Jurnal Riset Bisnis Vol 1 (1) (Oktober 2017) hal: 8-18 e - ISSN 2598-005X    p - ISSN 2581-0863 e-jurnal :  http://jrb.univpancasila.ac.id

## DAMPAK KRISIS SUB-PRIME MORTGAGE TERHADAP EKONOMI MAKRO DAN PASAR MODAL DI INDONESIA
Husein Umar Institut Bisnis dan Informatika Kwik Kian Gie husein.umar@kwikkiangie.ac.id dr.huseinumar@yahoo.com

## Abstrak
Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui hubungan antara indeks harga konsumen, nilai tukar (kurs), harga minyak dunia dan indeks saham sektor pertambangan dengan adanya krisis sub-prime mortgage dan untuk mengetahui dampak krisis sub-prime mortgage terhadap hubungan variabel makroekonomi dan pasar modal Indonesia. Data yang digunakan dalam kurun waktu bulan Januari 2000 sampai April 2013. Alat analisis yang digunakan adalah Vector Autoregression (VAR), impulse response function (IRF) dan variance decomposition (VD). Hasil penelitian menyatakan bahwa : 1) terdapat hubungan antara indeks harga konsumen, kurs, harga minyak dunia dan indeks saham sektor pertambangan, namun tidak ada hubungan kointegrasi. 2)  Krisis sub-prime mortgage berpengaruh terhadap semua variabel makroekonomi yang diteliti.
Kata Kunci : ekonomi makro, IHK, sub-prime mortgage , VAR, IRF, VD, pasar modal.

## Abstract
The research aimed to find the relationship among customer price index, exchange rate, the world price of oil and mining sector index as a result of the subprime mortgage crisis, and to determine the impact of the sub-prime mortgage crisis on the relationship among macroeconomic variables.  The data used in the period January 2000 to April 2013.  The analytical tool used are the Vector Autoregression (VAR), impulse response function (IRF) and variance decomposition (VD). This study found that 1) there is a relationship among  customer price index, exchange rate, the world price of oil and mining sector index, but  no cointergation among them,  2) there is an impact of sub-prime mortgage crisis on relationship among macroeconomic variables examined.
Keywords : macroeconomic, CPI, sub-prime mortgage, VAR, IRF, VD, capital market.

## PENDAHULUAN
Pasar modal merupakan salah satu penggerak perekonomian negara sehingga pasar modal dapat dijadikan tolok ukur dari suatu perekonomian negara. Pasar modal memiliki fungsi sebagai sarana bagi perusahaan untuk mendapatkan dana dari investor dan juga sebagai sarana investasi bagi masyarakat dengan harapan mendapatkan imbal hasil di masa yang akan datang.
Dari berbagai sektor bisnis yang ada di Indonesia, sektor pertambangan telah menjadi sektor yang strategis  dilihat  dari  sumber  daya  bahan  tambang
‐ 5 ,0 0 0 1 0 ,0 0 0 1 5 ,0 0 0 2 0 ,0 0 0 2 5 ,0 0 0 3 0 ,0 0 0 3 5 ,0 0 0 4 0 ,0 0 0 4 5 ,0 0 0 2 0 0 0 2 0 0 1 2 0 0 2 2 0 0 3 2 0 0 4 2 0 0 5 2 0 0 6 2 0 0 7 2 0 0 8 2 0 0 9 2 0 1 0 2 0 1 1 2 0 1 2 e x p o r m ig a s e x p o r m i g a s M il li o n U S$ G a m b a r  1 . E k sp o r  M ig a s  In d o n e sia   ta h u n   2 0 0 0   –   2 0 1 2 S u m b er :  K em en ter ia n   P er d a g a n g a n ,  d io la h
yang  dimiliki.  Tingginya  harga  komoditas  tambang telah menjadi pendorong meningkatnya ekspor. Dari sisi volume, ekspor pertambangan meningkat dari tahun 2001 sampai 2008, seperti pada Gambar 1. Dengan pertumbuhan kinerja sektor yang mengalami kenaikan, maka akan meningkatkan pula keuntungan yang akan diperoleh perusahaan dan hal ini dapat menjadi faktor pendorong meningkatnya minat investor di pasar modal sehingga dapat meningkatkan jumlah permintaaan saham perusahaan pertambangan. Perdagangan dari saham-saham pertambangan mencapai kenaikan yang signifikan dari tahun 2007 sampai 2008.
Namun, adanya krisis keuangan di Amerika Serikat yang juga mempunyai dampak terhadap pasar saham negara-negara lainnya, indeks sektor pertambangan pada pasar modal Indonesia menurun drastis pada periode krisis tahun 2008 sampai 2009. Secara bertahap, indeks sektor pertambangan mulai naik pasca krisis di tahun-tahun selanjutnya, akan tetapi   awal   tahun   2012   sampai   dengan   akhir
tahun 2013, harga komoditas pertambangan turun terutama pada minyak dan batubara, sehingga banyak perusahaan pertambangan tidak mencapai kinerja yang baik yaitu menurunnya profit yang diperoleh perusahaan. Pergerakan indeks saham sektor pertambangan dan volume perdagangannya dapat dilihat  pada Gambar 2.
Gambar 2 . Indeks Saham dan Volume Perdagangan Sektor Pertambangan periode Januari 2000 – April 2013
S u m b e r :   D a ta s tr e a m , d io la h

## Tujuan Penelitian.
Penelitian ini bertujuan untuk melakukan studi tentang: (1) Hubungan antara indeks harga konsumen, nilai tukar (kurs), harga minyak dunia dan
indeks saham sektor pertambangan dengan krisis sub-prime mortgage ; (2) Besar pengaruh krisis sub- prime mortgage terhadap hubungan di antara variabel-variabel makroekonomi.
mempunyai hasil bahwa harga minyak tidak mempunyai pengaruh terhadap consumer price index (CPI) dan industrial production pada level yang signifikan. Selain itu tidak ada hubungan yang signifikan antara industrial production dengan pasar modal di Yunani.
Fenomena turunnya indeks saham dengan turunnya harga komoditas menjadi menarik untuk diteliti pada pasar modal Indonesia sebagai negara emerging market dan sebagai negara pengekspor bahan tambang terbesar di dunia. Faktor makroekonomi seperti indeks harga konsumen, kurs, dan harga minyak dunia diduga mempunyai keterkaitan terhadap indeks saham sektor pertambangan. Selain itu adanya structural break yang disebabkan oleh krisis keuangan juga menjadi titik penting dalam menganalisis keterkaitan tersebut. Penelitian ini mempunyai perbedaan dengan penelitian sebelumnya yaitu penelitian ini difokuskan kepada indeks saham sektor pertambangan dan penelitian ini juga akan menggunakan variabel dummy yakni krisis subprime mortgage . Penggunaan variabel dummy ini diharapkan dapat menunjukan seberapa besar pengaruh krisis subprime mortgage terhadap pergerakan indeks harga saham.

