The Effect of Covid-19 and IHSG on Rupiah / USD Exchange Rate
(Pengaruh Covid-19 dan IHSG Terhadap Kurs Rupiah/USD)

## Ahmad Eko Saputro
Akuntansi, Ekonomi dan Bisnis, Institut Teknologi dan Bisnis Ahmad Dahlan Jakarta Email : ahmadeko23@gmail.com

## Abstract
The Covid-19 outbreak has brought changes both in the real and non-real sectors in Indonesia. The real sector can be felt in  economic growth  and people's  purchasing  power. In the non-real  sector, it can be seen in the changes in the IHSG and the exchange rate (exchange rate), especially in Rupiah / USD. So, this  study  aims  to  see  the  effect  of  Covid-19  and IHSG  on  the  rupiah  /  USD  exchange  rate.  during  the Covid-19  pandemic.  The  data  used  in  this  study  are  daily  data  on  confirmed  cases  of  Covid-19,  IHSG daily  data  and  Rupiah  /  USD  exchange  rates  from  March  2  to  April  30,  2020. This  study  uses  e-views because  it  is  a  time  series  data.  The  results  of  this  study  are  partially  Covid-19  has  a  negative  effect (coefficient  value  -0.128)  but  not  significant  alpha  5%  (0.871>  0.05),  JCI  has  a  negative  effect (coefficient value -0.542) and significant alpha 5% (0.017 <0 ). , 05). However, simultaneously it affects the rupiah  exchange rate (prob  F-test  is  smaller  than  5% /  0.000 <0.05) and has a contribution  to the exchange rate of 94.1% (coefficient of determination R2 = 0.941).

## Keywords:Covid-19, IHSG, Exchange rate Rupiah/USD

## Abstrak
Pandemi  Covid-19  memberikan  perubahan  baik di  sektor riil  mapupun  non riil di Indonesia. Sektor riil dapat  dirasakan  pada  pertumbuhan  ekonomi  serta  daya  beli  masyarakat.  Di  sektor  non  riil  dapat  dilihat pada perubahan IHSG dan kurs nilai tukar ( exchange rate ) terutama pada Rupiah/USD. Maka, Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pengaruh Covid-19 dan IHSG terhadap kurs rupiah/USD selama pandemi Covid-19.  Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  data  harian  kasus  terkonfirmasi  Covid-19, data  harian  IHSG  dan  kurs  Rupiah/USD  mulai  dari  2  Maret  hingga  30  April  2020.  Penelitian  ini menggunakan e-views karena  merupakan data time series . Hasil dari penelitian  ini adalah  secara parsial Covid-19  berpengaruh  negatif  (nilai  koefisien  -0.128)  tetapi  tidak  signifikan  alpha  5%  (0,871  >  0,05), IHSG  berpengaruh  negatif  (nilai  koefisien  -0.542)  dan  signifikan  alpha  5%  (0.017  <  0,05).  Namun keduanya secara bersama-sama berpengaruh terhadap kurs rupiah (prob F-test lebih kecil dari 5% / 0.000 < 0.05) dan memiliki kontribusi terhadap kurs sebesar 94,1 % (koefisien determinasi R2= 0.941).
Kata kunci:Covid-19, IHSG, Kurs Rupiah/USD

