96 Radia Purbayati, Rosma Pakpahan, Endang Hatma Juniwati, Agil Krisna Rivanda

## Ketahanan Perbankan Syariah di Indonesia Terhadap Fluktuasi Kondisi Makroekonomi Dan Fundamental Saat Pandemi Covid-19
Radia Purbayati 1* , Rosma Pakpahan 2 , Endang Hatma Juniwati 3 , Agil Krisna Rivanda 4 1234 Department of Accounting, Politeknik Negeri Bandung, Bandung, Indonesia radia@polban.ac.id, rosma.pakpahan@polban.ac.id, ehjuniwati@polban.ac.id, akraagil@gmail.com

## Abstract
The Finance and Banking sub-sector is the most dominant economic sector with a share of 37.1% compared to other economic sectors. The Covid-19 pandemic has affected to all sectors, including the banking sector. The purpose of this study is to examine the resilience of the Islamic banking in Indonesia, and predict the recovery of Islamic banking performance due to the shock of the Covid-19 Pandemic. The population in this study was Islamic Commercial Banks in Indonesia as many as 12 Banks. The research focuses on all Islamic Commercial Banks in Indonesia for the period January 2017 to May 2022. The research uses a descriptive analysis method of the Islamic banking in Indonesia. The variables tested consist of NPF, CAR, ROA, Asset SIZE ratios and GDPG growth. Data analysis in this study uses vector auto regression/vector error correction model (VAR/VECM) as an approach to construct estimation models of short-term relationships and indications of long-term relationships.. The results show that the business resilience of the banking industry is influenced by Islamic banking fundamentals, the SIZE variable has a significant effect on the resilience of Islamic banking. This research can provide an early warning system for changes in banking financial indicators that have the potential to have a systemic impact. With this early warning system, Islamic banking can quickly respond and make decisions on the steps to determine its business resilience strategy when facing Covid-19.
Keywords : Business Resilience, Islamic Banking, Pandemi Covid-19

## Abstrak
Sub sektor Keuangan dan Perbankan merupakan sektor ekonomi yang paling dominan dengan porsi 37.1% dibandingkan dengan sektor ekonomi lainnya. Pandemi Covid-19 mengakibatkan seluruh sektor mengalami guncangan tak terkecuali sektor perbankan. Tujuan penelitian ini adalah mengkaji ketahanan bisnis industri perbankan syariah di Indonesia, serta mengukur prediksi pemulihan kinerja perbankan syariah akibat shock Pandemic Covid-19. Populasi pada penelitian ini adalah Bank Umum Syariah di Indonesia sebanyak 12 Bank Umum Syariah. Penelitian berfokus pada seluruh Bank Umum Syariah di Indonesia periode Januari 2017 hingga Mei 2022. Penelitian menggunakan metode analisis deskriptif terhadap industri perbankan syariah di Indonesia. Variabel yang diuji diantaranya rasio NPF, CAR, ROA, Aset SIZE dan pertumbuhan GDPG . Analisis data dalam penelitian ini menggunakan vector auto regression/vector error correction model (VAR/VECM) sebagai pendekatan untuk membangun model estimasi hubungan jangka pendek dan indikasi hubungan jangka panjang. Hasil penelitian menunjukkan bahwa ketahanan bisnis industri perbankan dipengaruhi oleh fundamental perbankan syariah, variabel SIZE memberikan pengaruh yang signifikan terhadap ketahanan perbankan Syariah. Penelitian ini dapat memberikan suatu early warning system terhadap perubahan indikator keuangan perbankan yang berpotensi berdampak sistemik. Dengan adanya early warning system tersebut, perbankan syariah dapat merespon dan mengambil keputusan langkah penetapan strategi ketahanan bisnisnya saat menghadapi Covid-19 dengan cepat.
Kata-kunci :   Ketahanan Bisnis, Industri Perbankan Syariah, Pandemi Covid-19

## Jurnal Ekonomi Syariah Indonesia
Vol. XII No. 2, Desember 2022/1444 H : 96-107 ISSN 2089-3566 (Print), 2503-1872 (Online) Tersedia online di https://ejournal.almaata.ac.id/index.php/JESI/index DOI: http://dx.doi.org/10.21927/jesi.2022.12(2).95-107
Ketahanan Perbankan Syariah di Indonesia Terhadap Fluktuasi Kondisi Makroekonomi dan Fundamental .... 97 asset, sementara Indonesia adalah yang paling terkena dampak (Islamic Financial Stability Report, 2020). Berkebalikan dengan sumber lain  yang  mengatakan  bahwa  Perbankan Syariah di Bahrain, Oman, Qatar dan UEA kurang terkena dampak dari wabah Covid-19 (Mansour et al., 2022). Berkebalikan dengan temuan (Mansour et al., 2022), data menunjukkan Pandemi Covid-19 di Indonesia mengakibatkan pertumbuhan ekonomi negatif -5.32 % pada kuartal II 2020, namun menariknya sektor usaha yang masih mencetak pertumbuhan positif di tengah Pandemi adalah sektor jasa keuangan dengan tingkat  pertumbuhan  1.03%  (Akkas,  E  & Al Samman, H., 2021). Tahun 2021, sektor jasa keuangan kembali menjadi sektor yang kebal terhadap Pandemi Covid-19 dengan pertumbuhan sebesar 3.25% (Zuraya, N., 2020). Profil risiko perbankan terjaga pada threshold - nya akibat intervensi pemerintah namun berpotensi meningkat.
Fenomena  ini  menarik  untuk  dikaji lebih lanjut untuk menilai kehandalan dan ketahanan (endurance) perbankan syariah dalam menghadapi krisis keuangan yang terjadi akibat pandemic Covid-19. Ketahanan dalam sektor perbankan dapat didefinisikan sebagai suatu kondisi dimana individual bank mampu menahan guncangan dari berbagai sumber, baik dari internal perbankan maupun dari eksternal perbankan. Ketika timbul gejala guncangan, maka perbankan akan mampu menyesuaikan atau merespon dengan cepat setiap guncangan yang muncul, sehingga perbankan mampu melakukan antisipasi dini terhadap berbagai potensi guncangan yang dapat mempengaruhi kinerja perbankan. Ketahanan perbankan syariah dapat dilihat dari beberapa indikator rasio keuangan bank syariah. Rasio keuangan  memberikan suatu early warning system terhadap perubahan indikator kinerja perusahaan (Rivanda et al., 2021). Selama  Pandemi  Covid-19,  kinerja perbankan  syariah  yang  diukur  melalui rasio    ROA  dan  NOM  mengalami  trend penurunan. Menariknya, perbankan syariah justru mencapai tingkat efisiensi yang lebih baik melalui rasio BOPO yang menurun. Rasio pembiayaan bermasalah mengalami trend

## PENDAHULUAN
Pandemi Covid-19 mengakibatkan sekitar 95% negara di dunia mengalami kontraksi ekonomi, perekonomian global mengalami resesi, merugi hingga USD 12 Triliun dan pertumbuhan GDP global menurun 3% selama tahun 2020  (Al-Awadhi et al., 2020; Brindha & Sathyasree, 2022; Chen, H & Yeh,C., 2021; IMF Stability Report, 2020; Afgani et al., 2021). Berbagai negara melakukan stimulus kebijakan  fiskal  untuk  mempertahankan perekonomian diantaranya China, Jepang, Korea Selatan, Thailand, Singapura, Hongkong, Italia, Perancis, Selandia Baru, Amerika Serikat, India, Malaysia, Indonesia (Nuhaliza, 2020). Salah satu sektor usaha yang terdampak negatif secara global adalah sektor ekonomi (Ashraf, 2020; Nugroho et al., 2020; Uddin et al., 2021; Yunus & Rezki, 2020).
