## ANALISIS PASAR SAHAM INDONESIA

## Abstract
This  research  aimed  to  analyze  the  interaction between  IHSG,  portfolio  investment,  BI  rate  and exchange  rate  to  understand  which  variable  has  more dominant  factors  onto  the  others.  Restricted  VAR  was employed to test the hypothesis. Data was quarterly from 1997:Q3 to 2013:Q4. The empirical results showed that all  variables  have  bi-directional  causality.  More significant correlation could be observed between IHSG and  portfolio  investment  and  exchange  rate;  portfolio investment is significantly correlated with IHSG, BI rate and exchange rate; BI rate has significant effect on the volatility  of  IHSG  and  portfolio  investment;  and exchange rate significantly affected portfolio investment. Monetary  policies  was  considered  effective  to  affect IHSG, portfolio investment and exchange rate, implying that the authority should maintain the stability of BI rate.

## Muhammad Thareq Kemal
Staf Bank Mandiri Banda Aceh

## Fakhruddin
Staf Pengajar Fakultas Ekonomi Unsyiah Email: Fakhrudin.rudi@gmail.com

## Keywords:
IHSG, portfolio investment, BI rate, exchange rate, restricted VAR

## PENDAHULUAN
Pasar keuangan memiliki peranan penting dalam perekonomian dengan menyalurkan dana dari rumah  tangga,  perusahaan,  dan  pemerintah  yang  memiliki  kelebihan  dana  kepada  yang membutuhkan dana. Pemberi pinjaman atau penabung adalah rumah tangga, perusahaan, pemerintah dan  warga  asing,  begitu  juga  dengan  pihak  peminjam  atau  yang  melakukan  pembelanjaan.  Tanpa pasar  keuangan,  akan  sulit  bagi  pihak-pihak  yang  tidak  memiliki  kesempatan  berinvestasi  kepada yang  memiliki  kesempatan  berinvestasi.  Pasar  keuangan  berperan  besar  dalam  mengalokasikan modal  secara  efisien  terhadap  produksi  dan  perekonomian.  Sehingga  dapat  dikatakan  juga  bahwa pasar keuangan berperan dalam memperbaiki kesejahteraan semua orang (Mishkin, 2008:32).
Mengingat krisis keuangan global yang terjadi pada tahun 2007/2008, menjaga Stabilitas Sistem Keuangan (SSK) dinilai sangat penting karena sistem keuangan memiliki fungsi yang sangat vital, yaitu:  sebagai  udara  bagi  perekonomian, intermediary  roles ,  transmisi  kebijakan  moneter, pengelolaan aset ( wealth management ), sumber pembiayaan bagi sektor riil, dan sistem pembayaran dan setelmen (Bank Indonesia, 2013a:2). European Central Bank (2011) mendefinisikan SSK adalah suatu kondisi dimana sistem keuangan yang terdiri dari lembaga intermediasi, pasar keuangan dan infrastruktur pasar, tahan terhadap tekanan dan mampu mengatasi ketidakseimbangan keuangan yang bersumber  dari  proses  intermediasi  yang  mengalami  gangguan  secara  signifikan.  Sehingga  saat  ini SSK menjadi perhatian dalam menjaga stabilitas perekonomian di beberapa negara.
Gejolak  pasar  keuangan  yang  terjadi  pada  Juli-September  2013  lalu  di  Indonesia  disebabkan olehrencana the Federal reserve bank untuk mengurangi Quantitive Easing (QE) pada 22 Mei 2013.
QE adalah kebijakan the Federal reserve bank untuk mencetak uang dan membeli obligasi atau aset- aset  finansial  lainnya  dari  bank-bank  di  Amerika  Serikat.  Kebijakan  tersebut  menyebabkan  nilai tukar dolar AS dan aset-aset finansial lain AS naik, sehingga menyebabkan para investor portofolio mengeluarkan modalnya di negara-negara emerging markets , yaitu negara-negara berkembang yang perekonomiannya tumbuh pesat (Wells Fargo Securities Economics Group, 2013).
Dampak  dari  pengurangan  stimulus  oleh the  Federal  reserve  bank berdampak  pada  negara- negara emerging  markets disebabkan  oleh  adanya  integrasi  antara  perekonomian  di  negara-negara maju  ( advanced  economies )  dan  negara emerging  markets .  Perbedaan  dalam  tingkat  pertumbuhan ekonomi, hambatan, dan berbagai kebijakan di antara kedua kategori negara tersebut menyebabkan aliran modal dari negara-negara maju ke negara-negara berkembang ( emerging markets ), termasuk Indonesia.
Indonesia  turut  mengalami  tekanan  pada  jumlah  investasi  portofolio,  walaupun  investasi portofolio  Indonesia  secara  umum  meningkat  pada  tahun  2013  dibandingkan  pada  tahun  2012. Peningkatan  tertinggi  investasi  portofolio  pada  tahun  2013  terjadi  pada  kuartal  II,  yaitu  sebesar US$3,389 juta. Namun, memasuki kuartal ketiga mengalami penurunan pada posisi US$1,942 juta dan dilanjutkan pada kuartal keempat, yaitu sebesar US$1,756 juta akibat dari rencana the Federal reserve  bank tersebut  yang  menyebabkan  investor  menarik  kembali  modalnya  dan  menyebabkan capital  outflow .  Investor  menarik  kembali  modalnya  karena  berspekulasi  akan  mendapatkan keuntungan yang lebih besar jika membeli aset-aset finansial di AS.
Bank Indonesia selaku otoritas moneter merespon gejolak keuangan tersebut dengan menaikkan BI rate. Penggunaan BI rate sebagai suku bunga stance yang menjadi acuan bagi para pelaku di pasar keuangan,  diperkenalkan  Bank  Indonesia  pada  Juli  2005  bersamaan  dengan  penerapan inflation targeting  framework (ITF).  Secara  teoritis,  kenaikan  suku  bunga  (BI  rate)  akan  mendorong  juga kenaikan instrumen-instrumen pasar keuangan seperti SBI karena melebarnya selisih bunga. Namun, reaksi  dari  saham  ketika  BI  rate  dinaikkan  akan  menurun  disebabkan expected  return turun. Timbulnya  ekspektasi  akan  berkurangnya  keuntungan  perusahaan  merupakan  dampak  dari pengetatan  moneter  yang  memiliki  kecenderungan  ke  arah  resesi  ekonomi.  Perubahan  harga  aset akan  mendorong  institusi  di  pasar  keuangan  untuk  melakukan  perubahan  komposisi  portofolio investasi dampak dari respon terhadap kebijakan moneter.
Dari beberapa penjelasan diatas, menarik untuk dibahas di sini, bagaimana interaksi variabel BI rate, neraca perdagangan, BI Rate dan nilai tukar rupiah terhadap dolar AS, sehingga judul tulisan ini adalah “ Analisis Pasar Saham Indonesia ”.

