## INTERKORELASI ANTARA BI RATE DENGAN BAGI HASIL TABUNGAN BANK SYARIAH DI INDONESIA
Lianti, T. Mustaqim 1)
Elsha Nora 2)
1,2) Dosen Politeknik Negeri Lhokseumawe
3) Alumni Politeknik Negeri Lhokseumawe
Abstract: Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  hubungan  timbal  balik  yang  signifikan  antara BI  rate  dengan  bagi  hasil  tabungan  bank  syariah.  Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini merupakan data sekunder yang bersifat time series. Data yang dipakai dalam penelitian ini meliputi BI rate periode 2010-2015 dan data  tingkat Bagi Hasil Tabungan Bank Syariah di Indonesia pada periode  yang  sama.  Metode  pengujian  dilakukan  dengan  menggunakan  Uji  Stasioneritas,  uji  Lag Optimum,  uji  Kointegrasi,  uji  Granger  Causality  dan  analisa  data  dengan  model  Vector  Auto Regression (VAR) . Analisis dilakukan dengan model unrestricted VAR menunjukkan bahwa hubungan antara BI Rate dengan bagi hasil tabungan hanya bersifat jangka pendek. Hasil olahan data model VAR  yang  digunakan  adalah  model  unrestricted  VAR.  Hal  ini  dilakukan  karena  model  yang  diteliti tidak  memiliki  hubungan  jangka  panjang  melalui  uji  kointegrasi  pada  tingkat  keyakinan  5%.  Hasil model unrestricted VAR menunjukkan bahwa korelasi antara BI rate dengan BI rate -1 dan bagi hasil tabungan -1 mencapai  98,68%.  Sementara  model  kedua  bagi  hasil  tabungan  hanya  dijelaskan  oleh bagi  hasil  tabungan -1 dengan  nilai  korelasi  88,02%.  Sementara  variabel  BI  rate -1 tidak  signifikan mempengaruhi bagi hasil tabungan, karena nilai ∝ > 5%. Diharapkan kepada pemerintah dalam hal ini Bank Indonesia untuk meningkatkan perhatian dan keberpihakan kepada Bank yang berlandaskan syariah, terutama dalam hal aturan perundangan yang lebih berpihak kepada perbankan Syariah.
Kata kunci: BI Rate, Bagi Hasil Tabungan, Granger Causality, Vector Auto Regression (VAR)

## PENDAHULUAN
Bank  sentral  di  Indonesia  adalah  Bank Indonesia.  Bank  Indonesia  merupakan  pusatnya dari  seluruh  perbankan.  Bank  Indonesia    adalah suatu  lembaga  yang  bertanggung  jawab  atas kebijakan  moneter  di  Indonesia.  Dari  pengertian diatas  maka  tanggung  jawab  Bank  Indonesia dalam kestabilan moneternya sangatlah besar.
Bank  Indonesia  yang  sering  disebut  BI mempunyai  tujuan  dan  tugas  pokok  yang  harus dijalaninya.  Tujuan  Bank  Indonesia  yang  harus diraih  adalah  untuk  mencapai  dan  memelihara kestabilan  rupiah  di  Indonesia.  Kestabilan  nilai rupiah  dan  nilai  tukar  ini  untuk  tercapainya pertumbuhan  ekonomi  yang  lebih  baik,  serta dapat meningkatkan kesejahteraan bagi masyarakat.  Sedangkan  tugas  Bank  Indonesia yang  kita  ketahui  yaitu  menetapkan  dan melaksanakan  kebijakan  moneter,  mengatur  dan menjaga  sistem  pembayaran  serta  mengatur  dan mengawasi bank.
Sebagaimana yang telah kita ketahui, bahwa penetapan  suku  bunga  disebut  sebagai  BI rate . Penetapan  suku  bunga  ini  merupakan  salah  satu dari  kebijakan  moneter  yang  ditetapkan  oleh Bank  Indonesia  dan  diumumkan  ke  publik. Mekanisme  transmisi  moneter  sangat  penting untuk meningkatkan efektivitas kebijakan
moneter  dalam  proses  pemulihan  ekonomi.  BI akan  menaikkan  suku  bunga  BI rate apabila inflasi mengalami kenaikan dan sebaliknya.
Bank  Indonesia  telah  menetapkan  suku bunga  BI rate dalam  kebijakannya.  Dalam perbankan  syariah  yang  ditetapkan  bukan  suku bunga,  tetapi  nisbah  bagi  hasil  atau  margin. Nisbah  bagi  hasil  terdapat  pada  produk-produk tertentu  yang  ditawarkannya.  Nisbah  bagi  hasil adalah  suatu  pembagian  hasil  usaha  yang diberikan  antara  pemberi  modal  dengan  pihak yang mengelolanya. Produk yang mendapat bagi hasil  terdapat  di  perbankan  syariah.  Produk tersebut  berupa  penghimpunan  dana  yang  terdiri dari  tabungan,  deposito  dan  giro  serta  produk penyaluran dana yang berupa pembiayaan.
Tabungan  merupakan  salah  satu  produk penghimpunan  dana  di  Bank  Syariah.  Tabungan adalah  simpanan  yang  pengambilan  uangnya melalui  kartu  ATM  atau  melalui  pengambilan langsung dari bank itu sendiri. Dalam perbankan syariah, nasabah akan memperoleh bagi hasilnya dalam persentase dari keuntungan bank dan turut menanggung  kerugian  apabila  bank  syariah mengalami  kerugian.  Perubahan  naik  turunnya bagi  hasil  tabungan  sama  seperti  BI  rate, sehingga  kondisi  tersebut  menarik  penulis  untuk melakukan  penelitian  apakah  ada  hubungan
antara  perubahan  BI  rate  dengan    bagi  hasil tabungan.

## PENDAHULUAN Pengertian Bank Sentral
Dalam pembicaraan sehari-hari, bank sentral dikenal sebagai Bank Indonesia atau yang sering disingkat dengan BI. Bank sentral ini merupakan lembaga  yang  mengatur  tentang  kebijakan mengenai keuangan di Indonesia.
Menurut  Martono  (2010:11)  ―bank  sentral merupakan  lembaga  negara  yang  mempunyai wewenang untuk mengeluarkan alat pembayaran yang  sah  di  suatu  negara,  merumuskan  dan melaksanakan  kebijakan  moneter,  mengatur  dan menjaga kelancaran sistem pembayaran, mengatur  dan  mengawasi  perbankan,  serta menjalankan  fungsi  sebagai lender  of  the  last resort”.

