Analisis Dinamis Hubungan Antara Harga Saham dan Variabel Makroekonomi JMSAB 77 Paulina Research Paper STIE Indonesia Banking School, Jakarta, Indonesia Economics  and  Financial Management

## Abstract
Previous research has proven the influence between  interest rates, inflation,  exchange  rate,  trade  balance,  industrial  production  index on stock prices. By using the Autoregressive Distributed Lag (ARDL)
model  approach  and  the  13  companies  listed  on  the  IDX,  in  this study, we will look deeper into the dynamics of long-term and short- term  relationships  for  the  aforementioned  variables.  The  research period  starts  from  January  2015  to  December  2019,  during  which time  there  were  many  global  upheavals  that  had  a  considerable impact  on  the  Indonesian  economy,  through  the  ARDL  model  of interest  rates,  inflation,  exchange  rate,  trade  balance,  industrial production  index  and  stock  prices  are  proven  to  have  long-term cointegration or move together in the long term. But not only in the long  run,  these  seven  variables  also  have  a  dynamic  short-term relationship  that  has  a  sufficient  speed  of  adjustment  towards equilibrium per month.
Received: 02 Feb 2021
Revised: 25 Feb 2021
Accepted: 3 Mar 2021
Online: 4 Mar 2021

## Keywords:
interest  rate,  inflation,  exchange  rate,  trade  balance,  Autoregressive Distributed Lag Model
Corresponding Author:
Paulina
Indonesia Banking School
Jl. Kemang Raya No. 35, Jakarta Selatan Email: paulina.harun@ibs.ac.id Jurnal Manajemen Strategi dan Aplikasi Bisnis, Vol 4, No. 1,  2021, pp. 77 - 90 © The Author(s) 2021 DOI: https://doi.org/10.36407/jmsab.v4i1.278 eISSN 2655-237X
CC BY: This license allows reusers to distribute, remix, adapt, and build upon the material in any medium or format,  so  long as attribution  is given to the creator. The license allows for commercial use.

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

## PENDAHULUAN
Perkembangan  ekonomi  dunia  yang  semakin  tinggi  secara  langsung  ataupun  tidak  langsung akan  berdampak  kepada  ekonomi  setiap  negara  di  dunia.    Dampak  ini  disebabkan  karena semakin terbuka ekonomi setiap negara,  terutama pergerakan  modal antar negara  yang  secara tidak langsung akan berdampak pada ekonomi negara tersebut.
Ekonomi  global  saat  ini,  dimana  aktivitas  ekonomi  suatu  negara  tidak  hanya  terdampak dari  sisi  mikro  bahkan  dari  sisi  makro.  Makroekonomi  selama  beberapa  dekade  sangat mempengaruhi aktivitas keuangan di suatu negara, hal ini sejalan dengan teori Arbritage Pricing Theory  (APT)  yaitu  model  penetapan  harga  aset  multi-faktor  berdasarkan  gagasan  bahwa pengembalian  aset  dapat  diprediksi  menggunakan  hubungan  linier  antara  pengembalian  asset yang diharapkan  dan sejumlah variabel makro ekonomi yang merespon risiko sistematis. Teori APT  adalah salah satu model  yang berguna untuk menganalisis portofolio dari sudut pandang nilai  investasi,  untuk  mengidentifikasi  sekuritas  yang  mungkin  diberi  peringkat  sementara, Variabel makroekonomi dari waktu ke waktu akan berdampak pada investasi dan harga saham di  pasar  uang.  Dalam  beberapa  waktu,  perkembangan  variabel  makroekonomi  di  Indonesia dapat di lihat sebagai berikut : untuk nilai tukar, selama kurun waktu April 2019 hingga Maret 2020 mengalami fluktuasi yang cukup besar. Dimana April 2019 nilai tukar Indonesia terhadap US  $  berkisar  di  angka  14000  per  US$  sempat  mengalami  penguatan  di  Januari  2020  dan kembali melemah cukup tinggi di awal Maret 2020 sebagai dampak dari pandemi covid 19.
Demikian juga halnya dengan indeks produksi industri Indonesia selama beberapa kurun waktu mengalami fluktuasi yang cukup tinggi, dimana pada awal Maret 2019 mengalami angka indeks  produksi  industri  yang  cukup  besar  7.920  dan  pada  Januari  2020  mencapai  angka  – 0.813,  suatu  angka  yang  sangat  rendah  sekali  dan  ini  tentunya  akan  berdampak  pada  harga saham  di  pasar  uang.  Variabel  makroekonomi  lainnya  yang  juga  berdampak  terhadap  harga saham adalah investasi asing langsung (FDI). FDI  akan berpengaruh  terhadap harga  saham hal ini  disebabkan  semakin  banyak  FDI  yang  masuk  ke  suatu  negara  akan  berdampak  positif terhadap  harga  saham  di  pasar  uang.  Variabel  inflasi  salah  satu  variabel  makroekonomi  yang juga mempengaruhi harga saham di pasar uang, dengan angka inflasi yang bervariasi dari waktu ke waktu juga akan memberikan dampak pada sektor produksi dan industri dan pada akhirnya terhadap harga saham sektor industri.
Beberapa  model  pendekatan  yang  dipergunakan  untuk  melihat  perkembangan  harga saham, yang sering di pergunakan adalah CAPM, dan APT. Beberapa hal yang menjadi kelebihan APT  adalah  faktor-faktor  APT  adalah  risiko  sistematis  yang  tidak  dapat  dikurangi  dengan diversifikasi portofolio investasi. Faktor-faktor ekonomi makro yang telah terbukti paling dapat diandalkan  sebagai  prediktor  harga  termasuk  perubahan  tak  terduga  dalam  inflasi,  produk nasional  bruto  (GNP),  spread  obligasi  korporasi  dan  pergeseran  kurva  hasil.  Faktor  lain  yang umum digunakan adalah produk domestik bruto (PDB), harga komoditas, indeks pasar, dan nilai tukar.  Berbeda  dengan  model  penetapan  harga  aset  modal,  teori  penentuan  harga  arbitrase tidak  mengasumsikan  bahwa  investor  memiliki  portofolio  yang  efisien.  Namun,  teori  ini mengikuti  tiga  asumsi  mendasar:  (1)  Pengembalian  aset  dijelaskan  oleh  faktor  sistematis.  (2) Investor  dapat  membangun  portofolio  aset  di  mana  risiko  spesifik  dihilangkan  melalui diversifikasi.  (3)  Tidak  ada  peluang  arbitrase  di  antara  portofolio  yang  terdiversifikasi  dengan baik. Jika ada peluang arbitrase, mereka akan dieksploitasi oleh investor.
Research Gap dalam penelitian ini adalah seberapa besar dampak variabel makroekonomi terhadap  harga  saham,  dimana  selama  ini  penelitian  yang  dilakukan  melihat  harga  saham

