## Analisis Hubungan Dinamis Antara
Foreign Capital Inƒlows dan Pasar

## Saham di Indonesia
M. Rasyidin Fakultas Ekonomi Universitas Malikussaleh E-mail: m_rasyidin@yahoo.com

## Abstract
We conduct an analysis of the impact of foreign capital inﬂows on the stock market development in Indonesia. This study hypothesizes that there is long- term  cointegration  relationship  between  foreign  capital  inﬂows  and  stock market development in Indonesia. The empirical analysis was presented by time series model. The time period of analysis is quarter time series data from 1999:q1 to 2010:q4 in Indonesia. This paper examines the impact of foreign capital  inﬂows  on  stock  market  development  in  Indonesia.  In  VAR  model, the  integration  and  Cointergration analysis  suggested  that  there is  a  long run relationship among the factors. The results indicate that foreign capital inﬂows signiﬁcantly inﬂuence the development of stock market in Indonesia. We found that there is a long-run relationship between foreign capital inﬂows and  stock  market  development  in  Indonesia.  The  error  correction  term  is statistically signiﬁcantly at 10 percent level.
Keywords :  foreign capital inﬂows, stock market development, cointergration analysis

## A. PENDAHULUAN
Indonesia  merupakan  salah  satu  negara  berkembang  yang  ber- hasil  meningkatkan  perekonomiannya  ditengah  badai  krisis  ﬁnansial global yang berawal dari runtuhnya industri keuangan di Amerika Serikat. Dampak krisis ﬁnansial ini disebabkan hampir semua negara maju dan berkembang yang terkait dengan keuangan global merasakan kegetir- an, karena pemilik modal menarik dananya dari tempat yang  dianggap
p-ISSN: 2460-4089 e-ISSN: 2528-2948
Available at: http://ejournal.unida.gontor.ac.id/index.php/altijarah
rentan  terhadap  krisis.  Pascakrisis  ﬁ nansial  global,  aliran  modal  asing yang  masuk  ke  pasar  saham  Indonesia  terus  mengalami  peningkatan sehingga banyak pihak yang mengganggap harga saham sudah terlalu tinggi, akibatnya dikhawatirkan bubble economy mungkin akan dihadapi Indonesia.
Pertumbuhan ekonomi Indonesia yang cukup tinggi memberikan peluang bagi Indonesia untuk menarik investor asing. Kehadiran inves- tor  asing  di  satu  sisi  membawa  dampak  positif  meningkatkan  likui- ditas berupa aliran modal masuk ( capital inﬂ ow ), tetapi di sisi yang lain merupakan  ancaman  instabilitas  pasar  ketika  investor  asing  ini  keluar dan  menarik  modalnya  ( capital  outﬂ ow )  secara  pasif  dan  tiba-tiba. Ketidakpastian  perekonomian  global  sebagai  dampak  dari  krisis  ke- uangan AS masih dominan dan memberikan peluang terjadinya capital outﬂ ow secara besar-besaran di pasar saham Indonesia. Karena pasar saham merupakan bagian integral dari sistem keuangan perekonomian dan replika dari kekuatan ekonomi suatu negara. Oleh sebab itu,  pasar saham tidak dapat diabaikan dalam perekonomian apapun, hal ini dapat meningkatkan  investasi,  tabungan  dan  pertumbuhan  ekonomi  (Levine dan Zervos, 1996).
Pasar  saham  juga  merupakan  hasil  dari  berbagai  faktor  seperti nilai tukar, stabilitas politik (Gay, 2008). Tingginya kepercayaan investor asing terhadap iklim investasi di Indonesia membuat aliran dana asing masuk ( capital inﬂ ow ) ke pasar ﬁ nansial domestik terus meningkat. Ini ditandai  dengan  meningkatnya  volume  perdagangan  saham  yang  di- lakukan  oleh  investor  asing  di  bursa  saham  setiap  tahunnya.  Hal  ini menunjukkan bahwa minat investor untuk menanamkan investasi di pasar saham  semakin  besar.  Hal  ini  dibuktikan  dengan  membaiknya  kondisi pasar  saham  Indonesia  juga  ditunjukkan  meningkatnya  kepemilikan saham  asing  dari  tahun  sebelumnya.  Kondisi  ini  dapat  dimanfaatkan oleh perusahaan untuk menggalang dana baik melalui pelepasan saham perdana  ( initial  public  offering /IPO),  obligasi  atau  saham  baru  ( right issue ).Indikator  perkembangan  pasar  saham  yaitu  instrumen  kapitali- sasi  saham.  Nilai  kapitalisasi  saham  merupakan  jumlah  total  dari ber bagai  macam  saham  yang  berada  di  pasar  modal  sesuai  dengan harga  penutupan  regularnya.  Apabila  nilai  dari  kapitalisasi  saham  ini terus  meningkat  maka  mengindikasikan  terjadinya  pertumbuhan  yang
positif dari pasar modal. Peningkatan kapitalisasi pasar saham ( market capitalization ) meningkat, tetapu jika tidak diiringi dengan peningkatan fundamental  bursa  saham  baik  dari  sisi  pasokan  ( supply )  maupun per mintaan  ( demand ),  akibatnya  bursa  saham  akan  mudah  terkena guncangan eksternal, dan akhirnya berdampak kepada investor asing yang akan menjual besar-besaran portofolio investasinya di bursa saham. Oleh karena itu, masuk dan keluarnya modal asing ke pasar saham Indonesia tidak  perlu  terlalu  dikhawatirkan  jika  fundamental  bursa  sudah  kuat, dampak dari guncangan eksternal tidak akan terlalu terasa.

