Available at https://jurnal.stie-aas.ac.id/index.php/jie Jurnal Ilmiah Ekonomi Islam, 8(03), 2022, 2903-2909
Pengaruh Ketidakpastian Ekonomi Terhadap Stabilitas Perbankan Syariah di Indonesia

## Ahmad Fatoni
Jurusan Ekonomi Syariah Universitas Sultan Ageng Tirtayasa Email korespondensi: ahmadfatoni@untirta.ac.id

## Abstract
This study aims to analyze the effect of economic uncertainty on the stability of Islamic banking in Indonesia. The study used time series data with the Auto Regressive Distributed Lag (ARDL) approach. The sample used is all Islamic Commercial Banks from March 2010 to September 2021. The results  show that the World Uncertainty Index (WUI) and the Economic Policy Uncertainty Index, which is a measure of economic uncertainty, have a significant influence  on  the  stability  of  Islamic banking  in  Indonesia.  Indonesia. Although the  direction of  the relationship between the two has a difference. The World Uncertainty Index (WUI) has a significant positive effect on the stability of Islamic banking. Meanwhile, Economic Policy Uncertainty (EPU) has a significant positive effect on the stability of Islamic banking.

## Keywords: Bank Stability, Islamic Bank, Economic Uncertainty
Saran  sitasi : Fatoni,  A .  (2022).  Pengaruh  Ketidakpastian  Ekonomi  Terhadap  Stabilitas  Perbankan  Syariah  di Indonesia. Jurnal Ilmiah Ekonomi Islam, 8 (03), 2903-2909. doi: http://dx.doi.org/10.29040/jiei.v8i3.5385
DOI: http://dx.doi.org/10.29040/jiei.v8i3.5385

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan  industri  perbankan  syariah  di Indonesia dimulai sejak didirikanya bank syariah yang pertama  kali  yaitu  Bank  Muamalat  Indonesia  (BMI) yang  didirikan  pada  tahun  1992.  Pendirian  bank syariah tersebut terbukti bertahan terhadap krisis yang terjadi pada tahun 1997/1998. Kemudian pemerintahan  pada  era  reformasi  mulai  fokus  dalam mengembangkan perbankan syariah. Pada tahun 2021 sudah terdapat  12  Bank  Umum  Syariah  dan  21  Unit Usaha  Syariah.    Industri  perbankan  syariah  di Indonesia  menunjukkan  pertumbuhan  yang  positif selama 5 tahun terakhir dimana pada tahun 2017 bank syariah  memiliki  aset  sebesar  Rp.  405,3  Triliun kemudian pada tahun 2021 aset bank syariah sebesar Rp.646,2 Triliun.
Beberapa  studi  literatur  meneliti  ketahanan stabilitas  yang  dimiliki  oleh  bank  syariah  dan  juga membandingkanya dengan bank konvensional (Čihák & Hesse, 2010; Abedifar et al., 2013; Fatoni & Sidiq, 2019) terutama selama periode krisis (Hasan & Dridi, 2011 dan Beck et al., 2013)
Meskipun  sebagian  besar  literatur  meneliti stabilitas bank syariah baik pada masa normal maupun
pada  masa  krisis,  namun  demikian  dalam  penelitian ini akan menganalisis apakah ketidakpastian ekonomi mempengaruhi  stabilitas  perbankan  syariah  di Indonesia.
Gambar 1. Indeks Ketidakpastian Dunia (World Uncertainty Index) Tahun 1990-2021

