## PEMODELAN AUTOREGRESSIVE CONDITIONAL HETEROSCEDASTICITY DALAM ANALISIS MAKROEKONOMI TERHADAP VOLATILITAS SAHAM PT DESTINASI TIRTA NUSANTARA TBK
Asterina Anggraini 1 , Sudarno 2 , Muhammad Raihan 3
1 Jurusan Administrasi Niaga – Politeknik Negeri Jakarta, asterina.anggraini@bisnis.pnj.ac.id
2 Jurusan Administrasi Niaga – Politeknik Negeri Jakarta, sudarno@bisnis.pnj.ac.id
3 Jurusan Administrasi Niaga – Politeknik Negeri Jakarta, muhammad.raihan.an21@mhsw.pnj.ac.id

## ABSTRAK
Kata kunci: Volatilitas  Saham,  Nilai Tukar, Suku Bunga, Inflasi,  Indeks  Hrga Konsumen, Jumlah Uang Beredar Penelitian  dilakukan  dengan  tujuan  untuk  mendapatkan  pemodelan ARCH/GACRH untuk volatilitas saham PT Destinasi Tirta Nusantara Tbk serta menganalisis  pengaruh  variabel  makroeonomi  yaitu,  nilai  tukar,  suku  bunga, inflasi,  indeks  harga  konsumen,  dan  jumlah  uang  beredar  terhadap  volatilitas saham  PT  Destinasi  Tirta  Nusantara  Tbk.  Metode  analisis  digunakan  dalam penelitian adalah menggunakan model ekonometrik ARCH/GARCH. Dari hasil pengujian,  model  terbaik  adalah  ARCH  (1,0)  dan  model  tersebut  dapat digunakan untuk menjelaskan pengaruh nilai tukar, suku bunga, inflasi, indeks harga  konsumen,  dan  jumlah  uang  beredar  terhadap  volatilitas  saham  PT
Destinasi  Tirta  Nusantara  Tbk.  Model  ARCH  (1,0)  sebagai  model  terbaik karena  memenuhi  kriteria,  yaitu  semua  konstanta  dan  koefisien  pada  model signifikan,  memiliki  nilai adjusted  R-squared yang  paling  tinggi,  dan  melihat nilai  koefisien  AIC  ( Akaike  Info  Criterion )  dan  SIC  ( Schwarz  Info  Criterion ) yang  paling  rendah.  Hasil  pengujian  menunjukkan  nilai  tukar  dollar  terhadap rupiah (USD/IDR), inflasi, dan jumlah uang beredar berpengaruh secara negatif dan signifikan sedangkan suku bunga dan indeks harga konsumen berpengaruh positif  dan  signifikan  terhadap  volatilitas  pada  indeks  saham  pertambangan  di Indonesia.  Koefisien  determinasi  (nilai adjusted  R-squared )  sebesar  0,92.  Hal ini berarti 92% variasi volatilitas pada saham PT Destinasi Tirta Nusantara Tbk dapat  dijelaskan  oleh  variasi  dari  empat  variabel  makroekonomi,  yaitu  nilai tukar,  suku  bunga,  inflasi,  indeks  harga  konsumen,  dan  jumlah  uang  beredar sedangkan  sisanya  (8%)  dijelaskan  oleh  sebab-sebab  lain  di  luar  penelitian. Selain itu, berdasarkan koefisien ARCH/GARCH ditemukan bahwa saham PT
Destinasi Tirta Nusantara Tbk dipengaruhi volatilitas saham saat ini dan periode lalu. Volatilitas pada saham PT Destinasi Tirta Nusantara Tbk adalah persistent volatile yaitu volatilitas yang tinggi dan terjadi terus-menerus.
ABSTRACT
Keywords: Stock Volatility, Exchange Rates, Interest
Rates, inflation,
Consumer Price Index, and Money Supply The  research  was  conducted  with  the  aim  of  obtaining  ARCH/GACRH modeling  for  the  volatility  of  PT  Destinasi  Tirta  Nusantara  Tbk  shares  and analyzing  the  influence  of  macroeconomic  variables,  namely,  exchange  rates, interest  rates,  inflation,  consumer  price  index,  and  money  supply  on  the volatility of PT Destinasi Tirta Nusantara Tbk's shares. From the test results, the best model is ARCH (1.0) and the model can be used to explain the effect of exchange  rates,  interest  rates,  inflation,  consumer  price  index,  and  money supply on the volatility of PT Destinasi Tirta Nusantara Tbk. The ARCH model (1.0) as the best model because it meets the criteria, namely all constants and coefficients in the significant model, has the highest adjusted R-squared value, and  see  the  lowest  AIC  (Akaike  Info  Criterion)  and  SIC  (Schwarz  Info Criterion) coefficient values. The test results show that the dollar exchange rate against the rupiah (USD/IDR), inflation, and money supply have a negative and significant effect while interest rates and consumer price indices have a positive and  significant  effect  on  volatility  in  mining  stock  indices  in  Indonesia.  The

## Pemodelan Autoregressive Conditional Heteroscedasticity dalam Analisis Makroekonomi Terhadap Volatilitas Saham PT Destinasi Tirta Nusantara Tbk
coefficient of determination (adjusted R-squared value) is 0.92. This means that 92% of volatility variations in PT Destinasi Tirta Nusantara Tbk shares can be explained  by  variations  in  four  macroeconomic  variables,  namely  exchange rates,  interest  rates,  inflation,  consumer  price  index,  and  money  supply  while the rest (8%) is explained by other causes outside the study. In addition, based on  the  ARCH/GARCH  coefficient,  it  was  found  that  PT  Destinasi  Tirta Nusantara  Tbk's  shares  were  influenced  by  current  and  past  stock  volatility. Volatility  in  PT  Destinasi  Tirta  Nusantara  Tbk  shares  is  persistent  volatile,
namely high volatility and occurs continuously.

