https://doi.org/10.35912/sakman.v2i1.1422
Determinan  Indeks  Harga  Saham  Gabungan (IHSG) Jangka Pendek dan

## Panjang
(Determinants of the Short and Long-Term Composite Stock

## Price Index)
Heru Wahyudi 1* , Kanti Rahayu 2
Fakultas Bisnis dan Ekonomi, Universitas Lampung, Bandar Lampung 1,2 heru.wahyudi@feb.unila.ac.id 1* , kantirahayu348@gmail.com 2

## Riwayat Artikel
Diterima pada 30 Agustus 2022 Revisi 1 pada 6 September 2022 Revisi 2 pada 18 September 2022 Disetujui pada 25 September 2022

## Abstract
Purpose: This  study  aims  to  analyze  the  effect  of  stock  market capitalization and  external factors  on  the  Composited  Stock  Price Index (IHSG).
Research  methodology: This  study uses  secondary  data  with the type  of  time  series  data  obtained  from  the  publication  of  the official website of The Otoritas Jasa Keuangan (OJK), U.S. Energy Information  Administration  (EIA),  London  Bullion  Market Association  (LBMA)  and  Yahoo  Finance  for  the  period  January 2011 - December 2020. The model used in this study is the Error Correction Model (ECM).
Results: The  results  showed  that  all  independent  variables  in  the short  term  had  a  significant  effect  on  The  IHSG.  Stock  market capitalization,  world  oil  prices  and  The  Hang  Seng  Index  have  a positive effect, while world gold prices have a negative effect. The Error  Correction  Term  (ECT)  has  a  coefficient  of  -0.2045  with  a significant  negative  direction  with  a  5%  confidence  level.  Shows that the Adjustment Mechanism Processes in the long-term balance lasts for 20 months.
Keywords:  ECM,  Hang  Seng  Index,  IHSG,  Stock  Market Capitalization, World Gold Prices, World Oil Prices How  to  cite: Wahyudi,  H.,  &  Rahayu,  K.  (2022).  Determinan Indeks  Harga  Saham  Gabungan  (IHSG)  Jangka  Pendek  dan Panjang. Studi Akuntansi, Keuangan, dan Manajemen , 2(1), 15-28.

## 1. Pendahuluan
Proses globalisasi saat ini menyebabkan sebagian besar negara menaruh perhatiannya terhadap pasar modalnya,  karena  pasar  modal  memiliki  peran  penting  dan  strategis  bagi  ketahanan  ekonomi  suatu negara. Menurut Sudirman (2015) pasar modal Indonesia merupakan pasar yang sedang berkembang, yang  memiliki  karakteristik  tersendiri  yang  berbeda  dengan  pasar  modal  di  negara  maju  sehingga sangat  peka  terhadap  isu  perekonomian  global.  Sedangkan  pasar  modal  negara  maju  sangat  kuat terhadap  guncangan-guncangan  perekonomian  global.  Globalisasi  juga  berdampak  pada perekonomian dunia, sehingga setiap kejadian pada perekonomian di belahan dunia yang satu secara cepat  dapat  berpengaruh  terhadap  belahan  dunia  lainnya.  Artinya  dalam pasar global saat ini,  setiap investor dapat menginvestasikan dananya dimanapun dia berada, baik itu dalam maupun luar negeri.
Pasar  modal  Indonesia  melalui  Bursa  Efek  Indonesia  (BEI)  merupakan  bagian  yang  tidak terpisahkan  dari  kegiatan  bursa  global.  Hubungan  yang  lebih  erat  antara  bursa  saham Indonesia dan bursa saham global diwakili oleh hubungan antara indeks harga saham. IHSG merupakan  indeks  yang  mengukur  kinerja  semua  saham  yang  tercatat  di  Papan  Utama  dan Papan  Pengembangan  BEI.  Sehingga  pergerakan  IHSG  menjadi  perhatian  penting  bagi semua  investor,  sebab  pergerakan  IHSG  ini  akan  mempengaruhi  sikap  pasa  investor  dalam membeli, menaham atau menjual sahamnya. IHSG menjadi salah satu indikator utama yang
mencerminkan  kinerja  pasar  modal  di  Indonesia  apakah  sedang  mengalami  peningkatan ( bullish ) atau sedang mengalami penurunan ( bearish ).
Gambar 1. Perkembangan IHSG Periode Januari 2011– Desember 2020

