## PENGARUH INDIKATOR KRISIS KEUANGAN GLOBAL TERHADAP INDEKS HARGA SAHAM GABUNGAN (IHSG) DI BURSA EFEK INDONESIA
Tiara Kania Dewi Sri Adji Prabawa Program Studi Manajemen Fakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas Bengkulu

## ABSTRAK
Tiara Kania Dewi , Sri Adji Prabawa ; Penelitian ini menganalisis pengaruh indikator krisis keuangan  ke  Jakarta  Composite  Index  (JCI)  di  Bursa  Efek  Indonesia.  Penelitian  ini  dilakukan dengan  mengumpulkan  data  sekunder.  Data  dari  Bank  Indonesia,  Bursa  Efek  Indonesia  dan lembaga  lain  yang  diterbitkan  IHSG.  Data  dianalisis  dengan  menggunakan  statistik.  Regresi berganda  model  analisis  regresi  yang  digunakan  dalam  menganalisis  data.  Uji  F,  uji  t  dan  uji determinasi  ditemukan  dari  sampel  penelitian  ini.  Data  sampel  adalah  18  bulan.  Hasilnya menemukan  semua  indikator  krisis  keuangan  yaitu  nilai  tukar  US  $,  tingkat  SBI,  volume perdagangan, dan inflasi, pengaruh IHSG. Pengaruh empat variabel yang 56,6%. Pengaruh krisis keuangan indikator IHSG ditunjukkan oleh Adjusted R2 = 0,566 atau 56,6%, dan 43,4% lainnya dipengaruhi  oleh  variabel  lain.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  proposisi  IHSG dipengaruhi oleh nilai tukar US $, tingkat SBI, kecuali volume perdagangan, dan inflasi.

## ABSTRACT
Tiara  Kania  Dewi , Sri  Adji  Prabawa ; This  research  analysis  the  influence  of  financial crisis  indicators  to  Jakarta  Composite  Index  (JCI)  at  the  Indonesia  Stock  Exchange.  The research  was  done  by  collecting  the  secondary  data.  The  data  from  Bank  Indonesia, Indonesia  Stock  Exchange  and  other  institution  which  published  IHSG.  The  data  was analysed using the statistic. The regression of multiple regression analysis model was used in analysing data. F test, t test and determination test was found from the sampel of this research.  The  sample  data  were  18  months.  The  result  found  all  indicators  of  financial crisis namely exchange rate US$, rate of SBI, volume trading, and inflation, influence IHSG. Influence of four variables are 56.6%. The influence of indicator crisis finance of  IHSG is shown  by  Adjusted  R2  =  0.566  or  56.6%,  and  43.4%  other  is  influenced  by  the  other variable.  The  result  show  that  the  proposition  of  IHSG  are  influenced  by  exchange  rate US$, rate of SBI, except volume trading, and inflation
Key words: Exchange rate US$, rate of SBI, volume trading, inflation, IHSG