## B. TINJAUAN PUSTAKA DAN HIPOTESIS
Pasar saham sangat penting dalam pembangunan ekonomi sebuah negara sebab merupakan wadah penyediaan modal kepada perusahaan untuk  membesarkan  aktivitas  perdagangan.  Saham  adalah  saluran ‘utama’  suatu  perusahaan  untuk  mempromosikan  usahanya  kepada para  investor  dan  pemilik  modal.  Memasukkan  sebuah  perusahaan dalam  Bursa  Saham  memberi  peluang  lebih  baik  untuk  mendapatkan modal  yang  lebih  besar.  Bursa  merupakan  tempat  masyarakat  untuk ber investasi  melalui  pembelian  sekuritas  ataupun  mendapatkan  uang dengan menjualnya. Dengan ini pasar saham berfungsi sebagai tempat investasi kepada sebuah perusahaan yang dipilih dengan keyakinan diri atas prestasi perusahaan maupun tempat mencairkan pemilikan saham dengan menjualnya (Syibly, 2012).
Arus modal asing membawa manfaat terhadap sektor riil ekonomi melalui  tiga  cara.  Pertama  modal  asing  melalui  portofolio  investasi ( portofolio  invesment ) dapat menyediakan non-debt  creating investasi asing  bagi  negara  sedang  berkembang  yang  mengalami  kelangkaan modal. Dengan adanya modal asing dapat menambah tabungan domestik untuk  meningkatkan  investasi.  Arus  modal  asing (foreign  portofolio investment) dapat  mendorong  stimulasi  perkembangan  pasar  modal domestik.  Perkembangan  pasar  modal  domestik  tersebut  terjadi  me- lalui  kompetisi  diantara  pemodal  institusi.  Kompetisi  ini  menciptakan tehnologi  keuangan  yang  canggih  dan  memerlukan  investasi  dalam bidang informasi dan aktiﬁ tas jasa keuangan. Kompetisi ini membawa eﬁ siensi alokasi capital dan risk sharing . Peningkatan eﬁ siensi tersebut
terjadi karena adanya internasionalisasi yang membuat pasar menjadi lebih  likuid,  selanjutnya cost  of  capital  foreign semakin  murah  karena portfolio  asing  menjadi  dapat  didiversiﬁ kasi  diantara  negara-negara (Badan Pengawas Pasar Modal Dan Lembaga Keuangan, 2008).
Pasar modal yang sudah maju menerima dampak arus portoﬁ lio asing dari sisi demand . Di pasar modal tersebut akan tersedia sekum- pulan aset dengan berbagai risiko, return dan likuiditas. Hal ini mening- katkan  pilihan  aset  dan  mendorong  pasar  modal  lebih vibrant karena menyediakan  likuiditas  yang  tinggi  bagi  penabung  atau  pemodal  dan selanjutnya meningkatkan tabungan. Kompetisi dari peranan instusi ke- uangan asing juga membuka jalan untuk mengembangkan pasar derivatif.
Menurut Hausman dan Arias (2000) foreign portofolio investment yang  masuk  ke  suatu  negara  baik  dapat  membantu  mengembangkan sistem  keuangan  domestik.  Kassim  dan  Duassa  menjelasakan Foreign Capital Inﬂ ows dapat mendorong bagi  pasar saham, karena mayoritas investasi asing ( capital inﬂ ow ) yang masuk ke Indonesia melalui pem- belian surat berhaga (saham), kemungkinan likuiditas pasar saham akan meningkat (Rasyidin, 2010).
Levine  dan  Zervos,  (1996)  dalam  penelitiannya  menggatakan peningkatan arus masuk foreign portofolio investment ke pasar modal akan meningkatkan likuiditas pasar. Sementara Poshakwale dan Thapa (2010) menguji pengaruh arus masuk foreign portofolio investment yang berasal dari Amerika dengan pergerakan indeks saham di India. Periode penelitian  selama  59  bulan  (Januari  2001  –  November  2006)  dengan menggunakan pendekatan analisis VAR ( Impulse Response Function dan Variance  Decomposition ). Hasil studi tersebut menemukan bahwa adanya pengaruh  positif  dan  disigniﬁ kan  antara foreign  portofolio  investment dengan indeks saham. Rata-rata peningkatan pergerakan indeks saham India naik sebesar 16 persen dari total foreign portofolio investment. Pe- ningkatan  tersebut  disebabkan  besarnya portofolio  investment yang masuk  ke  pasar  saham  India  yang  dilakukan  oleh  para  investor  dari Amerika. Ini membuktikan bahwa pasar saham India merespon positif terhadap portofolio investment investor Amerika. Respon ini tidak hanya dalam  jangka  pendek,  tetapi  juga  dalam  jangka  panjang  (Egly  dalam Indrawati, 2012). Oleh karena itu, foreign portofolio investment berperan penting  dalam  mengembangkan  pasar  modal  khususnya  pasar  saham (Mobius, 1998).