## METODE

## Metode Penelitian
Statistik deskriptif dan grafik masing-masing variabel penelitian dapat dilihat pada Tabel 1 dan Gambar 3.

## KAJIAN TEORI
Pergerakan Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG) dipengaruhi oleh beberapa faktor baik dari dalam negeri (internal) maupun dari luar negeri (eksternal), begitu juga dengan indeks saham sektoral. Faktor internal berasal dari kurs valuta asing, Indeks Harga Konsumen (IHK), jumlah uang yang beredar, tingkat inflasi, dan tingkat suku bunga domestik.  Sedangkan  faktor  eksternal  di  antaranya adalah indeks bursa efek di negara lain, harga minyak mentah dunia, harga emas dunia, dan berbagai peristiwa politik yang memengaruhi keamanan dan stabilitas perekonomian dunia (seperti krisis sub- prime mortgage di Amerika Serikat).
Hubungan antara ekonomi makro, pasar saham dan harga  minyak  telah  banyak  diteliti di  negara- negara maju maupun negara berkembang. Penelitian terdahulu di negara maju seperti Amerika Serikat dan Inggris mendukung argumen bahwa pengembalian pasar saham dipengaruhi oleh variabel ekonomi (Castanias, 1979; Hardouvelis, 1988; Ross, 1989). Selain itu hasil penelitian Levine dan Zervos     (1996), Hooker (2004), dan Chiarella dan Gao (2004) secara signifikan menyatakan bahwa return pasar saham dipengaruhi indikator ekonomi seperti Produk Domestik Bruto (PDB), produktivitas, pekerjaan dan tingkat suku bunga. Hubungan antara harga minyak dan return saham diteliti oleh Jones dan Kaul  (1996)  hasilnya adalah perubahan harga  minyak  merupakan faktor penting  dari market return. Penelitian di emerging market , yaitu di Yunani oleh Filis (2010)
Tab el  1.  Statis tik  Des krip tif
LSTOCK LOIL LUSD LIHK Mean 6.517350 3.987368 9.137207 5.049240 Median 6.677449 4.093057 9.125654 4.922999 Maximum 8.176037 4.896944 9.405167 5.662926 Minimum 4.341921 2.964757 8.913954 4.701207 Std. Dev. 1.264716 0.508072 0.079276 0.316330 Skewnes s -0.299232 -0.241289 0.694396 0.747775 Kurtosis 1.553156 1.744504 4.955229 1.998267 Jarque-Bera 16.34344 12.06102 38.34445 21.60091 Probability 0.000283 0.002404 0.000000 0.000020 Obs ervations 160 160 160 160
LOIL : log dari harga minyak dunia,  LUSD : log kurs dollar,
LSTOCK : log indeks saham sektor pertambangan, LIHK : log indeks harga konsumen
Alat Analisis
(1) Vector  Autoregression   (VAR). Metode VAR  dipopulerkan oleh Sims (1980) dalam artikelnya   yang banyak dirujuk oleh peneliti lainya untuk  menganalisa hubungan dan dampak kebijakan moneter. Jika   memang   terdapat  hubungan  yang
simultan antar variabel yang diamati, variabel tersebut perlu diperlakukan sama, sehingga tidak  ada lagi variabel endogen dan eksogen; (2) Vector  Error Correction Model (VECM). Engle   dan  Granger (1987)  menunjukkan  bahwa kombinasi linear dari dua  atau  lebih  series  yang  tidak  stasioner  dapat
10 Husein Umar, Dampak Krisis Sub-Prime Mortgage Terhadap Ekonomi Makro
menjadi stasioner. VECM adalah model VAR yang dirancang untuk digunakan pada data series yang tidak stasioner dan diketahui memiliki hubungan kointegrasi; (3) Variance Decomposition (VD). Metode Variance Decomposition (VD) dapat menjelaskan seberapa jauh peranan suatu variabel ekonomi dalam menjelaskan guncangan  variabel ekonomi  lainnya. Metode ini dapat pula digunakan untuk melihat kekuatan dan kelemahan dari  masing- masing variabel dalam mempengaruhi variabel lainnya dalam kurun waktu tertentu; (4) Impulse Respon Function. Pengaruh dinamis dari adanya suatu guncangan dapat dianalisis melalui Impulse Response Function (IRF) secara ortogonal. Analisis ini menunjukkan respon dinamis jangka panjang setiap variabel apabila ada suatu guncangan ( shock ) tertentu sebesar satu standar deviasi pada setiap persamaan.

