JURNAL GAUSSIAN, Volume 7, Nomor 2,  Tahun 2018, Halaman 153-163 Online di: https://ejournal3.undip.ac.id/index.php/gaussian /

## ANALISIS DAMPAK SHOCK VOLUME PERDAGANGAN SAHAM PADA INDEKS HARGA SAHAM CONSUMER GOODS DENGAN STRUCTURAL
VECTOR AUTOREGRESSIVE (SVAR)
Infan Nur Kharismawan 1 , Rukun Santoso 2 , Budi Warsito 3
1,2,3 Departemen Statistika, Fakultas Sains dan Matematika, Universitas Diponegoro e-mail : rukunsantoso25@gmail.com

## ABSTRACT
The stock trading  in the capital market will result daily volume of trading stock that impact on stock price. One of the indicators that describes the stock price movement is stock index. There are many types of stock index, one of them is consumer goods stock index. Stock index is a sensitive economic variable affected by shock  and  need  a  restriction  to  form  its  economic  model.  Based  on  that,  Structural  Vector  Autoregressive (SVAR) is used to describe its economic model. SVAR is formed by a stable VAR, fulfilled white noise, k- variate normal distribution. The purpose of this study are to forecast data on each variables and analyze the impact of the shock through the descriptions of variance decomposition. VAR used as the basis for SVAR is VAR(8)  whose  the  forming  variable  stationary  at  the  first  different  degree.  Performances  of  forecasting SVAR using MAPE (Mean Absolute Percentage Error) for in sample data are 13.87434% (volume of trading stock)  and  0.87045%  (consumer  goods  stock  index)  and  for  out  sample  data  are  14.22964%  (volume  of trading stock) and 1.76054% (consumer goods stock index). Response of consumer goods stock index to the impact  of  the  volume  of  trading  stock  shock  shown  by  proportion  of  variance  decomposition  tends  to increase, while the shock by itself has decreased until reach its equilibrium point.
Keywords: cosumer goods stock index, SVAR, variance decomposition, volume of trading stock

## 1. PENDAHULUAN
Investasi  umumnya  dibedakan  menjadi  2  berdasarkan  bentuknya  yaitu  investasi aktiva  finansial  dan  investasi  aktiva  riil.  Investasi  aktiva  finansial  merupakan  bentuk investasi  yang  penanaman  modalnya  ditujukan  pada  instrumen  keuangan  di  pasar modal. Investasi bentuk ini merupakan kepemilikan hak klaim atau aktiva yang diwujudkan dalam bentuk dokumen legal yang disebut sekuritas (surat berharga) (Sunariyah, 2010).
Investasi  saham  tidak  terlepas  dari  suatu  indeks  yang  mencerminkan  pergerakan harga saham yang dinamakan indeks saham. Indekssaham merupakan salah satu pedoman untuk melakukan investasi saham  di pasar modal, karena naik turunnya indeksberdampak pada harga saham dari emitennya. Salah satu indeks saham adalah indeks saham consumer goods yang terdiri dari gabungan perusahaan manufaktur sektor industri barang konsumsi.
Fluktuasi harga saham mengikuti perkembangan volume perdagangan saham setiap harinya.  Volume  perdagangan  saham  adalah  keseluruhan  transaksi  pembelian  maupun penjualan  saham  yang  dilakukan  investor.  Meningkatnya  volume  perdagangan  saham karena  didominasi  oleh  aksi  beli  mengakibatkan  peningkatan  harga  saham.  Peningkatan harga saham akan menyebabkan indeks saham bergerak naik (Darmadji dan  Fakhtudidin, 2001).
Model VAR digunakan untuk membentuk model Structural Vector Autoregressive (SVAR). SVAR merupakan bentuk VAR yang terestriksi dengan restriksinya berdasarkan hubungan  teoritis  yang  kuat  antar  variabel  dalam  sistem  VAR.  Restriksi  yang  digunakan dalam  penelitian  ini  mengacu  pada  teori  saham  bahwa  harga  saham  yang  digambarkan dengan  indeks  saham consumer  goods dipengaruhi  oleh  volume  perdagangan  saham. Model  SVAR  dalam  penelitian  ini  digunakan  untuk  meramalkan indeks  saham consumer goods dan  volume  perdagangan  saham  serta  untuk  menganalisis  dampak shock volume perdagangan  saham  pada  indeks  saham consumer  goods melalui  uraian variance decomposition

