## Analisis Pengaruh Variabel Ekonomi Makro Terhadap Volatilitas Indeks Saham Syariah Indonesia (ISSI)
Nanang Widyantoro , Rifki Ismal, Hendri Tanjung
1 Institut Agama Islam Tazkia, 1906.nanang.027@student.tazkia.ac.id
2 Institut Agama Islam Tazkia, rifki_ismal@yahoo.com
3 Universitas Ibn Khaldun, hendri.tanjung@uika.ac.id

## Abstract
This study aims to analyze the impact of the movement of the main macroeconomic indicators on ISSI volatility. Then analyzed how far the influence of ISSI volatility on investors' decisions in investing in ISSI shares. Furthermore, policy proposals can be made to control the impact of the main macroeconomic indicators on ISSI volatility. This study uses the VAR (Vector Autoregression) / VECM (Vector Error Correction Model) method with a sample of 130 (one hundred and thirty) monthly time series data from June 2011 to March 2022. The results of the analysis and findings in this study can provide information that the variables macroeconomics namely Inflation, World  Oil  Prices,  Exchange Rates, Money Supply  and Trade Transaction Volume variables significantly influence ISSI volatility. The positive relationship between ISSI Volatility  and  ISSI  Trading  Transaction  Volume  indicates  that  ISSI  Volatility influences investors' decisions to invest in ISSI shares. So that policy priorities are needed in order to control stock volatility, including controlling inflation, world oil prices,  exchange  rates  and  the  money  supply.  Control  over  the  volume  of  trade transactions also needs to be done to reduce investment risk
Keywords: Volatilitas, Indeks Saham Syariah Indonesia, macroeconomic

## PENDAHULUAN

## Latar Belakang
Pasar  saham  adalah  salah  satu  alternatif  bentuk  investasi  di  pasar modal. Nilai keuntungan atau kerugian saham dapat dilihat dari pergerakan harga  saham  yang  dimiliki.  Indikator  umum  sebagai  bahan  pertimbangan para investor adalah indeks harga saham karena indeks harga saham adalah ukuran  pergerakan  harga  atas  sekumpulan  saham  emiten.  Indeks  tersebut berfungsi sebagai indikator tren pasar apakah sedang aktif atau lesu.
Saat ini Indonesia Stock Exchange (IDX) yang dikelola oleh PT. Bursa Efek  Indonesia  (BEI)  secara  aktif  terus  melakukan  inovasi  dalam pengembangan  dan  penyediaan  indeks  saham  yang  dapat  digunakan  oleh seluruh pelaku pasar. Selain indeks saham umum, PT. BEI juga menyediakan data  indeks  saham  syariah  diantaranya  :  Indeks  Saham  Syariah  Indonesia (ISSI), Jakarta Islamic Index (JII), Jakarta Islamic Index 70 (JII70), dan Indeks Masyarakat Ekonomi Syariah BUMN 17 (IDX-MES BUMN 17).
Berdasarkan  Laporan  Keuangan  Ekonomi  Syariah  2021  yang dikeluarkan oleh Otoritas Jasa Keuangan (OJK) disebutkan bahwa ekonomi global tahun 2021 menunjukkan pertumbuhan 5,9 persen meningkat hampir dua  kali  lipat  dibanding  tahun  2020  yaitu  3,1  persen.  Pemulihan  ekonomi global  ini  didorong  oleh  kondisi  pandemi  Covid-19  yang  mulai  terkendali dengan  berjalannya  vaksinasi  masal.  Sejalan  dengan  pemulihan  global, ekonomi domestik juga menunjukkan arah yang sama. Pada kuartal 4 tahun 2021, pertumbuhan ekonomi tercatat tumbuh sebesar 5,02 persen year on year (yoy) diatas ekspektasi pasar sebesar 4,9 persen yoy.
Perkembangan  pasar  modal  syariah  dari  sisi  produk  maupun  nilai selama  tahun  2021  menunjukan  pertumbuhan  cukup  positif.  Pada  30 Desember 2021, Indeks Saham Syariah Indonesia (ISSI) ditutup pada 189,02 poin atau meningkat sebesar 6,50 persen dibandingkan indeks ISSI pada 30 Desember  2020  sebesar  177,48  poin.  Peningkatan  indeks  tersebut  sejalan dengan nilai kapitalisasi pasar ISSI yang tumbuh positif sebesar 19,10 persen dari  sebelumnya  sebesar  Rp3.344,93  triliun  menjadi  Rp3.983,65  triliun. Peningkatan ini sejalan dengan pertumbuhan Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG) di akhir tahun 2021.
Di  tengah  kondisi  optimisme  akan  adanya  pemulihan  dan pertumbuhan ekonomi, terdapat tantangan yang berat di tahun 2022 ini, yaitu adanya  ancaman  krisis  ekonomi  dan  krisis  energi  sebagai  akibat  masih berlangsungnya polemik geopolitik antara Rusia dan Ukraina sejak Februari 2022 yang tidak hanya berdampak pada negara yang tengah berperang saja.
Dalam  Laporan  Tinjauan  Kebijakan  Moneter  Bank  Indonesia  bulan Agustus 2022, diperkirakan bahwa tingkat inflasi di tahun 2022 dan 2023 akan melebihi  batas  atas,  yaitu  3  persen  plus  minus  1  persen,  didorong  oleh tingginya  harga  energi  dan  komoditas  pangan  global  serta  kesenjangan pasokan. Angka inflasi Juli 2022 tercatat sebesar 4,94 persen year on year (yoy), lebih tinggi dibandingkan inflasi pada bulan sebelumnya sebesar 4,35 persen (yoy).
Apabila  kita  melihat  data  histori  indeks  ISSI  dari  Juni  2011  sampai dengan Maret 2022, terlihat bahwa pergerakan indeks sejalan dengan kondisi ekonomi makro yang terjadi pada saat itu. Penurunan tajam terjadi di triwulan 3 tahun 2015 dan triwulan 1 tahun 2020. sebagaimana terlihat pada gambar 1 di bawah ini.

## Gambar 1. Pergerakan ISSI
Penurunan ISSI di awal tahun 2020 sejalan dengan penurunan angka inflasi  yang  tercermin  dari  penurunan  Indeks  Harga  Konsumen  (IHK). Penurunan IHK tersebut dipengaruhi oleh permintaan domestik yang belum kuat  sebagai  dampak pandemi  Covid-19,  pasokan  yang  cukup,  dan  sinergi kebijakan  antara  Bank  Indonesia  dan  Pemerintah  baik  di  tingkat  pusat maupun daerah dalam menjaga kestabilan harga.
Investor  dalam  melakukan  investasi  saham  harus  memperhatikan risiko sistematis ( systematic risk ) yaitu yang bersumber dari luar atau eksternal perusahaan seperti risiko nilai tukar, risiko suku bunga, risiko pasar, imbas dari  kebijakan  pemerintah,  inflasi  dan  juga  gejolak  pasar  dunia.  Menurut Brealey  (2001)  jenis  risiko  itu  tidak  dapat  dihindari  atau  dikelola  dengan diversifikasi, seberapa besarpun investor melakukan diversifikasi. Systematic risk yang disebut juga sebagai market risk berasal dari bahaya ekonomi yang mengancam  semua  bisnis.  Risiko  pasar  menjelaskan  mengapa  saham memiliki  kecenderungan  untuk  bergerak  bersama,  sehingga  bahkan portofolio  yang  terdiversifikasi  dengan  baik  akan  tetap  terkena  dampak pergerakan pasar.
Risiko-risiko  investasi  di  saham  sangat  memengaruhi  pergerakan harga saham. Investor akan merespon setiap pergerakan harga saham sebagai peluang dan risiko dalam investasi di pasar saham. Dalam investasi saham, fluktuasi  harga  sekuritas  dari  waktu  ke  waktu  disebut  volatilitas.  Semakin tinggi  volatilitas  maka  semakin  tinggi  risiko  investasi.  Secara  sederhana, volatilitas  adalah  kisaran  perubahan  harga  yang  dialami  sekuritas  dalam periode waktu tertentu. Jika harganya relatif stabil, maka sekuritas tersebut mempunyai volatilitas yang rendah. Sebuah sekuritas dengan volatilitas yang tinggi dapat diartikan adanya kenaikan dan penurunan harga dengan cepat.
Volatilitas yang tinggi dengan tingkat risiko investasi yang lebih tinggi akan  memengaruhi  kinerja  ISSI  sehingga  akan  menentukan  keputusan investor  untuk  melakukan  investasi  di  pasar  saham.  Volatilitas yang  tinggi
biasanya  disukai  oleh trader jangka  pendek  yang  mengharapkan mendapatkan return (capital  gain) yang  besar.  Sementara  itu,  harga  saham yang volatilitasnya rendah biasanya disukai oleh investor yang menginginkan kestabilan return , meskipun harus memegang saham dalam jangka panjang agar memperoleh capital gain .