## Penelitian Terdahulu
Hubungan antara harga pasar saham dan variabel makroekonomi telah banyak diteliti secara empiris (Fama, 1981; Ibrahim, 1999; Gunes, 2007). Respon impulse function diterapkan oleh  Sims (1980), dan metode varians decomposition telah dilakukan oleh Laopodis (2007).
Beberapa     peneliti       menggunakan     faktor makroekonomi seperti indeks saham dan gross domestic product (GDP) (Comincioli, 1995). Penelitian terdahulu menggunakan respon Impulse bertujuan untuk menganalisis hubungan jangka pendek antara variabel makroekonomi dan harga pasar saham. Teknik ini telah dilakukan pada sejumlah
negara, yaitu Pakistan (Nishat, Shaneen, 2004), Malaysia (Ibrahim, 2003), Amerika Serikat (Fama, Schwert, 1977), India (Darat, Mukherjee, 1987), Jepang (Mukherjee, Naka, 1995), dan Kanada (Darrat, 1990). Hampir setiap studi empiris menunjukkan hubungan antara harga pasar saham dan variabel makroekonomi.
Nishat dan Shaneen (2004) meneliti hubungan indeks saham Karachi, indeks harga konsumen, dan indeks produksi. Hasilnya adalah hubungan yang berlawanan antara indeks saham dengan indeks harga konsumen, namun terdapat  hubungan positif antara indeks produksi industri dan indeks saham. Penelitian di Eropa menghasilkan bukti bahwa terdapat pengaruh positif dari indeks produksi industri (Siliverstovs, Duong, 2005; Snieska, 2008).
Penelitian Bjornland (2008) menggunakan VECM untuk menguji pengaruh harga minyak dunia terhadap indeks harga saham empat negara eksportir minyak di Timur Tengah yakni Arab Saudi, Mesir, Oman, dan Kuwait. Hasil penelitian Abdelaziz menunjukan bahwa harga minyak dunia menjadi penentu pergerakan nilai tukar dan harga saham di empat negara tersebut. Hasil tersebut mengindikasikan bahwa kondisi perekonomian keempat negara tersebut cukup terpengaruh oleh pergerakan harga minyak dunia karena keempat negara eksportir tersebut adalah produsen minyak mentah terbesar di dunia. Hasil  berbeda  justru diungkapkan oleh Adebiyi et al. (2009) yang mengestimasi  pengaruh  harga  minyak  dunia,  nilai tukar, suku bunga, dan indeks produksi industri terhadap  indeks  harga  saham  di Nigeria. Dengan
4 5 6 7 8 9 2 0 0 0 2 0 0 2 2 0 0 4 2 0 0 6 2 0 0 8 2 0 1 0 2 0 1 2 L S T O C K 2 .5 3 .0 3 .5 4 .0 4 .5 5 .0 2 0 0 0 2 0 0 2 2 0 0 4 2 0 0 6 2 0 0 8 2 0 1 0 2 0 1 2 L O IL 8 .9 9 .0 9 .1 9 .2 9 .3 9 .4 9 .5 2 0 0 0 2 0 0 2 2 0 0 4 2 0 0 6 2 0 0 8 2 0 1 0 2 0 1 2 L U S D 4 .6 4 .8 5 .0 5 .2 5 .4 5 .6 5 .8 2 0 0 0 2 0 0 2 2 0 0 4 2 0 0 6 2 0 0 8 2 0 1 0 2 0 1 2 L IH K
Gambar 3. Pergerakan Variabel Penelitian Januari 2000 – April 2013
menggunakan metode VAR, hasil penelitian menunjukkan bahwa harga minyak dunia berpengaruh negatif terhadap indeks harga saham, yang artinya bahwa naiknya harga minyak dunia akan menurunkan indeks harga saham di Nigeria. Hasil tersebut  tidak  sesuai  dengan  apa  yang  diharapkan karena Nigeria merupakan negara pengekspor minyak mentah sekaligus negara anggota Organization of Petroleum Exporting Countries (OPEC), dimana kenaikan harga minyak dunia seharusnya meningkatkan indeks harga saham di Nigeria. Berdasarkan literatur-literatur yang mendasari penelitian serta dari hasil penelitian sebelumnya, maka dibangun hipotesis sebagai berikut:
H 1 :Terdapat hubungan   antara   nilai   tukar,  indeks harga konsumen, harga minyak dunia, dan indeks saham sektor pertambangan di Pasar Modal Indonesa.
H 2 :Krisis sub-prime mortgage berdampak terhadap hubungan variabel makro ekonomi dan Pasar Modal Indonesia.

## VAR/VECM  framework
Sebelum melakukan uji VAR dan VECM, maka series data yang digunakan harus dilihat dulu stasioneritasnya. Pengujian stasioneritas ini dilakukan dengan menguji unit root test dengan metode Augmented Dickey-Fuller (ADF). Model umum dari ADF adalah sebagai berikut dan hipotesisnya adalah sebagai berikut:
Ho:The  series is non-stationary or contain a nit root:
Ha:The  series  is  stationary:
Solusi  yang dapat dilakukan apabila data tidak stasioner pada uji ADF adalah dengan melakukan differencing.
Model Vector Autoregression (VAR), merupakan model yang menggambarkan dynamic interrelationship antara variabel. VAR digunakan ketika data stasioner, non-stasioner dan tidak berkointegrasi. VAR merupakan model yang hanya terdiri endogenous variables dan variabel tidak hanya bergantung pada lag -nya saja, seperti VAR yang terdiri dari dua variabel, dan , dimana masing-masing dependent variable bergantung pada kombinasi dari lag -nya, k , dan error term :
Model Vector Error Correction  (VECM), digunakan jika hubungan antar variabel adalah cointegrated ketika variabel-variabel tidak stasioner namun    mempunyai error yang white    noise . Kointegrasi dapat dilihat sebagai ekuilibrium jangka panjang. Model VAR dengan ordo p dengan perubah n buah perubah tak bebas pada waktu ke- t dapat dimodelkan sebagai berikut:
Di mana y adalah vector variables , _ adalah matrix parameter dan   adalah error yang white noise. Untuk menguji dengan Johansen test , persamaan VAR harus ditransformasikan kedalam Vector Error Correction model (VECM):
Di mana                                                   dan adalah matriks identitas, adalah long run coefficient matrix , dan    adalah short run dynamic . Johansen test fokus pada identifikasi    matrix dengan melihat rank berdasarkan eigenvalues (  ). Jumlah eigenvalues yang signifikan berbeda dari nol mendeterminasi rank (r) dari matriks. (variabel dikatakan cointegrated ).
Ho: Number of cointegration vectors _ r Ha: Number of cointegration vectors > r
b). Maximum eigenvalue test :

## Number of cointegration vectors = r Number of cointegration vectors = r+1
Dalam penelitian ini dilakukan analisis untuk melihat   hubungan   antara   indeks   saham   sektor pertambangan, harga minyak dunia, kurs, dan indeks harga konsumen.
<
t k t k k t k t k t t y y y y y 1 2 1 2 11 1 1 1 1 11 10
1 ... ...                  
t k t k t t t y y y y             ... 2 2 1 1  ) 1 ln( 1 ) 1 , (      r r r T    I I n j i j i , ) ( 1    
  
                      ) 1 ( 1 2 2 1 1 ... n i k i I      ) ( 1  ) - ln(1 ) ( 1 i n r t trace T r        t p t p t p t p t t dummy ihk lusd loil lstock lstock                 14 13 12 11 10
t k t k t k t k t t y y y y y 2 1 2 1 1 21 2 2 1 2 21 20 2 ... ...                   y t y t k y t y t k y t k t  
Memilih lag yang optimal mempunyai pengaruh pada hasil test kointegrasi. Pemilihan lag optimal bisa berdasarkan Akaike information criteria , SIC, dan maximum likelihood. Johansen test menggunakan dua test  statistik yaitu trace  test dan eigenvalue  test yang diformulasikan sebagai berikut:
a). Trace test:

Tahapan  penelitiannya adalah sebagai berikut: (1) Pengujian nonstasioneritas data dengan menggunakan uji Augmented Dickey Fuller (ADF); (2) Apabila hasil   uji  ADF  mengandung  akar  unit, maka dilakukan penarikan differensial  sampai data stasioner; (3) Menentukan lag optimal; (4) Menguji kointegrasi; (5) Melihat Impulse Response Function (IRF) dan Variance Decomposition (VD).
Tahapan penelitian dapat digambarkan sebagai berikut:
Gambar 4 . Tahapan Penelitian

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil Unit root Test
Hasil  unit root test pada  tiap  variabel  menyatakan bahwa  pada  data  level,  variabel  penelitian  tidak stasioner, namun pada diferencing 1 (satu) kali, data telah bersifat stasioner (tidak mempunyai unit root ).