Banyak penelitian yang menyebutkan bahwa pandemi covid-19 ini mempengaruhi banyak  sektor  keuangan  dan  ekonomi. Diantaranya,  sektor  pariwisata  (Correa- Martínez et al., 2020; Nasution et al., 2020; Uğur & Akbıyık, 2020), sektor UMKM (Amri, 2020; Bartik et al., 2020; Fabeil et al., 2020; Shafi et al., 2020), sektor pasar modal (Ashraf, 2020), sektor asuransi (Wang et al., 2020), hingga sektor perbankan (Barua & Barua, 2021; Ghosh & Saima, 2021). Terdapat Bank dengan kondisi ketahanan terburuk dalam pengelolaan shock Pandemi Covid-19 yaitu Bangladesh dengan nilai rasio pembiayaan bermasalah mencapai 10% (Karim et al., 2021). Kebijakan relaksasi pembiayaan dilakukan melalui mitigasi risiko sebagai upaya penyelamatan pembiayaan (Elnahass et al., 2021). Perbankan  syariah  berpotensi  lebih terpapar  akibat  kondisi  ekonomi  riil dibandingkan perbankan konvensional dan mencatat penurunan pendapatan yang lebih rendah  mengingat  kegiatan  operasional perbankan syariah berbasis pada aktivitas sektor  riil  (Fakhri  &  Darmawan,  2021). Namun ternyata respon perbankan syariah di berbagai negara tidak sama, dinamika perbankan  syariah  di  UEA  dan  Kuwait memiliki kemungkinan yang lebih kecil untuk mengalami shock, Bahrain, Malaysia, Pakistan dan Turki diperkirakan relatif lebih mudah terpengaruh terutama dalam hal pertumbuhan
98 Radia Purbayati, Rosma Pakpahan, Endang Hatma Juniwati, Agil Krisna Rivanda
menurun sementara rasio CAR perbankan syariah mengalami trend meningkat (Teguh, 2021). Sebagian besar peneliti seperti (Al-Awadhi et al., 2020; Azhari & Wahyudi, 2020; Barua & Barua, 2021; Elnahass et al., 2021;  Yuningsih & Alfiah, 2022) belum melakukan penelitian yang mengukur respon industri perbankan syariah secara spesifik pada jangka pendek dan jangka panjang akibat Pandemi Covid-19. Mansour et al., (2022) melakukan penelitian yang mengukur dinamika jangka pendek dan jangka panjang. Sehingga,  tujuan dari penelitian ini adalah (i) mengkaji ketahanan bisnis industri perbankan syariah pada  jangka pendek dan jangka panjang, (ii) mengukur dinamika indikator keuangan perbankan syariah akibat shock Pandemi Covid -19,(iii) memprediksi waktu yang diperlukan untuk pemulihan kinerja perbankan syariah akibat shock pandemi Covid-19.
Urgensi penelitian ini adalah terdapatnya kajian ketahanan bisnis perbankan syariah selama Pandemi Covid-19 sehingga dapat dijadikan suatu early warning system terhadap perubahan indikator yang berpotensi memiliki risiko sistemik. Perbankan dapat melakukan mitigasi  risiko  dan  penetapan  langkah kebijakan strategis ketahanan bisnis perbankan syariah ditengah ketidakpastian pandemi Covid-19 untuk memastikan pertumbuhan dan stabilitas perbankan.

## METODE PENELITIAN
Penelitian ini menggunakan analisis deskriptif  kuantitatif  dan  berdasarkan pada data runtut waktu (time series) . Teknik pengambilan  data  menggunakan  sample jenuh berupa populasi Bank Umum Syariah di Indonesia sebanyak 12 Bank Umum Syariah, terdiri dari 1 Bank berada pada KBMI 3, 1 Bank berada pada KBMI 2, dan 10 Bank berada pada KBMI 1.  Data yang digunakan adalah data sekunder yang meliputi data Capital Adequacy Ratio (CAR), Return On Asset (ROA), Non Performing Financing (NPF),  Ukuran Perusahaan (SIZE) yang diperoleh dari SPS OJK, data Gross Domestic Product (GDP) yang diperoleh dari situs resmi Bank Indonesia. Data yang digunakan merupakan data agregat yang disajikan dalam bulanan periode Januari 2017 hingga Mei 2022.
Analisis data dalam penelitian ini Vector Auto Regression (VAR) / Vector Error Correction Model (VECM). Alat analisis ini mampu untuk membangun  model  estimasi  pada  dalam jangka pendek dan jangka panjang dan mampu memprediksi suatu shock akan kembali pada kondisi ekuilibrium. Tahapan dalam melakukan estimasi menggunakan VAR/ VECM meliputi uji stasioneritas data, penentuan lag optimal , uji kointegritas, pemodelan VAR/ VECM , Impulse Response Function (IRF), dan variance decompotion. Sementara  untuk  hubungan jangka panjang antara dua variabel time series dimodelkan sebagai berikut:
Yt =α0 +α1Yt-1 +GDPGt + εt
Dimana Yt merepresentasikan variabel spesifik bank (CAR, ROA, NPF, SIZE) pada periode  t  sebagai  variabel  endogen  dan variabel eksogen dibentuk dari forecasting pada lag 1 untuk masing-masing variabel endogen (CAR, ROA, NPF, SIZE) dan GDPGt menunjukkan pertumbuhan makroekonomi pada periode tesebut. εt adalah disturbance term . α1 menunjukkan tingkat perubahan variabel independen yang berdampak pada perubahan variabel dependen. Hubungan jangka panjang dikatakan sempurna apabila α1 sama dengan satu, dan dikatakan tidak sempurna jika nilai α1 kurang dari satu. Apabila terdapat lebih dari nol rank kointegrasi (banyaknya vektor kointegrasi yang saling bebas), maka metode VECM dapat digunakan. VECM telah meng- cover informasi jangka pendek dan informasi jangka panjang karena dalam persamaannya mengandung parameter jangka pendek dan jangka panjang dengan persamaan sebagai berikut:
ΔYt =β1ΔYt-1 - β2(Yt−1 − α0 − α1Y(t−1)-1)+νt Dimana  Δ  menunjukan  perbedaan pertama , β1 menunjukkan parameter jangka pendek, β2 menunjukkan parameter error correction (tingkat kecepatan penyesuaian koreksi kesalahan jika nilai yang dihasilkan berada jauh dari kondisi ekuilibrium), α0 dan α1 adalah parameter jangka panjang. Langkah terakhir  melakukan  uji Impulse Response Function (IRF) dan Variance Decomposition
Ketahanan Perbankan Syariah di Indonesia Terhadap Fluktuasi Kondisi Makroekonomi dan Fundamental .... 99 untuk memprediksi periode pemulihan yang dibutuhkan akibat terjadinya suatu shock.
