PERAMALAN INDEKS HARGA SAHAM GABUNGAN (IHSG) GUNA DETEKSI DINI STABILITAS EKONOMI MENGGUNAKAN METODE REGRESI TIME SERIES
Puspita Kartikasari 1
1 Departemen Statistika, FSM Universitas Diponegoro Email : puspitakartikasari@live.undip.ac.id

## ABSTRAK
Penelitian mengenai korelasi antara kegiatan ekonomi suatu negara dengan pasar modal telah banyak dikaji, akan tetapi antara hasil penelitian satu dengan lainnya masih saling bertolak  belakang.  Oleh  sebab  itu,  penelitian  ini  bertujuan  membangun  suatu  model peramalan  yang  feksibel  dan robust untuk  mengetahui  pola  hubungan  antara  Indeks Harga  Saham  Gabungan  (IHSG)  dengan  nilai  kurs  dan  Tingkat  Suku  Bunga  (SBI). Model  peramalan    yang  dibangun  dapat  digunakan  untuk  bahan  pertimbangan  para investor  pada  saat  melakukan  sebuah  investasi.  Selain  itu,  juga  dapat  dijadikan  dasar oleh  pemerintah  dalam  menentukan  kebijakan  fiscal  dan  kebijakan  moneter  dalam menjaga  kestabilan  sistem  keuangan  sebagai  antisipasi  dini  stabilitas  ekonomi. Penelitian  ini  menggunakan  metode  regresi  time  series  deterministik  dengan menggunakan  variabel dummy ,  karena  model  yang  dibangun  dari  metode  ini  lebih feksibel,  tepat,  akurat  dan  dapat  memberikan  informasi  yang  luas  tetang  pasar  modal. Metode ini membagi sampel ke dalam tiga jangka waktu, yaitu saat belum terjadi krisis global,  saat  krisis  global  terjadi,  dan  setelah  krisis  global  yaitu  tahun  (2000-2005), (2006-2010)  dan  (2011-2017)  dengan  tujuan  untuk  mendapatkan  informasi  mengenai keadaan  perekonomian  terhadap  pasar  modal  yang  diakibatkan  adanya  tiga  keadaan berbeda. Hasil yang didapatkan menunjukkan SBI tidak berpengaruuh secara signifikan pada tahun 2000-2017 atau periode jangka panjang terhadap IHSG. Namun jika dibagi atas  tiga  periode  kondisi  ekonomi  atau  periode  jangka  pendek  maka  kedua  variabel makro  ekonomi  baik  kurs  maupun  SBI  berpengaruh  secara  signifikan  terhadap  IHSG. Hasil  peramalan  dari  model  ini,  juga  memiliki  kesalahan  sebesar  0.02  untuk  periode 2000-2017 dan 0,03 untuk masing-masing periode dengan model ARIMA ([1,2],0,0).
Kata Kunci : IHSG, Regresi Time Series, Stabilitas Ekonomi

## PENDAHULUAN
Pasar  modal  adalah  suatu  indikator dari kemajuan perekonomian dan merupakan  instrumen  yang  mengalami perkembangan  pesat.    Indikator  tersebut tercermin  dari  fruktuasi  Indeks  Harga Saham  Gabungan  IHSG),  [1]  [2]. Informasi mengenai Indeks Harga Saham  Gabungan  (IHSG)  yang  susah untuk  diketahui  kepastiannya  sangat penting  untuk  investor  guna  mengambil suatu keputusan untuk investasi di pasar
modal.  Menurut  [3]  variable  yang mempengaruhi indeks harga saham salah satunya  adalah  kurs  dan  tingkat  suku bunga.
Adanya krisis  global pada  2007-2009 memberikan dampak bagi perekonomian Indonesia.  Naik  turunnya  perekonomian Indonesia terjadi akibat dari krisis global pada  tanggal  9-10  Oktober  2008  [4], pada  tahun  tersebut  IHSG  menunjukkan angka paling rendah terjadi saat
November 2008 yaitu sebesar Rp1.241,54.  Berdasarkan  data  yang  ada, http://jurnal.unimus.ac.id
volume  perdagangan  rata-rata  yang paling  rendah  di  Bursa  Efek  Indonesia (BEI) terjadi pada bulan Desember 2008 yaitu sebesar 172.534.500. Hal ini  dapat dilihat  dari  nilai  tukar  Rupiah  terhadap USD  yang  melemah  mulai  dari  Oktober 2008  sampai  Juli  2009  (bi.go.id,  2018). Kurs  menembus  harga  Rp12.900  untuk kurs  jual,  sebesar  Rp11.900  dan  untuk kurs  beli  per  USD  pada  bulan  Oktober 2008. Inflasi mengalami kenaikan sebesar  12,14%  pada  bulan  September dan pada bulan Oktober sampai November  tahun  2008  suku  bunga Sertifikat  Bank  Indonesia  mencapai puncak tertinggi yaitu sebesar 9,50%.
