## PERAMALAN PROFITABILITAS PERBANKAN SYARIAH INDONESIA: STUDI BANK RAKYAT INDONESIA SYARIAH PRA MERGER TAHUN 2010-2020
Adi Sopian 1 , Risfiana Mayangsari 2 , Siti Rohmat 3
1 UIN Sunan Gunung Djati Bandung
2 UIN Fatmawati Soekarno Bengkulu
3 STIES Indonesia Purwakarta Email: adisopian@uinsgd.ac.id

## Abstrak
Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui peramalan return on assets , ratio biaya operasional terhadap pendapatan operational, return on equity , dan non-performance Financing 10 tahun mendatang.  Metode  penelitian  ini  menggunakan  metode  deskriptif  kuantitatif  untuk memprediksi  pertumbuhan  profitabilitas  perbankan  syariah  Populasi  dan  sampel  yang digunakan  dalam  penelitian  ini  Bank  Rakyat  Indonesia  Syariah  pra  merger.  Data  yang digunakan  yaitu  laporan  keuangan  untuk  nilai  ROA  setiap  tahun  dari  2010-2020.  Hasil penelitian  menunjukan  terjadi  penurunan  profitabilitas  Bank  Rakyat  Indonesia  Syariah.  Hal ini  di  tunjukan  dengan  adanya  prediksi  penurunan  baik  ROA,  BOPO,  ROE  dan  NPF. Keputusan merger ke Bank Syariah Indonesia merupakan keputusan tepat karena bisa dilihat dari tingkat pertumbuhan profitabilitas BRIS cenderung menurun setiap tahunnya.
Kata Kunci : Profitabilitas, Peramalan, ARIMA.

## Abstract
This  study  aims  to  determine  the  performance  of  return  on  assets,  the  ratio  of  operating expenses to operating income, return on equity, and non-performance Financings in the next 10 years. This research method uses a quantitative descriptive method to predict the growth of Islamic banking profitability. The population and sample used in the pre-merger study of Bank Rakyat Indonesia Syariah. The data used is financial reports for ROA values every year from 2010-2020. The research results show that there has been a decline in the profitability of  Bank  Rakyat  Indonesia  Syariah.  This  is  shown  by  the  prediction  of  a  decrease  in  ROA, BOPO,  ROE  and  NPF.  The  decision  to  merge  with  Bank  Syariah  Indonesia  was  the  right decision  because  it  can  be  seen  from  the  growth  rate  of  BRIS'  profitability  that  tends  to decrease every year.
Keywords: Profitability, Forecasting, ARIMA.