## PENDAHULUAN
Ekonomi  dianggap  sebagai  salah  satu  faktor  yang  paling  penting  di  dunia,  karena  itu, jika krisis melanda perekonomian dunia, dunia akan menderita. Mulai dari isu-isu perdagangan dan masalah uang yang dapat mempengaruhi populasi global, segala masalah berat mengenai ekonomi  harus  segera  diberantaskan  sebelum  situasi  tersebut  memperburuk  keadaan  dunia. Salah satu dari masalah berat tersebut adalah krisis ekonomi. Krisis ekonomi merupakan suatu situasi  di mana  perekonomian  suatu  negara mengalami  penurunan  tiba-tiba  yang  disebabkan oleh  krisis  keuangan.  Krisis  ekonomi  dapat  disebabkan  oleh  banyak  hal.  Dari  dampak  politik, berbagai aspek yang berhubungan dengan keuangan dan ekonomi itu sendiri, timbulnya krisis ekonomi  dapat  membuahkan  dampak  yang  korup  bagi  dunia.  Beberapa  dampak  yang dinyatakan adalah kemiskinan, runtuhnya sistem ekonomi maupun politik di satu negara atau lebih, dan berbagai hal yang berhubungan dengan perekonomian dan keuangan. ( Satria,2011 )
Dengan  keadaan  ekonomi  global  yang  memburuk  sejak  tahun  2008  di  Amerika,  krisis tersebut  telah  menjalar  ke  beberapa  negara  di  dunia.  Walaupun  Amerika  sekarang  sedang mengalami  resesi,  krisis  ekonomi  lebih  besar  membara  di  negara  Eropa  bernama  Yunani. Meskipun  isu  ini  baru  di  kenal  dunia  pada  tahun  2009,  isu  tersebut  telah  timbul  pada  tahun 2001 ketika Yunani bergabung dengan mata uang Eropa, yaitu euro. Bahkan ketika mata uang Yunani  yaitu  drachma  bergabung  dengan  euro,  Yunani  mengakui  bahwa  mereka  belum mencapai persyaratan yang dibutuhkan untuk memasuki zona euro. Dari saat itupun kita dapat melihat bahwa ekonomi Yunani dapat jatuh karena ketidakstabilannya. Meski pada pertengahan tahun 2000an Yunani mengalami ekonomi yang stabil dan kenaikan GDP, krisis ekonomi Yunani berlanjut  ketika  seorang  bernama  George  Papandreou  menjadi  perdana  menteri  Yunani. Walaupun  niatnya  baik  dan  ambisius,  tindakan  perdana  menteri  Yunani  ditambah  dengan pemerintahan  Yunani  terbukti  gagal  karena  ekonomi  Yunani  semakin  memburuk.  Tindakan pemerintahan  Yunani  termasuk  memotong  defisit  negara  pada  tahun  2010  sampai  2011, pengumuman penghematan paket yang lebih luas termasuk membekukan gaji sektor publik dan pajak yang lebih tinggi bagi rumah tangga berpenghasilan rendah dan menengah. ( Satria, 2011)
Krisis  Yunani  berawal  dari  akumulasi  defisit  anggaran  yang  setiap  tahunnya  rata-rata mencapai sebesar 6% dari PDB selama 30 tahun. Yunani nampaknya tidak menerapkan prinsip kehati-hatian ( prudent ) dalam kebijakan defisitnya, sehingga defisit anggaran mencapai dua kali lipat  dari  ketentuan Uni  Eropa (UE)  yang  maksimum  ditetapkan  sebesar  3%.  Sementara  itu pasar obligasi di dalam negerinya juga masih sangat terbatas, untuk itu Yunani menjual surat utang  Negara  (SUN)-nya  kepada  investor  di  Prancis,  Swiss,  dan  Jerman.  Sebagai  dampak akumulasi defisit, saat ini defisit Yunani mencapai 13,6% dari PDB. (http//www.bi.go.id)
Semenjak itu ekonomi Yunani menjadi sangat rapuh dan lemah sehingga Yunani terus menerus  bertindak  dengan  meminjam  dan  berhutang  dari  negara  lain  serta  meminta  banyak bantuan  dari  negara-negara  maju.  Hutang  yang  mencapai  340  milyar  euro  sampai  saat  ini. Karena  tindakan  tersebut  tanpa  waktu  yang  lama,  krisis  ekonomi  Yunani  menyebar  dan menjalar ke negara-negara lain di dunia.
Krisis  yang  sedang  melanda  eropa  tentu  memberikan  dampak  terhadap  Indonesia. Sebagai Negara yang ikut andil dalam perekonomian dunia. Indonesia merupakan negara paling tahan terhadap dampak krisis Eropa dan Amerika Serikat dibandingkan negara Asia lain karena tidak terlalu mengandalkan ekspor sebagai tumpuan perekonomian. Saat ini, krisis keuangan di Eropa dan Amerika Serikat berdampak secara tidak langsung terhadap negara-negara di Asia. Negara-negara  Asia  hanya  terkena  dampak  turunan  yang  disebabkan  perlambatan  ekonomi negara tujuan ekspor.
IHSG  bergerak  naik  turun  dengan  tajam,  merespons  perkembangan  dari  penanganan krisis Eropa. Data positif soal deflasi Indonesia ternyata tak cukup untuk memberikan sentimen positif. Mengawali perdagangan, IHSG langsung melemah dan pelemahan semakin tajam pada hari  berikutnya.  Sentimen  utamanya  adalah  anjloknya  bursa  global  merespons  rencana referendum  Perdana  Menteri  Yunani  George  Papandreou.  Namun  seiring  besarnya kemungkinan  kandasnya  rencana  referendum,  bursa  global  membaik,  diikuti  pula  oleh  bursa Indonesia. Berikut pergerakan IHSG pada bulan oktober 2011 lalu:
1. Senin (31/10/2011), IHSG terpangkas 39,113 poin (1,03%) ke level 3.790,847.
2. Selasa (1/11/2011), IHSG anjlok 105,835 poin (2,79%) ke level 3.685,012.
3. Rabu (2/11/2011), IHSG ditutup melesat 78,022 poin (2,11%) ke level 3.763,034.
4. Kamis (3/11/2011), IHSG terpangkas 57,224 poin (1,53%) ke level 3.705,810.
5. Jumat (4/11/2011), IHSG menguat 77,818 poin (2,10%) ke level 3.783,628.
Sementara  bursa  Wall  Street  mengalami  koreksi,  investor  merasa  'putus  asa'  terkait masalah penyelesaian krisis utang Yunani. Pada perdagangan Jumat (4/11/2011), indeks Dow Jones  industrial  average  ditutup  melemah  61,23  poin  (0,51%)  ke  level  11.983,24.  Indeks Standard & Poor's 500 juga melemah 7,92 poin (0,63%) ke level 1.253,23 dan Nasdaq melemah 11,82 poin (0,44%) ke level 2/686,15. (http://www.bi.go.id)
Selain pada IHSG, dampak krisis keuangan ekonomi global lainnya dapat juga dirasakan atau dilihat melalui berbagai indikator krisis keuangan global yang mana menurut I Putu Gede
Ary  Suta  terdiri  dari  Nilai  Tukar  Rupiah/US$,  Tingkat  Suku  Bunga  SBI,  Volume  Perdagangan, dan Inflasi.

## M ETODOLOGI PENELITIAN Jenis Penelitian
Jenis  penelitian  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  penelitian Deskriptif kuantitatif yaitu  penelitian  yang  berdasarkan  data  berupa  angka-angka  yang  dijabarkan menjadi suatu analisis secara sistematis. Dalam penelitian ini mencari pengaruh antara variabel independen Nilai Tukar Rupiah/US$, Tingkat Suku Bunga SBI, Volume Perdagangan, Inflasi dan Indeks Saham Keuangan terhadap variabel dependen Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG).

## Metode Pengumpulan Data
Dalam  penelitian  ini  menggunakan  data  mingguan  dari  masing-masing  variabel  yang diteliti  selama  periode  1  Januari  2011  –  30  juni  2012.  Penggunaan  data  mingguan  dilakukan agar  data  yang  diperoleh  lebih  lengkap,  lebih  bervariatif  dan  valid.  Penelitian  tidak menggunakan  data  bulanan  karena  data  yang  diperoleh  akan  sangat  sedikit  sehingga dikhawatirkan  tidak  valid,  sedangkan  penelitian  tidak  menggunakan  data  harian  dikarenakan perubahan yang terjadi setiap hari tidak terlalu signifikan, sehingga tidak terlalu dapat dilihat perubahan harga yang terjadi.
Data seluruh variabel yang akan digunakan dalam penelitian ini adalah  data sekunder ( secondary  data ).  Menurut  Supomo  (2002),  data  sekunder  yaitu  sumber  data  penelitian  yang diperoleh  peneliti  secara  tidak  langsung  melalui  media  perantara  (diperoleh  dan  dicatat  oleh pihak lain). Adapun sumber data berasal dari jurnal atau publikasi lain dan situs internet yang memuat informasi yang relevan mengenai hal yang berkaitan dengan penelitian ini.

## Deskripsi Variabel Penelitian
Pada  penelitian  ini  terdapat  lima  variabel  yang  akan  dianalisis.Variabel  tersebut dikelompokkan  menjadi  dua  bagian  yaitu  variabel  dependen  adalah  Indeks  Harga  Saham Gabungan  (IHSG),  dan  variabel  independen  yang  digunakan  adalah  Nilai  Tukar  Rupiah/US$, Tingkat Suku Bunga SBI, Volume Perdagangan, dan Inflasi.

## Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG)
Menurut  Fardiansyah  (2002)  Indeks  Harga  Saham  Gabungan  merupakan  suatu indikator perdagangan saham secara umum mencerminkan pergerakan saham di suatu bursa saham.  Perhitungan  Indeks  Harga  Saham  adalah  perbandingan  antara  harga  pasar  saham  di bursa pada waktu tertentu dengan harga saham pada waktu dikalikan dengan persentase.
Nilai Tukar Rupiah/US$ Menurut Adiningsih, dkk (1998), nilai tukar (kurs) rupiah adalah harga rupiah terhadap mata uang Negara lain. Jadi, nilai tukar rupiah/US$ merupakan nilai dari satu mata rupiah yang ditranslasikan  ke  dalam  mata  uang  dolar  AS.  Kurs  inilah  sebagai  salah  satu  indikator  yang mempengaruhi aktivitas di pasar saham maupun pasar uang karena investor cenderung akan berhati-hati untuk melakukan investasi.

## Tingkat Suku Bunga SBI
Sertifikat  Bank  Indonesia  (SBI)  adalah  surat  berharga  dalam  mata  uang  rupiah  yang diterbitkan oleh Bank Indonesia sebagai pengakuan utang berjangka waktu pendek. Sedangkan suku bunga adalah jumlah bunga yang harus dibayar per unit waktu. Jadi, tingkat suku bunga SBI adalah junlah bunga yang harus dibayar per unit waktu untuk SBI. (Fitriani, 2010)

## Volume Perdagangan
Volume  perdagangan  adalah  banyaknya  lembar  saham  suatu  emiten  yang diperjualbelikan  di  pasar  modal  setiap  hari  bursa  dengan  tingkat  harga  yang  disepakati  oleh
pihak penjual dan pembeli saham melalui perantara ( broker ). Penjualan di pasar modal dikenal dengan istilah lot yang terdiri dari 500 lembar saham dalam setiap satu lot.

## Inflasi
Inflasi  adalah  suatu  keadaan  dimana  harga  barang-barang  secara  umum  mengalami kenaikan dan berlangsung dalam waktu yang lama dan terus-menerus. Harga barang yang ada mengalami kenaikan nilai dari waktu-waktu sebelumnya dan berlaku dimana-mana dan dalam rentang waktu yang cukup lama.

## Model dan Teknik Analisis Data
Proses analisis data dilakukan dengan bantuan Statistics Package for Social Science 16.0 (SPSS 16.0). Software ini dipilih karena kekuatan dan fleksibilitasnya untuk menganalisis data dan untuk mempelajari hubungan pengaruh diantara data yang terkumpul (Norusis, 2000). SPSS  16.0  ( Statistics  Package  for  Social  Science 16.0)  digunakan  untuk  menganalisis pengaruh  indikator  krisis  keuangan  global  terhadap  indeks  harga  saham  gabungan  (IHSG) dengan  menggunakan  metode  analisis  linier  berganda  ( multiple  regression  analysis  model ) dengan  persamaan  kuadrat  terkecil  ( Ordinary  Least  Square )  dengan  model  dasar  sebagai berikut:
Y =  +  1 X1 +  2 X2 +  3 X3 +  4 X4 Di mana: Y = IHSG (Indeks Harga Saham Gabungan)
 = konstanta X1 = Nilai Tukar Rupiah/US$ X2 = Tingkat Suku Bunga SBI X3 = Volume Perdagangan X4 = Inflasi  1 = Koefisien regresi parsial untuk X1  2 = Koefisien regresi parsial untuk X2  3 = Koefisien regresi parsial untuk X3  4 = Koefisien regresi parsial untuk X4
Uji F
Pengujian  ini  dilakukan  untuk  menguji  pengaruh  secara  simultan  atau  seluruh  dari variabel independen secara bersama-sama terhadap variabel dependen.
Langkah-langkah pengujiannya adalah sebagai berikut :
1. Menentukan Hipotesis
H0; µ = 0 : Nilai tukar Rupiah/US$, Tingkat Suku Bunga SBI, Volume Perdagangan, Inflasi dan  Indeks Saham  Keuangan  tidak  berpengaruh  secara signifikan  terhadap  Indeks  Harga Saham Gabungan (IHSG) perusahaan-perusahaan yang terdaftar di BEI.
2. Menentukan tingkat signifikansi (α) yang digunakan, α = 5%.
3. Membuat keputusan Jika Fhitung < Ftabel, maka Ho diterima dan H1 ditolak.
Jika Fhitung > Ftabel, maka Ho ditolak dan H1 diterima. Jika signifikansi F > 0,05, maka Ho diterima dan H1 ditolak. Jika signifikansi F < 0,05, maka Ho ditolak dan H1 diterima.
4. Membuat Kesimpulan.
Uji t
Pengujian ini dilakukan untuk mengetahui pengaruh dari tiap-tiap variabel independen (Nilai Tukar Rupiah US$ dan Tingkat Suku Bunga SBI) terhadap Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG) di BEI untuk periode 1 Januari 2011-30 juni 2012.
Langkah-langkah adalah sebagai berikut:

