AL-URBAN: Jurnal Ekonomi Syariah dan Filantropi Islam Vol. 2, No. 1, Juni  2018 http://journal.uhamka.ac.id/index.php/al-urban p-ISSN: 2580-3360 e-ISSN: 2581-2874 DOI: 10.22236/alurban_vol2/is1pp92-106 Hal 92-106

## MODEL SOLUSI EFEKTIF STABILITAS PASAR SYARIAH
Yadi Nurhayadi 1 , Rito 2 ,Ummu Salma Al-Azizah 3
123 Universitas Muhammadiyah Prof. DR. HAMKA Email: yadinurhayadi@uhamka.ac.id, doankrito@gmail.com, ruzayna_ririn@yahoo.com
Diterima:  3 Mei 2018; Direvisi: 7 Mei 2018; Disetujui: 25 Mei 2018

## Abstract
The  analysis  is  based  on  the  investigation of Indonesia  Stock  Exchange  datas from  December 2006  to  May  2017.  In  these  cases,  Jakarta  Stock  Exchange  (JSX)  Composite  Index  (Indeks Harga  Saham  Gabungan  (IHSG))  and  Jakarta  Stock  Exchange  Liquid  Index  (LQ45)  are classified as conventional market. Meanwhile, Sharia Market is represented by Jakarta Islamic Index  (JII)  dan  Indonesia  Sharia  Stock  Index  (ISSI).  The  research  will  observe  specifically  at the fluctuations of sharia stocks at JII and ISSI compared with the fluctuations of conventional stocks  on  IHSG  and  LQ45.  The  reseach  quantitative  methods  are  Least  Square  Bivariate Analysis  dan  Multivariate  Analysis,  serta  Pearson  product-moment  correlation  and determination  coefficient.  Based  on  the  results  of  the  analysis  of  regression,  correlation, determination, and investigation of datas, the research will formulate model of effective solution of sharia market stability.
Keywords :  Bivariate  Analysis,  Multivariate  Analysis,  Stability  Model,  Sharia  Market, Conventional Market.

## Abstrak
Analisis  ini  didasarkan  pada  penelitian  terhadap  data  Bursa  Efek  Indonesia  mulai  Desember 2006  hingga  Mei  2017  (10  tahun  6  bulan).Dalam  hal  ini,  Jakarta  Stock  Exchange  (JSX) Composite Index (atau disebut juga Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG)) dan Jakarta Stock Exchange Liquid Index (LQ45) diklasifikasikan sebagai pasar konvensional.Sementara itu pasar syariah  diwakili  oleh  Jakarta  Islamic  Index  (JII)  dan  Indonesia  Sharia  Stock  Index  (ISSI). Penelitian ini akan mencermati secara khusus fluktuasi saham-saham syariah pada JII dan ISSI dibandingkan  dengan  fluktuasi  saham-saham  konvensional  pada  IHSG  dan  LQ45.  Metode kuantitatif  yang  digunakan  adalah  Least  Square  Bivariate  Analysis  dan  Multivariate  Analysis, serta  Pearson  product-moment  correlation  and  determination  coefficient.  Dari  hasil  analisis regresi,  korelasi,  determinasi,  serta  investigasi  diformulasikan  model  solusi  efektif  stabilitas pasar syariah.
Kata  Kunci :  Analisis  Bivariat,  Analisis  Multivariat,  Model  Stabilitas,  Pasar  Syariah,  Pasar Konvensional

## PENDAHULUAN
Indonesia  sebagai  negara  muslim  terbesar di  dunia  merupakan  pasar  yang  sangat besar untuk pengembangan industri keuangan  Syariah.  Industri  keuangan syariah  di  Indonesia  telah  berlangsung setidaknya  sejak  tahun  1992,  dengan berdirinya  bank  umum  syariah  pertama, yaitu Bank Muamalat Indonesia.
Sedangkan  di  sektor  pasar  modal,  saham- saham syariah sudah mulai diperdagangkan  di  Bursa  Efek  Indonesia (BEI)  dengan  diluncurkannya  Jakarta Islamic  Index  (JII)  pada  tanggal  3  Juli 2000,  lalu  menyusul  Indeks  Saham Syariah  Indonesia  (ISSI)  pada  tanggal  12 Mei  2011.  Selain  itu,  investasi  syariah  di pasar  modal  juga  dapat  ditanamkan  pada efek  syariah  yang  lain  seperti  sukuk  dan reksadana syariah (Indonesia Stock
Exchange  (IDX),  2017).  Sementara  itu, saham-saham  konvensional  di  BEI  yang tidak  memenuhi syarat syariah,  di antaranya  tergabung  di  dalam  Indeks Harga  Saham  Gabungan  (IHSG)  dan Indeks  Likuiditas  Bursa  Efek  Jakarta (LQ45).
Saham-saham  atau  efek  konvensional ini  tidak  terlarang  mengikuti  praktek  riba (seperti  mengacu  kepada  fluktuasi  suku bunga  perbankan  konvensional);  bidang
usahanya  melakukan gharar (spekulasi), maisir (perjudian), serta usaha-usaha yang tidak  sesuai  syariah  (seperti  perbankan konvensional, perusahaan minuman keras, perusahaan rokok, dsb).