## Sumber: Otoritas Jasa Keuangan (OJK)
Berdasarkan  Gambar  1.  secara  keseluruhan  IHSG  berfluktuasi  namun  cenderung  menunjukkan  tren naik.  Salah  satu  faktor  yang  mempengaruhi  IHSG  yaitu  gejolak  pasar  keuangan  global  yang berdampak pada pasar domestik di tahun 2011 hingga 2013. Meskipun tahun 2013 IHSG mengalam penurunan, namun cukup relatif stabil di tengah guncangan perekonomian global dan domestik. Akhir 2014 IHSG menunjukkan tren yang cenderung naik, dengan level tertinggi 5.166,98 poin. Kenaikan tersebut  dikarenakan  penyelenggaran  pemilu  serta  kondisi  perekonomian  negara  maju  seperti Amerika  Serikat.  Memasuki  tahun  2015,  dampak  tersebut  masih  terasa  hingga  bulan  Maret.  Tahun 2016, IHSG meningkat pada level 5.296,71 poin di bulan Desember. Pasar modal Indonesia mampu bertahan  meskipun  kondisi  global  tidak  menentu,  sehingga  menempatkan  pasar  modal  Indonesia  5 besar di dunia. Akhir 2017 IHSG menguat hingga level 6.355,65 poin. Level tersebut merupakan yang tertinggi  sejak  2011.  Pergerakan  tersebut  lebih  banyak  didorong  oleh  sektor  perbankan, pertambangan, dan barang konsumsi.
Pada  Januari  2018  IHSG  terus  menguat,  namun  pada  bulan  Maret  IHSG  mulai  berguncang.  Hal tersebut  terjadi  karena  The  Fed  menaikkan  suku  bunganya  sebanyak  empat  kali  hingga  Desember, disusul  dengan  adanya  perang  dagang  Amerika-China.  Keadaan  tersebut  menandakan  terjadinya kekhawatiran  investor  terhadap  kemungkinan  perlambatan  ekonomi  global  akibat  perang  dagang. Investor  memilih  untuk  melepas  instrumen  investasi  yang  berisiko  seperti  saham.  Sehingga  aksi penjualan saham yang dilakukan oleh investor-investor tersebut tentunya akan menekan indeks saham untuk  mengalami  penurunan  (Arsyi et  al .,  2021).  Tahun  2019  IHSG  mengalami  peningkatan,  salah satu penyebabnya yaitu meredanya tensi perang dagang antara Amerika-China. Padahal di tahun 2019 Indonesia mengalami gejolak politik yang cukup hebat dan permasalahan demo mahasiswa terhadap DPR  (Arsyi et  al .,  2021).  Masuknya  dana  asing  yang  signifikan  pada  akhir  2019  membawa  IHSG kembali  positif.  Pada  tahun  2020  IHSG  mengalami  gejolak  yang  cukup  tajam,  IHSG  mengalami pelemahan.  Kondisi  tersebut  akibat  adanya  pandemi  Covid-19  yang  masih  tinggi  di  Indonesia sehingga menganggu kinerja pasar modal.
Faktor  permintaan  dan  penawaran  di  bursa  juga  merupakan  salah  faktor  yang  dapat  mempengaruhi IHSG. Harga suatu saham akan cenderung naik apabila suatu saham mengalami kelebihan permintaan dan  cenderung  turun  jika  terjadi  kelebihan  penawaran.  Faktor  permintaan  dan  penawaran  akan membentuk  harga  saham. Namun tidak  hanya  itu,  kenaikan  atau  penurunan  tajam  harga  satu saham akan  mempengaruhi  pergerakan  IHSG,  namun  besarnya  pengaruh  terhadap  IHSG  tergantung  pada bobot  saham  tersebut.  Jadi  sederhananya,  kenaikan  atau  penurunan  IHSG  sangat  bergantung  pada pergerakan saham-saham berkapitalisasi besar (Sudirman, 2015).
Salah  satu  tujuan merger Bursa  Efek  Jakarta  dan  Bursa  Efek  Surabaya  adalah  untuk  meningkatkan
- 1.000,00 2.000,00 3.000,00 4.000,00 5.000,00 6.000,00 7.000,00 Jan -11 Ju l- 11 Jan -12 Ju l- 12 Jan -13 Ju l- 13 Jan -14 Ju l- 14 Jan -15 Ju l- 15 Jan -16 Ju l- 16 Jan -17 Ju l- 17 Jan -18 Ju l- 18 Jan -19 Ju l- 19 Jan -20 Ju l- 20 In d e ks IHSG
efisiensi  pasar  modal  dan  mendorong  peningkatan  daya  tarik  serta  daya  saing  industri  di  tingkat internasional,  selain  itu  juga  mendorong  perubahan  kapitalisasi  pasar  saham  (Hidayat et  al .,  2019). Perubahan  kapitalisasi  pasar  dapat  dipengaruhi  oleh  adanya  perubahan  harga  dan  penerbitan  atau pengurangan  saham  di  bursa  (Mulyono,  2015).  Kenaikan  kapitalisasi  pasar  saham  dipengaruhi  oleh kenaikan harga, bertambahnya emiten listed dan merger di BEI.
Perilaku  investor  dalam  berinvestasi  tidak  dapat  dipisahkan  dari  teori  portofolio  modern.  Teori portofolio adalah formulasi matematis dari konsep diversifikasi dalam investasi, dengan tujuan untuk memilih  kumpulan  aset  investasi  yang  memberikan  komposisi  paling  efisien,  baik  dari  sisi return maupun risiko. Teori Portofolio Modern digunakan untuk memperkuat dugaan bahwa investor asing akan menetapkan keputusan berinvestasi pada pasar saham Indonesia berdasarkan tingkat return dan risiko yang melekat pada pasar saham Indonesia. Markowitz dalam teori portofolionya menyebutkan bahwa  pembelian  investor  asing  atas  saham  dipengaruhi  oleh  tingkat  risiko  dan  pengembalianya dalam saham yang ditawarkan oleh lembaga-lembaga usaha.
Pasar modal Indonesia merupakan pasar modal yang cukup terbuka, sehingga dapat dipengaruhi oleh pasar modal negara lain. Aliran modal yang masuk ke BEI menjadi salah satu penyebab pasar modal Indonesia menjadi cukup rentan dipengaruhi oleh faktor-faktor luar negeri, baik yang bersifat positif maupun  bersifat  negatif.  Dengan  kepemilikan  asing  yang  besar,  BEI  secara  otomatis  akan  menjadi sensitif terhadap pergerakan pasar modal. Namun, dengan masuknya investasi asing kedalam negeri dapat  mempercepat  pertumbuhan  dalam  negeri,  akan  tetapi  dengan  didominasinya  investor  asing dalam  pasar  modal  menjadikan  pasar  modal  lebih  rentan  dalam  menerima  pengaruh  ketika  terjadi gejolak di luar negeri seperti gejolak pada bursa saham asing.
Berdasarkan  teori  dan  penelitian  terdahulu,  perkembangan  IHSG  dipengaruhi  oleh  beberapa  faktor yaitu  faktor  internal  dan  faktor  eksternal  (Mauliano,  2009;  Salim et  al .,  2017).  Faktor  yang  berasal dari  luar  negeri  tersebut  bisa  datang  dari  indeks  bursa  asing  negara  lain  (Dow  Jones,  Hang  Seng), trend pergerakan harga minyak luar negeri, trend harga emas luar negeri dan adanya sentimen pasar luar negeri (Mauliano, 2009). Sedangkan faktor yang berasal dari dalam negeri bisa datang dari nilai tukar mata uang negara tersebut terhadap negara lain, tingkat suku bunga dan inflasi yang terjadi di negara tersebut (Mauliano, 2009). Pada umumnya bursa yang memiliki pengaruh yang kuat terhadap kinerja  bursa  efek  lainnya  adalah  bursa  efek  yang  tergolong  maju  seperti  bursa  Amerika,  Jepang, Inggris  dan  sebagainya.  Selain  itu  bursa  efek  yang  berada  dalam  satu  kawasan  juga  dapat mempengaruhi  karena  letak  geografisnya  yang  saling  berdekatan  seperti,  Indeks  STI  di  Singapura, NIKKEI di Jepang, Hang Seng di Hongkong, dan KOSPI di Korea (Mauliano, 2009).

## 2. Tinjauan Pustaka dan Pengembangan Hipotesis

## 2.1 Tinjauan Teori
2.1.1 Portofolio Theory sebagai q Tobin  (Blanchard & Sheen, 2013). Teori investasi q Tobin menekankan bahwa  keputusan investasi tidak hanya dipengaruhi kebijakan ekonomi yang berlaku saat ini, tetapi juga kebijakan yang diharapkan  berlaku  di  masa  depan  (Fortuna,  2016).  Teori  James  Tobin  percaya  bahwa  kebijakan moneter mempengaruhi perekonomian melalui penilaian ekuitas. Ketika keadaan ekonomi baik-baik saja,  nilai  dari share akan  naik,  sehingga  perusahaan  meningkatkan  jumlah  saham  yang  dijual, kemudian  perusahaan  tersebut  akan  mendapatkan  modal  yang  lebih  tinggi.  Teori  James  Tobin menjelaskan bahwa perusahaan akan lebih memilih menjual saham mereka lebih banyak ketika nilai saham  sedang  tinggi.  Fluktuasi  nilai  saham  dapat  mempengaruhi  ekspektasi  masyarakat  terhadap pasar keuangan.

## 2.1.2 Teori Tobin
Contagion  effect (efek  domino)  adalah  suatu  efek  penularan  yang  terjadi  secara  beruntun  diantara negara-negara  yang  saling  berhubungan.  Suatu  krisis  dapat  menular  pada  negara  lain  jika  negara- negara  tersebut  memiliki  kondisi  perekonomian  yang  sama. Contagion  effect terjadi  karena  adanya asimetri  informasi  dan  perilaku  kolektif  dari  investor.  Hal  ini  bisa  terjadi  dikarenakan  para  investor berbagi informasi yang sama dan informasi ini dapat memicu terjadinya perubahan ekspektasi dalam
pasar  modal.  Berdasarkan  hal  tersebut,  pasar  investasi  dan  saham  di  satu  negara  dengan  negara lainnya tidak dapat dipisahkan, justru saling mempengaruhi dan memberikan dampak yang panjang ke region lainnya, hal inilah yang sering dikenal dengan effect domino ( contagion effect ).
Contagion  effect merupakan  suatu  fenomena  ketika  krisis  keuangan  yang  terjadi  pada  suatu  negara akan  memicu  krisis  keuangan  atau  ekonomi  pada  negara  lain  (Hasanah  &  Sunyoto,  2013).  Bursa saham  dan  harga  indeks  saham  satu  negara  dengan  negara  lain  diyakini  merupakan  sesuatu  yang terintegrasi  dan  memiliki  pengaruh.  Sehingga  disepakati  bahwa  pasar  saham  yang  kuat  seperti Amerika  akan  mempengaruhi  pasar  yang  lebih  lemah  seperti  pasar  Asia,  namun  tidak  demikian sebaliknya. Faktor lainnya yang dapat mempengaruhi misalnya, dapat diperkuat dengan region yang sama dan yang berdekatan secara geografis atau disebabkan oleh kuatnya pasar secara global sehingga memberi dampak pada pasar yang lainnya (Suparmun, 2012).

