## Analisis Volatilitas Variabel  Makroekonomi Dan Harga Saham Menggunakan Generralized Autoregressive Heteroscedasticity Cointegration (Garch Model)
Paulina *
* Manajemen, STIE Indonesia Banking School Jl. Kemang Raya 35, Jakarta Selatan 12730
*Korespondensi
Nama : Paulina
Email korespondensi: paulina.harun@ibs.ac.id
JMSAB 533

## Abstract
Macroeconomic variables often have an impact on stock price volatility and this is needed especially to determine stock price policies in the future. The approach used to see the extent of the volatility of macroeconomic variables on stock prices is the ARCH/GARCH model. This study aims to analyze the nature of stock price volatility in the food and beverage industry in Indonesia using ARCH/GARCH. The data used in this study is secondary data, namely the stock prices of food and beverage industry companies during January 2015 to May 2021. The analysis of stock price volatility was carried out with the help of Eviews 9 software. The results showed the characteristics of the volatility of food and beverage companies' stock prices based on  the ARCH model. GARCH  is quite risky in the short term  but not in the long term (indicated by macroeconomic variables of exchange rates, short-term interest rates), so that stock price movements can be anticipated as an early warning system of an increase or decrease in stock prices in the sector. In addition, it can be estimated that future stock price volatility will be moderate  with changes  in macroeconomic  variables. For policy makers  to anticipate  changes in  macroeconomic  variables  in  certain situations,  such  as during  the current Covid 19 pandemic.
Keywords : Exchange Rate, Inflation, Interest Rate, GARCH Model
Research Paper Management Received: 5
February 2022 Accepted:  19 June 2022 Online: 30 June 2022 © The Author(s) 2022 DOI: 10.36407/jmsab.v5i1.533 Jurnal Manajemen Strategi dan Aplikasi
Bisnis, Vol 5, No. 1, 2022,
pp. 127 - 141 eISSN 2655- 237X
CC  BY:  This  license  allows  reusers  to  distribute,  remix,  adapt,  and  build  upon  the  material  in  any medium or format, so long as attribution is given to the creator. The license allows for commercial use. __________________________________________________________________________________________________

## Published by LPMP Imperium
Journal homepage: https://ejournal.imperiuminstitute.org/index.php/JMSAB

## PENDAHULUAN
Penelitian ini bertujuan untuk melihat sejauhmana dampak variabel makroekonomi terhadap perkembangan harga saham sektor industri makanan dan minuman selama masa sebelum dan saat pandemic covid 19 serta volatilitas/kerentanan pergerakan harga saham dampak dari perubahan  variabel  makroekonomi.  Kajian  terhadap  perkembanayang  dilakukan  tentang harga saham terhadap variabel makroekonomi banyak dilakukan, antara lain dilakukan oleh (Liu dan Srestha, 2008); (Hsing, Y., Hsieh, W, 2012); (Venkatraja, B, 2014); (McMillan, David G and Aviral Kumar Tiwari, 2016); (Mundra, Sruti and Motilal Bicchal, 2020).
Perbedaan  penelitian  yang  dilakukan  penulis  dengan  beberapa  studi  yang  telah  dilakukan sebelumnya adalah : menggunakan variabel makroekonomi antara lain : pertumbuhan GDP, pengangguran,  inflasi,  rasio  hutang  terhadap  GDP,  harga  saham,  dengan  model  VAR. menggunakan perusahaan pemerintah yang bergerak di sektor industry. Dalam penelitian ini penulis menggunakan perusahaan swasta yang listing di BEJ pada sektor industri makanan dan  minuman;  indeks  produksi  peneliti  sebelumnya  menggunakan  indeks  produksi keseluruhan  tetapi  penulis  menggunakan  indeks  produksi  sesuai  dengan  sub  sektornya; penulis menggunakan model analisis tambahan yaitu model dummy variabel untuk melihat dampak pandemic covid 19 terhadap perkembangan harga saham.
Perkembangan pasar modal di banyak negara saat ini bergejolak semenjak Pandemi Covid19. Melihat situasi tersebut tentunya sangat memprihatikan yang menyebabkan koreksi cukup dalam di pasar modal Indonesia. Indeks harga saham gabungan ( IHSG ) telah turun 22% di awal tahun 2020. Tercatat mengalami penurunan saham dikarenakan wabah yang menyerang Indonesia. Pasar modal Indonesia menjadi salah satu negara yang mengalami penurunan yang cukup  drastis.  Berdasarkan  data  yang  di  dapat  mulai    dari  infrastuktur,  pertanian,  aneka industri, pertambangan dan yang lainnya sudah mulai melemah sedangkan sektor keuangan mengalami  peningkatan.  Dampak  Pandemi  Covid19  menyebabkan  penghambatan  aktivitas ekonomi dan perdagangan. Di tengah kondisi seperti ini Otoritas Jasa Keuangan( OJK ) tidak akan diam dan akan memantau perkembangan pasar modal di Indonesia untuk menjaga agar pasar  tetap  beroperasi. Bersama dengan Self- Regulatory Organization ( SRO ), Otoritas Jasa Keuangan  (  OJK  )  akan  terus  mengupayakan  agar  berlangsungnya  aktivitas  perdagangan secara  efisien,  teratur  dan  layanan  untuk  seluruh  stakeholders.  Untuk  kelangsungan operasional atau  aktivitas pasar, Otoritas Jasa Keuangan dan  Self-  Regulatory  Organization telah melakukan Business Continuity Management ( BCM ) untuk tercapainya hal tersebut. Bursa Efek Indonesia ( BEI ) juga sudah menyiapkan solusi untuk melakukan relaksasi agar pasar tetap menjanjikan (Kompas.com; 30 Maret 2020).
Sejalan dengan memburuknya perekonomian kita, IHSG kita sempat merosot 37,5% year-to- date (ytd) pada 24 Maret 2020 lalu yaitu dari 6.300 menjadi 3.938. Indeks LQ-45 jatuh lebih dalam lagi yaitu 44,1% dari 1.014,5 menjadi 566,8. Banyak terjadi auto reject bawah (ARB) di bulan itu, yang dialami bukan saja saham- saham berkapitalisasi kecil, tetapi juga empat bank berkapitalisasi terbesar kita. Tidak pernah terjadi sebelumnya pada saat bersamaan tidak ada bid untuk saham PT Bank Central Asia Tbk (BBCA), PT Bank Rakyat Indonesia (Perero) Tbk (BBRI), PT Bank Mandiri (Persero) Tbk (BMRI), dan PT Bank Negara Indonesia (Persero) Tbk (BBNI). (Kontan.co.id; 24 Agustus 2020).
Dampak Covid-19 juga mempengaruhi kinerja reksa dana yang ditandai dengan penurunan nilai  aktiva  bersih  (NAB)  sebesar  4,84%  dari  Rp  570,51  triliun  di  awal  tahun  menjadi  Rp 542,88  triliun  pada  6  Agustus  lalu.  Namun,  kita  perlu  mengapresiasi  OJK  yang  telah mengeluarkan  82  surat  pernyataan  efektif  atas  pernyataan  pendaftaran  untuk  90  emisi dengan  total  nilai  penawaran    umum  sebesar  Rp  55,956  triliun  hingga  7  Agustus  2020. Optimisme  merebak  seiring  datangnya  berita  positif  uji  klinis  untuk  menemukan  vaksin Covid-19.  IHSG  pun  meninggalkan  angka  psikologis  5.000  dan  berada  di  5.239  pada  13 Agustus 2020  lalu. Jumlah investor ritel domestik menembus 1,2 juta orang atau 97,6% dari jumlah  rekening  saham  dan  menguasai  98%  dari  3.022.366  Single  Investor  Identification (SID) per akhir Juli 2020 lalu. Padahal akhir tahun lalu total SID masih kurang dari 2,5 juta.
Kepemilikan investor domestik di bursa saham kini sudah melampaui investor asing. Di bulan Juli lalu, investor domestik sempat menguasai 71,8% perdagangan. Untuk pertama kalinya, nilai transaksi saham investor ritel melebihi transaksi investor institusi pada Juni 2020. Pada tanggal 8 Juni 2020, investor ritel bahkan mencatatkan nilai transaksi tertinggi, yaitu Rp 7,2 triliun  dengan  volume  10,53  miliar  saham  dari  742.000  kali  frekuensi  berbanding  Rp  4,3 triliun dengan 3,31 miliar saham dan 184.000 kali frekuensi dari investor institusi.
Model ARCH/GARCH sering digunakan dalam menganalisis volatilitas dan peramalan harga saham, (Desvina dan Rahmah, 2016); (Eliyawati et al., 2014); (Nastiti dan Suharsono, 2012); (Puspitasari et al, 2019); seluruh data pada penelitian tersebut merupakan data time series yang seringkali berfluktuasi dengan varian kesalahan pengganggu yang tidak konstan.