HASIL DAN PEMBAHASAN Pemodelan VAR/VECM digunakan untuk  menganalisa  dan  memperkirakan hubungan jangka pendek dan jangka panjang antara variabel independen dengan variabel dependen pada data time series . Beberapa tahapan yang perlu dilakukan agar model VAR/VECM menjadi sebuah model yang fit diantaranya sebagai berikut:
Uji Unit Root Test Uji Unit Root merupakan pengujian yang digunakan untuk melihat kestasioneran data pada suatu variabel time series . Salah satu parameternya adalah pengujian Augmented Dickey Fuller (ADF) Unit Root Test pada tingkat Level. Jika nilai probabilitas lebih kecil dari taraf nyata 5% maka dapat dikatakan variabel stasioner pada tingkat level, namun jika nilai probabilitas lebih besar dari taraf nyata 5%, maka perlu dilakukan pengujian pada tingkat 1 st difference . Berikut hasil pengujian unit root . Hasil Uji Unit Root menunjukkan bahwa seluruh data time series variabel tidak stasioner pada Level, dimana nilai probabilitas seluruh variabel lebih besar dari taraf nyata 5%. Perlu dilakukan pengujian Unit Root pada tingkat 1 st
Difference . Hasil menunjukkan bahwa seluruh data variabel time series bersifat stasioner pada 1 st difference dengan seluruh nilai probabilitas variabel lebih rendah dari nilai taraf nya 5%.
Uji Lag Optimum Tahapan selanjutnya dilakukan Uji Lag Optimum. Pengujian ini pada periode berapa lama variabel akan saling berpengaruh.  Tabel berikut  menunjukkan  hasil  uji lag untuk mendapatkan lag optimum . Hasil Uji Lag Optimum menunjukkan jumlah tanda bintang yang dominan berada pada Lag 1. Sehingga Lag 1 dapat ditetapkan sebagai Lag Optimum dan digunakan sebagai dasar analisis pada tahap selanjutnya. Variabel dikatakan saling mempengaruhi sampai 1 lag periode sebelumnya.
Uji Stabilitas Pada tahap ini dilakukan uji stabilitas pada lag optimum yang sudah ditentukan yaitu uji stabilitas pada lag 1. Tabel 3 menunjukkan uji stabilitas data time series . Hasil menunjukkan bahwa nilai modulus dari setiap root-nya memiliki nilai kurang dari 1 yang mengindikasikan bahwa data time series dikatakan stabil. Hal ini pun ditunjukkan dari keterangan di bawah tabel yang menerangkan VAR memenuhi kondisi stabilitas.
Tabel 2. Uji Lag Optimum Lag LogL LR FPE AIC SC HQ 0 -238.6150 NA 0.002314 8.120501 8.295030 8.188769 1 8.110416 444.1058 1.4e-06* 0.729653 1.77825* 1.13959* 2 19.83932 19.15721 2.27e-06 1.172023 3.091839 1.922968 3 55.74032 52.65481* 1.65e-06 0.808656 3.601115 1.900940 4 77.55471 28.35871 2.00e-06 0.914843 4.579946 2.348466 5 109.7314 36.46690 1.84e-06 0.675620* 5.213367 2.450583
Sumber: Hasil Olahan Lag Optimum Test , Data diolah kembali
Tabel 1. Unit Root Test
VARIABEL Kesimpulan pada Level Prob. Kesimpulan pada 1st Difference LEVEL 1st DIFF CAR Tidak Stasioner 0,5824 0,0000 Stasioner pada 1st Difference ROA Tidak Stasioner 0,5463 0,0000 Stasioner pada 1st Difference NPF Tidak Stasioner 0,601 0,0062 Stasioner pada 1st Difference SIZE Tidak Stasioner 0,9559 0,0000 Stasioner pada 1st Difference GDP Tidak Stasioner 0,3192 0,0000 Stasioner pada 1st Difference
Sumber : Hasil Olahan Unit Root Test, Data dioleh kembali.

