Nur Laili et al . Analysis of Factors

## Analysis of Factors Affecting Islamic Bank Financing for the Fisheries Sector in Indonesia
Nur Laili 1* , Hendri Tanjung 1
1 Mahasiswa Ekonomi Syariah Pascasarjana UIKA Bogor
2 Dosen Ekonomi Syariah Pascasarjana UIKA Bogor *Email: nurlaili1136@gmail.com

## Abstract
The development of the fisheries sector in Indonesia should get more attention, especially in efforts to increase fishing  businesses,  limited  financial  access  is  still  a  problem  that  must  be  faced  by  the  fisheries  sector.  Thus, Islamic banking can play a significant role in providing financing for the development of national fisheries. This study analyzes the factors that influence fisheries financing in Islamic banking in Indonesia and how efforts to increase  fisheries  sector  financing.  The  processed  data  source  is  the  monthly  statistics  of  the  Islamic  banking industry  from  October  2014  to  May  2019,  and  the  method  of  analysis  of  this  study  uses  VAR  /  VECM.  The results showed that the NPF  and PUAS affect  fishery  financing in the  short term  negatively and  significantly. Whereas  in  the  long  term  INF,  NPF,  PUAS,  and  ISBIS  negatively  affect  fishery  financing,  as  for  CAR,  and FDR  affects  fishery  financing  positively.  Furthermore,  SBK,  and  MRP  do  not  affect  fishery  financing,  both short-term and long-term. This study recommends an increase in the proportion of fishery financing along with an increase in Islamic banking capital, increased monitoring of fishery financing, and strengthening of national monetary policy instruments.

## Keyword: fisheries financing, Islamic banking, VAR / VECM

## Abstrak
Berkembangnya  sektor  perikanan  di  Indonesia  hendaknya  dapat  perhatian  lebih,  terutama  dalam  upaya peningkatan  usaha-usaha  perikanan,  keterbatasan  akses  finansial  masih  menjadi  problem  yang  harus  dihadapi sektor  perikanan.  Dengan  demikian,  perbankan  syariah  dapat  memainkan  peran  yang  signifikan  dalam menyediakan  pembiayaan  bagi  pengembangan  perikanan  nasional.  Penelitian  ini  menganalisis  faktor-faktor yang  mempengaruhi  pembiayaan  perikanan  pada  perbankan  syariah  di  Indonesia  dan  bagaimana  upaya peningkatan  pembiayaan  sektor  perikanan.  Adapun  sumber  data  yang  diolah  adalah  statistik  bulanan  industri perbankan syariah dari bulan Oktober 2014 hingga Mei 2019 , dan metode analisis penelitian ini menggunakan VAR/VECM.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  Non  Performing  Financing  (NPF)  dan  Pasar  Uang Antarbank  Berdasarkan  Prinsip  Syariah  (PUAS)  mempengaruhi  pembiayaan  perikanan  pada  jangka  pendek secara negatif dan signifikan. Sedangkan Pada jangka panjang Inflasi (INF), NPF, PUAS dan Imbalan Sertifikat Bank Indonesia Syariah (ISBIS) mempengaruhi pembiayaan perikanan secara negatif, adapun Capital Adequacy Ratio  (CAR),  dan  Financial  to  Deposit  Ratio  (FDR)  mempengaruhi  pembiayaan  perikanan  secara  positif. Selanjutnya  Suku  Bunga  Kredit  (SBK),  dan  Margin  Rata-  rata  Pembiayaan  (MRP)  tidak  mempengaruhi pembiayaan  perikanan,  baik  jangka  pendek  maupun  jangka  panjang.  Penelitian  ini  merekomendasikan peningkatan proporsi pembiayaan perikanan seiring dengan peningkatan modal perbankan syariah, peningkatan monitoring pembiayaan perikanan, dan penguatan instrumen kebijakan moneter nasional.