## Sumber:www.worlduncertaintyindex.com, 2022
Kondisi  ketidakpastian  ekonomi  dapat  dilihat pada  Gambar  1  indeks  ketidakpastian  dunia  yang fluktuatif  namun  terjadi  peningkatan  yang  cukup signifikan  pada  rentang  tahun  2018-2021  dimana terjadi  perang  dagang  antara  Amerika  Serikat  dan Cina  serta  terdapat  wabah  Covid  19  yang  terjadi
hampir  diseluruh  dunia.  Ketidakpastian  ekonomi memiliki  hubungan  yang  negatif  terhadap  kinerja perusahaan dan ekonomi (Bloom, 2014; Baker et al., 2016).  Pengaruh  ketidakpastian  ekonomi  terhadap stabilitas  bank  syariah  belum  begitu  di  eksplorasi. Namun  terdapat  dua  pandangan  tentang  bagaimana pengaruh  ketidakpastian  ekonomi  terhadap  stabilitas bank.  Pandangan  pertama  menyatakan  bahwa kurangnya informasi yang lengkap dibawah ketidakpastian menyebabkan peningkatan kemungkinan membuat keputusan yang salah dan bisa mengancam  ketidakstabilan  bank  (McDonald  & Siegel,  1986;  Pindyck,  1986).  Pendapat  kedua menyatakan  bahwa  prinsip Profit  and  Loss  Sharing (PLS) dan  pembagian  risiko  antara  deposan,  bank syariah,  dan  nasabah  pembiayaan  merupakan  faktor pengurang risiko yang mungkin saja terjadi pada saat ketidakpastian  meningkat  (Čihák  &  Hesse,  2010). Oleh  karena  itu  penelitian  ini  akan  menganalisis bagaimana ketahanan perbankan syariah di Indonesia ketika  dihadapkan  pada  kondisi  ketidakpastian ekonomi global.
Penelitian  ini  juga  menggunakan  dua  variabel yang  menggambarkan  kondisi  makro  ekonomi  di Indonesia  yaitu  Produk  Domestik  Bruto  (PDB)  dan Inflasi. Secara teoritis pertumbuhan PDB menunjukkan kinerja positif dari suatu perekonomian baik  dari  sektor  rill  maupun  di  sektor  finansial. Beberapa penelitian sebelumnya menemukan hubungan  positif  antara  PDB  dan  stabilitas  bank sebagaimana  penelitian  empiris  yang  dilakukan  oleh Mat Rahim & Zakaria,  (2013) dan Shahid & Abbas, (2012)  dengan  hasil  bahwa  pertumbuhan  PDB mempunyai pengaruh positif terhadap stabilitas bank. Sementara  itu  Inflasi  dijadikan  indikator  stabilitas harga  karena  hubunganya  selalu  dikaitkan  dengan moneter  agregat.  Hasil  empiris  pada  penelitian sebelumnya  yang  membuktikan  bahwa  terdapat hubungan  antara  inflasi  dan  stabilitas  keuangan. Akram  &  Eitrheim,  (2008)  menunjukkan  adanya trade-off    antara  inflasi  dan  stabilitas  keuangan. Volatilitas  harga-harga  umum  dapat  menyebabkan kenaikan  suku  bunga  dan  karenanya  menurunkan stabilitas  bank.  Sementara  itu,  Boyd  et  al.,  (2001) menemukan  bahwa  terdapat  hubungan  non  linear antara  inflasi  dan  stabilitas  bank.  Dengan  demikian, hasil penelitian tersebut semakin memperkuat dugaan bahwa  inflasi mempunyai pengaruh  negatif  terhadap stabilitas bank.

