Pengaruh Indeks Harga Saham Global Dan Kondisi Makro Indonesia Terhadap Indeks Harga Saham Gabungan Bursa Efek Indonesia

## PENGARUH INDEKS SAHAM GLOBAL DAN KONDISI MAKRO INDONESIA TERHADAP INDEKS HARGA SAHAM GABUNGAN BURSA EFEK INDONESIA
Pardomuan Sihombing 1 , Rizal 2
Magister Ilmu Ekonomi, Universitas Mercu Buana, Indonesia E-mail: pardomuan_sihombing@yahoo.com Magister Ilmu Ekonomi, Universitas Trisakti, Indonesia E-mail: thomrizal04@gmail.com

## Abstract
The  objective  of  this  research  is  to  examine  the  effect  of  global  stock  indices  and  marco economic  condition  of  Indonesia  to  Jakarta  Stock  Exchange  Composite  Index  (JCI).  The global stock indices that had been analyzed in this research are Dow Jones Industrial Average (DJIA), Nikkei 225 (N225), Shanghai Stock Exchange Composite (SSE), Financial Times Stock Exchange 100 (FTSE 100), and Hang Seng Index (HSI). The macro economic indicator that had been analyzed in this research are exchange rate United States dollar to Indonesian rupiah, inflation and BI rate. This research was conducted using secondary data. Research periods are 10 years for 120 months  since January 2008 until December 2012. This study was  analyzed  by  using  error  correction  model  (ECM).  By  using  this  method,  it  can  be analyzed the short and long term influence from the independent variables to the dependent variable with its analysis techniques to correct long term imbalances. The result shows that in short term, only DJIA, exchange rate and BI rate have significant effect on JCI. While in long term, DJIA, N225, SSE, HSI, and BI rate have significant effect on JCI. Adjusted R- square  value  of  0.444987  can  illustrate  that  the  dependent  variable  is  explained  by  the independent variables for 44.499 percent, while the rest are influenced by the other variables.
Keywords: Error Correction Model, Global Stock Indices, JCI, Macro Economic Indicator

## PENDAHULUAN
Pasar  modal  dapat  didefinisikan sebagai tempat untuk mentransaksikan modal jangka panjang, dimana permintaan diwakili oleh  perusahaan  penerbit  surat  berharga  dan penawaran  diwakili  oleh  para  investor (Widoatmodjo, 2015). Pasar modal merupakan salah satu sarana bagi perusahaan  yang  ingin  meningkatkan kebutuhan  dana  jangka  panjang  untuk menunjang kelangsungan usaha, selain itu, pasar  modal  juga  bisa  menjadi  alternatif bagi para investor yang hendak menginvestasikan dananya dengan beragam tingkat pengembalian dan tingkat risiko  yang  dihadapi  (Hartono,  2015). Menurut Undang-Undang
Republik
Indonesia No. 8 Tahun 1995 tentang pasar modal,  pasar  modal  memiliki  peran  yang strategis dalam pembangunan nasional. Hal ini  menjadikan  pasar  modal  di  Indonesia telah  menjadi  bagian  dalam  instrumen perekonomian,  sehingga  perkembangannya dapat  digunakan  untuk  melihat  gambaran perekonomian Indonesia.
Secara  keseluruhan,  dapat  dikatakan bahwa  pasar  modal  Indonesia  merupakan pasar  yang  sedang  berkembang.  Hal  ini terlihat  dari  perkembangan  Indeks  Harga Saham Gabungan (IHSG) yang mengalami pertumbuhan  sebesar  979,15  persen  dari Januari  2000  ke  Desember  2015.  Pada  7 April  2015,  IHSG  membukukan  rekor tertingginya  ketika  ditutup  pada  level
5.523,29.  Hingga  30  Desember  2015, terdapat  521  perusahaan  yang  tercatat  di Bursa  Efek  Indonesia  (BEI).  Meski demikian, kondisi pasar modal di Indonesia masih tergolong rentan dengan kondisi atau kejadian-kejadian  ekonomi  dunia  secara umum. Pada 8 Oktober 2008, IHSG sempat mengalami penurunan drastis sebesar 10,38 persen  atau  168,05  poin  ke  level  1.451,67. Hal ini terkait dengan adanya krisis ekonomi di  Amerika  Serikat  yang  disebabkan  oleh subprime mortgage .
Imbas dari krisis di Amerika Serikat juga terasa hingga Indonesia. Menurut data dari Bank Indonesia, besarnya inflasi pada September  2008  mencapai  12,14  persen, dan  nilai  tukar  rupiah  terhadap  dolar Amerika Serikat terus terdepresiasi hingga mencapai  Rp12.151,00.  Nilai  IHSG  juga mengalami  kemerosotan  hingga  mencapai level  1.451,67  dan  membuat  IHSG menutup  perdagangan  sementara  selama dua  hari  pada  8  dan  9  Oktober  2008 (Antara, 2008). Adanya pengaruh dari krisis di  Amerika  Serikat  yang  berpengaruh terhadap pasar modal Amerika Serikat dan Indonesia  menunjukkan  adanya  integrasi antar  bursa.  Pada  umumnya  para  ahli sepakat bahwa bursa–bursa saham di dunia saling terkait satu sama lain. Biasanya, bursa yang  lebih  besar  akan  mempengaruhi  bursa yang  lebih  kecil  (Mansur,  2005).  Besarnya kapitalisasi  pasar  modal  global  terbesar  per 31 Desember 2015 dapat dilihat pada Tabel 1.
Pengaruh Indeks Harga Saham Global Dan Kondisi Makro Indonesia Terhadap Indeks Harga Saham Gabungan Bursa Efek Indonesia
Tabel 1. Kapitalisasi Pasar Modal Global Terbesar Pasar Modal Negara Kapitalisasi Pasar* New  York Stock Exchange Amerika Serikat 17,786.79 NASDAQ  Amerika Serikat 7,280.75 Japan Exchange Group Jepang 4,894.92 Shanghai Stock Exchange China 4,549.29 London Stock Exchange Group Inggris 3,878.77 Shenzhen Stock Exchange China 3,638.73 Hong Kong Exchanges and Clearing Hong Kong 3,184.87 Deutsche Boerse Jerman 1,715.80 TMX Group Kanada 1,591.93 SIX  Swiss Exchanges Swiss 1,519.32 *dalam miliar dolar Amerika Serikat
Sumber: World Stock Exchange , data diolah, 2016
Berdasarkan data pada Tabel 1, maka terdapat  lima  negara  yang  memiliki  pasar modal  terbesar  di  dunia,  yakni  Amerika Serikat,  Jepang,  China,  Inggris  dan  Hong Kong.  Besarnya  kapitalisasi  pasar  modal Indonesia yang mencapai Rp4.873 triliun atau $353.27 miliar tergolong kecil jika dibandingkan dengan lima negara berkapitalisasi  pasar  terbesar  di  dunia. Melihat  pasar  modal  Indonesia  sedang berkembang  dengan  baik,  banyak  investor asing  yang  tertarik  untuk  menginvestasikan dananya di pasar modal Indonesia.
Kondisi  ini  dapat  dilihat  pada  Tabel
2, dimana dalam periode 2011-2015.