## PENDAHULUAN
Covid-19  adalah  mimpi  buruk  bagi  setiap  negara.  Baik  kesehatan  maupun ekonomi yang tidak pasti hingga risiko dalam berinvestasi. Pengawasan terhadap  valuta asing harus dipertimbangkan agar investor asing tidak menarik uangnya secara tiba-tiba. Pengumuman Covid-19 pertama kali di Indonesia pada 2 Maret 2020. Hal ini membuat kepanikan  dari  berbagai  lapisan  masyarakat  dan  berbagai  sektor  baik  itu  sektor  riil maupun  non  riil.  Dari  sektor  riil  sendiri  masyarakat  berbondong  bondong  membeli kebutuhan  bahan  pokok  yang  di  luar  kewajaran. Handsanitizer dan  masker  menjadi langka di pasaran yang mengakibatkan tingginya harga. Sedangkan dari sektor non riil seperti  pasar  modal  yang  salah  satunya  direfleksikan  oleh  aktivitas  IHSG  mengalami
penurunan  karena  investor  mencabut  dananya  dari  bursa  saham  nasioal  terutama  oleh investor asing.
Di akhir Februari, Kurs rupiah pada tanggal 28 Februari tercatat pada level Rp. 13.974,09  per  dolar  AS  (USD),  kemudian  hari  berikutnya  pada  tanggal  2  Maret pemerintah pertama kali mengumumkan kasus Covid-19 di Indonesia Rupiah melemah pada level Rp. 14.413,01. Berbeda dengan IHSG yang merespon Covid-19 lebih lambat dari  Kurs,  tanggal  28  Februari  IHSG  tercatat  pada  level  Rp.  5,452.70  dan  hari berikutnya  tanggal  2  Maret  (awal  pengumuman  Covid-19)  berada  pada  level Rp.5.361,25. IHSG mulai menunjukkan respon penurunan pada tanggal 12 Maret 2020 pada level Rp. 4.895,75 kemudian menurun pada titik terendah pada tanggal 24 Maret 2020  pada  level  Rp.  3937,63.  Ini  menunjukkan  bahwa  Covid-19  mampu  memberikan dampak pada sektor non riil terutama Kurs dan IHSG.
Arus  modal  keluar  dari  Indonesia  menyebabkan  volalitas  yang  tinggi  di  sektor valas  dan  saham  (Haryanto  2020).  Di  sektor  saham,  bulan  Januari  arus  modal  masuk (capital inflow) sebesar Rp.33,58 Trilyun, bulan  Februari arus keluar ( capital outlfow ) sebesar  Rp.4,757.02  Trilyun,  bulan  Maret  Rp.5,590.93  Trilyun,  bulan  April capital outlfow Rp.  8,817.38  Trilyun,  bulan  Mei capital  inflow sebesar  Rp.8,030.51  Trilyun, bulan Juni capital outlfow Rp.4,544.67 Trilyun, bulan Juli capital outlfow Rp.3,851.80 Trilyun.  Bila  terjadi capital  outflow secara  terus  menerus  mengakibatkan  permintaan USD naik sehingga Rupiah menjadi terdepresiasi.
Ada berbagai faktor  yang mempengaruhi kurs valas antara lain permintaan dan penawaran  mata  uang  ( supply and demand  currency ),  posisi  neraca  pembayaran ( balance  of  payment ),  tingkat  inflasi,  tingkat  bunga,  tingkat  pendapatan/ income , pengawasan pemerintah, ekspektasi, spekulasi, dan rumor(Hady 2012).
Selain  itu  faktor  yang  mempengaruh  kurs  antara  lain  inflasi  (berpengaruh negatif),  pertumbuhan  ekonomi  (berpengaruh  positif),  pebedaan  tingkat  bunga  riil (berpengaruh  positif),  independensi  bank  sentral  (berpengaruh  positif),  daya  saing negara  (berpengaruh  positif),  kebijakan  moneter  longgar  (berpengaruh  positif), pengharapan (berpengaruh positif/negatif) (Hanafi 2019).
Covid-19 mampu membuat capital export menjadi naik. Hal ini ditandai dengan arus modal yang keluar ke luar negeri yang berarti adanya capital export terjadi. Bila ini terus  menerus  maka  akan  mengakibatkan  permintaan  akan  USD  bertambah.  Investor asing  menukar  Rupiah  ke  USD  sedangkan  dari  sisi  penawaran  tetap,  sehingga menyebabkan  kurs  USD  naik.  Artinya  USD  mengalami  apresiasi  sedangkan  Rupiah menjadi terdepresiasi.
Gambar 1 Grafik Kurs Rupiah Terhadap USD Pertanggal 2 Maret-16 Agustus 2020
Beberapa  penelitian  di  Indonesia  telah  menelaah  faktor-faktor  yang mempengaruhi  kurs  valas  USD  di  antaranya  (Dzakiyah,  Puspitaningtyas,  and  Puspita 2018)  meneliti  inflasi  dan  nilai  ekspor,  menghasilkan  nilai  inflasi  berpengaruh
signifikan  terhadap  kurs  rupiah  sedangkan  nilai  ekspor  tidak  berpengaruh  signifikan terhadap  kurs  rupiah;  (Muchlas  and  Alamsyah  2015)menghasilkan  penelitian  bahwa inflasi, tingkat suku bunga, JUB,  BOP memengaruhi pergerakan rupiah terhadap dolar Amerika;  (Fauziyah  2017)menghasilkan  suku  bunga  dan  produk  domestik  bruto berpengaruh  positif  terhadap  nilai  tukar  Rupiah  terhadap  Dolar  AS,  sedangkan  inflasi dan ekspor berpengaruh negatif, sedangkan BOP tidak berpengaruh signifikan terhadap Rupiah  terhadap  Dollar  AS;  (Arifin  and  Mayasya  2018)  menghasilkan  Inflasi,  suku bunga,  indeks  derajat  keterbukaan  ekonomi  (openness)  berpengaruh  positif  terhadap kurs  Rupiah/USD;  (Lubis  2018)  menghasilkan  penelitian  bahwa  ekspor  impor  tidak berpengaruh signifikan terhadap kurs Rupiah/USD .
Covid-19  merupakan  pandemi  yang  baru,  sehingga  penelitian  mengenai pengaruh  Covid-19  terhadap  kurs  dolar  (USD)  masih  terbatas.  Pada  penelitian (Haryanto 2020) Covid-19 berdampak pada Rupiah terhadap Dollar AS dengan periode pengamatan  2  Maret-  30  April  2020.  Penelitian  (Abu  Bakar  2020)yang  meneliti pengaruh  Covid-19  terhadap  pasar  modal  dan  kurs  ringgit  Malaysia  (MYR/USD) menunjukkan  bahwa  Covid-19  berpengaruh  signifikan  terhadap  kurs  ringgit  Malaysia (MYR/USD) dengan periode pengamatan Januari-Maret 2020.
Berdasarkan latar belakang tersebut, maka tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui  (1)  apakah  Covid-19  berpengaruh  terhadap  nilai  tukar  Rupiah/USD  (2) apakah IHSG berpengaruh pada kurs rupiah di masa pandemi Covid-19.