## 2.2 Pengembangan Hipotesis
Berdasarkan  teori  seleksi  portofolio  yang  dikembangkan  oleh  Harry  Markowitz  dan  James  Tobin menyediakan suatu penjelasan yang positif serta kaidah-kaidah yang normatif bagi diversifikasi aset- aset  yang  berisiko  (Levy  &  Marshall,  1970).  Sejak  itu,  ide  terpenting  teori  portofolio  adalah diversifikasi.  Diversifikasi  merupakan  sebuah  strategi  investasi  dengan  menempatkan  dana  dalam berbagai instrumen investasi dengan tingkat risiko dan potensi keuntungan yang berbeda, atau strategi ini  biasa  disebut  dengan  alokasi  aset.  Alokasi  aset  ini  lebih  fokus  terhadap  penempatan  dana diberbagai instrumen investasi. Salah satu manfaat melakukan divesifikasi adalah berkurangnya risiko yang  ditanggung  oleh  investor,  sehingga  akan  semakin  menarik  apabila  antar  tingkat  keuntungan memiliki koefisien korelasi yang rendah.
Diversifikasi  internasional,  akan  semakin  menarik  bagi  investor  asing  jika  tingkat  keuntungan  antar negara  (diwakili  oleh  indeks  pasar  dibursa-bursa  tersebut)  memiliki  koefisien  korelasi  (tingkat keuntungan  yang  tinggi  dengan  resiko  yang  minimal)  yang  rendah.  Bagi  investor  asing  biasanya dananya  di  pasar  modal  tidak  hanya  memilih  satu  saham  saja  sebagai  investasinya.  Alasan dilakukannya  kombinasi  saham,  agar  investor  dapat  meraih return yang  optimal  dan  memperkecil resiko  melalui  diversifikasi.  Dengan  mengkombinasikan  berbagai  aset  dalam  suatu  investasi, diharapkan akan mampu untuk meminimalkan tingkat resiko yang dimiliki oleh masing-masing aset yang membentuk portofolio tersebut.
Menurut Mauliano (2009) dan Tandelilin (2017) IHSG dapat dipengaruhi oleh faktor-faktor internal maupun ekternal. Faktor internal berasal dari dalam negeri, sedangkan faktor internal berasal dari luar negeri. Namun dalam penelitian ini penulis menggunakan faktor ekternal yang berasal dari luar negeri sebagai variabel yang mempengaruhi IHSG, dengan pertimbangan perekonomian global saat ini yang semakin berkembang pesat setiap periodenya. Sehingga naik turunnya harga saham dapat dipengaruhi oleh indeks bursa saham negara lain yang memiliki pengaruh kuat (bursa saham yang tergolong dari negara-negara maju seperti Amerika, Jepang, dan Inggris) selain itu bursa saham yang berada dalam satu  kawasan  (regional  Asia)  juga  saling  berpengaruh  dikarenakan  kedekatan  faktor  geografis  antar negara (seperti STI, KOSPI, dan Hang Seng), perubahan harga minyak dunia, dan harga emas dunia.
Berdasarkan  penelitian  terdahulu  kapitalisasi  pasar  saham  dengan  IHSG  memiliki  hubungan  positif. Nilai  kapitalisasi  pasar  saham  akan  berubah-ubah  sesuai  dengan  perubahan  harga  saham.  Pada umumnya  saham  dengan  kapitalisasi  besar  akan  menjadi  incaran  investor  untuk  berinvestasi  jangka panjang, karena potensi pertumbuhan perusahaan yang mengagumkan disamping pembagian deviden serta  resiko  yang  relatif  rendah.  Karena  banyak    peminatnya,  maka  harga  saham  relatif  tinggi sehingga  akan  memberikan return yang  tinggi  pula.  Semakin  besar  kapitalisasi  pasar  yang  dimiliki perusahaan  maka  semakin besar  pula  ukuran  perusahaan  tersebut. Menurut  penelitian  Hidayat et  al . (2019) dan Ali (2013) kapitalisasi pasar memiliki hubungan positif signifikan dengan harga saham.
Minyak merupakan salah satu kebutuhan vital yang dapat menyebabkan barang-barang lain ikut naik ketika  harga  minyak  dunia  naik.  Kenaikan  harga  barang  ini  akan  menyebabkan  perusahaan mengalami  kenaikan  biaya  produksi  bahan  baku.  Akibatnya,  kinerja  laba  perusahaan  akan  menurun
dan  dianggap  tidak  menguntungkan  bagi  investor.  Hal  ini  tentu  akan  mempengaruhi  IHSG.  Jika dilihat  dari  sisi  lain,  kenaikan  harga  minyak  akan  meningkatkan  keuntungan  industri  pertambangan sehingga  akan  meningkatkan  permintaan  saham.  Investor  tertarik  untuk  berinvestasi  di  industri  ini karena  akan  memberikan  dividen  yang  besar.  Dari  uraian  di  atas  Harga  minyak  bisa  berpengaruh positif  atau  negatif  terhadap  IHSG.  Berdasarkan  penelitian  Hidayat et  al .  (2019);  Fuad  dan  Yuliadi (2021); Basuki dan Prawoto (2016); Tursoy dan Faisal (2017) harga minyak dunia berpengaruh positif dan signifikan terhadap IHSG. Penelitian Shabbir et al . (2020) yang menyatakan bahwa harga minyak dunia berpengaruh signifikan terhadap pasar saham Pakistan. Namun, pada  penelitian Giri dan Pooja (2017) harga minyak mentah mempengaruhi harga saham India secara negatif.
Harga  emas  merupakan  salah  satu  komoditi  penting  yang  dapat  mempengaruhi  pergerakan  bursa saham di Indonesia. Emas merupakan salah satu alternatif investasi yang cenderung aman dan bebas risiko  (Sunariyah,  2017).  Emas  banyak  dipilih  sebagai  salah  satu  bentuk  investasi  karena  nilainya cenderung  stabil  dan  naik.  Kenaikan  harga  emas  akan  membuat  investor  lebih  tertarik  untuk berinvestasi  pada  emas  daripada  saham.  Keadaan  ini  membuat  IHSG  turun  karena  investor  akan menjual  sahamnya  untuk  beralih  kepada  emas.  Sehingga  harga  emas  dunia  dapat  memberikan pengaruh  negatif  terhadap  indeks  harga  saham.  Penelitian  Tursoy  dan  Faisal  (2017)  menegaskan bahwa  terdapat  hubungan  negatif  antara  harga  emas  dan  harga  saham.  Penelitian  Agrawal  dan Rangasamy (2019) harga emas memiliki hubungan negatif dengan Indeks Nifty.
Indeks  Hang  Seng  merupakan  indeks  pasar  saham  berdasarkan  kapitalisasi  pasar  yang  disesuaikan secara  bebas  di  Bursa  Saham  Hong  Kong.  Indeks  ini  digunakan  untuk  mencatat  dan  memantau perubahan harian dari perusahaan terbesar di pasar saham Hong Kong dan merupakan indikator utama kinerja pasar secara keseluruhan. Dengan nilai kapitalisasi yang besar ini artinya frekuensi transaksi pada indeks Hang Seng tinggi dan saham-saham yang terdapat di indeks Hang Seng termasuk saham yang  likuid.  Indeks  yang  likuid  akan  menguntungkan  investor  dalam  mendapatkan capital  gain . Sehingga perubahan yang signifikan pada Indeks Hang Seng langsung ataupun tidak langsung dapat mempengaruhi  pergerakan  IHSG.  Berdasarkan  penelitian  Hidayat et  al .,  (2019)  pergerakan  Indeks Hang Seng berpengaruh positif dan signifikan terhadap IHSG. Dalam penelitian tersebut Pasar modal Indonesia memiliki rata-rata return pasar tertinggi. Penelitian Damajanti et al ., (2018) secara parsial dan simultan menunjukkan bahwa Indeks Hang Seng berpengaruh signifikan terhadap IHSG. Sejalan dengan penelitian Riantani dan Tambunan (2013) dan Argamaya dan Sam (2017) bahwa Indeks Hang Seng berpengaruh positif dan signifikan terhadap IHSG.
Gambar 2. Kerangka Pemikiran