## PENDAHULUAN
Volatilitas harga saham mengacu pada fluktuasi harga saham. Madura (2013: 292) menyatakan bahwa fluktuasi harga saham berfungsi sebagai ukuran risiko karena dapat menunjukkan  tingkat  ketidakpastian return saham  pada  masa  yang  akan  datang sehingga return saham yang sebenarnya mungkin kurang dari yang diharapkan. Investor membeli  saham  sebuah  perusahaan  di  pasar  modal  dan  terus  memperhatikan perdagangan  saham  perusahaan  tersebut.  Jika  perusahan  mendapat  keuntungan,  harga saham  perusahaan  naik  dan  investor  mendapat  keuntungan.  Di  sisi  lain,  jika  ketika perusahaan  tidak  beroperasi  dengan  baik,  saham  perusahaan  akan  akan  turun  dan investor  mengalami  kerugian.  Hal  inilah  yang  membuat  investor  fokus  terhadap volatilitas harga saham yang akan berdampak pada keputusan investasi. Jumlah saham di pasar modal mengalami fluktuasi karena harga saham di pasar modal berubah setiap hari  (Malaolu et  al., 2013).  Memahami  informasi-informasi  yang  signifikan  dari volatilitas  pada  variabel  makroekonomi  akan  membantu  untuk  meramalkan  volatilitas pasar saham (Olasunkanmi & Corresponding, 2011; Zakaria & Shamsuddin, 2012).
Dari  data  Badan  Pusat  Statistik,  jumlah  devisa  sektor  pariwisata  pada  tahun  2020 mengalami penurunan sangat drastis menjadi 3,31 miliar US $ dimana sebelumnya pada tahun  2019  sebesar  16,91  miliar  US  $.  Pada  tahun  2021  kondisi  virus  corona  masih melanda  di  Indonesia  juga  berdampak  pada  jumlah  devisa  sektor  pariwisata  terus menurun sebesar 16% menjadi 0,54 miliar US $. Jumlah devisa sektor pariwisata yang terus  menurun  dari  tahun  2019  hingga  tahun  2021  disebabkan  karena t ahun  2020 menjadi  tahun  yang  sangat  menantang  bagi  dunia  termasuk  Indonesia  karena merambahnya virus corona. Keadaan ini berdampak pada bisnis pariwisata, perhotelan, dan restoran menjadi lesu karena sebagian masyarakat menunda liburan dan maraknya pembatasan penerbangan di beberapa negara termasuk Indonesia.
Berdasarkan  klafisikasi  sektor  dan  sub  sektor  dari  Bursa  Efek  Indonesia,  industri pariwisata  merupakan  bagian  dari  sektor  barang  konsumen  non-primer  ( consumer cyclicals ).  Fluktuasi  atau  pergerakan  saham  sektor concumer  cyclicals (IDXCYCLIC) yang  terdapat  pada  laporan idx  indec  fact  sheet terlihat  memiliki  rentang  yang  sangat lebar dari bulan Juli tahun 2018 sampai bulan Februari tahun 2023 seperti pada grafik di bawah ini

## Pemodelan Autoregressive Conditional Heteroscedasticity dalam Analisis Makroekonomi Terhadap Volatilitas Saham PT Destinasi Tirta Nusantara Tbk
Gambar 1 Pergerakan Indeks Saham Sektor Barang Konsumen Non-Primer Sumber: www.idx.co.id
Sebagai contoh, harga saham PT Destinasi Tirta Nusantara Tbk mengalami fluktuasi atau pergerakan secara intens dari tahun 2018 hingga bulan Juni 2023. Harga saham di bulan Januari 2018 hingga Juli 2018 mengalami fluktuasi pada rentang harga 1345-1350 rupiah  per  lembar  saham.  Pada  bulan  Agustus  2019  hingga  bulan  April  2020  harga saham terus mengalami pergerakan yang cenderung menurun. Pada bulan Maret 2020 hingga  bulan  Juni  2023  harga  saham  terus  mengalami  pergerakan  secara  intens  dari harga 755 rupiah menurun hingga harga 214 rupiah per lembar saham.
Menurut Schwert (1989) faktor makro dan faktor mikro dapat berpengaruh terhadap tingkat  volatilitas  harga  saham.  Pengertian  dari  faktor  makro  merupakan  faktor  yang memiliki pengaruh terhadap keadaan seluruh perekonomian, seperti inflasi, tingkat suku bunga  yang  tinggi,  tingkat  produktivitas  nasional,  politik,  dan  sebagainya  yang  akan berdampak  signifikan  pada  laba  perusahaan.  Sedangkan  pengertian  dari  faktor  mikro yaitu  faktor  yang  secara  langsung  memiliki  pengaruh  terhadap  perusahaan  itu  sendiri, misalnya  adanya  perubahan  manajemen,  perubahan  harga,  ada  tidaknya  bahan  baku, produktivitas  tenaga  kerja  dan  faktor-faktor  lain  yang  dapat  memberikan  pengaruh terhadap kinerja keuntungan pada perusahaan individual.
Volatilitas  harga  saham  telah  lama  dikaitkan  dengan  sejumlah  faktor,  baik makroekonomi  maupun  perilaku  ekonomi.  Caner  dan  Önder  (2005)  mengidentifikasi sumber  volatilitas  harga  saham  sebagai  hasil  dividen,  nilai  tukar,  suku  bunga,  tingkat inflasi, dan pergerakan indeks pasar dunia. Abugri (2008), Caner dan Önder (2005), dan Granger et  al. (2000)  mengidentifikasi  tingkat  inflasi,  suku  bunga,  nilai  tukar,  hasil dividen,  dan  penawaran  uang  sebagai  faktor  penting  yang  mempengaruhi  volatilitas harga saham.
Pengukuran  volatilitas  menjadi  sesuatu  yang  dapat  lebih  mudah  dilakukan  oleh banyak  peneliti  pasar  modal  di  seluruh  dunia  karena  teori  GARCH ( Generalized Autoregressive  Conditional  Heteroscedasticity) .  Abounoori,  Elmi,  dan  Nademi  (2016) mengevaluasi  beberapa  model  GARCH  dalam  memprediksi  volatilitas  di  pasar  modal Teheran.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  model  MRSGARCH  tidak  memiliki perbedaan dengan model standar GARCH dalam 22 hari horison peramalan. Pan & Liu (2018)  menulis  mengenai  penggunaan  model  GARCH  -  MIDAS  dalam  peramalan volatilitas  return  saham  dengan  pengaruh  leverage  pada  jangka  pendek  dan  panjang.

## Pemodelan Autoregressive Conditional Heteroscedasticity dalam Analisis Makroekonomi Terhadap Volatilitas Saham PT Destinasi Tirta Nusantara Tbk
Hasil  menunjukkan  kemampuan  prediksi  GARCH  -  MIDAS  meningkat  secara signifikan  dengan  penambahan  variabel leverage .  Pengaruh leverage jangka  pendek lebih  berperan  dalam  memberikan  performa  peramalan  yang  lebih  baik  dibanding leverage jangka  panjang.    Lin  (2017)  meneliti  mengenai  pembentukan  model  dan peramalan  pasar  modal  Tiongkok  dengan  SSE  indeks  sebagai  objek  dan  didapatkan bahwa  model  EGARCH  (1,1)  memberikan  model  yang  lebih  baik  dalam  meramal dibandingkan model lainnya.

