Vol. 9, No. 2 , Okt 2019

## DAMPAK KURS, SBI, INFLASI DAN INDEKS NIKKEI 225 TERHADAP INDEKS HARGA SAHAM GABUNGAN DI BURSA EFEK INDONESIA
Winda Wulandari , e-mail: windawulandari580@gmail.com Jurusan Ilmu Ekonomi Pembangunan, FEB Universitas Sultan Ageng Tirtayasa
Deswita Herlina , e-mail: deswita.herlina@gmail.com Jurusan Ilmu Ekonomi Pembangunan, FEB Universitas Sultan Ageng Tirtayasa
Tony S. Chendrawan , e-mail: chendrawan.tony@gmail.com Jurusan Ilmu Ekonomi Pembangunan, FEB Universitas Sultan Ageng Tirtayasa

## ABSTRACT
The  purpose  of  this  study  is  to  analyze  the  impact  of  exchange  rate,  SBI,  inflation  and nikkei  225  indexes  on  the  composite  stock  price  index  in  the  Indonesian  stock  market. The  data  used  in  this  study  are  time  series  data  from  the  period  of  January  2013  to December 2017. This study uses the method of vector error correction model (VECM).
The results of this study indicate that there is a causal relationship in which the variable that shows the originality is that there is a two-way relationship between inflation against SBI  as  well  as  a  two-way  relationship  between  SBI  and  inflation.  Whereas  the  granger causality  test  can  also  show  the  existence  of  five  one-way  relationships  including  the Composite Stock Price Index to the Exchange Rate, the Composite Stock Price Index to the Nikkei 225 Index, the Exchange Rate against SBI, the Exchange Rate to Inflation, and the  Nikkei  225  Index  to  the  Exchange  Rate.  In  this  study  shows  the  long-term relationship between the Exchange Rate and Inflation variables show a positive effect on the composite stock price index while the SBI variable and the Nikkei 225 Index have a negative influence on the Composite Stock Price Index.
Keywords: Composite  Stock  Price  Index  (IHSG),  Exchange  Rate,  SBI,  Inflation,  and VECM.

## PENDAHULUAN
Investasi  di  pasar  modal  bagi  investor  masih  memberikan  potensi keuntungan  sangat  tinggi.  Pasar  modal  merupakan  salah  satu  alternatif pilihan  investasi  yang  dapat  menghasilkan  tingkat  keuntungan  optimal bagi  investor.  Investasi  dapat  diartikan  sebagai  suatu  kegiatan menempatkan  dana  pada  satu  atau  lebih  dari  satu  aset  selama  periode tertentu dengan harapan dapat memperoleh penghasilan dan peningkatan nilai investasi (Hismendi, Abubakar Hamzah, 2013).
Pasar  modal  yang  ada  di  Indonesia  merupakan  pasar  yang  sedang berkembang  yang  dalam  perkembangannya  sangat  rentan  terhadap kondisi  makroekonomi  secara  umum.  Dampak  lain  dari  menurunnya

## Jurnal Ekonomi-QU
kepercayaan  masyarakat  berimbas  sampai  ke  pasar  modal.  Harga-harga saham  menurun  secara  tajam  sehingga  menimbulkan  kerugian  yang cukup signifikan bagi investor (Tesa, 2012).
Indeks  Harga  Saham  Gabungan  memiliki  keuntungan  dibandingkan investasi  lainnya  karena  Indeks  Harga  Saham  Gabungan  dapat  menjadi representatif  trand  pasar  yaitu  pergerakan  IHSG  di  Bursa  Efek  Indonesia menjadi  indikator  kegiatan  ekonomi  yang  sedang  berlangsung  di Indonesia,  dan  menjadi  indikator  tingkat  keuntungan  karena  semakin tinggi nilai IHSG umumnya semakin tinggi pula keuntungan yang diperoleh perusahaan  serta  dapat  meningkatkan  kinerja  portofolio  karena,  ketika seorang  investor  yang  menanamkan  modalnya  dalam  bentuk  saham, indeks rata-rata nilai IHSG menjadi tolak ukur untuk menentukan strategi- strategi  transaksi  yang  sesuai  agar  investor  yang  bersangkutan  terhindar dari kerugian yang dialami (Nugraha& Dewi, 2015).
Pada bulan Mei 2013 IHSG mengalami level tertinggi, tercatat menguat 10 poin  dan  langsung  menembus  kembali  rekor.  Kendati  demikian,  IHSG pernah  di  level  terendah  pada  bulan  Agustus  2013  dimana  perdagangan terjun  bebas  atau  menyentuh  level  terendahnya  sepanjang  2013.  Ini disebabkan  faktor  geopolitik  suriah  serta  sentimen  negatif  dari  dalam negeri  kembali  memicu  koreksi  tajam.  Tentunya  kejadian  tersebut dipengaruhi oleh beberapa faktor baik mikro maupun makro ekonomi.

## Tabel 1.1
Pertumbuhan Indeks Harga Saham Gabungan Di Bursa Efek Indonesia
Periode 2013-2017 Tahun IHSG (point) Pertumbuhan IHSG (%) 2013 4274.18 0.9% 2014 5226.95 22% 2015 4593.01 12% 2016 5296.71 15% 2017 6355.65 19% Rata-rata 13%
Sumber: www.idx.co.id
Tabel  1.1.  Menunjukan  bahwa  pertumbuhan  Indeks  Harga  Saham Gabungan  di  Bursa  Efek  Indonesia  pada  tahun  2013  sebesar  4274.18 poin. Dimana pada tahun 2013 indeks harga saham gabungan mengalami penurunan yang besar pada bulan agustus 2013. Pada  tahun 2014 Indeks Harga  Saham  Gabungan  meningkat  sebesar  5226.95  point.  Pada  tahun 2015  Indeks  Harga  Saham  Gabungan  kembali  menurun  dan  Pada  tahun
2016  sampai  2017  Indeks  Harga  Saham  Gabungan  kembali  meningkat dengan rata-rata sebesar 13%.
Dengan  naik  turunnya  harga  saham  gabungan  dari  tahun  2013  sampai 2017  dipengaruhi  oleh  variabel  nilai  tukar,  sbi,  inflasi  dan  indeks  Nikkei 225.  Dimana  pergerakan  variabel  tersebut  berpengaruh  terhadap penurunan Indeks Harga saham Gabungan.
Variabel  makroekonomi  nilai  tukar  rupiah  mempengaruhi  pergerakan  laju IHSG  di  Indonesia.  Nilai  tukar  (atau  dikenal  sebagai  kurs)  didefinisikan sebagai  harga  mata  uang  dalam  negeri  dari  mata  uang  asing  (Salvatore, 2014:61).  Dari  transaksi  jual  beli  barang  dan  jasa  dengan  negara  lain terdapat perbandingan nilai atau harga antara kedua mata uang tersebut dan inilah tercipta nilai tukar atau kurs yang terdiri dari kurs jual, kurs beli, dan  kurs  tengah.  Dalam  penelitian  ini  menggunakan  kurs  tengah  yang merupakan nilai rata-rata dari kurs jual dan kurs beli (Hadi, 2015:289).
Menurut  Surbakti  (2015)    perubahan  nilai  tukar  akan  mempengaruhi Indeks  Harga  Saham  Gabungan.  Ketika  nilai  tukar  dolar  Amerika mengalami  penguatan  maka  bisa  dipastikan  investor  akan  berbondong- bondong menarik uangnya dari investasi saham ke dollar untuk kemudian di  investasikan  ke  tempat  lain  sebagai  tabungan.  Sehingga  permintaan terhadap  saham  menurun  dan  otomatis  harga  saham  pun  mengalami penurunan yang diikuti oleh penurunan IHSG.

