## Volume  28 Number 1, Januari 2023

## JURNAL AKUNTANSI DAN KEUANGAN (JAK)
Fakultas Ekononi dan Bisnis Universitas Lampung, Indonesia
ANALISIS FAKTOR DALAM DAN LUAR NEGERI TERHADAP JAKARTA ISLAMIC INDEX (JII) PERIODE 2010-2021
Furqonul Haq 1a
1 Fakultas Ekonomi dan Bisnis Islam, UIN Sunan Kalijaga Yogyakarta, Indonesia furqonul.haq@uin-suka.ac.id a

## INFO ARTIKEL
Dikumpulkan: 03 Januari 2023;
Diterima: 15 Januari 2023; Terbit: 30 Januari 2023;

## ABSTRACT
This study aims to examine domestic and foreign factors on the Jakarta Islamic Index (JII)  using  the  estimated  Vector  Error  Correction  Model.  Monthly  data  used  from January  2010  to  December  2021  (144  months).  This  research  generally  gets  two findings. First, in the long-term domestic factors (exchange rates) and foreign factors (world oil prices, world gold prices and DJIMI) have a significant positive influence on JII.  Second,  in  the  long  run  domestic  factors  (inflation)  and  foreign  factors  (KLSE) significantly negatively influence JII. This research is expected to  benefit academics and researchers interested in examining the factors that influence the Islamic capital market index in Indonesia.
Keywords: Domestic Factors, Foreign Factors and Jakarta Islamic Index Volume 28. Number 1, Januari 2023, pp. 16-27 http://doi.org/10.23960/jak.v28i1.833

## ABSTRAK
Penelitian ini bertujuan untuk mengkaji faktor dalam dan luar negeri pada Jakarta Islamic Index (JII) dengan menggunakan model estimasi Vector Error Correction. Data  bulanan  yang  digunakan  dari  Januari  2010  hingga  Desember  2021  (144 bulan).  Penelitian  ini  secara  umum  mendapatkan  dua  temuan.  Pertama,  dalam jangka panjang faktor domestik (nilai tukar) dan faktor luar negeri (harga minyak dunia,  harga  emas  dunia  dan  DJIMI)  berpengaruh  positif  signifikan  terhadap JII. Kedua,  dalam  jangka  panjang  faktor  domestik  (inflasi)  dan  faktor  luar  negeri (KLSE) berpengaruh negatif signifikan terhadap JII. Penelitian ini diharapkan dapat bermanfaat bagi para akademisi dan peneliti yang tertarik untuk meneliti faktor- faktor yang mempengaruhi indeks pasar modal syariah di Indonesia.
Kata Kunci : Faktor Domestik, Faktor Asing dan Jakarta Islamic Index
Corresponding  author : Furqonul Haq Jl. Laksda Adisucipto, Yogyakarta, Indonesia 55281 Email : furqonul.haq@uin-suka.ac.id

## A. PENDAHULUAN
Pasar  modal  Islam  atau  pasar  modal  syariah  adalah  pasar  modal  yang  kegiatan  usahanya  menjalankan prinsip-prinsip hukum Islam dan melarang hal-hal seperti riba (riba), perjudian (maysir), dan spekulasi (gharar). Selanjutnya,  di  pasar  modal  syariah,  semua  instrumen  yang  digunakan  harus  sesuai  dengan  syariah.  Dalam mengklasifikasikan sekuritas tersebut, Dewan Pengawas Syariah (DPS) akan melakukan penyaringan kualitatif dan kuantitatif pada masing-masing perusahaan. DPS akan mengumpulkan informasi perusahaan dari berbagai sumber, misalnya, tanggapan perusahaan terhadap formulir survei, laporan keuangan tahunan perusahaan, dan pertanyaan yang  diajukan  kepada  manajemen  perusahaan  masing-masing  untuk  menentukan  klasifikasi  perusahaan  sesuai syariah atau tidak (Qizam et al., 2020).
Saham-saham syariah di pasar modal syariah Indonesia terkumpul dalam beberapa indeks saham syariah, diantaranya  Jakarta  Islamic  Index  (JII).  JII  adalah  indeks  saham  yang  terdiri  dari  30  saham  syariah  yang berkapitalisasi  besar  dan  likuiditas  tinggi  (IDX  Islamic,  2023).  Berdasarkan  data  Bursa  Efek  Indonesia  (BEI), sepanjang tahun berjalan hingga Rabu tanggal 08 Desember 2021, indeks JII telah melemah sebanyak 10,42 persen. Menurut Head of Market Research Infovesta Utama, Wawan Hendrayana, salah satu faktor utama yang menekan kinerja JII adalah minimnya konstituen dari sektor digital dan perbankan. Kondisi pandemi Covid-19 di tahun 2022 juga akan sangat menentukan performa JII ke depannya (Bisnis.com, 2021).
Kinerja JII tidak hanya dipengaruhi oleh kondisi pandemi Covid-19 saja, tetapi dapat disebabkan oleh faktor dalam  negeri  dan  luar  negeri.  Faktor  dalam  negeri  yang  menyebabkan  pergerakan  harga  saham  di  JII  misalnya inflasi dan nilai tukar. Faktor luar negeri yang mempengaruhi pergerakan harga saham di JII misalnya indeks saham negara-negara lain, harga emas dunia dan harga minyak dunia.
Banyak literatur teoritis menunjukkan bahwa tingkat inflasi yang lebih tinggi berkaitan dengan pasar modal yang kurang likuid dan lebih kecil, diantaranya penelitian (Huybens, E. and Smith, 1999). Penelitian (Ghumro et al.,
2022)  menunjukkan  bahwa  nilai  tukar  dan  sentimen  investor  secara  bersamaan  mempengaruhi  kinerja  pasar saham. Penelitian  (Oktaviani,  2017) menunjukkan  bahwa  Dow  Jones  Islamic Market  Index  (DJIMI)  berpengaruh negatif pada JII. Sejumlah besar peneliti menunjukkan bahwa harga emas dan minyak mempengaruhi harga saham (Chang, H.F., Huang, L.C. and Chin, 2013) dan (Raza, N., Shahzad, S.J.H., Tiwari, A.K. and Shahbaz, 2016).
Berdasarkan penjelasan dan perbedaan hasil-hasil penelitian terdahulu di atas maka penelitian tentang faktor dalam  negeri  dan  luar  negeri  yang  mempengaruhi  JII  urgen  untuk  dilakukan.  Tujuan  penelitian  ini  yaitu  untuk mengetahui pengaruh  dari  inflasi, nilai tukar,  DJIMI,  KLSE,  harga emas  dunia  dan  harga  minyak  dunia  terhadap pergerakan harga saham di JII selama periode 2010-2021.