## METODE
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  data  sekunder  yang  diperoleh dengan cara mengunduh data harga penutupan harian ( closing price ) dari harga saham penututupan  PT  Destinasi  Tirta  Nusantara  Tbk  melalui  website  Yahoo  Finance ( www.finance.yahoo.com )  dengan  periode  pengamatan  penelitian  dari  tahun  bulan Januari  2018  hingga  bulan  Februari  2023.  Data  didapat  melalui  metode  dokumentasi, yaitu  dengan collect  data dari  tahun  2018  hingga  2023  berwujud  dokumen  berupa variabel makroekonomi, seperti nilai tukar, suku bunga, inflasi, indeks harga konsumen, dan  jumlah  uang  beredar.  Data-data  makroekonomi  tersebut  diunduh  melalui website Bank Indonesia ( www.bi.go.id ) dan Badan Pusat Statistik ( www.bps.go.id ). Data time series keuangan seperti harga saham, nilai tukar mata uang, dan tingkat inflasi sering memiliki fenomena volatitily clustering yaitu periode dimana harga saham mengayun lebar untuk periode tertentu dan diikuti pergerakan harga yang relatif tenang. Mengetahui  volatilitas  sangat  penting  di  berbagai  bidang  ilmu.  Ilmu  makroekonomi mempelajari  variabilitas  tingkat  inflasi  sepanjang  waktu.  Sebagai  contoh,  bagi pengambil  keputusan  inflasi  tidaklah  buruk,  tetapi  variabilitas  inflasi  akan  menjadi buruk karena menyebabkan perencanaan keuangan menjadi sulit (Ghozali & Ratmono, 2018: 413).
Ciri  data time  series keuangan  adalah  pada  bentuk  level  ( level  form )  secara  acak atau random walk , yaitu datanya tidak stasioner. Pada bentuk difference pertama ( first difference  form )  umumnya  data  menjadi  stasioner.  Namun  demikian,  walaupun  sudah stasioner  tetapi  masih  memiliki  volatilitas  atau wide  swing yang  berarti  masih  ada variasi  di  data time  series sepanjang  waktu.  Model  peramalan  data time  series yang memiliki  volatilitas  dapat  dibuat  dengan  model Autoregressiv  Conditional Heteroscedasticity (ARCH)  yang  dikembangkan  oleh  Engle  (1982)  dan Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity (GARCH) yang dikembangkan oleh Tim Bollerslev  (1986)  (Ghozali  &  Ratmono,  2018:  413).  Langkah-langkah  pemodelan ARCH-GARCH yang dapat dilakukan dengan alat statistika, yaitu uji asumsi klasik, uji perilaku data, uji ARCH effect , uji pemilihan model terbaik, dan verifikasi model.

## HASIL DAN PEMBAHASAN Uji Asumsi Klasik
Uji Normalitas
Uji  normalitas  bertujuan  untuk  menguji  apakah  dalam  model  regresi,  variabel pengganggu  atau  residual  mempunyai  distribusi  normal  (Ghozali  &  Ratmono,  2018: 145).

## Pemodelan Autoregressive Conditional Heteroscedasticity dalam Analisis Makroekonomi Terhadap Volatilitas Saham PT Destinasi Tirta Nusantara Tbk
Gambar 2 Hasil Uji Normalitas Jarque-Bera
Berdasarkan  gambar  2  dapat  disimpulkan  bahwa  data  terdistribusi  normal  pada  taraf signifikansi 5% karena nilai probabilitas (0,958385) lebih besar dari nilai alpha 0,05.

## Uji Multikolinearitas
Uji  multikolinearitas  bertujuan  untuk  menguji  apakah  dalam  model  regresi ditemukan adanya korelasi yang tinggi atau sempurna antar variabel bebas (Ghozali & Ratmono, 2018: 71).
Tabel 1 Hasil Uji Multikolinearitas Correlation Matrix
PDES KURS SUKUBUNGA INFLASI IHK JUMLAHUANG PDES 1.000000 -0.407360 0.624920 -0.141378 0.347106 -0.868657 KURS -0.407360 1.000000 0.117758 -0.338982 -0.241129 0.535321 SUKUBUNGA 0.624920 0.117758 1.000000 -0.495887 0.178714 -0.311338 INFLASI -0.141378 -0.338982 -0.495887 1.000000 -0.046714 -0.223660 IHK 0.347106 -0.241129 0.178714 -0.046714 1.000000 -0.214516 JUMLAHUANG -0.868657 0.535321 -0.311338 -0.223660 -0.214516 1.000000
Dari tabel 1 terlihat bahwa koefisien korelasi tidak ada yang diatas 0,8 sehingga dapat disimpulkan bahwa dalam model tidak terdapat masalah multikolinieritas, yang berarti dalam data tersebut tidak terdapat korelasi yang tinggi di antara variabel-variabel bebas.

## Uji Autokorelasi
Uji  autokorelasi  bertujuan  menguji  apakah  dalam  suatu  model  regresi  liear  ada korelasi  antar  kesalahan  pengganggu (residual) pada  periode  t  dengan  keselahan  pada periode  t-1  (sebelumnya).  Jika  terjadi  korelasi,  dinamakan  ada  masalah  autokorelasi (Ghozali & Ratmono, 2018: 121).
Tabel 2 Hasil Uji Autokorelasi Lagrange Multiplier ( LM Test )
Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:
Null hypothesis: No serial correlation at up to 2 lags
F-statistic 11.78457     Prob. F(2,58) 0.0001 Obs*R-squared 19.07049     Prob. Chi-Square(2) 0.0001
Dari  tabel  2  diketahui  bahwa  nilai  probabilitas  Obs*R-squared  sebesar  0,0001  yang lebih kecil dari α = 0,05. Karena nilai probabilitas Obs*R-squared lebih kecil dari α =
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 -300 -200 -100 0 100 200 300 Series: Residuals Sample 1 66 Observations 66
Mean 3.45e-13 Median 15.44703 Maximum 280.3020 Minimum -278.2485 Std. Dev. 124.5096 Skewness 0.065970 Kurtosis 2.883790 Jarque-Bera  0.085011 Probability 0.958385

## Pemodelan Autoregressive Conditional Heteroscedasticity dalam Analisis Makroekonomi Terhadap Volatilitas Saham PT Destinasi Tirta Nusantara Tbk
0,05 maka H 0 ditolak sehingga dapat disimpulkan bahwa sisaan dalam model terdapat masalah autokorelasi.

## Uji Heteroskedastisitas
Uji  heteroskedastisitas  bertujuan  untuk  menguji  apakah  dalam  model  regresi terjadi  ketidaksamaan  varians  residual  dari  satu  pengamatan  ke  pengamatan  yang  lain (Ghozali & Ratmono, 2018: 85).

## Tabel 3
Hasil Uji Heteroskedastisitas (Uji White)
Heteroskedasticity Test: White Null hypothesis: Homoskedasticity F-statistic 2.383949     Prob. F(20,45) 0.0079 Obs*R-squared 33.95390     Prob. Chi-Square(20) 0.0264 Scaled explained SS 26.43059     Prob. Chi-Square(20) 0.1521
Dari  tabel  3  diketahui  bahwa  nilai  probabilitas  Obs*R-squared  sebesar  0,0264  yang lebih kecil dari α = 0,05. Karena nilai probabilitas Obs*R-squared lebih kecil dari α = 0,05 maka H 0 ditolak sehingga dapat disimpulkan bahwa sisaan dalam model terdapat masalah  heteroskedastisitas  yang  berarti  varians  dari  residualnya  tidak  konstan  dan berubah-ubah.
Berdasarkan  hasil  uji  asumsi  klasik  yang  dilakukan,  data-data  yang  dipakai dengan  menggunakan  regresi  metode ordinary  least  squares (OLS)  hanya  lolos  uji normalitas  dan  multikolinieritas.  Dengan  demikian  regresi  metode  OLS  mengandung masalah  autokorelasi  dan  heteroskedastisitas.  Tidak  stasionernya  data  penelitian  yang berujung  pada  tidak  konstannya  varians  residual  antar  observasi  (heteroskedastisitas) bisa dikatakan adanya gejala volatilitas pada pergerakan data-data.