## Pengertian Bunga Bank
Bank  konvensional  yang  kita  ketahui merupakan  lembaga  keuangan  yang  aktivitasnya menghimpun  dana  dan  menyalurkan  kembali  ke masyarakat.  Bank  konvensional  mengambil keuntungannya  dari  suku  bunga  yang  telah ditetapkannya.  Adapun  pengertian  suku  bunga bank menurut para ahli yaitu :
Menurut  Kasmir  (2005:121)  bunga  bank dapat diartikan sebagai balas jasa yang diberikan oleh bank yang berdasarkan prinsip konvensional kepada  nasabah  yang  membeli  atau  menjual produknya.  Bunga  juga  dapat  diartikan  sebagai harga  yang  harus  dibayar  kepada  nasabah  (yang memiliki  simpanan)  dengan  yang  harus  dibayar oleh  nasabah  kepada  bank  (nasabah  yang memperoleh pinjaman).
Menurut  Kasmir  (2005:121)  dalam  kegiatan perbankan  sehari-hari  ada  2  macam  bunga  yang diberikan kepada nasabahnya yaitu:
1. Bunga simpanan
Bunga  yang  diberikan  sebagai  rangsangan atau balas  jasa bagi nasabah yang menyimpan  uangnya  di  bank.  Bunga simpanan  merupakan  harga  yang  harus dibayar  bank  kepada  nasabahnya.  Sebagai contoh jasa giro, bunga tabungan dan bunga deposito.
2. Bunga pinjaman Adalah  bunga  yang  diberikan  kepada  para peminjam  atau  harga  yang  harus  dibayar oleh  nasabah  peminjam  kepada  bank. Sebagai contoh bunga kredit.
Kedua  macam  bunga  ini  merupakan komponen  utama  faktor  biaya  dan  pendapatan
bagi  bank.  Bunga  simpanan  merupakan  biaya dana  yang  harus  dikeluarkan  kepada  nasabah sedangkan bunga pinjaman merupakan pendapatan  yang  diterima  dari  nasabah.  Baik bunga  simpanan  maupun  bunga  pinjaman masing-masing  saling  mempengaruhi  satu  sama lainnya.  Sebagai  contoh  seandainya  bunga simpanan  tinggi,  maka  secara  otomatis  bunga pinjaman  juga  terpengaruh  ikut  naik  dan demikian pula sebaliknya.
Penjelasan BI Rate sebagai Suku Bunga Acuan Bank sentral di Indonesia mempunyai suatu kebijakan dalam mengatur kestabilan moneternya. Salah satu cara menjaga kestabilannya BI membuat kebijakan suku bunga acuan atau  bisa  disebut dengan  BI rate .  BI Rate adalah kebijakan suku bunga yang menampilkan sikap atau arah kebijakan moneter yang ditetapkan  oleh  bank  Indonesia  dan  diumumkan kepada publik.
Fungsi dari BI rate sebagai suku bunga acuan adalah (www.bi.go.id) :
1. BI Rate diumumkan  oleh  Dewan  Gubernur
Bank Indonesia setiap Rapat Dewan Gubernur bulanan  dan  diimplementasikan pada  operasi  moneter  yang  dilakukan  Bank Indonesia  melalui  pengelolaan  likuiditas ( liquidity management ) di pasar uang untuk mencapai  sasaran  operasional  kebijakan moneter.
2. Sasaran  operasional  kebijakan  moneter dicerminkan  pada  perkembangan  suku bunga Pasar Uang Antar Bank Overnight (PUAB  O/N).  Pergerakan di  suku  bunga  PUAB  ini  diharapkan  akan diikuti  oleh  perkembangan  di  suku  bunga deposito,  dan  pada  gilirannya  suku  bunga kredit perbankan.
3. Dengan  mempertimbangkan  pula  faktor- faktor  lain  dalam  perekonomian,  Bank Indonesia  pada  umumnya  akan  menaikkan BI Rate apabila inflasi ke depan diperkirakan  melampaui  sasaran  yang  telah ditetapkan, sebaliknya Bank  Indonesia akan menurunkan  BI Rate apabila  inflasi  ke depan diperkirakan berada di bawah sasaran yang telah ditetapkan.
Jadwal Penetapan dan Penentuan BI Rate
Seperti  yang  kita  ketahui  bahwa  dalam menstabilkan  moneter  salah  satunya  dengan membuat suku bunga acuan. Menetapkan BI rate mempunyai jadwal dalam penetapannya. Penetapan  respons  ( stance )  kebijakan  moneter
dilakukan setiap bulan melalui mekanisme  RDG Bulanan  dengan  cakupan  materi  bulanan (www.bi.go.id).
1. Respon  kebijakan  moneter  (BI Rate ) ditetapkan  berlaku  sampai  dengan  RDG berikutnya
2. Penetapan  respon  kebijakan  moneter  (BI Rate )  dilakukan  dengan  memperhatikan efek  tunda  kebijakan  moneter   ( lag  of monetary  policy )  dalam memengaruhi inflasi.
3. Dalam  hal  terjadi  perkembangan  di  luar prakiraan semula,
penetapan stance Kebijakan  Moneter  dapat dilakukan  sebelum  RDG  Bulanan  melalui RDG Mingguan.
Besar Perubahan BI Rate
Penentuan  dalam  menetapkan  BI rate yang akan  dipublikasikan  bisa  saja  mengalami perubahan yang besar. Respon kebijakan moneter dinyatakan  dalam  perubahan  BI Rate (secara konsisten  dan  bertahap  dalam  kelipatan  25 basis poin (bps).  Dalam  kondisi  untuk  menunjukkan intensi Bank Indonesia yang lebih besar terhadap pencapaian  sasaran  inflasi,  maka  perubahan  BI Rate dapat  dilakukan  lebih  dari  25  bps  dalam kelipatan 25 bps ( www.bi.go.id ).

## Bank Syariah
Dalam  dunia  perbankan  sudah  kita  ketahui bahwa perbankan ada yang konvensional dan ada yang  syariah.  Sebelumnya  sudah  di jelaskan  apa itu  bank,  maka  sekarang  akan  dijelaskan pengertian bank syariah.
Menurut  Undang-Undang  RI  No  21  Tahun 2008 tentang Perbankan Syariah yang di maksud dengan  bank  syariah  adalah  bank  yang menjalankan  kegiatan  usahanya  berdasarkan prinsip syariah  dan  menurut jenisnya  terdiri atas Bank  Umum  Syariah  dan  Bank  Pembiayaan Rakyat Syariah.
Menurut  Ismail  (2011:34)  bank  syariah merupakan bank yang dalam sistem operasionalnya tidak menggunakan sistem bunga,  akan  tetapi  menggunakan  prinsip  dasar sesuai dengan syariah islam. Dalam  menentukan imbalannya,  baik  imbalan  yang  diberikan maupun diterima, bank syariah tidak menggunakan  konsep  imbalan  sesuai  akad  yang diperjanjikan.
Menurut  Ifham  (2015:1)  bank  syariah adalah  bank  yang  dijalankan  berdasarkan syariah.
Menurut  Kasmir  (2005:25)  bagi  bank  yang
berdasarkan prinsip syariah tidak dikenal dengan istilah  bunga  dalam  memberikan  jasa  kepada penyimpanan  maupun  peminjam.  Di  bank  ini jasa  bank  yang  diberikan  disesuaikan  dengan hukum  islam.  Prinsip  syariah  yang  diterapkan oleh bank syariah adalah pembiayaan berdasarkan prinsip bagi hasil, prinsip pernyertaan  modal,  prinsip  jual  beli  barang dengan memperoleh keuntungan atau pembiayaan  barang  modal  berdasarkan  prinsip sewa atau dengan pilihan pemindahan kepemilikan atas barang yang di sewa dari pihak bank oleh pihak lain.
Berdasarkan  beberapa  pendapat  para ahli,  dapat  kita  simpulkan  bahwa  bank  syariah adalah  bank  yang  kegiatannya  berlandaskan hukum islam, yang mana tidak ada istilah bunga dalam perbankan syariah.

## Pengertian Bagi Hasil
Bank  syariah  merupakan  bank  yang kegiatannya  berdasarkan  prinsip  syariah.  Bank syariah berbeda dengan bank konvensional. Bank syariah menggunakan sistem bagi hasil sedangkan  bank  konvensional  menggunakan suku bunga untuk mendapatkan keuntungannya.
Menurut  Ifham  (2015:45)  ―bagi  hasil didefinisikan sebagai suatu sistem yang  meliputi pembagian  hasil  usaha  antara  pemodal  dan pengelola  pembagian  hasil  usaha.  Misalnya, antara  bank  syariah  dengan  penyimpan  dana serta antara bank syariah dengan penerima dana‖. Pembagian hasil usaha dalam bentuk suatu usaha kerja  sama  biasanya  memakai  prinsip  bagi keuntungan  atau  kata  lain  adalah Profit  Sharing atau Revenue  Sharing. Menurut  Hardini  dan Giharto (2007:97) Profit Sharing adalah prinsip penyaluran  hasil  usaha  berdasarkan  pembagian keuntungan  antara  bank  sebagai mudharib dan nasabah sebagai shahibul mal (penyimpan dana), jadi  bagi  hasil  yang  dibagikan  adalah  hasil  dari pendapatan  yang  sudah  dikurangi  oleh  biaya- biaya.  Sedangkan  pengertian Revenue  Sharing adalah  bagi  hasil  dari  keuntungan  yang  didapat, yang  mana  keuntungan  tersebut  berdasarkan pendapatan yang belum dikurangi dengan biaya- biaya.