## B. LANDASAN TEORI DAN PENGEMBANGAN HIPOTESIS

## Ketidakpastian Dunia/Global
Sejak  krisis  keuangan  global,  kekhawatiran  akan  ketidakpastian  telah tumbuh  di  seluruh  dunia.  Menurut laporan-laporan  negara  IMF,  ketidakpastian  akhir-akhir  ini  menjadi  faktor  utama  buruknya  kinerja  ekonomi  di berbagai negara (Ahir et al., 2022). Ketidakpastian  dapat dialami, baik dalam aspek ekonomi maupun keuangan yang menghambat indikator ekonomi makro suatu perekonomian. Ketidakpastian dunia memiliki konotasi yang kuat dengan seluruh pemangku kepentingan perekonomian (Meo et al., 2021).
Ketidakpastian  global  dapat  dianggap  sebagai  faktor  risiko  global  yang  paling  penting  yang  menghambat kinerja pasar keuangan secara global (Baker, 2016). Oleh karena itu, konsekuensi dari ketidakpastian global pada hasil sekuritas keuangan dapat dipraktikkan dalam banyak cara. Pertama, karena ketidakpastian global, lingkungan pembiayaan dan titik otonomi ekonomi sangat memukul kinerja pasar saham, dan partisipasi investor lokal dan internasional  kental.  Berdasarkan  yang  pertama,  cara  kedua,  ketidakpastian  global  menekan  perilaku  pelaku ekonomi, sementara pelaku ekonomi telah mengambil keputusan investasi mengenai kegiatan ekonomi (investasi, operasi dan pembiayaan) yang merupakan faktor penting yang berpengaruh positif terhadap kinerja pasar saham (Arouri,  2016)  and  (Carriere-Swallow,  2013).  Selain itu, ketidakpastian  dunia  juga memiliki  kesan  tangguh  dari pasar  komoditas  (harga  minyak  dan  gas,  emas,  dll.)  yang  pada  akhirnya  memukul  kegiatan  ekonomi  di  negara tersebut (Arouri, 2014); (Basher, 2016) dan (Kang, 2017).
Berdasarkan  penjelasan  di  atas  secara  implisit  dapat  diartikan  bahwa  ketidakpastian  global  dapat mengganggu  seluruh  sektor  perekonomian  setiap  negara,  baik  negara  yang  kuat  perekonomiannya  (misalnya Amerika  serikat)  ataupun  negara-negara  yang  belum  kuat  perekonomiannya  (misalnya  negara  Indonesia).  Jika perekonomian negara kuat terganggu maka akan berdampak pada perekonomian negara yang belum kuat. Hal itu terjadi karena adanya dampak penularan atau contagion effect.
Contagion  effect  dapat  diartikan sebagai  guncangan ekonomi  di negara yang kuat perekonomiannya yang menyebar dan mempengaruhi negara lain. (Harjito, n.d.) menjelaskan bahwa contagion effect dapat terjadi apabila terdapat  korelasi  perdagangan.  Korelasi  perdagangan  negara  Indonesia  dengan  negara  Amerika  Serikat  dapat dikatakan  memiliki  hubungan  yang  kuat  sehingga  apabila  pasar  saham  syariah  Amerika  Serikat  (DJII)  terjadi guncangan maka akan berdampak pada pasar modal syariah di Indonesia (JII). Contagion effect yang dirasakan oleh JII  juga  dapat  diakibatkan  oleh  guncangan yang  terjadi pada  pasar modal negara  tetangga,  misalnya  pada pasar modal Malaysia (KLSE).
Penjelasan  di  atas  diperkuat  oleh  penelitian  (Suriani  et  al.,  2015)  yang  menjelaskan  bahwa  tidak  ada hubungan antara nilai tukar dan harga saham di Pakistan. Penelitian (Santillán-salgado et al., 2017) menemukan jika kenaikan harga minyak memiliki efek positif pada pengembalian saham di negara Amerika Latin. Penelitian (Tursoy & Faisal, 2017) menjelaskan bahwa ada hubungan negatif antara harga emas dan harga  saham di Turki secara  jangka  pendek  dan  panjang.  Penelitian  (Ho,  Liang-C.  &  Huang,  2014)  menjelaskan  bahwa  Dow  Jones Industrial  Average,  NASDAQ  Composite,  RUSSEL  2000  dan  PHLX  Semiconductor  Sector  Index  memiliki  efek penularan terhadap indeks saham negara Jordania dan Uni Emirat Arab (Abu Dhabi). Penelitian (Jamal et al., 2018) menjelaskan bahwa KLSE mempunyai pengaruh signifikan terhadap Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG).

## Pengembangan Hipotesis
Berdasarkan pada teori dan penjelasan di atas, peneliti mengembangkan hipotesis sebagai berikut: H 1 Inflasi berpengaruh positif terhadap pergerakan JII.
H 2 Nilai tukar berpengaruh negatif terhadap pergerakan JII.
H 3 Harga minyak berpengaruh positif terhadap pergerakan JII.
H 4 Harga emas berpengaruh negatif terhadap pergerakan JII.
H 5 DJIMI berpengaruh positif terhadap pergerakan JII. H 6 KLSE berpengaruh positif terhadap pergerakan JII.

## C. METODE PENELITIAN

## a. Jenis Penelitian
Riset  ini  berjenis  deskriptif  kuantitatif  karena  mencoba  untuk  menjelaskan  hubungan  kausalitas  antara variabel independen dengan variabel dependen berdasarkan perhitungan statistik (angka). Riset ini mencoba untuk menguji  hubungan  kausalitas  (sebab  akibat)  suatu  variabel  independen  (inflasi,  kurs,  harga  emas  dunia,  harga minyak dunia, DJIMII dan KLSE) terhadap variabel dependen (JII). Data yang digunakan pada riset ini adalah data bulanan setiap variabel penelitian. Data yang diamati mulai bulan Januari 2010 sampai dengan Desember 2021.

## b. Populasi dan Sampel
Populasi dalam penelitian ini adalah data inflasi dan nilai tukar yang bersumber dari Bank Indonesia (BI); data harga emas dunia dan indeks harga saham dari DJIMII, KLSE, JII bersumber dari website investing dan data harga  minyak  dunia  bersumber  dari  website  indexmundi.  Teknik  sampling  yang  digunakan  yaitu  purposive sampling dengan beberapa kriteria, yaitu data dari semua variabel saham, harga emas, dan harga minyak diambil berdasarkan data bulanan yang dibatasi pada harga penutupan tiap akhir bulan selama periode 2010-2021 (144 bulan), (ii) data dari inflasi diambil Berdasarkan data inflasi bulanan yang dikeluarkan oleh Bank Indonesia selama periode 2010-2021 (144 bulan), (iii) data dari nilai tukar/kurs diambil Berdasarkan nilai tukar mata uang Rupiah terhadap Dollar Amerika Serikat. Kurs yang digunakan dalam penelitian ini menggunakan kurs tengah bulanan yang dikeluarkan oleh Bank Indonesia selama periode 2010-2021 (144 bulan).

## c. Teknik Analisis Data
Analisis data dengan menggunakan metode Vector Auto Regression (VAR) atau Vector Error Correction Model (VECM). Sebelum menggunakan metode VAR ataupun VECM, akan didahului dengan beberapa tahapan. Tahapan- tahapan dalam pemodelan VAR atau VECM secara garis besar meliputi; analisis statistik deskriptif, uji stasioneritas, uji kausalitas, uji kointegrasi, dan yang terakhir adalah penentuan model VAR atau VECM yang akan digunakan di dalam penelitian. Model penelitian yang dikembangkan oleh penulis pada riset ini yaitu metode VAR. Pemilihan model VAR oleh penulis didasarkan karena data penelitian berbentuk data deret waktu (time series).