## A. PENDAHULUAN
Pertumbuhan  Ekonomi  memiliki  dua  sisi  dampak  bisnis  dalam  suatu  Negara.  Sisi pertama  pertumbuhan  ekonomi  berarti  kinerja  ekonomi  atau  bisnis  itu  tumbuh  dan menghasilkan  keuntungan  bagi  perusahaan  atau  pihak  yang  berkaitan  secara  langsung. Namun  di  sisi  lain  pertumbuhan  juga  menghasilkan  suatu  persaingan  bagi  bisnis,  Dimana perusahaan yang punya jenis bisnis yang sama akan bersaing untuk bisa menjual produk atau jasanya.  Persaingan  ini  menuntut  perusahaan  untuk  meningkatkan  kinerjanya  agar  dapat bersaing.
Kinerja perusahaan merupakan bagian penting dalam menilai bagaimana perusahaan bisa  bertahan  dan  mengembangkan  bisnis  di  masa  yang  akan  datang  (Ottay  &  Alexander, 2015).  Dengan  meningkatkan  kinerjanya  perusahaan  bisa  merencanakan  keuangan  dengan baik  sehingga  investasi  bisa  menguntungkan.  Disisi  lain  perusahaan  juga  harus  melihat  laju pertumbuhan keuangan perusahaan agar pertumbuhan ini bisa berjalan secara terus-menerus setiap  tahunnya.  Dengan  stabilnya  laju  pertumbuhan  maka  perusahaan  bisa  akan  tumbuh secara positif yang nantinya keberlanjutan bisnis perusahaan menjadi baik dan dapat bertahan (Afkar & Fauziyah, 2021).
Keberlanjutan perusahaan di suatu negara perlu juga di dukung oleh sistem perbankan yang baik agar perusahaan mendapatkan modal untuk meningkatkan bisnisnya. oleh sebab itu system perbankan menjadi penting dalam upaya peningkatan ekonomi melalui pertumbuhan perusahaan  (Huda  &  Barata,  2015).  Dengan  meningkatkan  kinerja  perbankan  berarti  juga meningkatkan  pertumbuhan  perusahaan  (Astasia  et  al.,  2020).  Oleh  sebab  itu  bagaimana melihat kinerja perbankan merupakan salah satu indikator dalam melihat situasi ekonomi di suatu Negara (Abu Bakar et al., 2016).
Perbankan Konvensional di Indonesia sudah tumbuh dalam masa penjajahan. Dengan sudah  lama  berdirinya  perbankan  menjadikan  operasional  perbankan  sangat  kuat  dalam mendukung  ekonomi  suatu  negara.  Negara  Indonesia  menerapkan  prinsip  dual  banking sistem  (Ponziani,  2022)  dimana  selain  pertumbuhan  perbankan  konvensional  terjadi  juga Perbankan  Syariah  mengalami  pertumbuhan  yang  signifikan  walaupun  baru  dimulai  tahun 1992  melalui  pendirian  Bank  Muamalat  Indonesia  (Pradesyah  &  Putri,  2021).  Perbankan Syariah hadir untuk menjawab permasalah bank konvensional pada saat krisis 1998 (Banapon &  Yotenka,  2020).  Dengan  hadirnya  bank  Syariah  sistem  permodalan  menjadi  bervariasi dalam  operasionalnya  sehingga  pengelolaan  kinerja  keuangan  perusahaan  menjadi  sangat variatif. Perbankan Syariah harus melihat tantangan di masa yang akan datang (Muthmainah, 2016).  Tantangan  ini  harus  dikelola  dengan  menerapkan  prinsip  pengelolaan  kinerja perbankan yang baik. Analisis ratio keuangan perbankan menjadi salah satu alat ukur dalam menilai  kinerja  dari  perbankan  Syariah  (Aryani  et  al.,  2018).  Berikut  merupakan  data  ratio keuangan Bank Rakyat Indonesia Syariah.
Tabel 1 Kinerja Keuangan PT. Bank Rakyat Indonesia Syariah Tahun 2010-2020
Tahun  Bank CAR FDR NPF BOPO ROA 2010 BRIS 20.62 95.82 2.14 98.77 0.35 2011 BRIS 14.74 90.55 2.12 99.56 0.20 2012 BRIS 11.35 100.96 1.84 86.63 1.19 2013 BRIS 14.49 102.70 3.26 90.42 1.15 2014 BRIS 12.89 93.90 3.65 99.77 0.08 2015 BRIS 13.94 84.16 3.89 93.79 0.76 2016 BRIS 20.63 81.47 3.19 91.33 0.95 2017 BRIS 20.29 71.87 4.72 95.24 0.51 2018 BRIS 29.72 75.49 4.97 95.32 0.43 2019 BRIS 25.26 80.12 3.38 96.80 0.31 2020 BRIS 19.04 80.99 1.77 91.01 0.81
Sumber: www.ir.bankbsi.co.id
Dari data di atas terlihat ratio keuangan Bank Rakyat Indonesia Syariah dari tahun 2010 sampai tahun 2020 namun data ini hanya berdasarkan data masalalu sehingga menjadi bagian penting dalam keputusan bisnis di masa yang akan datang (Widodo et al., 2022). Oleh karena itu Untuk melihat proyeksi keuangan di masa yang akan datang perlu juga dilakukan proyeksi keuangan dengan menggunakan metode peralaman ratio keuangan.
Penelitian  ini  fokus  pada  peramalan  kinerja  Profitabilitas  Bank  Rakyat  Indonesia Syariah.  Penelitian  peramalan  selama  ini  sudah  dilakukan  oleh  (Sonjaya,  2021)  tentang BOPO,  LDR,  ROA  dan  NIM,  (Ismail,  2010)  tentang  Likuiditas.  (Rachmawaty,  2021) meneliti  tentang  kinerja  perbankan  syariah  dari  dampak  pandemi  covid  19.  (Al  Arif  et  al., 2018) penelitiannya tentang evaluasi spin-offs industri perbankan syariah indonesia. (Syarif, 2020) tentang efektivitas dan efisiensi pengembangan industri perbankan syariah.
Dalam  penelitian  sebelumnya  menekankan  pada  industri  perbankan  syariah  Indonesia secara  aggregat  namun  hanya  terbatas  pada  keseluruhan  industri.  Pada  penelitian  ini dilakukan  penyempitan  kinerja  perbankan  yaitu  Bank  Rakyat  Indonesia  Syariah  sebelum merger menjadi Bank Syariah Indonesia sehingga bisa dilihat kinerja jika bank tersebut tidak melakukan merger.