## METODE PENELITIAN Ruang Lingkup Penelitian
Penelitian ini adalah untuk mengetahui apakah terdapat interkorelasi antara BI Rate dengan bagi hasil tabungan bank syariah. Dalam penelitian ini penulis memilih objek penelitian Bank Indonesia dan  Bank  Syariah  di  Indonesia.  Data  yang
digunakan  dalam  penelitian  ini  merupakan  data sekunder  yang  bersifat time  series. Menurut Arikunto  (2013:22)  ―data  sekunder  adalah  data yang  diperoleh  dari  dokumen-dokumen  grafis (tabel,  catatan,  notulen  rapat,  SMS,  dan  lain- lain), foto-foto film, rekaman video, benda-benda lain  yang  dapat  memperkaya  data  primer‖. Dalam penelitian ini, data diperoleh dari website resmi  Otoritas  Jasa  Keuangan  ( www.ojk.go.id ) periode 2010-2015.
Data  yang  dipakai  dalam  penelitian  ini meliputi:
1. Data BI rate periode 2010-2015
2. Data    tingkat  Bagi  Hasil  Tabungan  Bank Syariah di Indonesia periode 2010-2015

## Teknik Pengumpulan Data
Teknik  pengumpulan  data  ini  merupakan suatu  proses  mendapatkan  data  untuk  keperluan dalam  melakukan  penelitian.    Teknik  yang  akan digunakan  dalam  metode  pengumpulan  data sangatlah  penting.  Dengan  adanya  teknik pengumpulan data, penelitian ini dapat menentukan arah dan tujuan dari penelitian yang akan dibuat. Menurut Nazir (2003:174) ―pengumpulan  data  adalah  prosedur  yang sistematis  dan  standar  untuk  memperoleh  data yang  diperlukan‖.    Dalam  hal  ini  penulis menggunakan  metode  penelitian  yang  bersifat kuantitatif dengan menggunakan teknik pengumpulan data sebagai berikut :
1. Penelitian Kepustakaan ( library research )
Penelitian kepustakaan adalah teknik pengumpulan  data  berdasarkan  buku-buku yang  berkaitan  dengan  penelitian  ini,  yang dilakukan  dengan  cara  mempelajari  teori dan  informasi  yang  erat  hubungannya dengan judul penelitian sebagai acuan untuk mendapatkan  data  dilapangan.  Penulis  juga menggunakan sumber data tertulis lain yang terdapat  pada  Bank  Indonesia  dan  Bank Syariah  yang  kemudian  dapat  dijadikan dasar perbandingan antara data yang penulis dapatkan dengan teori yang ada.
2. Penelitian Lapangan ( field work research ) yaitu  pengumpulan  bukti-bukti  dengan cara  membuat  salinan,  mencatat,  serta mengutip  data-data  dari  sumber  langsung dari web (www.ojk.go.id).

## Operasionalisasi Variabel
Definisi operasional variabel yang digunakan dalam penelitian ini adalah:
1. Konsep: BI  rate. Definisi  Operasionalnya adalah suku bunga kebijakan yang
mencerminkan  sikap  atau arah kebijakan moneter yang ditetapkan oleh bank Indonesia  yang  dinyatakan  dalam  satuan perentase (%).
2. Konsep:  B agi  Hasil  Tabungan. Definisi Operasionalnya  a dalah  pembagian  hasil simpanan  antara  penyimpan  dana  dengan penerima  dana,  yang  dinyatakan  dalam satuan persentase (%).

## Metode Analisis Data
Penelitian  ini  bertujuan  melihat  hubungan sebab akibat antara BI Rate dengan Tingkat Bagi Hasil Tabungan  Bank  Syariah.  Dalam  penelitian ini  untuk  menguji  kebenaran  hipotesis  yang diajukan,  maka  model  yang  digunakan  adalah model  VAR/VECM.  Secara  sederhana,  VAR menggambarkan hubungan yang ―saling menyebabkan‖ (kausalistis)  antar variabel dalam sistem, dengan menambahkan intercept (Saparuddin) . Perangkat  yang  digunakan  untuk mengolah  data  dalam  penelitian  ini  adalah dengan program Eviews 7 .
Penelitian  dengan  variabel  BI  rate  dan  bagi hasil  tabungan  dapat  diperoleh  dengan  rumus berikut :
BI Rate = 𝛼 0 + 𝛼 1 𝐵𝐼𝑅𝑎𝑡𝑒 𝑡−1 𝑚 𝑡=1 + 𝛼 2 𝑚 𝑖=1 𝑇𝑎𝑏 𝑡−1 +  𝜀𝑖 Tabungan    = 𝛽 0 + 𝛽 1 𝑇𝑎𝑏 𝑡−1 𝑙 𝑡=1 + 𝛽 2 𝑇𝑎𝑏 𝑡−2 +   𝛽 3 𝐵𝐼𝑅𝑎𝑡𝑒 𝑡−1 + 𝛽 4 𝐵𝐼𝑅𝑎𝑡𝑒 𝑡−2 +  𝜀𝑖

## Uji Stationeritas
Menurut  Adisetiawan  (2009:28)  Uji stationeritas  data  dilakukan  dengan  pengujian akar-akar  unit  ( unit  root )  untuk  melihat  apakah data tersebut stasioner atau tidak. Data dikatakan stasioneritas  apabila  data  tersebut  tidak  terdapat akar-akar  unit,  dimana mean , variance ,  dan covariance data tersebut konstan.

## Lag Optimum
Menurut  Gujarati  (2003)  dalam  Tanjung dan  Devi  (2009:273)  setelah  dilakukan  uji ADF sebagaimana  yang  telah  dikemukakan  di  atas maka satu hal yang paling menentukan dalam uji stationaritas adalah penentuan lag. Jika lag yang telah  ditentukan    terlalu  sedikit,  maka  residual dari regresi tidak akan menampilkan proses white noise sehingga  model  tidak  dapat  secara  tepat mengestimasi actual  error. Akibatnya 𝛾 dan standar  kesalahan  tidak  dapat  secara  tepat mengestimasi  dengan  baik  dan  jika lag dimasukkan terlalu banyak maka akan berdampak pada adanya pengurangan kemampuan untuk menolak H0 karena tambahan
parameter  yang  terlalu  banyak  akan  mengurangi degrees of freedom.
Penetapan lag optimal  dapat  ditentukan dengan  cara  menetapkan  nilai lag yang  dapat diperoleh  dari  LR  ( sequential  modified  LR  test statistic). FPE  ( Final  Prediction  Error ),  AIC ( Akaike  Information  Criterian ),  SC  ( Schwarz Information  Criterion ),  HQ  ( Hannan-Quinn Information Criterion ).