## Paulina
Interest rate, inflation, exchange rate, trade balance, Autoregressive Distributed Lag Model
dengan  menggunakan  model  CAPM  dan  fokus  pada  risiko  yang  dihadapi  secara  mikro,  tetapi dengan  menggunakan  APT  harga  saham  dapat  dilihat  sebagai  dampak  perubahan  variabel makroekonomi  atas  risiko  yang  dihadapi  harga  saham  tersebut,  baik  dalam  jangka  pendek maupun jangka panjang.
Penelitian sebelumnya berfungsi untuk analisa dan memperkaya  pembahasan penelitian, serta  membedakannya  dengan  penelitian  yang  sedang  dilakukan.  Dalam  penelitian  ini disertakan  beberapa  jurnal  penelitian  internasional  sebelumnya  yang  berhubungan  dengan harga  saham  dan  variabel  makro  ekonomi.  Chang  et  al.  (2019)  di  Pakistan  menujukkan pengaruh  variabel  makroekonomi  terhadap  harga  saham.  Hasil  kesimpulan  dengan  metode ARDL  neraca  perdagangan,  nilai  tukar  dan  suku  bunga  berpengaruh  negatif  terhadap  harga saham,  sedangkan  inflasi  dan  indeks  produksi  industri  berpengaruh  positif  terhadap  harga saham.  Ajaz  et  al.  (2017)  menunjukkan  adanya  reaksi  asimetris  harga  saham  terhadap perubahan  suku  bunga  dan  nilai  tukar  secara  full  sample,  serta  sebelum  krisis.  Namun,  tidak ditemukan asimetri pada periode pasca krisis.
Kebijakan  moneter  ketat  tampaknya  memperlambat  harga  saham,  lebih  dari  kebijakan moneter  mudah  yang  mendorong  perubahan  hraga  saham.  Fernandez  et  al.  (2014),  dengan menggunakan    Model  Probit  untuk  meramalkan  kemungkinan  pasar  uang  di  IBEX  35  Spanyol, sebagai  faktor  penjelas  yang  dipilih  dari  serangkaian  variabel  ekonomi  seperti  kurva  hasil  di Spanyol,  AS  dan  Eropa,  beberapa  variabel  makro,  dan  berbagai  indikator  utama.  Hasil menunjukkan  bahwa  kemiringan  kurva  imbal  hasil  AS  dan  Eropa  memiliki  beberapa  konten informasi  (tidak  secara  implisit  hadir  dalam  kemiringan  kurva  imbal  hasil  Spanyol)  yang membantu untuk memperkirakan probabilitas penurunan pasar dengan lebih baik. Humpe, dan Macmillan  (2009),  menggunakan  analisis  kointegrasi  untuk  melihat  hubungan  jangka  panjang antara  produksi  industri,  indeks  harga  konsumen,  jumlah  uang  beredar,  suku  bunga  jangka panjang,  dan  harga  saham  di  AS  dan  Jepang.  Untuk  AS,  ditemukan  datanya  konsistensi  dengan vektor kointegrasi tunggal, di mana harga saham berhubungan positif dengan produksi industri dan berhubungan negatif dengan indeks harga konsumen dan suku bunga jangka panjang.
Bara et al. (2019), dengan menggunakan pendekatan model Autoregressive Distributed Lag (ARDL)  dalam  penelitian  ini  lebih  dalam  lagi  melihat  dinamika  hubungan  jangka  panjang maupun jangka  pendek untuk variabel nilai tukar Rupiah  terhadap Dolar Amerika, BI Rate dan IHSG.  Periode  penelitian dimulai dari  Juli  2005  sampai  dengan  Desember  2017, dimana  dalam rentang waktu tersebut banyak terjadi pergolakan global yang memberikan dampak yang cukup besar  terhadap  Indonesia,  salah  satunya  adalah  pelemahan  nilai  tukar  Rupiah  terhadap  Dolar Amerika. Dalam penelitian ini, melalui model ARDL nilai tukar Rupiah terhadap Dolar Amerika, BI  Rate  dan  IHSG  terbukti  memiliki  kointegrasi  jangka  panjang  atau  bergerak  bersama  –  sama dalam  jangka  panjang.  Namun  tidak  hanya  jangka  panjang,  ketiga  variabel  tersebut  juga mempunyai  dinamika  hubungan  jangka  pendek  yang  mempunyai  kecepatan  penyesuaian menuju keseimbangan yang cukup tinggi perbulannya.