## TINJAUAN PUSTAKA
Pasar  keuangan  adalah  institusi-institusi  keuangan  yang  merupakan  tempat  penabung menyediakan dana secara langsung bagi peminjam (Mankiw, 2006:85). Penabung menjadi penyedia dana  pada  sistem  keuangan  dengan  harapan  untuk  mendapatkan  uang  mereka  beserta  bunga.Pasar keuangan dapat diklasifikasikan sebagai pasar utang dan ekuitas, pasar primer dan sekunder, bursa saham dan bursa paralel ( over the counter ), serta pasar uang dan pasar modal. (Mishkin, 2008:61).
Kurs  dapat  ditentukan  oleh  kekuatan  pasar  keuangan  .  Kekuatan  pasar  yang  dimaksud  adalah permintaan dan penawaran terhadap kurs. Kurs tukar akan seimbang ketika tingkat kurs (nilai tukar) tertentu  yang  menyeimbangkan  bursa  valuta  asing.  Ada  beberapa  faktor  yang  mempengaruhi
permintaan dan penawaran valuta yang berdampak pada kurs valuta sebagai berikut (Sukirno, 2004 : 402).
Suku bunga digunakan oleh otoritas moneter untuk mengatur permintaan dan penawaran uang dalam  mencapai  tujuan  dari  suatu  kebijakan  moneter.  Kebijakan  moneter  di  beberapa  negara  telah banyak yang fokus terhadap pengendalian inflasi ( inflation targeting ). Untuk mencapai target inflasi, kebijakan  moneter  cenderung  menggunakan  suku  bunga  sebagai  instrumen  moneternya,  termasuk Indonesia  yang  tujuan  kebijakan  moneternya  adalah  mencapai  dan  memelihara  kestabilan  nilai rupiah sebagaimana tercantum dalam UU No. 3 tahun 2004 pasal 7 tentang Bank Indonesia. Makna dari  kestabilan  nilai  rupiah  tersebut  adalah  kestabilan  terhadap  harga-harga  barang  dan  jasa  yang tercermin pada inflasi. Bank Indonesia selaku otoritas moneter di Indonesia menggunakan instrumen suku bunga kebijakan (BI rate) yang diharapkan dapat mempengaruhi suu bunga pasar uang, suku bunga deposito dan suku bunga perbankan hingga pada akhirnya mempengaruhi inflasi.

## METODOLOGI PENELITIAN
Metode analisis penelitian ini menggunakan metode Vector Autoregression ( VAR ) untuk melihat apakah terdapat efek atau pengaruh antar variabel BI rate, kurs, IHSG dan investasi portofolio.
Untuk mengkaji hubungan antar variabel BI rate, kurs, IHSG dan investasi portofolio, digunakan model sebagai berikut :
BIr t = α 3 + 𝛾 1i ∑ ER t-i + 𝛾 2i ∑ JKSE t-i + 𝛾 3i ∑ PI t-i + 𝛾 4i ∑ BIr t-i + ε i ...............     (3.1)
ER t = α 1 + 𝛽 1i ∑ BIr t-i + 𝛽 2i ∑ JKSE t-i + 𝛽 3i ∑ PI t-i + 𝛽 4i ∑ ER t-i + ε i ..................... (3.2)
JKSE t = α 2 + 𝛿 1i ∑ BIr t-i + 𝛿 2i ∑ ER t-i + 𝛿 3i ∑ PI t-i + 𝛿 4i ∑ IHSG t-i + ε i ...........     (3.3)
PI t = α 4 + 𝜃 1i ∑ BIr t-i + 𝜃 2i ∑ ER t-i + 𝜃 3i ∑ JKSE t-i + 𝜃 4i ∑ PI t-i + ε i ................     (3.4)
Keterangan :
BIr = BI rate (suku bunga Bank Indonesia) ER = Exchange Rate (Nilai Tukar)
IHSG   = Indeks Harga Saham Gabungan Indonesia
PI = Portfolio Investment (Investasi portofolio)