## Tabel 1.2
Pertumbuhan Kurs Terhadap Dollar Amerika Periode 2013-2017
Tahun Nilai Tukar (Kurs) terhadap US$ 2013 Rp. 12.173 2014 Rp. 12.388 2015 Rp. 13.795 2016 Rp. 13.473 2017 Rp. 13.555 Sumber : www.bi.go.id
Sebagai  investor  sebaiknya  memperhatikan  kondisi  ekonomi  sebelum memutuskan untuk berinvestasi saham ataupun efek lainnya. Suku bunga merupakan  salah  satu  instrument  dalam  kebijakan  moneter  yang ditentukan  oleh  bank  sentral.  Suku  bunga  yang  ditentukan  bank  sentral merupakan salah satu variabel ekonomi yang diamati oleh berbagai pihak dalam  perekonomian  karena  dampaknya  yang  luas.  Suku  bunga  dapat menjadi pertimbangan investor dalam berinvestasi.

## Jurnal Ekonomi-QU
Menurut Amin (2012) menyatakan bahwa secara umum, mekanisme suku bunga SBI (Sertifikat Bank Indonesia) yang mampu mempengaruhi tingkat suku  bunga  deposito  menjadi  salah  satu  alternatif  bagi  investor  untuk melakukan  pengambilan  keputusan  dalam  menanamkan  modalnya. Apabila  suku  bunga  Sertifikat  Bank  Indonesia  yang  telah  ditetapkan  oleh Bank  Indonesia  meningkat,  maka  investor  akan  menerima  keuntungan yang  lebih  besar  dari  pada  suku  bunga  deposito  yang  di  investasikan sehingga  investor  akan  lebih  memilih  untuk  mendepositokan  dananya (modal)  yang  mereka  miliki  dibandingkan  harus  menginvestasikan dananya  dalam  bentuk  saham.  Hal  yang  berdampak  pada  investasi  di pasar modal akan semakin turun dan pada akhirnya akan berakibat pada melemahnya Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG).

## Tabel 1.3
Pertumbuhan Sertifikat Bank Indonesia (SBI) periode 2013-2017
Tahun Sertifikat Bank Indonesia (SBI) (%) 2013 7,22 2014 6,90 2015 7,10 2016 5,90 2017 4,25 Sumber :www.bi.go.id
Pada tabel 1.3 Menunjukkan bahwa suku bunga mengalami fluktuasi dari tahun  2013  sampai  2017.  Suku  bunga  cenderung  mengalami  penurunan setiap periodenya. Penurunan terjadi pada tahun 2014 sebesar 6,90% dan suku  bunga  kembali  meningkat  pada  tahun  2015  menjadi  7,10%.  Suku bunga mengalami penurunan kembali pada tahun 2016 sampai 2017.
Menurut  (Latumaerissa,  2015:  172)  Inflasi  adalah  kecenderungan  dari harga-harga  untuk  menaik  secara  umum  dan  terus  menerus.  Kenaikan harga  dari  satu  atau  dua  barang  saja  tidak  disebut  inflasi.  Inflasi  diukur dengan  menghitung  perubahan  tingkat  persentase  perubahan  sebuah indeks  harga.  Untuk  mengukur  laju  inflasi  di  Indonesia,  salah  satu indikator yang sering digunakan yaitu Indeks Harga Konsumen (IHK) atau Consumer  Price  Index  (CPI).  IHK  mengukur  harga  rata-rata  dari  barang tertentu yang dibeli oleh konsumen.

## Tabel 1.4
Pertumbuhan Tingkat Inflasi Di Indonesia periode 2013-2017
Tahun Tingkat Inflasi Indonesia (%) 2013 8,38 2014 8,36 2015 3,35 2016 3,02 2017 3,61 Sumber : www.bi.go.id
Pada tabel 1.4 menunjukkan bahwa inflasi mengalami fluktuasi dari tahun 2013  sampai  2017.  Inflasi  mengalami  penurunan  secara  bertahap  dari 8,38%  pada  tahun  2013  menjadi  8,36%  pada  tahun  2014,  dan  kembali menurun  ditahun  2015  yaitu  3,35%.  Pada  tahun  2016  terjadi  penurunan yang  signifikan  menjadi  3,02%.  Pada  tahun  2017  inflasi  mengalami kenaikan menjadi 3,61% pada periode tersebut.
Selanjutnya,  menurut Albab  (2015)  variabel  makroekonomi  Indeks  Nikkei 225 yang merupakan indeks perdagangan saham utama Jepang juga turut mempengaruhi  pergerakan  laju  IHSG  di  Indonesia.  Hubungan  ekonomi antara  Jepang  dengan  Indonesia  saling  mempengaruhi  dengan  aktivitas ekspor  kedua  negara  tersebut.  Jepang  adalah  negara  tujuan  ekspor terbesar  Indonesia  selain  Tiongkok  dan  Amerika  Serikat.  Negara  Jepang merupakan  konsumen  nomor  satu  ekspor  material  energi  seperti  minyak bumi  dan  batu  bara  yang  berasal  dari  Indonesia.  Selain  itu,  perusahaan yang  tercatat  di  Indeks  Nikkei  225  merupakan  perusahaan  besar  yang telah beroperasi secara global, termasuk di Indonesia.
Pada  tabel  1.5  Menunjukan  bahwa  pertumbuhan  Indeks  Harga  Saham Nikkei 225 pada tahun 2013 sebesar 16.291,31 point dibandingkan tahun 2014  sebesar  17.450,77  point  jika  dipersentasikan  indeks  saham  Nikkei 225  mengalami  penurunan  sebesar  7%    dari  tahun  2014.  Setelah pertengahan  tahun  2015  indeks  saham  Nikkei  225  mengalami  kenaikan dengan  menunjukan  tren  yang  positif  dengan  nilai  pertumbuhan  sebesar 9%  dari  tahun  2014  dimana  ada  peningkatan  harga  hingga  akhir  tahun 2017  indeks  harga  saham  Nikkei  225  terus  bergerak  fluktuatif  mengikuti kondisi perekonomian jepang maupun negara-negara lainnya dengan nilai rata-rata sebesar 18%.

## Tabel 1.5
Pertumbuhan Indeks Harga Saham Nikkei 225 Periode 2013-2017
Tahun Nikkei 225 (point) Pertumbuhan Nikkei 225 (%) 2013 16.291,31 56% 2014 17.450,77 7% 2015 19.033,71 9% 2016 19.114,37 0,4% 2017 22.764,94 19% Rata- Rata 18% Sumber : www.yahoo.finance.com

## KERANGKA TEORI

## Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG)
Menurut  Darmadji  &  Fakhruddin  (2001:  96)  IHSG  adalah  sekumpulan semua  saham  yang  tercatat  sebagai  komponen  perhitungan  indek,  IHSG merupakan indikator utama yang menggambarkan pergerakan saham.

## 1. Kurs
Nilai tukar atau kurs adalah harga suatu mata uang terhadap mata uang lainnya  (Salvatore,  1997:  10).  Nilai  tukar  menyatakan  harga  valuta  asing dalam  satuan  mata uang domestik. Apabila  suatu barang  ditukar  dengan barang  lain,  tentu  di  dalamnya  terdapat  perbandingan  nilai  tukar  antara keduanya. Nilai tukarini sebenarnya semacam “harga” di dalam pertukaran tersebut (Nopirin, 1999: 137).
Menurut  Sukirno  (2013:397),  nilai  tukar  atau  kurs  mata  uang  asing menunjukkan  harga  atau  nilai  mata  uang  suatu  negara  dinyatakan  daam nilai  mata  uang  negara  lain.  Kurs  valuta  asing  dapat  juga  didefinisikan sebagai  jumlah  uang  domestik  yang  dibutuhkan  yaitu  banyaknya  rupiah yang dibutuhkan untuk memperoleh satu unit mata uang asing.