## D. ANALISIS DAN PEMBAHASAN

## Analisis

## Hasil Analisis Deskriptif
Berdasarkan  tabel  1,  harga  saham  JII  mencapai  harga  tertinggi  sebesar  787,120  dan  terendah  sebesar 413,730.  Inflasi mencapai nilai  tertinggi sebesar  8,79%  dan  terendah sebesar  1,32%.  Nilai tukar mencapai nilai tertinggi sebesar Rp.15.867,43 dan terendah sebesar Rp.8.532. Harga emas dunia mencapai harga tertinggi sebesar $2.026,900/ troy  ounce dan  terendah  sebesar  $1.083/ troy  ounce .  Harga  minyak  dunia  mencapai  harga  tertinggi sebesar $117,79/barel dan terendah sebesar $21,04/barel. Harga saham DJMI mencapai harga tertinggi sebesar 6.454,140 dan terendah sebesar 1.774,890. Harga saham KLSE mencapai harga tertinggi sebesar 1.882,710 dan terendah sebesar 1.259,160.
Tabel 1. Statistik Deskriptif INFL KURS MNYK EMAS DJIMI KLSE JII Maximum 8.790.000 15867.43 1.177.900 2.026.900 6.454.140 1.882.710 7.871.200 Minimum 1.320.000 8.532.000 2.104.000 1.083.000 1.774.890 1.259.160 4.137.300 Observations 144 144 144 144 144 144 144

## Sumber data: diolah, 2022
Selanjutnya  dilakukan  uji  stasioneritas  data dengan  cara melakukan  uji  akar  unit.  Uji akar  unit  dilakukan dengan  metode  Augmented  Dickey  Fuller  (ADF)  dan  Phillips  Perron  (PP).  Data  riset  dapat  dikatakan  stasioner apabila nilai ADF atau PP lebih besar dari nilai kritis McKinnon pada tingkat signifikansi 5%. Apabila nilai ADF atau nilai PP ternyata lebih kecil dari nilai kritis, maka dapat dikatakan data tidak stasioner pada tingkat level. Agar data stasioner,  maka  perlu  dilakukan  pengujian  kembali  pada  tingkat  diferensiasi  pertama  ( first  difference) dan seterusnya hingga mendapat data yang stasioner.
Variabel Nilai ADF Nilai McKinnon (Sign. 5%) Keterangan JII -2.468297 -3.441552 Tidak Stasioner INFLASI -3.164854 -3.441777 Tidak Stasioner KURS -0.959616 -3.442006 Tidak Stasioner MINYAK -2.118080 -3.442006 Tidak Stasioner EMAS -1.977447 -3.441552 Tidak Stasioner DJIMI -2.135653 -3.441552 Tidak Stasioner KLSE -2.844708 -3.441552 Tidak Stasioner
Sumber data: diolah, 2022
Berdasarkan tabel 2, diketahui bahwa semua variabel yang telah diuji stasioneritas dengan menggunakan metode ADF menunjukkan hasil yang tidak stasioner pada tingkat level. Data yang tidak stasioner dapat dilihat dari nilai  ADF  yang  lebih  kecil  dari nilai signifikansi.  Untuk  mendapatkan  hasil  data yang stasioner, perlu  dilakukan pengujian kembali pada tingkat diferensiasi pertama ( first difference ), diferensiasi kedua (second difference ) dan seterusnya sampai benar-benar mendapatkan data yang stasioner.  Dikarenakan data tidak stasioner pada tingkat level, maka perlu dilakukan uji kembali sampai mendapat data yang stasioner. Untuk mendapatkan data stasioner, maka harus dilakukan pengujian kembali pada diferensiasi pertama ( first difference ). Setelah dilakukan pengujian kembali pada diferensiasi pertama, diperoleh hasil uji ADF pada tabel di bawah ini.
Tabel 3. Uji ADF First Difference Variabel Nilai ADF Nilai McKinnon (Sign. 5%) Keterangan D(JII) -12.12710 -3.441777 Stasioner D(INFLASI) -9.413010 -3.441777 Stasioner D(KURS) -9.988229 -3.442006 Stasioner D(MINYAK) -9.096299 -3.442006 Stasioner D(EMAS) -12.92625 -3.441777 Stasioner D(DJIMI) -12.83729 -3.441777 Stasioner D(KLSE) -12.65769 -3.441777 Stasioner Sumber data: diolah, 2022
Berdasarkan tabel 3, dapat diketahui bahwa semua variabel menunjukkan hasil nilai ADF yang lebih besar dari nilai kritis. Ini berarti data yang dihasilkan melalui pengujian sudah stasioner pada diferensiasi pertama ( first difference ). Dikarenakan data sudah stasioner, maka proses analisis dapat dilanjutkan ke tahap berikutnya. Untuk semakin memperkuat uji stasioneritas, penulis juga melakukan pengujian akar unit dengan menggunakan metode Phillips Perron (PP). Di bawah ini tabel hasil pengujian stasioneritas data PP pada tingkat level.

## Tabel 4. Uji PP Tingkat Level
Variabel Nilai PP Nilai Mc Kinon (Sign. 5%) Keterangan JII -2.381809 -3.441552 Tidak Stasioner INFL -2.857812 -3.441552 Tidak Stasioner KURS -1.378487 -3.441552 Tidak Stasioner OIL -2.186412 -3.441552 Tidak Stasioner GOLD -1.897147 -3.441552 Tidak Stasioner DJIMI -1.867180 -3.441552 Tidak Stasioner KLSE -2.741947 -3.441552 Tidak Stasioner
Sumber data: diolah, 2022
Berdasarkan  tabel  4,  dapat  diketahui  bahwa  semua  variabel  yang  telah  diuji  stasioneritas  dengan menggunakan metode PP juga menunjukkan hasil yang tidak stasioner pada tingkat level. Data yang tidak stasioner dapat dilihat dari nilai PP yang lebih kecil dari nilai signifikansi. Untuk mendapatkan hasil data yang stasioner, perlu dilakukan  pengujian  kembali  pada  tingkat  diferensiasi  pertama  ( first  difference ),  diferensiasi  kedua  ( second difference ) dan seterusnya sampai benar-benar mendapatkan data yang stasioner. Dikarenakan data tidak stasioner pada tingkat level, maka perlu dilakukan uji kembali sampai mendapat data yang stasioner. Untuk mendapatkan data  stasioner,  maka  harus  dilakukan  pengujian  kembali  pada  diferensiasi  pertama  ( first  difference ).  Setelah dilakukan kembali pengujian pada diferensiasi pertama, diperoleh hasil uji PP pada tabel di bawah ini.
Tabel 5 . Uji PP First Difference Variabel Nilai PP Nilai Mc Kinon (Sign. 5%) Keterangan D(JII) -12.49773 -3.441777 Stasioner D(INFLASI) -9.201005 -3.441777 Stasioner D(KURS) -9.066903 -3.441777 Stasioner D(MINYAK) -7.730240 -3.441777 Stasioner D(EMAS) -12.95211 -3.441777 Stasioner D(DJIMI) 13.79653 -3.441777 Stasioner D(KLSE) -13.53214 -3.441777 Stasioner Sumber data: diolah, 2022
Berdasarkan tabel 5, dapat diketahui bahwa semua variabel menunjukkan hasil nilai PP yang lebih besar dari nilai  kritis.  Ini  berarti  data  yang  di  hasilkan  melalui  pengujian  sudah  stasioner  pada  diferensiasi  pertama  ( first difference ). Dikarenakan data sudah stasioner, maka proses analisis dapat dilanjutkan ke tahap berikutnya. Sebelum masuk ke tahap selanjutnya yaitu penentuan lag optimal, maka penulis melakukan uji stabilitas VAR terlebih dahulu. Tujuan dari dilakukannya pengujian ini adalah untuk mengetahui sampai lag keberapakah model VAR yang digunakan penulis itu stabil. Model VAR yang digunakan di dalam suatu penelitian haruslah stabil supaya hasil estimasi memiliki validitas yang tinggi dari model VAR yang digunakan. Model VAR dapat dikatakan memiliki tingkat stabilitas yang baik apabila memiliki nilai modulus di bawah angka 1 (satu) yang terdapat pada tabel AR- roots. Hasil uji stabilitas VAR dapat dilihat pada tabel di bawah ini.
Tabel 6. Hasil Uji Stabilitas VAR Root Modulus -0.235694 - 0.101038i 0.256438 -0.235694 + 0.101038i 0.256438 0.236058 0.236058 0.168647 - 0.076874i 0.185341 0.168647 + 0.076874i 0.185341 0.044721 - 0.131477i 0.138874 0.044721 + 0.131477i 0.138874 No root lies outside the unit circle.
VAR satisfies the stability condition.

