ISSN 2797-958x, Vol 2, No 1, 2022, 15-25
Pengaruh  Jangka  Pendek  dan  Jangka  Panjang  Saham Global  terhadap  Indeks  Harga  Saham  Gabungan (IHSG) Periode 2015:M01 - 2020:M12 (Short and Long- Term  Effects  of  Global  Stocks  on  the  Composite  Stock Price Index Period 2015:M01 - 2020:M12)
Heru Wahyudi 1* , Figa Ramani 2
Fakultas Ekonomi dan Bisnis, Universitas Lampung, Bandar Lampung, Indonesia 1,2 heru.wahyudi@feb.unila.ac.id 1 *

## Riwayat Artikel
Diterima pada 30 Agustus 2022 Revisi 1 pada 6 September 2022 Revisi 2 pada 17 September 2022 Disetujui pada 25 September 2022

## Abstract
Purpose: This  study  aims  to  analyze  the  external  and  internal factors  that  affect  the  movement  of  the  Composite  Stock  Price Index  (IHSG)  in  Indonesia  in  the  short  and  long  term.  External influences  of  global  stock  indices  are  DJIA,  NIKKEI225  and SSEC,  as  well  as  the  exchange  rate  (USD/IDR).  The  most influential internal influence is inflation.
Research  methodology: This  study  uses  the  ECM  (Error Correction Model) method. ECM aims to determine the long-term and short-term effects of variables that affect the JCI in Indonesia. In addition, this study uses monthly time series data from January 2015 to December 2020.
Results: The  results  of  this  study  show  that  the  DJIA  index  and Inflation have a positive and significant influence in the long and short term on the movement of IHSG  in Indonesia. The SSEC and Exchange  Rate  Index  (USD/IDR)  have  a  negative  and  significant relationship in the long and short term to the movement of IHSG in Indonesia, while the NIKKEI225 index has no long-term or short- term influence on the movement of IHSG in Indonesia.
Limitations: The limitation of this research is that there are many variables outside the model that are not included in the study Contribution: For  investors  who  will  start  investing  in  the Indonesia  Stock  Exchange,  before  investing,  they  should  pay attention  to  the  movement  of  global  stock  indexes  (DJIA  and SSEC).
Keywords: Globalization,  KOF  Globalization  Index,  Economic Growth How  to  Cite: Wahyudi,  H.,  &  Ramani,  F.  (2022).  Pengaruh Jangka Pendek dan Jangka Panjang Saham Global terhadap Indeks Harga  Saham  Gabungan  (IHSG)  Periode  2015:M01  -  2020:M12. Reviu Akuntansi, Manajemen, dan Bisnis , 2(1), 15-25.

## 1. Pendahuluan
Pasar  modal  dapat  dijadikan  sebagai  salah  satu  alternatif  dalam  pembangunan  perkonomian  di Indonesia.  Kebutuhan  masyarakat  yang  kian  pesat  meningkat,  menimbulkan  banyaknya  perusahaan baru  bermunculan  di  Indonesia  menjadikan  Indonesia  tempat  yang  berpotensi  tinggi  untuk berinvestasi, baik yang berasal dari dalam negeri maupun luar negeri.
Salah satu  indikator  pergerakan  harga saham adalah indeks  harga  saham,  indeks  tersebut  digunakan oleh  investor  untuk  melakukan  analisis  pasar  sehingga  investor  memiliki  informasi  yang  lengkap, akurat, dan relevan tentang saham yang akan dibeli. IHSG menjadi suatu indikator trend pasar, artinya pergerakan  indeks  menggambarkan  kondisi  naik  atau  turun  pasar.  Menurut Untono  (2015) ,  banyak teori  dan  penelitian  terdahulu  yang  mengungkapkan  bahwa  pergerakan  IHSG  dipengaruhi  oleh
beberapa faktor, seperti faktor yang berasal dari dalam negeri (internal) dan faktor yang berasal dari luar negeri (eksternal).
Kondisi  perekonomian  Indonesia  saat  ini  sudah  terintegrasi  dengan  perekonomian  global. Perekonomian  Indonesia  terbuka  dari  sisi  neraca  pembayaran  mulai  dari  perdagangan,  arus  modal masuk  dan  keluar  (capital  inflow  atau  outflow)  serta  kegiatan  pemerintah  melalui  penarikan  dan pembayaran utang luar negeri.
Dilihat dari nilai ekspor terbesar di Indonesia menunjukkan tiga negara yang mempunyai nilai ekspor terbesar yang menjadi tujuan Indonesia, yaitu Tiongkok, Amerika Serikat dan Jepang.
Gambar 1. nilai ekspor terbesar Indonesia menurut negara tujuan periode 2015-2020 Sumber: Investing.com , data diolah.
Nilai  tukar  (USD/IDR)  adalah  salah  satu  variabel  ekonomi  makro  yang  dihipotesiskan  berpengaruh negatif terhadap pergerakan IHSG, Fluktuasi nilai tukar rupiah terhadap mata uang asing akan sangat mempengaruhi iklim investasi di dalam negeri khususnya di pasar modal. Perusahaan-perusahaan di Indonesia yang sudah go public dengan masih mengandalkan bahan baku impor dari luar negeri akan menerima dampak negatif apabila mata uang rupiah terdepresiasi atau mengalami pelemahan terhadap mata  uang  dollar  AS.  Hal  ini  akan  mengakibatkan  naiknya  bahan  baku  tersebut.  Kenaikan  biaya produksi  akan mengurangi  tingkat keuntungan  perusahaan sehingga  akan  mendorong  investor  untuk melakukan  aksi  jual  terhadap  saham-saham  yang  dimilikinya.  Apabila  banyak  investor  yang melakukan hal tersebut, tentu akan mendorong penurunan IHSG.