Perbedaan  antara  saham  atau  efek syariah dan saham atau efek konvensional pada  dasarnya  akan  membawa  kepada perbedaan fluktuasi nilai saham atau efek. Untuk  memastikan  adanya  perbedaan tersebut, secara kuantitatif perlu dirumuskan  persamaan  regresi  bivariate dan  multivariate  serta  dilakukan  analisis korelasi  dan  determinasi  antara  saham- saham  syariah  dengan  saham-saham konvensional. Melengkapi perumusan dan analisis  kuantitatif,  secara  kualitatif  perlu dicermati  pendapat  dan  perilaku  investor dalam  berinvestasi  pada  saham  atau  efek syariah dan saham atau efek konvensional di pasar modal.
Keseluruhan tindakan untuk memastikan  adanya  perbedaan  antara pasar syariah (yang direpresentasikan oleh transaksi  saham  atau  efek  syariah)  dan pasar konvensional (yang direpresentasikan  oleh  transaksi  saham atau  efek  konvensional)  tersebut  dikemas di  dalam  suatu  penelitian  yang  diarahkan untuk  menemukan  model  solusi  efektif stabilitas  pasar  syariah.  Penelitian  yang
dilakukan  oleh  Hakim  dan  Rashidian membahas  perbandingan  antara  saham syariah  pada Dow  Jones  Islamic  Market Index (DJIMI)  dan  saham  konvensional pada Dow  Jones  Wilshire (DJW)  5000
Index.Penelitian ini menggunakan Cointegration  analysis  and  Multivariate Autoregressive Model .
Hasil  yang  didapatkan  dari  penelitian tersebut  menyatakan  bahwa  investor  pada DJIMI  relative  lebih  bebas  dari  gangguan yang  ada  pada  pasar  modal;  DJIMI  dan DJW5000  tidak  saling  berkorelasi  satu sama  lain;  dan  mereka  masing-masing berdiri sendiri dan tidak saling bergantung satu  sama  lain  (Hakim  &  Rashidian, 2004).
Sementara itu, Hussein menguji dampak  dari  skrining  etika  terhadap kinerja The  Financial  Times  and  The London  Stock  Exchange (FTSE) Global Islamic Index and Dow Jones IslamicMarket Index (DJIMI).
Pembahasan  ini  juga  berkaitan  dengan apakah keuntungan yang diperoleh investor  yang membeli saham  pada FTSE Global Islamic dan  indeks DJIM berbeda satu  sama  lainnya,  baik  dalam  jangka pendek maupun jangka  panjang. Hipotesa yang  dikembangkan  oleh  Hussein  adalah skrining  etika  yang  mungkin  akan
menyebabkan  skrining  tambahan  dan biaya pengawasan, ketersediaan keseluruhan  perangkat  investasi,  dan adanya potensi larangan dalam diversifikasi.
Secara khususnya, skrining etika cenderung  mengeliminasi  perusahaan- perusahaan  besar  dari  berbagai  macam investasi  dan  menghasilkan  perusahaan- perusahaan  tersebut  tetap  dalam  skala kecil  dan  tetap  memberikan  keuntungan yang volatile. Pada kenyataannya, penemuannya  memiliki  indikasi  bahwa aplikasi  skrining  tersebut  tidak  memiliki dampak    yang  berlawanan  dengan performa  indeks  Syariah.  Secara  umum, hasil  penelitian  ini  menolak  adanya asumsi bahwa investasi syariah menggambarkan  performance  investasi yang  lemah  jka  dibandingkan  dengan portofolio  investasi  yang  tidak  melalui proses skrining (Hussein, 2005).
Achsani, Effendi, dan Abidin membandingkan  Indeks  Syariah  dari DJIMI  Amerika,  DJIMI  Kanada,  DJIMI Inggris,  DJIMI  Jepang,  DJIMI  Asia pasifik,  JII  Indonesia  dan Kuala  Lumpur Syariah  Index (KLSI)  Malaysia.  Mereka menggunakan  metode  analisis  korelasi, Granger causality , dan vector autoregressive .  Hasil  yang  diperoleh
menunjukkan  adanya  hubungan  yang sangat kuat antara indeks syariah; hubungan  tersebut  lebih  kuat  untuk  pasar syariah  yang  lebih  dekat;  akan  tetapi hubungan  itu  asimetris  satu  sama  lain (Achsani, Effendi, & Abidin, 2007).
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Aziz dan  Kurniawan  menggunakan  uji  empiris terhadap Kuala  Lumpur  Sharia  Index
(KLSI)  dan Jakarta  Islamic  Index (JII).
Mereka menganalisis antara indeks-indeks yang menggambarkan statistika deskriptif, menguji  sifat  stokastik  dari  data  series yang  ada  menggunakan  uji  unit  root,  dan GARCH  dengan  tujuan  untuk  menilai tingkat volatilitas dari data yang ada.indeks  Volatilitas  tersebut  bergantung pada  para  pemain  pasar.  Selama  para investor  di  pasar  tersebut  masih  dalam kuantitas  yang  besar  dan  tidak  memiliki paradigm  Islam,  indeks  syariah  hanya sekedar  indeks,  yang  mana  hanya  akan memberi mereka keuntungan atau kerugian (Aziz & Kurniawan, 2007).
