ANALISIS RESPONSIVITAS BURSA SYARIAH OLEH VARIABEL MAKRO EKONOMI
Yoghi Citra Pratama 
Abstract: Sharia Stock Responsiveness Analysis Based on Macro Economic Variabels . The  objectives  of  this  study  are  to  analyze  the  stock  response because of M2, exchange rate Rupiah to Dollar and Rate of SBI. The data used in this study is monthly time series data from January 2006-May 2012. Those variabels are JII, M2, exchange rate Rupiah to Dollar and Rate of SBI. Research  method  used  in  this  study  is  Vector  Error  Correction  Model (VECM).  The  cointegration  test  indicates  that  among  research  variabels there is long term equilibrium and simultaneous relationship. The Empirical result of Impulse Response show that the effect of SBI discount rate and M2 is  negative  and  the  effect  of  exchange  rate  is  positive.    The  result  on variance  decomposition  test,  show  that  the  most  effect  of  JII  shock  is influenced by JII itself.
Keywords: sharia stock, macro economic, SBI
Abstract: Analisis Responsivitas Bursa Syariah Berdasarkan Variabel Makro Ekonomi . Tujuan dari penelitian ini  untuk menganalisis respon stok karena M2,  nilai  tukar  Rupiah  terhadap  Dollar  dan  Tingkat  SBI.  Data  yang digunakan dalam penelitian ini adalah data serial, mulai dari Januari 2006- Mei  2012.  Variabel  tersebut  adalah  JII,  M2,  nilai  tukar  Rupiah  terhadap Dollar  dan  Tingkat  SBI.  Metode  penelitian  yang  digunakan  adalah  Vector Error  Correction  Model  (VECM).  Uji  kointegrasi  menunjukkan  di  antara variabel  penelitian  terdapat  keseimbangan  jangka  panjang  dan  hubungan simultan.  Hasil  empiris  menunjukkan  Respon  Impulsi  bahwa  pengaruh tingkat diskonto SBI dan M2 adalah negatif dan pengaruh nilai tukar positif. Hasil pengujian dekomposisi varians, menunjukkan  efek yang paling besar dari JII dipengaruhi oleh JII sendiri.
Kata Kunci: bursa syariah, makro ekonomi, SBI
Naskah diterima: 15 Desember 2011, direvisi: 2 Juni 2012, disetujui: 7 Juni 2012.  Fakultas Ekonomi dan Bisnis, UIN Syarif Hidayatullah Jakarta. Jl. Ir. H. Juanda 95, Ciputat, Jakarta. Email: yoghi@uinjkt.ac.id

## Karim,  Adiwarman  A., Perbankan  Syariah  2008:  Evaluasi,  Tren,  dan  Proyeksi
. Research  &  Management  Division  Head,  Jakarta:  KARIM  Business Consulting, 2008. Muhammad, Bank  Syariah,  Problem  dan  Prospek  Perkembangan  di  Indonesia, Yogyakarta: Graha Ilmu, 2005. Rochaety,  Ety,  dkk. Metodologi  Penelitian  Bisnis  dengan  Aplikasi  SPSS .  Jakarta: Mitra Wacana Media, 2007. Tubke,  Alexander. Success  Factors  of  Corporate  Spin-Offs .  USA:  Springer
Science, Inc.
Umar, Husein, Metode Riset Bisnis . Jakarta: PT Gramedia Pustaka Utama, 2003. Wibowo, Manajemen Kinerja . Jakarta: PT Raja Grafindo, 2007.
Artikel/Makalah: Afrizal, Afick, ‚Sebuah Analisis tentang spin-off” , Artikel diakses pada tanggal 25 September  2011  dari  http://afick-afrizal.blogspot.com/2009/01/sebuah- analisis-tentang-spin-off.html.
Farouk,  Peri  Umar,  ‚Mekanisme  Pembentukan  Bank  Syariah  Alternatif:  Akuisisi dan Konversi Bank Umum Konvensional serta Pemisahan ( Spin-Off) Unit Usaha Syariah‛, Jurnal Newsletter No.72/Maret/2009.
Hetami,  Adietya  Arie,  ‚Pengaruh  Motivasi,  Kemampuan,  dan  Disiplin  terhadap Kinerja Karyawan‛, POLIBIS Jurnal Ekonomi dan Bisnis, Volume 7, Nomor 1, Maret 2009. NN,  ‚ Spin-off ,  Konstruksi  Hukum  dalam  Upaya  Penguatan  Struktur  Perbankan Nasional‛, Buletin Hukum Perbankan dan Kebanksentralan, Vol. 7, Nomor
1, Januari 2009.
Statistik  Perbankan  Syariah  Maret  2011,  http://www.bi.go.id/web/id/Statistik/ Statistik+Perbankan/Statistik+Perbankan+Syariah/spss_0211.htm,  tanggal akses 6 Mei 2011.

## Perundang-undangan:
Undang-Undang Nomor 21 Tahun 2008 tentang Perbankan Syariah. Undang-Undang Nomor 40 Tahun 2007 tentang Perseroan Terbatas.

## Website:
www.bnisyariah.co.id www.bjbsyariah.co.id www.brisyariah.co.id, dll.
Yoghi Citra Pratama: Analisis Responsivitas Bursa Syariah oleh Variabel Makro Ekonomi 260

## Pendahuluan
Keberadaan bursa efek  dalam ekonomi  Islam hampir sama dengan eko- nomi  konvensional  yaitu  untuk  memfasilitasi  pihak  yang  membutuhkan  dana dengan pihak yang kelebihan dana. Dalam ekonomi Islam di mana memberikan bunga  dilarang  dan  ada  partisipasi  langsung  dalam  bisnis  dengan  risiko  dan keuntungan  yang  dibagi,  kehadiran  pasar  modal  yang  berfungsi  dengan  baik sangat penting. 1
Dalam  upaya  mewujudkan  terciptanya  investasi  berdasarkan  syariah  dan pengembangan  pasar  modal  syariah,  maka  Bura  Efek  Jakarta  (BEJ)  bersama dengan PT. Danareksa Investment Management (DIM) telah meluncurkan indeks saham syariah atau yang kita kenal dengan Jakarta Islamic Index (JII) pada tahun 2000. Peluncuran JII dimaksudkan untuk digunakan sebagai tolok ukur (bench- mark) untuk mengukur kinerja suatu investasi pada saham dengan basis syariah dan  diperuntukkan  kepada  investor  yang  ingin  menanamkan  modal  sesuai dengan prinsip-prinsip syariah.
Tahun  2008  sampai  dan  tahun  2009    merupakan  tahun  yang  penuh  tan- tangan bagi sistem keuangan tidak terkecuali bagi sistem keuangan syariah, baik domestik  maupun  global  karena  pada  tahun  tersebut  dunia  dilanda  oleh  krisis keuangan global. Krisis yang bermula dari subprime mortage di Amerika Serikat telah  mengganggu  stabilitasi  sistem  keuangan  global,  yang  efeknya  bahkan sampai ke negara-negara di Asia Tenggara, termasuk Indonesia.  Selain itu juga krisis  global  juga  mengakibatkan  kontraksi  pada  sistem  ekonomi  makro Indonesia. Di mana pertumbuhan ekonomi menurun dari 6,3% pada akhir 2007 menjadi  6,1% pada akhir 2008. 2
Tabel 1.1

