## Respon Saham Sektor Industri Barang Konsumsi Terhadap Guncangan Makroekonomi Pada Periode Covid 19
Lasmaria Fitri Simanjuntak 1 , Ris Yuwono Yudo Nugroho 2
1 Ekonomi Pembangunan (Fakultas Ekonomi dan Bisnis, Universitas Trunojoyo Madura) email: lasmariasandova25@gmail.com
2 Ekonomi Pembangunan (Fakultas Ekonomi dan Bisnis, Universitas Trunojoyo Madura) email: ris.nugroho@trunojoyo.ac.id

## ABSTRACT
This  research  aims  to  analyze  the  response  of  commodity  prices  of  consumer  goods  to  changes  in  shocks given  by  inflation,  interest  rates,  and  exchange  rates  to  find  out  the  dynamic  patterns  between  the independent and dependent variables. The data used in this study is in the form of monthly time series data during  the  COVID-19  pandemic,  namely  from  January  2020  to  December  2022.  The  research  uses  a quantitative  approach  with  the  Vector  Error  Correction  Model  (VECM)  analysis  method.  The  analysis techniques used are the unit root test, optimal lag test, stability test, cointegration test, VECM test, impulse response function test, and variance decomposition test. The research results show that commodity prices for consumer goods respond negatively and significantly to changes in inflation and interest rates. Meanwhile, due  to  changes  in  exchange  rates,  commodity  prices  for  consumer  goods  respond  positively  and significantly. The dynamic patterns can be seen in the impulse response and variance decomposition tests. In the impulse test, the price response of consumer goods and commodities responds negatively to changes in inflation and interest rates. On the other hand, the exchange rate was positively responded to by commodity prices for consumer goods. In the variance decomposition test, the sector's share price is the most significant variable that influences the stock price of consumer goods and commodities, followed by the exchange rate variable.
Keywords: inflation, interest rates, exchange rates, consumer goods commodity stock prices, vector error correction model (vecm)

## ABSTRAK
Tujuan dalam penelitian yaitu untuk dapat menganalisis respon harga komoditas barang konsumsi terhadap perubahan  guncangan  yang  diberikan  oleh  inflasi,  suku  bunga,  nilai  tukar  untuk  mengetahui  pola  dinamik yang  terjadi  antara  variabel  bebas  dan  terikat.  Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  berupa  data  time series bulanan selama pandemi covid-19 yaitu dari tahun 2020 bulan Januari hingga bulan Desember tahun 2022.  Penelitian  menggunakan  pendekatan  kuantitatif  dengan  metode  analisis  Vector  Error  Correction Model (VECM). Teknik Analisis yang digunakan yaitu: Uji Unit Root Test, Uji Lag Optimal, Uji Stabilitas, Uji  Kointegrasi,  Uji  VECM,  Uji  Impulse  Response  Function,  dan  Uji  Variance  Decomposition.  Hasil penelitian  menunjukkan  bahwa  harga  komoditas  barang  konsumsi  merespon  secara  negatif  dan  signifikan terhadap  perubahan  inflasi  dan  suku  bunga.  Sedangkan  pada  perubahan  kurs,  harga  komoditas  barang konsumsi  merespon  secara  positif  dan  signifikan.  Pola  dinamik  yang  terjadi  dapat  dilihat  pada  uji  Impulse Respon dan Variance Decomposition. Pada Uji Impulse Respon harga komoditas barang konsumsi merespon secara  negatif  terhadap  perubahan  inflasi  dan  suku  bunga.  Sedangkan  kurs,  direspon  positif  oleh  harga komoditas barang konsumsi. Pada uji Variance Decomposition menghasilkan harga saham sektor itu sendiri adalah variabel terbesar yang mempengaruhi harga saham komoditas barang konsumsi diikuti oleh variabel kurs dan variabel terkecil yang mempengaruhi harga saham komoditas barang konsumsi adalah Inflasi.
Kata kunci: Inflasi, Suku Bunga, Kurs, Harga saham komoditas barang konsumsi, Vector Error Correction Model (VECM)

## 1. Pendahuluan
Pada akhir tahun 2019, munculnya virus SARS  CoV-2  di  Kota  Wuhan,  China, mengguncang  dunia.  Hingga  12  Desember 2022, tercatat lebih dari 646 juta kasus Covid- 19 global dengan 6,6 juta kematian. Indonesia adalah salah satu negara yang terkena dampak parah,  dengan  lebih  dari  6,7  juta  kasus  dan 160  ribu  kematian.  Virus  ini  tidak  hanya mengancam  kesehatan,  tetapi  juga  merusak perekonomian,  memicu  penurunan  pasar modal  global  dan  capital  outflow  di Indonesia.  Akibatnya,  Asian  Development Bank  memperkirakan  kerugian  ekonomi global mencapai US$347 miliar.