## 3. Metode Penelitian
3.1 Jenis dan Sumber Data
Penelitian  ini  menggunakan  data  sekunder  dan  jenis  data time  series periode  Januari  2011  sampai Desember 2020, kemudian diolah menjadi data bulanan dengan menggunakan metode rata-rata. Data yang diolah terdiri dari IHSG dan kapitalisasi pasar saham bersumber dari OJK. Data harga minyak dunia  dari U.S. Energy Information  Administration (EIA),  harga  emas  dunia  dari London  Bullion
Kapitalisasi Pasar Saham Harga Minyak Dunia Harga Emas Dunia Indeks Hang Seng IHSG + + + -
Market  Association (LBMA)  dan  Indeks  Hang  Seng  dari Yahoo  Finance .  Pada  penelitian  ini menggunakan variabel terikat yaitu IHSG. Sedangkan variabel bebas yaitu kapitalisasi pasar saham, harga minyak dunia, harga emas dunia, dan Indeks Hang Seng.

## 3.2 Definisi Operasional Variabel
Tabel 1. Definisi Operasional Variabel
Nama Variabel Definisi IHSG Indeks  yang  mengukur  kinerja  harga  semua  saham  yang  tercatat  di Papan Utama dan Papan Pengembangan BEI Kapitalisasi Pasar Saham Total  nilai  efek  yang  tercatat  di  BEI.  Perkalian  harga saham  dengan jumlah saham beredar secara keseluruhan Harga Minyak Dunia Harga minyak yang diukur dari harga spot pasar minyak dunia yang terbentuk  akibat  akumulasi supply dan demand berdasarkan West Texas Intermediate (WTI) Harga Emas Dunia Harga  emas London  Gold  Fixing dijadikan  sebagai  patokan  harga emas dunia yang terbentuk dari akibat akumulasi supply dan demand ,
pada harga penentu atau Gold P.M. (15.00) Indeks Hang Seng Indeks  yang  berdasarkan  nilai  kapitalisasi  di  Bursa  Saham  Hong Kong,  dan  digunakan  untuk  mencatat  dan  memantau  perubahan harian dari perusahaan terbesar di pasar saham Hong Kong.

## 3.3 Uji Stasioneritas
Uji  stasioneritas  bertujuan untuk mengetahui apakah  data time  series yang  digunakan  stasioner  atau tidak.  Jika  tidak  stationer  maka  akan  diperoleh  regresi  lancung  ( spurious  reggression ),  timbul fenomena autokorelasi dan juga tidak dapat menggeneralisasi hasil regresi tersebut untuk waktu yang berbeda.  Pengujian  ini  menggunakan  metode Augmented  Dickey-Fuller (ADF).  Cara  pengujian dengan  membandingkan  nilai  ADF  statistik  dengan  nilai  kritis  MacKinnon.  Apabila  nilai  ADF statistik > nilai kritis MacKinnon maka H0 ditolak, artinya data stasioner.

## 3.4 Uji Kointegrasi
Uji kointegrasi bertujuan untuk mengetahui apakah model yang digunakan memiliki hubungan jangka panjang.  Pengujian  ini  menggunakan  metode Engle-Granger (EG),  dengan  melakukan  regresi persamaan  OLS  ( Ordinary  Least  Squared )  dan  kemudian  mendapatkan  residualnya  (Widarjono, 2013).  Hasil  residual  diuji  dengan  DF  maupun  ADF.  Cara  pengujian  dengan  membandingkan  nilai ADF  statistik  dengan  nilai  kritis  MacKinnon.  Apabila  nilai  ADF  statistik  >  nilai  kritis  MacKinnon maka  H 0 ditolak,  artinya  residual  persamaan  regresi  stasioner  pada level dan  terdapat  hubungan kointegrasi diantar variabel. Residual tersebut harus stasioner pada tingkat level untuk dapat dikatakan memiliki koingerasi. Persamaan jangka panjangnya dinyatakan sebagai berikut :
0 1 2 3 4 t t t t t t LnIHSG LnKPS LnHMD LnHED LnIHS e      = + + + + +
Dimana LnIHSG t =  indeks  harga  saham  gabungan, LnKPS t =  kapitalisasi  pasar  saham, LnHMD t = harga  minyak  dunia, LnHED t =  harga  emas  dunia, LnIHS t =  Indeks  Hang  Seng, Ln =  logaritma natural, t = periode waktu, serta β 0 , β 1 , β 2 , β 3 , β 4 = koefisien dari variable independen, e t = error term .

## 3.5 Error Correction Model (ECM)
Error Correction Model ( ECM) merupakan model yang memasukkan penyesuaian untuk melakukan koreksi  bagi  ketidakseimbangan  jangka  pendek menuju  keseimbangan  jangka  panjang. Model  ECM digunakan untuk mengatasi masalah data time series yang tidak stasioner dan masalah regresi lancung (Widarjono, 2013). Penelitian ini menggunakan model Engle-Granger yang ditulis sebagai berikut:
0 1 2 3 4 5 t t t t t t t DLnIHSG DLnKPS DLnHMD DLnHED DLnIHS EC e       = + + + + + +
EC t merupakan Error  Correction  Term .  Model  ECM  memiliki  karakteristik  dimasukkannya Error Correction Term dalam persamaan. Model ini valid apabila koefisien ECT signifikan secara statistik pada probabilitas kurang dari 0,05 dan 0,01.

## 3.6 Uji Asumsi Klasik

## 3.6.1 Uji Normalitas
Uji  asumsi  klasik  bertujuan  untuk  mengetahui  serta  menguji  kelayakan  dari  model  regresi  yang digunakan dalam penelitian ini. Pengujian ini menggunakan metode Jarque-Bera (J-B). Karakteristik uji normalitas adalah sebagai berikut : H 0 ditolak dan H a diterima, jika P Value < P-tabel H 0 diterima dan H a ditolak, jika P Value > P-tabel.

## 3.6.2 Deteksi Multikolinearitas
Uji  multikolinieritas  memiliki  tujuan  untuk  menguji  model  regresi  apakah  didalamnya  terdapat korelasi  antar  variabel  independen.  Model  regresi  yang  baik  tidak  terdapat  korelasi  antar  variabel independen (Widarjono, 2013). Pengujian ini menggunakan metode Variance Inflation Factor (VIF) dari hasil estimasi ECM.
H 0 : VIF > 10 (terdapat multikolinearitas antar variabel) H a : VIF < 10 (tidak terdapat multikolinearitas antar variabel)

## 3.6.3 Uji Heteroskedastisitas
Model regresi heteroskedastisitas mengandung konsekuensi serius pada estimator metode OLS karena tidak  lagi  BLUE  (Widarjono,  2013).  Heteroskedastisitas  merupakan  salah  satu  faktor  yang menyebabkan model tidak efisien dan akurat, yang diakibatkan oleh error atau residual model yang diamati  tidak  memiliki  varian  yang  konstan  dari  satu  observasi  ke  observasi  lainnya.  Pengujian  ini menggunakan uji White . Hipotesis dalam uji White yaitu: H 0 : chi-squares hitung (χ 2 ) < kritis chi-squares (χ 2 ), tidak terdapat heteroskedastisitas H a : chi-squares hitung (χ 2 ) > kritis chi-squares (χ 2 ), terdapat heteroskedastisitas

