikinya.  Semakin  besar  rasio  ini,  semakin baik dan ini berarti aset dapat berputar lebih cepat untuk  mendapatkan  keuntungan  dengan  naiknya keuntungan  bank  umum  syariah  tersebut  akan menurunkan  resiko  berusaha  yang  pada  akhirnya akan  direspon  oleh  turunnya  potensi  kerugian pembiayaan  bagi  hasil  portofolio  investasi mudharabah dan musyarakah (VaR).
Nilai  tukar  memiliki  pengaruh  negatif signifikan  terhadap  VaR.  Artinya  menguatnya nilai  tukar  rupiah  yang  mencerminkan  stabilitas perekonomian yang semakin baik akan menurunkan  potensi  kerugian  pembiayaan  bagi hasil  portofolio  investasi  mudharabah  dan musyarakah  (VaR). Pelemahan nilai  tukar  rupiah akan  berujung  pada  penurunan  pendapatan  bank umum  syariah,  sehingga  membawa  dampak
kepada  bank  dalam  membayar  kewajibannya kepada nasabah deposan.
Inflasi  tidak  memeliki  pengaruh  terhadap VaR . Inflasi  yang  mencerminkan  ekspektasi terhadap kenaikan harga-harga relatif barang dan jasa  di  masa  mendatang  akan  menyebabkan naiknya tingkat bagi hasil, dengan tingginya bagi hasil  tersebut  masyarakat  justru  menghindari pembiayaan berbasis  bagi  hasil karena  bagi hasilnya  tinggi  dimana  yang  diuntungkan  adalah pemilik  modal  (bank).  Menurunnya  pembiayaan berbasis bagi hasil akan direspon oleh menurunnya  potensi  kerugian  pembiayaan  bagi hasil  portofolio  investasi  mudharabah  dan musyarakah (VaR).
PDB  tidak  memiliki  berpengaruh  terhadap VaR.  Secara  teori,  penelitian  tentang  perbankan syariah  di  Indonesia  lebih  sejalan  dengan  teori ekonomi syariah murni, yang menjelaskan bahwa ekonomi  syariah  mengutamakan  peredaran  uang di sektor riil.
CAR,  FDR,  NPF,  ROA,  Inflasi,  nilai  tukar dan  PDB  telah  mampu  memberikan  informasi mengenai potensi kerugian pembiayaan bagi hasil portofolio investasi  mudharabah dan musyarakah (VaR).  Secara  umum  hal  ini  berarti  VaR pembiayaan  Bank  umum  syariah dipengaruhi oleh  variabel  mikro  dan  makro  ekonomi Indonesia.

## 5. UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis  sepenuhnya  menyadari  telah  banyak mendapatkan dukungan, bimbingan dan dorongan dari  berbagai  pihak  yang  telah  menyumbangkan pikiran,  waktu,  tenaga  dan  lain  sebagainya.  Oleh karena  itu,  pada  kesempatan  kali  ini  penulis mengucapkan  terimakasih  kepada  Para  dosen  di lingkungan  Fakultas  Bisnis  dan  Ekonomika Universitas Islam Indonesia yang telah memberikan ilmu yang bermanfaat dan pengalaman  yang  berharga  selama  menempuh pendidikan di program studi MEK.

## REFERENSI
Alqahtani, F., Mayes, D. G., & Brown, K. (2016). Economic  turmoil  and  Islamic  banking: Evidence  from  the  Gulf  Cooperation Council. Pacific Basin Finance Journal , 39 ,
44–56.
https://doi.org/10.1016/j.pacfin.2016.05.017
Altman, E. I., & Saunders, A. (1997). Credit risk measurement: Developments over the last 20 years. Journal  of  Banking  and  Finance ,
21 (11–12),
1721–1742. https://doi.org/10.1016/S0378-
4266(97)00036-8
Ambarwati, E. (2015). Analisis Kredit
Bermasalah  Sebagai  Antisipasi  Terhadap Krisis  Perbankan  Di  Indonesia  (Kasus  Pada Kredit Properti Btn). Jurnal Ilmiah Ekonomi Bisnis , 3 .
Dwi  Poetry,  Z.,  &  D  Sanrego,  Y.  (2011).
Pengaruh  Variabel  Makro  dan  Mikro Ekonomi  Terhadap  Harga  Saham. Islamic Finance  &  Business  Review , 6 (Desember),
79–104.
Hidayat  Halimun  Syah,  W.,  &  Fachrudin,  M.
(2020).  Pengaruh  ACFTA,  PDB  dan  Nilai Kurs Terhadap Impor Barang Asal Republik Rakyat  Tiongkok  (RRT). Jurnal  Perspektif Bea Dan Cukai , 4 (1), 1–19.
Nugroho, L., Villaroel, W., & Utami, W. (2018).
The  Challenges  of  Bad  Debt  Monitoring Practices in Islamic Micro Banking.
European Journal of Islamic Finance , 0 (11),
1–11. https://doi.org/10.13135/2421-
2172/2758
Oktaviani,  O.,  &  Irene  Rini  Demi,  P.  (2012). Pengaruh  DPK,  ROA,  CAR,  NPL  dan
Jumlah  SBI  terhadap  Penyaluran  Kredit Perbankan  (Studi  pada  Bank  Umum  Go Public  di  Indonesia  Periode  2008-2011). Diponegoro  Journal  of  Management , 1 (2), 430–438.
Pesaran,  M.  H.,  Shin,  Y.,  &  Smith,  R. J.  (2001).
Bounds testing approaches to the analysis of level  relationships. Journal  of  Applied Econometrics , 16 (3), 289–326. https://doi.org/10.1002/jae.616
Philippe,  J.  (2002).  How  Informative  Are  Value at  Risk  Disclosures? The  Accounting Review , 77 , 911–931. http://dx.doi.org/10.1016/j.jaci.2012.05.050
Preda,  C.  (2013).  IMPLEMENTING  A  RISK MANAGEMENT  STANDARD. Journal  of Defense Resources Management , 4 (2), 111– 120.
Shafique, O., Hussain, N., & Taimoor Hassan, M. (2013).  Differences  in  the  risk  management practices  of  Islamic  versus  conventional financial  institutions  in  Pakistan:  An empirical  study. Journal  of  Risk  Finance , 14 (2),
179–196. https://doi.org/10.1108/15265941311301206
Widarjono,  A.  (2018). Ekonometrika  Pengantar dan  Aplikasinya  Disertai  Panduan  EViews (Kelima). UPP STIM YKPN.