## Kata kunci : pembiayaan perikanan, perbankan syariah, VAR/VECM

## 1. PENDAHULUAN
Sebagai  negara  kepulauan,  Indonesia  memiliki  banyak  potensi  sumber  daya  alam,  salah  satunya ada  pada  sektor  kelautan  dan  perikanan.  Dengan  garis  pantai  terpanjang  di  dunia  81.000  km  dan gugusan  pulau-pulau  sebanyak  17.508,  Indonesia  memiliki  potensi  ikan  yang  ditaksir  sebanyak 6.26  juta  ton,  potensi  sebesar  ini  seharusnya  dapat  digunakan  sebaik  mungkin  untuk mensejahterakan masyarakat.
Nur Laili et al . Analysis of Factors
Apabila  dilihat  dari  nilai  Produk  Domestik  Bruto  (PDB)  perikanan  berdasarkan  harga  konstan, maka dapat diketahui adanya peningkatan nilai dari tahun 2014 sampai dengan tahun 2016.
Gambar 1. Nilai PDB Perikanan, 2014-2016 (Rp. Triliun) Sumber : Laporan Kinerja KKP 2016
Adapun  angka  pertumbuhan  PDB  Perikanan  apabila  dibandingkan  dengan  PDB  kelompok pertanian dan PDB nasional, maka dapat diketahui bahwa pertumbuhan PDB perikanan berada di atas  rata-rata  pertumbuhan  PDB  nasional  yang  besarnya  5,02  persen  dan  pertumbuhan  PDB pertanian yang besarnya hanya 3,25 persen.
Gambar 2 : Perbandingan Pertumbuhan PDB Nasional, Pertanian (Dalam Arti Luas) dan Perikanan Sumber : Laporan Kinerja KKP 2016
Pada  tahun  2017  tercatat  angka  sebesar  Rp227,3  triliun  PDB  sektor  perikanan  (atas  dasar  harga konstan) dengan pertumbuhan sebesar 5,95 persen angka tersebut mengalami peningkatan dimana pada tahun 2016 pertumbuhannya adalah sebesar 5,15 persen.
Sebagai  salah  satu  sektor  yang  memiliki  peranan  dalam  perekonomian  nasional,  peranan  sektor perikanan  belum  bisa  dimanfaatkan  seoptimal  mungkin  untuk  mensejahterakan  masyarakat khususnya  para  nelayan,  sebagian  dari  mereka  hidup  dalam  garis  kemiskinan  dengan  tingkat kesejahteraan yang tergolong rendah, tercatat 25,14 persen dari seluruh penduduk miskin nasional adalah para nelayan. Kondisi yang demikian itu membuat para nelayan masih menghadapi kendala minimnya  akses  pembiyaaan,  status  masyarkat  miskin  seringkali  dilekatkan  pada  nelayan, khususnya nelayan tradisional selain itu nelayan juga digambarkan sebagai kelompok  masyarakat
220
214.523 210 204.017 200 189.09 190 180 2014 2015 2016
Nilai PDB Perikanan (Rp. triliun)
Nur Laili et al . Analysis of Factors
lemah,  bodoh,  tidak  efesien  dan  tidak  mampu  merencanakan  masa  depannya  (Velentina,  2018). Sektor kelautan dan perikanan merupakan salah satu sektor ekonomi yang memiliki peranan dalam pembangunan  ekonomi  nasional,  khususnya  dalam  penyediaan  bahan  pangan  protein,  perolehan devisa,  dan  penyediaan  lapangan  kerja.  Pada  saat  krisis  ekonomi,  perairan  sektor  perikanan semakin  signifikan,  terutama  dalam  hal  mendatangkan  devisa.  Akan  tetapi  ironisnya,sektor perikanan  selama  ini  belum  mendapat  perhatian  yang  serius  dari  pemerintah  dan  kalangan pengusaha, padahal bila sektor perikanan di kelola secara serius akan memberikan kontribusi yang lebih  besar  serta  dapat  mengentaskan  kemiskinan  masyarakat  Indonesia  terutama  masyarakat nelayan (Mulyadi, 2007).
Menurut Nostbakken dan Sorensen investasi (2011) pada sektor perikanan tidak menemui jalan buntu dimana  perkembangan  sektor  perikanan  tidak  diimbangi  dengan  akses  permodalan  yang mencukupi.  Oleh  sebab  itu,  minat  lembaga  perbankan  pada  pembiayaan  sektor  perikanan  yang masih  minim  sekali  menjadi  permasalahan  yang  harus  diselesaikan,  untuk  mengatasi  masalah tersebut  maka  dibutuhkan  kebijakan-kebijakan  yang  dapat  mendorong  terjadinya  peningkatan investasi pada sentra-sentra pertumbuhan ekonomi kelautan dan perikanan. Upaya mensejahterakan masyarakat dengan memanfaatkan kelautan dan perikanan adalah keharusan, selaras dengan Pasal 2  Undang-Undang  No.31  Tahun  2004  tentang  Perikanan  sebagaimana  diubah  dengan  Undang- Undang  No.45  Tahun  2009  (UU  Perikanan),  pengelolaan  perikanan  dilaksanakan  dengan berdasarkan asas manfaat. Penjelasan Pasal 2 huruf a menjelaskan asas manfaat sebagai “asas yang menunjukkan  bahwa  pengelolaan  perikanan  harus  mampu  memberikan  keuntungan  dan  manfaat yang  sebesarbesarnya  bagi  peningkatan  kemakmuran  dan  kesejahteraan  rakyat.”  Dengan  menilik secara  cermat  Pasal  3  huruf  a  Undang-Undang  No.31  Tahun  2004  tentang  Perikanan,  pengertian “kesejahteraan rakyat” ditujukan utamanya untuk meningkatkan taraf hidup nelayan tradisional. Salah satu alternatif sumber pembiyaan yang dapat digunakan dalam upaya pengembangan sektor kelautan  dan  perikanan  ialah  skema  pembiyaan  bank  syariah,  bank  syariah  adalah  lembaga keuangan  yang  usaha  pokoknya  memberikan  pembiayaan  dan  jasa-jasa  lainnya  dalam  lalu  lintas pembayaran serta peredaran uang yang pengoperasiannya disesuaikan dengan prinsip syariat islam (Muhammad, 2018). Penyaluran pembiayaan pada bank syariah merupakan salah satu bisnis utama dan  oleh  karena  itu  menjadi  sumber  pendapatan  (Ikatan  Bankir  Indonesia,  2014).  karakteristik perbankan syariah yang berbasis pada sektor riil dapat menjadi solusi alternatife untuk penambahan investasi dan peningkatan penyaluran  bantuan  permodalan  di  masyarakat.  Berdasarkan data  OJK, pembiayaan syariah untuk perikanan secara nominal tidak mengalami peningkatan yang signifikan, diman  tercatat  Rp.  1,40  triliun  pada  tahun  2016,  Rp.  1,46  triliun  pada  tahun  2017,  dan  Rp.  1,20 triliun pada tahun 2018 (Statistik Pembiayaan Syariah OJK, 2019).
Jika dibandingkan dengan total keseluruhan pembiayaan perbankan syariah, yang terdiri dari Bank Umum Syariah (BUS), Unit Usaha Syariah (UUS), dan Bank Pembiayaan Rakyat Syariah (BPRS), maka  proporsi  pembiayaan  perikanan  pada  perbankan  syariah  hingga  Desember  2018  hanya mencapai  angka  0.37  persen,  presentase  ini  lebih  rendah  dibandingkan  dengan  pembiayaan pertanian,  perburuan  dan  kehutanan  yang  tercatat  sebesar  3.60  persen.  Dengan  demikian  penting untuk  ditelaah  dan  dianalisis  faktor-faktor  apa  saja  yang  mempengaruhi  pembiayaan  sektor perikanan  pada  perbankan  syariah  di  Indonesia,  serta  merumuskan  rekomendasi  kebijakan  yang dapat diambil dalam upaya peningkatan pembiayaan syariah untuk perikanan.
Penelitian  ini  difokuskan  untuk  menganalisis  faktor-faktor  yang  mempengaruhi pembiayaan  bank syariah  untuk  sektor  perikanan  di  Indonesia.  Adapun  variabel-variabel  yang  digunakan  pada penelitian  ini  adalah  :  Inflasi,  yang  merupakan  indikator  makroekonomi;  Non  Performing Financing (NPF), Suku Bunga Kredit (SBK), Capital Adequacy Ratio (CAR), Financing to Deposit Ratio  (FDR),  dan  Margin  Rata-rata  Pembiayaan  (MRP),  yang  merupakan  indikator  makro perbankan syariah; Pasar Uang Antarbank Syariah (PUAS) dan Imbalan Sertifikat Bank Indonesia Syariah (SBIS), yang merupakan instrumen kebijakan moneter.
Nur Laili et al . Analysis of Factors

## 2. METODE PELAKSANAAN

## 2.1 Jenis dan Sumber Data
Data penelitian ini menggunakan data sekunder bulanan dari Oktober 2014 sampai dengan Mei 2019  yang  bersangkutan  dengan  pembiayaan  yang  diberikan  Bank  Umum  Syariah  (BUS)  dan Unit Usaha Syariah (UUS). Data bersumber dari publikasi Bank  Indonesia, Statistik Perbankan Syariah  Otoritas  Jasa  Keuangan  (SPS-OJK),  dan  Statistik  Sistem  Keuangan  Indonesia  (SSKI) serta  data  dari  Badan  Pusat  Statistika  Indonesia  (BPS).  Penelitian  ini  juga  menggunakan  data pelengkap lainnya dari literatur-literatur yang berkaitan, jurnal, buku, dan dari media internet.