## Perkembangan JII, KURS, M2, dan Suku Bunga SBI
Tahun JII M2(miliar) Kurs SBI (%) 2006 311.28 1382493 9020 9.75 2007 493.01 1649662 9419 8 2008 216.19 1895839 10950 10.83 2009 417.18 2073860 9365 6.45 2010 532.9 2471206 8991 6.26 2011 537.03 2877220 9068 5.04 2012 (Mei) 525.05 2992057 9565 4.24
Sumber: Bank Indonesia dan Yahoo Finance
1 Veitzhal Rivai Dkk, Islamic Financial Management, (Jakarta: Ghalia Indonesia, 2010).
2 Bank Indonesia, www.bi.go.id
Al-Iqtishad: Vol. IV, No. 2, Juli 2012

## Pendahuluan
Keberadaan bursa efek  dalam ekonomi  Islam hampir sama dengan eko- nomi  konvensional  yaitu  untuk  memfasilitasi  pihak  yang  membutuhkan  dana dengan pihak yang kelebihan dana. Dalam ekonomi Islam di mana memberikan bunga  dilarang  dan  ada  partisipasi  langsung  dalam  bisnis  dengan  risiko  dan keuntungan  yang  dibagi,  kehadiran  pasar  modal  yang  berfungsi  dengan  baik sangat penting. 1
Dalam  upaya  mewujudkan  terciptanya  investasi  berdasarkan  syariah  dan pengembangan  pasar  modal  syariah,  maka  Bura  Efek  Jakarta  (BEJ)  bersama dengan PT. Danareksa Investment Management (DIM) telah meluncurkan indeks saham syariah atau yang kita kenal dengan Jakarta Islamic Index (JII) pada tahun 2000. Peluncuran JII dimaksudkan untuk digunakan sebagai tolok ukur (bench- mark) untuk mengukur kinerja suatu investasi pada saham dengan basis syariah dan  diperuntukkan  kepada  investor  yang  ingin  menanamkan  modal  sesuai dengan prinsip-prinsip syariah.
Tahun  2008  sampai  dan  tahun  2009    merupakan  tahun  yang  penuh  tan- tangan bagi sistem keuangan tidak terkecuali bagi sistem keuangan syariah, baik domestik  maupun  global  karena  pada  tahun  tersebut  dunia  dilanda  oleh  krisis keuangan global. Krisis yang bermula dari subprime mortage di Amerika Serikat telah  mengganggu  stabilitasi  sistem  keuangan  global,  yang  efeknya  bahkan sampai ke negara-negara di Asia Tenggara, termasuk Indonesia.  Selain itu juga krisis  global  juga  mengakibatkan  kontraksi  pada  sistem  ekonomi  makro Indonesia. Di mana pertumbuhan ekonomi menurun dari 6,3% pada akhir 2007 menjadi  6,1% pada akhir 2008. 2
Tabel 1.1

