## DOI 10.37600/ekbi.v7i1.1329

## PENGARUH NILAI TUKAR RUPIAH , TINGKAT SUKU BUNGA DAN INFLASI TERHADAP IHSG PERIODE 2020-2023
Imroatul Firdausiyah 1) , Mei Indrawati 2) , Rusdiyanto 3)
1-2 Manajemen, Universitas Wijaya Putra
3 Akuntansi, Universitas Gresik Email: imroatulfirdausiyah08@gmail.com, meiindrawati@uwp.ac.id, rusdiyanto.se.m.ak.2017@feb.unair.ac.id

## Abstract
This study aims to investigate the impact of the rupiah exchange rate, interest rate, and inflation variables on the Composite Stock Price Index (IHSG) during the period of 2020-2023. The data utilized in this study are secondary data. The sample size used in the study comprised 48. The data analysis method employed was  multiple  linear  regression  analysis.  The  research  findings  indicate  that  collectively,  the  rupiah exchange rate, interest rates, and inflation significantly influence the Composite Stock Price Index (IHSG). Partially, it is evident that the rupiah exchange rate and inflation significantly affect the Composite Stock Price Index (IHSG), whereas interest rates do not impact the Composite Stock Price Index (IHSG).

## Keywords: Nilai Tukar Rupiah, Suku Bunga, Inflasi, Indeks Harga Saham Gabungan

## 1. PENDAHULUAN
Pasar  modal  telah  menjadi  suatu  entitas yang sangat penting dan berharga. Hal ini dapat disepakati  mengingat  peran  globalisasi  dalam dunia  keuangan,  di  mana  pasar  modal  menjadi salah satu yang pertama kali terkena dampaknya, serta potensi manfaat yang dapat dihasilkan dari pergerakan modal yang bebas akibat globalisasi. Misalnya, negara-negara yang kurang berkembang  dapat  menarik  aliran  modal  untuk memberikan  imbal  hasil  yang  tinggi  kepada investor.  Globalisasi  menjadi  simbol  kemajuan terutama  dalam  pasar  uang  dan  pasar  modal, sebagaimana  dikemukakan  oleh  Harvey  pada tahun  1994,  di  mana  keterlibatan  dalam globalisasi  sudah  dianggap  sebagai  kebutuhan [1]. Investasi adalah tindakan untuk memperluas aset.  Tujuan  di  balik  pengembangan  aset  ini bervariasi,  salah  satunya  adalah  mencapai kehidupan yang sejahtera dengan keuangan yang stabil.  Namun,  sering  kali  investasi  dipandang dengan  ketakutan  di  mata  masyarakat.  Ini disebabkan  oleh  risiko  yang  melekat  pada berbagai  jenis  investasi  yang  ada  saat  ini, termasuk investasi saham [2].
Di Indonesia perkembangan harga saham maupun return saham  dapat  diamati  melalui Indeks  Harga  Saham  Gabungan  (IHSG)  yang terdapat  di  BEI.  Indeks  Harga  Saham  adalah indikator statistik yang mencerminkan pergerakan  keseluruhan  harga  saham  atau sekelompok  saham  yang  dipilih  berdasarkan kriteria  dan  metodologi  tertentu,  kemudian dievaluasi  secara  berkala  [3].  Indeks  Harga Saham Gabungan (IHSG) atau  biasa disebut juga dengan  Jakarta Composite  Index (JCI)  juga digunakan  untuk  melihat  kondisi  ekonomi Indonesia  apakah  dalam  keadaan  stabil  atau tidak.  Karena  pasar  modal  sebagai  instrumen ekonomi, sangat dipengaruhi oleh berbagai faktor lingkungan,  baik  dalam  maupun  luar  konteks ekonomi. Di ranah ekonomi makro, pengaruhnya terhadap  kinerja  pasar  modal  biasanya  sangat signifikan.  Jika  saham  IHSG  cenderung  turun, maka bisa dikatakan kondisi ekonomi Indonesia dapat  dikatakan  sedang  mengalami  penurunan. Sebaliknya,  jika  saham  IHSG  stabil  bahkan cenderung naik, maka kondisi ekonomi Indonesia dapat dikatakan dalam keadaan baik,
Beberapa indikator dari ekonomi makro meliputi tingkat  suku  bunga,  inflasi,  nilai  tukar,