## Sumber: Otoritas Jasa Keuangan (2023)

## Gambar 1. Fluktuasi Jumlah Investor Pasar Modal Tahun 2017-2022
Gambar  di  atas  menunjukkan  bahwa Indonesia  saat  ini  memiliki  jumlah  investor lebih  banyak  10,3    juta  atau  meningkat  9,3 persen  dibandingkan  akhir  tahun  2017 sebanyak  1,1  juta  dan  jumlah  tersebut meningkat  hampir  tujuh  kali  lipat  (OJK, 2023).  Pertumbuhan  positif  dalam  pasar modal Indonesia diharapkan akan meningkatkan  sumber  modal  dalam  negeri, memberikan  peluang  untuk  pembangunan ekonomi  yang  positif.  Semakin  besar  peran pasar modal dalam ekonomi, semakin sensitif pasar terhadap peristiwa ekonomi dan politik. Kondisi ekonomi negara mempengaruhi harga saham  dan  perdagangan  di  pasar  modal,
sehingga  kegiatan  perdagangan  saham  tak terlepas  dari  pengaruh  peristiwa  ekonomi (Sulistyowati  &  Rahmawati,  2020;  Sambuari et al., 2020).
Menurut  data  Badan  Pusat  Statistik, pada  triwulan  I  tahun  2020,  pertumbuhan PDB  Indonesia  mencapai  2,97  persen,  turun dari  tingkat  normal  5  persen.  Penurunan ekonomi  ini  berdampak  pada  pasar  modal. Pandemi Covid-19 juga mempengaruhi sektor industri  barang  konsumsi,  yang  merupakan sektor  dengan  nilai  saham  tertinggi  kedua. Pembatasan  sosial  berskala  besar  (PSBB) mengubah mobilitas penduduk, menyebabkan perubahan  pendapatan  dan  pola  konsumsi masyarakat ( www.databoks.katadata.co.id ).
Pada tahun 2021, data dari Badan Pusat
Statistik (BPS) menunjukkan bahwa
penduduk  Indonesia  menghabiskan  rata-rata Rp1,26  juta  per  bulan  untuk  konsumsi,  naik 3,17 persen dari tahun sebelumnya. Kenaikan ini  diindikasikan  sebagai  respons  terhadap meningkatnya  biaya  hidup  selama  masa pandemi Covid-19 (BPS, 2022). Pola konsumsi  masyarakat  mempengaruhi  Bursa Efek Indonesia (BEI), yang memiliki berbagai sektor  termasuk  sektor  barang  konsumen primer. BEI mengimplementasikan klasifikasi baru  atas  sektor  dan  industri  perusahaan tercatat  pada  25  Januari  2021,  dengan  12 sektor  termasuk  sektor  barang  konsumsi. Sektor  ini  mencakup  perusahaan  manufaktur yang  memproduksi  barang  konsumsi  seperti makanan,  rokok,  farmasi,  kosmetik,  dan peralatan  rumah  tangga.  Para  investor cenderung menanamkan modalnya di perusahaan-perusahaan  manufaktur  dalam sektor  barang  konsumsi  karena  potensi kenaikan  nilai  saham.  Saat  ini,  terdapat  80 emiten  yang  termasuk  dalam  sektor  barang konsumsi  di  Bursa  Efek  Indonesia  (IDX, 2022).
0 2000000 4000000 6000000 8000000 10000000 12000000 O ran g Tahun 2017 2018 2019
Tabel 1. Jumlah Kontribusi Kapitalisasi 80 Perusahaan Saham Sektor Komoditas No Kode Emiten Kontribusi Kapitalisasi (%) No Kode Emiten Kontribusi Kapitalisasi (%) No Kode Emiten Kontribusi Kapitalisasi (%) 1. UNVR 18.41  28. KEJU 0.22  54. WOOD 0.02 2. VICI 0.36  29. TRGU 0.19  55. CINT 0.01 3. KINO 0.23  30. CAMP 0.21  56. MGLV 0.01 4. TCID 0.14  31. SKLT 0.13  57. LMPIP 0 5. EURO 0.06  32. WMUU 0.07  58. CBMF 0.01 6. MRAT 0.03  33. CEKA 0.13  59. KICIP 0.01 7. MBTO 0.01  34. HOKI 0.10  60. OLIV 0 8. NANO 0.01  35. BUDI 0.09  61. SOFA 10.88 9. FLMC 0  36. PMMP 0.03  62. KLBF 2.85 10. KPAS 0  37. TAYS 0.25  63. SIDO 0 11 ICBP 13.20  38. IBOS 0.07  64. SOHO 0.57 12. INDF 6.21  39. SKBM 0.06  65. KAEF 0.71 13. MYOR 6.55  40. AISA 0.05  66. TSPC 0.24 14. CMRY 4.21  41. CRAB 0.03  67. INAF 0.24 15. MLBIP 2.13  42. GULA 0.03  68. DVLA 0.24 16. GOOD 1.36  43. COCO 0.02  70. MERK 0.24 17. ULTJ 1.62  44. BOBA 0.01  71. PEHA 0.06 18. STTP 1.10  45. ALTO 0.01  72. PYFA 0.05 19. ROTI 0.93  46. PCAR 0.01  73. SCPIP 0 20. DMND 0.85  47. ENZO 0.01  74. HMSP 14.24 21. CLEO 0.63  48. PSDN 0.01  75. GGRM 5.52 22. PANI 1.91  49. NASIP 0.01  76. WIIM 0.19 23. ADES 0.48  50. FOOD 0.01  77. ITIC 0.03 24. DLTA 0.36  51. AMMS 0.01  78. RMBA 0 25. PSGO 0.30  52. IKAN 0  79. HRTA 0.19 26. BTEK 0  53. IIKP 0.02  80 BIKE 0.03 27. TOYS 0.01  54. MGNA 0.28
Tabel  yang  disajikan  menunjukkan  80 perusahaan  komoditas  barang  konsumsi dengan  persentase  kontribusi  kapitalisasi setiap  perusahaan  pada  bulan  April  2023. Kapitalisasi  perusahaan  menjadi  tolak  ukur penting  untuk  menilai  potensi  dan  stabilitas finansial perusahaan. Sub sektor makanan dan minuman  memberikan  kontribusi  terbesar dalam  pertumbuhan  industri  manufaktur  dan ekonomi Indonesia secara keseluruhan. Pandemi Covid-19 tidak hanya meningkatkan kebutuhan  produk  makanan  dan  minuman, tetapi juga produk farmasi seperti obat-obatan dan perlengkapan kesehatan. Dalam pengambilan  keputusan  investasi  di  pasar modal,  investor  menggunakan  analisis  faktor fundamental  dan lingkungan  ekonomi makro, termasuk inflasi, tingkat suku bunga, dan kurs rupiah.  Faktor-faktor  ini  mempengaruhi kinerja perusahaan secara langsung atau tidak langsung, dan informasi yang akurat dan tepat
waktu  menjadi  kunci  penting  bagi  investor dan pelaku bisnis (Herninta & Rahayu, 2021; Yuliana, 2007).
Beberapa  penelitian  terbatas  mengenai pengaruh  inflasi,  suku  bunga,  dan  kurs terhadap  harga  saham  komoditas  barang konsumsi  telah  dilakukan.  Penelitian  oleh Antasari et al. (2019) menemukan bahwa nilai tukar,  inflasi,  dan  BI  7DRR  secara  simultan mempengaruhi  harga  saham  sektor  industri barang  konsumsi  di  Bursa  Efek  Indonesia periode 2015-2017, dengan BI 7DRR menjadi variabel yang paling dominan.
Penelitian lain oleh Azizah et al. (2020) menunjukkan  bahwa  makroekonomi  seperti inflasi  dan  nilai  tukar  memiliki  pengaruh positif yang signifikan terhadap harga saham. Perusahaan  dengan  likuiditas  tinggi  perlu mengendalikan  tingkat  likuiditas  karena likuiditas  yang  tinggi  dapat  menurunkan harga  saham,  memberikan  investor  landasan
untuk  mempertimbangkan  kinerja  perusahaan sebelum berinvestasi.
Penelitian Lintang et al. (2019) mengevaluasi  tingkat  inflasi  dan  nilai  tukar rupiah  terhadap  harga  saham  perusahaan manufaktur  sektor  industri  barang  konsumsi di  Bursa  Efek  Indonesia  periode  2013-2017. Hasilnya menunjukkan bahwa inflasi dan nilai tukar  rupiah  tidak  berpengaruh  signifikan terhadap  harga  saham  perusahaan  di  sektor tersebut baik secara simultan maupun parsial.
Studi terakhir oleh Aristiya et al. (2022) menganalisis pengaruh suku bunga dan inflasi terhadap harga saham perusahaan manufaktur sektor industri barang konsumsi di Bursa Efek Indonesia periode 2015-2018. Hasilnya menunjukkan  bahwa  suku  bunga  secara parsial berpengaruh signifikan terhadap harga saham,  sementara  inflasi  tidak  memiliki pengaruh signifikan. Namun, secara simultan, suku  bunga  dan  inflasi  mempengaruhi  harga saham secara signifikan.
Berdasarkan  hasil  penelitian  terdahulu telah  mengidentifikasikan  adanya Research Gap dengan  tiga  variabel  independen  yaitu inflasi,  kurs  rupiah  dan  suku  bunga.  Pada penelitian  sebelumnya  belum  ditemukan  alat analisis  menggunakan  metode  penelitian VECM  ( Vector  Error  Corection  Model ), kemudian  masih  sedikit  yang  membahas terkait  pengaruh  Inflasi,  Kurs,  Suku  bunga selama  masa  pandemi  covid-19.  Sehingga penulis  mengambil  judul  “Respon  Harga Saham Komoditas Barang Konsumsi Terhadap  Guncangan  Inflasi,  Suku  Bunga, Kurs Selama Pandemi Covid 19”
2. Tinjauan Pustaka dan Pengembangan Hipotesis

## Keterkaitan Stabilitas Moneter dan Sistem Keuangan
Ketidakstabilan  sistem  keuangan  dapat diakibatkan  oleh  berbagai  faktor,  termasuk kegagalan  pasar  baik  secara  struktural maupun  perilaku,  baik  pada  tingkat  domestik maupun internasional. Dampak dari ketidakstabilan  ini  sangat  serius,  termasuk ketidakberfungsinya transmisi kebijakan moneter, gangguan dalam fungsi intermediasi keuangan,  kurangnya  kepercayaan  publik terhadap  sistem  keuangan,  dan  potensi  krisis
keuangan yang memerlukan biaya penyelamatan  yang  tinggi.  Oleh  karena  itu, penting untuk melakukan penelitian mendalam terhadap faktor-faktor yang memicu ketidakstabilan dalam sistem keuangan.
Sumber : Warjiyo dan Juhro (2022)

## Gambar 2. Keterkaitan Kebijakan Moneter dengan Stabilitas Keuangan
Gambar  2.  menjelaskan  pentingnya kebijakan  moneter  dalam  menjaga  stabilitas sistem  keuangan  dan  pertumbuhan  ekonomi yang  seimbang.  Otoritas  moneter  memiliki peran  krusial  dalam  mengatur  variabel- variabel  moneter  untuk  mengurangi  risiko kebangkrutan,  risiko  likuiditas,  dan  risiko sistemik  yang  dapat  mengancam  stabilitas keuangan.  Kebijakan  moneter  yang  efektif membantu  mengendalikan  inflasi,  menjaga daya  beli  masyarakat,  dan  memastikan stabilitas  harga.  Suku  bunga,  yang  diatur melalui  kebijakan  moneter,  mempengaruhi ketersediaan  likuiditas  di  pasar  keuangan, mengatur  biaya  pinjaman,  dan  membentuk insentif untuk menabung. Selain itu, kebijakan  moneter  juga  mempengaruhi  nilai tukar mata uang, memengaruhi sektor ekspor- impor  dan  stabilitas  neraca  pembayaran. Dalam  menghadapi  ketidakpastian  ekonomi, fleksibilitas  dan  kreativitas  dalam  merespons tantangan  menjadi  kunci  bagi  bank  sentral. Memahami  keseimbangan  antara  stabilitas moneter  dan  stabilitas  sistem  keuangan merupakan  hal  penting  dalam  mengambil keputusan  kebijakan.  (Warjiyo  &  Juhro, 2022).