## 2. Metodologi Penelitian
Penelitian  ini  menggunakan  data  sekunder  (time  series)  dengan  menggunakan  pendekatan  Error Correction  Model  (ECM).  Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  pada  Januari  2015  sampai Desember  2020.  Pada  penelitian  ini  menggunakan  variabel  terikat  (dependent)  yaitu  Indeks  harga Saham Gabungan (IHSG). Sedangkan variabel bebas (independent) yaitu DJIA, NIKKEI225, SSEC, KURS (USD/IDR), dan Inflasi.

## Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG)
Indeks  Harga  Saham  Gabungan  (IHSG)  merupakan  salah  satu  indeks  pasar  saham  yang  digunakan oleh Bursa Efek Indonesia. Diperkenalkan pertama kali pada tanggal 1 April 1983, sebagai indikator pergerakan  harga  saham  //di  BEJ.  Indeks  ini  mencakup  pergerakan  harga  seluruh  saham  biasa  dan saham  preferen  yang  tercatat  di  BEI.  Data  diperoleh  dari  SEKI  dari  periode  Januari  2015  sampai Desember 2020.

## Dow Jones Industrial Average (DJIA)
Dow Jones Industrial Average (DJIA) adalah salah satu indeks pasar saham yang didirikan oleh editor The Wall Street Journal dan pendiri Dow Jones & Company Charles Dow. Dow membuat indeks ini
Tiongkok Amerika Serikat Jepang Singapura Malaysia
sebagai  suatu  cara  untuk  mengukur  performa  komponen  industri  di  pasar  saham  Amerika.  Saat  ini DJIA merupakan indeks pasar AS tertua yang masih berjalan. Data diperoleh dari Investing.com dari periode Januari 2015 sampai Desember 2020.

## NIKKEI225
NIKKEI225  biasa  disebut  Nikkei,  Nikkei  index,  atau  Nikkei  Stock  Average,  adalah  sebuah  indeks pasar  saham untuk  Bursa Saham  Tokyo.  Ia telah  dihitung  setiap  hari  oleh surat  kabar  Nihon  Keizai Shimbun  sejak  tahun  1950.  Indeks  ini  adalah  harga  rata-rata  tertimbang,  dan  komponennya  ditinjau ulang setahun sekali. Data diperoleh dari Investing.com dari periode Januari 2015 sampai Desember 2020.

## Shanghai Stock Exchange Composite (SSEC)
Shanghai  Stock  Exchange Composite  (SSEC)  adalah bursa efek terbesar  di  Tiongkok.  Ia  terletak  di kota Shanghai, Tiongkok. Bursa ini didirikan pada 26 November 1990 dan mulai beroperasi pada 19 Desember  tahun  itu  juga.  Data  diperoleh  dari  Investing.com  dari  periode  Januari  2015  sampai Desember 2020.

## KURS (USD/IDR)
Kurs yaitu harga sebuah mata uang dari suatu negara yang dinyatakan atau diukur dalam mata uang lainnya  yang  digunakan  sebagai  saluran  dalam  mekanisme  transmisi  kebijakan  moneter.  Data  nilai tukar  yang  digunakan  adalah  nilai  tukar  dollar  AS  terhadap  rupiah  yang  diperoleh  dari  SEKI  pada periode Januari 2015 sampai Desember 2020.

## Inflasi
Inflasi  yaitu  kenaikan  harga  secara  umum  yang  terjadi  secara  terus  menerus  dalam  periode  waktu tertentu  dan  digunakan  sebagai  variabel  yang  mencerminkan  efektivitas  kebijakan  moneter  di Indonesia.  Data  inflasi  yang  digunakan  diperoleh  dari  SEKI  dari  periode  Januari  2015  sampai Desember 2020.

## 3. Hasil dan Pembahasan

## Uji Akar Unit
Tabel 1. Nilai Uji Akar Unit root dengan Metode Uji ADF Pada Tingkat Level
Variabel Nilai ADF t-statistik Nilai Kritis MacKinnon Prob Keterangan 1% 5% 10% IHSG -1.501898 -3.525618 -2.902953 -2.588902 0.5270 Tidak Stasioner DJIA -0.792541 -3.525618 -2.902953 -2.588902 0.8150 Tidak Stasioner NIKKEI -1.236408 -3.525618 -2.902953 -2.588902 0.6543 Tidak Stasioner SSEC -2.353943 -3.525618 -2.902953 -2.588902 0.1585 Tidak Stasioner KURS -3.158300 -3.525618 -2.902953 -2.588902 0.0268 Stasioner** INFL -1.880348 -3.525618 -2.902953 -2.588902 0.3396 Tidak Stasioner
Tabel 2. Nilai Uji Akar Unit root dengan Metode Uji ADF Pada Tingkat 1stDifference Variabel Nilai ADF t- statistik Nilai Kritis MacKinnon Prob Keterangan 1% 5% 10% IHSG -6.820417 -3.527045 -2.903566 -2.589227 0.0000 Stasioner* DJIA -8.576639 -3.527045 -2.903566 -2.589227 0.0000 Stasioner* NIKKEI -8.276385 -3.527045 -2.903566 -2.589227 0.0000 Stasioner* SSEC -6.577399 -3.527045 -2.903566 -2.589227 0.0000 Stasioner* KURS -9.694683 -3.527045 -2.903566 -2.589227 0.0000 Stasioner* INFL -6.613142 -3.527045 -2.903566 -2.589227 0.0000 Stasioner*
Tabel  2  di  atas  menunjukan  hasil  uji  akar  unit  pada  tingkat  first  difference.  Tabel  tersebet menunjukkan  bahwa  semua  variabel  bersifat  stasioner.  Hal  tersebut  dapat  dilihat  dari  nilai  absolut ADF  t-statistic  dari  masing-masing  variabel  yang  lebih  besar  dibandingkan  nilai  kritis  MacKinnon dengan tingkat signifikansi sebesar 95%.