## Tujuan
Berdasar  latar  belakang  tersebut  di  atas,  penelitian  ini  bermaksud untuk mengetahui dan menganalisa seberapa besar pengaruh variabel utama ekonomi makro yaitu inflasi, indeks produksi industri, harga minyak dunia, nilai kurs dolar, jumlah uang beredar dan volume transaksi perdagangan ISSI memengaruhi  volatilitas  ISSI.  Kemudian  mengetahui  dan  menganalisa pengaruh  volatilitas  ISSI  terhadap  keputusan  investasi  investor,  dan selanjutnya  memberikan  usulan  untuk  mengendalikan  dampak  pergerakan indikator utama ekonomi makro terhadap volatilitas ISSI.

## TINJAUAN PUSTAKA Landasan Teori
Terdapat dua faktor yang dapat memengaruhi harga saham di pasar modal,  yaitu  faktor  internal  perusahaan  dan  faktor  eksternal  perusahaan. Faktor  internal  lebih  banyak  dipengaruhi  oleh  kondisi  fundamental perusahaan, sedangkan faktor eksternal sebagian disebabkan oleh informasi yang diperoleh pasar (Harjito, 2009). Faktor ekonomi mikro adalah variabel yang  berada  di  lingkungan  internal  perusahaan  (emiten)  yang  berkaitan dengan kinerja keuangan perusahaan, antara lain laba usaha, rasio laba bersih terhadap ekuitas, nilai buku, laba bersih, rasio ekuitas terhadap hutang, dan cash flow. Sedangkan faktor ekonomi makro adalah variabel yang berada di luar perusahaan yang mampu memengaruhi operasional perusahaan sehari- hari. Samsul, (2006) dan Tandelilin, (2010) menyebutkan bahwa suku bunga, inflasi,  jumlah uang beredar, serta PDB adalah lingkungan  ekonomi makro yang dapat memengaruhi kinerja perusahaan maupun saham.
Dornbusch  dan  Fischer  (1987),  menyebutkan  ekonomi  makro membahas  perilaku  ekonomi  secara  agregat,  sehingga  sangat  bermanfaat untuk  mempelajari  kondisi  perekonomian  secara  menyeluruh.  Ekonomi makro  memusatkan  perhatian  pada  perilaku  dan  kebijakan  ekonomi  yang dapat memengaruhi perilaku konsumsi dan investasi, harga barang, kebijakan fiskal  dan  moneter,  stok  uang  beredar,  anggaran  belanja  pemerintah,  suku bunga, dan hutang pemerintah.
Hal  tersebut  sejalan  dengan  pendapat  Keynes  (1936)  dimana  peran pemerintah  sangat  penting  dalam  mengendalikan  perekonomian  nasional. Dalam bukunya yang berjudul The General Theory of Employment, Interest and Money ,  Keynes  menerangkan  bahwa  pemerintah  harus  melakukan  campur tangan  dalam  mengendalikan  perekonomian  nasional  dengan  kebijakan- kebijakan baik fiskal maupun moneter.
Hubungan antar variabel ekonomi makro dapat dijelaskan sebagaimana Teori  Inflasi  Klasik.  Gregory  (2010)  dalam  bukunya  berjudul Principles  of Macroecomics , menyebutkan bahwa tingkat harga keseluruhan perekonomian dapat dilihat dalam dua cara. Yaitu tingkat harga sebagai harga sekeranjang barang dan jasa. Ketika tingkat harga naik, orang harus membayar lebih untuk barang  dan  jasa  yang  mereka  beli.  Atau,  kita  dapat  melihat  tingkat  harga sebagai  ukuran  nilai  uang.  Kenaikan  tingkat  harga  berarti  nilai  uang  yang lebih rendah karena setiap uang yang kita miliki saat ini hanya dapat membeli lebih sedikit barang dan jasa dibanding sebelumnya. Dengan meningkatnya harga-harga  secara  umum  tentunya  akan  meningkatkan  biaya  produksi perusahaan yang berdampak pada keuntungan perusahaan yang berkurang. Calon investor akan mengurangi permintaan atas portofolio investasi saham dan mengalihkan ke investasi lain yang lebih menguntungkan.
Markowitz  (1959),  dalam  teori  portofolio  mengatakan  bahwa  investor yang  melakukan  diversifikasi  akan  mencapai  hasil  yang  lebih  baik dibandingkan investor yang tidak melakukan diversifikasi. Adanya portofolio dimaksudkan untuk mengurangi risiko investasi dengan cara menyebarkan dana ke berbagai instrumen investasi yang berbeda, sehingga jika salah satu portofolio mengalami kerugian sementara portofolio lainnya tidak mengalami kerugian maka nilai investasi tidak akan hilang semua.

## Penelitian Terdahulu
Penelitian yang dilakukan Darminto (2013), menunjukan bahwa variabel faktor  mikro  dan  faktor  makro  ekonomi  signifikan  pengaruhnya  terhadap harga  saham. Selanjutnya  hasil  penelitian  juga  menunjukkan  bahwa  secara parsial  variabel  DER,  ROE,  inflasi, dan  harga  minyak  dunia  signifikan pengaruhnya  terhadap  harga  saham.  Sementara penelitian yang dilakukan Santoso  dan  Astuti  (2020),  menunjukan  bahwa Interest  Rate (Suku  Bunga) tidak memengaruhi harga saham Jakarta Islamic Index (JII).
Simbolon  dan  Purwanto  (2018),  menunjukkan  bahwa  tingkat  suku bunga berpengaruh negatif signifikan terhadap harga saham, inflasi memiliki dampak positif yang kuat dalam mendorong fluktuasi harga saham, tingkat pertumbuhan PDB tidak berpengaruh signifikan terhadap harga saham.
Geyser  dan  Lowies  (2001),  dalam  penelitiannya  menunjukkan  bahwa harga  saham  perusahaan  yang  berada  di  sektor  pertambangan  berkorelasi negatif  dengan  tingkat  inflasi,  sedangkan  perusahaan  sektor  lain  (jasa keuangan, teknologi informasi dan makanan dan minuman) memiliki korelasi yang sedikit positif.
Penelitian  lain  dilakukan  oleh  Yogaswari,  et.al  (2012),  menunjukan bahwa  harga  saham  IHSG,  sektor  pertanian,  dan  sektor  industri  dasar menunjukkan  bahwa  kenaikan  inflasi  menyebabkan  harga  saham  semakin tinggi.  Sebaliknya,  kenaikan  suku  bunga  dan  nilai  tukar  menyebabkan penurunan harga saham yang berakibat pada turunnya harga saham sehingga return saham lebih rendah.
Sementara  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Chen  (2012),  menunjukkan bahwa hasil empiris membuktikan hubungan keseimbangan jangka panjang antara nilai tukar dan harga saham hanya ada di tujuh dari dua belas negara. Hasil dari uji kausalitas linier menunjukkan bahwa ada hubungan kausalitas jangka  pendek  dan  jangka  panjang  yang  signifikan  antara  dua  pasar keuangan.
Tulisan  dari Bagchi , et.al  (2017),  bahwa  secara  teori  guncangan  harga minyak  memengaruhi  harga  maupun return saham.  Dengan  meningkatnya harga  minyak  biaya  produksi  industri  juga  meningkat.  Selanjutnya,  harga minyak  yang  lebih  tinggi  juga  meningkatkan  biaya  barang  modal  yang diimpor,  yang  dapat  berdampak  negatif  terhadap  keuntungan  bagi perusahaan yang diperdagangkan di pasar saham.
Bahloul,  et.al  (2016),  dalam  penelitiannya  menunjukan  bahwa  jumlah uang beredar memiliki pengaruh yang signifikan pada return Islamic Index. Sana  Hsieh  (2014),  menemukan  bahwa  ada  hubungan  yang  positif  antara volume  perdagangan  saham  dengan return saham.  Penelitian  ini  untuk menguji kausalitas antara return saham, volume perdagangan dan volatilitas perusahaan  real  estat  yang  terdaftar  dalam  bursa.  Penelitian  lainnya dilakukan oleh Ahmed (2018), menemukan bahwa pada tingkat pasar agregat, terdapat hubungan kontemporer yang positif antara return All Share Index dan volume  perdagangan.  Pada  tingkat  sektor, return saham  dan  volume ditemukan berkorelasi positif di semua sektor kecuali untuk sektor asuransi. Purwanti  (2020)  menemukan  bahwa  risiko  sistematis  tidak  berpengaruh terhadap harga saham Jakarta Islamic Index. Hal ini diakibatkan oleh persepsi investor terhadap risiko sistematik yang di luar kendali perusahaan, sehingga investor tidak mempertimbangkannya. Baik risiko itu rendah atau tinggi tidak akan menurunkan niatnya untuk berinvestasi pada saham tersebut. Berbeda dengan  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Karlina,  et.al  (2021),  bahwa  risiko sistematis berpengaruh positif terhadap expected return portofolio pada Indeks Saham  LQ-45  periode  2014-2019.  Hal  ini  sejalan  dengan  penelitian  yang dilakukan  oleh  Paramitasari  (2014)  bahwa  risiko  sistematis  berpengaruh positif terhadap expected return saham yang termasuk Indeks saham LQ-45.