## DOI 10.37600/ekbi.v7i1.1329
tingkat pengangguran, dampak pandemi, fluktuasi  pasar,  dan  lain  sebagainya  [4].  Dari berbagai  jenis  indikator  yang  mempengaruhi Indeks  Harga  Saham  Gabungan  (IHSG),  maka yang  akan  dibahas  dalam  penelitian  ini  adalah nilai tukar rupiah, tingkat suku bunga dan inflasi.
Nilai  tukar  memegang  peranan  yang signifikan  dalam  perdagangan  internasional karena  memungkinkan  perbandingan  harga  dari berbagai  barang  dan  jasa  yang  dihasilkan  oleh negara-negara  berbeda  [5].  Selain  itu,  fluktuasi nilai  tukar  rupiah  berdampak  pada  aspek investasi, terutama bagi perusahaan multinasional yang memiliki operasi di berbagai negara.  Perusahaan-perusahaan  MNC  sering melakukan  ekspansi  di  luar  negeri  dengan menggunakan  dolar  AS  sebagai  mata  uang transaksi  internasional.  Proses  ekspansi  tersebut dapat menjadi lebih mahal saat nilai tukar dolar AS  menguat  terhadap  mata  uang  negara  tujuan ekspansi.  Sebagai  contoh,  saat  Indonesia mengalami  krisis  ekonomi  pada  tahun  1998, terjadi  depresiasi  signifikan  nilai  tukar  rupiah terhadap  dolar  AS,  dari  2.500  menjadi  sekitar Rp.16.000  per  dolar  AS.  Pelemahan  tajam  ini memberikan  dampak  yang  merugikan  bagi perekonomian Indonesia secara keseluruhan [6].
Suku  bunga  Bank  Indonesia  adalah tingkat  suku  bunga  yang  ditetapkan  oleh  Bank Indonesia  sebagai  acuan  bagi  suku  bunga pinjaman  dan  simpanan  di  seluruh  lembaga keuangan di Indonesia. Suku bunga adalah salah satu  faktor  yang  dapat  memengaruhi  harga saham,  karena  perubahan  dalam  tingkat  suku bunga dapat mempengaruhi minat investor dalam menanamkan  modalnya.  Jika  suku  bunga  naik, investor cenderung lebih tertarik untuk menanamkan  modal  mereka  untuk  memperoleh hasil investasi yang lebih tinggi [7].
Inflasi  terjadi  ketika  permintaan  akan produk  melebihi  kapasitas penawaran yang ada, sehingga  menyebabkan  kenaikan  harga-harga dan dapat mengakibatkan peningkatan biaya serta penurunan  laba  perusahaan.  Penurunan  laba perusahaan dapat menyebabkan penurunan harga saham  dan  melemahnya  Indeks  Harga  Saham
Gabungan  (IHSG).  Oleh  karena  itu,  inflasi dianggap sebagai sinyal negatif bagi para investor [8].
Hasil riset dari para peneliti sebelumnya mengenai  dampak  ketiga  variabel  tersebut terhadap IHSG masih belum konsisten. Penelitian yang  dilakukan  oleh  [4]  menunjukkan  bahwa inflasi, tingkat suku bunga, dan nilai tukar tidak memiliki pengaruh terhadap Indeks Harga Saham Gabungan.  Temuan  ini  bertentangan  dengan penelitian  yang  dilakukan  oleh  [9]  yang menunjukkan  bahwa  Kurs  memiliki  pengaruh signifikan  terhadap  IHSG,  BI  rate  memiliki pengaruh  signifikan  terhadap  IHSG,  sementara inflasi  tidak  memiliki  pengaruh  signifikan terhadap  IHSG.  Ketidaksesuaian  hasil  riset  di antara  para  peneliti  mengenai  pengaruh  nilai tukar  rupiah,  tingkat  suku  bunga,  dan  inflasi membuat  topik  ini  menarik  untuk  diteliti  ulang sebagai konfirmasi terhadap temuan sebelumnya, terutama  untuk  melihat  apakah  ketiga  faktor tersebut memiliki dampak terhadap Indeks Harga Saham  Gabungan  yang  terdaftar  di  Bursa  Efek Indonesia.
Pasar Modal Pasar modal, meskipun memiliki kesamaan dengan pasar lainnya, namun memiliki perbedaan  dalam  objeknya,  yaitu  efek  atau tempat  perdagangan  efek  tersebut.  Dalam terminologi Inggris, pasar modal dikenal sebagai Stock  Exchange atau Stock  Market ,  merupakan pasar terorganisir di mana saham diperdagangkan. Produk yang diperdagangkan di pasar modal meliputi saham, obligasi, dan reksa dana, yang memiliki karakteristik yang berbeda. Banyak  orang  memilih  untuk  berinvestasi  di pasar  modal  karena  melihat  potensi  keuntungan yang besar. Pasar modal ( capital market ) adalah tempat  perdagangan  untuk  berbagai  instrumen keuangan  jangka  panjang,  seperti  obligasi, saham,  reksa  dana,  instrumen  derivatif,  dan lainnya [10].

## Indeks Harga Saham
Bursa  Efek  Indonesia  (BEI)  adalah tempat  utama  di  Indonesia  untuk  aktivitas perdagangan saham. Secara keseluruhan, Indeks Harga  Saham  Gabungan  Indonesia  (IHSG) digunakan  untuk  mengevaluasi  performa  pasar saham  Indonesia.  IHSG  dianggap  sebagai

## DOI 10.37600/ekbi.v7i1.1329
indikator  yang  paling  representatif  karena mencakup pergerakan harga semua saham biasa dan saham preferen yang terdaftar di bursa. IHSG terdiri  dari  beberapa  bagian,  termasuk Sectoral Index ,  Jakarta Islamic  Index ,  Index  LQ45, Compass  100  Index,  dan  Business  27. Sectoral Index ,  misalnya,  mencakup  sembilan  sektor saham di Indonesia [11].

## Nilai Tukar Rupiah
Nilai  tukar  bisa  dijelaskan  sebagai perbandingan  antara  mata  uang  domestik  dan mata  uang  asing,  atau  digunakan  sebagai perbandingan  antara  harga  barang  di  dalam negeri  dengan  harga barang  di  luar  negeri.  Para ahli  ekonomi  membedakan  nilai  tukar  menjadi dua kategori, yaitu nilai tukar riil dan nilai tukar nominal. Dalam konteks riil, mengukur daya beli mata  uang  domestik  terhadap  mata  uang  asing dengan  melihat  berapa  banyak  barang  dan  jasa domestik yang dapat dibeli dengan satu unit mata uang asing [11].