## 2. METODE PENELITIAN
Penelitian ini menggunakan data sekunder yaitu data time series dari keseluruhan Bank Umum Syariah di Indonesia selama kurun waktu Maret 2010 hingga September  2021.  Data  ini  diperoleh  dari  Statistik Perbankan  Syariah  Otoritas  Jasa  Keuangan,  website www.uncertaintyindex.com, www.policyuncertainty.c om dan  Badan  Pusat  Statistik.  Sementara  itu,  model yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  Metode analisis  yang  digunakan  adalah  analisis  Auto Regresive  Distributed  Lag  (ARDL).  Analisis  model ARDL  merupakan  analisis  menggunakan  satu  atau lebih  data  masa  lampau  dari  varabel  dependen diantara  variabel  penjelas  dengan  melibatkan  data pada waktu sekarang dan waktu masa lampau (lagged) dari  variabel  penjelas  (Gujarati,  2016).  Pada  regresi linier,  variabel  terikat  dan  variabel  bebas  memiliki akar unit dan seringkali error juga akan mengandung akar  unit.  Pada  keadaan  tersebut  muncul  regresi lancung. Namun sering ditemukan bahwa error tidak mengandung  tren,  dan  meskipun  variabel  terikat maupun  variabel  bebas  mengandung  tren.  Keadaan seperti ini sering disebut sebagai kasus variabel terikat berkointegrasi dengan variabel bebas.
Metode ARDL memiliki keunggulan dibandingkan  metode  pengujian  kointegrasi  lainnya. Pada  metode  Engel-Granger,  Johensen  dan  Juselius harus  mensyaratkan  variabel  terintegrasi  pada  ordo yang sama. Sedangkan pada metode ARDL, variabel dengan ordo integrasi yang berbeda dapat dipergunakan. Metode ARDL dapat juga menentukan arah kausalitas dari variabel yang dipergunakan dalam model. Berdasarkan paparan di atas, maka persamaan ARDL  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah sebagai berikut:
ZSCORE t =  0 +  1i lnWUI t-1 +  2i EPU t-1 +  3i lnPDB t-1 +  4 INF t-1 + et Keterangan: ZSCORE  :  Stabilitas Perbankan Syariah
lnWUI :  World  Uncertainty  Index  dalam  bentuk log linier EPU :  Economic Policy Uncertainty Index LnPDB :  Produk  Domestik  Bruto  dalam  bentuk log linier INF :  Inflasi 𝜀 : Variabel pengganggu
Sementara  itu,  untuk  mengukur  stabilitas  pada tingkat lembaga individual adalah Z-score. Ukuran ini menjadi  sangat  populer  di  kalangan  peneliti  karena
berasal dari fakta bahwa Z-score memiliki hubungan negatif  dengan  kepailitan  lembaga  keuangan,  yaitu kemungkinan nilai aset menjadi lebih rendah daripada nilai utang. Semakin tinggi nilai Z-score mengindikasikan  probabilitas  kepailitan  lembaga keuangan yang semakin rendah. Dengan demikian, Z- score  dapat  dijadikan  sebagai  sebuah proxy risiko bank  secara  keseluruhan.  Yakni  sebuah proxy dari
probabilitas kegagalan bank dengan
mengkombinasikan ukuran profitabilitas bank, leverage, dan  volatilitas  keuntungan  bank  menjadi sebuah  ukuran  stabilitas  bank.  Dengan  alasan  inilah Čihák  &  Hesse,  (2010),  Čihák  et  al.,  (2012) menggunakan model Z-score untuk melihat stabilitas bank.  Demikian  pula penelitian  yang  dilakukan  oleh Laeven & Levine, (2009), Isshaq et al., (2012), Mu & Lin, (2016), Fatoni & Sidiq, (2019) menggunakan Z- score  untuk  melihat  stabilitas  bank.    Z-score  dapat dihitung dengan rumus:
𝑍 − 𝑠𝑐𝑜𝑟𝑒 = 𝑅𝑂𝐴 + 𝐶𝐴𝑅
𝜎 𝑅𝑂𝐴 Dimana Z-score adalah Indeks yang menggambarkan stabilitas bank, ROA adalah Return On  Asset bank  selama  periode  observasi  yang menggambarkan kemampuan bank untuk menghasilkan  laba.  CAR (Capital  Adequacy  Ratio) merupakan  modal  bank  dibanding  dengan  ATMR (Aktiva  Tertimbang  Menurut  Risiko)  untuk  melihat tingkat leverage bank . 𝜎 𝑅𝑂𝐴 adalah volatility ROA yang  dihitung  dengan  menggunakan  standar  deviasi ROA.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1. Hasil Penelitian
Berdasarkan  data  yang  didapatkan  dari  statistik perbankan  syariah  Otoritas  Jasa  Keuangan  (OJK), www.uncertaintyindex , www.policyuncertainty.com , dan  Badan  Pusat  Statistik  yang  selanjutkan  akan diolah dan didapatkan deskriptif statistik sebagaimana ditunjukkan pada tabel 1.
Tabel 1. Deskriptif Statistik Variabel  Mean
Standard Deviation Maximum Minimum
ZSCORE 36.99963  7.083947  53.97793  21.88893
lnWUI 10.03529  0.361899  10.92746  9.383346 EPU 180.2224  67.03895  356.3578  86.30681 lnPDB 14.62869  0.159975  14.85185  14.31164 INF
0.356170  0.472001  2.460000  -0.350000
Tabel  1  memperlihatkan  deskriptif  statistik  dari variabel  dalam  penelitian.  Rata-rata  Z-Score  sebesar 36,99  dengan  standar  deviasi  7,08.  Pergerakan  Z- Score  dapat  dilihat  pada  Gambar  2,  Z-Score menunjukkan  kondisi  stabil  dan  ada  kecenderungan meningkat pada periode September 2016. Selanjutnya variabel  lnWUI  dan  EPU  berdasarkan  tabel  1 menunjukkan  rata-rata  10,03  dan  180,22  dengan standar  deviasi  masing-masingnya  0,36  dan  67,03. Sedangkan kondisi makroekonomi lnPDB dan Inflasi berdasarkan tabel 1 menunjukkan nilai rata-rata 14,62 dan  0,35  dengan  standar  deviasi  masing-masingnya 0,15 dan 0,47.