## METODE PENELITIAN
Metode  penelitian  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  menggunakan Metode VAR (Vector Autoregression) /VECM (Vector Error Correction Model) .
Metode VAR merupakan salah satu metode time series yang sering digunakan dalam penelitian, terutama dalam bidang ekonomi. Sedangkan metode VECM merupakan metode turunan dari VAR yang telah dipopulerkan oleh Engle dan Granger .  Asumsi  yang  harus  dipenuhi  sama  seperti  VAR,  kecuali  masalah stasioneritas.
Data bulanan yang diambil dalam penelitian ini sebanyak 130 (seratus tiga  puluh)  data time  series dimulai  bulan  Juni  2011  sampai  dengan  bulan Maret 2022. Adapun tahap proses analisa VAR adalah sebagai berikut :
1. Sebelum  data diolah, data penelitian ditransformasi ke bentuk logaritma natural (ln) terlebih dahulu untuk mendapatkan hasil yang konsisten dan valid, kecuali untuk data yang sudah dalam bentuk persen atau indeks.
2. Dalam sebuah analisa data time series sering didapat kondisi data yang tidak stationer atau terdapat data yang memiliki kecenderungan tidak mendekati nilai  rata-rata.  Apabila  estimasi  menggunakan  data  yang  tidak  stationer maka dapat menghasilkan hasil regresi yang lancung. Jika data stasioner pada level, VAR level dapat mengestimasi hubungan jangka panjang antar variabel. Namun apabila tidak stasioner maka data harus diturunkan pada level pertama ( first different )
3. Jika data stasioner pada level pertama, maka data akan diuji kointegrasi antar  variabel.  Jika  tidak  terdapat  kointegrasi  antar  variabel,  maka  VAR hanya dapat dilakukan pada level pertama.
4. Jika  terdapat  kointegrasi  antar  variabel,  maka  VECM  dapat  dilakukan menggunakan  data  level  untuk  mendapatkan  hubungan  jangka  panjang antar  variabel.  VECM  dapat  mengestimasi  hubungan  jangka  pendek maupun jangka panjang antar variabel.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Variabel dalam penelitian ini adalah 130 data time series yang meliputi: Volatilitas  ISSI  (VISSI),  Inflasi month  to  month (INFM),  Indeks  Produksi Industri Besar dan Sedang (IPI), Harga Minyak Dunia (OIL), Nilai Kurs Dolar (KURS), Jumlah Uang Beredar (MSUP) dan Volume Transaksi Perdagangan ISSI (VTRAN). Statistik deskriptif ke-7 variabel tersebut terlihat sebagaimana tabel 1 di bawah ini :
Tabel 1 . Statistik Deskriptif Variabel Penelitian Variabel VISSI INFM IPI OIL KURS MSUP  VTRAN N 130 130 130 130 130 130 130 Mean 2.456 0.339  129.572 67.333  12,736.94  499661 87.381 Median 1.959 0.235  130.200 58.800  13,376.25  469896 62.035 Std Dev 1.765 0.472 14.733 18.727 1,926.97  149545 59.988 Minimum 0.572  -0.450  100.780 37.830 8,488.00  261504 34.960 Maksimum 15.473 3.290  158.000  107.520  16.325.00  831234  305.730

## Uji Stasioneritas
Metode pengujian stasioneritas dalam penelitian ini menggunakan unit root test (uji akar unit) dengan metode Augmented Dickey-Fuller (ADF) dengan nilai  kritis MacKinnon 5  (lima)  persen.  Hasil  Uji  Stasioneritas  dapat  dilihat pada tabel 2 di bawah ini, dimana belum semua variabel stasioner pada level, hal tersebut ditandai dengan t-statistik beberapa variabel masih lebih besar dibanding nilai t-kritis -2,884 dan nilai probabilitas variabel belum semuanya lebih kecil dari nilai signifikansi 0,05.
Tabel 2 . Uji Stasioneritas Variabel Uji Akar Unit Augment Dickey Fuller (ADF) Level 1 st Diff t stat Prob t stat Prob VISSI -8.490** 0.000** -10.310** 0.000*** INFM -9.657** 0.000** -10.758** 0.000*** IPI -1.818 0.371 -11.880** 0.000*** lnOIL -1.382 0.589 -10.008** 0.000*** lnKURS -2.287 0.178 -11.638** 0.000*** lnMSUP -0.727 0.835 -5.103** 0.000*** lnVTRAN -2.256 0.188 -14.770** 0.000*** lolos signifikansi  : *=10%, **=5%, ***=1%
Sementara pada pengujian 1 st Difference terlihat bahwa t-statistik semua variabel lebih kecil dibanding nilai kritis -2,884 dan nilai probabilitas semua variabel lebih kecil dari nilai signifikansi 0,05 yang berarti signifikan atau data sudah stasioner.

## Uji Lag Optimal
Uji  lag  optimal  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  menggunakan kriteria informasi dari Final Prediction Error (FPE), Akaike Information Criterion (AIC), Schwarz Information Criterion (SC) dan Hannan-Quinn (HQ). Penetapan lag optimal ini penting karena dalam metode VAR, di samping berguna untuk menunjukkan berapa lama reaksi suatu variabel terhadap perubahan variabel lainnya, penentuan lag optimal juga berguna untuk menghilangkan masalah autokorelasi. Dari tabel 3 di bawah ini terlihat bahwa model tersebut optimal pada lag 2 (terdapat tanda bintang terbanyak) dengan nilai AIC terkecil.
Tabel 3 . Hasil Uji Lag Optimal VAR Lag Order Selection Criteria Endogenous variables: D(VISSI) D(INFM) D(IPI) D(LNOIL) D(LNKURS) D(LNMSUP) D(LNVTRAN)
Exogenous variables: C Lag LogL LR FPE AIC SC HQ 0 -69.16431 NA 8.31e-09   1.258914    1.420654*    1.324603* 1 -0.526654   128.1993   6.01e-09   0.934325   2.228244   1.459835 2 53.64990   94.92090    5.56e-09*    0.848762*   3.274861   1.834093 3 99.27642   74.66158   6.00e-09   0.904522   4.462801   2.349675 4 142.6780   65.99902   6.83e-09   0.997059   5.687517   2.902033 5 193.6596    71.62706*   7.04e-09   0.964305   6.786943   3.329100 6 244.8926   66.05244   7.48e-09   0.927396   7.882214   3.752013 7 294.7213   58.47672   8.50e-09   0.913697   9.000695   4.198135 8 332.2440   39.69343   1.25e-08   1.103405   10.32258   4.847664

## Uji Stabilitas VAR
Setelah  didapat  lag  optimal  pada  lag  2,  selanjutnya  dilakukan  uji stabilitas. Berdasar tabel Roots of Characteristic Polynomial di bawah ini dapat
disimpulkan  bahwa  estimasi  stabilitas  VAR  yang  akan  digunakan  untuk analisis IRF dan FEVD telah stabil pada lag 2 dimana semua nilai modulus < 1, sebagaimana terlihat pada tabel 4 di bawah ini.
Tabel 4 . Stabilitas VAR Roots of Characteristic Polynomial Endogenous variables: D(VISSI) D(INFM) D(IPI) D(LNOIL) D(LNKURS) D(LNMSUP) D(LNVTRAN)
Exogenous variables: C Lag specification: 1 2 Root Modulus -0.296983 - 0.533903i 0.610943 -0.296983 + 0.533903i 0.610943 -0.040508 - 0.562878i 0.564333 -0.040508 + 0.562878i 0.564333 0.094867 - 0.507195i 0.515991 0.094867 + 0.507195i 0.515991 -0.450997 - 0.128007i 0.468811 -0.450997 + 0.128007i 0.468811 -0.245035 - 0.385877i 0.457102 -0.245035 + 0.385877i 0.457102 0.186538 - 0.399866i 0.441237 0.186538 + 0.399866i 0.441237 -0.352341 0.352341 0.126949 0.126949
No root lies outside the unit circle. VAR satisfies the stability condition.