## KAJIAN PUSTAKA

## Efficienty Market Hypothesis
Efficienty  Market  Hypothesis  yaitu  suatu  pasar  dimana  nilai  yang  mencerminkan  semua informasi yang tersedia dan cepat merespon pengumuman informasi baru, Keown et al, (2012), dalam  Tandelilin  (2017).  Efisien  atau  tidaknya  suatu  pasar  sangat  tergantung  pada  seberapa cepat dampak suatu informasi yang tercermin pada harga surat-surat berharga. Pada pasar yang
kurang  efisien,  harga  surat-surat  berharga  kurang  mencerminkan  informasi  yang  ada (Tandelilin, 2017). Sedangkan pada pasar efisien, informasi akan secara cepat tercermin  dalam surat-surat  berharga  sehingga  tidak  ada  investor  yang  memiliki  kesempatan  untuk mendapatkan keuntungan yang  besar.  Teori efficienty  market hypothesis memiliki tiga asumsi, yaitu (Shleifer, 2000):
1. Investor diasumsikan bersikap rasional sehingga menilai sekuritas secara rasional.
2. Terdapat  beberapa  investor  yang  tidak  rasional,  mereka  melakukan  perdagangan  secara acak  dan  oleh  karena  itu  saling  membatalkan  satu  sama  lain  dan  tidak  mempengaruhi harga.
3. Investor yang tidak rasional akan bertemu dengan investor arbitrage yang bersikap rasional yang akan menghilangkan pengaruh mereka terhadap harga.
Fama  (1970)  dalam  Tandelilin  (2017)  mengklasifikasikan  bentuk  pasar  yang  efisien  kedalam tiga efficienty market hypothesis (EMH), sebagai berikut:
1. Efisiensi pasar dalam bentuk lemah (weak form)
Menjelaskan  bahwa  semua  informasi  dimasa  lalu  (historis)  akan  tercermin  dalam  harga saham sekarang. Informasi historis (harga dan volume perdagangan, serta peristiwa dimasa lalu)  tidak  dapat  lagi  digunakan  untuk  memprediksi  perubahan  harga  dimasa  mendatang karena sudah tercermin pada harga saat ini.
2. Efisiensi pasar dalam bentuk setengah kuat (semi strong) Menjelaskan  bahwa  harga  saham  yang  terbentuk  sekarang  mencerminkan  informasi historis dan informasi yang dipublikasikan (earning, dividen, stock split, kesulitan keuangan yang  dialami  perusahaan).  Suatu  pasar  dinyatakan  setengah  kuat  jika  infrormasi  dapat direspon cepat oleh pasar (dalam satu hingga dua hari setelah pengumuman).
3. Efisiensi pasar dalam bentuk kuat (strong form) Menjelaskan  bahwa  harga  saham  yang  terbentuk  sekarang  mencerminkan  informasi historis  ditambah  semua  informasi  yang  dipublikasikan  dan  informasi  yang  tidak dipublikasikan. Pada pasar ini tidak akan ada investor yang mendapatkan abnormal return.

## Tingkat suku bunga terhadap harga saham
Tingka  suku  bunga  merupakan  salah  satu  variabel  makro  yang  cukup  penting,  dari  beberapa studi  yang  dilakukan  menunjukkan  ada  hubungan  negatif  antara  tingkat  suku  bunga  dengan harga  saham,  dan  sedikit  studi  yang  menunjukkan  kecenderungan  hubungan  positif  antara tingkat suku bunga dan harga saham. Menurut Efek Fisher, (Fisher, 1930), ekspektasi inflasi dan suku bunga nominal akan bergerak bersama-sama dan pergerakan suku bunga akan berdampak negatif  terhadap harga  saham  melalui  efek  inflasi. Menurut  Ratanapakorn  dan  Sharma  (2007), biaya  keuangan  mengalami  peningkatan  sebagai  akibat  kenaikan  tingkat  suku  bunga  dan  ini akan  menurunkan  profitabilitas  perusahaan  dan  harga  saham.  Beberapa  peneliti  telah melakukan hal yang sama antara lain :
Suku bunga  adalah harga  yang  harus  dibayarkan  oleh pihak  yang  memberikan  pinjaman dana berdasarkan prinsip konvensional (Kasmir, 2012). Digunakan kebijakan yaitu BI Rate yang mempengaruhi suku bunga pasar uang, suku bunga deposito dan suku bunga kredit perbankan. (Ningsih & Waspada, 2018).
Suku  bunga  dasar  Bank  Indonesia  (BI  Rate)  dapat  mempengaruhi  kecenderungann pengambilan keputusan investasi oleh investor di dalam pasar saham Indonesia, oleh karena itu terdapat probabilitas bahwa tingkat suku bunga dasar Bank Indonesia akan mempengaruhi nilai

## Paulina
Interest rate, inflation, exchange rate, trade balance, Autoregressive Distributed Lag Model
IHSG  (Ningsih  &  Waspada,  2018).  BI  Rate  berpengaruh  berlawanan  dengan  IHSG.  Jika  BI  Rate naik, IHSG akan turun dan sebaliknya (Tendelilin, 2001). Penelitian yang dilakukan sebelumnya membuktikan  bahwa Hasil uji signifikan simultan yaitu Uji  F, menunjukkan  suku bunga secara simultan berpengaruh signifikan terhadap pergerakan IHSG (Dainara Abie Mahasasi, 2020). dan penelitian  yang  dilakukan  oleh  (Sri  rahayu.2016.)  membuktikan  bahwa  suku  bunga berpengaruh positif terhadap Indeks Harga Saham sektor industri makanan dan minuman
H1  :  Suku  bunga  berpengaruh  negatif  terhadap  Indeks  Harga  Saham  Sektor  industri makanan dan minuman

## Inflasi terhadap harga saham
Hubungan  antara  inflasi  dan  harga  saham  tidak  konsisten,  dari  beberapa  penelitian  yang dilakukan Mukherje dan Naka (1995) dan Fama (1981) menunjukkan hubungan negatif diantara keduanya.  Hal  ini  disebabkan  kenaikan  inflasi  menciptakan  ketidakpastian  serta  risiko  yang ditanggung  investor  menjadi  lebih  tinggi,  dan  ini  akan  menyebabkan  penurunan  harga  saham (Malkiel,  1979).  Selain  itu,  kenaikan  inflasi  menyebabkan  meningkatkan  biaya  produksi  dan mengurangi  aliran  kas  perusahaan  dan  pada  akhirnya  akan  menurunkan  harga  saham. Sementara  itu  peneliti  lainnya  yaitu  Nasseh  dan  Strauss  (2000),  Ibrahim  (2003),  Ibrahim  dan Aziz (2003), inflasi memiliki hubungan positif terhadap harga saham.
Inflasi  merupakan  kecenderungan  terjadinya  peningkatan  harga  produk-produk  yang beredar  di masyarakat secara keseluruhan (Tendelilin, 2001). Indikator inflasi adalah CPI atau IHK. Inflasi merupakan salah satu faktor penyebab dari naik turunnya nilai harga saham karena naiknya  harga  barang  yang  beredar  di  masyarakat  yang  berdampak  pada  perekonomian. Tingginya  tingkat  inflasi  mengakibatkan  menurunnya  daya  beli  masyarakat  dan  mengurangi pendapatan  riil  yang  diterima  oleh  investor  (Tandelilin,  2001)  karena  saat  inflasi  tinggi  harga saham ikut meningkat. Penelitian sebelumnya membuktikan bahwa Inflasi berpengaruh positif dan  signifikan  terhadap  Indeks  Harga  Saham  Gabungan  di  Bursa  Efek  Indonesia  (Rini  Astuti, Joyce Lapian Paulina Van Rate, 2016). Dan penelitian yang dilakukan oleh (Satiri dan Augustina Kurniasih.2017). membuktikan bahwa inflasi berpengaruh positif terhadap Indeks Harga Saham Sektor industri makanan dan minuman
H2 : Inflasi  berpengaruh  positif  terhadap  Indeks  Harga  Saham  Sektor  industri  makanan dan minuman