## Perkembangan JII, KURS, M2, dan Suku Bunga SBI
Tahun JII M2(miliar) Kurs SBI (%) 2006 311.28 1382493 9020 9.75 2007 493.01 1649662 9419 8 2008 216.19 1895839 10950 10.83 2009 417.18 2073860 9365
6.45 2010 532.9 2471206 8991 6.26 2011
537.03
2877220
9068 5.04 2012 (Mei) 525.05 2992057 9565 4.24 Sumber: Bank Indonesia dan Yahoo Finance
1 Veitzhal Rivai Dkk, Islamic Financial Management, (Jakarta: Ghalia Indonesia, 2010). 2 Bank Indonesia, www.bi.go.id
Dari  tabel  1.1  di  atas  terlihat  bahwa  guncangan  terbesar  JII  terjadi  pada tahun  2008  di  mana  JII  mencapai  nilai  terendahnya  dalam  tiga  tahun  terakhir yaitu  sebesar  216.19  hal  ini  diindikasikan  karena  JII  juga  ikut  terimbas  dari dampak krisis keuangan global yang terjadi di Amerika Serikat. Variabel makro lainnya juga ikut terkontraksi di mana rupiah mencapai titik terendahnya yaitu Rp 10950 per dollar AS pada tahun 2010 dan suku bunga Sertifikat Bank Indonesia (SBI)  mencapai  titik  tertingginya  yaitu  10.83%.  Hanya  variabel  Jumlah  Uang beredar dalam arti luas (M2) yang konsisten mengalami pertumbuhan. Ada pola yang sama dari variabel JII, suku bunga SBI dan Kurs berdasarkan tabel di atas, yaitu  mereka  mengalami  guncangan  pada  tahun  2008  akibat  dari  krisis keungangan global.
Keterkaitan variabel makro dengan indeks saham, banyak dijelaskan oleh penelitian-penelitian sebelumnya seperti dalam penelitian Andreas Humpe dan Peter  Macmilllan 3 ,  yang  menganalisis  kointegrasi  hubungan  jangka  panjang antara  harga  saham  dan money  supply di  Amerika  Serikat  dan  Jepang.  Hasil penelitian menunjukkan di Jepang, harga saham dipengaruhi secara positif oleh sektor  industri  dan  dipengaruhi  negatif  oleh money  supply .  Selain  itu  sektor industri dipengaruhi secara negatif oleh indeks harga konsumen dan suku bunga jangka  panjang.  Sedangkan  di  Amerika  Serikat,  harga  saham  mempunyai hubungan yang positif dengan sektor industri dan berpengaruh negatif terhadap indeks harga konsumen dan suku bunga jangka panjang.
Manurung, dalam penelitiannya mengatakan bahwa ada lima variabel yang menjelaskan indeks BEJ secara signifikan, yakni tingkat suku bunga, kurs dollar, inflasi, transaksi berjalan, dan perubahan uang beredar. 4
Perubahan atau berfluktuasinya variabel ekonomi makro akan mengubah kondisi ekonomi makro suatu negara. Hal ini tercermin dalam kondisi saat ini di mana pada saat krisis global yang menghampiri Indonesia pada akhir tahun 2008, telah membuat pelbagai indikator makro terkontraksi. Perubahan ini akan mem- bawa pelbagai macam dampak bagi perekonomian negara tersebut, antara lain multiplier  effect- nya  terjadi  pada  pertumbuhan  aset, saving, investasi,  dan aktivitas pasar modal.
3 Humpe,  Andreas  &  MacMilllan,  Peter.(2007). Can  Macroeconomic  Variables  Explain  Long Term Stock Market Movements? A Comparison of the US and Japan . CDMA Working Paper No. 07/20. University of Saint Andrews.
4 Adler Haymans Manurung, Pengaruh Variabel Makro, Investor Asing, Bursa yang Telah Maju Terhadap  Indeks  BEJ, (Jakarta:  Tesis  Program  Pascasarjana  Ilmu  Ekonomi  Universitas  Indonesia, 1996).
Yoghi Citra Pratama: Analisis Responsivitas Bursa Syariah oleh Variabel Makro Ekonomi 262
Dalam  ekonomi  konvensional  fungsi  investasi  dipengaruhi  oleh  variabel makro, terutama suku bunga, dengan pendekatan ekonomi konvensional selain investasi  bersifat autonomous ,  maka  terdapat  pula  investasi  yang  dipengaruhi oleh  variabel  suku  bunga  atau interest . Terdapat  pelbagai  macam  instrumen variabel makroekonomi lainnya seperti inflasi, dan kurs yang sangat berhubung- an erat dengan interest. 5
Variabel  makro  seperti  kurs  atau  valuta  asing  merupakan  salah  satu alternatif  investasi  bagi  masyarakat  yang  memiliki  kelebihan  dana.  Dengan melakukan investasi dalam bentuk valas investor dapat memperoleh keuntung- an  dari  terjadinya  kenaikan  kurs.  Kurs  valas  juga  dapat  memengaruhi  arus  kas perusahaan yang pada akhirnya  dapat  memengaruhi  JII. Bagi perusahaan yang sudah go  public yang  mempunyai  orientasi  ekspor  dengan  suplai  bahan  baku lokal,  maka  apabila  terjadi  apresiasi  mata  uang  asing  akan  memberikan  keun- tungan  bagi  perusahaan  tersebut.  Dengan  jumlah  valas  yang  sama  perusahaan akan  memperoleh  jumlah  mata  uang  lokal  yang  lebih  banyak  apabila  dikon- versikan. 6

## Metodologi
Penelitian ini merupakan jenis penelitian deskriptif- korelasional (kausal) yang  akan  menjelaskan  adakah  hubungan  dan  seberapa  besar  pengaruh  tiap- tiap  variabel  bebas  yaitu  variabel  makro  ekonomi  (M2,  Kurs,  Suku  Bunga  SBI) terhadap  variabel  terikatnya  yaitu  Jakarta  Islamic  Index  (JII).  Apakah  penga- ruhnya  positif  atau  negatif.  Penelitian  deskriptif  merupakan  penjelasan  karak- teristik, mengetahui profil, dan menjelaskan aspek yang relevan dari fe-nomena terhadap objek penelitian. 7
Teknik  analisis  data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah multi reggression (MR) dengan  pendekatan  vector error  correction  model (VECM), yang  bertujuan  untuk  melihat  hubungan  jangka  pendek  dan  menggunakan  uji kointegrasi  untuk  melihat  indikasi  adanya  hubungan  jangka  panjang.  Analisis data dilakukan dengan bantuan aplikasi komputer berupa program E-views 6 . Pengujian  VECM  baru  dapat  dilakukan  bila  terdapat  indikasi  adanya hubungan  jangka  panjang  dengan  menggunakan  uji  kointegrasi.  Variabel-
5 Alfian  Merancia, Pengaruh  Variabel  Makro  Ekonomi  dan  Indeks  Regional  terhadap  Risiko Jakarta  Islamic  Index  (JII)  dan  Indeks  Harga  Saham  Gabungan(IHSG), Jakarta:  Tesis  Program Pascasarjana Ilmu Ekonomi Universitas Indonesia, 2010.
6 Utami  Baroroh, Analisis  Pola  Dampak  Dinamis  Return  Saham  Akibat  Guncangan  (Shock) pada Variable Makro Ekonomi Indonesia. Jakarta: Jurnal Esensi Vol. 2 FEB UIN, 2011.
7 Mustafa Edwin Nasution dan Hardius Usman, Proses Penelitian Kuantitatif , (Jakarta: LP-FEU,
2007).
Al-Iqtishad: Vol. IV, No. 2, Juli 2012
Dalam  ekonomi  konvensional  fungsi  investasi  dipengaruhi  oleh  variabel makro, terutama suku bunga, dengan pendekatan ekonomi konvensional selain investasi  bersifat autonomous ,  maka  terdapat  pula  investasi  yang  dipengaruhi oleh  variabel  suku  bunga  atau interest . Terdapat  pelbagai  macam  instrumen variabel makroekonomi lainnya seperti inflasi, dan kurs yang sangat berhubung- an erat dengan interest. 5
Variabel  makro  seperti  kurs  atau  valuta  asing  merupakan  salah  satu alternatif  investasi  bagi  masyarakat  yang  memiliki  kelebihan  dana.  Dengan melakukan investasi dalam bentuk valas investor dapat memperoleh keuntung- an  dari  terjadinya  kenaikan  kurs.  Kurs  valas  juga  dapat  memengaruhi  arus  kas perusahaan yang pada akhirnya  dapat  memengaruhi  JII. Bagi perusahaan yang sudah go  public yang  mempunyai  orientasi  ekspor  dengan  suplai  bahan  baku lokal,  maka  apabila  terjadi  apresiasi  mata  uang  asing  akan  memberikan  keun- tungan  bagi  perusahaan  tersebut.  Dengan  jumlah  valas  yang  sama  perusahaan akan  memperoleh  jumlah  mata  uang  lokal  yang  lebih  banyak  apabila  dikon- versikan. 6