## 2.2 Metode Analisis
Analisis  data  penelitian  ini  menggunakan  metode  VAR/VECM  yang  mana  VAR  merupakan model-model  ekonometrika  baik  persamaan  tunggal  maupun  persamaan  ganda  pada  umumnya berbentuk persamaan struktural, yaitu model yang dibangun berdasarkan hubungan antar variabel yang  mengacu  pada  penelitian  terdahulu,  VAR  merupakan  salah  satu  metode  time  series  yang sering  digunakan  dalam  penelitian,  terutama  dalam  bidang  ekonomi.  Ketika  peneliti  tidak memiliki  kepastian  untuk  menentukan  bahwa  suatu  variabel  adalah  eksogen,  maka  VAR  akan memperlakukan masing-masing variabel secara simetris (Gujarati, 2003). Analisis pada penilitian ini  juga  menggunakan  analisis  kausalitas  Granger  untuk  melihat  keberadaan  hubungan  sebab akibat antar variabel.
Metode  pelaksanaan  berisi  metode-metode  pelaksanaan  yang  sesuai  teori  dari  buku  ataupun artikel yang disitasi. Sitasi dilarang menggunakan akses dari sebuah website. Metode dituliskan secara rinci dan jelas. Jika perlu bisa digambarkan diagram alir untuk metode pelaksanaan sama dengan aturan untuk membuat diagram alir dari suatu algoritma.

## 2.3 Model Penelitian
Adapun bentuk model umum penelitian ini adalah sebagai berikut :
� � ∆���� � =  � 1 + � ���� � �−1 + ∑ � 11 (�)∆���� �−1 + ∑ � 12 (�)∆����� �−1
�=1 �=1
Nur Laili et al . Analysis of Factors
Δ LNPP = Pembiayaan Perikanan ISBIS = Imbalan Serifikat BankIndonesia Syariah INF = Laju Inflasi NPF = Non Performing Financing SBK = Suku Bunga Kredit CAR = Capital Adequacy Ratio MRP = Margin Rata-rata Pembiayaan Sektor Perikanan FDR = Financing to Deposit Ratio PUAS = Imbalan Pasar Uang Antarbank Bedasarkan Prinsip Syariah α = Vektor dari peubah eksogen termasuk konstanta (intercept) dan trend i = Fungsi dari koefesien matriks (n x n) p = Ordo VECM dari VAR εpp = Vektor dari residual (galat)
Sedangkan definisi dari variabel-variabel pada penelitian ini adalah sebagai berikut :
a. Pembiayaan  Perikanan  (LNPP),  merupakan  jumlah  pembiayaan  yang  disalurkan  perbankan syariah di indonesia pada sektor perikanan.
b. Inflasi  (INF),  merupakan  tingkat  laju  inflasi  selama  kurun  waktu  Oktober  2014  sampai dengan sampai dengan Mei 2019.
c. Non  Performance  Financing (NPF)  perikanan,  yaitu  tingkat  pembiayaan  bermasalah  yang ada pada pembiayaan syariah untuk sektor perikanan.
d. Suku  Bunga  Kredit  (SBK),  merupakan  suku  bunga  kredit  modal  kerja  pada  perbankan  di Indonesia.
e. Capital  Adequacy  Ratio (CAR),  rasio  kecukupan  modal  yang  berfungsi  menampung  risiko kerugian yang kemungkinan dihadapi oleh perbankan syariah di indonesia.
f. Financing  to  Deposit  Ratio (FDR),  rasio  untuk  mengukur  komposisi  jumlah  pembiayaan yang  diberikan  dibandingkan  dengan  jumlah  dana  masyarakat  dan  modal  sendiri  yang digunakan.
g. Margin  Rata-rata  Pembiayaan  perikanan  (MRP),  merupakan  profit  yang  diambil  oleh  bank dari  pembiayaan  yang  dibebankan  oleh  perbankan  syariah  di  Indonesia  kepada  sektor perikanan.
h. PUAS,  merupakan  instrument  keuangan  berdasarkan  prinsip  syariah  yang diterbitkan  oleh perbankan syariah di Indonesia.
i. Imbalan  SBIS  (ISBIS),  merupakan  imbalan  bagi  hasil  dari  sertifikat  Bank  Indonesia  pada periode Oktober 2014 sampai dengan sampai dengan Mei 2019.