## Saham Sektor Barang Konsumsi
Sektor  manufaktur,  terutama  industri barang  konsumsi,  memainkan  peran  penting dalam  ekonomi  Indonesia.  Dalam  pasar modal  Indonesia,  sektor  manufaktur  dan khususnya industri barang konsumsi memiliki
peran  signifikan.  Sektor  ini  melibatkan perusahaan-perusahaan yang mengubah barang  mentah  menjadi  barang  setengah  jadi atau  barang  jadi  yang  memiliki  nilai  jual. Industri  manufaktur,  termasuk  sub  sektor kosmetik,  makanan,  minuman,  peralatan rumah  tangga,  obat-obatan,  dan  pabrik tembakau,  memiliki  80  perusahaan  terdaftar di Bursa Efek Indonesia.
Menurut  Kementerian  Perindustrian Indonesia, sektor manufaktur, termasuk industri  makanan  dan  minuman,  memberikan kontribusi  besar  terhadap  Produk  Domestik Bruto  (PDB)  nasional.  Pada  tahun  2020, sektor  industri  barang  konsumsi  memiliki indeks  harga  saham  tertinggi  dibandingkan dengan  delapan  sektor  lainnya.  Pasar  modal memainkan  peran  penting  dalam  mendukung pertumbuhan perusahaan di sektor ini dengan memberikan  kesempatan  perusahaan  untuk memperoleh  pembiayaan  jangka  panjang  dan memberikan informasi terbuka kepada masyarakat luas.
Dalam  pasar  modal,  situasi  di  mana pihak  yang  memiliki  modal  bertemu  dengan pihak  yang  memerlukan  modal  menghasilkan proses  jual  beli  yang  biasa  disebut  dengan pasar  modal.  Perusahaan  yang  memperoleh keuntungan  yang  lebih  tinggi  memiliki peluang lebih besar untuk mendapatkan dana, membuat  pasar  modal  menjadi  salah  satu alternatif  sumber  investasi  yang  penting  bagi pertumbuhan perusahaan di sektor manufaktur  dan  industri  barang  konsumsi  di Indonesia (Permata & Ghoni, 2019).

## Hubungan Inflasi terhadap Harga Saham
Inflasi memiliki pengaruh negatif terhadap  harga  saham  karena  peningkatan biaya perusahaan dapat mengurangi profitabilitas.  Penelitian  menunjukkan  bahwa inflasi  yang  tinggi  dapat  menyebabkan penurunan harga saham pada sektor komoditas  barang  dan  jasa  (Sanjaya  & Pratiwi,  2003).  Tingkat  inflasi  yang  tinggi membuat  ekspor  kurang  kompetitif  di  pasar global, mengurangi lapangan kerja, meningkatkan  ketidakpastian  bisnis,  dan mempengaruhi profitabilitas perusahaan.
Hubungan  Suku  Bunga  terhadap  Harga Saham
Perubahan tingkat suku bunga memengaruhi minat investor untuk berinvestasi. Suku bunga yang tinggi menyebabkan  harga  saham  menurun  karena meningkatkan  biaya  pinjaman  perusahaan. Sebaliknya, suku bunga yang rendah meningkatkan  indeks  harga  saham,  karena rendahnya  suku  bunga  mendorong  investor untuk  berinvestasi  di  pasar  saham  daripada tabungan atau deposito (Antasari et al., 2019).

## Hubungan Kurs Terhadap Harga Saham
Nilai  tukar  mata  uang  mempengaruhi harga  saham.  Kurs  yang  menguat  dapat meningkatkan  harga  saham  karena  membuat produk  lebih  mahal  bagi  konsumen  asing, memacu  ekspor  dan  meningkatkan  penjualan perusahaan. Sebaliknya, depresiasi mata uang dapat  menurunkan  harga  saham  perusahaan karena  meningkatkan  biaya  impor  dan mengurangi daya saing di pasar internasional. Semua  faktor  ini  bersama-sama  menciptakan dinamika  kompleks  dalam  pasar  saham  yang dipengaruhi  oleh  kebijakan  ekonomi,  faktor pasar global, dan perilaku investor.