## 3.2. Pembahasan
Data  time  series  sering  sekali  tidak  stasioner sehingga menyebabkan hasil regresi meragukan atau disebut regresi lancung (spurious regression). Regresi lancung  adalah  situasi  dimana  hasil  regresi menunjukan  koefisien regresi  yang signifikan  secara statistik  dan  nilai  koefisien  determinasi  yang  tinggi namun hubungan antara variabel didalam model tidak saling berhubungan. Oleh karena itu tahapan pertama yang  dilakukan  untuk  menguji  stasioneritas  data dengan  menggunakan  uji  akar  unit.  Penelitian  ini menggunakan uji akar unit Augmented Dickey Fuller (ADF) dan Philips Peron. Hasil pengujian stasioneritas  pada  tingkat  level  dan  first  difference ditunjukkan pada tabel sebagai berikut:

## Tabel 2. Hasil Uji Stasioneritas Data
Variabel PP ADF Level First Difference Level First Difference ZSCORE -0.446519 -8.586232*** -0.679672 -8.199006*** lnWUI -3.760376*** -8.508608*** -3.697336*** -8.443177*** EPU -2.329286 -9.284532*** -2.000714 -9.168780*** lnPDB -2.414620 -8.091990*** -2.210777 -11.85561*** INF -9.056664*** -48.86248*** -1.214200 -6.346191***
Tabel 1. Menunjukkan hasil uji stasioneritas data melalui  metode  Philips  Peron  (PP)  dan  Augmented Dickey-Fuller  (ADF).  Hasilnya  variable  ZSCORE, EPU,  dan  lnPDB  tidak  stasioner  pada  tingkat  level tetapi stasioner pada tingkat first difference. Variabel lnWUI  stasioner  pada  tingkat  level  baik  pada model PP  dan  ADF.  Sementara  INF  stasioner  pada  tingkat level  menggunakan  model  PP.    Hasil  keseluruhan menunjukkan  bahwa  variabel  yang  diteliti  memiliki tingkat  stasioneritas  yang  berbeda  sehingga  model analisis  data  yang  tepat  adalah  Auto  Regresive Distributed Lag (ARDL).
Selanjutnya adalah penetuan lag ARDL diseleksi berdasarkan  kriteria  Akaike  Info  Criterion  (AIC). Kriteria dengan nilai AIC terkecilah yang paling baik dari 20 model terbaik yang disajikan oleh kriteia AIC.
Gambar 3. Hasil Pemilihan Lag Optimal
4.98 4.99 5.00 5.01 5.02 5.03 5.04 5.05 A R D L (1 , 3 , 3 , 0 , 1 ) A R D L (3 , 0 , 0 , 0 , 1 )
A R D L (1 , 3 , 3 , 0 , 3 )
A R D L (1 , 3 , 3 , 0 , 2 )
A R D L (2 , 3 , 3 , 0 , 1 )
A R D L (3 , 0 , 0 , 0 , 2 )
A R D L (2 , 3 , 3 , 0 , 3 )
A R D L (2 , 3 , 3 , 0 , 4 )
A R D L (1 , 4 , 3 , 0 , 1 )
A R D L (2 , 3 , 3 , 0 , 2 )
A R D L (2 , 0 , 0 , 0 , 1 ) A R D L (1 , 3 , 4 , 0 , 1 ) A R D L (1 , 3 , 3 , 1 , 1 ) A R D L (1 , 3 , 3 , 0 , 4 ) A R D L (3 , 3 , 3 , 0 , 1 ) A R D L (3 , 0 , 0 , 1 , 1 ) A R D L (4 , 0 , 0 , 0 , 1 ) A R D L (2 , 3 , 3 , 2 , 4 ) A R D L (3 , 1 , 0 , 0 , 1 ) A R D L (3 , 0 , 1 , 0 , 1 )