## KAJIAN PUSTAKA

## Saham
Saham merupakan salah satu instrumen  pasar modal yang paling diminati investor karena memberikan  tingkat  keuntungan  yang  menarik.  Saham  dapat  didefinisikan  sebagai  tanda penyetaan  modal  seorang  atau  sepihak  (badan  usaha)  dalam  suatu  perusahaan  atau perseroan terbatas. Dengan menyertakan modal tersebut, maka pihak tersebut memiliki klaim atas  pendapatan  perusahaan,  klaim  atas  aset  perusahaan,  dan  berhak  hadir  dalam  rapat umum pemegang saham (RUPS).

## Harga Saham
Harga saham merupakan harga penutupan pasar saham selama periode pengamatan untuk tiap-tiap jenis saham yang dijadikan sampel dan pergerakannya senantiasa diamati oleh para investor.  Salah  satu  konsep  dasar  dalam  manajemen  keuangan  adalah  bahwa  tujuan  yang ingin  dicapai  manajemen  keuangan  adalah  memaksimalisasi  nilai  perusahaan.  Bagi perusahaan yang telah go public, tujuan tersebut dapat dicapai dengan cara memaksimalisasi nilai pasar harga sahamyang bersangkutan. Dengan demikian pengambilan keputusan selalu didasarkan  pada  pertimbangan  terhadap  maksimalisasi  kekayaan  para  pemegang  saham. (Sartono, 2008) menyatakan bahwa “Harga saham terbentuk melalui mekanisme permintaan dan penawaran di pasar modal. Apabila suatu saham mengalami kelebihan permintaan, maka harga saham cenderung naik. Sebaliknya, apabila kelebihan penawaran maka harga saham cenderung turun”. (Jogiyanto, 2008) pengertian dari harga saham adalah “Harga suatu saham yang  terjadi  di  pasar  bursa  pada  saat  tertentu  yang  ditentukan  oleh  pelaku  pasar  dan ditentukan  oleh  permintaan  dan  penawaran  saham  yang  bersangutan  di  pasar  modal” . (Brigham  dan  Houston, 2010)  harga  saham  adalah  “Harga  saham  menentukan  kekayaan pemegang  saham.  Maksimalisasi  kekayaan  pemegang  saham  diterjemahkan  menjadi maksimalkan  harga  saham  perusahaan.  Harga  saham  pada  satu  waktu  tertentu  akan bergantung pada arus kas yang diharapkan diterima di masa depan oleh investor “ratarata” jika  investor  membeli  saham”.  Berdasarkan  pengertian  para  ahli  diatas  maka  dapat disimpulkan  bahwa  harga  saham  adalah  harga  yang  terbentuk  sesuai  permitaan  dan penawaran dipasar jual beli saham dan biasanya merupakan harga penutupan.

## Suku Bunga
Suku bunga adalah nilai, tingkat, harga atau keuntungan yang diberikan kepada investor dari penggunaan  dana  investasi  atas  dasar  perhitungan  nilai  ekonomis  dalam  periode  waktu tertentu. Tingkat suku bunga Bank digunakan untuk mengontrol perekonomian suatu negara. Tingkat  suku  bunga    diatur    dan  ditetapkan  pemerintah  yang  bertujuan  untuk  menjaga kelangsungan  perekonomian  suatu  negara.  Suku  bunga  ini  penting  untuk  diperhitungkan karena  rata-rata  para  investor  yang  selalu  mengharapkan  hasil  investasi  yang  lebih  besar. (Judisseno,  2002),  suku  bunga  adalah  penghasilan  yang  diperoleh  oleh  orang-orang  yang memberikan  kelebihan  uangnya  atau  surplus  spending  unit  untuk  digunakan  sementara waktu  oleh  orang-orang  yang  membutuhkan    dan    menggunakan    uang    tersebut    untuk menutupi kekurangannya atau deficit spending units.
(Mishkin, 2008), suku bunga adalah biaya pinjaman atau harga yang dibayarkan untuk dana pinjaman  tersebut  (biasanya  dinyatakan  sebagai  persentase  per  tahun).  (Boediono,  2014),
suku  bunga  adalah  harga  dari  penggunaan  dana  investasi  (loanable  funds).  Tingkat  suku bunga merupakan salah satu indikator dalam menentukan apakah seseorang akan melakukan investasi atau  menabung.  Suku  bunga adalah  harga dari pinjaman. Suku bunga dinyatakan sebagai persentase uang pokok per unit waktu. Bunga merupakan suatu ukuran harga sumber daya  yang  digunakan  oleh  debitur  yang  harus  dibayarkan  kepada  kreditur.  (Brigham  dan Houston,  2010),  suku  bunga  adalah  harga  yang  harus  di  bayar  atas  modal  pinjaman,  dan dividen serta keuntungan modal yang merupakan hasil dari modal ekuitas.

## Nilai Tukar
Nilai tukar (atau dikenal sebagai kurs) adalah sebuah perjanjian yang dikenal sebagai nilai tukar mata uang terhadap pembayaran saat kini atau di kemudian hari, antara dua mata uang masing-masing negara atau wilayah. Kurs menjadi alat tukar menukar barang dan jasa yang dilakukan antar negara, sehingga manfaat kurs bagi bisnis dirasa penting dalam perdagangan internasional seperti ekspor dan impor.

## Money Supply
Kajian mengenai uang yang terdapat dalam perekonomian sangat penting untuk membedakan diantara mata uang dalam peredaran dan uang beredar. Mata uang dalam peredaran adalah seluruh jumlah uang yang telah dikeluarkan dan diedarkan oleh Bank Sentral suatu negara. Mata uang  tersebut  terdiri  dari dua jenis yaitu uang logam dan uang kertas. Dengan demikian mata uang dalam peredaran sama dengan uang kartal. Sementara itu  uang beredar adalah semua  jenis  uang  yang  ada  di  dalam  perekonomian  yaitu  jumlah  dari  mata  uang  dalam peredaran ditambah dengan uang giral dalam bank-bank umum. Uang beredar atau money supply dibedakan menjadi dua pengertian yaitu dalam arti sempit dan arti luas.