## 1. Menentukan hipotesis
H0 ; µ = 0 : Nilai Tukar Rupiah / US$ tidak berpengaruh secara signifikan terhadap IHSG perusahaan-perusahaan yang terdaftar di BEI. H0  ;  µ  ≠  0 : Nilai  Tukar  Rupiah  /  US$  berpengaruh  secara  signifikan  terhadap  IHSG perusahaan-perusahaan yang terdaftar di BEI.
H0 ; µ = 0 : Tingkat Suku Bunga SBI tidak berpengaruh secara seignifikan terhadap IHSG perusahaan-perusahaan yang terdaftar di BEI.
H0  ;  µ  ≠  0  :  Tingkat  Suku  Bunga  SBI  berpengaruh  secara  seignifikan  terhadap  IHSG perusahaan-perusahaan yang terdaftar di BEI.
H0  ;  µ  =  0  :  Volume  Perdagangan  tidak  berpengaruh  secara  signifikan  terhadap  IHSG perusahaan-perusahaan yang terdaftar di BEI.
H0  ;  µ  ≠  0  :  Volume  Perdagangan    berpengaruh  secara  signifikan  terhadap  IHSG perusahaan-perusahaan yang terdaftar di BEI.
H0  ;  µ  =  0  :  Inflasi  tidak  berpengaruh  secara  signifikan  terhadap  IHSG  perusahaan- perusahaan yang terdaftar di BEI.
H0 ; µ ≠ 0 : Inflasi berpengaruh secara signifikan terhadap IHSG perusahaan-perusahaan yang terdaftar di BEI.
2. Menentukan tingkat signifikansi ( α ) yang digunakan α = 5%
3. Membuat keputusan Jika t hitung < t tabel, maka H0 diterima dan H1 ditolak.
Jika t hitung > t tabel, maka H0 ditolak dan H1 diterima. Jika signifikansi t > 0,05, maka H0 diterima dan H2,3 ditolak. Jika signifikansi t < 0,05, maka H0 ditolak dan H2,3 diterima.
4. Membuat kesimpulan.

## PEMBAHASAN HASIL PENELITIAN
Dalam pembahasan hasil analisis model atau pengujian hipotesis ini dilakukan dengan cara menggunakan uji asumsi klasik, uji F, uji t, danpengujian hipotesis. Dengan taraf signifkan α = 0.05 dengan program SPSS 16.0. Data yang akan diolah sebagai berikut:

## Data Mingguan Perkembangan Nilai Tukar Rupiah/US$, Tingkat Suku
Bunga SBI, Volume Perdagangan, Inflasi, dan IHSG Periode 1 Januari 2011 – 30 Juni 2012 No X1 X2 X3 X4 Y IHSG Nilai Tukar /US$ Suku Bunga SBI Volume Perdagangan Inflasi 1 8942.00 0.00125 3015.679.800 0.0365 3631.45 2 9007.00 0.00125 3.551.290.400 0.0365 3569.14 3 9018.00 0.00125 2.059.844.400 0.0365 3379.54 4 8998.00 0.00125 2.274.636.800 0.0365 3487.61 5 8991.00 0.00125 1.890.113.600 0.0365 3496.17 6 8878.00 0.00129 1.733.171.100 0.0684 3391.77 7 8845.00 0.00129 1.526.123.700 0.0684 3501.50 8 8814.00 0.00129 2.243.611.200 0.0684 3443.53 9 8768.00 0.00129 2.199.271.800 0.0684 3542.90 10 8740.00 0.00129 2.728.065.900 0.0665 3542.23 11 8734.00 0.00129 2.387.209.100 0.0665 3494.07 12 8678.00 0.00129 1.790.452.900 0.0665 3607.11 13 8666.00 0.00129 1.870.507.500 0.0665 3707.49 14 8618.00 0.00138 2.397.318.800 0.0616 3741.81 15 8617.00 0.00138 2.195.946.600 0.0616 3730.51

## Di Bursa Efek Indonesia
16 8613.00 0.00138 3.426.657.500 0.0616 3801.08 17 8572.00 0.00138 3.020.573.400 0.0616 3819.62 18 8518.00 0.00141 4.456.935.400 0.0598 3798.55 19 8504.00 0.00141 5.963.504.500 0.0598 3832.02 20 8501.00 0.00141 4.123.266.800 0.0598 3872.95 21 8527.00 0.00141 4.154.433.800 0.0598 3832.38 22 8490.00 0.00141 2.393.887.600 0.0598 3844.02 23 8475.00 0.00141 3.552.141.500 0.0554 3787.65 24 8513.00 0.00141 2.809.109.500 0.0554 3721.38 25 8554.00 0.00141 2.651.551.800 0.0554 3848.56 26 8578.00 0.00141 2.389.962.300 0.0554 3927.10 27 8502.00 0.00140 2.726.715.200 0.0461 4003.69 28 8498.00 0.00140 3.022.117.200 0.0461 4023.20 29 8500.00 0.00140 4.566.590.800 0.0461 4106.82 30 8468.00 0.00140 5.238.923.300 0.0461 4130.80 31 8609.00 0.00130 3.461.184.700 0.0479 3921.64 32 8497.00 0.00130 5.730.902.600 0.0479 3890.53 33 8496.00 0.00130 2.787.381.700 0.0479 3842.75 34 8515.00 0.00130 2.548.272.800 0.0479 3841.73 35 8522.00 0.00120 2.233.470.400 0.0461 3998.50 36 8653.00 0.00120 2.736.232.600 0.0461 3835.18 37 8832.00 0.00120 2.818.674.700 0.0461 3426.35 38 8877.00 0.00120 3.173.875.900 0.0461 3549.03 39 8898.00 0.00110 2.926.215.100 0.0442 3425.68 40 8883.00 0.00110 4.544.639.100 0.0442 3664.68 41 8809.00 0.00110 4.736.772.700 0.0442 3620.66 42 8823.00 0.00110 2.171.689.300 0.0442 3829.96 43 8885.00 0.00110 3.231.523.700 0.0442 3783.63 44 8916.00 0.00104 2.171.034.200 0.0415 3778.89 45 8970.00 0.00104 2.225.243.400 0.0415 3754.50 46 9003.00 0.00104 2.272.949.200 0.0415 3637.19 47 9082.00 0.00104 2.206.079.600 0.0415 3779.84 48 9026.00 0.00096 2.124.365.400 0.0379 3759.61 49 9041.00 0.00096 3.059.076.400 0.0379 3768.35 50 9033.00 0.00096 1.419.627.600 0.0379 3797.15 51 9075.00 0.00096 816.695.700 0.0379 3821.99 52 9111.00 0.00094 3.083.231.300 0.0365 3869.42 53 9147.00 0.00094 3.194.672.000 0.0365 3935.33 54 9069.00 0.00094 3.271.483.600 0.0365 3986.51 55 8949.00 0.00094 1.181.685.000 0.0365 3986.41 56 8934.00 0.00094 2.916.685.500 0.0365 4015.95 57 8930.00 0.00073 2.815.990.200 0.0356 3912.39 58 8979.00 0.00073 2.348.495.900 0.0356 3976.54 59 9010.00 0.00073 2.534.946.000 0.0356 3894.56 60 9066.00 0.00073 2.111.429.200 0.0356 4004.87 61 9109.00 0.00074 756.588.100 0.0397 3991.54 62 9131.00 0.00074 1.024.664.800 0.0397 4028.54 63 9124.00 0.00074 2.479.554.600 0.0397 4041.56 64 9137.00 0.00074 2.412.981.700 0.0397 4121.55 65 9110.00 0.00076 3.911.451.100 0.0450 4166.37 66 9124.00 0.00076 3.332.872.600 0.0450 4159.28 67 9132.00 0.00076 3.097.605.600 0.0450 4181.37 68 9144.00 0.00076 3.816.443.500 0.0450 4163.98 69 9152.00 0.00076 2.967.565.900 0.0450 4216.68
70 9173.00 0.00081 2.309.944.000 0.0445 4114.14 71 9209.00 0.00081 2.899.207.200 0.0445 3980.50 72 9233.00 0.00081 2.180.053.600 0.0445 3902.51 73 9426.00 0.00081 1.909.071.600 0.0445 3799.77 74 9392.00 0.00083 2.444.382.200 0.0453 3825.33 75 9407.00 0.00083 1.708.965.700 0.0453 3818.11 76 9410.00 0.00083 1.044.866.600 0.0453 3889.52 77 9436.00 0.00083 1.451.629.600 0.0453 3955.58
Sumber : http://www.bi.go.id , http://www.yahoofinane.com
setelah data tersebut diolah menggunakan uji asumsi klasik, uji  F, uji  t, dan pengujian hipotesis maka dapat dijabarkan pembahasannya sebagai berikut :
Pengujian Asumsi Klasik
Analisis  regresi  dapat  digunakan  jika  data  dari  variabel  menunjukkan  hubungan  yang valid  atau  tidak  bias, maka  perlu  dilakukan  pengujian  asumsi  klasik  pada model  regresi  yang digunakan. Asumsi dasar yang harus dipenuhi antara lain:

## 1. Pengujian Normalitas
Uji  normalitas  ini  dilakukan  dengan  tujuan  untuk  menguji  apakah  data  sampel  yang diambil  telah  mengikuti  sebaran  distribusi  normal.  Model  regresi  yang  baik  adalah  distribusi normal atau mendekati normal. Berdasarkan sampel data (n = 77), dapat dilihat pada gambar berikut ini:
Sumber : Hasil penelitian dengan menggunakan SPSS 16
Berdasarkan gambar di atas terlihat bahwa titik-titik menyebar di sekitar garis diagonal dan mengikuti arah garis diagonal yang berarti bahwa data tersebut normal dan model regresi dapat digunakan.

## 2. Pengujian Multikolinearitas
Multikolinearitas artinya adalah ada hubungan linier yang sempurna diantara beberapa atau  semua  variabel  independen.  Uji  multikolnearitas  bertujuan  untuk  menguji  apakah  pada model  regresi  ditemukan  adanya  korelasi  atas  variabel  independen.  Model  regresi  yang  baik seharusnya  bebas  multikolinearitas  atau  tidak  terjadi  korelasi  diantara  variabel  independen. Untuk menguji asumsi multikolinearitas digunakan VIF ( Variance Inflation Factor ), dimana bila nilai VIF lebih besar dari 10 berarti terdapat kolinearitas yang sangat tinggi.
Coefficients a Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. Collinearity Statistics B Std. Error Beta Tolerance VIF 1 (Constant) 5453.246 1376.991 3.960 .000 KURS -.364 .124 -.489 -2.938 .004 .209 4.786 SUKUBUNGASBI -536834.907  156964.398 -.641 -3.420 .001 .165 6.060 VOLUMEPERDAGANGAN -3.143E-8 .000 -.157 -1.908 .060 .855 1.170 INFLASI -586.278 1926.678 -.029 -.304 .762 .643 1.556 Lag_Y .600 .082 .603 7.347 .000 .860 1.163
a. Dependent Variable: IHSG

## Sumber: Hasil penelitian dengan menggunakan SPSS 16
Berdasarkan pengujian yang telah dilakukan maka diperoleh hasil pengujian yang dapat dilihat pada tabel di atas dan dapat terlihat bahwa nilai VIF kurang dari 10. Berdasarkan hasil tersebut dapat disimpulkan bahwa semua variabel independen bebas dari multikolinearitas.
3. Pengujian Autokorelasi Autokorelasi terjadi apabila gangguan dalam periode tertentu berhubungan dengan nilai gangguan  periode  sebelumnya.  Konsekuensi  adanya  autokorelasi  adalah  selang  keyakinan menjadi  besar serta  varians  dan  kesalahan  standar  akan  ditaksir  terlalu  rendah.  Autokorelasi adalah korelasi antara anggota-anggota serangkaian observasi yang diurutkan menurut waktu (seperti dalam data time series ) atau ruang (seperti dalam data cross section ).
Pengujian  autokorelasi dapat  dilakukan  dengan  uji  Durbin  Watson.  Autokorelasi  tidak terjadi  apabila  DW  terletak  diantara  du  dan  (4-du)  (du<DW<4-du).  Hasil  uji  autokorelasi menunjukkan  bahwa  DW  =  1.771  ini  berarti  bahwa  variabel-variabel  independen  dalam penelitian ini bebas dari  autokorelasi.
Tabel 2.   Hasil Uji Autokorelasi
Model Summary b Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Durbin-Watson 1 .771 a .595 .566 136.900 1.771
a. Predictors: (Constant), Lag_Y, INFLASI, VOLUMEPERDAGANGAN, KURS, SUKUBUNGASBI b. Dependent Variable: IHSG
Sumber : hasil penelitian dengan menggunakan SPSS 16

