Vol. 2 No. 2 (2022) https://doi.org/10.35877/454RI.daengku883
Daengku: Journal of Humanities and Social Sciences Innovation  is licensed under an Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0)

## Application of Vector Error Correction Model on Macroeconomic Variables toward Changes in the Composite Stock Price Index
Andini Cahyaning Pratiwi, Sulistya Rusgianto * , & Akhmad Kusuma Wardhana
Departemen Ekonomi Islam, Fakultas ekonomi & Bisnis, Universitas Airlangga, Jl. Airlangga 4-6, Surabaya 60286, Indonesia

## Abstract
Macroeconomic variables are  still interesting to study because some studies still find inconsistent results and dependence on the dynamics  of  the  capital  market  and  international  financial  markets,  especially  when  there  is  turmoil  in  the  domestic  and international stock markets.  This study aims to analyze the causality  and cointegration relationship of  macroeconomic  variables, namely:  interest  rates  (BI  Rate),  inflation  and  exchange  rates  to  changes  in  the  composite  stock  price  index  (CSPI)  using  the Vector Error Correction Model (VECM) method with the analysis tool Eviews 10 using secondary time series data based on the period  1990  to  2021.  Exogenous  variables  tested  include  the  BI  rate,  Inflation  and  the  Logarithm  of  the  Natural  Exchange  Rate (LnKurs)  while  the  endogenous variables  are  the  Natural  Logarithm  of  the  Composite  Stock Price  Index  (LnIHSG).  The  results showed  that  the  cointegration  test  results  with  Johansen's  Cointegration  Test  found  that the  movement  of  the  LnIHSG,  BI  Rate, Inflation  and  Exchange  Rates  had  a  relationship  of  stability/balance  and  the  similarity  of  movements  in  the  long  term.  In  the causality test  with  Granger's Causality  Test, there is a unidirectional causality relationship between the BI Rate variable  and the LnIHSG  variable,  while  there  is  a  two-way  causality  between  the  Foreign  Exchange  variable  and  the  BI  Rate  variable  and  vice versa, as well as a two-way causality relationship between the Exchange Rate variable and the Inflation variable, and vice versa.
Keywords: BI Rate, Composite stock price index, Exchange rate, Inflation, VECM.

## 1. Pendahuluan *
Tujuan  investasi  dan  pendanaan  yang  dilakukan  baik  lingkup  perusahaan  maupun  negara  tidak  lain  adalah mendapatkan  tambahan  sumber  modal  dalam  melaksanakan  operasionalnya  yakni  dengan  investasi.  Investasi  bisa didapatkan  melalui  transaksi  di  pasar  modal.  Pasar  modal  menurut  Husnan  (1998)  merupakan  pasar  untuk  jual-beli berbagai  instrumen  keuangan  baik  dalam  bentuk  hutang,  atau  modal  baik  yang  diterbitkan  oleh  pemerintah, public authorities ,  maupun  perusahaan  swasta.  Pasar  modal  Indonesia  dikenal  sebagai  Bursa  Efek  Indonesia  memiliki produk  seperti  saham,  obligasi,  reksa  dana,  dan  instrumen  lainnya  (Wardhana,  2022).  Produk-produk  tersebut memiliki  acuan  atau  indikator  yang  dapat  digunakan  oleh  investor  memerlukan  informasi  yang  relevan  untuk mengambil  keputusan  untuk  berinvestasi  yang  menguntungkan  termasuk  mengenai  informasi  mengenai  faktor ekonomi makro yang dapat mempengaruhi kinerja saham (Jogiyanto, 1998).
Tirapat  &  Nittayagasetwat  (1999)  menyatakan  harga  saham  dipengaruhi  oleh  banyak  faktor  eksternal  maupun internal. Banyak yang dapat mempengaruhi naik turunnya faktor ekonomi  makro seperti inflasi, nilai tukar dan suku bunga. Salah satu indeks yang diperhatikan oleh investor ketika hendak berinvestasi di Bursa Efek Indonesia adalah Indeks  Harga  Saham  Gabungan  (IHSG).  Tandelilin  (2001)  mengatakan  bahwa  terdapat  beberapa  variabel  yang mempengaruhi fluktuasi harga saham yang tercermin pada indeks harga saham gabungan (IHSG) yaitu inflasi, suku bunga,  dan  nilai  tukar  rupiah.  Faktor  makroekonomi  tersebut  akan  memberikan  reaksi  positif  maupun  negatif  pada indeks harga saham di pasar modal. Osamwonyi & Evbayiro-Osagie (2012) menemukan bahwa tingkat inflasi, PDB,
* Corresponding author.
E-mail address : sulistya@feb.unair.ac.id
nilai  tukar, lagged  stock  market  index dan  jumlah  uang  beredar  mempengaruhi  indeks  pasar  saham  di  Nigeria, sementara suku bunga  memiliki hubungan  negatif baik jangka panjang  maupun jangka pendek dengan indeks pasar saham (Zulaikha et al., n.d.). Purba (2014) mengatakan bahwa perkembangan pasar  modal pada IHSG di Indonesia dipengaruhi  oleh  berbagai  faktor  internal  dan  eksternal.  Tingkat  pertumbuhan  ekonomi  yang  berlangsung  cukup tinggi  tidak  secara  otomatis  mengakibatkan  membaiknya  situasi  pasar  modal.  Pergerakan  IHSG  dipengaruhi  oleh faktor yang sulit diprediksi.
Feldstein  &  Horioka  (1979)  berpendapat  bahwa  kenaikan  tingkat  inflasi  menurunkan  harga  saham  karena  interaksi inflasi  dengan  sistem  pajak.  Argumen  lain  mengenai  hubungan  inflasi  dengan  harga  saham  yakni  investor meremehkan  saham  perusahaan  selama  periode  inflasi  karena  mereka  (investor)  gagal  mempertimbangkan keuntungan  modal  atas  hutang  perusahaan  dan  menetapkan  harga  saham  untuk earning  price  ratio yang  dapat dibandingkan  dengan  tingkat  bunga  nominal  daripada  tingkat  bunga  riil,  sehingga  terjadi  hubungan  negatif  antara tingkat  inflasi  dengan  harga  saham  (Osamwonyi  &  Evbayiro-Osagie,  2012). Mengetahui  bagaimana  nilai  inflasi nasional  dengan  cerminan  kondisi  stabil  tidaknya  nilai  mata  uang  terhadap  barang/komoditi.  Fluktuasi  inflasi  akan mempengaruhi  kepercayaan  investor  di  pasar  keuangan,  yang  berakibat  pada  pergerakan  nilai  tukar  (kurs)  (Faizin, 2020).Perbedaan nilai tukar mata uang (kurs) suatu negara pada prinsipnya ditentukan oleh besarnya permintaan dan penawaran  mata  uang  tersebut  (Juliansyah  et  al.,  2021).  Kurs  tidak  selalu  stabil,  sehingga  setiap  waktu  terus mengalami  fluktuasi.  Ang  (2010)  mengungkapkan  negara  dengan  stabilitas  perekonomian  yang  baik,  biasanya memiliki mata uang dengan pergerakan yang stabil. Negara dengan stabilitas perekonomian yang  kurang baik, mata uangnya cenderung bergerak fluktuatif dan cenderung melemah.
Berangkat  dari  hal-hal  yang  telah  dijelaskan  di  atas,  hubungan  beberapa  variabel  ekonomi  makro  masih  menarik untuk diteliti dikarenakan beberapa penelitian masih menemukan hasil yang tidak konsisten dan ketergantungan pada dinamika  pasar  modal  dan  pasar  keuangan  internasional  terutama  ketika  terjadi  gejolak  di  pasar  saham  domestik maupun  internasional.  Penelitian  ini  mencoba  menganalisis  hubungan  kausalitas  dan  kointegrasi  dari  variabel ekonomi  makro  yaitu:  suku  bunga  (BI  Rate),  inflasi  dan  kurs  terhadap  dolar  Amerika  (USD)  terhadap  perubahan indeks harga saham gabungan (IHSG).