## B. KAJIAN PUSTAKA
1. Return On Assets
Return  On  Assets digunakan  untuk  mengukur  efektifitas  perusahaan  dalam menghasilkan laba (Wahyuni & Hafiz, 2018). Return on Asset adalah  salah  satu bentuk dari ratio  profitabilitas  untuk    mengukur  kemampuan  perusahaan  dalam  menghasilkan  laba dengan  menggunakan  total  aktiva  yang  ada  dan  setelah  biaya-biaya  modal  (biaya  yang digunakan    mendanai    aktiva)    dikeluarkan    dari    analisis. Rumus: Return  On  Asset =  Laba Setelah Pajak/Total Aktiva

## 2. Biaya Operasional dan Pendapatan Operasional
Ratio  BOPO  adalah  perbandingan  antara  beban  atau  biaya  operasional  terhadap pendapatan  operational  dalam  mengukur  tingkat  efisiensi  dan  kemampuan  bank  dalam melakukan  kegiatan  operasionalnya  (Kurniasari,  2017).  Rumus:  BOPO  =  Beban Operasional/Pendapatan Operasional X 100%.

## 3. Return On Equity
rasio  profitabilitas  rasio  yang  digunakan  untuk  mengukur  kemampuan  perusahaan dalam menghasilkan laba pada tingkat penjualan, aset, dan modal saham tertentu. Return On Equity adalah salah satu rasio yang dapat digunakan untuk mengukur kemampuan perusahaan dalam  menghasilkan  laba  bersih  berdasar  modal  tertentu  (Samalam  et  al.,  2018).  Rumus: ROE = Pendapatan Setelah Pajak/modal sendiri.

## 4. Non Performance Financing
Surat  Edaran  BI  No.  9/24/DPbs  2007  mendefinisikan  NPF  sebagai  ketidakmampuan debitur  (mudharib)  untuk  mengembalikan  dana  pinjaman  karena  berbagai  alasan. NPF merupakan    rasio    pembiayaan  bermasalah    terhadap    total    pembiayaan    yang  disediakan melaui    bank    syariah.    Ketentuan    standar    dari    Bank    Indonesia,    yang  termasuk    dalam kategori    NPF    adalah    kredit    kurang    lancar,    mencurigakan    dan  bermasalah  (Malik  & Anwar, 2021).  NPF  merupakan  pembiayaan yang bermasalah, semakin banyak biaya yang bermasalah  dalam  bank  maka  akan  mempengaruhi  tingkat  profitabilitas  dari  bank  tersebut. Rumus: NPF = Pembiayaan bermasalah/total pembiayaan x 100%.

## C. METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  menggunakan  metode  deskripsi  kuantitatif  untuk  memprediksi profitabilitas  bank  syariah  indonesia  di  masa  yang  akan  datang.  Populasi  dan  sample  yang digunakan  dalam  penelitian  ini  Bank  Rakyat  Indonesia  Syariah  pra  merger.  Data  yang digunakan  yaitu  laporan  keuangan  untuk  nilai  ROA  setiap  tahun  dari  2010-2020.  Data laporan  tersebut  diprediksi  dengan  metode  peramalan.  Langkah  pertama  yang  dilakukan
dalam penelitian ini adalah identifikasi model. Identifikasi dari Model ini dimaksudkan untuk mengetahui model apa yang akan digunakan dalam  penelitian. Sehingga data tersebut  dapat dimodelkan dengan Autoregressive Moving Average (ARMA) atau Autoregressive Integrated Moving  Average (ARIMA)  yang  populer  di  tahun  70an  (Susruth,  2017),  hal  yang  perlu diperhatikan adalah data harus  stasioner. Jika  data stasioner berada pada level normal  maka dapat  dimodelkan  dengan  ARMA.  Namun  jika  data  stasioner  berada  pada different bisa dimodelkan  dengan  ARIMA.  Setelah  mendapatkan  data  yang  telah  stasioner,  selanjutnya dibuat  plot  berupa  Autokorelasi  (ACF),  T statistics , Ljung-Box  Q  statistics .  Langkah selanjutnya menentukan model (Arifin & Qizam, 2021). Sehingga dipilih model terbaik yang mempunyai  taraf  signifikansi  yang  rendah  berdasarkan  parsimonous.  Tahap  terakhir  yaitu perhitungan forecasting untuk melihat profitabilitas selama 10 tahun mendatang.

