## Jurnal Riset Ekonomi dan Bisnis
ISSN 1979-4800 E-ISSN 2580-8451
Analisis pengaruh makroekonomi, indeks saham global, harga emas dunia dan harga minyak dunia terhadap Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG)
Surya Darmawan 1) , Muhammad Shani Saiful Haq 2*)
1,2) Fakultas Ekonomi dan Bisnis, Universitas Teknologi Yogyakarta, Yogyakarta, Indonesia

## Info Artikel
Sejarah Artikel : Diterima:  25-11-2021 Disetujui: 15-07-2022
Dipublikasikan: 15-08-2022 Keywords:
Emas; Inflasi; Kurs; Nikkei;
SSE

## Abstrak
Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menganalisis bagaimana hubungan jangka pendek dan jangka panjang Makroekonomi, Indeks Saham Global, Harga Emas Dunia, dan Harga Minyak Dunia terhadap Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG) selama periode  Januari 2010  hingga  Desember  2019  menggunakan  data  bulanan.  Dalam  penelitian  terdahulu, masih adanya inkonsistensi dalam hasil penelitian membuat penelitian ini harus dilakukan. Analisis yang digunakan dalam penelitian ini adalah model Autoregressive Distribute-Lag (ARDL).  Model  ARDL  berbeda  dengan Eror  Correction  Model (ECM)  dimana  dalam model ARDL kita tidak mempermasalahkan perbedaan tingkat stasioneritas. Kesimpulan dari hasil penelitian  menunjukkan bahwa dalam jangka pendek Inflasi, Nilai tukar Rupiah terhadap Dollar ,  dan  Harga  Minyak  Dunia  berpengaruh  negatif  terhadap  IHSG. Sedangkan Indeks Nikkei 225, Indeks SSE, dan Harga Emas Dunia berpengaruh positif terhadap IHSG. Dalam jangka panjang Inflasi, Nilai Tukar Rupiah terhadap Dollar , Indeks SSE,  dan  Harga  Minyak  Dunia  berpengaruh  negatif  terhadap  IHSG.  Sedangkan  Indeks Nikkei 225 berpengaruh positif dan Harga emas dunia tidak berpengaruh terhadap IHSG.

## Analysis of the influence of macroeconomics, global stock indices, world gold prices and world oil prices on the Jakarta Composite Index (JCI)

## Abstract
The  purpose  of  this  study  is  to  analyze  the  short-term  and  long-term  relationship  of Macroeconomics,  Global  Stock  Index,  World  Gold  Prices,  and  World  Oil  Prices  to the Jakarta Composite Index (JCI) during the period January 2010 to December 2019 using monthly data. In previous research, there are still inconsistencies in the research results, making this research must be done. The analysis used in this study is the Autoregressive Distribute-Lag  (ARDL)  model.  The  ARDL  model  is  different from  the  Error  Correction Model  (ECM)  where  in  the  ARDL  model  we  don't  care  about  the  different  levels  of stationarity.  The  conclusion  of  the  research  shows  that  in  the  short-term  inflation,  the exchange rate of the rupiah against the dollar, and world oil prices have a negative effect on the JCI. Meanwhile, the Nikkei 225 Index, the SSE Index, and the World Gold Price have  a  positive  effect  on  the  JCI.  In  the  longterm  Inflation,  the  Exchange  Rate  of  the Rupiah against the Dollar, the SSE Index, and World Oil Prices have a negative effect on the JCI. While the Nikkei 225 index has a positive effect and the world gold price does not have effect on the JCI.
🖂 Alamat korespondensi: *Saifulshani@gmail.com