## Tabel 2. Proporsi kepemilikan saham di Pasar Modal Indonesia
2011 2012 2013 2014 2015 Nilai* % Nilai* % Nilai* % Nilai* % Nilai* % 839,32 40,14  1.040,62  41,21  868,80 37,06  1.026,76  35,51  948,97 36,01 1.251,89  59,86  1.484,39  58,79  1.475,47  62,94  1.864,98  64,49  1.686,34  63,99 2.091,21  100 2.525,01  100 2.344,27  100 2.891,74  100 2.635,31  100 *dalam triliun rupiah Sumber: Kustodian Sentra Efek Indonesia, data diolah, 2016 investor asing lebih mendominasi kepemilikan saham di Pasar Modal Indonesia. Tidak  bisa  dimungkiri  pula  bahwa  terdapat kebiasaan  dari  investor  domestik  untuk mengikuti strategi atau perilaku dari investor asing  sebagai  acuan  (Cahyono,  2000). Akibatnya  pergerakan  IHSG  sangat  rentan dengan isu-isu global di dunia.
Krisis  ekonomi  yang  dirasakan Amerika  Serikat  dan  akhirnya  merembet menjadi  krisis  global,  serta  jatuhnya  nilai DJIA dan IHSG pada tahun 2008
membuktikan  bahwa  pergerakan  IHSG dipengaruhi  oleh  pergerakan  indeks  saham global  lainnya  dan  kondisi  ekonomi  suatu negara. Untuk itu, diperlukan suatu pembuktian  secara  ilmiah  guna  meneliti faktor-faktor  apa  saja  yang  mempengaruhi pergerakan  IHSG.  Dengan  demikian,  para investor  yang  menanamkan  modalnya  di pasar modal dapat memaksimalkan keuntungan  dan  mengendalikan  risiko.
Blanchard (2006) menyatakan bahwa beberapa  faktor  yang  dapat  mempengaruhi pergerakan indeks saham suatu negara antara
lain  adalah  indekssaham  global,  nilai  tukar mata uang, kondisi makro, dan faktor lainnya.
Berdasarkan  data  pada  Tabel  1, terdapat  lima  negara  yang  memiliki  pasar modal  terbesar  di  dunia,  yakni  Amerika Serikat,  Jepang,  China,  Inggris  dan  Hong Kong.  Dengan  demikian,      perkembangan pasar modal Indonesia dapat dipengaruhi oleh indeks  saham  lima  negara  tersebut.  Selain indeks  saham  global,  perkembangan  pasar modal  suatu  negara  juga  dipengaruhi  oleh kondisi  ekonomi  suatu  negara.  Untuk  itu, diperlukan  indikator  makro  ekonomi      yang bisamenggambarkan  kondisi  ekonomi  suatu negara secara keseluruhan.
Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui faktor-faktor yang
mempengaruhi  pergerakan  IHSG  dalam kurun waktu penelitian (Januari 2006 sampai dengan Desember 2015). Faktor-faktor yang diduga  mempengaruhi  pergerakan  IHSG adalah  indeks  saham  global  dari  lima  pasar modal  yang  memiliki  kapitalisasi  pasar terbesar di dunia, yakni Dow Jones Industrial Average (DJIA, Amerika Serikat), Nikkei
Pengaruh Indeks Harga Saham Global Dan Kondisi Makro Indonesia Terhadap Indeks Harga Saham Gabungan Bursa Efek Indonesia
225  (N225,  Jepang),  Shanghai  Stock Exchange Composite (SSE, China), Financial Times  Stock  Exchange  100  (FTSE  100, Inggris)  dan  Hang  Seng  Index  (HSI,  Hong Kong).  Selain  itu,  penelitian  ini  bertujuan untuk  mengetahui  pengaruh  dari  indikator makro  ekonomi  Indonesia  terhadap  IHSG. Adapun  indikator  makro  ekonomi  yang digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  nilai tukar rupiah terhadap dolar Amerika Serikat, inflasi ( year on year ) dan BI rate ..