## Uji Kointegrasi
Uji  kointegerasi  dapat  dilakukan  dengan  menggunakan  metode Johansen. Kesimpulan yang dapat diambil adalah atas perbandingan antara nilai  Trace  Statistic  dengan  nilai  Critical  Value  (0,05),  serta  dengan  melihat nilai  probabilitas  untuk  menunjukan  ada  tidaknya  persamaan  yang terkointegrasi.
Tabel 5 . Test Kointegrasi Johansen (Trace)
Sample (adjusted): 2011M09 2022M03 Included observations: 127 after adjustments Trend assumption: Linear deterministic trend Series: VISSI INFM IPI LNOIL LNKURS LNMSUP LNVTRAN Lags interval (in first differences): 1 to 2
Unrestricted Cointegration Rank Test (Trace) Hypothesized Trace 0.05 No. of CE(s)  Eigenvalue Statistic Critical Value Prob.** None * 0.496584 221.1880 125.6154 0.0000 At most 1 * 0.372667 134.0231 95.75366 0.0000 At most 2 * 0.194982 74.80578 69.81889 0.0189
At most 3 0.166148 47.26068 47.85613 0.0568 At most 4 0.100432 24.18490 29.79707 0.1927 At most 5 0.075158 10.74317 15.49471 0.2278 At most 6 0.006439 0.820382 3.841465 0.3651
Berdasarkan  dari  tabel  5  diatas,  terlihat  bahwa  terdapat  3  (tiga) persamaan yang diberi tanda bintang, yaitu dengan nilai trace statistic lebih besar  dari  0,05 critical  value ,  dan  Nilai  probabilitas  kurang  dari  nilai signifikansi 0,05. Hal tersebut mengindikasikan terdapat 3 (tiga) persamaan yang memiliki kointegrasi.
Tabel 6 . Test Kointegrasi Johansen (Maximum Eigenvalue) Unrestricted Cointegration Rank Test (Maximum Eigenvalue)
Hypothesized Max-Eigen 0.05 No. of CE(s)  Eigenvalue Statistic Critical Value Prob.** None * 0.496584 87.16492 46.23142 0.0000 At most 1 * 0.372667 59.21728 40.07757 0.0001 At most 2 0.194982 27.54509 33.87687 0.2353 At most 3 0.166148 23.07578 27.58434 0.1703 At most 4 0.100432 13.44174 21.13162 0.4124 At most 5 0.075158 9.922784 14.26460 0.2170 At most 6 0.006439 0.820382 3.841465 0.3651
Kemudian  dari  pengujian Maximum  Eigenvalue sebagaimana  terlihat pada tabel 6 di atas, bahwa nilai Maximum Eigenvalue statistic pada baris None dan Atmost 1 lebih besar dari nilai 0,05 critical value, nilai Probabilitas pada baris None dan At  most 1  lebih  kecil  dari critical  value 0,05.  Hal  tersebut mengindikasikan terdapat 2 (dua) persamaan yang memiliki kointegrasi.
Hasil  pengujian  kointegrasi  melalui Johansen  Cointegration  Test di  atas menunjukan  terdapat  persamaan  yang  memiliki  kointegrasi  pada  level  5%, sehingga di dalam penelitian ini memenuhi syarat untuk dilanjutkan dengan analisa  VECM.  Kointegrasi  mengandung  makna  meskipun  secara  individu variabel tidak stasioner, namun kombinasi linier dari dua atau lebih variabel- variabel yang tidak stasioner tersebut menghasilkan residual yang stasioner. Dengan  demikian  seluruh  variabel  bergerak  bersama  menuju  sebuah keseimbangan jangka panjang.

## Vector Error Correction Model
Pada  tabel  7  di  bawah  ini  diketahui  hubungan  jangka  pendek  antara variabel-variabel penelitian (Volatilitas ISSI, Inflasi, IPI, Harga Minyak Dunia, Nilai  Kurs,  Jumlah  Uang  Beredar  dan  Volume  Transaksi  Perdagangan Saham).  Sementara  pada  tabel  8  merupakan  interpretasi  hubungan  jangka panjang  antar  variabel  tersebut.  Pada  jangka  pendek  terdapat  tiga  variabel signifikan  pada  taraf  signifikansi  lima  persen.  Variabel  yang  signifikan tersebut adalah : Volatilitas ISSI pada lag 1, IPI pada lag 2 dan Kurs pada lag
2. Sementara pada jangka panjang terdapat lima variabel yang signifikan pada taraf signifikan lima persen, yaitu : Inflasi, Harga Minyak Dunia, Kurs, Jumlah Uang Beredar dan Volume Transaksi Perdagangan ISSI.
Tabel 7 . Estimasi Vector Error Correction Jangka Pendek VARIABEL Koefisein t statistic CointEq1 -0.013330 [-1.31627] D(VISSI(-1)) -0.517766 [-5.12526]* D(VISSI(-2)) -0.104780 [-1.07247] D(INFM(-1)) 0.018970 [ 0.03614] D(INFM(-2)) 0.172871 [ 0.35675] D(IPI(-1)) 0.044893 [ 1.37181] D(IPI(-2)) 0.066013 [ 2.02567]* D(LNOIL(-1)) -1.095507 [-0.36416] D(LNOIL(-2)) 1.724190 [ 0.57952] D(LNKURS(-1)) -2.613616 [-0.32064] D(LNKURS(-2)) -24.26479 [-3.11727]* D(LNMSUP(-1)) 0.467611 [ 0.11490] D(LNMSUP(-2)) -5.443745 [-1.29414] D(LNTRAN(-1)) -0.671665 [-0.77448] D(LNTRAN(-2)) -1.179686 [-1.38754] C 0.128420 [ 0.69353] Tabel 8 . Estimasi Vector Error Correction Jangka Panjang VARIABEL Koefisein t statistic INFM(-1) -61.84654 [-9.55924]* IPI(-1) 0.474428 [ 1.66779] LNOIL(-1) 28.13019 [ 2.07524]* LNKURS(-1) 92.00219 [ 2.77686]* LNMSUP(-1) -96.69927 [-3.78518]* LNVTRAN(-1) 21.55000 [ 2.71185]* C 142.8395 -
Berdasarkan hasil model VECM di atas dapat dilakukan interprestasi sebagai berikut:
1. Dalam  jangka  pendek,  variabel  penelitian  yang  memengaruhi  secara signifikan variabel lainnya adalah :
▪ Apabila Volatilitas ISSI saat 1 bulan yang lalu meningkat sebesar 1 %, maka akan menyebabkan perubahan Volatilitas ISSI pada saat ini turun sebesar  0,52%.  Pengaruh  tersebut  signifikan  ditandai  dengan  nilai statistik t |-5.12526| > nilai kritis t |1,978525|.
▪ Apabila IPI saat 2 bulan yang lalu meningkat sebesar 1 %, maka akan menyebabkan  perubahan  Volatilitas  ISSI  pada  saat  ini  naik  sebesar 0,07%.  Pengaruh  tersebut  signifikan  ditandai  dengan  nilai  statistik  t |2.02567| > nilai kritis t |1,978525|.
▪ Apabila Kurs Dolar saat 2 bulan yang lalu meningkat sebesar 1 Rupiah, maka akan menyebabkan perubahan Volatilitas ISSI pada saat ini turun sebesar  24,27%.  Pengaruh  tersebut  signifikan  ditandai  dengan  nilai statistik t |-3.11727| > nilai kritis t |1,978525|.
2. Dalam Jangka Panjang :
▪ Apabila  Inflasi  meningkat  sebesar  1  %,  maka  akan  menyebabkan perubahan  Volatilitas  ISSI  turun  sebesar  61,85%.  Pengaruh  tersebut signifikan  ditandai  dengan  nilai  statistik  t  |-9,55924|  >  nilai  kritis  t |1,978525|.
▪ Apabila IPI meningkat sebesar 1 %, maka akan menyebabkan perubahan Volatilitas  ISSI  naik  sebesar  0,47%.  Pengaruh  tersebut  tidak  signifikan ditandai dengan nilai statistik t |1,66779| < nilai kritis t |1,978525|.
▪ Apabila  Harga  Minyak  Dunia  meningkat  sebesar  1  USD,  maka  akan menyebabkan perubahan Volatilitas ISSI naik sebesar 28,13%. Pengaruh tersebut  signifikan  ditandai  dengan  nilai  statistik  t  |2,07524|  >  nilai kritis t |1,978525|.
▪ Apabila  Kurs  Dolar  meningkat  sebesar  1  rupiah,  maka  akan menyebabkan  perubahan  Volatilitas  ISSI  naik  sebesar  92%.  Pengaruh tersebut  signifikan  ditandai  dengan  nilai  statistik  t  |2,77686|  >  nilai kritis t |1,978525|.
▪ Apabila Jumlah Uang Beredar meningkat sebesar 1 Miliar rupiah, maka akan  menyebabkan  perubahan  Volatilitas  ISSI  turun  sebesar  96,70%. Pengaruh tersebut signifikan ditandai dengan nilai statistik t |-378518| > nilai kritis t |1,978525|.
▪ Apabila Volume Transaksi Perdagangan ISSI meningkat sebesar 1 Miliar Rupiah,  maka  akan  menyebabkan  perubahan  Volatilitas  ISSI  naik sebesar  21,55%.  Pengaruh  tersebut  signifikan  ditandai  dengan  nilai statistik t |2,71185| > nilai kritis t |1,978525|.