## 2. Sertifikat Bank Indonesia (SBI)
Menurut  Sunariyah  (2011)  Suku  Bunga  Sertifikat  Bank  Indonesia dinyatakan  sebagai  persentase  uang  pokok  per  unit  waktu.  Ukuran  yang digunakan sebagai patokan harga sumber daya yang penting bagi debitur dalam  pembayaran  kepada  kreditur  adalah  bunga.  Unit  waktu  biasanya dinyatakan oleh debitur yang dibayarkan kepada kreditur.

## Jurnal Ekonomi-QU
Menurut  Maryanne  (2009)  tingkat  suku  bunga  SBI  merupakan  tingkat pembayaran yang harus dikeluarkan atas pinjaman atau investasi, di atas perjanjian pelunasan, dengan persentase yang telah ditetapkan oleh Bank Indonesia dengan mengeluarkan Sertifikat Bank Indonesia

## 3. Inflasi
Menurut  Nopirin  (2004:25)  inflasi  adalah  proses  kenaikan  harga-harga umum  barang-barang  secara  terus-menerus.  Ini  tidak  berarti  bahwa harga-harga  berbagai  macam  barang  itu  naik  dengan  persentase  yang sama. Mungkin dapat terjadi kenaikan tersebut tidaklah bersamaan. Yang terpenting  terdapat  kenaikan  harga  umum  barang  secara  terus  menerus selama  suatu  periode  tertentu.  Kenaikan  yang  terjadi  hanya  sekali  saja (meskipun  dengan  persentase  yang  cukup  besar)  bukanlah  merupakan inflasi.
Menurut  Samuelson,  Paul.A  (2004:  381-382)    mengemukaan  bahwa tingkat  inflasi  merupakan  kenaikan  harga  secara  umum  yang  berlaku dalam  suatu  perekonomian.  Kenaikan  harga  dapat  diukur  dengan menggunakan  indeks  harga  yakni  indeks  harga  konsumen  atau  indeks biaya  hidup  ( consumer  price  index ),  indeks  harga  perdagangan  besar ( wholesale  price  indeks )  dan  GNP  deflator.  Biaya  pengeluaran  untuk membeli  sejumlah  produk  dan  layanan  jasa  yang  dikonsumsi  oleh rumah tangga untuk keperluan hidup dapat diukur dengan menggunakan Indeks harga konsumen.

## 4. Indeks Nikkei 225
Menurut  Astuti  (2013)  Nikkei  225  adalah  sebuah  indeks  pasar  saham untuk  Bursa  Saham  Tokyo  (Tokyo  Stock  Exchane-TSE).  Nikkei  225  telah dihitung  setiap  hari  oleh  surat  kabar  Nihon  Keizai  Shimbun  sejak  tahun 1950. Indeks ini adalah harga rata-rata terimbang (dalam satuan yen), da komponennya ditinjau ulang setahun sekali.

## Hubungan Kurs dan Indeks Harga Saham Gabungan
Depresiasi  kurs  rupiah  terhadap  dollar  Amerika  berdampak  positif  bagi saham  perusahaan  yang  berorientasi  ekspor.  Begitupun  sebaliknya, sementara  perusahaan  yang  terkena  dampak  positif  akan  mengalami kenaikan  harga  sahamnya  dan  perusahaan  yang  terkena  dampak  negatif akan  mengalami  penurunan  harga  saham  di  BEI.  Selanjutnya,  dampak postif  dan  negatif  yang  akan  berdampak  pada  Indeks  Harga  Saham Gabungan (IHSG) tergantung pada kelompok yang lebih dominan terkena dampaknya (Samsul, 2006:157).

## Hubungan  SBI  dan  Indeks Harga Saham Gabungan
Untuk  menarik  minat  dari  para  investor  agar  memindahkan  dananya  ke deposito  adalah  dengan  meningkatkan  tingkat  suku  bunga  SBI.  Hal  ini terjadi  karena  beberapa  bank  komersial  akan  menaikkan  tingkat  suku bunga  simpanan  yang  mengikuti  tingkat  suku  bunga  SBI.  Apabila tingkat  pengembalian  yang  diharapkan  oleh  investor  lebih  rendah  dari pada  tingkat  suku  bunga  deposito,  tentu  investor  akan  mengalihkan dananya  ke  deposito.  Terlebih  salah  satu  investasi  yang  bebas  resiko atau  memiliki  resiko  yang  paling  minim  adalah  investasi  deposito. Pengalihan  investasi  dari  pasar  modal  ke  deposito  yang  dilakukan  oleh investor  tentu  akan  berdampak  pada  penjualan  saham  besar-besaran sehingga akan menyebabkan penurunan indeks harga saham.

## Hubungan Inflasi dan Indeks Harga Saham Gabungan
Didalam  dunia  inevstasi,  investor  memerlukan  profil  risiko  dari  negara yang  menjadi  target  investasi.  Inflasi  merupakan  salah  satu  dari  bentuk risiko  investasi,  semakin  tinggi  laju  inflasi  disuatu  negara  maka  akan semakin tinggi risiko dari negara tersebut. Hal ini dikarenakan apabila laju inflasi  disuatu  negara  semakin  meningkat  dan  tidak  dapat  ditekan  maka kestabilan  perekonomian  negara  tersebut  terganggu  maka  investor cenderung tidak memilih negara tersebut sebagai target negara yang akan di  investasikan  maka  dapat  berpengaruh  terhadap  indeks  harga  saham gabungan.

## Hubungan Indeks Nikkei 225 dan Indeks Harga Saham Gabungan
Pasar  modal  dunia  dan  pasar  modal  Indonesia  sudah  berpadu menjadisatu.  Konsekuensi  yang  harus  diterima  adalah  pergerakan  pasar modal  dunia  baiksecara  langsung  maupun  tidak  langsung  dapat berpengaruh  terhadap  pergerakanpasar  modal  Indonesia  (Samsul,2006). Perusahaan  -  perusahaan  yang  tercatat  dibursa  di  Indeks  Nikkei  225 adalah  perusahaan  besar  yang  sudah  beroperasi  secara  internasional (global), salah satunya  adalah Indonesia.  Dengan  membaiknya Indeks  Nikkei  225  berarti  perekonomian  negara  Jepang  juga membaik.  Jepang  merupakan  salah  satu  negara  tujuan  ekspor Indonesia,pertumbuhan ekonomi Indonesia  dapat  didorong  oleh pertumbuhan ekonomi yang  terjadi  di  Jepang.  Dengan  adanya  kegiatan ekspor  yang  dilakukan  Indonesia ke negara  Jepang  maupun dari  adanya aliran  modal  yang  masuk  melalui  investasi  langsung  maupun  pasar modal.