## Kointegrasi
Menurut  Tanjung  dan  Devi  (2009:274) dalam  analisis  VAR/VECM  ,  kointegrasi digunakan untuk mengetahui keberadaan hubungan  jangka  panjang  antara  variabel- variabel yang tidak stationer. Kointegrasi berarti, walaupun  secara  individu  tidak  stationer,  namun kombinasi  linier  dari  dua    atau  lebih  variabel- variabel tersebut dapat menjadi stationer. Dengan kata  lain,  kombinasi  dari  variabel-variabel  yang tidak  stationer  menghasilkan  residual  yang stationer.  Dengan  demikian,  seluruh  variabel tersebut  bergerak  bersama  menuju  sebuah keseimbangan  jangka  panjang.  Seperti  yang sudah  dijelaskan  sebelumnya,  penggunaan  uji kointegrasi mempersyaratkan hasil uji stationeritas  untuk  setiap  variabel  menunjukkan derajat  integrasi  yang  sama.  Penentuan  panjang lag optimal menjadi unsur penting dalam hal ini, karena hasil pengujian kointegrasi dapat sensitive terhadap lag yang  dipilih.  Pengujian  kointegrasi dapat menggunakan metode kointegrasi Johansen.
Uji Granger Causality
Menurut Gujarati (2003) dalam Adisetiawan (2009:28)  salah  satu  pendekatan  yang  dilakukan untuk  mengetahui  hubungan  dua  arah  yang saling  mempengaruhi  dan  dipengaruhi  atau hubungan simultan, maka dilakukan uji kausalitas  granger  dan  data  yang  digunakan dalam penelitian ini adalah time series.
Instrument Vector Autoregression
Menurut  Tanjung  dan  Devi  (2013:274) dalam  melakukan  analisisnya,  VAR  memiliki instrument spesifik yang memiliki fungsi spesifik dalam menjelaskan interaksi antarvariabel dalam model.  Instrumen  itu  meliputi Impulse  Response Function (IRF)  dan Forecast  Error  Variance Decompisitionn (FEVD),  atau  biasa  sering disebut Variance  Decomposition (VD). IRF merupakan  aplikasi  yang  bertujuan  melihat seberapa  lama  goncangan  dari  satu  variabel berpengaruh  terhadap  variabel  lain.  Sedangkan VD  dalam  VAR  berfungsi  untuk  menganalisis
seberapa  besar  goncangan  dari  sebuah  variabel mempengaruhi variabel lain.
Impulse Response Function (IRF)
Menurut  Tanjung  dan  Devi  (2013:274) Analisis  IRF  ( Impulse  Response  Function) bertujuan  untuk  mengetahui  berapa  lama  waktu yang  dibutuhkan  bagi  suatu  variabel  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.  Suatu shock dari variabel endogen langsung berpengaruh  terhadap  variabel  itu  sendiri  dan juga  diteruskan  terhadap  seluruh  variabel endogen lainnya melalui struktur dinamik dalam model  VECM.  Dengan  kata  lain,  adanya informasi  baru  akan  memberi shock pada  suatu variabel,  dan  selanjutnya  akan  mempengaruhi variabel  itu  sendiri  dan  variabel  lainnya  dalam model.

## Variance Decomposition
Menurut  Tanjung  dan  Devi  (2013:275) Analisis Variance  Decomposition (VD)  atau dikenal  sebagai 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  ke  depannya  dengan demikian,  dapat  mengetahui  seberapa  kuat komposisi dari peranan variabel tertentu terhadap variabel  lainnya.  Lebih  lanjut,  dapat  mengetahui pula shock variabel  mana  yang  peranannya paling  dalam  menjelaskan  perubahan  variabel lainnya dalam masa penelitian.

## HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN Analisis Data dan Pembahasan
Dalam  penelitian  ini  akan  dipaparkan tentang  apakah  ada  hubungan  timbal  balik  yang terjadi antara BI rate dengan bagi hasil tabungan pada  perbankan  syariah  di  Indonesia.  Hasil  dan analisis data dari uji yang sudah dilakukan yaitu :
Vector Auto Regression (VAR)

## Uji Stationer Data
Hasil  pengujian  stationer  data  BI  rate  dan bagi  hasil  tabungan  dengan  bantuan E-Views  7 disajikan  dalam  tabel  4.3.  Stationer  data dilakukan untuk mengetahui apakah ada tidaknya unit  root  yang  ada  pada  variabel-variabel
tersebut.  Dalam  penelitian  ini  model  yang digunakan  adalah Augmented  Dickey-Fuller (ADF)  jika  nilai  absolute  statistic  t  lebih  kecil dari  nilai  kritis  pada  tabel  MacKinnon  pada berbagai tingkat kepercayaan (1%, 5% dan 10%), maka  mengindikasikan  data  tidak  stationer
(Winarno:2007)  dalam  Saparuddin.  Sebaliknya jika  nilai  ADF  lebih  besar  dari  nilai  kritis berbagai tingkat kepercayaan (1%, 5% dan 10%), maka tidak terdapat akar unit atau data stationer. Berikut hasil data yang telah diolah :
Tabel 4.3:  Hasil Uji Akar Unit (Unit Root Test) Variabel Unit Root Test ADF Test Statistic Critical Value 5% Keterangan BI Rate Level First Different -0,99038 -2,90357 Tidak Stationer -5,29452 -2,90357 Stationer Bagi Hasil Tabungan Level First Different -2,16924 -2,90295 Tidak Stationer -8,78446 -2,90357 Stationer
Sumber: Data Olahan Eviews 7 (data diolah)
Hasil  pengujian  stationer  data  BI  Rate  dan Bagi  Hasil  Tabungan  dengan  bantuan  Eviews  7 disajikan  pada  tabel  4.3.  Dari  tabel  4.3  dapat dijelaskan  bahwa  nilai  ADF  test  untuk  BI  Rate dan  bagi  hasil  tabungan  lebih  kecil  dari  nilai kritis  5%  pada  level.  Berdasarkan  test  pertama pada  tingkat  level  dapat  dinyatakan  bahwa variabel  BI  rate  dan  bagi  hasil  tabungan  sama- sama  tidak  stationer.  Data  tidak  stationer  karena nilai  critical  value  >  nilai  ADF  test.  Oleh karenanya  perlu  dilakukan    pada  1 st different. Adapun  uji  stationer  terhadap  dua  variabel  yang diteliti pada 1 st different menunjukkan nilai ADF >  dari  nilai  critical  value  pada  tingkat  5%.  Pada variabel  BI  rate  nilai  ADF  sebesar  -5,29452  > nilai  critical  -2,90357.  Sedangkan  pada  variabel bagi hasil tabungan nilai ADF sebesar -8,78446 > nilai  critical  -2,90357,  maka  kedua  variabel tersebut  telah  stationer.  Sesuai  dengan  hasil
pengujian  ini,  maka  dilakukan  langkah  dengan model VAR.

## Uji Panjang Lag Optimal
Pendekatan  VAR  sangat  sensitif  terhadap jumlah lag data yang digunakan, oleh karenanya perlu  ditetapkan  panjang  lag  yang  optimal. Penentuan  panjang  lag  tersebut  dimanfaatkan untuk mengetahui lamanya periode keterpengaruhan terhadap suatu variabel endogen dengan  pada  waktu  waktu  yang  lalu  maupun terhadap  variabel  endogen  lainnya.  Penentuan panjang  lag  dapat  dilihat  dari  nilai  nilai  dari Likelihood  Ratio  (LR),  Final  Prediction  Error (FPE),  Akaike  Information  Criterion  (AIC)  dan Schwarz  Information  Criterion  (SC).  Nilai  nilai dapat dilihat dari tabel 4.4 Hasil Uji Panjang Lag Optimal di bawah ini.
Tabel 4.4:   Hasil Uji Lag Optimal
Lag LogL LR FPE AIC SC HQ 0 -152.2488 NA 0.458882 4.896787 4.964823 4.923546 1 -5.211922 280.0702* 0.004894* 0.355934* 0.560042* 0.436211* 2 -1.707468 6.452646 0.004975 0.371666 0.711846 0.505460 3 0.170142 3.337974 0.005328 0.439043 0.915295 0.626355 4 0.666763 0.851351 0.005967 0.550261 1.162586 0.791092 5 3.582155 4.812709 0.006196 0.584694 1.333090 0.879041 6 7.437424 6.119476 0.006255 0.589288 1.473756 0.937154 7 8.292525 1.303011 0.006957 0.689126 1.709667 1.090510 8 11.80408 5.127987 0.007128 0.704632 1.861245 1.159534 9 12.79649 1.386221 0.007931 0.800111 2.092796 1.308531
Sumber: Data Olahan Eviews 7 (data diolah)
Dari  tabel  4.4  tersebut,  nilai  lag  terkecil terdapat  pada  lag  1,  dimana  pada  lag  ini terhimpun  nilai  terendah  bagi Likelihood  Ratio (LR)  sebesar  280,0702, Final  Prediction  Error (FPE)  sebesar  0,004894, Akaike  information Criterion (AIC)  sebesar  0,355934, Schwarz Information  Criterion (SC)  sebesar  0,560042, dan Hannan-Quinn  Information  Criterion (HQ) sebesar  0,436211.  Oleh  karenanya  panjang  lag
optimumnya berada pada lag 1.

