## Pengaruh Covid-19, Nilai Tukar Rupiah dan Indeks Harga Saham Gabungan Asing Terhadap Indeks Harga Saham Gabungan Indonesia (IHSG)
The Effect of Covid-19, Rupiah Exchange Rate and Foreign Composite Stock Price Index on The Indonesian Composite Stock Price Index (IHSG)
Novia Nour Halisa *
Universitas Lambung Mangkurat, Jl. Brigjend H. Hasan Basry, Banjarmasin 70123
e-mail: novia.halisa@ulm.ac.id Selvi Annisa
UIN Antasari, Jl. A.Yani Km 4,5,  Banjarmasin 70235 e-mail: selviannisa123@gmail.com

## ABSTRACT
The  first  Covid-19  case  appeared  in  Wuhan  China  at  the  end  of 2019  and  spreading  throughout  the  world including Indonesia. This epidemic caused panic among the government, society and the business world. The response of the community and government in making preventive efforts, are social distancing and the imposition of Large-Scale Social Restrictions (PSBB) in various regions in Indonesia, which ultimately causes the economic cycle to slow down. The rapid spread of the Covid-19 outbreak in Indonesia had a major impact on the economic sector, especially the financial market. High uncertainty in financial markets is reflected in the volatility of the Composite Stock Price Index (IHSG). Several other external economic factors that also had an impact on the IHSG were the rupiah exchange rate and the foreign stock index. This study aims to analyze the effect of Covid-19, the rupiah exchange rate, the Shanghai composite index or SSE (SSEC), the New York composite index or NYSE (NYA) on the movement of the Composite Stock Price Index (IHSG). Secondary data collection was obtained from daily data for the period March - November 2020. The data analysis method used was descriptive statistic, multiple linear regression analysis, classical assumption test  and  hypothesis  testing  using  the  F  test  and  t  test.  The  results  showed  that  the  number  of  cases  of  Covid-19  in Indonesia,  the  rupiah  exchange  rate,  the  Shanghai  or  SSE  composite  index  (SSEC),  the  New  York  or  NYSE  (NYA) composite index either simultaneously or partially had an influence on the  Indonesian Composite Stock Price Index (IHSG).
Keywords: Covid-19, IHSG, rupiah exchange rate, NYA, SSEC .

## ABSTRAK
Kasus Covid-19 muncul pertama kali di Wuhan Cina pada akhir tahun 2019 dan menyebar ke seluruh dunia termasuk Indonesia. Wabah ini menyebabkan kekhawatiran baik di kalangan masyarakat, pemerintah, maupun dunia usaha.  Respon  masyarakat  dan  pemerintah  dalam  melakukan  upaya-upaya  pencegahan  yaitu social  distancing dan pemberlakuan  Pembatasan  Sosial  Berskala  Besar  (PSBB)  di  berbagai  daerah  di  Indonesia  menimbulkan  roda perputaran  ekonomi  melambat.  Penyebaran  wabah  Covid-19  yang  sangat  cepat  di  Indonesia  memberikan  pengaruh yang besar pada sektor ekonomi khususnya pasar keuangan di Indonesia. Ketidakpastian pasar keuangan yang tinggi tercermin dari volatilitas Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG). Beberapa faktor eksternal ekonomi lainnya yang juga memberi  dampak  terhadap  IHSG  yaitu  nilai  tukar  rupiah  dan  indeks  saham  luar  negeri.  Penelitian  ini  bertujuan menganalisis pengaruh covid-19, nilai tukar rupiah, indeks komposit Shanghai atau SSE (SSEC), indeks komposit New York atau NYSE (NYA) terhadap pergerakan Indeks Harga Saham  Gabungan (IHSG). Pengumpulan data sekunder penelitian diperoleh dari data harian periode Maret – November 2020. Metode analisis data yang digunakan adalah statistik deskriptif, analisis regresi linier berganda, uji asumsi klasik dan uji hipotesis menggunakan Uji F dan Uji t. Hasil penelitian menunjukkan bahwa jumlah kasus covid-19 di Indonesia, nilai tukar rupiah, indeks komposit Shanghai atau SSE (SSEC), indeks komposit New York atau NYSE (NYA) baik secara simultan maupun parsial mempunyai pengaruh terhadap Indeks Harga Saham Gabungan Indonesia (IHSG).
Kata Kunci : Covid-19, IHSG, nilai tukar rupiah, NYA, SSEC.
*Corresponding author
Jurnal Manajemen dan Organisasi (JMO), Vol. 11 No. 3, Desember 2020, Hal. 170-178

