## MODEL PENGARUH KINERJA EKONOMI DAN KINERJA PASAR UANG TERHADAP KINERJA BURSA EFEK INDONESIA

## Efraim Ferdinan Giri

## STIE YKPN Yogyakarta

## Abstract
Based  on  rule  of  thumb,  economic  growth  will  influence  the  capital  market performance  and  financial  market  performance  will  affect  the  capital  market performance.  We  use  the  Error  correction  model  approach  to  analysis  between variable.  TARCH approach  is  employed,  based  on  the  ‘identification  through heteroscedasticity’  technique,  to  estimate  the  impact  of  a  change  in  the  growth and  kurs  variable  to  IHSG. This  study  indicates  that  economic  growth  is  not  affect IHSG  statistically  significant in  the  short run, but  positive  statistically  significant in  the long run. This  study  show  that increasing in  $US  exchange rate  will lessening  capital market  performance.  Additional  analysis  in  this  research  shows  the  linear  function model more proper than log-linear function model to predict this relationship.
Keyword: capital market performance, financial market performance, TARCH.

## Pendahuluan
Kinerja  pasar  modal  sangat  penting  bagi  para  investor.  Tujuan  ini  dilatarbelakangi oleh ketidaksepakatan hasil riset empiris terhadap topik ini. Keyakinan umum bahwa aliran  masuk  (keluar)  $US  akan  mempengaruhi  nilai  tukar  rupiah  dan  juga  akan menaikkan  (menurunkan)  indeks  harga  saham.  Penelitian  yang  dilakukan  Husnan (2008)  menunjukkan  bahwa  ada  korelasi  negatif  antara  perubahan  dalam  $US dengan perubahan dalam indeks harga saham gabungan (IHSG). Selain itu, Husnan (2008)  mengkonfirmasi  bahwa  indeks  harga  saham  mempengaruhi  dan menjelaskan perubahan  dalam  $US.  Kenyataannya hasil riset ini  berbeda  dari apa yang dipahami oleh umum.
Pertumbuhan  ekonomi  diharapkan  akan  meningkatkan  kemampuan  masyarakat berinvestasi.  Apakah  pertumbuhan  ekonomi  akan  mendorong  investasi  dalam pasar  saham  merupakan  pertanyaan  yang  masih  harus  dicari  jawabannya. Menurut  pemahaman  umum,  seharusnya  meningkatnya  pertumbuhan  ekonomi suatu  negara  akan  berdampak  juga  pada  peningkatan  aktivitas  di  pasar  modal negara  tersebut.  Akan  tetapi,  tidak  semua  pelaku  bisnis  akan  berpendapat  sama. Peningkatan pertumbuhan Indonesia 2008 yang diharapkan melebihi enam persen kemungkinan  akan  dipahami  lain  oleh  para  investor.  Ada  investor  yang  lebih menyukai investasi di sektor real dan ada juga investor yang lebih menyukai investasi di  sektor  keuangan.  Mungkin  saja  kenaikan  pertumbuhan  akan  direspon  secara
berbeda  oleh  industri  tertentu.  Hal  ini  mengundang  pertanyaan  apakah pertumbuhan ekonomi akan mendorong meningkatnya kinerja pasar modal.
Tujuan  penelitian  ini  adalah  menguji  pengaruh  pertumbuhan  ekonomi  dan  kinerja pasar  uang  terhadap  kinerja  pasar  modal  Indonesia  yang  diukur  dengan  indeks harga saham gabungan (IHSG). Pembahasan dalam artikel ini akan diawali dengan kajian permasalahan, metode penelitian, hasil uji, analisis tambahan dan konklusi.

## KAJIAN PERMASALAHAN
Dalam bagian ini, akan diuraikan kajian terhadap permasalahan yang akan diteliti. Bagian pertama akan dijelaskan sekilas mengenai kinerja Bursa Efek Indonesia (BEI) yang  dapat  diukur  dengan  IHSG.  Bagian  kedua  akan  menguraikan  bagaimana pertumbuhan  ekonomi  Indonesia  mempengaruhi  kinerja  pasar  modal  Indonesia (Bursa  Efek  Jakarta)  yang  sekarang  berubah  menjadi  Bursa  Efek  Indonesia  (BEI). Pada  bagian  ketiga,  akan  dibahas  mengenai  bagaimana  bagian  kondisi  pasar uang berkorelasi dengan kinerja pasar modal Indonesia.