## METODOLOGI PENELITIAN
Penelitian  ini  menguji  pengaruh beberapa  indeks  saham  global:  DJIA,  N225, SSE,  FTSE  100,  HSI  dan  kondisi  makro Indonesia:  nilai  tukar,  inflasi  dan BI  rate terhadap  pergerakan  Indeks  Harga  Saham
Gabungan (IHSG). Penelitian
ini menggunakan  periode  penelitian  dari  tahun 2006-2015.  Data  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  adalah  data  sekunder  berupa data harga penutupan akhir bulan yang telah disesuaikan  dari  IHSG,  DJIA,  N225,  SSE, FTSE  100,  dan  HSI,  serta  nilai  tukar  rupiah terhadap dolar Amerika Serikat, inflasi (year on  year)  dan BI  rate selama  Januari  2006 hingga  Desember  2015.  Sumber  data diperoleh dari Yahoo Finance, investing.com dan Bank Indonesia.
Metode  analisis  yang  digunakan untuk  membuktikan  hipotesis  yang  diajukan dalam penelitian ini adalah model ekonometrika  koreksi  kesalahan  atau Error Correction  Model (ECM).  Menurut  Juanda
dan  Junaidi  (2012)  model  ECM  relatif  baik digunakan  karena  faktor  gangguan  yang merupakan equilibrium  error dapat  diukur. Equilibrium error ini dapat digunakan untuk mengkaitkan perilaku jangka pendek terhadap nilai jangka panjang antara variabel- variabel ekonomi. Bila dalam jangka pendek terdapat  keseimbangan  dalam  satu  periode maka model koreksi kesalahan akan mengoreksi pada periode berikutnya, sehingga mekanisme koreksi model kesalahan dapat diartikan sebagai penyesuaian  perilaku  jangka  pendek  dan jangka panjang. Untuk menganalisis pengaruh DJIA, N225, SSE, FTSE 100, HSI, inflasi, nilai tukar dan BI rate terhadap IHSG dalam  jangka  panjang,  maka  disusun  dalam persamaan dalam bentuk berikut:
IHSG t = b 0 + b 1 DJIA t + b 2 N225 t + b 3 SSE t + b 4 FTSE100 t +  b 5 HSI t +  b 6 KURS t +  b 7 INF t + b 8 BIR t + e t
Keterangan: b 0 = koefisien konstanta b 1 = koefisien regresi DJIA b 2 = koefisien regresi N225 b 3 = koefisien regresi SSE b 4 = koefisien regresi FTSE 1 b 5 = koefisien regresi HIS b 6 = koefisien regresi Kurs b 7 = koefisien regresi Inflasi b 8 = koefisien regresi BI Rate e = koefisien error
Secara sederhana, model estimasi ECM untuk persamaan  jangka  pendek  adalah  sebagai berikut:
ΔIHSG t =  b 0 +  b 1 ΔDJIA t +  b 2 ΔN225 t + b 3 ΔSSE t +  b 4 ΔFTSE100 t +  b 5 ΔHSI t + b 6 ΔKURS t + b 7 ΔINF t + b 8 ΔBIR t + b 9 ECT t-1 + e t
Keterangan:
Δ = selisih dari nilai variabel pada t – t-1 t 1 t 1 t 1 t 1 ˆ ECT e (IHSG IHSG )  − − − − = = − =
lag1 e t = error yang memenuhi asumsi klasik
ECT ( Error Correction Term ) adalah nilai residual pada persamaan jangka panjang yang dapat diinterpretasikan sebagai kesalahan  keseimbangan  ( error  correction
component )  dari  periode  waktu  sebelumnya (t-1). ECT diperoleh dengan cara meregresikan  variabel  dependen  dengan variabel  independen  secara  OLS  pada persamaan jangka panjang. Residual tersebut harus stasioner pada tingkat level untuk dapat dikatakan  memiliki  kointegrasi.  Agar  model ECM layak digunakan,  maka  koefisien hasil regresi dari ECT harus negatif dan signifikan (Juanda dan Junaidi, 2012).
Persamaan jangka pendek menjelaskan bahwa perubahan variabel IHSG dalam  jangka  panjang  akan  diseimbangkan oleh  ECT  pada  periode  sebelumnya.  Dalam regresi  ini,  Δ  menggambarkan disturbance jangka  pendek  dari  masing-masing  variabel independen sementara ECT menggambarkan
penyesuaian  menuju  keseimbangan  jangka panjang (Juanda dan Junaidi, 2012). Koefisien  b 9 merupakan  faktor  penyesuaian ( adjustment  factor ),  yang  berarti  bahwa apabila  fluktuasi  dari  variabel-variabel  yang diamati  ternyata  menyimpang  dari long-run track -nya,  maka  variabel-variabel  tersebut akan  melakukan  penyesuaian  untuk  kembali kepada long  run  track -nya  yang  tidak  lain adalah track equilibrium -nya. Setelah ditemukan  persamaan  regresi  untuk  jangka panjang dan jangka pendek dari model, maka untuk  mengetahui  apakah  model  regresi merupakan model yang menghasilkan estimator linear  yang  tidak  bias  dan  terbaik ( Best  Linear  Unbias  Estimator ),  diperlukan variabel    pengujian  asumsi  klasik  yang meliputi uji normalitas, uji multikolinearitas, uji  heteroskedastisitas,  dan  uji  autokorelasi. Selanjutnya  untuk  mengukur  seberapa  jauh kemampuan  model  dalam  menerangkan variasi variabel dependen, maka dapat dilihat besarnya koefisien determinasi yang disesuaikan  ( adjusted  R-square ).  Nilai  yang mendekati  1  (satu)  mengartikan  variabel- variabel  independen  memberikan  hampir semua  informasi  yang  dibutuhkan  untuk memprediksi variasi variabel-variabel dependen (Basuki dan Prawoto, 2016). Untuk melihat pengaruh semua variabel independen terhadap  variabel  dependen  secara  simultan atau keseluruhan, maka dilakukan uji statistik F.  Jika  besarnya  probabilitas  F  hitung  >  α, maka keseluruhan variabel independen secara simultan  berpengaruh  signifikan  terhadap variabel dependen. Untuk mengetahui
Pengaruh Indeks Harga Saham Global Dan Kondisi Makro Indonesia Terhadap Indeks Harga Saham Gabungan Bursa Efek Indonesia
seberapa  jauh  pengaruh  satu  variabel independen secara individual dalam menjelaskan variasi dependen, maka dilakukan uji statistik t. Jika nilai probabilitas t hitung > α, maka variabel independen secara parsial.  berpengaruh  signifikan  terhadap variabel  dependen.  (Basuki  dan  Prawoto, 2016).  Semakin  besar  nilai  mutlak  t  hitung atau  semakin  kecil  nilai  probabilitas  dari variabel independen, maka variabel
independen  tersebut  semakin  berpengaruh dominan terhadap variabel dependen (Gujarati dan Porter, 2009).

## HASIL DAN PEMBASAHAN
Berdasarkan  hasil  pengolahan  data, deskripsi variabel-variabel penelitian dibawah  ini  menunjukkan  nilai  minimum, nilai  maksimum,  nilai  rata-rata  dan  standar deviasi dari data. Hasil data statistik deskriptif yang telah diolah ditunjukkan pada Tabel 3

## Tabel 3. Statistik Deskriptif Variabel Penelitian
N Mean Maximum  Minimum Std. Deviation IHSG  120 3.313,45 5.518,68 1.230,66 1.296,73 DJIA  120  12,990.87 18,132.7 7,062.93 2,728.48 N225  120  13,187.10  20,585.24 7,568.42 3,680.67 SSE 120 2,743.23 5,954.77 1,258.05 898.8 FTSE 100 120 5,893.57 6,984.43 3,830.09 712.62 HSI 120  21,315.31  31,352.58  12,811.57  3,300.01 KURS  120  10.311,34 14.735 8.575 1.575,55 INF 120 6,95 17,92 2,41 3,29 BIR 120 7,67 12,75 5,75 1,74 Sumber: data diolah, 2016

## Uji Stasioneritas
Pengujian stasioneritas ini dilakukan dengan  menguji  akar-akar  unit,  yang  salah satunya dapat diuji dengan metode
Augmented  Dickey-Fuller  (ADF).  Jika  nilai probabilitas chi-square (p-value) lebih kecil
dari tingkat tarif nyata ( 𝛼 ) maka data tersebut telah  stasioner  (Basuki  dan  Prawoto,  2016). Hasil  uji  stasioneritas  dari  setiap  variabel untuk  model  pegaruh  indeks  global  dan indikator  makro  terhadap  IHSG  disajikan pada tabel 4.