## PENDAHULUAN
Kasus Covid-19 muncul pertama kali di Wuhan, Cina, pada akhir tahun 2019. Penyebaran pandemi virus ini begitu cepat dari manusia ke manusia, dari satu Negara ke Negara lain, sehingga menyebar ke seluruh dunia, termasuk Indonesia. Masuknya kasus wabah covid-19 ke Indonesia, diberitakan  pada  2  Maret  2020.    Penyebaran  wabah  Covid-19  yang  sangat  cepat  di  Indonesia mampu  memberikan  pengaruh  yang  besar  bagi  ekonomi  Indonesia.  Wabah  Covid-19  ini memberikan  kekhawatiran  dan  menimbulkan  kepanikan  baik  di  kalangan  masyarakat, pemerintah, maupun dunia usaha. Respon masyarakat dan pemerintah yang  melakukan upaya- upaya pencegahan, diantaranya yaitu social distancing , penutupan beberapa sekolah, work from home khususnya  bagi  pekerja  sektor  formal,  penundaan  dan  pembatalan  berbagai  kegiatan pemerintah dan swasta, pemberhentian beberapa  transportasi umum, pemberlakuan Pembatasan Sosial  Berskala  Besar  (PSBB)  di  berbagai  daerah  di  Indonesia,  dan  larangan  mudik,  yang menimbulkan roda perputaran ekonomi melambat.

## Gambar 1. Pertambahan konfirmasi kasus Covid-19 di Indonesia Sumber: Kemenkes RI (2020)
Gambar 1 menunjukkan bahwa kasus Covid-19 di Indonesia mengalami peningkatan sejak awal diumumkan pada maret 2020 yaitu dengan 2 kasus. Sementara itu kasus Covid-19 mencapai 1.790 kasus (2 April), meningkat menjadi 10.843 kasus (2 Mei), dan semakin meningkat dengan jumlah  kasus  mencapai  415.402  kasus  (2  November).  Kekhawatiran  akibat  Covid-19  juga melanda pasar keuangan global, yang mana mengindikasikan bahwa selama periode penyebaran covid-19, pasar keuangan mengalami ketidakpastian tinggi.

## Gambar 2. Ketidakpastian pasar naik sebagai antisipasi Covid-19
Sumber: Bank Indonesia (2020)
Gambar  2  menunjukkan  bahwa  VIX  index  atau  indeks  volatilitas  pada  periode  Januari sebesar 12,85. Sementara pada periode Maret, VIX index meningkat menjadi 82,69. Pada minggu ketiga  Maret  dan  periode  April,  VIX  index  mengalami  penurunan  menjadi  41,17.  Menurut
Jurnal Manajemen dan Organisasi (JMO), Vol. 11 No. 3, Desember 2020, Hal. 170-178
Haryanto (2020), VIX index di atas 30 menyiratkan bahwa rasa takut yang terdapat diantara para investor. Sedangkan nilai VIX dibawah 30 menunjukkan keyakinan diri para investor. Nilai VIX index  di  masa  pandemi  Covid-19  berkisar diatas  30  yang  mengindikasikan adanya  resiko  atau ketidakpastian.
Ketidakpastian pasar global yang tinggi berdampak pada pasar keuangan di Indonesia. Pada Tabel  1  dapat  dilihat  bahwa  pada  periode  Januari-April  2020,  terjadi capital  outflows sebesar 159,3 triliun rupiah. Surat Berharga Negara (SBN) sebesar 143,5 triliun rupiah, saham sebesar 11,8  triliun  rupiah,  SBI  sebesar  3,3  triliun  rupiah,  dan  obligasi  korporasi  mencapai  0,6  triliun rupiah. Capital outflows dari investor asing menimbulkan volatilitas yang tinggi pada pergerakan indeks harga saham saat terjadi krisis.
Tabel 1. Capital Outflows PIRANTI (dalam triliun rupiah) Aliran Modal Asing 2020 Aliran Modal Asing 2019 1-19 Jan 20 Jan-13 Apr Year to date SBI 2,30 1,0 3,3 2,63 SBN 22,29 165,8 143,5 168,61 Obligasi Korporasi 0,69 0,1 0,6 3,01 Saham 3,55 15,4 11,8 50,00 Total 22,85 182,1 159,3 224,24
Sumber: Bank Indonesia (2020)
Volatilitas saham yang tinggi mengindikasikan bahwa harga saham semakin berfluktuasi. Dampak dari adanya krisis keuangan akibat Pandemi Covid-19 tercermin pada volatilitas Indeks Harga  Saham  Gabungan  (IHSG).  Indeks  Harga  Saham  Gabungan  (IHSG)  merupakan  angka indeks harga saham yang disusun dan dihitung menghasilkan trend, dimana angka yang diolah sedemikian rupa sehingga dapat digunakan untuk membandingkan perubahan harga saham dari waktu ke waktu (Jogiyanto, 2013). Pada masa pandemi Covid-19, IHSG cenderung berfluktuatif dengan  beberapa  kali  mengalami  penurunan  dan  sulit  dikendalikan.  Berdasarkan  Gambar  3, ketika konfirmasi Covid-19 pertama di Indonesia, IHSG mencapai pada level 5.361 (2 Maret), kemudian  melemah  ke  4.531  (2  April).    dan  berfluktuatif  ke  level  4.605  (2  Mei),  selanjutnya IHSG  mencapai  pada  level  5.311  (2  September),  namun  terkoreksi  lagi  pada  level  4.926  (2 Oktober) dan mencapai level 5.115 (2 November).