## Akaike Information Criteria (top 20 models)
Penentuan  lag  pada  penelitian  ini  digunakan penentuan  secara  otomatis  dengan    Eviews  12. Berdasarkan  seleksi  AIC  pada  gambar  1,  model ARDL terbaik bagi model penelitian ini adalah ARDL (1,3,3,0,1).  Dengan  demikian  dapat  disimpulkan bahwa ZSCORE berjumlah 1 lag, lnWUI 3 lag, EPU 3 lag,  lnPDB lag 0, dan INF 1 lag.
Tabel 3. Hasil Uji Kointegrasi Bound Test
F-Bounds Test Null Hypothesis: No levels relationship Test Statistic Value Signif. I(0) I(1) F-statistic 5.57440 9 10% 2.2 3.09 k 4 5% 2.56 3.49 2.5% 2.88 3.87 1% 3.29 4.37
Signifikansi  1%,  5%  dan  10%  ditunjukkan  dengan ***,**,*
Selanjutnya  pengujian  kointegrasi  dilakukan untuk  menganalisis  hubungan  jangka  panjang  antara variabel-variabel  penjelas  dengan  variabel  terikat pada data yang tidak stasioner. Pada model ARDL, uji kointegrasi yang digunakan adalah bound test karena variabel  terikat  maupun  penjelas  tidak  terintegrasi pada ordo yang sama. Dari hasil uji bound test pada tabe 2 diperoleh hasil value f-statistik lebih besar dari nilai  f-kritis  1  persen  pada  first  difference  yakni sebesar  5,57  >  4,37  berarti  variabel  penelitian memiliki kointegrasi dalam jangka panjang.
Tabel 4. Hasil Estimasi Model ARDL Stabilitas Perbankan Syariah
Variable Coefficient Std. Error  t-Statistic Prob.*
ZSCORE(-1)  0.639399  0.118039  5.416826  0.0000 LNWUI -1.509643  1.499242  -1.006937  0.3218
LNWUI(-1)  -0.256635  1.743441 -0.147200  0.8839 LNWUI(-2)  -0.294398  1.716376 -0.171523  0.8649 LNWUI(-3)  -4.293123  1.748235 -2.455690  0.0199 EPU -0.002972  0.013622 -0.218190  0.8287 EPU(-1) 0.005719  0.013550  0.422081  0.6759 EPU(-2) 0.010993  0.013921  0.789651  0.4357 EPU(-3) 0.029446  0.012599  2.337214  0.0261 LNPDB 5.233239  4.272148  1.224967  0.2298 INF -0.162069  1.084253 -0.149475  0.8821 INF(-1) -1.900665  1.073062 -1.771253  0.0864 C -5.982596  65.19629 -0.091763  0.9275
Berdasarkan  hasil  estimasi,  dilakukan  estimasi Error  Corection  Mechanism  (ECM)  dalam  model ARDL.  ECM  dilakukan  untuk  menyeimbangkan hubungan  ekonomi  jangka  pendek  variabel-variabel yang  telah  memiliki  keseimbangan  atau  hubungan ekonomi jangka panjang. Pengujian kointegrasi antar variabel  bertujuan  menunjukkan  adanya  hubungan atau  keseimbangan  jangka  panjang.  Akan  tetapi, dalam  jangka  pendek  terdapat  kemungkinan  bahwa antar variabel-variabel tersebut terjadi ketidakseimbangan. Ketidakseimbangan sering ditemui  dalam  perilaku  ekonomi  dimana  hal  ini disebabkan  ketidakmampuan  pelaku  ekonomi  untuk segera  menyesuaikan  perubahan  yang  terjadi  pada variabel  ekonomi.  ECM  memanfaatkan  residual  dari hubungan  jangka  panjang  untuk  menyeimbangkan hubungan jangka pendeknya (Harris dan Sollis, 2003). Hasil  estimasi  jangka  pendek  setelah  variabel terkointegrasi ditunjukkan pada tabel berikut.