## METODE PENELITIAN
Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder. Data  Covid-19 diambil  dari  situs  resmi  gugus  tugas  Covid-19  (covid19.go.id).  Data  Covid-19  yang digunakan  adalah  data  perkembangan  harian  penambahan  kasus  Covid-19.  Sedangkan data  kurs  Rupiah/USD  diambil  dari  situs  resmi  Bank  Indonesia  (bi.go.id).  Kurs Rupiah/USD  yang  digunakan  adalah  nilai  kurs  tengah.  Adapun  periode  pengambilan sampel dari tanggal 2 Maret 2020 hingga 30 April 2020. Jumlah data terdiri dari 42 data mengikuti hari kerja bursa dan valas.
Kemudian selanjutnya, data diolah menggunakan regresi linier berganda dengan alat bantu eviews .  Regresi linier berganda adalah regresi yang memiliki lebih dari satu variabel independen dan hanya memiliki satu variabel dependen(Sujarweni 2016).
Model persamaan yang digunakan dalam penelitian ini adalah sebagai berikut:
(1)

## HASIL DAN PEMBAHASAN Hasil
Sebelum  melakukan  regresi,  data  diuji  terlebih  dahulu.  Uji  tersebut  antara  lain uji normalitas, uji heteroskedastisitas,uji aoutokorelasi, dan uji multikolinieritas. Setelah uji data kemudian dilakukan regresi uji F, Uji T dan koefisien determinasi.

## 1.Uji Asumsi Klasik
Uji asumsi klasik pada penelitian ini dilakukan dengan  Ordinary  Least Squared (OLS)  yaitu  uji  normalitas,  uji  heteroskedastisitas,uji  aoutokorelasi,  dan  uji multikolinieritas.

## 1.1 Uji normalitas
0 1 2 3 4 5 6 7 -800 -600 -400 -200 0 200 400 600 800 1000 1200 Series: Residuals Sample 1 42 Observations 42 Mean 2.46e-12 Median -45.99376 Maximum 1144.095 Minimum -716.0713 Std. Dev. 488.2022 Skewness 0.628928 Kurtosis 2.521087 Jarque-Bera 3.170232 Probability 0.204924

## Gambar 2  Grafik Uji normalitas
Berdasarkan  grafik  di  atasdapat  disimpulkan  bahwa  data  dalam  penelitian  ini sudah terdistribusi normal. Hal ini dapat dilihat dari grafik tersebut yang menunjukkan nilai probability (0.205) lebih besar dari derajat kesalahan 5% (0,05).

## 1.2   Uji heteroskedastisitas Tabel 1  Uji heteroskedastisitas
Heteroskedasticity Test: Glejser F-statistic 1.220744     Prob. F(2,39) 0.3060 Obs*R-squared 2.474392     Prob. Chi-Square(2) 0.2902 Scaled explained SS 2.076520     Prob. Chi-Square(2) 0.3541
Berdasarkan  tabel  1,  nilai  probabilitas  Obs*Rsquared  sebesar  2.474  dan  nilai Prob  sebesar  0.290.  Oleh  karena  nilai  Prob  yang  diperoleh  lebih  besar  dari  α  =  5  % (0,05)  maka  tidak  terdapat  permasalahan  heterokedastisitas.  Hal  ini  memberikan putusan tidak terdapat masalah heteroskedastisitas dalam model.