Studi Kim dan Singal (2000) menguji hubungan foreign portofolio investment dan  kontribusinya  terhadap  pasar  saham  domestik.  Hasil studinya  menemukan  bahwa foreign  portofolio  investment memberi- kan keuntungan ke pasar modal dalam negeri. Pada tingkat konsumsi, multiplier effect berdampak terhadap pertumbuhan pasar saham melalui wealth effect. Dalam hal ini, arus modal bertindak sebagai katalis untuk pertumbuhan ekonomi dan mendorong peningkatan kekayaan. Karena dengan  terintegrasinya  pasar  modal  akan  menimbulkan  kompetisi  di antara Negara-negara untuk menciptakan daya tarik yang menarik bagi investor.
Chai  dan  Corrine  (2008)  melakukan  penelitian  dengan  meng- gunakan uji Granger Causality dan Analisis Vektor Auto-Regression. Data yang  digunakan  adalah  data  transaksi  harian  investor  asing  terhadap enam pasar modal Asia yaitu India, Indonesia, Korea, Philipina, Taiwan dan Thailand. Hasil studi tersebut menemukan adanya hubungan kausa- litas antara pasar saham dengan investor asing. Dalam studi ini peneliti untuk variable investor asing menggunakan proxy net equity purchase, sedangkan untuk proxy pasar modal menggunakan equity market return.
Kemudian  Wang  menggunakan  model  yang  sama  untuk  menguji  pe- ngaruh kepemilikan asing terhadap volatilitas saham di Indonesia. Te- muan Wang ini menyimpulkan bahwa terdapat pengaruh terhadap pasar saham, artinya kepemilikan asing dapat mengurangi volatilitas saham. Hal ini tergantung kepada gross dan net foreign trading dan volatilitas historical  saham.  Semakin  meningkatknya  kepemilikan  saham  asing, akan semakin berkurangnya volatilitas saham (Abimanyu, et. al , 2011) Berdasarkan  beberapa  studi  empiris  yang  dilakukan,  dapat  di- hipotesiskan bahwa besarnya arus masuk asing melalui foreign  porto- folio investment memberikan implikasi positif terhadap  pasar modal di Indonesia.

## C. METODE PENELITIAN

## 1. Data dan Variabel
Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data kuartalan dalam bentuk time series (runtun waktu) periode Januari 2000 sampai dengan  September  2010  (2000:1-2010:3).  Data  diperoleh  dari  Badan
Penanaman  Modal  (www.bapepam.go.id),  Bank  Indonesia  (www.bi.go. id),  Badan  Pusat  Statistik  (www.bps.go.id)  dan  Bursa  Efek  Indonesia (www.idx.co.id). Variabel foreign capital inﬂ ows diproksikan dengan net foreign  capital  inﬂ ows (NFDI),  sedangkan    pasar  saham  diprroksikan dengan stock market capitalization (MC).

## 2. Metode Analisis Data
Metode  analisis  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  akan  men- jawab hipotesis dengan menggunakan pengujian kointegrasi, kausalitas dan pengaruh antara variabel foreign direct invesment yang diproksikan dengan net purchase (FNP) dengan  pasar saham yng diproksikan dengan nilai kapitalisasi pasar (MC).
a. Uji Stasioneritas ( Unit Root Test )
Pengujian  akar  unit  ini  sering  juga  disebut  dengan stationary stochastic  process ,  karena  pada  prinsipnya  uji  tersebut  dimaksudkan untuk mengamati apakah koeﬁ sien tertentu dari model otogresif yang di- taksir mempunyai nilai satu atau tidak.
