Published by LPMP Imperium Journal homepage: https://ejournal. imperiuminstitute.org/index.php/akurasi

## Analisis determinan kinerja pasar modal (IDX30) di Indonesia
Hary S. Sundoro* , Grace Putlia , Jessica Vonnie Lie AKURASI Fakultas  Ilmu  Sosial  dan  Humaniora,  Universitas  Bunda  Mulia,  Kota Tangerang, Indonesia 103

## Abstract
Indonesia  has  a  capital  market  called  the  Indonesian  Stock  Exchange (IDX). IDX performance can be measured from existing indices and one of them is the IDX30 index. IDX  30 performance can be influenced by several factors such as macroeconomic variables and CPO prices. This research aims to determine movements in capital market performance in  Indonesia  caused  by influencing  factors.  The  VECM  method will  be used in this research. The research period starts from 2019 to June 2023. The result of this research is that CPO prices and inflation have a positive influence, while reference interest and exchange rates have a negative influence  on  IDX30  performance  in  the  short  and  long  term.  The performance  response  of  the  IDX30  is  most  influenced  by  the  IDX30 variables themselves.

## Public interest statements
The research hopes that the relevant parties, especially the government, issuers and investors can take the necessary policies. The results of this research  can  be  a  reference  material  in  predicting  capital  market movements in Indonesia, especially the IDX30 index, which is caused by factors that influence it, such as macroeconomics and CPO prices.
Received 12/7/2023 Revised  1/2/2024
Accepted 5/24/2024 Online First 5/28/2024
Keywords: CPO Price, IDX30, Macroeconomics, VECM
Paper type: Research paper AKURASI: Jurnal Riset Akuntansi dan Keuangan, Vol 6, No. 2, 2024,  103-116 eISSN 2685-2888
Corresponding:
Hary S. Sundoro Email: sundorohs@gmail.com
© The Author(s) 2024 This  work  is  licensed  under  a Creative  Commons  Attribution  4.0 International License .use.

## Abstrak
Indonesia memiliki pasar modal yang dinamakan Bursa Efek Indonesia (BEI). Kinerja BEI dapat diukur  dari  indeks  yang  ada  dan  salah  satunya  yaitu  indeks  IDX30.  Kinerja  IDX  30  dapat dipengaruhi oleh beberapa faktornya seperti variabel makro ekonomi dan harga CPO. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pergerakan kinerja pasar modal di Indonesia yang disebabkan oleh  faktor-faktor  pengaruhnya.  Metode  VECM  akan  digunakan  pada  penelitian  ini.  Periode penelitan dimulai dari tahun 2019 sampai dengan Juni tahun 2023. Hasil penelitian ini adalah harga  CPO  dan  inflasi  memberikan  pengaruh  positif  sedangkan  bunga  acuan  dan  kurs memberikan  pengaruh  negatif  terhadap  kinerja  IDX30  dalam  jangka  pendek  maupun  jangka panjang. Respon kinerja IDX30 dipengaruhi paling besar oleh variabel IDX30 itu sendiri.

## Pernyataan kepentingan publik
Penelitian ini mengharapkan para pihak terkait terutama pemerintah, pihak emiten dan investor dapat mengambil kebijakan yang diperlukan. Hasil penelitian ini dapat menjadi salah satu bahan acuan dalam memprediksi pergerakan pasar modal di Indonesia khususnya indeks IDX30 yang disebabkan oleh faktor-faktor yang memengaruhinya seperti makro ekonomi dan harga CPO.
Kata Kunci : IDX30, Harga CPO, Makro Ekonomi, VECM