## Uji Kausalitas Granger
Uji kausalitas Granger ( Granger Causality Test ) dilakukan untuk melihat apakah pada variabel Volatilitas ISSI, Inflasi, IPI, Harga Minyak Dunia, Nilai Kurs,  Jumlah  Uang  Beredar  dan  Volume  Transaksi  Perdagangan  memiliki hubungan  timbal  balik  atau  tidak.  Dengan  kata  lain,  apakah  satu  variabel memiliki hubungan sebab akibat dengan variabel lainnya secara signifikan.
Tabel 9 . Uji Kausalitas Granger Pairwise Granger Causality Tests Date: 11/29/22   Time: 13:47
Sample: 2011M06 2022M03 Lags: 2 Null Hypothesis: Obs  F-Statistic Prob. INFM does not Granger Cause VISSI 128 3.27132 0.0413 VISSI does not Granger Cause INFM 0.47210 0.6248 IPI does not Granger Cause VISSI 128 0.09251 0.9117 VISSI does not Granger Cause IPI 8.98855 0.0002 LNOIL does not Granger Cause INFM 128 6.72227 0.0017
INFM does not Granger Cause LNOIL 0.10018 0.9047 LNKURS does not Granger Cause INFM 128 4.26436 0.0162 INFM does not Granger Cause LNKURS 3.09679 0.0487 LNMSUP does not Granger Cause INFM 128 6.19049 0.0027 INFM does not Granger Cause LNMSUP 11.5200 3.E-05 LNKURS does not Granger Cause IPI 128 4.28557 0.0159 IPI does not Granger Cause LNKURS 0.38559 0.6809 LNMSUP does not Granger Cause IPI 128 8.93043 0.0002 IPI does not Granger Cause LNMSUP 2.15778 0.1199 LNVTRAN does not Granger Cause IPI 128 3.15407 0.0462 IPI does not Granger Cause LNVTRAN 2.22976 0.1119 LNVTRAN does not Granger Cause LNOIL 128 3.25823 0.0418 LNOIL does not Granger Cause LNVTRAN 1.55729 0.2148
Berdasarkan hasil Uji Kausalitas Granger sesuai tabel 9 di atas, didapat hubungan kausalitas antar variabel yang signifikan adalah sebagai berikut :
▪ Inflasi  signifikan  memengaruhi  Volatilitas  ISSI,  dengan  nilai probabilitas  0,0413  <  0,05,  namun  Volatilitas  ISSI  tidak  signifikan memengaruhi Inflasi, dengan nilai probabilitas 0,6248 > 0,05. Sehingga disimpulkan  hanya  terjadi  kausalitas  satu  arah  antara  Inflasi memengaruhi Volatilitas ISSI.
▪ IPI  tidak  signifikan  memengaruhi  Volatilitas  ISSI,  dengan  nilai probabilitas  0,9117  >  0,05,  namun  Volatilitas  ISSI  signifikan memengaruhi  IPI,  dengan  nilai  probabilitas  0,000  <  0,05.  Sehingga disimpulkan  hanya  terjadi  kausalitas  satu  arah  Volatilitas  ISSI memengaruhi IPI.
▪ Volume  Transaksi  Perdagangan  ISSI  tidak  signifikan  memengaruhi Volatilitas  ISSI,  dengan  nilai  probabilitas  0,6316  >  0,05,  dan  juga Volatilitas  ISSI  tidak  signifikan  memengaruhi  Volume  Transaksi Perdagangan  ISSI,  dengan  nilai  probabilitas  0,5131  >  0,05.  Sehingga disimpulkan  tidak  terjadi  kausalitas  dua  arah  antara  Volume Perdagangan Saham dengan Volatilitas ISSI.

## Impulse Response Function (IRF)
Berdasarkan  hasil Impulse  Response  Function sebagaimana  gambar  1  di bawah  ini  terlihat  bahwa  pada  awal  periode  respon  Volatilitas  ISSI  masih sangat  fluktuatif  sejak  terjadinya shock atau  guncangan  variabel  lainnya. Periode respon Volatilitas ISSI berbeda-beda dari setiap guncangan variabel lainnya. Namun secara umum guncangan mulai menurun setelah periode ke 13 dan grafik menunjukkan kestabilan.
-.2 -.1 .0 .1 .2 .3 .4 5 10 15 20 25 30 35 Response of VISSI to INFM .00 .04 .08 .12 .16 .20 .24 .28 5 10 15 20 25 30 35 Response of VISSI to IPI -.10 -.05 .00 .05 .10 .15 .20 5 10 15 20 25 30 35 Response of VISSI to LNOIL -.5 -.4 -.3 -.2 -.1 .0 5 10 15 20 25 30 35 Response of VISSI to LNKURS -.15 -.10 -.05 .00 .05 .10 5 10 15 20 25 30 35 Response of VISSI to LNMSUP -.4 -.3 -.2 -.1 .0 5 10 15 20 25 30 35 Response of VISSI to LNVTRAN Gambar 2 . Respon Volatilitas ISSI
Hal tersebut terlihat juga sebagaimana pada tabel 10 di bawah ini dimana respon  Volatilitas  ISSI  terhadap  guncangan  variabel  lain  kuat  pada  awal periode dan makin mengecil seiring berjalannya waktu.
Tabel 10 . Respon Volatilitas ISSI
Period INFM IPI LNOIL LNKURS  LNMSUP  LNVTRAN 1 0.000000   0.000000   0.000000 0.000000   0.000000   0.000000 2 0.334529   0.146009  -0.084131  -0.003312   0.088254  -0.180600 3 0.187146   0.264222   0.171500 -0.428455  -0.135058  -0.327938 4 -8.41E-05   0.067084   0.074990 -0.235989   0.029777  -0.115807 5 -0.123913   0.161726   0.059059 -0.368168  -0.104091  -0.079510 6 0.017853   0.207458   0.031326 -0.290788  -0.023261  -0.113034 7 0.075893   0.134972   0.064799 -0.305447  -0.003897  -0.154427 8 0.113893   0.128240   0.075339 -0.297538  -0.017235  -0.142417 9 0.066046   0.143604   0.061223 -0.287027  -0.032624  -0.128768 10 0.015395   0.151519   0.056353 -0.292041  -0.041557  -0.132816 Dst .. 30 0.045521   0.150028   0.061240 -0.298401  -0.029410  -0.133710 31 0.045362   0.150040   0.061222 -0.298321  -0.029505  -0.133710 32 0.045039   0.150141   0.061195 -0.298335  -0.029582  -0.133696 33 0.044917   0.150203   0.061188 -0.298395  -0.029575  -0.133686
34 0.045037   0.150182   0.061200 -0.298427  -0.029521  -0.133689 35 0.045195   0.150128   0.061213 -0.298412  -0.029489  -0.133696 36 0.045229   0.150105   0.061214 -0.298381  -0.029501  -0.133700
Untuk  melihat  respon  Volume  Transaksi  Perdagangan  terhadap guncangan variabel lain dapat  dilihat  sebagaimana gambar 2 di bawah ini, bahwa  pada  awal  periode  respon  Volume  Transaksi  Perdagangan  masih sangat  fluktuatif  sejak  terjadinya shock atau  guncangan  variabel  lainnya. Namun  secara  umum  guncangan  mulai  menurun  setelah  periode  ke  13 sampai 20 dan grafik menunjukkan kestabilan.
-.015 -.010 -.005 .000 .005 .010 .015 .020 5 10 15 20 25 30 35 Response of LNVTRAN to VISSI -.02 .00 .02 .04 .06 .08 5 10 15 20 25 30 35 Response of LNVTRAN to INFM .00 .02 .04 .06 .08 5 10 15 20 25 30 35 Response of LNVTRAN to IPI -.02 -.01 .00 .01 .02 5 10 15 20 25 30 35 Response of LNVTRAN to LNOIL -.10 -.08 -.06 -.04 -.02 .00 5 10 15 20 25 30 35 Response of LNVTRAN to LNKURS -.03 -.02 -.01 .00 .01 .02 .03 5 10 15 20 25 30 35 Response of LNVTRAN to LNMSUP
Gambar 3 . Respon Volume Transaksi Perdagangan
Hal tersebut terlihat juga sebagaimana pada tabel 11 di bawah ini dimana respon  Volume  Transaksi  Perdagangan  terhadap  guncangan  variabel  lain kuat pada awal periode dan makin mengecil seiring berjalannya waktu.
Tabel 11 . Respon Volume Transaksi Perdagangan
Period VISSI INFM IPI LNOIL  LNKURS  LNMSUP 1 0.009329 -0.000965  0.077700   0.013856  -0.085903  -0.020691 2 0.007203  0.033371  0.002114  -0.015674  -0.068711  -0.026483 3 -0.012676  0.064195  0.004810   0.015588  -0.073823   0.021011 4 0.006480  0.065915  0.018783   0.000703  -0.054802  -0.014428 5 0.015641  0.048490  0.011596   0.003187  -0.059041  -0.011164 6 0.007083  0.024137  0.017004   0.003243  -0.063526  -0.011113 7 0.004891  0.033308  0.023307   0.002089  -0.066073  -0.012053 8 0.002455  0.045006  0.016799   0.003044  -0.065335  -0.006108 9 0.003156  0.049974  0.013138   0.004274  -0.064064  -0.006730
10 0.006693  0.047342  0.015335   0.003612  -0.062260  -0.008651 Dst .. 30 0.005479  0.042689  0.016485   0.003240  -0.063645  -0.008858 31 0.005483  0.042743  0.016465   0.003244  -0.063635  -0.008850 32 0.005500  0.042740  0.016461   0.003243  -0.063624  -0.008858 33 0.005510  0.042704  0.016471   0.003240  -0.063622  -0.008869 34 0.005506  0.042681  0.016480   0.003239  -0.063629  -0.008871 35 0.005497  0.042688  0.016481   0.003240  -0.063634  -0.008866 36 0.005493  0.042707  0.016475   0.003241  -0.063633  -0.008861
Cholesky Ordering:  VISSI INFM IPI LNOIL LNKURS