## Kinerja Pasar Modal dan IHSG
Umumnya kinerja pasar modal diukur menggunakan indikator yang disebut dengan IHSG.  Ibarat  memasuki  rumah,  IHSG  merupakan  pintu  dan  untuk  masuk  ke  sebuah rumah,  kita  harus  melaluinya.  Tentu  saja  jika  kita  masuk  lewat  jendela,  maka  kita akan dianggap orang yang ingin berbuat jahat. Demikian juga dengan melakukan investasi,  investor  harus  melalui  pintu  ini  agar  memahami  kondisi  umum  pasar tersebut.  Tanpa  melalui  pintu  ini,  investor  akan  banyak    menanggung  kerugian (Widoatmodjo 1996: 188).
IHSG memberikan manfaat bagi investor. Pertama, IHS membantu seorang investor untuk  mengetahui  situasi  pasar  secara  umum.  Situasi  umum  yang  dimaksud  di  sini adalah ringkasan dari dampak simultan dan kompleks atas berbagai macam faktor yang  berpengaruh,  terutama  fenomena-fenomena  ekonomi,  sosial,  dan  politik. Kedua,  indeks  harga  saham  merupakan  tolok  ukur  kesehatan  ekonomi  suatu negara. Ketiga,  sebagai landasan analisis statistik  atas kondisi pasar modal terakhir (Widoatmodjo 1996: 189).
Bagaimanakah  indeks  harga  saham  dapat  mencerminkan  fenomena  ekonomi, sosial,  dan  politik  di  suatu  negara.  Gambar  1  akan  menjelaskan  alur  nalar pernyataan  di  atas.  Entitas  bisnis  yang  melakukan  go  public  akan  menerbitkan sahamnya  di  bursa  efek.  Harga  saham  di  bursa  efek  sangat  tergantung  pada kinerja  bisnis.  Kinerja  bisnis  yang  tinggi  akan  mendorong  penciptaan  laba  yang tinggi,  sehingga  perusahaan  dapat  membagikan  dividen  atau  menginvestasikan kembali hasil usaha  tersebut ke  dalam  bisnis. Investor yang  melihat  kondisi ini akan tertarik untuk membeli saham perusahaan sehingga akan menaikkan harga saham.
Peningkatan harga  saham  memungkinkan  pemegang  saham  memperoleh  capital gain. Capital gain akan mendorong permintaan terhadap saham perusahaan dan menaikkan  harga  saham.  Bagaimana  perusahaan  bisa  memperoleh  keuntungan? Keuntungan  perusahaan  tidak  hanya  ditentukan  oleh  kemampuan  perusahaan tetapi  juga  oleh  faktor-faktor  lain  yang  mendukung  bisnis  perusahaan,  misalnya kondisi ekonomi, sosial budaya, politik, dan kebijakan pemerintah.
Gambar 1. Pengaruh Faktor Lingkungan terhadap Harga Saham
Investor  dan  analis  selalu  memperhatikan  dan  menganalisis  pergerakan  harga saham  melalui  pintu  yang  dikenal  dengan  Composite  Index  of  Stock  Prices  (CISP) atau  dalam  bahasa  Indonesia  disebut  Indeks  Harga  Saham  Gabungan  (IHSG).  Di Bursa Efek Indonesia, IHSG terdiri atas semua saham yang diperdagangkan di pasar. Perhitungan  IHSG  mulai  diperkenalkan  sejak  10  Agustus  1982  dan  ketika  itu  hanya ada  13  saham  yang  diperdagangkan  (Hartono  2003:  60).  Untuk  menghitung  IHSG, diperlukan dua variabel harga pasar saham dan tahun dasar. IHSG dihitung dengan menggunakan persamaan berikut ini.
t t Stock M arket Price IHSG 100
Base Line   (1)
IHSG t merupakan kumulatif harga pasar saham yang diperdagangkan di Bursa Efek suatu negara pada hari tertentu. Stock Market Price t dihitung  dengan mengalikan total  jumlah  saham  terdaftar  di  BEI dengan harga  pasar  per  lembar    saham  pada hari  t.  Harga  tahun  dasar  adalah  harga  saham  yang  dipilih  pada  tahun  yang ditentukan sebagai tahun dasar.
Entitas Bisnis Kinerja Bisnis (Tinggi) BEI (go public) Dividen Diinvestasikan Kembali Investor Stakeholders Ekonomi Sosial Budaya Politik Teknologi Pemerintah
Oleh karena IHSG dibentuk oleh semua saham yang diperdagangkan di Bursa Efek Indonesia, maka  IHSG akan menunjukkan kinerja pasar modal secara keseluruhan. Jika  saham-saham  yang  diperdagangkan  di  bursa  tersebut  selalu  dinamis  maka akan mendorong pergerakan pasar ke arah yang lebih positif. Banyak investor yang akan  ikut  bergabung  dan  melakukan  transaksi  jual  dan  beli  di  pasar  tersebut. Namun, jika saham-saham yang ada di pasar tersebut kurang menarik, maka tidak banyak  investor  yang  tertarik  untuk  melakukan  transaksi  beli  atau  jual  di  pasar tersebut.  Kondisi   ini akan  menyebabkan IHSG akan bergerak  turun.  Sebagai  sinyal awal,  IHSG  akan  memberikan  peringatan  dini  mengenai  wilayah  yang  akan dimasukki oleh seorang investor. Inilah pentingnya IHSG.

## Pertumbuhan Ekonomi dan IHSG
Banyak  faktor    yang  akan  mempengaruhi  kinerja  Bursa  Efek  baik  secara  langsung maupun  tidak  langsung.  De  Bondt  dan  Thaler  (1985),  Sukmawati  dan  Hermawan (2003), serta Rahmawati dan Suryani (2005) mengidentifikasi bahwa kejadian politik, ekonomi  dan  sosial dapat  mempengaruhi  harga saham.  Hari  perdagangan dapat mempengaruhi  harga  saham  (Tandelilin  dan  Algifari  1999).  Gunarsih  dan  Hartadi (2002)  menemukan  bahwa  pengumuman  dewan  direksi  yang  baru  dari  suatu perusahaan  akan  mempengaruhi  harga  saham  di  bursa  efek.  Prospek  ekonomi Indonesia merupakan sebab penting yang menimbulkan dinamika pasar saham di Indonesia  (Syahrir  1992:  136).  Bursa  saham  dapat  dipakai  sebagai  petunjuk  dini kondisi  ekonomi  suatu  negara.  Secara  ringkas,  banyak  faktor  yang  akan mempengaruhi  harga  saham  dan  kinerja  pasar  modal  secara  keseluruhan.  Ada kemungkinan  bukan  faktor  pertumbuhan  yang  mendorong  kenaikan  atau kenurunan  indeks  harga  saham  gabungan,  mungkin  ada  faktor  lain  yang  lebih berpengaruh.
Salah  satu  indikator  kinerja  ekonomi  adalah  pertumbuhan  (growth).  Pertumbuhan ekonomi  menunjukkan  bahwa  perekonomian  suatu  negara  bergerak  dan  mampu mendorong  investasi  dan  penanaman  modal  dalam  negeri.  Pertumbuhan menunjukkan  peningkatan  kemampuan  ekonomi  masyarakat  di  suatu  negara. Pertumbuhan juga menunjukkan daya beli masyarakat di suatu negara meningkat. Pertumbuhan  ekonomi  yang  baik  akan  menciptakan  kesejahteraan  bagi masyarakat.  Jika  perekonomian  suatu  negara  meningkat,  maka  kondisi  ini  akan mendorong  kemampuan  masyarakat  untuk  berinvestasi.  Pasar  modal  merupakan salah  satu  tujuan  investasi  yang  baik.  Seharusnya,  peningkatan  pertumbuhan ekonomi  Indonesia  akan  mendorong  banyak  investor  baik  dalam  negeri  maupun asing  untuk  menginvestasikan  dananya  di  pasar  modal  Indonesia.  Banyak  pihak berharap  peningkatan  pertumbuhan  ekonomi  Indonesia  pada  tahun  2008  akan berdampak positif terhadap pasar modal Indonesia.
Ketika  perekonomian negara  bertumbuh,  investor  akan bersedia  menginvestasikan modal  mereka  dalam  jumlah  besar  dengan  harapan  akan  mendapatkan  return
Jurnal Manajemen Teori dan Terapan | Tahun 1, No.1, April 2008 | Efraim Ferdinan Giri
yang  besar.  Apabila  banyak  investor  yang  bersedia  melakukan  investasi  pada saham  yang  sama    maka  akan  mendorong  permintaan  terhadap  saham  dan harga  saham  akan  meningkat  pula.  Dengan  demikian,  tingkat  pertumbuhan ekonomi suatu negara diharapkan akan berhubungan positif dengan kinerja pasar modal yang diukur dengan IHSG. Artikel ini akan meneliti hubungan kedua variabel tersebut.
Tim  ekonomi  SCB  memperkirakan  pertumbuhan  ekonomi  Indonesia  diperkirakan akan  tumbuh  sebesar  6,3%  pada  tahun  2008.  Sementara  itu,  Direktur  Bank  Dunia untuk Indonesia memperkirakan pertumbuhan ekonomi Indonesia sekitar 6,2% meski terjadi  kenaikan  harga  minyak  dunia.  Erry  Firmansyah  (Direktur  Utama  BEJ)  menilai pertumbuhan ekonomi Indonesia akan diikuti dengan kenaikan indeks harga saham di Bursa Efek Indonesia (Majalah Akuntan Indonesia 2007:20).