## Inflasi
Inflasi merupakan suatu proses meningkatnya harga-harga secara umum dan terus-menerus (continue) berkaitan dengan mekanisme pasar yang dapat disebabkan oleh berbagai faktor, antara  lain,  konsumsi  masyarakat  yang  meningkat,  berlebihnya  likuiditas  di  pasar  yang memicu  konsumsi  atau  bahkan  spekulasi.  Beberapa  dampak  dari  kenaikan  harga  adalah  : Penurunan daya beli (purchasing power) Harga-harga barang meningkat; Seringkali diikuti dengan menurunnya tingkat bunga investasi karena masyarakat mengurangi konsumsi untuk tabungan dan investasi jangka panjang.

## Pengaruh Nilai Tukar Terhadap Harga Saham
Pergerakan nilai tukar mempengaruhi laba operasi atau arus kas perusahaan dalam dua cara. Mekanisme transmisi pertama adalah melalui kepemilikan perusahaan atas aset asing dengan pembayaran nominal tetap. Terdapat risiko nilai tukar untuk memegang obligasi dan ekuitas dalam mata uang asing. Kedua, pergerakan nilai tukar mempengaruhi nilai aset nyata suatu perusahaan,    terlepas    dari    apakah  perusahaan  tersebut  memiliki  operasi  asing.  Aset  riil perusahaan domestik murni dapat dipengaruhi oleh pergerakan nilai tukar melalui efek pada permintaan agregat, terutama jika mereka menjual barang yang bersaing dengan impor dan melalui biaya bahan baku yang diimpor. Nilai aset perusahaan yang beroperasi di luar negeri atau sangat bergantung pada ekspor akan dipengaruhi oleh fluktuasi nilai tukar. Nilai tukar memiliki  efek  pedang  bermata  dua.  Devaluasi  mata  uang  terhadap  mata  uang  asing meningkatkan ekspor dan meningkatkan arus kas dan pembayaran dividen bagi perusahaan yang mengandalkan ekspor. Oleh karena itu, untuk perusahaan-perusahaan ini, saham mereka seharusnya negative hubungan dengan nilai mata uang domestik. Di sisi lain, depresiasi mata uang domestik meningkatkan biaya barang impor dan mengurangi arus kas dan  pembayaran dividen untuk perusahaan yang bergantung pada impor. Hubungan antara harga saham dan nilai  mata uang domestik untuk perusahaan-perusahaan ini harus positif. Oleh karena itu, hubungan antara nilai tukar dan harga saham merupakan hubungan empiris. Ha1 : Nilai tukar berpengaruh postif terhadap harga saham

## Pengaruh MS terhadap Harga Saham
Apakah kebijakan moneter itu netral atau tidak telah lama menjadi perdebatan para ekonom. Beberapa berpendapat bahwa kebijakan moneter tidak dapat mempengaruhi harga saham,
sementara  yang  lain  berpendapat  bahwa  kebijakan  moneter  mempengaruhi  harga  ekuitas. Kebijakan moneter ekspansif meningkatkan harga saham. Ada dua kemungkinan mekanisme di mana MS mempengaruhi harga saham. Karena tingkat pertumbuhan uang  secara positif berkaitan  dengan  tingkat  inflasi,  peningkatan  MS  dapat  menyebabkan  peningkatan  inflasi Kenaikan inflasi meningkatkan tingkat bebas risiko nominal, meningkatkan tingkat diskonto dalam model penilaian, menghasilkan hubungan negatif antara MS dan harga saham. Di sisi lain, pengaruh negatif inflasi pada harga saham, bagaimanapun, dapat diimbangi oleh stimulus ekonomi yang diberikan oleh pertumbuhan uang. Stimulus semacam itu, yang sering disebut sebagai  efek  pendapatan  perusahaan,  kemungkinan  besar  akan  menghasilkan  peningkatan arus  kas  dan  harga  saham  di  masa  depan.  Selanjutnya,  investor  akan  mengharapkan pembayaran  dividen  yang  lebih  tinggi  dan  karenanya  meningkatkan  permintaan  saham perusahaan.  Oleh  karena  itu,  pengaruh    MS  terhadap  harga  saham  merupakan  pertanyaan empiris.
Ha2 : Money supply berpengaruh positif terhadap harga saham

## Pengaruh Inflasi Terhadap Harga Saham
Inflasi bisa disebabkan oleh dua faktor. Salah satunya adalah cost push inflation yang didorong oleh  faktor  nyata  seperti  lapangan  kerja,  konsumsi  dan  produksi.  Penyebab  inflasi  lainnya adalah  melalui peningkatan MS yang tidak terduga. Kenaikan inflasi meningkatkan tingkat bebas risiko nominal dan tingkat diskonto dalam model penilaian ekuitas. Pengaruh tingkat diskonto yang lebih tinggi akan dinetralkan jika arus kas meningkat seiring dengan inflasi. Namun,  arus  kas  mungkin  tidak  naik  secepat  inflasi.  kenaikan  inflasi  yang  diharapkan menurunkan return to money yang diharapkan, sehingga mengurangi permintaan uang dan meningkatkan   permintaan   ekuitas, menghasilkan korelasi positif antara inflasi dan harga ekuitas.
Ha3 : Inflasi berpengaruh negative terhadap harga saham

## Pengaruh IP Terhadap Harga Saham
Keputusan  perusahaan  tentang  jumlah  dividen  yang  akan  dibayarkan  dan  tingkat pertumbuhan pembayaran dividen dipengaruhi oleh kondisi ekonomi umum yang dicirikan oleh  IP.  Pertumbuhan  IP  merupakan  determinan  utama  dari  harga  saham  long  horizon. Pertumbuhan  dalam  aktivitas  nyata  menandakan  masa  depan  peningkatan  arus  kas  ke perusahaan  karena  peningkatan  output  ditransaksikan  untuk  mendapatkan  uang  tunai. Selanjutnya, jumlah dividen yang dibayarkan kepada pemegang sahamnya akan bertambah. dengan  menggunakan  pendekatan  vector  autoregressive  (VAR),  mendokumentasikan hubungan positif antara harga saham dan pertumbuhan IP.
Ha4 : Indeks produksi industry berpengaruh positif terhadap harga saham

## Pengaruh Suku Bunga Terhadap Harga Saham
Perubahan tingkat bunga mempengaruhi tingkat pengembalian yang diminta investor, yaitu tingkat  diskonto,  dan harga saham.  Oleh  karena hubungan ini diharapkan suku  bunga dan harga saham memiliki hubungan negatif. Selanjutnya, perubahan baik tingkat jangka pendek maupun  jangka  panjang  diharapkan  mempengaruhi  tingkat  diskonto  ke  arah  yang  sama, sementara  harga  saham  berhubungan  positif  dengan  suku  bunga  jangka  pendek.  (SIR), hubungannya dengan suku  bunga  jangka  panjang  adalah negatif.  Sedangkan suku bunga jangka panjang (LIR) dapat berfungsi sebagai proxy yang lebih baik untuk komponen bebas risiko nominal dari tingkat diskonto dalam model penilaian saham.
Ha5 : Suku bunga berpengaruh negatif terhadap harga saham

## METODE

## Desain Penelitian
Penelitian tentang volatilitas variabel makroekonomi terhadap harga saham sektor industri makanan dan minuman adalah penelitian deskriptif kuantitatif. Desain penelitian kuantitatif dengan  menggunakan  model  GRACH  lebih  menekankan  pada  analisa  volatilitas  dan  resiko
yang  dihadapi  oleh  sektor  industri  makanan  dan  minuman  sebagai  objek  sebagai  dampak perubahan pada variabel makrekonomi serta kondisi pandemic 19 yang terjadi.

