6.0 5.0 4.0 3.0 2.0 1.0 0.0 -1.0 -2.0 5.4 3.9 3.2 3.1 3.4 2.1 2.5 1.6 1.7 2.1  2.1 INFLASI 0.6 0.9  0.7
-1.1

## INDEKS STABLILITAS SISTEM INSTITUSI KEUANGAN DALAM MENDUKUNG PENCAPAIAN SASARAN AKHIR KEBIJAKAN MONETER DI INDONESIA
Muhammad Fauzan Pratama 1) , Rizka Fadillah 2) , Toni 3) , Yuli Aryani 4) , Dwita Sakuntala 5)
1,2,3,4,6 Program Studi Magister Ekonomi, Universitas Pembangunan Panca Budi
5 Fakultas Ekonomi, Universitas Prima Indonesia Corresponding Author: dwitasakuntala@unprimdn.ac.id

## Abstrak
This  study  aims  to  determine  the  causality  of  financial  system  stability  indicators  in  supporting  the ultimate goal of monetary policy in Indonesia for the period from 2005-2022. The variables in this study are inflation, economic growth, Capital Adequacy Ratio (CAR), and Non Performing Loan (NPL). The analytical method used in this study uses the Vector Auto Regression (VAR) model analysis technique with 2 lags. It’s found that there is a contribution from each variable to the variable itself with other variables in this study. Other analysis results show that the past variable (t-1) contributes to the current variable  and  other  variables.  Response  function  analysis  shows  the  response  of  other  variables  to changes in one variable in the short, medium and long term, and it is known that the stability of the response of all variables is formed in the 5 years or medium and long term. Variance decomposition analysis shows that variables have the largest contribution to the variable itself in the short, medium and long term, such as INF and GDP. While other variables have the greatest influence on the variable itself and are supported by other variables both in the short, medium and long term such as INF and GDP.
Kata Kunci: Inflasi, NPL, CAR, PDB, VAR.

## 1. PENDAHULUAN
K ondisi perekonomian di negara-negara berkembang seperti Indonesia, paling sering mengalami gejolak akibat kondisi ketidakpastian ekonomi global. Krisis keuangan 2008 dan krisis ekonomi akibat Pandemi COVID 19, merupakan dua contoh kondisi global yang memberikan dampak krisis ekonomi bagi  negara-negara  diseluruh  dunia.  Dampak  yang  paling  dirasakan  adalah  terganggunya  stabilitas sistem  keuangan.  Menjaga  keseimbangan  ekonomi  sering  menjadi  masalah  di  negara-negara berkembang,  seperti  Indonesia.  Ketidakstabilan  ekonomi  menyebabkan  masalah  seperti  penurunan pertumbuhan  ekonomi  dan  nilai  investasi,  pengangguran  yang  tinggi,  dan  inflasi  yang  tinggi.  Bank sentral  sebagai  pengambil  kebijakan  moneter  perlu  menyusun  kerangka  strategis  penargetan  inflasi ( inflation  targeting ).  Peran  bank  sentral  dalam  mengatur  sistem  keuangan  negara  diperlukan  untuk dapat  mempengaruhi  pertumbuhan  ekonomi  suatu  negara.  Indeksasi  adalah  salah  satu  cara  untuk memantau status sistem keuangan.
Sumber: Badan Pusat Statistik.

## ISSN Online: 2685-984X

## Gambar 1.1 Kondisi Inflasi di Indonesia sebagai Sasaran Stabilitas Ekonomi
Dengan  melihat  peran  strategis  sistem  keuangan  dalam  perekonomian,  perlu  dilakukan pengkajian berbagai tools untuk pemantauan dan penilaian stabilitas sistem keuangan. Salah satunya adalah  pembuatan  indeks  stabilitas  sistem  keuangan,  yaitu  suatu  indikator  dalam  memantau perkembangan  serta  mengidentifikasi  faktor-faktor  yang  dapat  mempengaruhi  stabilitas  sistem keuangan  suatu  perekonomian.  Adapun  sasaran  akhir  stabilitas  sistem  keuangan  adalah  inflasi. Sedangkan  yang  mewakili  kondisi  pasar  uang  adalah  indikator  NPL  dan  CAR  (Gunadi,  Taruna,  & Harun, 2013).
Stabilitas  institusi  keuangan  merupakan  hal  penting  untuk  mencegah  terjadinya  krisis  karena institusi  keuangan  dijadikan  sebagai  tolak  ukur  pertumbuhan  dan  kemajuan  suatu  Negara  serta kestabilan  sistem  keuangannya.  Hal  ini  dicerminkan  dengan  kondisi  perbankan  yang  sehat  dan berjalannya  fungsi  intermediasi  perbankan  dalam  memobilisasi  dana  masyarakat  serta  peningkatan penggunaan dana di perekonomian yang dapat membantu lalu lintas dana melalui jasa pembayaran. Alternatif perhitungan stabilitas institusi keuangan dapat diukur pada stabilitas perbankan berdasarkan instrumen kesehatan institusi keuangan yaitu menggunakan rasio-rasio keuangan bank dari sisi tekanan, intermediasi dan efisiensi (Indah, 2022).
Kebijakan moneter tidak dapat berfungsi secara mandiri. Kebijakan moneter berjalan bersama dengan  kebijakan  fiskal  untuk  mempengaruhi  ekonomi,  yang  pada  gilirannya  bisa  mempengaruhi kondisi sektor riil. Tujuan akhir dari kedua kebijakan adalah kesejahteraan sosial masyarakat ( social welfare) .  Dokumentasi  empiris  menunjukkan  adanya  keefektifan  kebijakan  moneter  dalam  menjaga stabilitas sistem keuangan dalam hal ini inflasi, melalui tingkat suku bunga dan jumlah uang beredar (Novalina, Rusiadi, & Rangkuty, 2021).
Selanjutnya,  berdasarkan  latarbelakang  fenomena  masalah  yang  ada  dan  pengembangan  hasil penelitian sebelumnya, maka penelitian ini bertujuan untuk menganalisis hubungan kausalitas antara variabel-variabel indikator stabilitas sistem keuangan yaitu inflasi, NPL, dan CAR. PDB