Dari  dampak  krisis  global  yang terjadi,  hal  yang  paling  penting  adalah menjaga  Stabilitas  Sistem  Keuangan (SSK).  Oleh  sebab  itu  diperlukan  suatu analisis yang dapat memberikan informasi  tepat  dan  akurat  tentang hubungan  variabel  ekonomi  makro  dan pasar modal. Namun berdasarkan penelitian yang pernah dilakukan mengenai  IHSG,  menunjukkan  bahwa hasilnya tidak konsisten.
Sebagai  contoh  [6],  mengatakan perubahan kurs mempengaruhi pergerakan  IHSG  kearah  negatif.  [7] menyebutkan SBI tidak memiliki pengaruh terhadap IHSG. Hasil
penelitian  yang  sudah  ada  tersebut bertentangan  dengan  [8]  yaitu  tidak terdapat  hubungan  signifikan  diantara SBI dan kurs terhadap IHSG. Sedangkan [9]  menyatakan  bahwa  SBI  tidak memiliki  pengaruh  terhadap  IHSG.  Hal ini  tidak  sejalan  pula  dengan  penelitian [10], dimana penelitian tersebut menyimpulkan  secara  terpisah  SBI berpengaruh terhadap IHSG.
Berdasarkan  yang  telah  dibahas  di atas,  dimana  dari  penelitian  terdahulu dinyatakan bahwa hasilnya saling bertolak belakang, maka penelitian  yang dilakukan  ini  akan  membangun  suatu model  peramalan  yang  feksibel  dan
robust yaitu  dengan  menggunakan analisis  regresi  time  series.  Metode  ini mengkaji  hubungan  variabel independen (x n )  dan  variabel  dependen  (y n )  .  Dalam analisis  regresi  data  yang  disyaratkan merupakan  data  cross  section  [11].  Jika data  yang  akan  dipakai  untuk  analisis merupakan  data  runtun  waktu  ( time series ),  maka  analisis  disebut  analisis regresi time series [12].
Regresi time series mempunyai konteks  yang  hampir  mirip  dengan regresi klasik umumnya. Dalam penelitian  ini  diasumsikan  variabel dependen  y t ,dimana  t=  1,  2,  3,  …,  n, adalah data time series yang dipengaruhi oleh  kemungkinan  variabel  independen [13]. Hubungan tersebut dapat dinyatakan  sebagai  model  regresi  linier, jika  di  dalam  data  terdapat  trend,  maka model dapat dituliskan sebagai berikut.
Y t = β 0 + β 1 t + N t (1)
Dalam analisis regresi, salah satu cara untuk  mendapatkan  model  terbaik  dapat dilakukan  adalah  menggunakan  metode stepwise  regression yaitu  metode  yang memulai  dengan  menggunakan  semua peubah yang paling tidak signifikan, dan tahap demi tahap melakukan pengurangan  peubah  pada  model  hingga mendapatkan  keputusan  peubah  yang benar-benar  paling  baik  [14].  Sehingga memberikan  hasil  yang  akurat  dan  tepat yang  mampu  menjelaskan  fluktuasi pengaruh  makro  ekonomi  terhadap (IHSG).
Hasil  penelitian  ini  nantinya  dapat dijadikan  dasar  oleh  pemerintah  dalam memberikan  kebijakan  moneter  dan fiskal  yang  bertujuan  agar  para  investor menginvestasikan  pada  pasar  modal. Agar hasil dari penelitian yang dilakukan memberikan  informasi  yang  luas  maka dalam penelitian ini dilakukan pengembangan  yaitu  menggunakan  tiga jangka  waktu,  yaitu  sebelum  krisis global,  pada  saat  krisis  global,  dan
http://jurnal.unimus.ac.id
setelah  krisis  global  yaitu  tahun  (2000- 2005), (2006-2010) dan (2011-2017).