## 1.3 Uji autokorelasi

## Tabel 2  Uji autokorelasi
R-squared 0.628216     Mean dependent var 15531.00 Adjusted R-squared 0.609151     S.D. dependent var 800.6720 S.E. of regression 500.5637     Akaike info criterion 15.33810 Sum squared resid 9771996.     Schwarz criterion 15.46222 Log likelihood -319.1000     Hannan-Quinn criter. 15.38359 F-statistic 32.94987 Durbin-Watson stat 0.251947 Prob(F-statistic) 0.000000
Berdasarkan tabel 2, menunjukan bahwa nilai DW sebesar 0.2519. Dengan nilai n=42  maka  diperoleh  tabel  DW  dengan  nilai  Dl:  1.4073  dan  Du:1.6061.  Suatu  model dikatakan  tidak  mengandung  autokorelasi  jika  nilai  DW  pada  rentangan  Du  <DW<4- Du, dari hasil di atas diperoleh bahwa nilai 0.2.519 < 1.6061, jauh pada nilai rentangan tersebut. Sudah dipastikan bahwasanya model mengandung permasalahan autokorelasi. Sehingga  perlu  adanya  pembenahan  (transformasi).  Adapun  transformasi  yang  dipilih adalah metode Cochrane-Orcutt

## 1.4  Uji multikolinieritas
Tabel 3 Uji multikolinieritas COVID IHSG COVID 1 -0.3808 IHSG -0.3808 1
Berdasarkan  tabel  diatas  dapat  terlihat  bahwa  pengujian  multikolinearitas dengan  menggunakan  correlation matrix,  menghasilkan  bahwa  sebagian  besar  variabel dalam  model  ini  tidak  terdapat  multikolinearitas.  Karena  nilai  koefisien  korelasi  dari masing-masing variabel independen lebih dominan berada dibawah ±0,9
Berdasarkan hasil dari analisis uji prasarat (asumsi klasik) diperoleh tidak semua kriteria terpenuhi atau lolos dalam pengujian terutama pada permasalahan autokorelasi. Oleh  karena  itu  perlu  adanya  perbaikan  model  untuk  mengatasi  hal  tersebut.  Adapun hasil yang diperoleh setelah perbaikan model adalah sebagai berikut:

## 2.  Uji Asumsi Klasik
2.1  Uji normalitas 0 1 2 3 4 5 6 7 8 -2.0e-06 -1.0e-06 2.5e-12 1.0e-06 Series: Residuals Sample 1 42 Observations 37 Mean -9.30e-08 Median -1.35e-07 Maximum 1.36e-06 Minimum -2.42e-06 Std. Dev. 7.57e-07 Skewness -0.786839 Kurtosis 4.059404 Jarque-Bera 5.548145 Probability 0.062407

## Gambar 3  Grafik 3 Uji Normalitas
Berdasarkan  gambar  uji  normalitas  menggambarkan  bahwa  ndata  dalam penelitian ini  sudah terdistribusi  normal.  Terlihat  dari  nilai  probability  (0.062)  sebesar lebih besar dari derajat kesalahan 5% (0,05), sehingga model ini dikatakan berdistrbusi normal.

## 2.2   Uji heteroskedastisitas Tabel 4. Uji Heteroskedastisitas
Heteroskedasticity Test: Glejser F-statistic 3.230108     Prob. F(2,39) 0.0503 Obs*R-squared 5.968495     Prob. Chi-Square(2) 0.0506 Scaled explained SS 6.737964     Prob. Chi-Square(2) 0.0344
Berdasarkan  tabel  4,  menunjukan  bahwa  nilai  probabilitas  Obs*Rsquared sebesar 5.968 dan nilai Prob sebesar 0.051. Oleh karena nilai Prob yang diperoleh lebih besar dari α = 5 % (0,05) maka tidak terdapat permasalahan heterokedastisitas. Hal ini memberikan putusan tidak terdapat masalah heteroskedastisitas dalam model.

## 2.3 Uji autokorelasi
Berdasarkan tabel 5, menunjukan bahwa nilai DW sebesar 1.6409. Dengan nilai n=42  maka  diperoleh  tabel  DW  dengan  nilai  Dl:  1.4073  dan  Du:1.6061.  Suatu  model dikatakan  tidak  mengadung  autokorelasi  jika  nilai  DW  berdasa  pada  rentangan  Du
<DW<4-Du,  dari  hasil  di  atas  diperoleh  bahwa  nilai  1.6061<1.6409<2.3939,  artinya model tidak mengandung permasalahan autokorelasi.

## Tabel 5   Uji Autokorelasi
R-squared 0.947320     Mean dependent var 15531.00 Adjusted R-squared 0.941625     S.D. dependent var 800.6720 S.E. of regression 193.4495     Akaike info criterion 13.53695 Sum squared resid 1384641.     Schwarz criterion 13.74382 Log likelihood -279.2760     Hannan-Quinn criter. 13.61278 F-statistic 166.3392     Durbin-Watson stat 1.640980 Prob(F-statistic) 0.000000

## 2.4  Uji multikolinieritas
Tabel 6   Uji multikolinieritas COVID IHSG COVID 1 -0.3808 IHSG -0.3808 1
Berdasarkan  tabel  6  dapat  terlihat  bahwa  pengujian  multikolinearitas  dengan menggunakan  correlation  matrix,  menghasilkan  bahwa  sebagain  besar  variabel  dalam model ini tidak terdapat multikolinearitas. Karena nilai koefisien korelasi dari masing- masing variabel independen lebih dominan berada dibawah ±0,9 (Ghozali, 2015).