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Uji Stasioneritas
Uji stasioneritas data diperlukan sebagai uji formal yang dikenal sebagai uji akar unit ( unit root test ). Uji akar unit yang digunakan dalam penelitian ini adalah uji augmented Dickey-Fuller (ADF) tes. Uji ADF yang dipilih adalah Uji ADF tes 3 ( random walk with drift araound stochastic trend ).
Hasil uji akar unit dengan menggunakan ADF tes 3 dapat diperhatikan dalam Tabel 1. Dalam tabel  dapat  dilihat  variabel-variabel  yang  diteliti  belum  mencapai  stasioner  pada  tingkat first difference . Variabel-variabel yang diteliti adalah IHSG, BI rate, nilai tukar rupiah terhadap dolar AS, dan investasi portofolio Indonesia.
Tabel 1 Hasil Uji Akar Unit Menggunakan Augmented Dickey-Fuller (ADF) Test 3
Variabel Kesimpulan IHSG Stasioner di third difference PI Stasioner di second difference BI rate Stasioner di third difference ER Stasioner di third difference Sumber : Hasil uji akar unit, diolah dengan menggunakan Easy Reg (2014).
Berdasarkan  Tabel  1  dapat  dijelaskan  bahwa  hanya  variabel  PI  stasioner  yang  stasioner  pada tingkat second  difference .  Sedangkan  variabel  IHSG,  BI  Rate  dan  ER  stasioner  pada  tingkat third difference .

## Uji Lag Optimal
Melalui uji lag optimal, kita dapat mengetahui berapa lama jangka waktu yang dibutuhkan oleh suatu  variabel  untuk  memengaruhi  variabel  lainnya.  Dalam  penelitian  ini,  kriteria  yang  digunakan untuk menentukan lag optimal adalah dengan Hannan-Quinn criteria pada uji kointegrasi (Tabel 2) dan Akaike  information  criteria (AIC)  pada  uji  kausalitas  Granger  (Tabel  3).  Untuk  lebih  lanjut, dapat dilihat dalam tabel berikut:

## Tabel 2
Lag Hannan-Quinn Information Criteria P Hannan-Quinn 1 14.1346 2 12.6474 3 11.6176 4 10.2535 5 8.00777 6 7.73036 P= 6
Sumber: Lag Information Criteria diolah dengan menggunakan Easy Reg menggunakan VAR Analysis (2014).
Uji  lag  dalam  uji  kointegrasi  dengan  menggunakan Hannan-Quinn information criteria didapatlah  lag  optimal  sebesar  6.  Pada  uji  penentuan  panjang  lag  optimal  dalam  uji Granger causality dengan menggunakan AIC, yang dipilih adalah nilai AIC terkecil. Sehingga didapatlah lag optimal sebesar 10.
Tabel 3. Lag Akaike Information Criteria P Akaike 1 13.9814 2 12.2871 3 10.9660 4 9.42079 5 6.93663 6 6.44710 7 6.30684 8 6.30956 9 6.44176 10 4.85975 P = 10
Sumber: Lag Information Criteria diolah dengan menggunakan Easy Reg menggunakan VAR Analysis (2014).

## Uji Kointegrasi
Menurut  dari  hasil  pada  uji  sebelumnya,  uji  stasioneritas  data,  maka  sebelum  menentukan model unrestricted  VAR atau restricted  VAR (VECM)  yang  akan  digunakan,  dilakukan  terlebih dahulu uji kointegrasi. Hasil uji kointegrasi dengan menggunakan Johansen’s cointegration test , di dapat hasil sebagai berikut:
Tabel 4 Hasil Uji Kointegrasi R Trace Test Test Statistic 5% Keputusan 3 17.0 12.5 Tolak 2 45.9 25.4 Tolak 1 90.5 42.4 Tolak 0 154.7 62.7 Tolak
Sumber : Hasil uji kointegrasi, diolah dengan menggunakan Easy Reg (2014).
Hasil uji kointegrasi di atas menjelaskan bahwa terjadi kointegrasi pada semua variabel yang diteliti, hal ini dijelaskan oleh nilai statistik yang lebih besar dari tingkat kepercayaan 5 persen. Sehingga IHSG, BI rate,  nilai  tukar  dan  investasi  portofolio  memiliki  kointegrasi.  Sehingga  uji  penelitian  ini  menggunakan  uji kointegrasi Johansen.