## Nilai tukar terhadap harga saham
Fluktuasi  nilai  tukar  uang  sangat  mempengaruhi  investasi  asing  yang  masuk  di  Indonesia.  Hal terpenting  dari  nilai  tukar  rupiah  adalah  volatilitas  nilai  tukar  rupiah  tersebut.  Volatilitas  dari nilai  tukar  mata  uang  akan  berdampak  kepada  pembiayaan  kegiatan  bisnis  terutama perusahaan yang berorientasi ekspor dan impor. Pergerakan nilai tukar rupiah lebih ditentukan oleh  faktor  fundamental  dan  penguatan  nilai tukar  rupiah  merupakan  reaksi  terhadap  kondisi perekonomian  global.  Perubahan  nilai  tukar  berpengaruh  pada  kegiatan  operasional perusahaan,  daya  saing  di  pasar  internasional  dan  sebagai  konsekuensinya  berdampak  pada harga saham perusahaan tersebut. Pada level makro, dampak dari fluktuasi nilai tukar terhadap pasar modal  tergantung dari kondisi ekonomi,  perdagangan internasional dan ketidakseimbangan  perdagangan  dari  negara  tersebut.  Pada level  mikro, hubungan  konseptual antara harga saham dan nilai tukar didasarkan pada daya saing perusahaan tersebut.
Fluktuasi  nilai  tukar  secara  substansial  dapat  memberikan  pengaruh  terhadap  nilai perusahaan melalui perubahan persaingan, perubahan harga input,  dan perubahan  dalam  nilai
mata  uang  asing  yang  menjadi  aset  perusahaan.  Nilai  tukar  Rupiah  merupakan  perbandingan nilai  atau  harga  mata  uang  rupiah  dengan  mata  uang  lain.  Dengan  adanya  perdagangan internasional,  mata  uang  masing-masing  negara  perlu  memiliki  nilai  perbandingan  antar  mata uang negara yang disebut sebagai kurs valuta asing atau kurs (Salvatore, 2008).
Nilai tukar dan harga saham memiliki hubungan positif (Mukherjee dan Naka ; 1995) serta (Soenen  dan  Hennigar  ;  1988),  hal  ini  disebabkan  pada  saat  nilai  tukar  mengalami  depresiasi akan  meningkatkan  kinerja  harga  saham  domestik.  Peningkatan  nilai  tukar  meningkatkan investasi portofolio luar negeri dan akan mendorong perekonomian dalam negeri (Rahman dan Uddin  ;  2009).  Hasil  analisis  menunjukkan  bahwa  variabel  nilai  tukar  rupiah  secara  parsial berpengaruh  signifikan  dan  berhubungan  negatif  terhadap  Indeks  Harga  Saham  Gabungan (IHSG).
H3 : Nilai Tukar Rupiah berpengaruh positif terhadap Indeks Harga Saham sektor industri makanan dan minuman

## Neraca perdagangan terhadap harga saham
Neraca perdagangan atau neraca ekspor-impor adalah perbedaan antara nilai ekspor dan impor suatu  negara  pada  periode  tertentu,  diukur  menggunakan  mata  uang  yang  berlaku.  Neraca positif  artinya  terjadi  surplus  perdagangan  jika  nilai  ekspor  lebih  tinggi  dari  impor,  dan sebaliknya  untuk  neraca  negatif.  Setiap  negara  akan  mempublikasikan  laporan  neraca perdagangan  secara  berkala,  biasanya  dalam  tempo  bulanan  atau  kuartalan.  Hasilnya  diamati oleh pemerintah, bank sentral, investor, spekulan, dan para pemain pasar lainnya sebagai bahan pertimbangan. Selain itu, kondisi surplus atau defisit juga bisa berdampak pada nilai tukar mata uang.  Terdapat  hubungan  negatif  antara  neraca  perdagangan  dan  harga  saham  (Abdullah  dan Hayworth  :  1993),  meningkatnya  neraca  perdagangan  akan  meningkatkan  profit  perusahaan dan akhirnya meningkatkan harga saham. Demikian juga yang dilakukan Gay (2016), salah satu variabel makroekonomi yaitu neraca perdagangan berdampak terhadap harga saham.
H4  :  Neraca  perdagangan  berpengaruh  positif  terhadap  harga  saham  sektor  industri makanan dan  minuman

## Indeks produksi industri terhadap harga saham
Indeks  Produksi  Industri  merupakan  indeks  yang  mengukur  produksi  negara  melalui pertumbuhan  manufaktur.  Peningkatan  indeks  produksi  industri  memberikan  sinyal pertumbuhan  ekonomi  yang  baik  yang  menunjukkan  kinerja  perusahaan  yang  baik  sehingga meningkatkan harga saham (Mahakud & Kumari, 2015).
Berdasarkan pengujian dapat ditarik sebuah kesimpulan bahwa Indeks Produksi Industri dan  inflasi  berpengaruh  positif terhadap  kinerja    IHSG  (R  Safiroh  Febrina  et  al.,  2018).  Hal  ini juga  didukung  oleh  penelitian  sebelumnya  yang  dilakukan  oleh  Kabir  &  Masih  (2014)  yang menyatakan  bahwa  peningkatan  pertumbuhan  ekonomi  negara  akan  meningkatkan  produksi industri  yang  diikuti  dengan  peningkatan  arus  kas  perusahaan  sehingga  harga  saham meningkat.  Terdapat  hubungan  postif  antara  indeks  produksi  industri  dan  harga  saham (Abdullah  dan  Haywoth  ;  1993),  (Mukherjee  dan  Naka  ;  1995),  (Fama  ;  1990).  Demikian  juga yang  dilakukan  Humpe  dan  Macmillan  (2009),  menunjukkan  hubungan  positif  antara  indeks produksi industri terhadap harga saham dan terjadi hubungan timbal balik antara keduanya.
H4 : IPI berpengaruh  positif terhadap Indeks Harga Saham  Sektor industri  makanan dan minuman