## Tabel 5. Hasil Estimasi Jangka Pendek
ECM Regression Case 2: Restricted Constant and No Trend Variable
Coefficient Std. Error t-Statistic  Prob. D(LNWUI) -1.509643  1.251410  -1.206354  0.2368 D(LNWUI( -1)) 4.587521  1.614735  2.841037  0.0079 D(LNWUI( -2)) 4.293123  1.456785  2.946986  0.0060 D(EPU) -0.002972  0.011759  -0.252761  0.8021 D(EPU(- 1)) -0.040439  0.013063  -3.095664  0.0041 D(EPU(- 2)) -0.029446  0.010754  -2.738148  0.0101 D(INF) -0.162069  0.582229  -0.278360  0.7826 CointEq(- 1)* -0.360601  0.087531  -4.119714  0.0003
Berdasarkan  Tabel  5.  Hasil  Estimasi  Jangka Pendek menunjukkan bahwa variabel lnWUI pada lag 1  dan  2  memiliki  pengaruh  positif  dan  signifikan terhadap  ZSCORE  perbankan  syariah  pada  tingkat signifikansi 1%. Sedangkan variabel EPU pada lag 1 dan  2  memiliki  pengaruh  negatif  dan  signifikan terhadap  ZSCORE  perbankan  Syariah.  Pada  hasil estimasi  jangka  pendek  diperoleh  nilai  ect  atau CointEq(-1)  sebesar  –  0,3606  dengan  probabilitas 0,000  yang  dapat  diartikan  terjadi  kointegrasi  dalam model  tersebut.  Nilai  koefisien  yang  negatif menunjukkan  model  menuju  keseimbangan  apabila
terjadi  gangguan  atau  guncangan  dengan  kecepatan 36,06  persen  per  bulan  dimana  hal  tersebut mendukung adanya hubungan jangka panjang diantara variabel  dalam  model.  Sekitar  36,06  persen ketidakseimbangan  yang  terjadi  pada  periode sebelumnya akan kembali pada titik keseimbangan di periode  saat  ini.  Koefisien  error  corectionnya  secara statistik signifikan pada tingkat 1 persen.
Dalam  melakukan  analisis  ekonomi  mengenai pengaruh  beberapa  variabel  dalam  model  terhadap NPF  tidak  cukup  dengan  estimasi  jangka  pendek, namun  perlu  dianalisis  pengaruhnya  dalam  jangka panjang seperti pada tabel berikut:

## Tabel 6. Hasil Estimasi Jangka Panjang
Levels Equation Case 2: Restricted Constant and No Trend Variable Coefficient Std. Error  t-Statistic  Prob. LNWUI  -17.62001  7.432190  -2.370769  0.0242
EPU 0.119763  0.040648  2.946304  0.0061 LNPDB  14.51253  11.92677  1.216803  0.2329 INF -5.720261  5.169024  -1.106642  0.2770 C -16.59061  181.1750  -0.091572  0.0076
Berdasarkan hasil estimasi jangka panjang dapat dilihat  variabel  lnWUI  dengan  koefisien  sebesar  - 17,62001  dengan signifikansi  0,0242.  Hal  ini  berarti dalam  jangka  panjang  setiap  perubahan  lnWUI sebesar 1% akan mengakibatkan perubahan ZSCORE sebesar 17,62001%. Karena nilai probabilitas lnWUI dalam  jangka  panjang  menunjukan  nilai  signifikansi lebih kecil dari 0,05 maka dapat disimpulkan bahwa lnWUI  berpengaruh  negatif  dan  signifikan  terhadap ZSCORE  perbankan  Syariah    di  Indonesia..  Hasil penelitian  ini  mendukung  hipotesis  teori  volatility paradox  yang  dikembangkan  oleh  Brunnermeier  & Sannikov, (2014) dan Danielsson et al., (2018) dimana ketidakpastian  ekonomi  memiliki  pengaruh  negatif terhadap  stabilitas  bank.  Kurangnya  informasi  yang lengkap dibawah ketidakpastian menyebabkan peningkatan  kemungkinan  membuat  keputusan  yang salah  dan  bisa  mengancam  ketidakstabilan  bank (McDonald & Siegel, 1986). Sementara itu hasil yang berbeda ditunjukkan pada variabel EPU dimana dalam jangka  panjang  memiliki  pengaruh  positif  signifikan terhadap  ZSCORE  perbankan  syariah  pada  tingkat signifikansi 1%. Artinya meningkatnya ketidakpastian kebijakan  ekonomi  memiliki  pengaruh  positif  dan signifikan  terhadap  stabilitas  perbankan  syariah  di Indonesia.  Bank  syariah  menggunakan  prinsip  bagi
hasil  (PLS)  dan  pembagian  risiko  merupakan  faktor pengurang  risiko  yang  mungkin  terjadi  pada  saat ketidakpastian  yang  lebih  tinggi  (Čihák  &  Hesse, 2010).  Sementara  itu  hasil dari  olah  data didapatkan secara  simultan  variabel  lnWUI,  EPU,  lnPDB,  dan INF memiliki pengaruh signifikan terhadap ZSCORE dengan tingkat signifikansi 1%.
Selanjutnya  pengujian  model  dilakukan  untuk memastikan kesesuaian model yakni dengan melakukan  tes  stabilitas  dan  asumsi  klasik.  Uji stabilitas digunakan untuk melihat kestabilan model. Uji  yang  digunakan  adalah  cusum  test.  Pengujian didasarkan  pada  stabilitas  recursive  residual  pada signifikansi 5 persen. Model dalam keadaan stabil jika garis cusum masih berada diantara garis signifikan 5 persen.  Hasil  uji  cusum  pada  gambar  dibawah menunjukkan bahwa garis cusum berada diatara garis signifikan artinya model dalam keadaan stabil.
Gambar 4. Hasil Uji Cusum
-20 -15 -10 -5 0 5 10 15 20