## Uji Kausalitas Granger
Uji  kausalitas  adalah  uji  untuk  melihat  hubungan  sebab-akibat  antar  variabel  dalam  model VAR. Uji kausalitas dapat diuji dengan menggunakan uji kausalitas Granger. Jika H 0 ditolak, maka bermakna  bahwa  terdapat  hubungan  kausalitas  antara  variabel  yang  diteliti.  Dalam  penelitian  ini, variabel yang di uji kausalitasnya adalah variabel IHSG, BI rate, investasi portofolio Indonesia, dan nilai tukar rupiah tehadap dolar AS.
Tabel  5 Hasil Uji Kausalitas Granger Uji Statistik Wald-Test Nilai Kritis Kesimpulan 5 % 5 % PI à IHSG 64.31 18.31 Tolak H 0 BI Rate à IHSG 60.26 18.31 Tolak H 0 ER à IHSG 51.51 18.31 Tolak H 0 IHSG à PI 128.54 18.31 Tolak H 0 BI Rate à PI 86.25 18.31 Tolak H 0 ER à PI 83.07 18.31 Tolak H 0 PI à BI Rate 21.60 18.31 Tolak H 0 ER à BI Rate 38.80 18.31 Tolak H 0 IHSG à ER 25.87 18.31 Tolak H 0 PI à ER 69.21 18.31 Tolak H 0 BI Rate à ER 53.28 18.31 Tolak H 0
Sumber: Hasil Uji Kausalitas  diolah menggunakan Easy Reg (2014).
Berdasarkan  hasil  uji  kausalitas  Granger  pada  Tabel  5,  dapat  dilihat  semua  variabel  saling memengaruhi  atau  memiliki  hubungan  kausalitas.  IHSG  yang  merupakan  indeks  harga  saham, berdasarkan  Tabel  5  terdapat  hubungan  kausalitas  terhadap  variabel  PI,  BI  rate  dan  ER.  Hasil tersebut dapat dijelaskan bahwa pergerakan IHSG dipengaruhi oleh investasi portofolio, tingkat suku bunga  BI  rate  dan  nilai  tukar  rupiah.  Ketika  investasi  portofolio  meningkat,  maka  terjadi capital inflow dan meningkatkan harga saham. Untuk hubungan BI rate dengan IHSG adalah, ketika BI rate naik  akan  menurunkan  harga  saham  karena  panawaran  akan  uang  dikurangi.  Sedangkan  hubungan antara  nilai  tukar  dan  IHSG  adalah  ketika  nilai  tukar  meningkat,  maka  harga  saham  juga  turut menguat.
Sementara  variabel  investasi  portofolio  memengaruhi  variabel  IHSG,  BI  rate  dan  nilai  tukar.
Secara sederhana dapat dijelaskan hubungannya bahwa ketika IHSG meningkat akan meningkatkan pula aliran modal asing yang berarti surplus investasi portofolio. Lalu hubungan kausalitas BI rate dan investasi portofolio, dimana ketika BI rate naik, akan mendorong investor untuk berinvestasi di Indonesia karena selisih suku bunga di Indonesia dengan di luar negeri mengartikan bahwa investor akan mendapatkan return yang lebih besar, sehingga investasi portofolio pun meningkat. Hubungan kausalitas  nilai  tukar  dengan  investasi  portofolio  terlihat  pada  ketika  nilai  tukar  meningkat,  maka ekspor tertekan dan mengurangi capital inflow yang berarti bahwa investasi portofolio pun turun.
Selanjutnya,  variabel  BI  rate  juga  memiliki  hubungan  kausalitas  dari  variabel  investasi portofolio  dan  nilai  tukar.  Ketika  investasi  portofolio  meningkat  yang  berarti  permintaan  uang meningkat, pada saat-saat kondisi perekonomian terancam, seperti inflasi yang tinggi, menyebabkan BI  rate  dinaikkan  untuk  mengurangi  penawaran  uang.  Untuk  hubungan  nilai  tukar  denga  BI  rate, ketika nilai tukar menguat, akan menyebabkan ekspor turun, karena harga barang ekspor meningkat dan  pada  akhirnya  mengakibatkan  defisit  neraca  perdagangan.  Untuk  mengatasinya,  maka  BI  rate dinaikkan.
Sedangkan  untuk  variabel  nilai  tukar  memiliki  hubungan  kausalitas  terhadap  variabel  IHSG, investasi portofolio dan nilai tukar. Hubungan kausalitas IHSG terhadap nilai tukar tercermin pada ketika IHSG melemah, maka investor tidak menginginkan untuk berinvestasi. Selanjutnya, hubungan nilai tukar terhadap investasi portofolio adalah ketika nilai tukar melemah, maka harga barang impor naik dan harga barang ekspor naik, sehingga memengaruhi investasi portofolio. Kausalitas nilai tukar terhadap  BI  rate  hanya  terdapat  pada  tingkat  10  persen  karena  nilai  tukar  yang  terdepresiasi  tidak sepenuhnya  merugikan  perekonomian  (dapat  meningkatkan  ekspor)  sehingga  tidak  membutuhkan kebijakan BI rate. Dari hasil uji kausalitas tersebut menunjukkan bahwa nilai tukar adalah variabel
yang Dapat dikatakan bahwa variabel nilai tukar adalah variabel penting dalam menjaga kestabilan perekonomian.