## 2. Kajian Literatur

## 2.1 Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG)
IHSG  merupakan  salah  satu  pedoman  bagi  investor  untuk  melakukan  investasi  di  pasar  modal  menjadi  barometer ekonomi suatu negara (Nugroho et al., 2016). Indeks harga saham gabungan adalah saham gabungan adalah rata-rata dari seluruh harga saham yang tercatat di bursa efek dan merupakan indikator atau cerminan dari pergerakan seluruh saham. Saham yang diperjualbelikan di bursa efek tidak hanya satu saham yang dikeluarkan oleh suatu perusahaan, tetapi ada banyak sekali saham yang dikeluarkan oleh banyak perusahaan (Kwon et al., 1997).

## 2.2 Suku Bunga (BI Rate)
Menurut Bank Indonesia ( www.bi.go.id ) tingkat bunga atau BI Rate adalah suku bunga kebijakan yang mencerminkan sikap  kebijakan  moneter  yang  ditetapkan  oleh  Bank  Indonesia  dan  diumumkan  kepada  publik  ( go  public ).  Harsono (2018)  mengatakan  apabila  suku  bunga  yang  signifikan  bisa  memperkuat  rupiah,  namun  indeks  harga  saham gabungan akan mengalami penurunan karena investor lebih senang menabung di bank, dan sebaliknya apabila suku bunga mengalami penurunan maka investor akan kembali berinvestasi di pasar modal.
Juliodinata  et  al.  (2019)  mengungkapkan  tingkat  suku  bunga  memiliki  pengaruh  signifikan,  berkontribusi  kecil terhadap  indeks  harga  saham  gabungan  (IHSG).  Bertentangan  dengan  Viska  &  Dewi  (2017)  mengungkapkan  suku bunga  berpengaruh  negatif  dan  signifikan  terhadap  indeks  harga  saham  gabungan.  Wikayanti  et  al.  (2020)  yang mengungkapkan  tingkat  suku  bunga  memberikan  pengaruh  negatif  terhadap  perubahan  indeks  harga  saham gabungan,  sejalan  dengan  penelitian  Adenike  &  Dadang  (2017)  menyebutkan  bahwa  terdapat  hubungan  antara variabel  makro  ekonomi  yakni:  indeks  produksi  industri,  tingkat  suku  bunga,  nilai  tukar  (kurs)  dan  inflasi  terhadap indeks harga saham gabungan (IHSG) di Indonesia. Estimasi jangka panjang menunjukkan hubungan negatif dalam
jangka  panjang  antara  variabel  suku  bunga  dan  indeks  harga  konsumen  terhadap  indeks  harga  saham  gabungan (IHSG). Berdasarkan telaah pustaka dan penelitian yang telah diuraikan, dapat diajukan hipotesis penelitian sebagai berikut:
H 1 : BI Rate berpengaruh negatif terhadap perubahan indeks harga saham gabungan (IHSG)