## Hasil Uji Stabilitas VAR
Untuk  menguji  stabil  atau  tidaknya estimasi  VAR  yang  telah  ditentukan  maka dilakukan  VAR . Suatu  model  VAR  dikatakan stabil  jika  seluruh  rootsnya  memiliki  modulus lebih  kecil  dari  1  (Gujarati:2003)  dalam Saparuddin.  Berikut  ini  hasil  uji  Stabilitas  VAR yang disajikan dalam tabel berikut ini:
Tabel 4.5:  Hasil Uji Stabilitas VAR Root Modulus 0.890536 - 0.022925i 0.890831 0.890536 + 0.022925i 0.890831 0.287832 0.287832 0.022980 0.022980
No root lies outside the unit circle. VAR satisfies the stability condition.
Sumber: Data Olahan Eviews 7 (data diolah)
Hasil  uji  stabilitas  VAR,  dapat  disimpulkan bahwa estimasi VAR yang akan digunakan untuk analisis  IRF  dan  VD  stabil.  Hasil  uji  stabilitas VAR pada model-model berikut ini menunjukkah bahwa  model  VAR  yang  dibentuk  sudah  stabil hingga lag optimalnya. Dari tabel di atas terlihat bahwa  tidak  ada  nilai  akar  kareteristik  dan modulus yang lebih dari 1.

## Hasil Uji Kointegrasi
Selanjutnya  dalam  tahapan  analisis  perlu dilakukan  uji  kointegrasi.  Kointegrasi  berarti terdapat hubungan jangka panjang (keseimbangan).  Dalam  jangka  pendek  ada kemungkinan terjadi ketidak seimbangan (disekuilibrium). Karena adanya ketidak
seimbangan  ini  maka  diperlukan  adanya  koreksi dengan model koreksi kesalahan ( Error Correction  Model )  yang  diperkenalkan  Sarga, dikembangkan  Hendry  dan  dipopulerkan  Engle dan  Granger  (Winarno,  2006:  11.7-11.9)  dalam Saparuddin.
Penelitian  ini  menggunakan  uji  Johansen, dengan uji Johansen , membandingkan nilai trace statistic  dengan  nilai  kritis  pada  tingkat keyakinan  5%  maupun  1%.  Apabila  nilai  trace statistic-nya < nilai kritis maka dapat disimpulkan  bahwa  kedua  variabel  tidak  saling berkointegrasi  (tidak  ada  hubungan  jangka panjang).

## Tabel 4.6: Hasil Uji Cointegrasi Rank Test Antara Variabel BI Rate dengan Bagi  Hasil Tabungan
Hypothesized Trace 0.05 No. of CE(s) Eigenvalue Statistic Critical Value Prob.** None 0.126424 11.58014 15.49471 0.1782 At most 1 0.032140 2.254091 3.841466 0.1333
Sumber: Data Olahan Eviews 7 (data diolah) Melalui  pengujian  kointegrasi  Johansen’s pada  tabel  di  atas,  tampak  nilai trace  statistic  < critical  value pada  tingkat  keyakinan  5%. Dengan  demikian  mengindikasikan  tidak  ada antar  variabel  tidak  saling  berkointegrasi. Indikator berikutnya bahwa, berdasarkan hasil uji kointegrasi  tidak  didapati  tanda  kointegrasi, maka persamaan tersebut harus bisa diselesaikan dengan  model  unrestricted  VAR  dan  bukan dengan metode VECM ( Vector Error Correction Model ).  Berdasarkan  hal  ini  dapat  disimpulkan bahwa  model  hubungan  dalam  penelitian  ini hanya dapat dilakukan dengan VAR saja.
Uji Granger Causality Setelah melakukan uji stationer, lag optimum  dan  kointegrasi  maka  selanjutnya dilakukan    uji granger  causality. Uji granger causality ini  merupakan  uji  untuk  mengetahui
hubungan  sebab  akibat  antara  variabel  BI  rate dengan  bagi  hasil  tabungan  dengan  data  yang digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah time series.
Dari  hasil  uji granger  causality terlihat bahwa variabel BI rate berkausalitas dengan bagi hasil  tabungan.  Dimana  variabel  bagi  hasil tabungan secara statistik signifikan mempengaruhi  BI  rate,  tetapi  variabel  BI  rate secara  statistic  tidak  signifikan  mempengaruhi bagi  hasil  tabungan.  Nilai  ini  dibuktikan  dengan nilai  probability  bagi  hasil  tabungan  0,0272  < 0,05.  Sehingga  disimpulkan  bahwa  adanya terjadi  bagi  hasil  berkausalitas  dengan  BI  rate. Sedangkan  nilai  probability  BI  rate  0,9839  > 0,05,  sehingga  disimpulkan  bahwa  tidak  terjadi kausalitas  BI  rate  terhadap  bagi  hasil  tabungan. Uji granger  causality ini  akan  disajikan  dalam tabel 4.5 yaitu :

## Tabel 4.7: Hasil Uji Granger Causality Test
Dependent variable: BI_RATE
Excluded Chi-sq Df Prob. BAGI_HASIL_TABU NGAN 23.06112 69 0.0272 All 23.06112 69 0.0272 Dependent variable: BAGI_HASIL_TABUNGAN Excluded Chi-sq Df Prob. BI_RATE 3.973741 69 0.9839 All 3.973741 69 0.9839
Sumber: Data Olahan Eviews 7 (data diolah)
Selanjutnya model ini dapat dianalisis seperti terlihat dari hasil olahan data dengan eviews berikut ini:
Tabel 4.8: Hasil Model Bagi Hasil Tabungan
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C -2.600169 0.992180 -2.620664 0.0108 BI_RATE 0.900040 0.146691 6.135624 0.0000 R-squared 0.349720 Mean dependent var 3.454722 Adjusted R-squared 0.340430 S.D. dependent var 1.073832 S.E. of regression 0.872101 Akaike info criterion 2.591562 Sum squared resid 53.23923 Schwarz criterion 2.654803 Log likelihood -91.29623 Hannan-Quinn criter. 2.616738 F-statistic 37.64588 Durbin-Watson stat 0.386541 Prob(F-statistic) 0.000000

## Sumber: Data Olahan Eviews 7 (data diolah)
Berdasarkan  model  ini  terlihat  bahwa  t- statistik  mencapai  6,136  >  1,99  (t-tabel)  ini menunjukkan bahwa model ini sangat signifikan. Dengan formula sebagai berikut :
BAGI_HASIL_TABUNGAN = -2.60016895483 + 0.90003956634*BI_RATE. Nilai  koefisien  BI  rate sebesar 0,9 ini dapat diartikan bahwa bila terjadi perubahan  dalam  BI  rate  sebesar  1%  akan menyebabkan bagi hasil tabungan  meningkatkan sebesar 0,9%.
Model  Empiris  dari Vector  Autorecresive Reggresive Berdasarkan tahapan yang dilakukan
terhadap  data  time  series  yaitu  BI  rate  dan  bagi hasil  tabungan,  model  analisis  yang  akan digunakan dalam penelitian ini adalah VAR yang unrestricted VAR.  Hal  ini  dilakukan  karena  data harus  stasioner  pada  first  different  yang  sama. Disamping  itu  hal  yang  sangat  penting  adalah bahwa  data  variabel  BI  Rate  dan  bagi  hasil tabungan  tidak  terjadi  kointegrasi  sesuai  dengan hasil  test  dengan  model  Johansen  cointegration test.  Maka  model  penelitian  ini  hanya  dianalisis dengan VAR  yang  unrestricted.  Berikut  ini  hasil olahan dengan model unrestricted VAR.