Pada  penelitian  ini,  uji  stasioneritas  dilakukan  dengan  meng gu- nakan  metode Augmented  Dickey-Fuller  Test (ADF).  Uji  stasioneritas ini  didasarkan  atas  hipotesis  nol  variabel  stokastik  memiliki unit  root . Dengan menggunakan model uji ADF test, hipotesis nol dan dasar pe- ngambilan keputusan lainnya yang digunakan dalam uji ini didasarkan pada nilai kritis MacKinnon sebagai pengganti uji-t. Selanjutnya nisbah t tersebut dibandingkan dengan nilai kritis statistik pada t tabel ADF untuk mengetahui  ada  atau  tidaknya  akar-akar  unit.  Jika  hipotesa  diterima berarti variabel tersebut tidak stasioner, maka perlu dilakukan uji derajat integrasi. Uji derajat integrasi dimaksudkan untuk melihat pada derajat atau order diferensi ke berapa data yang diamati akan stasioner.
b. Uji Kointegrasi ( Johansen’s Cointegration Test ) Kombinasi  dari  dua  seri  yang  tidak  stasioner,  akan  bergerak  ke arah yang sama menuju ekuilibrium jangka panjangnya dan diferensiasi diantara kedua seri tersebut akan konstan. Jika demikian halnya, seri ini dikatakan  saling  berkointegrasi.  Tes  kointegrasi  antara  perkembangan sektor  keuangan  dan  pertumbuhan  ekonomi  berdasarkan  pendekatan
vector  autoregressions (VAR)  Johansen.  Jika  vektor Xt adalah  vektor variabel endogen dalam VAR dengan panjang lag p , maka:
୲ ൌ ଵ ୲ିଵ ൅ ଶ ୲ିଶ ൅ ڮ ൅ ୮ ୲ି୮ ൅ ୲ ൅ ɂ ୲
Notasi:
X t : Vektor variable endogen A p : Parameter matriks BY t : d-vektor dari deterministic variable ε t : vektor innovations
Spesiﬁ kasi VAR ini dapat dinyatakan dalam bentu ﬁ rst difference sebagai:
ο ୲ ൌ ȫ ୲ିଵ ൅ ෍ Ȟ ୮ିଵ ୧ି୨ ȟ ୲ିଵ ൅ Ⱦ ୲ ൅ ɂ ୲
Notasi:
ȫ ׷  σ ௜ ௣ ௜ୀଵ െ ܫ Ȟ ׷ െσ
௜ ௣ ௝ୀ௜ାଵ
I   : Matrik identitas
Hubungan jangka panjang (kointegrasi) dijelaskan di dalam matrik dari sejumlah p variable. Karena 0 < rank = r < (Π) = r = p maka Π terdiri dari matrik Q dan R dengan dimensi p * r sehingga Π = QR’. Matrik R terdiri dari r, 0<r<p vektor kointegrasi, sedangkan Q merupakan vektor parameter error correction . Johansen menyarankan estimator maximum likelihood untuk  Q  dan  R  dan  uji  statistic  untuk  menentukan  vektor kointegrasi r. ada tidaknya kointegrasi didasarkan pada uji likelihood ratio (LR). Jika nilai hitung LR lebih besar dari nilai kritis LR, maka me nerima adanya  kointegrasi  dan  sebaliknya  jika  nilai  hitung  LR  lebih  kecil  dari nilai kritisnya maka tidak ada kointegrasi. Jika tidak terdapat hu bungan kointegrasi,  model unrestricted  VAR dapat  diaplikasikan.  Tetapi  jika terdapat hubungan kointegrasi antarseri, model Vector Error Correction (VECM) yang dipergunakan (Enders dalam Inggrid, 2006).
D. PEMBAHASAN
1 . Unit Root Test
Dalam  mengestimasikan  model Autoregression (VAR)  adalah melakukan  uji  stasioneritas  data.  Pengujian  dilakukan  dengan  unit root  test  dengan  prosedur Augmented  Dickey-Fuller  Test (ADF-Test). Pengujian ini dilakukan untuk mengetahui apakah data penelitian me- nunjukkan  fenomena random  walk yang  merupakan  series  data  yang tidak stasioner. Hasil pengujian unit root dapat dilihat di Tabel 1.
Tabel 1. Unit Root Test pada Level Aras
Variabel Nilai ADF Nilai Kritis MacKinnon Keterangan 1% 5% 10% MC -1.024179 -3.6019 -29,358 -26,059 Tidak Stasioner LFNP -0,927980 -4.1366 -3.1483 -2.718 Tidak Stasioner
***, **, * Signiﬁ kan pada 10%, 5% dan 1%
Agar didapatkan hasil unit  root  test pada variabel data yang di- gunakan terbebas dari masalah unit root , maka kedua variabel tersebut (MC dan LFNP) selanjutnya perlu dilakukan dengan proses diferencing melalui uji unit root ADF pada tingkat diferensiasi pertama (ordo satu). Pengujian  stasioneritas  terhadap  data  level  dilakukan  dengan  meng- gunakan  model intercept seperti  uji  ADF  ordo  nol  terhadap  data  level sebelumnya.  Output  hasil  uji unit  root pada  tingkat  diferensi  pertama (ordo satu) pada tabel diatas menunjukkan adanya perubahan tingkat signiﬁ kansi dari nilai probabilitas, statistik ADF dan serta critical  value (α) pada semua variabel. Hasil uji unit root dengan nilai absolut statistik ADF  yang  lebih  besar  dibandingkan  dengan  nilai  absolut critical  value tabel  Mac  Kinnon . Hal  ini  menunjukkan  bahwa  semua  variabel  dalam kondisi yang stasioner atau sudah tidak mengandung unit root lagi pada ordo satu. Selain itu kondisi stasioner ini juga didukung oleh nilai pro- babilitas statistik ADF semua variabel yang signiﬁ kan pada α =1%. Hasil pengujian ini dapat dilihat di Tabel 2.