## Penentuan  Lag Optimal
Penentuan lag optimum sangat diperlukan karena variabel  eksogen  yang  digunakan  tidak lain  adalah lag dari variabel endogen dan juga variabel eksogennya. Untuk menetapkan lag optimum digunakan nilai Final Prediction Error    (FPE), Hannan-Quinn information criterion (HQ), Akaike Information Criteria (AIC), Schwarz information criterion (SC), dan log likelihood (LogL). Hasil perhitungan dapat dilihat pada Tabel 3. diperoleh lag optimum adalah lag 1.
Tabel 2. Hasil Uji Unit Root variabel penelitian
Lag LogL
LR FPE AIC SC HQ 0 749.8339 NA 8.70e-10  -9.510692   -9.354289*  -9.447167 1 784.5170    66.69821*    6.85e-10*  -9.750218*  -9.281009   -9.559646* 2 793.8573   17.48316   7.46e-10  -9.664838  -8.882823  -9.347217 3 804.4977   19.37094   8.01e-10  -9.596124  -8.501304  -9.151456
* indicates lag order selected by the criterion
Tabel 3. Kriteria Lag Optimal

## Uji Kointegrasi
Uji kointegrasi dilakukan pada data level dengan melakukan Johansen Test. Hasilnya dapat dilihat pada Tabel 3. Dalam VAR semua variabel yang digunakan harus stasioner. Apabila variabel tidak stasioner, maka perlu  dilakukan  uji  kointegrasi.  Kointegrasi menggambarkan kombinasi linier dari variabel- variabel yang tidak stasioner. Jika variabel yang tidak stasioner terkointegrasi, maka kombinasi linier antar variabel dalam sistem akan bersifat stasioner, sehingga  dapat  diperoleh  persamaan  yang  stabil (Enders, 2004).  Pengujian   hubungan   kointegrasi
dilakukan dengan menggunakan lag optimum sesuai dengan pengujian sebelumnya. Dari uji Johansen akan didapat rank kointegrasi ( r ). Rank kointegrasi dari vektor yt . Jika rank kointegrasi yang didapat lebih besar dari nol, maka model yang digunakan adalah Vector Error Correction Model (VECM). Jika rank kointegrasi sama dengan nol maka model yang digunakan adalah VAR dengan pendifferensian sampai lag ke-d. Hasilnya adalah tidak ada kointegrasi antar variabel, seperti yang ditampilkan pada Tabel 5.
Jurnal Riset Bisnis Vol 1 (1) (Oktober 2017) : 8-18
Variabel Differenced ADF test  Prob Kesimpulan Lstock I(0) -1.543637 0.8103 Tidak Stasioner I(1) -8.984341 0.0000 Stasioner Loil I(0) -3.053869 0.1213 Tidak Stasioner I(1) -9.631119 0.0000 Stasioner Lusd I(0) -3.089541 0.1124 Tidak Stasioner I(1) -10.88756 0.0000 Stasioner Lihk I(0) -2.210634 0.4800 Tidak Stasioner I(1) -12.60398 0.0000 Stasioner

## Uji Granger Causality
Kemungkinan adanya hubungan kausalitas antar variabel dalam model dapat dilihat dari pengujian granger causality.  Uji  kausalitas granger ini bertujuan untuk melihat bagaimana pola hubungan antar variabel.  Berdasarkan  uji   kausalitas  ini,  terdapat

## Model VAR
Perhitungan  model  VAR dalam  penelitian ini dapat dilihat  pada Tabel 7. Dari hasil penelitian, dengan menggunakan lag 1 (satu) terlihat bahwa adanya hubungan antara indeks saham sektor pertambangan, harga minyak dunia, kurs, dan indeks harga konsumen. Dengan menggunakan  =5%, indeks  saham sektor pertambangan dipengaruhi secara negatif oleh dummy  variabel  pada  saat krisis yaitu sebesar - 0.025, hal ini mengindikasikan bahwa
pada saat krisis, harga-harga saham sektor pertambangan mengalami penurunan, begitu juga dengan harga minyak dunia, yang berpengaruh adalah dummy variabel (krisis) sebesar -0.006, serta  pada indeks harga konsumen yang  berpengaruh  adalah variabel dummy (krisis) sebesar -0.019. Pada variabel kurs, semua variabel berpengaruh  kecuali  lagi 1 (satu) dari variabel kurs itu sendiri yang mengindikasikan bahwa kurs sangat sensitif terhadap perekonomian di suatu negara.

## Tabel 4. Hasil Uji Kointegrasi
( a )   C o i n t e g r a t i o n   t e s t   ( t r a c e )
H y p o t h e s i z e d T r a c e  0 . 0 5 N o .   o f   C E ( s ) E i g e n v a l u e S t a t i s t i c C r i t i c a l   V a l u e P r o b . * * N o n e   ( k < 0 ) 0 . 1 2 0 2 8 0 4 3 . 9 7 2 4 5 4 7 . 8 5 6 1 3 0 . 1 1 0 6 A t   m o s t   1   ( k < 1 ) 0 . 0 8 0 4 9 1 2 3 . 8 5 2 6 5 2 9 . 7 9 7 0 7 0 . 2 0 6 7 A t   m o s t   2 ( k < 2 ) 0 . 0 5 6 8 3 6 1 0 . 6 7 8 0 0 1 5 . 4 9 4 7 1 0 . 2 3 2 1 A t   m o s t   3 ( k < 3 ) 0 . 0 0 9 4 5 2 1 . 4 9 1 0 9 1 3 . 8 4 1 4 6 6 0 . 2 2 2 0
( b )   C o i n t e g r a t i o n   t e s t   ( m a x i m u m   e i g e n v a l u e )
H y p o t h e s i z e d    M a x - E i g e n 0 . 0 5 N o .   o f   C E ( s ) E i g e n v a l u e S t a t i s t i c C r i t i c a l   V a l u e P r o b . * * N o n e   ( k < 0 ) 0 . 1 2 0 2 8 0 2 0 . 1 1 9 8 0 2 7 . 5 8 4 3 4 0 . 3 3 2 9 A t   m o s t   1   ( k < 1 ) 0 . 0 8 0 4 9 1 1 3 . 1 7 4 6 4 2 1 . 1 3 1 6 2 0 . 4 3 6 3 A t   m o s t   2 ( k < 2 ) 0 . 0 5 6 8 3 6 9 . 1 8 6 9 1 3 1 4 . 2 6 4 6 0 0 . 2 7 0 9 A t   m o s t   3 ( k < 3 ) 0 . 0 0 9 4 5 2 1 . 4 9 1 0 9 1 3 . 8 4 1 4 6 6 0 . 2 2 2 0
M a x - e i g e n v a l u e   t e s t   i n d i c a t e s   n o   c o i n t e g r a t i o n   a t   t h e   0 . 0 5   l e v e l *   d e n o t e s   r e j e c t i o n   o f   t h e   h y p o t h e s i s   a t   t h e   0 . 0 5   l e v e l * * M a c K i n n o n - H a u g - M i c h e l i s   ( 1 9 9 9 )   p - v a l u e s
hubungan satu arah antara indeks saham sektor pertambangan terhadap harga minyak, hubungan satu arah antara indeks saham sektor pertambangan dengan dan indeks harga konsumen, serta hubungan satu arah antara indeks harga konsumen dengan kurs. Seperti yang disajikan pada Tabel 5.