## 2.3 Inflasi
Inflasi  adalah  kenaikan  harga  barang  dan  jasa  secara  umum  secara  terus  menerus  dalam  jangka  waktu  tertentu ( www.bi.go.id.) Adenike  &  Dadang  (2017)  menemukan  bahwa  inflasi  memberikan  hubungan  negatif  terhadap perubahan  indeks  harga  saham  gabungan  (IHSG).  Temuan  ini  sejalan  dengan  Wikayanti  et  al.  (2020)  yang mengungkapkan  bahwa  inflasi  memberikan  pengaruh  negatif  terhadap  perubahan  indeks  harga  saham  gabungan (IHSG)  di  Indonesia.  Penelitian  ini  juga  didukung  oleh  temuan  Wahyudi  et  al.  (2017)  bahwa  inflasi  memberikan hubungan  negatif  dan  signifikan  terhadap  indeks  harga  saham  gabungan  di  Indonesia,  Malaysia,  Singapura  dan Filipina  menggunakan  model  analisis  TARCH.  Sementara,  Viska  &  Dewi  (2017)  mengungkapkan  tingkat  inflasi berpengaruh  negatif  dan  tidak  signifikan  terhadap  indeks  harga  saham  gabungan.  Berdasarkan  telaah  pustaka  dan penelitian yang telah diuraikan, dapat diajukan hipotesis penelitian sebagai berikut:
H 2 : Inflasi berpengaruh negatif terhadap perubahan indeks harga saham gabungan (IHSG)

## 2.4 Nilai Tukar (Kurs)
Dornbusch et al. (2008) mendefinisikan kurs atau nilai tukar adalah harga-harga dari mata uang luar negeri. Tingkat kurs  dapat  dijadikan  sebagai  indikator  untuk  melihat  stabilitas  perekonomian  di  suatu  negara.  Indonesia  saat  ini menganut  sistem  tukar  mata  uang  mengambang,  artinya  pasar  keuangan  bergerak  atas  terjadinya permintaan/penawaran itu sendiri. Sistem tukar seperti ini akan menimbulkan potensi terjadinya fluktuasi nilai tukar yang berdampak pada situasi yang tidak pasti (Faizin, 2020).
Oktavia (2007) menemukan hubungan positif yang terjadi antara variabel kurs terhadap indeks harga saham gabungan (IHSG) sejalan dengan penelitian Murti (2017) dan Juliodinata et al. (2019) mengungkapkan bahwa nilai tukar (kurs) menunjukkan  pengaruh  signifikan  terhadap  indeks  harga  saham  gabungan  (IHSG).  Penelitian  lain  serupa  oleh Wikayanti et al. (2020) mengungkapkan kurs USD memiliki pengaruh positif terhadap perubahan indeks harga saham gabungan  (IHSG).  Berbeda  dengan  Handayani  &  Oktavia  (2018)  yang  menyatakan  bahwa  kurs  tidak  berpengaruh terhadap  indeks  harga  saham  gabungan  (IHSG).  Berdasarkan  telaah  pustaka  dan  penelitian  yang  telah  diuraikan, dapat diajukan hipotesis penelitian sebagai berikut:
H 3 : Kurs berpengaruh positif terhadap perubahan indeks harga saham gabungan (IHSG)

## 3. Metode Penelitian
Jenis  penelitian  ini  adalah  penelitian  kuantitiatif  dengan  jenis  data  deret  waktu  ( time  series ).  Menurut  Hanke  & Wichern (2005), sekumpulan data hasil observasi secara teratur dari waktu ke waktu disebut data deret berkala atau time series . Penelitian ini merupakan kajian tentang pengaruh BI Rate , Inflasi, Nilai Tukar (kurs) terhadap perubahan Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG).
Sumber  data  penelitian  menggunakan  data  sekunder  yang  di  dapat  dari  beberapa  sumber  yakni  Bank  Indonesia, Badan  Pusat  Statistik,  Kementerian  Perdagangan,  Bursa  Efek  Indonesia  dan  Finance  Yahoo.  Ruang  lingkup penelitian ini dilakukan di Indonesia. Periode data yang digunakan selama 31 tahun  mulai tahun 1990 sampai 2021 (Pratama et al., 2020).
Untuk menjawab permasalahan yang diungkapkan dalam penelitian ini, digunakan teknik analisis data dengan metode Vector  Autoregression (VAR).  VAR  diformulasikan  bahwa  semua  peubah  diasumsikan  sebagai  peubah  endogen. VAR dipilih karena bisa digunakan untuk mengkaji hubungan timbal balik dalam penelitian ekonomi dan keuangan
(Idris, 2016). Gujarati (2003) mengatakan metode VAR memiliki keuntungan dibanding metode lainnya karena lebih sederhana  tidak  perlu  memisahkan  variabel  bebas  dan  terikat,  estimasi  sederhana  karena  menggunakan  metode Ordinary Least Square (OLS), dan hasil estimasinya tidak rumit.
Metode VAR yang digunakan dalam penelitian ini yaitu Vector Error Correction Model (VECM) menggunakan alat analisis  Eviews10  untuk  menguji  keempat  variabel  yaitu  BI  Rate,  Inflasi,  Kurs  terhadap  IHSG.  VECM  juga  sering disebut  sebagai  model  VAR  bagi  data time  series yang  bersifat  tidak  stasioner  pada level dan  memiliki  hubungan kointegrasi  sehingga  disebut  sebagai  VAR  yang  terestriksi  (Prakoso,  2009).  Analisis  VAR  yang  terestriksi  adalah data tidak stasioner pada level , dan terjadi kointegrasi linier sehingga pada penelitian ini  model VAR akan berubah menjadi  model VECM  menggunakan  y t-1 ( first different ).  Tahapan dalam  menganalisis  menggunakan  model VECM yakni;  Uji  Stasioneritas,  Uji  Panjang  Lag  Optimal,  Uji  Stabilitas,  Uji  Kointegrasi,  Uji  Kausalitas  Granger,  Model VECM, Uji Impulse Response Factor (IRF) dan Variance Decomposition (VD)