## 2. KAJIAN LITERATUR

## 2.1 Inflasi
Inflasi adalah fenomena naiknya harga-harga barang secara umum. Naiknya harga barang secara umum  sebenarnya  dikarenakan  nilai  rupiah  yang  menurun,  sehingga  barang  menjadi  mahal  karena membutuhkan lebih banyak uang untuk mendapatkan barang. Semakin mahalnya barang menyebabkan seseorang harus mengeluarkan lebih banyak uang untuk memenuhi kebutuhan pokoknya, namun di sisi lain  pendapatannya  belum  tentu  meningkatm  tingginya  inflasi  menyebabkan  debitur  kesulitan membayar  cicilan  kredit  beserta  bunganya.  Dikarenkan  tingginya  inflasi  secara  tidak  langsung memangkas pendapatan riil debitur karena penurunan nilai uang tersebut. Dengan demikian, tingginya inflasi akan memicu semakin banyak kredit bermasalah karena semakin sulit debitur dalam membayar cicilan kreditnya (Nadjib, 2018).
Ketika terjadi inflasi dan jumlah uang beredar terlalu banyak, pemerintah akan menaikkan tingkat suku bunga untuk meningkatkan gairah menabung masyarakat, sehingga jumlah uang beredar terserap ke bank. Namun ketika tingkat suku bunga tinggi, bunga pinjaman yang harus dibayar oleh debitur juga meningkat.  Jika  jumlah  bunga  yang  dibayarkan  semakin  banyak,  beban  yang  ditanggung  debitur menjadi lebih berat, sehingga kemungkinan terjadi kredit bermasalah lebih besar (Nadjib, 2018)
Menurut Rahardja dan Manurung, kenaikan harga suatu komoditas belum bisa dikatakan inflasi jika kenaikan tersebut tidak menyebabkan harga-harga secara umum naik. Kenaikan harga yang bersifat umum  juga  belum  dikatakan  inflasi  jika  terjadi  hanya  sesaat.  Perhitungan  inflasi  dilakukan dalamrentang  waktu  minimal  bulanan,  sebab  dalam  sebulan  akan  terlihat  apabila  kenaikan  harga bersifat  umum  dan  terus  menerus.  Terdapat  empat  indikator  ekonomi  makro  yang  digunakan  untuk mengetahui laju inflasi selama satu periode tertentu Rahardja dan Manurung yaitu:
1. Indeks Harga Konsumen (Consumer Price Imdex)
2. Indeks Harga Perdagangan Besar (Wholesale Price Index)
3. Indeks  Harga  Implisit  (GDP  Deflator)  4.  Alternatif  dari  Indeks  Harga  Implisit  (Silitonga, 2021).

## Jurnal Ekonomi Bisnis Manajemen Prima Volume VI, Nomor I FAKULTAS EKONOMI UNIVERSITAS PRIMA INDONESIA

## 2024
ISSN Online: 2685-984X
2.2 Non Performing Loan (NPL)
Non performing loan (NPL) adalah salah satu indikator kunci untuk menilai kinerja fungsi bank, karena  NPL  yang  tinggi  adalah  indikator  gagalnya  bank  dalam  mengelola  bisnis  antara  lain  timbul masalah likuiditas (ketidakmampuan membayar pihak ketiga), rentabilitas (hutang tidak dapat ditagih), dan solvabilitas (modal berkurang). Laba yang merosot adalah salah satu imbasnya karena praktis bank kehilangan sumber pendapatan disamping harus menyisihkan pencadangan sesuai kolektibilitas kredit. NPL  mencerminkan  juga  risiko  kredit,  semakin  tinggi  tingkat  NPL  maka  semakin  besar  pula  risiko kredit yang ditanggung oleh pihak bank (Dwihandayani, 2017) .
NPL dapat dipengaruhi oleh faktor internal bank, faktor internal debitur dan faktor eksternal non bank dan debitur. Dalam penelitian ini faktor-faktor yang diduga mempengaruhi Non Performing Loan (NPL) adalah Loan to Asset Ratio (LAR), Loan to Deposit Ratio (LDR), BI rate, inflasi, dan kredit yang diberikan (Dwihandayani, 2017).
Kredit  akan  digolongkan  bermasalah  (non  performing  loan/NPL)  apabila  telah  masuk  dalam kualitas kurang lancar, diragukan atau macet. Total kredit juga menjadi satu diantara dua faktor yang mempengaruhi besar kecilnya Non Performing Loan. Kriteria Penilaian Tingkat Kesehatan Rasio NPL ( Non Performing Loan ) Berdasarkan tabel di atas, Bank Indonesia menetapkan nilai NPL maksimum adalah sebesar 5%, apabila bank melebihi batas yang diberikan maka bank tersebutdikatakan tidak sehat (Riska, 2019).
Ketika perbankan menyalurkan kreditnya kepada masyarakat atau dunia usaha, tentu ada potensi kemungkinan kredit yang disalurkan itu tidak dapat dikembalikan oleh masyarakat atau dunia usaha. Potensi kemungkinan tidak mampu membayar kembali dana yang dipinjam atau kredit oleh masyarakat atau  dunia  usaha  itu  disebut  dengan  kredit  bermasalah  atau  nonperforming  loans  (NPL).  Industri perbankan seharusnya terkelola dengan baik sehingga tidak mempengaruhi kinerja perbankan tersebut dan mengurangi risiko bangkrut. Sebaliknya juga jika tidak mampu mengelola kredit bermasalah atau NPL dengan baik dapat mengakibatkan kinerja perbankan menurun drastis dan potensi kemungkinan bangkrut  meningkat  tajam.  Dalam  industri  perbankan,  kolektibilitas  atau  tingkat  kualitas  kredit perbankan terdiri dari, kredit lancar, kredit dalam perhatian, kredit kurang lancar, kredit yang diragukan dan  kredit  macet.  Yang  termasuk  kredit  bermasalah  atau  NPL  adalah  kredit  yangkolektibilitas  atau kualitasnya kredit tidak lancar, kredit diragukan dan kredit macet. Batas kredit bermasalah atau non performing loan (NPL) yang aman adalah maksimal 5% dari total atau jumlah kredit yang disalurkan oleh perbankan itu. Hal ini tercantum pada Peraturan Bank Indonesia Nomor 18/14/PBI/2006 (Siagian, 2020).