## Suku Bunga
Tingkat suku bunga muncul sebagai hasil dari interaksi permintaan dan penawaran uang di masyarakat.  Tingkat  suku  bunga  memiliki dampak  negatif  terhadap  surat  berharga.  Ketika tingkat  suku  bunga  meningkat,  harga  surat berharga  cenderung  menurun,  dan  sebaliknya. Oleh  karena  itu,  perubahan  tingkat  suku  bunga secara  langsung  memengaruhi  harga  surat berharga [12].
Inflasi Inflasi adalah kondisi di mana daya beli menurun  dan  nilai  riil  mata  uang  suatu  negara menurun.  Ini  juga  menandakan  peningkatan harga secara signifikan yang berlangsung secara berkelanjutan  dalam  jangka  waktu  yang  lama. Dalam  konteks  ini,  seiring  dengan  kenaikan harga,  nilai  mata  uang  secara  drastis  menurun seiring  dengan  kenaikan  harga-harga  tersebut. Kenaikan  harga  satu  atau  dua  barang  bukanlah inflasi,  kecuali  jika  kenaikan  tersebut merambat ke  sebagian  besar  barang  lain.  Kenaikan  harga musiman, seperti menjelang hari-hari besar, atau peristiwa  yang  hanya  terjadi  sekali,  bukanlah inflasi  dan  tidak  dianggap  sebagai  masalah ekonomi [12].

## 2. METODE PENELITIAN
Metode  penelitian  ini  adalah  penelitian kuantitatif. Di mana penelitian kuantitatif banyak menuntut  penggunaan  angka,  mulai  dari pengumpulan data, penafsiran terhadap data serta penyajian  hasil  [13].  Adapun  jenis  yang digunakan  adalah  jenis  penelitian  kausalitas. Menurut [14] hubungan kausal adalah relasi yang bersifat  sebab-akibat.  Di  dalam  penelitian, terdapat  variabel  independen  (variabel  yang mempengaruhi) dan variabel dependen (variabel yang dipengaruhi).
Populasi yang digunakan dalam penelitian  ini  adalah  seluruh  data time  series meliputi Nilai Tukar Rupiah, Suku Bunga, Inflasi serta  Indeks  Harga  Saham  Gabungan  Periode 2020  sampai  2023  yaitu  sebanyak  48  Populasi. Adapun  teknik  pengambilan  sampel  dengan menggunakan  sampel  jenuh.  Sampel  jenuh adalah  teknik  pengambilan  sampel  di  mana semua  anggota  populasi  digunakan  sebagai sampel [15].
Jenis  data  penelitian  ini  adalah  data sekunder,  yaitu  data  historis  tentang  variabel- variabel  yang  telah  dikumpulkan  dan  dihimpun sebelumnya  oleh  pihak  lain.  Sumber  data sekunder  dapat  ditemukan  di  dalam  suatu perusahaan (sumber internal), berbagai situs web, perpustakaan  umum,  atau  lembaga  pendidikan. Peneliti  juga  dapat  memperoleh  data  sekunder dengan membelinya dari perusahaan-perusahaan yang mengkhususkan diri dalam menyajikan data sekunder,  yang  diperoleh  secara  tidak  langsung melalui media [16]. Penelitian ini menggunakan data  bulanan  nilai  tukar  rupiah,  tingkat  suku bunga,  inflasi  dan  IHSG  yang  dimulai  dari Januari 2020 sampai Desember 2023.

## Teknik Analisis Analisis Regresi Linier Berganda
Analisis  Regresi  Linier  Berganda  adalah pengembangan dari regresi linier sederhana, yang digunakan ketika terdapat lebih dari satu variabel independen  (x)  dan  satu  variabel  dependen  (y) [17]. Dalam penelitian ini, terdapat tiga variabel independen  (x)  yaitu  nilai  tukar  rupiah,  suku bunga dan inflasi serta satu variabel dependen (y) yaitu Indeks Harga Saham gabungan. Berdasarkan  model  analisis  regresi  linear

## DOI 10.37600/ekbi.v7i1.1329
berganda tersebut, model analisis berganda pada penelitian ini adalah :
Y= a + b 1 X1 + b 2 X2 + b 3 X3 + e    (1)
Y
=  Variabel  Indeks  Harga  Saham Gabungan a = konstanta B 1 =  koefisien  regresi  parsial  dari Variabel Nilai Tukar Rupiah B 2 =  koefisien  regresi  parsial  dari Variabel Suku Bunga B 3 =  koefisien  regresi  parsial  dari
Variabel Inflasi X1 = Variabel bebas Nilai Tukar Rupiah X2 = Variabel bebas Suku Bunga X3 = Variabel bebas Inflasi
e = kesalahan pengganggu (eror)

## Uji Asumsi Klasik
Uji  asumsi  klasik  digunakan  untuk menilai apakah ada normalitas residual, multilinearitas, autokorelasi, dan heteroskedastisitas dalam model regresi. Sebuah model regresi linier dianggap baik jika memenuhi beberapa asumsi klasik, seperti distribusi normal pada data residual, tidak adanya multikolinearitas, autokorelasi,
dan heteroskedastisitas [18].

## Uji Normalitas
Uji  normalitas  pada  model  regresi bertujuan untuk mengetahui apakah nilai residual yang dihasilkan dari regresi mengikuti distribusi normal  atau  tidak.  Sebuah  model  regresi dianggap baik jika nilai residualnya terdistribusi secara  normal  [18].  Pengujian  normalitas  data dilakukan  untuk  menilai  apakah  variabel dependen  dan  independen  dalam  model  regresi memiliki distribusi normal. Apabila data tersebar di sekitar garis diagonal dan mengikuti arah garis tersebut,  maka  model  regresi  memenuhi  asumsi normalitas [19].
Beberapa  metode  pengujian  normalitas termasuk  melihat  penyebaran  data  pada  garis diagonal  pada  grafik  normal  P-P  Plot  dari residual  standar  regresi  atau  menggunakan  Uji
One Sampel
Kolmogorov-Smirnov [18] . Keputusan mengenai apakah residual
berdistribusi  normal  bergantung  pada  hasil signifikansi yang diperoleh. Jika nilai signifikansi >  0,05,  maka  residual  dianggap  berdistribusi normal. Sebaliknya, jika nilai signifikansi < 0,05, maka  residual  dianggap  tidak  berdistribusi normal [20].