## Paulina
Interest rate, inflation, exchange rate, trade balance, Autoregressive Distributed Lag Model

## METODE PENELITIAN

## Desain Penelitian
Penelitian  tentang  analisis  dinamis  variabel  makroekonomi  terhadap  harga  saham  adalah penelitian deskriptif kuantitatif. Penelitian ini menggunakan objek penelitian adalah perusahaan yang  publis  di bursa  efek  indonesia  khususnya  industri  makanan  dan  minuman  dengan  kurun waktu pengamatan selama Januari 2015 – Desember 2019.

## Populasi dan  Sampel
Populasi  dari  objek  yang  diteliti  terdiri  dari  perusahaan  pada  sektor  makanan  dan  minuman yang go public di BEI selama periode 2015 - 2019. Populasi tersebut berjumlah 30 perusahaan, dan  metodepurposive sampling, dengan menggunakan kriteria sebagai berikut : (1) Merupakan perusahaan  sektor  makanan  dan  minuman  yang  go  public  di  BEI;  (2)  perusahaan  sektor makanan dan minuman masih tercatat sejak tahun 2015 – 2019 dengan data lengkap, Sehingga diperoleh 13 perusahaan sektor makanan dan minuman sebagai sampel penelitian

## Pengukuran Variabel
Variabel yang digunakan dalam penelitian ini adalah variabel ekonomi (harga saham, nilai tukar, suku  bunga,  neraca  perdagangan,  inflasi  dan  indeks  produksi  industri),  oleh  karena  itu pengukuran variabel menggunakan skala pengukuran rasio.

## HASIL DAN PEMBAHASAN Uji Stasioner (Unit Root Test)
Hasil  perhitungan  uji  stationer  dengan  menggunakan  ADF  di  dapat  nilai  statsioner  untuk variabel  yang  digunakan  pada  first  difference  yang  dapat  dilihat  pada  Tabel  2.  di  bawah ini.Secara  keseluruhan  menunjukkan bahwa  seluruh  variabel  yang  digunakan  adalah  stasioner sehingga data dapat digunakan untuk melakukan analisa jangka pendek dan jangka panjang.Uji stasioner  yang  dilakukan  dengan  menggunakan  ADF  test  untuk  semua  variabel  pada  tingkat level tidak signifikan, oleh karena itu dilanjutkan pada tingkat first difference. Dari hasil uji ADF pada  tingkat  first  difference  semua  variabel  signifikan  hal  ini  berarti  semua  variabel  yang dipergunakan adalah stasioner.
Tabel 1. Uji Unit Root
Cross- Method Statistic  Prob.** sections  Obs Null: Unit root (assumes common unit root process) Levin, Lin & Chu t* -33.6831   0.0000 7 5365 Null: Unit root (assumes individual unit root process) Im, Pesaran and Shin W-stat -39.1775   0.0000 7 5365 ADF - Fisher Chi-square 578.200   0.0000 7 5365 PP - Fisher Chi-square 439.584   0.0000 7 5446 Varia
Sumber : Hasil olahan data

## Uji Asumsi Klasik
Untuk  melakukan  model  regresi,  perlu  dilakukan  uji  autokorelasi  untuk  mengetahui  apakah  nilai residu tergantung pada  nilai  residu  sesudah  atau sebelumnya  dengan menggunakan tipe  pengujian BG (Bruesch-Godfrey) serta uji heteroskedastitas untuk mengetahui apakah residu bersifat konstan atau tidak dengan menggunakan tipe pengujian Glejser.

## Uji Autokorelasi
Pada  uji  autokorelasi  dengan  menggunakan  model  OLS  didapatkan  hasil  DW  test  sebesar 0.026858 yang mengindikasikan adanya autokorelasi. Unyuk menghindari adanya autokorelasi maka  dilakukan  perbaikan  dengan  menggunakan  variabel  baru  yang  telah disseuaikan  dengan rho  dan  variabel  lag  (-1),  dan  hasilnya  Durbin  Watson  Test  sudah  tidak  menunjukkan  adanya autokorelasi yaitu sebesar 2.399863.
Uji Heteroskedastisitas Dari hasil uji heteroskedastisitas di atas ternyata nilai probabilitas Obs*R-squared  0.9205> 0.05, kesimpilannya tidak terjadi heteroskedastisitas.

## Tabel 2.

## Uji Heteroskedasticity
Heteroskedasticity Test: Breusch-Pagan-Godfrey F-statistic 0.32973      Prob. F(6,773) 0.9214 Obs*R-squared 1.9912      Prob. Chi-Square(6) 0.9205 Scaled explained SS 1.18461      Prob. Chi-Square(6) 0.9776

## Sumber : Hasil olahan data
Hasil  pengolahan data  pada  tabel  3  dilihat bahwa  dalam  uji  kointegrasi  tingkat  first difference menunjukan : Semua nilai  trace statistic lebih besar dari nilai 0.05 critical value sehingga dapat disimpulkan  variabel  dependen  dengan  variabel  independen  lainnya  saling  memiliki  sifat kointegrasi.  Berdasarkan  hasil  pengujian  tersebut  dapat  diketahui  bahwa  seluruhnya  saling terkointegrasi pada derajat first difference.