## 2.3 Capital Adequacy Ratio (CAR)
Kecukupan  modal  dalam  penelitian  ini  diproyeksikan  melalui  CAR,  merupakan  analisis  yang digunakan  untuk  mengukur  kewajiban  penyediaan  modal  minimum  bank  mampu  dalam  memenuhi kewajiban jangka panjang atau kemampuan bank untuk memenuhi kewajiban-kewajiban jika terjadi likuidasi.  Dalam  penghitungan  ini  mengunakan  rasio  capital  adequacy  ratio  (CAR)  sebagai perbandingan antara modal dan aktiva tertimbang menurut risiko (ATMR) (Al-Nisa, 2016).
CAR adalah rasio yang memperlihatkan seberapa jauh seluruh aktiva bank yang mengandung risiko (kredit, penyertaan, surat berharga, tagihan pada bank lain) ikut dibiayai dari dana modal sendiri bank  disamping  memperoleh  danadana  dari  sumber  diluar  bank,  seperti  dana  masyarakat,  pinjaman (utang), dan lain-lain. Penghitungan rasio kewajiban penyediaan modal minimum yang diwajibkan atau disebut  juga  sebagai  kecukupan  modal  ( Capital  Adequacy  Ratio atau  CAR)  dilakukan  dengan membandingkan jumlah modal yang dimiliki oleh bank dengan jumlah aktiva tertimbang menurut risiko (ATMR).  Rasio  ini  digunakaan  untuk  memenuhi  keamanan  dan  kesehatan  bank  dari  sisi  modal pemiliknya. Semakin tinggi rasio CAR, maka semakin baik kinerja bank tersebut (Al-Nisa, 2016).
Capital Adequacy Ratio (CAR) digunakan untuk mengukur kecukupan modal yang dimiliki bank untuk menunjang aktiva yang mengandung atau menghasilkan risiko, misalnya kredit yang diberikan. Semakin  tinggi  CAR  maka  semakin  baik  kemampuan  bank  tersebut  untuk  menanggung  risiko  dari setiap  kredit/aktiva  produktif  yang  berisiko.  Jika  nilai  CAR  tinggi  (sesuai  dengan  ketentuan  Bank Indonesia sebesar 8%) yang berarti bahwa Bank tersebut mampu membiayai operasi bank, dan keadaan yang menguntungkan tersebut dapat memberikan kontribusi yang cukup besar bagi profitabilitas (ROA) yang bersangkutan (Suhandi, 2019).

## Jurnal Ekonomi Bisnis Manajemen Prima Volume VI, Nomor I FAKULTAS EKONOMI UNIVERSITAS PRIMA INDONESIA 2024

## ISSN Online: 2685-984X
Capital Adequacy Ratio (CAR) atau rasio kecukupan modal, didalam dunia perbankan rasio ini sangat  penting  karena  menjadi  kewajiban  bagi  setiap  bank  yang  telah  menjalankan  operasinya untuk memeliharaCapital Adequacy Ratio (CAR) agar bank tersebut dapat berkembang dengan baik, menampung  risiko  kerugiannya,  serta  dapat  bersaing  dengan  perbankan  lain.  Rasio  yang  digunakan untuk mengukur tingkat kesehatan bank didasarkan pada modal terhadap aktiva tertimbang menurut risiko  (ATMR). Capital  Adequacy  Ratio (CAR)  dalam  bentuk  komposit  peringkat  akan  digunakan menjadi dasar untuk menentukan penilaian tingkat kesehatan bank dalam keadaan baik, cukup baik, kurang baik atau tidak baik sesuai batas minimum Capital Adequacy Ratio (CAR) yang telah ditentukan oleh Bank Indonesia. Bank yang dikatakan dalam kondisi baik diharapkan agar tetap mempertahankan kesehatan  bank  berupa  peningkatan  permodalan  dan  bagi  bank  yang  kurang  baik  atau  tidak  baik diharapkan  untuk  segera  melakukan  perbaikan  baik  di  dalam  intern  maupun  ekstern  bank  untuk mencapai  kecukupan  permodalan  untuk  menanggung  risiko  solvabilitas  yang  lebih  baik  (Achmad, 2020).

## 2.4 Pertumbuhan Ekonomi (PDB)
PDB  meliputi  semua  produk  akhir  yang  dihasilkan  setiap  orang  atau  perusahaan  (nasional maupun asing) yang ada dalam wilayah sesuatu negara dalam periode tertentu, biasanya satu tahun. PDB diyakini sebagai indikator ekonomi terbaik dalam menilai perkembangan ekonomi suatu negara. Perhitungan pendapatan nasional ini mempunyai ukuran makro utama tentang kondisi suatu negara. Pada  umumnya  perbandingan  kondisi  antar  Negara  dapat  dilihat  dari  pendapatan  nasionalnya sebagai  gambaran,  Bank  Dunia  menentukan  apakah  suatu  negara  berada  dalam  kelompok  negara maju  atau  berkembang  melalui  pengelompokan  besarnya  PDB,  dan  PDB  suatu  negara  sama dengan  total pengeluaran atas barang dan jasa dalam perekonomian (Eri, 2023) .
Pertumbuhan  ekonomi  menunjukkan  sejauh  mana  aktivitas  perekonomian  akan menghasilkan  tambahan  pendapatan  masyarakat  pada  suatu  periode  tertentu.  Aktivitas perekonomian  pada  dasarnya  merupakan  suatu  proses  penggunaan  faktor-faktor  produksi  untuk menghasilkan  output,  dimana  proses  ini  yang  pada  gilirannya      nanti      akan  menghasilkan  suatu aliran  balas  jasa  terhadap  faktor  produksi  yang  dimiliki  oleh  masyarakat.  Adanya  pertumbuhan ekonomi  akan  menyebabkan  perkembangan  dunia.  Perkembangan  dunia  yang  semakin  pesat menjadikan  kebutuhan  akan  barang  dan  jasa  semakin  meningkat.  Hal  tersebut  akan  menyebabkan terjadinya  transaksi  internasional,  yang  dapat  terlaksana  apabila  suatu  negara  memiliki  kelebihan produksi  dalam  negeri  kemudian  negara  tersebut  akan  melakukan  ekspor  ke  negara  yang  lain (Ajar, 2021).
PDB  adalah  gambaran  pendapatan  masyarakat  suatu  negara.  Pertumbuhan  pada  PDB  berarti sebuah  peningkatan  pada  perekonomian  negara,  yang  juga  berarti  meningkatnya  pendapatan masyarakat  secara  agregat.  Pendapatan  kemudian  akan  digunakan  sebagai  konsumsi,  jika  semakin banyak pendapatan maka akan semakin tinggi pula konsumsinya. Pembayaran angsuran kredit adalah salah satu bentuk konsumsi yang harus dibayar pada jangka waktu tertentu (Nadjib, 2018).
Menurut Klein semakin tinggi pertumbuhan GDP riil, diikuti dengan peningkatan kapasitas debitur dalam  membayar  cicilan  kredit.  Kredit  bermasalah  disebabkan  karena  kesulitan  debitur  dalam mengembalikan  pinjaman  pokok  dan/atau  bunga  pinjaman.  Pada  saat  GDP  meningkat  berarti pendapatan masyarakat secara umum meningkat, sehingga kemampuan masyarakat dalam membayar kredit beserta bunganya juga meningkat. Peningkatan kemampuan masyarakat dalam membayar kredit menyebabkan  tingkat  kredit  bermasalah  menurun.  Sebaliknya  pada  saat  GDP  menurun,  berarti pendapatan  masyarakat  pada  umumnya  menurun.  Turunnya  pendapatan  masyarakat  menyebabkan kemampuan masyarakat dalam membayar kredit beserta bunganya menurun. Maka dengan turunnya kemampuan masyarakat dalam membayar kredit menyebabkan tingkat kredit bermasalah meningkat (Nadjib, 2018).
Namun  di  dalam  suatu  perekonomian,di  negara-negara  maju  maupun  dinegara-negara berkembang, barang dan jasa diproduksikan bukan saja oleh perusahaan milik penduduk negara tersebut tetapi oleh penduduk negara lain. Artinya selalu didapat produksi nasional diciptakan oleh faktor-faktor produksi yang berasal dari luar negeri (Silitonga, 2021).