## Tabel 4. Rekapitulasi Hasil Pengujian Stasioneritas Variabel Penelitian
Variabel Level First Difference P- value Keterangan P- value Keterangan IHSG 0,9375 Tidak Stasioner 0,0000  Stasioner DJIA 0,9324 Tidak Stasioner 0,0000  Stasioner N225 0,7122 Tidak Stasioner 0,0000  Stasioner SSE 0,6881 Tidak Stasioner 0,0000  Stasioner FTSE 100 0,6765 Tidak Stasioner 0,0000  Stasioner HSI 0,6810 Tidak Stasioner 0,0000  Stasioner KURS 0,9221 Tidak Stasioner 0,0000  Stasioner INF 0,0138  Stasioner 0,0000  Stasioner BIR 0,0970 Tidak Stasioner 0,0001  Stasioner Sumber: data diolah, 2016
Hasil  uji  stasioneritas  pada  Tabel  4. memperlihatkan  bahwa  seluruh  variabel, kecuali BIR tidak signifikan pada taraf nyata konvensional (5 persen). Selanjutnya, dengan melakukan  pengujian  kembali  stasioneritas dari setiap variabel dalam kondisi pembedaan
pertama  ( first  difference )  diperoleh  bahwa setiap  variabel  hasil  pembedaan  pertama sudah  stasioner.  Dengan  kata  lain,  data bersifat stasioner pada pembedaan pertama.

## Uji Kointegrasi
Uji  Kointegrasi  diperlukan  untuk mengetahui  ada  tidaknya  hubungan  jangka panjang dari variabel-variabel yang digunakan  pada  model.  Salah  satu  metode yang dapat digunakan untuk melakukan uju kointegrasi, adalah Engle-Granger.
Cointegration  Tes t.  Residual  harus  stasioner pada  tingkat  level  untuk  dapat  dikatakan memiliki  kointegrasi  (Basuki  dan  Prawoto, 2006).  Hasil  pengujian  kointegrasi  dapat dilihat pada Tabel 5.
Pengaruh Indeks Harga Saham Global Dan Kondisi Makro Indonesia Terhadap Indeks Harga Saham Gabungan Bursa Efek Indonesia

## Tabel 5. Hasil Pengujian Kointegrasi Engle-Granger
Variabel Level P-value Keterangan ECT 0,0001 Stasioner Sumber: data diolah, 2016 Tabel 5 menunjukkan bahwa terjadi hubungan kointegrasi yang diperlihatkan oleh hasil  residual  (ECT)  dari  persamaan  jangka panjang  yang  stasioner  pada  tingkat  level. Dengan demikian estimasi model ECM dapat dilanjutkan.

## Uji Normalitas
Uji normalitas dapat dideteksi melalui  uji  residual  Jarque-Bera.  Variabel- variabel  dalam  model  dikatakan  normal  jika nilai  probabilitas  lebih  besar  dari  nilai  α (Basuki  dan  Prawoto,  2016).  Hasil  uji normalitas    dapat  dilihat  besarnya  nilai Jarque-Bera  adalah  1,058167  dengan besarnya  probabilitas  sebesar  0,589145 atau  lebih  besar  dari  nilai  taraf  nyata konvensional  (0,05).  Hal  ini  menunjukkan bahwa  model  estimasi  persamaan  tidak melanggar asumsi normalitas.

## Uji Multikolinearitas
Hasil  pengujian  multikolinearitas menunjukkan bahwa setiap variabel perubahan yang diuji tidak ada yang melebihi angka  10,  dengan  demikian  model  estimasi ECM terbebas dari masalah multikolinearitas.

## Uji Heterokedastisitas
Hasil  pengujian  heterokedastisitas
menunjukkan bahwa besarnya nilai probabilitas lebih besar dari nilai taraf nyata konvensional  (0,05).  Dengan  demikian, model  estimasi  ECM  telah  terbebas  dari masalah heterokedastisitas.

## Uji Autokorelasi
Uji  autokorelasi  bertujuan  menguji apakah  dalam  suatu  model  regresi  terdapat korelasi antar kesalahan penggangu (residual) pada periode t dengan kesalahan pada periode t-1  (sebelumya)  dengan  menggunakan  uji Lagrange  Multiplier  (LM).  Hasil  pengujian LM diperoleh hasil bahwa besarnya probabilitas adalah sebesar 0,7744 atau lebih besar  dari  nilai  taraf  nyata  konvensional (0,05).  Dengan  demikian,  model  estimasi ECM telah terbatas dari masalah autokorelasi.

## Uji Adjusted R-square
Koefisien determinasi yang disesuaikan ( adjusted R-square ) pada intinya mengukur  seberapa  jauh  kemampuan  model dalam menerangkan variasi variabel dependen.  Dari  hasil  regresi  menunjukkan bahwa  besarnya  nilai adjusted  R-Square adalah  sebesar  0,444987.  Hal  ini  berarti bahwa sebanyak 44,4987 persen IHSG dapat
dijelaskan  oleh  variabel  DJIA,  N225,  SSE, FTSE  100,  HSI,  KURS,  INF,  dan  BIR, sedangkan  55,5013  dapat  dijelaskan  oleh variabel  lainnya  diluar  penelitian  ini. Besarnya adjusted R-Square yang mendekati 1 mengartikan variabel-variabel Uji normalitas  bertujuan  untuk  menguji  apakah dalam  model  regresi,  variabel  pengganggu atau  residual  mempunyai  distribusi  normal. Jika terjadi pelanggaran asumsi ini, maka uji statistik  menjadi  tidak  valid.independen memberikan  hampir  semua  informasi  yang dibutuhkan untuk memprediksi variasi variabel dependen. Oleh karena itu persamaan regresi berganda dalam penelitian ini  menunjukkan  bahwa  hubungan  yang terjadi cukup erat.

## Uji Statistik F
Uji signifikan   secara  simultan  atau uji  statistik  F  bertujuan  untuk  mengetahui apakah  terdapat  pengaruh  yang  signifikan dari  variabel  independen  secara  simultan
(bersama-sama)  terhadap  variabel  dependen. Hasil perhitungan uji statistik F dapat dilihat pada Tabel 10 dimana besarnya nilai F hitung adalah  sebesar  11,  51194  dengan  besarnya probabilitas  F  hitung  adalah  0,0000.  Karena besarnya probabilitas F hitung lebih kecil dari taraf nyata 1 persen, 5 persen, dan 10 persen, dengan demikian variabel DJIA, N225, SSE, FTSE 100, HSI, KURS, INF, dan BIR secara simultan  berpengaruh  signifikan  terhadap variabel IHSG selama periode penelitian.