## PENDAHULUAN
Pasar  modal  memiliki  peran  penting  bagi  perekonomian  suatu  negara  dan merupakan salah satu sarana penggerak perekonomian, karena pasar modal merupakan sarana  pembentukan  modal  jangka  panjang  dan  penghimpunan  dana.  Pasar  modal bertujuan  untuk  meningkatkan  partisipasi  masyarakat  dalam  menggalang  dana  guna mendukung pembiayaan pembangunan nasional. Dalam perputaran roda perekonomian, sumber-sumber pembiayaan merupakan tulang punggung pengembangan usaha (bisnis). Untuk  itu,  dibutuhkan  solusi  sumber  daya  yang  memiliki  risiko  rendah  serta  tawaran pilihan-pilihan  instrumen  yang  memiliki  jangka  waktu  panjang.  Pasar  modal  muncul sebagai  suatu  alternatif  solusi  pembiayaan  jangka  panjang,  sehingga  oleh  perusahaan pengguna  dana  dapat  leluasa  memanfaatkan  dana  tersebut  dalam  rangka  kepentingan investasi (Hadi, 2013).
Menurut (www.idx.com) IHSG merupakan indeks yang mengukur kinerja harga semua  saham  yang  tercatat  di  Papan  Utama  dan  Papan  Pengembang  Bursa  Efek Indonesia.  Penelitian  ini  dilakukan  atas  dasar  belum  konsistennya  hasil  penelitian terdahulu  sehingga  penelitian  ini  perlu  untuk  dilakukan.  Adapun  faktor-faktor  yang diduga  mempengaruhi  pergerakan  IHSG  yang  terdapat  inkonsistensi  pada  hasil  yaitu Inflasi, Nilai Tukar Rupiah terhadap Dollar , Indeks Nikkei 225, Indeks Shanghai Stock Exchange, Harga Emas Dunia, dan Harga Minyak Dunia.
Inflasi    merupakan  suatu  proses  kenaikan  harga-harga  yang  berlaku  dalam perekonomian. Jika terjadi  kenaikan harga bahan baku dan barang-barang administrasi dan kenaikan ini tidak dapat diserap oleh harga jual kepada konsumen, maka profitabilitas perusahaan  akan  menurun.  Menurunnya  profitabilitas  ini  akan  berdampak  signifikan terhadap  pembagian  deviden  kepada  investor.  Pada  akhirnya  investasi  di  pasar  modal akan  tidak  menarik  dan  para  investor  memilih  investasi  lain  yang  jauh  lebih menguntungkan. Kondisi ini tentunya akan berpengaruh terhadap Indeks Harga Saham Gabungan  (IHSG)  (Sunariyah,  2011).  Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Ranto  (2019), Wikayanti  et  al.  (2020),  Hidayat  et  al.  (2019),  Malih  (2018),  dan  Asmara  (2018) menyatakan  bahwa  dalam  jangka  pendek  Inflasi  berpengaruh  negatif  terhadap  IHSG. Berbeda  dengan  penelitan  yang  dilakukan  oleh  Sihombing  dan  Rizal  (2014)  yang menyatakan  bahwa  dalam  jangka  pendek  Inflasi  tidak  berpengaruh  terhadap  IHSG. Dalam  jangka  panjang  Ranto  (2019)  dan  Asmara  (2018)  menyatakan  bahwa  Inflasi berpengaruh positif dan signifikan terhadap IHSG, Wikayanti et al. (2020), Malih (2018), dan Hidayat et al. (2019) menyatakan bahwa inflasi berpengaruh negatif dan signifikan terhadap IHSG. Sedangkan Sihombing dan Rizal (2014) menyatakan bahwa Inflasi tidak berpengaruh terhadap IHSG.
Nilai Tukar Rupiah terhadap Dollar atau Kurs Valuta Asing merupakan alat ukur yang  selalu  digunakan  untuk  menilai  keteguhan  perekonomian.  Nilai  tukar  ini  akan menunjukan  banyaknya  uang  dalam  negeri  yang  digunakan  untuk  membeli  satu  unit valuta  asing  tertentu.  Salah  satu  faktor  yang  mempengaruhi  kurs  valuta  asing  adalah neraca pembayaran. Disamping menunjukkan data ekspor dan impor, informasi penting
lain yang dapat dilihat dari suatu neraca pembayaran adalah aliran modal jangka pendek dan  jangka  panjang  (Sukirno,  2015).  Menurut  Sunariyah  (2011)  menurunnya  Kurs Rupiah  dapat  meningkatkan  biaya  impor  bahan  baku  dan  meningkatkan  suku  bunga walaupun dapat meningkatkan nilai ekspor. Ini menandakan bahwa ketika Kurs Rupiah mengalami  penurunan  (Rupiah  menguat  terhadap Dollar )  banyak  dari  para  investor mengalihkan dananya menuju ke pasar modal. Hal ini akan mempengaruhi pergerakan dari IHSG . Penelitian yang telah dilakukan oleh Ranto (2019),  Wikayanti et al. (2020), dan Asmara (2018) menyatakan bahwa dalam jangka pendek Nilai Tukar Rupiah terhadap Dollar berpengaruh  positif  dan  signifikan  terhadap  IHSG.  Berbeda  dengan  penelitian yang  dilakukan  oleh  Sihombing  dan  Rizal  (2014)  dan  Malih  (2018)  yang  menyatakan bahwa Nilai Tukar Rupiah terhadap Dollar berpengaruh negatif dan signifikan terhadap IHSG.  Dalam  jangka  panjang  Ranto  (2019)  dan  Wikayanti  et  al.  (2020)  menyatakan bahwa Nilai Tukar Rupiah terhadap Dollar berpengaruh positif dan signifikan terhadap IHSG.  Sedangkan  menurut  Malih  (2018)  Nilai  Tukar  Rupiah  terhadap Dollar berpengaruh  negatif  dan  signifikan  terhadap  IHSG.  Berbeda  dengan  penelitian  yang dilakukan oleh Sihombing dan Rizal (2014) dan Asmara (2018) yang menyatakan bahwa Nilai Tukar Rupiah terhadap Dollar tidak berpengaruh terhadap IHSG.