Analisis Hubungan Dinamis Antara Foreign Capital Inﬂ ows ....
Tabel 2. Unit Root Test pada First Difference
Variabel Nilai ADF Nilai kritis MacKinnon Keterangan 1% 5% 10% MC -2.977795** -3.6067 -2,9378 -2,6069 Stasioner LFNP -4.108561** -4.8875 -3.4239 -2.8640 Stasioner
***,**,* Signiﬁ kan pada 10%, 5% dan 1%
Setelah dilakukan differencing ADF test pada ordo satu dari model persamaan  diatas,  maka  semua  variabel  setelah  dilakukan  proses differencing melalui uji ADF ordo satu ini sudah tidak lagi mengandung unit  root ,  sehingga  semua  data  yang  digunakan  sudah  dalam  kondisi yang stasioner. Dengan demikian tidak perlu melakukan uji stasioneritas data pada tingkat diferensi yang lebih tinggi. Berdasarkan hasil unit root test  melalui  pengujian  ADF  menunjukkan  hasil  bahwa  semua  variabel yang digunakan dalam penelitian baik variabel dependen maupun variabel independen tidak stasioner pada ordo nol dan stasioner pada pengujian tingkat diferensi pertama.

## 2 . Johansen’s Cointergation Test
Karena  seluruh  variabel  terintegrasi  pada  derajat  1,  maka  pe- ngujian kointegrasi dilakukan utk melihat apakah dalam jangka panjang terdapat  kesamaan  pergerakan  dan  stabilitas  hubungan  antara  kedua variabel  penelitian  tersebut.  Pengujian  dalam  hal  ini  ditujukan  untuk me nentukan model yang cocok digunakan, apakah model Vector Auto- regression (VAR) atau Vector Error Correction Model (VECM). Jika terdapat hubungan kointegrasi, maka estimasi yang tepat adalah VEC, namun jika tidak terjadinya kointegrasi maka model yang cocok digunakan adalah VAR  (Enders,  2004  dan  Granger  dalam  Wong et  al, 2005).  Pengujian kointegrasi  menggunakan  metode Johansen  Cointergation  Test ini  di- tunjukkan oleh Tabel 3.
Tabel 3. Johansen’s Cointergation Test
Eigenvalue Likelihood Ratio Nilai Kritis Nilai Kritis 5 % 1 % 0.555044 16,07252** 15,41 20,04 0.079777 149,650 3,76 6,65 ***,**,* Signiﬁ kan pada 10%, 5% dan 1%

## 3. Vector Error Correction Model (VECM)
Setelah  didapati  hubungan  kointegrasi  diantara  kedua  variabel penelitian,  maka  tahap  selanjutnya  adalah  membentuk  model Vector Error Correction Model (VECM). Menurut Enders dalam Inggrid (2006), jika  terdapat  hubungan  kointegrasi  diantara  variabel  penelitian,  maka estimasi dilakukan dengan VECM, sedangkan jika tidak ada kointegrasi diantara kedua variabel di atas maka estimasi dilakukan dengan Vector Autoregression  Difference (VARD).  Fungsi  VECM  ini  adalah  untuk  me- nge tahui  pengaruh  jangka  pendeknya  antara foreign  net  purchase (LFNP) dengan market capitalization  (MC). Pada Tabel 4 disajikan hasil estimasi dengan VECM dengan pengujian kecepatan penyesuaian ( speed of adjustment test ).
Tabel 4. Speed of Adjustment Test Variabel Kointegrasi Prob Constanta 19.6546 LFNP (-1) -1.0001 -2.9698* -0.3367
***,**,* Signiﬁ kan pada 10%, 5% dan 1%
Model koreksi kesalahan ( error correction model ) di atas dilaku- kan dengan menggunakan asumsi pada optimal lag pertama, sehingga speed  of  adjustment yang  signiﬁ kan  menunjukan  bahwa  guncangan disequlibrium akibat  perubahan foreign  net  purchase (LNFP)  dalam jangka  pendek  langsung  dapat  diperbaiki  kembali  menuju equilibrium pada periode berikutnya. Dengan kata lain bahwa dalam jangka pendek foreign net purchase (LNFP) berpengaruh negatif terhadap perubahan/
pergerakan market  capitalization (MC).  Pengaruh  negatif  untuk    per- gerakan arus masuk FDI terhadap pasar saham dalam jangka pendek ini menunjukkan adanya dugaan dengan menurunnya market capitalization saham direspon oleh pelaku pasar modal (investor asing) dengan meng- alihkan investasinya dari Bursa Efek Indonesia ke pasar modal negara lain.