## Sumber data: diolah, 2022
Berdasarkan tabel 6, penulis mendapatkan model VAR yang stabil pada lag ke 1 (pertama) dengan adanya keterangan tulisan “No root outside the unit circle dan VAR satisfies the stability condition” . Tahapan selanjutnya yaitu menentukan lag optimal. Penentuan lag optimal ini merupakan suatu yang penting di dalam estimasi model VAR yang bertujuan untuk mengetahui hubungan diantara variabel. Penentuan lag optimal berpedoman pada nilai yang terdapat pada Akaike Information Criterion (AIC) dan Schwarz Information Criterion (SC) dengan mengambil nilai yang paling kecil. Perolehan hasil uji lag optimal ada pada tabel di bawah ini.
Tabel 7. Hasil Uji Lag Optimal Lag AIC SC 0 -35.85968 -35.71397* 1 -36.01812* -34.85244

## Sumber data: diolah, 2022
Berdasarkan  pada  tabel  7,  kriteria  lag  yang  disarankan  oleh  AIC  adalah  lag  1  dengan  nilai  AIC  sebesar 36.01812.  Selanjutnya  dilakukan  uji kointegrasi.  Uji  kointegrasi  bertujuan  untuk  menganalisis  data  deret  waktu yang  tidak  stasioner  pada  tingkat  level  yang  kemudian  semua  data  menjadi  stasioner  pada  tingkat  diferensiasi pertama  ( first  difference ).  Uji  kointegrasi  memungkinkan  untuk  memperkirakan  parameter  atau  keseimbangan jangka  panjang.  Hasil  dari  uji  kointegrasi  sangat  penting  di  dalam  menentukan  model  analisis.  Metode  VAR digunakan  apabila  hasil  uji  tidak  terdapat  kointegrasi  antar  variabel.  Sedangkan  metode  VECM  (Vector  Error Correction Model) digunakan apabila hasil uji terdapat kointegrasi antar variabel. Uji kointegrasi yang digunakan penulis adalah Johansen Cointegration Test. Kriteria ada atau tidaknya kointegrasi dapat dilihat dari nilai Trace Statistic. Apabila nilai Trace Statistic > nilai kritis (0,05), maka terdapat hubungan kointegrasi. Berikut disampaikan hasil uji kointegrasi melalui tabel di bawah ini.

## Tabel 8. Hasil Uji Kointegrasi Johansen
Hypothesized No. of CE(s) Eigenvalue Trace Statistic 0.05 Critical Value None * 0.321790 174.2149 150.5585 At most 1 * 0.249737 119.0766 117.7082 At most 2 0.189003 78.27550 88.80380 At most 3 0.109258 48.52784 63.87610 At most 4 0.095938 32.09845 42.91525 At most 5 0.079258 17.77667 25.87211
Trace test indicates 2 cointegrating eqn(s) at the 0.05 level.

## Sumber data: diolah, 2022
Berdasarkan  tabel  8,  dapat  diketahui  bahwa  hasil  uji  statistik  menunjukkan  adanya  2  kointegrasi  yang signifikan pada α = 5%. Dapat dilihat nilai Trace Statistic > dari nilai kritis (174,2149 > 150, 5585). Sehingga dapat disimpulkan bahwa terdapat hubungan kointegrasi diantara variabel dalam jangka panjang. Dikarenakan terdapat hubungan kointegrasi, maka model analisis menggunakan VECM.
Selanjutnya  dilakukan  uji  kausalitas  Granger.  Uji  kausalitas  Granger  adalah  uji  hipotesis  statistik  untuk mengetahui apakah suatu data rangkaian waktu ( time series ) memiliki hubungan yang saling mempengaruhi dalam waktu jangka pendek. Untuk menentukan ada tidaknya hubungan kausalitas diantara variabel ditentukan dengan nilai  probabilitas.  Apabila  nilai  probabilitas  (Prob.)  kurang  dari  0,05  (Prob.<  0,05),  maka  terdapat  hubungan kausalitas. H hasil uji kausalitas Granger ada pada tabel di bawah ini.
Tabel 9. Hasil Uji Kausalitas Granger Null Hypothesis: Obs. F-Statistic Prob. LOG(INFL) does not Granger Cause LOG(JII) 143 0.21631 0.6426 LOG(JII) does not Granger Cause LOG(INFL) 0.06878 0.7935 LOG(KURS) does not Granger Cause LOG(JII) 143 0.46703 0.4955 LOG(JII) does not Granger Cause LOG(KURS) 2.91427 0.0900 LOG(MNYK) does not Granger Cause LOG(JII) 143 1.06026 0.3049 LOG(JII) does not Granger Cause LOG(MNYK) 0.14953 0.6996 LOG(EMAS) does not Granger Cause LOG(JII) 143 1.72970 0.1906 LOG(JII) does not Granger Cause LOG(EMAS) 6.36152 0.0128 LOG(DJIMI) does not Granger Cause LOG(JII) 143 0.92161 0.3387 LOG(JII) does not Granger Cause LOG(DJIMI) 1.87753 0.1728 LOG(KLSE) does not Granger Cause LOG(JII) 143 1.99016 0.1605 LOG(JII) does not Granger Cause LOG(KLSE) 0.00131 0.9712

## Sumber data: diolah, 2022
Hubungan variabel memiliki kausalitas jika nilai probabilitas kurang dari 0,05. Berdasarkan tabel 9, hasil uji menunjukkan  hanya variabel  JII  terhadap  Harga  Emas yang memiliki  hubungan  kausalitas.  Ini  ditunjukkan  dari variabel JII terhadap Harga Emas yang memiliki nilai probabilitas di bawah 0,05, yaitu sebesar 0,0128.
Selanjutnya dilakukan estimasi VECM. Penggunaan estimasi VECM ini digunakan penulis untuk mengetahui pengaruh  hubungan  jangka  pendek  dan  jangka  panjang  antara  variabel  inflasi,  kurs,  harga  emas  dunia,  harga minyak dunia, DJIMII dan KLSE terhadap JII.
Tabel 10. Estimasi VECM Jangka Pendek Variabel Nilai Koefisien Nilai t Statistic D(LOG(JII(-1))) 0.068240 0.54997 D(LOG(INFL(-1))) -0.035624 -0.98507 D(LOG(KURS(-1))) 0.104649 0.43321 D(LOG(OIL(-1))) -0.021999 -0.46233 D(LOG(GOLD(-1))) -0.085162 -0.89793 D(LOG(DJIMI(-1))) -0.168488 -1.31985 D(LOG(KLSE(-1))) 0.178034 0.99940
Nilai t Tabel α (0,05)    = 1,97743