## Tabel 3.
Uji Kointegrasi
Unrestricted Cointegration Rank Test (Trace) Hypothesized Trace 0.05 No. of CE(s) Eigenvalue Statistic Critical Value Prob.** None * 0.541842 1598.389 125.6154 1.0000 At most 1 * 0.396766 993.4702 95.75366 0.0001 At most 2 * 0.258416 601.7469 69.81889 0.0001 At most 3 * 0.213059 370.0476 47.85613 0.0001 At most 4 * 0.126897 184.3558 29.79707 0.0001 At most 5 * 0.094540 79.18724 15.49471 0.0000 At most 6 0.002860 2.220002 3.841466 0.1362
Trace test indicates 6 cointegrating eqn(s) at the 0.05 level * denotes rejection of the hypothesis at the 0.05 level **MacKinnon-Haug-Michelis (1999) p-values Sumber : Hasil olahan data

## Paulina
Interest rate, inflation, exchange rate, trade balance, Autoregressive Distributed Lag Model

## Hasil Uji Error Correction Model (ECM)
Dari  hasil  uji  ECM  diatas  dapat  disimpulkan  bahwa  nilai  probabilitas  RES(-1)  sebesar  0.0393 lebih kecil dari nilai probabilitas C yaitu 0.539 dan nilai coefficient RES(-1) menunjukan angka -- 0.01187 yang artinya model analisa ECM dapat dilanjutkan.
Tabel 4.

## Hasil Perhitungan Model ECM
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 0.002687 0.008569 0.313574 0.7539 RES(-1) -0.011875 0.005752 2.064364 0.0393 Sumber : Hasil olahan data
Hasil perhitungan ECM di atas  dapat dilihat pada persamaan berikut :
Berdasarkan nilai speed of adjusment terdapat 1.2 % ketidakseimbangan,pada pengaruh jangka pendek Irt, INFt, Ert, TBt, IPI_Bt, dan IPI_Ft terhadap SPt yang terkoreksi setiap periodenya.

## Uji Lag Optimum
Panjang  nilai  lag  optimal  pada  masing-masing  kriteria  yaitu  AIC  dan  SIC  adalah  lag  yang memiliki  nilai  kriteria minimum. Berdasarkan pada  tabel 6 tersebut, menunjukkan bahwa  nilai schwarz information criterion (SC) memiliki nilai terendah yang Oleh karena itu lag optimal=1
Tabel 5.
Hasil Uji Lag Optimum
Lag LogL LR FPE AIC SC 0 1674.95 NA 3.05e-11 -4.3492 -4.306919 1 4314.44    5223.91* 3.55e-14* -11.1041* -10.7651*
Sumber : Hasil olahan data

## Model ARDL
Dari  hasil  perhiungan  model  ARDL,  dapat  dilihat  pada  Tabel  5  di  bawaha  ini,  menunjukkan dalam jangka pendek  dapat disimpulkan bahwa nilai CointEq = -0.011732 dengan  probabilitas 0.0416  artinya  terjadi  kointegrasi  dalam  model  tersebut.  Nilai  beta  CointEq  yang  negatif menunjukan  bahwa  model  akan  menuju  keseimbangan  dengan  kecepatan  1.17%  perbulan. Dalam jangka pendek nilai tukar berpengaruh negative signifikan terhadap harga saham sektor makanan dan minuman, hal ini sesuai dengan penelitian Chang et al. (2019); Ajaz et al. (2017). Sedangkan  untuk  variable  indeks  produksi  industri  minuman  berpengaruh  positif  signifikan terhadap harga saham, sesuai dengan hasil penelitian Chang at all (2019); Humpe and Macmillan (2009).
Melalui pendekatan ARDL kita juga dapat memperoleh estimasi jangka pendek yang dapat dilihat  melalui  nilai  ECT  atau  CointEq.  Melalui  hasil  uji  kointegrasi  pada  tabel  4.7.  diketahui bahwa  nilai  CointEq(-1)  =  -0.011732  dan  signifikan  pada  level  5%,  yang  berarti  terjadi kointegrasi  jangka  pendek  dalam  model  ini.  Koefisien  CointEq  selanjutnya  akan  digunakan untuk mengukur speed of adjustment yang merupakan kecepatan penyesuaian dalam merespon
terjadinya  perubahan.  Nilai  ECT  atau  CointEq  valid  jika  koefisien  bernilai  negative  dengan probabilitas  signifikan  pada  level  5%.  Pada  penelitian  ini,  model  ARDL  ((1,  0,  0,  1,  0,  1,  0) memenuhi  persyaratan  validitas  tersebut,  sehingga  dalam  penelitian  ini  kita  dapat menyimpulkan  bahwa  model  akan  menuju  pada  keseimbangan  dengan  kecepatan  1.1% perbulan.

## Tabel 6.
Hasil Perhitungan Model SRDL
Cointegrating Form Variable Coefficient Std. Error t- Statistic Prob. D(IRT_I) -0.077 0.071 -1.082 0.279 D(INFT_I) 0.002 0.010 0.242 0.809 D(ERT_I) -0.855 0.376 -2.272 0.023 D(TBT_I) 0.005 0.003 1.436 0.151 D(IPI_BT_I) 0.499 0.137 3.645 0.000 D(IPI_FT_I) -0.126 0.183 -0.692 0.489 CointEq(-1) -0.012 0.006 -2.041 0.042
Cointeq = SPT_I - (-6.5631*IRT_I + 0.2090*INFT_I + 33.2486*ERT_I + 0.4034*TBT_I + 1.3652*IPI_BT_I  -10.7733*IPI_FT_I  -250.2476 ) Sumber : Hasil olahan data
Kriteria pemilihan lag secara  otomatis telah dilakukan oleh Eviews. Kriteria dengan nilai AIC terkecilah yang paling baik dari 20 model terbaik yang ditawarkan oleh kriteria AIC. Kriteria yang  terpilih  adalah  ARDL  (1,0,0,1,0,1,0)  artinya  Harga  Saham  sektor  industri  makanan  dan minuman    berjumlah  1  lag,tingkat  suku  bunga  0  lag,  inflasi  0  lag,  nilai  tukar  1  lag,  neraca perdagangan 0 lag dan IPI minuman 1 lag dan IPI makanan 0 lag.

## Cusum dan Cusum Q
Dari hasil uji CUSUM dan CUSUMQ test, dapat dilihat bahwa model dalam keadaan kurang stabil karena garis cusum sq berada diluar garis signifikan 5 persen (merah), dapat dilihat pada grafik 1.