## Gambar 3. Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG) periode Maret-November 2020 Sumber: IDX (2020)
Sebagaimana terlihat dalam Gambar 3 di atas, pada periode akhir maret 2020, IHSG sempat terkorekasi jauh sebesar 3.938. Pandemi Covid-19 ini juga dapat menimbulkan snowball effect apabila tidak ada antisipasi dini, yang mana munculnya gejolak nilai tukar rupiah terhadap dollar AS.  Nilai  tukar  rupiah  berada  pada  posisi  rentan  selama  penyebaran  wabah  Covid-19,  yang menyebabkan  kepanikan  di  pasar  global  yang  membuat  dana  asing  kabur  desakan  untuk mendapatkan dollar membuat dollar lebih unggul. Menurut Mauliano (2009), nilai tukar rupiah terhadap dollar AS mempengaruhi IHSG.
Jurnal Manajemen dan Organisasi (JMO), Vol. 11 No. 3,
Desember 2020, Hal. 170-178
Gambar 4. Nilai Tukar Rupiah terhadap Dollar AS periode Maret-November 2020 Sumber: inverting.com (2020)
Berdasarkan  Gambar  4,  dapat  dilihat  bahwa  nilai  tukar  rupiah  terhadap  dollar  AS cenderung  berfluktuatif.  Pada  awal  maret  nilai  tukar  rupiah  terhadap  dollar  AS  berada  pada 14.264, kemudian naik signifikan yaitu sebesar 16.500 pada akhir Maret. Selanjutnya pada awal Juni mengalami penurunan, sementara periode Juni-November nilai tukar rupiah terhadap dollar kembali naik dan berfluktuatif.

## Gambar 5. Indeks Komposit Shanghai (SSEC) dan New York (NYA) Sumber: inverting.com (2020)
Berdasarkan Gambar 5 dapat dilihat bahwa  indeks komposit Shanghai SSE (SSEC) dan indeks komposit New York NYSE (NYA) masing –masing berfluktuatif dan memiliki trend naik. Indeks SSEC dan NYA mengalami penurunan pada periode April dibandingkan periode Maret. Sementara itu periode Mei-November grafik menunjukkan trend naik.
Mauliano  (2009)  menjelaskan  bahwa  ada  beberapa  faktor  yang  mempengaruhi  IHSG diantaranya faktor eksternal luar negeri yaitu indeks saham luar negeri. Berdasarkan uraian diatas, Penelitian ini bertujuan menganalisis pengaruh Covid-19, nilai tukar rupiah terhadap dollar AS, indeks  komposit  Shanghai  atau  SSE  (SSEC),  indeks  komposit  New  York  atau  NYSE  (NYA) terhadap pergerakan Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG).