## Uji Perilaku Data Uji Stasioner
Pengujian  kestasioneran  dilakukan  dengan  melakukan  uji Unit  Root  Test untuk mengetahui  apakah  data time  series mengandung  akar  unit.  Pengujian  akar-akar  unit untuk semua variabel yang digunakan dalam analisis time series perlu dilakukan untuk memenuhi  keabsahan  model  ARCH-GARCH.  Dalam  hal  ini  data  harus  bersifat stasioner  dengan  kata  lain  perilaku  data  yang  stasioner  memiliki  varians  yang  tidak terlalu besar dan mempunyai kecenderungan mendekati nilai rata-rata.
Berdasarkan  hasil  uji Augmented  Dickey-Fuller  test pada  tingkat  level  semua variabel  dalam  penelitian  tidak  stasioner.  Hal  ini  disebabkan  variabel-variabel mempunyai  nilai  ADF  hitung  lebih  besar  dari  nilai Critical  Value (CV)  5%  dan  nilai probabilitas  lebih  besar  dari  nilai  alpha  0,05.  Dalam  hal  ini  semua  variabel  harus stasioner pada ordo atau derajat yang sama sehingga perlu dilanjutkan dengan uji derajat integrasi pertama.

## Uji Derajat Integrasi
Dalam  uji  stasioner  menghasilkan  kesimpulan  bahwa  data  belum  stasioner  pada tingkat level. Oleh karena itu, harus dilakukan uji derajat integrasi. Berdasarkan hasil uji Augmented  Dickey-Fuller  test pada  tingkat first  difference ,  nilai Augmented  Dickey- Fuller  test (ADF  test)  lebih  kecil  dari  nilai Critical  Value (CV)  5%  dan  nilai

## Pemodelan Autoregressive Conditional Heteroscedasticity dalam Analisis Makroekonomi Terhadap Volatilitas Saham PT Destinasi Tirta Nusantara Tbk
probabilitas lebih kecil dari nilai alpha 0,05 artinya semua variabel sudah stasioner pada integrasi  pertama  ( first  difference ).  Dari  hasil  uji  stasioneritas  tersebut  dapat disimpulkan  bahwa  semua  variabel  sudah  stasioner  pada  ordo  yang  sama,  yaitu  pada derajat integrasi pertama.

## Uji ARCH Effect
Adanya ARCH effect dalam data mengindikasikan bahwa hasil estimasi tersebut terkena gejala volatilitas. Adanya gejala ARCH effect tersebut dapat dibuktikan dengan signifikansi  hasil  uji  ARCH  LM.  Adanya  ARCH effect dapat  dilihat  pada  nilai probabilitas  F- statistic .  Apabila  nilai  probabilitas  F- statistic lebih  kecil  dari  nilai signifikansi  α  =  0,05,  terdapat  ARCH effect dan  selanjutnya  variabel-variabel  akan dibuat permodelan ARCH/GARCH untuk identifikasi lebih lanjut.
Tabel 4
Hasil Uji ARCH Effect Heteroskedasticity Test: ARCH F-statistic 7.000930     Prob. F(1,63) 0.0103 Obs*R-squared 6.500777     Prob. Chi-Square(1) 0.0108
Dari tabel diketahui bahwa nilai probabilitas F- statistic sebesar 0,0103 lebih kecil dari nilai signifikansi α = 0,05 sehingga dapat disimpulkan bahwa hasil estimasi model OLS  terdapat  ARCH effect .  Dengan  demikian  estimasi  dapat  dilakukan  menggunakan model ARCH/GARCH.

## Uji Pemilihan Model Terbaik
Untuk  memilih  model  yang  paling  layak,  dilakukan  proses trial  and  error atau mencoba  beberapa  kemungkinan  model  sehingga  menghasilkan  model  yang  terbaik. Ada  beberapa  cara  yang  dapat  digunakan  untuk  memilih  model  terbaik,  yaitu  semua konstanta dan koefisien pada model ARCH/GARCH signifikan, memiliki nilai adjusted R-squared yang  paling  tinggi  yang  berarti  model  tersebut  mampu  menjelaskan hubungan  antara  variabel  bebas  terhadap  variabel  terikat,  dan  melihat  nilai  koefisien AIC ( Akaike Info Criterion ) dan SIC ( Schwarz Info Criterion ) yang paling rendah.
Tabel 5
Hasil Uji Alternatif Model ARCH/GARCH ARCH (1,0) ARCH (2,0) GARCH (1,1) Nilai Tukar Signifikan Signifikan Signifikan Suku Bunga Signifikan Signifikan Signifikan Inflasi Signifikan Signifikan Signifikan. Indeks Harga Konsumen Signifikan Signifikan Tidak Signifikan Jumlah Uang Beredar Signifikan Signifikan Signifikan Koefisien C Signifikan Signifikan Signifikan Koefisien ARCH RESID(-1) Signifikan Signifikan Signifikan RESID(-2) - Tidak Signifikan - Koefisien GARCH GARCH(-1) - - Tidak Signifikan GARCH(-2) - - - Adjusted R-squared 0,92 0,92 0,91
Variabel Pemodelan

## Pemodelan Autoregressive Conditional Heteroscedasticity dalam Analisis Makroekonomi Terhadap Volatilitas Saham PT Destinasi Tirta Nusantara Tbk
AIC 12,46 12,48 12,44 SIC 12,73 12,78 12,75
Berdasarkan  tabel hasil  uji  alternatif  model  ARCH/GARCH model  yang  paling  baik adalah ARCH (1,0). Hal ini terlihat pada model ARCH (1,0) memiliki nilai koefisien C dan  ARCH  yang  signifikan  (nilai  probabilitas  lebih  kecil  dari  nilai  alpha  0,05),  nilai adjusted R-squared yang relatif besar, serta nilai AIC dan SIC yang relatif kecil.  Dari model ARCH (1,0) didapatkan hasil yaitu semua variabel bebas berpengaruh terhadap variabel terikat.

## Verifikasi Model
Verifikasi  model  dilakukan  untuk  mengetahui  apakah  model  yang  paling  baik, yaitu ARCH (1,0) sudah tidak terdapat efek heterokedastisitas dengan menggunakan uji ARCH-LM.
Tabel 6
Hasil Uji ARCH-LM (Verifikasi Model) Heteroskedasticity Test: ARCH F-statistic 0.440239     Prob. F(1,63) 0.5094 Obs*R-squared 0.451063     Prob. Chi-Square(1) 0.5018
Berdasarkan  tabel  terlihat  bahwa  nilai  pribabilitas F-statistic (0,5094)  lebih  besar  dari nilai  alpha  0,05  sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa  sudah  tidak  terdapat  efek heteroskedastisitas dalam residual .