Chapakia  dan  Sanrego  melakukan  uji empiris  mengenai  resiko  dan  keuntungan dari pasar modal syariah dengan menggunakan beberapa metode ekonometrik seperti uji unit root, kointegrasi, dan Vector  Error Correlating Model (VECM). Mereka menguji
hubungan  dinamis  dan  hubungan  jangka panjang  antar  indeks  komposit  ( Kuala Lumpur Stock Exchange Composite Index (KLSE CI)), indeks syariah (KLSE Indeks Syariah),  dan  tarif  bulanan  dari  3  bulan Treasury bill .Hasil yang mereka dapatkan memiliki  perbedaan  dengan  hasil  dari penelitian yang dilakukan oleh Hakim dan Rahidian.Chapakia dan Sanrego menemukan  bahwa  terdapat  korelasi dinamis  yang  tinggi  antara  indeks  syariah dan  indeks  komposit.  Hasil  penelitian  ini sangat  bertolak  belakang  dengan  hasil yang diperoleh oleh Hakim dan Rashidian bahwa  tidak  ada  ketergantungan  antara satu  sama  lain,  dan  mereka  saling  berdiri sendiri (Chapakia & Sanrego, 2007).
Saiti,  Bacha,  dan  Masih  menganalisa keuntungan harian dari lima indeks saham syariah  (seperti,  FTSE  Indeks  syariah China,  FTSE  indeks  syariah  India,  FTSE indeks  syariah  Amerika,  FTSE  indeks syariah  EMAS  Malaysia  dan  Dow  Jones indeks  syariah)  menggunakan  pendekatan GARCH  atau  gabungan  multivariat  yang dinamis. Hasil penelitian mereka mengestimasikan bahwa adanya hubungan kondisional  yang  dinamis  antara  lima indeks  saham  syariah  tersebut  melalui aplikasi  yang  baru  dikembangkan,  yaitu pendekatan dynamic multivariate GARCH
dengan  tujuan  untuk  membantu  antara investor  syariah  baik  lokal  maupun internasional untuk
melakukan diversifikasi  portfolio  mereka  dengan melakukan lindung nilai untuk menghindari  resiko  yang  tidak  terduga. Korelasi  yang terjadi diantara lima indeks tersebut tidak konstan akan tetapi dinamis dan  berbeda  antara  waktu  yang  ada.  Oleh sebab  itu,  investor  harus  melakukan pengawasan  terhadap  hubungan  ini  dan mengatur  portfolio  investasi  mereka (Saiti, Bacha, & Masih, 2013).
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Reddy dan Fu menguji apakah adanya perbedaan performansi  antara  saham  syariah  dan saham  konvensional  yang  terdaftar  dalam Australian Stock Exchange (ASX).
Penemuan  mereka  menunjukkan  bahwa adanya  perbedaan  yang  signifikan  secara statistik  dalam  kinerja  saham  syariah  dan saham  konvensional  yang  terdaftar  dalam ASX  yang  berkaitan  dengan  resiko,  jika tidak  kinerja  saham  syariah  tersebut mengikuti  atau  sama  dengan  kinerja saham  konvensional.  Selain  itu,  mereka juga  memberitahukan  bahwa  adanya hubungan  yang  signifikan  secara  statistic antara  keuntungan  saham  syariah  dan saham konvensional (Reddy & Fu, 2014). Sclip,  Dreassi,  Miani  dan  Paltrinieri
melakukan  penyiasatan  tentang  perilaku volatilitas  dan  pergerakan  antara  sukuk dan indeks saham konvensional internasional. Model GARCH multivariate asimetris  dengan  hubungan  kondisional yang dinamis (DCC) yang mana keduanya mengestimasikan  dengan  menggunakan distribusi-t student.Hipotesis utama mereka  adalah  bahwa  sukuk  merupakan obligasi  yang hybrid ,  dengan  kesamaan karakteristik  diantara  saham  dan  obligasi syariah, dikarenakan kerangka
pembiayaan syariah secara spesifik.Mereka  menggambarkan  dampak dari korelasi yang tinggi antara sukuk dan pasar  modal  Amerika  dan  Eropa,  tanpa menemukan  pengetahuan  yang  pasti mengenai kualitas perilakuyang mempengaruhi  obligasi  syariah.Mereka juga  menunjukkan  adanya  keterkaitan volatilitas  antara  sukuk  dan  indeks  pasar local  yang  lebih  tinggi  pada  saat  krisis keuangan  (Sclip,  Dreassi,  Miani,  & Paltrinieri, 2016).
Penelitian dari Nurhayadi dan Wijiharjono  pada  lokasi  yang  sama menunjukkan bahwa JII memiliki korelasi yang  tinggi  dengan  IHSG  dan  LQ45. Begitu  pula  ISSI  memiliki  korelasi  yang tinggi dengan IHSG dan LQ45.Dalam hal ini, Nurhayadi dan Wijiharjono
menganggap  IHSG  dan  LQ45  adalah representasi  dari  pasar  konvensional (Nurhayadi & Wijiharjono, 2017).