## 3.  Interprestasi Model
Setelah lolos uji asumsi klasik maka data tersebut diolah dengan menggunakan metode  regresi  linear  berganda.  Penelitian  ini  menggunakan  aplikasi Eviews untuk melakukan regresi.  Dengan melakukan regresi maka akan diketahui pengaruh Covid-19 dan IHSG terhadap Kurs Rupiah. Hasil perhitungan dapat dilihat pada tabel 7.

## Tabel 7  Interprestasi Model
Dependent Variable: KURS Method: ARMA Maximum Likelihood (OPG - BHHH) Date: 09/03/20   Time: 07:13 Sample: 1 42 Included observations: 42
Convergence achieved after 11 iterations Coefficient covariance computed using outer product of gradients Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 17816.15 1175.938 15.15059 0.0000 COVID -0.128352 0.781863 -0.164162 0.8705 IHSG -0.541796 0.215800 -2.510640 0.0166 AR(1) 0.954660 0.046928 20.34316 0.0000 SIGMASQ 32967.64 6162.278 5.349910 0.0000 R-squared 0.947320     Mean dependent var 15531.00 Adjusted R-squared 0.941625 S.D. dependent var 800.6720 S.E. of regression 193.4495     Akaike info criterion 13.53695 Sum squared resid 1384641.     Schwarz criterion 13.74382 Log likelihood -279.2760     Hannan-Quinn criter. 13.61278 F-statistic 166.3392 Durbin-Watson stat 1.640980 Prob(F-statistic) 0.000000 Inverted AR Roots .95
Berdasarkan  tabel  di  atas  diperoleh  model  persamaan  regresi  adalah  sebagai berikut:
KURS= 17.816,15 - 0,128352 COVID-0.541796 IHSG+µt 2
Berdasarkan  dari  persamaan  regresi  bila  diinterprestasikan  sebagai  berikut: untuk  nilai  konstanta  17816.15,  artinya  KURS  tetap  akan  meningkat  sebesar  sebesar 17.816.15 setiap satu satuan jika tidak dipengaruhi oleh Covid dan IHSG.
Koefisien  untuk  IHSG  diperoleh  sebesar  -0.542  (bernilai  negatif).  Hal  ini menunjukan bahwa jika IHSG meningkat setiap satu satuan maka KURS akan menurun sebesar 0.542 setiap satu satuannya.

## 4. Uji F
Pada  Uji  F  dapat  dilihat  bahwa  dari  hasil  pengujian  diperoleh  nilai  F  sebesar 166.339  dan  nilai  prob  F-test  sebesar  0.000.  Oleh  karena  nilai  prob  F-test  lebih  kecil dari  5%  (0.000  <  0.05)  maka  Hipotesis  diterima,.  Artinya  Covid-19  dan  IHSG  secara bersamaan berpengaruh terhadap perkembangan KURS

## 5. Uji T
Pada  Uji  T,  Covid-19  tidak  berpengaruh  signifikan  terhadap  KURS.  Hal  ini dibuktikan  dengan  nilai  t  sebesar  0.164  dengan  taraf  signifikansi  0,871.    Oleh  karena nilai  t  hitung  lebih  kecil  dari  t  tabel  (0.164<2.021  atau  -0.164>-2.021)  atau  nilai signifikansi  lebih  besar  dari  pada  alpha  5%  (0,871  >  0,05).  Dapat  disimpulkan  bahwa hipotesis ditolak.
Berbeda  dengan  Covid-19,  IHSG  berpengaruh  signifikan  terhadap  KURS.  Hal ini  dibuktikan  dengan  nilai  t  sebesar  -2.511  dengan  taraf  signifikansi  0,017.    Oleh karena nilai t hitung lebih besar dari t tabel (2.511>2.021 atau -2.511<-2.021) atau nilai signifikansi  lebih  kecil  dari  pada  alpha  5%  (0.017  <  0,05).  Dapat  disimpulkan  bahwa hipotesis diterima.

## 6. Koefisien Determinasi
Koefisien determinasi berfungsi untuk melihat kemampuan variabel independent menerangkan  variabel  dependent  dapat  diketahui  dari  besarnya  koefisien  determinasi (R2).  Hasil  penelitian  diperoleh  angka  koefisien  determinasi)  R2  =  0.941.  Angka  ini dapat  diartikan  bahwa  pengaruh  atau  kontribusi  Covid-19  dan  IHSG  terhadap  KURS selama  pandemi  Covid-19  adalah  sebesar  94.1%.  Sedangkan  sisanya  dipengaruhi variabel lain.