## Uji Impulse Response
Melalui  Uji impulse  response  function (IRF),  dapat  dianalisis  bagaimana  guncangan  ( shocks ) pada  suatu  variabel  terhadap  variabel  lainnya,  berpengaruh  positif  atau  negatif  dan  apakah  dalam waktu  jangka  pendek,  menengah,  atau  bahkan  jangka  panjang.  Berikut  adalah  hasil  dari  uji  IRF untuk variabel yang diteliti:

## a. Hasil Uji IRF Pengaruh IHSG
Hasil uji IRF pada lampiran 5 Gambar 5a, menjelaskan bahwa terdapat pengaruh yang signifikan pada periode 1 dan 4 antara investasi portofolio terhadap IHSG. Hal ini menjelaskan bahwa investasi portofolio memengaruhi IHSG dalam jangka pendek.
Pengaruh BI rate terhadap IHSG berdasarkan hasil uji IRF pada Gambar 5b, adalah signifikan pada  periode  1  dan  2.  BI  rate  memengaruhi  IHSG  secara  signifikan  dalam  jangka  pendek.  Hal  ini sesuai  dengan  transmisi  kebijakan  moneter  BI  yang  menjadikan  harga  aset  sebagai  salah  satu  dari jalur transmisi kebijakannya.
Menurut hasil IRF pengaruh nilai tukar terhadap IHSG pada lampiran Gambar 5c, bahwa nilai tukar merespon guncangan IHSG pada periode 3 dan 5. Hal tersebut menjelaskan bahwa nilai tukar memengaruhi  surplus  atau  defisitnya  IHSG  secara  langsung  dalam  jangka  pendek  dan  jangka menengah.
b. Hasil Uji IRF Pengaruh Investasi Portofolio
Pengaruh IHSG terhadap investasi portofolio berdasarkan Gambar 5d lampiran adalah signifikan pada  periode  1  dan  3.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  volatilitas  IHSG  memberikan  dampak  pada surplus/defisitnya investasi portofolio dalam jangka pendek.
BI rate memiliki hubungan yang signifikan dengan investasi portofolio pada periode ke 2 dan ke 3.  Kebijakan  BI  rate  dapat  memengaruhi  pergerakan  investasi  portofolio  dalam  waktu  jangka pendek.
Nilai tukar juga memengaruhi secara signifikan investasi portofolio Indonesia (lampiran Gambar 5f) pada periode ke 3, 4 dan 6. Hasil penelitian dari uji IRF tersebut menunjukkan bahwa variabel
nilai  tukar  memengaruhi  variabel  investasi  portofolio  dalam  waktu  jangka  pendek  dan  jangka menengah.
c. Hasil Uji IRF Pengaruh BI rate
Hasil  uji  IRF  untuk  investasi  portofolio  terhadap  BI  rate  dari  Gambar  5h  pada  lampiran menyimpulkan bahwa terdapat hubungan yang signifikan dalam jangka pendek antara kedua variabel tersebut, yaitu pada periode ke 1.
Uji IRF untuk nilai tukar terhadap kebijakan BI rate adalah tidak signifikan. Gejolak pada nilai tukar memberikan pengaruh yang kecil atau tidak signifikan terhadap kebijakan BI rate.
d. Hasil Uji IRF nilai tukar
Pergerakan  IHSG  terhadap  nilai  tukar  terdapat  gejolak,  namun  tidak  berpengaruh  signifikan.
Hasil  tersebut  dapat  dijelaskan  bahwa  gejolak  pad  IHSG  tidak    selamanya  memengaruhi  nilai tukar.Hubungan signifikan di antara kedua variabel tersebut adalah jangka pendek.

## 4.1.1. Forecast Error Variance Decomposition
Analisis Forecast  Error  Variance  Decomposition  (FEVD) dalam  model  VAR  bertujuan  untuk menganalisis  seberapa  besar  kontribusi  persentase  varian  pada  setiap  variabel  terhadap  variabel lainnya dalam model VAR (Juanda dan Junaidi, 2012).

## 1. Forecast Error Variance Decomposition (FEVD) IHSG
Dari  Tabel  6.  dapat  dijelaskan  seberapa  besar  kontribusi  guncangan  IHSG  oleh  variabel lainnya.