## Metodologi
Penelitian ini merupakan jenis penelitian deskriptif- korelasional (kausal) yang  akan  menjelaskan  adakah  hubungan  dan  seberapa  besar  pengaruh  tiap- tiap  variabel  bebas  yaitu  variabel  makro  ekonomi  (M2,  Kurs,  Suku  Bunga  SBI) terhadap  variabel  terikatnya  yaitu  Jakarta  Islamic  Index  (JII).  Apakah  penga- ruhnya  positif  atau  negatif.  Penelitian  deskriptif  merupakan  penjelasan  karak- teristik, mengetahui profil, dan menjelaskan aspek yang relevan dari fe-nomena terhadap objek penelitian. 7
Teknik  analisis  data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah multi reggression (MR) dengan  pendekatan  vector error  correction  model (VECM), yang  bertujuan  untuk  melihat  hubungan  jangka  pendek  dan  menggunakan  uji kointegrasi  untuk  melihat  indikasi  adanya  hubungan  jangka  panjang.  Analisis data dilakukan dengan bantuan aplikasi komputer berupa program E-views 6 . Pengujian  VECM  baru  dapat  dilakukan  bila  terdapat  indikasi  adanya hubungan  jangka  panjang  dengan  menggunakan  uji  kointegrasi.  Variabel-
5 Alfian  Merancia, Pengaruh  Variabel  Makro  Ekonomi  dan  Indeks  Regional  terhadap  Risiko Jakarta  Islamic  Index  (JII)  dan  Indeks  Harga  Saham  Gabungan(IHSG), Jakarta:  Tesis  Program Pascasarjana Ilmu Ekonomi Universitas Indonesia, 2010.
6 Utami  Baroroh, Analisis  Pola  Dampak  Dinamis  Return  Saham  Akibat  Guncangan  (Shock) pada Variable Makro Ekonomi Indonesia. Jakarta: Jurnal Esensi Vol. 2 FEB UIN, 2011. 7 Mustafa Edwin Nasution dan Hardius Usman, Proses Penelitian Kuantitatif , (Jakarta: LP-FEU, 2007).
variabel  dikatakan  terkointegrasi  bila  stasioner  pada  ordo  yang  sama.  Untuk menguji  kestasioneran  data,  maka  pada  penelitian  ini  digunakan augmented dickey fuller (ADF) Test. Dalam ADF test dilakukan dengan menambah (augmen- ting) nilai  lag  pada  variabel  dependen.  Secara  spesifik,  tes  ADF  mengikuti persamaan berikut ini: Δ Yt = β 1 + β 2t + δ Yt-1 + ∑ α Δ Y t-1 + έ t.
Dalam penelitian ini data yang digunakan adalah data natural log (ln) dari variabel-variabel  tersebut  kecuali  variabel  yang  sudah  dalam  dalam  satuan presentase. Transformasi ini berguna untuk memecahkan persamaan yang tidak diketahui yang merupakan pangkat dari variabel lain. Model log-log yaitu model yang  menyatakan  ukuran  elastisitas  Y  terhadap  X,  yaitu  ukuran  persentasi perubahan dalam Y bila diketahui perubahan persentasi X. dengan model Ln_Y = α + β 1 ln_x + ε .
Model logaritma merupakan suatu ukuran pertumbuhan (growth rate) bila β > 0 atau merupakan suatu ukuran penyusutan (decay) bila β < 0. Oleh karena itu model ini juga disebut dengan model pertumbuhan. 8 Model yang digunakan adalah: Model.ln_ JII= α +ln_KURS+ln_M2+ SBI+ ε
Keterangan: Ln_JII = pertumbuhan Jakarta Islamic Indeks Ln_Kurs = perubahan Kurs rupiah terhadap dollar AS Ln_M2 = pertumbuhan Jumlah uang Beredar dalam arti Luas SBI = Suku Bunga SBI α = intercept atau konstanta β
= koefisien regresi 1...4 ε
= standard error

## Analisis dan Pembahasan Uji Akar Unit (Unit Root Test)
Pada tahap pertama karekteristik data diuji dengan menggunakan uji akar unit.  Uji  akar  unit  diperlukan  untuk  mengetahui  kestasioneran  data.  Menurut Gujarati, kestasioneran data terpenuhi apabila satu rangkaian data runut waktu (time series data) memiliki rata-rata (mean) dan varian (variance) yang konstan sepanjang waktu, selain itu nilai kovarian (covariance) antar dua periode waktu hanya  tergantung  pada  jarak  atau  lag  dua  periode  waktu  tersebut  dan  tidak tergantung pada waktu. Semua data yang digunakan dipilih dalam bentuk loga-
8 N.D. Nachrowi & H. Usman, Pendekatan Populer dan Praktis Ekonometrika untuk Analisis Ekonomi dan Keuangan, (Jakarta: Lembaga Penerbit Fakultas Ekonomi Universitas Indonesia, 2006).
Yoghi Citra Pratama: Analisis Responsivitas Bursa Syariah oleh Variabel Makro Ekonomi 264
ritma  natural (ln) kecuali  data  yang  berbentuk  persen,  salah  satu  alasannya adalah untuk menyederhanakan analisis.
Pengujian kestasioneran data time series merupakan syarat utama dalam melakukan uji kointegrasi, bila satu data time series tidak stasioner maka model tersebut  akan  mengalami  masalah unit  root ,  sehingga  dalam  mengatasinya dilakukan uji unit root (unit root test) .
Dalam penelitian ini uji akar unit dilakukan dengan menggunakan metode augmented dickey fuller test (ADF test). Variabel yang memiliki nilai lebih kecil dibandingkan  dengan Mc  Kinnon -nya  maka  variabel  tersebut  telah  stasioner. Pengujian  akar  unit  juga  dapat  ditentukan  oleh  nilai critical  value- nya,  apabila nilai  ADF-nya  lebih  besar  dari  nilai critical  value- nya  maka  variabel  tersebut stasioner, sebaliknya apabila jika nila ADF-nya lebih kecil dari nilai critical value 5% maka data tersebut tidak stasioner.
Hasil dari pengujian akar unit dapat dilihat dari tabel berikut:
Tabel 3.1