## Penentuan Lag optimum
Tabel 3. Hasil Penentuan Lag Optimum
Lag LR FPE AIC SC HQ 1 644.5644* 3.14e-20* -27.88423* -26.51336* -27.34105* 2 48.64550 3.83e-20 -27.70987 -25.16397 -26.70111 3 25.12608 7.04e-20 -27.16383 -23.44289 -25.68948 4 44.96507 8.09e-20 -27.15070 -22.25473 -25.21077
Berdasarkan hasil Tabel 3 diatas bahwa panjang lag yang digunakan dalam estimasi model ECM sebesar 1 yang artinya dalam model ini membutuhkan kelambanan satu periode untuk mengetahui pengaruh suatu variabel terhadap variabel lainnya.

## Uji Kointegrasi
Persamaan pada regresi kointegrasi adalah sebagai berikut: LOG_IHSG t =  β 0 +  β 1 LOG_DJIA t +  β 2 LOG_NIKKEI t +  β 3 LOG_SSEC t +  β 4 LOG_KURS t + β 5 INFL t + ε t
Tabel 4. Hasil Estimasi OLS Regresi Kointegrasi
Variabel bebas Koefisien t-stat t-tabel Prob R 2 C 8.341069 8.548885 1.667 0.0000* 0.742916 LOG_DJIA 0.906336 6.399911 1.667 0.0000* LOG_NIKKEI -0.183542 -0.987145 1.667 0.3272 LOG_SSEC -0.290731 -2.918243 1.667 0.0048* LOG_KURS -1.638996 -7.225306 1.667 0.0000* INFL 0.014900 3.878201 1.667 0.0002*
Dari  persamaan regresi tabel 4akan  didapat  nilai residualnya.  Kemudian  nilai  residual ini  akan diuji mennggunakan  uji Augmented  Dickey-  Fuller untuk  mengetahui  apakah  nilai  residual  tersebut stasioner atau tidak.
Hasil uji Augmented Dickey-Fuller dapat dilihat pada tabel 5 berikut: Tabel 5. Nilai Uji Kointegrasi dengan Metode ADF pada Tingkat Level
Variabel Nilai ADF t- statistik Nilai Kritis MacKinnon Prob Keterangan 1% 5% 10% ECT -4.138250 -3.525618 -2.902953 -2.588902 0.0016 Stasioner*
Dari  hasil  uji  kointegrasi menggunakan  metode  Augmented  Dickey-  Fuller  pada  tabel  5  terlihat residual  nilai  absolut  ADF  -4.138250  >  nilai  kritis  5%  yaitu  -2.902953  sehingga  telah  stasioner pada tingkat level. Sehingga dapat disimpulkan terjadi kointegrasi antar variabel.

## Uji Asumsi Klasik Uji Normalitas
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 -0.06 -0.04 -0.02 0.00
0.02 0.04 Series: Residuals Sample 2015M01 2020M12 Observations 72 Mean -3.79e-15 Median 0.001281 Maximum 0.048523 Minimum -0.065346 Std. Dev. 0.025716 Skewness -0.500281 Kurtosis 2.794353 Jarque-Bera 3.130251 Probability 0.209062

## Gambar 2. Uji Normalitas
Sumber: Eviews, 2021
Berdasarkan  Gambar  2  diperoleh  nilai  JB  sebesar  3.130251  kita  bandingkan  dengan  chi-square  5  df pada taraf signifikan 5% yaitu 11.07 menunjukkan nilai JB lebih kecil dari taraf signifikan. Demikian pula  dengan  nilai  probabilitas  sebesar  0.209062  lebih  besar  dari  alpha  0,05  disimpulkan  bahwa pernyataan asumsi residual terdistribusi secara normal terpenuhi.

## Uji Multikolinieritas
Tabel 6. Hasil Uji Multikolinieritas
Variable Bebas VIF Keterangan LOG_DJIA 3.853882 Tidak ada Multikolinieritas LOG_NIKKEI 2.828939 Tidak ada Multikolinieritas LOG_SSEC 1.395466 Tidak ada Multikolinieritas LOG_KURS 1.628441 Tidak ada Multikolinieritas INFL 1.084969 Tidak ada Multikolinieritas
Berdasarkan  Tabel  6  Hasil  penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  semua  variabel  diatas  didapatkan bahwa hasil nilai VIF-nya lebih kecil dari 10. Maka dapat disimpulkan bahwa tidak terdapat masalah multikolinearitas.