## PEMBAHASAN
Hasil  penelitian  berdasarkan  hasil  pengujian  pada  permodelan  ARCH/GARCH dan terpilihlah model terbaik, yaitu model ARCH (1,0).
Tabel Hasil Uji ARCH (1,0)
Dependent Variable: PDES Method: ML ARCH - Normal distribution (BFGS / Marquardt steps) Date: 09/27/23   Time: 20:59 Sample: 1 66 Included observations: 66 Convergence achieved after 52 iterations Coefficient covariance computed using outer product of gradients Presample variance: backcast (parameter = 0.7)
GARCH = C(7) + C(8)*RESID(-1)^2
Variable Coefficient Std. Error z-Statistic Prob. C 3483.446 310.8921 11.20468 0.0000 KURS -0.076452 0.024337 -3.141391 0.0017 SUKUBUNGA 148.2171 14.20651 10.43304 0.0000 INFLASI -161.7077 14.87329 -10.87235 0.0000 IHK 0.013242 0.001831 7.232940 0.0000 JUMLAHUANG -0.000369 1.49E-05 -24.76836 0.0000 Variance Equation C 1732.347 1337.709 1.295011 0.1953 RESID(-1)^2 1.433713 0.503746 2.846103 0.0044

## Pemodelan Autoregressive Conditional Heteroscedasticity dalam Analisis Makroekonomi Terhadap Volatilitas Saham PT Destinasi Tirta Nusantara Tbk
R-squared 0.927735     Mean dependent var 689.9697 Adjusted R-squared 0.921713     S.D. dependent var 476.8096 S.E. of regression 133.4102     Akaike info criterion 12.46009 Sum squared resid 1067896.     Schwarz criterion 12.72551 Log likelihood -403.1831     Hannan-Quinn criter. 12.56497 Durbin-Watson stat 0.916580
Harga saham PT Destinasi Tirta Nusantara Tbk dipengaruhi volatilitas harga saham saat  ini  sehingga  harga  saham  mempunyai varian  error  term yang  tidak  konstan  dari waktu  ke  waktu.  Hal  ini  dapat  dilihat  dari  probabilitas  koefisien  ARCH(1,0)  sebesar 0,0031 < nilai alpha 0,05 artinya terdapat efek ARCH pada harga saham PT Destinasi Tirta Nusantara Tbk. Harga saham PT Destinasi Tirta Nusantara Tbk terdapat persistent volatile yaitu volatilitas yang tinggi dan terjadi terus-menerus. Hal ini dapat dilihat dari koefisien dari ARCH(1,0) sebesar 1,692796 atau lebih dari 0,7.
Nilai tukar mata uang memiliki pengaruh signifikan secara negatif terhadap volatilitas saham PT Destinasi Tirta Nusantara Tbk. Hal ini berarti jika nilai tukar mata uang naik (rupiah  melemah),  harga  saham  PT  Destinasi  Tirta  Nusantara  Tbk  mengalami penurunan. Ketika nilai kurs dollar tinggi, investor akan investor akan lebih menyukai investasi  dalam  bentuk  dollar  daripada  investasi  pada  surat  berharga  atau  saham  yang merupakan  investasi  jangka  panjang.  Hal  ini  menyebabkan  harga  saham  PT  Destinasi Tirta  Nusantara  Tbk  akan  mengalami  penurunan.  Bagi  investor  pergerakan  nilai  tukar mengindikasikan situasi fundamental perekonomian Indonesia. Ketika nilai tukar dollar terhadap  rupiah  (USD/IDR)  meningkat,  menunjukkan  bahwa  rupiah  sedang  melemah dan  kondisi  perekonomian  Indonesia  sedang  dalam  kondisi  yang  tidak  stabil.  Ketika kondisi  perekonomian  tidak  stabil,  investor  menjual  saham-saham  yang  dimilikinya untuk  menghindari  risiko,  dimana  aksi  jual  saham  ini  tentunya  akan  mengakibatkan penurunan  harga  saham  PT  Destinasi  Tirta  Nusantara  Tbk.  Hasil  penelitian  sejalan dengan  beberapa  penelitian  terdahulu,  yaitu  penelitian  Majid  dan  Yusof  (2009), Kuwornu dan Victor (2011), Bekhet dan Mugableh (2012), Husin et al. (2012), Pasaribu dan Firdaus (2013), dan Rachmawati dan Laila (2015) yang juga menemukan terdapat pengaruh  negatif  antara  nilai  tukar  dengan  harga  saham.  Keadaan  ini  menunjukkan bahwa  apabila  nilai  rupiah  terhadap  dollar  menurun  maka  investor  akan  cenderung mengalihkan investasinya dalam bentuk dollar daripada dalam bentuk rupiah.
Suku  bunga  berpengaruh  terhadap  volatilitas  pada  harga  saham  PT  Destinasi  Tirta Nusantara  Tbk.  Hasil  ini  mendukung  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Maysami et  al. (2004), Rohmanda et al. (2014), Ismanidar (2017), Anisa dan Darmawan (2018) bahwa tingkat suku bunga berpengaruh secara signifikan terhadap volatilitas pada harga saham. Dari  hasil  penelitian  didapatkan  bahwa  tingkat  suku  bunga  berpengaruh  positif  dan signifikan terhadap volatilitas harga saham. Hal ini berbeda dengan hasil penelitian dari Menike  (2006),  Kuwornu  dan  Victor  (2011),  Husin et  al. (2012),  Damayanti  (2014), Nasir et  al. (2016)  yang  menemukan  bahwa  tingkat  suku  bunga  berpengaruh  negatif terhadap  harga  saham.  Kenaikan  suku  bunga  yang  berarti  suku  bunga  pinjaman  akan naik  dan  menyebabkan  peningkatan  biaya  produksi  pada  perusahaan  sehingga keuntungan  menurun.  Hal  ini  menyebabkan  perusahaan  kurang  menarik  di  kalangan investor sehingga harga saham akan turun (Coleman & Tettey, 2008).
Perbedaan  hasil  penelitian  disebabkan  selama  penelitian  berlangsung  peningkatan suku bunga tidak drastis yang artinya investor menyukai pasar modal Indonesia. Selain