## Data dan Sumber Data
Data  yang  dipergunakan  dalam  penelitian  ini  menggunakan  data  bulanan  yang  mencakup Januari  2015  hingga  Desember  2020.  Data  tersebut  diperoleh  dari  Statistik  Keuangan Internasional  yang  diterbitkan  oleh  Dana  Moneter  Internasional.  Indeks  saham  yang digunakan dalam penelitian ini yaitu indeks komposit BEI. Nilai tukar (EX) adalah nilai tukar tertimbang perdagangan mata uang Indonesia, Money Supply, dengan menggunakan M2, yang didefinisikan money supply secara sempit, digunakan sebagai proxy untuk tingkat persediaan uang. Inflasi diukur dengan indeks harga konsumen (CPI) dan Indeks Produksi Industri (IP) digunakan sebagai ukuran proxy untuk aktivitas sektor industry. Suku bunga deposito satu tahun yang ditetapkan oleh bank sentral, digunakan sebagai proxy untuk SIR, sedangkan suku bunga deposito berjangka lima tahun yang ditetapkan oleh bank sentral digunakan sebagai proxy untuk LIR.

## Populasi dan Sampel
Populasi  dalam  penelitian  ini  adalah  perusahan  yang  termasuk  dalam  sektor  industri makanan dan minuman yang publis di BEI, selama periode Januari 2015 – Mei 2021, dengan menggunakan  metode  purposive  sampling,  sampel  penelitian  berjumlah  13  perusahaan, adapun kriteria yang digunakan sebagai berikut : a. Merupakan perusahaan sektor pertanian yang go public di BEI; b. Perusahaan  sektor   makanan dan  minuman  masih  tercatat sejak tahun Januari 2015 – Mei 2021.

## Model Analisis Unit Root Test
Penelitian ini menggunakan data time series dengan asumsi bahwa data stasioner pada level, artinya data tersebut konstan dan independen sepanjang waktu Gujarati (2015). Namun pada kenyataannya sebagian data time series merupakan data non-stasioner. Penggunaan data non stasioner dapat berakibat kegagalan estimasi dalam menunjukkan nilai-nilai yang sebenarnya (spurious regression) sekalipun jumlah sampel terlah diperbesar. Oleh karena itu, sebelum melakukan analisa lebih lanjut, perlu dilakukan uji stasioner terhadap semua data time series yang  akan  digunakan  melalui  unit  root  test.  Pendekatan  formal  yang  digunakan  untuk melakukan unit root test adalah metode Augmented Dickey Fuller (ADF) test. Selanjutnya hasil uji t-statistik ADF dibandingkan dengan nilai kritis yang dikembangkan MacKinnon. Apabila nilai t-statistik ADF test lebih positif dari MacKinnon critical value, maka data dikatakan tidak stasioner. Sebaliknya jika nilai t-statistik ADF test lebih negatif dari MacKinnon test, maka data dikatakan stasioner.
∆𝑍𝑡 = 𝛼 + 𝜃𝑡 + 𝜆𝑡 − 1 + 𝜇𝑡 …………………………………………………………………………………………..(1)
Tahap pertama dalam melakukan penelitian menggunakan metode ARDL adalah memastikan apakah data stasioner di tingkat level, differensing 1 ataupun differensing 2, karena metode ARDL tidak cocok digunakan untuk data yang stasioner di differensing 2. Salah satu cara yang dapat  digunakan  untuk  mengetahui  kestasioneran  data  runtun  waktu  dalam  mean  adalah dengan menggunakan metode pembedaan (differencing). Pada penelitian ini pengujian akar- akar unit menggunakan metode Dickey  Fuller. Konsep  pengujian Augmented Dickey  Fuller Test adalah jika suatu data time series tidak stasioner pada orde nol, I(0), maka stasioneritas data tersebut bisa dicari melalui order berikutnya sehingga diperoleh  tingkat stasioneritas pada order ke-n (first difference) atau I(1), atau second difference atau I(2), dan seterusnya. Uji ini memiliki persamaan
𝑌𝑡 = 𝛽 0 + 𝛽 1 𝑋 1 𝑡 + 𝛽 2 𝑋 2 𝑡 + ⋯ … + 𝛽𝑝 𝑋𝑝𝑡 ………………………………….……….………………..(2) ∆𝑌𝑡 = 𝛽 0 + 𝛽 1 𝑋 1 𝑡 − 𝑋 1 𝑡 −1 + 𝛽 2 𝑋 2 𝑡 − 𝑋 2 𝑡 −2 + ⋯ + 𝛽𝑝 𝑋𝑝𝑡 − 𝑋𝑝𝑡 −1 ∆𝑌𝑡− 1 = 𝛽 0 + 𝛽 1 𝑋 1 𝑡 − 𝑋 1 𝑡 −1 + 𝛽 2 𝑋 2 𝑡 − 𝑋 2 𝑡 −2 + ⋯ + 𝛽𝑝 𝑋𝑝𝑡 − 𝑋𝑝𝑡 −1 − 𝑋𝑝𝑡 −2

## Uji Kointegrasi
Uji kointegrasi dipopulerkan oleh Engle dan Granger (Gujarati, 2015). Pendekatan kointegrasi berkaitan  erat  dengan  pengujian  terhadap  kemungkinan  adanya  hubungan  keseimbangan jangka panjang antara variabel-variabel ekonomi seperti yang disyaratkan oleh teori ekonomi. Pendekatan kointegrasi dapat pula dipandang sebagai uji teori dan merupakan bagian yang penting dalam perumusan dan estimasi suatu model dinamis. Dalam konsep kointegrasi, dua atau lebih variabel runtun waktu tidak stasioner akan terkointegrasi bila kombinasinya juga linier sejalan dengan berjalannya waktu,  meskipun bisa terjadi masing-masing variabelnya bersifat  tidak  stasioner.  Bila  variabel  runtun  waktu  tersebut  terkointegrasi  maka  terdapat hubungan yang stabil dalam jangka panjang. Uji kointegrasi adalah suatu uji untuk mengetahui apakah ada dua atau lebih variabel ekonomi memiliki hubungan keseimbangan dalam jangka waktu panjang. Kointegrasi terbentuk apabila kombinasi antara variabelvariabel yang tidak stasioner  menghasilkan  variabel  yang  stasioner.  Pengujian  kointegrasi  dapat  dilakukan dengan metode uji engle granger,  adapun langkahnya adalah sebagai berikut:
1. Lakukan uji kestasioneran dalam variabel Yt dan Xt.
2. Kemudian menaksir persamaan regresi Yt dan Xt dan hitung nilai residual.
3. Selanjutnya uji stasioneritas terhadap residual yang didapatkan pada regresi. Apabila hasil stasioneritas ditolak maka Yt dan Xt berkointegrasi.