## IHSG dan Nilai Tukar Dolar US terhadap Rupiah
Pada  tahun  1997,  krisis  moneter  melanda  negera-negara  Asia  termasuk  Indonesia, Malaysia,  Thailand,  Singapura,  dan  Korea  Selatan.  Krisis  terjadi  dimulai  dengan menurunnya  nilai  mata  uang  negara-negara  Asia  relatif  terhadap  dolar  Amerika. Penyebab  terjadinya  krisis  moneter  adalah  spekulasi  para  pedagangan  valas, kurang percayanya  masyarakat  terhadap  mata uang  rupiah,  dan  kurang  kuatnya pondasi perekonomian di negara-negara tersebut (Hartono 2000:47).
Untuk  mencegah  permintaan  dolar  Amerika  yang  semakin  tinggi  menyebabkan semakin  kuatnya  nilai  dolar  Amerika  dan  melemahnya  nilai  mata  rupiah,  Bank Indonesia  mengeluarkan  kebijakan  moneter  dengan  menaikkan  tingkat  bunga sertifikat  Bank  Indonesia  (SBI)/  deposito.  Dengan  demikian,  masyarakat  memiliki alternatif  untuk  investasi  yang  lebih  menguntungkan.  Bahkan  pada  1997,  Bank Indonesia  melikuidasi  16  bank  swasta  nasional.  Namun  kebijakan  ini  tidak  banyak membantu.  IHSG  merosot  tajam  daripada  September  sampai  November  1997 sebesar 155,43 poin.
Tingginya  tingkat  bunga  deposito  memberi  pengaruh  negatif  pada  pasar  modal. Investor kurang tertarik menanamkan uangnya di pasar modal dan memilih investasi SBI/deposito.  Akibat  selanjutnya,  harga-harga  saham  di  pasar  modal  dapat menurun secara drastis. Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG) selalu menurun dan ini  merupakan  periode  ujian  bagi  pasar  modal  Indonesia  (Hartono  2000:48).  Naik- turunnya IHSG memberikan indikator mengenai kinerja pasar modal suatu negara.
Perdagangan  Indonesia  dengan  luar  negeri  lebih  banyak  dilaksanakan  dengan menggunakan  nilai  tukar  dolar  US.  Oleh  karena  itu,  nilai  mata  uang  ini  memiliki pengaruh  yang  sangat  kuat  terhadap  perekonomian  Indonesia.  Ketika  nilai  tukar dolar  US  semakin  kuat,  dalam  arti  jumlah  dolar  US  yang  sama  akan  ditukarkan dengan  rupiah  yang  lebih  besar  atau  sebaliknya,  ketika  nilai  tukar  dolar  US
melemah  maka  akan  semakin  kecil  nilai  rupiah  yang  ditukarkan  untuk  1  dolar  US. Dengan  perkataan  lain,  semakin  kuat  nilai  tukar  (kurs)  dolar  US  terhadap  rupiah semakin lemah nilai rupiah atau semakin besar nilai rupiah ditukarkan dengan untuk setiap dolar US dan semakin rendah nilai mata uang rupiah.
Jika  nilai  tukar  dolar  US  semakin  kuat  atau  semakin  besar  nominal  rupiah  yang ditukarkan  untuk  satu  dolar  US,  maka  investor  akan  cenderung  menurunkan transaksi pembelian dolar US dan menginvestasikan dananya pada saham di pasar modal. Dengan demikian, diharapkan hubungan antara variabel IHSG dengan kurs adalah  negatif.  Hubungan  negatif  ini  bermakna  semakin  kuat  nilai  tukar  rupiah maka akan semakin meningkatkan IHSG di BEI (Husnan, 2008).

## Gambar 2. Model Perhubungan
Berdasarkan  studi  literatur  di  atas  memberikan  ide  untuk  mengembangkan  model ekonomi  dengan  variabel-variabel  tertentu.  Variabel-variabel  tersebut  terbagi menjadi  variabel  independen  dan  dependen.  Variabel  dependen  yaitu  kinerja pasar  modal  yang  yang  diproksi  dengan  IHSG  dipengaruhi  oleh  variabel independen  yang  meliputi  pertumbuhan  ekonomi  dan  kondisi  pasar  uang.  Ide penelitian tersebut bisa digunakan untuk mengembangkan model ekonomi dengan data runtun waktu, sebagai berikut:
Hipotesis yang akan diuji dalam penelitian ini adalah: diduga variabel pertumbuhan dan  nilai  tukar  US$  terhadap  rupiah  akan  mempengaruhi  kinerja  pasar  modal Indonesia. Pertumbuhan ekonomi akan mempengaruhi kinerja pasar modal secara positif,  sedangkan  nilai  tukar  dolar  US  akan  mempengaruhi  kinerja  pasar  modal secara positif.
H 1 : Pertumbuhan  ekonomi  dan  kurs  Dolar  US  akan  mempengaruhi  Indeks  Harga Saham Gabungan secara positif di Bursa Efek Indonesia.
Kinerja Ekonomi Kinerja Pasar Uang Kurs $ (KURS) Pertumbuhan (GROWTH) Kinerja Pasar Modal Indonesia (IHSG)
H 2 : Kurs  Dolar  US  akan  mempengaruhi  Indeks  Harga  Saham  Gabungan  secara negatif di Bursa Efek Indonesia.

## METODE PENELITIAN

## Lingkup Penelitian dan Data
Penelitian  berhubungan  dengan  beberapa  faktor  yang  mempengaruhi  kinerja pasar  modal  Indonesia  (dulu  BEJ).  Penelitian  ini  akan  menggunakan  data  runtun waktu  yang  disediakan  oleh  situs  Bank  Indonesia  dari  tahun  1999  sampai  dengan 2007.  Penelitian  ini  menggunakan  data  sekunder yang diperoleh  dari  studi pustaka dan publikasi dari lembaga Bank Indonesia yang terkait dengan penelitian ini. Data pertumbuhan  ekonomi  dan  kurs  dolar  US  yang  digunakan    dalam  riset  ini  adalah data runtun waktu per bulan dari tahun 1999-2007. Semua data diperoleh dari situs Bank Indonesia (www.bi.go.id).

## Operasionalisasi Variabel
Ada tiga variabel yang diuji dalam penelitian ini, terdiri atas satu variabel dependen (kinerja pasar modal), dan dua variable independen. Berikut ini adalah deskripsi ke tiga variabel tersebut:
a. Kinerja  pasar  modal  Indonesia  diukur  dengan  indeks  harga  saham  gabungan (disingkat  IHSG)  per  bulan  dari  perusahaan-perusahaan  di  BEJ  selama  periode 1999-2007; variabel ini diberi nama IHSG.
b. Pertumbuhan  ekonomi  berkaitan  dengan  kinerja  perekonomian  nasional  yang dihitung per bulan; konstruk ini disurogasi dengan variabel pertumbuhan selama periode 1999-2007; (diberi nama Growth).
c. Kurs adalah nilai tukar dolar Amerika terhadap rupiah yang menunjukkan kondisi pasar  uang  di  Indonesia.  Variabel  ini  disurogasi  dengan  variabel  kurs  dolar Amerika selama periode 1999-2007; (diberi nama Kurs).