## Pemodelan Autoregressive Conditional Heteroscedasticity dalam Analisis Makroekonomi Terhadap Volatilitas Saham PT Destinasi Tirta Nusantara Tbk
itu,  fenomena  berpengaruhnya  suku  bunga  terhadap  harga  saham  PT  Destinasi  Tirta Nusantara  Tbk  selama  periode  pengamatan  kemungkinan  dapat  disebabkan  oleh pandangan investor yang memperhatikan naik turunnya suku bunga dalam mengambil keputusan  berinvestasi. BI  Rate diterapkan  untuk  mengatasi  inflasi,  ketika  naiknya BI Rate diharapkan  juga  akan  menaikkan  suku  bunga  pinjaman.  Suku  bunga  pinjaman tersebut untuk mengurangi jumlah uang yang beredar sehingga dapat mengatasi inflasi. Hal tersebut juga akan menyebabkan nilai mata uang mengalami penguatan yang akan memberikan reaksi positif bagi para investor untuk melakukan investasi terutama pada saham (Anisa & Darmawan, 2018).
Suku bunga dapat menjadi acuan dalam pasar modal tetapi bukan satu-satunya faktor. Sebagai  contoh,  sejak  suku  bunga  diumumkan  turun  pada  bulan  Juli  2019,  dapat dikatakan  indeks  harga  saham  gabungan  (IHSG)  hampir  tidak  berubah.  Salah  satu kebiasaan  investor  di  Indonesia  pada  umumnya  adalah  melihat  kinerja  historis.  Jika return hitoris  bagus,  investor  akan  melakukan  pembelian  saham  atau  penambahan investasi.
Inflasi berpengaruh signifikan secara negatif terhadap volatilitas saham PT Destinasi Tirta Nusantara Tbk. Hasil ini mendukung penelitian yang dilakukan oleh Rakasetya et al. (2013),  Sailendra  dan  Suratno  (2014),  Matyani  dan  Septiani  (2016),  Sarumaha (2017), Maulinda dan Purwohandoko (2018) serta Rismala dan Elwisam (2019) bahwa tingkat  inflasi  berpengaruh  secara  signifikan  terhadap  volatilitas  pada  harga  saham. Perubahan  inflasi  yang  terjadi  menjadi  salah  satu  faktor  bagi  para  investor  dalam mengambil  keputusan  untuk  membeli  suatu  saham.  Inflasi  yang  tinggi  menimbulkan persepsi  masyarakat  dimana  harga-harga  mengalami  kenaikan.  Dalam  berinvestasi investor cenderung menghindari risiko yang besar bila terjadi inflasi yang tinggi dimana keadaan  ekonomi  dalam  suatu  negara  sedang  tidak  stabil  sehingga  investor  akan berhati-hati dalam berinvestasi (Susanto, 2015).
Ketika inflasi tinggi artinya barang-barang secara umum mengalami kenaikan harga. Hal  ini  menyebabkan  menurunnya  tingkat  konsumsi  masyarakat  sehingga  penjualan perusahaan akan menurun pula. Hal ini akan berdampak pada menurunnya pendapatan perusahaan  sehingga  investor  menilai  bahwa  perusahaan  sedang  tidak  stabil.  Untuk menghindari risiko, investor akan menjual saham-saham perusahaan tersebut sehingga menyebabkan  harga  saham  perusahaan  tersebut  akan  turun.  Hasil  penelitian  sejalan dengan  beberapa  penelitian  terdahulu,  yaitu  penelitian  Chatrath et  al. (1997),  Omran dan  Pointon  (2001),  Coleman  dan  Tettey  (2008),  serta  Evbayiro-Osagie  dan  Emeni (2015).  Pemahaman  umum  mengenai  pengaruh  inflasi  pada  harga  saham  dan return saham  adalah  bahwa  inflasi  menyebabkan  kenaikan  umum  pada  biaya  produksi  untuk perusahaan sehingga menyebabkan terjadinya biaya produksi dalam menjalankan bisnis. Apabila  bisnis  perusahaan  berjalan  dengan  buruk  sebagai  akibat  dari  peningkatan inflasi,  harga  saham  perusahaan  tersebut  turun  pula.  Penurunan  harga  saham  ini  akan menyebabkan  investor  mengalihkan  portofolio  ke  aset  yang  lain.  Hal  ini  memberikan kesimpulan  bahwa  inflasi  berpotensi  mempengaruhi  perubahan  harga  saham  dan volatilitas pasar modal (Amata, 2017).
Indeks harga konsumen dapat mencerminkan daya beli masyarakat artinya jika indeks harga  konsumen  turun  berarti  daya  beli  masyarakat  menurun  sehingga  investasi  pada

## Pemodelan Autoregressive Conditional Heteroscedasticity dalam Analisis Makroekonomi Terhadap Volatilitas Saham PT Destinasi Tirta Nusantara Tbk
pasar modal pun akan menurun dan menyebabkan harga saham perusahaan akan turun. Turunnya  indeks  harga  konsumen  pun  dipercaya  oleh  investor  merupakan  turunnya tingkat kepercayaan masyarakat akan barang atau jasa dari sebuah perusahaan sehingga laba perusahaan pun akan menurun dan menyebabkan harga saham perusahaan tersebut akan  menurun  pula.  Sebaliknya,  jika  indeks  harga  konsumen  naik  artinya  daya  beli masyarakat  terhadap  suatu  barang  atau  jasa  dari  sebuah  perusahaan  naik  sehingga menyebabkan laba perusa haan naik dan menyebabkan harga saham perusahaan tersebut akan  naik  pula.  Dari  hasil  penelitian,  didapatkan  bahwa  indeks  harga  konsumen memiliki  pengaruh  signifikan  secara  positif  terhadap  harga  saham  PT  Destinasi  Tirta Nusantara Tbk. Hasil ini mendukung penelitian yang dilakukan oleh Wongbangpo dan Sharma  (2002),  Nishat  dan  Shaheen  (2004),  Patra  dan  Poshakwale  (2006),  Heriyanto dan Chen (2014), Gunawan (2017), dan Alfuadi (2019) bahwa indeks harga konsumen berpengaruh secara signifikan terhadap indeks saham.
Jumlah uang beredar memiliki pengaruh secara signifikan terhadap volatilitas saham PT Destinasi Tirta Nusantara Tbk. Hal ini sesuai dengan hasil penelitian yang dilakukan oleh  (Rahyuda,  2011)  bahwa  jumlah  uang  beredah  berpengaruh  secara  signifikan terhadap  indeks  harga  saham  gabungan.  Dari  hasil  penelitian  didapatkan  jumlah  uang beredar  memiliki  pengaruh  negatif  terhadap  volatilitas  saham  PT  Destinasi  Tirta Nusantara  Tbk  yang  artinya  jika  jumlah  uang  beredar  bertambah,  harga  saham  PT Destinasi  Tirta  Nusantara  Tbk  mengalami  penurunan.  Ketika  kondisi  jumlah  uang beredar  bertambah  dapat  menyebabkan  inflasi  tinggi.  Inflasi  tinggi  menyebabkan menurunnya  tingkat  konsumsi  masyarakat  sehingga  penjualan  perusahaan  akan menurun pula dan hal ini dapat menyebabkan penurunan harga saham perusahaan.

## KESIMPULAN
Pemodelan yang tepat untuk volatilitas saham PT Destinasi Tirta Nusantara Tbk adalah model  ARCH  (1,0)  dan  didapatkan  variabel  nilai  tukar,  suku  bunga,  inflasi,  indeks harga  konsumen,  dan  jumlah  uang  beredar  berpengaruh  secara  signifikan  terhadap volatilitas harga saham PT Destinasi Tirta Nusantara Tbk. Nilai adjusted R-squared atau koefisien determinasi pada sebesar 0,921713. Hal ini berarti 92% variasi volatilitas pada harga saham PT Destinasi Tirta Nusantara Tbk dapat dijelaskan oleh variasi dari lima variabel makroekonomi, yaitu nilai tukar, suku bunga, inflasi, indeks harga konsumen, dan jumlah uang beredar

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penelitian ini didanai oleh Politeknik Negeri Jakarta [Nomor 408/PL3.18/PT.00.06/2023].