## 3. Model Penelitian
Model  penelitian  ini  adalah  sebagai berikut :

## Gambar 3. Model Penelitian

## 4. Metode Penelitian
Penelitian  ini  merupakan  studi  empiris yang menggunakan data sekunder dari sumber resmi  seperti  Badan  Pusat  Statistik  (BPS),
Investing.com, Otoritas Jasa Keuangan Suku Bunga (-) Inflasi (-) Nilai Tukar/Kurs (+) Harga Saham Komoditas Barang
Konsumsi
(OJK),  dan  Bank  Indonesia  (BI).  Data  yang digunakan  mencakup  tingkat  suku  bunga, inflasi,  dan  nilai  tukar  rupiah  terhadap  dolar AS,  serta  harga  saham  komoditas  barang konsumsi. Data ini diperoleh melalui pengamatan  dan  dokumentasi  yang  telah diterbitkan  oleh  lembaga-lembaga  resmi tersebut.  Penelitian  ini  menggunakan  metode kuantitatif, di mana data angka dihitung untuk mencapai  kesimpulan.  Variabel  penelitian mencakup  variabel  dependen  (harga  saham komoditas  barang  konsumsi)  dan  variabel independen  (tingkat  suku  bunga,  inflasi,  dan nilai tukar rupiah terhadap dolar).
Dalam  penelitian  ini,  terdapat  dua  jenis variabel:  variabel  terikat  (harga  saham komoditas  barang  konsumsi)  dan  variabel bebas  (inflasi,  suku  bunga,  dan  nilai  tukar). Variabel-variabel ini akan dianalisis menggunakan  teknik  analisis  data  secara bertahap.  Untuk  mengurangi  fluktuasi  data yang  berlebihan,  variabel  harga  saham  dan kurs  akan  dihitung  dengan  menggunakan logaritma  natural  (Ln).  Berikut  adalah  nama variabel  penelitian  dan  simbol  yang  akan digunakan dalam analisis:
Tabel 2. Variabel dan Simbol No  Variabel Simbol 1. Harga Komoditas Barang Konsumsi CONS 2. Inflasi INF 3. Suku Bunga Deposito SB 4. Nilai Tukar Rupiah Terhadap Dollar KURS Dalam penelitian ini, variabel dependen adalah harga komoditas barang konsumsi (Y),
yang merespons perubahan variabel independen  atau  variabel  bebas.  Penulis menggunakan  data  dari  80  emiten  dalam sektor komoditas barang konsumsi, membandingkan  kapitalisasi  terbesar  dalam periode 2022-2023. Hasil
analisis menunjukkan  7  emiten  dengan  kapitalisasi tertinggi  selama  periode  tersebut,  termasuk perusahaan  makanan,  minuman,  kebutuhan pokok,  obat-obatan,  dan  rokok,  seperti UNVR, ICBP, HMSP, KLBF, INDF, MYOR, dan  GGRM.  Variabel  dependen,  yaitu  harga komoditas barang konsumsi (Y), dihubungkan dengan  variabel  independen  dalam  penelitian ini.
Dalam  penelitian  ini,  terdapat  tiga variabel  independen  yang  digunakan  untuk memahami hubungan dengan variabel dependen,  yaitu  harga  komoditas  barang konsumsi. Variabel inflasi diukur melalui data bulanan inflasi dalam bentuk persentase, yang mencerminkan  kenaikan  harga-harga  secara umum dan diperoleh dari website resmi Bank Indonesia. Suku bunga deposito diukur dalam bentuk  persentase,  merepresentasikan  beban keuangan bagi perusahaan, dan data diperoleh dari  website  resmi  Otoritas  Jasa  Keuangan. Variabel  kurs  mengacu  pada  nilai  tukar  mata uang Rupiah terhadap Dollar Amerika (USD), dinyatakan  dalam  satuan  Rupiah  per  Dolar, dan  data  kurs  diperoleh  dari  website  resmi Bank  Indonesia.  Variabel  ini  dipilih  untuk meneliti  dampaknya  terhadap  harga  saham komoditas  barang  konsumsi  selama  periode Januari 2020 hingga Desember 2022.
Metode  analisis  data  yang  digunakan dalam  penelitian  ini  adalah  analisis  VECM ( Vector  Error  Correction  Model ).  VECM adalah pendekatan statistik yang memisahkan komponen jangka panjang dan jangka pendek dalam  data  time  series.  Dikembangkan  oleh Johansen  dan  Juselius  pada  tahun  1990, VECM digunakan untuk mengatasi ketidakseimbangan  jangka  pendek  terhadap jangka  panjang,  dengan  memperhitungkan hubungan  kointegrasi  antar  variabel-variabel. VECM merupakan pengembangan dari model Vector Autoregressive (VAR) yang dirancang khusus  untuk  data  non-stasioner  dengan hubungan  kointegrasi,  membuatnya  menjadi alat  analisis  yang  kuat  dalam  konteks penelitian ini.
Dalam  penelitian  ini,  data  atau  variabel yang  bersifat  stasioner  pada  tingkat  level digunakan dalam model VAR dengan metode standar, sementara variabel yang bersifat non- stasioner  digunakan  dalam  bentuk  VECM. Pengujian stasioneritas data dilakukan dengan menggunakan  tes Augmented  Dickey-Fuller (ADF). Dalam uji ADF, jika nilai mutlak dari t-statistik  ADF  lebih  besar  dari  nilai  mutlak dari  nilai  Critical  Values  yang  telah ditentukan,  maka  data  dianggap  stasioner pada  taraf  nyata.  Pengujian  stasioneritas  ini memiliki  peran  penting  dalam  tahapan estimasi menggunakan metode VAR.
∑ (1)
Penelitian  ini  melibatkan  beberapa tahap analisis. Pertama, penentuan lag optimal (panjang lag) dalam model VAR menggunakan  kriteria  informasi  seperti  AIC, SIC,  dan  lain-lain.  Lag  optimal  ini  penting untuk mengatasi persoalan autokorelasi dalam model  VAR.  Setelah  itu,  uji  kointegrasi digunakan  untuk  mengidentifikasi  hubungan jangka  panjang  antar  variabel.  Dalam  uji  ini, uji  kointegrasi  Johansen  digunakan,  di  mana jika  nilai  trace  statistic  lebih  besar  dari  nilai critical value, variabel-variabel tersebut dianggap terkointegrasi.
Selanjutnya, model Vector Error Correction  Model  (VECM)  digunakan  untuk mengestimasi  data  yang  tidak  stasioner  pada tingkat  level  namun  memiliki  hubungan kointegrasi.  VECM  adalah  pengembangan dari  VAR  yang  memperhitungkan  hubungan kointegrasi  antar  variabel.  Model  VECM  ini digunakan untuk menganalisis respons variabel  terhadap  perubahan  variabel  lainnya dalam jangka pendek dan jangka panjang.
Analisis  juga  melibatkan  dua  uji penting,  yaitu  Impulse  Response  Function (IRF) dan Variance Decomposition (VD). Uji IRF  membantu  memahami  lamanya  waktu yang  dibutuhkan  oleh  variabel  terikat  untuk merespons  perubahan  dalam  variabel  bebas, sementara uji VD digunakan untuk mengukur perkiraan  varians  error  suatu  variabel  setelah terjadi  shock,  baik  dari  variabel  itu  sendiri maupun dari variabel lain.
Dengan menggabungkan metode- metode  ini,  penelitian  ini  bertujuan  untuk menggali pola dinamika kompleks dalam data time  series  yang  kompleks,  memberikan pemahaman  mendalam  tentang  hubungan antar variabel-variabel ekonomi, dan memberikan  wawasan  tentang  respon  sistem terhadap perubahan variabel input.

## 5. Hasil dan Pembahasan Hasil Analisis Deskriptif
Penelitian  ini  menggunakan  analisis deskriptif  untuk  mengetahui  gambaran  data secara  statistik  dari  nilai  data  yang  akan diteliti.  Berikut  ini  adalah  tabel  hasil  analisis statistik deskriptif dalam penelitian:
Tabel 3. Statistik Deskriptif INF SB KURS CONS Mean 2.600556   3.920278 14556.77 3460.750 Median 1.915000   3.615000 14407.11 3433.000 Maximum 5.950000   5.930000 16285.17 4387.000 Minimum 1.320000   2.790000 13593.69 2790.000 Std. Dev. 1.452690   1.061677 543.5952 403.5234 Skewness 1.136606   0.667437 1.305704 0.393044 Kurtosis 2.902033   2.005846 4.712637 2.203255 Jarque-Bera 7.765637   4.155351 14.62887 1.879103 Probability 0.020593   0.125221 0.000666 0.390803 Sum 93.62000   141.1300 524043.7 124587.0 Sum Sq. Dev. 73.86079   39.45050   10342351   5699091. Observations 36 36 36 36

## Sumber: Output Eviews
Hasil  pengujian  menunjukkan  variasi nilai  inflasi,  suku  bunga,  kurs,  dan  harga komoditas  barang  konsumsi  dalam  penelitian ini. Nilai inflasi bervariasi antara 1.32 hingga 5.95,  dengan  rata-rata  2.60  dan  standar deviasi 1.45. Suku bunga berkisar antara 2.79 hingga 5.93, dengan rata-rata 3.92 dan standar deviasi  1.06.  Kurs  memiliki  variasi  dari 13593.69  hingga  16285.17,  dengan  rata-rata 14556.77  dan  standar  deviasi  543.5952. Harga  saham  komoditas  barang  konsumsi berkisar  antara  2790  hingga  4387,  dengan rata-rata  3460.750  dan  standar  deviasi 403.5234.  Variabilitas  ini  mencerminkan kompleksitas  dan  fluktuasi  pasar  keuangan dalam penelitian ini.
Sejak  25  Januari  2021,  Bursa  Efek Indonesia  (BEI)  memberlakukan  klasifikasi baru untuk perusahaan terdaftar, yang dikenal sebagai Indonesia  Stock  Exchange  Industrial Classification (IDX-IC). IDX-IC mengelompokkan  perusahaan  berdasarkan produk atau jasa akhir  yang mereka hasilkan. Dalam  konteks  sektor  industri  barang konsumsi, perusahaan-perusahaan di klasifikasi  ini  adalah  perusahaan  manufaktur yang  mengolah  bahan  baku  menjadi  barang setengah  jadi  atau  jadi.  Sebelumnya,  sektor ini  dibagi  menjadi  6  sub  sektor  seperti makanan, minuman, rokok, farmasi,
kosmetik,  dan  peralatan  rumah  tangga,  tetapi sejak  2021,  klasifikasi  saham  telah  diubah menjadi  barang  konsumen  primer,  barang konsumen  non-primer,  dan  kesehatan  dalam kerangka  IDX-IC.  Perubahan  ini  bertujuan memberikan  panduan  yang  lebih  akurat kepada  investor  tentang  perusahaan  dengan eksposur pasar serupa.

## Sumber: Investing.com (2023)

## Gambar 4. Pergerakan Saham Komoditas Barang Konsumsi Tahun 2020-2022
Gambar  4  menunjukkan  tren  harga saham  komoditas  barang  konsumsi  selama periode  Covid-19.  Pada  tahun  2020,  terjadi peningkatan  tertinggi  pada  harga  saham komoditas  barang  konsumsi  pada  bulan Januari  dengan  rata-rata  mencapai  Rp.  4387, dipicu  oleh  berita  awal  tentang  Covid-19. Pada bulan Agustus 2020, terjadi peningkatan harga  kedua  tertinggi,  seiring  dengan  berita bahwa  vaksin  Covid-19  mungkin  akan diluncurkan  pada  15  Agustus  2020  (CNBC, 2020). Namun, pada Maret 2022, harga saham mencapai  titik  terendahnya  selama  pandemi, yaitu  Rp.  2790,  sejalan  dengan  penurunan kasus aktif Covid-19 di Indonesia. Perubahan harga  saham  ini  tercermin  dari  peristiwa- peristiwa  signifikan  selama  masa  pandemi Covid-19.