## 2. TINJAUANPUSTAKA

## 2.1. Pasar Modal
Pasar modal diartikan sebagai tempat bertemunya antara penjual dan pembeli yang memperdagangkan surat-surat berharga jangka panjang. Tujuan utama pasar modal adalah memfasilitasi  perdagangan  atas  klaim  terhadap  bisnis  perusahaan.  (Sunariyah,  2010). Instrumen  investasi  di  pasar  modal  yang  disebut  efek  ialah  semua  surat  berharga  yang diperjualbelikan melalui pasar modal yang tediri atas berbagai macam jenisnya.
Perusahaan  publik  yang  tercatat  di  BEI  diklasifikasikan  menjadi  9  sektor  yang digolongkan menjadi 3 bagian yaitu sektor utama, manufaktur, dan jasa. Salah satu sektor BEI  adalah  industri  barang  konsumsi  yang  merupakan  bagian  dari  golongan  manufaktur. Sektor  industri  barang  konsumsi  memiliki  keterkaitan  tinggi  dengan  konsumen  karena aktivitas dari perusahaannya bertugas memproduksi barang kebutuhan masyarakat. Sektor industri  barang  konsumsi  terdiri  atas  5  subsektor  yaitu  subsektor  makanan  dan  minuman, rokok,  farmasi,  kosmetik  dan  barang  keperluan  rumah  tangga,  serta  peralatan  rumah tangga.
Volume  perdagangan  saham  ialah  salah  satu  indikator  likuiditas  saham  atas  suatu informasi  yang  ada  dalam  pasar  modal.  Menurut  Halim  dan  Hidayat  (2000),  volume perdagangan  saham  merupakan  jumlah  lembar  saham  yang  diperdagangkan  pada  hari tertentu. Perdagangan saham yang aktif ditunjukkan dengan besarnya volume perdagangan menyebabkan  harga  saham  bergerak  naik  (Rusdin,  2008).  Peningkatan  volume perdagangan  saham  yang  diiringi  kenaikan  harga  saham  merupakan  gejala  kondisi  pasar yang menguat.

## 2.2 Model Autoregressive (AR)
Soejoeti  (1987)  menyatakan  bahwa autoregressive adalah  model  terhadap  dirinya sendiri. Persamaan model autoregressive dengan orde p adalah sebagai berikut:
𝑍 𝑡 = ∅ 1 𝑍 𝑡−1 + ∅ 2 𝑍 𝑡−2 + … + ∅ p 𝑍 𝑡−p + 𝜀 𝑡 (1)
dengan:
𝑍 𝑡 , 𝑍 𝑡−p : nilai observasi pada saat t = 1 hingga t-i , i = 1,2,…,p ∅ 𝑖 : koefisien/parameter dari model autoregressive saat i = 1,2,…,p
𝜀 𝑡 : nilai residual pada waktu ke- t

## 2.3 Uji Stasioneritas
Stasioneritas diartikan tidak terdapat perubahan yang drastis pada data (Makridakis et al, 1992). Rosadi (2012) menambahkan bahwa stasioneritas berarti fluktuasi data runtun waktu berada di sekitar nilai rata-rata serta varian yang konstan sepanjang waktunya.
Aunuddin  (1989)  menyatakan  bahwa  metode Box-Cox adalah  salah  satu  metode untuk  menstasionerkan  data  yang  tidak  stasioner  dalam  varian  dengan  transformasi pangkat (λ) pada respon yang dirumuskan sebagai berikut:
𝑇(𝑍 𝑡 ) = { 𝑍 𝑡 𝜆 −1 𝜆 , 𝜆 ≠ 0 ln 𝑍 𝑡 , 𝜆 = 0 (2)
Hill et  al (2011)  menyatakan  bahwa  data  dikatakan  stasioner  dalam  mean  apabila tidak  ada trend, dan  sebaran  datanya  di  sekitar  rata-rata  yang  konstan.  Uji  stasioneritas dalam  mean  dilakukan  dengan Augmented  Dickey  Fuller  Test (ADF- test ).  Diferensi dilakukan untuk mengatasi ketidakstasioneran dalam mean (Makridakis et al , 1992). Gujarati (2004) menyatakan bahwa langkah melakukan ADF- test adalah sebagai berikut:
1. Menentukan hipotesis pengujian
𝑇𝑥(p + 1)
𝐻 0 : | ∅ | = 1 (terdapat akar unit atau data tidak stasioner)
𝐻 1 : | ∅ |< 1 (tidak terdapat akar unit atau data stasioner)
2. Menentukan taraf signifikansi (α)
3. Menghitung statistik uji
t-hitung = | ∅ ̂−1 𝑆𝐸(∅ ̂) | (3)
4. Kriteria ujinya adalah menolak 𝐻 0 apabila t-hitung > |ADF tabel| atau p-value < α