## D. HASIL DAN PEMBAHASAN
Plot  data  time  series dari tingkat  Return  on  Asset  (ROA),  Return  on  Equity  (ROE) , Biaya  Operasional  dan  Pendapatan  Operational  (BOPO),  dan Non  Perfoming  Financing (NPF) dari tahun 2010-2020 ditunjukan dalam gambar 1.
2020 2019 2018 2017 2016 2015 2014 2013 2012 2011 2010 1,2 1,0 0,8 0,6 0,4 0,2 0,0 Year R O A Time Series Plot of ROA 2020 2019 2018 2017 2016 2015 2014 2013 2012 2011 2010 100,0 97,5 95,0 92,5 90,0 87,5 85,0 Year BO PO Time Series Plot of BOPO (a) (b) 2020 2019 2018 2017 2016 2015 2014 2013 2012 2011 2010 10 8 6 4 2 0 Year R O E Time Series Plot of ROE 2020 2019 2018 2017 2016 2015 2014 2013 2012 2011 2010 5,0 4,5 4,0 3,5 3,0 2,5 2,0 Year N PF Time Series Plot of NPF © (d) Gambar 1. Plot Time Series dari ROA, ROE, BOPO dan NPF Sumber: diolah dalam penelitian ini
Langkah  pertama  dari  prosedur  ARIMA  adalah  mengidentifikasi  data  untuk  melihat kestasioneran data.
5,0 2,5 0,0 -2,5 -5,0 4,40 4,35 4,30 4,25 4,20 4,15 4,10 Estimate 5,00 Lower CL * Upper CL * Rounded Value 5,00 (using 95,0% confidence) λ λ St D ev Box-Cox Plot of BOPO (a) (b)
© (d)
Gambar 2. Stasioneritas dari ROA, ROE, BOPO dan NPF Sumber: diolah dalam penelitian ini
Pada  gambar  2  di  atas  dapat  dilihat  stasioneritas  data  dari  ROA,  ROE,  BOPO  dan NPF  nilainya  tidak  sama  dengan  1,  artinya  data  tersebut  belum  stasioner.  Untuk  itu  perlu dilakukan  tranformasi  data  agar  data  tersebut  stasioner  dan  dapat  dilanjutkan  ke  tahap berikutnya. Berikut proses transformasinya dapat dilihat pada gambar 3.
(a) (b) © (d)
Gambar 3. Transformasi stasioneritas dari ROA, ROE, BOPO dan NPF.

## Sumber: diolah dalam penelitian ini
Pada proses transformasi ROA, ROE dan BOPO dilakukan sebanyak satu kali, namun untuk  NPF  proses  tersebut  dilakukan  dua  sekali  dan  data  sudah  seluruhnya  stasioner  dan dapat dilakukan proses selanjutnya. Langkah selanjutnya yaitu untuk melihat grafik ACF dan PACF bisa dilihat dalam gambar 4 berikut:
10 9 8 7 6 5 4 3 2 1 1,0 0,8 0,6 0,4 0,2 0,0 -0,2 -0,4 -0,6 -0,8 -1,0 Lag A ut oc or re la ti on Autocorrelation Function for TransfROA1 (with 5% significance limits for the autocorrelations) 10 9 8 7 6 5 4 3 2 1 1,0 0,8 0,6 0,4 0,2 0,0 -0,2 -0,4 -0,6 -0,8 -1,0 Lag A ut oc or re la ti on Autocorrelation Function for TransfBOPO1 (with 5% significance limits for the autocorrelations) (a) (b)
10 9 8 7 6 5 4 3 2 1 1,0 0,8 0,6 0,4 0,2 0,0 -0,2 -0,4 -0,6 -0,8 -1,0 Lag A ut oc or re la ti on Autocorrelation Function for TransfROE1 (with 5% significance limits for the autocorrelations) 10 9 8 7 6 5 4 3 2 1 1,0 0,8 0,6 0,4 0,2 0,0 -0,2 -0,4 -0,6 -0,8 -1,0 Lag A ut oc or re la ti on Autocorrelation Function for TransfROE1 (with 5% significance limits for the autocorrelations) © (d)
Gambar 4. Grafik ACF dari ROA, ROE, BOPO dan NPF