## Uji Heterokedastisitas
Tabel 7. Hasil Uji Heterokedastisitas Obs*R squared Chi-square Tabel Keterangan 7.676686 87.10 H 0 diterima
Berdasarkan  Tabel  7  diperoleh  nilai  obs*R-squared  sebesar  7.676686  kita  bandingkan  dengan  chi- square tabel df (67) pada taraf signifikan 5% yaitu 87.10 menunjukkan nilai obs*R-squared lebih kecil dari taraf signifikan, sehingga hipotesis terima H 0 . Maka dapat disimpulkan bahwa tidak ada masalah heterokedastisitas pada model penelitian ini.

## Uji Autokorelasi
Tabel 8. Hasil Uji Autokorelasi Obs*R squared Chi-square Tabel Keterangan 0.033137 11.07 H 0 diterima
Berdasarkan Tabel 8 Diperoleh nilai Obs*R-squared sebesar  0.033137 kita bandingkan dengan nilai chi-squared tabel 5 df dengan taraf signifikan 5% yaitu 11.07 menunjukkan nilai Obs*R-squared lebih kecil  dari  nilai  chi-squared  tabel,  sehingga  hipotesis  menerima  H0.  Maka  dapat  disimpulkan  bahwa masalah autokorelasi dapat diatas sehingga tidak terdapat masalah autokolerasi pada model penelitian ini.

## Regresi Error Corection Model (ECM)
Tabel 9. Hasil Regresi Error Corection Model Engle-Granger
Variabel bebas Koefisien t-stat t-tabel Prob R 2 C 7.586993 9.730362 1.667 0.0000 0.853504 LOG_DJIA 0.815835 7.405302 1.667 0.0000 LOG_NIKKEI -0.160257 -1.124194 1.667 0.2651 LOG_SSEC -0.213089 -2.713661 1.667 0.0085 LOG_KURS -1.448254 -7.985493 1.667 0.0000 INFL 0.011143 3.549858 1.667 0.0007 ECT -0.670672 -6.697594 1.667 0.0000
Pada penelitian ini nilai ECT (Error Corection Term) -0.670672 dengan nilai t-statistik -6.697594 > t- tabel 5% df 67 = 1.66792 signifikan pada α = 5%. Nilai koefisien ECT bertanda negatif dan secara statistik signifikan berarti model spesifikasi ECM Engle-Granger yang digunakan dalam penelitian ini valid ( Widarjono, 2018 ).

## Uji Hipotesis
Hasil pengujian regresi secara parsial masing-masing variabel bebas terhadap variabel terikat sebagai berikut:
Tabel 10. Uji-t Jangka Panjang
Variabel bebas t-statistik t-tabel Prob Keterangan LOG_DJIA 6.399911 1.667 0.0000 H 0 ditolak LOG_NIKKEI -0.987145 1.667 0.3272 H 0 diterima LOG_SSEC -2.918243 1.667 0.0048 H 0 ditolak LOG_KURS -7.225306 1.667 0.0000 H 0 ditolak INFL 3.878201 1.667 0.0002 H 0 ditolak
Berdasarkan  hasil  uji  t-statistik  jangka  panjang  variabel  DJIA  dan  Inflasi  berpengaruh  secara  positif dan  signifikan  terhadap  IHSG.Sedangkan  variabel  SSEC  dan  Kurs  berpengaruh  secara  neatif  dan signifikan terhadapIHSG.Namun variabel NIKKEI tidak memiliki pengaruh yang signifikan terhadap IHSG.
Tabel 11. Uji-t Jangka Pendek
Variabel bebas t-stat t-tabel Prob Keterangan LOG_DJIA 7.405302 1.667 0.0000 H 0 ditolak LOG_NIKKEI -1.124194 1.667 0.2651 H 0 diterima LOG_SSEC -2.713661 1.667 0.0085 H 0 ditolak LOG_KURS -7.985493 1.667 0.0000 H 0 ditolak INFL 3.549858 1.667 0.0007 H 0 ditolak
Berdasarkan  hasil  uji  t-statistik  jangka  pendek  variabel  DJIA  dan  Inflasi  berpengaruh  secara  positif dan  signifikan  terhadap  IHSG.Sedangkan  variabel  SSEC  dan  Kurs  berpengaruh  secara  neatif  dan signifikan  terhadap  IHSG.  Namun  variabel  NIKKEI  tidak  memiliki  pengaruh  yang  signifikan terhadap IHSG.
Uji statistik F dilakukan untuk mengetahui apakah variabel independenberpengaruh secara signifikan terhadap  variabel  dependen  secara  bersama-sama.  Hasil  pengujian  F  –  statistik  dapat dilihat  sebagai berikut:
Tabel 12. Hasil Uji F Jangka Panjang
DF (n1;n2) F-statistik F-tabel α Keterangan (4:67) 38.145 2.51 5% H 0 ditolak
Berdasarkan tabel diatas didapatkan hasil uji F-stastistik jangka panjang sebesar 38.145. Nilai tersebut lebih  besar  dibandingkan  dengan  nilai  t-tabel  yaitu  sebesar  2,51  pada  tingkat  signifikansi  5%  dan tingkat kepercayaan atau df (degree of freedom) = 4:67. Hal ini dapat diartikan bahwa H 0 ditolak dan menerima H a . Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa variabel bebas secara bersama sama dalam jangka panjang berpengaruh terhadap variabel terikat Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG).
Tabel 13. Hasil Uji F Jangka Pendek
DF (n1;n2) F-statistik F-tabel α Keterangan (4:67) 62.145 2.51 5% H 0 ditolak
Berdasarkan tabel diatas didapatkan hasil uji F-stastistik jangka pendek sebesar 62.145. Nilai tersebut lebih  besar  dibandingkan  dengan  nilai  t-tabel  yaitu  sebesar  2,51  pada  tingkat  signifikansi  5%  dan tingkat kepercayaan atau df (degree of freedom) = 4:67. Hal ini dapat diartikan bahwa H 0 ditolak dan menerima H a . Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa variabel bebas secara bersama sama dalam jangka pendek berpengaruh terhadap variabel terikat Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG).
Nilai koefisien determinasi yang kecil dalam arti mendekati nilai nol maka kemampuan variabel bebas dalam variabel terikat cukup terbatas. Dan sebaliknya nilai yang mendekati satu berarti variabel bebas memberikan  informasi  dengan  baik  terhadap  variabel  terikat.).  Berdasarkan  pengolahan  data  model ECM  diperoleh  nilai  R2  sebesar  0.8535  yang  artinya  pengaruh  DJIA,  NIKKEI,  SSEC,  KURS  dan Inflasi dalam mempengaruhi Indeks Harga saham gabungan (IHSG) di Indonesia sebesar 85,35% dan sisanya (14,65%) dipengaruhi variabel diluar model.