## Sumber: Data Olahan Eviews 7 (data diolah)
Hasil di atas menunjukkan bahwa hubungan antara BI rate dengan bagi hasil tabungan hanya bersifat  jangka  pendek.  Hasil  olahan  dengan program  eviews  dihasilkan  persamaan  sebagai berikut  :  BI_RATE  =  0.925*BI_RATE(-1)  + 0.072*BAGI_HASIL_TABUNGAN(-1)  +  0.266 dari model tersebut terlihat bahwa BI rate hanya dipengaruhi  oleh  BI  rate  lag  pertama  dan  bagi hasil  tabungan  lag  pertama  hal  ini  dapat  dilihat dari  nilai  t-statistic  lebih  besar  dari  tabel  (1,99) atau nilai P value lebih kecil dari 5 persen.
Nilai  0,925  bermakna  bahwa  jika  terjadi perubahan pada BI rate tahun yang lalu 1 persen
akan  menyebabkan  perubahan  dalam  BI  rate sebesar  0,925  persen.  Sementara  bagi  hasil tabungan  menunjukkan  bahwa  jika  terjadi perubahan  dalam  bagi  hasil  tabungan  1  persen akan  berdampak  pada  peningkatan  BI  rate sebesar 0,072 persen.
Hasil model unrestricted VAR menunjukkan bahwa  korelasi  antara  BI  rate  dengan  BI  rate -1 dan  bagi  hasil  tabungan -1 mencapai  98,68%. Sementara  model  kedua  bagi  hasil  tabungan hanya  dijelaskan  oleh  bagi  hasil  tabungan -1 dengan nilai korelasi 88,02%.
Tabel 4.9: Hasil Model dari Vector Autorecresive Reggresive
BI_RATE BAGI_HASIL_TABUNGAN BI_RATE(-1) 0.925383 0.025306 (0.02451) (0.10880) [ 37.7616] [ 0.23259] BAGI_HASIL_TABUNGAN(-1) 0.072138 0.866788 (0.01599) (0.07099) [ 4.51191] [ 12.2109] C 0.266545 0.309858 (0.14005) (0.62181) [ 1.90317] [ 0.49832] R-squared 0.973796 0.774799 Adj. R-squared 0.973026 0.768176 Sum sq. resids 0.924799 18.22930 S.E. equation 0.116619 0.517762 F-statistic 1263.522 116.9764 Log likelihood 53.35584 -52.47707 Akaike AIC -1.418474 1.562734 Schwarz SC -1.322868 1.658341 Mean dependent 6.730563 3.468169 S.D. dependent 0.710056 1.075353 Determinant resid covariance (dof adj.) 0.003608 Determinant resid covariance 0.003309 Log likelihood 1.249820 Akaike information criterion 0.133808 Schwarz criterion 0.325020
Tabel 4.10 : Hasil Model BI rate Terhadap BI rate -1 dengan Bagi Hasil    Tabungan -1. Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C(1) 0.925383 0.024506 37.76161 0.0000 C(2) 0.072138 0.015988 4.511907 0.0000 C(3) 0.266545 0.140053 1.903168 0.0613 R-squared 0.973796 Mean dependent var 6.730563 Adjusted R- squared 0.973026 S.D. dependent var 0.710056 S.E. of regression 0.116619 Akaike info criterion -1.418474 Sum squared resid 0.924799 Schwarz criterion -1.322868 Log likelihood 53.35584 Hannan-Quinn criter. -1.380455 F-statistic 1263.522 Durbin-Watson stat 1.390810 Prob(F-statistic) 0.000000
Sumber : Data Olahan Eviews 7 (data diolah)
Tabel 4.11: Hasil Model Bagi Hasil Tabungan Terhadap Bagi  Hasil Tabungan -1 Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C(4) 0.025306 0.108801 0.232591 0.8168 C(5) 0.866788 0.070985 12.21086 0.0000 C(6) 0.309858 0.621806 0.498318 0.6199 R-squared 0.774799 Mean dependent var 3.468169 Adjusted R-squared 0.768176 S.D. dependent var 1.075353 S.E. of regression 0.517762 Akaike info criterion 1.562734 Sum squared resid 18.22930 Schwarz criterion 1.658341 Log likelihood -52.47707 Hannan-Quinn criter. 1.600754 F-statistic 116.9764 Durbin-Watson stat 1.988662 Prob(F-statistic) 0.000000
Sumber: Data Olahan Eviews 7 (data diolah)
Impulse Response Function (IRF)
Analisis  impulse  respons  adalah  analisis yang akan melacak respon dari variabel endogen di  dalam  model  VAR  karena  adanya  guncangan (shocks)  atau  perubahan  di  dalam  variabel gangguan.
Pada gambar sebelah kiri atas terlihat respon BI  rate  meningkat  sampai  pada  periode  kelima lalu  stabil  pada  periode  keenam  dan  mengalami penurunan  pada  periode  ketujuh  hingga  periode kesepuluh. Pada gambar sebelah kanan respon BI rate  terhadap  bagi  hasil  tabungan  meningkat hingga periode kelima, lalu mengalami penurunan  pada  periode  keenam  dan  meningkat
kembali  pada  periode  ketujuh  dan  stabil  hingga periode kesepuluh.
Selanjutnya  respon  bagi  hasil  tabungan terhadap  BI  rate  mengalami  fluktuasi  hingga periode  ketujuh,  lalu  meningkat  pada  periode kedelapan  dan  mengalami  penurunan  kembali hingga  periode  kesepuluh.  Sedangkan  respon bagi hasil tabungan terhadap bagi hasil tabungan mengalami  penurunan  yang  drastis  hingga periode keenam lalu mengalami kenaikan hingga periode  kedelapan  dan  menurun  kembali  hingga periode  kesepuluh.  Berikut  adalah  hasil  analisis impulse response :
Grafik 4.2: Hasil Analisis Impulse Response Antar  Variabel Bi Rate dengan Bagi Hasil   Tabungan
Sumber: Data Olahan Eviews 7 (data diolah)