## Tabel 6
Forecast Error Variance Decomposition of IHSG Periode Forecast Error Variance Decomposition of IHSG IHSG Investasi portofolio BI rate Nilai Tukar 1 81 7 10 1 2 67 6 25 2 3 57 12 22 8 4 50 19 20 11 5 43 20 21 17 6 42 19 21 18 7 38 19 24 19 8 39 19 24 18 9 39 19 23 19 10 41 19 21 18 11 42 19 22 17 12 39 20 24 17
Sumber : Data FEVD diolah dengan menggunakan Easy Reg (2014).
Tabel 6 menjelaskan bahwa pada periode 1 IHSG berkontribusi memengaruhi IHSG sebesar 81 persen dan pada periode-periode selanjutnya terlihat terus berkurang persentase kontribusinya yang mencapai 39 persen di periode 12 walaupun terdapat pula fluktuatif pada periode ke 6-10. Kontribusi investasi portofolio terhadap IHSG terus mengalami peningkatan dari 7 persen di periode 1 menjadi 20 persen di periode ke 12. Sama seperti kontribusi investasi portofolio terhadap IHSG, BI rate juga memiliki kontribusi yang terus meningkat terhadap IHSG dengan persentase 10 persen di periode 1 menjadi  24  persen  di  periode  12.  Nilai  tukar  pun  kontribusinya  terhadap  IHSG  terus  naik,  dari  1 persen di periode ke 1 menjadi 17 persen di periode 12. Dari ketiga variabel tersebut, variabel BI rate yang berkontribusi besar dalam guncangan IHSG dibandingkan dengan variabel investasi portofolio dan nilai tukar.
2. Forecast Error Variance Decomposition Investasi Portofolio
Tabel 7. Forecast Error Variance Decomposition of Investasi Portofolio Periode Forecast Error Variance Decomposition of IHSG IHSG Investasi portofolio BI rate Nilai Tukar 1 10 88 2 1 2 10 75 12 2 3 27 56 10 7 4 26 50 8 16 5 25 49 11 15 6 26 43 12 19 7 32 38 14 16 8 31 36 18 15 9 28 33 17 21 10 27 34 19 20 11 27 33 18 22 12 28 33 18 21
Sumber: Data FEVD diolah dengan menggunakan Easy Reg (2014).
Kontribusi  IHSG  pada  guncangan  investasi  portofolio  terus  meningkat  dari  10  persen  pada periode  ke  1  sampai  28  persen  pada  periode  ke  12,  dan  memberikan  kontribusi  yang  paling  besar daripada kontribusi variabel BI rate dan nilai tukar terhadap investasi portofolio (dapat dilihat pada Tabel 7). Selanjutnya kontribusi investasi portofolio terhadap dirinya terus berkurang dari 88 persen di periode 1 hingga menjadi 33 persen di periode 12. BI rate berkontribusi 2 persen di periode 1 dan naik menjadi 18 persen di periode 12 terhadap guncangan investasi portofolio. Tidak jauh berbeda dengan BI rate, nilai tukar berkontribusi 1 persen di periode pertama dan 21 persen di periode ke 12 terhadap investasi portofolio.

## 3. Forecast Error Variance Decomposition BI rate
Hasil analisis FEVD nilai tukar pada Tabel 8 menunjukkan bahwa IHSG berkontribusi sebesar 6 persen di periode pertama dan terus meningkat menjadi 13 persen di periode 12. Investasi portofolio memberikan kontribusi yang sangat besar terhadap guncangan variabel BI rate, di mana pada periode 1  memberikan  kontribusi  sebesar  35  persen  dan  berfluktuatif  sampai  pada  kontribusi  terbesarnya pada periode ke 3 dan ke 4, yaitu sebesar 37 persen dan sampai pada 34 persen di periode ke 12. Untuk  BI  rate,  kontribusinya  terhadap  dirinya  sendiri  terus  mengalami  penurunan  dari  58  persen pada periode 1 menjadi 48 persen pada periode 12. Kontribusi nilai tukar terhadap guncangan pada variabel BI rate terlihat sangat kecil, yaitu hanya 2 persen pada periode pertama dan terus mengalami sedikit peningkatan sampai pada periode 12, yaitu sebesar 6 persen.

## Tabel 8.
Forecast Error Variance Decomposition of BI Rate Periode Forecast Error Variance Decomposition of IHSG IHSG Investasi portofolio BI rate Nilai Tukar 1 6 35 58 2 2 6 35 58 2 3 6 37 54 2 4 7 37 54 2 5 10 36 51 3 6 10 36 51 3 7 10 36 51 3 8 10 35 51 3 9 13 34 50 3 10 13 34 50 3 11 13 33 48 5 12 13 34 48 6 Sumber: Data FEVD diolah dengan menggunakan Easy Reg (2014).

## 4. Forecast Error Variance Decomposition nilai tukar
Dampak  dari  IHSG  terhadap  guncangan  nilai  tukar  tidak  terlihat  cukup  besar  dalam  Tabel  9.
Pada periode pertama IHSG berkontribusi 6 persen dan terus meningkat sampai periode 12, sebesar 13 persen. Investasi portofolio memiliki kontribusi yang paling besar besar terhadap guncangan nilai tukar diantara variabel lainnya selain variabelnya sendiri. Investasi portofolio berkontribusi sebesar 31 persen di periode 1 dan 30 persen di periode 12 dengan kontribusi terbesarnya pada periode ke 4, yaitu sebesar 40 persen. Sedangkan BI rate berkontribusi 6 persen pada periode 1, terus meningkat menjadi  18  persen  di  periode  12.  Nilai  tukar  kontribusinya  sebesar  62  persen  di  periode  1  dan  38 persen di periode 12 terhadap guncangan dirinya sendiri.

## Tabel 9.

## Forecast Error Variance Decomposition of
Nilai Tukar Periode Forecast Error Variance Decomposition of IHSG IHSG Investasi portofolio BI rate Nilai Tukar 1 0 31 6 62 2 0 34 6 60 3 1 38 7 55 4 3 40 6 51 5 3 36 8 53 6 3 38 9 50 7 8 34 14 44 8 11 32 13 44 9 11 34 13 42 10 15 33 12 40 11 14 32 17 37 12 14 30 18 38
Sumber: Data FEVD diolah dengan menggunakan Easy Reg (2014).