## PENDAHULUAN
Pasar modal merupakan salah satu bagian penting dalam mendukung kegiatan perekonomian di suatu negara (Sundoro & Theovardo, 2019). Kinerja pasar modal di suatu negara dapat dikatakan baik atau tidak dengan berpedoman pada indeks harga saham yang berlaku (Setiawan, 2020). Menurut  data  yang  tersaji  pada website Bursa  Efek  Indonesia  dapat  diketahui  bahwa  indeks saham  yang  resmi  tercatat  diantaranya  terdapat  IDX30.  Berdasarkan  idx.co.id  (2023),  indeks saham  IDX30  merupakan  indeks  yang  mengukur  kinerja  harga  dari  30  saham  yang  memiliki likuiditas tinggi dan kapitalisasi pasar besar serta didukung oleh fundamental perusahaan yang baik.
Berdasarkan  gambar  1,  indeks  saham  IDX30  mengalami  pergerakan  yang  fluktuatif. Pergerakan IDX30 ini tentunya juga dapat mencerminkan kinerja pasar modal di Indonesia.
Sumber: Google Finance (2023)
Gambar 1. Pergerakan Indeks Saham IDX30
Hary S. Sundoro et al.. CPO Price, IDX30, Macroeconomics, VECM
Penelitian  ini  dilakukan  untuk  mengetahui  penyebab  indeks  saham  IDX30  mengalami  kinerja yang berfluktuasi. Menurut beberapa penelitian terdahulu yang dilakukan oleh Sundoro (2022); Jareño & Negrut (2016); Asih & Akbar (2017); dan Nordin et al. (2014), kinerja pasar modal di Indonesia, Malaysia, dan Amerika dapat terpengaruh oleh beberapa variabel antara lain harga CPO dan fundamental makro ekonomi. Beberapa variabel makro ekonomi tersebut dapat terdiri dari nilai kurs, tingkat bunga acuan dan tingkat inflasi (Jareño & Negrut, 2016; Sundoro, 2022; maupun Asih & Akbar, 2017).
Sundoro  (2022)  menemukan  bahwa  harga  CPO  dapat  memberikan  pengaruh  negatif terhadap kinerja IHSG di Indonesia. Namun sebaliknya penelitian yang dilakukan oleh Nordin et al.  (2014)  di  Malaysia  menemukan  bahwa  harga  CPO  dapat  memberikan  pengaruh  positif terhadap  pasar  modal.  Kemudian  untuk  variabel  makro  pada  tingkat  bunga  acuan  ditemukan bahwa dapat memberikan pengaruh negatif kepada kinerja pasar modal di Amerika (Jareño & Negrut, 2016) maupun kinerja pasar modal di Indonesia (Setiawan, 2020).
Variabel  makro  lainnya  yaitu  inflasi  juga  dapat  memberikan  pengaruh  terhadap  pasar modal. Eldomiaty et al. (2020) menemukan bahwa tingkat inflasi dapat memberikan pengaruh secara negatif terhadap indeks Nasdaq maupun Dow Jones dalam jangka pendek maupun jangka panjang. Namun penelitian yang dilakukan di Indonesia menemukan bahwa tingkat inflasi dapat memberikan pengaruh positif terhadap IHSG walaupun tidak memiliki tingkat signifikansi (Asih &  Akbar,  2017).  Nilai  kurs  juga  dapat  digunakan  sebagai  pedoman  dalam  pergerakan  kinerja pasar modal. Penelitian yang dilakukan oleh Setiawan (2020) di Indonesia menemukan bahwa nilai tukar berpengaruh negatif terhadap IHSG tetapi sebaliknya di Malaysia ditemukan bahwa nilai tukar berpengaruh positif terhadap pasar modal (George & Yusof, 2022).
Penelitian  ini dibuat  dengan  berdasarkan  landasan  dari  beberapa  penelitian  terdahulu yang  membahas  tentang  faktor-faktor  yang  memengaruhi  pasar  modal.  Namun,  penelitian  ini memiliki  dua  kebaharuan  jika  dibandingkan  dengan  beberapa  penelitian  terdahulu.  Pertama, kebanyakan beberapa penelitian terdahulu ketika membahas kinerja pasar modal khususnya di Indonesia  selalu  menggunakan  tolak  ukurnya  berdasarkan  indeks  IHSG  ataupun  indeks LQ45. Penelitian  ini  justru  menggunakan  pengukuran  kinerja  pasr  modal  di  Indonesia  berdasarkan indeks IDX30. Kemudian kebaharuan kedua adalah adalah adanya penggabungan pembahasan tentang CPO dan fundamental makro dalam satu ruang lingkup yang memengaruhi pasar modal. Tujuan penelitian ini dilakukan yang pertama adalah untuk mengetahui pengaruh harga CPO dan fundamental makro terhadap kinerja pasar modal. Kemudian tujuan lainnya dari penelitian ini adalah  untuk  mengetahui  seberapa  besar  pengaruh  masing-masing  dari  harga  CPO  ataupun fundamental makro terhadap pasar modal baik dalam jangka pendek maupun jangka panjang.