## METODE PENELITIAN
Pendekatan penelitian ini menggunakan pendekatan kuantitatif berdasarkan pada filsafat positivisme,  untuk  menggambarkan  dan  menguji  hipotesis  yang  sudah  ditetapkan  Sugiyono (2017).  Penelitian  ini  menggunakan  data sekunder  yaitu  data harian dari  kasus Covid-19  yang diperoleh dari website covid19.kemkes.go.id. Kemudian data harian nilai tukar rupiah terhadap dollar AS, indeks komposit Shanghai atau SSE (SSEC), indeks komposit New York atau NYSE (NYA)  dan  indeks  Harga  Saham  Gabungan  (IHSG)  yang  diperoleh  dari  website  IDX  dan id.investing.com. Periode data yang digunakan adalah 2 Maret 2020 sampai 6 November 2020.
Jurnal Manajemen dan Organisasi (JMO), Vol. 11 No. 3, Desember 2020, Hal. 170-178
Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pengaruh variabel bebas  yaitu nilai tukar rupiah terhadap  dollar  AS  (Kurs),  indeks  komposit  SSE  (SSEC),  indeks  komposit  NYSE  (NYA)  dan jumlah  kasus  covid-19  di  Indonesia  terhadap  indeks  harga  saham  gabungan  (IHSG).  Metode analisis yang digunakan adalah analisis regresi linier berganda dengan metode kuadrat terkecil. Hasil estimasi yang diharapkan bersifat Best Linear Unbiased Estimator (BLUE). Oleh karena itu  ada  beberapa  asumsi  sisaan  yang  harus  dipenuhi,  di  antaranya  asumsi  normalitas, homoskedastisitas, autokorelasi dan multikolinieritas. Dalam proses menganalisis data, peneliti menggunakan program Minitab 18 dan Eviews 11.
Model regresi linier berganda yang akan digunakan adalah sebagai berikut.
𝐼𝐻𝑆𝐺 = 𝛽 0 + 𝛽 1 𝐾𝑢𝑟𝑠 + 𝛽 2 𝑆𝑆𝐸𝐶 + 𝛽 3 𝑁𝑌𝐴 + 𝛽 4 𝐶𝑜𝑣𝑖𝑑19 + 𝜀 Keterangan: IHSG = Indeks harga saham gabungan Indonesia Kurs = Nilai tukar rupiah terhadap dollar AS SSEC = Indeks komposit Shanghai atau SSE NYA = Indeks komposit New York atau NYSE Covid19 = Jumlah kasus Covid-19 di Indonesia

## Gambar 6. Kerangka Pemikiran
Alur pemikiran penelitian (Gambar 6) diawali dengan kondisi ekonomi Indonesia seiring perkembangan Covid-19 di Indonesia yang semakin luas sehingga berdampak  pada sektor dunia usaha.  Selain  itu  gejala  kepanikan  akibat  kasus  Covid-19  menimbulkan  penurunan  produksi, permintaan,    penurunan  daya  beli,  beban  biaya  produksi,  dan  pendapatan.  Nilai  tukar  rupiah berada pada posisi rentan selama penyebaran wabah Covid-19, yang menyebabkan kepanikan di pasar global. Menurut Haryanto (2020) pada saat kondisi krisis, para investor global lebih tertarik untuk  menyimpan  kekayaannya  dalam  bentuk  asset-aset  yang  aman  dan  menghindari  aset beresiko seperti saham. Kondisi ini mempengaruhi siklus pasar keuangan  dan berdampak kepada turunnya  harga-harga  saham  global  dan  mengakibatkan  penurunan  Indeks  Harga  Saham Gabungan  (IHSG).  Selain  itu  faktor  eksternal  ekonomi  lainnya  yang  juga  memberi  dampak terhadap IHSG yaitu indeks saham luar negeri. Indeks saham luar negeri yang digunakan adalah indeks komposit Shanghai atau SSE (SSEC) dan indeks komposit New York atau NYSE (NYA).
Wabah Covid-19 Kondisi Ekonomi Indonesia Pasar Keuangan: Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG) Pengaruh Covid-19, Nilai tukar rupiah, SSEC, NYA terhadap IHSG Hasil Analisis Regresi
Linier Berganda, Uji F, Uji t R- square
Nilai tukar rupiah Indeks saham luar negeri:
SSEC & NYA
Jurnal Manajemen dan Organisasi (JMO), Vol. 11 No. 3, Desember 2020, Hal. 170-178
Berdasarkan alur pemikiran di atas, maka hipotesis penelitian ini adalah sebagai berikut.
a. Hipotesis Pertama
H0: Kurs, SSEC, NYA dan Covid-19 secara simultan tidak berpengaruh terhadap IHSG H1: Kurs, SSEC, NYA dan Covid-19 secara simultan berpengaruh terhadap IHSG
b. Hipotesis Kedua
H0: Kurs tidak berpengaruh terhadap IHSG H1: Kurs berpengaruh terhadap IHSG
c. Hipotesis Ketiga
H0: SSEC tidak berpengaruh terhadap IHSG H1: SSEC berpengaruh terhadap IHSG
d. Hipotesis Keempat
H0: NYA tidak berpengaruh terhadap IHSG H1: NYA berpengaruh terhadap IHSG
e. Hipotesis Kelima
H0: Covid-19 tidak berpengaruh terhadap IHSG H1: Covid-19 berpengaruh terhadap IHSG