Guna mengakomodir kondisi perekonomian  yang  berlainan,  maka permasalahan yang diangkat pada penelitian  yaitu  apakah  ada  perubahan kurs  dan  tingkat  suku  bunga  (SBI) mempengaruhi  Indeks  Harga  Saham Gabungan  (IHSG)  dan  langkah  apakah yang  ditempuh  oleh  pemerintah  dalam menjaga stabilitas ekonomi.

## METODELOGI PENELITIAN

## Sumber Data dan Variabel Penelitian
Data  penelitian  ini  diunduh  dari website yahoo.finance.com,  data  yang digunakan  adalah data  IHSG  bulanan yang telah terdaftar di BEI periode tahun 2000 hingga 2017 yang berasal dari IDX Metastock,  suku  bunga  (SBI)  bulanan diambil  dari  Statistik  Ekonomi  Keungan Indonesia  (SEKI),  dan  nilai  tengah  kurs USD  bulanan  tahun  2000  hingga  2017 yang  diambil  dari  situs  resmi  Bank Indonesia ( bi.go.id ).
Pada  penelitian  kali  ini  dilakukan pemodelan  dengan  metode  analisis regresi  time  series.  Variabel  yang digunakan antara lain:
1. Variable independen (X):
X 1 :  Nilai Kurs (IDR/USD)
X 2 : Suku Bunga Bank Indonesia
t i :Variabel untuk menangkap adanya trend (i = 1, 2, 3, …, 204) S j :Variabel  Dummy  bulanan  (j  = 1,2,3, …, 12)
2. Variabel dependen (Y): Y:Indeks  Harga  Saham  Gabungan (IHSG)

## Metode Analisis
Metode dalam penelitian ini menggunakan metode regresi time series, dimana pendekatannya menggunakan  pendekatan  deterministik. Pendekatan deterministik tidak memerlukan
adanya pengecekan
mengenai  adanya  trend  dan  musiman karena  kedua  fenomena  tesebut  akan tertangkap  oleh  variabel dummy trend dan  variabel  dummy  musiman.  Langkah analisis dijabarkan sebagai berikut.
1. Menentukan  trend  deterministik  dan model musiman
a. Trend Linier 𝑌 𝑡 = 𝛽 0 + 𝛽 1 𝑡 + 𝑁 𝑡
b. Model musiman (dengan menggunakan dummy) 𝑌 𝑡 = 𝛽 1 𝑆 1 , 𝑡 + 𝛽 2 𝑆 2 , 𝑡 + 𝛽 3 𝑆 3 , 𝑡 +𝛽 4 𝑆 4 , 𝑡 + 𝛽 5 𝑆 5 , 𝑡 + 𝛽 6 𝑆 6 , 𝑡 +𝛽 7 𝑆 7 , 𝑡 + 𝛽 8 𝑆 8 , 𝑡 + 𝛽 9 𝑆 9 , 𝑡 +𝛽 10 𝑆 10 , 𝑡 + 𝛽 11 𝑆 11 , 𝑡 +𝛽 12 𝑆 12 , 𝑡 + 𝑁 𝑡 2. Melakukan  estimasi  secara  serentak dengan menggunakan variabel 𝑋 1 , 𝑋 2 , trend dan musiman
𝑌 𝑡 = 𝛿 𝑡 + 𝛽 1 𝑆 1 , 𝑡 + 𝛽 2 𝑆 2 + 𝛽 3 𝑆 3 , 𝑡 + 𝛽 4 𝑆 4 , 𝑡 + 𝛽 5 𝑆 5 , 𝑡 + 𝛽 6 𝑆 6 , 𝑡 + 𝛽 7 𝑆 7 , 𝑡 + 𝛽 8 𝑆 8 , 𝑡 + 𝛽 9 𝑆 9 , 𝑡 + 𝛽 10 𝑆 10 , 𝑡 + 𝛽 11 𝑆 11 , 𝑡 + 𝛽 12 𝑆 12 , 𝑡 + 𝑁 𝑡
3. Melakukan pengecekan diagnosa residual. Apabila  residual  tidak  memenuhi asumsi white noise, harus menambahkan lag-lag yang signifikan ke  dalam  model,  lag  yang  signifikan tersebut dapat dilihat berdasarkan plot ACF dan PACF yang telah didapatkan.  Setelah  itu  melakukan estimasi  ulang  sehingga  terbentuk model sebagai berikut.