## Sumber data: diolah, 2022
Berdasarkan tabel 10, dapat diketahui bahwa indeks saham JII memiliki nilai koefisien sebesar 0.068240 dan nilai t statistic (0.54997) < t tabel pada taraf signifikansi 0,05. Nilai ini memiliki arti bahwa apabila variabel JII naik
1 satuan pada periode sebelumnya dan yang lain dianggap tetap, maka diperkirakan diikuti kenaikan variabel JII sebesar 0.068240 pada periode setelahnya. Nilai t statistic yang dihasilkan indeks JII lebih kecil dari t tabel sehingga dapat dikatakan bahwa JII memiliki hubungan pengaruh positif namun tidak signifikan terhadap JII dalam jangka pendek.
Untuk variabel inflasi memiliki nilai koefisien sebesar -0.035624 dan nilai t statistic (-0.98507) < t tabel pada taraf signifikansi 0,05. Nilai ini memiliki arti bahwa apabila variabel inflasi naik 1 satuan pada periode sebelumnya dan yang lain dianggap tetap, maka akan diikuti penurunan variabel JII sebesar 0,035624 pada periode setelahnya. Dikarenakan nilai t statistic variabel inflasi lebih kecil dari nilai t tabel, maka ini mempunyai arti tidak signifikan. Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa variabel inflasi berpengaruh negatif tidak signifikan (tidak memiliki pengaruh) terhadap JII dalam jangka pendek.
Kurs memiliki nilai koefisien sebesar 0.104649 dan nilai t statistic (0.43321) < t tabel pada taraf signifikansi 0,05.  Nilai ini  memiliki arti  bahwa  apabila variabel  kurs naik  1  satuan pada periode  sebelumnya  dan yang  lain dianggap tetap, maka diperkirakan diikuti kenaikan variabel JII sebesar 0.104649 pada periode setelahnya. Nilai t statistic yang  dihasilkan  kurs  lebih  kecil  dari  t  tabel  sehingga  dapat  dikatakan  bahwa  kurs  memiliki  hubungan pengaruh positif namun tidak signifikan terhadap JII dalam jangka pendek.
Untuk variabel minyak memiliki nilai koefisien sebesar -0.0219994 dan nilai t statistic (-0.46233) < t tabel pada  taraf  signifikansi  0,05.  Nilai  ini  memiliki  arti  bahwa  apabila  variabel  minyak  naik  1  satuan  pada  periode sebelumnya  dan  yang  lain  dianggap  tetap,  maka  diperkirakan  akan  diikuti  penurunan  variabel  JII  sebesar 0,0219994 pada periode setelahnya. Dikarenakan nilai t statistic variabel minyak lebih kecil dari nilai t tabel, maka ini  mempunyai  arti  tidak  signifikan.  Dengan  demikian  dapat  disimpulkan  bahwa  variabel  minyak  berpengaruh negatif tidak signifikan (tidak memiliki pengaruh) terhadap JII dalam jangka pendek.
Untuk variabel emas memiliki nilai koefisien sebesar -0.085162 dan nilai t statistic (-0. 0.89793) < t tabel pada  taraf  signifikansi  0,05.  Nilai  ini  memiliki  arti  bahwa  apabila  variabel  emas  naik  1  satuan  pada  periode sebelumnya dan yang lain dianggap tetap, maka diperkirakan akan diikuti penurunan variabel JII sebesar 0,085162 pada periode setelahnya. Dikarenakan nilai t statistic variabel emas lebih kecil dari nilai t tabel, maka ini mempunyai arti  tidak  signifikan.  Dengan  demikian  dapat  disimpulkan  bahwa  variabel  emas  berpengaruh negatif  tidak signifikan (tidak memiliki pengaruh) terhadap JII dalam jangka pendek.
Untuk variabel DJIMI memiliki nilai koefisien sebesar -0.168488 dan nilai t statistic (-1.31985) < t tabel pada taraf signifikansi 0,05. Nilai ini memiliki arti bahwa apabila variabel DJIMI naik 1 satuan pada periode sebelumnya dan yang lain dianggap tetap, maka diperkirakan akan diikuti penurunan variabel JII sebesar 0,168488 pada periode setelahnya. Dikarenakan nilai t statistic variabel DJIMI lebih kecil dari nilai t tabel, maka ini mempunyai arti tidak signifikan. Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa variabel DJIMI berpengaruh negatif tidak signifikan (tidak memiliki pengaruh) terhadap JII dalam jangka pendek.
KLSE memiliki nilai koefisien sebesar 0.178034 dan nilai t statistic (0.99940) < t tabel pada taraf signifikansi 0,05. Nilai ini memiliki arti bahwa apabila variabel KLSE naik 1 satuan pada periode sebelumnya dan yang lain dianggap tetap, maka diperkirakan diikuti kenaikan variabel JII sebesar 0.178034 pada periode setelahnya. Nilai t statistic yang dihasilkan KLSE lebih kecil dari t tabel sehingga dapat dikatakan bahwa KLSE memiliki hubungan pengaruh positif namun tidak signifikan terhadap JII dalam jangka pendek.
Selain  estimasi  jangka  pendek,  model  VECM  juga  dapat  untuk  mengestimasi  jangka  panjang.  Berikut disampaikan estimasi VECM jangka panjang pada tabel di bawah ini.
Tabel 11. Estimasi VECM Jangka Panjang Variabel Nilai Koefisien Nilai t Statistic LOG(JII(-1)) - - LOG(INFL(-1)) -0.274696 -4.97992 LOG(KURS(-1)) 2.209351 6.29129 LOG(OIL(-1)) 0.256154 3.96187 LOG(GOLD(-1)) 0.440516 3.22163 LOG(DJIMI(-1)) 0.618605 3.88783 LOG(KLSE(-1)) -1.063335 -5.14713
Nilai t Tabel α (0,05)    = 1,97743
Sumber data: diolah, 2022
Berdasarkan tabel 11, dapat diketahui bahwa variabel inflasi mempunyai nilai koefisien sebesar -0.274696 serta memiliki nilai t statistic sebesar -4.97992. Hasil t statistic > t tabel pada taraf signifikansi 0,05. Dikarenakan nilai  koefisien  inflasi  bernilai  negatif  maka  dapat  dijelaskan  bahwa  variabel  inflasi  dalam  jangka  panjang
berpengaruh negatif signifikan terhadap JII.
Variabel kurs mempunyai nilai koefisien sebesar 2.209351 serta memiliki nilai t statistic sebesar 6.29129. Hasil t statistic > t tabel pada taraf signifikansi 0,05. Dikarenakan nilai koefisien kurs bernilai positif maka dapat dijelaskan bahwa variabel kurs dalam jangka panjang berpengaruh positif signifikan terhadap JII.
Variabel minyak mempunyai nilai koefisien sebesar 0.256154 serta memiliki nilai t statistic sebesar 3.96187. Hasil t statistic > t tabel pada taraf signifikansi 0,05. Dikarenakan nilai koefisien minyak bernilai positif maka dapat dijelaskan bahwa variabel kurs dalam jangka panjang berpengaruh positif signifikan terhadap JII.
Variabel emas mempunyai nilai koefisien sebesar 0.440516 serta memiliki nilai t statistic sebesar 3.22163. Hasil t statistic > t tabel pada taraf signifikansi 0,05. Dikarenakan nilai koefisien emas bernilai positif maka dapat dijelaskan bahwa variabel emas dalam jangka panjang berpengaruh positif signifikan terhadap JII.
Variabel DJIMI mempunyai nilai koefisien sebesar 0.618605 serta memiliki nilai t statistic sebesar 3.88783. Hasil t statistic > t tabel pada taraf signifikansi 0,05. Dikarenakan nilai koefisien DJIMI bernilai positif maka dapat dijelaskan bahwa variabel DJIMI dalam jangka panjang berpengaruh positif signifikan terhadap JII.
Indeks KLSE mempunyai nilai koefisien sebesar -1.063335 serta memiliki nilai t statistic sebesar -5.14713. Hasil t statistic > t tabel pada taraf signifikansi 0,05. Dikarenakan nilai koefisien KLSE bernilai negatif maka dapat dijelaskan bahwa variabel KLSE dalam jangka panjang berpengaruh negatif signifikan terhadap JII.
Selanjutnya  dilakukan  analisis impulse  response .  Tujuan  dari impuls  response adalah  untuk  menjelaskan evolusi variabel model sebagai reaksi terhadap kejutan atau shock dalam satu atau lebih variabel selama periode tertentu.  Adanya impuls  response memungkinkan  untuk  melacak  transmisi  guncangan  tunggal  dalam  sistem persamaan. Sehingga impuls response sangat berguna dalam penilaian kebijakan ekonomi. Berikut ini ditampilkan hasil impuls response dalam bentuk gambar grafik di bawah ini.
-.02 .00 .02 .04 .06 2 4 6 8 10 Response of LOG(JII) to LOG(JII) Response to Cholesky One S.D. Innovations -.02 .00 .02 .04 .06 2 4 6 8 10 Response of LOG(JII) to LOG(INFL) Response to Cholesky One S.D. Innovations -.02 .00 .02 .04 .06 2 4 6 8 10 Response of LOG(JII) to LOG(KURS) Response to Cholesky One S.D. Innovations -.02 .00 .02 .04 .06 2 4 6 8 10 Response of LOG(JII) to LOG(MNYK) Response to Cholesky One S.D. Innovations -.02 .00 .02 .04 .06 2 4 6 8 10 Response of LOG(JII) to LOG(EMAS) Response to Cholesky One S.D. Innovations -.02 .00 .02 .04 .06 2 4 6 8 10 Response of LOG(JII) to LOG(DJIMI) Response to Cholesky One S.D. Innovations -.02 .00 .02 .04 .06 2 4 6 8 10 Response of LOG(JII) to LOG(KLSE) Response to Cholesky One S.D. Innovations
Berdasarkan gambar 1, impulse response dari indeks JII terhadap kejutan inflasi cenderung menunjukkan tren yang berjalan negatif sepanjang periode pertama hingga periode kesepuluh.  Ini mempunyai arti bahwa dalam jangka panjang respon JII terhadap inflasi cenderung berpengaruh negatif dari awal hingga akhir.
Impulse response dari indeks JII terhadap kejutan kurs menunjukkan tren yang berjalan positif dari periode awal hingga kesepuluh. Ini mempunyai arti bahwa dalam jangka panjang respon JII terhadap kurs memiliki tren yang positif.
Impulse response dari indeks JII terhadap kejutan minyak menunjukkan tren yang berjalan negatif dari awal periode hingga periode ke sepuluh. Ini mempunyai arti bahwa dalam jangka panjang respon JII terhadap minyak berpengaruh negatif.
Impulse response dari indeks JII terhadap kejutan emas menunjukkan tren yang berjalan negatif dari awal periode  hingga  periode  kesepuluh.  Ini  mempunyai  arti  bahwa  dalam  jangka  panjang  respon  JII  terhadap  emas berpengaruh negatif.
Impulse response dari indeks JII terhadap kejutan DJIMI menunjukkan tren yang berjalan negatif dari awal periode  hingga  periode  kesepuluh.  Ini  mempunyai  arti  bahwa  dalam  jangka  panjang  respon  JII  terhadap  DJIMI berpengaruh negatif.
Impulse  response  dari  indeks  JII  terhadap  kejutan  KLSE  menunjukkan  tren  yang  berjalan  positif  di  awal periode pertama hingga ke dua. Memasuki periode ketiga cenderung berjalan menurun meski masih dalam tren positif Ini mempunyai arti bahwa dalam jangka panjang respon JII terhadap KLSE berpengaruh positif.
Selanjutnya dilakukan analisis variance decomposition . Tujuan dari variance decomposition adalah digunakan untuk membantu interpretasi model VECM. Variance decomposition menunjukkan jumlah informasi dari masing- masing  variabel  berkontribusi  terhadap  variabel  lain  dalam  autoregresi. Variance  decomposition juga  berguna untuk  menentukan  seberapa  banyak  variansi  yang  error  dari  masing-masing  variabel  dapat  dijelaskan  oleh guncangan eksogen terhadap variabel lain.  Hasil dari variance decomposition menunjukkan bahwa:
Indeks saham JII dipengaruhi oleh JII sendiri pada periode pertama yang menunjukkan jumlah sebesar 100 persen. Untuk variabel lain pada periode pertama belum mempengaruhi JII. Hal ini dapat diketahui bahwa semua variabel  independen  masih  menunjukkan  angka nol  persen.  Untuk periode kedua  hingga  kesepuluh,  guncangan yang ditimbulkan oleh JII sendiri masih tergolong besar meskipun terjadi penurunan hingga periode kesepuluh.
Memasuki  periode  kedua,  semua  variabel  mulai  memberikan  pengaruh  terhadap  JII.  Untuk  inflasi,  mulai periode kedua memberikan kejutan atau shock sebesar 0,20 persen terhadap JII. Kontribusi kejutan yang diberikan inflasi terhadap JII berfluktuasi dari mulai periode kedua hingga kesepuluh.  Kejutan terbesar inflasi terhadap JII sebesar 0,22 persen yang terjadi pada periode ketiga, sedangkan kejutan terkecil sebesar 0,195 persen terjadi pada periode ketujuh.
Kurs juga mulai memberikan kejutan pada JII mulai periode kedua sebesar 0,13 persen. Kontribusi kejutan yang diberikan kurs terhadap JII berfluktuasi dari mulai periode kedua hingga kesepuluh. Kejutan terbesar kurs terhadap JII sebesar 0,13 persen yang terjadi pada periode kedua, sedangkan kejutan terkecil sebesar 0,086 persen terjadi pada periode ketujuh.
Minyak juga mulai memberikan kejutan pada JII mulai periode kedua sebesar 0,19 persen. Kontribusi kejutan yang diberikan minyak terhadap JII memiliki tren naik dari mulai periode kedua hingga kesepuluh. Kejutan terbesar minyak terhadap JII sebesar 1,75 persen yang terjadi pada periode kesepuluh, sedangkan kejutan terkecil sebesar 0,19 persen terjadi pada periode kedua.
Emas juga mulai memberikan kejutan pada JII mulai periode kedua sebesar 0,45 persen. Kontribusi kejutan yang diberikan emas terhadap JII memiliki tren naik dari mulai periode kedua hingga kesepuluh. Kejutan terbesar emas terhadap JII sebesar 0,737 persen yang terjadi pada periode kesepuluh, sedangkan kejutan terkecil sebesar 0,45 persen terjadi pada periode kedua.
DJIMI juga mulai memberikan kejutan pada JII mulai periode kedua sebesar 0,38 persen. Kontribusi kejutan yang diberikan DJIMI terhadap JII memiliki tren naik dari mulai periode kedua hingga kesepuluh. Kejutan terbesar DJIMI terhadap JII sebesar 0,68 persen yang terjadi pada periode kesepuluh, sedangkan kejutan terkecil sebesar 0,38 persen terjadi pada periode kedua.
KLSE juga mulai memberikan kejutan pada JII mulai periode kedua sebesar 0,58 persen. Kontribusi kejutan yang diberikan KLSE terhadap JII berfluktuasi dari mulai periode kedua hingga kesepuluh. Kejutan terbesar KLSE terhadap JII sebesar 0,617 persen yang terjadi pada periode kelima, sedangkan kejutan terkecil sebesar 0,58 persen terjadi pada periode kedua.