## 4. Hasil dan Pembahasan

## 4.1. Hasil Uji Stasioner
Uji Augmented  Dickey  Fuller (ADF)  dilakukan  terhadap  data  sebelum  dan  setelah differencing untuk  melihat kestasioneran  data.  Data  menjadi  tidak  stasioner  jika  nilai absolute  statistic t  lebih  kecil  dari  nilai  kritis  pada  tabel MacKinnon  pada  berbagai  tingkat  kepercayaan  (1%,  5%  dan  10%)  dan  jika  nilai  probabilitas>0,05  maka  tidak stasioner, dan sebaliknya (Barkah et al., 2022). Hasil analisis dapat dilihat pada tabel 1.
Tabel 1. Hasil Uji Stasioneritas
Variabel Unit Root ADF t-Statistik Prob LnIHSG First Difference -7.088534 0.0000 BI Rate First Difference -7.045792 0.0000 Inflasi First Difference -11.72459 0.0000 LnKurs First Difference -4.334707 0.0019
Sumber : Eviews 10, diolah (2022).
Berdasarkan  hasil  uji  stasioneritas  Dickey-Fuller,  pada  tingkat  pengujian  ADF  model intercept pada  tingkat first difference menunjukkan bahwa semua data lolos dalam uji stasioneritas pada tingkat first difference .

## 4.2. Hasil Uji Lag Optimal
Panjang nilai lag optimal pada masing-masing kriteria untuk  mengetahui lama dari periode pengaruh suatu variabel endogen terhadap variabel endogen lain. Nilai-nilai dapat dilihat dari tabel 2 hasil uji lag optimal.
Tabel 2. Hasil Uji Lag Optimum
Lag LogL LR FPE AIC SC HQ 0 79.19072 NA 5.47e-08 -5.370765 -5.180451 -5.312584 1 114.0224 57.22348 1.45e-08 -6.715886 -5.764311* -6.424980 2 140.6610 36.15241* 7.32e-09 -7.475787 -5.762952 -6.952156 3 164.5676 25.61425 5.15e-09* -8.040546* -5.566452 -7.284191*
Sumber : Eviews 10, diolah (2022).
Dari tabel 2 dapat diketahui, Besaran AIC mengarah pada VAR ordo ketiga, sedangkan besaran SC menyarankan lag yang optimal adalah ordo pertama. Maka, lag yang optimal adalah 3.

## 4.3. Hasil Uji Stabilitas

## Tabel 3. Hasil Uji Stabilitas
Root Modulus -0.298362 - 0.818658i 0.871333 -0.298362 + 0.818658i 0.871333 -0.816266 0.816266 0.568379 - 0.449551i 0.724673 0.568379 + 0.449551i 0.724673 -0.061652 - 0.593280i 0.596475 -0.061652 + 0.593280i 0.596475 -0.307122 0.307122
Sumber : Eviews 10, diolah (2022).
Berdasarkan hasil pengujian di atas, dapat dijelaskan bahwa  model  yang digunakan sudah satbil. Hal tersebut dapat diketahui dari nilai modulus rata-rata kurang dari satu (1).

## 4.4. Hasil Uji Kointegrasi

## Tabel 4. Hasil Uji Kointegrasi
Unrestricted Cointegration Rank Test (Trace) Hypothesized Trace 0.05 No. of CE(s) Eigenvalue Statistic Critical Value Prob.** None * 0.862702 105.0834 47.85613 0.0000 At most 1 * 0.532584 49.48663 29.79707 0.0001 At most 2 * 0.467728 28.19163 15.49471 0.0004 At most 3 * 0.313565 10.53481 3.841466 0.0012
Trace test indicates 4 cointegrating eqn(s) at the 0.05 level * denotes rejection of the hypothesis at the 0.05 level
Sumber : Eviews 10, diolah (2022).
Dari  hasil  pengujian  kointegrasi  di  atas,  dapat  disimpulkan  bahwa  pada  nilai trac  statistic terdapat  empat kointegrasi pada tingkat signifikansi 5%. Dengan demikian, dari hasil uji kointegrasi mengindikasi bahwa pergerakan LnIHSG,  BI  Rate,  Inflasi  dan  LnKurs  memiliki  hubungan  stabilitas/keseimbangan  dan  kesamaan  pergerakan  dalam jangka panjang.