## 2.4 Model Vector Autoregressive
Vector  autoregressive (VAR)  merupakan  analisis  yang  persamaan  simultannya mempertimbangkan beberapa variabel terikatsecara bersama.Lütkepohl (2005) menyatakan bahwa persamaan VAR dengan jumlah variabel k dan lag p adalah sebagai berikut:
𝒁 𝒕 = 𝚽 𝟎 + 𝚽 𝟏 𝒁 𝒕−𝟏 + … + 𝚽 𝐩 𝒁 𝒕−𝐩 + 𝜺 𝒕 (4)
dengan:
𝒁 𝒕 , 𝒁 𝒕−𝐩 : vektor berisi k variabel dalam model VAR saat t = 1 hingga t-i , i = 1,2,…,p 𝚽 𝟎 : vektor ukuran k x 1 berisi konstanta 𝚽 𝒊 : matriks parameter variabel berukuran k x k untuk setiap i = 1,2,…,p 𝜺 𝒕 : vektor residual pada waktu ke- t
Pendugaan  parameter  model  VAR  digunakan  metode  OLS  agar  mendapatkan model  yang  memiliki  residual  minimum  (Ariefianto,  2012).  Gujarati  (2004)  menyatakan untuk memperoleh estimasi OLS ditulis dalam bentuk linier sebagai berikut:
Y = Z  + 𝜺 (5)
dengan:
Y = [ 𝑧 1 𝑧 2 ⋮ 𝑧 𝑇 ] 𝑇𝑥1 Z = [ 1 𝑧 (1−1) 𝑧 (1−2) 𝑧 (1−p)
1 𝑧 (2−1) 𝑧 (2−2) 𝑧 (2−p) 1 𝑧 (𝑇−1) 𝑧 (𝑇−2) 𝑧 (𝑇−p) ] ꞵ= [ ∅ 0 ∅ 1 ⋮ ∅ p ] (p+1)𝑥1 𝜺 = [ 𝜀 1 𝜀 2 ⋮ 𝜀 𝑇 ] 𝑇𝑥1
Parameter  ditaksir dengan mengkuadratkan residualnya sebagai berikut:
𝜺  𝜺 =(Y - Z  )  ( Y - Z  )
Y  Y -2  Z  Y +  Z  Z 
Syarat perlu adalah turunan pertama 𝜺  𝜺 terhadap  disama dengankan nol yaitu:
𝜕𝜺 ′ 𝜺 𝜕𝜷 = -2 Z  Y +2 Z  Z  = 0
Kemudian  dilakukan  turunan  kedua  dari 𝜺  𝜺 terhadap  sebagai  syarat  cukup  sebagai berikut:
𝜕 2 𝜺 ′ 𝜺 𝜕𝜷 𝟐 = 2 Z  Z
Matriks Z  Z ialah  matriks  definit  positif  karena  | Z  Z|  > 0.  Syarat  perlu  dan  syarat  cukup untuk meminimumkan residual sudah terpenuhi maka formula OLS adalah sebagai berikut:
 ̂ =(Z  Z ) −𝟏 Z  Y (6)
Rosadi  (2012)  menyatakan  bahwa lag p  yang  optimum  dapat  digunakan  kriteria informasi  AIC  ( akaike  information criterion ). Lag optimum  adalah lag dengan  nilai  AIC terkecil. Persamaan AIC diformulasikan sebagai berikut
AIC (p) = ln(det( ∑ 𝐩 )) + 2𝑘 2 p 𝑇 (7)
dengank  adalah  banyaknya  variabel  pada  model, ∑ 𝐩 adalah  matriks  varian-kovarian residual, padalah banyaknya lag , dan Tadalah banyaknya observasi.

## 2.5 Uji Kausalitas Granger
Uji  kausalitas granger digunakan  untuk  melihat  hubungan  sebab  akibat  antar variabel  dalam  VAR.  Menurut  Gujarati  (2004)  tahap  uji  kausalitas granger sebagai berikut:
1. Menentukan hipotesis pengujian
𝐻 0 : ∅ 𝑗𝑖 = 0 Ɐ(j,i), j = 1,2,3,…,k dan i = 1,2,3,…,p (variabel satu tidak berpengaruh terhadap variabel lain)
𝐻 1 : paling sedikit ada satu i sehingga ∅ 𝑗𝑖 ≠ 0 (variabel satu berpengaruh terhadap variabel lain)
2. Menentukan taraf signifikansi (α)
3. Menghitung statistik uji
F = (𝑅𝑆𝑆 𝑅 − 𝑅𝑆𝑆 𝑈𝑅 )/𝑝 𝑅𝑆𝑆 𝑈𝑅 /(𝑇−𝑚) (8)
dengan 𝑅𝑆𝑆 𝑅 adalah residual  sum  square  restricted, 𝑅𝑆𝑆 𝑈𝑅 adalah residual  sum square unrestricted dan m adalah banyaknya parameter yang diestimasi.
4. Kriteria ujinya adalah menolak 𝐻 0 apabila F> F (α;p,(T−m)) atau p-value < α