## Pembahasan
Penelitian ini menemukan bahwa inflasi berpengaruh negatif signifikan terhadap JII dalam jangka panjang. Hal ini bertentangan dengan teori yang disampaikan oleh (Fisher, 1930) yang menyatakan bahwa inflasi memiliki hubungan positif terhadap saham. Temuan ini bertentangan dengan temuan  (Fitrianto, 2020) yang menemukan bahwa  inflasi  berpengaruh  positif  terhadap  JII.  Temuan  ini  juga  bertentangan  dengan  hipotesis  yang  peneliti tawarkan di awal pembahasan.
Temuan  lainnya  adalah  kurs  berpengaruh  positif  signifikan  terhadap  JII  dalam  jangka  panjang.  Hal  ini bertentangan dengan teori pendekatan keseimbangan portofolio yang menyatakan bahwa nilai tukar diharapkan berkorelasi  negatif  terhadap  harga  saham.  Temuan  ini  bertentangan  dengan  temuan  (Fitrianto,  2020)  yang menyatakan bahwa kurs berpengaruh negatif terhadap JII. Tapi, temuan ini sejalan dengan hipotesis yang peneliti tawarkan di awal pembahasan.
Penelitian  ini  menemukan  bahwa  harga  minyak  dunia  berpengaruh  positif  signifikan  terhadap  JII  dalam jangka panjang. Temuan ini sejalan dengan temuan (Santillán-salgado et al., 2017) yang menyatakan bahwa harga minyak  memiliki  efek  positif  terhadap  saham  di  negara  Amerika  Latin  dan  juga  temuan  (Fitrianto,  2020)  yang mengungkapkan bahwa harga minyak dunia berpengaruh positif signifikan terhadap JII. Temuan ini juga sejalan dengan hipotesis yang peneliti tawarkan di awal pembahasan.
Penelitian ini menemukan bahwa harga emas dunia berpengaruh negatif signifikan terhadap JII dalam jangka panjang. Temuan ini sejalan dengan temuan (Tursoy & Faisal, 2017) yang menyatakan bahwa ada hubungan negatif antara harga emas dan harga saham di Turki secara jangka pendek dan jangka panjang dan juga temuan (Fitrianto, 2020) yang mengungkapkan bahwa harga emas dunia berpengaruh negatif signifikan terhadap JII. Temuan ini juga sejalan dengan hipotesis yang peneliti tawarkan di awal pembahasan.
Temuan  lainnya  adalah  DJIMI  berpengaruh  positif  signifikan  terhadap  JII  dalam  jangka  panjang.  Hal  ini bertentangan  dengan  temuan  (Fitrianto,  2020)  yang  menyatakan  bahwa  DJIMI  berpengaruh  negatif  signifikan terhadap JII dan temuan (Jufri et al., 2022) yang menyatakan bahwa indeks saham syariah Amerika Serikat tidak memiliki pengaruh asimetris jangka panjang terhadap indeks saham syariah Indonesia. Tapi, temuan ini sejalan dengan temuan hipotesis yang peneliti tawarkan di awal pembahasan.
Terakhir,  KLSE  berpengaruh  positif  signifikan  terhadap  JII  dalam  jangka  panjang.  Hal  ini  dapat  terjadi dikarenakan  adanya  integrasi  antara  pasar  modal  syariah  Malaysia  dan  pasar  modal  syariah  Indonesia,  seperti diungkapkan oleh (Qizam et al., 2020) bahwa terjadi integrasi antara JII dengan Bursa Malaysia Emas Sharia sebagai pasar modal syariah. Tetapi temuan penelitian ini bertentangan dengan temuan (Fitrianto, 2020) yang menyatakan bahwa KLSE berpengaruh negatif signifikan terhadap JII. Tak lupa, temuan ini sejalan dengan temuan hipotesis yang peneliti tawarkan di awal pembahasan..