## Uji Statistik t
Uji  statistik  t  bertujuan  untuk menguji pengaruh antara variabel independen terhadap  variabel  dependen  secara  parsial dengan mengasumsikan bahwa variabel yang lain  dianggap  konstan.  Pengujian  yang dilakukan  ialah  pengujian  dua  arah  untuk menentukan adanya pengaruh antara variabel independen  terhadap  variabel  dependen. Hasil perhitungan uji statistik t parsial dapat dilihat pada Ta

## Tabel 6. Hasil Estimasi Regresi dengan Metode ECM
Sumber data diolah, 2016
Variabel t-statistik P-value Variabel t-statistik P-value Jangka Pendek Jangka Panjang D(KURS) -3,320982 0,0012 DJIA 8,885649 0,0000 D(BIR) -2,443092 0,0162 BIR -5,997207 0,0000 D(DJIA) 1,744014 0,0840 SSE -5,390410 0,0000 D(FTSE100) 1,244485 0,2160 HSI 3,172982 0,0020 D(HSI) 0,786892 0,4331 N225 -2,362119 0,0199 D(N225) 0,746498 0,4570 FTSE100  -1,212738 0,2278 D(SSE) -0,280435 0,7797 INF 1,127151 0,2621 D(INF) -0,035971 0,9714 KURS 0,348361 0,7282
Pengaruh Indeks Harga Saham Global Dan Kondisi Makro Indonesia Terhadap Indeks Harga Saham Gabungan Bursa Efek Indonesia
Berdasarkan  Hasil  Perhitungan  Uji-t diperoleh bahwa DJIA berpengaruh signifikan secara positif terhadap IHSG baik secara  jangka  pendek  maupun jangka panjang.  Hasil  ini  mengkonfirmasi  dan sejalan  dengan  hasil  penelitian  yang  telah dilakukan oleh Yang dkk (2002), dan Karim dkk  (2009),  yang  menyatakan  bahwa  pasar modal  di  Amerika  Serikat  mempunyai pengaruh  terhadap  pasar  modal  negara  lain. Sukono  (2012),  Hartanto  (2013),  dan Andiyasa  (2014)  juga  menyatakan  bahwa DJIA berpengaruh signifikan terhadap IHSG.
Pada  persamaan  jangka  pendek  dan jangka  panjang,  dapat  dilihat  bahwa  DJIA merupakan variabel yang memiliki pengaruh positif paling dominan terhadap IHSG. DJIA adalah  rata-rata  indeks  saham  terbesar  di dunia,  sementara  Amerika  Serikat  adalah negara  dengan  pasar  modal  yang  memiliki kapitalisasi  pasar  terbesar  di  dunia,  oleh karena itu pergerakan DJIA dapat mempengaruhi hampir seluruh indeks saham dunia termasuk IHSG.
Pengaruh  DJIA  terhadap  IHSG adalah  positif,  yang  dapat  diartikan  bahwa kenaikan  kenaikan  DJIA  akan  memberikan sentimen  positif  kepada  para  investor  untuk menginvestasikan  dananya  di  pasar  modal Indonesia,  sehingga  IHSG  juga  akan mengalami kenaikan. Begitu pula sebaliknya, penurunan DJIA akan memberikan sentimen negatif kepada para investor untuk menginvestasikan  dananya  di  pasar  modal Indonesia,  sehingga  IHSG  juga  akan mengalami penurunan.
Hal  ini  juga  didukung  dengan  fakta bahwa  krisis  ekonomi  AS  pada  tahun  2008 yang bermula dari krisis Subprime Mortgage, merambat  menjadi  krisis  global  yang membuat  nilai  berbagai indeks  dunia  seperti N225,  SSE,  FTSE  100,  HSI,  dan  IHSG menurun secara tajam. Artinya, dominasi AS sebagai  negara  adidaya  sangat  terasa termasuk ke perekonomian dunia.
Berdasarkan  hasil  perhitungan  uji-t, diperoleh bahwa N225 berpengaruh signifikan  secara  negatif  terhadap  IHSG secara  panjang,  namun  tidak  memiliki pengaruh  secara  jangka  pendek.  Hasil  ini sejalan dengan penelitian yang dilakukan oleh Yang  dkk  (2002),  Karim  dkk  (2009), Hartanto  (2013)  dan  Andiyasa  (2014)  yang menyatakan  bahwa  pasar  modal  Jepang mempunyai  pengaruh  terhadap  pasar  modal negara lain di dunia, termasuk di Indonesia.
Menurut  data  dari  Bank  Indonesia, Jepang  merupakan  salah  satu  mitra  dagang utama  Indonesia  selama  tahun  2010-2015. Besarnya nilai ekspor Free on Board (FOB) Indonesia  ke  Jepang  mencapai  $151.062 miliar,  yang  menjadikan  Jepang  sebagai negara  tujuan  ekspor  pertama  Indonesia selama  periode  2010-2015.  Jepang  juga menjadi  negara  asal  impor  terbesar  ketiga bagi  Indonesia,  dengan  besarnya  impor Indonesia  dari  Jepang  selama  periode  2010- 2015 mencapai $106.492 miliar. Dengan demikian, perekonomian Jepang juga
mempengaruhi perekonomian Indonesia, termasuk perkembangan pasar modal Jepang
yang  juga  mempengaruhi  pasar  modal Indonesia.
Pengaruh N225 yang bersifat negatif menunjukkan  bahwa  naiknya  N225  akan menurunkan  nilai  IHSG,  begitu  pula sebaliknya,  penurunan  pada  N225  akan menaikkan nilai IHSG. Berdasarkan data dari Kustodian Sentra Efek Indonesia seperti yang dipaparkan  pada  Tabel  2,  pasar  modal Indonesia  masih  didominasi  oleh  investor asing.  Investor  asing,  termasuk  investor  dari Jepang, akan memilih untuk berinvestasi pada pasar  modal Jepang  seandainya  pasar  modal Jepang  lebih  berkembang  dibanding  pasar modal  Indonesia.  Hal  ini  menjadikan  N225 secara  jangka  panjang  memiliki  pengaruh negatif terhadap IHSG.
Berdasarkan  hasil  perhitungan  uji-t, diperoleh bahwa SSE berpengaruh signifikan secara negatif terhadap IHSG secara panjang, namun tidak memiliki pengaruh secara jangka pendek.  Hasil  ini  sejalan  dengan  penelitian yang  dilakukan  oleh  Karim  dkk  (2009)  dan Hartanto  (2013)  yang  menyatakan  SSE mempunyai pengaruh terhadap IHSG. Menurut  data  dari  Bank  Indonesia,  China merupakan  salah  satu  mitra  dagang  utama Indonesia selama tahun 2010-2015. Besarnya nilai  ekspor  FOB  Indonesia  ke  China mencapai  $114.234  miliar,  tertinggi  kedua dibawah Jepang.  China juga  menjadi  negara asal impor pertama bagi Indonesia selama periode  2010-2015,  dengan  jumlah  impor mencapai $164.124 miliar. Dengan demikian, perekonomian  China  juga  mempengaruhi perekonomian Indonesia, termasuk
perkembangan pasar modal China yang juga mempengaruhi pasar modal Indonesia.
Pengaruh  SSE  yang  bersifat  negatif menunjukkan  bahwa  naiknya  SSE  akan menurunkan  nilai  IHSG,  begitu  pula sebaliknya,  penurunan  pada  SSE  akan menaikkan nilai IHSG. Berdasarkan data dari Kustodian Sentra Efek Indonesia seperti yang dipaparkan  pada  Tabel  2,  pasar  modal Indonesia  masih  didominasi  oleh  investor asing.  Investor  asing,  termasuk  yang  berasal dari China, akan memilih untuk berinvestasi pada  pasar  modal  China  seandainya  pasar modal  China  lebih  berkembang  ketimbang pasar  modal  Indonesia.  Hal  ini  menjadikan SSE  secara  jangka  panjang  memiliki pengaruh negatif terhadap IHSG.
Berdasarkan  hasil  perhitungan  uji-t, diperoleh bahwa FTSE 100 tidak berpengaruh signifikan terhadap IHSG baik secara jangka pendek  maupun  jangka  panjang.  Hasil  ini tidak sejalan dengan  penelitian yang dilakukan oleh Kazi (2008) yang menyatakan bahwa  pasar  modal  Inggris  memiliki pengaruh  terhadap  pasar  modal  di  Asia. Namun,  hasil  penelitian  ini  sejalan  dengan penelitian  yang  dilakukan  oleh  Mansur (2005), Hartanto (2013), dan Andiyasa (2014) yang  menyatakan  bahwa  FTSE  100  tidak memiliki pengaruh signifikan terhadap IHSG. Menurut data dari Bank Indonesia, Inggris tidak  termasuk  sebagai  salah  satu  negara utama yang  menjadi mitra dagang  Indonesia selama tahun 2010-2015.