## Pembahasan Pengaruh Covid-19 Terhadap Kurs Rupiah
Pengaruh  Covid-19  Terhadap  Kurs  Rupiah  ditentukan  pada  hasil  koefisien regresi.  Nampak  bahwa  koefisen  tersebut  bernilai  negatif.  Artinya  Covid-19 berpengaruh  negatif  terhadap  kurs  Rupiah.  Secara  parsial  koefisien  untuk  Covid-19 diperoleh  sebesar  -0.128  (bernilai  negatif).  Hal  ini  menunjukan  bahwa  jika  Covid-19 meningkat  setiap  satu  satuan,  maka  kurs  akan  menurun  sebesar  0.128  setiap  satu satuannya. Sedangkan Uji T alpha 5% (0,871 > 0,05) menunjukan tidak signifikan. Berdasarkan analisis regresi tersebut, berarti bila ada penambahan kasus Covid-
19  maka  nilai  tukar  Rupiah/USD  semakin  menurun  pada  periode  penelitian.  Artinya, nilai  Rupiah  semakin  pada  periode  penelitian  justru  mengalami  apresiasi  bukan depresiasi.  Namun  demikian  dari  derajat  signifikansinya,  pengaruh  Covid-19  terhadap kurs Rupiah tidak signifikan.
Penelitian ini tidak sejalan dengan penelitian dari (Haryanto 2020) yang meneliti tentang  Dampak  Covid-19  terhadap  Pergerakan  Nilai  Tukar  Rupiah  dan  Indeks  Harga Saham  Gabungan  (IHSG).  Hasil  dari  penelitian  tersebut  menyatakan  bahwa  Covid-19 berpengaruh  positif  terhadap  Kurs  Rupiah.  Pada  penelitian  (Indrajit,  Atul,  and  Rupam 2020) meneliti tentang korelasi antara tingkat pertumbuhan covid dengan exchange rate di  India,  menghasilkan  temuan  bahwa  adanya  korelasi  positif  antara  tingkat pertumbuhan yang terkonfirmasi dengan tingkat exchange rate tetapi tidak signifikan. Penelitian ini sejalan dengan penelitian(Abu Bakar 2020)  yang meneliti tentang Pengaruh  Covid-19  terhadap  Pasar  modal  dan Exchange  Rate di  Malaysia.  Dari Penelitian tersebut menyatakan bahwa Covid-19 berpengaruh negatif terhadap currency exchange Rate . Penelitian lain dengan hasil yang sama dilakukan oleh (Aileen L 2020) yang meneliti tentang Pengaruh Pandemi Covid-19 di  Bursa Efek  Filipina, Kurs Peso- Dolar  dan  Harga  Eceran  Solar.  Dari  penelitian  tersebut,  Covid-19  berpengaruh  negatif terhadap  Kurs  Peso-Dolar.  Beberapa  penelitian  terserbut  meneliti  tentang  pengaruh covid-19  terhadap exchange  rate pada  masing-masing currency ,  dan  hasilnya  negatif. Oleh  karena  itu,  dapat  dikatakan  bahwa  Covid-19  berpengaruh  negatif  terhadap exchange rate di berbagai negara bukan hanya di Indonesia saja.
Gejolak nilai tukar mata uang asing menjadi perhatian khusus pada saat Covid- 19.  Hal  ini  memaksakan  roda  perekonomian  berputar  dengan  ketidakpastian  devisa yang  diperoleh  suatu  negara  dan  penuh  resiko  dalam  berinvestasi.  Maka  dari  itu, kebijakan  valuta  asing  diperlukan  dan  bahkan  dijadikan  perhatian  khusus  agar  modal asing tidak keluar secara serentak (Odhuno 2020).
Covid-19  memberikan efek  negatif  terhadap  perekonomian  Global.  Pemerintah Indonesia  terus  berupaya  memberikan  perhatian  khusus  terutama  bidang  ekonomi. Maka  dari  itu  31  Maret  Presiden  mengeluarkan  kebijakan  PSBB.  Efek  domino  mulai nampak  pada  perekonomian  Indonesia,  penurunan  ekspor  impor  yang  diakibatkan merosotnya  ekonomi  China,  Korea,  Jepang,  Jerman,  USA  yang  notabene  merupakan mitra dagang Indonesia. Namun demikian Indonesia telah melakkan berbagai kebijakan untuk  menstabilkan  dan  memitigasi  nilai  tukar  akibat  dampak  dari  Covid-19  terhadap perekonomian Indonesia (Pati 2020) .