## Tabel 5. Hasil Uji Granger Causality
N u l l   H y p o t h e s i s : O b s F - S t a t i s t i c P r o b . D L O I L   d o e s   n o t   G r a n g e r   C a u s e   D L S T O C K 1 5 7 1 . 2 2 1 8 3 0 . 2 9 7 6 D L S T O C K   d o e s   n o t   G r a n g e r   C a u s e   D L O I L 1 1 . 7 4 1 4 2 . E - 0 5 D L U S D   d o e s   n o t   G r a n g e r   C a u s e   D L S T O C K 1 5 7 0 . 1 8 3 8 1 0 . 8 3 2 3 D L S T O C K   d o e s   n o t   G r a n g e r   C a u s e   D L U S D 0 . 3 6 4 9 5 0 . 6 9 4 8 D L I H K   d o e s   n o t   G r a n g e r   C a u s e   D L S T O C K 1 5 7 1 . 0 4 0 5 6 0 . 3 5 5 8 D L S T O C K   d o e s   n o t   G r a n g e r   C a u s e   D L I H K 1 0 . 6 8 1 5 5 . E - 0 5 D L U S D   d o e s   n o t   G r a n g e r   C a u s e   D L O I L 1 5 7 0 . 1 1 0 9 7 0 . 8 9 5 0 D L O I L   d o e s   n o t   G r a n g e r   C a u s e   D L U S D 1 . 1 0 2 0 7 0 . 3 3 4 8 D L I H K   d o e s   n o t   G r a n g e r   C a u s e   D L O I L 1 5 7 0 . 0 6 3 4 3 0 . 9 3 8 6 D L O I L   d o e s   n o t   G r a n g e r   C a u s e   D L I H K 0 . 3 0 7 4 6 0 . 7 3 5 8 D L I H K   d o e s   n o t   G r a n g e r   C a u s e   D L U S D 1 5 7 3 . 5 8 8 0 1 0 . 0 3 0 0 D L U S D   d o e s   n o t   G r a n g e r   C a u s e   D L I H K 0 . 3 0 9 2 6 0 . 7 3 4 5

## 14 Husein Umar, Dampak Krisis Sub-Prime Mortgage Terhadap Ekonomi Makro

## Tabel 6. Hasil Estimasi VAR
V e c t o r   A u t o r e g r e s s i o n   E s t i m a t e s
D L S T O C K
D L O I L D L U S D D L I H K D L S T O C K ( - 1 ) 0 . 2 7 0 0 2 5 0 . 2 8 3 2 3 7 0 . 0 1 1 1 9 7 - 0 . 2 6 4 5 3 3 ( 0 . 0 8 2 3 5 ) ( 0 . 0 5 9 9 2 ) ( 0 . 0 2 7 3 1 ) ( 0 . 0 5 9 6 6 ) [   3 . 2 7 9 1 1 ] [   4 . 7 2 7 0 9 ] [   0 . 4 1 0 0 4 ] [ - 4 . 4 3 4 0 2 ] D L O I L ( - 1 ) 0 . 1 5 2 6 5 8 0 . 1 1 3 1 4 1 0 . 0 2 5 3 9 1 0 . 0 6 3 8 2 0 ( 0 . 1 0 8 5 5 ) ( 0 . 0 7 8 9 9 ) ( 0 . 0 3 6 0 0 ) ( 0 . 0 7 8 6 5 ) [   1 . 4 0 6 2 9 ] [   1 . 4 3 2 4 0 ] [   0 . 7 0 5 3 3 ] [   0 . 8 1 1 4 8 ] D L U S D ( - 1 )   - 0 . 0 1 8 7 9 6  - 0 . 0 0 2 6 1 2 0 . 1 2 2 5 0 9   - 0 . 0 2 1 7 3 7 ( 0 . 2 3 9 7 1 ) ( 0 . 1 7 4 4 2 ) ( 0 . 0 7 9 4 9 ) ( 0 . 1 7 3 6 7 )
[ - 0 . 0 7 8 4 1 ]
[ - 0 . 0 1 4 9 7 ] [ 1 . 5 4 1 1 3 ]
[ - 0 . 1 2 5 1 6 ] D L I H K ( - 1 )   - 0 . 1 1 3 5 3 6  - 0 . 0 1 5 9 5 6   - 0 . 0 7 2 0 8 0 0 . 0 0 7 3 2 1 ( 0 . 1 0 5 9 8 ) ( 0 . 0 7 7 1 2 ) ( 0 . 0 3 5 1 5 ) ( 0 . 0 7 6 7 8 )
[ - 1 . 0 7 1 2 6 ] [ - 0 . 2 0 6 9 0 ]
[ - 2 . 0 5 0 8 6 ] [ 0 . 0 9 5 3 5 ] C 0 . 0 1 3 5 3 8 0 . 0 0 2 9 3 6 - 0 . 0 0 1 4 2 4 0 . 0 0 4 0 3 6 ( 0 . 0 0 9 6 3 ) ( 0 . 0 0 7 0 1 ) ( 0 . 0 0 3 1 9 ) ( 0 . 0 0 6 9 7 ) [   1 . 4 0 6 2 4 ] [   0 . 4 1 9 1 1 ] [ - 0 . 4 4 6 1 8 ] [   0 . 5 7 8 6 3 ] D U M M Y   - 0 . 0 2 5 8 1 2 - 0 . 0 0 6 3 0 4  - 0 . 0 0 3 9 1 7  - 0 . 0 1 9 6 9 9 ( 0 . 0 2 4 5 5 ) ( 0 . 0 1 7 8 6 ) ( 0 . 0 0 8 1 4 ) ( 0 . 0 1 7 7 9 )
[ - 1 . 0 5 1 3 3 ]
[ - 0 . 3 5 2 8 4 ] [ - 0 . 4 8 1 1 0 ] [ - 1 . 1 0 7 4 6 ] R - s q u a r e d 0 . 1 2 6 9 3 7 0 . 1 8 7 9 5 8 0 . 0 5 3 8 8 9 0 . 1 2 1 8 6 2 A d j .   R - s q u a r e d     0 . 0 9 8 2 1 8 0 . 1 6 1 2 4 6 0 . 0 2 2 7 6 7 0 . 0 9 2 9 7 6 S . E .   e q u a t i o n 0 . 1 0 9 6 7 6 0 . 0 7 9 8 0 3 0 . 0 3 6 3 7 1 0 . 0 7 9 4 6 0 F - s t a t i s t i c 4 . 4 1 9 9 5 3 7 . 0 3 6 4 9 5 1 . 7 3 1 5 2 6 4 . 2 1 8 6 9 5 L o g   l i k e l i h o o d 1 2 8 . 0 8 1 7 1 7 8 . 3 2 0 3 3 0 2 . 4 7 6 0 1 7 9 . 0 0 2 3 A k a i k e   A I C - 1 . 5 4 5 3 3 9 - 2 . 1 8 1 2 7 0 - 3 . 7 5 2 8 6 1 - 2 . 1 8 9 9 0 2 S c h w a r z   S C - 1 . 4 2 9 0 3 7 - 2 . 0 6 4 9 6 9 - 3 . 6 3 6 5 6 0 - 2 . 0 7 3 6 0 1