Besarnya nilai ekspor FOB Indonesia ke  Inggris  hanya  mencapai  $9.679  miliar,
Pengaruh Indeks Harga Saham Global Dan Kondisi Makro Indonesia Terhadap Indeks Harga Saham Gabungan Bursa Efek Indonesia
sedangkan  besarnya  impor  Indonesia  dari Inggris  hanya  $5.902  miliar.  Dengan demikian,  perekonomian  Inggris  juga  tidak berpengaruh signifikan terhadap perekonomian Indonesia, termasuk
perkembangan pasar modal Inggris yang juga tidak  berpengaruh  signifikan  terhadap  pasar modal Indonesia.
Berdasarkan  hasil  perhitungan  uji-t, diperoleh bahwa HSI berpengaruh signifikan secara positif terhadap IHSG secara panjang, namun tidak memiliki pengaruh secara jangka pendek.  Hasil  ini  sejalan  dengan  penelitian yang  dilakukan  Sihombing  (2013)  yang menyatakan bahwa HSI berpengaruh signifikan  terhadap  IHSG,  namun  tidak sejalan  dengan  penelitian  oleh  Valadkhani dan  Chancharat  (2007),  yang  menyatakan bahwa  secara  jangka  panjang,  tidak  ada kointegrasi  antara  pasar  modal  Hong  Kong dengan pasar modal Indonesia.
Pengaruh  HSI  yang  bersifat  positif menunjukkan  bahwa  kenaikan  HSI  akan memberikan  sentimen  positif  kepada  para investor  untuk  menginvestasikan  dananya  di pasar  modal  Indonesia,  sehingga  IHSG  juga akan  mengalami  kenaikan.  Begitu  pula sebaliknya, penurunan HSI akan memberikan sentimen  negatif  kepada  para investor  untuk menginvestasikan  dananya  di  pasar  modal Indonesia,  sehingga  IHSG  juga  akan mengalami penurunan.
Sebagai salah satu negara berkembang di Asia, pasar modal Hong Kong menjadi  salah  satu  pasar  modal  dengan kapitalisasi  pasar  terbesar  di  dunia,  yang
mencapai $3,184.874 miliar. Kesamaan zona waktu  antara  Hong  Kong  dengan  Indonesia (GMT  +  7),  menjadikan  jam  operasional pasar  modal  Hong  Kong  tidak  jauh  berbeda dengan  pasar  modal  Indonesia.  Dengan demikian,  perkembangan  HSI  yang  menjadi acuan  perkembangan  pasar  modal  Hong Kong, juga menjadi acuan pergerakan IHSG.
Berdasarkan  hasil  perhitungan  uji-t, diperoleh  bahwa  nilai  tukar  berpengaruh signifikan  secara  negatif  terhadap  IHSG secara jangka pendek, namun tidak berpengaruh signifikan secara jangka panjang.  Pada  persamaan  jangka  pendek, dapat  dilihat  bahwa  nilai  tukar  merupakan variabel  yang  memiliki  pengaruh  negatif paling  dominan  terhadap  IHSG.  Artinya, apabila  rupiah  terdepresiasi  terhadap  dolar Amerika  Serikat  maka  pada  jangka  pendek, IHSG  cenderung  akan  melemah  dan  begitu juga  sebaliknya,  apabila  rupiah  terapresiasi terhadap  dolar  Amerika  Serikat  maka  IHSG akan mengalami penguatan.
Hasil  ini  sejalan  dengan  penelitian yang  dilakukan  oleh  Menike  (2006), Hasibuan (2009), Saputra (2011), Singh dkk (2011), dan Andiyasa (2014), yang menyatakan  bahwa  nilai  tukar  mata  uang suatu negara akan mempengaruhi pasar modal di negara tersebut. Pengaruh nilai tukar yang  hanya  signifikan  pada  jangka  pendek menunjukkan  bahwa  nilai  tukar  hanya mempengaruhi  para  investor  yang  hanya menanamkan  modalnya  di  pasar  modal Indonesia  secara  jangka  pendek.  Sementara itu,  para  investor  yang  berniat  menanamkan
modalnya  di  pasar  modal  Indonesia  secara jangka panjang, cenderung tidak memperhatikan  nilai  tukar  sebagai  acuan berinvestasi.
Berdasarkan  hasil  perhitungan  uji-t, diperoleh  bahwa  inflasi  tidak  berpengaruh signifikan  terhadap  IHSG  secara  jangka pendek  maupun  jangka  panjang.  Hasil  ini tidak  sejalan  dengan  penelitian  yang dilakukan oleh Menike (2006) dan Sukono (2012) yang menyatakan inflasi berpengaruh  signifikan  terhadap  IHSG. Penelitian  ini  juga  tidak  sejalan  dengan penelitian yang dilakukan oleh Bai (2014), yang  menemukan  bahwa  inflasi  di  China berpengaruh signifikan terhadap pasar modal China. Namun, penelitian ini sejalan dengan penelitian yang dilakukan oleh Xuehong dkk (2008)  yang  menyatakan  bahwa  tingkat inflasi di China tidak berpengaruh signifikan terhadap perkembangan pasar modal China.
Inflasi yang terkendali justru mempunyai pengaruh yang positif dalam arti dapat  mendorong  perekonomian  lebih  baik, yaitu meningkatkan pendapatan nasional dan membuat  orang  bergairah  untuk  bekerja, menabung dan mengadakan investasi (Hasoloan, 2014). Dampak beragam yang bisa  dihasilkan  dari  inflasi  menjadikan investor  khususnya  investor  asing  tidak terlalu  menjadikan  tingkat  inflasi  sebagai acuan  dalam  menginvestasikan  dananya  di pasar  modal  Indonesia.  Dengan  demikian, inflasi  tidak  memiliki  pengaruh  signifikan terhadap IHSG.
Berdasarkan  hasil  perhitungan  uji-t, diperoleh  bahwa BI  rate berpengaruh signifikan  secara  negatif  terhadap  IHSG secara  jangka  pendek  maupun  jangka panjang.  Pada  persamaan  jangka  panjang, dapat  terlihat  bahwa BI  rate merupakan variabel  independen  yang  paling  dominan berpengaruh negatif terhadap IHSG. Artinya, apabila  nilai BI  rate mengalami  kenaikan, maka  IHSG  akan  melemah  dan  begitu  juga sebaliknya, apabila BI rate turun, maka IHSG akan mengalami penguatan.
Penelitian ini sejalan dengan
penelitian  yang  dilakukan  oleh  Menike (2006), dan Saputra (2011) yang menyatakan
BI rate memiliki pengaruh terhadap IHSG. Kenaikan BI  rate akan  memicu  kenaikan tingkat  suku  bunga  kredit  dan  deposito, yang akhirnya meningkatkan tingkat keuntungan  investasi  dalam  deposito.  Hal ini  menjadikan  investor  lebih  memilih menanamkan  dananya  di  deposito,  dan IHSG  akan  mengalami  penurunan.  Begitu pula  sebaliknya,  penurunan BI  rate akan memicu  penurunan  tingkat  suku  bunga kredit dan deposito, yang akhirnya mengurangi  tingkat  keuntungan  investasi dalam bentuk deposito. Hal ini menjadikan investor lebih memilih menanamkan dananya di  pasar  modal,  yang  membuat  IHSG  akan ikut naik.
Perubahan BI rate juga mempengaruhi perekonomian makro melalui perubahan harga aset. Kenaikan BI rate akan menurunkan harga aset seperti
Pengaruh Indeks Harga Saham Global Dan Kondisi Makro Indonesia Terhadap Indeks Harga Saham Gabungan Bursa Efek Indonesia
saham  dan  obligasi  sehingga  mengurangi kekayaan  individu  dan  perusahaan  yang pada  akhirnya  mengurangi  kemampuan mereka untuk melakukan kegiatan ekonomi seperti  konsumsi  dan  investasi  (Bank Indonesia,  2016).  Hal  ini  membuat  IHSG akan mengalami penurunan.