## LNMSUP LNVTRAN

## Forecast Error Variance Decomposition (FEVD)
FEVD  ini  berfungsi  untuk  memprediksi  kontribusi  setiap  variabel terhadap guncangan atau perubahan variabel tertentu. Terlihat pada tabel 12 di bawah ini menunjukkan kontribusi yang terjadi pada variabel Volatilitas ISSI.
Tabel 12 . Variance Decomposition Volatilitas ISSI Period S.E. VISSI INFM IPI LNOIL  LNKURS LNMSU P LNVTRAN 1 1.857877  100.0000  0.000000  0.000000  0.000000  0.000000  0.000000   0.000000 2 2.112939  95.95202  2.506646  0.477515  0.158541  0.000246  0.174459   0.730568 3 2.442169  89.53204  2.463591  1.527987  0.611823  3.078117  0.436429   2.350017 4 2.667497  90.09996  2.064962  1.343991  0.591857  3.362717  0.378272   2.158244 5 2.899504  89.26929  1.930359  1.448625  0.542419  4.458399  0.449036   1.901870 6 3.102320  89.14884  1.689524  1.712593  0.484011  4.773090  0.397865   1.794080 7 3.280920  88.94791  1.564096  1.700453  0.471757  5.134301  0.355869   1.825611 8 3.454620  88.82309  1.519455  1.671552  0.473069  5.372765  0.323471   1.816593 9 3.627722  88.88588  1.411054  1.672535  0.457482  5.498264  0.301425   1.773360 10   3.792472  88.91954  1.292769  1.689999  0.440677  5.623918  0.287813   1.745279 Dst . 30   6.187056  88.70304  0.593306  1.820861  0.361334  6.778381  0.153621   1.589454 31   6.282926  88.70049  0.580550  1.822745  0.359886  6.798545  0.151174   1.586607 32   6.377363  88.69810  0.568471  1.824588  0.358514  6.817527  0.148882   1.583915 33   6.470416  88.69573  0.557057  1.826374  0.357219  6.835525  0.146720   1.581374 34   6.562139  88.69341  0.546304  1.828051  0.356001  6.852587  0.144671   1.578980 35   6.652596  88.69122  0.536164  1.829603  0.354852  6.868712  0.142728   1.576721
36   6.741843  88.68921  0.526563  1.831055  0.353763  6.883939  0.140889   1.574580
Pada periode ke-1, fluktuasi Volatilitas ISSI dipengaruhi oleh kontribusi variabel Volatilitas ISSI itu sendiri hingga mencapai 100%, sementara variabel Inflasi,  IPI,  Harga  Minyak  Dunia,  Nilai  KURS,  Jumlah  Uang  Beredar  dan Volume  Transaksi  Perdagangan  belum  memberikan  kontribusi  sama  sekali karena bernilai 0%. Pada periode selanjutnya kontribusi variabel lain makin meningkat  memengaruhi  fluktuasi  variabel  Volatilitas  ISSI.  Kontribusi
terbesar dalam 36 periode setelah variabel Volatilitas ISSI itu sendiri, berturut- turut adalah Nilai Kurs, IPI, Volume Transaksi Perdagangan, Inflasi, Harga Minyak Dunia, dan terakhir Jumlah Uang Beredar.
Sementara  hasil  analisis Variance  Decomposition variabel  Volume Transaksi  Perdagangan  sebagaimana  tabel  13  di  bawah  ini  menunjukkan bahwa  pada  periode  ke-1  fluktuasi  Volume  Transaksi  Perdagangan dipengaruhi  oleh  kontribusi  variabel  Volume  Transaksi  Perdagangan  itu sendiri hingga mencapai 100%, sementara Volatilitas ISSI, Inflasi, IPI, Harga Minyak  Dunia,  Nilai  Kurs  dan  Jumlah  Uang  Beredar  belum  memberikan kontribusi karena bernilai 0%. Pada periode selanjutnya kontribusi variabel lain  makin  meningkat  memengaruhi  fluktuasi  variabel  Volume  Transaksi Perdagangan. Kontribusi terbesar dalam 36 periode setelah variabel Volume Transaksi Perdagangan itu sendiri, berturut-turut adalah Inflasi, IPI, Harga Minyak Dunia, Jumlah Uang Beredar, Nilai Kurs, dan terakhir Volatilitas ISSI.
Tabel 13 . Variance Decomposition Volume Transaksi Perdagangan Period S.E. VISSI INFM IPI LNOIL  LNKURS  LNMSUP  LNVTRAN 1 1.857877  0.000000  0.000000  0.000000  0.000000  0.000000   0.000000   100.0000 2 2.112939  0.001245  1.512541  3.691491  0.898838  0.013771   0.154089   93.72803 3 2.442169  0.321458  5.369013  4.543389  0.738085  0.496083   1.223314   87.30866 4 2.667497  0.257115  7.838208  4.455103  0.651336  0.412220   0.977258   85.40876 5 2.899504  0.281122  8.217986  4.798193  0.575493  0.346924   0.828953   84.95133 6 3.102320  0.247052  7.555679  4.866050  0.526446  0.321132   0.730214   85.75343 7 3.280920  0.217937  7.240148  4.725833  0.493381  0.300764   0.644670   86.37727 8 3.454620  0.199867  7.417715  4.775056  0.459993  0.284798   0.605007   86.25756 9 3.627722  0.183398  7.767668  4.902085  0.426835  0.270145   0.568459   85.88141 10   3.792472  0.167506  7.959104  4.954816  0.402583  0.250640   0.529834   85.73552 Dst .. 30   6.187056  0.062234  8.051601  5.156792  0.259118  0.149892   0.268682   86.05168 31   6.282926  0.060337  8.056288  5.160822  0.256520  0.148125   0.264166   86.05374 32   6.377363  0.058552  8.060678  5.164643  0.254080  0.146451   0.259910   86.05569 33   6.470416  0.056870  8.064439  5.168180  0.251788  0.144872   0.255887   86.05796 34   6.562139  0.055283  8.067749  5.171456  0.249627  0.143388   0.252089   86.06041 35   6.652596  0.053784  8.070940  5.174549  0.247584  0.141990   0.248505   86.06265
36   6.741843  0.052366  8.074144  5.177512  0.245647  0.140667   0.245119   86.06455