## 4.5. Hasil Uji Kausalitas Granger
Dari pengujian kausalitas Granger, dapat diketahui bahwa yang memiliki hubungan kasualitas adalah yang memiliki nilai probabilitas lebih kecil daripada 0.05, maka:
1) Variabel BI Rate secara statistik berpengaruh terhadap LnIHSG dengan probabilitas 0.0337,sejalan dengan penelitian Juliodinata et al. (2019), sedangkan variabel LnIHSG secara statistik tidak berpengaruh terhadap BI  Rate  dengan  probabilitas  0.3313.  Dengan  demikian,  dapat  disimpulkan  bahwa  terjadi  kausalitas  searah
antara  variabel  BI  Rate  dan  variabel  LnIHSG.  Artinya,  hanya  variabel  BI  Rate  yang  secara  statistik signifikan mempengaruhi LnIHSG dan tidak berlaku sebaliknya.
2) Variabel LnKurs secara statistik berpengaruh terhadap BI Rate dengan probabilitas 0.00005, dan variabel BI Rate  secara  statistik  berpengaruh  terhadap  LnKurs  dengan  probabilitas  0.0180.  Dengan  demikian,  dapat disimpulkan bahwa terjadi kausalitas dua arah antara variabel LnKurs dan variabel BI Rate, dan sebaliknya.
3) Variabel  LnKurs  secara  statistik  berpengaruh  terhadap  Inflasi  dengan  probabilitas  0.000002,  dan  variabel Inflasi  secara  statistik  berpengaruh  terhadap  LnKurs  dengan  probabilitas  0.0368.  Dengan  demikian,  dapat disimpulkan bahwa terjadi kausalitas dua arah antara variabel LnKurs dan variabel Inflasi, dan sebaliknya.
Tabel 5. Hasil Uji Kausalitas Granger
Null Hypothesis: Obs F-Statistic Prob. BI_RATE does not Granger Cause LNIHSG 29 3.46261 0.0337 LNIHSG does not Granger Cause BI_RATE 1.20484 0.3313 INFLASI does not Granger Cause LNIHSG 29 1.20041 0.3328 LNIHSG does not Granger Cause INFLASI 2.15170 0.1226 LNKURS does not Granger Cause LNIHSG 29 0.92112 0.4470 LNIHSG does not Granger Cause LNKURS 0.81569 0.4989 INFLASI does not Granger Cause BI_RATE 29 0.87698 0.4681 BI_RATE does not Granger Cause INFLASI 1.36234 0.2803 LNKURS does not Granger Cause BI_RATE 29 12.7286 5.E-05 BI_RATE does not Granger Cause LNKURS 4.14236 0.0180 LNKURS does not Granger Cause INFLASI 29 19.1159 2.E-06 INFLASI does not Granger Cause LNKURS 3.37023 0.0368
Sumber : Eviews 10, diolah (2022).