## Uji Multikolinearitas
Menurut
[18] Multikolinearitas mengindikasikan  adanya  hubungan  linear  yang kuat  atau  mendekati  sempurna  antara  variabel independen  dalam  model  regresi  (koefisien korelasinya  tinggi  atau  bahkan  mencapai  1). Evaluasi  multikolinearitas  dilakukan  dengan melihat  nilai  Faktor  Inflasi  Varians  ( Variance Inflation  Factor /VIF).  Jika  nilai  tolerance  ≤    1 dan VIF ≥ 10, maka terdapat korelasi yang sangat besar  antara  salah  satu  variabel  independen dengan variabel independen lainnya
(multikolinearitas  terjadi).  Namun,  jika  nilai tolerance ≥ 0,10 dan VIF ≤ 10, maka tidak ada indikasi multikolinearitas [20].

## Uji Auto korelasi
Tujuan dari uji autokorelasi adalah untuk mengetahui  apakah  terdapat  korelasi  antara kesalahan  pengganggu  dalam  model  regresi linear  pada  periode  sebelumnya,  seperti  yang dijelaskan  oleh  [21].  Menurut  [18]  menyatakan bahwa metode regresi yang baik seharusnya tidak mengalami autokorelasi. Uji autokorelasi dilakukan  dengan  menggunakan  uji Durbin- Watson (DW test). Interpretasi hasil uji Durbin- Watson sebagai berikut: 1) Jika nilai DW berada di  antara  1-DU  dan  4-DU,  maka  H 0 diterima, yang berarti tidak ada autokorelasi. 2) Jika nilai DW kurang dari DL atau lebih besar dari 4-DL, maka H 0 ditolak, menunjukkan adanya autokorelasi.  3)  Jika  nilai  DW  berada  di  antara DL  dan  DU  atau  4-DL,  tidak  ada  kesimpulan yang pasti.
Uji Heteroskedastisitas
Heteroskedastisitas merujuk pada variasi residual yang tidak seragam di semua pengamatan  dalam  model  regresi.  Regresi  yang baik tidak mengalami heteroskedastisitas. Beberapa  metode  pengujian  heteroskedastisitas meliputi  uji  koefisien  korelasi Spearman's  rho , observasi  pola  titik-titik  pada  grafik  regresi,  uji

## DOI 10.37600/ekbi.v7i1.1329
Park, dan uji Glejser . Analisis scatterplot (grafik regresi) digunakan dalam pengambilan keputusan dengan kriteria  sebagai  berikut:  1)  Jika terdapat pola  tertentu  seperti  pola  yang  teratur  (melebar kemudian  menyempit,  bergelombang),  maka heteroskedastisitas terjadi. 2) Jika tidak ada pola yang  jelas,  seperti  penyebaran  titik-titik  di  atas dan di bawah nilai 0 pada sumbu Y, maka tidak ada heteroskedastisitas [18].
Uji Hipotesis Koefisien determinasi (R 2 )
Koefisien  determinasi  adalah  ukuran yang  menunjukkan  seberapa  besar  variasi variabel  dependen  dapat  dijelaskan  oleh  variasi variabel  independen.  Semakin  tinggi  nilai koefisien determinasi, semakin baik kemampuan variabel independen dalam menjelaskan variabel dependen. Koefisien determinasi yang disesuaikan  ( adjusted R square )  adalah  hasil penyesuaian  koefisien  determinasi  terhadap tingkat kebebasan dari persamaan prediksi [17].

## Uji Simultan (UJI-F)
Uji  F  digunakan  untuk  menilai seberapa besar pengaruh secara keseluruhan dari variabel. Untuk menguji hipotesis ini, digunakan statistik F dengan kriteria pengambilan keputusan sebagai berikut: 1) Jika nilai F lebih besar dari 4, maka  pada  tingkat  kepercayaan  5%,  H 0 dapat ditolak.  Artinya,  kita  menerima  hipotesis alternatif  yang  menyatakan  bahwa  semua variabel  independen  secara  bersama-sama  dan signifikan  mempengaruhi  variabel  dependen.  2) Perbandingan  antara  nilai  F  hasil  perhitungan dengan nilai F tabel dilakukan. Jika nilai F hitung lebih besar dari nilai F tabel, maka H 0 ditolak dan hipotesis alternatif diterima [21].
Uji Parsial (UJI- t)
Uji statistik t pada dasarnya mengindikasikan  seberapa  besar  pengaruh  satu variabel  penjelas/independen  secara  individual dalam  menjelaskan  variabel-variabel  dependen, seperti yang dijelaskan oleh [21]. Uji t digunakan untuk  menentukan  apakah  variabel-variabel independen  secara  parsial  memiliki  pengaruh yang  signifikan  terhadap  variabel  dependen. Tingkat  signifikansi  yang  digunakan  biasanya adalah 0,05. Jika nilai signifikansi lebih kecil dari
tingkat  kepercayaan,  kita  menerima  hipotesis alternatif yang menyatakan bahwa suatu variabel independen secara parsial mempengaruhi variabel dependen. Dasar pengambilan keputusan adalah sebagai berikut: 1) Jika nilai T hitung lebih besar  dari  T  tabel,  maka  H 0 ditolak  dan  H 1 diterima (signifikan). 2) Jika nilai T hitung lebih kecil  dari  T  tabel,  maka  H 0 diterima  dan  H 1 ditolak  (tidak  signifikan).  Atau  dalam  hal  nilai signifikansi:  1)  Jika  nilai  sig  <  0,05,  maka  H 0 ditolak dan H 1 diterima (signifikan). 2) Jika nilai sig > 0,05, maka H 0 diterima dan H 1 ditolak (tidak signifikan) [22].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## Analisis regresi linear berganda
Analisis regresi linear berganda digunakan untuk menilai pengaruh dari beberapa variabel  prediktor  (variabel  bebas)  terhadap variabel  terikat  [22].  Dalam  penelitian  ini, variabel  independen  meliputi  nilai  tukar  rupiah, suku  bunga,  dan  inflasi,  sementara  variabel dependennya  Adalah  Indeks  Harga  Saham Gabungan.  Hasil  perhitungan  menggunakan SPSS  29  menghasilkan  persamaan  regresi  linier yang tercantum dalam Tabel 1 sebagai berikut: Tabel 1 Hasil Uji Regresi Linier Berganda
Coefficients a Model Unstandardized Coefficients Stand ardize d Coeffi cients T Sig. B Std. Error  Beta (Const ant) 1768,112 363,422 4,865 <,001 Nilai tukar rupiah -,069 ,028  -,415  -2,429 ,019 Suku Bunga 29,923 1519,992 ,003 ,020 ,984 Inflasi 4486,224 907,738 ,724  4,942 <,001 a. Dependent Variable: IHSG
Sumber: Data sekunder diolah, 2024
Setiap  variabel  yang  dianalisis  dalam persamaan  regresi  linier  berganda  tersebut memiliki satuan yang berbeda (nilai tukar rupiah dalam  rupiah,  suku  bunga  dalam  persen,  inflasi dalam  persen,  dan  IHSG  dalam  poin),  sehingga