𝑌 𝑡 = 𝛿 𝑡 + 𝛽 1 𝑆 1 , 𝑡 + 𝛽 2 𝑆 2 , 𝑡 + 𝛽 3 𝑆 3 , 𝑡 + 𝛽 4 𝑆 4 , 𝑡 + 𝛽 5 𝑆 5 , 𝑡 + 𝛽 6 𝑆 6 , 𝑡 + 𝛽 7 𝑆 7 , 𝑡 + 𝛽 8 𝑆 8 , 𝑡 + 𝛽 9 𝑆 9 , 𝑡 + 𝛽 10 𝑆 10 , 𝑡 + 𝛽 11 𝑆 11 , 𝑡 + 𝛽 12 𝑆 12 , 𝑡 + ∅ 1 𝑌 𝑡−1 + ∅ 2 𝑌 𝑡−2 + ⋯ +   ∅ 𝑝 𝑌 𝑡−𝑝 + 𝜀 𝑡 𝜀 𝑡 :  residual  memenuhi  asumsi  white noise
4. Melakukan pengecekan variabel mana  saja  yang  berpengaruh  di dalam model.

## http://jurnal.unimus.ac.id
5. Melakukan  peramalan  IHSG  untuk 12  periode  ke  depan  berdasarkan model terbaik yang didapatkan.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Analisis Deskriptif
Plot Time Series IHSG, KURS dan SBI
Gambar 1. Plot Time Series IHSG Tahun 2000-
2017
Gambar 2. Plot Time Series Kurs Tahun 2000- 2017
Gambar 3. Plot Time Series SBI Tahun 2000- 2017
Gambar  1,  2  dan  3  menunjukkan bahwa  IHSG  mengalami  tren  yang cukup  stabil  pada  tahun  2000-2017, terutama  pasca  krisis  global  2010  dan mencapai  level  tertinggi  pada  angka 6605  di  tahun  2017.  Hal  tersebut  terjadi disebabkan oleh baiknya partisipasi para pelaku  pasar  di  pasar  modal  karna
didukung  oleh  kondisi  ekonomi  makro yang  cukup  stabil  dan  adanya tax amnesty pajak  yang  dilakukn  oleh pemerintah di tahun 2016. Pada tahun 2001-2014 tidak mengalami kenaikan yang cukup signifikan  disebabkan  oleh  nilai  rupiah yang  semakin  terdepresiasi  bahkan  pada tahun  2008-2009  mengalami  penurunan yang  sangat  tajam  yaitu  dari  level  2721 ke  level  1241  akibat  krisis  global.  Pada awal  terjadi  krisis  global  di  tahun  2008 nilai  tukar  rupiah  perlahan  mengalami penguatan  hal  ini  memberikan  nilai positif terhadap IHSG  sehinnga di tahun 2010 pertumbuhan ekonomi di Indonesia mulai merangkak naik.