## Model VAR stabil
Model VAR yang telah diestimasi harus dilihat apakah   model   tersebut  stabil  atau  tidak,   dengan
Persamaan VAR dan Impulse Response
Persamaan   VAR   dalam   penelitian   ini   adalah
melihat  nilai modulusnya.  Pada tabel 7 terlihat bahwa nilai modulus kurang dari 1 (satu) maka model VAR dapat dikatakan stabil.
R o o t M o d u l u s 0 . 0 0 6 8 6 5   -   0 . 4 7 3 1 3 2 i 0 . 4 7 3 1 8 1 0 . 0 0 6 8 6 5   +   0 . 4 7 3 1 3 2 i 0 . 4 7 3 1 8 1 - 0 . 4 0 4 5 3 2 0 . 4 0 4 5 3 2 0 . 3 5 8 0 6 3   -   0 . 1 3 8 6 6 7 i 0 . 3 8 3 9 7 6 0 . 3 5 8 0 6 3   +   0 . 1 3 8 6 6 7 i 0 . 3 8 3 9 7 6 0 . 1 5 9 6 3 4   -   0 . 2 2 0 2 1 5 i 0 . 2 7 1 9 8 9 0 . 1 5 9 6 3 4   +   0 . 2 2 0 2 1 5 i 0 . 2 7 1 9 8 9 - 0 . 1 2 3 8 1 7 0 . 1 2 3 8 1 7
Tabel 7. Nilai Modulus DLSTOCK = C(1)*DLSTOCK(-1) + C(2)*DLOIL(-1) + C(3)*DLUSD(-1) + C(4)*DLIHK(-1) + C(5) + C(6)*DUM MY
DLOIL = C(7)*DLSTOCK(-1) + C(8)*DLOIL(-1) + C(9)*DLUSD(-1) + C(10)*DLIHK(-1) + C(11) + C(12)*DUM M Y
DLUSD = C(13)*DLSTOCK(-1) + C(14)*DLOIL(-1) + C(15)*DLUSD(-1) + C(16)*DLIHK(-1) + C(17) + C(18)*DUM M Y DLIHK = C(19)*DLSTOCK(-1) + C(20)*DLOIL(-1) + C(21)*DLUSD(-1) + C(22)*DLIHK(-1) + C(23) + C(24)*DUM M Y
C o e f f i c i e n t S t d .
E r r o r t - S t a t i s t i c P r o b . C ( 1 )   0 .2 7 0 0 2 5 0 . 0 8 2 3 4 7 3 . 2 7 9 1 1 2
0 . 0 0 1 1 C ( 2 )   0 .1 5 2 6 5 8 0 . 1 0 8 5 5 4 1 . 4 0 6 2 8 8 0 . 1 6 0 1 C ( 3 )   - 0 .0 1 8 7 9 6 0 . 2 3 9 7 0 9 - 0 . 0 7 8 4 1 0 0 . 9 3 7 5 C ( 4 )   - 0 .1 1 3 5 3 6
0 . 1 0 5 9 8 4 - 1 . 0 7 1 2 6 4
0 . 2 8 4 5 C ( 5 )   0 .0 1 3 5 3 8 0 . 0 0 9 6 2 7 1 . 4 0 6 2 4 0
0 . 1 6 0 2 C ( 6 )   - 0 .0 2 5 8 1 2 0 . 0 2 4 5 5 2 - 1 . 0 5 1 3 2 6
0 . 2 9 3 5 C ( 7 )   0 .2 8 3 2 3 7 0 . 0 5 9 9 1 8 4 . 7 2 7 0 9 2
0 . 0 0 0 0 C ( 8 )   0 .1 1 3 1 4 1 0 . 0 7 8 9 8 7 1 . 4 3 2 4 0 0 0 . 1 5 2 5
C ( 9 )   - 0 .0 0 2 6 1 2 0 . 1 7 4 4 1 9 - 0 . 0 1 4 9 7 3 0 . 9 8 8 1 C ( 1 0 )   - 0 .0 1 5 9 5 6 0 . 0 7 7 1 1 7 - 0 . 2 0 6 9 0 1
0 . 8 3 6 2 C ( 1 1 )   0 .0 0 2 9 3 6 0 . 0 0 7 0 0 5 0 . 4 1 9 1 0 9 0 . 6 7 5 3
C ( 1 2 )   - 0 .0 0 6 3 0 4 0 . 0 1 7 8 6 5 - 0 . 3 5 2 8 4 5
0 . 7 2 4 3 C ( 1 3 )   0 .0 1 1 1 9 7 0 . 0 2 7 3 0 8 0 . 4 1 0 0 4 3
0 . 6 8 1 9 C ( 1 4 )   0 .0 2 5 3 9 1 0 . 0 3 5 9 9 9 0 . 7 0 5 3 3 2
0 . 4 8 0 9 C ( 1 5 )   0 .1 2 2 5 0 9 0 . 0 7 9 4 9 3 1 . 5 4 1 1 3 4
0 . 1 2 3 8 C ( 1 6 )   - 0 .0 7 2 0 8 0 0 . 0 3 5 1 4 6 - 2 . 0 5 0 8 5 9
0 . 0 4 0 7 C ( 1 7 )   - 0 .0 0 1 4 2 4 0 . 0 0 3 1 9 3 - 0 . 4 4 6 1 7 8
0 . 6 5 5 6 C ( 1 8 )   - 0 .0 0 3 9 1 7 0 . 0 0 8 1 4 2 - 0 . 4 8 1 1 0 4
0 . 6 3 0 6 C ( 1 9 )   - 0 .2 6 4 5 3 3 0 . 0 5 9 6 6 0 - 4 . 4 3 4 0 1 8
0 . 0 0 0 0 C ( 2 0 )   0 .0 6 3 8 2 0 0 . 0 7 8 6 4 7 0 . 8 1 1 4 8 1
0 . 4 1 7 4 C ( 2 1 )   - 0 .0 2 1 7 3 7 0 . 1 7 3 6 6 8 - 0 . 1 2 5 1 6 3
0 . 9 0 0 4 C ( 2 2 )   0 .0 0 7 3 2 1 0 . 0 7 6 7 8 5 0 . 0 9 5 3 5 1
0 . 9 2 4 1 C ( 2 3 )   0 .0 0 4 0 3 6 0 . 0 0 6 9 7 5 0 . 5 7 8 6 2 9
0 . 5 6 3 1 C ( 2 4 )   - 0 .0 1 9 6 9 9 0 . 0 1 7 7 8 8 - 1 . 1 0 7 4 5 9
0 . 2 6 8 5 D e t e r m i n a n t   r e s i d u a l  c o v a r i a n c e 4 . 9 2 E - 1 0