## KERANGKA TEORITIS DAN HIPOTESIS

## Pengembangan Hipotesis
Kinerja pasar modal juga dapat dipengaruhi oleh harga CPO terlebih lagi CPO sudah menjadi salah satu  bahan  baku  bagi  kebanyakan  manufaktur.  Hal  tersebut  didukung  oleh  temuan  Sundoro (2022) dan  Budhidharma  (2020)  yang  menyatakan  harga  CPO  dapat  memberikan  pengaruh negatif terhadap pasar modal di Indonesia. Namun kedua penelitian tersebut masih menggunakan kinerja pasar modal dengan indikatornya yaitu IHSG. Adanya penelitian lain dengan hasil berbeda yang dilakukan oleh Nordin et al. (2014) di Malaysia. Hasil penelitian tersebut menemukan bahwa
adanya pengaruh postif yakni ketika adanya kenaikan harga CPO sebesar 1%, maka indeks KLCI akan turut naik sebesar 0,36%.
H1 : Harga CPO dapat memengaruhi pasar modal di Indonesia
Indonesia mulai memberlakukan tingkat bunga acuan BI 7days Repo Rate terhitung pada Agustus 2016 sebelumnya bunga acuan dinamakan BI rate (Sundoro, 2018). Salah satu variabel makro ekonomi  yaitu  bunga  acuan  ditemukan  dapat  memberikan  pengaruh  secara  negatif  terhadap pasar modal baik di Amerika (Jareño &  Negrut, 2016) maupun di Indonesia (Setiawan, 2020). Namun, temuan lain yang dilakukan oleh Bohl et al. (2003) dimana penelitiannya dilakukan di Jerman mendapatkan hasil yang berbeda. Penelitian tersebut menemukan bahwa bunga acuan dapat memberikan pengaruh terhadap pasar modal secara positif namun tidak signifikan.
H2 : Tingkat bunga dapat memengaruhi pasar modal di Indonesia
Kenaikan harga barang dan jasa secara umum akan menciptakan inflasi (Sundoro, 2018). Temuan yang dilakukan di Amerika oleh Eldomiaty et al. (2020) menemukan bahwa tingkat inflasi yang semakin  tinggi  dapat  menyebabkan  pasar  modal  semakin  melemah  baik  pada  indeks  Nasdaq maupun Dow Jones. Tingkat inflasi dianggap sebagai keadaan dimana harga barang secara umum sedang  tinggi  yang  akibatnya  keadaan  ekonomi  semakin  melemah  begitu  pula  dengan  pasar modal.  Namun  penelitian  lain  yang  dilakukan  di  Indonesia  menemukan  bahwa  tingkat  inflasi dapat memberikan pengaruh positif terhadap IHSG (Asih & Akbar, 2017). Tingkat inflasi dianggap sebagai keadaan dimana daya beli sedang tinggi sehingga akan membantu keadaan pasar modal.
H3 : Tingkat inflasi dapat memengaruhi pasar modal di Indonesia
Sumber: Peneliti (2023) Gambar 2. Rerangka Pemikiran
Hary S. Sundoro et al.. CPO Price, IDX30, Macroeconomics, VECM
Nilai  kurs  dapat  diartikan  sebagai  perbandingan  antara  mata  uang  suatu  negara  dengan  mata uang negara lain (Ilmi, 2017). Temuan yang dilakukan oleh Setiawan (2020) menyatakan dapat memberikan pengaruh negatif terhadap pasar modal di Indonesia. Hasil ini juga didukung oleh penelitian  lainnya  yang  menyatakan  bahwa  nilai  kurs  dapat  memberikan  pengaruh  terhadap pasar modal namun secara positif. Penelitian ini dilakukan di Malaysia oleh George & Yusof (2022) yang menemukan bahwa nilai kurs dapat memberikan pengaruh secara positif terhadap kinerja pasar modal. Namun terdapat penelitian lainnya yang menyatakan bahwa kurs justru tidak dapat memberikan pengaruh sama sekali terhadap pasar modal. Penelitian ini dilakukan oleh Sundoro (2019) yang menemukan bahwa nilai kurs justru tidak dapat memberikan pengaruh terhadap pasar modal di negara-negara kawasan ASEAN.
H4 : Nilai kurs dapat memengaruhi pasar modal di Indonesia

## METODE
Data penelitian ini dalam bentuk time series (kurun waktu) secara bulanan dengan periode tahun 2019 sampai dengan tahun 2023. Periode penelitian dimulai dari tahun 2019. Alasannya adalah pada  tahun  tersebut  indeks  IDX30  dipecah  lagi  menjadi  IDX  Value  30  dan  IDX  Growth  30 (Finansialku.com). Untuk satuan pada semua variabel penelitian akan disamakan dengan satuan pada variabel terikatnya yaitu IDX30 dalam angka nominal. Tabel 1 dapat menunjukkan sumber- sumber data untuk masing-masing variabel.

## Tabel 1.
Jenis Data, Simbol, Satuan, dan Sumber Data
No. Jenis Variabel Simbol Satuan Sumber Data 1.  Pasar Modal IDX30 Nominal BEI 2.  Bunga Acuan BI7 Persentase Bank Indonesia 3.   Tingkat Inflasi INF Persentase Bank Indonesia 4.  Nilai Kurs KURS Nominal Bank Indonesia 5.  Harga CPO HCPO Nominal Markets Insider
Sumber: Gabungan Beberapa Data, 2023

## Pengukuran Variabel
Indeks IDX30 hampir memiliki persamaan dengan indeks LQ45 namun pada IDX30 jumlah emiten lebih diperkecil lagi sehingga pengukuran kinerja pasar modal dengan indeks ini akan menjadi semakin  sahih.  Untuk  mengukur  kinerja  pasar  modal  (IDX30)  mulai  dari  tahun  2019  sampai dengan tahun 2023 dapat dilakukan dengan melihat website BEI. Satuan IDX30 dalam nominal Rupiah. Penelitian ini mengukur tingkat bunga berdasarkan dari tingkat suku bunga acuan Bank Indonesia  dalam  bentuk  BI  7 day Repo Rate .  Proksi  pada  BI  7 day Repo Rate dalam  bentuk persentase dan dapat diukur dengan melihat datanya dari website Bank Indonesia. Proksi bunga acuan pada penelitian ini dalam bentuk persentase. Namun, tingkat persentase akan diubah ke dalam  nominal  dengan  maksud  untuk  menyamakan  satuan  pada  variabel  gayut  yang  dalam bentuk nominal.
Penelitian ini mengukur tingkat inflasi berdasarkan data yang telah dipublikasikan oleh Bank  Indonesia  pada website -nya.  Proksi  pada  inflasi  dalam  bentuk  persentase.  Data  inflasi diumumkan pada website Bank Indonesia di setiap bulan. Namun, tingkat persentase akan diubah
ke dalam nominal dengan maksud untuk menyamakan satuan pada variabel gayut yang dalam bentuk nominal.
Penelitian  ini  menggunakan  satuan  nilai  tukarnya  berdasarkan  nilai  tukar  Rupiah terhadap Dollar Amerika Serikat. Jenis kurs yang digunakan yaitu kurs tengah dan Proksi nilai tukar  pada  penelitian  ini  yaitu  sudah  dalam  bentuk  nominal.  Menurut  Ekananda  (2014),  kurs tengah dapat diperoleh dengan rumus sebagai berikut:

## Kurs tengah = Kurs beli + kurs jual 2
Indonesia juga sudah memiliki acuan harga CPO dengan nama Indonesian Crude Palm Oil Index. Harga  yang dikenakan pada  CPO dalam  bentuk  satuan  US  Dollar  oleh  karena  itu  proksi  untuk harga CPO sudah dalam nominal. Untuk mengukur harga CPO mulai dari Januari  2019 sampai dengan Maret 2023 dapat dilakukan dengan melihat website Markets Business Insider.