## SIMPULAN DAN SARAN

## Simpulan
Berdasarkan hasil analisis dan pembahasan  yang  telah  dikemukakan,  maka secara jangka pendek, variabel indeks saham global dan indikator makro yang berpengaruh signifikan terhadap IHSG adalah DJIA, nilai tukar,  dan BI  rate .  Secara  jangka  panjang, DJIA,  N225,  SSE,  HSI,  nilai  tukar,  dan BI rate berpengaruh  signifikan  terhadap  IHSG. DJIA menjadi variabel paling dominan yang berpengaruh  positif  terhadap  IHSG  baik secara  jangka  panjang  maupun  jangka pendek.  Nilai  tukar  menjadi  variabel  paling dominan  yang  berpengaruh  negatif  terhadap IHSG  secara  jangka  pendek,  sementara BI rate menjadi variabel paling dominan yang berpengaruh negatif terhadap IHSG secara jangka panjang.

## Saran
Hasil  penelitian  ini  memberikan beberapa  hasil  empiris  mengenai  faktor- faktor  yang  mempengaruhi  IHSG.  Bagi investor,  hendaknya  memperhatikan  DJIA sebagai faktor yang paling dominan berpengaruh  secara  positif  terhadap  IHSG
baik  dalam  jangka  pendek  maupun  jangka panjang,  juga  nilai  tukar  sebagai  faktor yang  paling  dominan  berpengaruh  secara negatif  terhadap  IHSG  dalam  jangka pendek,  serta BI  rate sebagai  faktor  yang paling  dominan  berpengaruh  secara  positif terhadap IHSG dalam jangka panjang. Bagi BI, hendaknya BI memperhatikan  besarnya BI  rate yang
ditetapkan, karena terlalu tingginya nilai BI rate akan membuat investor lebih memilih untuk  menyimpan  dananya  pada  deposito. Bagi  OJK,  hendaknya  untuk  lebih  giat untuk  melakukan  sosialisasi  pemahaman tentang  pasar  modal,  untuk  meningkatkan partisipasi masyarakat
terhadap kepemilikan saham di pasar modal. Sebagai pembuat kebijakan ekspor impor Indonesia, hendaknya Direktorat Jenderal Perdagangan  Luar  Negeri  Kementerian Perdagangan  Republik  Indonesia  untuk memperhatikan kegiatan perdagangan Indonesia dengan negara tujuan ekspor dan negara asal impor. Bagi penelitian selanjutnya diharapkan  dapat  menambah  variabel- variabel  inti  lainnya  untuk  menentukan faktor-faktor  yang  mempengaruhi  IHSG, seperti indeks saham global lainnya seperti KOSPI (Korea Selatan) dan STI (Singapura), harga komoditas emas, kupon obligasi,  ataupun  indikator  makro  lainnya seperti pertumbuhan ekonomi, neraca perdagangan, atau cadangan devisa.