## 3.6.4 Uji Autokorelasi
Autokorelasi  berarti  adanya  korelasi  antara  anggota  observasi  satu  dengan  observasi  lain  yang berlaianan  waktu  (Widarjono,  2013).  Autokorelasi  merupakan  suatu  keadaan  di  mana  faktor kesalahan pada periode tertentu berkorelasi dengan faktor kesalahan pada periode lainnya. Pengujian ini menggunakan uji Breusch-Godfrey LM. Sehingga, hipotesis dalam uji autokorelasi adalah : Ho : Obs*R square (χ 2 ) > Chi-square (χ 2 ) (adanya masalah autokorelasi) Ha : Obs*R square (χ 2 ) < Chi-square (χ 2 ) (tidak ada masalah autokorelasi)

## 3.7 Uji Hipotesis

## 3.7.1 Uji-t
Uji- t merupakan suatu prosedur yang mana hasil sampel dapat digunakan untuk verifikasi kebenaran atau kesalahan H 0 . Keputusan untuk gagal menolak atau menolak H 0 dibuat berdasarkan uji statistik yang diperoleh dari data. Berikut adalah hipotesis penelitian yang digunakan: H 0 : β 1 = 0 (kapitalisasi pasar saham tidak berpengaruh positif terhadap IHSG) H a : β 1 > 0 (kapitalisasi pasar saham berpengaruh positif terhadap IHSG) H 0 : β 2 = 0 (harga minyak dunia tidak berpengaruh positif terhadap IHSG) H a : β 2 > 0 (harga minyak dunia berpengaruh positif terhadap IHSG) H 0 : β 3 = 0 (harga emas dunia tidak berpengaruh negatif terhadap IHSG) H a : β 3 < 0 (harga emas dunia berpengaruh negatif terhadap IHSG) H 0 : β 4 = 0 (Indeks Hang Seng tidak berpengaruh positif terhadap IHSG) H a : β 4 > 0 (Indeks Hang Seng berpengaruh positif terhadap IHSG)
3.7.2 Uji F
Uji F dilakukan untuk mengetahui pengaruh seluruh variabel independen yang terdapat dalam model secara bersama-sama terhadap variabel dependen. Berikut kriteria pengujian hipotesis ini: H 0 :  β 1 ,β 2 ,β 3 ,β 4 =  0  (variabel  independen  secara  bersama-sama  tidak  mempengaruhi  variabel dependen).
H a : β 1 ,β 2 ,β 3 ,β 4 ≠ 0 (variabel independen secara bersama-sama mempengaruhi variabel dependen).

## 4. Hasil dan Pembahasan

## 4.1 Uji Stasioneritas
Hasil  uji  stasioner  pada  Tabel  2  menunjukkan  bahwa  hanya  variabel  kapitalisasi  pasar  saham  yang stasioner  pada level dengan  tingkat  kepercayaan  5%.  Sedangkan  IHSG,  harga  minyak  dunia,  harga emas  dunia  dan  Indeks  Hang  Seng  tidak  stasioner  pada level .  Hal  ini  dapat  dilihat  dari  nilai  ADF statistik  <  nilai  kritis  MacKinnon.  Sehingga  dapat  diindikasikan  pada  data level sepanjang lag 1 mangandung unit root , artinya data tersebut tidak stasioner dan tidak terintegrasi pada ordo nol atau I(0).  Sehingga  perlu  dilakukan  pengujian  stasioneritas  kembali  untuk  seluruh  variabel  dalam penelitian pada first difference .
Tabel 2. Hasil Uji Stasioner dengan metode ADF Pada Tingkat Level Variabel ADF T- Statistik Nilai kritis MacKinnon Hasil Kesimpulan 1% 5% 10% LN_IHSG -2,3365 -3,4866 -2,8861 -2,5799 Terima H0 tidak stasioner LN_KPS -2,9610** -3,4861 -2,8859 -2,5798 Tolak H0 Stasioner LN_HMD -1,9181 -3,4870 -2,8863 -2,5800 Terima H0 tidak stasioner LN_HED -1,0444 -3,4866 -2,8861 -2,5799 Terima H0 tidak stasioner LN_IHS -2,1029 -3,4866 -2,8861 -2,5799 Terima H0 tidak stasioner
Keterangan: **) stasioner pada taraf 5%
Berdasarkan  Tabel  3  seluruh  variabel  telah  stasioner  pada first  difference .  Dilihat  dari  nilai  ADF  t- statistik  >  nilai  kritis  MacKinnon  dengan  tingkat  kepercayaan  5%.  Sehingga  data  yang  digunakan dalam  penelitian  ini  terintegrasi  pada  ordo  I(1)  yang  menyatakan  bahwa  data  tersebut  terbebas  dari masalah regresi lancung atau menyesatkan ( spurious reggression ).
Tabel 3. Hasil Uji Stasioner ADF Pada Tingkat First Difference Variabel ADF T- Statistik Nilai kritis MacKinnon Hasil Kesimpulan 1% 5% 10% LN_IHSG -7,2565*** -3,4866 -2,8861 -2,5799 Tolak H0 Stasioner LN_KPS -9,8674*** -3,4866 -2,8861 -2,5799 Tolak H0 Stasioner LN_HMD -8,7129*** -3,4870 -2,8863 -2,5800 Tolak H0 Stasioner LN_HED -8,3303*** -3,4866 -2,8861 -2,5799 Tolak H0 Stasioner LN_IHS -8,7501*** -3,4866 -2,8861 -2,5799 Tolak H0 Stasioner
Keterangan: ***) stasioner pada taraf 1%; **) stasioner pada taraf 5%

## 4.2 Penentuan Log Optimum
Terdapat  beberapa  peristiwa  ekonomi  yang  tidak  dapat  mempengaruhi  variabel  ekonomi  lainnya secara  langsung,  sehingga  diperlukan lag bagi  suatu  variabel  ekonomi  untuk  merespon  guncangan atau shock yang terjadi pada variable lainnya (Widarjono, 2009). Penentuan panjang lag dimanfaatkan untuk mengetahui lamanya periode respon suatu variabel terhadap endogen. Penentuan lag optimum ini menggunakan kriterian nilai terkecil dari Akaike Information Criterion (AIC).
Tabel 4. Hasil Penentuan Lag Optimum Lag LogL AIC 0 405,1946 -7,146.333
1 987,8984 -17,10533 2 1029,774 -17,40668* 3 1045,683 -17,24434 4 1063,537 -17,11673 5 1.081.510 -16,99126 6 1094,198 -16,77139 7 1113,979 -16,67819 8 1128,339 -16,48819
Berdasarkan  nilai  AIC  pada  Tabel  4  diperoleh  panjang lag optimum  sebesar  2.  Sehingga  nilai lag optimum  yang  digunakan  untuk  penelitian  selanjutnya  adalah  2.  Hal  tersebut  menujukkan  bahwa respon yang diperlukan oleh variabel untuk merespon guncangan atau shock adalah selama 2 bulan.