## 100 Radia Purbayati, Rosma Pakpahan, Endang Hatma Juniwati, Agil Krisna Rivanda
Tabel 3. Uji Stabilitas Root Modulus 0.988871 0.988871 0.830580 - 0.031096i 0.831162 0.830580 + 0.031096i 0.831162 0.667916 - 0.131714i 0.680779 0.667916 + 0.131714i 0.680779 No root lies outside the unit circle. VAR satisfies the stability condition. Sumber: Hasil Olahan Uji Stabilitas, Data diolah kembali Tabel 5. Estimasi VAR CAR NPF ROA SIZE GDP CAR(-1) 0.853599 -0.029381 0.011615 0.007848 0.312855 (0.07070) (0.02285) (0.01489) (0.00288) (0.15815) [ 12.0734] [-1.28594] [ 0.77992] [ 2.72886] [ 1.97823] NPF(-1) 0.755470 0.689441 -0.020639 -0.023514 0.242118 (0.29389) (0.09498) (0.06191) (0.01195) (0.65741) [ 2.57055] [ 7.25917] [-0.33338] [-1.96697] [ 0.36829] ROA(-1) 0.730351 -0.101121 0.718125 -0.039814 -0.402806 (0.44974) (0.14534) (0.09473) (0.01829) (1.00601) [ 1.62396] [-0.69577] [ 7.58049] [-2.17643] [-0.40040] SIZE(-1) 3.420947 -0.655493 0.375698 0.868348 -3.131241 (1.33137) (0.43025) (0.28044) (0.05415) (2.97813) [ 2.56950] [-1.52353] [ 1.33966] [ 16.0347] [-1.05141] GDP(-1) -0.029749 0.004036 0.005035 0.000715 0.856351 (0.02927) (0.00946) (0.00617) (0.00119) (0.06548) [-1.01623] [ 0.42665] [ 0.81657] [ 0.60029] [ 13.0775] C -44.06063 10.16790 -4.520944 1.661007 33.51564 (16.7963) (5.42792) (3.53802) (0.68320) (37.5716) [-2.62323] [ 1.87326] [-1.27782] [ 2.43122] [ 0.89205] R-squared 0.932231 0.914594 0.871938 0.971706 0.797705 Adj. R-squared 0.926388 0.907231 0.860898 0.969267 0.780265 Sum sq. resids 27.42073 2.863631 1.216664 0.045368 137.2048 S.E. equation 0.687584 0.222200 0.144834 0.027968 1.538051 F-statistic 159.5689 124.2218 78.98123 398.3848 45.74192 Log likelihood -63.68939 8.605296 35.99660 141.2469 -115.2150 Akaike AIC 2.177793 -0.081416 -0.937394 -4.226465 3.787969 Schwarz SC 2.380189 0.120980 -0.734998 -4.024069 3.990364 Mean dependent 20.59688 3.663281 1.469688 12.69734 3.510312 S.D. dependent 2.534269 0.729531 0.388334 0.159535 3.281115 Determinant resid covariance (dof adj.) 6.58E-07 Determinant resid covariance 4.02E-07 Log likelihood 17.19173 Akaike information criterion 0.400259 Schwarz criterion 1.412235 Number of coefficients 30
Sumber : Hasil olah data Estimasi VAR, Data diolah kembali
Tabel 4. Cointegration Test
Unrestricted Cointegration Rank Test (Trace) Trace 0.05 No. of CE(s) Eigenvalue Statistic Critical Value Prob.** None 0.353947  57.68055  60.06141  0.0781 At most 1 0.212779  30.15746  40.17493  0.3463 At most 2 0.134778  15.08491  24.27596  0.4488 At most 3 0.075187  5.964447  12.32090  0.4403 At most 4 0.016375  1.040147  4.129906  0.3575 Sumber: Hasil olah data Uji Kointegrasi, Data diolah kembali
Ketahanan Perbankan Syariah di Indonesia Terhadap Fluktuasi Kondisi Makroekonomi dan Fundamental .... 101 Uji Kointegrasi Uji Kointegrasi merupakan salah satu metode untuk mendeteksi hubungan jangka panjang antara variabel independen dengan variabel dependennya. Uji ini melihat sejauh mana hubungan keseimbangan antara variabel ekonomi dalam jangka panjang.
Hasil uji kointegrasi menunjukkan bahwa nilai Trace Statistic 57.68055 lebih kecil dari nilai Critical Value pada taraf nyata 5% 60.06141, nilai statistic Eigenvalue maksimum menunjukkan nilai probabilitas 0.0781 yang lebih besar dati taraf nyata 5%. Berdasarkan kondisi tersebut, dapat disimpulkan bahwa tidak terdapat hubungan kointegrasi pada pengamatan data time series . Hal ini menunjukkan tidak terdapat hubungan jangka panjang yang terbentuk dari shock antar variabel time series.
Estimasi Model VAR Estimasi pemodelan yang cocok pada data pengamatan time series ini adalah pemodelan VAR. Keputusan pemilihan pemodelan VAR dilakukan atas dasar pertimbangan bahwa kestasioneran terjadi pada 1 st difference dengan pemenuhan kondisi kestabilan data time series pada lag optimum 1 dan tidak terdapat indikasi terjadinya kointegrasi.  Adapun model estimasi yang dihasilkan adalah model VAR dengan hubungan variabel yang terjadi hanya dalam jangka pendek terlihat pada Tabel Estimasi VAR berikut di bawah. Hasil estimasi VAR menunjukkan bahwa persamaan model VAR terjadi pada lag 1 yang ditunjukkan dengan nilai variabel CAR(-1), NPF (-1), ROA (-1),
SIZE (-1) dan GDP (-1) dan efek jangka pendek yang dihasilkan sebesar nilai masing-masing konstanta (nilai tanpa tanda kurung) yang terletak pada baris pertama setiap variabel pada tabel.
Analisis Impulse Response Function (IRF) Analisis IRF menjelaskan dampak dari terjadinya shock suatu  variabel  terhadap variabel lainnya dan memprediksi waktu pemulihan  akibat shock menuju  kondisi ekuilibrium.
Respon Variabel CAR terhadap Shock Variabel CAR, NPF, ROA, SIZE dan GDP Gambar pada baris pertama menunjukkan respon variabel CAR terhadap shock yang dihasilkan dari variabel CAR, NPF, ROA, SIZE dan GDP akibat Pandemi Covid-19. Respon variabel CAR terhadap shock yang terjadi pada variabel CAR itu sendiri memiliki respon yang positif. Jika variabel CAR mengalami shock sebesar 1 simpangan baku maka respon variabel CAR itu sendiri setelah 1 periode nilainya naik sebesar 0.687 simpangan baku. Namun respon pada periode ke depan terhadap shock semakin menurun secara drastis dan bergerak menuju keseimbangan. Pada periode ke-80 respon dari shock CAR hanya sebesar 0.058 simpangan baku. Respon variabel CAR terhadap shock variabel NPF memiliki respon yang positif. JRespon terbesar terjadi pada periode ke 3 sebesar 0.2298 simpangan baku. Respon terhadap shock NPF semakin melemah dan mulai bergerak kearah kestabilan pada periode ke- 29 dengan nilai simpangan baku 0.0059.
Respon variabel CAR terhadap shock variabel  ROA  memiliki  respon  dengan kecenderungan positif pada periode 1 hingga periode 10, dan negatif setelah periode ke 10. Respon positif terbesar terjadi pada periode ke-3 dengan nilai 0.130994 dan mulai menurun hingga respon menjadi negatif pada periode ke-10.  Respon mulai melemah dan bergerak menuju pemulihan pada periode ke-33. Respon variabel CAR terhadap shock variabel SIZE memiliki respon yang positif. Pada periode ke-1 hingga periode ke-9 terjadi kenaikan respon dari simpangan baku variabel CAR akibat shock pada variabel SIZE dengan Gambar 1 . Impulse Respon Function Sumber : Hasil olah data IRF, Data diolah kembali
102 Radia Purbayati, Rosma Pakpahan, Endang Hatma Juniwati, Agil Krisna Rivanda
respon tertinggi sebesar 0.231389 simpangan baku. Namun setelah periode ke-10, respon kenaikan tersebut berangsur-angsur mengalami penurunan signifikan dan menuju ke kondisi ekuilibrium mulai periode ke-54. Respon variabel CAR terhadap shock variabel GDP memiliki respon yang negatif. Setelah periode ke-10 terjadi respon semakin mengecil dan mulai menuju ke keseimbangan mulai pada periode ke-49.