## KESIMPULAN DAN SARAN

## Kesimpulan
Hasil  yang  didapat  dari  penelitian  ini  adalah  bahwa  IHSG  atau  JKSE,  investasi  portofolio,  BI rate dan nilai tukar secara umum saling memengaruhi dalam perekonomian. Sehingga perekonomian Indonesia  dapat  dikatakan  sangat  rentan  ketika  terjadi  pergolakan  di  sektor  finansial  (non  riil).
Berdasarkan  hasil  peneilitian  yang  ditemukan  dalam  penelitian  ini  mengenai  analisis  pasar  saham Indonesia, maka dapat disimpulkan sebagai berikut:
a. Pergerakan  IHSG  hanya  memengaruhi  investasi  portofolio  dan  nilai  tukar.  Investasi portofolio  memengaruhi  IHSG,  BI  rate  dan  nilai  tukar.  Sementara  BI  rate  memiliki pengaruh  terhadap  pergerakan  IHSG,  investasi  portofolio  dan  perubahan  nilai  tukar.  Nilai tukar  pun  memiliki  pengaruh  terhadap  semua  variabel  dalam  penelitian  ini  seperti  halnya investasi portofolio dan BI rate.
b. Volatilitas  IHSG  berpengaruh  signifikan  pada  variabel  investasi  portofolio  dan  nilai  tukar dalam waktu yang relatif singkat. Investasi portofolio secara signifikan memengaruhi IHSG, BI  rate  dan  niai  tukar  dalam  jangka  pendek.  Kebijakan  BI  rate  memengaruhi  secara signifikan terhadap variabel IHSG dan investasi portofolio. Nilai tukar memengaruhi secara signifikan IHSG dan investasi portofolio dari jangka pendek sampai jangka menengah.
c. Investasi  portofolio  dan  nilai  tukar  dalam  memengaruhi  guncangan  IHSG  relatif  kecil kontribusinya,  BI  rate  yang  memiliki  kontribusi  yang  relatif  besar.  Kontribusi  IHSG
terhadap investasi portofolio sangat besar dibandingkan kontribusi BI rate dan nilai tukar. Investasi portofolio berkontribusi besar terhadap variabel BI rate pada periode ke 4, sebesar 37 persen daripada IHSG dan nilai tukar. Sementara itu, variabel yang berkontribusi paling besar  terhadap  guncangan  nilai  tukar  adalah  investasi  portofolio,  yaitu  sebesar  30  persen walaupun terjadi dalam jangka waktu panjang.

## Saran
Berdasarkan penelitian dan perkembangan perekonomian Indonesia terkini, ada beberapa saran yang diharapkan, yaitu:
1. Volatilitas  IHSG  perlu  dijaga  karena  memberikan  pengaruh  yang  signifikan  terhadap investasi  portofolio.  Sedangkan  investasi  portofolio  memengaruhi  secara  signifikan terhadap  semua  variabel  yang  diteliti,  IHSG,  BI  rate  dan  nilai  tukar,  sehingga  upaya menstabilkan  investasi  portofolio  pun  perlu  dilakukan.  Dan  nilai  tukar  juga  perlu  dijaga kestabilannya  karena  memberikan  pengaruh  yang  signfikan  terhadap  volatilitas  IHSG  dan investasi portofolio.
2. Sebagai  sebuah  kebijakan  moneter,  BI  rate  sangat  efektif  dalam  memengaruhi  volatilitas IHSG, investasi portofolio dan nilai tukar.
3. Penelitian  ini  dapat  dikembangkan  lagi  oleh  peneliti  selanjutnya  berkenaan  analisa  pasar saham  Indonesia.  Penelitian  selanjutnya  dapat  diganti  periode  penelitiannya  atau  ada penambahan  variabel  untuk  pasar  keuangan,  seperti  SBI,  OPT  dan  sebagainya,  atau  dapat juga  dikaitkan  dengan  variabel  makroekonomi.  Penelitian  selanjutnya  pun  mungkin  dapat mengaitkan  dengan  kebijakan  makroprudensial  yang  juga  saat  ini  sedang  hangat diperbincangkan.  Atau  dapat  juga  dikembangkan  lagi  dengan  menambahkan  variabel kebijakan  OJK  yang  merupakan  lembaga  baru  di  Indonesia  (mulai  aktif  2014),  memiliki fungsi untuk mengatur masalah mikro moneter.