## 2.6 Uji Asumsi Residual
Salah  satu  uji  asumsi  residual  ialah  uji white  noise yaitu  jika  residual  tidak berkorelasi dengan rata-rata nol, varian konstan yaitu 𝜎 2 dan Cov ( ɛ 𝑡 , ɛ 𝑡+𝑘 ) = 0 untuk k ≠ 0. Menurut Lütkepohl (2005) uji white noise dengan statistik portmanteau sebagai berikut:
1. Menentukan hipotesis pengujian
𝐻 0 : residual telah memenuhi proses white noise 𝐻 1 : residual tidak memenuhi proses white noise
2. Menentukan taraf signifikansi (α)
3. Menghitung statistik uji
𝑄 ℎ = T ∑ 𝑡𝑟(𝐶̂ 𝑗 ′ 𝐶̂ 0 −1 𝐶̂ 𝑗 𝐶̂ 0 −1 ℎ 𝑗=1 ) (9)
4. Kriteria  ujinya  adalah  menolak 𝐻 0 apabila 𝑄 ℎ ≥ 𝜒
2 𝛼;(𝑘 2 (h−𝑛 ∗ )) dengan 𝑛 ∗ adalah jumlah  koefisien  selain  konstanta,  h  adalah  lag  residual,  k  adalah  banyaknya variabel.
Selain  uji white  noise ,  uji  asumsi  residual  lainnya  adalah  normalitas  k- variat.Menurut Haryatmi dan Guritno (2008), jika 𝑿 𝒊 ( 𝜺 𝒕 ) adalah sampel random normal k- variat  dengan  vektor  mean 𝝁 dan  matriks  varian-kovarian ∑ ,  maka  jarak  mahalanobisnya adalah:
𝑑 𝑖 2 = (𝑿 𝒊 − 𝝁 ) ′ ∑ −1 (𝑿 𝒊 − 𝝁 ), 𝑖 = 1, 2, … , 𝑇 (10)
akan berdistribusi 𝜒 𝑘 2 . Sehingga uji normalitas k-variat dirumuskan sebagai berikut:
1. Menentukan hipotesis pengujian
𝐻 0 : F ( 𝑑 𝑖 2 ) = 𝐹 ∗ ( 𝑑 𝑖 2 ) ( 𝑑 𝑖 2 berdistribusi 𝜒 𝑘 2 ) 𝐻 1 : F ( 𝑑 𝑖 2 ) ≠ 𝐹 ∗ ( 𝑑 𝑖 2 ) ( 𝑑 𝑖 2 tidak berdistribusi 𝜒 𝑘 2 )
2. Menentukan taraf signifikansi (α)
3. Menghitung statistik uji
D = Sup | 𝐹 ∗ ( 𝑑 𝑖 2 ) - F ( 𝑑 𝑖 2 )| (11) 𝐹 ∗ ( 𝑑 𝑖 2 )  menyatakan  fungsi  distribusi  kumulatif  yang  dihipotesiskan  dan F ( 𝑑 𝑖 2 ) adalah  fungsi  distribusi  dari  sampel  yang  teramati  (fungsi  distribusi  kumulatif empirik).
4. Kriteria ujinya adalah menolak 𝐻 0 jika D ≥ 𝐷 (1−𝛼) atau p-value < α.

## 2.7 Uji Stabilitas VAR
Rosadi (2012) menjelaskan bahwa model VAR(p) yang stabil ialah jika semua root terletak  dalam unit  circle .  Implikasi  dari  model  yang  tidak  stabil  diperkirakan  akan menghasilkan variance  decomposition yang  sulit  menuju  kondisi  keseimbangannya ( equilibrium )untuk periode jangka panjangnya.

## 2.8 Structural Vector Autoregressive (SVAR)
Metode SVAR digunakan untuk membuat restriksi ( A ) sehingga model VAR akan sejalan  dengan  teori  yang  ada.  Restriksi  mengacu  pada  spesifikasi A 𝜺 𝒕 = 𝝁 𝒕 .  Lütkepohl (2005) menyatakan bahwa SVAR dengan lag p memiliki bentuk umum sebagai berikut:
A 𝒁 𝒕 = 𝚪 𝟎 + 𝚪 𝟏 𝒁 𝒕−𝟏 +…+ 𝚪 𝐩 𝒁 𝒕−𝐩 + 𝝁 𝒕 (12)
dengan:
A : [ 1 𝑎 12 𝑎 21 1 ]

## 2.9 Kinerja Model
Model  terbaik  didasarkan  pada  nilai  residual  ramalan in  sample dan out  sample . Model  dikatakan  baik  jika  memiliki  nilai  MAPE  ( mean  absolute  percentage  error )  yang kecil (Chang et al , 2007). Persamaan untuk menghitung MAPE adalah sebagai berikut:
MAPE = 1 𝑇 ∑ | 𝑍 𝑡 −𝑍̂ 𝑡 𝑍 𝑡 | 𝑇 𝑡=1 x 100% (13)
dengan:
𝑍 𝑡 :  nilai aktual saat periode ke- t 𝑍̂ 𝑡 :  nilai prediksi saat periode ke- t
T :  banyaknya observasi
2.10 Variance Decomposition
Variance  decomposition memberikan  informasi  pergerakan  pengaruh shock pada sebuah variabel terhadap shock variabel lain (Enders, 2004). Lütkepohl (2005) menyatakan bahwa proporsi variance decomposition hingga periode ke-h dirumuskan sebagai berikut:
𝜔 𝑥𝑦,ℎ = ∑ (𝒆 𝒙 ′ 𝜣 𝒊 𝒆 𝒚 ) 2 ℎ−1 𝑖=ℎ ∑ ∑ 𝜃 𝑗𝑘,𝑖 2 𝐾 𝑘 =1 ℎ−1 𝑖=0 ⁄ (14)
dengan: 𝒆 𝒚 :  kolom dari matriks 𝐈 𝐲 𝒆 𝒙 :  kolom dari matriks 𝐈 𝐱 𝜣 𝒊 :  matriks impulse dengan 𝜣 𝒊 = 𝝋 𝒊 A dan 𝝋 𝒊 = ∑ 𝝋 𝒊−𝒋 𝒊 𝒋=𝟏 𝜱 𝒋 dengan 𝝋 𝟎 = I 𝜃 𝑗𝑘,𝑖 :  elemen dari matriks 𝜣 𝒊