## DAFTAR PUSTAKA
Abounoori,  E.,  Elmi,  Z.,  &  Nademi,  Y.  (2016).  Forecasting  Tehran  stock  exchange volatility; Markov switching GARCH approach. Physica A: Statistical Mechanics

## Pemodelan Autoregressive Conditional Heteroscedasticity dalam Analisis Makroekonomi Terhadap Volatilitas Saham PT Destinasi Tirta Nusantara Tbk
and Its Applications , 445 , 264–282. https://doi.org/10.1016/j.physa.2015.10.024
Abugri,  B.  A.  (2008).  Empirical  relationship  between  macroeconomic  volatility  and stock  returns:  Evidence  from  Latin  American  markets. International  Review  of Financial Analysis , 17 (2), 396–410. https://doi.org/10.1016/j.irfa.2006.09.002
Alfuadi, M. U. A. (2019). Analisis Dampak Harga Emas Dunia, Harga Minyak Dunia, Kurs, Indeks Harga Konsumen (IHK), dan BI Rate terhadap Jakarta Islamic Index (JII). Journal of Enterprise and Development , 1 (2). Amata, E. O. (2017). Effect of Macroeconomic Variables on Stock Market Volatility in Kenya . Jomo Kenyatta University of Agriculture and Technology.
Anisa,  I.,  &  Darmawan,  A.  (2018).  Pengaruh  Ekonomi  Makro  dan  Harga  Komoditas Tambang Dunia terhadap Indeks Harga Saham Sektor Pertambangan di Indonesia. Jurnal Administrasi Bisnis (JAB) , 56 (1), 197–206.
Bekhet,  H.  A.,  &  Mugableh,  M.  I.  (2012). Investigating  Equilibrium  Relationship between  Macroeconomic  Variables  and  Malaysian  Stock  Market  Index  through Bounds Tests Approach . 4 (10), 69–81. https://doi.org/10.5539/ijef.v4n10p69
Caner,  S.,  &  Önder,  Z.  (2005).  Sources  of  volatility  in  stock  returns  in  emerging markets. Applied Economics , 37 (8), 929–941. https://doi.org/10.1080/00036840500061046
Chatrath, A., Ramchander, S., & Song, F. (1997). Stock Prices, Inflation, and Output:
Evidence  from  India. Applied  Financial  Economics , 7 (4),  439–445. https://doi.org/10.1080/096031097333556
Coleman,  A.  K.,  &  Tettey,  K.  F.  A.  (2008).  Impact  of  Macroeconomic  Indicators  on Stock Market Performance: The Case of the Ghana Stock Exchange. The Journal of Risk Finance , 9 (4), 365–378. https://doi.org/10.1108/15265940810895025 Damayanti, S. M. (2014). Analisis Pengaruh Variabel-Variabel Makroekonomi terhadap Tingkat Pengembalian di Pasar Modal Periode 2000-2011 dengan Membandingkan Hasil Estimasi OLS, GLS, dan MLE. Binus Business Review , 5 , 267–277. Evbayiro-Osagie,  E.  I.,  &  Emeni,  F.  K.  (2015).  Inflation  rates,  Financial  openness,
Exchange rates and stock market returns volatility in Nigeria. In Ican Journal Of Accounting & Finance . /citations?view_op=view_citation&continue=/scholar%3Fhl%3Den%26as_sdt%3
D0,5%26scilib%3D1032%26scioq%3Dstock%2Bprice%2Band%2Binflation&citil m=1&citation_for_view=YswnxTQAAAAJ:PELIpwtuRlgC&hl=en&oi=p Ghozali,  I.,  &  Ratmono,  D.  (2018). Analisis  Multivariat  dan  Ekonometrika:  Teori, Konsep,  dan  Aplikasi  dengan  Eviews  10 (Edisi  2).  Badan  Penerbit  Universitas Diponegoro.
Granger, C. W. J., Huangb, B. N., & Yang, C. W. (2000). A bivariate causality between stock prices and exchange rates: Evidence from recent Asianflu. Quarterly Review of  Economics  and  Finance , 40 (3),  337–354.  https://doi.org/10.1016/s1062- 9769(00)00042-9
Gunawan,  M.  (2017).  Pengaruh  Faktor  Makroekonomi  dan  Risiko  terhadap  Return Saham Sektor Industri Indonesia. Jurnal Wira Ekonomi Mikroskil , 7 (2), 161–172.
Heriyanto,  &  Chen,  M.  (2014).  Analisis  Pengaruh  Indeks  Harga  Konsumen,  Jumlah Uang  Beredar  (M1),  Kurs  Rupiah,  dan  Indeks  S&P  500  terhadap  Indeks  Harga Saham Gabungan. Jurnal Nominal , 3 (2), 25–54.
Husin,  M.  Y.  M.,  Muhammad,  F.,  Abu,  M.  fauzi,  &  Awang,  S.  A.  (2012). Macroeconomic  Variables  and  Malaysian  Islamic  Stock  Market:  A  Time  Series