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Gambaran Data
Deskripsi data setiap variabel yang digunakan dalam penelitian dapat dilihat pada tabel 2 di bawah ini.
Tabel 2. Statistik Deskriptif Variabel N Rata-rata Standar Deviasi Minimum Maksimum IHSG 135 4935,9 312,1 3937,6 5650,1 KURS 135 14800 603 13870 16575 SSEC 135 3100,5 236,6 2660.2 3451,1 NYA 135 12014 1028 8777 13325 Covid-19 135 111375 124758 2 425796
Tabel 2 menunjukkan bahwa jumlah data untuk setiap variabel dalam penelitian ini adalah 135.  IHSG  memiliki  rata-rata  sebesar  4935,9  dan  standar  deviasi  sebesar  312,1  dengan  nilai minimum sebesar 3937,6 yang terjadi pada 24 Maret 2020 dan nilai maksimum sebesar 5650,1 yang terjadi pada 4 Maret 2020. Kurs atau nilai tukar rupiah terhadap dollar AS memiliki rata- rata sebesar 14800 dan standar deviasi sebesar 603 dengan nilai minimum sebesar 13870 yang terjadi pada 5 Juni 2020 dan nilai maksimum sebesar 16475 yang terjadi pada 2 April 2020. Indeks komposit SSE (SSEC) memiliki rata-rata sebesar 3100,5 dan standar deviasi sebesar 236,6 dengan nilai  minimum  sebesar  2660,2  yang  terjadi  pada  23  Maret  2020  dan  nilai  maksimum  sebesar 3451,1  yang  terjadi  pada  18  Agustus  2020.  Indeks  komposit  NYSE  (NYA)  memiliki  rata-rata sebesar 12014 dan standar deviasi sebesar 1028 dengan nilai minimum sebesar 8777 yang terjadi pada  23  Maret  2020  dan  nilai  maksimum  sebesar  13325  yang  terjadi  pada  12  Oktober  2020. Kemudian Covid19 memiliki rata-rata sebesar 111375 dan standar deviasi sebesar 124758 dengan nilai minimum sebesar  2 yang terjadi pada  2 Maret 2020 dan nilai maksimum sebesar 425796 yang terjadi pada 5 November 2020.