## Jurnal Ekonomi Bisnis Manajemen Prima Volume VI, Nomor I FAKULTAS EKONOMI UNIVERSITAS PRIMA INDONESIA

## 2024
ISSN Online: 2685-984X

## 2.5 Hipotesis
Dari latar belakang masalah dan tinjauan literatur terdahulu, maka hipotesis dalam penelitian ini adalah:
H1  :  Adanya hubungan kausalitas antara inflasi dengan PDB, CAR, dan NPL di Indonesia H2  : Adanya hubungan kausalitas antara Capital Adequacy Ratio (CAR) dengan inflasi, PDB, dan NPL di Indonesia
H3  : Adanya hubungan kausalitas antara Non Performing Loan (NPL) dengan inflasi, PDB, dan CAR di Indonesia
H4  : Adanya hubungan kausalitas antara pertumbuhan ekonomi (GDP) dengan inflasi, NPL, dan CAR di Indonesia.

## 3. METODOLOGI PENELITIAN

## 3.1 Jenis Sumber Data
Data yang akan digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder, yaitu data yang diperoleh secara tidak langsung dari sumber aslinya, seperti data yang diperoleh dari mengutip buku, jurnal, dan sumber-sumber lain yang berhubungan dan mempunyai relevansi dengan tema penelitian. Data yang digunakan dari 2005-2022. Jenis data sekunder yang digunakan dalam penelitian ini adalah berasal dari Bank Indonesia dan BPS.

## 3.2 Metode Analisis
Metode ini menggunakan VAR ( Vector Autoregression ) bersama dengan Eviews untuk analisis. Menurut  Manurung  (2009),  jika  simultanitas  antara  beberapa  variabel  benar  maka  dapat  dikatakan bahwa variabel tidak dapat dibedakan mana variabel endogen dan mana variabel eksogen. Pengujian hubungan  simultan  dan  derajat  integrasi  antar  variabel  dalam  jangka  panjang  menggunakan  metode VAR.  Berdasarkan  pendapat  di  atas  penulis  menggunakan  VAR  dengan  alasan  kemudahan  dalam menjawab  dan  membuktikan  secara  empiris  dan  lebih  kompleks  hubungan  timbal  balik  dalam jangkapanjang variabel ekonomi dijadikan sebagai variabel endogen. Model persamaan yang digunakan untuk menganalisis dengan metode VAR adalah:
INFt = b 10 INFt - p + b 12 CARt - p + b 13 NPL t - p + b 14 PDBt - p + b + et 1 CARt = b 10 INFt - p + b 12 CARt - p + b 13 NPL t - p + b 14 PDBt - p + b + et 1 NPLt = b 10 INFt - p + b 12 CARt - p + b 13 NPL t - p + b 14 PDBt - p + b + et 1 PDBt = b 10 INFt - p + b 12 CARt - p + b 13 NPL t - p + b 14 PDBt - p + b + et 1 dimana :
INF  = Inflasi CAR = Capital Adequacy Ratio NPL = Non Performing Loan PDB  = Pertumbuhan Ekonomi p = panjang lag
Model Impulse Response Function (IRF)
Menurut Ariefianto (2012), IRF melakukan penelusuran atas dampak suatu goncangan ( shock ) terhadap  suatu  variabel  terhadap  sistem  (seluruh  variabel)  sepanjang  waktu  tertentu.  Analisis  IRF bertujuan untuk mengetahui apakah masing-masing variabel transmit terkointegrasi pada periode jangka pendek maupun jangka panjang. Menurut Manurung (2005), IRF merupakan ukuran arah pergerakan setiap variabel transmit akibat perubahan variabel transmit lainnya.
Model Forecast Error Variance Decomposition (FEVD) Forecast  Error  Variance  Decomposition (FEVD)  dilakukan  untuk  mengetahui relative importance dari berbagai shock terhadap variabel itu sendiri maupun variabel lainnya. Menurut

## ISSN Online: 2685-984X
Manurung (2005), analisis FEVD bertujuan untuk mengetahui pengaruh atau kontribusi antar variabel transmit. Persamaan FEVD dapat diturunkan ilustrasi sebagai berikut:
EtX t + 1 = A0 + A1X1 Artinya nilai A0 dan A1 digunakan mengestimasi nilai masa depan Xt + 1 E t X t+n = e t + n + A 1 2 e t+n-2 + .............. + A n-1 e t+1 Artinya nilai FEVD selalu 100 persen, nilai FEVD lebih tinggi menjelaskan kontribusi varians satu variabel transmit terhadap variabel transmit lainnya lebih tinggi.
Uji Akar Unit ( Unit Roots Test )
Uji stationer data dilakukan dengan menggunakan pengujian akar-akar unit dengan ujian Dickey- Fuller ( ADF), Apabila besaran nilai dari statistik DF dan ADF (nilai t-statistik dari koefisien otoregresif maka dapat diketahui apakah data time series yang digunakan memiliki unit root ( non stationer) atau bebas unit root ( stationer). Jika nilai DF> dari nilai kritis tabel Mckinnon artinya bahwa menolak H 0 atau dengan kata lain stationer. Hasil estimasi menunjukkan bahwa semua variabel telah stationer pada tahap first difference yang ditunjukkan oleh nilai ADF statistik yang lebih besar negatif daripada nilai kritis dan juga didukung oleh nilai probabilitas ADF yang signifikan.