## Pemodelan Autoregressive Conditional Heteroscedasticity dalam Analisis Makroekonomi Terhadap Volatilitas Saham PT Destinasi Tirta Nusantara Tbk
Analysis. The Journal of Business Studies Quarterly (JBSQ) , 3 (4), 1–13. Ismanidar, N. (2017). Pengaruh Faktor Fundamental Makro dan Mikro terhadap Return Saham (Studi pada Perusahaan Tambang yang Terdaftar di Bursa Efek Indonesia). IAIN Langsa Journals , 2 (1), 47–72.
Kuwornu,  J.  K.  M.,  &  Victor,  O.-N.  (2011). Macroeconomic  Variables  and  Stock Market Returns: Full Information Maximum Likelihood Estimation . 2 (4), 49–64. Lin,  Z.  (2017).  Modelling  and  Forecasting  the  Stock  Market  Volatility  of  SSE Composite  Index  Using  GARCH  Models. Future  Generation  Computer  Systems , 79 , 960–972. https://doi.org/10.1016/j.future.2017.08.033
Madura,  J.  (2013). Financial  Markets  and  Institutions:  Equity  Markets (11th  Editi). Cengage Learning.
Majid, M. S. A., & Yusof, R. M. (2009). Long-run Relationship between Islamic Stock Returns  and  Macroeconomic  Variables:  An  Application  of  the  Autoregressive Distributed Lag Model. Humanomics , 25 (2), 127–141. https://doi.org/10.1108/08288660910964193 Malaolu, V., Ogbuabor, J., & Orji,  a. (2013). Determinants of Stock Price Movements in  Nigeria:  Evidence  from  Monetary  Variables. Journal  of  Economics  and Sustainable … , 4 (2008), 61–66. http://www.iiste.org/Journals/index.php/JEDS/article/view/7822
Matyani, & Septiani, A. E. (2016). Pengaruh Faktor Fundamental dan Faktor Ekonomi terhadap Harga Saham. Jurnal GeoEkonomi , 7 (01), 71–88. http://jurnal.fem.uniba- bpn.ac.id/index.php/geoekonomi
Maulinda, T. S., & Purwohandoko. (2018). Pengaruh Harga Minyak Dunia, Nilai Tukar,
Inflasi,  Suku  Bunga  SBI,  Indeks  Dow  Jones,  dan  Indeks  Nikkei  225  terhadap Indeks  Sektor  Pertambangan  di  Bursa  Efek  Indonesia  (BEI)  Periode  2011-2017. Jurusan  Manajemen  Fakultas  Ekonomi  Universitas  Negeri  Surabaya , 6 (3),  314– 322.
Maysami,  R.  C.,  Howe,  L.  C.,  &  Hamzah,  M.  A.  (2004).  Relationship  between Macroeconomic Variables and Stock Market Indices: Cointegration Evidence from Stock Exchange of Singapore’s All-S Sector Indices. Jurnal Pengurusan , 24 , 47– 77. https://doi.org/10.1016/j.jfineco.2006.10.002
Menike, L. M. C. S. (2006). The Effect of Macroeconomic Variables on Stock Prices in Emerging  Sri  Lanka  Stock  Market. Sabaragamuwa  University  Journal , 6 (1),  50. https://doi.org/10.4038/suslj.v6i1.1689
Nasir, M., Fakriah, & Ayuwandirah. (2016). Analisis Variabel Makroekonomi terhadap
Indeks  Saham  Syariah  Indonesia  dengan  Metode  Pendekatan  Vector Autoregression. Jurnal Ekonomi Dan Bisnis , 15 (1), 53–63. https://doi.org/10.1093/oseo/instance.00196643
Nishat,  M.,  &  Shaheen,  R.  (2004).  Macroeconomic  Factors  and  the  Pakistani  Equity Market. In Pakistan Development Review . https://doi.org/10.30541/v43i4IIpp.619- 637
Olasunkanmi,  I.,  &  Corresponding,  O.  (2011). Stock  Market  Volatility  and Macroeconomic  Variables  Volatility  in  Nigeria :  An  Exponential  GARCH Approach . 3 (12), 43–54.
Omran, M., & Pointon, J. (2001). Does the Inflation Rate Affect the Performance of the Stock  Market?  The  Case  of  Egypt. Emerging  Markets  Review , 2 (3),  263–279. https://doi.org/10.1016/S1566-0141(01)00020-6

## Pemodelan Autoregressive Conditional Heteroscedasticity dalam Analisis Makroekonomi Terhadap Volatilitas Saham PT Destinasi Tirta Nusantara Tbk
Pan, Z., & Liu, L. (2018). Forecasting Stock Return Volatility: A Comparison Between the  Roles  of  Short-term  and  Long-term  Leverage  Effects. Physica  A:  Statistical Mechanics and Its Applications , 492 , 168–180.
https://doi.org/10.1016/j.physa.2017.09.030
Pasaribu,  R.  B.  F.,  &  Firdaus,  M.  (2013).  Analisis  Pengaruh  Variabel  Makroekonomi terhadap Indeks Saham Syariah. Jurnal Ekonomi Dan Bisnis , 7 (2), 117–128.
Patra,  T.,  &  Poshakwale,  S.  (2006).  Economic  Variables  and  Stock  Market  Returns:
Evidence from the Athens Stock Exchange. Applied Financial Economics , 16 (13),
993–1005. https://doi.org/10.1080/09603100500426523
Rachmawati,  M.,  &  Laila,  N.  (2015).  Faktor  Makro  Ekonomi  yang  Mempengaruhi Pergerakan  Harga  Saham  pada  Indeks  Saham  Syariah  Indonesia  (ISSI)  di  Bursa Efek  Indonesia  (BEI). Jurnal  Ekonomi  Syariah  Teori  Dan  Terapan , 2 (11),  928– 942.
Rahyuda, H. (2011). Pengaruh Uang Beredar Terhadap Indeks Harga Saham Gabungan di Bursa Efek Indonesia Periode 1998:1-2009:12. Akuntansi & Manajemen , 22 (2), 171–180.
Rakasetya, G. G., Darminto, & Dzulkirom AR., M. (2013). Pengaruh Faktor Mikro dan Faktor  Makro  Ekonomi  terhadap  Harga  Saham  Perusahaan  Mining  and  Mining Services yang Terdaftar di Bursa Efek Indonesia (BEI) Periode 2008-2011. Jurnal Administrasi Bisnis (JAB) , 6 (2), 1–12.
Rismala,  R.,  &  Elwisam.  (2019).  Pengaruh  Inflasi,  BI  Rate,  Kurs  Rupiah,  dan  Harga Emas  Dunia  terhadap  Indeks  Harga  Saham  Sektor  Pertambangan  di  Indonesia. Jurnal Manajemen Oikonomia , 15 (2), 80–97.
Rohmanda, D., Suhadak, & Topowijono. (2014). Pengaruh Kurs Rupiah, Inflasi, dan BI Rate  terhadap  Harga  Saham  (Studi  pada  Indeks  Sektoral  Bursa  Efek  Indonesia Periode 2005-2013). Jurnal Administrasi Bisnis (JAB) , 13 (1), 1–10.
Sailendra, & Suratno. (2014). Faktor-Faktor Fundamental, Kondisi Makro Ekonomi dan Return  Saham  Perusahaan  Pertambangan  di  Bursa  Efek  Indonesia. Jurnal  Riset Akuntansi Dan Perpajakan JRAP , 1 (1), 1–14.
Sarumaha,  A.  (2017).  Analisis  Pengaruh  Makro  Ekonomi  dan  Faktor  Fundamental Perusahaan  terhadap  Beta  Saham  pada  Industri  Pertambangan  yang  Terdaftar  di Bursa Efek Indonesia. Jurnal Ilmiah WIDYA Ekonomika , 1 (2), 104–110.
Schwert,  G.  W.  (1989).  Why  Does  Stock  Market  Volatility  Change  Over  Time? The
Journal  of  Finance , 44 (5),  1115–1153.  https://doi.org/10.1111/j.1540-
6261.1989.tb02647.x
Susanto,  B.  (2015).  Pengaruh  Inflasi,  Bunga,  dan  Nilai  Tukar  terhadap  Harga  Saham (Studi  pada  Perusahaan  Sektor  Properti  dan  Real  Estate  Tercatat  BEI). Jurnal ASET (Akuntansi Riset) , 7 (1), 29–38. https://doi.org/10.17509/jaset.v7i1.8858 Wongbangpo,  P.,  &  Sharma,  S.  C.  (2002).  Stock  Market  and  Macroeconomic Fundamental  Dynamic  Interactions:  ASEAN-5  Countries. Journal  of  Asian Economics , 13 (1), 27–51. https://doi.org/10.1016/S1049-0078(01)00111-7
Zakaria, Z., & Shamsuddin, S. (2012). Empirical Evidence on the Relationship between Stock  Market  Volatility  and  Macroeconomics  Volatility  in  Malaysia. Journal  of Business Studies Quarterly , 4 (2), 61–71.
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License