Berdasarkan  tinjauan  pustaka  diatas, maka  penelitian  ini  memulai  hipotesisnya bahwa  pasar  modal  syariah  memiliki hubungan  yang  sangat  kuat  dengan  pasar modal konvensional. Penelitian ini menggunakan data dari aktifitas Indonesia
Stock Exchange (IDX) yang terdiri dari JII dan  ISSI  yang  mewakili  pasar  modal syariah;  dan  JSX Composite  index serta LQ45  yang  dianggap  mewakili  pasar modal  konvensional.  Pemanfaatan  data terbaru  terkait  penelitian  dengan  tema  ini akan  menguatkan  justifikasi  bahwa  pasar syariah tetap konsisten sampai dewasa ini dalam menjaga kesyariahannya. Demikian pula,  penelitian  ini  memakai  data  terbaru yang  relevan  (dari  tahun  2006  sampai dengan 2017), demi menjaga kualitas dan nilai kebaruan dari hasil penelitian.
Dalam  penelitian  ini,  dinamika  pasar syariah diamati dengan mencermati fluktuasi  nilai  saham  syariah  dalam Jakarta  Islamic  Index (JII)  dan Indonesia Sharia Stock Index (ISSI). Jakarta  Islamic Index terdiri  dari  30  saham  Syariah  yang tercatat  di  Bursa  Efek  Indonesia  (BEI), sedangkan ISSI terdiri dari seluruh saham Syariah  yang  tercatat  di  BEI.  Baik  JII,
ISSI, maupun efek syariah lain merupakan saham-saham atau efek yang diperdagangkan  di  BEI,  yang  telah melalui proses seleksi secara periodik agar memenuhi syarat syariah. Seleksi tersebut di  antaranya  bahwa  saham-saham  dan efek  syariah  tidak  terkait  dengan  riba (berupa  fluktuasi  suku  bunga  perbankan konvensional), gharar (spekulasi), maisir (perjudian),  serta  usaha-usaha  yang  tidak sesuai syariah (seperti perbankan konvensional, perusahaan minuman keras, perusahaan rokok, dsb) (DSN-MUI, 2013- 2017).
Kriteria  JII  jika  dibandingkan  ISSI yaitu  sebagai  berikut.Pertama,  JII  dipilih dari  seluruh  saham  yang  telah  memenuhi syarat syariah sesuai Kriteria dan Penerbitan  Daftar  Efek  Syariah  (DES) yang  tergabung  dalam  ISSI.Kedua,  dari seluruh  saham  itu  diseleksi  kembali dipilih 60 saham dari DES yang memiliki kapitalisasi terbesar dalam setahun terakhir.  Ketiga, dari 60  saham  itu dipilih 30  saham  berdasarkan  tingkat  likuiditas tertinggi, yaitu dari nilai transaksi di pasar reguler selama setahun terakhir (Indonesia Stock Exchange (IDX), 2017).

## METODE PENELITIAN
Data  dianalisis  dengan bivariate  and multivariate analysis . Analisis ini
didasarkan  pada  persamaan-persamaan yang  dibangun  oleh  Ronald  E.  Walpole, Raymond  H Myers, Sharon L Myers, and Keying  Ye  (Walpole,  Myers,  Myers,  & Ye,  2013).  Pada  analisis  bivariat,  pasar konvensional  dinyatakan  sebagai  variabel bebas  (x)  dan  pasar  syariah  sebagai variabel  terikat  (y ̂).  Estimasi  garis regresinya diberikan oleh persamaan,
(1).
Data  pasar  konvensional  (x)  dan  pasar syariah (y ̂) diplot berupa diagram pencar. Kecenderungan  pola  titik  pada  diagram pencar  menunjukkan  pola  berupa  garis lurus,  yang  mengindikasikan  adanya linieritas  antara  kedua  variabel.  Jika diberikan sampel pasangan titik {(x i , y i ); i =  1,  2,  ...,  n},  metode least  squares mengestimasi b 0 dan b 1 dari persamaan (1) dalam formula,
2 1 1 2 1 1 1 1                                n i i n i i n i i n i i n i i i x x n y x y x n b dan x b y b 1 0   (2).
Dengan  diketahuinya b 0 dan b 1 maka persamaan  (1)  terdefinisi.  Korelasi  antara x dan y dihitung  dengan  formulasi
Pearson product-moment correlation coefficient , r
yy xx xy S S S r  di mana n x x S n i i n i i xx 2 1 1 2             , n y y S n i i n i i yy 2 1 1 2             , n y x y x S n i i n i i n i i i xy                     1 1 1
(3)
Nilai r antara  –1 dan +1 atau  –1 ≤ r ≤ +1. Jika r bernilai –1 atau dekat –1 berarti peubah  acak X berkorelasi  kuat  dengan peubah acak Y secara negatif. Sebaliknya, jika r bernilai  1  atau  dekat  1  berarti peubah  acak X berkorelasi  kuat  dengan peubah acak Y secara positif. Serta, jika r bernilai 0 atau dekat 0 berarti peubah acak X tidak berkorelasi atau berkorelasi lemah dengan peubah acak Y . Koefisien determinasi,  yang  menyatakan  persentase besar  pengaruh  variabel x terhadap y dinyatakan  dengan r 2 .  Misalnya  jika koefisien  korelasinya  ( r =  )  0,8,  maka koefisien determinasinya ( r 2 = ) 0,64. Ini menunjukkan 64% variabel x mempengaruhi variabel y .