## Sumber: diolah dalam penelitian ini
Pada  gambar  4  di  atas  bisa  dilihat  nilai  lag  tidak  melebih  sumbu  sehingga  bisa disimpulkan data sudah berada pada kategori stasioner rata-rata serta dapat dilanjutkan pada proses selanjutnya. Nilai PACF juga perlu dilihat untuk memastikan stasioner dari data.
10 9 8 7 6 5 4 3 2 1 1,0 0,8 0,6 0,4 0,2 0,0 -0,2 -0,4 -0,6 -0,8 -1,0 Lag Pa rt ia l A ut oc or re la ti on Partial Autocorrelation Function for TransfROA1 (with 5% significance limits for the partial autocorrelations) 10 9 8 7 6 5 4 3 2 1 1,0 0,8 0,6 0,4 0,2 0,0 -0,2 -0,4 -0,6 -0,8 -1,0 Lag Pa rt ia l A ut oc or re la ti on Partial Autocorrelation Function for TransfBOPO1 (with 5% significance limits for the partial autocorrelations) (a) (b) 10 9 8 7 6 5 4 3 2 1 1,0 0,8 0,6 0,4 0,2 0,0 -0,2 -0,4 -0,6 -0,8 -1,0 Lag Pa rt ia l A ut oc or re la ti on Partial Autocorrelation Function for TransfROE1 (with 5% significance limits for the partial autocorrelations) 10 9 8 7 6 5 4 3 2 1 1,0 0,8 0,6 0,4 0,2 0,0 -0,2 -0,4 -0,6 -0,8 -1,0 Lag Pa rt ia l A ut oc or re la ti on Partial Autocorrelation Function for TransfNPF_1 (with 5% significance limits for the partial autocorrelations) © (d)
Gambar 4. Grafik PACF dari ROA, ROE, BOPO dan NPF

## Sumber: diolah dalam penelitian ini
Pada gambar 4 di atas bisa dilihat nilai lag tidak melebihi batas sumbu sehingga data sudah  memenuhi  unsur  stasioner  dan  dapat  dilanjutkan  pada  proses  selanjutnya. menunjukkan nilai plot yang cut off pada ACF dan PACF. Berdasarkan plot ACF dan PACF serta lag-lag yang  signifikan  pada  Gambar  3  dan  Gambar  4,  maka  diduga  ada  tiga  model yang sesuai untuk data SB yaitu ARIMA (1,0,1), ARIMA (1,0,0), dan ARIMA (0,0,1).
Berdasarkan Tabel  2, nilai  parameter dalam model  ARIMA (1,0,1), ARIMA (1,0,0), dan  ARIMA  (0,0,1)  adalah  signifikan.  Hal  tersebut  dapat  dilihat  dari  nilai p-value yang kurang  dari  0,05.  Selanjutnya  dipilih  model  terbaik  berdasarkan  nilai  AIC  ( Akaike Information Criterion ) yang paling kecil, yaitu model ARIMA (1,0,1). Tabel 2 Hasil ARIMA ratio ROA, BOPO, ROE, NPF
Model Parameter coef SE Coef t-value p-value ARIMA (1,0,1) AR 0,9996 0,9997 1,0000 0,958 0,0120 0,0391 0,00001 0,121 83.25 25,59 72066.69 7,92 0,000 0,000 0,000 0,000
ARIMA (1,0,0) AR 0,757 1,0015 0,678 0,9931 0,237 0,0191 0,248 0,0907 3,2 52,32 2,73 10,95 0,009 0,000 0,0021 0,000 ARIMA (0,0,1) MA -0,929 -0,889 -0,921 -0,891 0,266 0,305 0,228 0,281 -3,49 -2,91 -4.04 -3,17 0,006 0,015 0,002 0,010 Sumber: diolah dalam penelitian ini
Berdasarkan  model  ARIMA  (1,0,1)  maka  dapat  dihitung forecasting 10  tahun kedepan dimana hasilnya dapat dilihat dalam table berikut:
Tabel 3 Hasil Forecasting Ratio ROA dan BOPO Forecasting ROA Forecasting BOPO Period Forecast Lower Upper Period Forecast Lower Upper 12 0,650267  -0,174245  1,47478 12 84,3758 71,4208 97,331 13 0,649983  -0,176180  1,47615 13 84,3490 57,0070 111,691 14 0,649699  -0,178111  1,47751 14 84,3223 47,8946 120,750 15 0,649415  -0,180036  1,47887 15 84,2955 40,6378 127,953 16 0,649132  -0,181957  1,48022 16 84,2688 34,4225 134,115 17 0,648848  -0,183872  1,48157 17 84,2420 28,8982 139,586 18 0,648565  -0,185784  1,48291 18 84,2153 23,8758 144,555 19 0,648282  -0,187690  1,48425 19 84,1886 19,2393 149,138 20 0,647998  -0,189592  1,48559 20 84,1619 14,9116 153,412 21 0,647715  -0,191489  1,48692 21 84,1351 10,8384 157,432