## Teknik Analisis
Alat analisis yang digunakan pada penelitian ini yaitu dengan menggunakan uji VAR atau VECM. Sebelumnya akan dilakukan uji stasioneritas terlebih dahulu untuk menunjukkan data memiliki akar  unit  atau  tidak.  Data  yang  memiliki  akar-akar  unit  akan  menciptakan  regresi  lancung (Widarjono, 2014). Jika data pada semua variabel masih memiliki akar unit atau tidak stasioner, maka uji kointegrasi dapat dilakukan. Uji VAR digunakan jika data yang digunakan telah stasioner semua dan bebas dari kointegrasi. Namun sebaliknya uji VECM akan digunakan jika data masih belum ada yang stasioner tetapi sudah saling terkointegrasi (Sihombing & Sundoro, 2017). Model persamaan yang dapat diuraikan dalam penelitian ini untuk mengetahui pengaruh fundamental makro ekonomi dan harga CPO terhadap kinerja pasar modal di Indonesia adalah sebagai berikut:
t i t HCPO P i i a i t KURS P i i a i t INF P i i a i t BI P i i a a t IDX  1 1 1 1 1 1 7 1 1 1 30                  
Keterangan:
30 IDX = Kinerja Pasar Modal 7 BI = Tingkat Bunga Acuan
INF = Tingkat Inflasi KURS = Nilai Mata Uang HCPO = Harga CPO
i a = Matriks parameter untuk setiap i = 1, 2, ... p ε = Vektor sisaan

## HASIL DAN DISKUSI

## Uji Stasioneritas
Penelitian  ini  menggunakan  metode  Augmented  Dickey-Fuller  (ADF)  untuk  melakukan  uji stasioneritas dan hasilnya ditunjukkan pada tabel 2. Hampir semua variabel penelitian terbebas dari akar unit pada tingkatan first difference dan hanya variabel kurs yang stasioner pada tingkat
Hary S. Sundoro et al.. CPO Price, IDX30, Macroeconomics, VECM
level . Dengan demikian, penelitian ini akan melakukan uji kointegrasi untuk memastikan apakah antar variabel masih memiliki keterkaitan di jangka panjang.

## Tabel 2.
Hasil Uji Stasioneritas
Sumber: E-views, data diolah 2023

## Uji Kointegrasi
Hasil  uji  kointegrasi  dengan  metode  Phillip-Perron  pada  penelitian  ini  terdapat  pada  tabel  3. Terlihat bahwa adanya 3 persamaan kointegrasi yang memiliki nilai Prob. di bawah 0.05. Dengan demikian,  semua  variabel  pada  penelitian  ini  akan  saling  memiliki  keterkaitan  dalam  jangka panjang. Selanjutnya uji dengan metode VECM yang lebih cocok digunakan pada penelitian ini. Pembahasan  dengan  analisis  VECM  memerlukan  bantuan  analisis Impulse  Response  Function (IRF).

## Tabel 3.
Hasil Uji Kointegrasi Hypothesized Trace 0.05 No. of CE(s) Eigenvalue Statistic Critical Value Prob.** None * 0.513617 94.97370 69.81889 0.0002 At most 1 * 0.404089 57.49421 47.85613 0.0048 At most 2 * 0.297749 30.57571 29.79707 0.0406 At most 3 0.138666 12.19556 15.49471 0.1478 At most 4 * 0.081724 4.433378 3.841466 0.0352

## Sumber: E-views, data diolah 2023

## Uji Lag Optimal
Penentuan lag optimal  diperlukan  dalam  analisis  VAR-VECM  karena  dapat  menunjukkan  hasil panjang lag yang sesuai dalam menjelaskan pengaruh atau respon yang paling signifikan. Hasil lag optimal  penelitian  ini  terdapat  pada  tabel  4.  Berdasarkan  kriteria  FPE,  SC  dan  HQ,  maka panjang lag yang dianjurkan adalah lag 1. Panjang lag 2 disarankan oleh kriteria LR dan AIC. Hasil pemilihan lag optimal pada penelitian ini akan dipilih dengan panjang lag 1.