Respon Variabel NPF terhadap Shock Variabel CAR, NPF, ROA, SIZE dan GDP Respon variabel NPF terhadap shock variabel CAR memiliki respon yang negatif. Respon terbesar terjadi pada periode 13 dengan nilai  simpangan  baku  -0.040233.  Respon tersebut semakin mengecil dan mulai menuju ke kestabilan pada periode ke-73 dengan nilai 0.019873 simpangan baku.
Respon variabel NPF terhadap shock variabel NPF itu sendiri memiliki respon yang positif hingga periode ke-10 dan menjadi negatif setelah periode ke-10. Respon negatif tersebut semakin mengecil dan mulai menuju ke kestabilan pada periode ke-70.
Respon variabel NPF terhadap shock variabel ROA memiliki respon yang negatif hingga periode ke-9 dan menjadi positif mulai periode ke-10. Respon positif tersebut semakin mengecil  dan  mulai  bergerak  menuju  ke keseimbangan pada periode ke-53. Respon variabel NPF terhadap shock variabel SIZE memiliki respon yang negatif sepanjang periode. Respon terbesar terjadi pada periode ke- 14 dengan penurunan sebesar 0.065144 simpangan baku. Namun respon tersebut semakin mengecil dan terus bergerak mencari  keseimbangan.  Hingga  dengan periode  pengamatan  pergerakan  menuju pemulihan masih berlangsung.
Respon variabel NPF terhadap shock variabel GDP memiliki respon yang positif. Respon terbesar terjadi pada periode ke 26, dimana terjadi kenaikan sebesar 0.015187 simpangan baku akibat shock tersebut. Respon semakin mengecil mulai dari periode ke-50 dan mulai terjadi pemulihan sejak periode ke-65.
Respon Variabel ROA terhadap Shock Variabel CAR, NPF, ROA, SIZE dan GDP Respon variabel ROA terhadap shock variabel CAR memiliki respon yang positif. Pada periode ke-1 hingga periode ke-10 terjadi kenaikan respon dari simpangan baku variabel ROA akibat shock pada variabel CAR dan mencapai kenaikan tertinggi periode ke-10. Respon kenaikan berangsur-angsur mengalami penurunan dan menuju ke kestabilan pada periode ke-40.
Respon variabel ROA terhadap shock variabel NPF memiliki respon yang negatif hingga periode ke-6 dan menjadi positif mulai periode ke-7. Respon negatif terbesar terjadi pada periode ke-15 dengan perubahan sebesar 0.015579 simpangan baku. Respon berangsur- angsur melemah dan mulai bergerak menuju ke keseimbangan pada periode ke-30. Respon variabel ROA terhadap shock variabel ROA itu sendiri memiliki respon yang positif hingga periode ke-12 dengan respon tertinggi sebesar terjadi pada periode 1 sebesar 0.140946 simpangan baku. Respon semakin melemah dan menjadi negatif mulai periode ke-16 dengan respon negatif terbesar terjadi pada periode ke-28 sebesar 0.006336 simpangan baku.  Kestabilan menuju keseimbangan terjadi mulai periode ke-38.
Respon variabel ROA terhadap shock variabel SIZE memiliki respon yang positif. Respon terbesar terjadi pada periode ke-18 dengan perubahan sebesar 0.032663 simpangan baku. Respon berangsur-angsur mengalami melemah hingga periode pengamatan, respon terus bergerak menuju keseimbangan. Respon variabel ROA terhadap shock variabel GDP memiliki respon yang positif hingga periode ke-12 dan menjadi negatif setelah periode tersebut.  Respon berangsur- angsur mengecil hingga bergerak menuju kestabilan mulai periode ke-45.
Respon Variabel SIZE terhadap Shock Variabel CAR, NPF, ROA, SIZE dan GDP Respon variabel SIZE terhadap shock yang terjadi pada variabel CAR memiliki respon negatif hingga periode ke-2 dengan
Ketahanan Perbankan Syariah di Indonesia Terhadap Fluktuasi Kondisi Makroekonomi dan Fundamental .... 103 respon perubahan negatif dari simpangan baku yang semakin mengecil dan menjadi positif mulai periode ke-3.  Respon positif pada simpangan baku tersebut juga semakin melemah seiring berjalannya waktu dan hingga periode pengamatan masih bergerak menuju pemulihan.
Respon variabel SIZE terhadap shock yang terjadi pada variabel NPF memiliki respon negatif hingga periode ke-8 dengan respon perubahan negatif dari simpangan baku yang semakin mengecil dan menjadi positif mulai periode ke-9.  Respon positif pada simpangan baku tersebut juga semakin melemah seiring berjalannya  waktu  dan  bergerak  menuju kestabilan mulai periode ke-70.
Respon variabel SIZE terhadap shock yang terjadi pada variabel ROA memiliki respon negatif. Respon negatif terbesar terjadi pada periode ke 4. Shock variabel SIZE menghasilkan penurunan ROA sebesar 0.007380 simpangan baku. Sepanjang periode pengamatan, respon semakin melemah seiring dengan waktu dan bergerak menuju keseimbangan.
Respon variabel SIZE terhadap shock yang terjadi pada variabel SIZE itu sendiri memiliki respon positif. Respon positif pada simpangan baku tersebut semakin melemah seiring berjalannya waktu. Sepanjang periode pengamatan, respon masih terus bergerak menuju ekuilibrium.
Respon variabel SIZE terhadap shock yang terjadi pada variabel GDP memiliki respon positif hingga periode ke-4 dan menjadi negatif mulai periode ke-5. Respon negatif terbesar terjadi pada periode ke-18 dengan perubahan simpangan baku sebesar 0.00370. Respon semakin melmah dan bergerak menuju kestabilan mulai periode ke-70.

## Respon Variabel GDP terhadap
Shock Variabel CAR, NPF, ROA, SIZE dan GDP Berdasarkan Grafik Impulse Response Function, terlihat respon variabel GDP terhadap shock yang dihasilkan oleh variabel CAR, NPF, ROA, SIZE dan GDP memiliki respon perubahan  simpangan  baku  yang  paling rendah dibandingkan respon variabel lainnya dan paling mendekati kondisi ekuilibrium yang menandakan semakin menuju pemulihan. Terlihat respon variabel GDP terhadap shock
variabel CAR memiliki respon positif dan mulai terjadi pemulihan pada periode ke- 21. Respon variabel GDP terhadap shock NPF terjadi secara positif dengan pemulihan mulai pada periode ke 29. Respon variabel GDP terhadap shock variabel ROA memiliki respon positif dengan kondisi pemulihan terjadi mulai periode ke-30. Respon variabel GDP terhadap shock variabel SIZE memiliki respon negatif dan berangsur-angsur bergerak menuju  pemulihan  mulai  periode  ke-65. Respon variabel GDP terhadap shock variabel itu sendiri memiliki respon positif dan bergerak menuju keseimbangan pada periode ke-30.