## Uji Kointegrasi Johansen
Uji  yang  bertujuan  untuk  melihat  ada  tidaknya  hubungan  jangka  panjang  dari  model  anilisis. Dengan demikian jika variabel-variabel yang digunakan berkointegrasi, maka regresi pada tingkat level tidak  akan  menghasilkan  regresi  lancung.  Selain  itu  uji  kointegrasi  digunakan  untuk  melihat  apakah residual stasioner atau tidak. Uji ini akan diestimasi dengan menggunakan ADF.

## 4. HASIL DAN DISKUSI

## 4.1 Hasil Uji Unit Root
Tabel 4.1 menyajikan hasil dari uji unit root dengan augmented dickey fuller (ADF):
Tabel 4.1 Uji Unit Root Test dengan Augmented Dickey Fuller (ADF) Variabel Augmented Dickey Fuller t-statistic Stasioneritas INF 0,0001*** I(1) CAR 0,0233*** I(1) NPL 0,0001*** I(1) PDB 0,0145*** I(1)
Sumber: Output Eviews (2024). Keterangan: ***,**, dan * masing-masing menunjukan signifikan pada tingkat 1%,5% dan 10%.

## 4.2 Hasil Uji Kointergrasi
Tabel 4.2 Uji Kointergrasi Hypothesized Trace 0.05 No. of CE(s) Eigenvalue Statistic Critical Value Prob.** None * 0.969743 119.0535 47.85613 0.0000 At most 1 * 0.935525 63.08493 29.79707 0.0000 At most 2 * 0.658737 19.22128 15.49471 0.0131 At most 3 0.118585 2.019635 3.841466 0.1553 Hypothesized Max-Eigen 0.05 No. of CE(s) Eigenvalue Statistic Critical Value Prob.** None * 0.969743 55.96856 27.58434 0.0000 At most 1 * 0.935525 43.86365 21.13162 0.0000 At most 2 * 0.658737 17.20165 14.26460 0.0167 At most 3 0.118585 2.019635 3.841466 0.1553

## ISSN Online: 2685-984X
Sumber: Output Eviews (2024).
Berdasarkan  tabel  4.2  di  atas  diperoleh  hasil  pengujian  kointegrasi  dengan  menggunakan metode johansen yaitu  nilai trece  statistic dan max-eigen-statistic pada  r  =  0  lebih  kecil  dari critical value . Hal ini berarti tidak adanya kointegrasi. Berdasarkan hasil di atas dapat dilihat bahwa diantara keempat variabel dalam penelitian ini terdapat kointegrasi. Dengan demikian dari hasil uji kointegrasi tersebut  mengidentifikasi  bahwa  variabel  CAR,  NPL  dan  PDB  memiliki  hubungan  stabilias keseimbangan dan kesamaan pergerakan dalam jangka panjang .

## 4.3 Model Impulse Response Function (IRF)
Hasil decomposition untuk INF pada jangka pendek (1 tahun), perkiraan error variance sebesar INF 1,92% yang dijelaskan INF itu sendiri. Variabel lain yang paling besar mempengaruhi INF sebagai variabel kebijakan selain INF itu sendiri yaitu PDB sebesar 1.20% dan CAR 0.28% Sementara NPL dan  t idak  merespon  sama  sekali . Pada jangka menengah (5 tahun) perkiraan error variance INF 0.12% yang dijelaskan oleh INF itu sendiri. Variabel lain yang paling besar mempengaruhi INF sebagai variabel kebijakan selain INF itu sendiri yaitu PDB sebesar 0.64% dan CAR 0.04% sedangkan variabel yang  paling  kecil  mempengaruhi  INF  yaitu  NPL.  Pada  jangka  panjang  (10  tahun)  pekiraan error variance INF  0.21%  dijelaskan  INF  itu  sendiri.  Variabel  lain  yang  paling  besar  mempengaruhi  INF sebagai variabel kebijakan selain INF itu sendiri yaitu PDB sebesar 0.51% dan CAR 0.13% .
Response to Cholesky One S.D. (d.f. adjusted) Innovations
Response of CAR to Innovations
Response of INF to Innovations .4 .3 .2 .1 .0 -.1 -.2 -.3 1 2 3 4 5 6 7 8 9        10 2.0 1.5 1.0 0.5 0.0 -0.5 1 2 3 4 5 6 7 8 9        10 Response of NPL to Innovations
Response of PDB to Innovations
.10 .05 .00 -.05 -.10 -.15 -.20 1 2 3 4 5 6 7 8 9        10 4 3 2 1 0 -1 -2 -3 1 2 3 4 5 6 7 8 9        10
Sumber: Output Eviews (2024).
Gambar 4.1. Hasil uji Impulse Response Function
Berikut  ini  tabel  4.3  merupakan  hasil  dari  model impulse  response  function (IRF)  dapat  dijelaskan sebagai berikut:

## Tabel 4.3 Rekomendasi Kebijakan Untuk Stabilitas Sistem Keuangan
Periode Jangka Pendek (Periode 1) Jangka Menengah (Periode 5) Jangka Panjang (Periode 10) INF itu sendiri INF 1.92% INF 0.12% INF 0.21% Terbesar 1 PDB 1.20% PDB 0.64% PDB 0.51% Terbesar 2 CAR 0.28% CAR 0.04% CAR 0.13%
Sumber: Output Eviews (2024).
CAR INF NPL PDB CAR INF NPL PDB CAR INF NPL PDB CAR INF NPL PDB

## Terbesar 1
Terbesar 2
Berdasarkan tabel 4.3 diketahui kebijakan untuk stabilitas sistem keuangan baik jangka pendek, menengah maupun jangka panjang dilakukan melalui inflasi itu sendiri. Kemudian variabel lain yang bisadijadikan  rekomendasi  untuk  pengendalian  stabilitas  sistem  keuangan  dalam  jangka  pendek, menengah maupun jangka panjang dilakukan melalui pengendalian PDB dan CAR.
Analisis  Efektifitas  Mekanisme  Transmisi  Melalui  Jalur  Inflasi  Terhadap  Indeks  Stablilitas Sistem Keuangan
Dari hasil analisis Forecast Error Variance Decomposition (FEVD) diketahui beberapa interaksi yang terjadi antara kebijakan moneter terhadap stabilitas sistem keuangan. Adapun interaksi variabel kebijakan  moneter  terlihat  dari Forecat  Error  Variance  Decomposition menggambarkan  variabel kebijakan yang lebih efektif terhadap variabel stabilitas sistem keuangan. Untuk lebih jelasnya berikut hasil interaksi kebijakan moneter terhadap stabilitas sistem keuangan di Indonesia.