## PEMBAHASAN
Sebagaimana  hasil  penelitian  di  atas  yang  meneliti  hubungan  antar variabel Volatilitas ISSI, Inflasi, IPI, Harga Minyak Dunia, Nilai Kurs Dolar, Jumlah Uang Beredar dan Volume Transaksi Perdagangan ISSI, berdasarkan estimasi persamaan VECM jangka pendek ditemukan bahwa variabel yang signifikan  memengaruhi  Volatilitas  ISSI  pada  saat  ini  adalah  variabel Volatilitas ISSI pada 1 periode sebelumnya, IPI pada 2 periode sebelumnya dan  KURS  pada  2  periode  sebelumnya.  Sedangkan  yang  signifikan memengaruhi  Volume  Transaksi  Perdagangan  ISSI  saat  ini  adalah  variabel
Volatilitas  ISSI  pada  1  periode  sebelumnya  dan  IPI  pada  1  periode sebelumnya.
Volatilitas  ISSI  pada  periode  sebelumnya  signifikan  memengaruhi perubahan Volatilitas ISSI saat ini. Naiknya Volatilitas ISSI pada satu periode sebelumnya menyebabkan menurunnya Volatilitas ISSI pada periode saat ini. Hal ini menunjukkan bahwa ketika risiko investasi di pasar saham ISSI naik pada  periode  sebelumnya,  maka  risiko  investasi  akan  menurun  atau  lebih stabil  pada  periode  saat  ini.  Nilai  IPI  pada  2  periode  sebelumnya  juga signifikan memengaruhi perubahan Volatilitas ISSI periode saat ini. Naiknya nilai IPI menyebabkan Volatilitas ISSI semakin tinggi. Hal ini menunjukkan bahwa  perubahan  IPI  pada  2  periode  sebelumnya  masih  dirasakan  sebagai penyebab perubahan pada Volatilitas ISSI saat ini.
Nilai KURS pada 2 periode sebelumnya  juga signifikan memengaruhi perubahan Volatilitas ISSI periode saat ini. Naiknya nilai KURS dalam jangka pendek menyebabkan Volatilitas ISSI menurun. Dengan nilai koefisien yang cukup  tinggi  menunjukkan  bahwa  perubahan  nilai  KURS  harus  menjadi perhatian  bagi  investor  yang  akan  melakukan  investasi  di  saham  ISSI  dan menjadi  bahan  pertimbangan  bagi  regulator  dalam  menentukan  kebijakan agar  dapat  menekan  volatilitas  melalui  kebijakan  pengendalian  nilai  tukar dolar.
Dalam jangka panjang pergerakan variabel Inflasi, Harga Minyak Dunia, Nilai  Kurs,  Jumlah  Uang  Beredar  dan  Volume  Transaksi  Perdagangan signifikan  memengaruhi  pergerakan  Volatilitas  ISSI.  Sementara  pergerakan variabel  IPI  tidak  signifikan  memengaruhi  pergerakan  Volatilitas  ISSI. Variabel IPI, Harga Minyak Dunia, Kurs dan Volume Transaksi Perdagangan memiliki  korelasi  positif  dalam  memengaruhi  pergerakan  Volatilitas  ISSI. Sementara variabel Inflasi dan Jumlah Uang Beredar memiliki korelasi negatif dalam memengaruhi pergerakan Volatilitas ISSI.
Pergerakan  inflasi  memiliki  korelasi  negatif  terhadap  perubahan Volatilitas ISSI  dapat  dijelaskan  bahwa  dengan  meningkatnya  harga-harga secara  umum  akan  menyebabkan  menurunnya  daya  beli  masyarakat termasuk alokasi untuk investasi di pasar saham. Pada kondisi meningkatnya tingkat inflasi, bank sentral cenderung memberikan respon melalui kebijakan moneter berupa menaikkan suku bunga acuan, sehingga menyebabkan para investor melarikan dananya ke perbankan. Hal ini menyebabkan market mood di  pasar  saham  menurun  yang  ditandai  dengan  menurunnya  volatilitas saham.
Sementara variabel IPI sebagai proxy dari PDB memiliki korelasi positif namun  tidak  signifikan  memengaruhi  perubahan  Volatilitas  ISSI.  Hal  ini diperkuat  dengan  hasil  uji  Kausalitas  Granger  dimana  terdapat  hubungan tidak signifikan IPI memengaruhi Volatilitas ISSI.
Harga Minyak Dunia memiliki pengaruh positif yang signifikan dalam memengaruhi perubahan Volatilitas ISSI. Dampak yang signifikan ini dapat dipahami  mengingat  Indonesia  adalah  negara  dengan  posisi  sebagai net  oil
importer .  Dengan  ketergantungan  Indonesia  terhadap  migas  tersebut ditambah  harga  minyak  yang  terus  naik,  memberikan  tekanan  terhadap neraca  perdagangan  migas  nasional.  Perolehan  tambahan  devisa  dari kenaikan  harga,  tidak  mampu  menutup  tambahan  devisa  yang  diperlukan untuk  mengimpor  migas,  yang  pada  gilirannya  akan  memberikan  tekanan kepada  perekonomian  nasional.  Kenaikan  harga  minyak  dunia  akan menyebabkan kenaikan volatilitas ISSI yang berdampak pada meningkatnya risiko investasi di saham ISSI.
Variabel  Kurs  berpengaruh  positif  dan  signifikan  memengaruhi Volatilitas ISSI. Pengaruh yang signifikan dengan nilai koefisien yang tinggi harus  menjadi  perhatian  bagi  regulator  dalam  mengendalikan  nilai  kurs, karena  dampak  yang  ditimbulkan  adanya  perubahan  variabel  kurs  sangat memengaruhi volatilitas ISSI.
Jumlah Uang Beredar memiliki hubungan yang  negatif dan signifikan memengaruhi  perubahan  Volatilitas  ISSI.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa perubahan  Jumlah Uang Beredar dapat menyebabkan perubahan volatilitas pasar saham namun dengan arah yang berlawanan.
Volume  Transaksi  Perdagangan  Saham  berpengaruh  positif  dan signifikan menyebabkan perubahan Volatilitas ISSI. Bagi investor kondisi ini harus  menjadi  perhatian  serius  apabila  terjadi  kenaikan  nilai  transaksi perdagangan saham ISSI secara cepat, maka dapat dimaknai meningkatnya risiko investasi karena terjadi volatilitas.
Dari hasil analisis Impulse Response Function (IRF) dapat dilihat respon variabel  Volatilitas  ISSI  dan  respon  Volume  Perdagangan  terhadap guncangan  variabel  lainnya.  Respon  variabel  tersebut  terhadap  guncangan variabel lain berbeda-beda periode. Periode terpendek respon Volatilitas ISSI adalah  akibat  guncangan  variabel  Harga  Minyak  Dunia  dan  Volume Transaksi  Perdagangan  yaitu  sampai  dengan  periode  ke-10,  sementara periode  terpanjang  yang  direspon  oleh  Volatilitas  ISSI  adalah  akibat guncangan Jumlah Uang Beredar yang mencapai 20 periode.
Sedangkan  periode  terpendek  respon  variabel  Volume  Transksi Perdagangan  adalah  akibat  guncangan  KURS  yaitu  sampai  periode  ke-13, sementara periode terpanjang yang direspon Volume Transaksi Perdagangan adalah akibat guncangan Jumlah Uang Beredar yang mencapai 20 periode.
Dari hasil analisis Variance Decomposition bisa dilihat bahwa kontribusi variabel yang menyebabkan fluktuasi Volatilitas ISSI selama 36 periode, selain dipengaruhi oleh kontribusi variabel Volatilitas ISSI itu sendiri, berturut-turut dari  yang  terbesar  kontribusinya  adalah  Nilai  Kurs,  IPI,  Volume  Transaksi Perdagangan,  Inflasi,  Harga  Minyak  Dunia,  dan  terakhir  Jumlah  Uang Beredar.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  pelaku  investasi  saham  ISSI  sensitif terhadap pergerakan nilai kurs karena variabel tersebut menjadi kontributor terbesar dalam menentukan volatilitas ISSI.
Sementara kontribusi variabel yang menyebabkan fluktuasi Volume Perdagangan selama 36 periode, selain Volume Transaksi Perdagangan itu
sendiri berturut-turut kontribusi dari yang paling besar adalah Inflasi, IPI, Harga  Minyak  Dunia,  Jumlah  Uang  Beredar,  Nilai  Kurs,  dan  terakhir Volatilitas  ISSI.  Hal  ini  menunjukan  bahwa  pergerakan  inflasi  sangat mempengaruhi  sektor  riil  dimana  keputusan  investor  dalam  melakukan investasi ditentukan juga dengan mempertimbangkan tingkat inflasi yang pada akhirnya mempengaruhi volatilitas ISSI.