## 3. METODOLOGI PENELITIAN

## 3.1. Jenis dan Sumber Data
Data  yang  digunakan  adalah  data  sekunder  yang  merupakan  data  harian  dari  4 Agustus  2017  hingga  26  Juni  2018  yang  dipublikasikan  melaluihttps:/investing.com/. Variabel penelitian yang digunakan adalah 𝑍 1𝑡 untuk volume perdagangan saham dan 𝑍 2𝑡 untuk  indeks  saham consumer  goods .  Volume  perdagangan  saham  menggunakan  satuan juta lembar saham dan indeks saham consumer goods menggunakan harga penutupannya.
3.2. Langkah-Langkah Penelitian Langkah-langkah penelitian ini adalah sebagai berikut:
1. Melakukan  uji  stasioneritas  dalam  varian  dengan  metode Box-Cox dan  uji stasioneritas dalam mean dengan augmented dickey fuller Test (ADF- test ).
2. Menentukan lag optimum  dengan  memilih  nilai  AIC  yang  terkecil  dari lag maksimum yang digunakan dan membuat model VAR dengan lag optimumnya.
3. Melakukan  uji  kausalitas granger untuk  mengetahui  hubungan  timbal  balik variabel.
4. Melakukan uji asumsi residual yaitu uji white noise dan uji normalitas k-variat.
5. Melakukan  uji  stabilitas  VAR  dengan inverse  roots  of  AR  characteristic polynomial .
6. Melakukan  penaksiran  matriks A dan  membentuk  model  SVAR  untuk  melakukan peramalan serta menghitung kinerja model menggunakan MAPE.
7. Menentukan variance decomposition untuk analisis dampak shock .