## 4.3 Uji Kointegrasi
Hasil  uji  stasioneritas  menyatakan  bahwa  seluruh  variabel  telah  stasioner  pada first  difference . Berdasarkan Tabel 5 seluruh variabel telah signifikan. Dari regresi persamaan OLS tersebut diperoleh residual  dan  dilakukan  pengujian  dengan  DF  maupun  ADF.  Setelah  dilakukan  pengujian  pada residual, didapatkan bahwa residual persamaan telah stasioner pada level . Hasil uji kointegrasi Tabel 6 menunjukkan bahwa nilai ADF t-statistik > nilai kritis MacKinnon pada tingkat kepercayaan 5%. Hal tersebut mengindikasikan bahwa terdapat hubungan kointegrasi jangka panjang diantara variabel.
Tabel 5. Hasil Regresi Persamaan Kointegrasi Jangka Panjang
Variabel Koefisien Std. Error t-Statistik Prob. C 1,9921 0,5260 3,7875 0,0002*** LN_KPS 0,7337 0,0497 14,7658 0,0000*** LN_HMD -0,1481 0,0135 -11,0102 0,0000*** LN_HED -0,2436 0,0343 -7,0994 0,0000*** LN_IHS 0,4421 0,0522 8,4758 0,0000*** R-squared 0,9078 Prob. (F-statistic) 0,0000 Keterangan: ***) signifikan pada taraf 1%; **) signifikan pada taraf 5% Tabel 6. Hasil Uji Kointegrasi Variabel ADF T- Statistik Nilai kritis MacKinnon Hasil Kesimpulan 1% 5% 10% ECT(-1) -4,6167*** -3,4861 -2,8859 -2,5798 Tolak H0 Stasioner
Keterangan: ***) stasioner pada taraf 1%; **) stasioner pada taraf 5%

## 4.4 Error Correction Model (ECM)
Hasil estimasi model ECM Tabel 7 menunjukkan koefisien ECT secara statistik mempunyai pengaruh negatif signifikan pada tingkat kepercayaan 5%.  Dapat dilihat dari probabilitas sebesar 0,0000 < 0,05. Hal  tersebut  menyatakan  bahwa  spesifikasi  ECM  yang  digunakan dalam penelitian  ini  adalah  valid. Nilai  koefisien  ECT  sebesar  0,2046  atau  hanya  20%  yang  menunjukkan  bahwa  kecepatan penyesuaian variabel IHSG menuju keseimbangan jangka panjang sebesar 20% per bulan atau secara umum membutuhkan waktu sekitar 20 bulan untuk mencapai keseimbangan jangka panjang.
Tabel 7. Hasil Estimasi ECM Jangka Pendek
Variabel Koefisien Std. Error t-Statistik Prob. C 0,0045 0,0019 2,3375 0,0212** D(LN_KPS) 0,4023 0,0340 11,8316 0,0000***
D(LN_HMD(-1)) 0,0391 0,0157 2,4817 0,0146** D(LN_HED(-4)) -0,1041 0,0563 -1,8487 0,0672* D(LN_IHS) 0,2514 0,0508 4,9466 0,0000*** ECT(-1) -0,2046 0,04342 -4,7116 0,0000*** R-squared 0,7162 Prob(F-Statistik) 0,0000
Keterangan: ***) signifikan pada taraf 1%; **) signifikan pada taraf 5%; *) Signifikan pada taraf 10%

## 4.5 Uji Asumsi Klasik

## 4.5.1 Hasil Uji Normalitas
Berdasarkan  Gambar  3  dapat  dilihat  bahwa  hasil  uji  normalitas  dengan Jarque-Bera menunjukkan nilai  signifikan  sebesar  0,4004  >  dari  tingkat  kepercayaan  0,05  sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa data tersebut terdistribusi normal.
0 2 4 6 8 10 12 14 16 -0.04 -0.02 0.00 0.02 0.04 0.06 Series: Residuals Sample 2011M06 2020M12
Observations 115 Mean -1.09e-18 Median 0.002328 Maximum 0.057029 Minimum -0.053795 Std. Dev. 0.019783 Skewness -0.267296 Kurtosis 3.310175 Jarque-Bera 1.830403 Probability 0.400436

## Gambar 3. Hasil Uji Normalitas

## 4.5.2 Hasil Deteksi Multikolinearitas
Berdasarkan  Tabel  8  hasil  deteksi  multikolinearitas  dengan  VIF  menunjukkan  bahwa  tidak  adanya variabel independen yang memiliki nilai VIF lebih besar dari 10, sehingga dapat  disimpulkan bahwa tidak terdapat masalah multikolinearitas pada data yang diuji.

## Tabel 8. Hasil Deteksi Multikolinearitas
Variable Coefficient Variance Uncentered VIF Centered VIF C 3,7E-06 1,0133 NA D(LN_KPS) 0,0012 1,2629 1,2628 D(LN_HMD(-1)) 0,0002 1,5193 1,5111 D(LN_HED(-4)) 0,0032 1,1375 1,1356 D(LN_IHS) 0,0026 1,5946 1,5937 ECT(-1) 0,0019 1,1412 1,1410

## 4.5.3 Uji Heteroskedastisitas
Berdasarkan Tabel 9 dapat dilihat bahwa hasil uji heteroskedastisitas dengan uji White menunjukkan bahwa  nilai Obs*  R-squared <  dari  nilai chi-square table  sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa model penelitian ini tidak terdapat masalah heteroskedastisitas dalam model ECM atau homoskedastisitas.
Tabel 9. Hasil Uji Heteroskedastisitas
Obs*R-squared Chi-square Tabel Hasil Kesimpulan 23,1406 142,1382 Menerima H0 Homoskedastisitas

## 4.5.4 Hasil Uji Autokorelasi
Hasil  uji  Autokorelasi  pada  Tabel  10  menggunakan  uji  Breusch-Godfrey  LM,  menunjukkan  bahwa nilai Obs*  R-squared <  dari  nilai chi-square table,  maka  menolak  H 0 .  Sehingga  dapat  disimpulkan bahwa dalam model penelitian ini tidak terdapat autokorelasi dalam model ECM.

## Tabel 10. Hasil Uji Autokolerasi
Obs*R-squared Chi-square Tabel Hasil Kesimpulan 2,9719 142,1382 Menolak H0 Tidak Terdapat Autokorelasi

## 4.6 Uji Hipotesis

## 4.6.1 Hasil Uji-t
Berdasarkan  Tabel  11  menunjukkan  bahwa  variabel  kapitalisasi  pasar  saham,  harga  minyak  dunia periode  satu  bulan  sebemunya  dan  Indeks  Hang  Seng  berpengaruh  signifikan  terhadapa  IHSG  pada tingkat  kepercayaan  5%.  Sedangkan  harga  emas  dunia  periode  empat  bulan  sebelumnya  tidak berpengaruh signifikan terhadap IHSG pada tingkat kepercayaan 5%.
Tabel 11. Hasil Uji t -Statistik
Variabel t-Statistik t-Tabel Prob. Kesimpulan D(LN_KPS) 11,8316 1,6581 0,0000 Menolak H0 D(LN_HMD(-1))  2,4817 1,6581 0,0146 Menolak H0 D(LN_HED(-4)) -1,8487 1,6581 0,0672 Menerima H0 D(LN_IHS) 4,9466 1,6581 0,0000 Menolak H0

## 4.6.2 Uji F
Hasil  uji-F  pada  Tabel  12  menunjukkan  bahwa  secara  bersama-sama  nilai  F-statistik  >  dari  nilai  F- tabel. Dapat disimpulkan bahwa kapitalisasi pasar saham, harga minyak dunia, harga emas dunia, dan Indeks Hang Seng mempunyai pengaruh signifikan secara bersama-sama terhadap IHSG.
Tabel 12. Hasil Uji F
Alfa (α)  Df(1) Df(2) F-Statistik F-Tabel Kesimpulan 5% 3 115 55,0138 2,6835 Menolak H0