## Pembahasan
Model  koreksi  kesalahan  (Error  Corection  Model)  dapat  menjelaskan  perilaku  pengaruh  jangka pendek  dan  jangka  panjang  variabel  bebas  terhadap  variabel  terikat.  Pada  penelitian  ini  nilai  ECT (Error  Corection  Term)  -0.6706  dengan  probabilitas  0.0000  dan  nilai  t-statistik  -6.697594  > t-  tabel 5%  df  67 (1.667)  signifikan  pada  α =  5%.  Nilai  koefisien  ECT  bertanda negatif  dan  secara  statistik signifikan  berarti  model  spesifikasi  ECM  Engle-Granger  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  valid ( Widarjono,  2018 ).  Nilai  koefisien  ECT  (Error  Corection  Term)  sebesar  -0.6706  yaitu  menunjukan kecepatan  penyesuaian  nilai  IHSG  menuju  ke  keseimbangannya  adalah  sebesar  67,06%  per  bulan sehingga untuk mencapai ke keseimbangan jangka panjang diperlukan 1,491 bulan.

## Pengaruh Indeks DJIA terhadap IHSG
Variabel  DJIA  pada estimasi  ECM memiliki  nilai  koefisien  0.8158 artinya setiap  peningkatan  DJIA 1%  akan  menyebabkan  peningkatan  IHSG  di  Indonesia  sebesar  Rp815.8,  ceteris  paribus.  Hal  ini sesuai dengan penelitian sebelumnya bahwa hubungan antara DJIA dan IHSG adalah positif. Dengan probabilitas  sebesar  0.0000  <  α  =  5%,  sehingga  dapat  disimpulkan  variabel  DJIA  dalam  jangka pendek memiliki pengaruh yang signifikan terhadap IHSG di Indonesia.
Nilai  DJIA  pada  penelitian  jangka  panjang  memiliki  nilai  koefisien  0.9063  artinya  setiap peningkatan DJIA 1% akan menyebabkan peningkatan Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG) di Indonesia  sebesar  Rp906.3,  ceteris  paribus.  Hal  ini  sesuai  dengan  penelitian  sebelumnya  bahwa hubungan  antara  DJIA  dan  IHSG  adalah  positif,  dengan  probabilitas  sebesar  0.0000  <  α  =  5%, sehingga  dapat  disimpulkan  variabel  DJIA  dalam  jangka  panjang  memiliki  pengaruh  yang signifikan terhadap IHSG di Indonesia.
Pernyataan  diatas  sesuai  dengan  penelitian  sebelumnya  yang  menyatakan  bahwa  hubungan  DJIA terhadap IHSG adalah positif dan signifikan, yaitu penelitian yang telah dilakukan oleh Sihombing & Rizal  (2014) menyatakan  bahwa  Dow  Jones  Industrial  Average  berpengaruh  positif  dan  signifikan terhadap  IHSG. Oktarina  (2016) menyatakan  bahwa  Dow  Jones  Industrial  Average  Index berpengaruh positif terhadap pergerakan IHSG.
Pengaruh  DJIA  terhadap  IHSG  adalah  positif,  yang  dapat  diartikan  bahwa  kenaikan  kenaikan  DJIA akan  memberikan  sentimen  positif  kepada  para  investor  untuk  menginvestasikan  dananya  di  pasar modal Indonesia, sehingga IHSG juga akan mengalami kenaikan. Begitu pula sebaliknya, penurunan DJIA  akan  memberikan  sentimen  negatif  kepada  para  investor  untuk  menginvestasikan  dananya  di pasar modal Indonesia, sehingga IHSG juga akan mengalami penurunan.