## Variance Decomposition
Setelah  analisis  terhadap  perilaku  dinamis model  melalui impulse  respon  function, maka selanjutnya  akan  dilihat  karakteristik  model melalui variance decomposition. Variance Decomposition yaitu untuk melihat kegunaannya
untuk memberikan informasi mengenai kontribusi  (persentase)  varians  setiap  variabel terhadap perubahan suatu variabel tertentu. Hasil variance  decomposition dapat  dilihat  pada  tabel 4.12 sebagai berikut :
. 0 - .1 . 0 - .1 . 1 . 2 . 4 1 2 3 4 5 6 7 8 9 1 0 R e s p o n s e o f B I _ R A T E t o B I _ R A T E - .1 . 0 . 1 . 2 . 3 . 4 1 2 3 4 5 6 7 8 9 1 0 R e s p o n s e o f B I _ R A T E t o B A G I _ H A S I L _ T A B U N G A N - .2 . 0 . 2 . 4 . 6 . 8 1 2 3 4 5 6 7 8 9 1 0 R e s p o n s e o f B A G I _ H A S I L _ T A B U N G A N t o B I _ R A T E - .2 . 0 . 2 . 4 . 6 . 8 1 2 3 4 5 6 7 8 9 1 0 R e s p o n s e o f B A G I _ H A S I L _ T A B U N G A N t o B A G I _ H A S I L _ T A B U N G A N R e s p o n s e t o C h o l e s k y O n e S . D . I n n o v a t i o n s ± 2 S . E .
Tabel 4.12: Analisis Variance Decomposition Variance Decomposition of BI_RATE: Period S.E. BI_RATE BAGI_HASIL_TABUNGAN 1 0.116619 100.0000 0.000000 2 0.165720 94.97308 5.026920 3 0.208148 86.57905 13.42095 4 0.248585 77.59726 22.40274 5 0.287795 69.38623 30.61377 6 0.325624 62.37259 37.62741 7 0.361756 56.55240 43.44760 8 0.395929 51.77132 48.22868 9 0.427971 47.84728 52.15272 10 0.457805 44.61490 55.38510 Variance Decomposition of BAGI_HASIL_TABUNGAN: Period S.E. BI_RATE BAGI_HASIL_TABUNGAN 1 0.517762 1.039786 98.96021 2 0.685397 1.098521 98.90148 3 0.788847 1.155464 98.84454 4 0.859197 1.210182 98.78982 5 0.909315 1.262331 98.73767 6 0.946053 1.311660 98.68834 7 0.973529 1.358009 98.64199 8 0.994399 1.401295 98.59870 9 1.010457 1.441503 98.55850 10 1.022950 1.478677 98.52132
Cholesky Ordering: BI_RATE BAGI_HASIL_TABUNGAN
Sumber: Data Olahan Eviews 7 (data diolah)
Hasil  analisis Variance  Decomposition menunjukkan  bahwa  BI rate di  Indonesia  pada periode pertama 100% variabilitasnya ditentukan oleh perubahannya  sendiri,  sedangkan  bagi  hasil tabungan  tidak  memiliki  kontribusi  sama  sekali pada  periode  pertama,  tetapi  pada  periode berikutnya variabilitas BI rate mampu dijelaskan oleh  perubahan  bagi  hasil  tabungan  dan  hal  ini semakin  tinggi  hingga  sementara  kontribusi  dari dirinya sendiri semakin berkurang.
Adapun Variance Decomposition dari perubahan  bagi  hasil  tabungan  pada  periode pertama  juga  hampir  sepenuhnya  (98,96%) dipengaruhi oleh pergerakannya sendiri, sedangkan  kontribusi  perubahan  BI  rate  tidak menunjukkan kontribusi yang berarti. kondisi ini kembali  menunjukkan  bahwa  perubahan  bagi hasil  tabungan  lebih  banyak  dijelaskan  oleh variabel-variabel  lainnya  dibandingkan  dengan BI rate.
Pembahasan Hasil uji stationeritas data dengan menggunakan  uji  ADF  menunjukkan  data variabel  BI  rate  dan  Bagi  hasil  tabungan  telah
stationer  pada tingkat first  difference .  Data  telah stationer  karena  nilai ADF  >  nilai  critical,  pada variabel BI rate nilai ADF sebesar  -5,29452 dan nilai  critical  -2,90357.  Sedangkan  pada  variabel bagi  hasil  tabungan  menunjukkan  nilai  ADF sebesar  -8,78446  dan  nilai  critical  -2,90357. Setelah  mengetahui  stationeritasnya  kemudian dilakukan uji kointegrasi,  tetapi sebelum melakukan uji kointegrasi kita harus mencari lag optimum terlebih dahulu.
Hasil  uji  panjang  lag  optimal  untuk mengetahui  lamanya  periode  keterpengaruhan terhadap suatu variabel BI rate pada waktu yang lalu  maupun  variabel  bagi  hasil  tabungan  bank syariah. Hasil uji panjang lag optimal ini terdapat nilai lag terkecil pada lag 1, artinya dimana pada lag  ini  terhimpun  nilai  terendah  bagi Final Prediction  Error (FPE), Akaike  Information Criterion (AIC), Schwarz  Information  Criterion (SC)  dan Hannan-Quinn  Information  Criterion (HQ). Sehingga lag 1 tersebut dipilih sebagai lag yang  optimal.  Hasil  uji  lag  ini  juga  bisa  dilihat pada  lag  berapa  yang  paling  banyak  tanda  (*) yang  artinya  lag  tersebutlah  yang  kita  gunakan untuk pengolahan data selanjutnya.
Pada uji stabilitas VAR pada variabel BI rate dan  bagi  hasil  tabungan  dikatakan  stabil  apabila seluruh  rootsnya  memiliki  nilai  modulus  lebih kecil  dari  satu,  karena  nilai  modulus  yang  lebih besar dari satu menunjukkkan adanya kestabilan. Dari  hasil  penelitian  nilai  rootsnya  sebesar 0.947892 dan nilai modulusnya sebesar 0,947892 yang menunjukkan bahwa nilai modulus < dari 1, yang artinya hasil uji stabilitas VAR pada model ini  menunjukkan  bahwa  model  VAR  yang dibentuk sudah stabil hingga lag optimalnya.
Uji  kointegrasi  yang  dilakukan  pada variabel  BI  rate  dan  bagi  hasil  tabungan  untuk melihat hubungan jangka  panjangnya.  Hasil dari olahan  menunjukkan  bahwa  nilai trace  statistic 11,58014 dan nilai critical  value sebesar 15,49471,  ini  artinya  nilai trace  statistic  < nilai critical  value yang  berarti  dapat  disimpulkan bahwa  antara  variabel  BI  rate  dengan  bagi  hasil tabungan  memiliki  hubungan  jangka  pendek. Berdasarkan  hasil  uji  kointegrasi  tidak  didapati tanda  kointegrasi,  maka  model  hubungan  dalam penelitian ini hanya dapat dilakukan dengan VAR saja.  Apabila  terdapat  tanda  kointegrasi  maka penelitian  ini  harus  diselesaikan  dengan  metode VECM ( Vector Error Correction Model ).
Hasil  uji  kausalitas  granger  menunjukkan hubungan  antara  BI  rate  dengan  bagi  hasil tabungan,  H 0 ditolak yang  berarti  bagi  hasil tabungan  mempengaruhi  BI  rate.  Hal  ini ditinjukkan  dengan  nilai  probabilitas  sebesar 0,0272  yang  lebih  <  dari  nilai  kritis  5%.  Pada hubungan  antara  bagi  hasil  tabungan  dengan  BI rate, H 0 gagal ditolak  yang berarti BI rate tidak mempengaruhi  bagi  hasil  tabungan.  Hal  ini ditunjukkan  dengan  nilai  probabilitas  sebesar 0,9839 < nilai kritis 5%.
Dari hasil model bagi hasil tabungan bahwa t-statistik  6,136  >  1,99  (t-tabel)  menunjukkan bahwa  model  ini  signifikan.  Berdasarkan  angka R-square sebesar 0,349720 maka untuk korelasinya dapat diperoleh dengan cara perhitungan  (R 2 ) 2 = 0,349720 2 =  0,1223040784 atau  12,23  %.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa hubungan  variabel  bagi  hasil  tabungan terhadap  BI  rate  sebesar  12,23%. Sehingga dapat  disimpulkan  bahwa  terdapat  hubungan timbal  balik  yang  signifikan  antara  bagi  hasil tabungan  dengan  BI  rate,  namun  tidak  terdapat hubungan timbal balik yang signifikan antara BI rate dengan bagi hasil tabungan.
Hasil  uji  VAR  antara  BI  rate  dengan  bagi hasil  tabungan    menunjukkan  bahwa  variabel  Bi rate  hanya  dijelaskan  oleh  BI_rate- 1 sebesar
37,7616  dan  bagi_hasil_tabungan- 1 sebesar 4,51191  yang  artinya  angka  tersebut  signifikan. Sedangkan  bagi  hasil  tabungan  hanya  mampu dijelaskan  oleh  bagi_hasil_tabungan- 1 sebesar 12,2109 sedangkan BI_rate- 1 tidak.
Hasil  olahan  dengan  program  eviews dihasilkan persamaan sebagai berikut : BI_RATE = 0,925*BI_RATE(-1) + 0,072*
BAGI_HASIL_TABUNGAN(-1)  +  0,266  dari model  tersebut  terlihat  bahwa  BI rate hanya dipengaruhi  oleh  BI rate lag  pertama  dan  bagi hasil tabungan lag pertama. Hal ini dapat dilihat dari nilai t-statistik lebih besar dari t-tabel (1,99). Nilai  0,925  bermakna  bahwa  jika  terjadi perubahan  pada  BI  rate  1  bulan  lalu  meningkat sebesar satu persen akan menyebabkan perubahan BI rate sebesar 0,925 persen. Sementara bagi hasil tabungan menunjukkan bahwa jika terjadi perubahan pada bagi  hasil  tabungan  1  bulan  lalu  sebesar  satu persen akan berdampak pada peningkatan BI rate s ebesar  0,072  persen.  Untuk  hasil  R-square variabel BI rate menunjukkan sebesar 0,973796, maka  kemampuan  BI rate -1 dan  bagi  hasil tabungan -1 mampu  menjelaskan  BI rate sebesar 94,83%.  Untuk  korelasi  antara  variabel  tersebut diperoleh  dari  perhitungan  (R 2 ) 2  = 0,973796 2 = 94,83. Hal  ini  menunjukkan  bahwa  hubungan variabel  BI  rate -1 dan  bagi  hasil  tabungan -1 sebesar 94,83%.
Sedangkan  R-squared  pada  variabel  bagi hasil  tabungan  yaitu  sebesar  0,774799.  Maka korelasi  antara  variabel  tersebut  dapat diperoleh dari perhitungan (R 2 ) 2 = 0,774799 2 = 60,04%. Hal ini menunjukkan bahwa hubungan  variabel  bagi  hasil  tabungan -1 terhadap BI rate -1 sebesar 60,04%.
Untuk  mengetahui  bagaimana  pengaruh variabel  terhadap  variabel  lain  dan  berapa  lama pengaruh    shock  tersebut  akan  diuji  melalui Impulse  Response  Functions (IRF).  Pada  grafik pertama  paling  kiri  atas  menggambarkan  respon pergerakan  BI  rate  terhadap  dirinya,  dimana setiap  BI  rate  meningkat  1%,  akan  direspon secara  positif  pada  lima  periode  setelahnya hingga mencapai 2% dan selanjutnya turun terus menerus  pada  hingga  keperiode  kesepuluh. Grafik  kedua  sebelah  kanan  menggambarkan pergerakan BI rate terhadap bagi hasil tabungan, dimana  setiap  BI  rate  meningkat  1%  akan direspon  secara  positif  pada  lima  periode stelahnya  hingga  mencapai  2%  dan  selanjutnya mengalami penurunan dan peningkatan stabil.
Pada  grafik  ketiga  menggambarkan  respon bagi  hasil  tabungan  terhadap  BI  rate  dimana pergerakan mengalami peningkatan dan berfluktuasi dan menurun pada periode kesepuluh.  Sedangkan  pada  grafik  terakhir  yaitu respon  bagi  hasil  tabungan  terhadap  bagi  hasil tabungan menunjukkan penurunan tajam sebanyak  4%  hingga  periode  keenam  dan meningkat  kembali  pada  periode  kedelapan  dan menurun kembali hingga periode kesepuluh.
Setelah dianalisis Impulse Response Functions (IRF),  selanjutnya  hasil  analisis Variance Decomposition menunjukkan bahwa BI rate  di  Indonesia  pada  periode  pertama  100% variabilitasnya  ditentukan  oleh  perubahannya sendiri,  sedangkan  bagi  hasil  tabungan  tidak memiliki  kontribusi  sama  sekali  pada  periode pertama, tetapi pada periode berikutnya variabilitas  BI  rate  mampu  dijelaskan  oleh perubahan  bagi  hasil  tabungan  dan  hal  ini menunjukkan  bahwa  fluktuasi  BI  rate  lebih banyak  dipengaruhi  oleh  variabel  bagi  hasil tabungan  dengan  kontribusi  lebih  dari  50%  dari pada faktor variabel BI rate itu sendiri.
Adapun Variance Decomposition dari perubahan  bagi  hasil  tabungan  pada  periode pertama  juga  hampir  sepenuhnya  (98,96%) dipengaruhi oleh pergerakannya sendiri, sedangkan  kontribusi  perubahan  BI  rate  tidak menunjukkan kontribusi yang berarti. kondisi ini kembali  menunjukkan  bahwa  perubahan  bagi hasil  tabungan  lebih  banyak  dijelaskan  oleh variabel-variabel  lainnya  dibandingkan  dengan BI rate.