## DAFTAR PUSTAKA
Andiyasa,  I  Gusti  Agus.  2014.  “Pengaruh
Beberapa Indeks Saham Dan Indikator Ekonomi Global Terhadap  Kondisi  Pasar  Modal Indonesia”, Tesis , Universitas
Udayana, Denpasar, diambil 3 Juni 2016, dari www.pps.unud.ac.id. Antara. 2008. “Bursa Efek Indonesia Tutup Sampai  Kamis”.  [ Online ].  Diakses 20 Agustus 2016 dari www.antaranews.com.
Bai,  Zhongqiang.  2014.  “Study  on  the Impact  of  Inflation  on  the  Stock Market  in  China”, International Journal  of  Business  and  Social Science ,  Volume  5,  No.  7,  diambil 12 Juni 2016, dari www.ijbssnet.com.
Basuki, Agus Tri dan Nano Prawoto. 2016.
Analisis  Regresi  dalam  Penelitian Ekonomi  dan  Bisnis .  Jakarta:  Raja Grafindo Persada. Bursa Efek Indonesia. 2010. Buku Panduan Indeks  Harga  Saham  Bursa  Efek Indonesia .  Diakses    11  Juni  2016 dari www.idx.co.id. Blanchard, Olivier. 2006. Macroeconomics, 4th edition . New Jersey: Pearson Prentice Hall. Cahyono,  Jaka  E.  2000. 22  Strategi  dan Teknik  Meraih  Untung  di  Bursa Saham ,  Jilid  1.  Jakarta:  PT.  Elex Media Komputindo. finance.yahoo.com.  (Situs  Resmi  Yahoo Finance). Diakses Juli 2016. Gujarati,  N.  Damodar,  Dawn  C.  Porter. 2009. Basic Econometrics, 5e . New
York:  McGraw-Hill  International
Edition.
Halim,  Abdul.  2005. Analisis  Investasi, edisi  kedua .  Jakarta:  Salemba Empat. Hartanto, Andrew. 2013. “Analisa Hubungan  Indeks  Saham  antar Negara G20 dan pengaruh terhadap
Indeks  Harga  Saham  Gabungan”,
Jurnal Finesta , Volume 1, No. 2, Universitas Petra, Surabaya, diambil 20 Agustus 2016, dari studentjournal.petra.ac.id. Hartono, Jogiyanto. 2015. Teori  Portofolio
dan    Analisis    Investasi , edisi kesepuluh .  Yogyakarta: BPFE. Hasibuan,  Ali  Fikri.  2011.  “Pengaruh Indeks Harga Saham Global Terhadap Pergerakan Indeks Harga Saham  Gabungan  (IHSG)”, Jurnal
Keuangan  dan  Bisnis ,  Volume  3, No. 3, Universitas Sumatera Utara, Medan,  diambil  12  Juni  2016,  dari download.portalgaruda.org.
Juanda,  Bambang  dan  Junaidi.  2012.
Ekonometrika  Deret  Waktu  Teori dan Aplikasi . Bogor: IPB Press.
Kazi,  H,  Mazharul.  2008.  “Is  Australian stock  market  integrated  to  the equity markets of its major trading partners ? ” , International Review of Business Research Papers , Volume 4, No. 5, 247-257, diambil 13 Juni
2016, dari www.irbrp.com.
Karim, B. A, Majid, M. S. A, dan Karim, S. A.  A.  2009.  “Integration  of  Stock Markets Between Indonesia and Its Major Trading Partners”, Journal of Business ,  Volume  11,  No.  2, Universitas Gadjah Mada,

## Pengaruh Indeks Harga Saham Global Dan Kondisi Makro Indonesia Terhadap Indeks Harga Saham Gabungan Bursa Efek Indonesia
Yogyakarta,  diambil  15  Agustus 2016, dari jurnal.ugm.ac.id Mansur,  Mohamad.  2005.  “Pengaruh Indeks  Bursa  Global  terhadap Indeks  Harga  Saham  Gabungan (IHSG)  pada  Bursa  Efek  Jakarta (BEJ)  Periode  Tahun  2000-2002”, Jurnal Sosiohumaniora , Volume 7, No.  3,  Universitas  Indonesia, Depok,  diambil  10  Juni  2016,  dari jurnal.unpad.ac.id.
Menike, L. M. C. S. 2006. “The Effect of Macroeconomic Variables on Stock Prices  in  Emerging  Sri  Lankan Stock Market”, Journal of Economics ,  Volume  6,  No.  1,
Sabaragamuwa University, diambil
12 Juni 2016 dari suslj.sljol.info.
Rahardja, Pratama dan Mandala Manurung.
2008. Teori Ekonomi Makro: Suatu Pengantar . Jakarta: Lembaga Penerbit FE UI. Republik Indonesia. 1995. Undang- Undang  No  8  Tahun  1995  tentang
Pasar Modal . Lembaran Negara RI Tahun  1995,  No.  64.  Jakarta: Sekretariat Negara.
Saputra,  Adi.  2011.  “Analisis  Pengaruh Nilai  Kurs  Dolar  AS  (USD)  dan Tingkat  Suku  Bunga  terhadap Indeks  Harga  Saham  Gabungan  di Bursa  Efek  Indonesia”, Tesis , Universitas  Brawijaya,  Malang, diambil  10  Agustus  2016  dari digilib.ub.ac.id.
Sihombing,  Tanggor.  2013.  “Analisa Pengaruh  Indeksharga  Saham  Luar Negeri  Terhadap  Index  Harga Saham  Gabungan  Indonesia:  Suatu Bukti  Empiris”, Jurnal  Ekonomi ,
Volume  2,  No.  2, Universitas Advent Indonesia, Bandung, diambil  20  Agustus  2016,  dari www.fekonunai.ac.id Singh,  Tarika,  Seema  Mehta  dan  M.  S. Varsha.  2011.  “Macroeconomic factors and stock returns: Evidence from Taiwan”, Journal of Economics and International Finance , Volume 2, No. 4, Sukirno,  Sadono.  2010 .  Makroekonomi.
Teori  Pengantar,  edisi  ketiga . Jakarta: PT. Raja Grasindo Perseda.
Sukono, Bambang. 2012. “Analisis Faktor-
Faktor  yang  mempengaruhi  IHSG di  bursa  efek  Indonesia  Periode Tahun 2007-2011”, Jurnal Dinamika  Manajemen ,  Volume  1, No. 2, Universitas Negeri Semarang,  diambil  12  Juni  2016, dari journal.usm.ac.id. Sunariyah.  2010. Pengantar  Pengetahuan Pasar Modal, edisi Keenam . Yogyakarta: UPP STIM YKPN.
Tandelilin, Eduardus. 2010. Portofolio dan Investasi: Teori dan Aplikasi, edisi pertama . Yogyakarta: Kanisius.
Valadkhani,  Abbas  dan  S.  Chancharat.
2007.  “Dynamic  linkages  between Thai and international stock markets”, Journal Faculty of Commerce, University of Wollonggong, diambil 5 Juni 2016, dari citeseerx.ist.psu.edu. Widoatmodjo, Sawidji. 2015. Pengetahuan Pasar Modal untuk Konteks Indonesia .  Jakarta:  PT  Elex  Media Komputindo. www.bi.go.id/id. (Situs Resmi Bank Indonesia). Diakses Juli 2016.
www.investing.com.
(Situs Resmi Investing). Diakses Juli 2016.
Xuehong,  Han,  Yanyan  Zheng,  dan  Wu
Siming.  2008.  “An  Explanation  of the  Relationship  between  Stock
Returns and Inflation in China:1992-2007”,
Financial
Research ,
Volume  4,  diambil  13  Juni  2016,  dari www.researchgate.net. Yang, J, Kolari J, dan Min I. 2003. “Stock
Market  Integration  and  Financial Crisis: The Case of Asia”, Journal
Applied Financial Economics ,
Volume  13, diambil  11  Juni  2016, dari www.unpan1.un