## Pengujian Asumsi Klasik
Uji asumsi klasik dilakukan agar keabsahan hasil uji hipotesis dan koefisien model pada analisis  regresi  linier  dapat  dipertanggungjawabkan.  Uji  asumsi  yang  dilakukan  adalah  uji normalitas, uji homoskedastisitas, uji autokorelasi dan uji multikolinieritas. Setelah dilakukan uji asumsi menggunakan data awal, ternyata tidak ada asumsi yang terpenuhi. Oleh karena itu peneliti menggunakan  transformasi First  Differences  of  Log serta  menghilangkan  data  outlier  sebagai penanganan pelanggaran asumsi, sehingga data hasil tranformasi berjumlah 129 pengamatan.
Jurnal Manajemen dan Organisasi (JMO), Vol. 11 No. 3, Desember 2020, Hal. 170-178
a. Uji Normalitas
Uji normalitas pada data transformasi menggunakan uji Kolmogorov-Smirnov memberikan p-value yang lebih dari 0,15. Karena p-value lebih besar dari tingkat signifikansi 0,05, maka dapat dikatakan asumsi normalitas sisaan terpenuhi.
b. Uji Homoskedastisitas
Uji  homoskedastisitas  pada  data  transformasi  menggunakan  uji Glejser memberikan  p- value sebesar 0,077. Nilai ini lebih besar dari tingkat signifikansi 0,05, sehingga dapat dikatakan bahwa asumsi kehomogenan sisaan terpenuhi.
c. Uji Autokorelasi
Uji autokorelasi pada data transformasi menggunakan Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test memberikan p-value sebesar 0,1042. Karena p-value lebih besar dari tingkat signifikansi 0,05, maka dapat dikatakan antar sisaaan saling bebas atau tidak terjadi autokorelasi.
d. Uji Multikolinieritas
Uji multikolinieritas pada data transformasi dilihat berdasarkan nilai Variance Inflaction Factor (VIF) masing-masing variabel bebas. Kurs memiliki nilai VIF 1,42, SSEC memiliki nilai VIF 2,42, NYA memiliki nilai VIF 2,72 dan Covid-19 memiliki VIF 1,73. Semua variabel bebas memiliki nilai VIF yang lebih dari 10. Artinya tidak terdapat hubungan antar variabel bebas atau tidak terjadi multikolinieritas.

## Analisis Regresi Linier Berganda
Setelah  semua  asumsi  terpenuhi,  maka  selanjutnya  analisis  regresi  linier  berganda  valid untuk dilakukan. Analisis ini dilakukan untuk menguji hipotesis-hipotesis yang terdapat dalam penelitian.
a. Uji Simultan (Uji F)
Tabel 3. Hasil Uji F Model F F tabel P-value Kesimpulan Regresi 125,73 2,445 0,00 H0 ditolak
Tabel 3 menunjukkan bahwa nilai F hitung adalah 125,73 dan nilai F tabel adalah 2,445 dengan df pembilang 4 dan df penyebut 124 pada tingkat signifikansi α = 5 persen. Karena nilai F hitung lebih besar dibanding F tabel, maka H0 ditolak. Hal ini juga dapat dilihat dari p-value (0,00) yang lebih kecil dari tingkat signifikansi (0,05). Artinya nilai tukar rupiah terhadap dollar As  (Kurs),  Indeks  Komposit  SSE  (SSEC),  Indeks  komposit  NYSE  (NYA)  dan  Jumlah  kasus covid-19  di  Indonesia  secara  bersama-sama  atau  simultan  mempengaruhi  pergerakan  indeks harga  saham  gabungan  (IHSG).  Berdasarkan  kesimpulan  dari  tabel  3,  uji  F  memberikan  hasil yang signifikan, sehingga dapat dilanjutkan dengan uji parsial (uji t).
b. Uji Parsial (Uji t)
Tabel 4. Hasil Uji t Variabel Koefisien t P-value Kesimpulan Konstanta 2,263 5,32 0,00 Kurs -0,3664 -4,49 0,00 H0 ditolak SSEC 0,4146 7,91 0,00 H0 ditolak NYA 0,3509 8,05 0,00 H0 ditolak Covid-19 -0,00967 -7,09 0,00 H0 ditolak
Tabel  4  menunjukkan  bahwa  p-value  untuk  Kurs  adalah  0,00.  Nilai  ini  lebih  kecil dibandingkan tingkat signifikansi 0,05, artinya H0 ditolak dan dapat disimpulkan bahwa secara parsial  nilai tukar  rupiah terhadap  dollar  AS  (Kurs)  mempengaruhi  pergerakan  IHSG.  P-value untuk SSEC adalah 0,00. Nilai ini lebih kecil dibandingkan tingkat signifikansi 0,05, artinya H0 ditolak dan dapat disimpulkan bahwa secara parsial Indeks Komposit SSE (SSEC) mempengaruhi pergerakan  IHSG.  P-value  untuk  NYA  adalah  0,00.  Nilai  ini  lebih  kecil  dibandingkan  tingkat signifikansi 0,05, artinya H0 ditolak dan dapat disimpulkan bahwa secara parsial Indeks Komposit NYSE (NYA) mempengaruhi pergerakan IHSG. P-value untuk Covid-19 adalah 0,00. Nilai ini
Jurnal Manajemen dan Organisasi (JMO), Vol. 11 No. 3, Desember 2020,
Hal. 170-178
juga lebih kecil dibandingkan tingkat signifikansi 0,05, artinya H0 ditolak dan dapat disimpulkan bahwa secara parsial jumlah kasus Covid-19 di Indonesia mempengaruhi pergerakan IHSG.
c. Persamaan Regresi Linier Berganda
Berdasarkan  nilai  koefisien  pada  Tabel  4,  maka  persamaan  regresi  linier  berganda  yang terbentuk adalah sebagai berikut.
𝐼𝐻𝑆𝐺 = 2,263 − 0,3664𝐾𝑢𝑟𝑠 + 0,4146𝑆𝑆𝐸𝐶 + 0,3509𝑁𝑌𝐴 − 0,0967𝐶𝑜𝑣𝑖𝑑19
Persamaan regresi di atas menunjukkan bahwa jika nilai tukar tukar rupiah terhadap dollar AS naik 10 persen, maka IHSG akan terkoreksi sebesar 3,64 persen. Jika indeks komposit SSE naik  10  persen,  maka  IHSG  akan  menguat  sebesar  4,146  persen.  Jika  indeks  komposit  NYSE (NYA)  naik  10  persen,  maka  IHSG  akan  menguat  sebesar  3,509  persen. Kemudian jika  kasus Covid-19  di  hari  sebelumnya  naik  10  persen,  maka  IHSG  akan  terkoreksi  sebesar  0,9  persen. Hasil ini sejalan dengan penelitian Haryanto (2020) bahwa semakin tinggi kasus Covid-19, maka Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG) akan semakin terkoreksi.
d. Koefisien Determinasi ( R-Square ) Tabel 5. Koefisien Determinasi Model R-square Adjusted R-square Regresi 0,8022 0,7958
Berdasarkan  tabel  5  terlihat  bahwa  koefisien  determinasi  ( adj  R-square )  yang  diperoleh adalah 0,7958 persen. Artinya 79,58 persen keragaman IHSG dapat dijelaskan oleh nilai tukar rupiah terhadap dollar AS, indeks komposit SSE, indeks komposi NYSE dan jumlah kasus Covid- 19  di  Indonesia.    Sisanya  20,42  persen  disebabkan  oleh  faktor  lain  yang  tidak  dimasukkan  ke dalam model.