## DOI 10.37600/ekbi.v7i1.1329
persamaan  atau  model  regresi  linier  berganda pada  kolom  koefisien  standar  Beta  dalam  tabel koefisien digunakan.
Berdasarkan  pada  Tabel  1,  persamaan regresi yang didapat adalah:
Y =  (-,415 X 1 ) + (,003 X 2 ) + (0,724 X 3 )
Persamaan  regresi  tersebut  dapat  dijabarkan sebagai berikut:
1. Konstanta (a), dari persamaan regresi di atas, dapat  diketahui  nilai  konstanta  (a)  adalah sebesar  1768,112,  artinya  jika  variabel  nilai tukar  rupiah,  suku  bunga,  dan  inflasi  sama dengan  nol  (=0)  maka  poin  IHSG  sebesar
1768,112.
2. Koefisien  regresi  untuk  nilai  tukar  rupiah,
dengan  koefisien  regresi  (b 1 )  sebesar  -0,415, menunjukkan  arah  hubungan  negatif  antara nilai  tukar rupiah  dan  IHSG.  Ini  berarti, jika nilai  tukar  rupiah  meningkat  sebesar  1% dengan  variabel  independen  lainnya  tetap, maka  IHSG  akan  mengalami  penurunan sebesar 0,415 poin.
3. Koefisien  regresi  untuk  suku  bunga,  dengan koefisien regresi (b 2 ) sebesar 0,003, menunjukkan  arah  hubungan  positif  antara suku bunga dan IHSG. Ini menandakan bahwa variabel  suku  bunga  bergerak  searah  dengan IHSG, sehingga jika tingkat suku bunga naik, maka  IHSG  akan  naik  sebesar  0,003  dengan asumsi variabel lainnya tetap..
4. Koefisien  regresi  untuk  inflasi,  dengan koefisien regresi (b3) sebesar 0,724. Angka ini menunjukkan bahwa inflasi memiliki pengaruh  positif  atau  searah  terhadap  IHSG. Jika  inflasi  meningkat  sebesar  1%  dengan asumsi  variabel  independen  lainnya  tetap, maka IHSG akan mengalami kenaikan sebesar 0,724.

## Uji Asumsi Klasik Uji Normalitas
Uji  normalitas  dimanfaatkan  untuk menilai apakah nilai residual yang dihasilkan dari  regresi  mengikuti  distribusi  normal  atau tidak.  Sebuah  model  regresi  dianggap  baik jika  nilai  residualnya  terdistribusi  secara normal,  seperti  yang  diungkapkan  oleh  [18]. Beberapa metode uji normalitas menurut [18] yaitu:
1. P-P Plot of regression standardized residual Dari  hasil  pengujian  P-P Plot of  regression standardized  residual dengan  menggunakan SPSS  29  didapatkan  hasil  seperti  yang  tersaji pada gambar 1 berikut:

## Gambar 1 Hasil Uji Normalitas
Sumber: data sekunder diolah, 2024
Dari  grafik,  dapat  disimpulkan  bahwa penelitian  ini  memiliki  distribusi  normal  dan memenuhi  asumsi  normalitas  karena  data tersebar  sepanjang  garis  diagonal.  Oleh  karena itu, jika data mengarah dan mengikuti arah garis diagonal, maka asumsi normalitas telah terpenuhi.
2. Uji One Sampel Kolmogrov Smirnov Test Dengan menggunakan pengujian ini, jika nilai signifikansi uji > 0,05, maka menunjukkan bahwa residual berdistribusi normal. Sebaliknya, jika nilai signifikansi uji < 0,05, itu menunjukkan bahwa residual tidak berdistribusi normal. Hasil pengujian one-sample  Kolmogorov-Smirnov  test menggunakan  SPSS  29  terdokumentasi  dalam Tabel 2 di bawah ini.