## 2.4  Uji Asumsi
Berikut penjelasan uji-uji asumsi dalam analisis VAR/VECM, antara lain: a. Uji Stasioneritas
Uji  Stasioneritas  merupakan  langkah  awal  dalam  mengestimasi  model  VAR,  untuk memastikan  bahwa  data  yang  digunakan  adalah  stasioner.  Stasioneritas  juga  merupakan salah satu konsep dasar dalam analisis data time series. Data time series terlebih dahulu harus stasioner  sebab  berkaitan  dengan  metode  estimasi  yang  digunakan.  Data  time  series  yang bersifat stationer bisa diolah dengan VAR dengan metode standar, sedangkan data time series yang bersifat tidak stationer maka akan berimplikasi pada VAR dalam bentuk difference atau VECM.  Uji  stationer  digunakan  agar  estimasi  regresi  yang  dihasilkan  tidak  mengandung fenomena nonsense  regression  (spurios  regression) .  Kejadian  tersebut  menggambarkan
Nur Laili et al . Analysis of Factors
hubungan  variabel  yang  nampaknya  signifikan  secara  statistik  namun  sebenarnya  tidak memiliki hubungan. Hal ini dapat dilihat dari nila R2 yang mendekati nol, serta nilai R2 yang lebih besar dari Durbin-Watson Statistik. Untuk menguji stationeritas data penelitian dengan metode ini menggunakan Dickey-Fuller (DF) test dan Augmented Dickey-Fuller (ADF) test , seseuai  dengan  bentuk  trend  deterministik  yang  dikandung  oleh  setiap  variabel  (Gujarati, 2003).
b. Lag Optimum
Setelah  uji  ADF  sebagaimana  yang  telah  dijelaskan  di  atas  maka  satu  hal  yang  paling menentukan  dalam  uji  stationaritas  adalah  penentuan  lag.  Penetapan  lag  optimal  dapat ditentukan  dengan  cara  menetapkan  nilai  lag  yang  dapat  diperoleh  dari  LR  ( squential modified LR test statictic ), FPE ( Final Prediction Error ), AIC ( Akaike Information Criterian ), SC ( Schwarz Information Criterian ), HQ ( Hamman-Quinn Information Criterian ).
c. Kointegrasi
Dalam analisis VAR/VECM, kointegrasi digunakan untuk mengetahui keberadaan hubungan jangka  panjang  antara  variabel-variabel  yang  tidak  stationer.  Kointegrasi  memiliki  arti, walaupun  secara  individu  tidak  stationer,  namun  kombinasi  linier  dari  dua  atau  lebih variabel- variabel tersebut dapat menjadi stationer (Tanjung dan Devi, 2013).
d. Impulse Response Function (IRF)
Analisis Impulse  Response  Function (IRF)  bertujuan  untuk  mengetahui  berapa  lama  waktu yang  dibutuhkan  bagi  suatu  varibel  dalam  memberikan  respon  atas  perubahan  yang  terjadi pada variabel lainnya. IRF juga mampu melacak pengaruh kontemporer dari inovasi ( shock ) suatu  variabel  tertentu  sebesar  satu  standar  deviasi  terhadap  nilai-nilai  variabel  endogen dalam sistem pada saat ini dan nilai mendatang.
e. Variance Decomposition (VD) Analisis Variance  Decomposition (VD)  atau  dikenal  sebagai forecast  error  variance decomposition digunakan  untuk  memprediksi  kontribusi  prosentase  varians  setiap  variabel karena adanya perubahan variabel tertentu dalam sistem. Pengujian ini memberikan informasi mengenai  proporsi  dari  pergerakan  pengaruh  shock  pada  satu  variabel  terhadap  variabel  - variabel lainnya pada saat ini dan periode kedepannya.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Uji Stasionaritas
Pengujian  stasioneritas  pada  penelitian  ini  menggunakan  uji Augmented  Dickey  Fuller (ADF), dengan  nilai  kritis  sebesar  5  persen.  Pengujian  dilakukan  pada  tahap  level  sampai  dengan first difference dengan  menggunakan  asumsi Schwarz  Information  Criterion pada automatic  lag length selection dengan maximum lag sebesar 10.
Variabel Level First Difference Nilai ADF Nilai t-Statistik (5%) Nilai ADF Nilai t-Statistik (5%) LNPP -2.023413 -3.493692 -6.958610 -3.496960 INF -2.245774 -3.493692 -5.591124 -3.496960 NPF -4.925837 -3.493692 -9.094316 -3.496960 SBK -0.641945 -3.493692 -7.784310 -3.495295 CAR -2.458688 -3.493692 -7.309742 -3.495295 FDR -2.092308 -3.493692 -8.037255 -3.495295 MRP -4.541113 -3.493692 -10.75133 -3.495295 PUAS -4.588357 -3.493692 -11.31769 -3.495295 ISBIS -1.657272 -3.495295 -4.655379 -3.495295 Tabel 1: Uji Stasionaritas
Nur Laili et al . Analysis of Factors
Data  dikatakan  stasioner  adalah  ketika  nilai  statistik  ADF  kurang  dari  nilai  kritis  MacKinnon. Hasil  yang  dicetak  tebal  pada  Tabel  diatas  menunjukkan  data  yang  stasioner  baik  pada  level maupun  first  difference.  Hasil  pengujian  menunjukkan  semua  variabel  tidak  stasioner  pada tingkat  level  kecuali  variabel  NPF,  MRP  dan  PUAS.  Sedangkan  pada  first  difference  semua variabel  stasioner.  Oleh  karena  itu,  akan  dilakukan  pengujian  kointegrasi,  jika  terdapat kointegrasi maka akan digunakan model Vector Error Correction Model (VECM), namun apabila tidak terdapat kointegrasi maka akan digunakan VAR first difference.

## 3.2  Penentuan Lag Optimum
Tahap pengujian lag optimum ini sangat berguna untuk menghilangkan autokorelasi dalam sistem VAR.  Sehingga  dengan  digunakannya  lag  optimal  dapat  mencegah  muncul  kembali  masalah autokorelasi.  Penetapan  lag  optimal  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  berdasarkan  lag terpendek dengan menggunakan Akaike Information Criterion (AIC). Berdasarkan model LNPP yang  diteliti  dengan  menggunakan  variabel  INF,  NPF,  SBK,  CAR,  FDR,  MRP,  IPUAS,  dan ISBIS  mengalami  titik  optimum  pada  lag  4  sehingga  dapat  diolah  lebih  lanjut.  kemudian, berdasarkan  FPE  lag  optimum  juga  berada  pada  lag  4  sehingga  kesimpulannya  adalah  model LNPP dapat diolah lebih lanjut.
Lag LogL LR FPE AIC SC HQ 0 -3140.161 NA 3.48e+42 123.4965 123.8374*  123.6268* 1 -3074.180 106.0878 6.57e+42 124.0855 127.4946 125.3882 2 -2993.878 100.7709 9.05e+42 124.1129 130.5902 126.5880 3 -2866.955 114.4796*  3.62e+42 122.3120 131.8574 125.9596 4 -2713.778 84.09730 2.05e+42*  119.4815*  132.0952 124.3015

## Tabel 2: Lag Optimum

## 3.3 Uji Kointegrasi
Hypothesized Trace 0.05 No. of CE(s)  Eigenvalue  Statistic  Critical Value  Prob.** None * 0.899154  346.9750 197.3709 0.0000 At most 1 * 0.662987  225.3846 159.5297 0.0000 At most 2 * 0.605250  167.7401 125.6154 0.0000 At most 3 * 0.527581  118.4765 95.75366 0.0006 At most 4 * 0.441889  78.73236 69.81889 0.0082 At most 5 0.354460  47.82288 47.85613 0.0504 At most 6 0.231222  24.62646 29.79707 0.1752 At most 7 0.121949  10.68992 15.49471 0.2313 At most 8 0.069140  3.797265 3.841466 0.0513

## Tabel 3: Uji Kointegrasi
Fenomena  data  yang  tidak  stasioner  pada  tingkat  level  bisa  menghasilkan  hubungan keseimbangan  jangka  panjang  yang  biasa  dikenal  dengan  sebutan  kointegrasi.  Dengan menggunakan uji kointegrasi Johansen (Johansen Cointegration Test), akan melihat ada tidaknya hubungan kointegrasi pada veriabel-variabel tersebut. Hasil dari pengujian ini akan  menentukan metode analisis yang akan dipakai apakah VAR first difference atau VECM. Berdasarkan tabel di atas  dapat  dilihat  bahwa  nilai  trace  statistic  dan  maximum  eigenvalue  pada  r=0 lebih  besar  dari critical  value  dengan  tingkat  signifikansi  5%.  Hal  ini  berarti  uji  kontegrasi  mengindikasikan
Nur Laili et al . Analysis of Factors
bahwa  di  antara  pergerakan  INF,  NPF,  SBK,  CAR,  FDR,  MRP,  PUAS,  ISBIS  dan  LNPP memiliki  hubungan  stabilitas/keseimbangan  dan  kesamaan  pergerakan  dalam  jangka  panjang. Atau  dengan  kata  lain,  setiap  periode  jangka  pendek,  seluruh  variabel  cenderung  saling menyesuaikan untuk mencapai ekuilibrium jangka panjangnya.