## Tabel 1. Hasil Uji Multikolinearitas

## Hasil Uji Analisis Regresi

## Tabel 3.  Hasil Uji Analisis Regresi
Coefficients a Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. Collinearity Statistics B Std. Error Beta Tolerance VIF 1 (Constant) 5453.246 1376.991 3.960 .000 KURS -.364 .124 -.489 -2.938 .004 .209 4.786 SUKUBUNGASBI -536834.907 156964.398 -.641 -3.420 .001 .165 6.060 VOLUMEPERDAGANGAN -3.143E-8 .000 -.157 -1.908 .060 .855 1.170 INFLASI -586.278 1926.678 -.029 -.304 .762 .643 1.556 Lag_Y .600 .082 .603 7.347 .000 .860 1.163
a. Dependent Variable: IHSG
Sumber: Hasil penelitian dengan menggunakan SPSS 16
Berdasarkan formulasi regresi berganda yang digunakan dalam penelitian ini yaitu:
Y =  +  1 X1 +  2 X2 +  3 X3 +  4 X4
Maka  berdasarkan  tabel  di  atas  diperoleh  model  persamaan  regresi  linier  berganda  sebagai berikut:
IHSG = 5453.246 - 0.364 X1 – 536834.907 X2 - 3.143 X3 - 586.278 X4
Berdasarkan  hasil  yang  diperoleh  peneliti  menunjukkan  bahwa  dari  model  regresi tersebut diperoleh  kostanta sebesar 5453.246  hal ini berarti bahwa tanpa adanya rasio Nilai tukar  rupiah/US$,  Tingkat  suku  bunga  SBI,  volume  perdagangan  dan  inflasi  akan  terjadi perubahan  IHSG  sebesar  5453.246  .  Selanjutnya  koefisien  regresi  Nilai  tukar  rupiah/US$ sebesar  0.364 dan  bertanda  ngatif,  hal  ini  berarti  satu  persen  pergerakan  Nilai  tukar rupiah/US$    dengan  asumsi  variabel  lainnya  tetap  maka    perubahan  IHSG    akan  mengalami perubahan sebesar 0.364 % dengan arah yang berlawanan. Sedangkan Tingkat Suku Bunga SBI mempunyai  koefisien  regresi  sebesar  –536834.907 dan  bertanda  negatif,  hal  ini  berarti  satu persen  pergerakan  Tingkat  Suku  Bunga  SBI  dengan  asumsi  variabel  lainnya  tetap  maka perubahan IHSG  akan mengalami perubahan dengan arah yang berlawanan Koefisien regresi Volume Perdagangan sebesar - 3.143 dan bertanda negatif, berarti setiap perubahan Volume Perdagangan  satu  persen  dengan  asumsi  variabel  lainnya  tetap  maka  perubahan  IHSG  akan mengalami perubahan sebesar 3.143 % dengan arah yang berlawanan. Koefisien regresi Inflasi sebesar  - 586.278 dan bertanda negatif, hal ini berarti  satu  persen pergerakan Inflasi dengan asumsi variabel lainnya tetap maka  perubahan IHSG  akan mengalami perubahan dengan arah yang berlawanan.

## Koefisien Determinasi (Adjusted R2)
Koefisien  determinasi  digunakan  untuk  melihat  berapa  persen  dari  variasi  variabel dependen  (IHSG)  dijelaskan  oleh  variasi  dari  variabel  independen  (Nilai  Tukar  Rupiah/US$, Tingkat Suku Bunga SBI, Volume Perdagangan, dan Inflasi)
Tabel  4. Hasil Uji Koefisien Determinasi
Model Summary b Model R  R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Durbin-Watson 1 .771 a .595 .566 136.900 1.771 a. Predictors: (Constant), Lag_Y, INFLASI, VOLUMEPERDAGANGAN, KURS, SUKUBUNGASBI
b. Dependent Variable: IHSG
Sumber : Hasil penelitian dengan menggunakan SPSS 16
Nilai  koefisien  determinasi  (Adjusted  R2)  sebesar  0,566,  berarti  variasi  dari  variabel independen  dalam  menjelaskan  variasi  variabel  dependen  IHSG  adalah  sebesar  56.6  %  dan sisanya 43.4 % dijelaskan oleh faktor lain yang tidak diteliti.
Nilai Adjusted R2 untuk IHSG yang besar akan membuat model regresi linier semakin tepat  dalam  memprediksi  IHSG  di  Bursa  Efek  Indonesia.  Dengan  melihat  kemampuan  model dalam menjelaskan variasi perubahan nilai variabel IHSG, maka model persamaan regresi linier berganda tersebut dapat dinyatakan baik untuk dijadikan sebagai penaksir nilai variabel IHSG yang akan datang.

## Koefisien Korelasi Parsial
Koefisien  korelasi  parsial  digunakan  untuk  mengukur  derajat  hubungan  antara  tiap variabel independen (X) terhadap variabel dependen (Y) secara parsial.
Tabel 5.  Hasil Uji Koefisien Korelasi Parsial
Coefficients a Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. Collinearity Statistics B Std. Error Beta Tolerance VIF 1 (Constant) 5453.246 1376.991 3.960 .000 KURS -.364 .124 -.489  -2.938 .004 .209 4.786 SUKUBUNGASBI -536834.907  156964.398 -.641  -3.420 .001 .165 6.060 VOLUMEPERDAG ANGAN -3.143E-8 .000 -.157  -1.908 .060 .855 1.170 INFLASI -586.278 1926.678 -.029 -.304 .762 .643 1.556 Lag_Y .600 .082 .603 7.347 .000 .860 1.163 a. Dependent Variable:

## IHSG
Sumber : hasil penelitian dengan menggunakan SPSS 16
Koefisien  korelasi  parsial  untuk  Nilai  Tukar  Rupiah/US$  sebesar  0.209  yang  berarti bahwa  variabel  Nilai  Tukar  Rupiah/US$  secara  parsial  memiliki  kekuatan  pengaruh  terhadap IHSG  sebesar  20.9%.  Koefisien  korelasi  parsial  untuk  tingkat  Suku  Bunga  SBI  sebesar  0.165 yang  berarti  bahwa  variabel  Tingkat  Suku  Bunga  SBI  secara  parsial  memiliki  kekuatan pengaruh terhadap IHSG sebesar 16.5%. Koefisien korelasi parsial untuk Volume Perdagangan sebesar  0.855  yang  berarti  bahwa  variabel  Volume  Perdagangan  secara  parsial  memiliki kekuatan  pengaruh  terhadap  IHSG  sebesar  85.5%.  Koefisien  korelasi  parsial  untuk  Inflasi sebesar  0.643  yang  berarti  bahwa  variabel  Inflasi secara  parsial  memiliki  kekuatan  pengaruh terhadap IHSG sebesar 64.3%.