Tabel 1. Statistika Deskriptif Data IHSG, Kurs dan SBI Tahun 2000-2017 Variabel N Mean Minimum Maximum IHSG Kurs SBI 216 216 216 2680 10687 0.07950 358 8478 0.05750 6605 14424 0.12750 Tabel 2. Statistika Deskriptif Data IHSG, Kurs dan SBI Tahun 2000-2005 Variabel N Mean Minimum Maximum IHSG Kurs SBI 72 72 72 636.6 9637 0.08222 358.2 8774 0.05750 1232.3 11920 0.12750 Tabel 3. Statistika Deskriptif Data IHSG, Kurs dan SBI Tahun 2006-2010 Variabel N Mean Minimum  Maximum IHSG Kurs SBI 60 60 60 2206.4 9233.2 0.09325 1230.7 8477.6 0.06500 3703.5 10304.2 0.12750 Tabel 4. Statistika Deskriptif Data IHSG, Kurs dan SBI Tahun 2011-2017 Variabel N Mean Minimum  Maximum IHSG Kurs SBI 84 84 84 4770.7 12624 0.067351 3470.3 10660 0.057500 6605.6 14424 0.077500
Pada  Tabel  1,2,3  dan  5  menunjukkan perbedaan  yang  signifikan  baik  itu  rata- rata, nilai minimum dan nilai maksimum variabel,  Kurs  dan  BSI  pada  tiap periode.  Untuk  tahun  2000-2017  rata- rata  kurs  dan  SBI  berada  di level  10687
20 17 20 16 20 15 20 14 20 13 20 12 20 11 20 10 20 09 20 09 20 08 20 07 20 06 20 05 20 04 20 03 20 02 20 01 20 00 7000 6000 5000 4000 3000 2000 1000 0 Time IH SG Time Series Plot of IHSG 20 17 20 16 20 15 20 14 20 13 20 12 20 11 20 10 20 09 20 09 20 08 20 07 20 06 20 05 20 04 20 03 20 02 20 01 20 00 15000 14000 13000 12000 11000 10000 9000 8000 Time Ku rs Time Series Plot of Kurs 20 17 20 16 20 15 20 14 20 13 20 12 20 11 20 10 20 09 20 09 20 08 20 07 20 06 20 05 20 04 20 03 20 02 20 01 20 00 13.00% 12.00% 11.00% 10.00% 9.00% 8.00% 7.00% 6.00% 5.00% Time SB I Time Series Plot of SBI
dan  0.07950,  sedangkan  untuk  masing- masing  periode  nilai  rata-ratanya  berada pada  level  9637  dan  0.08222  di  periode satu; 9233.2 dan 0.09325 di periode dua; 12624  dan  0.067351  di  periode  tiga. Oleh  sebab  itu  apabila  hal  tersebut  di analisis  tanpa  mempertimbangkan  rege yang  besar  di  akibatkan  kejadian ekonomi maka hasil yang diperoleh tidak akurat.
Model  Regresi  Time  Series  dengan Variabel Dummy Pada  proses  diagnose, residual telah memenuhi syarat asumsi white noise, hal ini  berdasarkan  nilai  P-Value  >  0,05  (α) di  tiap-tiap  lag.  Kemudian  dilakukan estimasi  parameter  dari  variabel  yang ada, hasilnya ditunjukan pada tabel 5. Tabel 5. Estimasi Parameter Periode Jangka Panjang
Standard Approx Parameter     Estimate        Error   t Value Pr > |t|    Lag   Variable   Shift AR1,1          1.21863      0.07060     17.26 <.0001      1   IHSG           0 AR1,2         -0.23851      0.07182     -3.32 0.0011      2   IHSG           0 NUM1           0.09968      0.06366      1.57 0.0190      0   Kurs           0 NUM2           -1429.4       2126.8     -0.67 0.5023      0   SBI            0 NUM3          23.06408      3.93511      5.86 <.0001      0   t              0 NUM4           -3815.2    634.84082     -6.01 <.0001      0   S1t            0 NUM5           -3782.0    639.14537     -5.92
<.0001      0   S2t            0
NUM6           -3775.7    642.70980     -5.87
<.0001      0   S3t            0
NUM7           -3807.5    646.22110     -5.89
<.0001      0   S4t            0
NUM8           -3818.7    642.77868     -5.94
<.0001      0   S5t            0
NUM9           -3771.7    639.50100     -5.90
<.0001      0   S6t            0
NUM10          -3871.3    642.19680     -6.03
<.0001      0   S7t            0 NUM11          -3888.2    644.87955     -6.03 <.0001      0   S8t            0 NUM12          -3886.3    648.15432     -6.00 <.0001      0   S9t            0
NUM13          -3931.3    645.27119     -6.09
<.0001      0   S10t           0 NUM14          -3862.3    643.11146     -6.01 <.0001      0   S11t           0 NUM15          -3857.5    640.92864     -6.02 <.0001      0   S12t           0
Berdasarkan  Tabel  5.  Hasil  estimasi untuk  tahun  2000-20017  variable  SBI tidak  berpengaruh  secara  signifikan, namun kurs memiliki signifikan terhadap IHSG.  Begitu  pula  untuk  efek  trend  (t) dummy musiman (S) seluruhnya signifikan  berpengaruh  terhadap  IHSG, artinya  bahwa  tidak  terdapat  efek musiman  di  dalam  model  dan  variable kurs  memiliki  pengaruh  jangka  panjang terhadap  IHSG  kearah  positif.  Dengan model    ARIMA  ([1,2],0,0),  sehinnga model yang dihasilkan yaitu.