## 3.4  Uji Kausalitas Granger
Pada uji kausalitas Granger, apabila nilai Probability lebih kecil dari tariff nyata yang digunakan, maka dapat disimpulkan adanya hubungan Granger di antara peubah yang ada, pada penilitian ini taraf  nyata  adalah  sebesar  5  persen.  Berdasarkan  tabel  dibawah  ini,  dapat  diketahui  adanya hubungan Granger satu arah antara pembiayaan perikanan (LNPP) dengan NPF, dan pembiayaan perikanan  (LNPP)  dengan  SBK.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  secara  Granger,  pembiayaan perikanan  mempengaruhi  NPF,  dan  pembiayaan  perikanan  mempengaruhi  SBK.  Namun demikian, tidak ditemukan hubungan Granger dengan arah sebaliknya.
Null Hypothesis: Probability INF does not Granger Cause LNPP 0.2328 LNPP does not Granger Cause INF 0.1082 NPF does not Granger Cause LNPP 0.2027 LNPP does not Granger Cause NPF 0.0164 SBK does not Granger Cause LNPP 0.6756 LNPP does not Granger Cause SBK 0.0049 CAR does not Granger Cause LNPP 0.5352 LNPP does not Granger Cause CAR 0.2895 FDR does not Granger Cause LNPP 0.5665 LNPP does not Granger Cause FDR 0.2084 MRP does not Granger Cause LNPP 0.3563 LNPP does not Granger Cause MRP 0.3510 PUAS does not Granger Cause LNPP 0.3624 LNPP does not Granger Cause PUAS 0.8049 ISBIS does not Granger Cause LNPP 0.8872 LNPP does not Granger Cause ISBIS 0.0652