## 4.4 Model Forecast Error Variance Decomposition (FEVD)
Berikut ini tabel 4.4 hasil dari uji forecast error variance decomposition (FEVD) dapat dijelaskan sebagai berikut:
Tabel 4.4 Stabilitas Sistem Keuangan Variabel Stabilitas Sistem Keuangan Periode CAR NPL PDB INF INF 1.39% 0.00% 0.00% 98.60% Pendek 3.28% 0.24% 2.38% 94.07% Menengah 5.68% 0.30% 2.71% 91.29% Panjang CAR 100.00% 0.00% 0.00% 0.00% Pendek 34.52% 0.59% 9.58% 55.29% Menengah 32.64% 0.85% 8.94% 57.54% Panjang NPL 1.22% 56.82% 0.00% 41.84% Pendek 28.80% 23.90% 8.56% 38.71% Menengah 0.36% 10.21% 8.86% 58.76% Panjang PDB 6.45% 1.11% 12.99% 79.43% Pendek 21.24% 1.45% 14.03% 63.26% Menengah 22.85% 1.19% 10.34% 65.60% Panjang
Sumber: Output Eviews (2024). Keterangan:

## 4.5 Diskusi Analisis Interaksi Antara Inflasi dengan CAR, NPL dan PDB
Berdasarkan Tabel 4.4 terlihat pada jangka pendek, menengah dan panjang inflasi (98.60%), (94.07%) dan (91.29%) lebih efektif atau dapat dijadikan rekomendasi untuk pengambilan kebijakan pengendalian  inflasi.  Hasil  ini  memberikan  analisis  lebih  lanjut  bahwa  inflasi  memiliki  hubungan dengan CAR dapat meningkatkan pendapatan bank melalui kenaikan suku bunga, melalui peningkatan pendapatan  bunga.  Inflasi  dapat  mempengaruhi  CAR  dengan  mengubah  risiko  kredit  dan  stabilitas keuangan bank. Inflasi menyebabkan kesulitan ekonomi yang mengurangi kemampuan debitur untuk membayar pinjaman sehingga NPL cenderung meningkat. PDB bisa dipengaruhi secara negatif oleh

## ISSN Online: 2685-984X
inflasi yang tidak terkendali, meskipun inflasi yang moderat bisa mendukung pertumbuhan ekonomi dalam jangka pendek.
Hasil penelitian ini sesuai dengan penelitian sebelumnya bahwa pengaruh inflasi sendiri tergantung apakah inflasi tersebut dapat diantisipasi atau tidak oleh pihak bank. Jika inflasi sudah diantisipasi secara penuh maka tingkat suku bunga yang diberlakukan bank akan meningkat untuk mengantisipasi risiko inflasi. Sehingga pendapatan bank lebih cepat dibandingkan dengan peningkatan biaya yang membuat likuiditas bank tetap terjaga (Anggoro, 2021).
Inflasi merupakan faktor makroekonomi yang mempengaruhi efisiensi kegiatan perbankan. Inflasi menurunkan  nilai  uang,  yang  mengurangi  tingkat  pengembalian  umum.  Penurunan  investasi  modal berdampak negatif pada kinerja ekonomi. Tingkat inflasi merupakan indikator yang sering digunakan untuk  mengukur  kestabilan  harga  barang  dan  jasa.  Inflasi  didefinisikansebagai  kenaikan  yang  terus menerus pada tingkat harga umum selama periode tertentu (Viphindrartin, 2021).