## Tabel 4.
Hasil Uji Lag Optimal Lag LogL LR FPE AIC SC HQ 0 -700.4130 NA 1235716. 28.21652 28.40772 28.28933 1 -454.0395 433.6173    177.3287*   19.36158    20.50879*    19.79845* 2 -428.5729    39.72792*   179.4849    19.34292*   21.44614 20.14384 3 -416.3389 16.63822 323.9671 19.85356 22.91279 21.01853 4 -394.7593 25.03236 436.1151 19.99037 24.00562 21.51940 Sumber: E-views, data diolah 2023 Variabel Level First Difference P-value Keterangan P-value Keterangan IDX30 0,4356 Tidak Stasioner 0,0000 Stasioner HCPO 0,5919 Tidak Stasioner 0,0000 Stasioner BI7 0,5203 Tidak Stasioner 0,0048 Stasioner INF 0,1871 Tidak Stasioner 0,0460 Stasioner KURS 0,0293 Stasioner 0,0000 Stasioner

## Robust Analisis
Hasil regresi robust untuk model yang diteliti terdapat pada tabel 5. Hasil regresi menunjukkan bahwa  variabel  makro  ekonomi  maupun  harga  CPO  dapat  memberikan  pengaruh  terhadap kinerja  IDX  30.  Angka  prob  untuk  semua  variabel  terdapat  pada  angka  di  bawah  0,05  jika berdasarkan tingkat kepercayaan sebesar 95%, maka semua variabel terbukti signifikan dalam memberikan pengaruh terhadap variabel IDX 30.

## Tabel 5.

## Hasil Regresi Robust Least Square
Variable Coefficient Std. Error  z-Statistic Prob. C 1440.424 148.1860 9.720384 0.0000 BI7 -1471.732 705.7270  -2.085412 0.0370 HCPO 0.013737 0.004099 3.350890 0.0008 INF 2786.879 466.5922 5.972837 0.0000 KURS -0.077970 0.009605  -8.117865 0.0000
Sumber: E-views, data diolah 2023

## Pembahasan
Berdasarkan uji-uji statistik sebelumnya, maka penelitian ini lebih sesuai dalam menggunakan metode VECM dengan panjang lag yaitu 1. Dalam analisis dengan metode VECM akan digunakan bantuan analisis Impulse Response Function (IRF) dan Forecast Error Variance Decomposition (FEVD). Pada analisis IRF akan menjelaskan tujuan pertama penelitian ini yaitu untuk mengetahui pengaruh harga CPO dan fundamental makro terhadap kinerja IDX30. Pada analisis FEVD dapat menjawab tujuan lainnya dari penelitian ini yaitu untuk mengetahui seberapa besar pengaruh masing-masing dari harga CPO ataupun fundamental makro terhadap IDX30 baik dalam jangka pendek maupun jangka panjang.
Sumber: Peneliti (2023)

## Gambar 3.
Respon IDX30 Akibat Guncangan HCPO
Hary S. Sundoro et al.. CPO Price, IDX30, Macroeconomics, VECM
Gambar 3 menunjukkan hasil IRF yang menjawab hipotesis satu (1) yaitu pengaruh HCPO terhadap IDX30. Mulai dari awal periode sampai dengan kembali ke titik keseimbangan, IDX30 memberikan respon positif terhadap pengaruh dari HCPO. Dalam periode jangka pendek yang dimulai dari periode awal sampai dengan periode ke-12, IDX 30 selalu merespon secara positif di kisaran 2,5% dari adanya pengaruh HCPO. Dalam jangka panjang yang dimulai dari periode ke- 14,  IDX30  merespon  secara  positif  dengan  kisaran  yang  semakin  besar  pada  2,7%  terhadap pengaruh dari HCPO. Hasil penelitian ini sesuai dengan temuan yang dilakukan oleh Nordin et al. (2014) di Malaysia dan Ayudya et al. (2017) di Indonesia yang menyatakan bahwa harga CPO dapat  memberikan  pengaruh  positif  terhadap  pasar  modal.  Indonesia  dan  Malaysia  diketahui sebagai produsen terbesar CPO di dunia sehingga ketika harga CPO sedang tinggi, maka dapat meningkatkan kinerja ekspor. Hal ini dianggap dapat menunjang kinerja ekonomi domestik yang juga turut bersumbangsih terhadap kinerja pasar modal.
Hipotesis dua (2) dalam menduga adanya pengaruh BI7 terhadap IDX30 dapat terjawab pada  analisis  IRF  di  gambar  4.  Mulai  dari  awal  periode  sampai dengan  jangka panjang,  IDX30 memberikan respon negatif dari adanya guncangan dari BI7. Dimulai dari periode awal sampai dengan  periode  ke-1,  IDX30  tidak  merespon  dari  adanya  guncangan  BI7.  Namun  mulai  dari periode ke-2 sampai dengan periode ke-11 IDX30 mulai merespon secara negatif di kisaran 1,2% sampai dengan 1,8% dari adanya guncangan BI7. IDX30 merespon secara negatif dengan kisaran yang semakin besar pada pada 1,9% dari adanya guncangan BI7 di jangka panjang yang dimulai dari  periode  ke-14  sampai  seterusnya.  Temuan  ini  sesuai  dengan  penelitian  sebelumnya  yang telah  dilakukan  oleh  Jareño  &  Negrut  (2016) di  Amerika  dan  Setiawan  (2020) di  Indonesia. Hasil penelitiannya adalah pasar modal merespon secara negatif ketika dipengaruhi oleh tingkat bunga acuan. Kenaikan tingkat BI7 Days dapat direspon oleh pasar secara negatif karena mereka akan lebih tertarik berinvestasi pada instrumen investasi lainnya seperti obligasi karena dapat memberikan  imbal  hasil  yang  lebih  besar  daripada  saham.  Begitu  pula  kenaikan  bunga  acuan dapat  merefleksikan  keadaan  ekonomi  sedang  lesuh  sehingga  dapat  menyebabkan  laba kebanyakan  perusahaan  akan  menurun  yang  akibatnya  juga  kinerja  pasar  modal  dipandang secara negatif.
Sumber: Peneliti (2023)
Gambar 4. Respon IDX30 Akibat Guncangan BI7
Hasil IRF pada gambar 5 dapat menjawab hipotesis tiga (3) yang menduga adanya pengaruh INF terhadap  IDX30.  Respon  IDX30  dari  adanya  guncangan  INF  mulai  dari  awal  periode  sampai dengan  jangka  panjang  adalah  positif.  Dalam  jangka  pendek  yang  dimulai  dari  periode  awal sampai dengan periode ke-6, IDX merespon secara positif dari adanya guncangan INF di kisaran 1% sampai dengan 5%. Namun mulai dari periode ke-7 sampai keseimbangan jangka panjang, respon IDX30 terhadap INF mulai menurun menjadi di kisaran 4%. Hasil penelitian ini sejalan dengan temuan yang dilakukan oleh Asih & Akbar (2017) di Indonesia maupun Siang & Rayappan (2023) di  Malaysia.  Temuannya  adalah  tingkat  inflasi  dapat  memberikan  pengaruh  positif terhadap  pasar  modal.  Selama  periode  penelitian  ini  dapat  disimpulkan  bahwa  tingkat  inflasi dalam tingkatan yang minim dimana selama masa pandemi tingkatan inflasi di Indonesia memang dalam  tingkat  yang  rendah.  Periode  penelitian  dimulai  dari  tahun  2019  yang  artinya  periode penelitian  juga  termasuk  dalam  periode  selama  masa  pandemi.  Ketika  tingkat  inflasi  rendah, maka hal tersebut mengindikasikan sedang adanya penurunan daya beli dan tentunya keadaan ekonomi  tidak  mengharapkan  hal  demikian.  Oleh  karena  itu  ketika  sedang  adanya  kenaikan inflasi,  maka  hal  ini  justru  menandakan  adanya  keadaan  daya  beli  yang  sedang  tinggi  yang akibatnya dapat memacu kinerja pasar modal.