## Inflasi
Gambar  5  menunjukan  pergerakan  inflasi di  Indonesia  selama  pandemi  Covid-19  dari tahun  2020  hingga  2022.  Awal  tahun  2020, inflasi berada pada tingkat normal sekitar 2.68 persen.  Kenaikan  harga  bahan  pangan  pada Februari  2020  menyebabkan  inflasi  naik menjadi  2.98  persen.  Namun,  pada  Agustus 2020,  inflasi  mencapai  titik  terendahnya sebesar  1.32  persen  karena  dampak  pandemi,
permintaan  domestik  yang  lemah,  pasokan yang  cukup,  dan  kebijakan  stabilisasi  harga dari  Bank  Indonesia  dan  Pemerintah.  Pada tahun  2021,  inflasi  cenderung  stabil  tanpa kenaikan  atau  penurunan  signifikan,  dengan tingkat inflasi tertinggi terjadi pada Desember 2021  (1.87  persen)  karena  kenaikan  harga bahan  pokok  dan  kebutuhan  rumah  tangga. Namun, pada Juni 2021, inflasi mencapai titik terendahnya sebesar 1.33 persen. Tahun 2022 mengalami  kenaikan signifikan dalam inflasi, dengan  tingkat  terendah  pada  bulan  Februari (2.06  persen)  dan  kenaikan  besar  pada September  2022  (5.95  persen).  Faktor-faktor seperti  kenaikan  harga  transportasi  (15.26 persen),  perawatan  pribadi  (5.91  persen), makanan,  minuman,  dan  tembakau  (5.83 persen),  serta  penyediaan  makanan  dan minuman/restoran (4.49 persen) berkontribusi pada inflasi tinggi tersebut. Inflasi tahun 2022 mencapai 5.51 persen, menjadi rekor tertinggi dalam 8 tahun terakhir.

## Sumber: Bank Indonesia (2023)
Gambar 5. Pergerakan Inflasi Selama Pandemi Covid 19 Tahun 2020-2022

## Suku Bunga Deposito
Bank  adalah  lembaga  keuangan  yang menghimpun  dana  dari  masyarakat  dalam bentuk giro, tabungan, dan deposito, kemudian meminjamkan dana tersebut kepada masyarakat yang membutuhkan dalam bentuk pinjaman.  Deposito  berjangka  adalah  jenis simpanan  di  mana  penarikannya  hanya  dapat dilakukan  pada  tanggal  yang  telah  disepakati antara deposan dan bank.
0 1000 2000 3000 4000 5000 J a n - 20 A p r - 20
J u l- 20 O k t- 20 J a n - 21
A p r - 21 J u l- 21 O k t- 21 J a n - 22 A p r - 22 J u li - 22 O k t- 22 Ru p iah Periode 0,00 1,00 2,00 3,00 4,00 5,00 6,00 7,00 J a n - 20 M a r - 20 M e i- 20 J u l- 20 S e p - 20 N o v - 20 J a n - 21 M a r - 21 M e i- 21 J u l- 21 S e p - 21 N o v - 21 J a n - 22 M a r - 22 M e i- 22 J u li - 22 S e p t- 22 N o v - 22 P erse n Periode

## Sumber: Otoritas Jasa Keuangan
Gambar 6. Pergerakan Suku Bunga Deposito Selama Covid-19

## Tahun 2020-2022
Pergerakan  nilai  suku  bunga  deposito berjangka  1  bulan  selama  periode  Januari 2020  hingga  Desember  2022  menunjukkan penurunan  signifikan  sejak  awal  pandemi COVID-19. Suku bunga tertinggi terjadi pada Januari 2020, sebesar 5.93 persen, bersamaan dengan munculnya COVID-19.
Bank
Indonesia  mengambil  kebijakan  menurunkan BI  7-Day  Reverse  Repo  Rate  untuk  menjaga stabilitas  nilai  tukar  Rupiah  dan  mendukung pemulihan  ekonomi  nasional  di  tengah ketidakpastian  pasar  keuangan  global  dan inflasi  yang  tetap  rendah  (Bank  Indonesia, 2021).  Keputusan  ini  sejalan  dengan  upaya mengoptimalkan  kebijakan  makroprudensial, pendalaman  pasar  uang,  dukungan  kebijakan internasional, dan digitalisasi sistem pembayaran  untuk  mendukung  pemulihan ekonomi.

## Kurs Dollar AS
Gambar  6  menunjukkan  pergerakan  nilai tukar rupiah  terhadap  dolar  Amerika.  Pada bulan Maret 2020, terjadi fluktuasi tukar yang signifikan  yang  mengindikasikan  depresiasi rupiah  terhadap  dolar  akibat  munculnya pandemi  COVID-19  di  Indonesia.  Antara Januari dan Maret 2020, kurs rupiah melemah dari  Rp.13.594  menjadi  Rp.16.285.  Setelah itu, rupiah mulai  menguat  kembali,  mencapai Rp.14.230  pada  Juni  2020.  Pada  awal  2021, nilai rupiah adalah Rp.14.014 dan mengalami depresiasi  menjadi  Rp.14.499  pada  Maret 2021.  Namun,  mulai  Mei  2021,  rupiah mengalami  apresiasi  kembali,  mencapai Rp.14.238. Namun, dari Oktober 2021 hingga
Desember 2022, rupiah mengalami depresiasi kembali,  dengan  nilai  tukar  turun  dari Rp.14.128  pada  Oktober  menjadi  Rp.15.625 pada Desember 2022.
Sumber: Bank Indonesia (2023)
Gambar 7. Pergerakan Nilai Tukar Terhadap Dollar Amerika Serikat Tahun 2020-2022

## Uji Kelayakan Model Uji Stasioneritas
Untuk mendeteksi stasioner atau tidaknya  masing-masing  data  variabel,  maka digunakan  uji  ADF  ( Augmented  Dickey Fuller ).  Adapun  uji  stasioner  ADF  masing- masing  variabel  dapat  ditunjukkan  oleh  tabel 4.  Dalam  uji  stasioneritas,  variabel  CONS (komoditas  barang  konsumsi),  INF  (inflasi), SB  (suku  bunga),  dan  KURS  (nilai  tukar) pada  tingkat  level  tidak  memenuhi  syarat stasioneritas  karena  angka  probabilitas  lebih besar dari 0,05. Oleh karena itu, data tersebut tidak  stasioner  pada  tingkat  level.  Namun, setelah  dilakukan  uji  stasioneritas  pada tingkat first  difference ,  semua  variabel memenuhi  syarat  stasioneritas  dengan  nilai probabilitas  lebih  kecil  dari  0,05.  Dengan demikian,  data  variabel  tersebut  menjadi stasioner pada tingkat first difference . Setelah variabel  data  menjadi  stasioner  pada  tingkat first  difference ,  langkah  selanjutnya  adalah menentukan  panjang  lag  optimal  dalam estimasi VECM.
Tabel 4. Hasil Uji Stasioneritas ADF
Variabel Uji Akar Unit Level 1 st Difference ADF Prob ADF Prob
12000 12500 13000 13500 14000 14500 15000 15500 16000 16500 Ja n -2 0 Ap r-2 0 Ju l- 2 0 Ok t- 2 0 Ja n -2 1 Ap r-2 1 Ju l- 2 1 Ok t- 2 1 Ja n -2 2 Ap r-2 2 Ju li -2 2 Ok t- 2 2 Ru p iah Periode 0 1 2 3 4 5 6 7 J a n - 20 M a r - 20 M e i- 20 J u l- 20 S e p - 20 Nov - 20 J a n - 21 M a r - 21 M e i- 21 J u l- 21 S e p - 21 N o v - 21 J a n - 22 M a r - 22 M e i- 22 J u li - 22 S e p t- 22 N o v - 22 P erse n Periode
CONS -1.570064 0.4863 -4.419844 0.0014 Lanjutan INF - 2.389312 0.0653 - 4.265552 0.0099 SB - 1.736231 0.4044 - 4.039907 0.0169 KURS 0.230305  0.7471 - 5.322159 0.0001