## Pengaruh Indeks Nikkei225 terhadap IHSG
Variabel  NIKKEI  pada  estimasi  ECM  memiliki  nilai  koefisien  -0.1602  artinya  setiap  peningkatan NIKKEI  1%  akan  menyebabkan  penurunan  Indeks  Harga  Saham  Gabungan  (IHSG)  di  Indonesia sebesar  Rp16.3,  ceteris  paribus.  Dengan  probabilitas  sebesar  0.2651  >  α  =  5%,  sehingga  dapat disimpulkan  variabel  NIKKEI  dalam  jangka  pendek  tidak  memiliki  pengaruh  yang  signifikan terhadap Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG) di Indonesia.
Nilai  NIKKEI  pada  penelitian  jangka  panjang  memiliki  nilai  koefisien  -0.1835  artinya  setiap peningkatan NIKKEI 1% akan menyebabkan penurunan Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG) di Indonesia sebesar Rp183.5, ceteris paribus. Hal ini sesuai dengan penelitian sebelumnya bahwa hubungan  antara  NIKKEI  dan  IHSG  adalah  negatif.  Dengan  probabilitas  sebesar  0.3272  >  α  = 5%, sehingga dapat disimpulkan variabel NIKKEI dalam jangka panjang tidak memiliki pengaruh yang signifikan terhadap Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG) di Indonesia.
Penelitian  sebelumnya  yang  menyatakan  NIKKEI225  berpengaruh  secara  negatif  yaitu  penelitian yang telah dilakukan oleh Sihombing & Rizal (2014) yang  menyatakan Pengaruh NIKKEI225 yang bersifat negatif menunjukkan bahwa naiknya NIKKEI225 akan menurunkan nilai IHSG, begitu pula sebaliknya, penurunan pada NIKKEI225 akan menaikkan nilai IHSG.
Jepang  yang  sejak  2018  menghadapi  gejolak  ekonomi  membuat  Jepang  kemungkinan  mengalami resesi,  menurunya  perekonomian  Jepang  yang  mengalami  kontraksi  2,5  persen  pada  kuartal  ketiga tahun  2018,  yang  menandai  kemerosotan  terburuk  dalam  empat  tahun  terakhir,  hal  ini  diperburuk dengan pernyataan “Sebanyak 28 dari 38 ekonom mengatakan, kemungkinan Jepang jatuh ke dalam resesi di tahun fiskal 2019” ( Herlianto & Hafizh, 2020 ) yang mendorong presepsi investor memburuk. Ditambah pada Oktober 2019 pemerintahan Perdana Menteri Jepang meluncurkan kebijakan kenaikan pajak penjualan nasional dari 8 persen menjadi 10 persen, yang di khawatirkan akan dapat merugikan ekonomi di tengah perang dagang dan permintaan eksternal yang lesu. Sedangkan IHSG sempat naik pada  saat  itu  bahkan  ke  titik  Rp6.400.  Hal  ini  terjadi  karena  perlambatan  pertumbuhan  ekonomi Jepang  yang  sebesar  0.6%  itu  akan  mengundang  respon  dari  pemerintah  dan  otoritas  moneter  di masing-masing  negara  dalam  bentuk  kebijakan  fiksal  dan  moneter  yang  lebih  longgar.  Kebijakan fiskal  dan  moneter  yang  longgar  akan  berdampak  positif  mendorong  aliran  modal  asing  ke  negara- negara  berkembang,  termasuk  Indonesia.  Dengan  hal  tersebut  maka  investor  akan  lebih  memilih menginvestasikan dana mereka ke Indonesia dengan tingkat risiko yang lebih rendah.

## Pengaruh Indeks SSEC terhadap IHSG
Variabel SSEC pada estimasi ECM memiliki nilai koefisien -0.2130 artinya setiap peningkatan SSEC
1%  akan  menyebabkan  penurunan  Indeks  Harga  Saham  Gabungan  (IHSG)  di  Indonesia  sebesar Rp213.%, ceteris paribus. Hal ini sesuai dengan penelitian sebelumnya bahwa hubungan antara SSEC dan IHSG adalah negatif. Dengan probabilitas sebesar 0.0085 < α = 5%, sehingga dapat disimpulkan variabel  SSEC  dalam  jangka  pendek  memiliki  pengaruh  yang  signifikan  terhadap  Indeks  Harga Saham Gabungan (IHSG) di Indonesia.
Nilai  SSEC  pada  penelitian  jangka  panjang  memiliki  nilai  koefisien  -0.2907  artinya  setiap peningkatan SSEC 1% akan menyebabkan penurunan Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG) di Indonesia  sebesar  Rp290.7,  ceteris  paribus.  Hal  ini  sesuai  dengan  penelitian  sebelumnya  bahwa hubungan antara SSEC dan IHSG adalah negatif. Dengan probabilitas sebesar 0.0048 < α = 5%, sehingga  dapat  disimpulkan  variabel  SSEC  dalam  jangka  panjang  memiliki  pengaruh  yang signifikan terhadap Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG) di Indonesia.
Hasil dari penelitian ini adalah SSEC berpengaruh negatif terhadap pergerakan IHSG.  Hal ini dapat terjadi  karena  meskipun  hubungan  perdagangan  antara  Indonesia  dan  Tiongkok  telah  semakin berkembang  seiring  penandatanganan  ASEAN-Cina  Free  Trade  Agreement  (ACFTA)  namun  tidak diikuti dengan semakin menguatnya hubungan pasar modal antar kedua negara. Hubungan negatif ini menunjukkan  bahwa  da  kompetisi  antara  ke  dua  pasar,  sehingga  dimanfaatkan  oleh  investor  untuk diversifikasi.  Hasil  ini  mendukung  peneliataan  yang  dilakukan  Oktariana  (2016)  yang  menyatakan SSEC berpengaruh negatif terhadap IHSG.
Pada  tahun  2019  Tiongkok  yang  sedang  berkonflik  dengan  AS  dalam  hal  perang  dagang  yang menjadikan tidak stabilnya kondisi perekonomian Tiongkok sendiri. Hal ini berdampak pasar modal Tiongkok  menjadi  kurang  diminati,  karena  besarnya  risiko  investasi  yang  akan  diterima,  terlebih untuk  investor  –  investor  asing.  Oleh  karena  hal  tersebut  mereka  lebih  memilih  untuk  tetap mempertahankan dananya pada pasar modal negara lain ataupun instrumen investasi lainya. Investor yang  semula  menanamkan  modalnya  di  Indonesia  akan  lebih  memilih  mempertahankan  dananya, karena memiliki risiko yang lebih kecil dibandingkan dengan risiko ketika menanamkan modalnya di Tiongkok.  Hal  ini  menjadikan  SSEC  secara  jangka  panjang  memiliki  pengaruh  negatif  terhadap IHSG.  Penelitian ini tidak sesuai  dengan  penelitian  yang  dilakukan  oleh Sihombing &  Rizal  (2014) yang menyatakan bahwa SSEC memiliki hubungan yang positif terhadap IHSG, namun sesuai dengan penelitian yang dilakukan oleh Oktariana (2016).