## 4.6. Model VECM
Penyajian  model VECM dapat dilihat pada tabel 6.  Dapat diketahui bahwa pada jangka  panjang, hanya variabel BI Rate  yang  mempunyai  pengaruh  signifikan  terhadap  variabel  LnIHSG,  ini  ditunjukkan  oleh  nilai t-statistic variabel BI  Rate  lebih  tinggi  secara  absolut  dari  1.96,  yaitu  sebesar  9.02912.  Dengan  demikian,  setiap  kenaikan  1%  dari  BI Rate akan meningkatkan atau mempengaruhi IHSG sebesar 22.51773. Sedangkan untuk variabel Inflasi dan LnKurs, tidak signifikan terhadap LnIHSG.
Sementara, pada jangka pendek hanya variabel inflasi pada lag 1 yang mempunyai pengaruh jangka pendek terhadap variabel LnIHSG. Artinya, jika terjadi kenaikan 1% dari inflasi pada 1 periode sebelumnya, maka akan meningkatkan IHSG sebesar 2.110321. Sementara variabel-variabel lain tidak  memiliki pengaruh jangka pendek terhadap variabel LnIHSG.  Selain  itu,  adanya  dugaan  parameter error  correction yang  signifikan  membuktikan  adanya  mekanisme penyesuaian dari jangka pendek ke jangka panjang. Besaran penyesuaian dari jangka pendek ke jangka panjang, yaitu sebesar 2.13%. Variabel LnIHSG pada lag 1 mempunyai pengaruh jangka pendek terhadap variabel BI Rate. Artinya, jika  terjadi  kenaikan  1%  dari  LnIHSG  pada  1  periode  sebelumnya,  maka  akan  meningkatkan  BI  Rate  sebesar 0.048013. Variabel BI Rate pada lag 1 mempunyai pengaruh jangka pendek terhadap variabel BI Rate. Artinya, jika terjadi  kenaikan  1%  dari  BI  Rate  pada  1  periode  sebelumnya,  maka  akan  meningkatkan  BI  Rate  sebesar  0.466012. Variabel  LnKurs  pada  lag  1  mempunyai  pengaruh  jangka  pendek  terhadap  variabel  BI  Rate.  Artinya,  jika  terjadi kenaikan 1% dari LnKurs pada 1 periode sebelumnya, maka akan meningkatkan BI Rate sebesar 0.214831. Variabel LnIHSG pada lag 1 mempunyai pengaruh jangka pendek terhadap variabel Inflasi. Artinya, jika terjadi kenaikan 1%
dari LnIHSG pada 1 periode sebelumnya, maka akan meningkatkan Inflasi sebesar 0.159500. Variabel BI Rate pada lag  2  mempunyai  pengaruh  jangka  pendek  terhadap  variabel  Inflasi.  Artinya,  jika  terjadi kenaikan  1%  dari BI  Rate pada  2  periode  sebelumnya,  maka  akan  meningkatkan  Inflasi  sebesar  1.407228.  Variabel  LnKurs  pada  lag  1 mempunyai pengaruh jangka pendek terhadap variabel Inflasi. Artinya, jika terjadi kenaikan 1% dari LnKurs pada 1 periode sebelumnya, maka akan meningkatkan Inflasi sebesar 1.040197.
Tabel 6. Model VECM Cointegrating Eq: CointEq1 LNIHSG(-1) 1.000000 BI_RATE(-1) 22.51773 (2.49390) [ 9.02912] INFLASI(-1) 3.359873 (1.78095) [ 1.88657] LNKURS(-1) 0.125338 (0.13125) [ 0.95495] C -11.20690 Error Correction: D(LNIHSG) D(BI_RATE) D(INFLASI) D(LNKURS) CointEq1 -0.189068 -0.049294 -0.196642 -0.100325 (0.17216) (0.01302) (0.04330) (0.09042) [-1.09824] [-3.78735] [-4.54088] [-1.10948] D(LNIHSG(-1)) -0.499614 0.048013 0.159500 0.304645 (0.26285) (0.01987) (0.06612) (0.13807) [-1.90072] [ 2.41605] [ 2.41229] [ 2.20653] D(LNIHSG(-2)) -0.232414 0.020551 -0.045330 0.094679 (0.22833) (0.01726) (0.05744) (0.11993) [-1.01787] [ 1.19049] [-0.78923] [ 0.78943] D(BI_RATE(-1)) -1.808355 0.466012 1.829684 2.342089 (3.72984) (0.28199) (0.93822) (1.95911) [-0.48483] [ 1.65261] [ 1.95016] [ 1.19549] D(BI_RATE(-2)) 3.458212 0.153621 1.407228 2.898094 (2.58541) (0.19546) (0.65035) (1.35799) [ 1.33759] [ 0.78593] [ 2.16381] [ 2.13410] D(INFLASI(-1)) 2.110321 -0.005602 -0.671229 -0.591466 (0.76268) (0.05766) (0.19185) (0.40060) [ 2.76698] [-0.09716] [-3.49874] [-1.47645]
Error Correction: D(LNIHSG) D(BI_RATE) D(INFLASI) D(LNKURS) D(INFLASI(-2)) 0.852991 -0.043905 -0.047413 -0.417968 (0.75569) (0.05713) (0.19009) (0.39693) [ 1.12876] [-0.76849] [-0.24943] [-1.05301] D(LNKURS(-1)) -0.641856 0.214831 1.040197 0.950284 (0.49193) (0.03719) (0.12374) (0.25839) [-1.30478] [ 5.77645] [ 8.40619] [ 3.67777] D(LNKURS(-2)) 0.291351 0.077597 -0.073042 0.102109 (0.90913) (0.06873) (0.22869) (0.47752) [ 0.32047] [ 1.12897] [-0.31940] [ 0.21383] C 0.221237 -0.028687 -0.062812 -0.020388 (0.10378) (0.00785) (0.02611) (0.05451) [ 2.13181] [-3.65623] [-2.40613] [-0.37403] R-squared 0.512822 0.806835 0.912810 0.551013 Adj. R-squared 0.282053 0.715336 0.871509 0.338335 Sum sq. resids 1.471951 0.008413 0.093138 0.406098 S.E. equation 0.278336 0.021043 0.070014 0.146197 F-statistic 2.222234 8.817961 22.10163 2.590829 Log likelihood 2.071040 76.95676 42.09489 20.74342 Akaike AIC 0.546825 -4.617708 -2.213441 -0.740925 Schwarz SC 1.018306 -4.146226 -1.741960 -0.269444 Mean dependent 0.109574 -0.005321 -0.001059 0.066704 S.D. dependent 0.328491 0.039440 0.195321 0.179729 Determinant resid covariance (dof adj.) 6.59E-10 Determinant resid covariance 1.21E-10 Log likelihood 166.4699 Akaike information criterion -8.446198 Schwarz criterion -6.371680 Number of coefficients 44
Sumber: Eviews 10, diolah (2022)
Variabel  LnIHSG  pada  lag  1  mempunyai  pengaruh  jangka  pendek  terhadap  variabel  LnKurs.  Artinya,  jika  terjadi kenaikan 1% dari LnIHSG pada 1 periode sebelumnya, maka akan meningkatkan LnKurs sebesar 0.304645. Variabel BI Rate pada lag 2 mempunyai pengaruh jangka pendek terhadap variabel LnKurs. Artinya, jika terjadi kenaikan 1% dari BI Rate pada 2 periode sebelumnya, maka akan meningkatkan LnKurs sebesar 2.898094. Variabel LnKurs pada lag 1 mempunyai pengaruh jangka pendek terhadap variabel LnKurs. Artinya, jika terjadi kenaikan 1% dari LnKurs pada 1 periode sebelumnya, maka akan meningkatkan LnKurs sebesar 0.950284.

## 4.7. Hasil Impulse Response Factor (IRF) dan Variance Decompositions
Dari tabel 6, dapat dijelaskan bahwa pada periode pertama, IHSG sangat dipengaruhi oleh shock (Ln)IHSG itu sendiri sebesar 100%. Sementara, pada periode pertama variabel BI Rate, inflasi dan (Ln)Kurs belum memberikan pengaruh terhadap  IHSG.  Seterusnya  mulai  dari  periode  ke-1  hingga  periode  ke-10,  proporsi shock IHSG  masih  besar.  Akan tetapi, shock IHSG  memberikan  proporsi  pengaruh  yang  turun  sedikit  demi  sedikit  terhadap  IHSG  itu  sendiri  dari periode  ke-1  hingga  periode  ke-10.  Pada  periode  ke  kedua  kontribusi  LnIHSG  menjadi  82.78%  sementara  BI  Rate
berkontribusi sebesar 0.02%, inflasi berkontribusi sebesar 10.5% dan LnKurs berkontribusi sebesar 6.69%. Perubahan nilai  kontribusi  seluruh  variabel  terus  bergeser  hingga  periode  ke-10  kontribusi  LnIHSG  menjadi  75.2%,  BI  rate berkontribusi sebesar 2.86%, inflasi berkontribusi sebesar 10.77% sementara LnKurs berkontribusi sebesar 11.14%.
Gambar 1. Hasil Impulse Response Factor