## Sumber: diolah dalam penelitian ini
Dari  hasil  penelitian  ini  didapat  terjadinya  penurunan  ratio return  on  asset . Kecenderungan  penurunan  keuntungan  perbankan  syariah  terjadi  sehingga  perlu  upaya peningkatan  dalam  hal  valuasi  modal  agar  peningkatan  keterjangakauan  nasabah  menjadi tinggi (Mubarok et al., 2020). Keputusan untuk merger bank juga menjadi mempunyai tujuan agar  peningkatan  profitabilitas  terjadi.  Hal  sama  di  kemukakan  oleh  (Wijaya  &  Nugraha, 2020)  terjadi  penurunan  saham  perbankan  secara  nasional.  Penurunan  ini  juga  tidak  terlalu tinggi sehingga masih dalam batas normal hal ini juga seiring dengan pendapat (Fauziyah et al., 2022) dan (Ismail, 2010) penurunan laba perbankan pada saat pandemi tidak terlalu besar. Penurunan  laba  yang  tidak  terlalu  besar  juga  menjadi  indikator  bahawa  perbankan  harus memperbaiki kinerjanya di masa depan dan peningkatkan pendapatnya (Eti et al., 2020).
Perbandingan  biaya  operasional  dengan  pendapatan  operasional  pun  mengalami penurunan  sesuai  prediksi  ini  terjadi  karena  penurunan  asset  itu  berpotensi  terjadi peningkatan biaya akibat dari defresiasi aset-aset perbankan. Perbankan merupakan jenis jasa yang  mempunyai  aset  yang  tinggi  karena  membutuhkan  banyak  kantor-kantor  cabang  yang tersebar  diseluruh  kota  di  Indonesia  sehingga  perlu  biaya  yang  tinggi  tetapi  hal  ini  tidak seimbang dengan peningkatan penyaluran kredit yang signifikan. Ratio BOPO juga berperan penting  dalam  sektor  likuiditas  perbankan  (Rafiullah  et  al.,  2018)  yang  mempengaruhi  dari sektor moneter Indonesia sehingga ratio ini menjadi alat ukur utama tingkat Kesehatan bank selain ratio kredit macet  atau non performing  Financing (NPF). Ratio  ini juga bisa menjadi dasar  dalam  menentukan  keputusan  strategis  baik  skala  perbankan  maupun  makro  ekonomi (Bakar & Rosbi, 2017).
Tabel 4 Hasil Forecasting Ratio ROE dan NPF
Forecasting ROE Forecasting NPF Period Forecast Lower Upper Period Forecast Lower Upper 12 5,03565 -2,09855  12,1699 12 1,37923 -0,63196 3,39043 13 5,03564 -2,12735  12,1986 13 1,32188 -1,90614 4,54990 14 5,03564 -2,15603  12,2273 14 1,26690 -2,76746 5,30127 15 5,03563 -2,18460  12,2559 15 1,21422 -3,43929 5,86773
16 5,03562 -2,21306  12,2843 16 1,16372 -3,99342 6,32087 17 5,03561 -2,24140  12,3126 17 1,11533 -4,46452 6,69518 18 5,03560 -2,26963  12,3408 18 1,06895 -4,87274 7,01063 19 5,03560 -2,29776  12,3689 19 1,02449 -5,23115 7,28014 20 5,03559 -2,32578  12,3970 20 0,98189 -5,54885 7,51263 21 5,03558 -2,35369  12,4248 21 0,94106 -5,83254 7,71465

## Sumber: diolah dalam penelitian ini
Dari data di atas dapat dilihat tingkat return on equity menurut peramalan akan terjadi penurunan  walaupun  penurunannya  sedikit  tetapi  ini  menjadi  indikator  tingkat  Kesehatan Bank.  Pada  umumnya  penurunan  profitabilitas  terjadi  berbanding  terbalik  dengan ratio  non performing  Financing tetapi  sesuai  peramalan  ini  terjadi  penurunan  yang  beriringan  hal  ini terjadi karena kebijakan pemerintah dalam menaikan sektor moneter yang berpengaruh pada sector  modal  perbankan.  Ratio  kredit  macet  ini  menjadi  penurun  karena  perbankan  syariah tidak mampu meningkatkan penyalurkan kredit kepada masyarakat.