## METODE PENELITIAN
Jenis  data  yang  digunakan  adalah  data  sekunder  yang  berbentuk  time series  dari  tahun  2013  sampai  tahun  2017.  Data  sekunder  merupakan data yang dipublikasikan oleh berbagi instansi. Sumber data diperoleh dari laporan  Statistik  Ekonomi  Keuangan  Indonesia  (SEKI)  Bank  Indonesia, Indeks  Harga  Saham  Gabungan  (IHSG)  diperoleh  pada  situs www.idx.co.id,  Indeks  Nikkei  225  diperoleh  pada  situs  resmi www.yahoo.finace.com  ,  buku  dan  jurnal.    Keseluruhan  data  yang digunakan adalah data perbulan selama periode pengamatan antara tahun 2013 - 2017.
Metode  analisis  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  menggunakan metode ekonometrika dengan pendekatan analisis Vector Auto Regression (VAR)  untuk  mengetahui  seberapa  besar  hubungan  kurs,  sertifikat  bank Indonesia  (SBI),  inflasi  dan  indeks  Nikkei  225  terhadap  indeks  harga saham  gabungan  di  bursa  efek  Indonesia.  Model  Var  ini  digunakan  jika data-data yang digunakan stasioner dan tidak terkointegrasi. Apabila data- data yang digunakan tidak stasioner dan terkointegrasi, maka model VAR akan  dikombinasikan  dengan  model  koreksi  kesalaham  ( error  correction ) menjadi cointegrated VAR  atau  dilanjutkan  dengan  metode Vector  Error Correction Model (VECM).
Tahap  awal  analisis  adalah  melakukan  proses  pembentukan  model  VAR. proses  ini  merupakan  rangkaian  yang  akan  menentukan  model  VAR manakah yang digunakan secara ringkas alur proses pembentukan model VAR seperti pada Gambar 3.1.
Proses  pembentukan  model  VAR  diawali  dengan  melakukan  uji stasioneritas data, jika data stasioner maka model yang digunakan adalah VAR  biasa  ( unstricted  VAR ),  namun  jika  data  tidak  stasioner  maka dilakukan  diferensi  dan  uji  kointegrasi,  jika  data  terkointegrasi  maka digunakan  VAR Vector  Eror  Correction (VEC)  namun  jika  data  tidak terkointegrasi maka digunakan VAR in difference.
Model VAR adalah model persamaan regresi yang menggunakan data time series . Persoalan yang muncul didalam data time series berkaitan dengan stasioneritas data time series dan kointegrasi. Pembentukan model VAR ini juga sangat terkait erat dengan masalah stasioneritas data dan kointegrasi antar  variabel  di  dalamnya.  Langkah  pertama  pembentukan  model  VAR adalah  melakukan  uji  stasioneritas  data.  Jika  data  adalah  stasioner  pada tingkat  level  maka  kita  mempunyai  model  biasa  ( unrestricted VAR). Sebaliknya jika data tidak stasioner pada level tetapi stasioner pada proses diferensi  data,  maka  kita  harus  menguji  apakah  data  mempunyai hubungan  dalam  jangka  panjang  atau  tidak  dengan  melakukan  uji

## Jurnal Ekonomi-QU
kointegrasi.  Apabila  terdapat  kointegrasi  maka  model  yang  kita  punyai adalah  model Vector  Error  Corecction  Model (VECM),  model  VECM  ini merupakan model yang terintriksi (restricted VAR) karena kointegrasi yang menunjukan  adanya  hubungan  jangka  panjang  antar  variabel  didalam sistem VAR. Apabila data stasioner pada proses diferenssi namun variabel tidak  terkointegrasi  disebut  model  VAR  dengan  data  diferensi  (VAR  in difference )
Ya Tidak Tidak Ya
Sumber : (Widarjono, 2007: 374) diolah.

## Gambar 3.1
Proses Pembentukan VAR dan VECM .

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Data time series sering menimbulkan masalah dalam analisisnya, terutama masalah  ketidak  stasioneran  data.  Uji  kestasioneran  data  merupakan tahap  yang  paling  penting  dalam  menganalisis  data time  series untuk melihat  ada  tidaknya  akar  unit  ( unit  root )  yang  terkandung  diantara
IRF dan VD Estimasi & Analisis VAR in difference VECM Uji Kointegrasi Data Data Time Series Uji Stasioneritas Data Uji Stasioner Var in Level 1*difference

## Jurnal Ekonomi-QU
variabel sehingga hubungan antar variabel menjadi valid. Uji ini dilakukan agar  hasil  regresi  yang  dilakukan  tidak  menghasilkan  regresi  palsu ( spurious  regression ). Spurious  regression adalah  regresi  yang menggambarkan  hubungan  dua  variabel  atau  lebih  yang  nampak signifikan  secara  statistik  padahal  kenyataannya  tidak.  Regresi  bersifat spurious biasanya  memiliki  R 2 yang  tinggi  dan  t-statistik  yang  terlihat signifikan,  akan  tetapi  hasilnya  tidak  dapat  di  interpretasikan  secara ekonomi.
Penelitian ini menggunakan Augmented Dickey-Fuller (ADF) untuk menguji stasioneritas data. Dalam tes ADF, jika nilai ADF lebih kecil dari Mc Kinnon Critical Value maka dapat disimpulkan bahwa data tersebut stasioner. Jika data  berdasarkan  uji  ADF  tidak  stasioner  maka  solusinya  adalah  dengan proses  diferensiasi.  Uji  akar  unit  setiap  variabel  dalam  model  penelitian didasarkan pada ADF test pada tingkat level. Hasil pengujian dapat dilihat pada Tabel 4.1.
Tabel 4.1 Uji Stasioneritas Pada Tingkat Level Variabel Nilai ADF Nilai Kritis Mc Kinnon Keterangan 1% 5% 10% IHSG - 0.278867 - 3.5461 - 2.91173 - 2.59355 Tidak Stasioner Kurs - 2.174781 - 3.5461 - 2.91173 - 2.59355 Tidak Stasioner SBI 0.361071 - 3.5461 - 2.91173 - 2.59355 Tidak Stasioner Inflasi - 1.459839 - 3.5461 - 2.91173 - 2.59355 Tidak Stasioner Indek Nikkei 225 - 1.337431 - 3.5461 - 2.91173 - 2.59355 Tidak Stasioner
Sumber : Eviews 8 (data diolah)
Berdasarkan  hasil  pengujian  akar  unit  pada  tingkat level dapat  diketahui bahwa  dengan  menggunakan  taraf  nyata  lima  persen  tidak  terdapat variabel  yang  stasioner  karena  nilai  ADF test statistic lebih  kecil  dari  nilai critical  value. Maka  perlu  dilakukan  uji  kestasioneran  data  pada  tinngkat first difference. Data yang tidak stasioner akan menghasilkan regresi palsu atau lancing ( spurious regression ). Berdasarkan Tabel 4.1. dapat diketahui bahwa seluruh variabel stasioner pada tingkat first difference karena nilai ADF test  statistic variabel-variabel  itu  secara  actual  lebih  besar  dari  nilai critical  velue .    Hasil  uji  akar  unit  selengkapnya  dapat  dilihat  pada  Tabel
4.2.