## KESIMPULAN DAN SARAN Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  telah dilakukan  tentang  Interkorelasi  antara  BI  Rate dengan Bagi Hasil Tabungan Bank Syariah, yaitu untuk  mengetahui  hubungan  timbal  balik  antara BI Rate dengan bagi hasil tabungan bank syariah pada  periode  Januari  2010  hingga  Desember 2015 maka dapat disimpulkan sebagai berikut :
1. Sesuai  dengan  hasil  uji  stationer  data dengan  menggunakan  model Augmented Dickey-Fuller (ADF)  dengan  menggunakan Critical Value 5% dan tingkat first different maka  hasil  data  tersebut  stationer pada first different sementara  pada  level  tidak  ada variabel yang stationer.
2. Hasil  uji  stablitas  VAR    yang  dapat disimpulkan bahwa estimasi VAR
menunjukkan  bahwa  model  VAR  yang
dibentuk sudah stabil hingga lag optimalnya yaitu pada lag pertama.
3. Hasil  uji  kausalitas  ini  terlihat  bahwa variabel BI rate hanya berkausalitas dengan bagi  hasil  tabungan.  Sementara  bagi  hasil tabungan  tidak  memiliki  hubungan  timbal balik  yang  signifikan  dengan  variabel  BI rate.
4. Analisis  dengan  model unrestricted VAR menunjukkan  bahwa  hubungan  antara  BI Rate  dengan  bagi  hasil  tabungan  hanya bersifat  jangka  pendek.  Hasil  olahan  data model  VAR  yang  digunakan  adalah  model unrestricted VAR. Hal ini dilakukan karena model yang diteliti tidak memiliki hubungan jangka panjang  melalui uji kointegrasi pada tingkat keyakinan 5%.
5. Hasil model
unrestricted
VAR menunjukkan bahwa BI rate dapat dijelaskan  oleh  BI  rate -1 dan  bagi  hasil tabungan -1 dengan  nilai  R-square  97,38%, untuk  model  kedua  bagi  hasil  tabungan hanya  dijelaskan  oleh  bagi  hasil  tabungan -1 dengan  nilai  R-square  77,48%.  Sementara variabel  BI  rate -1 tidak  signifikan mempengaruhi  bagi  hasil  tabungan,  karena nilai ∝ > 5%.

## Saran
Sehubungan  dengan  hasil  penelitian  ini, maka  penulis  memiliki  beberapa  saran  sebagai berikut:
1. Diharapkan kepada masyarakat untuk memanfaatkan  fasilitas  produk  perbankan syariah,  karena  bagi  hasil  yang  ditawarkan oleh  bank syariah  lebih stabil dan menguntungkan dalam jangka panjang.
2. Hasil  analisis  diperoleh  bahwa  bagi  hasil tabungan  dapat  menjelaskan  BI  rate.  Oleh karenanya  diharapkan  kepada  pemerintah dalam  hal  ini  Bank  Indonesia  untuk meningkatkan  perhatian  dan  keberpihakan kepada  Bank  yang  berlandaskan  syariah, terutama dalam hal aturan-aturan perundangan  yang  lebih  menguntungkan Bank Syariah.
3. Penelitian selanjutnya
dapat
mengembangkan model penelitian ini dengan
menambahkan variabel lain seperti SWBI/SBI, piutang, NPF dan lain sebagainya.

## DAFTAR PUSTAKA
Hardini,  Isriani  dan  Giharto,  Muh.  H.  (2007).
Kamus Perbankan Syariah: Dilengkapi  Penjelasan  Singkat  dan Perbandingan dengan Bank Konvensional. Penerbit MARJA.
Bandung.
Http://www.bi.go.id/id/moneter/bi- rate/penjelasan/Contents/Default.aspx . diunduh tanggal 10 Januari 2016.
http://www.ojk.go.id/id/kanal/syariah/data-dan- statistik/statistik-perbankan- syariah/Default.aspx.  Diunduh  pada tanggal 25 Desember 2015.
Ifham, Ahmad.  (2015). Ini  Lho  Bank  Syariah! Memahami  Bank  Syariah  dengan Mudah. PT. Gramedia Pustaka Utama. Jakarta. Ismail,  (2011). Perbankan  Syariah  Edisi Pertama. Kencana  Prenada  Media Group. Jakarta. Kasmir. (2005). Bank dan Lembaga Keuangan Lainnya. PT.  Rajagrafindo  Persada. Jakarta.
Tanjung,  Hendri  dan  Devi,  Abrista.  (2013). Metodologi Penelitian Ekonomi Islam. Gramata Publishing. Jakarta.