## Uji Augmented Dickey Fuller
No Variabel Level
Ho = Tidak stasioner Ha = Stasioner ADF test CV 5% 1 LNJII -1.953144 -2.900670 Tidak stasioner 2 LNKURS -1.957714 -2.900137 Tidak stasioner 3 LNM2 -0.006858 -2.900137 Stasioner 4 SBI -1.939692 -2.900670 Tidak Stasioner
Tabel di atas menunjukkan hasil  uji akar unit dengan menggunakan ADF Test. Data tabel di atas diketahui tiga variabel tidak stasioner pada tingkat level, hanya  satu  variabel  yang  stasioner  pada  tingkat  level  yaitu  variabel  M2,  hal tersebut  ditunjukkan  oleh  nilai  ADF  >  CV  5%.  Dengan  kata  lain  tiga  variabel mengalami  masalah  akar  unit,  oleh  karena  itu  perlu  dilanjutkan  dengan  uji derajat integrasi pertama, dan karena semua variabel harus berada pada derajat integrasi yang sama, maka variabel M2 juga harus diuji lagi pada derajat pertama.
Tabel 3.2

## Uji Aumented Dickey Fuller (First Diffrencing)
No Variabel Level
Ho = Tidak stasioner Ha = Stasioner ADF test CV 5%
Al-Iqtishad: Vol. IV, No. 2, Juli 2012
ritma  natural (ln) kecuali  data  yang  berbentuk  persen,  salah  satu  alasannya adalah untuk menyederhanakan analisis.
Pengujian kestasioneran data time series merupakan syarat utama dalam melakukan uji kointegrasi, bila satu data time series tidak stasioner maka model tersebut  akan  mengalami  masalah unit  root ,  sehingga  dalam  mengatasinya dilakukan uji unit root (unit root test) . Dalam penelitian ini uji akar unit dilakukan dengan menggunakan metode augmented dickey fuller test (ADF test). Variabel yang memiliki nilai lebih kecil dibandingkan  dengan Mc  Kinnon -nya  maka  variabel  tersebut  telah  stasioner.
Pengujian  akar  unit  juga  dapat  ditentukan  oleh  nilai critical  value- nya,  apabila nilai  ADF-nya  lebih  besar  dari  nilai critical  value- nya  maka  variabel  tersebut stasioner, sebaliknya apabila jika nila ADF-nya lebih kecil dari nilai critical value 5% maka data tersebut tidak stasioner.
Hasil dari pengujian akar unit dapat dilihat dari tabel berikut:
Tabel 3.1 Uji Augmented Dickey Fuller No Variabel Level Ho = Tidak stasioner Ha = Stasioner ADF test CV 5% 1 LNJII -1.953144 -2.900670 Tidak stasioner 2 LNKURS -1.957714 -2.900137 Tidak stasioner 3 LNM2 -0.006858 -2.900137 Stasioner 4 SBI -1.939692 -2.900670 Tidak Stasioner
Tabel di atas menunjukkan hasil  uji akar unit dengan menggunakan ADF Test. Data tabel di atas diketahui tiga variabel tidak stasioner pada tingkat level, hanya  satu  variabel  yang  stasioner  pada  tingkat  level  yaitu  variabel  M2,  hal tersebut  ditunjukkan  oleh  nilai  ADF  >  CV  5%.  Dengan  kata  lain  tiga  variabel mengalami  masalah  akar  unit,  oleh  karena  itu  perlu  dilanjutkan  dengan  uji derajat integrasi pertama, dan karena semua variabel harus berada pada derajat integrasi yang sama, maka variabel M2 juga harus diuji lagi pada derajat pertama.
Tabel 3.2 Uji Aumented Dickey Fuller (First Diffrencing)
No Variabel Level Ho = Tidak stasioner Ha = Stasioner ADF test CV 5%
1 LNJII -6.315602 -2.900670 Stasioner 2 LNKURS -7.319622 -2.901217 Stasioner 3 LNM2 -8.422117 -2.901217 Stasioner 4 SBI -4.494539 -2.900670 Stasioner
Dari  tabel  di  atas  dapat  diketahui  bahwa  nilai  ADF  lebih  besar  dari  nila critical value , maka data dari variabel di atas dapat disimpulkan sudah stasioner secara keseluruhan.

## Penetapan Lag Optimal
Tahap  berikutnya  adalah  penetapan  lag  optimal.  Penetapan  lag  optimal sangat penting karena variabel independen yang digunakan tidak lain adalah lag dari variabel endogennya. Penetapan lag optimal dilakukan dengan berdasarkan pada nilai schwartz information criterion (AIC). Pemilihan lag optimal dilakukan sebelum uji kointegrasi, hal ini penting dilakukan sebelum mengestimasi model vector  autoregressive (VAR)  (Gujarati,  2007).  Pemilihan  panjang  lag  optimal dalam  model  VAR  terutama  untuk  menghindarai  adanya  serial  korelasi  antara error  term dengan  variabel  endogen  dalam  model  yang  dapat  mengakibatkan estimator  menjadi  tidak  konsisten.  Untuk  menetapkan  lag  optimal  dapat dilakukan  dengan  menggunakan  nilai akaike  information  criteria  (AIC),  final prediction  error  (FPE),  hannan-quinn  information  criterion  (HQ), dan schwarz information criteria (SC) yang terkecil.
Tabel 3.3 Uji Lag Lenght Lag LogL LR FPE AIC SC HQ 0 49.22606 NA 3.23e-06 -1.292173 -1.163688 -1.241137 1 411.0062 671.8774 1.65e-10 -11.17161 -10.52918 -10.91643 2 445.3054 59.77851* 9.86e-11* -11.69444* -10.53807* -11.23511* 3 460.4937 24.73536 1.02e-10 -11.67125 -10.00094 -11.00778 4 474.9733 21.92614 1.09e-10 -11.62781 -9.443555 -10.76020 5 483.8585 12.43934 1.39e-10 -11.42453 -8.726334 -10.35277 6 503.6388 25.43183 1.31e-10 -11.53254 -8.320402 -10.25664 7 520.6680 19.94851 1.38e-10 -11.56194 -7.835866 -10.08190
Dalam penelitian ini besarnya lag yang dipilih adalah berdasarkan nilai SC terkecil.  Dan  dari  tabel  di  atas  diketahui  bahwa  semua  tanda  bintang  menun- jukkan  pada  lag  2.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  lag  optimal  yang  direkomen- dasikan adalah lag 2.
Yoghi Citra Pratama: Analisis Responsivitas Bursa Syariah oleh Variabel Makro Ekonomi 266