## SIMPULAN
Hasil  analisa  dan  temuan  diatas  dapat  memberikan  informasi  bahwa variabel  ekonomi  makro  yaitu  Inflasi,  Harga  Minyak  Dunia,  Nilai  Kurs, Jumlah  Uang  Beredar  dan  variabel  Volume  Transaksi  Perdagangan  sangat menentukan  dalam  memberikan  pengaruh  terhadap  volatilitas  ISSI.  Nilai koefisien  variabel-variabel  tersebut  juga  cukup  tinggi  sehingga  apabila terdapat  perubahan  pada  variabel  tersebut  menyebabkan  perubahan  yang signifikan pada variabel Volatilitas ISSI.
Dalam jangka panjang terdapat hubungan positif antara Volatilitas ISSI dengan  Volume  Transaksi  Perdagangan  ISSI.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa Volatilitas ISSI memengaruhi keputusan investor untuk melakukan investasi di  saham  ISSI.  Kenaikan  volatilitas  ISSI  akan  mendorong  investor  untuk melakukan transaksi di saham yang tergabung dalam ISSI. Hal ini disebabkan investor masih mengharap keuntungan dengan adanya volatilitas meskipun risiko investasi meningkat.
Dikarenakan  variabel  utama  ekonomi  makro  berpengaruh  terhadap Volatilitas  ISSI,  dan  Volatilitas  ISSI  memengaruhi  keputusan  investasi investor,  maka  diperlukan  prioritas  kebijakan  dalam  rangka  pengendalian volatilitas  saham,  diantaranya  yaitu  pengendalian  Inflasi,  Harga  Minyak Dunia,  nilai  Kurs  dan  Jumlah  Uang  Beredar,  dimana  keempat  variabel ekonomi  makro  tersebut  adalah  variabel  yang  signifikan  memengaruhi Volatilitas ISSI. Pengendalian terhadap volume transaksi perdagangan juga perlu  dilakukan  untuk  menekan  risiko  investasi  apabila  terdapat  indikasi perilaku investor yang memanfaatkan adanya volatilitas ISSI.

## KETERBATASAN PENELITIAN
Penelitian ini  masih  mempunyai beberapa keterbatasan diantaranya  adalah pemilihan variabel yang diduga berpengaruh terhadap volatilitas ISSI hanya terdiri  dari  6  (enam)  variabel  yaitu  Inflasi,  IPI,  Harga  Minyak  Dunia,  Nilai Kurs, Jumlah Uang Beredar dan Volume Transaksi Perdagangan ISSI sehingga memungkinkan  faktor-faktor  lain  yang  memiliki  pengaruh  terhadap volatilitas ISSI belum tercakup dalam penelitian. Dalam penelitian ini belum memasukan variabel antara lain faktor ekonomi eksternal termasuk pengaruh terhadap saham berdasarkan klasifikasi sektor industri, indeks saham selain ISSI maupun dengan indeks saham syariah negara lain

## DAFTAR PUSTAKA
Ahmed W.M.A. 2018. The Asymmetric Price-Volume Relation Revisited: Evidence From Qatar. Journal of Asia Business Studies 12(2), 193-219
Ascarya.  2009. Aplikasi  vector  autoregression  dan  vector  error  correction  model menggunakan eviews 4.1
Bagchi B, Dhrubaranjan, and Chatterjee S. 2017. Crude Oil Price, Exchange Rates, And Stock  Markets  Of  Emerging  Economies  In  Dynamic  Linkages And  Volatility Spillover. Published online 47-78
Bahloul  S,  Mroua  M,  &  Naifar  N.  2017.  The  Impact  Of  Macroeconomic  And Conventional  Stock  Market  Variables  On  Islamic  Index  Volatilitass  Under Regime Switching. Borsa_Istanbul Review 17(1), 62-74
[BI]. 2022. Tinjauan Kebijakan Moneter Agustus 2022. Bank Indonesia
Basuki  A.T,  Prawoto  N.  2019. Analisis  Regresi  Dalam  Penelitian  Ekonomi  &  Bisnis . Depok: Rajawali Pers
Brealey  R.A,  Myers  S.C,  Marcus,  A.J.  2021. Fundamentals  Of  Corporate  Finance . McGraw-Hill, Inc
Chen S.W. 2012. Untangling The Non-Linear Causal Nexus Between Exchange Rates And Stock Prices. Journal of Economic Studies 39(2), 231-259
Choudhry M, Joannas D, Landuyt G, Pereira R, and Pienaar R. 2010. Capital Market Instruments . Palgrave Macmillan.
Darminto  G.G.R,  &  Dzulkirom  AR.  M.  2013.  Pengaruh  Faktor  Mikro  Dan  Faktor Makro  Ekonomi  Terhadap  Harga  Saham  Perusahaan  Mining  And  Mining Services Yang Terdaftar Di Bursa Efek Indonesia (Bei) Periode 2008-2011. Jurnal Administrasi Bisnis (JAB) 6(2)
Dornbusch R, Fischer S. 1987. Macroeconomics . McGraw-Hill, Inc.
Engle R.F, Granger C.W.J. 1987. Co-Integration And Error Correction: Representatif, Estimation, And Testing. Econometrica (55), 251-276
Geyser J.M, & Lowies G.A. 2001. The Impact Of Inflation And Stock Prices In Two SADC Countries. Meditari Accountancy Research 9(1), 109 – 122
Harjito  D.A.  2009. Keuangan  perilaku  menganalisis  keputusan  investor .  Yogyakarta  : Ekonisia.
Imamudin, Y. (2019). Teori Ekonomi Makro Islam . Depok : Rajawali Pers
Karlina  A.D,  Sasongko  H,  Mulya  Y.  2021.  Pengaruh  Risiko  Sistematis  Dan  Risiko Tidak Sistematis Terhadap Expected Volatilitas Portofolio Optimal Pada Indeks Saham  Lq-45  Yang  Terdaftar  Di  Bursa  Efek  Indonesia  Periode  2014-2019.

## Universitas Pakuan
Keynes  J.M.  1936. The  General  Theory  Of  Employment,  Interest  And  Money .  Palgrave Macmilan
Mankiw  N  Gregory.  2011. Principles  Of  Macroeconomics .  South-Western  Cengage Learning
Markowitz H.M. 1959. Portfolio Selection: Efficient Diversification Of Investments . John Wiley & Sons, New York
[OJK]  2022.  Laporan  Perkembangan  Keuangan  Syariah  Indonesia  2021,  Menjaga Ketahanan  Keuangan  Syariah  Dalam  Momentum  Pemulihan  Ekonomi. Otoritas Jasa Keuangan
Purwanti  Y.P,  Nurastuti  P.  2020.  Pengaruh  Analisis  Fundamental  Dan  Risiko Sistematik Terhadap Harga Saham Pada Pasar Modal Syariah. Jurnal Ekonomi Manajemen Bisnis 1(01), 103
Rosadi  D.  2012. Ekonometrika  &  Analisis  Runtun  Waktu  Terapan  Dengan  Eviews . Yogyakarta : Andi Offset
Santoso S.B, & Astuti H.J. 2020. The Determinant Variables Of Stock Prices In Jakarta Islamic Index (Jii) Stock Group. UNICEES 2018 , 1301-1306
Samsul M. 2006. Pasar Modal & Manajemen Portofolio . Surabaya : Erlangga
Sana Hsieh H.C. 2014. The Causal Relationships Between Stock Volatilitas, Trading Volume, And Volatility. International Journal of Managerial Finance 10(2), 218 – 240
Simbolon L, & Purwanto. 2018. The Influence Of Macroeconomic Factors On Stock Price: The Case Of Real Estate And Property Companies In Global Tensions In Financial Markets. Published online , 19-39
Tandelilin E. 2010. Portofolio Dan Investasi, Teori Dan Aplikasi . Yogyakarta : Kanisius Tanjung H, Devi A. 2018. Metodologi Penelitian Ekonomi Islam . Gramata Publishing
Yogaswari  Y.Y,  Nugroho  A.B,  &  Astuti  N.C.  2012.  The  Effect  Of  Macroeconomic Variables On Stock Price Volatility: Evidence From Jakarta Composite Index,
Agriculture, And Basic I