## 4.7 Pembahasan

## 4.7.1 Pengaruh Kapitalisasi Pasar Saham terhadap IHSG
Pengaruh kapitalisasi pasar saham terhadap IHSG memiliki koefisien regresi sebesar sebesar 0,4023 dengan  arah  positif  signifikan  pada  tingkat  kepercayaan  1%.  Hal  tersebut  terlihat  dari  nilai probabilitas sebesar 0,0000 < 0,01. Sehingga penelitian ini menolak H 0 , artinya dalam jangka pendek setiap  peningkatan  kapitalisasi  pasar  saham  sebesar  1%  akan  meningkatkan  IHSG  sebesar  0,4023% dengan asumsi yang lain tetap atau ceteris paribus . Hasil penelitian ini sejalan dengan hasil penelitian Hidayat et  al .  (2019),  yang  menyatakan  bahwa  dalam  jangka  pendek  kapitalisasi  pasar  saham berpengaruh  positif  signifikan  dan  dominan  dari  pengaruh  variabel  makroekonomi.  Untuk  itu diperlukan strategi peningkatan kapitalisasi pasar dan optimalisasi investasi saham di BEI.
Berdasarkan  penelitian  Ali  (2013)  kapitalisasi  pasar  dalam  memiliki  hubungan  positif  dan signifikan  dengan  harga  saham.  Karena  kapitalisasi  pasar  mewakili  total  nilai  pasar  dari semua saham beredar perusahaan, maka peningkatan kapitalisasi pasar dapat mendorong dan menarik  investor  yang  ada  dan  calon  investor  untuk  menambah  investasi  mereka  yang menghasilkan  peningkatan  keseluruhan  dalam  permintaan  saham  di  pasar.  Peningkatan permintaan  ini  berkontribusi  pada  peningkatan  harga  saham  secara  keseluruhan  di  pasar saham.  Di  sisi  lain,  kenaikan  harga  saham  memberikan  pesan  positif  kepada  pelaku  pasar yang mendorong investor untuk memiliki investasi saham yang lebih besar.

## 4.7.2 Pengaruh Harga Minyak Dunia terhadap IHSG
Pengaruh  harga  minyak  dunia  terhadap  IHSG  memiliki  koefisien  regresi  sebesar  0,0391 dengan  arah  positif  signifikan  pada  tingkat  kepercayaan  5%.  Hal  tersebut  terlihat  dari  nilai probabilitas sebesar 0,0146 < 0,05. Sehingga penelitian ini menolak H 0 , artinya dalam jangka
pendek setiap peningkatan harga minyak dunia sebesar 1% akan meningkatkan IHSG sebesar 0,0391%  dengan  asumsi  yang  lain  tetap  atau ceteris  paribus .  Hasil  penelitian  ini  sejalan dengan  hasil  penelitian  Fuad  dan  Yuliadi  (2021):  Tursoy  dan  Faisal  (2017);  dan  Handiani (2014)  bahwa  harga  minyak  dunia  berpengaruh  positif  terhadap  IHSG.  Kondisi  tersebut menunjukkan  bahwa  meningkatnya  harga  minyak  dunia  akan  mengakibatkan  meningkatnya pergerakan IHSG, begitu pula sebaliknya.

## 4.7.3 Pengaruh Harga Emas terhadap IHSG
Pengaruh harga minyak dunia terhadap IHSG memiliki koefisien regresi sebesar -1,041 dengan arah negatif signifikan pada tingkat kepercayaan 10%. Hal tersebut terlihat dari nilai probabilitas sebesar 0,0672 < 0,10. Sehingga penelitian ini menolak H 0 , artinya dalam jangka pendek setiap peningkatan harga emas dunia sebesar 1% akan menurunkan IHSG sebesar 1,041% dengan asumsi yang lain tetap atau ceteris  paribus .  Hasil  penelitian  ini  sejalan  dengan  hasil  penelitian  Tursoy  dan  Faisal  (2017) dalam jangka pendek menegaskan hubungan negatif antara harga emas dan harga saham. Begitu juga dengan  penelitian  Agrawal  dan  Rangasamy  (2019)  harga  emas  memiliki  hubungan  negatif  dengan Indeks Nifty.
Penelitian  ini  juga  sejalan  dengan  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Raza et  al .  (2016)  lewat hasil penelitiannya bahwa harga emas memiliki dampak negatif pada pasar saham Meksiko, Malaysia,  Thailand,  Chili  dan  Indonesia.  Volatilitas  emas  memiliki  dampak  negatif  pada pasar  emas  semua  negara  berkembang  baik  dalam  jangka  pendek  maupun  jangka  panjang. Hasil penelitian Raza et  al . (2016) menunjukkan bahwa pasar saham  di  negara berkembang lebih rentan terhadap berita buruk dan peristiwa yang mengakibatkan kondisi ekonomi yang tidak menentu. Namun berbeda dengan penelitian Surbakti et al . (2016) menemukan bahwa harga  emas  tidak  memiliki  pengaruh  yang  signifikan  terhadap  volatilitas return IHSG, dikarenakan tujuan masyarakat  membeli emas bukan untuk  tujuan konsumtif, tetapi  sebagai perhiasan.

## 4.7.4 Pengaruh Indeks Hang Seng terhadap IHSG
Pengaruh  Indeks  Hang  Seng  terhadap  IHSG  memiliki  koefisien  regresi  sebesar  0,2514 dengan  arah  positif  signifikan  pada  tingkat  kepercayaan  1%.  Hal  tersebut  terlihat  dari  nilai probabilitas sebesar 0,0000 < 0,01. Sehingga penelitian ini menolak H 0 , artinya dalam jangka pendek  setiap  peningkatan  perubahan  Indeks  Hang  Seng  sebesar  1%  maka  akan meningkatkan  IHSG  sebesar  0,2514%  dengan  asumsi  yang  lain  tetap  atau ceteris  paribus . Penelitian  ini  sejalan  dengan  hasil  penelitian  Hidayat et  al. (2019),  menyatakan  bahwa perubahan Indeks Hang Seng dalam jangka pendek memiliki pengaruh positif dan signifikan terhadap  IHSG.  Berdasarkan  penelitian  Damajanti et  al .  (2018)  secara  parsial  dan  simultan menunjukkan  bahwa  Indeks  Hang  Seng  berpengaruh  signifikan  terhadap  IHSG.  Berbeda dengan  penelitian  Kusumawati  dan  Asandimitra  (2017)  yang  menyatakan  bahwa  Indeks Hang Seng tidak berpengaruh terhadap IHSG. Hal ini karena kerusuhan politik terbesar Hong Kong sejak tahun enam puluhan telah membuat daya saing pasar modal kawasan melemah.

## 5. Kesimpulan dan Saran

## 5.1 Kesimpulan
Hasil  analisis  menyimpulkan  bahwa  seluruh  variabel  independen  secara  umum  berpengaruh signifikan.  Berdasarkan  hasil  estimasi  ECM  variabel  kapitalisasi  pasar  saham,  harga  minyak  dunia dan Indeks Hang Seng berpengaruh positif, sedangkan harga emas dunia berpengaruh negatif. Secara bersama-sama  variabel  kapitalisasi  pasar  saham,  harga  minyak  dunia,  Indeks  Hang  Seng  dan  harga emas  dunia  berpengaruh  terhadap  IHSG.  Pada Error  Correction  Term (ECT)  memiliki  koefisien sebesar -0,2045 dengan arah signifikan negatif dengan tingkat kepercayaan 5%. Menunjukkan bahwa proses penyesuaian ( Adjustment Mechanism Prosses ) pada keseimbangan jangka panjang berlangsung selama 20 bulan.

## 5.2 Saran
Penelitian  ini  memiliki  keterbatasan,  sehingga  untuk  meminimalisir  keterbatasan  tersebut  penulis menganjurkan  saran  yaitu  menambah  jumlah  periode  penelitian  sehingga  mendapatkan  hasil penelitian  yang  lebih  akurat.  Berdasarkan  hasil  penelitian  pada  persamaan  model  ECM mengindikasikan  bahwa  terdapat  variabel  bebas  lain  diluar  model  yang  mempengaruhi  IHSG.  Pada penelitian selanjutnya disarankan untuk dapat menambahkan variabel lain tersebut yang berpengaruh terhadap IHSG seperti suku bunga luar negeri, indeks bursa saham negara lainnya (seperti FTSE 100, Nikkei 225, S&P 500, DJIA) dan faktor makroekonomi lainnya.