## Jurnal Ekonomi-QU
Tabel 4.2 Uji Stasioner Pada Tingkat First Difference Variabel Nilai ADF Nilai Kritis Mc Kinnon Keterangan 1% 5% 10% IHSG - 6.532434 - 3.54821 - 2.91263 - 2.59403 Stasioner Kurs - 8.203054 - 3.54821 - 2.91263 - 2.59403 Stasioner SBI - 5.127955 - 3.54821 - 2.91263 - 2.59403 Stasioner Inflasi - 6.030951 - 3.54821 - 2.91263 - 2.59403 Stasioner Indek Nikkei 225 - 6.877283 - 3.54821 - 2.91263 - 2.59403 Stasioner Sumber: Eviews 8 (data diolah)
Berdasarkan  hasil  pengujian  akar  unit  pada  tingkat first  difference dapat diketahui  bahwa  dengan  menggunakan  taraf  nyata  lima  persen  terdapat lima  variabel  yang  stasioner  yaitu  IHSG,  Kurs,  Sertifikat  Bank  Indonesia (SBI),  Inflasi  dan  Indeks  Nikkei  225.  Berdasarkan  Tabel  4.2  dapat diketahui  pula  bahwa  semua  variabel  stasioner  pada  tingkat first difference karena nilai ADF test statistic variabel-variabel itu secara actual seluruhnya lebih kecil dari nilai kritis mc kinnon.
Dalam  estimasi  model  VAR,  penentuan lag  optimum merupakan  tahap yang penting karena variabel independen yang digunakan adalah lag dari variabel  dependen  dan  juga  variabel  independennya.  Hal  ini  penting karena  berkaitan  dengan  keakuratan  informasi  yang  akan  dihasilkan  oleh estimasi  model  VAR.  Pengujian  panjang lag yang  optimal  dapat memanfaatkan  beberapa  informasi  yaitu  dengan  menggunakan Akaike Information  Criteria (AIC), Schwarz  Information  Criterion (SIC)  dan Hannan-Quin Criterion (HQ) yang terkecil atau minimum.
Tabel 4.3 Uji Lag Optimum Lag LogL LR FPE AIC SC HQ 0 -1262.895 NA 2.91E+13 45.18931 46.08539* 45.53756* 1 -1241.923 34.58642 3.41E+13 45.33062 47.12277 46.02711 2 -1210.688 46.03036* 2.86e+13* 45.11185* 47.80008 46.15659 Sumber: Eviews 8 (data diolah)

## Jurnal Ekonomi-QU
Dari Tabel 4.4. dapat diketahui panjang lag optimal terletak pad lag ke 2. Disebabkan  karena  nilai  AIC  pada  lag  2  lebih  kecil  dibandingkan  dengan lag-lag  yang  lainnya.  Kemudian  hal  tersebut  juga  disebabkan  dengan adanya tiga bintang pada hasil kriteria pengujian. Dengan demikian dalam penelitian ini pemodelan dinilai optimal apabila dilakukan pada lag 2.
Pengujian  stabilitas  model  merupakan  langkah  selanjutnya  yang  harus dilakukan  sebelum  menggunakan  estimasi  VECM.  Pengujian  stabilitas model digunakan untuk menguji validitas IRF dan VD. Pengujian stabilitas estimasi VECM dapat ditujukan dalam tabel 4.4.

## Tabel 4.4
Hasil Uji Stabilitas Estimasi VECM
Root Modulus 0.787667 0.787667 0.574700 - 0.418737i 0.711071 0.574700 + 0.418737i 0.711071 -0.616198 0.616198 0.233882 - 0.547628i 0.595481 0.233882 + 0.547628i 0.595481 -0.085955 - 0.580028i 0.586363 -0.085955 + 0.580028i 0.586363 -0.380912 - 0.279059i 0.472194 -0.380912 + 0.279059i 0.472194 0.068047 0.068047 Sumber: Eviews 8 (data diolah)
Dari  Tabel  4.4.  dapat  dijelaskan  bahwa  model  yang  digunakan  sudah stabil. Hal tersebut dapat diketahui dari kisaran modulus dengan nilai rata- rata  kurang  dari  satu.  Dengan  demikian,  hasil  analisis  IRF  ( Impulse Response  Function )  dan  VD  ( Variance  Decomposition )  adalah  valid  dan dapat dilakukan pengujian selanjutnya, yaitu uji kointegrasi.
Tahap  uji  kointegrasi  yang  dilakukan  berguna  untuk  mengetahui  apakah variabel  yang  tidak  stasioner  terkointegrasi  atau  tidak.  Pengujian kointegrasi  dilakukan  untuk  memperoleh  hubungan  jangka  panjang  antar variabel  yang  telah  memenuhi  persyaratan  selama  proses  integrasi  yaitu dimana  semua  variabel  telah  stasioner  pada  derajat  yang  sama  yaitu derajat  I(1).  Salah  satu  cara  untuk  menguji  kointegrasi  yaitu  dengan menggunakan tes kointegrasi Johansen.
Uji  kointegrasi  dalam  penelitian  ini  menggunakan  pendekatan  Johansen dengan  membandingkan  antara trace  statistic dengan critical  value yang

## Jurnal Ekonomi-QU
digunakan  yaitu  lima  persen.  Jika trace  statistic lebih  besar  dari critical value 5%,  maka  tedapat  kointegrasi  dalam  sistem  persamaan  tersebut. Hasil uji kointegrasi berdasarkan trace test dapat dilihat pada Tabel 4.3
Tabel 4.5 Hasil Uji Kointegrasi Hypothesized  Trace Statistic Critical Value 0.05 Prob.** None * 78.69833 69.81889 0.0083 At most 1 44.24639 47.85613 0.1049 At most 2 21.93994 29.79707 0.3018 At most 3 3.753544 15.49471 0.9224 At most 4 0.038833 3.841466 0.8437 Sumber: Eviews 8 (data diolah)
Berdasarkan  Tabel  4.5.  hasi  uji  kointegrasi  menunjukan  ada  1  (satu) persamaan  kointegrasi,  yakni  pada  saat  dimana  nilai trace  statistic lebih besar  dari  nilai  kritisnya  ( critical  value ).  Dengan  demikian,  model  yang tepat untuk digunakan dalam penelitian ini adalah VECM.
Setelah  melakukan  beberapa  tahap  pengujian  yang  diisyaratkan  model VAR dengan hasil pengujian menunjukan model yang tepat dalam VECM, maka selanjutnya dilakukan estimasi menggunakan VECM. Estimasi VECM yang  dihasilkan  hanya  dapat  menunjukan  pengaruh  signifikan  pada lag tentu  baik  jangka  panjang  maupun  jangka  pendek  dengan  cara membandingkan  nila  t hitung hasil  estimasi  dengan  nilai  t tabel .  Berdasarkan hasil uji t secara parsial menggunakan taraf signifikan lima persen dengan nilai t tabel sebesar 2.000298.
Pada Tabel 4.6. Hasil estimasi jangka pendek menunjukan bahwa variabel IHSG  pada lag 2  berpengaruh  positif  terhadap  IHSG  itu  sendiri,  yaitu sebesar 2.29239 point apabila terjadi penurunan  IHSG sebesar satu point pada bulan sebelumnya, maka akan menaikan IHSG pada bulan sekarang sebesar  2.29239  point.  Hasil  statistik  menunjukan  bahwa,  nilai  t-statistik variabel  IHSG  pada lag 2  sebesar  2.29239  lebih  besar  dari  t-tabel  yaitu 2.000298  ,  yang  artinya  menolak  H 0 dan  menerima  H 1 atau  dengan  kata lain berpengaruh terhadap variabel IHSG itu sendiri dalam jangka pendek.
Tabel 4.6 Hasil Uji Estimasi VECM Variabel Koefesien t-statistik Hasil Jangka Pendek D(IHSG)/(IHSG(-2)) 0.402324 2.29239  H0 ditolak D(IHSG)/(KURS(-2)) 0.031328 0.35555  H1 ditolak D(IHSG)/(SBI(-2)) 222.1597 -1.89117  H0 ditolak D(IHSG)/(INF(-2)) 40.04733 1.30239  H1 ditolak D(IHSG)/(NIKKEI_225(-2)) -0.003159 -0.09698  H0 ditolak Jangka Panjang D(IHSG)/(KURS(-1)) 1.953841 5.40991  H0 ditolak D(IHSG)/(SBI(-1)) -191.8835 -0.94251  H0 ditolak D(IHSG)/(INF(-1)) 367.1303 2.30301  H0 ditolak D(IHSG)/(NIKKEI_225(-1)) -0.711261 -4.38571  H1 ditolak Sumber: Eviews 8 (data diolah)
Dalam estimasi jangka pendek VECM menunjukan bahwa variabel Kurs lag 2  berpengaruh  positif  terhadap  IHSG,  yaitu  sebesar  0.35555    apabila terjadi  penurunan    Kurs  satu  point  pada  bulan  sebelumnya,  maka  akan menaikan IHSG pada bulan sekarang sebesar 0.35555 point. Hasil statistik menunjukan  bahwa,  nilai  t-statistik  variabel  IHSG  pada lag 2  sebesar 0.35555 lebih kecil dari t-tabel yaitu 2.000298, yang artinya menerima H0 dan    menolak  H1  atau  dengan  kata  lain  tidak  berpengaruh  variabel  kurs terhadap  IHSG  dalam  jangka  pendek.  Sedangkan  dalam  jangka  panjang Kurs  berpengaruh  terhadap  IHSG  dikarenakan  nilai  t-statistik  lebih  besar dari t-tabel yaitu 5.40991 > 2.000298.
Kemudian dalam estimasi jangka pendek VECM  menunjukan menunjukan bahwa variabel SBI pada lag 2 berpengaruh negative terhadap IHSG, yaitu sebesar  -1.89117  apabila  terjadi  penurunan    SBI  satu  point  pada  bulan sebelumnya,  maka  akan  menaikan  IHSG  pada  bulan  sekarang  sebesar  - 1.89117  point.  Hasil  statistik  menunjukan  bahwa,  nilai  t-statistik  variabel IHSG  pada lag 2  sebesar  1.89117  lebih  kecil  dari  t-tabel  yaitu  2.000298, yang  artinya  menerima  H0  dan    menolak  H1  atau  dengan  kata  lain  tidak berpengaruh  variabel  SBI  terhadap  IHSG  dalam  jangka  pendek. Sedangkan  dalam  jangka  panjang  variabel  SBI  berpengaruh  terhadap IHSG dikarenakan nilai t-statistik lebih besar dari t-tabel. yaitu -0.94251 > -2.000298.
Kemudian dalam estimasi jangka pendek VECM  menunjukan menunjukan bahwa  variabel  Inflasi  pada lag 2  berpengaruh  positif  terhadap  IHSG, yaitu  sebesar  1.30239  apabila  terjadi  penurunan  Inflasi  satu  point  pada bulan  sebelumnya,  maka  akan  menaikan  IHSG  pada  bulan  sekarang