Analisis Variance Decomposition Analisis Variance Decomposition menunjukkan  besarnya  kontribusi  dari variabel tertentu terhadap variabel lain untuk sekian periode ke depan. Gambar berikut menunjukkan kontribusi dominan dari masing- masing variabel.
Gambar 2. Variance Decomposition Sumber : Hasil olah data Variance Decomposition , Data diolah kembali

## 104 Radia Purbayati, Rosma Pakpahan, Endang Hatma Juniwati, Agil Krisna Rivanda
Hasil pengujian Variance Decomposition menunjukkan bahwa ketika variabel CAR berperan sebagai variabel endogen, terlihat kontribusi terbesar dari perubahan respon terbesar dihasilkan dari shock variabel CAR itu sendiri, namun setelah periode ke-50 respon lebih dikontribusikan dari shock variabel SIZE. Saat variabel NPF berperan sebagai endogen, maka kontribusi terbesar dihasilkan dari variabel NPF itu sendiri namun setelah periode ke-30 dikontribusikan oleh variabel SIZE. Variabel ROA jika berperan sebagai endogen, maka kontribusi terbesar dari variabel ROA itu sendiri  namun setelah periode ke-60 dikontribusikan oleh variabel SIZE.  Pada saat variabel SIZE sebagai variabel endogen, kontribusi terbesar dari variabel SIZE itu sendiri sepanjang waktu. Ketika variabel GDP sebagai variabel endogen, maka kontribusi terbesar dr GDP itu sendiri sepanjang waktu .
HASIL DAN PEMBAHASAN Berdasarkan  hasil  pengamatan  dan estimasi VAR, terlihat bahwa respon indikator perbankan  syariah  terhadap shock yang diakibatkan  Pandemi  Covid-19  memiliki respon dalam jangka pendek dan ketahan perbankan syariah dapat dikatakan stabil.
Gambar 3. Perkembangan Indikator Ekonomi dan Perbankan Syariah
Berdasarkan Grafik 3,  Perkembangan Indikator Ekonomi dan Perbankan berikut, dapat terlihat bahwa meskipun pertumbuhan ekonomi di Indonesia anjlok hingga mencapai -5.32% pada Triwulan II Tahun 2020 akibat Pandemi Covid-19, namun indikator kinerja perbankan syariah menunjukkan kinerja yang stabil dan terjaga. Rasio CAR mengalami trend meningkat meskipun perkembangan CAR terlihat sangat sensitif dan sempat terjadi penurunan CAR sebelum era Pandemi Covid-19 namun masih berada dalam kondisi jauh diatas nilai threshold sebesar 8% berdasarkan ketentuan. Peningkatan CAR terjadi salah satunya akibat adanya perubahan ketentuan dari penetapan Modal Inti.
Pada aturan sebelumnya POJK No. 6/ POJK.03/2016 Tentang Kegiatan Usaha dan Jaringan Kantor Berdasarkan Modal Inti Bank, disebutkan bahwa perbankan hanya dapat melakukan kegiatan usaha sesuai dengan Modal Inti. Aturan tersebut mengelompokkan perbankan menjadi 4 Kelompok Bank Umum Kelompok Usaha (BUKU). BUKU 1 merupakan kelompok bank dengan Modal Inti sampai dengan kurang dari Rp 1 Triliun, BUKU 2 merupakan kelompok bank dengan Modal Inti paling sedikit Rp 1 Triliun sampai dengan Rp 5 Triliun, BUKU 3 merupakan kelompok bank dengan Modal Inti Rp 5 Triliun hingga Rp 30 Triliun dan BUKU 4 merupakan kelompok bank dengan Modal Inti paling sedikit Rp 30 Triliun. Pada  aturan  terbaru,  POJK  No.  12/ POJK.03/2021 tentang Bank Umum, OJK menetapkan perubahan Modal Inti berdasarkan Kelompok  Bank  berdasarkan  Modal  Inti (KBMI). KBMI 1 merupakan kelompok bank dengan Modal Inti sampai dengan Rp 6 Triliun, KBMI 2 kelompok bank dengan Modal Inti lebih dari Rp 6 Triliun hingga Rp 14 Triliun, KBMI 3 kelompok bank dengan Modal Inti lebih dari 14 Triliun hingga Rp 70 Triliun, dan KBMI 4 kelompok bank dengan Modal Inti lebih dari Rp 70 Triliun. Ketentuan tersebut berpengaruh terhadap peningkatan CAR secara signifikan pada tahun 2021. Ketentuan tersebut dimaksudkan agar perbankan berada dalam kondisi kuat dan berdaya saing guna mendukung  pertumbuhan  ekonomi  dan stabilitas nasional. Hingga saat ini terdapat 1
16 18 20 22 24 26 I II III IV I II III IV I II III IV I II III IV I II III IV I II 2017 2018 2019 2020 2021 2022 C AR -8 -4 0 4 8 I II III IV I II III IV I II III IV I II III IV I II III IV I II 2017 2018 2019 2020 2021 2022 G D P 2.5 3.0 3.5 4.0 4.5 5.0 5.5 I II III IV I II III IV I II III IV I II III IV I II III IV I II 2017 2018 2019 2020 2021 2022 N PF 0.4 0.8 1.2 1.6 2.0 2.4 I II III IV I II III IV I II III IV I II III IV I II III IV I II 2017 2018 2019 2020 2021 2022 R O A 12.4 12.5 12.6 12.7 12.8 12.9 13.0 13.1 I II III IV I II III IV I II III IV I II III IV I II III IV I II 2017 2018 2019 2020 2021 2022 SIZE
Ketahanan Perbankan Syariah di Indonesia Terhadap Fluktuasi Kondisi Makroekonomi dan Fundamental .... 105 Bank Umum Syariah (BUS) termasuk ke dalam KBMI 3, 1 BUS berada pada KBMI 2 dan 10 BUS berada pada KBMI 1. Pemenuhan Modal Inti berdasarkan pada aturan KBMI tersebut berdaampak pada meningkatnya nilai CAR perbankan secara signifikan pada tahun 2021. Perbankan syariah di Indonesia merupakan perbankan yang paling terdampak oleh Shock Pandemi Covid-19 dan menyiratkan bahwa likuiditas tambahan perlu disuntikkan kepada perbankan syariah untuk menjaga nilai rasi CAR menjadi lebih tinggi selain pengendalian dari rasio NPF (Mansour et al., 2022). Rasio NPF mengalami trend menurun. Terlihat pada Gambar diatas, posisi rasio NPF pada masa Pandemi Covid-19 berada pada posisi di bawah nilai threshold sebesar 5%.  Perbankan  syariah  berhasil  menjaga kestabilan nilai NPF jauh dibawah threshold- nya. Pencapaian yang baik jika dibandingkan dengan  kondisi  pada  tahun  2017  hingga 2018 dimana rasio NPF perbankan syariah menembus nilai diatas 5% hingga mencapai NPF tertinggi sebesar 5.27% pada November 2017.  Kondisi  tersebut  diakibatkan  oleh terjadinya stagnasi pertumbuhan ekonomi yang dihasilkan dari tertekannya aktivitas ekonomi terutama pada sektor riil. Pada masa Pandemi Covid-19, berbagai langkah kebijakan dilakukan guna mencegah NPF melonjak melalui terbitnya Peraturan OJK No. 11/POJK.03/2020 tentang Stimulus Perekonomian Nasional Sebagai Kebijakan Countercyclical Dampak Penyebaran Corona Virus Disease. Berdasarkan peraturan tersebut, perbankan mengeluarkan kebijakan pemberian restrukturisasi dan relaksasi kepada nasabah terhadap fasilitas pembiayaan serta melakukan penundaan  pembayaran  dan  pemberian keringanan margin (bagi hasil) yang kurun waktu persyaratannya disesuaikan dengan sektor ekonomi, kriteria dan kondisi nasabah.