Sementara itu, pada analisis multivariat indeks  pasar  konvensional  IHSG  dan LQ45  dinyatakan  sebagai  dua  variabel bebas x 1 dan x 2 ,  dan  indeks  pasar  syariah
sebagai variabel terikat y . Persamaan garis regresi linier bergandanya adalah
2 2 1 1 0 ˆ x b x b b y    (4).
Jika diberikan  data {( x 1 , x 2 , y ); i = 1, 2,..,
n},  melalui  metode least  squareb 0 , b 1 , b 2 diestimasi  berdasarkan  penyelesaian  dari tiga persamaan berikut.
         n i i n i i n i i y x b x b nb 1 1 2 2 1 1 1 0 ,            n i i i n i i i n i i n i i y x x x b x b x b 1 1 1 2 1 2 1 2 1 1 1 1 0 ,            n i i i n i i n i i i n i i y x x b x x b x b 1 2 1 2 2 2 1 2 1 1 1 2 0
(5).
Koefisien determinasi ( r 2 ) diberikan oleh
n y y n y y x b y x b y b r n i i n i i n i i n i i i n i i i n i i 2 1 1 2 2 1 1 2 2 1 1 1 1 0 2                                     
(6)
dan koefisien korelasi r diberikan oleh
(7) .
Data penelitian berasal  dari rentang 10 tahun  6  bulan  (Desember  2006  –  Mei 2017)  dari  data    indeks  JSX Composite
(IHSG),  LQ45,  dan  JII;  serta  6  tahun  5 bulan  (Januari  2011  –  Mei  2017)  data ISSI.  Nilai  saham  selalu  dicatat  pada waktu  penutupan  di  hari  terakhir  tiap
bulan.Dalam  penelitian  ini  disusun  6 skenario penelitian sebagai berikut. 1. x =  JSX Composite , y =  JII,  analisis bivariat.
2. x = LQ45, y = JII, analisis bivariat.
3. x 1 = JSX Composite , x 2 = LQ45, y = JII, analisis multivariat.
4. x =  JSX Composite , y =  ISSI,  analisis bivariat.
5. x = LQ45, y = ISSI, analisis bivariat.
x 1 = JSX Composite , x 2 = LQ45, y = ISSI, analisis multivariate.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Persamaan regresi, koefisien determinasi, dan koefisien korelasi menurut enam skenario, memberikan hasil sebagai berikut.
Skenario Ke-1: x = JSX Composite , y =
JII,  analisis  bivariat.  Berdasarkan  data (tersaji  pada  Lampiran  A)  IHSG  (yaitu JSX Composite sebagai variabel- x ) dan JII
(sebagai variabel- y ) melalui  analisis bivariat  didapat  persamaan  regresi  linier sederhana,
dengan  koefisien  korelasi r =  0,9848  dan koefisien  determinasi r 2 =  0,9698.  Hasil ini  menunjukkan  bahwa  antara  IHSG  dan JII berbanding lurus, yaitu jika nilai IHSG meningkat,  nilai  JII  juga  meningkat. Demikian  pula  sebaliknya.  Antara  IHSG

## Yadi Nurhayadi 100
dan  JII  juga  memiliki  korelasi  yang  kuat positif,  dengan  96,98%  nilai  IHSG mempengaruhi nilai JII.
Gambar 1.IHSG vs JII.
Skenario  Ke-2: x =  LQ45, y =  JII,  analisis bivariat.  Berdasarkan  data  LQ45  (sebagai variabel- x )  dan  JII  (sebagai  variabel- y ) melalui  analisis  bivariat  didapat  persamaan regresi linier sederhana,
dengan  koefisien  korelasi r =  0,996  dan koefisien  determinasi r 2 =  0,9911.  Hasil  ini menunjukkan  bahwa  antara  LQ45  dan  JII berbanding  lurus,  yaitu  jika  nilai  LQ45 meningkat, nilai JII juga meningkat.
Demikian  pula  sebaliknya.  Antara  LQ45  dan JII  juga  memiliki  korelasi  yang  kuat  positif, dengan  99,11%  nilai  LQ45  mempengaruhi
nilai
JII.
Gambar 2. LQ45 vs JII.
Skenario  Ke-3: x 1 =  JSX Composite , x 2 = LQ45, y = JII, analisis multivariat. Berdasarkan data IHSG (yaitu JSX Composite sebagai  variabel- x 1 ),  LQ45  (sebagai  variabel– x 2 ),  dan  JII  (sebagai  variabel- y )  melalui analisis multivariat didapat persamaan regresi linier berganda,
dengan  -koefisien  korelasi r =  0,9956  dan koefisien  determinasi r 2 =  0,9913.Hasil  ini menunjukkan  bahwa  antara  IHSG  dan  LQ45 dengan  JII  berbanding  lurus,  yaitu  jika  nilai IHSG  dan  LQ45  meningkat,  nilai  JII  juga meningkat. Demikian pula sebaliknya. Antara IHSG  dan  LQ45  dengan  JII  juga  memiliki korelasi  yang  kuat  positif,  dengan  99,13% nilai IHSG dan LQ45 mempengaruhi nilai JII.