Indeks Nikkei 225  merupakan  indikator  utama  dan  terbaik  bagi  perekonomian Jepang yang menunjukkan pergerakan harga yang tejadi di Tokyo Stock Exchange (TSE) dan menjadi pertukaran terbesar di Asia, bahkan indeks ini juga menjadi salah satu Stock Index Berjangka  terbesar  di  dunia.  Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Asmara  (2018) menyatakan  bahwa  dalam  jangka  pendek  Indeks Nikkei 225  berpengaruh  positif  dan signifikan terhadap Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG). Berbeda dengan Sihombing dan  Rizal  (2014)  menyatakan  bahwa  Indeks Nikkei 225  tidak  berpengaruh  terhadap Indeks  Harga  Saham  Gabungan  (IHSG).  Dalam  jangka  panjang  Asmara  (2018),  dan Sihombing dan Rizal (2014) menyatakan bahwa Indeks Nikkei 225 berpengaruh negatif dan signifikan terhadap Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG).
Indeks Shanghai Stock Exchange (SSE) merupakan indikator yang paling sering digunakan untuk mencerminkan kinerja pasar modal di Bursa Efek China. Penelitian yang dilakukan  oleh  Sihombing  dan  Rizal  (2014)  menyatakan  bahwa  dalam  jangka  pendek Indeks  SSE  tidak  berpengaruh  terhadap  Indeks  Harga  Saham  Gabungan  (IHSG). Sedangkan dalam jangka panjang Sihombing dan Rizal (2014) menyatakan bahwa Indeks SSE  berpengaruh  negatif  dan  signifikan  terhadap  Indeks  Harga  Saham  Gabungan (IHSG).
Harga  Emas  Dunia  merupakan  salah  satu  komoditi  penting  yang  dapat mempengaruhi pergerakan harga saham. Emas merupakan salah satu alternatif investasi cenderung  aman  dan  bebas  resiko.  Oleh  karena  itu,  kenaikan  emas  akan  mendorong penurunan  indeks  harga  saham  karena  berinvestasi  di  emas  lebih  aman  dari  pada berinvestasi  di  bursa  saham  (Asmara,  2018).  Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Asmara (2018) menyatakan bahwa dalam jangka pendek Harga Emas Dunia berpengaruh positif dan signifikan terhadap IHSG. Berbeda dengan penelitian yang dilakukan oleh Hidayat et  al.  (2019)  yang  menyatakan  bahwa  Harga  Emas  Dunia  tidak  berpengaruh  terhadap
IHSG. Dalam jangka panjang Hidayat et al. (2019) menyatakan bahwa Harga Emas Dunia berpengaruh positif dan signifikan terhadap IHSG. Berbeda dengan Asmara (2018) yang menyatakan bahwa Harga Emas Dunia tidak berpengaruh terhadap IHSG.
Harga Minyak Dunia merupakan komoditas yang memegang peranan vital dalam semua  aktivitas  ekonomi.  Harga  Minyak  Dunia  yang  fluktuatif  dapat  mempengaruhi pasar modal suatu negara. Bagi perusahaan sektor pertambangan di BEI, kenaikan Harga Minyak  Dunia  dapat  memberikan  keuntungan  karena  laba  bersih  perusahaan  akan meningkat.  Hal  ini  akan  menarik  minat  investor  untuk  membeli  saham  perusahaan tambang  sehingga  IHSG  meningkat  (Asmara,  2018).  Penelitian  yang  dilakukan  oleh Ranto (2019) menyatakan bahwa dalam jangka pendek Harga Minyak Dunia berpengaruh positif  dan  signifikan  terhadap  IHSG.  Hidayat  et  al.  (2019)  menyatakan  bahwa  Harga Minyak Dunia berpengaruh negatif dan signifikan terhadap IHSG. Sedangkan penelitian yang  dilakukan  oleh  Asmara  (2018)  menyatakan  bahwa  Harga  minyak  Dunia  tidak berpengaruh terhadap IHSG. Dalam jangka panjang Ranto (2019), Hidayat et al. (2019), dan  Asmara (2018) menyatakan bahwa Harga  Minyak Dunia berpengaruh positif dan signifikan terhadap IHSG.
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  faktor-faktor  yang  mempengaruhi IHSG dalam jangka pendek dan jangka panjang selama kurun waktu penelitian (Januari 2010 sampai dengan Desember 2019) menggunakan metode Autoregressive Distributed- Lag .  Adapun  faktor-faktor  yang  dapat  mempengaruhi  pergerakan  IHSG  diantaranya Inflasi, Nilai Tukar Rupiah terhadap Dollar , Indeks Nikkei 225, Indeks SSE, Harga Emas Dunia, dan Harga Minyak Dunia.