## Tabel 2 Hasil Uji Normalitas
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test Unstandardized Residual N 48 Normal Parameters a,b Mean ,0000000 Std. Deviation 71,17285859 Most Extreme Differences Absolute ,085 Positive ,052 Negative -,085 Test Statistic ,085 Asymp. Sig. (2-tailed) c ,200 d

## DOI 10.37600/ekbi.v7i1.1329
a. Test distribution is Normal. b. Calculated from data.
Sumber: data sekunder diolah, 2024 Berdasarkan  hasil  yang  ditunjukkan  pada tabel  2  uji  normalitas  dapat  diketahui  nilai signifikansi  atau  asymp.  Sig.  (2-tailed)    ,200. Nilai tersebut lebih besar dari  0,05, maka dapat disimpulkan  bahwa  nilai  residual  berdistribusi normal dan asumsi normalitas dapat dipenuhi.

## Uji Auto Korelasi
Menurut  [18]  Metode  regresi  yang  baik seharusnya tidak mengalami autokorelasi.
Metode  pengujian  menggunakan  uji Durbin- Watson (DW  test).  Dari  hasil  pengujian  auto korelasi  yang  dilakukan menggunakan  SPSS  29 didapatkan hasil berikut ini:
Tabel 3 Hasil Uji Auto Korelasi
Model Summary b Model R R Square Adju sted R Square Std.  Error  of the Estimate Durbi n-Watson 1    ,792 a ,627 ,619 44,40176297 1,807
a. Predictors: (Constant), nilai tukar rupiah, suku bunga,
inflasi
b. Dependent Variable: IHSG
Sumber: data sekunder diolah, 2024
Dari hasil pengolahan data dalam Tabel 3,  nilai Durbin-Watson yang  diperoleh  adalah 1,807. Hal ini menunjukkan bahwa nilai Durbin- Watson terletak di antara nilai Du dan 4-Du, yaitu 1,6708  <  1,807  >  2,616,  yang  mengindikasikan tidak adanya autokorelasi dalam penelitian ini.

## Uji Multikolinieritas
Menurut [20] metode yang digunakan  untuk  menilai  Multikolinearitas adalah dengan melihat nilai faktor inflasi varian ( Variance  Inflation  Factor /VIF).  Jika  nilai toleransi  ≤  1  dan  VIF  ≥  10,  itu  menunjukkan adanya  korelasi  yang  terlalu  besar  antara  salah satu  variabel  independen  dengan  variabel independen  lainnya  (terjadi  multikolinearitas). Namun, jika nilai toleransi ≥ 0,10 dan VIF ≤ 10, maka tidak ada indikasi multikolinearitas.
Dari hasil pengujian autokorelasi menggunakan SPSS 29, diperoleh hasil sebagaimana tercantum dalam tabel di bawah ini.
Tabel 4 Hasil Uji Multikolinearitas
Coefficients a Model Collinearity Statistics Tolerance  VIF 1 (Constant) Nilai Tukar Rupiah ,491 2,036 Suku Bunga ,524 1,909 Inflasi ,669 1,495 a. Dependent Variable: IHSG Sumber: Data Sekunder diolah, 2024
Dari  hasil  yang  tertera  dalam  Tabel  4,  nilai toleransi dari setiap variabel independen melebihi 0,1.  Sementara  nilai Variance  Inflation  Factor (VIF) dari setiap variabel independen kurang dari 10.  Hal  ini  mengindikasikan  bahwa  tidak  ada multikolinearitas  antara  variabel  independen dalam model regresi.
Uji Heteroskedastisitas Regresi yang baik tidak mengalami heteroskedastisitas.  Analisis  pada scatterplot (grafik  regresi)  bergantung  pada  kriteria  berikut untuk  pengambilan  keputusan:  1)  Jika  terdapat pola  tertentu,  seperti  pola yang  teratur  (melebar kemudian  menyempit,  bergelombang),  maka heteroskedastisitas terjadi. 2) Jika tidak ada pola yang  jelas,  seperti  penyebaran  titik-titik  di  atas dan di bawah nilai 0 pada sumbu Y, maka tidak ada heteroskedastisitas [18].
Dari  hasil  pengujian  heteroskedastisitas dengan menggunakan SPSS 29 didapatkan hasil seperti yang tersaji pada gambar di bawah ini.

## DOI 10.37600/ekbi.v7i1.1329
Gambar 2 Hasil Uji Heteroskedastisitas Sumber: data sekunder diolah, 2024
Pada scatterplot, terlihat bahwa titik-titik tersebar secara acak dan merata di atas maupun di bawah angka 0 pada sumbu Y. Ini menunjukkan bahwa  tidak  terjadi  heteroskedastisitas  atau terjadi homoskedastisitas pada uji model regresi ini.
Uji Hipotesis Koefisien Determinasi (R 2 ) Koefisien  determinasi  berganda  (R 2 ) secara  intinya  digunakan  untuk  mengukur seberapa  besar  pengaruh  variabel  bebas  (X) secara bersama-sama (simultan) terhadap variabel  terikat  (Y).  Nilai  koefisien  determinasi berada dalam rentang antara nol dan satu.
Hasil  pengujian  koefisien  determinasi (R 2 )  menggunakan  SPSS  29  terdokumentasi sebagaimana  yang  ditampilkan  dalam  tabel  di bawah ini.
Tabel 5  Hasil Uji Koefisien Determinasi R 2
Model Summary b
Model R R Square Adjusted R Square Std.  Error  of the Estimate 1 ,607 a ,369 ,326 73,55965
a.  Predictors:  (Constant),  nilai  tukar  rupiah,  suku bunga, inflasi b. Dependent Variable: IHSG Sumber: data sekunder diolah, 2024 Dari hasil yang tercantum dalam Tabel 5, diperoleh Adjusted R Square sebesar 0,369. Hal ini  menunjukkan  bahwa  32,6%  variasi  Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG) dapat dijelaskan oleh  variabel  Nilai  Tukar  Rupiah,  Suku  Bunga, dan Inflasi. Sementara itu, sisanya sebesar 67,4%
variasi IHSG dipengaruhi oleh faktor-faktor lain yang tidak dibahas dalam penelitian ini.