## E. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian,  dapat  disimpulkan  bahwa  peramalan Return  on  Assets (ROA),  Biaya  Operasional  dan  Pendapatan  Operasional  (BOPO), Return  On  Equity (ROE), Non  Performance  Financing (NPF)  mengalami  penurunan  dalam  kurung  waktu  10  tahun mendatang. Hal ini menunjukan bahwa keputusan untuk merger menjadi mempunyai dampak agar mengatasi  penurunan ini.  Kebijakan  pemerintah  dalam mengatur sektor perbankan dan moneter juga menjadi salah satu faktor yang membuat penurunan ini. Hal ini ditandai dengan ratio non  performance  Financing yang  turun  ini  karena  sektor  moneter  Indonesia  yang mengalami perlambatan pertumbuhan kredit ke masyarakat.

## DAFTAR PUSTAKA
Abu  Bakar,  N.,  Sofian,  R.,  &  Uzaki,  K.  (2016).  Evaluating  forecasting  method  using Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) approach for shariah compliant oil  and  gas  sector  in  Malaysia. Journal  of  Mathematics  and  Computing  Science (JMCS) , 1 (1), 19–33.
Afkar,  T.,  &  Fauziyah,  F.  (2021).  Predictions  And  Trends  Profitability  For  Islamic Commercial  Banks  In  Indonesia  During  The  Covid-19  Pandemic. International Journal of Economics, Business and Accounting Research (IJEBAR) , 5 (1), 203–211. Al  Arif,  M.  N.  R.,  Nachrowi,  N.  D.,  Nasution,  M.  E.,  &  Mahmud,  T.  M.  Z.  (2018). Evaluation  of the Spinoffs  Criteria:  A Lesson  from  The Indonesian  Islamic Banking Industry. Iqtishadia:  Jurnal  Kajian  Ekonomi  Dan  Bisnis  Islam  STAIN  Kudus , 11 (1), 85–104.
Arifin, S., & Qizam, I. (2021). Quantitative Sharia-screening effect on portfolio performance and  volatility:  evidence  from  Indonesia. Global  Review  of  Islamic  Economics  and Business , 9 (1), 43–63.
Aryani,  S.,  Aidi,  M.  N.,  &  Syafitri,  U.  D.  (2018).  Analysis  of  The  Profitability  of  Islamic Banking  Using  Arimax  Model  and  Regression  with  Arima  Errors  Model. International Journal of Scientific Research in Science, Engineering and Technology , 4 (8), 49–53.
Astasia,  A.,  Wulandary,  S.,  Istinah,  A.  N.,  &  Yuliati,  I.  F.  (2020).  Peramalan  Tingkat Profitabilitas  Bank  Syariah  dengan  Menggunakan  Model  Fungsi  Transfer  Single Input. Jurnal Statistika Dan Aplikasinya , 4 (1), 11–22.
Bakar,  N.  A.,  &  Rosbi,  S.  (2017).  Data  clustering  using  Autoregressive  Integrated  Moving Average (ARIMA) model for Islamic country currency: an econometrics method for