## Sumber: Peneliti (2023)

## Gambar 5.

## Respon IDX30 Akibat Guncangan INF
Gambar  6  menunjukkan  hasil  IRF  yang  menjawab  hipotesis  empat  (4)  yaitu  pengaruh  KURS terhadap  IDX30.  Baik  dalam  periode  jangka  pendek  maupun  jangka  panjang,  nilai  kurs memberikan pengaruh negatif terhadap IDX30. Mulai dari periode awal sampai dengan periode ke-2, IDX30 merespon secara negatif di kisaran 0,2% sampai dengan 1% dari adanya pengaruh KURS.  Kemudian  mulai  dari  periode  ke-3  sampai  dengan  ke-14,  respon  IDX30  terhadap  KURS mulai berangsur mengecil sebesar 0,2% namun tetap dalam respon negatif. Dalam jangka panjang yang dimulai dari periode ke-15 sampai seterusnya, IDX30 tetap merespon secara negatif dari adanya  guncangan  KURS  dengan  kisaran  0,3%.  Temuan  pada  penelitian  ini  sesuai  dengan penelitian yang dilakukan oleh Setiawan (2020) di Indonesia dan Huang et al. (2021) pada negara
Hary S. Sundoro et al.. CPO Price, IDX30, Macroeconomics, VECM
Brasil,  Rusia,  India,  China  dan  Afrika Selatan. Hasilnya  adalah  nilai  tukar  mata  uang  atau  kurs dapat memberikan pengaruh negatif terhadap kinerja pasar modal. Naiknya kurs Dollar terhadap Rupiah  (Rupiah  terdepresiasi),  maka  IDX30  akan  menurun.  Hal  tersebut  terjadi  karena  ketika kurs  Dollar  terhadap  Rupiah  semakin  naik,  maka  dapat  membuat  biaya  bahan  baku  impor semakin mahal ataupun pembayaran hutang luar negeri yang semakin mahal. Dampaknya adalah kinerja perusahaan domestik dianggap akan menurun yang akibatnya kinerja pasar modal juga akan turun.
Sumber: Peneliti (2023) Gambar 6. Respon IDX30 Akibat Guncangan KURS

## Tabel 6.
Hasil Uji Forecast Error Variance Decomposition (FEVD) Perio de IDX30 HCPO BI7 INF KURS 1 100.0000   0.000000   0.000000   0.000000   0.000000 2 99.36376   0.452652   0.119060   0.002218   0.062310 3 99.16444   0.612248   0.179145   0.001950   0.042215 4 99.07660   0.672543   0.212937   0.006754   0.031170 5 99.03250   0.694168   0.236711   0.011411   0.025213 12 98.89947   0.756149   0.312693   0.017694   0.013995 13 98.89111   0.760052   0.317460   0.017834   0.013546 14 98.88389   0.763433   0.321568   0.017939   0.013174 15 98.87760   0.766384   0.325138   0.018020   0.012860 16 98.87208   0.768979   0.328268   0.018086   0.012590 17 98.86720   0.771275   0.331032   0.018139   0.012355 18 98.86286   0.773319   0.333490   0.018185   0.012149