## Implikasi Manajerial
Hasil  analisis  yang  telah  dilakukan  mengenai  jumlah  kasus  Covid-19  terhadap  Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG) yaitu penyebaran pandemi Covid-19 di Indonesia membuat laju IHSG  sangat  fluktuatif.  Beberapa  hari  setelah  ditemukannya  kasus  pertama  Covid-19  di Indonesia,  terjadi  kepanikan  pelaku  pasar  yang  menyebabkan  turunnya  laju  indeks  sehingga menyebabkan  BEI  mengeluarkan  kebijakan  asimetris auto  rejection bawah  (ARB).  Selain  itu sepanjang  bulan  Maret  2020  saja pasar  modal  Indonesia  sudah  mengalami  6  kali trading halt . Besarnya  penambahan jumlah  kasus  Covid-19  di  Indonesia  perharinya  mendorong  pemerintah untuk  mengambil  beberapa  kebijakan  salah  satunya  adalah  penerapan  PSBB  di  beberapa  kota besar di Indonesia yang secara tidak langsung menyebabkan melemahnya IHSG. Dalam hal ini pelaku  ekonomi  maupun  pemerintah  harus  mengantisipasi  dampak  dari  pandemi  Covid-19. apabila tidak ada antisipasi dini, yang mana munculnya gejolak nilai tukar rupiah terhadap dollar AS. Nilai tukar rupiah berada pada posisi rentan selama penyebaran wabah Covid-19,
Upaya-upaya untuk  memitigasi penyebaran kasus Covid-19  menjadi sangat penting agar pasar saham di Indonesia tidak semakin melemah. Melemahnya kondisi pasar saham ini tentu saja akan  berdampak  kepada  sektor  riil.  Selanjutnya  peran  bursa  saham  penting  sebagai  salah  satu instrumen  pertumbuhan  ekonomi  dan  percepatan  pembangunan  melalui  transmisi  pada  sektor- sektor  riil.  Keberadaan  pasar  modal  sangat  penting  untuk  memenuhi  kebutuhan  investasi pembangunan ekonomi berkelanjutan. Adanya kebijakan pemerintah juga dapat mempengaruhi harga saham. Beberapa contoh kebijakan pemerintah yang menimbulkan volatilitas harga saham, diantaranya  kebijakan  perseroan,  kebijakan  impor-ekspor,    kebijakan  tentang  utang,  dan kebijakan Penanaman Modal Asing.

## KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  analisis  dan  pembahasan  dapat  disimpulkan  bahwa  nilai  tukar  rupiah terhadap dollar AS, indeks komposit Shanghai atau SSE, indeks komposit New York atau NYSE, dan  jumlah  kasus  Covid-19  di  Indonesia  baik  secara  simultan  maupun  parsial  mempunyai pengaruh terhadap indeks harga saham gabungan Indonesia (IHSG). Indeks komposit Shanghai
Jurnal Manajemen dan Organisasi (JMO), Vol. 11 No. 3,
Desember 2020, Hal. 170-178
dan New York memberikan pengaruh positif terhadap indeks harga saham gabungan Indonesia. Sedangkan  nilai  tukar  rupiah  terhadap  dollar  AS  dan  jumlah  kasus  Covid-19  di  Indonesia memberikan pengaruh negatif terhadap indeks harga saham gabungan Indonesia.

## DAFTAR PUSTAKA
Bank Indonesia. (2020). Bersatu, Bertahan, Pulihkan Ekonomi: Koordinasi Kebijakan Nasional Untuk  Mitigasi  Covid-19.  https://www.bi.go.id/  id/institute/publikasi/  lecture/Pages/ Leadership-Overview-Gubernur-Bank Indonesia-bagi-Peserta-SESTABI-2020.aspx.
[24 september 2020].
Bodie, Kane & Marcus. (2006). Investments . (Ed 6). Terjemahan Zulaini Dalimunthe dan Budi Wibowo . Jakarta: Salemba Empat.
Haryanto. (2020). Dampak Covid-19 terhadap Pergerakan Nilai Tukar Rupiah dan Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG.) The Indonesian  Journal of Development Planning, 4(2), 151- 165.
Indonesia Stock Exchange. (2020). IDX Monthly Statistics March – May 2020 . Jakarta: BEI. Jogiyanto, H.(2013). Teori Portofolio dan Analisis Investasi . Yogyakarta: BPFE. Junaedi,  D.,  &  Salistia,  F.  (2020).  Dampak  Pandemi  Covid-19  Terhadap  Pasar  Modal  Di Indonesia:  Studi  Kasus  Indeks  Saham  Komposit  (IHSG). Al-Kharaj:  Jurnal  Ekonomi, Keuangan & Bisnis Syariah , 2(2), 109-138.
Kementerian  Kesehatan  Republik  Indonesia.  (2020).  Dashboard  Data  Kasus  Covid-19  di Indonesia.  https://www.kemkes.go.id/article/view/20031900002/Dashboard-Data-Kasus- COVID-19-di-Indonesia.html. [25 September 2020].
Mauliano,  D.  (2009).  Analisis  Faktor-Faktor  yang  Mempengaruhi  Pergerakan  Indeks  Harga Saham Gabungan (IHSG)  di Bursa Efek  Indonesia. Jurnal Fakultas Ekonomi Univrsitas Gunadarma.
Nurmasari,  I.  (2020).  Dampak  Covid-19  Terhadap  Perubahan  Harga  Saham  dan  Volume Transaksi (Studi Kasus pada PT. Ramayan Lestari Sentosa, Tbk). Jurnal Sekuritas , 3(3), 230-236.
Pandji, A., & Pakarti. (2001 ). Pengantar Pasar Modal, Edisi Revisi . Jakarta: PT. Mahasatya. Santoso, S. (2003). Statistik Non Parametrik Cetakan Kedua. Jakarta: Elex Media Komputindo. Sugiyono. (2017). Metode Penelitian Kuantitatif, Kualitatif, dan R&D . Bandung : Alfabeta . Widarjono. (2007). Ekonometrika Teori dan Aplikasi . Yogyakarta: Ekonisia FE UII.