Skenario  Ke-4: x =  JSX Composite , y = ISSI, analisis bivariat. Berdasarkan data IHSG (sebagai  variabel- x )  dan  ISSI  (sebagai variabel- y )  melalui  analisis  bivariat  didapat persamaan regresi linier sederhana,
dengan  koefisien  korelasi r =  0,9865  dan koefisien  determinasi r 2 =  0,9731.Hasil  ini menunjukkan  bahwa  antara  IHSG  dan  ISSI berbanding  lurus,  yaitu  jika  nilai  IHSG meningkat,  nilai  ISSI  juga  meningkat. Demikian  pula  sebaliknya.  Antara  IHSG  dan ISSI juga memiliki korelasi yang kuat positif, dengan  97,31%  nilai  IHSG  mempengaruhi nilai ISSI.
Gambar 3. IHSG vs ISSI. Skenario Ke-5: x = LQ45, y = ISSI, analisis bivariat.  Berdasarkan  data  LQ45  (sebagai variabel- x )  dan  ISSI  (sebagai  variabel- y ) melalui  analisis  bivariat  didapat  persamaan regresi linier sederhana,
dengan  koefisien  korelasi r =  0,964  dan koefisien  determinasi r 2 =  0,9299.Hasil  ini menunjukkan  bahwa  antara  LQ45  dan  ISSI berbanding  lurus,  yaitu  jika  nilai  LQ45 meningkat,  nilai  ISSI  juga  meningkat. Demikian  pula  sebaliknya.  Antara  LQ45  dan ISSI juga memiliki korelasi yang kuat positif,
dengan  92,99%  nilai  LQ45  mempengaruhi nilai ISSI.
Gambar 4. LQ45 vs ISSI.
Skenario  Ke-6: x 1 =  JSX Composite , x 2 = LQ45, y =  ISSI,  analisis  multivariat.
Berdasarkan  data  IHSG  (variabel- x 1 ),  LQ45 (variabel– x 2 ),  dan  ISSI  (variabel- y )  melalui analisis multivariat didapat persamaan regresi linier berganda,
dengan  koefisien  korelasi r =  0,9896  dan koefisien  determinasi r 2 =  0,9793.Dalam  hal ini,  hasil  di  atas  menunjukkan  bahwa  antara IHSG  dan  LQ45  dengan  ISSI  justru berbanding terbalik. Yaitu jika nilai IHSG dan LQ45  serempak  meningkat    nilai  ISSI  justru menurun.  Walau  begitu  antara  IHSG  dan LQ45  dengan  ISSI  masih  memiliki  korelasi yang  kuat  positif,  dengan  97,93%  nilai  IHSG dan LQ45 mempengaruhi nilai ISSI.
Semua  skenario  menunjukkan  bahwa antara  variabel  bebas  dan  variabel  terikat memiliki korelasi kuat positif. Variabel bebas mempengaruhi variabel terikat lebih dari 90%.

## Yadi Nurhayadi 102
Kondisi  ini  menyiratkan  bahwa  antara  pasar konvensional  dan  pasar  syariah  memiliki korelasi  yang  tinggi.  Padahal  pasar  syariah seharusnya tidak memiliki keterkaitan dengan Suku  Bunga, gharar (spekulasi), maisir (perjudian),  serta  usaha-usaha  yang  tidak sesuai syariah.
Tingginya koefisien korelasi dan koefisien determinasi  pada  semua  skenario,  setelah menganalisis  data  emiten  di  semua  indeks secara  cermat,  diduga  kuat  karena  hal-hal sebagai berikut.
Dari  572  emiten  yang  terdaftar  di  IHSG, seluruh  emiten  JII  (30  emiten)  ada  di dalamnya  (lihat  Lampiran  2).  Dengan demikian,  JII  adalah  bagian  dari  IHSG, sehingga  fluktuasi  nilai  saham  IHSG  sangat mempengaruhi fluktuasi nilai saham JII.
Dari 45 emiten yang terdaftar di LQ45 dan 30  emiten  di  JII,  28  emiten  pada  keduanya adalah  emiten  yang  sama  (lihat  Lampiran  2). Dengan  demikian  sebagian  besar  emiten  JII (93,33%)  terdaftar  pula  di  LQ45,  sehingga fluktuasi nilai saham LQ45 sangat mempengaruhi fluktuasi nilai saham JII.
Karena  dua  fakta  di  atas,  maka  IHSG  dan LQ45  keduanya  serempak  berpengaruh  kuat pada fluktuasi JII.
Dari  572  emiten  yang  terdaftar  di  IHSG, 326  di  antaranya  juga  terdaftar  di  ISSI  (lihat Lampiran  2,  total  emiten  ISSI  ada  331). Dengan demikian, sebagian besar ISSI adalah bagian  dari  IHSG,  sehingga  fluktuasi  nilai
saham  IHSG  sangat  mempengaruhi  fluktuasi nilai saham ISSI.
Dari  45 emiten  yang  terdaftar  di  LQ45, 33 emiten  juga  terdaftar  di  ISSI.  Dengan demikian  sebagian  besar  emiten  LQ45 (73,33%)  terdaftar  pula  di  ISSI,  sehingga fluktuasi  nilai  saham  LQ45  juga  berpengaruh pada fluktuasi nilai saham ISSI.
Berdasar  pada  fakta  dari  nomor  4  dan  5  di atas,  maka  fluktuasi  pada  IHSG  dan  LQ45 akan berpengaruh pada fluktuasi ISSI.