## DAFTAR PUSTAKA
Akbar, Dinnul Alfian (2012). ”Kausalitas Inflasi, Tingkat Suku Bunga, dan Jumlah Uang Beredar: A Case of Indonesia Economy .” Jurnal Ilmiah STIE MDP . Vol. 2, No. 1 : 59-68.
Bank Indonesia (2008). Laporan Perekonomian Indonesia Tahun 2007 . http://www.bi.go.id/id/publikasi/laporan-tahunan/perekonomian/ Default.aspx.
_____________ (2011). Laporan Perekonomian Indonesia Tahun 2010 . http://www.bi.go.id/id/publikasi/laporan-tahunan/perekonomian/ Default.aspx.
_____________  (2013a). Tayangan Singkat Kebijakan Makroprudensial . Jakarta.
_____________ (2013b). Penjelasan BI Rate Sebagai Suku Bunga Acuan . www.bi.go.id .
_____________ (2014). Transmisi Kebijakan Moneter: Bagaimana Bekerjanya Kebijakan Moneter? . Diakses: Selasa, 8 April 2014, http://www.bi.go.id/id/moneter/transmisi- kebijakan/Contents/Default.aspx .
Badan Pengawas Pasar Modal dan Lembaga Keuangan Departemen Keuangan Republik Indonesia (2008). Analisis Hubungan Kointegrasi dan Kausalitas serta Hubungan Dinamis Antara Aliran Modal Asing, Perubahan Nilai Tukar dan Pergerakan IHSG di Pasar Modal Indonesia . Jakarta.
Bierens, Herman J. (2012). Johansen’s Cointegration Analysis . Easyreg International: Guided Tours , 1 Oktober 2012, http://econ.la.psu.edu/~hbierens/EasyRegTours/COINTJ.HTM
Ekonomi Indonesia Belum Krisis, Tapi Harus Waspadai Gejolak Pasar Keuangan . Setkab.go.id , Rabu, 28 Agustus 2013, http://setkab.go.id/berita-10020-ekonomi-indonesia-belum-krisis- tapi-harus-waspadai-gejolak-pasar-keuangan.html .
Goldfeld, Stephen M. Dan Lester V. Chandler (1996). Ekonomi Uang dan Bank . Edisi Kesembilan. Erlangga. Jakarta.
Hady, H. (2004). Ekonomi Internasional, Teori dan Kebijakan Keuangan Internasional . Buku 2, Edisi Revisi. Ghalia Indonesia. Jakarta.
Halim, Abdul (2003). Analisis Investasi . Edisi Pertama. Salemba Empat. Jakarta.
Husnan, Suad (2003). Dasar-Dasar Teori Portofolio dan Analisa Sekuritas . Edisi Ketiga. AMP YKPN. Yogyakarta.
Juanda, Bambang dan Junaidi (2012). Ekonometrika Deret Waktu Teori dan Apikasi . IPB Press. Bogor.
Mahdi, Muhammad dan David Kaluge (2010). “Pengaruh Tingkat Suku Bunga (BI rate) dan Kurs Dolar AS Terhadap Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG) dengan Menggunakan Metode Error Correction Model (ECM).” Jurnal Ekonomi Pembangunan . Vol. 8, No. 2 : 307-314.
Mankiw, N. Gregory (2006). Principles of Economics Pengantar Ekonomi Makro , Edisi Ketiga. Salemba Empat. Jakarta.
Mishkin, Frederic S. (2008). Ekonomi Uang, Perbankan, dan Pasar Keuangan , Buku 1, Edisi Kedelapan. Salemba Empat. Jakarta.
_________________ (2009). Ekonomi Uang, Perbankan, dan Pasar Keuangan , Buku 2, Edisi Kedelapan. Salemba Empat. Jakarta.
Prastowo, Nugroho Joko (2007). “Dampak BI Rate Terhadap Pasar Keuangan: Mengukur Signifikansi Respon Instrumen Pasar Keuangan Terhadap Kebijakan Moneter.” Bank Indonesia Working Paper . WP No. 21.
Rahardja, Prathama dan Mandala Manurung (2008). Pengantar Ilmu Ekonomi: Mikroekonomi dan Makroekonomi . Edisi Ketiga. FE UI. Jakarta.
Rahman, Md. Lutfur dan Jashim Uddin (2009). “Dynamic Relationship between Stock Prices and Exchange Rates: Evidence from Three South Asian Contries.” International Business Research . Vol. 2, No. 2 : 167-174.
Ray, Sarbapriya (2012). “Testing Granger Causal Relationship between Macroeconomic Variables and Stock Price Behaviour: Evidence from India.” World Science Publisher . Vol. 3, No. 1 : 470-481.
Spekulan Dituding Bikin IHSG dan Rupiah Anjlok . Metrotvnews.com , Selasa, 27 Agustus 2013, http://www.metrotvnews.com/metronews/read/2013/08/27/2/177547/Spekulan-Dituding- Bikin-IHSG-dan-Rupiah-Anjlok
Sukirno, Sadono (2004). Teori Pengantar Makroekonomi , Edisi Ketiga. Rajagrafindo Persada. Jakarta.
Suyanto (2004). “Relationship Between Macroeconomic Variables and The Indonesian Stock Market.” Jurnal Ekonomi & Pembangunan . Vol. 1, No. 1 : 23-36
Triyono (2008). “Analisis Perubahan Kurs Rupiah Terhadap Dollar Amerika.” Jurnal Ekonomi Pembangunan . Vol. 9, No. 2 : 156-167.
Weekly Economic & Financial Commentary, Wells Fargo Securities Group , 30 Agustus 2013.
Widarjono, Agus (2007). Ekonometrika: Teori dan Aplikasi untuk Ekonomi dan Bisnis . Edisi Kedua. Ekonisia. Jakarta.