## Teknik Analisis Data
Untuk menguji ke dua hipotesis di atas, perlu memilih model empiris yang baik untuk menguji hipotesis  mengenai  faktor-faktor yang  mempengaruhi  kinerja  pasar  modal akan dipakai teknik analisis regresi dengan spesifikasi model dinamik Error Correction Model sebagai berikut.
Δ IHSG t = γ 0 + γ 1 Δ Growth t + γ 2 Δ Kurs t + γ 3 Growth t-1 + γ 4 Kurs t-1 + γ 5 (Growth t-1 + Kurs t-1 -IHSG t-1 ); (2)
IHSG t = Indeks harga saham gabungan pada tahun t
Growth t = Tingkat pertubuhan ekonomi pada tahun t Kurs t = Nilai tukar dolar Amerika terhadap Rupiah pada tahun t

## Pendekatan Model Koreksi Kesalahan Baku (Error Correction Model/ ECM)
Untuk  menghubungkan  fenomena  jangka  panjang  dan  jangka  pendek  maka digunakan  pendekatan  model  dinamik.  Ada  dua  pendekatan  model  dinamik, yaitu:  a)  model  dinamik  tanpa  uji  stasioneritas:  Model  Penyesuaian  Parsial  (PAM) dan  Model  Koreksi  Kesalahan  Baku  (ECM);  b)  model  dengan  uji  stasioneritas:  ECM Engle-Granger.  Peneliti  menggunakan  Metode  Koreksi  Kesalahan  Baku  (ECM) karena  metode  PAM  tidak  dapat  membaca  spesifikasi  model  yang  digunakan sudah  benar  atau  belum.  Metode  ECT  dapat  melakukannya  dengan menggunakan  nilai  errornya  atau  error  correction  term  (ECT)  (Insukindro,  dkk  2001: 207). Jika ECT positif dan signifikan maka model tersebut dapat dipergunakan untuk mengestimasi berbagai faktor yang  diuji dalam model.
Berbeda  dengan  model  koreksi  keasalahan  baku,  pendekatan  Engle-Granger menggunakan  teorema  Representasi  Granger  (Granger  Representation  Theorem) yang  lebih  fokus  pada  asumsi  bahwa  sistem  yang  berkointegrasi  selalu  memiliki mekanisme  koreksi  kesalahan.  Apabila  variabel  dependen  dan  independen berkointegrasi,  maka  terdapat  hubungan  jangka  panjang  antar  variabel-variabel tersebut.  Dinamika  jangka  pendek  dapat  dijelaskan  dengan  mekanisme  koreksi kesalahan.  Keterkaitan  uji  kointegrasi  dengan  ECM  dapat  ditelusuri  melalui  uji statistik  ECT  yang  signifikan  secara  statistik.  Sebaliknya  bila  koefisien  ECT-nya  tidak signifikan,  hal  ini  menandakan  bahwa  spesifikasi  model  yang  diamati  dengan metode  ECM  tidah  sahih  (Insukindro  1992).  Salah  satu  kelemahan  uji  kausalitas Granger  adanya  prasyarat  uji  stasioneritas  dan  uji  kointegrasi.  Padahal  dalam banyak  kasus  data  runtun  waktu  tidak  stasioner.  Untuk  mengatasi  masalah  ini, dilakukan  uji  kausalitas    model  koreksi  kesalahan  baku  (tanpa  uji  stasioneritas  dan kointegrasi) (Insukindro 1998: 1-14).
ECM  baku  didasarkan  pada  asumsi  bahwa  pasar  selalu  berada  dalam ketidakseimbangan dan keinginan selalu tidak sama dengan yang terjadi. Kondisi ini menyebabkan seseorang akan menanggung biaya yang berkaitan dengan kondisi itu di mana biaya terdiri dari fungsi biaya kuadratik periode tunggal. Fungsi ini terdiri atas  dua  komponen,  yaitu:  biaya  ketidakseimbangan  dan  biaya  penyesuaian. Fungsi kuadratik periode tunggal dapat ditulis sebagai berikut (Insukindro 1990).
 C a t  1 (Y t -Y t* ) 2 +  2 [(1- β )Y t ] 2 (3)
Keterangan:  Y t = variabel aktual; Y t* = tingkat harapan; dan β = kelambanan waktu