## E. SIMPULAN DAN SARAN

## Kesimpulan
Secara umum, penelitian ini dapat disimpulkan bahwa dukungan teknologi informasi berpengaruh dengan arah positif terhadap kualitas penerapan akuntansi berbasis akrual. Semakin bagus dukungan teknologi informasi maka  kualitas  penerapan  akuntansi  berbasis  akrual  juga  akan  semakin  meningkat.  Kelengkapan  dukungan infrastruktur teknologi informasi membantu dalam menerapkan dan memudahkan dalam pelaksanaan akuntansi berbasis akrual di tingkat kementerian/ lembaga. Serta, dukungan teknologi informasi berpengaruh dengan arah positif terhadap perceived usefulness dalam pengambilan keputusan melalui kualitas penerapan akuntansi berbasis akrual. Semakin bagus dukungan teknologi informasi maka akan semakin meningkatkan perceived usefulness dalam pengambilan keputusan melalui kualitas penerapan akuntansi berbasis akrual.

## Keterbatasan dan Saran Penelitian yang akan datang
Keterbatasan dalam penelitian ini serta saran penelitian yang akan datang sebagai berikut:
Meningkatkan  infrastruktur  teknologi  informasi  melalui:  1)  Melengkapi  aplikasi  akuntansi  akrual  secara terintegrasi  dari  mulai  penganggaran  sampai  dengan  penyusunan  pelaporan  keuangan  2)  Mengembangkan aplikasi-aplikasi yang dinamis sehingga siap untuk dikembangkan menyesuaikan dengan berbagai perubahan dan perkembangan  zaman  3)  Mengembangkan  aplikasi-aplikasi  yang  komprehensif  atas  semua  proses  bisnis  yang terjadi di kementerian/lembaga sehingga semua transaksi dapat terakomodir dalam penerapan akuntansi akrual. Serta, meningkatkan kualitas pelaporan keuangan akrual melalui: 1) Melengkapi aplikasi akuntansi akrual secara terintegrasi dari setiap kementerian/ lembaga sehingga dapat diketahui tahapan-tahapan pelaksanaan akuntansi
berbasis akrual dan menjadi early warning system ketika terjadi kesalahan dalam aplikasinya seperti penerapan model  e-  LPSE  sehingga  data  di  setiap  kementerian/  lembaga  langsung  terintegrasi.  2)  Secara  kontinu  dan berkelanjutan melakukan koordinasi tripartite pada saat sebelum, selama, dan setelah pelaksanaan tahun anggaran melalui  penyusunan  sampai  dengan  pelaporan  keuangan  per  trimester  agar  dapat  mengontrol  dan  menyusun pelaporan keuangan dengan lebih leluasa dan tepat sasaran.3) Melakukan benchmarking ke beberapa negara yang berhasil  dalam  penerapan  akuntansi  berbasis  akrual  seperti  di  Selandia  Baru  4)  Selalu  mengupdate  informasi terkait  pelaksanaan  akuntansi  berbasis  akrual  sehingga  proses  pelaksanaan  akuntansi  berbasis  akrual  lebih transparan dan akuntabel.
Penelitian ini belum mengungkapkan seluruh variabel yang mempengaruhi kualitas penerapan akuntansi akrual yang berimplikasi pada perceived usefulness dalam pengambilan keputusan, peneliti selanjutnya diharapkan dapat menambahkan variabel lain seperti gaya kepemimpinan, ketidakpastian lingkungan dan variabel lainnya.