## 5. Kesimpulan
Penelitian  terkait  variabel  ekonomi  makro  yang  terdiri  dari  IHSG,  BI  Rate,  Inflasi  dan  Kurs  untuk  periode  1990 sampai  dengan  2021  menunjukkan  hasil  beragam.  Dapat  disimpulkan  hasil  uji  kointegrasi  dengan Johansen’s Cointegration  Test didapatkan  bahwa  pergerakan  LnIHSG,  BI  Rate,  Inflasi  dan  LnKurs  memiliki  hubungan stabilitas/keseimbangan  dan  kesamaan  pergerakan  dalam  jangka  panjang.  Pada  uji  kausalitas dengan  Granger’s Causality Test didapatkan hubungan kausalitas searah antara variabel BI Rate dan variabel LnIHSG, sementara terjadi kausalitas dua arah antara variabel LnKurs dan variabel BI Rate dan sebaliknya, serta terjadi hubungan kausalitas dua arah  antara  variabel  LnKurs  dan  variabel  Inflasi,  dan  sebaliknya.  Penjelasan  hasil  estimasi  model  VECM  secara umum menunjukkan adanya hubungan jangka panjang dan hubungan jangka pendek dari masing-masing variabel.
Selain  itu,  pada  jangka  panjang,  hanya  variabel  BI  Rate  yang  mempunyai  pengaruh  signifikan  terhadap  variabel LnIHSG,  sedangkan  untuk  variabel  Inflasi  dan  LnKurs,  tidak  signifikan  terhadap  LnIHSG.  Sementara,  pada  jangka pendek hanya variabel inflasi pada lag 1 yang mempunyai pengaruh jangka pendek terhadap variabel LnIHSG. Pada analisis IRF menunjukkan respon atas guncangan pada variabel LnIHSG terhadap guncangan diri sendiri dan variabel
lain  cukup  signifikan  karena  terjadi  fluktuasi.  Pada  analisis  VD  menunjukkan  bahwa  periode  awal  nilai  kontribusu untuk  pembentukan  variabel  itu  sendiri  relatif  besar,  sementara  ketiga  variabel  lain  relatif  kecil.  Untuk  penelitian selanjutnya  diharapkan  untuk  mengkaji  lebih  dalam  mengenai  hubungan  variabel  ekonomi  makro  lainnya  terhadap perubahan indeks harga saham gabungan baik secara teori maupun metode.
Tabel 6. Hasil Uji Variance Decomposition
Variance Decomposition of D(LNIHSG): Period S.E. D(LNIHSG) D(BI_RATE) D(INFLASI) D(LNKURS) 1 0.279767 100.0000 0.000000 0.000000 0.000000 2 0.330171 82.78219 0.024208 10.50261 6.690986 3 0.343928 80.71726 0.078054 12.27401 6.930675 4 0.368956 77.08441 2.253574 10.81408 9.847928 5 0.371604 76.36783 2.604463 10.69663 10.33108 6 0.373818 76.33599 2.581431 10.79836 10.28422 7 0.375411 75.69925 2.636044 10.91273 10.75198 8 0.376527 75.49873 2.741448 10.85442 10.90541 9 0.377900 75.24597 2.856281 10.78040 11.11735 10 0.378002 75.20778 2.867148 10.77813 11.14695
Sumber: Eviews 10, diolah (2022).