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Metode Box-Cox digunakan  untuk  menguji  stasioneritas  dalam  variandengan volume  perdagangan  saham  memiliki  λ  =-0,50  dan  indeks  saham consumer  goods memiliki  λ  =  2,00.  Karenaλ  tidak  bernilai  1,00  sehingga  harus  dilakukan  transformasi pangkat dan diperoleh λ yang bernilai 1,00 pada setiap variabel maka disimpulkan bahwa keduanya  sudah  stasioner  dalam  varian.  Uji  stasioneritas  dalam  mean  dilakukan menggunakan  ADF- test. Hasil  pengujian  pada  derajat  level  menunjukkan  bahwa  kedua variabel  tidak  stasioner  dalam  mean  karena p-value >α  (5%)  yaitu  0,1235  untuk  volume perdagangan  saham  dan  0,6038  untuk  indeks  saham consumer  goods sehingga  harus dilakukan  diferensi  orde  pertama  dan  disimpulkan  bahwa  kedua  variabel  telah  stasioner dalam mean karena p-value <α (5%) yaitu 0,000 untuk variabel volume perdagangan saham dan indeks saham consumer goods .
Model  VAR  dibentuk  dengan  data  yang  telah  ditransformasi  dan  dilakukan diferensi  berdasarkan lag optimum  yang  memiliki  nilai  AIC  terkecil  yaitu  pada lag ke-8 dengan  AIC  bernilai18,74576  sehingga  model  VAR  yang  terbentuk  adalah  VAR(8) sebagai berikut:
a. Persamaan D(TVolume Perdagangan Saham)
DT 𝑍 1𝑡 =  –  0,00018908  –  0,71881701  D 𝑍 1𝑡−1 –  0,7098170  D 𝑍 1𝑡−2 –  0,54008186 D 𝑍 1𝑡−3 –  0,54440893  D 𝑍 1𝑡−4 –  0,43990211  D 𝑍 1𝑡−5 –0,25514564  D 𝑍 1𝑡−6 –
0,23737440  D 𝑍 1𝑡−7 –0,19134005  D 𝑍 1𝑡−8 +  9,20352E-10  D 𝑍 2𝑡−1 +  3,92042E- 10  D 𝑍 2𝑡−2 +  1,68632E-10  D 𝑍 2𝑡−3 +  2,67049E-09  D 𝑍 2𝑡−4 +  2,52062E-09 D 𝑍 2𝑡−5 – 1,74351E-09 D 𝑍 2𝑡−6 + 1,40941E-09 D 𝑍 2𝑡−7 + 3,90407E-09 D 𝑍 2𝑡−8
b. Persamaan D(TIndeks Saham Consumer Goods )
DT 𝑍 2𝑡 =  –  3270,7348–4302568,56D 𝑍 1𝑡−1 –9419786,67D 𝑍 1𝑡−2 –11518317,8D 𝑍 1𝑡−3 – 9782437,85D 𝑍 1𝑡−4 –8121980,61D 𝑍 1𝑡−5 –6279515,56 D 𝑍 1𝑡−6 + 3156572,05D 𝑍 1𝑡−7 + 3983094,72D 𝑍 1𝑡−8 – 0,07228907D 𝑍 2𝑡−1 + 0,00187977D 𝑍 2𝑡−2 – 0,02522519D 𝑍 2𝑡−3 + 0,09374503D 𝑍 2𝑡−4 –
0,05573842D 𝑍 2𝑡−5 –0,00495236D 𝑍 2𝑡−6 + 0,09932156D 𝑍 2𝑡−7 – 0,07909822D 𝑍 2𝑡−8
Uji  kausalitas granger dilakukan  untuk  melihat  hubungan  antar  variabel  dalam sistem  VAR.  Hubungan  yang  terjadi  bisa  dalam  satu  arah  atau  dua  arah.  Hubungan  satu arah  terjadi  jika  variabel  volume  perdagangan  saham  mempengaruhi  indeks  saham consumer goods atau sebaliknya. Sedangkan hubungan dua arah terjadi jika antar variabel saling  mempengaruhi.  Pada  taraf  signifikansi5%  disimpulkan  bahwa  hubungan  yang terjadi  adalah  satu  arah  yaitu  volume  perdagangan  saham  mempengaruhi  indeks  saham consumer goods.
Salah  satu  asumsi  residual  yang  perlu  diuji  dalam  model  VAR  adalah  uji white noise untuk melihat korelasi residual antar lag dalam model VAR. Pengujian white noise residual menggunakan statistik uji portmanteau yang hasilnya terdapat pada Tabel 1.
Tabel 1. Uji White Noise Residual Lags Q-Stat P-Value Df 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
13 14 15 0,143458 0,627335 1,413361 1,866164 2,85832 4,222987 5,348462 6,019976 8,684355 10,66602 14,74214 16,91334 22,03035 28,07346 28,94557 NA* NA*
NA* NA* NA*
NA* NA* NA* 0,0695 0,2214 0,2558 0,3912 0,3389 0,2570 0,4153 NA* NA*
NA* NA* NA* NA* NA* NA* 4 8 12
16 20 24 28
Pada  taraf  signifikansi  (α)  5%  disimpulkan  bahwa  asumsi white  noise residual  terpenuhi karena seluruh p-value dari uji portmanteau pada Tabel 1 lebih besar dari 5%. Selain  uji white  noise ,  dalam  VAR  juga  dilakukan  uji  normalitas  k-variat menggunakan  statistik  kolmogorov-smirnov  dan  disimpulkan  bahwa  model  VAR(8) berdistribusi normal k-variat karena p-value (0,4051) lebih besar dari taraf signifikansi5%. Uji  stabilitas  VAR  dilakukan  dengan  melihat unit  circle  inverse  roots  of autoregressive  characteristic  polynomial pada  Gambar  1.  Berdasarkan  Gambar  1 disimpulkan bahwa VAR(8) dinyatakan stabil karena semua root terletak pada unit circle .
-1.5 -1.0 -0.5 0.0 0.5 1.0 1.5 -1.5 -1.0 -0.5 0.0 0.5 1.0 1.5 Inverse Roots of AR Characteristic Polynomial
Gambar 1. Inverse Roots of Autoregressive Characteristic Polynomial SVAR  dibentuk  dengan  restriksi  matriks A = [ 1 0 −2716489 1 ] mengacu  bahwa indeks saham consumer goods dipengaruhi volume perdagangan saham. Persamaan model SVAR yang terbentuk adalah sebagai berikut:
a. Persamaan D(TVolume Perdagangan Saham)
DT 𝑍 1𝑡 =  –  0,00018908  –  0,71881701  D 𝑍 1𝑡−1 –  0,7098170  D 𝑍 1𝑡−2 –  0,54008186 D 𝑍 1𝑡−3 –  0,54440893  D 𝑍 1𝑡−4 –  0,43990211  D 𝑍 1𝑡−5 –0,25514564  D 𝑍 1𝑡−6 – 0,23737440  D 𝑍 1𝑡−7 –0,19134005  D 𝑍 1𝑡−8 +  9,20352E-10  D 𝑍 2𝑡−1 +  3,92042E- 10  D 𝑍 2𝑡−2 +  1,68632E-10  D 𝑍 2𝑡−3 +  2,67049E-09  D 𝑍 2𝑡−4 +  2,52062E-09 D 𝑍 2𝑡−5 – 1,74351E-09 D 𝑍 2𝑡−6 + 1,40941E-09 D 𝑍 2𝑡−7 + 3,90407E-09 D 𝑍 2𝑡−8
b. Persamaan D(TIndeks Saham Consumer Goods )
DT 𝑍 2𝑡 =  –2757,0908–2349910,04  D 𝑍 1𝑡−1 –7491576,72D 𝑍 1𝑡−2 –10051191,4D 𝑍 1𝑡−3 – 8303556,98D 𝑍 1𝑡−4 –6926991,37D 𝑍 1𝑡−5 –5586415,251 D 𝑍 1𝑡−6 +3801397,004D 𝑍 1𝑡−7 +4502867,86D 𝑍 1𝑡−8 – 0,06978894D 𝑍 2𝑡−1 +0,00081479D 𝑍 2𝑡−2 –  0,02568327D 𝑍 2𝑡−3 + 0,08649069D 𝑍 2𝑡−4 – 0,06258557D 𝑍 2𝑡−5 –0,00021613D 𝑍 2𝑡−6
+ 0,09549291D 𝑍 2𝑡−7 –
0,08970357D 𝑍 2𝑡−8
Model  SVAR  digunakan  untuk  mendapatkan  hasil  peramalan  6  periode  ke  depan (27 Juni 2018 – 4 Juli 2018). Hasil peramalan ditunjukkan pada Tabel 2.
Tabel 2. Hasil Peramalan 6 Periode ke Depan
Tanggal Volume Perdagangan Saham Indeks Saham Consumer Goods 27 Juni 2018 28 Juni 2018 29 Juni 2018 02 Juli  2018 03 Juli 2018 04 Juli 2018 718,23074 646,13693 647,58869 639,89969 744,55990 707,81069 2414,84848 2429,57135 2438,80292 2434,53167 2442,16145 2437,19059
Evaluasi  kinerja  model  dilakukan  berdasarkan  nilai  MAPE  pada  data in  sample variabel volume  perdagangan  saham  bernilai  13,87434%  dan  indeks  saham consumer  goods bernilai 0,87045%, sedangkan pada data out sample MAPE variabel volume perdagangan
saham  dan  indeks  saham consumer  goods secara  berturut-turut  bernilai  14,22964%  dan 1,76054%.
Analisis dampak shock yang disebabkan shock volume perdagangan saham ( shock 1) dan shock indeks saham consumer goods ( shock 2) padaindeks saham consumer goods ketika terjadi guncangan dijelaskan melalui variance decomposition pada Tabel 3.
Tabel 3. Variance Decomposition of D(TIndeks Saham Consumer Goods ) Periode Standard Error Shock 1 Shock 2 1 2 3 . . . 26 27 28 158276,8 159717,3 161533,1 . . . 169739,6 169740,8 169745,2 0,477037 1,753425 3,938110 . . . 9,920950 9,921400 9,925829 99,52296 98,24658 96,06189 . . . 90,07905 90,07860 90,07417
Respon  D(TIndeks  saham consumer  goods )  terhadap shock 1  adalah  D(TIndeks saham consumer  goods )  akan  cenderung  meningkat  sedangkan  respon  terhadap shock 2 akan menurun seiring bertambahnya periode hingga tercapainya kondisi equilibrium pada periode  ke-26  dengan  proporsi shock 1  sebesar  9,920950%  dan shock 2  sebesar 90,07905%.