## ARTIKEL
Islamic financial engineering. The International Journal  of  Engineering  and Science (IJES) , 6 (6), 22–31.
Banapon, A., & Yotenka, R. (2020). Vector Autoregressive Modelling of Profitability Sharia Rural Bank in Indonesia. The 2nd International Seminar on Science and Technology (ISSTEC 2019) , 43–52.
Eti, S., Kalkavan, H., Dinçer, H., & Yüksel, S. (2020). Predicting the role of Islamic banking on  sustainable  economic  development:  An  analysis  for  Turkey  with  ARIMA  model. In Handbook  of  research  on  creating  sustainable  value  in  the  global  economy (pp. 146–164). IGI Global.
Fauziyah,  F.,  Dwiarta,  I.  M.  B.,  Afkar,  T.,  &  Sukandani,  Y.  (2022).  Prediksi  Laba  Bank Syariah Menuju Endemi Covid-19. SNHRP , 145–150.
Huda,  N.,  &  Barata,  A.  (2015).  Detecting  The  Expected  Rate  of  Return  Volatility  of Financing  Instruments  of  Indonesian  Islamic  Banking  through  GARCH  Modeling (Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity). Tazkia Islamic Finance and Business Review , 9 (1).
Ismail,  R.  (2010).  Assessing  the  demand  and  supply  of  liquidity  in  Islamic  banking. ISRA International Journal of Islamic Finance , 2 (1), 85–110.
Kurniasari,  R.  (2017).  Analisis  Biaya  Operasional  Dan  Pendapatan  Operasional  (BOPO) Terhadap Return On Assets (ROA). Jurnal Perspektif , 15 (1), 71–78.
Maikel  Ch  Ottay  and  Stanly  W  Alexander.  (2015).  Analisis  Laporan  Keuangan  Untuk Menilai  Kinerja  Keuangan  Pada  PT.  BPR  Citra  Dumoga  Manado. Jurnal  Emba: Jurnal Riset Ekonomi, Manajemen, Bisnis Dan Akuntansi 3 , 3 , no. 1 .
Malik, M. A., & Anwar, S. (2021). Determinan profitabilitas perbankan syariah di Indonesia: peran  moderasi  non  performing  financing. Journal  of  Accounting  and  Digital Finance , 1 (1), 49–58.
Mubarok,  F.,  Hamid,  A.,  &  Al  Arif,  M.  N.  R.  (2020).  Predicting  Volatility  of  Non- Performing Financing: Lessons from Indonesian Islamic Banking Industry. Muqtasid: Jurnal Ekonomi Dan Perbankan Syariah , 11 (1), 1–13.
Muthmainah,  M.  (2016).  The  Growth  of  Sharia  Insurance  in  Indonesia  2015–2016:  an Academic  Forecast  Analysis. Shirkah:  Journal  of  Economics  and  Business , 1 (1),  1– 22.
Ponziani, R. M. (2022). Forecasting The  Indonesian Rural Banks’profitability: The Case Of Dynamic  And  Static  Forecasting. International  Journal  of  Economics,  Business  and Accounting Research (IJEBAR) , 6 (4).
Pradesyah,  R.,  &  Putri,  S.  (2021).  Trend  Of  Sharia  Banking  Financial  Performance  In  The Pandemic Time Covid 19. Proceeding International Seminar Of Islamic Studies , 2 (1), 36–46.
Rachmawaty,  R.  (2021).  Policy  of  Sharia  Bank  Indonesia  Based  on  Vector  Autoregressive Model. Economics Development Analysis Journal , 10 (4), 413–425.
Rafiullah, S., Khan, A., & Mumtaz, F. R. (2018). Liquidity Management by Islamic Banks in Pakistan:  An  Econometric  Analysis. Journal  of  Islamic  Business  and  Management , 8 (1).
Samalam,  F.  N.  A.,  Mangantar,  M.,  &  Saerang,  I.  S.  (2018).  Pengaruh  Return  on  Asset, Return  on  Equity  Dan  Debt  To  Equity  Ratio  Terhadap  Return  Saham  Pada Perusahaan  Asuransi  Di  Bei  Periode  2012-2016. Jurnal  EMBA:  Jurnal  Riset Ekonomi, Manajemen, Bisnis Dan Akuntansi , 6 (4).
Sonjaya, A. (2021). Peramalan Kinerja Perbankan Indonesia Dengan ARCH-GARCH. Jurnal Indonesia Sosial Sains , 2 (3), 339–350.
Susruth, M. (2017). Financial Forecasting: An Empirical Study on Box–Jenkins Methodology with  reference  to  the  Indian  Stock  Market. Pacific  Business  Review  International ,
10 (2), 115–123.
Syarif,  A.  (2020).  Forecasting  the  Development  of  Islamic  Bank  in  Indonesia:  Adopting ARIMA Model. JTAM (Jurnal Teori Dan Aplikasi Matematika) , 4 (2), 190–203.
Wahyuni,  S.  F.,  &  Hafiz,  M.  S.  (2018).  Pengaruh  CR,  DER  dan  ROA  terhadap  DPR  pada perusahaan manufaktur di BEI. Jesya (Jurnal Ekonomi Dan Ekonomi Syariah) , 1 (2), 25–42.
Widodo, R., Adhidharma, G., & Ramadhan, M. A. (2022). Prediksi Pertumbuhan Perbankan Syariah  Di  Indonesia  Tahun  2022. Jurnal  Tabarru’:  Islamic  Banking  and  Finance , 5 (1), 53–62.
Wijaya,  J.  H.,  &  Nugraha,  N.  M.  (2020).  Peramalan  Kinerja  Perusahaan  Perbankan  Tahun 2017  Yang  Terdaftar  Di  Bursa  Efek  Indonesia  Dengan  Metode  ARCH-GARCH. BISMA: Jurnal Bisnis Dan Manajemen , 14 (2), 101–108.