## Jurnal Ekonomi-QU
sebesar  1.30239  point.  Hasil  statistik  menunjukan  bahwa,  nilai  t-statistik variabel  IHSG  pada lag 2  sebesar  1.30239  lebih  kecil  dari  t-tabel  yaitu 2.000298, yang artinya menerima H0 dan  menolak H1 atau dengan kata lain  tidak  berpengaruh  variabel  Inflasi  terhadap  IHSG  dalam  jangka pendek.  Sedangkan  dalam  jangka  panjang  variabel  Inflasi  berpengaruh terhadap  IHSG  dikarenakan  nilai  t-statistik  lebih  besar  dari  t-tabel.  yaitu 2.30301 > 2.000298.
Kemudian dalam estimasi jangka pendek VECM  menunjukan menunjukan bahwa variabel Nikkei 225 pada lag 2 berpengaruh negatif terhadap IHSG, yaitu sebesar -0.09698 apabila terjadi kenaikan Nikkei 225 satu point pada bulan  sebelumnya,  maka  akan  menurunkan  IHSG  pada  bulan  sekarang sebesar  -0.09698 point. Hasil statistik menunjukan bahwa, nilai t-statistik variabel IHSG pada lag 2 sebesar -0.09698 lebih besar dari t-tabel yaitu - 2.000298, yang artinya menolak H0 dan  menerima H1 atau dengan kata lain berpengaruh variabel Nikkei 225 terhadap IHSG dalam jangka pendek. Sedangkan  dalam  jangka  panjang  variabel  Nikkei  225  tidak  berpengaruh terhadap  IHSG  dikarenakan  nilai  t-statistik  lebih  kecil  dari  t-tabel.  yaitu  - 0.94251 < -2.000298.
Uji kausalitas  granger dilakukan  untuk  melihat  hubungan  sebab  akibat (kauslitas)  di  antara  variabel-variabel  yang  ada  dalam  model (Firdaus,2011).  Uji  kauslitas  pada  penelitian  ini  menggunakan  VAR Pairwise Granger Causality Test dan menggunakan taraf nyata 5 persen.
Hipotesis  awal  atau  H 0 yang  di  uji  adalah  tidak  adanya  hubungan kausalitas,  sedangkan  hipotesis  alternatifnya  atau  H 1 adalah  adanya hubungan  kausalitas.  Untuk  menerima  atau  menolak  hipotesis  awal  atau H 0 digunakan  nilai probability .  Jika  nilai probability lebih  kecil  dari  pada nilai  taraf  nyata  5  persen  dan  10  persen,,  maka  kita  mempunyai  cukup bukti  untuk  menolak  H 0 dan  menyimpulkan  bahwa  variabel  tersebut mempunyai pengaruh signifikan terhadap variabel lain tertentu. Hasil dari pengujian kausalitas di dalam model dapat dilihat pada Tabel 4.7.
Berdasarkan hasil pengujian pada tabel 4.7 didapatkan hasil uji kausalitas granger  menunjukan  5  variabel  yaitu  Indeks  Harga  Saham  Gabungan, Kurs,  SBI,  Inflasi  dan Indeks  Nikkei  225  terdapat  kausalitas  yang  dimana variabel yang menunjukan kauasalitas adalah terdapat hubungan dua arah antara  inflasi  terhadap  SBI  begitu  juga  terdapat  hubungan  dua  arah  SBI terhadap  Inflasi.  Sedangkan  dalam  uji  kausalitas  granger  juga  dapat menunjukan adanya lima hubungan satu arah yang meliputi Indeks Harga Saham  Gabungan  terhadap  Kurs,  Indeks  Harga  Saham  Gabungan terhadap  Indeks  Nikkei  225,  Kurs  terhadap  SBI,  Kurs  terhadap  Inflasi, Indeks Nikkei 225 terhadap Kurs.
Tabel 4.7 Hasil Uji Kausalitas Granger Null Hypothesis: Prob. Hasil KURS does not Granger Cause IHSG IHSG does not Granger Cause KURS 0.3645 0.0187 IHSG → KURS SBI does not Granger Cause IHSG IHSG does not Granger Cause SBI 0.5392 0.2295 SBI --- IHSG INF does not Granger Cause IHSG IHSG does not Granger Cause INF 0.0780 0.7483 INF --- IHSG NIKKEI_225 does not Granger Cause IHSG IHSG does not Granger Cause NIKKEI_225 0.8568 0.0083 IHSG → NIKKEI225 SBI does not Granger Cause KURS KURS does not Granger Cause SBI 0.1973 0.0405 KURS  → SBI INF does not Granger Cause KURS KURS does not Granger Cause INF 0.5632 0.0564 KURS → INF NIKKEI_225 does not Granger Cause KURS KURS does not Granger Cause NIKKEI_225 0.0495 0.5952 NIKKEI225 → KURS INF does not Granger Cause SBI SBI does not Granger Cause INF 0.0085 0.0212 INF  ↔ SBI Sumber : Eviews 8 (Hasil olahan)
Hasil Impulse Response Function (IRF)
Impulse  respone  function  ini  digunakan  untuk  melihat  pengaruh perubahan  dari  satu  variabel  pada  variabel  itu  sendiri  atau  variabel lainnya. Estimasi yang dilakukan untuk IRF ini dititikberatkan pada respon suatu  variabel  pada  perubahan  satu  standar  deviasi  dari  variabel  itu sendiri maupun dari variabel lainnya yang terdapat dalam model.
-100 -50 0 50 100 150 200 1 2 3 4 5 6 7 8 Response of IHSG to IHSG -200 -100 0 100 200 300 1 2 3 4 5 6 7 8 Response of KURS to IHSG -.2 -.1 .0 .1 .2 .3 1 2 3 4 5 6 7 8 Response of SBI to IHSG -.2 .0 .2 .4 .6 .8 1 2 3 4 5 6 7 8 Response of INF to IHSG -200 0 200 400 600 800 1 2 3 4 5 6 7 8 Response of NIKKEI_225 to IHSG