## Tabel 8. Koefisien parameter model penelitian

## Impulse Response
Grafik   impulse   response   dapat   dilihat   pada
Gambar 4, dan dapat dilihat bahwa kurs mempunyai response yang  cukup besar terhadap variabel lainnya.
-.04 .00 .04 .08 .12 .16 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Response of DLSTOCK to DLSTOCK -.04 .00 .04 .08 .12 .16 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 R esponse of DLSTOC K to DLOIL -.04 .00 .04 .08 .12 .16 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Response of DLSTOCK to DLU SD -.04 .00 .04 .08 .12 .16 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Response of DLSTOCK to DLIHK -.02 .00 .02 .04 .06 .08 .10 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Response of DLOIL to DLSTOCK -.02 .00 .02 .04 .06 .08 .10 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Response of DLOIL to DLOIL -.02 .00 .02 .04 .06 .08 .10 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 R esponse of DLOIL to D LUSD -.02 .00 .02 .04 .06 .08 .10 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Response of D LOIL to DLIH K -.02 .00 .02 .04 .06 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Response of DLU SD  to D LSTOCK -.02 .00 .02 .04 .06 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 R esponse  of  D LU SD   to  DLOIL -.02 .00 .02 .04 .06 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Response  of D LUSD to DLUSD -.02 .00 .02 .04 .06 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Response of DLUSD to D LIHK -.05 .00 .05 .10 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 R esponse of DLIHK to DLSTOCK -.05 .00 .05 .10 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Response of DLIH K to DLOIL -.05 .00 .05 .10 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Response of DLIH K to DLUSD -.05 .00 .05 .10 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
Response of DLIHK to D LIHK Res ponse t o Cholesky One S.D.  Innov at ions ± 2 S.E.

## 16 Husein Umar, Dampak Krisis Sub-Prime Mortgage Terhadap Ekonomi Makro
Terdapat   24   (dua puluh empat)    parameter     yang
diestimasi, hasil sebagai berikut:

## Variance Decomposition
Variance Decomposition bertujuan untuk mengukur perkiraan varians error suatu variabel, yaitu hasilnya dapat dilihat pada Tabel 10. Dilihat bahwa pengaruh harga minyak dunia terhadap  indeks  saham  sektor pertambangan pada
10 periode  ke  depan  berkisar 1%, pengaruh indeks saham sektoral terhadap harga minyak berkisar 22%, pengaruh indeks harga kosumen terhadap dollar berkisar 2%, dan pengauh indek saham sektor pertambangan terhadap indeks harga konsumen berkisar 13%.
Tabel 9. Variance Decomposition
V arian ce D eco m p o sition  o f D L S T O C K : P erio d S .E . D L S T O C K D L O IL D L U S D D L IH K 1 0 .10 96 76 1 00 .00 00 0 .00 00 00 0 .00 00 00 0 .00 00 00 2 0 .11 50 01 9 8 .378 22 1 .02 39 38 0 .00 03 90 0 .59 74 57 3 0 .11 62 93 9 8 .254 89 1 .11 23 63 0 .00 04 09 0 .63 23 39 4 0 .11 65 37 9 8 .220 21 1 .13 62 72 0 .00 04 16 0 .64 31 04 5 0 .11 65 88 9 8 .213 84 1 .14 07 20 0 .00 04 17 0 .64 50 21 6 0 .11 65 98 9 8 .212 50 1 .14 16 53 0 .00 04 17 0 .64 54 29 7 0 .11 66 00 9 8 .212 23 1 .14 18 42 0 .00 04 17 0 .64 55 11 8 0 .11 66 01 9 8 .212 17 1 .14 18 81 0 .00 04 17 0 .64 55 28 9 0 .11 66 01 9 8 .212 16 1 .14 18 89 0 .00 04 17 0 .64 55 32 1 0 0 .11 66 01 9 8 .212 16 1 .14 18 90 0 .00 04 17 0 .64 55 32 V arian ce D eco m p o sition  o f D L O IL : P erio d S .E . D L S T O C K D L O IL D L U S D D L IH K 1 0 .07 98 03 6 .9187 53 9 3 .0 81 25 0 .00 00 00 0 .00 00 00 2 0 .08 68 91 2 0 .462 37 7 9 .5 16 95 1 .26 E -0 5 0 .02 06 69 3 0 .08 80 09 2 2 .152 24 7 7 .7 36 64 7 .04 E -0 5 0 .11 10 48 4 0 .08 82 54 2 2 .536 89 7 7 .3 38 21 7 .87 E -0 5 0 .12 48 16 5 0 .08 83 03 2 2 .612 03 7 7 .2 59 88 8 .06 E -0 5 0 .12 80 09 6 0 .08 83 13 2 2 .627 54 7 7 .2 43 74 8 .10 E -0 5 0 .12 86 38 7 0 .08 83 15 2 2 .630 69 7 7 .2 40 46 8 .11 E -0 5 0 .12 87 68 8 0 .08 83 16 2 2 .631 34 7 7 .2 39 79 8 .11 E -0 5 0 .12 87 95 9 0 .08 83 16 2 2 .631 47 7 7 .2 39 65 8 .11 E -0 5 0 .12 88 00 1 0 0 .08 83 16 2 2 .631 50 7 7 .2 39 62 8 .11 E -0 5 0 .12 88 01 V arian ce D eco m p o sition  o f D L U S D : P erio d S .E . D L S T O C K D L O IL D L U S D D L IH K 1 0 .03 63 71 0 .0983 16 0 .53 92 79 9 9 .3 62 41 0 .00 00 00 2 0 .03 71 53 0 .1627 05 0 .68 45 90 9 6 .8 45 47 2 .30 72 39 3 0 .03 73 15 0 .9450 19 0 .68 09 29 9 6 .0 33 25 2 .34 08 02 4 0 .03 73 44 1 .0808 45 0 .68 88 18 9 5 .8 83 14 2 .34 71 97 5 0 .03 73 51 1 .1131 38 0 .69 04 65 9 5 .8 48 88 2 .34 75 13 6 0 .03 73 52 1 .1195 97 0 .69 08 71 9 5 .8 41 96 2 .34 75 74 7 0 .03 73 53 1 .1209 34 0 .69 09 54 9 5 .8 40 53 2 .34 75 83 8 0 .03 73 53 1 .1212 06 0 .69 09 71 9 5 .8 40 24 2 .34 75 85 9 0 .03 73 53 1 .1212 62 0 .69 09 74 9 5 .8 40 18 2 .34 75 85 1 0 0 .03 73 53 1 .1212 73 0 .69 09 75 9 5 .8 40 17 2 .34 75 85 V arian ce D eco m p o sition  o f D L IH K : P erio d S .E . D L S T O C K D L O IL D L U S D D L IH K 1 0 .07 94 60 2 .6282 50 0 .03 42 35 0 .25 37 50 9 7 .0 83 77 2 0 .08 42 71 1 3 .066 16 0 .38 00 18 0 .23 50 09 8 6 .3 18 81 3 0 .08 45 85 1 3 .540 47 0 .46 59 69 0 .23 33 05 8 5 .7 60 26 4 0 .08 46 70 1 3 .702 87 0 .47 35 05 0 .23 28 33 8 5 .5 90 79 5 0 .08 46 86 1 3 .731 20 0 .47 59 25 0 .23 27 47 8 5 .5 60 13 6 0 .08 46 90 1 3 .737 28 0 .47 63 71 0 .23 27 29 8 5 .5 53 62 7 0 .08 46 90 1 3 .7 38 50 0 .47 64 66 0 .23 27 25 8 5 .5 52 31 8 0 .08 46 90 1 3 .738 75 0 .47 64 85 0 .23 27 24 8 5 .5 52 04 9 0 .08 46 90 1 3 .738 80 0 .47 64 89 0 .23 27 24 8 5 .5 51 99 1 0 0 .08 46 90 1 3 .738 81 0 .47 64 90 0 .23 27 24 8 5 .5 51 97
C h o lesky  O rd erin g: D L S T O C K
D L O IL D L U S D
D L IH K