## Model GARCH
Model GARCH dikembangkan dengan mengintegrasikan autoregresi dari kuadrat  residual  lag kedua ke dalam bentuk varian pada lag pertama. Model ini dikembangkan sebagai generalisasi dari  model  volatilitas.  Volatilitas  berdasarkan  model  GARCH(r,m)  mengasumsikan  varians data  fluktuasi  dipengaruhi  sejumlah  m  data  fluktuasi  sebelumnya  dan  sejumlah  r  data volatilitas sebelumnya. Bentuk umum model GARCH(r, m) adalah:
Model ARCH/GARCH merupakan salah satu model yang dapat digunakan untuk melakukan analisis volatilitas. Beberapa hal yang dilakukan sebelum menggunakan model ARCH/GARCH:
1. Identifikasi efek ARCH. Identifikasi keberadaan efek ARCH dilakukan dengan mengamati nilai kurtosis dari data harga bawang merah. Kurtosis > 3 artinya terdapat indikasi efek ARCH.
2.  Estimasi  model.  Pada  tahapan  ini  dilakukan  identifikasi  dan  penentuan  model  rata-rata (mean equation) dan tahap identifikasi serta penentuan model ARCH/GARCH.
Proses heteroskedastisitas bersyarat autoregresif umum (GARCH) adalah istilah ekonometrik yang dikembangkan pada tahun 1982 oleh Robert F. Engle, seorang ekonom dan pemenang Hadiah  Nobel  untuk  Ekonomi  tahun  2003.  GARCH  menjelaskan  pendekatan  untuk memperkirakan volatilitas di pasar keuangan.
Ada  beberapa  bentuk  pemodelan  GARCH.  Profesional  keuangan  sering  kali  lebih  memilih proses GARCH karena memberikan konteks dunia yang lebih nyata daripada model lain ketika mencoba memprediksi harga dan kurs instrumen keuangan.
𝑦𝑡 = 𝛼 0  + 𝛼𝑡 𝑋 1 𝑡 + ⋯ . . + 𝛼𝑘𝑋𝑘𝑡 + 𝜀𝑡 ; 𝜀𝑡 |Ω𝑡− 1 ∿ 𝑁 (0, ℎ 𝑡)| ……………………………………..(3) ℎ 𝑡 = 𝜔 0  + 𝜔 1 ℎ 𝑡 + 𝜔 𝜀2 …………………………………………………………………………………………(4)
Keberadaan  hubungan  heteroskedastis  dapat  diuji  dengan  menggunakan  uji  lagrange Multiplier (LM) yang dikemukakan oleh Engle (1982) pada residual dari Persamaan (3). Jika uji  LM  menunjukkan  adanya  heteroskedastisitas,  maka  terjadi  kointegrasi  heteroskedastis dapat diuji dengan mengikuti prosedur dua langkah yang serupa dengan yang disarankan oleh EG. Langkah pertama melibatkan estimasi hubungan GARCH (3) yang diwakili oleh Persamaan (3) dan (4). Pada langkah  kedua, kami melakukan uji akar unit pada residual standar dari model  GARCH  (3).  Jika  sisa  standar  adalah  stasioner,  kemudian  kita  anggap  seri  tersebut berkointegrasi secara heteroskedastis yang merupakan hubungan linier stasioner antara seri non-stasioner dimana hubungan liniernya adalah heteroskedastis dan bukan homoskedastik.

## Model Persamaan Dummy Variabel
Variabel  dummy  adalah  variabel  yang  digunakan  untuk  mengkuantitatifkan  variabel  yang bersifat  kualitatif  (misal:  jenis  kelamin,  ras,  agama,  perubahan  kebijakan  pemerintah, perbedaan  situasi  dan  lain-lain).  Variabel  dummy  merupakan  variabel  yang  bersifat kategorikal  yang  diduga  mempunyai  pengaruh  terhadap  variabel  yang  bersifat  kontinue. Variabel dummy sering juga disebut variabel boneka, binary, kategorik atau dikotom. Variabel dummy hanya mempunyai  2 (dua) nilai yaitu 1 dan  nilai 0, serta diberi simbol D.  Dummy memiliki  nilai  1  (D=1)  untuk  salah  satu  kategori  dan  nol  (D=0)  untuk  kategori  yang  lain. Penelitian ini juga mencoba melihat perubahan yang terjadi sebelum dan setelah terjadinya pandemic Covid 19 pada pasar saham Indonesia.
𝑆𝑃𝑡𝑖 = 𝛽 0  + 𝛽 1 𝐸𝑅𝑡 + 𝛽 2 𝐼𝐹𝑡 + 𝛽 3 𝑀𝑆𝑡 + 𝛽 4 𝐿𝐼𝑅𝑡 + 𝛽 5 𝑆𝐼𝑅𝑡 + 𝛽 6 𝐼𝑃𝑡 + 𝐶𝐷𝑢𝑚𝑚𝑦……….(5)

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil Uji Unit Root dan Kointegrasi Hasil Uji Unit Root Uji akar unit dilakukan dengan menggunakan uji Augmanted Dickey – Fuller (ADF test), dari hasil pengujian berdasarkan ADF yang ditampilkan pada Tabel 4.2, jelas terlihat bahwa  semua variabel yang digunakan dalam kajian ini adalah stationer pada level untuk variabel SP, INF, ER, LIR, SIR,MS, IPI_FOOD, dan IPI_BEVE, sedangkan variabel SP dan DUMMY stationer pada 1st difference. Adapun hasil uji unitroot dengan ADF dapat dilihat pada Tabel 1 di bawah
Variabel t-statistic Level 1 st difference Critical Value 1% Critical Value 5% SP - -3.095.896 -3.436.676 -2.864.222 INF -8.987.493 - -3.436.749 -2.864.254 ER -4.946.081 - -3.436.789 -2.864.272 LIR -7.228.695 - -3.436.670 -2.864.219 SIR -9.153.815 - -3.436.676 -2.864.222 IPI-FOOD -6.220.220 - -3.436.796 -2.864.274 IPI-BEVE -7.240.919 - -3.436.809 -2.864.280 MS -6.171.930 - -3.436.670 -2.864.219 DUMMY - -8.660.254 -3.436.670 -2.900.670 Sumber : Hasil olahan data

## Hasil Uji Kointegrasi
Berdasarkan  hasil  uji  cointegrasi  yang  dilakukan  dengan  Metode  JJ  untuk  mencari  jumlah vektor  kointegrasi  dan  estimasi  dilakukan  dengan  menggunakan  Software  EViews.  Model yang digunakan termasuk konstanta dalam kointegrasi terhadap variabel penelitian, terlihat bahwa seluruh variabel yang dipergunakan menunjukkan nilai trace statistic seluruh variabel lebih besar dari nilai critical value 5%, hal tersebut menunjukkan bahwa terdapat hubungan keseimbangan jangka panjang antara seluruh variabel bebas terhadap variabel terikat.
Tabel 2. Hasil Uji Kointegrasi Hypothesized No. of CE(s Eigenvalue Trace Statistic 0.05 Critical Value Prob.** None * 0.676223 246.1668 159.5297 0.0000 At most 1 * 0.456102 162.7170 125.6154 0.0000 At most 2 * 0.393690 117.6515 95.75366 0.0007 At most 3 * 0.373596 80.62452 69.81889 0.0054 At most 4 0.277062 46.01027 47.85613 0.0738 At most 5 0.187731 22.00236 29.79707 0.2984 At most 6 0.076274 6.616003 15.49471 0.6227
Sumber : Hasil olahan data Trace test indicates 4 cointegrating eqn(s) at the 0.05 level * denotes rejection of the hypothesis at the 0.05 level **MacKinnon-Haug-Michelis (1999) p-values