## Gambar 4.11
Respon IHSG terhadap Kurs, SBI, Inflasi dan Indeks Nikkei 225.
Pada  gambar  diatas  diketahui  bahwa  respon  Indeks  Harga  Saham Gabungan  terhadap  Indeks  Harga  Saham  Gabungan shock menunjukan nilai  positif  periode  k1  sampai  periode  8  oleh  Indeks  Harga  Saham Gabungan  itu  sendiri.  Pada  guncangan  pertama  Indeks  Harga  Saham Gabungan  sudah  direspon  positif  yakni  159  standar  deviasi.  Dan  pada periode  ke  2  mengalami  penurunan  sebesar  150  standar  deviasi.  Pada periode  ke  3  mengalami  peningkatan  yang  sangat  tajam  sebesar  187 standar  deviasi.  Pengaruh  guncangan  Indeks  Harga  Saham  Gabungan
masih di respon positif pada periode 4 sampai dengan periode ke 8 terjadi penurunan  terhadap  Indeks  Harga  Saham  Gabungan  itu  sendiri  sebesar 167  standar  deviasi  pada  periode  4,  153  standar  deviasi  pada  peridoe  5, 124 periode ke 6, 113 periode ke 7, dan 108 standar deviasi pada periode ke 8.
Respon  Kurs  akibat  guncangan  pada  Indeks  Harga  Saham  Gabungan  di respon negatif pada periode 1 sebesar -167 standar deviasi menyebabkan meningkatnya  Kurs  pada  periode  pertama  kemudian  menurun  pada periode  kedua  sebesar  -187  standar  deviasi  dan  kembali  menurun  pada periode  ke  empat  sebesar  -182  standar  deviasi.  Kurs  pada  periode  ke  5 sampai dengan periode 8 mengalami peningkatan dari sebelumnya.
Guncangan  pada  Indeks  Harga  Saham  Gabungan  direspon  negative sebesar  -0.04  standar  deviasi  pada  periode  pertama.  Kemudian  menurun pada  periode  keempat  sebesar  -1.13  standar  deviasi.  Dan  kembali mengalami  peningkatan  pada  periode  ke  5  sebesar  -1.11  satndar  deviasi dan  selanjutnya  SBI  mengalami  peningkat  pada  periode  ke  enam  sampai dengan  periode  ke  delapan,  dengan  periode  ke  8  sebesar  -0.02  standar deviasi
Guncangan  pada  Indeks  Harga  Saham  Gabungan  direspon  positif  dari periode  ke  1  sampai  periode  ke  8.  Pada  guncangan  pertama  Inflasi direspon positif sebesar 0.04 standar deviasi dan mengalami peningkatan pada periode ke 2 sebesar 0.07 standar deviasi, namun pada periode ke 3 mengalami penurunan sebesar 0.05 standar deviasi kemudian mengalami kenaikan kembali pada periode ke 4 sampai ke periode ke 8.
Adanya shock Indeks  Harga  Saham  Gabungan  menyebabkan  Nikkei  225 menunjukan  nilai  positf  pada  periode  ke  1  sebesar  11  standar  deviasi. Namun  pada  periode  ke  2  menunjukan  nilai  negatif  sebesar  -66  standar deviasi.  Kemudian  pada  periode  ke  3  sampa  periode  ke  8  kembali menunjukan  nial  positifnya.  Pada  periode  ke  6  sampai  8  memiliki guncangan yang sama sebesar 164 standar deviasi.

## Hasil Uji Variance Decomposition
Variance  Decomposition  bertujuan  untuk  mengukur  perkiraan  varians error suatu variabel, yaitu seberapa besar perbedaansebelum dansesudah shocks,  baik  yang  berasal  dari  variabel  sendiri  maupun  dari  variabel  lain. Dengan menggunakan metode variance decomposition.
Variabel Indeks Harga Saham Gabungan pada periode pertama ditentukan oleh  dirinya  sendiri  atau  Indeks  Harga  Saham  Gabungan  sebesar  100%. Pada periode varian Indeks Harga Saham Gabungan dijelaskan oleh varian itu sendiri sebesar 97.2% sedangkan sisanya dijelaskan oleh variabel kurs
sebesar  0.38%,  variabel  SBI  sebesar  0.19%,  variabel  Inflasi  sebesar 1.78%,  dan  variabel  Indeks  Nikkei  225  sebesar  0.37%  .Variabel  Indeks Harga Saham Gabungan dengan Kurs terlihat bahwa shock Indeks Harga Saham  Gabungan  menjadi  kontribusi  terbesarnya  pada  periode  pertama dengan  nilai  100%,  setelah  itu  mengalami  kontribusi shock yang cenderung  menurun  sehingga  pada  periode  delapan  mendapatkan  nilai 74.4%.
Melalui  Kurs  kontribusi shock terhadap  pertumbuhan  Sertifikat  Bank Indonesia  memiliki  kontribusi  yang  meningkat  dengan  nilai  terbesar  pada periode delapan sebesar 2.78%. Kemudian melalui variabel Sertifikat Bank Indonesia  terhadap  pertumbuhan  laju  Inflasi  konstribusi shock yang diberikan  mengalami  peningkatan  setiap  tahunnya  yang  dengan  nilai 3.79% di akhir periode delapan.
Tahapan selanjutnya melalui variabel Inflasi terhadap pertumbuhan Nikkei 225  yang  juga  meningkat  setiap  tahunnya  sedangkan  kontribusi shock terbesar  terjadi  pada  periode  delapan  sebesar  2.25%.  Pada  tahap  akhir Indeks  Nikkei  225  melalui  pergerakan  Indeks  Harga  Saham  Gabungan cenderung  meningkat  kontribusi shock terbesar  terjadi  pada  periode delapan sebesar 16,7%.

## KESIMPULAN DAN SARAN

## Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  analisis  dan  pembahasan  yang  telah  dilakukan,  maka dapat diambil kesimpulan sebagai berikut :
1. hasil uji kausalitas granger menunjukan 5 variabel yaitu Indeks Harga Saham  Gabungan,  Kurs,  SBI,  Inflasi  dan  Indeks  Nikkei  225  terdapat kausalitas  yang  dimana  variabel  yang  menunjukan  kausalitas  adalah terdapat  hubungan  dua  arah  antara  inflasi  terhadap  SBI  begitu  juga terdapat hubungan dua arah SBI terhadap Inflasi. Sedangkan dalam uji kausalitas granger juga dapat menunjukan adanya lima hubungan satu arah  yang  meliputi  Indeks  Harga  Saham  Gabungan  terhadap  Kurs, Indeks  Harga  Saham  Gabungan  terhadap  Indeks  Nikkei  225,  Kurs terhadap SBI, Kurs terhadap Inflasi, Indeks Nikkei 225 terhadap Kurs.
2. Hasil  uji impulse  respond  function menyatakan  bahwa  respon shock terhadap variabel penelitian adalah sebagai berikut :
a. Respon  Variabel  Kurs  Terhadap  Guncangan  Indeks  Harga  Saham Gabungan yakni Negatif.
b. Respon  Variabel  SBI  Terhadap  Guncangan  Indeks  Harga  Saham Gabungan yakni Negatif.