## 5. KESIMPULAN
Model  VAR  yang  terbentuk  dengan  unsur  pembentuknya  stasioner  setelah dilakukan  transformasi  dan  pada  derajat  diferensi  orde  pertama  serta lag optimum berdasarkan nilai AIC terkecil yaitu pada lag ke-8 adalah VAR(8) sebagai berikut:
DT 𝑍 1𝑡 =  –  0,00018908  –  0,71881701  D 𝑍 1𝑡−1 –  0,7098170  D 𝑍 1𝑡−2 –  0,54008186 D 𝑍 1𝑡−3 – 0,54440893 D 𝑍 1𝑡−4 – 0,43990211 D 𝑍 1𝑡−5 –0,25514564 D 𝑍 1𝑡−6 – 0,23737440  D 𝑍 1𝑡−7 –0,19134005  D 𝑍 1𝑡−8 +  9,20352E-10  D 𝑍 2𝑡−1 + 3,92042E-10  D 𝑍 2𝑡−2 +  1,68632E-10  D 𝑍 2𝑡−3 +  2,67049E-09  D 𝑍 2𝑡−4 + 2,52062E-09  D 𝑍 2𝑡−5 –  1,74351E-09  D 𝑍 2𝑡−6 +  1,40941E-09  D 𝑍 2𝑡−7 + 3,90407E-09 D 𝑍 2𝑡−8 DT 𝑍 2𝑡 = – 3270,7348–4302568,56D 𝑍 1𝑡−1 –9419786,67D 𝑍 1𝑡−2 – 11518317,8D 𝑍 1𝑡−3 –9782437,85D 𝑍 1𝑡−4 –8121980,61D 𝑍 1𝑡−5 –6279515,56 D 𝑍 1𝑡−6 + 3156572,05D 𝑍 1𝑡−7 + 3983094,72D 𝑍 1𝑡−8 – 0,07228907D 𝑍 2𝑡−1 +  0,00187977D 𝑍 2𝑡−2 –  0,02522519D 𝑍 2𝑡−3 +  0,09374503D 𝑍 2𝑡−4 – 0,05573842D 𝑍 2𝑡−5 –0,00495236D 𝑍 2𝑡−6 + 0,09932156D 𝑍 2𝑡−7 – 0,07909822D 𝑍 2𝑡−8
Model  VAR(8)  yang  terbentuk  memenuhi  proses white  noise residual  dan berdistribusi normal k-variatserta berada dalam kondisi yang stabil sehingga model SVAR dengan restriksi A = [ 1
0
−2716489 1 ] yang terbentuk adalah sebagai berikut:
DT 𝑍 1𝑡 =  –  0,00018908  –  0,71881701  D 𝑍 1𝑡−1 –  0,7098170  D 𝑍 1𝑡−2 –  0,54008186 D 𝑍 1𝑡−3 – 0,54440893 D 𝑍 1𝑡−4 – 0,43990211 D 𝑍 1𝑡−5 –0,25514564 D 𝑍 1𝑡−6 – 0,23737440  D 𝑍 1𝑡−7 –0,19134005  D 𝑍 1𝑡−8 +  9,20352E-10  D 𝑍 2𝑡−1 + 3,92042E-10  D 𝑍 2𝑡−2 +  1,68632E-10  D 𝑍 2𝑡−3 +  2,67049E-09  D 𝑍 2𝑡−4 +
2,52062E-09  D 𝑍 2𝑡−5 –  1,74351E-09  D 𝑍 2𝑡−6 +  1,40941E-09  D 𝑍 2𝑡−7 + 3,90407E-09 D 𝑍 2𝑡−8
DT 𝑍 2𝑡 = – 3270,7348–4302568,56D 𝑍 1𝑡−1 –9419786,67D 𝑍 1𝑡−2 – 11518317,8D 𝑍 1𝑡−3 –9782437,85D 𝑍 1𝑡−4 –8121980,61D 𝑍 1𝑡−5 –6279515,56 D 𝑍 1𝑡−6 + 3156572,05D 𝑍 1𝑡−7 + 3983094,72D 𝑍 1𝑡−8 – 0,07228907D 𝑍 2𝑡−1 +  0,00187977D 𝑍 2𝑡−2 –  0,02522519D 𝑍 2𝑡−3 +  0,09374503D 𝑍 2𝑡−4 – 0,05573842D 𝑍 2𝑡−5 –0,00495236D 𝑍 2𝑡−6 + 0,09932156D 𝑍 2𝑡−7 – 0,07909822D 𝑍 2𝑡−8
Nilai  MAPE  pada  data in  sample variabel  volume  perdagangan  saham  bernilai 13,87434%  dan  indeks  saham consumer  goods bernilai  0,87045%,  sedangkan  pada  data out sample MAPE variabel volume perdagangan saham dan indeks saham consumer goods secara berturut-turut bernilai 14,22964% dan 1,76054%.
Respon  D(TIndeks  saham consumer  goods )  terhadap shock 1  akan  cenderung meningkat dan respon terhadap shock 2 akan cenderung menurun hingga mencapai kondisi equilibrium pada  periode  ke-26  dengan  proporsi shock 1  sebesar  9,920950%  dan proporsi shock 2 sebesar 90,07905%.