Perkembangan asset perbankan syariah (SIZE) mengalami trend meningkat meskipun perbankan menghadapi kondisi yang tidak menentu akibat Pandemi Covid-19. Meskipun sempat  terjadi  penuruna  aset  perbankan syariah pada periode Triwulan IV tahun 2020, namun nilai aset perbankan syariah masih berada padsa posisi yang lebih baik dari periode sebelumnya. Selain itu pemerintah
memberikan stimulus Pemulihan Ekonomi Nasional, salah satunya melalui kebijakan yang dikeluarkan oleh Bank Indonesia dengan cara pelonggaran moneter berupa pemangkasan kewajiban pemenuhan Giro Wajib Minimum (GWM). Stimulus ini ditujukan agar perbankan mendapatkan tambahan likuiditas yang dapat memperbaiki posisi asetnya. Berdasarkan analisis  Variance  Decomposition  terlihat bahwa kontribusi terbesar tehhadap perubahan respon selain disebabkan oleh variabel itu sendiri, juga disebabkan oleh variabel SIZE. Hal ini sejalan dengan penelitian yang dilakukan oleh (Mansour et al., 2022) bahwa dinamika perbankan syariah pada beberapa negara lebih mudah terpengaruh terutama dalah hal peertumbuhan SIZE.
Kondisi profitabilitas perbankan syariah sangat  terdampak  pada  masa  Pandemi Covid-19. Rasio ROA mengalami fluktuasi dan menghasilkan performa Ushap e pada saat awal Pandemi Covid-19 berlangsung. Anjloknya profitabilitas perbankan diakibatkan selain dari terganggunya cashflow perbankan syariah dari aktivitas operation, investing dan financing , juga dihasilkan dari meningkatnya pembentukan Cadangan Penyisihan Kerugian Penurunan Nilai (CKPN) guna memitigasi risiko gagal bayar yang dapat mengakibatkan melambungnya rasio NPF (Yuningsih & Alfiah, 2022) . Performa keuangan perbankan syariah dapat dikatakan dapat bertahan ditengah kondisi Pandemi Covid-19. Hal ini sejalan dengan  penelitian  yang  dilakukan  oleh Akkas,  E  &  Al  Samman,  H.,  2021)  yang mengemukakan bahwa Lembaga Keuangan Syariah pada beberapa negara kurang terkena dampak dan menegaskan hilangnya dampak negatif Covid-19 terhadap Lembaga Keuangan Syariah.
KESIMPULAN Hasil penelitian menunjukkan bahwa meskipun Indonesia dihadapkan oleh situasi Pandemi Covid-19 dimana pertumbuhan ekonomi sempat anjlok mencapai -5.38%, namun ketahanan bisnis industri perbankan syariah di Indonesia masih terjaga dan stabil. Terlihat dari performa keuangan industri perbankan syariah berada jauh dari nilai
106 Radia Purbayati, Rosma Pakpahan, Endang Hatma Juniwati, Agil Krisna Rivanda
threshold. Estimasi pemodelan VAR yang dihasilkan menunjukkan bahwa terjadinya shock variabel keuangan pada perbankan syariah  direspon  secara  jangka  pendek. Dinamika masing-masing variabel bervariasi dan pemulihan menuju kondisi ekuilibrium membutuhkan  waktu  yang  bervariasi. Kontribusi terbesar dari perubahan respon dihasilkan dari variabel itu sendiri namun setelah berjalannya waktu respon tersebut kontribusi semakin melemah dan variabel penentu yang dominan terhadap perubahan respon adalah variabel SIZE.
Berdasarkan temuan tersebut, sebagai langkah early warning system ,  perbankan syariah perlu memperkuat aset perbankan syariah sebagai proksi dari variabel SIZE. Aset  yang  tinggi  dapat  mencerminkan suatu bank syariah berada dalam kondisi sehat. Alokasi asset diarahkan pada aktiva produktif. Semakin tinggi perputaran asset bank akan menghasilkan kemampuan dalam menghasilkan return yang lebih tinggi. Penelitian  ini  masih  perlu  untuk disempurnakan kembali. Oleh karena itu diperlukan  penelitian  lanjutan  dengan menggunakan variabel lainnya yang belum diteliti pada penelitian kali ini.

## DAFTAR PUSTAKA
Afgani, K. F., Rivanda. A. K., Purbayati, R. (2021). Predicting Corporate Bankruptcy: Based on Mda Textile and Garment on Indonesia Stock Exchange. Jurnal Ilmiah MEA (Manajemen, Ekonomi, & Akuntansi) , 5(2), 1918–1932.