## Penurunan Model Koreksi Kesalahan
Model  dinamik  dapat  diturunkan  melalui  analisis  optimasi  terhadap  biaya ketidakseimbangan dan penyesuaian. Berkaitan dengan hal ini, dalam penulisan ini akan  digunakan  model  koreksi  kesalahan  yang  diaplikasikan  pada  fungsi  kinerja pasar  modal  (BEI).  Dianggap  bahwa  kinerja  pasar  modal  (IHSG)  dipengaruhi  oleh tingkat  pertumbuhan  ekonomi  (GROWTH)  dan  kinerja  pasar  uang  (KURS)  dan dinyatakan dalam  hubungan jangka panjang atau  keseimbangan  sebagai  berikut ini:
IHSG* t =  0 +  1 GROWTH t +  2 KURS t (4)
 0 >0, 0<  1 <1 dan  2 < 0
Jika  IHSG* t berada  pada  pada  titik  keseimbangan  terhadap  GROWTH t dan  KURS t berarti  persamaan  di  atas  terpenuhi.  Akan  tetapi,  dalam  sistem  ekonomi  pada umumnya jarang sekali terjadi keseimbangan seperti yang diinginkan sehingga bila IHSG* t mempunyai nilai yang berbeda dengan nilai keseimbangan maka terjadilah perbedaan antara sisi kanan dan sisi kiri persamaan (4) sebesar:
DE= IHSG* t -  0 -  1 GROWTH t +  2 KURS t (5)
Nilai  perbedaan  (DE)  dikenal  sebagai  kesalahan  ketidakseimbangan  atau disequilibrium  error  (Thomas,  1997:  383).  Dengan  mengikuti  pendekatan  yang dikembangkan oleh  Domowitz  dan  Elbadawi, Insukindro  (1998),  merumuskan  fungsi biaya kuadrat periode tunggal sebagai berikut.
C t = b 1 [(IHSGP t – U - IHSG t *] 2 + b 2 [(1 – B) (IHSG t –U t -  jZ t ] 2 (6)
Keterangan:
C  =  Fungsi  biaya  yang  dihadapi  pelaku  ekonomi;  IHSGP t =  Kinerja  pasar  modal diinginkan  dalam  jangka  pendek;  IHSG* t =  Kinerja  pasar  modal  diinginkan  dalam jangka  panjang;  IHSG t =  kinerja  pasar  modal;  U=Variabel  syok;  B=operasi kelambanan; Z t = vektor variabel yang mempengaruhi kinerja pasar modal.
Komponen pertama  persamaan  (6)  mencerminkan  biaya  ketidakseimbangan  dan komponen  kedua  merupakan  biaya  penyesuaian.  Dengan  meminimisasi persamaan (6) terhadap IHSG t dan mensubstitusikan Z t sebagai fungsi dari GROWTH t dan KURS t akan diperoleh persamaan:
IHSG t = g 0 + g 1 GROWTH t + g 2 KURS t + g 3 GROWTH t-1 + g 4 KURS t -1 + g 5 IHSG t-1 + g 6 U t + g 7 U t-1 (7)
Persamaan  (7)  mencerminkan  hubungan jangka pendek  atau  ketidakseimbangan yang  meliputi  nilai  aras  dan  kelambanan  variabel  IHSG,  GROWTH,  dan  KURS. Permasalahan  lain  akan  muncul  jika  ternyata  aras  variabel  dalam  persamaan  di atas  tidak  stasioner  adalah  jika  diestimasi  dengan  metode  OLS  maka  akan menyebabkan  munculnya  regresi  lancung  (Thomas,  1997).  Untuk  mengatasi permasalahan  ini  maka  persamaan  di  atas  perlu  diparameterisasi  ulang menggunakan  perubahan  (delta)  aras  variabel,  sehingga  menjadi  persamaan berikut ini:
Δ IHSG t =  1 Δ GROWTH t +  2 Δ KURS t +  3 (IHSG t – β 0 - β 1 GROWTH t – β 2 KURS t ) t-1 +  4 Δ U t +  5 U t-1 (8)
Keterangan:
 1 = g 1  4 = c6 β 0 =
5 1 g go  Δ X t = X t - X t-1  2 =g 2  5 = c 7 β 1 = 5 1 3 1 g g g    3 = (1-g 5 )
β 2 = 5 1 4 2 g g g  
Persamaan  di  atas  menjelaskan  perubahan  IHSG  ( Δ IHSG t )  masa  sekarang dipengaruhi oleh perubahan pertumbuhan ( Δ GROWTH t ) dan perubahan kurs dolar terhadap  rupiah  ( Δ KURS t )  dan  kesalahan  ketidakseimbangan  atau  komponen koreksi  kesalahan  (error  correction  term)  periode  sebelumnya.  Jika  diamati  lebih lanjut  akan  terlihat  bahwa  persamaan  di  atas  hanya  meliputi  kelambanan  satu periode  sehingga  ini  dikenal  sebagai  first  period  order  ECM  (Insukindro,  1999). Parameter  3 (  1 dan +  2 ) menjelaskan pengaruh jangka pendek variabel GROWTH t dan  KURS t. Persamaan  di  atas  sering  diparameterisasi  lebih  lanjut  menjadi persamaan berikut ini:
Δ IHSG t = γ 0 + γ 1 Δ GROWTH t + γ 2 Δ KURS t + γ 3 GROWTH t-1 + γ 4 KURS t-1 + γ 5 (GROWTH t-1 + KURS t-1 -IHSG t-1 ) + γ 6 Δ U t + γ 7 Δ U t-1 (9)
Keterangan:
γ 0 = -  3 β 0 γ 3= -  3 (1- β 1 ) γ 6=  4 γ 1 =  1 γ 4= -  3 (1- β 2 ) γ 7=  5 γ 2=  2 γ 5= -  3
Persamaan di atas bisa ditulis menjadi
Δ IHSG t = γ 0 + γ 1 Δ GROWTH t + γ 2 Δ KURS t + γ 3 GROWTH t-1 + γ 4 KURS t-1 + γ 5 ECT + γ 6 Δ U t + γ 7 Δ U t-1 (10)
Pada  prinsipnya  persamaan  ini  tidak  berbeda  dari  persamaan  sebelumnya  dan dikenal  sebagai  baku  atau  standard.  Model  inilah  yang  nantinya  akan  digunakan dalam studi empiris ini.

## HASIL UJI  MENGGUNAKAN METODE KOREKSI KESALAHAN BAKU (ECM)
Penelitian ini ingin menguji pengaruh variabel GROWTH dan KURS terhadap variabel IHSG. Penelitian ini terkait dengan data runtun waktu (times series). Analisis seperti ini melibatkan  perubahan  yang  besar  dalam  ekonomi  dan  kebijakan  ekonomi  pada saat  tertentu  dan  pengaruhnya  terhadap  gejala  dan  perilaku  ekonomi  pada  saat yang  lain.  Oleh  karena  itu,  dalam  penelitian  ini  peneliti  akan  menggunakan pendekatan  model  linear  dinamik  (MLD).  Penggunaan  MLD  disebabkan  karena adanya  alasan  psikologi,  teknologi,  dan  kelembagaan.  Ketiga  alasan  ini menyebabkan faktor kelambanan memainkan peranan penting dalam perekonomian.
Model dinamik linear adalah model terbaik yang dapat menjelaskan perhubungan antara  GROWTH  dan  KURS  dengan  IHSG  (analisis  sensitivitas).  Untuk  itu  uji  estimasi menggunakan regresi model dinamik menggunakan model persamaan berikut ini:
Δ IHSG t = γ
0 + γ 1 Δ GROWTH t + γ 2 Δ KURS t + γ 3 GROWTH t-1 + γ 4 KURS t-1 + γ 5 (GROWTH t-1 +
KURS t-1 -IHSG t-1 )