## Pengaruh IHSG Terhadap Kurs Rupiah
Pengaruh  IHSG  Terhadap  Kurs  Rupiah  ditentukan  pada  hasil  koefisien  regresi. Nampak  bahwa  koefisien  tersebut  bernilai  negatif.  Artinya  IHSG  berpengaruh  negatif terhadap kurs Rupiah. Secara parsial koefisien untuk COVID diperoleh sebesar  -0.542 (bernilai  negatif).  Hal  ini  menunjukan  bahwa  jika  Covid-19  meningkat  setiap  satu satuan,  maka  IHSG  akan  menurun  sebesar  -0.542  setiap  satu  satuannya.  Artinya,  bila ada  peningkatan  IHSG  selama  pandemi  Covid-19  maka  nilai  rupiah  mengalami apresiasi  sedangkan  nilai  dolar  mengalami  depresiasi.  Hal  ini  bisa  saja  terjadi  karena Covid-19  justru  membuat capital  import .  Beberapa  investor  asing  membawa cashinflow masuk  ke  bursa  sehingga  permintaan  Rupiah  menjadi  naik  sedangkan  dari sisi penawaran tetap.
Hal ini sejalan dengan penelitian (Haryanto 2020) yang menunjukkan IHSG dan KURS  memiliki  hubungan  negatif.  (Abu  Bakar  2020)  melakukan  penelitian  mengenai Covid-19  dan  Pasar  modal  yang  diwakilkan  oleh  KLSE  Index;  serta  (Aileen  L  2020) yang  melakukan  penelitian  mengenai    Covid-19  dan Philippine  stock  exchange  index . Pada  penelitian  (Indrajit  et  al.  2020)  meneliti  tentang  korelasi  antara  tingkat pertumbuhan covid dengan exchange rate di India, menghasilkan temuan bahwa adanya korelasi positif antara tingkat pertumbuhan yang terkonfirmasi dengan tingkat exchange rate tetapi tidak signifikan. Semua penelitian tersebut menunjukkan hasil bahwa Covid-
19  berpengaruh  negatif  terhadap  pasar  modal  yang  diwakilkan  oleh  indeks  disetiap negara masing-masing.
Salah  satu  faktor  yang  mempengaruhi  Nilai  tukar  valas  adalah supply  and demand  currency. Salah  satunya  permintaan  valas  adalah  capital  eksport,  artinya permintaan  terhadap  uang  asing  meningkat.  Bila  keadaan  sebaliknya,  yaitu capital import , maka yang terjadi adalah permintaan akan uang lokal meningkat  (Hady 2012). Covid-19  merupakan  salah  satu  faktor  yang  menyebabkan  turunnya  IHSG.  Turunnya IHSG  akan  berdampak  pada  masuknya  modal  asing  ke  Indonesia  ( Capital  Import ). Capital  Import inilah  yang  membuat  Rupiah  (mata  uang  lokal)  mengalami  apresiasi karena  permintaan  Rupiah  juga  meningkat.  Oleh  karena  itu  dapat  dikatakan  bahwa IHSG  berpengaruh  negatif  terhadap  Kurs  Rupiah  ketika  pandemi  Covid-19  periode penelitian.
Berbeda  dengan  pasar  saham  negara  negara  maju,  pasar  saham  negara berkembang  telah  menghadapi  beberapa  fase  dengan  tren  berlawananan.  Di  negara berkembang  seperti  pakistan,  pemerintah  melakukan  tindakan  preventif  seperti memberikan  bantuan  kepada  masyarakat,  industri  kecil,  dan  menurunkan  suku  bunga. Di  Pakistan  sendiri  paket  ekonomi  dapat  membantu  masyarakat  memenuhi  kebutuhan industri  sehingga  memcu  kegiatan  ekonomi  dan  bisa  menarik  peluang  investasi (Waheed et al. 2020).

## SIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  analisis  dan  pembahasan  pada  penelitian  ini  maka  dapat disimpulkan  sebagai  berikut:  (1)  Secara  parsial  Covid-19  berpengaruh  negatif  tetapi tidak signifikan terhadap Kurs Rupiah/USD. Hal ini ditunjukkan dengan nilai koefisien -0.128 dengan uji T yang nilai signifikansinya lebih besar dari pada alpha 5% (0,871 > 0,05).  (2)  Secara  parsial  IHSG  berpengaruh  negatif  dan  signifikan  terhadap  Kurs Rupiah/USD. Hal ini ditunjukkan dengan nilai koefisien -0.542dengan uji T yang nilai signifikansinya lebih besar dari pada alpha 5% (0.017 < 0,05). (3) Secara bersama-sama Covid-19  dan  IHSG  berpengaruh  terhadap  Kurs  Rupiah/USD.  Hal  ini  ditunjukkan dengan nilai prob F-test lebih kecil dari 5% (0.000 < 0.05).  (4) Kedua variabel tersebut berkontribusi  terhadap  Kurs  selama  pandemi  sebesar  94.1%  sisanya  di  pengaruhi  oleh variabel lain. Hal ini ditunjukkan dengan besarnya koefisien determinasi R2= 0.941.
Adapun  saran  untuk  penelitian  selanjutnya  adalah  dengan  membagi  periode penelitian menjadi beberapa periode, misal periode 2 Maret-30 April 2020 , 2 Maret-31 Juli  2020,  2  Maret-  31  Desember  2020,  dst  hingga  ditemukannya  vaksin  Covid-19. Kemudian penelitian tersebut di bandingkan hasilnya per periode. Oleh karena itu perlu ada penelitian yang berkesinambungan terutama dampak Covid-19 terhadap sektor non riil seperti IHSG dan Kurs Rupiah.

## DAFTAR PUSTAKA
Abu  Bakar,  Nashirah.  2020.  “Impact  of  Coronavirus  Disease  2019  (COVID-19)  to Equity  Market  and  Currency  Exchange  Rate.” IOSR  Journal  of  Economics  and Finance .
Aileen  L,  Abraham  C.  2020.  “The  Effect  of  COVID-19  Pandemic  on  the  Philippine Stock  Exchange,  Peso-Dollar  Rate  and  Retail  Price  of  Diesel.” The  Journal  of Asian Finance, Economics and Business Vol.7(10):543–53. Arifin, Samsul, and Shany Mayasya. 2018. “Faktor - Faktor Yang Mempengaruhi Nilai Tukar Rupiah Terhadap Dolar Amerika Serikat.” Jurnal Ekonomi-Qu 8(1):82–96. Dzakiyah,  Zumrotudz,  Zarah  Puspitaningtyas,  and  Yeni  Puspita.  2018.  Pengaruh Jumlah Nilai Ekspor Dan Tingkat Inflasi Terhadap Kurs Rupiah Tahun 2009-2016.
Jurnal Perilaku Dan Strategi Bisnis .
Fauziyah,  Elys.  2017.  Faktor  -  Faktor  Determinan  Kurs  Rupiah  Terhadap  Dollar Amerika. Media Trend .
Hady,  Hamdy.  2012. Manajemen  Keuangan  Internasional .  Jakarta:  Mitra  Wacana Media.
Hanafi,  Mamduh.  2019. Manajemen  Keuangan  Internasional .  3rd  ed.  Yogyakarta: BPFE.
Haryanto.  2020.  Dampak  Covid-19  Terhadap  Pergerakan  Nilai  Tukar  Rupiah  Dan Indeks  Harga Saham  Gabungan (IHSG). Jurnal Perencanaan Pembangunan: The Indonesian Journal of Development Planning IV:151–65. Indrajit, Banerjee, Kumar Atul, and Bhattacharyya Rupam. 2020. Examining the Effect of COVID-19 on  Foreign Exchange Rate and Stock Market  -  An  Applied Insight into  the  Variable  Effects  of  Lockdown  on  Indian  Economy. ArXiv  Preprint ArXiv:2006.14499 .
Lubis, Delima Sari. 2018. Analisis Faktor Yang Mempengaruhi Kurs Rupiah Terhadap Dollar  Amerika  Serikat. Al-Masharif:  Jurnal  Ilmu  Ekonomi  Dan  Keislaman 6(1):29.
Muchlas,  Zainul,  and  Agus  Rahman  Alamsyah.  2015.  Faktor-Faktor  Yang Mempengaruhi  Kurs  Rupiah  Terhadap  Dolar  Amerika  Pasca  Krisis  (2000-2010). Jurnal JIBEKA .
Odhuno,  Francis.  2020.  The  Potential  Impact  Of  The  Covid-19  Pandemic  On  The Exchange Rate In Papua New Guinea. The National Research Institute Papua New Guinea 13(6):1–7.
Pati, Umi Khaerah. 2020. Indonesian Government Policy In Mitigating Economic Risks Due To The Impact Of The Covid-19 Outbreak. Journal of Law and Legal Reform 1(14):577–90.
Sujarweni,  V.  Wiratna.  2016. Penelitian  Akuntansi  SPSS .  Yogyakarta:  Pustaka  Baru Press.
Waheed,  Rida,  Suleman  Sarwar,  Sahar  Sarwar,  and  Muhammad  Kaleem  Khan.  2020. The  Impact  of  COVID-19  on  Karachi  Stock  Exchange:  Quantile-on-Quantile Approach Using Secondary and Predicted Data. J Public Affairs 2290. www. bi.go.id www. finance.yahoo.com