## Daftar Pustaka
Agrawal,  S.,  &  Rangasamy,  S.  (2019).  Impact  of  Macro-Economic  factors  on  the  Indian  stock market. International Journal of Economic Research , 14(15), 551–562. Ali, M. B. (2013). The Impact of Selected Micro and Macroeconomic Variables on The Stock Prices of Emerging Stock Market: A Case of Dhaka Stock Exchange (DSE) . Argamaya,  &  Sam,  N.  A.  (2017).  Analisis  Pengaruh  Tingkat  Inflasi,  Nilai  Kurs  Dollar  (Usd/Idr  ), Indeks Nikkei 225, Dan Indeks Hang Seng Terhadap Indeks Harga Saham Gabungan Periode 2009-2014. Media Riset Akuntansi , 6(1), 22–42.
Arsyi,  F.  R.,  Nurmatias,  &  Mulyantini,  S.  (2021).  Analisis  Kausalitas  Indeks  Harga  Saham  Global dengan  Indeks  Harga  Saham  Gabungan. KORELASI  (Konferensi  Riset  Nasional  Ekonomi, Manajemen, Dan Akuntansi) , 2, 213–229. Basuki,  A.  T.,  &  Prawoto,  N.  (2016). Analisis  Regresi:  Dalam  Penelitian  Ekonomi  &  Bisnis (Dilengkapi Aplikasi SPSS & Eviews) . Raja Grafindo Persada. Blanchard,  O.,  &  Sheen,  J.  (2013). Macroeconomics :  Australasian  Edition (Editian  4).  Pearson Australia.
Damajanti, A., Rosyati, & Yulianti. (2018). The Effect Of Global Stock Index And Rupiah Exchange Rate On Indonesian Composite Stock Price Index (CSPI) In Indonesian Stock Exchange (IDX). Economics & Business Solutions Journal , 2(2), 49–58.
Fortuna, B. (2016). Hubungan antara Indeks Harga Saham dengan Indikator Makro Ekonomi: Kajian Teori. Jurnal Ilmiah Mahasiswa FEB Universitas Brawijaya , 5(1). Fuad,  F.,  &  Yuliadi,  I.  (2021).  Determinants  of  the  Composite  Stock  Price  Index  (IHSG)  on  the Indonesia Stock Exchange. Journal of Economics Research and Social Sciences , 5(1), 27–41. https://doi.org/10.18196/jerss.v5i1.11002
Giri, A. K., & Joshi, P. (2017). The Impact of Macroeconomic Indicators on Indian Stock Prices: An Empirical  Analysis. Studies  in  Business  and  Economics ,  12(1).  https://doi.org/10.1515/sbe- 2017-0005
Handiani,  S.  (2014).  Pengaruh  Harga  Emas  Dunia,  Harga  Minyak  Dunia  dan  Nilai  Tukar  Dolar Amerika/Rupiah Terhadap Indeks Harga Saham Gabungan Pada Periode 2008-2013. E-Journal Graduate Unpar , 1(1), 85–93. Hasanah,  E.  U.,  &  Sunyoto,  D.  (2013). Pengantar  Ilmu  Ekonomi  Makro  (Teori  dan  Soal)  Edisi Terbaru . Yogyakarta: CAPS (Center for Academic Pubishing Service).
Hidayat,  A.  K.,  Firdaus,  M.,  &  Sanim,  B.  (2019).  Pengaruh  Kapitalisasi  Pasar  Saham  dan  Variabel Makroekonomi  terhadap  Indeks  Harga  Saham  Gabungan  di  Bursa  Efek  Indonesia. Jurnal Aplikasi Bisnis Dan Manajemen , 5(2), 332–345. https://doi.org/10.17358/jabm.5.2.332 Kusumawati,  D.  A.,  &  Asandimitra,  N.  (2017).  Impact  of  Global  Index  ,  Gold  Price  and  Macro Economic  Variable  for  Indonesia  Composite  Index. Research  Journal  of  Finance  and Accounting , 8(2), 53–62.
Levy, H., & Marshall, S. (1970). International Diversification of Investment Portfolios. The American Economic Review , 60(4), 668–675. http://www.jstor.org/stable/1818410
Mauliano,  D.  A.  (2009).  Analisis  Faktor-Faktor  Yang  Mempengaruhi  Pergerakan  Indeks  Harga Saham Gabungan (IHSG) DI Bursa Efek Indonesia. Jurnal Skripsi Universitas Gunadarma. , 1– 16.
Mulyono, M. (2015). Analisa Korelasi Return Indeks – Indeks Saham terhadap Indeks Harga Saham Gabungan  pada  Bursa  Efek  Indonesia. Binus  Business  Review ,  6(2),  330–339. https://doi.org/10.21512/bbr.v6i2.982
Raza, N., Jawad Hussain Shahzad, S., Tiwari, A. K., & Shahbaz, M. (2016). Asymmetric impact of gold, oil prices and their volatilities on stock prices of emerging markets. Resources Policy , 49. https://doi.org/10.1016/j.resourpol.2016.06.011
Riantani, S., & Tambunan, M. (2013). Analisis Pengaruh Variabel Makroekonomi dan Indeks Global terhadap Return Saham. Seminar Nasional Teknologi Informasi & Komunikasi , 2013(16).
Salim,  J.  F.,  Jamal,  A.,  &  Seftarita,  C.  (2017).  Pengaruh  Faktor  Dalam  dan  Luar  Negeri  Terhadap Indeks  Harga  Saham  Gabungan  (IHSG)  di  Indonesia. Jurnal  Ekonomi  Dan  Kebijakan  Publik Indonesia , 4(1), 35–48.
Shabbir, A., Kousar, S., & Batool, S. A. (2020). Impact of gold and oil prices on the stock market in Pakistan. Journal of Economics, Finance and Administrative Science , 25(50). https://doi.org/10.1108/JEFAS-04-2019-0053
Sudirman. (2015). Pasar Modal dan Manajemen Portofolio . Sultan Amai Press.
Sunariyah.  (2017).  Pengantar  Pengetahuan  Pasar  Modal  Edisi  Kelima.  Bandung:  Afabeta.  In
Pengantar Pengetahuan Pasar Modal Edisi Kelima. Bandung: Afabeta .
Suparmun,  H.  (2012).  Keterkaitan  Dinamis  Pasar  Saham  Indonesia  dan  Asia  Pasifik.  In Jurnal Keuangan dan Perbankan (Vol. 16, Issue 1).
Surbakti,  E.  H.,  Achsani,  N.  A.,  Nur,  T.,  &  Maulana,  A.  (2016).  The  impact  of  macroeconomic variables on JCI’s stock return volatility in pre and post global economic crisis. International Journal of Scientific and Research Publications , 6(3).
Tandelilin, E. (2017). Pasar Modal : Manajemen Portofolio & Investasi. In Yogyakarta : Konisius. Tursoy,  T.,  &  Faisal,  F.  (2017).  The  Impact  Of  Gold  And  Crude  Oil  Prices  On  Stock  Market  In Turkey:  Empirical  Evidences  From  ARDL  Bounds  Test  And  Combined  Cointegration. Resources Policy , 55. https://doi.org/10.1016/j.resourpol.2017.10.014
Widarjono,  A. (2013).  Ekonometrika:  Pengantar  dan Aplikasinya  Disertai  Panduan  Eviews.  In UPP STIM YKPN (Keempat). UPP STIM YKPN.