## References
Adenike, A. A., & Dadang, P. J. (2017). The Impact of Macroeconomic Variables on an Emerging Economy Stock Market:  Evidence  from  Jakarta  Composite  Index,  Indonesia. International  Journal  of  Economic  Perspectives ,
11 (2), 665–684.
Ang, R. (2010). Buku Pintar Pasar Modal Indonesia (7th ed.). Media Soft Indonesia.
Barkah,  T.,  Rusgianto,  S.,  &  Wardhana,  A.  (2022).  Impact  of  Agricultural  Land  and  the  Output  of  Agricultural Products Moderated with Internet Users toward the Total export of Agricultural Product in Three Islamic South East Asian Countries. Media Agribisnis , 6 (1 SE - Articles). https://doi.org/10.35326/agribisnis.v6i1.2261
Dornbusch, M. D., Fischer, S., & Richard, S. (2008). Makro Ekonomi Terj. Roy Indra Mirazudin . PT Media Global Edukasi.
Faizin,  M.  (2020).  Penerapan  Vector  Error  Correction  Model  pada  Variabel  Makro  Ekonomi  di  Indonesia. Jurnal Ekonomi , 25 (2), 287. https://doi.org/10.24912/je.v25i2.671
Feldstein,  M.,  &  Horioka,  C.  (1979).  Working  Paper  Series  Domestic  Savings  and  International  Capital  Flows.
National Bureau of Economic Research Working Paper Series , No. 310 (310).
Gujarati, D. (2003). Ekonometrika Dasar Terj. Sumarno Zein . Erlangga.
Handayani,  W.,  &  Oktavia,  S.  (2018).  Effect  of  Rupiah  Exchange  Rate,  GDP  Growth,  and  Dow  Jones  Index  on Composite  Stock  Price  Index  in  Indonesia  Stock  Exchange. Journal  of  Accounting  and  Strategic  Finance , 1 (01), 23–32. https://doi.org/10.33005/jasf.v1i01.24
Hanke, J., & Wichern, D. (2005). Business Forecasting . Pearson.
Harsono,  A.  R.  (2018).  Pengaruh  Inflasi,  Suku  Bunga,  Dan  Nilai  Tukar  Rupiah  Terhadap  Indeks  Harga  Saham Gabungan (Ihsg) Di Bursa Efek Indonesia. Manajemen Bisnis , 6 (2). https://doi.org/10.22219/jmb.v6i2.5638 Husnan, S. (1998). Dasar-dasar Teori Portofolio dan Analisis Sekuritas (3rd ed.). UUP AMP YKPN.
Idris,  M.  E.  K.  (2016).  Analisis  Pengaruh  Inflasi,  Kurs,  Dan  Suku  Bunga  Terhadap  Pergerakan  Bersama  Return Saham Ihsg Dan Volume Perdagangan Periode Januari 2006 – Desember 2015. Jurnal Manajemen , 5 (3), 1–15.
Jogiyanto, H. M. (1998). Teori Portofolio dan Analisis Investasi (1st ed.). BPFE Universitas Gadjah Mada.
Juliansyah, A. F., Putri, A. E., Suryadana, M. L., Endyana, C., & Wardhana, A. K. (2021). Global Muslim Response to  Bandung  Halal  Tourism  Branding. International  Journal  of  Applied Sciences  in  Tourism  and  Events , 5 (2),
197–206. https://doi.org/https://doi.org/https://doi.org/10.31940/ijaste.v5i2.197-206
Juliodinata, A. I., Tiro, M. A., & Ahmar, A. S. (2019). Metode Vector Autoregressive dalam Menganalisis Pengaruh Kurs  Mata  Uang,  Inflasi,  dan  Suku  Bunga  Terhadap  Indeks  Harga  Saham  Gabungan. VARIANSI:  Journal  of Statistics and Its Application on Teaching and Research , 1 (2), 13. https://doi.org/10.35580/variansiunm9356 Kwon, C. S., Shin, T. S., & Bacon, F. W. (1997). The Effect of Macroeconomic Variables on Stock Market Return in Developing Markets. Multinational Business Review , 5 (63).
Murti,  W.  (2017).  The  impact  of  the  global  stock  market  and  the  foreign  exchange  market  on  domestic  financial market. European Research Studies Journal , 20 (4), 99–111. https://doi.org/10.35808/ersj/877
Nugroho, S. W., Nugroho, S., & Rizal, J. (2016). Analisis Indeks Harga Saham Gabungan dengan Pendekatan Vector Error Correction Model (VECM). Universitas Bengkulu , 1980 , 10.
Oktavia,  A.  (2007). Analisis  Pengaruh  Nilai  Tukar  Rupiah/US$  dan  Tingkat  Suku  Bunga  SBI  terhadap  Jakarta Composite Index di Bursa Efek Jakarta . Universitas Negeri Semarang.
Osamwonyi, I. O., & Evbayiro-Osagie, E. I. (2012). The Relationship between Macroeconomic Variables and Stock Market Index in Nigeria. Journal of Economics , 3 (1), 55–63. https://doi.org/10.1080/09765239.2012.11884953 Prakoso,  A.  T.  (2009). Analisis  Hubungan  Perdagangan  Internasional  dan  FDI  terhadap  Pertumbuhan  Ekonomi Indonesia . Fakultas Ekonomi, Universitas Indonesia.
Pratama,  Y.  B.,  Wardhana,  A.  K.,  &  Nugroho,  P.  A.  (2020).  Hubungan  Antara  Artikel  Mengenai  Game  Dan Teknologi  Informasi  Pada  Scopus:  Studi  Bibliografi. VISI  PUSTAKA:  Buletin  Jaringan  Informasi  Antar Perpustakaan , 22 (1).
Purba, B. (2014). Analisis Kointegrasi Antara Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG), Jumlah Uang Beredar (JUB), dan Indeks Harga Perdagangan Besar (IHPB) di Indonesia Periode Tahun 2007-2013. Saintech , 6 (4).
Tandelilin, E. (2001). Analisis Investasi dan Manajemen Risiko (1st ed.). BPFE.
Tirapat, S., & Nittayagasetwat, A. (1999). An Investigation of Thai Listed Firms’ Financial Distress Using Macro and Micro Variables. Multi National Finance Journal , 3 (2), 103–118.
Viska,  V.  Y.,  &  Dewi,  A.  S.  (2017).  Pengaruh  Tingkat  Inflasi,  Suku  Bunga  Dan  Nilai  Kurs  Dollar  As  Terhadap Indeks  Harga  Saham  Gabungan  Pada  Bursa  Efek  Indonesia. Journal  of  Chemical  Information  and  Modeling , 53 (9), 1689–1699.
Wahyudi, S., Hersugondo, H., Laksana, R. D., & Rudy, R. (2017). International Journal of Economics and Financial Issues Macroeconomic Fundamental and Stock Price Index in Southeast Asia Countries: A Comparative Study. International Journal of Economics and Financial Issues , 7 (2), 182–187.
Wardhana,  A.  K.  (2022).  Janji  (Wa’ad)  Sebagai  Jaring  Pengaman  Pada  Transaksi  Keuangan  dan  Bisnis  Syariah.
Jurnal Keislaman , 5 (1), 124–132. https://doi.org/https://doi.org/10.54298/jk.v5i1.3412
Wikayanti, N. L. P., Aini, Q., & Nurul Fitriyani. (2020). Pengaruh Kurs Dolar Amerika Serikat , Inflasi, dan Tingkat Suku Bunga Terhadap Indeks Harga Saham Gabungan dengan Model Vector Error Correction . 03 (01).
Zulaikha, S., Hendratmi, A., Sridadi, A. R., Basit, A., Iman, A. N., Wardhana, A. K., Ghifara, A. S., Pratiwi, A. C., Febriyanti,  A.  R.,  &  Nugroho,  A.  D.  (n.d.). FILSAFAT EKONOMI  ISLAM  Menjawab  Tantangan  Peradaban . Zifatama Jawara.