## Pengaruh Kurs (USD/IDR) terhadap IHSG
Variabel KURS pada estimasi ECM memiliki nilai koefisien -1.448 artinya setiap peningkatan KURS 1% akan menyebabkan penurunan IHSG di Indonesia sebesar Rp1,448, ceteris paribus. Hal ini sesuai dengan teori ekonomi bahwa hubungan antara KURS dan IHSG adalah negatif. Dengan probabilitas sebesar 0.0000 < α = 5%, sehingga dapat disimpulkan variabel KURS dalam jangka pendek memiliki pengaruh  yang  signifikan  terhadap  IHSG  di  Indonesia.  Nilai  KURS  pada  penelitian  jangka  panjang memiliki nilai koefisien  -1.638 artinya setiap peningkatan KURS 1% akan menyebabkan penurunan IHSG  di  Indonesia  sebesar  Rp1,638,  ceteris  paribus. Hal  ini sesuai  dengan  teori  ekonomi  penelitian sebelumnya probabilitas sebesar 0.0000 < α = 5%, sehingga dapat disimpulkan variabel KURS dalam jangka panjang memiliki pengaruh yang signifikan terhadap IHSG di Indonesia.
Kenaikan pada nilai kurs USD/IDR akan berakibat pada penurunan angka indeks IHSG. Hasil ini menunjukkan  bahwa  ketika  nilai  kurs  rupiah  terdepresiasi  maka  IHSG  juga  akan  mengalami penurunan.  Bagi  investor,  pergerakan  nilai  tukar  dollar  terhadap  rupiah  (USD/IDR) mengindikasikan  situasi  fundamental  perekonomian  Indonesia.Sehingga  ketika  (USD/IDR) nilainya meningkat, maka menunjukan bahwa rupiah sedang melemah dan kondiisi perekonomian Indonesia  sedang  tidak  dalam  kondisi  yang  stabil.  Ketika  kondisi  perekonomian  kurang  stabil, maka  investor  kecenderungannya  akan  menjual  saham-saham  yang  dimilikinya  untuk menghindari risiko, dimana aksi jual saham ini tentunya akan mengakibatkan pelemahan IHSG. Hasil penelitian ini memperkuat penelitian yang diteliti oleh Andiyasa (2014).

## Pengaruh Inflasi terhadap IHSG
Variabel INFL pada estimasi ECM memiliki nilai koefisien 0.0111 artinya setiap peningkatan INFL 1% akan menyebabkan kenaikan Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG) di Indonesia sebesar Rp110, ceteris paribus. Hal ini sesuai dengan teori ekonomi bahwa hubungan antara INFL dan IHSG adalah positif.  Dengan  probabilitas  sebesar  0.0007  <  α  =  5%,  sehingga  dapat  disimpulkan  variabel  INFL dalam  jangka  pendek  memiliki  pengaruh  yang  signifikan  terhadap  Indeks  Harga  Saham  Gabungan (IHSG) di Indonesia.
Nilai INFL pada penelitian jangka panjang memiliki nilai koefisien 0.0149 artinya setiap peningkatan INFL 1% akan menyebabkan kenaikan Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG) di Indonesia sebesar Rp149,  ceteris  paribus.  Dengan  probabilitas  sebesar  0.0002  <  α  =  5%,  sehingga  dapat  disimpulkan variabel  INFL  dalam  jangka  panjang  memiliki  pengaruh  yang  signifikan  terhadap  Indeks  Harga Saham Gabungan (IHSG) di Indonesia.
Hasil dari penelitian ini adalah inflasi berpengaruh positif terhadap IHSG.  Hal ini dapat terjadi karena tingkat inflasi  merupakan kenaikan  secara  umum  dari  harga  barang-barang,  dan  karena  saham  dapat dipertimbangkan  sama  dengan  barang  modal  ( capital  goods ),  maka  pergerakan  harga  saham  akan sama  dengan  pergerakan  kenaikan  harga  pada  umumnya,  sehingga  ketika  inflasi  meningkat,  maka harga  saham  juga  akan  meningkat  sebagai  kompensasi  bagi  investor  dari  penurunan  nilai  uang, demikian pula sebaliknya. Hasil temuan penelitian ini sejalan dengan Febrina, Sumiati, & Ratnawati (2018) ,  Dalam  jangka  panjang  kenaikan  inflasi  yang  signifikan  akan  membuat  IHSG  mengalami penurunan.  Hal  ini  dikarenakan  peningkatan  inflasi  akan  berpengaruh  langsung  terhadap  biaya produksi dan berpengaruh pada laba perusahaan, namun dalam penelitian ini peningkatan inflasi akan direspon  dengan  peningkatan  IHSG.  Selama  periode  penelitian  inflasi  mengalami  fluktuasi  yang cukup  tinggi,  apabila  dikaitkan  dengan  teori  investasi  yang  menyatakan  risk  dan  return  bergerak positif,  maka  jika  terjadi  peningkatan  inflasi,  harga  harga  akan  cenderung  naik,  profit  perusahaan meningkat dan investor akan mendapatkan return dividen yang lebih tinggi. Selain itu, investor akan mendapatkan keuntungan dari capital gain karena mendapatkan untung dari peningkatan harga saham. Keadaan ini akan turut meningkatkan harga saham perusahaan sehingga meningkatkan IHSG.