## Sumber: E-views, data diolah 2023
Tabel  6  dapat  menunjukkan  hasil  FEVD  pada  penelitian  ini dengan panjang periode  18  bulan. Dimana analisis FEVD dapat menjawab tujuan kedua pada penelitian ini yaitu untuk mengetahui seberapa besar pengaruh dari masing-masing variabel pengaruh terhadap IDX30. Pada periode
awal,  variabel  IDX30  itu  sendiri  memberikan  respon  terbesar  dengan  kontribusi  sebesar  100 persen.  Pada  periode  berikutnya,  kontribusi  IDX30  cenderung  menurun  dan  bergerak  relatif konstan sebesar 98%. Variabel-variabel lain seperti HCPO, BI7, INF dan KURS mulai periode ke-2 sampai  seterusnya  justru  memberikan  kontribusi  cenderung  meningkat  dan  bergerak  relatif konstan berturut-turut pada kisaran 0,77%, 0,33%, 0,018%, dan 0,012%. Jika diurutkan, variabel- variabel  yang  memberikan  kontribusi  terbesar  terhadap  pergerakan  IDX30  yaitu  IDX30  itu sendiri, HCPO, BI7, INF, dan KURS. Dari hasil FEVD, kinerja IDX30 lebih disebabkan oleh IDX30 itu sendiri. Faktor makro ekonomi dan harga CPO memberikan kontribusi terhadap kinerja IDX30 tetapi kontribusinya kecil. Dari pernyataan tersebut, harga-harga saham perusahaan yang masuk ke dalam kategori indeks IDX30 itu sendiri yang dapat memberikan kontribusi terbesar terhadap kinerja IDX30.

## SIMPULAN
Harga CPO dan fundamental makro seperti bunga acuan, tingkat inflasi maupun nilai kurs dapat memberikan pengaruh terhadap kinerja pasar modal khususnya pada indeks IDX30 baik dalam jangka pendek maupun jangka panjang. Untuk HCPO dan INF memberikan pengaruh secara positif terhadap  IDX30,  namun  sebaliknya  BI7  dan  KURS dapat  memberikan  pengaruh  secara  negatif terhadap  kinerja  IDX30.  Dari  kesemua  variabel  pengaruh,  variabel  HCPO  yang  memberikan pengaruh  terbesar  terhadap  IDX30  yang  disusul  kemudian  oleh  BI7,  INF  dan  KURS.  Namun, kinerja IDX30 justru dipengaruhi paling besar oleh variabel IDX30 itu sendiri.
Implikasi yang dapat diberikan dari penelitian ini adalah pemerintah sudah seharusnya dapat meningkatkan kinerja produktivitas CPO dan membuka bursa dagang CPO agar harga CPO dapat terkendali melalui perdagangan domestik. Alasannya adalah mengingat harga CPO dapat memberikan kontribusi lebih besar daripada fundamental makro terhadap kinerja IDX30. Selain itu  untuk  menunjang  kinerja  pasar  modal  khususnya  pada  indeks  IDX30,  maka  pihak-pihak terkait  seperti  pemerintah  maupun  emiten  harus  mampu  dapat  menunjang  produktivitas perusahaan-perusahaan yang terdaftar pada IDX30. Pengaruh terbesar pada kinerja IDX30 adalah IDX30 itu sendiri oleh karena itu IDX30 paling besar dipengaruhi oleh harga-harga saham emiten yang terdapat pada indeks IDX30.
Keterbatasan pada penelitian ini adalah panjang periode penelitian yang hanya berjumlah 54 bulan. Selain itu, penelitian ini hanya mempertimbangkan faktor CPO pada harganya dan faktor fundamental makro pada tingkat bunga acuan, inflasi dan nilai kurs. Pada penelitian selanjutnya disarankan  supaya  dapat  memperpanjang  periode  penelitian  namun  tetap  dimulai  dari  tahun 2019 mengingat IDX30 di tahun tersebut mulai dipecah kedalam IDX Value 30 dan IDX Growth 30. Kemudian diharapkan pada penelitian selanjutnya dapat menggunakan faktor CPO lainnya seperti  jumlah  produksi  CPO  dan  faktor  fundamental  makro  lainnya  seperti  PDB.  Penelitian selanjutnya juga dapat meneliti pengaruh harga-harga saham yang terdaftar pada indeks IDX30 terhadap kinerja IDX30 karena pengaruh terbesar IDX30 pada variabel IDX30 itu sendiri.