## Analisis Interaksi Antara Capital Adequacy Ratio (CAR) dengan Inflasi, NPL, dan PDB.
Berdasarkan Tabel 4.4 terlihat dari semua variabel yaitu  NPL dan PDB pada periode 1 tahun ( jangka  pendek  )  terhadap  kejutan  inflasi  karena  perubahan  akhir  kebijakan  moneter  melalui  Inflasi sangat kecil. Sedangkan pada jangka menengah inflasi (55.29%) dan capital adequacy ratio (34.52%) lebih  efektif  atau  dapat  dijadikan  rekomendasi  untuk  pengambilan  kebijakan  capital  adequacy  ratio. Pada jangka panjang inflasi (57.54%) capital adequacy ratio (32.64%) lebih efektif atau dapat dijadikan rekomendasi untuk pengambilan kebijakan capital adequacy ratio.
Hasil penelitian ini memberikan penjelasan bahwa pada dasarnya hubungan CAR dengan inflasi adalah hubungan satu arah. Dimana inflasi yang memiliki pengaruh terhadap CAR bukan sebaliknya. Hubungan CAR dengan NPL merupakan hubungan satu arah. Dimana NPL yang dapat mempengaruhi CAR bukan sebaliknya. Lebih lanjut, hasil ini memberikan penjelasan bahwa ada hubungan antara CAR dengan PDB. CAR positif menunjukkan kecukupan modal bank baik yang berdampak terhadap laba bank.  Hal  ini  pada  akhirnya  dapat  meningkatkan  pertumbuhan  ekonomi  (PDB).  Secara  keseluruhan, CAR sangat dipengaruhi oleh dinamika inflasi, kualitas aset (NPL), dan pertumbuhan ekonomi (PDB). Stabilitas  ekonomi  yang  mendukung  pertumbuhan  moderat  dan  inflasi  terkendali  cenderung memperkuat CAR, sementara ketidakstabilan ekonomi cenderung melemahkan CAR.
Sesuai  dengan  penelitian  sebelumnya  yang  menjelaskan  bahwa  banyak  sedikitnya  modal perbankan  (CAR)  tidak  mempengaruhi  tingkat  intermediasinya.  Ada  beberapa  pertimbangan  yang dipikirkan  oleh  bank  dalam  kegiatan  intermediasi  yang  dilakukannya,  salah  satunya  adalah  tingkat efisiensi kegiatan ekonomi yang dilakukan. Semakin tidak efisien aktivitas bank, maka semakin kecil kemampuan bank dalam menyalurkan dana yang berhasil dihimpun. Hal ini terjadi karena modal yang dimiliki perusahaan akan diprioritaskan untuk menutup kerugian akibat inefisiensi perusahaan daripada digunakan untuk kegiatan penyaluran kredit (Rajinirwanta, 2018).
Analisis Interaksi Antara Non Performing Loan (NPL) dengan Inflasi, CAR, dan PDB.
Berdasarkan Tabel 4.4 terlihat pada jangka menengah dan jangka panjang variabel Inflasi (38.71%) dan (58.76%) dan non performing loan jangka menengah (28.80%) lebih efektif atau dapat dijadikan rekomendasi untuk pengambilan kebijakan non performing loan.
Penjelasan  hasil  ini  memberikan  gambaran  bahwa  ada  hubungan  satu  arah  antara  NPL  dengan inflasi. Ada hubugan dua arah antara NPL dengan CAR. NPL meningkat, bank harus mencadangkan lebih banyak modal untuk menutupi potensi kerugian dari pinjaman bermasalah. Hal ini bisa mengurangi modal  yang  tersedia,  sehingga  menurunkan  CAR.  Terdapat  hubungan  satu  arah  antara  NPL  dengan PDB.  Hubungan  antara  NPL  dan  PDB  umumnya  bersifat  negatif,  ketika  PDB  naik,  NPL  cenderung turun karena kondisi ekonomi yang baik mendukung kemampuan pembayaran pinjaman. Sebaliknya, ketika PDB turun, NPL cenderung naik karena tekanan ekonomi meningkatkan risiko gagal bayar.
Hasil  penelitian  ini  didukung  dengan  hasil  penelitian  sebelumnya  yang  memberikan  penjelasan bahwa inflasi berpengaruh positif terhadap Non-Performing Finance (NPF) dimana ketika inflasi naik maka  tingkat  kredit  macet  atau  NPF  juga  akan  naik.  Begitu  pula  sebaliknya,  Hasil  penelitian  ini menyatakan  bahwa  variabel  inflasi  memiliki  pengaruh  yang  positif  dan  signifikan  terhadap  Non Performing Financing (NPF) (Lestari, 2023). Hasil penelitian ini sesuai dengan penelitian sebelumnya bahwa dinyatakan bahwa Rasio NPL  menunjukkan bahwa bank telah berhasil menyalurkan dana dalam

## ISSN Online: 2685-984X
bentuk kredit, namun fungsi pengawasan terhadap kredit yang telah diberikan belum berjalan lancar sehingga mengakibatkan kredit macet. NPL merupakan salah satu cara untuk menilai kualitas kinerja perbankan.  Meningkatnya  NPL  akan  mengakibatkan  semakin  berkurangnya  kesempatan  bank  untuk mendapatkan  keuntungan  dari  bunga  pinjaman/  bunga  kredit  dan  menunjukkan  lemahya  fungsi pengawasan terhadap kredit yang disalurkan ke masyarakat, sehingga akan mengurangi laba dan minat bank untuk menyalurkan dana yang telah berhasil dihimpunya (Rajinirwanta, 2018).

## Analisis Interaksi Antara PDB dengan Inflasi, CAR, dan NPL
Berdasarkan tabel 4.4 terlihat pada jangka pendek, jangka menengah dan jangka panjang Inflasi (79.43%) (63.26%) dan (65.60%) lebih efektif atau dapat dijadikan rekomendasi untuk pengambilan kebijakan pengendalian produk domestik bruto. Pada variabel produk domestik bruto jangka menengah dan  jangka  panjang  (21.24%)  dan  (22.85%)  lebih  efektif  atau  dapat  dijadikan  rekomendasi  untuk pengambilan kebijakan pengendalian produk domestik bruto.
Penjelasan lebih lanjut untuk hasil ini yaitu bahwa terjadi hubungan dua arah antara PDB dengan inflasi. Pertumbuhan PDB yang tinggi: ketika ekonomi tumbuh pesat, permintaan akan barang dan jasa cenderung  meningkat.  Jika  pasokan  tidak  mampu  mengikuti  peningkatan  permintaan,  maka  harga- harga akan cenderung naik, sehingga memicu inflasi. Siklus bisnis: pada fase ekspansi, ketika PDB tumbuh cepat, tekanan inflasi cenderung meningkat. Sebaliknya, pada fase kontraksi atau resesi, ketika PDB melambat, tekanan inflasi cenderung menurun. Hubungan antara PDB dan CAR adalah hubungan tidak  langsung,  dan  terdapat  hubungan  dua  arah.  Ketika  PDB  meningkat,  permintaan  akan  kredit cenderung naik. Bank-bank akan menyalurkan lebih banyak kredit untuk memenuhi permintaan ini, yang pada gilirannya akan meningkatkan aset bank. Dalam hal bank dapat menyalurkan kredit lebih banyak, yang pada gilirannya dapat mendorong pertumbuhan ekonomi. Hubungan antara PDB dengan NPL  adalah  hubungan  dua  arah  dan  bukan  merupakan  hubungan  langsung.  Tingginya  NPL  akan membuat bank-bank menjadi lebih berhati-hati dalam menyalurkan kredit. Mereka akan meningkatkan persyaratan kredit dan mengurangi jumlah kredit yang diberikan. Hal ini dapat menghambat aktivitas ekonomi dan pertumbuhan ekonomi (PDB). Sebaliknya, pertumbuhan ekonomi (PDB) yang tidak sehat dapat memicu peningkatan NPL.
Hasil penelitian ini sesuai dengan penelitian sebelumnya letika pertumbuhan ekonomi meningkat, masyarakat umumnya memiliki pendapatan yang lebih tinggi, yang dapat mengurangi tekanan keuangan pada individu dan perusahaan, sehingga mengurangi risiko kredit macet. Pertumbuhan ekonomi yang kuat juga dapat menciptakan lebih banyak peluang bisnis, meningkatkan pendapatan perusahaan, dan mengurangi  tingkat  pengangguran,  yang  secara  efektif  dapat  menurunkan  tingkat  NPL.  Dengan demikian,  pertumbuhan  ekonomi  yang  tinggi  dapat  meredakan  dampak  negatif  inflasi  pendapatan perbankan terhadap kesehatan portofolio pinjaman dengan meningkatkan kemampuan peminjam untuk memenuhi kewajiban pembayaran mereka (Lestari, 2023).