## Bound Test
Uji  Bounds  dilakukan  untuk  menguji  adanya  long-run  association  dalam  model  ARDL  yang terpilih.  Hasil  dari  Bounds  test  ini  akan  lebih  menitikberatkan  pada  nilai  F  statistic.  Nilai  F- statistic  akan  dibandingkan  dengan  besaran  critical  value  pada  level  5%,  yang  juga  telah disediakan oleh Eviews. Apabila F-statistic mempunyai nilai yang melebihi upper Bounds value maka  null  hypothesis  yang  menyatakan  bahwa  tidak  terjadi  long-run  association  ditolak,  yang artinya variabel – variabel dalam penelitian bergerak bersama – sama dalam jangka panjang.

## Paulina

## Gambar 1. CUSUM dan CUSUMQ test
Berdasarkan  hasil  Bounds  Test  untuk  model  ARDL  ((1,  0,  0,  1,  0,  1,  0))  pada  tabel  7,  terlihat bahwa nilai F-statistic model adalah  0.864015. lebih kecil dari nilai upper bound pada level 5%, bahkan  masih  juga  lebih  kecil  dibandingkan  dengan  upper  bound  pad  level  2,5%.  Null hypothesis  diterima,  berarti  tidak  terjadi  long-run  association,  hal  ini  menunjukkan  bahwa ketujuh variabel dalam penelitian ini yaitu tingkat suku bunga, inflasi, nilai tukar rupiah, neraca perdagangan,  indeks  produksi  industri  makanan  dan  minuman tidak  terjadi  kointegrasi  dalam jangka panjang atau bisa dikatakan bahwa ketujuh variabel tersebut tidak bergerak bersama  – sama dalam jangka panjang.

## Tabel 7.
Bound Test
ARDL Bounds Test Included observations: 779 Null Hypothesis: No long-run relationships exist
Test Statistic Value k F-statistic 0.864015 6 Critical Value Bounds Significance I0 Bound I1 Bound 10% 2.12 3.23 5% 2.45 3.61 2.5% 2.75 3.99 1% 3.15 4.43 Sumber : Hasil olahan data

## Implikasi Praktis/Teoritis
Dalam  jangka  pendek,  variable  nilai  tukar  dan  indeks  produksi  industry  sector  minuman berpengaruh  terhadap  harga  saham,  hal  ini  mengindikasikan  bahwa  dalam  jangka  pendek kebijakan  yang  harus  dilakukan  pemerintah  adalah  menjaga  nilai  tukar  dalam  batas-batas
tertentu, sehingga dalam fluktuasi nilai tukar rupiah tidak menimbulkan efek negative terhadap pertumbuhan  sektor  industri  makanan  dan  minuman,  hal  ini  dimungkinkan  karena  beberapa komponen  industri  tersebut  masih  di  datangkan  dari  luar  (impor),  stabilitas  nilai  tukar  dari waktu  ke  waktu  sangat  diharapkan  bisa  dijaga  dengan  kebijakan  pemerintah  baik  dari  sisi permintaan  maupun  penawaran  nilai  tukar.  Sementara  itu  dalam  jangka  panjang,  untuk mengurangi  ketergantungan  dengan  komponen  impor,  pertumbuhan  sektor  industri  makanan dan  minuman   kebijakan yang dapat dilakukan pemerintah  adalah mengutamakan penggunaan komponen  dalam  negeri  melalui  ketersediaan    bahan  baku    dengan  cara  mengembangkan industri hulu.

## KESIMPULAN
Dari  hasil  perhitungan  yang  dilakukan  terdapat  beberapa  kesimpulan  berikut  :  pertama, Penelitian  ini  bertujuan  untuk  melihat  dinamika  hubungan  antara  tingkat  suku  bunga,  inflasi, nilai tukar  rupiah, neraca  perdagangan indeks produksi industri makanan dan minuman, serta harga  saham,  menggunakan  pendekatan  Autoregressive  Distributed  Lag  (ARDL).  Penelitian terutama  fokus  pada  periode  Januari  2015  sampai  dengan  Desember  2019  dimana  dalam periode  tersebut  terjadi  beberapa  kali  perubahan  dalam  ekonomi  global.  Dalam  beberapa kesempatan  Pemerintah  Indonesia  menggunakan  mekanisme  menaikkan  tingkat  suku  bunga acuan  atau  BI  Rate  untuk  menahan  depresiasi  Rupiah,  dan  beberapa  waktu  memang  cukup berhasil. Pelemahan atau penguatan nilai tukar  dan mekanisme perubahan tingkat suku bunga acuan juga dipercaya akan memberikan dampak terhadap pasar modal yang dalam hal ini akan dicerminkan melalui harga saham gabungan perusahaan makanan dan minuman yang listed.
Kedua,  melalui  pendekatan  model  ARDL,  dalam  penelitian  ini  diketahui  bahwa  pada periode  Januari  2015  –  Desember  2019  pergerakan  nilai  tukar  dan  indeks  produksi  industri minuman berpengaruh terhadap harga saham. Nilai tukar Rupiah terhadap Dolar Amerika, dan indeks  produksi  industri  minuman  terbukti  tidak  memiliki  kointegrasi  jangka  panjang  atau bergerak  bersama  –  sama  dalam  jangka  panjang.  Namun  dalam  jangka  pendek,  variabel bebas yang  dipergunakan  berkointegrasi  satu  sama  lain.  Dinamika  hubungan  jangka  pendek  yang mempunyai kecepatan penyesuaian menuju keseimbangan yang cukup tinggi sampai 1.1% tiap bulannya.  Seluruh  kondisi  ini  menunjukkan  bahwa  variabel  makroekonomi  dan  kebijakan moneter  yang  diambil  harus  selalu  memperhatikan  dampaknya  terhadap  sektor  keuangan terutama pasar modal, karena saling berhubungan dan mempengaruhi.
Kajian  yang  dilakukan  ini  masih  memiliki  keterbatasan,  yautu  :  (1)  tidak  memasukkan variabel  investasi  pada  sektor  makanan  dan  minuman,  hal  ini  tidak  dilakuakan  karena  data investasi  bulana  pada  sketor  makanan  dan  minuman  tidak  lengkap.  (2)  beberapa  data khsususnya  varaibel  inflasi  dan  neraca  perdagangan  menggunakan  data  umum  dan  tidak khsusus  untuk  sektor  makanan  dan  minuman.  Adapun  saran  yang  dapat  diajukan  dari  hasil penelitian  ini  antara  lain:  (1)  bagi  peneliti  selanjutnya  dapat  menambahkan  varaibel makroekonomi lainnya seperti variabel investasi, inflasi pada sektor tertentu dan bukan secara umum.  (2)  Menggunakan  model  Two  Stage  Least  Square  (TSLS)  untuk  melihat  hubungan kausalitas  antar  variabel    (3)  Bagi  investor  hasil  kajian  ini  diharapkan  dapat  menjadi perimbangan  dalam  mengambil  keputusan  berinvstasi  pada  sektor  indusri  makanan  dan minuman.