## Analisis dan Pembahasan Hasil Perhitungan JJ, OLS dan GARCH
Pada umumnya data time series seperti data ekonomi dan bisnis mempunyai varians residual yang selalu berubah sepanjang waktu atau heteroskedastisitas. Data time series seperti harga saham perusahaan makanan dan minuman juga memiliki sifat heteroskedastisitas, sehingga dikhawatirkan  dapat  menimbulkan  bias  jika  tidak  tepat  dalam  memilih  metode peramalannya. Model ARCH (Autoregressive Conditional Heteroscedasticity) dan Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedascity (GARCH) adalah model yang memperhitungkan unsur  heteroskedastisitas  dalam  analisis  deret  waktu.  Diebold  (2004)  dan  Engle  (2004) mengatakan  bahwa  pendekatan  seperti  ini  tepat  diaplikasikan  pada  data  yang  tidak memenuhi  asumsi  homoskedastisitas,  khususnya  pada  pasar  komoditas  yang  memiliki fluktuasi harga menggerombol. Model ekonometrika yang tepat untuk mengestimasi perilaku seperti itu disebut dengan ARCH model. Model ini pertama kali dikembangkan oleh Engle pada tahun  1982  dan  kemudian  disempurnakan  oleh  Bollerslev  pada  tahun  1986  dengan memasukkan tidak hanya error term di masa lalu tetapi juga varian error term di masa lalu. Model Bollerslev ini kemudian disebut dengan GARCH model (Widarjono, 2018).
Perilaku  data  runtut  waktu  (time  series)  yang  disebabkan  oleh  sensitivitas  terhadap perubahan  sebagai  akibat  perubahan  kebijakan,  ketidakstabilan  politik,  kondisi ketidakpastiaan seperti pandemic Covid 19 saat ini, akan berdampak terhadap asumsi yang digunakan selama ini  dalam analisa data runtut waktu.  Selama ini asumsi data time series cenderung  memiliki  varian  kesalahan  pengganggu  (error  term)  yang  konstan,  atau  dapat dikatakan varian residual dari data time series yang tidak biasa tersebut mengandung unsur heteroskedastisitas karena tidak konstan dan berubah-ubah dari satu periode ke periode yang lain. Apabila hal ini terjadi maka data time series yang ada tidak lagi memiliki sifat BLUE (Best Linear Unbiased Estimator) sebagai syarat untuk dilakukan analisis regresi.
Hasil  perhitungan  yang  dilakukan  dengan  menggunakan  data  harga  saham  perusahaan makanan  dan  minuman  selama  periode  observasi  Januari  2015  sampai  Mei  2021  dengan melibatkan  13  perusahaan  makanan  minuman  menunjukkan  hasil  perhitungan  Ordinary Least Square (OLS) dan Model ARCH (Autoregressive Conditional Heteroscedasticity) serta Generalized  Autoregressive  Conditional  Heteroscedascity  (GARCH),  didapatkan  hasil  yang dapat dilihat pada Tabel 3. dan Tabel 4. berikut :
Tabel 3. Hasil Perhitungan JJ,OLS, dan GARCH11 Variabel JJ OLS GARCH(1;1) Coeficient T-Value  Coeficient T-Value Coeficient  T-Value SP 0,832 52,363 4.060,617 5,108 0,1665 4,444 ER 3385,275 46,231 -0,204 -4,404 -0,0083 0,846 INF -0,234 40,078 3,408 0,654 -0,0565 -0,349 LIR -0,036 33,877 9,797 1,484 -0,0026 -0,432 SIR -0,037 27,584 -161,273 -3,185 0,5902 0,815 IPI_BEVE 0,365 21,132 9,253 4,799 0,5217 4,778 IPI_FOOD 0,697 14,265 0,539 0,249 -0,2263 -6,680 MS -15314,130 3,841 0,000 -1,968 0,5894 1,209
Sumber : Hasil olahan data
Tabel 3. di atas, dari perhitungan Kointegrasi (JJ) menunjukkan bahwa bahwa terdapat hubungan  keseimbangan  jangka  panjang  antara  seluruh  variabel  bebas  terhadap variabel terikat. Sementara  itu dari hasil perhitungan OLS variabel nilai tukar (ER) dan suku  bunga  jangka  pendek  (SIR)  berpengaruh  negative  signifikan  terhadap  harga saham  .  nilai  tukar  (ER)  rupiah  yang  mengalami  apreasiasi  (depresiasi)  akan berdampak  terhadap  penurunan  (kenaikan)  harga  saham.  sedangkan  indek  industri produksi industry minuman (IPI_BEVE) berpengaruh positif signifikan terhadap harga saham.
Tabel 4. Hasil Perhitungan JJ, OLS dan GARCH1.1. Variabel JJ OLS GARCH(1;1) Coeficient T-Value  Coeficient T-Value Coeficient T-Value SP 0,832 52,363 4.060,617 5,108 0,1665 4,444 ER 3385,275 46,231 -0,204 -4,404 -0,0083 0,846 INF -0,234 40,078 3,408 0,654 -0,0565 -0,349 LIR -0,036 33,877 9,797 1,484 -0,0026 -0,432 SIR -0,037 27,584 -161,273 -3,185 0,5902 0,815 IPI_BEVE 0,365 21,132 9,253 4,799 0,5217 4,778 IPI_FOOD 0,697 14,265 0,539 0,249 -0,2263 -6,680 MS -15314,130 3,841 0,000 -1,968 0,5894 1,209 DUMMY - - 295,7809 3,023 - - Sumber : Hasil Olahan data
Persamaan dummy variabel yang digunakan dalam penelitian ini, juga menunjukkan bahwa variabel  nilai  tukar  (ER),  variabel  suku  bunga  jangka  pendek  (SIR)  berpengaruh  negative signifikan  terhadap  harga  saham  industry  makanan  dan  minuman.  Sementara  itu  indeks produksi industry minuman (IPI_BEVE) dan dummy (DUMMY) berpengaruh positif terhadap harga saham industry makanan dan minuman.

## Nilai Tukar
Nilai  tukar  (ER)  memiliki  pengaruh    negative    signifikan  terhadap  harga    saham    industri makanan dan minuman, hal ini berarti kenaikan (apresiasi) nilai tukar rupiah terhadap mata uang  mitra  dagang  akan  berdampak  pada  penurunan  harga  saham  indsutri  makanan  dan minuman,  demikian  juga  sebaliknya  jika  terjadi  penurunan  (depresiasi)  mata  uang  rupiah akan  berdampak  pada  peningkatan  harga  saham  industry  makanan  dan  minuman.  Hasil penelitian ini sama dengan penelitian yang dilakukan oleh (Liu dan Shrestha, 2008), namun kondisi  ekonomi  di  China  berbeda  dengan  Indonesia,  China  tidak  tergantung  pada  impor sedangkan  Indonesia  sangat  tergantung  pada  impor  terutama  beberapa  bahan  baku  yang dipergunakan industry makanan dan minuman.

## Inflasi
Inflasi (INF) tidak berpengaruh terhadap harga saham industri makanan dan minuman, hal ini berarti inflasi tidak menjadi daya tarik industry makanan dan minuman untuk menghasilkan output industrinya. Hasil penelitian ini berbeda dengan penelitian yang dilakukan oleh  (Liu dan Shrestha, 2008) dan (Hsing, Y., Hsieh, W, 2012);

## Longrun Interest Rate
Suku bunga jangka panjang (LIR) tidak berpengaruh terhadap harga saham, dimana tingkat bunga jangka panjang yang tinggi akan berdampak pada tingkat pengembalian saham juga
yang  tinggi  diharapkan  oleh  oleh  investor  secara  tidak  langsung  akan  berdampak  pada peningkatan  harga  saham  industry  makanan  dan  minuman.  Hasil  penelitian  ini  berbeda dengan  (Humpe,  A.  and  Macmillan,  P,  2009),  dimana  penelitian  mereka  suku  bunga berpengaruh negative terhadap harga saham, berbeda dengan penelitian (Liu dan Shrestha, 2008).