## Uji Kausalitas Granger
Uji  Kausalitas  Granger  dilakukan  untuk  mengetahui  ada  tidaknya  hubu- ngan dua arah antar variabel.
Tabel  3.4

## Rangkuman Hasil Uji Kausalitas Granger
Null Hypothesis: Obs F-Statistic Prob. KURS does not Granger Cause JII 75 2.40562 0.0976 JII does not Granger Cause KURS 5.98765 0.0040 M2 does not Granger Cause JII 75 1.43429 0.2452 JII does not Granger Cause M2 0.96833 0.3847 SBI does not Granger Cause JII 75 2.87989 0.0628 JII does not Granger Cause SBI 3.50535 0.0354 M2 does not Granger Cause KURS 75 0.55596 0.5760 KURS does not Granger Cause M2 4.33915 0.0167 SBI does not Granger Cause KURS 75 0.45862 0.6340 KURS does not Granger Cause SBI 2.17679 0.1210 SBI does not Granger Cause M2 75 0.12504 0.8827 M2 does not Granger Cause SBI 4.42245 0.0155
Dari uji kausalitas Granger di atas dapat disimpulkan bahwa ada variabel yang memiliki hubungan dua arah yaitu kurs dengan JII, dan SBI dengan JII, hal ini  mengindikasikan  bahwa  fluktuasi  kurs  dan  JII  saling  memengaruhi.  Serta antara SBI dan JII juga saling memengaruhi hal ini sesuai dengan teori preferensi likuiditas  dari  Keynes,  yaitu  apabila  otoritas  moneter  melakukan  kebijakan melalui jalur SBI dengan meningkatkan suku bunga SBI maka masyarakat akan lebih banyak mengalokasikan dana nya dalam bentuk tabungan.

## Uji Kointegrasi
Salah satu pendekatan yang dapat digunakan dalam uji kointegrasi adalah dengan metode Johansen. Uji kointegrasi metode Johansen digunakan dalam uji konitegrasi dengan model multivariat. Uji ini dapat dianalisis melalui model VAR dengan ordo P yang ditujikan dengan persamaan:
Yt = A1yt-1 +…….+ Apyt-p + B π t + έ Di mana: Yt : vector-k pada variabel-variabel yang tidak stasioner
Π t   : vector-d pada variabel deterministik Έ : vector inovasi
Al-Iqtishad: Vol. IV, No. 2, Juli 2012

## Uji Kausalitas Granger
Uji  Kausalitas  Granger  dilakukan  untuk  mengetahui  ada  tidaknya  hubu- ngan dua arah antar variabel.
Tabel  3.4 Rangkuman Hasil Uji Kausalitas Granger Null Hypothesis: Obs F-Statistic Prob. KURS does not Granger Cause JII 75 2.40562 0.0976 JII does not Granger Cause KURS 5.98765 0.0040 M2 does not Granger Cause JII 75 1.43429 0.2452 JII does not Granger Cause M2 0.96833 0.3847 SBI does not Granger Cause JII 75 2.87989 0.0628 JII does not Granger Cause SBI 3.50535 0.0354 M2 does not Granger Cause KURS 75 0.55596 0.5760 KURS does not Granger Cause M2 4.33915 0.0167 SBI does not Granger Cause KURS 75 0.45862 0.6340 KURS does not Granger Cause SBI 2.17679 0.1210 SBI does not Granger Cause M2 75 0.12504 0.8827 M2 does not Granger Cause SBI 4.42245 0.0155
Dari uji kausalitas Granger di atas dapat disimpulkan bahwa ada variabel yang memiliki hubungan dua arah yaitu kurs dengan JII, dan SBI dengan JII, hal ini  mengindikasikan  bahwa  fluktuasi  kurs  dan  JII  saling  memengaruhi.  Serta antara SBI dan JII juga saling memengaruhi hal ini sesuai dengan teori preferensi likuiditas  dari  Keynes,  yaitu  apabila  otoritas  moneter  melakukan  kebijakan melalui jalur SBI dengan meningkatkan suku bunga SBI maka masyarakat akan lebih banyak mengalokasikan dana nya dalam bentuk tabungan.

## Uji Kointegrasi
Salah satu pendekatan yang dapat digunakan dalam uji kointegrasi adalah dengan metode Johansen. Uji kointegrasi metode Johansen digunakan dalam uji konitegrasi dengan model multivariat. Uji ini dapat dianalisis melalui model VAR dengan ordo P yang ditujikan dengan persamaan:
Yt = A1yt-1 +…….+ Apyt-p + B π t + έ Di mana:
Yt : vector-k pada variabel-variabel yang tidak stasioner Π t   : vector-d pada variabel deterministik Έ : vector inovasi

## Tabel 3.5

## Uji Kointegrasi Johannsen
Unrestricted Cointegration Rank Test (Trace) Hypothesized Trace 0.05 No. of CE(s) Eigenvalue Statistic Critical Value  Prob.** None * 0.388189 69.82480 63.87610 0.0145 At most 1 0.213322 32.97495 42.91525 0.3377 At most 2 0.114500 14.97971 25.87211 0.5762 At most 3 0.075153 5.859514 12.51798 0.4784
Trace test indicates 1 cointegrating eqn(s) at the 0.05 level * denotes rejection of the hypothesis at the 0.05 level
**MacKinnon-Haug-Michelis (1999) p-values Unrestricted Cointegration Rank Test (Maximum Eigenvalue) Hypothesized Max-Eigen 0.05 No. of CE(s) Eigenvalue Statistic Critical Value  Prob.** None * 0.388189 36.84985 32.11832 0.0122 At most 1 0.213322 17.99524 25.82321 0.3776 At most 2 0.114500 9.120193 19.38704 0.7120 At most 3 0.075153 5.859514 12.51798 0.4784 Max-eigenvalue test indicates 1 cointegrating eqn(s) at the 0.05 level * denotes rejection of the hypothesis at the 0.05 level
**MacKinnon-Haug-Michelis (1999) p-values
Berdasarkan uji kointegrasi di atas data  variabel pada model, yang ditun- jukkan  pada  tabel  di  atas  terdapat  satu  persamaan  kointegrasi  pada  taraf signifikan 5%. Hal ini ditunjukkan dari nilai trace dan max eigen yang lebih besar dari  nilai critical  value -nya.  Maka  antar  variabel  JII  dengan  M2,  Kurs,  dan  SBI, memiliki  sifat linear  combination yang  bersifat  stasioner  (kointegrasi).  Adanya kointegrasi  menunjukkan  terdapat  hubungan  jangka  panjang  antarvariabel tersebut.