## Tabel 4: Uji Kausalitas Granger

## 3.5  Estimasi VECM
Hasil  estimasi  VECM  akan  didapat  hubungan  jangka  pendek  dan  jangka  panjang  antara  INF, NPF,  SBK,  CAR,  FDR,  MRP,  PUAS,  SBIS  dan  LNPP.  Pada  estimasi  ini,  LNPP  merupakan variabel dependen sedangkan variabel indpendennya adalah INF, NPF, SBK, CAR, FDR, MRP, PUAS,  dan  ISBIS.  Hasil  estimasi  VECM  untuk  menganalisis  pengaruh  jangka  pendek  dan jangka panjang pengaruh variabel independen terhadap variabel dependen.
Variabel Koefisien T statistik CointEq1 -0.267564 -3.56306 D(LNPP(-1)) -0.082349 -0.51916 D(LNPP(-2)) 0.070217 0.46256
Nur Laili et al . Analysis of Factors
D(INF(-1)) -9.55E+09 -0.38470 D(INF(-2)) -8.65E+10 -2.56563 D(NPF(-1)) -4.474641 -3.61218 D(NPF(-2)) -1.494135 -1.51572 D(SBK(-1)) -2.15E+11 -1.23828 D(SBK(-2)) -3.10E+11 -1.69644
Tabel 5: Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Perubahan LNPP Pada Jangka Pendek
Berdasarkan  hasil  yang  disajikan  pada  tabel  di  atas,  pada  jangka  pendek  terdapat  dua  variabel pada  taraf  nyata  5%  yang  berpengaruh  signifikan  terhadap  perubahan  LNPP  untuk  jangka pendek, yaitu variabel NPF, dan variabel PUAS pada lag 1. NPF berpengaruh negatif signifikan terhadap  LNPP.  Artinya,  kenaikan  pada  NPF  1%  akan  berdampak  pada  penurunan  LNPP  di Indonesia  sebesar  -3.61218%  untuk  jangka  pendek.  PUAS  berpengaruh  negatif  signifikan terhadap  LNPP.  Artinya,  kenaikan  pada  PUAS  1%  akan  berdampak  pada  penurunan  LNPP  di Indonesia sebesar -3.73681% untuk jangka pendek.
NPF  diketahui  memiliki  dampak  signifikan  dan  negatif  terhadap  pembiayaan  perikanan  dalam jangka  pendek.  Hal  ini  terjadi  karena  tingkat  jumlah  pembiayaan  bermasalah  pada  sektor perikanan  mengakibatkan  bank  syariah  enggan  dan  cenderung  mengurangi  jumlah  pembiayaan ketika terjadi kemacetan dalam pembiayaan yang disalurkannya. Hal ini menjadi kebijakan yang sering  diambil  oleh bank  syariah  ketika  terjadi  masalah  pada  semua jenis  pembiayaannya  tidak hanya  pada  sektor  perikanan,  secara  umum  juga  dibuktikan  oleh  Prastanto  (2013),  dan Adzimatinur,  Hartoyo,  dan  Wiliasih  (2015).  Dalam  jangka  panjang  dapat  kita  lihat  pada  tabel dibawah bahwa juga NPF berpengaruh negatif signifikan terhadap LNPP. Artinya, kenaikan pada NPF 1% akan berdampak pada penurunan LNPP di Indonesia sebesar -14.50838% untuk jangka panjang.
Kemudian  variabel  lain  yang  memiliki  dampak  adalah  variabel  PUAS  secara  signifikan  dan negatif  terhadap  pembiayaan  perikanan  dalam  jangka  panjang.  Perbankan  syariah  sebagai lembaga  intermediasi  memiliki  peran  menyalurkan  dana  yang  terhimpun,  penyaluraan pembiayaan tersebut dapat ditempatkan pada Pasar Uang Antarbank Syariah (PUAS), akan tetapi jika perbankan syariah menempatkan dananya pada PUAS dengan proporsi yang tinggi maka hal itu  dapat  menekan  penyaluran  pembiayaan  pada  sektor  riil  dalam  kasus  ini  adalah  sektor perikanan, karena ketika terjadi peningkatan penempatan dana perbankan pada PUAS maka akan diikuti  dengan  penurunan porsi  penyaluran dana untuk  pembiayaan  sektor riil (Jaya,  Rindayati, dan Ali 2015). Adapun untuk jangka panjang pada tabel dibawah dapat kita ketahui bahwa PUAS berpengaruh  negatif  signifikan  terhadap  LNPP.  Artinya,  kenaikan  pada  PUAS  1%  akan berdampak pada penurunan LNPP di Indonesia sebesar -9.32E+08% untuk jangka panjang.
Variabel Koefisien T statistic INF(-1) -1.53E+11 -4.87516 NPF(-1) -14.50838 -9.14886 SBK(-1) -2.59E+11 -2.73962 CAR(-1) 5.27E+11 14.2371 FDR(-1) 2.23E+11 12.8106 MRP(-1) 9.24E+09 0.81121 PUAS(-1) -9.32E+08 -8.63680 ISBIS(-1) -7.85E+11 -11.5698
Tabel 6: Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Perubahan LNPP Pada Jangka Panjang
Nur Laili et al . Analysis of Factors
Berdasarkan  hasil  yang  disajikan  pada  tabel  Model  Estimasi  VECM  kemudian  diresume  pada tabel  di  atas,  pada  jangka  panjang  terdapat  delapan  variabel  pada  taraf  nyata  5%  yang berpengaruh  signifikan  terhadap  perubahan  LNPP  untuk  jangka  panjang,  yaitu  variabel  INF, NPF, SBK, CAR, FDR, MRP, PUAS dan ISBIS.
INF  berpengaruh  negatif  signifikan  terhadap  LNPP.  Artinya,  kenaikan  pada  INF  1%  akan berdampak  pada  penurunan  LNPP  di  Indonesia  sebesar  -1.53E+11%  untuk  jangka  panjang. Inflasi  memiliki  dampak  negatif  pada  rasio  pembiayaan  perikanan,  hubungan  negatif  ini dikarenakan  apabila  inflasi  meningkat  maka  dengan  hal  itu  otoritas  moneter  akan  merespon dengan  menerapkan  kebijakan  uang  ketat  (tight  money  policy),  dengan  respon  tersebut  Bank Indonesia  akan  membatasi  jumlah  uang  yang  beredar  dengan  cara  diantaranya  membatasi penyaluran kredit dan pembiayaan (Jaya, Rindayati, dan Ali 2015).
ISBIS  berpengaruh  negatif  signifikan  terhadap  LNPP.  Artinya,  kenaikan  pada  ISBIS  1%  akan berdampak pada penurunan LNPP di Indonesia sebesar -7.85E+11% untuk jangka panjang. Bank Indonesia melakukan operasi pasar untuk mengendalikan jumlah uang beredar, adapun alat yang dipakai  Bank  Indonesia  yang  berdasarkan  prinsip  syariah  adalah  Sertifikat  Bank  Indonesia Syariah  (SBIS).  Pada  saat  imbalan  SBIS  naik  maka  bank  syariah  lebih  memilih  menempatkan dananya  pada  SBIS  dibandingkan  menyalurkan  dananya  pada  pembiayaan  sektor  riil  dan sebaliknya apabila imbalan SBIS turun maka bank lebih memilih menyalurkan dananya kepada masyarakat  melalui  pembiayaan  karena  dinilai  lebih  menguntungkan.  Dengan  demikian  dapat diartikan  bahwa  SBIS  memiliki  pengaruh  negatife  terhadap  pembiayaan  perbankan  syariah, dimana  ketika  imbalan  SBIS  semakin  naik  maka  hal  itu  akan  mengurangi  jumlah  penyaluran pembiyaan bank syariah di sektor riil (Wardiantika, Kusumaningtias 2014).
CAR  mencerminkan rasio kecukupan modal suatu bank, apabila rasio CAR tinggi maka hal itu menandakan  dana  masyarakat  yang  terhimpun  oleh  bank  semakin  banyak,  tentunya  hal  ini berdampak dalam melaksanakan fungsi intermediasi bank secara baik. Pada penelitian ini CAR berpengaruh positif signifikan terhadap LNPP. Artinya, kenaikan pada CAR 1% akan berdampak pada  kenaikan  LNPP  di  Indonesia  sebesar  5.27E+11%  untuk  jangka  panjang.  Kemudian  FDR berpengaruh positif signifikan terhadap LNPP. Artinya, kenaikan pada FDR 1% akan berdampak pada kenaikan LNPP di Indonesia sebesar 2.23E+11% untuk jangka panjang. Untuk mengetahui kemampuan bank dalam menjalankan fungsi intermediasi, kita dapat melihat indikator Financing to  Deposit  Ratio  (FDR),  apabila  rasio  FDR  pada  suatu  bank  tinggi  maka  dapat  dikatakan  bank tersebut  mampu  menjalankan  fungsi  intermediasinya  secara  baik.  Dalam  hal  ini  rasio  FDR berdampak  signifikan  dan  positif  pada  pembiayaan,  semakin  besar  rasio  FDR  maka  semakin besar pula jumlah pembiayaan ( Umiyati dan Ana 2017)
Adapun  variabel  SBK  dan  MRP  tidak  berpengaruh  signifikan  terhadap  LNPP  untuk  jangka panjang. Hal ini menandakan bahwa bank syariah mampu beroperasi dengan konsep syariahnya dan  tidak  dipengaruhi suku  bunga,  sehingga  pada  pembiayaan  perikanan  di  bank  syariah  untuk jangka  panjang  tidak  terpengaruhi  oleh  Suku  Bunga  Kredit.  Kemudian  pembiayaan  perikanan tidak juga dipengaruhi oleh tingkat margin rata-rata pembiayaan, hal ini memiliki arti akad yang diterapkan oleh bank syariah sudah tepat dan jumlah margin yang ditawarkan oleh bank syariah dirasa adil oleh nasabah.
Nur Laili et al . Analysis of Factors
3.6 Analisis Impulse Respon Function (IRF)
8E+10 6E+10 4E+10 2E+10 0E+00 -2E+10 -4E+10
Gambar 3: Respon Pembiayaan Perikanan terhadap Inflasi (NPF) Pada  gambar  IV.1,  dapat  diketahui  saat  terjadi  guncangan  pada  inflasi,  Pembiayaan  Perikanan merespon  positif  mulai  dari  bulan  ke-2,  kemudian  merespon  negatif  pada  bulan  ke-4,  kembali merespon positif pada bulan ke-5 dan merespon negatif pada bulan berikutnya hingga mencapai titik  minimum  pada  bulan  ke-7.  Respon  Pembiayaan  Perikanan  terhadap  guncangan  yang diterima inflasi mulai stabil pada bulan ke-18.
8E+10 6E+10 4E+10 2E+10 0E+00 -2E+10 -4E+10 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50
Pada  gambar  IV.2,  dapat  dilihat  pada  bulan  ke-2  Pembiayaan  Perikanan  merespon  negatif terhadap  guncangan  yang  terjadi  pada  NPF,  pada  bulan  ke-3  Pembiayaan  Perikanan  merespon positif tetapi bulan berikutnya kembali merespon negatif sampai pada puncak minimum di bulan ke-6.  Respon  Pembiayaan  Perikanan  terhadap  guncangan  yang  diterima  NPF  mulai  stabil  pada bulan ke-13.
8E+10 6E+10 4E+10 2E+10 0E+00 -2E+10 -4E+10 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50
Gambar 5: Respon Pembiayaan Perikanan Terhadap Suku Bunga Kredit (SBK)
Nur Laili et al . Analysis of Factors
Pada  gambar  IV.3,  saat  terjadi  guncangan  pada  SBK,  Pembiayaan  Perikanan  merespon  negatif pada  bulan  ke-3,  kemudian  mulai  merespon  positif  pada  bulan  ke-6  hingga  mencapai  titik maksimum pada bulan ke-13. Respon Pembiayaan Perikanan terhadap guncangan yang diterima inflasi mulai stabil pada bulan ke-16.
8E+10 6E+10 4E+10 2E+10 0E+00 -2E+10 -4E+10 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50
Gambar 6: Respon Pembiayaan Perikanan Terhadap Capital Adequacy Ratio (CAR)
Pada gambar IV.4, saat terjadi guncangan pada CAR, Pembiayaan Perikanan mulai merespon negatif pada bulan ke-2, dan mencapai titik minimum pada bulan ke-11. Respon Pembiayaan Perikanan terhadap guncangan yang diterima CAR mulai stabil pada bulan ke-16.
8E+10 6E+10 4E+10 2E+10 0E+00 -2E+10 -4E+10 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50
Gambar 7: Respon Pembiayaan Perikanan Terhadap Financing to Deposit Ratio (FDR)
Pada  gambar  IV.5,  saat  terjadi  guncangan  pada  FDR,  Pembiayaan  Perikanan  mulai  merespon negatif  pada  bulan  ke-2,  kemudian  merespon  positif  pada  bulan  ke-3  dam  kembali  merespon negatif  pada  bulan  berikutnya  hingga  mencapai  titik  minimum  pada  bulan  ke-7.  Respon Pembiayaan Perikanan terhadap guncangan yang diterima FDR mulai stabil pada bulan ke- 21.
Nur Laili et al . Analysis of Factors
8E+10 6E+10 4E+10 2E+10 0E+00 -2E+10 -4E+10 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50
Gambar 8: Respon Pembiayaan Perikanan Terhadap Margin Rata-rata Pembiayaan (MRP)
Pada  gambar  IV.6,  saat  terjadi  guncangan  pada  MRP,  Pembiayaan  Perikanan  mulai  merespon positif  pada  bulan  ke-1,  dan  mencapai  titik  maksimum  pada  bulan  ke-8.  Respon  Pembiayaan Perikanan terhadap guncangan yang diterima MRP mulai stabil pada bulan ke-12.
8E+10
6E+10 4E+10 2E+10 0E+00 -2E+10 -4E+10 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50
Gambar 9: Respon Pembiayaan Perikanan Terhadap Pasar Uang Antarbank Berdasarkan Prinsip Syariah (PUAS)
Pada  gambar  IV.7,  saat  terjadi  guncangan  pada  PUAS,  Pembiayaan  Perikanan  mulai  merespon negatif  pada  bulan  ke-1,  kemudian  merespon  positif  pada  bulan  ke-3  dan  bulan  berikutnya kembali merespon negatif hingga mencapai titik minimum pada bulan ke-8. Respon Pembiayaan Perikanan terhadap guncangan yang diterima PUAS mulai stabil pada bulan ke- 13.
8E+10 6E+10 4E+10 2E+10 0E+00 -2E+10 -4E+10
5    10      15        20       25        30       35      40         45           50
Gambar 10: Respon Pembiayaan Perikanan Terhadap Imbalan Sertifikat Bank Indonesia Syariah
Nur Laili et al . Analysis of Factors
Pada gambar IV.8, saat terjadi guncangan pada ISBIS, Pembiayaan Perikanan mulai merespon positif pada bulan ke-1, dan mencapai titik maksimum pada bulan ke-4. Respon Pembiayaan Perikanan terhadap guncangan yang diterima ISBIS mulai stabil pada bulan ke- 14.