## Shortrun Interest Rate
Suku  bunga  jangka  pendek  (SIR)  berpengaruh  negative  signifikan  terhadap  harga    saham, hasil penelitian ini sesuai dengan Asset Pricing Theory, di mana tingkat bunga mempengaruhi tingkat pengembalian yang diminta investor yang digunakan untuk mendiskontokan arus kas masa depan yang diharapkan terkait dengan memegang saham. Selanjutnya, suku bunga yang lebih  rendah  berarti  biaya  pinjaman  yang  lebih  rendah  untuk  perusahaan  yang  terdaftar, meningkatkan arus kas perusahaan. Hasil penelitian sesuai dengan (Hsing, Y., Hsieh, W, 2012);

## Money Supply
Money  supply  (MS)  tidak  berpengaruh  terhadap  harga  saham,  peningkatan  money  supply secara langsung akan berdampak pada kenaikan harga (inflasi) dan mempengaruhi daya beli masyarakat, dan jika ini terjadi dalam beberapa waktu akan di respon oleh industri khususnya makanan dan minuman untuk menekan produksinya serta kinerja  industry, sesuai dengan penelitian (Humpe, A. and Macmillan, P, 2009); berbeda dengan penelitian (Liu dan Shrestha, 2008).

## Indeks Produksi Industri (IPI_BEVE)
Indeks  produksi  industri  minuman  berpengaruh  positif  signifikan  terhadap  harga  saham, sementara  untuk  industri  makanan  tidak  berpengaruh  terhadap  harga  saham.  Kenaikan indeks produksi secara tidak langsung menunjukkan peningkatan kinerja produksi dan jika direspon  cukup  baik  oleh  pasar  akan  berdampak  pada  peningkatan  harga  saham  industry minuman. Hasil penelitian ini sama dengan penelitian (Humpe, A. and Macmillan, P, 2009); (Hsing, Y., Hsieh, W, 2012); (Liu dan Shrestha, 2008).

## Dummy
Variabel dummy adalah variabel yang digunakan untuk melihat perbedaan kondisi ekonomi, dalam hal ini adalah kondisi ekonomi Indonesia sebelum dan setelah pandemi covid 19 terjadi. Perubahan  keadaan  dengan  adanya  pandemi  covid  19  berdampak  positif  terhadap  harga saham industry makanan dan minuman yang cukup besar. Hal ini juga diperkuat dengan nilai koefisen yang cukup besar

## Estimasi
Model ARCH/GARCH adalah salah satu model yang dikembangkan untuk melihat volatilitas variabel  dalam  penelitian.  Dari  penelitian  yang  dilakukan  untuk  melihat  volatilitas  yang terjadi  pada  harga  saham  industry  makanan  dan  minuman  bersamaan  juga  dengan kemampuan untuk memperkirakan variabel pada beberapa waktu ke depan. Pada penelitian ini, peneliti mencoba memperkirakan varaibel makroekonomi hingga tahun 2025.
8,000 10,000 12,000 14,000 16,000 18,000 20,000 22,000 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 ERF ± 2 S.E.
-15 -10 -5 0 5 10 15 20 25 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 LIRF ± 2 S.E. 0 50 100 150 200 250 300 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 IPI_BEVEF ± 2 S.E. 0 50 100 150 200 250 300 350 400 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 IPI_FOODF ± 2 S.E. 2 4 6 8 10 12 14 16 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 SIRF ± 2 S.E. -4,000 -3,000 -2,000 -1,000 0 1,000 2,000 3,000 4,000 5,000 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 SPF ± 2 S.E. -20,000,000 -10,000,000 0 10,000,000 20,000,000 30,000,000 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 MSF
± 2 S.E.

## KESIMPULAN Kesimpulan
Dengan  menggunakan  pendekatan  Heteroscedastic  Cointegration  dapat  disimpulkan beberapa  hal berikut:
1.  Penelitian yang dilakukan untuk menguji hubungan jangka panjang antara variabel makro ekonomi dan harga saham industry makanan dan minuman selama kurun waktu Januari 2015 sampai Mei 2021. Dengan menggunakan analisis, kami Heteroscedastic Cointegration (model ARCH/GARCH), ditemukan bahwa hubungan jangka panjang memang ada antara harga saham dan variabel ekonomi makro.
2.  Variabel  nilai  tukar  (ER)  dan  suku  bunga  jangka  pendek  (SIR)  berpengaruh  negative signifikan  terhadap  harga  saham  industri  makanan  dan  minuman  selama  periode penelitian.  Hal  ini  berarti  harga  saham  pada  industri  tersebut  bereaksi  terhadap
perubahan  variabel  makroekonomi  dalam  jangka  pendek.  Sementara  dalam  jangka panjang tidak berpengaruh
3.  Variabel  indeks  produksi  industri  minuman  (IPI_BEVE)  berpengaruh  positif  signifikan terhadap  harga  saham,  hal  ini  menunjukkan  kenaikan  indeks  akan  berdampak  pada peningkatan kinerja harga saham dan industri tersebut.
4.  Investor  yang  tertarik  berinvestasi  pada  sektor  industri  makanan  dan  minuman disarankan  untuk  memilih  invetasi  dalam  jangka  panjang  meskipun  volatilitas  jangka pendek  cukup  tinggi  dan  memilih  industri  minuman  dengan  diversifikasi  yang  sangat beragam
5.  Variabel  DUMMY,  berpengaruh  postifif  signifikan  terhadap  harga  saham,  hal  ini menunjukkan  perbahan  kondisi  sebelum  dan  setelah  pandemic  Covid  19  berdampak terhadap pergerakan harga saham industri makanan dan minuman.

## Implikasi Praktis/Teoritis
Implikasi penelitian analisis variabel makroekonomi dan harga saham dengan menggunakan model GARCH ini adalah memperlihatkan variabel nilai tukar dan suku bunga jangka pendek memberikan  respon  terhadap  harga  saham  industry  makanan  dan  minuman.  Industri minuman  memebrikan  respon  yang  baik  terhadap  harga  saham  dan  dapat  dijadikan pertimbangan investor untuk berinvestasi. Sementara itu, kondisi pandemi berdampak pada harga saham industry makanan dan minuman.