## Persamaan di atas dapat ditulis kembali sebagai berikut ini

## DIHSG C DKURS DGROWTH  KURS(-1) GROWTH(-1) ECT1
Berdasarkan hasil uji asumsi klasik, tidak semua asumsi dapat dipenuhi dalam model ini  sehingga  peneliti  tidak  menggunakan  metode  OLS.  Peneliti  memilih menggunakan  metode  yang  mengadopsi  berbagai  kondisi  atau  asumsi autoregressive  conditional  heteroscedasticity  (ARCH),  yaitu  Metode  Tresshold Autoregressive  Conditional  Heteroscedasticity  (TARCH).  Metode  ini  diperkenalkan oleh  Zakoian  (1994)  dan  Glosten,  Jaganathan,  dan  Rungkle  (1993)  (dikutip  dari Winarno 2007). Tabel 1 adalah hasil uji regresi dinamik dengan menggunakan model TARCH.
Hasil  estimasi  model  koreksi  kesalahan  sebagaimana  yang  disajikan  pada  tabel  1, menunjukkan  bahwa  bentuk  fungsi  linear  model  empirik  IHSG  memperlihatkan bahwa model tersebut mempunyai nilai koefisien ECT sukses dan dapat digunakan untuk  mengestimasi  faktor-faktor  yang  mempengaruhi  kinerja  pasar  modal  di
Indonesia  selama  periode  penelitian.  Nilai  koefisien  penyesuaian  sebesar  0,23 menunjukkan  bahwa  sebesar  23%  ketidaksesuaian  dalam  variabel  IHSG  antara yang aktual dan yang diinginkan akan dieliminasi dalam satu bulan.
Tabel 1 Hasil Estimasi TARCH-Model Koreksi Kesalahan IHSG di Bursa Efek Indonesia Variabel Bebas Variabel Tidak bebas Model Linear (DIHSG) Intersep -1123 (-7,42) * Dgrowth -111 (-0,64) Dkurs -160 (-3,5)* Growth(-1) 78 (3,83)* Kurs(-1) -15 (-68)* ECT1 0,23 14* Kriteria Uji Lolos Seleksi*
Berdasarkan  hasil  estimasi  model  ECM  dapat  disimpulkan  bahwa  dalam  jangka pendek tidak semua variabel mempengaruhi kinerja pasar modal Indonesia secara signifikan,  yaitu  variabel  GROWTH  dan  arahnya  pun  tidak  sesuai  dengan  hipotesis atau teori terkait. Dari hasil estimasi regresi diperoleh bahwa jika tidak ada variabel lain  yang  berpengaruh  terhadap  IHSG  maka  IHSG  otonom  adalah  sebesar  -4883. Secara  umum,  sangkaan  masyarakat  adalah  petumbuhan  ekonomi  akan mendorong  kinerja  pasar  modal,  ternyata  hasil  uji  ini  tidak  memberikan  konfirmasi, khususnya dalam jangka pendek. Yang perlu diingat adalah pertumbuhan ekonomi bersifat  temporal  dan  tidak  terus-menerus.  Efek  pertumbuhan  hanya  bersifat temporal pada satu periode tertentu. Akan tetapi GROWTH memiliki pengaruh yang signifikan  terhadap  IHSG  dalam  jangka  panjang.  Dengan  demikian,  hipotesis  1 hanya berhasil  didukung secara parsial.
Untuk variabel KURS, hasil uji menghasilkan koefisien bertanda negatif dan signifikan baik  dalam  jangka  pendek  maupun  jangka  panjang.  Ini  berarti  bahwa  semakin kuat  nilai  tukar  rupiah  akan  menaikkan  IHSG.  Hasil  uji  menunjukkan  jika  nilai  tukar dolar  US  menguat  1%,  maka  IHSG  akan  menurun  sebesar  160%  dalam  jangka pendek,  dan  menurun  sebesar  64%  dalam  jangka  panjang  selama  periode penelitian. Dengan demikian hipotesis 2 berhasil didukung.
Berdasarkan model koreksi kesalahan dalam bentuk linier, tampak bahwa koefisien- koefisien dalam tabel tidak konsisten dengan teori khususnya pada variabel growth
bulan lalu dan kurs bulan lalu. Variabel GROWTH bulan lalu menunjukkan hubungan yang negatif  dengan IHSG  dalam jangka pendek  namun  tidak  signfikan.  Meskipun tidak  signifikan  mungkin  perlu  sedikit  penjelasan,  yaitu  ketika  perekonomian mengalami  pertumbuhan,  investor  pasar  modal  tidak  melihatnya  sebagai  suatu indikator positif dalam jangka pendek. Namun investor kemungkinan akan bereaksi dalam  jangka  panjang.  Ini  akan  memberi  dampak  pada  IHSG  yang  positif  pada pada  periode  bulan  3,  yaitu    IHSG  menjadi  menaik,  hal  ini  terlihat  pada  variabel kelambanannya yang positif dan signifikan.
Hal  ini  sejalan  dengan  pendapat  yang  dikemukakan  oleh  Serwa  (2006)  bahwa pengaruh  kebijakan  ekonomi  terhadap  pasar  modal  direspon  terbatas  oleh  para pelaku  pasar  modal  dan  pasar  uang  dan  ini  merupakan  salah  satu  ciri perekonomian negara sedang berkembang. Kemungkinan yang lain adalah pelaku pasar  melihat pertumbuhan  ekonomi  sebagai  suatu  kesempatan untuk  melakukan investasi  pada  sektor  real  daripada  pasar  modal  sehingga  peningkatan pertumbuhan tidak meningkatkan transaksi di pasar saham.
Untuk variabel kurs, variabel ini menunjukkan arah hubungan negatif terhadap IHSG. Ini  berarti  bahwa  peningkatan  nilai  tukar  dolar  US  terhadap  rupiah  akan  diikuti dengan penurunan IHSG.  Dengan perkataan lain,  kenaikan nilai  tukar  rupiah akan diikuti  dengan  kenaikan  IHSG.  Ketika  nilai  tukar  dolar  US  menguat,  investor  akan mencari  alternatif  investasi  dengan  tidak  membeli  dolar  US.  Investor  pasar  uang mungkin  lebih  bersifat  spekulatif  sehingga  ketika  nilai  rupiah  melemah  mereka melepas  dolar  untuk  mendapatkan  rupiah  lebih  besar  dan  menginvestasikan  ke pasar  modal  dengan  membeli  saham  di  pasar  modal  Indonesia.  Ketika  nilai  tukar dolar US menguat investor pasar uang akan membeli dolar dan menurunkan minat investasi di pasar modal.
Untuk  meyakinkan  apakah  model  ini  benar-benar  baik,  peneliti  melakukan  uji residual  korelogram  (tidak  ditampilkan).  Hasil  uji  korelogram  menunjukkan  bahwa semua  batang  berada  di  dalam  garis  Bartlett.  Nilai  statistik  Q  tidak  signifikan sehingga  dapat  disimpulkan  tidak  ada  masalah  pelanggaran  asumsi  adanya autokorelasi dan varian yang konstan.