Akkas, E. and Al Samman, H. (2021),  Are
Islamic  Financial  Institutions  More Resilient Against The COVID-19 Pandemi in The GCC Countries?, International
Journal of Islamic and Middle Eastern Finance and Management, 15 (2), 331-358. https://
doi.org/10.1108/IMEFM-072020-0378. Al-Awadhi, A. M., Alsaifi, K., Al-Awadhi, A.,  &  Alhammadi,  S.  (2020).  Death and  contagious  infectious  diseases: Impact of the COVID-19 virus on stock market returns. Journal of Behavioral and Experimental Finance , 27 , 100326. https:// doi.org/10.1016/j.jbef.2020.100326
Amri, A. (2020). Dampak Covid-19 Terhadap UMKM Di Indonesia. Jurnal Brand , 2 (1), 123–130. Ashraf, B. N. (2020). Economic impact of government interventions during the COVID-19  pandemic:  International evidence from financial markets. Journal of Behavioral and Experimental Finance ,
27 , 100371. https://doi.org/10.1016/j. jbef.2020.100371
Azhari, A. R., & Wahyudi, R. (2020). Analisis Kinerja Perbankan Syariah di Indonesia : Studi Masa Pandemi Covid-19. Jurnal Ekonomi Syariah Indonesia) , 10 (2), 96–102. Bartik, A. W., Bertrand, M., Cullen, Z., Glaeser, E. L., Luca, M., & Stanton, C. (2020). The impact of COVID-19 on small business outcomes and expectations. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America , 117 (30), 17656–17666. https://doi.org/10.1073/ pnas.2006991117
Barua,  B.,  &  Barua,  S.  (2021).  COVID-19 implications for banks: evidence from an  emerging  economy. SN Business & Economics , 1 (1), 1–28. https://doi. org/10.1007/s43546-020-00013-w Brindha, K., & Sathyasree, C. M. (2022). Banking Sector Performance During the Covid-19
Crisis. Ymer , 21 (7), 213–227. https://doi. org/10.37896/YMER21.07/16 Correa-Martínez,  C.  L.,  Kampmeier,  S., Kümpers, P., Schwierzeck, V., Hennies, M., Hafezi, W., Kühn, J., Pavenstädt, H., Ludwig, S., & Mellmann, A. (2020). A pandemic in times of global tourism: Superspreading  and  exportation  of COVID-19 cases from a ski area in Austria. Journal of Clinical Microbiology , 58 (6), 1–8. https://doi.org/10.1128/JCM.00588-20 Elnahass, M., Trinh, V. Q., & Li, T. (2021). Global banking stability in the shadow of Covid-19 outbreak. Journal of International Financial Markets, Institutions and Money ,
72 , 101322. https://doi.org/10.1016/j. intfin.2021.101322 Fabeil, N. F., Pazim, K. H., & Langgat, J. (2020). The Impact of Covid-19 Pandemic Crisis on Micro-Enterprises: Entrepreneurs’ Perspective on Business Continuity and Recovery Strategy. Journal of Economics and
Ketahanan Perbankan Syariah di Indonesia Terhadap Fluktuasi Kondisi Makroekonomi dan Fundamental .... 107
Business , 3 (2). https://doi.org/10.31014/ aior.1992.03.02.241 Fakhri,  U.  N.,  &  Darmawan,  A.  (2021). Comparison of Islamic and Conventional Banking Financial Performance during the Covid-19 Period. International Journal of Islamic Economics and Finance (IJIEF) ,
4 (SI), 19–40. https://doi.org/10.18196/ ijief.v4i0.10080
Ghosh, R., & Saima, F. N. (2021). Resilience of commercial banks of Bangladesh to the shocks caused by COVID-19 pandemic: an application of MCDM-based approaches. Asian Journal of Accounting Research , 6 (3), 281–295. https://doi.org/10.1108/AJAR- 10-2020-0102 Karim, M. R., Shetu, S. A., & Razia, S. (2021). COVID-19, liquidity and financial health: empirical evidence from South Asian economy. Asian Journal of Economics and Banking , 5 (3), 307–323. https://doi. org/10.1108/ajeb-03-2021-0033 Mansour, W., Ajmi, H., & Saci, K. (2022).
Regulatory policies in the global Islamic banking  sector  in  the  outbreak  of COVID-19 pandemic. Journal of Banking Regulation , 23 (3), 265–287. https://doi. org/10.1057/s41261-021-00147-3 Nasution, D. A. D., Erlina, E., & Muda, I. (2020). Dampak Pandemi COVID-19 terhadap Perekonomian Indonesia. Jurnal Benefita ,
5 (2), 212. https://doi.org/10.22216/jbe. v5i2.5313 Nugroho, L., Utami, W., Harnovinsah, & Doktoralina,  C.  M.  (2020).  Covid-19 And The Potency Of Disruption On The
Islamic Banking Performance (Indonesia Cases). IJEBA (International Journal of
Economic and Business Applied) ,1(1). Nur Rohim Yunus;Annissa Rezki. (2020). Kebijakan  Pemberlakuan  Lockdown Sebagai Antisipasi Penyebaran Corona Virus Covid-19. SALAM: Jurnal Sosial
Dan Budaya Syar-I , 7 (3). https://doi. org/10.15408/sjsbs.v7i3.15048
Peraturan Otoritas Jasa Keuangan No. 8/ POJK.03/2014 tentang Penilaian Tingkat Kesehatan Bank Umum Syariah dan Unit
Usaha Syariah. (2014, Juni 11).
Peraturan Otoritas Jasa Keuangan No. 15/ POJK.03/2017 Tentang Penetapan Status dan Tindak Lanjut Pengawasan Bank Umum. (2017, April 7). Rivanda, A. K., Muslim, A. I., (2021). Analisis Perbandingan Model Prediksi Financial Distress pada Sub Sektor Textile dan Garment. Jurnal Riset dan Akuntansi 9 (3),
485–500. https://doi.org/10.17509/jrak.
v9i3.32450
Surat Edaran Otoritas Jasa Keuangan No. 10/ SEOJK.03/2014 tentang Penilaian Tingkat Kesehatan Bank Umum Syariah dan Unit Usaha Syariah. (2014, Juni 11). Surat  Edaran  OJK  No.  9/SEOJK.03/2020 tentang  Transparansi  dan  Publikasi Laporan Bank Umum. (2020). Shafi, M., Liu, J., & Ren, W. (2020). Impact of COVID-19 pandemic on micro, small, and medium-sized Enterprises operating in Pakistan. Research in Globalization ,
2 .   h t t p s : / / d o i . o r g / 1 0 . 1 0 1 6 / j . resglo.2020.100018
Uddin, M., Chowdhury, A., Anderson, K., & Chaudhuri, K. (2021). The effect of COVID – 19 pandemic on global stock market volatility: Can economic strength help to manage the uncertainty? Journal of Business Research , 128 (February), 31–44. https:// doi.org/10.1016/j.jbusres.2021.01.061 Uğur, N. G., & Akbıyık, A. (2020). Impacts of COVID-19 on global tourism industry: A cross-regional comparison. Tourism Management Perspectives , 36 (April), 100744.  https://doi.org/10.1016/j. tmp.2020.100744
Wang, Y., Zhang, D., Wang, X., & Fu, Q. (2020).  How  Does  COVID-19  Affect China’s Insurance Market? Emerging Markets Finance and Trade , 56 (10), 2350– 2362. https://doi.org/10.1080/154049 6X.2020.1791074 Yuningsih, A., & Alfiah, E. (2022). Ketahanan Perbankan Syariah Indonesia Terhadap Fluktuasi Kondisi Makroekonomi Dan Kondisi  Fundamental  Saat  Pandemi Covid-19. Al-Intaj : Jurnal Ekonomi Dan Perbankan Syariah , 8 (1), 45. https://doi. org/10.29300/aij.v8i1.6409