## 4. Analisis Impulse Response Function (GIRF)
Estimasi terhadap fungsi impulse  response dilakukan untuk me- meriksa  respon  kejutan  ( shock )  variabel  inovasi  terhadap  variabel- variabel lainnya. Estimasi menggunakan asumsi masing-masing variabel inovasi tidak berkorelasi satu sama lain sehingga penelurusan pengaruh suatu kejutan dapat bersifat langsung.
Gambar impulse response akan menunjukkan respon suatu variabel akibat kejutan variabel lainnya sampai dengan beberapa periode setelah terjadi shock . Jika gambar impulse response menunjukkan pergerakan yang semakin mendekati titik keseimbangan ( convergence ) atau kembali ke  keseimbangan  sebelumnya  bermakna  respon  suatu  variabel  akibat suatu kejutan makin lama akan menghilang sehingga kejutan tersebut tidak meninggalkan pengaruh permanen terhadap variabel tersebut.
Sumbu horizontal merupakan waktu dalam periode tahun ke depan setelah terjadinya shock , sedangkan sumber vertikal adalah nilai respon. Secara mendasar dalam analisis ini akan diketahui respon positif atau negatif  dari  suatu  variabel  terhadap  variabel  lainnya.  Respon  tersebut dalam jangka pendek biasanya cukup signiﬁ kan dan cenderung berubah. Dalam jangka panjang respon cenderung konsisten dan terus mengecil. Impulse  Response  Function memberikan gambaran bagaimana respon dari suatu variabel di masa mendatang jika terjadi gangguan pada satu variabel lainnya. Untuk memudahkan interpretasi, hasil analisis disajikan dalam bentuk graﬁ k pada Gambar 1 dan Tabel 5 selama 10 periode.
Graﬁ k  baris  pertama  kolom  pertama shock pergerakan market capitalization pada awal periode sebesar 0,1052%. Kemudian mulai pe- riode  kedua  dan  selanjutnya  respon market  capitalization itu  sendiri mulai menguat. Graﬁ k baris pertama kolom kedua, pada periode pertama market capitalization (MC) belum merespon terhadap perubahan LFNP, namun  respon  MC  mulai  merespon  pada  period  kedua  yaitu  sebesar
0,0633%.  Kemudian  perubahan  LFNP  untuk  periode  selanjutnya  di- respon  dengan  baik  oleh  MC  sampai  akhir  perioden  yaitu  mencapai 0,0985%. Sementara itu graﬁ k baris kedua kolom pertama menunjukkan shock market capitalization direspon oleh perubahan LFNP mengalami penurunan selama 10 periode. Pada awal periode LFNP dalam merespon MC sebesar 0,5758% menjadi 0,1715% pada akhir periode. Pada graﬁ k baris kedua kolom kedua menjelaskan terjadinya respon LFNP terhadap LFNP itu sendiri juga mengalami penurunan sampai akhir periode (periode ke 10) yaitu menjadi 0,0996%.
Secara keseluruhan hasil analisa impulse response pada periode penelitian  ini  mengindikasikan  bahwa  kondisi  pasar  saham  dalam merespon foreign portfolio invesment stabil dan dinamis yang didukung dengan kondisi fundamental perekonomian Indonesia yang semakin baik menyebabkan  derasnya  arus  masuk foreign  portfolio  invesment yang masuk  ke  pasar  saham  Indonesia.  Dan  ini  akan  terus  meningkatkan stock  market  capitalization dan  mendorong  pertumbuhan  ekonomi Indonesia.
Tabel 5. Generalized Impulse Response Function
Periode Response Market Capitalization Net Foreign Purchase (MC) (LFNP) MC FNP MC LFNP 1 0,105158 0,000000 0,575869 0,806237 2 0,124115 0,063285 0,468648 0,273465 3 0,152287 0,076442 0,267260 0,239329 4 0,159692 0,088928 0,238230 0,152521 5 0,165658 0,093297 0,198123 0,131079 6 0,167915 0,096106 0,186483 0,113162 7 0,169289 0,097315 0,177861 0,106493 8 0,169900 0,097988 0,174440 0,102390 9 0,170232 0,098304 0,172427 0,100576 10 0,170391 0,098470 0,171513 0,099586
0 . 0 0 0 . 0 5 0 . 1 0 0 . 1 5 0 . 2 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 1 0 Res pons e of LOG(MC) to LOG(MC) 0 . 0 0 0 . 0 5 0 . 1 0 0 . 1 5 0 . 2 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 1 0 Res pons e of LOG(MC) to LOG(FNP) 0 . 0 0 . 2 0 . 4 0 . 6 0 . 8 1 . 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 1 0 Res pons e of LOG(FNP) to LOG(MC) 0 . 0 0 . 2 0 . 4 0 . 6 0 . 8 1 . 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 1 0 Res pons e of LOG(FNP) to LOG(FNP) Response to One S .D. Innovations
Gambar 1. Generalized Impulse Response Function

## 5. Analisis Variance Decomposition
Setelah  menganalisis  perilaku  dinamis  melalui impulse  response , selanjutnya  akan  dilihat  karakteristik  model  melalui variance  decom- position . Pada bagian ini dianalisis bagaimana varian dari suatu variabel ditentukan oleh peran dari variabel lainnya maupun peran dari dirinya sendiri.