## Uji F dan Uji t
Analisis  yang  selanjutnya  dilakukan  adalah  analisis  terhadap  hipotesis  dilakukan dengan uji F dan uji t.
1. Pengujian Hipotesis 1 Pengujian Hipotesis 1 dilakukan dengan uji F seperti yang terlihat pada tabel
Tabel  6. Hasil Uji F ANOVA b Model Sum of Squares df Mean Square F Sig. 1 Regression 1924194.198 5 384838.840 20.534 .000 a Residual 1311914.412 70 18741.634 Total 3236108.609 75
a. Predictors: (Constant), Lag_Y, INFLASI, VOLUMEPERDAGANGAN, KURS, SUKUBUNGASBI b. Dependent Variable: IHSG
Pengujian  ini  bertujuan  untuk  melihat  apakah  variabel  independen  secara  bersama- sama  memiliki  pengaruh  yang  signifikan  terhadap  variabel  dependen.  Dengan  menggunakan signifikansi  5%  dan degree  of  freedom (k-1)  dan  (n-k),  dihasilkan  nilai  F  tabel  sebesar  2.335. nilai Fhitung dalam tabel sebesar 20.534  sehingga    Fhitung  lebih besar dari F tabel (20.534 > 2.335).  nilai signifikansinya sebesar 0,000 (sign < 0,05) sehingga Ho ditolak dan Ha diterima. Hal  ini  berarti  bahwa  secara  bersama-sama  variasi  variabel-variabel  independen  indikator krisis keuangan global (Nilai Tukar Rupiah/US$, Tingkat Suku Bunga SBI, Volume Perdagangan, dan Inflasi) memiliki pengaruh yang signifikan terhadap variabel dependen yaitu IHSG.

## 2. Uji t Nilai Tukar Rupiah/US$ dengan IHSG
Pengujian  dilakukan  dengan  uji  t  seperti  yang  terlihat  pada  tabel.  Pengujian  ini bertujuan untuk mengetahui pengaruh Nilai Tukar Rupiah/US$ secara parsial terhadap IHSG di Bursa Efek Indonesia. Dengan menggunakan signifikansi 5% dan degree of freedom (n-k) = 76 diperoleh t tabel sebesar 1.992 . dari perhitungan dengan paket program statistik SPSS 16.0 di hasilkan  thitung  sebesar    -2.938  (tanda  minus  diabaikan)    sehingga  thitung  lebih  besar  dari ttabel ( 2.938 > 1.992). nilai signifikansinya sebesar 0,004 (sign > 0,05) sehingga Ho ditolak dan Ha  diterima.  Hal  ini  berarti    bahwa  variasi  variabel  Nilai  Tukar  Rupiah/US$  secara  parsial memiliki pengaruh yang signifikan terhadap variabel dependen yaitu IHSG.
3. Uji t Tingkat Suku Bunga SBI dengan IHSG
Pengujia dilakukan dengan uji t seperti yang terlihat pada tabel. Pengujian ini bertujuan untuk mengetahui pengaruh Tingkat Suku Bunga SBI secara parsial terhadap IHSG di Bursa Efek Indonesia. Dengan menggunakan signifikansi 5%,dan degree of freedom (n-k) = 76 diperoleh t tabel  sebesar  1.992  .  dari  perhitungan  dengan  paket  program  statistik  SPSS  16.0  di  hasilkan thitung sebesar  - 3.420 (tanda minus diabaikan) sehingga thitung lebih besar dari ttabel (3.420 >  1.992).    maka  nilai  signifikansinya  sebesar  0,001  (sign  <  0,05)  sehingga  Ho  ditolak  dan  Ha diterima. Hal ini berarti bahwa variasi variabel Tingkat Suku Bunga SBI secara parsial memiliki pengaruh yang signifikan terhadap variabel dependen yaitu IHSG 4. Uji t Volume Perdagangan dengan IHSG
Pengujian  dilakukan  dengan  uji  t  seperti  yang  terlihat  pada  tabel.  Pengujian  ini bertujuan  untuk  mengetahui  pengaruh  Volume  Perdagangan  secara  parsial  terhadap  IHSG  di Bursa Efek Indonesia. Dengan menggunakan signifikansi 5%,dan degree of freedom (n-k) = 76 diperoleh t tabel sebesar 1.992 . dari perhitungan dengan paket program statistik SPSS 16.0 di hasilkan  thitung  sebesar    -1.908    (tanda  minus  diabaikan)  sehingga  thitung  lebih  besar  dari ttabel  (1.908  <  1.992).    maka  nilai  signifikansinya  sebesar  0,06  (sign  >  0,05)  sehingga  Ho diterima  dan  Ha  ditolak.  Hal  ini  berarti  bahwa  variasi  variabel  Volume  Perdagangan  secara parsial tidak memiliki pengaruh yang signifikan terhadap variabel dependen yaitu  IHSG.

## 5. Uji t Inflasi dengan IHSG
Pengujian  dilakukan  dengan  uji  t  seperti  yang  terlihat  pada  tabel.  Pengujian  ini bertujuan  untuk  mengetahui  pengaruh  Inflasi  secara  parsial  terhadap  IHSG  di  Bursa  Efek Indonesia. Dengan menggunakan signifikansi 5%, dan degree of freedom (n-k) = 76 diperoleh t tabel  sebesar  1.992  .  dari  perhitungan  dengan  paket  program  statistik  SPSS  16.0  di  hasilkan thitung  sebesar    -.304  (tanda  minus  diabaikan)  sehingga  thitung  lebih  besar  dari  ttabel (304<1.992). maka nilai signifikansinya sebesar 0,762 (sign > 0,05) sehingga Ho diterima dan Ha ditolak. Hal ini berarti bahwa variasi variabel Inflasi secara parsial tidak memiliki pengaruh yang signifikan terhadap variabel dependen yaitu IHSG.