## 3.7 Analisis Variance Decomposition (VD)
Period LNPP INF NPF SBK CAR FDR MRP PUAS ISBIS 1 100.0000  0.000000  0.000000  0.000000  0.000000  0.000000  0.000000  0.000000  0.000000 2 90.32452  2.881155  1.690315  0.000260  0.010186  2.996509  0.149409  1.048956  0.898688 5 74.58875  2.000292  1.337845  1.350897  12.25977  1.118899  0.480399  0.561608  6.301545 10 69.80249  1.480942  1.032001  1.343349  17.85061  1.045219  0.409658  0.368463  6.667262 15 67.50220  1.323389  0.710686  1.491545  20.56941  0.760512  0.326582  0.269777  7.045901 20 66.72867  1.219368  0.564073  1.606338  21.50274  0.610505  0.284528  0.229978  7.253804 25 66.32798  1.152835  0.484773  1.673610  21.99007  0.524816  0.262228  0.209088  7.374600 30 66.08910  1.108253  0.434765  1.715330  22.28680  0.470273  0.248259  0.195728  7.451494 35 65.92630  1.077256  0.400242  1.743474  22.49033  0.432681  0.238684  0.186500  7.504530
40 65.80769  1.054544  0.374972  1.763945  22.63898  0.405214  0.231673  0.179723  7.543257
50 65.64551  1.023557  0.340450  1.791849  22.84223  0.367719  0.222095  0.170462  7.596125
Tabel 7: Analisis Variance Decomposition
Tabel  Variance  Decomposition  menjelaskan  variabel-variabel  yang  memberikan  proporsi  pada fluktuasi  Pembiayaan  Perikanan.  Pada  bulan  pertama,  keragaman  fluktuasi  Pembiayaan Perikanan  didominasi  oleh  Pembiayaan  Perikanan  itu  sendiri  sebesar  100  persen,  dan  terus berlanjut hingga periode akhir dengan proporsi yang semakin menurun.
Keragaman  mulai  terlihat  pada  bulan  kedua,  dimana  Pembiayaan  Perikanan  memberikan keragaman sebesar 90.32452 persen terhadap fluktuasinya sendiri. Pada periode tersebut variabel INF memberikan proporsi sebesar 2.881155 persen, NPF memberikan proporsi sebesar 1.690315 persen,  SBK  sebesar  0.000260  persen,  CAR  sebesar  0.010186  persen,  FDR  sebesar  2.996509 persen,  MRP  sebesar  0.149409  persen,  PUAS  sebesar  1.048956  persen,  dan  SBIS  sebesar 0.898688 persen.
Pada  bulan  kedua  dapat  dilihat  variabel  yang  memberikan  keragaman  paling  besar  terhadap Pembiayaan Perikanan adalah Variabel FDR dan diikuti oleh INF. Namun dari Bulan ke Bulan justru  SBIS  terus  memberikan  kontribusi  yang  besar  kepada  Pembiayaan  Perikanan,  sehingga pada akhir periode SBIS yang memberikan kontribusi lebih banyak, kemudian diikuti oleh CAR diurutan kedua. Adapun FDR dan INF kontribusinya menurun hingga akhir periode peramalan, yaitu bulan ke-50.
Untuk variabel lainnya seperti NPF, dan SBK, ternyata NPF memberikan kontribusi lebih besar pada  Pembiayaan  Perikanan  dibandingkan  dengan  SBK. Kontribusi  NPF terus menurun  hingga akhir  periode  peramalan,  yaitu  bulan  ke-50,  sedangkan  SBK  kontribusinya  terus  meningkat hingga  akhir  periode  peramalan.  Untuk  variabel  MRP,  dan  PUAS,  ternyata  MRP  memberikan kontribusi  lebih  besar  pada  pembiayaan  Perikanan  dibandingkan  PUAS  hingga  akhir  periode peramalan.