## Jurnal Ekonomi-QU
c. Respon  Variabel  Inflasi  Terhadap  Guncangan  Indeks  Harga  Saham Gabungan yakni Positif.
d. Respon  Variabel  Nikkei  225  Terhadap  Guncangan  Indeks  Harga Saham Gabungan yakni Positif.
Hasil  Uji variance  decomposition menyatakan  bahwa  variabel  yang memiliki  hubungan  lebih  besar  terhadap  indeks  harga  saham  gabungan adalah  Indeks  Nikkei 225  sedangangkan  variabel  SBI  dan  Inflasi memiliki pengaruh kecil terhadap indeks harga saham gabungan.

## Saran
Berdasarkan  kesimpulan  dari  hasil  penelitian,  maka  pada  bagian  ini dikemukakan  beberapa  saran  baik  untuk  kepentingan  praktis  maupun pengembangan penelitian selanjutnya sebagai berikut :

## 1. Bagi Akademisi
Hasil  penelitian  ini  diharapkan  dapat  menambah  wawasan  pustaka bagi  ilmu  pengetahuan  khususnya  dalam  bidang  pasar  modal  dan investasi,  serta  dapat  digunakan  sebagai  bahan  pertimbangan  dan tambahan informasi dalam melakukan penelitian selanjutnya.
2. Bagi Investor Hasil  penelitian  ini  diharapkan  dapat  memperhatiakn  variabel- variabel  makroekonomi  dan  indeks  luar  negeri  dalam  pengambilan keputusan investasi. Hal ini dilakukan agar dapat memilih investasi yang lebih tepat dan terhindar dari resiko kerugian.
3. Bagi Penelitian Selanjutnya Penelitian ini dibuat dengan melihat indeks harga saham gabungan yang  ada  di  Bursa  Efek  Indonesia  dengan  variabel  makro  dan indeks  dari  negara  lain  yang  penulis  duga  memiliki  pengaruh terhadap  pasar  modal  Indonesia  dan  menggunakan  kurun  waktu penelitian dari bulan Januari 2013 sampai dengan bulan Desember 2017. Penelitian lain dapat mencoba membuat model dalam kurun waktu berbeda. Penelitian lain juga dapat menggunakan indeks dari negara-negara  lainnya  yang  di  duga  memiliki  pengaruh  dengan indeks di pasar modal Indonesia

## DAFTAR PUSTAKA
Albab,  A.  U.  (2015).  Pengaruh  Indeks  Nikkei  225,  Dow  Jones  Industrial Average,  BI  Rate,  dan  Kurs  Dollar  Terhadap  Indeks  Harga  Saham Gabungan  (IHSG):  Studi  Kasus  pada  IHSG  Bursa  Efek  Indonesia Tahun 2008- 2013. Jurnal Ilmiah Universitas Brawijaya , Vol 03 No 02. Hal 1-12.
Amin, M. Z. (2012). Pengaruh Tingkat Inflasi, Suku Bunga SBI, Nilai Kurs Dolar  (USD/IDR),  dan  Indeks  Dow  Jones  (DJIA)  terhadap PergerakanIndek  Harga  Saham  Gabungan  di  Bursa  Efek  Indonesia (BEI) Periode (2008-2011). Jurnal Akuntansi Keuangan FE Universitas Brawijaya Malang , Vol 01 No 01, Hal 1-17.
Astuti, R. (2013). Analisis Pengaruh Tingkat Suku Bunga (SBI), Nilai Tukar (Kurs) Rupiah, Inflasi dan Indeks Bursa Internasional Terhadap IHSG di BEI Periode (2008-2012). Diponegoro Journal Of Social And Politic Of Science , Vol 02 No 04, Hal 1–8.
Darmadji,  T.,  &  Fakhruddin,  H.  M.  (2001). Pasar  Modal  Indonesia: Pendekatan Tanya Jawab . Jakarta: Salemba Empat.
Hadi, N. (2015). Pasar Modal (Edisi 2). Yogyakarta: Graha Ilmu.
Hismendi, Abubakar Hamzah, S. M. (2013). Analisis Pengaruh Nilai Tukar, SBI,  Inflasi  dan  Pertumbuhan  GDP  Terhadap  Pergerakan  Indeks Harga  Saham  Gabungan  di  Bursa  Efek  Indonesia,  Vol  01  No  02,  Hal 16-28.
Latumaerissa,  J.  R.  (2015). Perekonomian  Indonesia  dan  Dinamika Ekonomi Global . Jakarta: Mitra Wacana Medika.
Maryanne,  D.  M.  .  (2009). Pengaruh  Nilai  Tukar  Rupiah,  Suku  Bunga Sertifikat  Bank  Indonesia,Volume  perdagangan  saham,  Inflasi,  dan beta  Saham  terhadap  harga  saham .  Program  Magister  Manajemen Universitas Diponegoro, Semarang.
Nopirin. (1999). Ekonomi Internasional (Edisi 3). Yogyakarta: BPFE UGM.
Nopirin. (2004). Ekonomi Moneter,Buku 2 (Edisi 1). Yogyakarta: BPFE.
Nugraha,  I  Wayan  wahyu  &  Dewi,  M.  R.  (2015).  Pengaruh  Suku  Bunga SBI,  Nilai  Tukar,  dan  Indeks  Pasar  Dunia  PAda  IHSG  di  BEI. Jurnal Manajemen, Strategi Bisnis Dan Kewirausahaan , Vol 9 No 1 .
Salvatore, D. (1997). Ekonomi Internasional (Edisi 5). Jakarta: Erlangga.
Salvatore,  D.  (2014). Ekonomi  Internasional (Edisi  9).  Jakarta:  Salemba

## Jurnal Ekonomi-QU
Empat.
Samuelson, Paul.A, . dan William D.Nordhaus. (2004). Ilmu Makroekonomi, (Edisi 17). Jakarta: P.T. Media Global Edukasi.
Sunariyah.  (2011). Pengantar  Pengetahuan  Pasar  Modal (Edisi  6). Yogyakarta: UPP STIM YKPN.
Surbakti. (2015). Pengaruh Suku Bunga SBI, Nilai Kurs, dan Tingkat Inflasi Terhadap  Indeks  Harga  Saham  Gabungan  (IHSG)  di  Bursa  Efek Indonesia. Jurnah Telaah Akuntansi , Vol 16 No 02, Hal 1-14.
Tesa, S. (2012). Pengaruh Suku Bunga Internasional (LIBOR), Nilai Tukar Rupiah/US$, dan Inflasi Terhadap  Indeks Harga Saham Gabungan  di Bursa  Efek  Indonesia  Tahun  2000-2010. Economics  Development Analysis Journal , Vol 01 No 01.Hal 1-13.
Yusup,  S.  (2012). Pengaruh  Inflasi,  Nilai  Tukar,  Produk  Domestik  Bruto, dan Harga Minyak Dunia Terhadap Indeks Harga Saham Gabungan di Bursa  Efek  Indonesia  Periode  2004-2011 .  Skripsi  pada  Universitas Negeri Yogyakarta: Tidak Diterbitkan.
www.bi.go.id www.idx.co.id www.yahoo.finance.com