## Uji Simultan (F)
Uji  simultan  F  memiliki  kriteria pengambilan keputusan sebagai berikut:
1. Membandingkan  nilai  signifikansi  hasil perhitungan dengan tingkat signifikansi 0,05. Jika  nilai  signifikansi  hasil  perhitungan  > 0,05, maka H 0 diterima dan H a ditolak.
2. Membandingkan  nilai  signifikansi  hasil perhitungan dengan tingkat signifikansi 0,05. Jika  nilai  signifikansi  hasil  perhitungan  < 0,05, maka H 0 ditolak dan H a diterima.
Dari  hasil  uji  F  menggunakan  SPSS  29, diperoleh  hasil  sebagaimana  yang  tertera  dalam tabel di bawah ini.
Tabel 6 Hasil Uji F
ANOVA a Model df F Sig. 1 Regression 3 8,568 <,001 b Residual 44 Total 47 a. Dependent Variable: IHSG
b. Predictors: (Constant), nilai tukar rupiah, suku bunga, inflasi
Sumber: Data Sekunder diolah, 2024
Berdasarkan hasil yang tercantum dalam Tabel  6,  dapat  disimpulkan  bahwa  data  tersebut layak untuk dilakukan penelitian. Hal ini terbukti dengan tingkat signifikansi sebesar 0,001 < 0,05, yang mengakibatkan penolakan H0 dan penerimaan  Ha.  Kesimpulannya  adalah  terdapat pengaruh secara simultan yang signifikan antara variabel  nilai  tukar  rupiah,  suku  bunga,  dan inflasi terhadap Indeks Harga Saham Gabungan.

## Uji Parsial (t)
Dasar  pengambilan  keputusan  adalah  sebagai berikut:
1. Jika nilai T hitung > T tabel, maka H0 ditolak dan H1 diterima (signifikan).
2. Jika nilai T hitung < T tabel, maka H0 diterima dan H1 ditolak (tidak signifikan).
Atau dalam hal nilai signifikansi: jika nilai sig < 0,05,  maka  H0  ditolak  dan  H1  diterima

## DOI 10.37600/ekbi.v7i1.1329
(signifikan). Namun, jika nilai sig > 0,05, maka H0  diterima  dan  H1  ditolak  (tidak  signifikan) [22].
Berdasarkan  hasil  pengujian  hipotesis secara  parsial  dengan  menggunakan  SPSS  29, diperoleh hasil uji t sebagaimana yang tercantum dalam tabel di bawah ini.
Tabel 7 Hasil Uji t
Coefficients a Model Standardized Coefficients t Sig. Beta 1  (Constant) 4,865 <,001 Nilai  tukar rupiah -,415 -2,429 ,019 Suku bunga ,003 ,020 ,984 inflasi ,724 4,942 <,001 a. Dependent Variable: IHSG
Sumber: data sekunder diolah, 2024
Dalam  Tabel  7,  diperoleh  hasil  uji  t beserta  tingkat  signifikansi  dengan  penjelasan sebagai berikut:
1. Uji pengaruh nilai tukar rupiah menunjukkan nilai  t  sebesar  -2,429  dengan  probabilitas signifikansi  sebesar  0,019.  Karena  nilai probabilitas  lebih  kecil  dari  0,05,  maka variabel  nilai  tukar  rupiah  berpengaruh signifikan terhadap IHSG.
2. Uji  pengaruh  suku  bunga  terhadap  IHSG menunjukkan  nilai  t  sebesar  0,020  dengan probabilitas  sebesar  0,094.  Karena  nilai probabilitas lebih besar dari 0,05, maka suku bunga  tidak  berpengaruh  signifikan  terhadap IHSG.
3. Uji pengaruh inflasi terhadap IHSG menunjukkan  nilai  t  sebesar  4,9492  dengan probabilitas signifikansi sebesar 0,001.
Karena nilai probabilitas lebih kecil dari 0,05, maka inflasi berpengaruh signifikan terhadap IHSG.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  secara parsial,  dapat  diambil  beberapa  kesimpulan sebagai berikut:
1. Hipotesis  pertama  bahwa  "nilai  tukar  rupiah berpengaruh  terhadap  Indeks  Harga  Saham Gabungan (IHSG)" diterima.
2. Hipotesis  kedua  bahwa  "tingkat  suku  bunga berpengaruh  terhadap  Indeks  Harga  Saham Gabungan (IHSG)" ditolak.
3. Hipotesis  ketiga  bahwa  "inflasi  berpengaruh terhadap  Indeks  Harga  Saham  Gabungan (IHSG)" diterima.
4. Variabel  nilai  tukar  rupiah,  suku  bunga,  dan inflasi secara simultan berpengaruh signifikan terhadap  Indeks  Harga  Saham  Gabungan (IHSG).