## Analisis Tambahan: Uji Sensitivitas Model IHSG di BEI
Model  regresi  yang  diuji  di  atas  menggunakan  model  linear.  Analisis  berikut  ini digunakan untuk menentukan apakah model linear memang lebih tepat digunakan untuk  memprediksi  pengaruh  variabel  GROWTH  dan  KURS  terhadap  IHSG dibandingkan  dengan  model  linear  dengan  log.  Peneliti  mengasumsikan  ada  dua model yang berkompetisi
Setelah melakukan pememilihan 6 model (3 model linear, yaitu: ihsg c growth; ihsg c kurs; dan ihsg c growth kurs; dan 3 model log linear: lihsg c lgrowth; lihsg c lkurs; dan
lihsg  c  lgrowth  lkurs)  peneliti  mendapatkan  bahwa  hanya  ada  dua  model  terbaik yang  menjelaskan  IHSG,  yaitu  model  ihsg  c  growth  kurs  dan  lihsg  c  lgrowth  lkurs. Untuk  memilih  manakah  dari dua  model  tersebut  yang akan dipilih  sebagai  model terbaik  untuk  melakukan  estimasi,  maka  perlu  dilakukan  seleksi  kriteria  dengan membandingkan model di bawah ini.
Model 1 IHSG  C GROWTH KURS Model 2 LIHSG  C LGROWTH LKURS Tabel 2 Hasil Uji Kriteria Seleksi Model Linier Variabel dan Kriteria Model 1 Linear Model 2 Log-Linear Intersep 6105,80 (11,831)* 8,573 (76,51)* GROWTH 239,06 (3,797)* 0,085 (2,94)* KURS 164,13 (6,103)* 0,171 (4,76)* N 103 103 F 19,06* 11,724* Rerata 9054,6 9,106 Korelasi Serial-DW; Obs*R-Squared 0,401 65,9 0,351 70,1 Linieritas 0,0595* 0,029* Normalitas (JB) 1,892 7,054 Heteroskedastisitas (white) 3,017* 5,038* R 2 0,28 0,1899 2 R 0,26 0,1738 AIC = RSS/T* e 2k/T 574.808 0,0082 Schwarz Criterion = RSS/T* T kj/T 593.708 0,00842 Keterangan Lolos Uji Seleksi*
Berdasarkan tabel 2 di atas, uji asumsi klasik untuk ke dua model sangat bervariasi. Kedua  model  tidak  lulus  uji  D-W.  Berdasarkan  kriteria  uji  korelasi  serial  dengan menggunakan uji Breusch-Godfrey, tidak satu pun model yang lolos uji. Model 1 dan model  2  lolos  uji  linieritas,  artinya  spesifikasi  model  1  dan  2  sudah  benar.  Hanya model  1  dan  2  tidak  lolos  uji  normalitas.  Model  2  lolos  uji  heteroskedastisitas, sedangkan model 1 tidak lolos.
Untuk  menguji  model  manakah  yang  terbaik  yang  dapat  digunakan  untuk memprediksi hubungan ketiga variabel dalam model di atas, peneliti menggunakan kriteria  AIC,  Schwarz  Criterion,  R2,  dan  Uji  DW.  Berdasarkan  Tabel  2,  dengan memperhatikan  nilai  AIC  dan  Schwarz  Criterion  (SC),  maka  model  linear  yang terbaik  adalah  model  1,  sebab  memiliki  nilai  AIC  dan  SC  yang  paling  minimum. Sedangkan, untuk model log (model 2) memiliki ukuran AIC dan SC paling rendah.
Jurnal Manajemen Teori dan Terapan | Tahun 1, No.1, April 2008 | Efraim Ferdinan Giri
Berdasarkan  nilai  R 2 ,  model  1  memiliki  nilai  paling  tinggi  yaitu  sebesar  0,26  artinya proporsi    atau  persentase  dari  variasi  variabel  IHSG  mampu  dijelaskan  oleh  variasi variabel  growth  dan  kurs  sebesar  26%.  Model  2  memiliki  nilai  nilai  R 2 sebesar  0,19, artinya  proporsi    atau  persentase  dari variasi variabel IHSG  mampu  dijelaskan  oleh variasi  variabel  growth  dan  kurs  hanya  sebesar  19%.  Dengan  demikian,  model  1 lebih baik dibandingkan dari model 2.
Berdasarkan  hasil  uji  DW,  terlihat  bahwa  ke  dua  model  tidak  lolos  uji    autokorelasi. Kedua  model  di  atas  masih  linier  dan  tidak  bias  meskipun  tidak  efisien  jika dibandingkan dengan penggunaan prosedur dengan autokorelasi.  Ada beberapa alasan  mengenai  mengapa  masalah  autokorelasi  pada  umumnya  muncul  dalam suatu model perhubungan, yaitu: (Gujarati 2003:445-447).
1. Adanya  kelambanan.  Data  yang  digunakan  adalah  runtun  waktu.  Ciri  khas data  runtun  waktu  memiliki  kelambanan.  Data  yang  digunakan  dalam  hal  ini adalah  IHSG,  Growth  dan  Kurs.  Data  IHSG  adalah  data  bulanan,  data pertumbuhan  adalah  kuartalan,  sedangkan  data  kurs  adalah  data  bulanan. Kemungkinan  yang  terjadi  adalah  variabel  pada  periode  kuartal  sebelumnya akan mempengaruhi periode kuartal selanjutnya.
2. Adanya  spesifikasi  bias.  Dalam  hal  ini  mungkin  peneliti  belum  memasukkan variabel  lain  yang  menurut  teori  ekonomi  ternyata  cukup  penting  dalam menjelaskan variabel tidak bebas.
Pemilihan  model  penting  untuk  tujuan  penelitian  ini.  Untuk  menentukan  model regresi  linier  atau  log-linier  yang  akan  dipergunakan  dan  memprediksi  model penelitian  ini,  peneliti  menggunakan  Metode  Mackinon,  White  dan  Davidson  atau dikenal dengan MWD Test. Berdasarkan uji ini, jika koefisien regresi variabel Z 1 (model 1)  memiliki  nilai  yang  signifikan  secara  statistik,  maka  berarti  model  linier  ditolak sehingga model yang sesuai adalah bentuk log-liniear. Sebaliknya, jika Z 2 (model 2) memiliki  nilai  yang  signifikan,  maka  bentuk  log-linear  ditolak  sehingga  model  yang tepat adalah model linear. Hasil uji MWD ada pada tabel 3.

## Tabel 3.
Hasil Uji MWD Variabel Tidak Bebas IHSG Variabel Tidak Bebas LIHSG Konstanta -100167,9 (-0,2381) Konstanta 8,874 (79,0803)* Growth -86.25 (-0,0669) Lgrowth 0,0457 (1,7448)* Kurs -56,32 (-0,0645) Lkurs 0,0633 (1,7057)* Z1 12104,16 (0,2526) Z2 -0,0004 (-5,564)*
Berdasarkan  hasil  uji  MWD,  ditemukan  adanya  perbedaan  yang  berarti  antara kedua  bentuk  fungsi  model  empiris  baik  linier  dan  log-linier.  Dengan  derajat kepercayaan  95%  (  =  5%),  bentuk  fungsi  model  empiris  linier  maupun  log-linier adalah  tidak  independen  karena  nilai  koefisien  Z1  tidak  signifikan.  Sedangkan  nilai koefisien  Z2  signifikan  secara  statistik.  Dengan  demikian,  model yang  tepat  adalah model linear. Dengan perkataan lain, bentuk fungsi model empirik IHSG lebih tepat menggunakan  bentuk  fungsi  model  linier  daripada  bentuk  fungsi  model  linier dengan log.