## 5. KESIMPULAN
Analisis Vector Autoregression dengan menggunakan dasar lag 2 menunjukkan bahwa adanya kontribusi dari masing-masing variabel terhadap variabel itu sendiri dan variabel lainnya. Hasilanalisa Vector Autoregression juga menunjukkan bahwa variabel masa lalu (t- 1 ) berkontribusi terhadap variabel sekarang baik terhadap variabel itu sendiri dan variabel lain. Dari hasil analisisterdapat hubungan timbal balik antara variabel yang satu dengan variabel yang lainnya.
Analisis Response Function menunjukkan adanya respon variabel lain terhadap perubahan satu variabel  dalam  jangka  pendek,  menengah  dan  panjang,  dan  diketahui  bahwa  stabilitas  respon  dari seluruh variabel terbentuk pada periode 5 tahun atau jangka menengah dan  jangka panjang.
Analisis V ariance Decomposition menunjukan adanya variabel yang memiliki kontribusi terbesar terhadap variabel itu sendiri baik dalam jangka pendek, menengah maupun jangka panjang seperti NPL dan PDB. Sedangkan variabel lain yang memiliki pengaruh terbesarterhadap variabel itu sendiri baik dalam jangka pendek, menengah maupun jangka panjang adalah CAR dan INF dipengaruhi terbesar yang dipengaruhi terbesar oleh INF dan PDB.

## REFERENSI
Achmad, A. M. (2020). Analisis Capital Adeqquacy Ratio dan Penilian Tingkat Kesehatan Bank pada PT  Bank  Syariah  XXX. Jurnal  Ilmiah  Manajemen  Bisnis  dan  Inovasi  Universitas  SAM RATULANGI(JMBI UNSRAT , 114-127.
Ajar, B. A. (2021). Pengaruh Ekspor Terhadap GDP. JEMES – Jurnal Ekonomi Manajaemen dan Sosia , 10-22.
Al-Nisa,  Q.  F. (2016).  Analisis  Pengaruh  Capital  Adequacy  Ratio dan  Financing  To  Deposit  Ratio Terhadap Profitabilitas Bank Syariah. jurnal kajian ekonomi dan perbankan syariah , 305-316. Anggoro, G. T. (2021). Analisis Pengaruh Capital Adequacy Ratio, Beban Opersional Pendapatan Opersional, Pertumbuhan Ekonomi, Inflasi, BI RATE, dan Jibor Terhadap Return On Asset, Cash Ratio dan Non Performing Loan Pada 10 Bank Domestik Indonesia. 1-20.
Dwihandayani, D. (2017). Analisis Kinerja Non Performing Loan Perbankan di Indonesia dan Faktor- Faktor Yang Mempengaruhi NPL. Jurnal Ekonomi Bisnis , 265-273.
Eri, A. Y. (2023). Analisis pengaruh Gross Domestik Product (GDP) dan Suku Bunga (SB) terhadap Foreign  Direct  Investment  (FDI)  pada  periode  tahun  2012-2019. Jurnal  Ilmiah  Wahana Pendidikan , 403-417.
Gunadi, I., Taruna, A. A., & Harun, C. A. (2013). PENGGUNAAN INDEKS STABILITAS SISTEM KEUANGAN  (ISSK)  DALAM  PELAKSANAAN  SURVEILANS  MAKROPRUDENSIAl. Working Paper Bank Indonesia .
Indah, F. W. (2022). Analisis Pengaruh Stabilitas Institusi Keuangan Terhadap Pertumbuhan Ekonomi di Indonesia. ONTEMPORARY STUDIES IN ECONOMIC, FINANCE, AND BANKING , 156- 165.
Lestari, D. D. (2023). Pengaruh Inflasi, Pendapatan Per Kapita,CAR, dan Financing To Deposit Ratio Terhadap Non Performing Financing Dengan Laju Pertumbuhan Ekonomi. 1-180.
Nadjib, N. F. (2018). Analisis Pengaruh GDP,Inflasi,dan Kurs Terhadap Non Performing Loans Sektor Perdagangan Besar dan Eceran. - , 1-15.
Novalina,  A.,  Rusiadi,  &  Rangkuty,  D.  M.  (2021).  Analisis  Stabilitas  Sistem  Keuangan  dI  Masa PANDEMI COVID-19 di Indonesia. Jurnal Kajian Ekonomi dan Kebijakan Publik . Piji Permana Putra*, I. K. (2022). Pengaruh Gross Domestic Product (GDP), Inflasi danProfitability Terhadap Return Saham pada Sektor nfrastruktur yang Terdaftar di Bursa Efek Indonesia (BEI)
. Warmadewa Economic Development Journal , 75-83.
Piji Permana Putra*, I. K. (2022). Pengaruh Gross Domestic Product (GDP), Inflasi danProfitability Terhadap Return Saham pada Sektor nfrastruktur yang Terdaftar di Bursa Efek Indonesia (BEI)
. Warmadewa Economic Development Journal , 75-83.
Rajinirwanta, A. A. (2018). Pengaruh CAR,NPL,ROA, Rasio Biaya Opersional Terhadap BOPO dan NIM Terhadap Peranan Intermediasi Perbankan di Lihat dari Loan To Deposit Rati. 1-8.
Riska, E. M. (2019). Pengaruh Non Performing Terhadap Penyaluran Kredit. BUSINESS MANAGEMENT , 14-24.
Siagian,  S.  (2020).  Faktor-Faktor  Mempengaruhi  Non  Perforning  Loan(Npl)  Di  Industri  Perbankan Indonesia. Jurnal Ecodemica , 364-373.
Silitonga, D. (2021). Pengaruh Inflasi Terhadap Produk Domestik Bruto Indonesia Pada Tahun 2010-
2020. Jurnal Manajemen Bisnis , 111-122.
Suhandi. (2019). Pengaruh Capital Adequacy Ratio (CAR) Terhadap Profitabilitas Dengan Loan To Deposit Ratio (LDR) Sebagai Variabel Intervening Studi Empiris Pada Sektor Perbankan Bank BUMN  Yang  Tercatat  Di  Bursa  Efek  Indonesia  (BEI)  Periode  2009  –  2018. Jurnal  Sains Manajemen , 2-19.
Viphindrartin, S. (2021). Dampak Makro Ekonomi Terhadap Stabilitas Keuangan di Indonesia. Jurnal Manajemen Jaya Negara , 1-9.