Variance  decomposition digunakan  untuk  menyusun forecast error  variance suatu  variabel,  yaitu  seberapa  besar  perbedaan  antara variance sebelum dan sesudah shock , baik shock yang berasal dari diri sendiri maupun shock dari variabel lain untuk melihat pengaruh relatif variabel-variabel penelitian terhadap variabel lainnya. Prosedur variance decomposition yaitu dengan mengukur persentase kejutan-kejutan atas masing-masing  variabel.  Tabel  6  menyajikan variance  decomposition untuk  waktu  dua  puluh  empat  periode  ke  depan  atas  masing-masing variabel.
Ada  beberapa  hal  yang  dapat  diamati  dari  Gambar  2. Pertama, analisis variance  decompositon menunjukkan  bahwa forecast  error variance dari market capitalization (MC) pada periode pertama ditentu- kan  oleh  dirinya  sendiri  atau  sebesar  100%.  Sedangkan  kontribusi variabel LFNP tidak mampu menjelaskan variabilitas MC. Dalam periode intermediate dan jangka panjang, kontribusi variabel LFNP dalam men- jelaskan variabilitas MC mengalami peningkatan sampai akhir periode, yaitu sekitar 23,13%.
Kedua , forecast error variance dari LFNP pada periode pertama dapat dijelaskan oleh MC sebesar 33,78%, kontribusi LFNP mampu men jelas- kan variabilitas LFNP itu sendiri sebesar 66,22%n. Hal ini menunjukkan bahwa pada awal periode variabel LFNP telah memberikan kejutan ter- hadap  variabilitas  LFNP  sendiri,  meskipun  akhirnya  kontribusi  LFNP terhadap LFNP itu sendiri mengalami penurunan sampai akhir periode. Sedangkan kontribusi variabel MC mampu menjelaskan variabilitas LFNP hanya sebesar 33,78% pada awal periode. Ini menunjukkan kontribusi dari  MC  sangatlah  kecil  dalam  menjelaskan  variabilitas  dibandingkan dengan variabel LFNP itu sendiri. Namun dalam jangka panjang (periode ke 10) variabel MC mampu menjelaskan variabilitas LFNP sebesar 49,92%, sedangkan  LFNP  sendiri  dalam  menjelaskan  LFNP  sebesar  50,07%.  Ini menunjukan bahwa MC lebih banyak mempengaruhi LFNP (Tabel 6).
Tabel 6. Variance Decomposition
Periode Variance Market Capitalization Net Foreign Purchase (MC) (LFNP) MC FNP MC LFNP 1 100,0000 0,000000 33,78266 66,21734 2 86,85501 13,14499 43,19996 56,80004 3 83,44888 16,55112 44,32661 55,67339 4 80,88884 19,11116 45,76016 54,23984 5 79,49709 20,50291 46,63143 53,36857 6 78,55908 21,44092 47,42372 52,57628 7 77,92617 22,07383 48,11341 51,88659
8 77,46942 22,53058 48,75576 51,24424 9 77,12965 22,87035 49,35742 50,64258 10 76,86792 23,13208
49,92838 50,07162 0 2 0 4 0 6 0 8 0 1 0 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 1 0 Perc ent LOG(MC) varianc e due to LOG(MC) 0 2 0 4 0 6 0 8 0 1 0 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 1 0 Perc ent LOG(MC) variance due to LOG(FNP) 3 0 4 0 5 0 6 0 7 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 1 0 Perc ent LOG(FNP) v arianc e due to LOG(MC) 3 0 4 0 5 0 6 0 7 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 1 0 Perc ent LOG(FNP) varianc e due to LOG(FNP) V ariance Decomposition Gambar 2. Variance Decomposition
Berdasarkan hasil analisis terhadap impulse response function dan variance decomposition , secara umum dapat disimpulkan bahwa masing- masing variabel dapat saling menjelaskan apabila terjadi shock terhadap salah  satu  variabel,  namun  porsi  penjelasan  masing-masing  variabel masih didominasi oleh variabel itu sendiri.

## E. PENUTUP
Hasil  penelitian  ini  membuktikan  bahwa Foreign  Capital  Inﬂ ows memiliki koelasi positif dengan pengembagan pasar saham. Indikasi ini
menunjukkan bahwa foreign capital inﬂ ow sebagai komplement ter hadap pasar  saham  domestik . Augmented  Dickey-Fuller (ADF)  test,  menun- jukkan bahwa data tidak stasioner pada level (menolak hipotesiss null). Uji cointegration analysis memberikan hasil bahwa ada hubungan jangka panjang ( long-run relationship ) antara foreign direct invesment dengan pasar saham di Indonesia. Dengan error correction model menunjukkan bahwa guncangan disequlibrium akibat perubahan foreign net purchase (LNFP)  akan  disesuaikan  ( speed  of  adjustment )  dalam  jangka  pendek yaitu diperbaiki kembali menuju equilibrium pada periode selanjutnya. Nilai koeﬁ sien ECT (-1) sebesar -0,130853 untuk short run model and deviasi  long  term  stock  market akan terkoreksi pada tiap kuartar yaitu se besar 13,08%.