## 4. KESIMPULAN
Beradasarkan penelitian yang telah dilakukan maka diperoleh kesimpulan sebagai berikut: Pada  jangka  pendek  Variabel  NPF  dan  PUAS  secara  signifikan  berpengaruh  negatif,  sedangkan pada jangka panjang secara signifikan variabel INF, NPF, PUAS, dan ISBIS memberikan pengaruh negatif  terhadap  Pembiayaan  Perikanan.  Adapun  variabel  CAR,  dan  FDR  memberikan  pengaruh
Nur Laili et al . Analysis of Factors
positif  terhadap  Pembiayaan  Perikanan,  sedangkan  variabel  yang  tidak  berpengaruh  signifikan untuk jangka panjang adalah variabel SBK dan MRP.
Pada  analisis  Impulse  Respon  Function  dapat  dibuktikan  bahwa  pembiayaan  perikanan  paling cepat  mencapai  kestabilan  ketika  berhadapan  dengan  guncangan  pada  Margin  Rata-rata Pembiayaan (MRP), dibandingkan dengan guncangan pada variabel lainnya. Adapun variabel yang membentuk  keragaman  pada  pembiayaan  perikanan  dengan  kontribusi  terbesar  dijelaskan  oleh CAR, lalu diikuti oleh ISBIS, SBK, INF, FDR, NPF, MRP, dan PUAS.

## 5. UCAPAN TERIMAKASIH
Artikel  ini  adalah  hasil  dari  Program  Pengabdian  kepada  Masyakarat  yang  dibiayai  oleh  BPPTN Universitas  Sumatera  Utara,  sesuai  dengan  Surat  Perjanjian  Penugasan  Pelaksanaan  Pengabdian kepada  Masyarakat  Program  Mono  Tahun  Dosen  Muda,  nomor:  331/UN5.2.3.2.1/PPM/2019, tanggal 20 Mei 2019. Tim Pengabdian mengucapkan terima kasih kepada Rektor dan LPPM USU atas dukungan dana dan fasilitas yang diberikan.

## DAFTAR PUSTAKA
Adzimatinur,  Fauziyah.,  Hartoyo,  Sri.,  dan  Wiliasih,  Ranti.  (2015). Faktor-Faktor  yang Mempengaruhi Besaran Pembiayaan Perbankan Syariah di Indonesia , Jurnal Al Muzaraah, Bogor : Institut Pertanian Bogor
Badan  Pusat  Statistik.  Oktober  2014  –  Mei  2019,  diunduh  12  Agustus  2019,  dapat  diakses www.bps.go.id
Bank Indonesia, Oktober 2014 – Meri 2019, diunduh 12 Agustus 2019, dapat diakses www.bi.go.id https://kkp.go.id/artikel/2896-bps-nilai-sub-sektor-perikanan-budidaya-mampu-dongkrak- pertumbuhan-ekonomi, jam 10:09 AM. 6/25/2019 Ikatan  Bankir  Indonesia.  (2014). Mengelola  Bisnis  Pembiayaan  Bank  Syariah. Jakarta:  Gramedia Pustaka Utama.
Gujarati, Damodar N., 2003, Basic Econometrics Fourth Edition, New York: Gary Burke. Laporan Kinerja KKP 2016, www.kkp.go.id Lifstin Wardiantika dan Rohmawati Kusumaningtias. (2014). Pengaruh DPK, CAR, NPF, dan SWBI terhadap  Pembiayaan  Murabahah  pada  Bank  Umum  Syariah  Tahun  2008-2012. Jurnal  Ilmu Manajemen , Volume 2. Surabaya : Univesitas Negeri Surabaya. Linda Nostbakken and Lars-Christian Sorensen. (2011). Invesment Behavior and Capacity Adjusment ini  Fisheries  :  A  Survey  of  the  Literature,  Marine  Resource  Economics ,  Volume  26,  Denmark  : University Copenhagen Muhammad.  (2018).  Manajemen  Bank  Syariah,  Yogyakarta  :  UPP  STIM  YKPN.  Mulyadi,  2007, Ekonomi Kelautan, Jakarta, PT RajaGrafindo Persada.
Prastanto. (2013). Faktor yang Mempengaruhi Pembiayaan Murabahah pada Bank Umum Syariah di Indonesia. Accounting Analysis Journal , Volume 2, Semarang : Universitas Negeri Semarang. Rouli  anita  velentina.  (2018). Kebijakan  Pembiyaan  Bagi  Nelayan  Tradisional,  Masalah-Masalah Hukum , jilid 47 No.3 Depok : Universitas Indonesia Statistik  Pembiayaan  Syariah,  OJK.  Oktober  2014  -  Mei  2019,  diunduh  14  Agustus  2019,  dapat diakses www.ojk.go.id
Statistik  Sistem  Keuangan  Indonesia,  Oktober  2014  –  Mei  2019,  diunduh  14  Agustus  2019,  dapat diakses www.bi.go.id Tanjung,  Hendri  dan  Devi,  Abrista.  (2013). Metodologi  Penelitian  Ekonomi  Islam. Jakarta:  Granata Publishing.
Undang-Undang No.45 Tahun 2009 UU Perikanan Undang-Undang No.31 Tahun 2004 tentang Perikanan
Nur Laili et al . Analysis of Factors
Yozar  Putra  Jaya,  Wiwiek  Rindayati,  dan  Khalifah  Muhammad  Ali,  2015,  Analisis  Faktor-Faktor Penentu  Pembiayaan  Perbankan  Syariah  pada  Sektor  Pengangkutan  dan  Komunikasi  di  Indonesia, Jurnal Al Muzaraah, Volume 3, Bogor : Institut Pertanian Bogor