## Keterbatasan dan Saran Penelitian Keterbatasan Penelitian
Dalam  penelitian  tentu  saja  tidak  dapat  memenuhi  semua  tujuan  penelitian  demikian  juga penelitian ini. Adapun keterbatasan penelitian ini antara lain :
1. Sektor industri yang digunakan hanya focus pada satu sektor saja yaitu industri makanan dan minuman
2. Hanya dilakukan di pasar saham di Indonesia, sementara dapat dilakukan antar negara dan antar pasar saham dengan beberapa negara

## Saran
Industri makanan dan minuman Pelaku industri makanan dan minuman hendaknya lebih peka terhadap perubahan variabel makroekonomi dalam jangka pendek, hal ini disebabkan volatilitas yang cukup tinggi dalam jangka pendek akan berdampak pada kegiatan industri Peneliti Penelitian  ini  dapat  lebih  dikembangkan  lagi  dengan  melibatkan  pasar  saham  di  beberapa negara atau beberapa sektor atau jenis pasar saham yang ada saat ini

## REFERENSI
Adjei, Frederick A and Mavis Adjei (2017). Economic policy uncertainty, market returns and expected return predictability. Journal of Financial Economic Policy Vol. 9 No. 3, 2017 pp. 242 -259 © Emerald  Publishing Limited 1757-6385 DOI 10.1108/JFEP-11-2016- 0074
Black,  J,Angela  and  Aberdeen,  David  G  (2013).  Cointegration  between  stock  prices, dividends, output and consumption Evidence and forecasting ability for 29 markets.
Emerald Group Publishing Limited 1475- 7702 DOI 10.1108/RAF-09-2013-0103 Boediono. (2014). Seri Sinopsis Pengantar Ilmu - No. 5 Ekonomi Makro . Yogyakarta: BPFE Brigham dan Houston (2010). Dasar-dasar Manajemen Keuangan Buku 1 (edisi II). Jakarta:
Salemba Empat.
Buletin Bank Indonesia, beberapa edisi Buletin Statistik  Perdagangan  Luar  Negeri  Berdasarkan  Kelompok  Komoditi  dan  Negara, beberapa Edisi
Diebold, F. X. (2004). The nobel memorial prize for Robert F. Engle. Scandinavian Journal of Economics 106 (2): 165 – 185
Desvina  dan  Rahmah.  (2016).  Penerapan  Metode  ARCH/GARCH  Dalam  Peramalan  Indeks
Harga  Saham  Sektoral. Jurnal  Sains  Matematika  dan  Statistik,  Vol.  2  No.1.  DOI : http://dx.doi.org/10.24014/jsms.v2i1.3093
Eliyawati, W.Y.,  Hidayat R.R., & Azizah, D.F. (2014).  Penerapan Model GARCH (Generalized
Autoregressive Conditional Heteroscedasticity) Untuk Menguji Pasar Modal Efisiensi Di  Indonesia  (Studi  pada  Harag  Penutupan  (Closing  Price)  Indeks  Saham  LQ  45
Periode 2009-2011). Jurnal Administrasi Bisnis (JAB), Vol.7 No.2, pg. 1-10.
Engel, Robert.F (2004). Understanding volatility as a process. Quantitative Finance, Vol.4, issue 2, 19-20
Gujarati, D. (2015). Basic Econometrics 5 Th . Mc GrawHill, International Edition Humpe, A. and Macmillan, P (2009). Can macroeconomic variables explain long  term stock markets  movements  ?  A  comparison  of  the  US  and  Japan, Applied  Financial Economics, Vol. 19 No. 2, pp.111-119
Hsing, Y., Hsieh, W. (2012). Impacts of Macroeconomic Variables On The Stock Market Index in Poland: New Evidence.
Journal of Business Economics and Management, Vol 13 (2),
2012: 334 – 343. http://dx.doi.org/10.3846/16111699.2011.620133 Jogiyanto (2008). Teori Portofolio dan Analisis Investasi . Edisi lima. BPFE, Yogyakarta Judisseno (2002). Sistem Moneter dan Perbankan di Indonesia . PT. Gramedia Pustaka Utama, Jakarta Liu, Ming.Hua & Keshab M. Shrestha  (2008). Analysis of the long-term  relationship between macroeconomic  variables  and    the  Chinese  stock  market  using  heteroscedastic cointegration. Managerial Finance Vol. 34 No. 11,  2008 pp.  744-755,  Emerald Group Publishing Limited 0307-4358, DOI  10.1108/03074350810900479
McMillan,  David  G  and  Aviral  Kumar  Tiwari  (2016).  Spillovers  between  output  and  stock prices: a wavelet approach. Studies in Economics and Finance Vol. 33 No. 4, 2016 pp. 625 -637 © Emerald Group Publishing Limited 1086-7376 DOI 10.1108/SEF-07-2014- 0125
Mishkin,  Frederic  S.  (2008). Ekonomi  Uang,  Perbankan,  dan  Pasar  Keuangan .  Jakarta: Salemba Empat.
Muklis, Faiza (2016). Perkembangan dan Tantangan Pasar Modal Indonesia. Jurnal Lembaga Keuangan dan Perbankan-Volume 1, No.1, Januari-Juni 2016
Mundra,  Sruti  and  Motilal  Bicchal  (2020).  Evaluating  financial  stress  indicators:  evidence from  Indian. Journal  of  Financial  Economic  Policy  ©  Emerald  Publishing  Limited 1757-6385 DOI 10.1108/JFEP-11-2019- 0232
Nastiti, Suharsono (2012). Analisis Volatilitas Saham Perusahaan Go Public dengan  Metode ARCH-GARCH. Jurnal Sains dan Seni ITS Vol. 1 No. 1, 2012 Puspitasari, Kurniasih,Dian dan Kiloes, AM (2019). Model ARCH/GARCH Dalam Menganilsis Volatilitas Harga Bawang Merah (The ARCH/GARCH Model Application in Analyzing Shallot Price Volatility . Informatika Pertanian, Vol. 28 No.1, Juni 2019 : 21- 30 Ratnasari,  Tarno,  dan  Yasin,  Hasbi  (2014).  Peramalan  Volatilitas  Menggunakan  Model Generalized  Autoregressive  Conditional  Heteroscedasticity  In  Mean(GARCH-M) (Studi Kasus pada Return Harga Saham PT. Wijaya Karya). Jurnal Gaussian, Volume 3, Nomor 4, Tahun 2014, Halaman 655-662, ISSN: 2339-2541 Sartono,  Agus  (2008). Manajemen  Keuangan  :  Teori  dan  Apliaksi .  Edisi  Keempat,  BPFE, Yogyakarta
Venkatraja, B. (2014). Impact Of Macroeconomic Variables On Stock Market Performance In India:  An  Empirical  Analysis.  International. Journal  of  Business  Quantitative Economics and Applied Management Research, Vol 1 (6), 2014: 71-85 .
Widarjono,  Agus  (2018). Ekonometrika  Pengantar  Dan  Aplikasinya ” Disertai  Panduan Eviews. Edisi keli. Yogyakarta: UPP STIM YKPN Yogyakarta.
Yolanda,  W,  Eliyawati,  dan  Hidayat,R  (2014).  Penerapan  Model  GARCH  (Generalized Autoregresive Conditional Heteroscedasticity) Untuk Menguji Pasar Modal Efisien di  Indonesia  (Studi  pada  Harga  Penutupan  (Closing  Price)  Indeks  Saham  LQ  45 Periode 2009-2011). Jurnal Administrasi Bisnis (JAB)| Vol. 7 No. 2 Januari 2014 www.CEIC.data.com Kompas.com Kontan.co.id

## Profil Penulis
Paulina  adalah  Dosen  pada  Program  Studi  Manajemen  STIE  Indonesia  Banking  School, dengan pengalaman mengajar pada matakuliah bidang kaji09an Ilmu Ekonomi Mikro dan Makro, Statistik, Ekonometrika Terapan, Multivariat Data Analysis, Perekonomian Indonesia, MSDM, Perilaku Organisasi pada tingkat Sarjana serta Metode Business Reasearch di tingkat Pascasarjana.  Penulis  memiliki  ketertarikan  pada  penelitian  tentang  kajian  ekonomi  baik mikro  dan  makro  serta  sumberdaya  manusia.  Paulina  sebagai  penulis  dapat  dihubungi melalui email paulina.harun@ibs.ac.id .