## SIMPULAN DAN SARAN

## Simpulan
Kesimpulan dari penelitian ini adalah terdapat hubungan antara indeks harga konsumen, kurs, harga minyak dunia dan indeks saham sektor pertambangan dengan metode Vector Autoregressive (VAR) namun tidak ada hubungan kointegrasi. Hubungan yang signifikan dengan model VAR menggunakan _ =5%, mengindikasikan bahwa pada saat krisis, dummy variabel berpengaruh terhadap semua variabel penelitian. Sementara, krisis sub-prime mortgage berpengaruh terhadap hubungan makroekonomi dan Pasar Modal Indonesia. Keterbatasan dari penelitian ini adalah dikarenakan menggunakan data bulanan, pergerakan yang lebih detail tidak bisa ditangkap, selain itu variabel harga komoditas yaitu harga minyak dunia dapat ditambah dengan variabel komoditas lainnya seperti batu bara, timah, nikel, karena saham yang tergabung dalam sektor pertambangan dapat dipengaruhi oleh harga komoditas lainnya.

## DAFTAR PUSTAKA
Adebiyi, M. A.; Adenuga, A. O.; Abeng, M. O.; & Omanukwue, P. N. (2009). Oil Price Shocks, Exchange Rate and Stock Market Behavior: Empirical Evidence from Nigeria. A Paper Presented at the 15th Annual African Econometric Society (AES) Conference on Econometric Modeling for Africa Held in Abuja from July 07-09.
Castanias, R.P.I.I., 1979. Macro Information and the variability of stock market prices. Journal of Finance 34 (2), 439–450. Hardouvelis, A.G., 1988. Stock prices: nominal vs real shocks. Financial Markets and Portfolio Management 2 (3), 10–18.
Chiarella, C., Gao, S., 2004. The value of the S&P 500 — a macro view of the of the stock market adjustment process. Global Finance Journal 15, 171–196.
Darat, A. F., Mukherjee, T. K. (1987). The behavior of the stock market in a developing economy. Economics Letters, 22, 273-278.
Engle, R. F., Yoo, B. S., 1987. “Forecasting and Testing in cointegrated system.” Journal of Econometrics 35, 143-159.
Fama, E. (1981). Stock returns, real activity, inflation, and money. American Economic Review, 71, 545-565.
Filis, George, 2010, Macro economy, stock market and oil prices: Do meaningful relationships exist among their cyclical fluctuations?. Energy Economics. 32 877–886 Hooker, M., 2004. Macroeconomic factors and emerging market equity returns: a Bayesian model selection approach. Emerging Markets Review 5, 379–387.
Ibrahim, M. H., Aziz, H. (2003). Macroeconomic variables and the Malaysian equity market: a view through rolling subsamples. Journal of Economic Studies, 30(1), 6-27.
Jones, C. M., Kaul, G., 1996. “Oil and the Stock Market.” Journal of Finance 51, 463-491.
Levine, R., Zervos, S., 1996. Stock Market Development and Long-Run Growth. World Bank Economic Review, Oxford University Press 10 (2), 323–339.
Mukherjee T. K., & Naka A. (1995). Dynamic relations between macroeconomic variables and the Japanese stock market: an application of a vector error correction model. Journal of Financial Research,18(2), 223-237.
Nikiforos Laopodis & Bansi Sawhney, 2007. “Dynamic interactions between private investment and the stock market: evidence from cointegration and error correction models,” Applied Financial Economics, Taylor and Francis Journals, vol. 17(4), pages 257- 269.
Nishat M., Shaheen R. (2004). Macroeconomic factors and Pakistani equity market. The Pakistan Development Review, 43(4), 619-637.
Ross, S.A., 1989. Information and volatility: the no- arbitrage martingale approach to timing and resolution irrelevancy. Journal of Finance 44 (1), 1– 17.
Sims, C. A. (1980). Macroeconomics and reality. Econometrica, 48, 1-49.
Siliverstovs, B., Duong, M. H. (2006). On the role of stock market for real economic activity: evidence for Europe. DIW Berlin Discussion Paper 559, German Institute for Economic Research.
α