## KESIMPULAN DAN SARAN Kesimpulan
Berdasarkan hasil penelitian mengenai Pengaruh Indikator Krisis Keuangan Global terhadap IHSG di Bursa Efek Indonesia periode 1 Januari 2011 – 30 Juni 2012 dapat diambil kesimpulan sebagai berikut:
1. Secara bersama-sama ada pengaruh yang signifikan antara indikator krisis keuangan global (Nilai  Tukar  Rupiah/US$,  Tingkat  Suku  Bunga  SBI,  Volume  Perdagangan,  dan  Inflasi)
terhadap  Indeks  Harga  Saham  Gabungan  (IHSG)  di  Bursa  Efek  Indonesia  (BEI)  periode  1 Januari 2011 – 30 Juni 2012, hal ini ditunjukkan dari nilai signifikansi sebesar 0,000.
2. Secara parsial ada pengaruh yang signifikan antara Nilai Tukar Rupiah/US$ terhadap Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG) di Bursa Efek Indonesia (BEI) periode 1 Januari 2011  – 30 Juni 2012, hal ini ditunjukkan dengan nilai signifikansi sebesar 0,004.
3.  Secara  parsial  ada  terdapat  pengaruh  yang  signifikan  antara  Tingkat  Suku  Bunga  SBI terhadap  Indeks  Harga  Saham  Gabungan  (IHSG)  di  Bursa  Efek  Indonesia  (BEI)  periode  1 Januari 2011 – 30 Juni  2012, hal ini ditunjukkan dengan nilai signifikansi sebesar 0,001.
4.  Secara  parsial  tidak  ada  pengaruh  yang  signifikan  antara  Volume  Perdagangan  terhadap Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG) di Bursa Efek Indonesia (BEI) periode 1 Januari 2011 – 30 Juni 2012, hal ini ditunjukkan dengan nilai signifikansi sebesar 0,06.
5. Secara parsial tidak ada pengaruh yang signifikan antara Inflasi terhadap Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG) di Bursa Efek Indonesia (BEI) periode 1 Januari 2011 – 30 Juni 2012, hal ini ditunjukkan dengan nilai signifikansi sebesar 0,762.
6. Nilai koefisien determinasi (Adjusted R2) sebesar 0,566 yang berarti bahwa variasi variabel- variabel independen indikator krisis keuangan global (Nilai Tukar Rupiah/US$, Tingkat Suku Bunga  SBI,  Volume  Perdagangan,  dan  Inflasi)  menjelaskan  variasi  variabel  dependen  IHSG sebesar 56.6% dan sisanya 43.4% dijelaskan oleh faktor lain yang tidak diteliti.

## Saran dan Keterbatasan
Berdasarkan  kesimpulan  di  atas  maka  saran-saran  yang  dapat  diberikan  melalui  hasil penelitian ini baik kepada investor, perusahaan, maupun untuk pengembangan penelitian yang lebih lanjut adalah sebagai berikut:
1. Investor sebaiknya sangat mencermati berbagai informasi mengenai Nilai  Tukar Rupiah/US$ dan Tingkat Suku Bunga SBI yang dikeluarkan oleh Bank Indonesia (BI) serta jumlah Volume Perdagangan  di  BEI,  dan  Inflasi  melalui  berbagai  media  cetak  maupun  elektronik,  atau dengan  sangat  teliti  mencermati  pergerakan  perdagangan  di  pasar  modal  karena  dengan adanya  informasi  tersebut  dapat  dimanfaatkan  untuk  memprediksi  IHSG  di  BEI  yang kemudian dapat digunakan sebagai bahanpertimbangan dalam mengambil keputusan yang tepat sehubungan dengan investasinya.
2.  Perusahaan  sebaiknya  mengkaji  atau  mengamati  laporan  keuangan  perusahaan  terlebih dahulu  dengan  cermat  mengenai  semua  faktor-faktor  yang  mempengaruhi  besar  kecilnya beban perusahaan sebelum melakukan kebijakan seperti ekspor dan impor. Faktor tersebut seperti  Nilai  Tukar  Rupiah/US$,  Tingkat  Suku  Bunga  SBI  dan  Inflasi,  sehingga  dalam pelaksanaanya  nanti  manajemen  perusahaan  dapat  mengambil  kebijakan  dalam  rangka menarik investor di pasar modal.
3.  Pemerintah  sebaiknya  juga  memperhatikan  faktor  makro  ekonomi  seperti  Nilai  Tukar Rupiah/US$  dan  Tingkat  Suku  Bunga  SBI  melalui  kebijakan-kebijakan  yang  diambil,  yang nantinya dapat menarik minat investor baik domestik maupun asing di Bursa Efek Indonesia.
4. Adanya keterbatasan variabel yang digunakan sebagai dasar untuk memprediksi IHSG hanya terbatas Nilai Tukar Rupiah/US$, Tingkat Suku Bunga SBI, Volume Perdagangan, dan Inflasi, diharapkan  pada  penelitian  yang  selanjutnya  untuk  memperhatikan  pengaruh  faktor  lain yang dapat mempengaruhi pergerakan IHSG.
5.  Adanya  keterbatasan  dalam  pengambilan  periode  penelitian  yang  hanya  18  bulan, diharapkan  untuk  pengembangan  penelitian  selanjutnya  dapat  memperpanjang  periode penelitian agar hasil yang diperoleh dapat lebih merefleksikan pergerakan IHSG di BEI.

## DAFTAR PUSTAKA
Adiningsih,    Sri  dkk.  1998. Perangkat  Analisis  dan  Tekhnik  Analisis  Investasi  di  Pasar  Modal Indonesia. Jakarta : P.T Bursa Efek Indonesia.
Fardiansyah,  Tedy. 2002. Kiat dan Strategi Menjadi Investor Piawai. Jakarta : Salemba Empat.
Fitriani,  2010. Pengaruh  Indikator  Krisis  Keuangan  Global  Terhadap  IHSG  di  BEI. Bengkulu  : Universitas Bengkulu. Norusis, M.J. 2000. Guide to Analysis . New Jersey: Prentice-Hall.Inc.
Satria, Ganendra, 2011. Efek Krisis Yunani. Jurnal Ekonomi.
Supomo. 2002. Statistik Untuk Penelitian . Bandung: Alfabeta.
Suta, I Putu Gede Ary, 2000. Menuju Pasar Modal Modern. Jakarta : Yayasan Sad Satria Bakti. http://www.bi.go.id
http://www.yahoofinance.com