Untuk lebih memastikan bagaimana sebenarnya  korelasi  antara  pasar  syariah dengan  pasar  konvensional,  dilakukan  uji regresi,  korelasi,  dan  determinasi  antara emiten syariah (PT Telekomunikasi Indonesia (Persero))  dan  emiten  non  syariah  (PT Gudang  Garam  Tbk).  PT  Telekomunikasi Indonesia  (Persero)  terdaftar  di  JII  dan  ISSI. Sedangkan  PT  Gudang  Garam  Tbk  non syariah, tidak terdaftar di JII maupun ISSI.
Uji  regresi,  korelasi,  dan  determinasi: x = Nilai  Saham  PT  Gudang  Garam, y =  Nilai Saham PT Telekomunikasi Indonesia, analisis bivariat.  Didapat  persamaan  regresi  linier sederhana,
dengan  koefisien  korelasi r =  -0,0923  dan koefisien  determinasi r 2 =  0,00853.Hasil  ini menunjukkan  bahwa  antara  nilai  saham  PT Gudang  Garam  dengan  nilai  saham  PT Telekomunikasi Indonesia tidak saling berkorelasi. Hasil ini juga menegaskan bahwa pasar syariah memiliki stabilitas yang berbeda
serta  tidak  berkorelasi  dengan  fluktuasi  pasar konvensional (non syariah).
Gambar 5. Gudang Garam vs Telkom. Berdasarkan  keseluruhan  hasil  di  atas, model  solusi  efektif  stabilitas  pasar  syariah dirumuskan sebagai berikut.
Pada  pasar  syariah,  jenis  usaha,  produk barang,  jasa  yang  diberikan  dan  akad  serta cara pengelolaannya (dalam hal ini direpresentasikan olehperusahaan Emiten atau perusahaan  Publik  yang  menerbitkan  Efek Syariah)  tidak  boleh  bertentangan  dengan prinsip-prinsip syariah.
Pada  seluruh  pasar  syariah  tersebut, pelaksanaan transaksi harus dilakukan menurut  prinsip  kehati-hatian  serta  tidak diperbolehkan  melakukan  spekulasi  dan manipulasi  yang  didalamnya  mengandung unsur dharar , gharar ,  riba, maisir , risywah , maksiat, dan kezaliman.
Dalam  menghitung  nilai  indeks  saham gabungan,  daftar  perusahaan  emiten  atau perusahaan  publik  syariah  tidak  digabung
dengan  perusahaan  emiten  atau  perusahaan publik non syariah.
Jika poin 1, 2, dan 3 model solusi stabilitas pasar  syariah  di  atas  dilaksanakan  dengan konsisten  dan  disiplin,  stabilitas  pasar  yang murni syariah akan nampak dan berbeda serta tidak  berkorelasi  jika  dibandingkan  dengan pasar yang murni non syariah.

## SIMPULAN
Fluktuasi  data  IHSG  dan  LQ45  memiliki korelasi dan determinasi yang tinggi terhadap fluktuasi data JII dan ISSI. Akan tetapi, IHSG dan  LQ45  pada  kenyataannya  tidak  tepat jika dinyatakan sebagai representasi pasar konvensional  (non  syariah),  karena  sebagian besar  emiten  yang  terdaftar  di  JII  dan  ISSI juga terdaftar di IHSG dan LQ45.
Setelah membandingkan antara nilai saham emiten  syariah  dengan  emiten  non  syariah, didapat  hasil  bahwa  pasar  syariah  tidak berkorelasi dengan pasar konvensional. Dengan  demikian,  hipotesis  awal  penelitian bahwa pasar modal syariah memiliki hubungan  yang  sangat  kuat  dengan  pasar modal konvensional tidak tepat.
Hasil  penelitian  ini  menunjukkan  bahwa koefisien determinasi antara pasar syariah dan pasar  konvensional  sangat  rendah.  Pasar konvensional  tidak  mempengaruhi  pasar syariah,  demikian  pula  pasar  syariah  tidak mempengaruhi pasar konvensional.
Setelah  memperhatikan  fluktuasi  nilai saham  emiten  syariah  dibandingkan  emiten non  syariah  yang  tidak  saling  berkorelasi,
dapat  disimpulkan  bahwa  investor  pasar syariah  telah  konsisten  dalam  berinvestasi, sehingga  fluktuasi  pasar  syariah  berbeda  dan tidak borkorelasi dengan pasar konvensional.
Model solusi efektif stabilitas pasar syariah yaitu  sebagai  berikut.  Pertama,  pada  pasar syariah, jenis usaha, produk barang, jasa yang diberikan  dan  akad  serta  cara  pengelolaannya tidak  boleh  bertentangan  dengan  prinsip- prinsip  syariah.  Kedua,  pada  seluruh  pasar syariah  tersebut,  pelaksanaan  transaksi  harus dilakukan  menurut  prinsip  kehati-hatian  serta tidak  diperbolehkan  melakukan  spekulasi  dan manipulasi  yang  didalamnya  mengandung unsur dharar , gharar ,  riba, maisir , risywah , maksiat,  dan  kezaliman.  Ketiga,  dalam menghitung  nilai  indeks  saham  gabungan, daftar  perusahaan  emiten  atau  perusahaan publik syariah  tidak digabung dengan perusahaan  emiten  atau  perusahaan  publik non syariah.