## 18 20 22 24 26 28 30 32 34 36 38 40 42 44 46

## CUSUM 5% Significance
Langkah  selanjutnya  adalah  pengujian  asumsi klasik diantaranya uji autokorelasi dengan menggunakan LM test dimana hasil estimasi dengan metode  OLS  terdapat  masalah  autokorelasi  dimana nilai probabilitas lebih kecil dari 0,05. Penyembuhan masalah autokorelasi dapat dilakukan melalui metode Newey, Whitney dan Kenneth (HAC). Metode HAC menyembuhkan masalah autokorelasi dengan mencari standard  error  yang  konsisten  sehingga  dapat dilakukan uji parsial dan simultan. Tes asumsi klasik selanjutnya adalah  deteksi heterokedastisitas melalui uji  white  dan  didapatkan  nilai  probabilitas  sebesar 0,3009 lebih besar dari 0,05 sehingga model terbebas dari  masalah  heterokedastisitas.  Kemudian  untuk  uji normalitas  dengan  metode  yang  dikembangkan  oleh Jarque-Bera didapatkan nilai probabilitas 0,5715 lebih besar dari 0,05 sehingga model terbebas dari masalah normalitas.

## 4. KESIMPULAN
Ketidakpastian  ekonomi  dapat  didefinisikan sebagai situasi dimana prospek masa depan ekonomi sulit untuk diprediksi. Terjadi peningkatan ketidakpastian  ekonomi  dunia  selama  rentang  tahun 2018-2021  yang  diakibatkan  oleh  perang  dagang Amerika  Serikat  dan  Cina  serta  wabah  Covid  19. Hubungan  antara  ketidakpastian  ekonomi  dan stabilitas bank dapat dijelaskan melalui dua teori yang saling  bertentangan.  Teori real  option terdapat hubungan  positif  diantara  keduanya,  sementara  teori volatility  paradox terdapat  hubungan  negatif.  Hasil penelitian menunjukkan bahwa baik dalam hubungan jangka  pendek  maupun  jangka  panjang  terdapat pengaruh  antara  ketidakpastian  ekonomi  terhadap stabilitas  perbankan  syariah  di  Indonesia.  Meskipun arah hubungan positif dan negatif baik jangka pendek maupun jangka panjang memiliki perbedaan.

## 5. UCAPAN TERIMA KASIH
Ucapan  rasa  syukur  kepada  Allah  SWT  yang telah  memberikah  kesehatan  dan  kelancaran  dalam proses penulisan jurnal ilmah ini. Selanjutnya ucapan terima  kasih  kepada  pihak-pihak  yang  baik  secara langsung  maupun  tidak  langsung  ikut  dalam memberikan  kontribusi  kepada  penulis  dalam menyelesaikan  penulisan.  Terakhir  ucapan  terima kasih  kepada  tim  editor  JIEI  yang  turut  membantu dalam mempublikasikan jurnal ilmiah ini.