## Estimasi VECM
Perilaku  dinamis  dari  model  VECM  dapat  dilihat  melalui  respons  dari setiap variabel endogen terhadap kejutan pada variabel tersebut maupun terha- dap  variabel  endogen  lainnya.  Ada  dua  cara  untuk  dapat  melihat  karakteristik dinamis  model  VECM,  yaitu  melalui  IRF  function  dan  Variance  Decomposition. Sebelum  mengaplikasikan  dan  menganalisis  model  VECM,  maka  perlu  diten- tukan panjang lag. Lag optimal jika model memiliki akaike AIC dan Schwartz SC yang terkecil, tetapi metode ini memiliki kelemahan yaitu seringkali terjadi setiap pengurangan lag akan menghasilkan nilai akaike AIC dan Schwartz SC yang lebih
Yoghi Citra Pratama: Analisis Responsivitas Bursa Syariah oleh Variabel Makro Ekonomi 268
kecil.  Adanya  kelemahan  ini  didasarkan  pada  pendekatan  stok  yaitu  k  =  N1/3, maka lag yang digunakan adalah lag 2.

## Impulse Response Function
Impulse response adalah respons variabel endogen akibat adanya inovasi (kejutan) dari variabel endogen yang lain. Dengan menggunakan analisis impuls response dapat  disimulasikan  dampak  perubahan  salah  satu  variabel  inde- penden terhadap fluktuasi variabel dependennya pada masa yang akan datang.
Hasil pengolahan impuls response pada gambar di atas yaitu pada kolom kedua  baris  pertama  menunjukkan  pada  awalnya  variabel  makro  Kurs  tidak direspons  oleh  JII  namun  pada  periode  kedua  dan  seterusnya  menunjukkan bahwa JII merespons kurs secara positif.  Pada kolom ketiga baris pertama M2 pada awalnya tidak direspon oleh JII namun pada periode kedua JII merespon guncangan M2 secara negatif dan cenderung membawa JII pada respons positif dalam  keseimbangan  jangka  panjangnya.  Pada  kolom  keempat  baris  pertama SBI pada awalnya tidak direspons oleh JII namun pada periode kedua JII meres- pons guncangan SBI secara negatif. Pada umumnya variabel di atas memberikan kecenderungan membawa JII pada titik keseimbangan baru.

## Variance Decomposition
Analisis dekomposisi  varian berfungsi  untuk  mengetahui  setiap  besarnya peran guncangan dalam menjelasakan variabilitas atau dinamika suatu variabel. Dinamika  suat  variabel  dapat  dianalisis  dengan  menggunakan  dekomposisi ragam  kesalahan  peramalan  yang  di  orthogonalisasi    (Orthogonalized  forecast error  variance  decomposition/FEVD).  Dekomposisi  varian  merupakan  metode lain dari sistem dinamik dengan menggunakan analisis VAR/VECM. Jika respons terhadap guncangan menunjukkan efek dari sebuah kebijakan (shock) variabel endogen  terhadap  variabel  lain  maka  dekomposisi  varian  (ragam  peramalan), akan  menguraikan  inovasi  pada  sebuah  variabel  endogen  terhadap  guncangan variabel lain di dalam VAR.

## Tabel 3.7 Hasil Uji Variance Decomposition
Variance Decomposition of DJII: Period S.E. DJII DKURS DM2 DSBI 1 0.078458 100.0000 0.000000 0.000000 0.000000 2 0.127031 95.99291 1.813326 1.826217 0.367550 3 0.166712 91.76560 4.480034 1.946479 1.807889
Al-Iqtishad: Vol. IV, No. 2, Juli 2012
kecil.  Adanya  kelemahan  ini  didasarkan  pada  pendekatan  stok  yaitu  k  =  N1/3, maka lag yang digunakan adalah lag 2.

## Impulse Response Function
Impulse response adalah respons variabel endogen akibat adanya inovasi (kejutan) dari variabel endogen yang lain. Dengan menggunakan analisis impuls response dapat  disimulasikan  dampak  perubahan  salah  satu  variabel  inde- penden terhadap fluktuasi variabel dependennya pada masa yang akan datang.
Hasil pengolahan impuls response pada gambar di atas yaitu pada kolom kedua  baris  pertama  menunjukkan  pada  awalnya  variabel  makro  Kurs  tidak direspons  oleh  JII  namun  pada  periode  kedua  dan  seterusnya  menunjukkan bahwa JII merespons kurs secara positif.  Pada kolom ketiga baris pertama M2 pada awalnya tidak direspon oleh JII namun pada periode kedua JII merespon guncangan M2 secara negatif dan cenderung membawa JII pada respons positif dalam  keseimbangan  jangka  panjangnya.  Pada  kolom  keempat  baris  pertama SBI pada awalnya tidak direspons oleh JII namun pada periode kedua JII meres- pons guncangan SBI secara negatif. Pada umumnya variabel di atas memberikan kecenderungan membawa JII pada titik keseimbangan baru.

## Variance Decomposition
Analisis dekomposisi  varian berfungsi  untuk  mengetahui  setiap  besarnya peran guncangan dalam menjelasakan variabilitas atau dinamika suatu variabel.
Dinamika  suat  variabel  dapat  dianalisis  dengan  menggunakan  dekomposisi ragam  kesalahan  peramalan  yang  di  orthogonalisasi    (Orthogonalized  forecast error  variance  decomposition/FEVD).  Dekomposisi  varian  merupakan  metode lain dari sistem dinamik dengan menggunakan analisis VAR/VECM. Jika respons terhadap guncangan menunjukkan efek dari sebuah kebijakan (shock) variabel endogen  terhadap  variabel  lain  maka  dekomposisi  varian  (ragam  peramalan), akan  menguraikan  inovasi  pada  sebuah  variabel  endogen  terhadap  guncangan variabel lain di dalam VAR.