Untuk  lebih  menegaskan  bahwa  fluktuasi pasar syariah berbeda dengan pasar konvensional,  serta  stabilitas  pasar  syariah tidak terganggu oleh fluktuasi pasar konvensional, perlu dibandingkan lebih lengkap  lagi  antara  data  fluktuasi  pasar syariah dengan pasar konvensional.
Dalam  membandingkan  fluktuasi  pasar syariah  dan  pasar  konvensional  secara agregat,  daftar  emiten  harus  spesifik.  Yaitu, daftar  emiten  syariah  hanya  diisi  oleh perusahaan-perusahaan  yang  murni  syariah; sedangkam  daftar  emiten  konvensional  hanya
diisi  oleh  perusahaan-perusahaan  yang  murni non syariah. Saran-saran

## REFERENSI
Achsani,  N.  A.,  Effendi,  J.,  &  Abidin,  Z. (2007). Dynamic  Interdependence among International Islamic Stock Market  Indices:  Evidence  from 2000-2007. The International Conference  on  Islamic  Capital Market:  Regulation  Products  and practise  with  Relevance  to  Islaic Banking  and  Finance (hal.  623- 624).  Jakarta:  Muamalat  Institute- IRTI IDB.
Aziz,  H.  A.,  &  Kurniawan,  T.  (2007).
Modelling the Volatility of Shari‘ah  Index:  Evidence  from Kuala  Lumpur  Shari‘ah  Index (KLSI)  and  The  Jakarta  Islamic Index  (JII). The  International Conference  on  Islamic  Capital Market:  Regulation  Products  and Practise with Relevance to Islamic Banking  and  Finance (hal.  127- 157). Jakarta: Muamalat Institute - IRTI IDB.
Chapakia, H., & Sanrego, Y. D. (2007). An Empirical  Analysis  of  Islamic Stock  Returns  in  Malaysia.  The International Conference on Islamic Capital Market: Regulation  Products  and  Practise
with Relevance to Islamic Banking and  Finance (hal.  161  -  192).
Jakarta: IRTI IDB - UI. Chapra,  U.  (2000). The  Future  of Economics an Islamic Perspective . Leicester: The Islamic Foundation. DSN-MUI.(2013-2017). Fatwa  Dewan
Syariah  Nasional  no  40 .  Dipetik Februari 20, 2017, dari DSN MUI: http://dsnmui.or.id/index.php?mact =News,cntnt01,detail,0&cntnt01ar ticleid=41&cntnt01origid=59&cnt nt01detailtemplate=Fatwa&cntnt0 1returnid=61 Hakim,  S.,  &  Rashidian,  M.  (2004). Risk and  Return  of  Islamic  Stock Market Indexes. International
Seminar  of  Nonbank  Financial Institutions:  Islamic  Alternative (pp.  7-8).  Kuala  Lumpur:  IRTI-
IDB.
Hussein, K. A. (2005). Islamic Investment:  Evidence  from  Dow Jones and FTSE Indices.
International Conference on
Islamic  Economics  and  Finance  – Islamic Economics and Banking in The  21st  Century (pp.  273-285). Jakarta: BI-IRTI IDB-IAEI-UI.
Indonesia  Stock  Exchange  (IDX).(2017).
Sharia . Retrieved  June 11,  2018, from IDX Indonesia Stock
Exchange : http://www.idx.co.id/en- us/home/productandservices/sharia .aspx
Muljawan,  D.  (2005). A  Design  for Islamic  Banking  Rating  System:
An Integrated Approach .
International Conference on Islamic  Economics  and  Finance Proceeding (pp. 327-328). Jakarta: BI-IRTI IDB-IAEI-UI.
Nurhayadi,  Y., & Wijiharjono,  N. (2017).
Strong Correlations Between
Sharia  Market  and  Conventional Market:  Evidence  from  Indonesia Stock Exchange. The 1st UICIHSS UHAMKA International Conference on Islamic Humanities and Social Sciences (pp. 192-204).
Jakarta: University of Muhammadiyah Prof. DR.
HAMKA Jakarta - Indonesia.
Reddy,  K.,  &  Fu,  M.  (2014). Does Shariah Compliant Stocks Perform Better than theConventional Stocks?  A  Comparative  Study  of Stocks  Listed  on  the  Australian Stock  Exchange. Asian  Journal  of Finance & Accounting , 155-170.

## Yadi Nurhayadi 106
Saiti,  B.,  Bacha,  O.  I.,  &  Masih,  M.
(2013). Estimation  of  Dynamic Conditional Correlations of Shariah-Compliant  Stock  Indices through the
Application of
Multivariate  GARCH  Approach.
Australian  Journal  of  Basic  and
Applied Sciences , 259-267.
Samuelson,  P.  A.,  &  Nordhaus,  W.  D.
(2002). Economics .  New  York:
McGraw-Hill.
Sclip,  A.,  Dreassi,  A.,  Miani,  S.,  &
Paltrinieri,  A.  (2016). Dynamic Correlations and Volatility Linkages  between  Stocks  and Sukuk: Evidence from
International  Market. Review  of
Financial Economics , 1-11.
Walpole,  R.  E.,  Myers,  R.  H.,  Myers,  S.
L.,  &  Ye,  K.  (2013). Essential  of Probability and Statistic for
Engineers  and  Scientist .  Boston:
Pearson.