𝑌 𝑡 = 23,06𝑡 + 0,10𝑋 1 + 1,22𝑌 𝑡−1 − 0,24𝑌 𝑡−2 + 𝑎 𝑡 (2) Berdasarkan model ARIMA ([1,2],0,0)  untuk  tahun  2000-2017  dapat disimpulkan bahwa IHSG akan mengalami tren naik atau bullish sebesar 0,23% apabila kurs mengalami penguatan  sebesar  0,1%.  Hal  itu  terjadi dengan  asumsi  tidak  terjadi  guncangan ekonomi dan rata-rata IHSG sebelumnya berada di level 0.12%.
Sementara  untuk  pengaruh  jangka pendek,  yang  periodenya  terbagi  atas tiga kondisi ekonomi
dengan menambahkan  variable  dummy  yaitu Db,  Dt  dan  Dn  hasilnya  disajikan  pada tabel 6.
Tabel 6. Estimasi Parameter Periode Jangka Pendek Standard Approx Parameter     Estimate        Error   t Value Pr > |t|    Lag   Variable   Shift AR1,1          1.22027      0.07078     17.24
<.0001      1   IHSG           0 AR1,2         -0.24125      0.07202     -3.35 0.0010      2   IHSG           0 NUM1           0.10113      0.06374      1.59 0.1142      0   Kurs           0 NUM2           -1525.4       2119.3     -0.72 0.4725      0   SBI            0 NUM3          22.82789      3.81139      5.99 <.0001      0   t              0
NUM4           -3688.0    661.38642     -5.58 <.0001      0   S1t            0
NUM5           -3654.8    665.55457     -5.49
<.0001      0   S2t            0 NUM6           -3\648.5    669.02022     -
5.45     <.0001      0   S3t            0
NUM7           -3680.3    672.43775     -5.47 <.0001      0   S4t            0 NUM8           -3691.3    669.20777     -5.52 <.0001      0   S5t            0
http://jurnal.unimus.ac.id
NUM9           -3644.9    665.81125     -5.47
<.0001      0   S6t            0 NUM10          -3744.4    668.44924     -5.60 <.0001      0   S7t            0 NUM11          -3762.0    670.75253     -5.61 <.0001      0   S8t            0
NUM12          -3761.7    673.30926     -5.59 <.0001      0   S9t            0
NUM13          -3806.4    670.60714     -5.68 <.0001      0   S10t           0 NUM14          -3737.1    668.59977     -5.59
<.0001      0   S11t           0 NUM15          -3732.0    666.57453     -5.60 <.0001      0   S12t           0 NUM16           1525.5    200.91514     17.02 <.0001      0   Db             0 NUM17           3556.7    137.68704     25.83
<.0001      0   Dt             0 NUM18           3400.6            0     Infty <.0001      0   Dn             0 Berdasarkan Tabel 6, setelah penambahan  variable  dummy  yaitu  Db, Dt dan Dn dari variabel perubahan Kurs dan SBI keduanya berpengaruh signifikan  pada  IHSG.  Hal  ini  berarti variabel  kurs  juga  memiliki  pengaruh jangka  pendek  di  setiap  periode, sedangkan  variabel  SBI  hanya  memiliki pengaruh  jangka  pendek.  Dari  hasil estimasi untuk setiap periode
menunjukkan  bahwa  tidak  adanya  efek musiman didalam model dan model yang dihasilkan  yaitu  ARIMA  ([1,2],0,0).  Ini membuktikan bahwa model yang dihasilkan  feksibel  dan  robust  karena mampu menangkap adanya efek kejadian  ekonomi  yang  dibagi  atas  tiga kejadian  ekonomi  yaitu  sebelum  krisis global  (2000-2005),  pada  saat  krisis global  (2006-2010)  dan  setelah  krisis global  (2011-2017)  dan  konsisten  pada periode  jangka  panjang  maupun  jangka pendek.  Berikut  adalah  model  yang dihasilkan