## DAFTAR PUSTAKA
Ariefianto, M.D. 2012. Ekonometrika Esensi dan Aplikasi dengan Menggunakan EViews. Jakarta: Erlangga.
Aunuddin. 1989. Analisis Data . Bogor: Institut Pertanian Bogor.
Chang,  P.C.,  Wang,  Y.W.,  Liu,  C.H.  2007. The  Development  of  a  Weighted  Evolving Fuzzy  Neural  Network  for  PCB  Sales  Forecasting. Expert  Systems  with Applications. No. 32. Pages: 86-89.
Darmadji, T.  dan  Fakhtudidin,  H.M.  2001. Pasar  Modal  di  Indonesia  Pendekatan  Tanya Jawab , Edisi Pertama. Jakarta: PT Salemba Empat.
Enders, W. 2004. Applied Econometric Time Series . John Wiley & Sony, Inc.
Gujarati, D.N. 2004. Basic Econometrics, Fourth Edition. New York: The McGraw-Hill.
Halim,  A.  dan  Hidayat,  N.  2000.  Studi  Empiris  Tentang  Pengaruh  Volume  Perdagangan dan Return Terhadap Bid-Ask Spread Saham Industri Rokok di BEJ dengan  Model Korelasi Kesalahan. Jurnal Riset Akutansi Indonesia , Vol. 3, halaman 69-85.
Haryatmi, S. dan Guritno, S. 2008. Metode Statistika Multivariat , Edisi Kesatu. Universitas Terbuka
Hill,  R.C.,  Griffiths,  W.E.,  Lim,  G.C.  2011. Principles  of  Econometrics,  Fourth  Edition . Wiley.
Lütkepohl, H. 2005. New Introduction to Multiple Time Series Analysis . Berlin: Springer.
Makridakis,    S.,  Steven,  C.W.,  dan  Victor,  E.M.  1992. Metode  Dan  Aplikasi Peramalan . Buku Pertama, Edisi Kedua. Jakarta: Erlangga.
Rosadi,  D.  2012. Ekonometrika  &  Analisis  Runtun  Waktu  Terapan  dengan  EViews. Yogyakarta: Andi.
Rusdin.  2008. Pasar  Modal  Teori,  Masalah,  dan  Kebijakan  dalam  Praktik .  Bandung: Alfabeta.
Soejoeti, Z. 1987. Analisis Runtun Waktu . Jakarta: Universitas Terbuka.
Sunariyah. 2010. Pengantar Pengetahuan Pasar Modal , Edisi Keenam. Yogyakarta: UPP- AMP YPKN.
www.investing.com (diakses pada 23 Mei 2018)