## Sumber: Eviews 9 (data diolah)

## Uji Lag Optimal
Estimasi  VECM  sangat  dipengaruhi oleh  panjang  lag  data  yang  digunakan.
Panjang lag menentukan waktu yang diperlukan  bagi  pengaruh  variabel  terhadap variabel  masa  lalunya.  Dalam  penelitian  ini, panjang lag ditentukan dengan mempertimbangkan  nilai  pada  Likehood Ratio  (LR),  Final  Prediction  Error  (FPE), Akaike  Information  Crition  (AIC),  Schwarz Information  Crition  (SC),  dan  Hannan-Quin Crition  (HQ).  Karena  data  yang  digunakan adalah  data  bulanan  dengan  hanya  36  bulan, panjang  lag  yang  diikutsertakan  dalam analisis  adalah  0  sampai  dengan  3.  Panjang lag optimal ditunjukkan dalam Tabel 5.
Tabel 5. Hasil Uji Panjang Lag Optimal Panjang Lag Log L LR FPE AIC SC HQ 0 21.31221 NA 4.12e-06 -1.049225 -0.867830 -0.988191 1 147.1929 213.6158* 5.33e-09* -7.708663 -6.801689* -7.403494* 2 163.0108 23.00786 5.65e-09 -7.697627 -6.065073 -7.148322 3 179.6252 20.13862 6.15e-09 -7.734861* -5.376728 -6.941421
Sumber: Eviews 9 (data diolah)
Dari  tabel  hasil  uji  panjang  lag optimum,  dapat  diketahui  bahwa  panjang  lag optimal  terletak  pada  lag  1.  Pemilihan  lag  1 sebagai  lag  optimal  karena  berdasarkan  hasil eviews  bahwa  jumlah  bintang  terbanyak berada  pada  lag  1  atau  dapat  dikatakan  nilai dari  LR,  FPE,  AIC,  SC,  dan  HQ  terkecil didapatkan  pada  lag  1.  Kemudian,  karena panjang  lag  optimal  sudah  ditemukan,  maka dapat  dilakukan  pengujian  selanjutnya,  yaitu uji stabilitas.

## Uji Stabilitas
Pengujian  stabilitas  model,  dimaksud untuk  menguji  validitas  IRF  dan  VD.  Jika hasil  estimasi  stabilitas  tidak  stabil  maka analisis  IRF  dan  VD  menjadi  tidak  valid. Berdasarkan  hasil  pengujian  tersebut,  suatu sistem  VECM  dikatakan  stabil  jika  seluruh akar  atau  roots  nya  memiliki  modulus  lebih kecil dari satu.

## Tabel 6. Hasil Uji Stabilitas VAR
Root Modulus 0.974197 - 0.113752i 0.980816 0.974197 + 0.113752i 0.980816 0.541673 - 0.138193i 0.559023
Root Modulus 0.541673 + 0.138193i 0.559023 Sumber: Eviews 9 (data diolah)
Dari  hasil  uji  di  atas,  dapat  dijelaskan bahwa  model  yang  digunakan  sudah  stabil. Hal  tersebut  dapat  diketahui  dari  kisaran modulus  dengan  nilai  rata-rata  kurang  dari satu.  Dengan  demikian,  hasil  analisis  IRF ( Impluse  Response  Function )  dan  VD ( Variance  Decomposition )  adalah  valid  dan dapat  dilakukan  pengujian  selanjutnya,  yaitu uji kointegrasi Johansen.

## Uji Kointegrasi Johansen
Pengujian  kointegrasi  bertujuan  untuk menilai  hubungan  jangka  panjang  antar variabel.  Dalam  konteks  estimasi  VECM, keberadaan  hubungan  kointegrasi  diperlukan. Jika tidak ada hubungan kointegrasi,  estimasi VECM  tidak  dapat  dilakukan,  dan  model VAR ( Vector
Autoregression ) harus digunakan sebagai alternatif. Dalam penelitian ini, pengujian kointegrasi dilakukan menggunakan metode Johansen’s
Cointegration  Test dengan  critical  value  0,5.

## Hasil uji kointegrasi ditampilkan dalam Tabel
7.

## Tabel 7. Hasil Uji Kointegrasi (Johansen’s Cointegration Test)
Hypothesized No. of CE(s) Eigenvalue Trace Statistic 0.05 Critical Value Prob.** None * 0.653165 64.86730 40.17493 0.0000 At most 1 * 0.414259 28.86450 24.27596 0.0123 At most 2 0.194873 10.67867 12.32090 0.0928 At most 3 0.092737 3.308981 4.129906 0.0817
Trace test indicates 2 cointegrating eqn(s) at the 0.05 level * denotes rejection of the hypothesis at the 0.05 level **MacKinnon-Haug-Michelis (1999) p-values
Sumber: Eviews 9 (data diolah)
Hasil  uji  kointegrasi  menunjukkan bahwa  nilai trace  statistic untuk none adalah 64.86730,  melebihi  nilai critical  value (40.17493) pada tingkat signifikansi 5 persen. Nilai  untuk at  most 1  adalah  28.86450  (lebih besar dari critical value 24.27596), menunjukkan adanya dua indikasi kointegrasi pada  tingkat  signifikansi  0.05.  Oleh  karena itu, hipotesis nol (H0) yang menyatakan tidak ada kointegrasi ditolak, dan hipotesis alternatif  (H1)  yang  menyatakan  adanya kointegrasi  diterima.  Temuan  ini  diperkuat oleh  adanya  tanda  kointegrasi  (*)  pada  none dan  at  most  1,  menandakan  keberadaan persamaan  kointegrasi.  Dengan  demikian, hasil  uji  kointegrasi  mendukung  penggunaan Vector  Error  Correction  Model (VECM) dalam analisis lebih lanjut.

## Model VECM
Setelah  melakukan  serangkaian  tahap pra  estimasi,  yaitu  uji  stasioneritas  data, penentuan panjang lag, uji kointegrasi, dan uji stabilitas,  dan  faktanya  terdapat  dua  rank kointegrasi  dalam  taraf  uji  0,05  (5  persen) dalam  penelitian  ini,  maka  model  yang digunakan,  yaitu  VECM  ( Vector  Error Correction Model ). VECM merupakan pengembangan  model  VAR  untuk  runtun waktu  yang  tidak  stasioner  dan  memiliki hubungan satu atau lebih hubungan kointegrasi  antar  variabel-variabel  penelitian.
Adapun  hasil  dari  estimasi  VECM  dapat ditunjukkan dalam model sebagai berikut:
D(Y)=0.00539796340992* (Y(-1)-0.957888711405* X1(-1) + 0.816841192466* X2(-1)–0.64153814796* X3(-1))–0.0660032898341* D(Y(-1))–0.622723022992* D(X1(-1))+0.140188792655* D(X2(-1)) + 0.0107174300358*D(X3(-1)).