## REFERENSI
A.A.M.D.  Amarasinghe.(2016).  A  study  on  the  impact  of  industrialproduction  index  (IPI) tobeverage,  food  and  tobacco  sectorindex  with  special  reference  to  Colombo  Stock

## Paulina
Interest rate, inflation, exchange rate, trade balance, Autoregressive Distributed Lag Model
Exchange.  International  Conference  of  Sabaragamuwa  University  of  Sri  Lanka  2015 (ICSUSL 2015).
Abdullah, D,A., and Hayworth, S.C (1993), Macroeconomics of stock price fluctuations, Quarterly Journal of Business and Economics, Vol. 32 No. 1 pp 50-67
Ajaz, T, Nain, MZ., Kamaiah, B and Sharma, N.K (2017), Stock prices, exchange rate and interest rate : evidence beyond symetry, Journal of Business and Management, Vol. 5 No. 12, pp.62- 73
Astuti, Rini, Lapian Joyce, Van Rate Paulina. (2016). Pengaruh Faktor Ekonomi Terhadap Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG) di Bursa Efek Indonesia (BEI). Periode 2006 – 2015.  Jurnal Berkala Ilmiah Efisiensi. Vol. 16 No. 02 Tahun 2016.
Badan Pusat Statistik, Data Ekonomi, Beberapa Edisi Boediono. (2014). Seri Sinopsis Pengantar Ilmu - No. 5 Ekonomi Makro. Yogyakarta: BPFE. Brigham,  E.  F.,  &  Houston,  J.  F.  (2012).  Fundamentals  of  Financial  Management.  United  States: South-Western Cengage Learning.
Chang,  B,H.,Meo,  et  all  (2019),  Dynamic  analysis  of  the  relationship  between  stock  prices  and macroeconomic  variables  :  An  empirical  study  of  Pakistan  stock  exchange  South  Asian Journal of Business Studies, Vol. 8 No. 3, 2019. Pp.229-345
Fama,  E.F  (1981),  Stock  returns,  real  activity,  inflation,  and  monrey,  The  American  Economic Review, Vol. 71 No. 4, pp 545-565
Gay, RD  (2016), Effect of Macroeconomics variables on stock market returns  for four emerging economics  :  Brazil,  Russia,  India,  and  China,  The  International  Business  &  Economics Research Journal (online), Vol. 15 No.3 pp.119-126
Gujarati, D. (2012). Econometrics by Example. New York: Pargrave Macmilan. Humpe,  A.  and  Macmillan,  P  (2009),  Can  macroeconomic  variables  explain  long  term  stock markets movements ? A comparison of the US and Japan, Applied Financial Economics, Vol. 19 No. 2, pp.111-119
Judisseno,  Rimsky  K.  (2002).  Sistem  Moneter  dan  Perbankan  di  Indonesia.  Jakarta:  Gramedia Pustaka Utama.
Kuosmanen, P., Nabulsi, N, and Vataja, J (2015), Financial variables and economic activity in the Nordic countries, International Review of Economics & Finance, Vol. 37, pp. 368 – 379
Mishkin,  Frederic  S.  (2008).  Ekonomi  Uang,  Perbankan,  dan  Pasar  Keuangan.  Jakarta:  Salemba Empat.
Mukherjee, T.K, and Naka, A (1995), Dynamic relations between macroeconomic variables and the  Japanese  stock  market  an  application  of  a  vector  error  correction  model,  Journal  of Financial Research, Vol. 18 No. 2, pp. 223-237
Ningsih,  Meidiana.,  Waspada,  Ikaputra.(2018).  Pengaruh  BI  Rate  dan  Inflasi  Terhadap  Indeks Harga Saham Gabungan (Studi Pada Indeks Properti, Real Estate, Dan  Building Construction, di BEI Periode  2013  –  2017).  Jurnal  Manajerial.  Vol.  17.  DOI  :
10.17509/manajerial.v17i2.116 4
Shawtari,  Fekri  Ali,  Milad  Abdelnabi  Salem,  Hafezali  Iqbal  Hussain,  Weni  Hawariyuni,  and  A. Thabet  Omer.  (2016).  “Long  Run  Relationship  between  Macroeconomic  Indicators  and Stock Price: The Case of South Africa.” Journal of Internet Banking and Commerce 21.
Tandelilin, E. (2017). Portofolio dan Investasi: Teori dan Aplikasi. Yogyakarta: Kanisius. Zaretta,  Bara;  Yovita,  Lenni.  (2019).  Harga  Saham,  Nilai  Tykar,  dan  Tingkat  Suku  Bunga  Acuan Dalam  Model  Autoregressive  Distributed  Lag  (ARDL).  Jurnal  Penelitian  Ekonomi  dan Bisnis,4(1), 2019,Hal:9-22

## Declarations

## Funding
The authors received no financial support for the research and publication of this article.
Conflicts of interest/ Competing interests:
The authors have no conflicts of interest to declare that are relevant to the content of this article.

## Data, Materials and/or Code Availability:
Data  sharing  is  not  applicable  to  this  article  as  no  new  data  were  created  or  analyzed  in  this study.

## How to cite this Article
Harun, P. (2021). Analisis Dinamis Hubungan Antara Harga Saham dan Variabel Makroekonomi. Jurnal Manajemen Strategi Dan Aplikasi Bisnis, 4(1), 77 - 90