𝑌 𝑡 = 22,82789𝑡 + 0,10113𝑋 1 − 1525,4𝑋 2 + 1525,5𝐷 𝑏 + 3556,7𝐷 𝑡 +
3400,6𝐷 𝑛 + 1,22𝑌 𝑡−1 − 0,24𝑌 𝑡−2 (3)
Periode satu:
𝑌 𝑡 = 22,82789𝑡 + 0,10113𝑋 1 − 1525,4𝑋 2 +
1525,5𝐷 𝑏 + 1,22𝑌 𝑡−1 − 0,24𝑌 𝑡−2
(4)
Periode dua:
𝑌 𝑡 = 22,82789𝑡 +
0,10113𝑋 1 − 1525,4𝑋 2 +
3556,7𝐷 𝑡 +1,22𝑌 𝑡−1 − 0,24𝑌 𝑡−2
(5)
Periode tiga:
𝑌 𝑡 = 22,82789𝑡 +
0,10113𝑋 1 − 1525,4𝑋 2 + 3400,6𝐷 𝑛 + 1,22𝑌 𝑡−1 −
0,24𝑌 𝑡−2 (6) Dari model ARIMA ([1,2],0,0)
diketahui  bahwa  jika  keadaan  ekonomi dipandang  per  periode  yaitu  sebelum krisis  global  (2000-2005),  pada  saat krisis  global  (2006-2010)  dan  setelah krisis  global  (2011-2017)    maka  IHSG akan mengalami tren naik sebesar 0,22% apabila  kurs  mengalami  penguatan sebesar  0,1%.  Sedangkan  untuk  variabel SBI pada periode satu memiliki pengaruh  kearah  negatif  terhadap  IHSG namun  tidak  begitu  besar  yaitu  sebesar 0,5  poin.  Pada  periode  dua  dan  tiga pengaruh  SBI  masing-masing  sebesar 2031,3  dan  2875.2  poin.  .  Hasil peramalan yang diperoleh dari model ini, juga  memiliki  kesalahan  sebesar  0.02 untuk periode 2000-2017 dan 0,03 untuk masing-masing  periode  di  periode  satu, dua dan tiga.
Hubungan  antara  IHSG  dengan  kurs rupiah  searah,  yang  mempunyai  arti bertambah  kuat  hubungan  kurs  rupiah terhadap  IHSG  sehingga  berdampak pada  meningkatnya  harga  saham,  begitu pula  sebaliknya,  jika  hubungan  kurs rupiah  dengan  IHSG  melemah,  saham juga akan melemah. Hasil yang didapatkan  tersebut  juga  sesuai  dengan teori,  kurs  rupiah  yang  semakin  kuat merupakan indikasi
membaiknya perekonomian  yang  mengalami  inflasi sebagai  contoh  dengan  semakin  kuat kurs  rupiah,  akan  menurunkan  biaya impor bahan baku  suatu produksi, inilah yang memberikan akibat positif terhadap
http://jurnal.unimus.ac.id
keuntungan  dari  suatu  perusahaan  yang berakibat  pada  kenaikan  harga  saham (EPS)  per  lembarnya,  hal  tersebut berpengaruh  terhadap  naiknya  IHSG.
Sedangkan untuk SBI memiliki pengaruh negatif terhadap IHSG.
Sehingga investor cenderung akan
memperoleh  hasil  yang  besar  dengan mendepositokan modalnya daripada melakukan  ivestasi  saham.  Inilah  yang membuat  menurunnya  investasi  pada pasar  modal  yang  dapat  mengakibatkan IHSG semakin lemah

## KESIMPULAN
Berdasarkan  pengolahan  dan  hasil yang  didapatkan,  pemodelan  peramalan Kurs  dan  SBI    terhadap  pasar  modal Indonesia  yang  terangkum  dalam  IHSG menghasilkan model yang sama ARIMA ([1,2],0,0)  dan  tingkat  kesalahan  yang kecil yaitu 0,02 dan 0,03. Ini menggambarkan  bahwa  metode  yang dipakai  pada  analisis  bersifat  feksibel dan robust sehingga  menghasilkan  hasil yang  tepat  dan  akurat.  Pada  periode jangka panjang 2000-2017 kurs merupakan  variabel  makro  ekonomi yang  berpengaruh  signifikan  kearah positif  sedangkan  untuk  periode  jangka pendek    sebelum  krisis  global  (2000- 2005),  pada  saat  krisis  global  (2006- 2010)  dan  setelah  krisis  global  (2011- 2017)  Kurs  dan  SBI  berpengaruh signifikan  terhadap  IHSG  namun  SBI berpengaruh negativ.