## Impluse Response Function (IRF)
Analisis  Impulse  Response  Function (IRF)  digunakan  untuk  menilai  pengaruh guncangan  suatu  variabel  terhadap  variabel lain  dalam  jangka  waktu  tertentu.  Dalam  uji IRF,  respon  variabel  terhadap  shock  variabel lainnya ditampilkan dalam bentuk grafik. Dari hasil  analisis  IRF  terhadap  harga  komoditas barang  konsumsi  (CONS)  terhadap  variabel kurs,  suku  bunga  (SB),  dan  inflasi  (INF), ditemukan:
Sumber: Eviews 9 (diolah) Gambar 8. Hasil Analisis IRF CONS terhadap KURS
Akumulasi  respon  harga  komoditas barang konsumsi terhadap shock variabel kurs positif  dan  signifikan  dari  periode  ketiga hingga  periode  kesepuluh.  Respon  ini mengalami  peningkatan  seiring  berjalannya waktu,  menunjukkan  bahwa  kenaikan  kurs berkontribusi positif terhadap harga komoditas barang konsumsi (Gambar 8).
Sumber: Eviews 9 (diolah)
Gambar 9. Hasil Analisis IRF CONS terhadap SB
Respon harga komoditas barang konsumsi terhadap shock variabel suku bunga memiliki pola  yang berubah-ubah  dari positif menjadi  negatif  sepanjang  periode  ke-1 hingga  ke-25.  Shock  terbesar  terjadi  pada periode  ke-5,  tetapi  kemudian  mengalami penurunan  hingga  periode  ke-25.  Hal  ini menunjukkan adanya fluktuasi dalam pengaruh suku bunga terhadap harga komoditas barang konsumsi (Gambar 9).
Sumber: Eviews 9 (diolah)
Gambar 10. Hasil Analisis IRF CONS terhadap INF
Respon harga komoditas barang konsumsi  terhadap  shock  variabel  inflasi bersifat negatif sepanjang periode ke-3 hingga ke-10.  Shock  terbesar  terjadi  pada  periode ketujuh  dan  periode  keempat.  Namun,  pada periode  ke-9  hingga  ke-10,  pengaruh  inflasi terhadap harga komoditas mengalami penurunan.  Dengan  demikian,  hasil  analisis IRF  menunjukkan  bahwa  variabel  kurs memiliki  pengaruh  positif  terbesar  terhadap harga  komoditas  barang  konsumsi,  diikuti
oleh  suku  bunga,  sementara  inflasi  memiliki pengaruh  yang  lebih  kecil  dan  cenderung negatif.
Variance Decomposition Tabel 8. Hasil Analisis Variance
Decomposition CONS
Sumber: Eviews 9 (diolah)
Analisis
Variance Decomposition menunjukkan bahwa pada periode awal, harga komoditas  barang  konsumsi  dipengaruhi sepenuhnya  oleh  shock  harga  komoditas barang  konsumsi  itu  sendiri  sebesar  100 persen.  Namun,  seiring  berjalannya  waktu, kontribusi  variabel  kurs  terhadap  harga komoditas  barang  konsumsi  mulai  meningkat dari  periode  ke-3,  mencapai  18.14  persen pada periode ke-10. Variabel suku bunga juga memberikan  kontribusi  yang  signifikan, mencapai  puncaknya  pada  periode  ke-6 dengan  12.31  persen,  meskipun  mengalami penurunan pada periode ke-10. Sementara itu, inflasi  memberikan  kontribusi  yang  lebih kecil, dengan nilai paling rendah pada periode ke-10 sebesar 1.46 persen. Dengan demikian, hasil analisis menunjukkan bahwa kurs adalah variabel  terbesar  yang  mempengaruhi  harga komoditas  barang  konsumsi  setelah  harga saham  itu  sendiri,  diikuti  oleh  suku  bunga, dan inflasi memiliki dampak yang lebih kecil.

## Pembahasan
Respon  Harga  Saham  Komoditas  Barang Konsumsi Terhadap Guncangan Kurs
Gambar  7.  menunjukkan  respons  harga komoditas barang konsumsi terhadap fluktuasi  kurs  mata  uang.  Terlihat  bahwa perubahan  harga  saham  komoditas  barang konsumsi  merespons  positif  terhadap  shock perubahan  kurs,  yang  berarti  pergerakan  kurs dan  harga  komoditas  barang  konsumsi bergerak  searah.  Ketika  kurs  mengalami
Period S.E. CONS KURS SB INF 1 0.05071 100.0000 0.000000 0.000000 0.000000 2 0.076848 93.70674 0.000009 6.292621 0.000627 3 0.088572 90.0844 1.816175 7.026778 1.072647 4 0.098068 84.43889 4.667247 8.483532 2.410335 5 0.110733 79.16166 7.747916 11.19717 1.893257 6 0.120266 75.9348 10.09855 12.31484 1.651811 7 0.127733 73.06937 12.16929 13.16875 1.592584 8 0.135832 70.66909 14.55808 13.33189 1.440945
9 0.14345 68.82198 16.52594 13.25225 1.399834 10 0.150299 67.30497 18.14774 13.08434 1.46295 Cholesky Ordering: CONS KURS SB INF
kenaikan,  harga  komoditas  barang  konsumsi juga mengalami peningkatan, dan sebaliknya.
Selama masa pandemi COVID-19, nilai tukar  mata  uang  cenderung  mengalami depresiasi  atau  melemah.  Pembatasan  besar- besaran  dalam  kegiatan  ekspor  dan  impor antar negara menyebabkan peningkatan harga modal bahan baku yang diimpor, mempengaruhi  harga  saham  perusahaan. Selain itu, pembatasan aktivitas di luar rumah akibat  pandemi  membuat  banyak  kegiatan perusahaan tertunda, mengakibatkan kenaikan harga jual pasar dan dampak negatif terhadap profitabilitas  perusahaan.  Temuan  ini  sejalan dengan  hasil  penelitian  sebelumnya  oleh Appa  (2014),  Famy  dan  Efriyenti  (2020), serta Martina dan Tri (2019), yang menunjukkan  bahwa  perubahan  kurs  mata uang  memiliki  pengaruh  signifikan  terhadap harga  saham  komoditas  barang  konsumsi selama periode pandemi COVID-19.

## Respon  Harga  Saham  Komoditas  Barang Konsumsi  Terhadap  Guncangan  Suku Bunga Deposito
Gambar  8.  menunjukkan  respons  harga komoditas barang konsumsi terhadap fluktuasi  suku  bunga.  Pada  periode  awal hingga  ke-18,  terdapat  hubungan  positif antara perubahan suku bunga dan pertumbuhan harga komoditas barang konsumsi,  yang  berarti  ketika  suku  bunga naik,  harga  komoditas  juga  naik,  dan sebaliknya.  Namun,  pada  periode  ke-19 hingga  ke-25,  hubungan  tersebut  menjadi negatif,  yang  menandakan  bahwa  kenaikan suku  bunga  menyebabkan  penurunan  harga komoditas barang konsumsi, dan sebaliknya.
Temuan ini konsisten dengan penelitian sebelumnya  seperti  Famy  dan  Efriyenti (2020),  Maronrong  dan  Nugroho  (2019), Antasari  et  al.  (2019),  dan  Qudus  (2020). Selama pandemi COVID-19, kebijakan otoritas  moneter  menurunkan  suku  bunga untuk  mendukung  pemulihan  ekonomi.  Suku bunga  rendah  mengurangi  biaya  pinjaman bagi  perusahaan  di  sektor  komoditas  barang konsumsi, meningkatkan profitabilitas mereka dengan  mengurangi  beban  bunga.  Hal  ini dapat mendukung kinerja keuangan perusahaan dan berpotensi mendorong kenaikan  harga  saham.  Suku  bunga  yang rendah  juga  dapat  merangsang  belanja
konsumen,  meningkatkan  pengeluaran  untuk barang  konsumsi,  yang  pada  gilirannya  dapat mendukung  profitabilitas  perusahaan  sektor komoditas  barang  konsumsi  dan  mendukung kenaikan harga saham mereka.
Respon  Harga  Saham  Komoditas  Barang Konsumsi  Terhadap  Guncangan  Suku Bunga Deposito
Gambar  9.  menunjukkan  respons  harga komoditas  barang  konsumsi  terhadap  shock inflasi.  Terdapat  hubungan  negatif  antara pertumbuhan  inflasi dan  harga  saham komoditas  barang  konsumsi,  yang  berarti ketika  inflasi  meningkat,  harga  komoditas barang konsumsi akan mengalami penurunan, dan  sebaliknya.  Respons  harga  komoditas terhadap  fluktuasi  inflasi  menunjukkan  pola fluktuatif  sepanjang  periode  penelitian.  Hasil ini  mendukung  temuan  dari  penelitian sebelumnya  seperti  Engle  dan  Granger (2012),  Sathyanarayana  dan  Gargesa  (2018), Sebo  dan  Nafi  (2021),  Appa  (2014),  dan Sanjaya  dan  Pratiwi  (2003)  yang  juga menunjukkan bahwa inflasi memiliki dampak negatif pada harga saham.
Pada  masa  pandemi  COVID-19,  terjadi ketidakstabilan  dalam  rantai  pasokan  global akibat penutupan pabrik, pembatasan transportasi, dan penurunan produksi. Ketidakstabilan ini dapat menyebabkan peningkatan  harga  barang  (inflasi)  jika permintaan tetap tinggi,  yang pada  gilirannya dapat  mempengaruhi  daya  beli  masyarakat dan  mengakibatkan  penurunan  harga  saham. Selain  itu,  perubahan  besar  dalam  kebiasaan konsumen selama pandemi, termasuk pergeseran  dalam  pola  konsumsi,  dapat mempengaruhi harga barang dan jasa tertentu, berpotensi menyebabkan inflasi dalam beberapa  sektor,  yang  juga  memengaruhi harga  saham  perusahaan  di  sektor-sektor tersebut.