## 4. Kesimpulan dan Saran

## 4.1 Kesimpulan
Dow  Jones  Industrial  Average  (DJIA)  dan  Inflasi  dalam  jangka  pendek  maupun  jangka  panjang berpengaruh secara positif dan signifikan terhadap IHSG di Indonesia.
Sanghai Stock Exchange Composite (SSEC) dan KURS (USD/IDR) dalam jangka pendek dan jangka panjang  berpengaruh  secara  negatif  dan  signifikan  terhadap  IHSG  di  Indonesia.Sedangkan NIKKEI225 dalam jangka pendek dan jangka panjang tidak mempunyai pengaruh terhadap IHSG di Indonesia.
Secara bersama sama variabel DJIA, NIKKEI225, SSEC, KURS (USD/IDR) dan Inflasi dalam model ECM mempengaruhi IHSG di Indonesia sebesar 85,35%.

## 4.2 Saran
Untuk  menjaga  kestabilan  perekonomian  dan  pertumbuhan  IHSG,  maka  variabel  yang  harus  dijaga oleh pemerintah adalah kestabilan nilai tukar dan inflasi. Otoritas moneter yaitu Bank Indonesia dapat menjaga kestabilan nilai tukar rupiah dengan cara menjaga suku bunga agar tidak terlalu rendah yang bisa mengakibatkan modal dalam negeri mengalir ke luar negeri, karena mata uang suatu negara akan merosot  apabila  lebih  banyak  modal  negara  dialirkan  ke  luar  negeri  karena  tingkat  suku  bunga  dan pengembalian  investasi  yang  lebih  tinggi  di  negara-negara  lain.  Sedangkan  untuk  inflasi  agar  selalu dijaga  dalam  rentang  angka  yang  relatif  kecil  di  bawah  dua  digit,  sehingga  dapat  meningkatkan kepercayaan investor untuk berinvestasi dalam penyertaan modal saham, sehingga IHSG dapat terus meningkat, sebagai salah satu indikator perkembangan perekonomian Indonesia.

## Referensi
Febrina, R., Sumiati, & Ratnawati, K. (2018). Pengaruh Variabel Makroekonomi Dan Harga Saham Asing Terhadap Indeks Harga Saham Gabungan. Jurnal Bisnis dan Manajemen, Vol. 5 No.1, p 118-126.
Herlianto,  D.,  &  Hafizh,  L.  (2020).  Pengaruh  Indeks  Dow  Jones,  Nikkei  225,  Shanghai  Stock Exchange,  Dan  Straits  Times  Index  Singapore  Terhadap  Indeks  Harga  Saham  Gabungan (IHSG)  Di  Bursa  Efek  Indonesia  (BEI). INOBIS:  Jurnal  Inovasi  Bisnis  Dan  Manajemen Indonesia , 3(2), 211–229. https://doi.org/10.31842/jurnalinobis.v3i2.133
Investing.com.  2020.  Investing.com.  Open  Data.  Negara  Tujuan  Ekspor  Terbesar  Indonesia  Tahun 2015-2020 https://www.investing.com Diakses tanggal 10 Maret 2021
Oktarina,  D.  (2016).  Pengaruh  beberapa  indeks  saham  global  dan  indikator makroekonomi  terhadap pergerakan IHSG. Journal of Business and Banking , vol.5 163-182. Sihombing,  P.,  &  Rizal.  (2014). Pengaruh  Indeks  Saham  Global  Dan  Kondisi  Makro  Indonesia Terhadap Indeks Harga Saham Gabungan Bursa Efek Indonesia . Media Ekonomi, p 22. Untono, M. (2015). Analisis Pengaruh Pertumbuhan Ekonomi, Inflasi, Nilai Tukar, Indek DJIA, dan Harga Minyak Dunia Terhadap Indek Harga Saham Gabungan . PARSIMONIA , 2(2): 1-12 Widarjono, A. (2018). Ekonometrika Pengantar dan Aplikasinya . UPP STIM, YKPN. Yogyakarta.