Berdasarkan  informasi  tersebut  perlu mengambil suatu langkah untuk menjaga stabilitas sistem keuangan sebagai antisipasi  dini  krisis  ekonomi  dengan cara  menguatkan  nilai  tukar  rupiah  dan menjaga  stabilitas  suku  bunga  agar investor ingin menanamkan modalnya ke pasar  modal  yang  tercermin  pada peningkatan  IHSG.  Hal  ini  dapat ditempuh melalui kebijakan fiskal
maupun
moneter yang saling
berkordinasi dengan baik uintuk meningkatkan  ekspor  dan  menaikan suku  bunga  deposito.  Kebijakan  fiskal dan  moneter  yang  saling  berkordinasi dengan  baik  yaitu  kebijakan  yang mampu  mendorong  terciptanya  pasar uang  yang  likuid  melalui  transparansi pembentukan  suku  bunga  referensi  yang kredibel  dan  dapat  digunakan  oleh pelaku  pasar  dalam  berbagai  transaksi keuangan,  meningkatkan  kredibilitas suku  bunga  penawaran  antarbank,  yang pada  akhirnya  mendorong  pendalaman pasar keuangan dan memperkuat stabilitas moneter dan sistem keuangan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]   S. Husnan and E. Pudjiastuti, Dasar- dasar  Manajemen  Keuangan, Edisi  Keempat,  Yogyakarta: UPP AMP YKPN, 2004.
[2]   P. Anoraga and P. Pakarti,
Pengantar  Pasar  Modal,  Edisi Revisi,  Cetakan  III,  Jakarta:
Rineka Cipta, 2001.
[3]   O.  Blanchard,  Macroeconomics  4th Edition,  New  Jersey:  Pearson Prentice Hall, 2006.
[4]   Yahoo Finance, "Market Statistics," 19 Juni 2018.
[5]   Bank  Indonesia,  Statistik  Ekonomi dan Keuangan Indonesia,
Jakarta, 2013.
[6]   I. Setyawan,  "Pengaruh Net Buying
(Selling)  Investor  Asing  dan Perubahan Kurs Terhadap Pergerakan  IHSG  :  Sampel Observasi  15  Mei  2006-22 Desember 2006," Jurnal Manajemen dan Bisnis, vol. 6,
no. No.1, pp. 15-25, 2009.
[7]   S.  Martini,  "Pengaruh  Tingkat Inflasi,  Nilai  Tukar,  Suku Bunga  dan  Produk  Domestik Bruto  terhadap  Indeks  Harga
Saham Gabungan," Jurnal
http://jurnal.unimus.ac.id
Administrasi  dan  Bisnis, vol.
3, no. No. 1, pp. 15-26, 2009.
[8]   H.  M.  Mok,  "Causality  of  Interest Rate,  Exchange  Rate  and
Stock  market  Open  and  Close in  the  Hong  Kong," Asia Pasific Journal of Management, vol.  X,  pp.  123- 129, 1993.
[9]   S.  S.  Kewal,  "Pengaruh  Inflasi,
Suku Bunga, Kurs dan Pertumbuhan  PDB  terhadap indeks Harga Saham Gabungan," Journal Economia, vol.  8,  no.  No.  1,
pp. 53-64, 2012.
[10]  A.  A.  Witjaksono,  Analisis  Tingkat Pengaruh  Suku  Bunga  Bank
Indonesia,  Harga Emas Dunia,
Kurs  Rupiah,  Indeks  Nikkei
225  dan  Indeks  Dow  Jones Terhadap  IHSG,  Semarang, 2016.
[11]  D.  Gujarati,  Basic  Econometrocs, New York:
McGraw- Hill/Irwin, 2003. [12]  W. Makridakis, Metode dan
Aplikasi Peramalan, Edisi Kedua,  Jakarta:  Bina  Rupa Aksara, 1999.
[13]  R.  H.  Shumway  and  D.  S.  Stoffer,
Time  Series  Analysis  and  It's Application  with  R  Examples,
Second Edition, Springer, 2006.
[14]  N. R. Draper and H. Smith, Analisis Regresi  Terapan,  Jakarta:  PT. Gramedia Pustaka Utama,
1992.