## 6. Kesimpulan
Berdasarkan  hasil Impulse  Respon Function (IRF)  diketahui  bahwa  harga saham komoditas barang konsumsi merespon  positif  shock  yang  terjadi  pada kurs.  Hal  ini  berbanding  terbalik  dengan respon  harga  saham  komoditas  barang konsumsi  terhadap  suku  bunga  yang  terjadi pada  awal  periode,  serta  terhadap  inflasi.
Berdasarkan hasil pengujian Variance Decomposition dapat  disimpulkan  bahwa variabel  yang  memberikan  besaran  angka kontribusi  terbesar  pada  harga  komoditas barang  konsumsi  adalah  harga  saham  itu sendiri.  Disusul  pada  urutan  kedua  yaitu kurs, kemudian suku bunga dan inflasi.

## DAFTAR PUSTAKA
Antasari,  W.  S.,  Akbar,  M.,  &  Hadeansyah. (2019).  Analisis  pengaruh  fluktuasi nilai  tukar  (kurs),  inflasi  dan  BI-Rate terhadap  harga  saham  pada  sektor consumer  good  industri  go  public. Jurnal  Manajemen  Dan  Akuntansi, 20(5), 171–184.
Appa,  Y.  (2014).  Pengaruh  inflasi  dan  kurs rupiah/dolar  Amerika  terhadap  Indeks Harga  Saham  Gabungan  (IHSG)  di Bursa  Efek  Indonesia  (BEI).  Jurnal Administrasi Bisnis, 2(4), 498–512. Aristiya,  N.  R.,  Sihabudin,  &  Lukita,  C.
(2022).  Pengaruh  suku  bunga  dan inflasi  terhadap  harga  saham  (studi empiris  pada  perusahaan  manufaktur sektor  industri  barang  konsumsi  yang terdaftar  Di  Bursa  Efek  Indonesia periode 2015-2018). Jurnal Mahasiswa Manajemen  Dan  Akuntansi,  2(2), 386–408.
Azizah,  N.  M.,  Anggraeni,  L.,  &  Irawan,  T. (2020).  Pengaruh  kinerja  keuangan dan  makroekonomi  terhadap  harga saham sektor industri konsumsi. Jurnal Ekonomi, 25(2), 304. https://doi.org/10.24912/je.v25i2.682 Badan  Pusat  Statistik.  Statistik  Indonesia dalam
infografis
2020.
https://www.bps.go.id/publication/202 2/06/17/282d4f23e99d1367f03ad938/s tatistik-indonesia-dalam-infografis- 2022.html, diakses pada 17 Juni 2022. Bank  Indonesia.  (2021,  Februari  18).  BI  7- DAY  reverse  repo  rate  turun  25  bps menjadi 3,50 persen: sinergi memperkuat pemulihan ekonomi nasional. https://www.bi.go.id/id/publikasi/ruan g-media/news- release/Pages/sp_234221.aspx, diakses pada 27 Mei 2023.
Bank  Indonesia.  (2021,  Januari  04)  Inflasi
2020
rendah. https://www.bi.go.id/id/publikasi/ruan g-media/news-
release/Pages/sp_230221.aspx, diakses pada 26 Mei 2023.
Bank Indonesia. (2023). Kurs Transaksi Bank Indonesia. https://www.bi.go.id/id/statistik/infor masi-kurs/transaksi-bi/default.aspx, diakses pada 11 Mei 2023 Bank  Indonesia.  (2023).  Target  inflasi.
https://www.bi.go.id/id/statistik/indika tor/target-inflasi.aspx,  Diakses  pada
11 Mei 2023
Engle, R. F., & Granger, C. W. J. (2012). Co- integration  and  error  Correction: Representation, estimation, and testing.  American  Economic  Review,
55(2), 251–276.
Famy,  R.,  &  Efriyenti,  D.  (2020).  Pengaruh inflasi,  tingkat  suku  bunga  dan  kurs terhadap  harga  saham  di  Bursa  Efek Indonesia. Scientia Journal, 2(2).
Herninta,  T.,  &  Rahayu,  R.  A.  (2021).
Dampak  pandemi  Covid-19  terhadap harga saham perusahaan sektor industri barang konsumsi yang terdaftar  di  Bursa  Efek  Indonesia. Jurnal  Manajemen  Bisnis,  24(1),  56– 63.
Lintang,  D.  L.,  Mangantar,  M.,  &  Baramuli, D. N. (2019). Pengaruh  tingkat  inflasi dan tingkat nilai tukar rupiah terhadap harga  saham  perusahaan  manufaktur sektor  industri  barang  konsumsi  di Bursa  Efek  Indonesia  periode  2013- 2017. EMBA, 7(3), 2791–2800.
Maronrong,  R.,  &  Nugroho,  K.  (2019).
Pengaruh inflasi, suku bunga dan nilai tukar  terhadap  Harga  saham  studi kasus  pada  perusahaan  manufaktur otomotif  terdaftar  di  Bursa  Efek Indonesia  tahun  2012-  2017.  Jurnal STEI  Ekonomi,  26(02),  277–295. https://doi.org/10.36406/jemi.v26i02.3 8
Martina, J., & Tri, Y. (2019). Pengaruh faktor internal  dan  faktor  eksternal  terhadap harga  saham  perusahaan  farmasi  yang terdaftar di BEI. Jurnal Ilmu Dan Riset Manajemen, 8(1), 1-17.
Otoritas  Jasa  Keaungan.  (2023).  Statistik perbankan
indonesia. https://www.ojk.go.id/id/kanal/perban kan/data-dan-statistik/statistik- perbankan- indonesia/Documents/Pages/Statistik- Perbankan-Indonesia---Desember- 2021/STATISTIK%20PERBANKAN %20INDONESIA%20- %20%20DESEMBER%202021.pdf, diakses pada 20 Mei 2023 Permata,  C.  tra  P.,  &  Ghoni,  M.  A.  (2019).
Peranan pasar modal
dalam
perekonomian negara Indonesia. Jurnal Akun STIE, 5(2), 50–61.
Qudus, A. D. (2020). Analisis pengaruh nilai tukar, suku bunga, inflasi dan pertumbuhan  pdb  terhadap  indeks harga  saham  sektor  industri  barang konsumsi  di  Bursa  Efek  Indonesia (BEI).  Perbanas  Institutional,  1(2), 274–282.
Sambuari,  I.  B.,  Saerang,  I.  S.,  Maramis,  J. B.,  &  Ratulangi,  U.  S.  (2020).  Reaksi pasar  modal  terhadap  peristiwa  virus corona  (COVID-19)  pada  perusahaan makanan  dan  minuman  yang  terdaftar di Bursa Efek Indonesia. Jurnal Ilmiah Manajemen Bisnis, 7(3), 407–415. Sanjaya,  S.,  &  Pratiwi,  N.  (2003).  Pengaruh tingkat  suku  bunga,  kurs  dan  inflasi terhadap  Jakarta  Islamic  Index  (JII). Jurnal  Ekonomi  dan  Bisnis  Islam, 3(2), 47-58. Sathyanarayana, S., & Gargesa, P. S. (2018). An  analytical  study  of  the  Effect  of inflation  on  stock  market  returns.
International  Journal  of  Management and Social Sciences, 13(02), 48–64.
Sebo,  S.  S.,  &  Nafi,  M.  (2021).  Pengaruh inflasi,  nilai  tukar,  suku  bunga,  dan volume  transaksi  terhadap  harga saham perusahaan pada kondisi pandemi  Covid-19.  Jurnal  Akuntansi dan Perpajakan, 6(2), 113–126.
https://doi.org/10.26905/ap.v6i2.5358 Sulistyowati,  &  Rahmawati,  M.  F.  (2020). Analisis pengaruh pasar saham terhadap  pertumbuhan  ekonomi  di negara  berkembang  (suatu  kajian literatur).  Research  Fair  Unisri,  4(1), 107-114.
https://doi.org/10.33061/rsfu.v4i1.339 2
Warjiyo,  P.,  &  Juhro,  S.  M.  (2022).  Central bank  policy  mix:  Issues,  challenges, and  policy  responses. In  Bank Indonesia. https://doi.org/10.1007/978-981-16- 6827-2_2
Yuliana, I. (2007). Analisis pengaruh variabel makro ekonomi terhadap Indeks Harga Saham  Gabungan  (IHSG)  di  Bursa Efek  Indonesia  periode  1997-  2011. El-Qudwah (4)1-15.
.