## Referensi
Asih, N. W. S., & Akbar, M. (2017). Analisis Pengaruh Inflasi, Suku Bunga, Nilai Tukar (Kurs) dan Pertumbuhan  Produk  Domestik  Bruto  (PDB)  tehadap  Indeks  Harga  Saham  Gabungan (IHSG) Studi Kasus pada Perusahaan Properti yang Terdaftar di Bursa Efek Indonesia. Jurnal Manajemen dan Akuntansi , 17 (1).
Hary S. Sundoro et al.. CPO Price, IDX30, Macroeconomics, VECM
Ayudya, R., Suwandari, A., & Hartadi, R. (2017). The Impacts of Fundamental and Macroeconomic Factors on the Stock Price of Oil Palm Plantation Companies in Indonesia Stock Exchange (IDX). Journal  of  Economics,  Business  &  Accountancy  Ventura , 20 (2),  141–148. https://doi.org/10.14414/jebav.v20i2.847
Bohl, M., Siklos, L., & Werner T. (2003). Did the Bundesbank React to Stock Price Movements?. Deutsche Bundesbank, 14 .
Ekananda, M. 2014. Ekonomi Internasional . Jakarta: Erlangga.
Eldomiaty, T., Saeed, Y., Hammam, R., & AboulSoud, S. (2020). The associations between stock prices,  inflation  rates,  interest  rates  are  still  persistent:  Empirical  evidence  from  stock duration model. Journal of Economics, Finance and Administrative Science , 25 (49), 149–161. https://doi.org/10.1108/JEFAS-10-2018-0105
George, S. S., & Yusof, S. K. B. (2022). The Impact of Exchange Rate on Malaysian Stock Market Performance  During  Crisis  Years. Journal  of  Tianjin  University  Science  and  Technology , 55 (07), 16–28. https://doi.org/10.17605/OSF.IO/XU9VF Huang, Q., Wang, X., & Zhang, S. (2021). The effects of exchange rate fluctuations on the stock market and the affecting mechanisms: Evidence from BRICS countries. The North American Journal of Economics and Finance , 56 (04). https://doi.org/10.1016/j.najef.2020.101340 idx.co.id. (2023). News-Release, Indeks Saham. https://www.idx.co.id/id/produk/indeks Ilmi, M. F. (2017). Pengaruh Kurs atau Nilai Tukar Rupiah, Inflasi dan Tingkat Suku Bunga SBI terhadap Indeks Harga Saham Gabungan LQ-45 Periode Tahun 2009-2013. Jurnal Nominal, 6 (1), 23-45.
Jareño, F., & Negrut, L. (2016). US stock market and macroeconomic factors. Journal of Applied Business Research , 32 (1), 325–340. https://doi.org/10.19030/jabr.v32i1.9541 Nordin, S., Nordin, N., & Ismail, R. (2014). The Impact of Palm Oil Price on the Malaysian Stock Market  Performance. Journal  of  Economics  and  Behavioral  Studies , 6 (1),  1–9. https://doi.org/10.22610/jebs.v6i1.464
Budhidharma, V. (2020). Impact of Financial and Economic Factors to Palm Oil Price in Indonesia.
Jurnal Penelitian Akuntansi, 1( 2), 166–175.
Setiawan,  S.  A.  (2020).  Does  macroeconomic  condition  matter  for  stock  market?  Evidence  of Indonesia stock market performance for 21 years. The Indonesian Journal of Development Planning , 4 (1), 27–39.
Siang, C. C., & Rayappan, P. (2023). A study on the effect of macroeconomic factors on stock market performance in Malaysia. E3S Web of Conferences , 389 . https://doi.org/10.1051/e3sconf/202338909037
Sihombing, P., & Sundoro, H. S. (2017). Pengaruh Faktor Makroekonomi Dan Likuiditas Terhadap
Yield  Curve  Obligasi  Pemerintah  Indonesia. Media  Ekonomi , 25 (2),  117. https://doi.org/10.25105/me.v25i2.4894
Sundoro, H. S. (2018). Pengaruh Faktor Makro Ekonomi, Faktor Likuiditas Dan Faktor Eksternal Terhadap Yield Obligasi Pemerintah Indonesia. Journal of Business & Applied Management , 11 (1), 102–115. https://doi.org/10.30813/jbam.v11i1.1072
Sundoro, H. S., & Theovardo. (2019). Analisis Kointegrasi Pasar Modal Indonesia Dengan Pasar
Modal Pada Negara-Negara Asean Selama Era Mea. AKURASI: Jurnal Riset Akuntansi Dan Keuangan , 1 (2), 99–110. https://ejournal.imperiuminstitute.org/index.php/AKURASI/article/view/119/77
Sundoro, H. S. (2019). Determinan Pasar Modal pada Negara-Negara ASEAN di Era MEA. Seminar Nasional Kewirausahaan dan Inovasi Bisnis IX April, 1–10 . Sundoro, H. S. (2022). Hubungan Harga CPO, Nilai Kurs, dan IHSG selama Era Labelisasi Palm Oil
Free. Widya Cipta: Jurnal Sekretari Dan Manajemen , 6 (1), 55–60.
https://doi.org/10.31294/widyacipta.v6i1.12112
Widarjono,  P.  A.  (2014).  Modul  UT  Ekonometrika. Modul  UT  Ekonometrika ,  1–36. http://repository.ut.ac.id/3891/1/EKSI4417-M1.pdf

## DECLARATIONS
Funding
The authors received no financial support for the research and publication of this article.

## Conflicts of interest/ Competing interests :
The authors have no conflicts of interest to declare that are relevant to the content of this article.
Data, Materials and/or Code Availability:
Data sharing is not applicable to this article as no new data were created or analyzed in this study.

## How to cite this Article
Sundoro,  H.,  Putlia,  G.,  &  Lie,  J.  V.  (2024).  Analisis  determinan  kinerja  pasar  modal  (IDX30)  di Indonesia.
AKURASI: Jurnal Riset Akuntansi Dan Keuangan , 6 (2), 103-116.
https://doi.org/10.36407/akurasi.v6i2.1124