## Tabel 3.7
Hasil Uji Variance Decomposition
Variance Decomposition of DJII: Period S.E. DJII DKURS DM2 DSBI 1 0.078458 100.0000 0.000000 0.000000 0.000000 2 0.127031 95.99291 1.813326 1.826217 0.367550 3 0.166712 91.76560 4.480034 1.946479 1.807889
4 0.200719 89.16557 5.683611 1.458542 3.692279 5 0.234040 87.06212 6.624655 1.190235 5.122991 6 0.266132 85.47390 7.553440 1.049542 5.923119 7 0.295153 84.35614 8.356635 0.904522 6.382701 8 0.321129 83.61329 9.017798 0.790111 6.578805 9 0.344472 83.21111 9.522714 0.707423 6.558755 10 0.365358 83.05459 9.895045 0.642789 6.407576
Tabel  di  atas  menjelaskan  tentang variance  decomposition dari  variabel DJII, yaitu variabel apa saja dan seberapa besar variabel tersebut memengaruhi variabel  DJII.  Pada  periode  pertama  varabel  DJII  dipengaruhi  oleh  variabel  itu sendiri (100%). Namun pada periode selanjutnya pengaruh DJII terhadap DJII itu sendiri  berkurang.  Pada  periode  kedua  variabel  yang  terbesar  memengaruhi variabel  DJII  selain  variabel  DJII  itu  sendiri  adalah  DM2  yang  memberikan pengaruh  sebesar  1,82%    periode  selanjutnya  pengaruh  DJII  berkurang  secara bertahap terhadap variabel itu sendiri, hingga pada periode ke-10 pengaruh DJII terhadap  dirinya  sendiri  menjadi  83,05%,  variabel  yang  memengaruhi  DJII  ter- besar kedua pada periode ke-10 adalah variabel DKurs yang memiliki pengaruh sebesar  9,89%  dan  yang  memberikan  pengaruh  terkecil  pada  DJII  adalah  DM2 yang memberikan pengaruh sebesar 0,64% .

## Penutup
Hasil  pengolahan impuls  respon  function pada  gambar  di  atas  menun- jukkan  secara  umum  tersebut  menunjukkan  bahwa  pengaruh  variabel  makro yang  di- proxy -kan  oleh    M2,  kurs  dan  suku  bunga  SBI  tidaklah  besar.  Pada umumnya variabel di  atas  memberikan  respons negatif terhadap JII dan  hanya kurs yang direspons positif oleh JII serta memiliki kecenderungan membawa JII pada titik keseimbangan baru.
Berdasarkan variance  decomposition di  atas  dapat  disimpulkan  bahwa variabel  JII  dipengaruhi  oleh  variabel  itu  sendiri  dari  periode  pertama  sampai periode ke-10. Pengaruh variabel lain seperti M2, kurs dan suku bunga SBI tidak memberikan  pengaruh  yang  signifikan  sampai  periode  kesepuluh  karena  nilai- nya di bawah 10%.
Fenomena ini menunjukkan bahwa pasar modal syariah yang di- proxy -kan oleh JII lebih stabil oleh pengaruh guncangan variabel makro. Daya tahan pasar modal syariah terhadap krisis seharusnya semakin meyakinkan pemerintah dan pelaku  pasar  untuk  ikut  terlibat  mengembangkan  instrumen  syariah.  Ini  dapat menjadi  catatan  bagi stakeholder pasar  modal  untuk  lebih  memerhatikan  lagi dan  memperkuat  eksistensi  dan  peran  pasar  modal  yang  berbasiskan  syariah
Yoghi Citra Pratama: Analisis Responsivitas Bursa Syariah oleh Variabel Makro Ekonomi 270
seperti  JII  dalam  pasar  modal  nasional,  sehingga  pasar  modal  syariah  dapat memberikan kontribusi yang signifikan dalam perkembangan dan pertumbuhan ekonomi, khususnya dalam sektor keuangan. []

## Pustaka Acuan
Achsein, I.H., Investasi Syariah di Pasar Modal: Menggagas Konsep dan Praktek Manajemen Portfolio Syariah . Jakarta: PT Gramedia Pustaka Utama, 2000. Baroroh, Utami, Analisis Pola Dampak Dinamis return Saham Akibat Guncangan (Shock)  pada  Variabel  Makro  Ekonomi  Indonesia, Jakarta:  Jurnal  Esensi Vol 2 FEB UIN, 2011. Huda, N & Nasution, M.E., Investasi Pada Pasar Modal Syariah, Jakarta: Kencana Prenada  n Media Group, 2008. Humpe,  Andreas  &  MacMilllan,  Peter, Can  Macroeconomic  Variabels  Explain Long Term Stock Market Movements? A Comparison of the US and Japan, CDMA Working Paper No. 07/20. University of Saint Andrews, 2007. Karim, A., Ekonomi Makro  Islami, Jakarta: Rajawali Pers, 2007. Mannan, M.A., Understanding Islamic Finance: A Study of the Security Market in an  Islamic  Framework, Research  Paper,  Jeddah:  Islamic  Research  and Training Institute of IDB, 1993. Manurung, Adler Haymans, Pengaruh Variabel Makro, Investor Asing, Bursa yang Telah  Maju  Terhadap  Indeks  BEJ ,  Jakarta:  Tesis  Program  Pascasarjana Ilmu Ekonomi Universitas Indonesia, 1996. Metwally, Teori dan Praktik Ekonomi Islam, Jakarta: Bangkita Daya Insani, 1995. Muslich, M., Manajemen Risiko Operasional, Teori dan Praktik, Jakarta: PT. Bumi Aksara, 2007. Nachrowi,  N.D  &  Usman,  H., Pendekatan  Populer  dan  Praktis  Ekonometrika Untuk  Analisis  Ekonomi  dan  Keuangan, Jakarta:  Lembaga  Penerbit Fakultas Ekonomi Universitas Indonesia, 2006. Nasution,  Mustafa  Edwin  dan  Usman,  Hardius, Proses  Penelitian  Kuantitatif, Jakarta: LP-FEU, 2007. Rivai, Veitzhal, Islamic Financial Management, Jakarta: Ghalia Indonesia, 2010. Sudarsono,  H., Bank  dan  Lembaga  Keuangan  Syariah:  Deskripsi  dan  Ilustrasi , Yogyakarta: Ekonisia Kampus FE UII, 2003. Tandelilin, E., Analisis Investasi & Manajemen Portofolio, Yogyakarta: BPFE, 2001.