## SIMPULAN
Studi  empirik  ini  memberikan  gambaran  bahwa  pemilihan  bentuk  fungsi  sangat penting  untuk  menghindari  regresi  lancung  dan  kesalahan  spesifikasi.  Dalam memilih  bentuk  fungsi  diterapkan  pendekatan  uji  MWD  dan  pendekatan  model koreksi  kesalahan.  Dalam  kasus  ini,  dengan  memperhatikan  hasil  estimasi pendekatan  koreksi  kesalahan,  bentuk  fungsi  linear  memiliki  kemampuan  prediksi relatif  lebih  baik  dibandingkan  dengan  bentuk  fungsi  yang  log-linier  untuk memprediksi  pengaruh  kinerja  ekonomi  dan  kinerja  pasar  uang  terhadap  kinerja pasar modal.
Hasil  penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  perbaikan  kondisi  ekonomi  dan  kebijakan ekonomi  tidak  selalu  berdampak  signifikan  terhadap  pasar  modal,  khususnya  di Indonesia  (Serwa,  2006).  Pertumbuhan  ekonomi  tidak  selalu  direspon  oleh  pelaku pasar  modal  dala  jangka  pendek,  namun  dalam  jangka  panjang  investor mempertimbangkannya sebagai faktor penting. Investor mempertimbangkan faktor pertumbuhan  dalam  jangka  panjang  sebab  memberikan  keyakinan  bahwa pertumbuhan  ekonomi  konsisten  dalam  jangka  panjang  sehingga  mereka  tidak bereaksi dalam jangka pendek.
Kurs  mempengaruhi  secara  signifikan  kinerja  pasar  modal.  Ada  dugaan  bahwa pelaku  bisnis  pada  ke  dua  pasar  tersebut  adalah  investor  yang  sama  sehingga antara  kedua  pasar  uang  dan  pasar  modal  terjadi  saling  tarik  (berhubungan). Ketika nilai tukar dolar US di pasar uang menguat investor lebih suka menjual dolar (spekulatif)  dan  membeli  saham.  Sebaliknya  ketika  nilai  tukar  dolar  di  pasar  uang melemah,  investor  lebih  suka  membeli  dolar  dan  tidak  menginvestasikan  uang mereka di pasar modal.
Ada  beberapa  limitasi  yang  mungkin  mempengaruhi  hasil  riset  ini.  Pertama,  data pertumbuhan  yang  digunakan  adalah  data  kuartalan,  sehingga  peneliti mentransformasinya  menjadi  data  bulanan.  Kedua,  periode  pengujian  mungkin tidak terlalu panjang sehingga tidak bisa mengungkap hubungan yang lebih dalam model  yang  diuji.  Riset  ini  menggunakan  IHSG  untuk  seluruh  saham,  padahal  BEI adalah  salah  satu  thin  market  (pasar  tipis),  sehingga  bisa  diuji  dengan menggunakan model IHSG  yang lain seperti LQ-45 dan lain-lain.
Riset  berikutnya  bisa  menguji  kembali  model  ini  dengan  menambah  faktor-faktor ekonomi  yang  lain  yang  mungkin  bisa  memperkuat  model  ini,  misalnya  tingkat bunga.  Selain  itu,  penelitian  berikutnya  dapat  menguji  kembali  dugaan  bahwa pertumbuhan  mempengaruhi  IHSG  atau  mungkin  sebaliknya  IHSG  yang mempengaruhi  pertumbuhan  ekonomi.  Riset  selanjutnya  dapat  juga  dilakukan dengen membagi industri atau menggunakan indeks harga saham yang lain seperti LQ-45.

## Daftar Pustaka
De Bond, W and R Thaler , 1985, “Does Security Analysts Overreact?”, The American Economic Review, Volume 80. 52-57.
Gunarsih, Tri and Hartadi Bambang. 2002. Pengaruh Pengumuman Pengangkatan Komisaris Independent Terhadap Return Saham di BEJ (Study Pada 51 Perusahaan Manufaktur). Jurnal Riset Akuntansi Manajemen dan Ekonomi,
Vol. 2 No. 2, Agustus 2002.
Gujarati, D.N. 2003. Basic Econometrics. Fourth edition. Singapore: McGraw-Hill. Hartono,  Jogiyanto  M.  2000.  Teori  Portofolio  dan  analisis  Investasi.  Edisi  Kedua.
Yogyakarta: BPFE Yogyakarta.
Husnan,  Suad.  2008.  Financial  Globalization:  The  Interaction  of  Foreign  Exchange Market  and  Capital  Market.  Disajikan  pada  International  Seminar  on Financial Globalization and Impact on Local Markets, organized by Center of Asian Pacific Studies, Gadjah mada University, 12 January 2008. unpublished. Insukindro.  1990.  The  short  and  Long  Term  Determinants  of  Money  and  Bank  Credit
Market  in  Indonesia,PhD  Thesis,  Departement  of  Economics,  University  Of Essex, United Kingdom,Unpublication.
Insukindro. 1992(a). Pembentukan model dalam penelitian ekonomi. Jurnal Ekonomi dan Bisnis Indonesia, VII(1): 1-18.
Insukindro,  1992(b).  Pendekatan  kointegrasi  dalam  analisis  ekonomi:  studi  kasus permintaan  deposito  dalam  valuta  asing  di  Indonesia.  Jurnal  Ekonomi Indonesia, Vol 1 (2).
Insukindro.  (1998).  Pendekatan  Stok  Penyangga  Permintaan  Uang:  Tinjauan  Teoritik dan  Sebuah  Studi  Empirik  di  Indonesia.  Ekonomi  dan  Keuangan  Indonesia, Vol. XLVI,No. 4: 451-471.
Insukindro.  1999.  Pemilihan  model  ekonomi  empirik  dengan  pendekatan  koreksi kesalahan. Jurnal Ekonomi dan Bisnis Indonesia, 14 (1): 1-8.
Insukindro  &  Aliman.  1999.  Pemilihan  dan  bentuk  fungsi  model  empirik:  studi  kasus permintaan uang kartal riil di Indonesia. Jurnal Ekonomi dan Bisnis Indonesia, 13 (4): 49-61.
Insukindro;  Maryatmo,  R.;    and  Aliman.  2001.  Modul:  Ekonometrika  Dasar  dan Penyusunan  Indikator  Unggulan  Ekonomi.  Tidak  dipublikasikan.  Disampaikan pada  Lokakarya  Ekonometrika dalam  Rangka  Penjajakan  Leading Indikator Export di Kawasan Timur Indonesia, tanggal 3-6- September 2001. Majalah Akuntan Indonesia, Edisi No. 4, Tahun 1, Desember 2007
Rahmawati and Tri Suryani. 2005. Over Reaksi Pasar Terhadap Harga Saham Perusahaan Manufaktur Di Bursa Efek Jakarta. Proceeding SNA 8. Serwa, Dobromi. 2006. Do Emerging Financial Market React to Monetary Policy Announcement? Evidence from Poland. Applied Financial Economics, 16, pp. 513-523
Sukmawati and Daniel Hermawan. 2003. Overreact Hipothesis dan Price Earning
Ratio Anomaly Saham–Saham Sektor Manufaktur di Bursa Efek Jakarta. Jurnal
Riset Ekonomi dan Manajemen, Vol. 3, No. 1.
Sjahrir. 1992. Analisis Ekonomi Indonesia. Jakarta: PT Gramedia Pustaka Utama. Tandelilin, Eduardus and Algifari. 1999. Pengaruh Hari Perdagangan terhadap Return Saham di Bursa Efek Jakarta.  Jurnal Ekonomi dan Bisnis Indonesia,14(4). Thomas, R.L. 1997. Modern Economterics: an Introduction. England: Addison Wesley- Longman Limited.
Widiatmodjo,  Sawidji.  1996.  Cara  Sehat  Investasi  di  Pasar  Modal:  Pengetahuan Dasar. Jakarta: PT Jurnalindo Aksara Grafika.
Winarno,  Wing  W.  2007.  Analisis  Ekonomtrika  dan  Statistika  dengan  Eviews. Yogyakarta: UPP AMP YKPN.