## REFERENSI
Accountability, F., & Carlin, T. M. (2005). Debating The Impact Of Accrual Accounting And Reporting In The Public Sector . 21 (August), 309 – 336. Accountants, F. of E. (2008). Implementation of Accrual Accounting : The Impact on Public Sector Audit (Issue December). Bagus, I. G., & Negara, S. (2015). Toward Implementation of Accural Basis in Indonesia Government : Key Success Factors .
4 (1), 44 – 50. https://doi.org/10.5176/2010-4804
Bastani, P., Abolhalaj, M., Ramezanian, M., Baker, R. O. N., Rennie, M. D., Barton, A., Bellanca, S., Cultrera, L., Vermeylen, G.,
Blanton, S., Morris, D. M., Prettyman, M. G., Mcculloch, K., Redmond, S., Light, K. E., & Wolf, S. L. (2015). Forces Leading to the Adoption of Accrual Accounting by the Canad ian Federal Government : An Institutional Perspective * . 17 (1), 83 – 112. https://doi.org/10.5829/idosi.mejsr.2012.12.8.7129 Beatty, A., & Liao, S. (2014). Financial accounting in the banking industry: A review of the empirical literature. Journal of Accounting and Economics , 58 (2 – 3), 339 – 383. https://doi.org/10.1016/j.jacceco.2014.08.009 Bellanca, S., Cultrera, L., & Vermeylen, G. (2019). Analysis of Public Accounting Systems in the European Union . September . https://doi.org/10.5430/rwe.v6n3p23
Bhagat, S., & Bolton, B. (2008). Corporate governance and firm performance. Journal of Corporate Finance , 14 (3), 257 – 273. https://doi.org/10.1016/j.jcorpfin.2008.03.006 Bowrey, G., & Murphy, B. (2007). On foxes becoming gamekeepers : the capture of professional regulat ion by the Australian accounting profession . 1 – 12. Brook, D. A. (2010). Audited financial statements in the federal government: Intentions, outcomes and on-going challenges for management and policy-making . Buhr, N. (2012). Accrual accounting by Anglo-Amer ican governments : Motivations , developments , and some tensions over the last 30 years . https://doi.org/10.1177/1032373212443956 Carruthers, B. G. (1995). Accounting , Ambiguity , And The New Institutionai . ISM * i % e New Institutionalism . 2 , 313 – 328. Christianes, J., & Rommel, J. (2008). Accrual Accounting Reforms : Only For Businesslike ( Parts Of ) Governments. Financial Accountability and Management , 24 (February), 59 – 75. Cortes. (2006). Article information :
Danescu, C., Sudhof, M., Jupafsky, D., & Leskovee, Jure, Potts, C. (2018). Cash and Accrual Basis Accounting: Practical Reasons for a Contextual Approach to IPSAS. Proceedings of the 51st Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics, 15 (2), 424 – 431. Deacon, H., Wade-woolley, L., & Kirby, J. R. (2009). Flexibility in young second- language learners : examining the language specificity of orthographic processing . 32 (2), 215 – 229. https://doi.org/10.1111/j.1467-9817.2009.01392.x DeLone, W. H., & McLean, E. R. (2003). The DeLone and McLean model of information systems success: A ten-year update. Journal of Management Information Systems , 19 (4), 9 – 30. https://doi.org/10.1080/07421222.2003.11045748 Donaldson, L., & Davis, J. H. (1991). Australian Journal of Management . https://doi.org/10.1177/031289629101600103 Efendi, R., Dewi, F. G., & Gamayuni, R. R. (2018). Usefulness Analysis Of Accrual Based Accounting Information On Local Government Financial Statement : A Qualitative Study . 7 (11), 10 – 21. Fields, O., Dimaggio, P. J., Powell, W. W., & Powell, W. W. (2012). The Iron Cage Revisited : Institutional Isomorphism And Collective Rationality In Organizational Fields * . 48 (2), 147 – 160.
Francis, J., LaFond, R., Olsson, P., & Schipper, K. (2005). The market pricing of accruals quality. Journal of Accounting and Economics , 39 (2), 295 – 327. https://doi.org/10.1016/j.jacceco.2004.06.003 Gul, F. A., Chen, C. J. P., Tsui, J. S. L., & Kong, H. (2003). Discretionary Accounting Accruals , Managers ’ Incentives , a nd Audit Fees * . 20 (3). Haes, S. De, Grembergen, W. Van, Alignment, A., & Edition, S. (2009). Enterprise Governance of Information Technology . Hellriegel, D., & Slocum, J. W. (2011). Organizational behavior (13th ed.). South-Western Cengage Learning. Hepworth, N., & Hepworth, N. (2010). Accrual Accounting in Central Government Preconditions for Successful Implementation of Accrual Accounting in Central Government . October 2014 , 37 – 41. https://doi.org/10.1111/1467-9302.00339
Hoque, Z., & Hopper, T. (1994). Rationality, Accounting and Politics: a Case Study of Management Control in a Bangladeshi Jute Mill. Management Accounting Research . Kennedy, T. J. F. (2012). The perspectives of IPSASs introduction in Croatian public sector Gorana Roje * Vesna Vaši č ek and Mirjana Hladika Faculty of Economics and Business , . 2 (1), 25 – 43. Khan, A., & Mayes, S. (2009). Transition to Accrual Accounting . Lapsley, I., Mussari, R., & Paulsson, G. (2009). On the Adoption of Accrual Accounting in t he Public Sector : A Self -Evident and Problematic Reform . November 2014 , 37 – 41. https://doi.org/10.1080/09638180903334960 Lunt, B. M., & Reichgelt, H. (2014). What is the new discipline of information technology ? Where does it fit Session ETD 343 what is the new discipline of information technology ? Where does it fit ? January 2003 . Lye, J., Perera, H., & Rahman, A. (2004). The evolution of accruals-based Crown (government) financial statements in New Zealand . Mardiasmo. (2015). Akuntansi Sektor Publik . https://doi.org/10.6007/IJARAFMS/v8-i3/4760 Mehrolhassani, M. H., Mahani, A., & Emami, M. (2015). Implementation Status of Accrual Accounting System in Health Sector . January . https://doi.org/10.5539/gjhs.v7n1p24 Metalia, M. (2022). Determinant Percieved Usefulness in Decision Making on Accrual Based Accounting in Indonesian Ministries 1 . 2850 – 2862. Meyer, J. W., & Rowan, B. (1977). Institutionalized Organizations : Formal Structure as Myth and Ceremonyl . 83 (2), 340 –
363.
Nation, O., & Tickell, G. (2010). Cas h To Accrual Accounting : 9 (11), 71 – 78. O’Brien, J. A., & Marakas, G. M. (2007). Management Information System . Ouda, H. A. G. (2017). A Prescriptive Model of the Transition to Accrual Accounting in Central Government . February .
Pastra, A., Koufopoulos, D. N., Skintzi, V., Johansson, T., & Samac, N. (2021). Exploring trust in the boardroom: the case of Nordic region. Team Performance Management , 27 (3 – 4), 278 – 293. https://doi.org/10.1108/TPM-11-2020-0093 Pratiwi, A. (2016). Pengaruh Kualitas Penerapan Good Corporate Governance (GCG) Terhadap Kinerja Keuangan Pada Bank Umum Syariah Di Indonesia (Periode 2010-2015). Al-Tijary , 2 (1), 55 – 76. https://doi.org/10.21093/at.v2i1.610 Rkein, A. (2018). Accrual accounting and public sector reform : Northern Territory experience Accrual Accounting And Public Sector Reform : Northern Territory Experience . October . Schermerhorn, J. R. (2012). Management , 12th Edition . Simkin, M. G., Rose, J. M., & Norman, C. S. (2012). Core Concept of Accounting Information Systems . Sousa, R. G. De, Vasconcelos, A. F. De, Caneca, R. L., & Niyama, J. K. (2013). Accrual Basis Accounting in the Brazilian Public Sector : Empirical Research on the Usefulness of Accounting Information * . July 2012 , 219 – 230. Susilowati, R. Y. N., & Sugiri, S. (2022). Do the Institutional Factors Affect the Accounting information quality Post IFRS Adoption: Asian Countries Study. ICEBE 2021: Proceedings of the 4th International Conference of Economics, Business, and Entrepreneurship, ICEBE 2021, 7 October 2021, Lampung, Indonesia , 263.
Vroom, V. H. (1964). Motivation and leadership decision . Wilkinson, T. . (2000). Regional Approaches to Mesopotamian Archaeology: The Contribution of Archaeological Surveys. Journal of Archaeological Research, 8 (3). https://doi.org/10.5430/rwe.v6n3p23
Zucker, L. G. (1987). Institutional theories of organization . 443 – 464.