## DAFTAR PUSTAKA
Abimanyu,  Yoopi, et.  al. 2011. Volatilitas  Pasar  Modal  Indonesia  dan Perekonomian Dunia . Badan Pengawas Pasar Modal Dan Lembaga Keuangan Adam, Anokye M., dan Tweneboah, George. 2010. Foreign Capital Inﬂ ows and Stock Market Development: Ghana’s Evidence. International Research Journal of Finance and Economics . Vol. 36, hal. 179-185 Badan  Pengawas  Pasar  Modal  dan  Lembaga  Keuangan.  2008. Analisis Hubungan  Kointegrasi  dan  Kausalitas  Serta  Hubungan  Dinamis Antara Aliran Modal Asing, Perubahan Nilai Tukar dan Pergerakan IHSG di Pasar Modal Indonesia . Departemen Keuangan Republik Indonesia
Chai-Anant,  Chayawadee  and  Ho,  Corrinne.  2008.  Understanding  Asian Equity  Flows,  Market  Returns  and  Exchange  Rates, BIS  Working
Papers . Monetary and Economic Department. Bank for International Settlements
Indrawati,  Yulia.  2012.  Dampak  Foreign  Capital  Inﬂ ows  dan  Investasi Portofolio  Terhadap  Stabilitas  Makroekonomi  di  Indonesia: Fenomena  Global  Imbalances. Seminas  Competitive  Advantage . Vol. 1. No. 2 Enders, W. 2004.  Applied Econometric Time Series, John Wiley & Sons Inc, New York
Ergun, Ugur, dan Nor, Abu Hassan Shaari Mohd. 2009. An Empirical Study on  Determinants  of  External  Linkages  of  Turkish  Stock  Market Under European Union Accession Conditions. European Journal of Social Sciences. Vol. 9, No. 3, hal 475-481 Guo,  Xiao  Wei,  dan  Yang,  Zhao.  2009.  A  Study  on  the  Location Determinants of the US FDI in China. Management Science and Engineering. Vol 3, No 2 Hausmann, R., dan Arias, F Fendandez. 2000. Foreign Direct Investment: Good Cholesterol? Working Paper . American Deevelopment Bank
Kim,  E.  Han  dan  Singal,  V.  2000.  Stock  Market  Openings:  Experience of Emerging Economies. Journal of Business. Vol. 73, hal. 25–66 Leitao, Nuno Carlos., dan Faustino, Horacio C. 2010. Portuguese Foreign Capital Inﬂ ows Inﬂ ows: An Empirical Investigation . International
Research Journal of Finance and Economics . Vol. 38, hal. 190-196 Levine,  Ross  dan  Zervos,  Sarah.  1996.  Stock  Markets,  Banks  and Economic Growth, Working Paper , The World Bank, Policy Research Department, Finance and Private Sector Development Division Mobius. J. M. 1998. Mobius On Emerging Market: Prospek Investasi di Pasar-Pasar Baru. Jakarta: Elex Media Komputindo Poshakwale, Sunil, S dan Thapa, Chandra. 2010. Foreign Investors and Global  Integration  of  Emerging  Indian  Equity  Market, Journal  of Emerging Market Financ, Vol. 1. No. 1, hal. 1-24 Rasyidin,  Muhammad.  2010.  Pengaruh  Foreign  Direct  Invesment Terhadap  Penggembanggan  Pasar  Saham  di  Indonesia, Jurnal Manajemen dan Bisnis, No. 1, hal. 63-84 Robert  D.  Gray  Jr.  2008.  Effect  of  Macroeconomic  Variables  on  Stock Market Returns for Four Emerging Economies: Brazil, Russia, India, and China. International Business and Economics Research Journal
Syibly,  M. Roem. 2012. Spekulasi dalam Pasar Saham. Jurnal Ekonomi Islam . Vol. I, No. 1, hal. 17
Gay, Robert, D.Jr. 2008. Effect of Macroeconomic Variables on Stock Market
Returns  for  Four  Emerging  Economies:  Brazil,  Russia,  India,  and China. International  Business  and  Economics  Research  Journal,
http://search.proquest.com/docview/304811764
Wong,  Wing-Keung,  Agarwal,  Aman,  dan  Du,  Jun.  2005.  Financial Integration  for  India  Stock  Market,  a  Fractional  Cointegration
Approach, Working  Paper ,  Department  of  Economics,  National University of Singapure www.bapepam.go.id www.bi.go.id www.bps.go.id www.idx.co.id