## 5. REFERENSI
[1] S.  Widioatmodjo, Pengetahuan  Pasar Modal  Untuk  Konteks  Indonesia .  Elex Media  Komputindo,  2015.  [Online].
Available:
https://books.google.co.id/books?id=IE9J
DwAAQBAJ [2] E.  Manik, Pengantar  Pasar  Modal
(Konsep  dan  Praktik) ,  1st  ed.  Bandung: Widina Media Utama, 2024.
[3] www.idx.co.id, “Indeks,” suit-baze .  May 25, 2024. [Online]. Available: https://www.idx.co.id/
[4] U.  Sartika,  “PENGARUH  INFLASI,
TINGKAT  SUKU  BUNGA,  KURS, HARGA MINYAK DUNIA DAN
HARGA  EMAS  DUNIA  TERHADAP IHSG  DAN  JII  DI  BURSA  EFEK INDONESIA,” Balanc.    J.  Akunt.  dan Bisnis ,  vol.  2,  no.  2,  pp.  285–294,  May 2017, doi: 10.32502/jab.v2i2.1180.
[5] I.  Arifin  and  G.  H.  Wagiana, Membuka Cakrawala Ekonomi . PT Grafindo Media Pratama,  2009.  [Online].  Available: https://books.google.co.id/books?id=YdF Du158aF4C
[6] A.  H.  Sumarto  and  D.  J.  Rachbini,
Strategi Menguatkan Nilai Tukar Rupiah . INDEF, 2021. [Online]. Available: https://books.google.co.id/books?id=3pb 5DwAAQBAJ
[7] P. Paryudi, “Pengaruh Nilai Tukar, Suku Bunga dan Inflasi terhadap Indeks Harga Saham  Gabungan,” J.  Ilm.  Manaj.

## DOI 10.37600/ekbi.v7i1.1329
Kesatuan ,  vol.  9,  no.  2,  pp.  11–20,  Jun.
2021, doi: 10.37641/jimkes.v9i2.448.
[8] L. A. Alvian and C. Azari, “PENGARUH
INFLASI, NILAI TUKAR DAN TINGKATSUKU BUNGA TERHADAP INDEKS HARGA SAHAM GABUNGAN  (Studi  pada  Bursa  Efek Indonesia  Periode  2015-2017),”  2019, [Online]. Available: http://files/945/3.pdf [9] E. Nidianti and E. Wijayanto, “ANALISIS  PENGARUH  KURS,  BI RATE  DAN  INFLASI  TERHADAP IHSG  DI  BEI  PERIODE  2014-2017,”
KEUNIS ,  vol.  7,  no.  1,  pp.  64–76,  May 2019, doi: 10.32497/keunis.v7i1.1533.
[10] D.  Y.  Arifardhani, Hukum  Pasar  Modal
Di  Indonesia:  Dalam  Perkembangan . Prenada Media, 2020. [Online]. Available: https://books.google.co.id/books?id=uEs HEAAAQBAJ
[11] V.  D.  SS  and  F.  Fadli, Mendalami
Korelasi Pasar Saham, Inflasi, dan Nilai Tukar . Universitas Brawijaya Press, 2024.
[Online]. Available: https://books.google.co.id/books?id=LPj vEAAAQBAJ
[12] A.  M.  Aji  and  S.  G.  Mukri, Strategi Moneter  Berbasis  Ekonomi  Syariah
(Upaya  Islami  Mengatasi  Inflasi)  Edisi Revisi 2020 . Deepublish, 2020. [Online]. Available:
https://books.google.co.id/books?id=73zl
DwAAQBAJ
[13] Assoc et al. , Metode Penelitian Kualitatif
& Kuantitatif . 2020. [Online]. Available:
http://files/885/M.Si et  al.  -  2020  -  Buku Metode Penelitian Kualitatif & Kuantitatif.pdf [14] Sugiyono, Metode  Penelitian  Kuantitatif Kualitatif  dan  R&D ,  13th  ed.  Bandung:
Alfabeta, 2013.
[15] M.  Rosyidah  and  R.  Fijra, Metode Penelitian .  Deepublish,  2021.  [Online].
Available: https://books.google.co.id/books?id=61k- EAAAQBAJ
[16] A.  Hermawan, Penelitian  Bisnis  -
Paragidma Kuantitati . Jakarta: Grasindo,
2005. [Online].
Available:
https://books.google.co.id/books?id=XO ytduwzBzAC
[17] R. Kurniawan, Analisis Regresi . Prenada Media, 2016. [Online]. Available: https://books.google.co.id/books?id=KcY -DwAAQBAJ
[18] R.  A.  Purnomo, Analisis  Statistik Ekonomi  dan  Bisnis  Dengan  SPSS .  CV. WADE  GROUP  bekerjasama  dengan UNMUH Ponorogo Press, 2016. [Online]. Available: https://books.google.co.id/books?id=MQ CGDwAAQBAJ
[19] A.  Juliandi,  Irfan,  and  S.  Manurung, Metodologi Penelitian Bisnis, Konsep dan
Aplikasi: Sukses Menulis Skripsi & Tesis Mandiri .  Medan:  UMSU  Press,  2014.
[Online]. Available: https://books.google.co.id/books?id=0X- rBAAAQBAJ [20] E. Saputra and B. H. Santoso, “PENGARUH  NILAI  TUKAR  MATA
UANG, INFLASI, DAN SUKU BUNGA TERHADAP
HARGA SAHAM SEKTOR  PROPERTI,” J.  Ilmu  dan  Ris. Manaj. , vol. 6, no. 5, May 2017, [Online]. Available: http://jurnalmahasiswa.stiesia.ac.id/index .php/jirm/article/view/1559
[21] I. Ghozali, Aplikasi Analisis Multivariate dengan  Program  IBM  SPSS  25 ,  9th  ed.
Semarang:  Badan  Penerbit  Universitas Dipenogoro, 2018.
[22] L.  Sa’adah, Statistik  Inferensial .  LPPM Universitas  KH.  A.  Wahab  Hasbullah, 2021. [Online]. Available: https://books.google.co.id/books?id=o5k wEAAAQBAJ