## 6. REFERENSI
Abedifar, P., Molyneux, P., & Tarazi, A. (2013). Risk in  Islamic  banking. Review  of  Finance . https://academic.oup.com/rof/article- abstract/17/6/2035/1590691
Akram,  Q.  F.,  &  Eitrheim,  Ø.  (2008).  Flexible inflation  targeting  and  financial  stability:  Is  it enough to stabilize inflation and output? Journal of Banking & Finance .
https://www.sciencedirect.com/science/article/pi i/S0378426607003433
Baker,  S.  R.,  Bloom,  N.,  &  Davis,  S.  J.  (2016). Measuring  economic  policy  uncertainty. … Quarterly Journal of Economics . https://academic.oup.com/qje/article- abstract/131/4/1593/2468873
Beck,  T.,  Demirgüç-Kunt,  A.,  &  Merrouche,  O.
(2013).  Islamic  vs.  conventional  banking: Business model, efficiency and stability. Journal of Banking and Finance ,
37 (2), 433–447. https://doi.org/10.1016/j .jbankfin.2012.09.016
Bloom,  N.  (2014).  Fluctuations  in  uncertainty.
Journal of Economic
Perspectives .
https://doi.org/10.1257/jep.28.2.153
Boyd, J. H., Levine, R., & Smith, B. D. (2001). The impact  of  inflation  on  financial  sector performance. Journal  of  Monetary  Economics . https://www.sciencedirect.com/science/article/pi i/S0304393201000496
Brunnermeier,  M.  K.,  &  Sannikov,  Y.  (2014).  A macroeconomic  model  with  a  financial  sector.
American Economic Review . https://www.aeaweb.org/
articles?id=10.1257/aer.104.2.379
Čihák, M., Demirgüç-Kunt, A., Feyen, E., & Levine,
R.  (2012).  Benchmarking  Financial  Systems around  the  World.  In Global  Financial
Development Report 2013 (pp. 15–43). https://doi.org/10.1596/9780821395035_ch01
Čihák,  M.,  &  Hesse,  H.  (2010).  Islamic  banks  and financial stability: An empirical analysis. Journal of Financial Services Research . https://doi.org/10.1007/s10693-010-0089-0
Danielsson,  J.,  Valenzuela,  M.,  &  Zer,  I.  (2018).
Learning  from  history:  Volatility  and  financial crises. The Review  of Financial … . https://academic.oup.com/rfs/article- abstract/31/7/2774/4982249
Fatoni, A., & Sidiq, S. (2019). Analisis Perbandingan Stabilitas  Sistem  Perbankan  Syariah  dan Konvensional  di  Indonesia. Ekspansi:  Jurnal Ekonomi, Keuangan … . https://jurnal.polban.ac.id/akuntansi/article/view /1350
Gujarati,  D.  N.  (2016). Dasar-Dasar  Ekonometrika
Edisi Ketiga . repo.iainbatusangkar.ac.id. https://repo.iainbatusangkar.ac.id/xmlui/handle/ 123456789/2082
Hasan,  M.,  &  Dridi,  J.  (2011).  The  Effects  of  the Global  Crisis  on  Islamic  and  Conventional Banks:  a  Comparative  Study. Journal  of International Commerce, Economics and Policy ,
02 (02), 163–200. https://doi.org/
10.1142/s1793993311000270
Isshaq,  Z.,  Bokpin,  G.  A.,  &  Amoah,  B.  (2012).
Efficiency and risk-taking behaviour of Ghanaian banks. Finance  and  Development  in  Africa . https://doi.org/10.1108/S1479- 3563(2012)000012B007
Laeven,  L.,  &  Levine,  R.  (2009).  Bank  governance, regulation and risk taking. Journal of Financial Economics .https://www.sciencedirect.com/scien ce/article/pii/S0304405X09000816 Mat  Rahim,  S.  R.,  &  Zakaria,  R.  H.  (2013).
Comparison  on  Stability  between  Islamic  and Conventional  Banks  in  Malaysia. Journal  of Islamic Economics , Banking and Finance , 9 (3), 131–149. https://doi.org/ 10.12816/0001618 McDonald,  R.,  &  Siegel,  D.  (1986).  The  value  of waiting  to  invest. The  Quarterly  Journal  of Economics . \https://academic.oup.com/qje/article- abstract/101/4/707/1840173
Mu,  Y.,  &  L2in,  J.  (2016).  Financial  Inclusion  and Stability  in  Africa’s  Middle-Income  Countries. Africa  on  the  Move .  https://books.google. com/books? hl=en&lr=&id=_LMa EAAAQBAJ&oi=fnd&pg=PA107&dq=yibin+ mu+dan+jenny+lin+2016+financial+inclussion+ and+stability+in+%22africa+s%22+%22middle +income%22+countries+africa+on+the+move+ unlocking+the+potential+of+small+%22middle +income%22+states+international&ots=E95Adz 5vJ0&sig=3wUfU8LsXccuIJIUB468qPnV3i8 Pindyck,  R.  S.  (1986). Irreversible  investment, capacity  choice,  and  the  value  of  the  firm . nber.org. https://www.nber.org/system/files/working_pap ers/w1980/w1980.pdf
Shahid, M. A., & Abbas, Z. (2012). Financial stability of  Islamic  banking  in  Pakistan:  An  empirical study. African  Journal  of  Business  … . https://academicjournals.org/journal/AJBM/artic le-abstract/01B2DFD33586