## Pengaruh Tingkat Inflasi terhadap Indeks Harga Saham Gabungan
Menurut  Sunariyah  (2011)  inflasi  yang  tinggi  menyebabkan  menurunnya  profitabilitas suatu  perusahaan,  sehingga  akan  menurunkan  pembagian  dividen  dan  daya  beli masyarakat  juga  menurun.  Sehingga  inflasi  yang  tinggi,  mempunyai  hubungan  negatif dengan pasar ekuitas.
H1: Terdapat pengaruh negatif dalam jangka pendek dan jangka panjang terdahap Indeks

## Harga Saham Gabungan (IHSG)

## Pengaruh Kurs Rupiah terhadap Dollar terhadap Indeks Harga Saham Gabungan
Nilai tukar adalah salah satu faktor yang berpengaruh terhadap IHSG. Menurunnya kurs dapat  meningkatkan biaya impor bahan baku dan meningkatkan suku bunga walaupun dapat  meningkatkan  nilai  ekspor.  Menurunnya  kurs  Rupiah  terhadap  mata  uang  asing memiliki pengaruh negatif terhadap ekonomi dan pasar modal (Sunariyah, 2011). H2: Terdapat  pengaruh  negatif dalam  jangka pendek dan jangka panjang Kurs Rupiah terhadap Dollar terdahap Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG)
Pengaruh Indeks Nikkei 225 terhadap Indeks Harga Saham Gabungan Indeks Nikkei 225 merupakan indeks perdagangan saham di negara Jepang. Keterkaitan antara Jepang dan Indonesia dapat dikatakan sangat kuat. Hal ini dikarenakan aktivitas perekonomian,  terutama  dari  sisi  ekspor.  Jepang  adalah  negara  tujuan  ekspor  terbesar Indonesia.  Membaiknya  perekonomian  dunia  akan  mempunyai  dampak  terhadap
pertumbuhan  indonesia  terutama  dalam  kegiatan  ekspor  maupun  aliran  modal  masuk (Sunariyah, 2011).
H3:  Terdapat  pengaruh  positif  jangka  pendek  dan  jangka  panjang  Indeks Nikkei 225 terhadap Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG)
Pengaruh Indeks SSE terhadap Indeks Harga Saham Gabungan Indeks Shanghai Stock Exchange merupakan indeks terbesar di China. Selain itu, Indeks Shanghai  Stock  Exchange (SSE)  merupakan  indikator  yang  paling  sering  digunakan untuk  mencerminkan  kinerja  pasar  modal  di  Bursa  Efek  China  (Triyono  &  Santoso, 2016). Keterkatian antara hubungan Indonesia dengan China dalam bidang perekonomian sangat  kuat.  Negara  China  merupakan  tujuan  ekspor  terbesar  kedua  bagi  Indonesia (www.bps.go.id).  Sama  seperti  Indeks Nikkei 225  dimana  membaiknya  perekonomian dunia  akan  mempunyai  dampak  terhadap  pertumbuhan  indonesia  terutama  dalam kegiatan ekspor maupun aliran modal masuk (Sunariyah, 2011).
H4: Terdapat pengaruh positif jangka pendek dan jangka panjang Indeks SSE terhadap

## Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG)

## Pengaruh Harga Emas Dunia terhadap Indeks Harga Saham Gabungan
Harga  emas  dunia  merupakan  salah  satu  komoditi  penting  yang  dapat  mempengaruhi pergerakan harga saham. Dalam transaksi perdagangan saham di Bursa Efek Indonesia (BEI) sangat didominasi oleh saham sektor pertambangan yang terdiri dari saham-saham dengan  kapitalisasi  pasar  yang  cukup  besar.  Total  kapitalisasi  pasar  saham  sektor pertambangan sebesar 25% dari total kapitalisasi pasar seluruh saham di BEI. Sehingga saat  harga  emas  mengalami  kenaikan,  harga  saham  sektor  pertambangan  juga  akan meningkat dan mendorong kenaikan IHSG sebesar 25% (Suryanto, 2017).
H5:  Terdapat  pengaruh  positif  jangka  pendek  dan  jangka  panjang  Harga  Emas  Dunia terhadap Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG)

## Pengaruh Harga Minyak Dunia terhadap Indeks Harga Saham Gabungan
Para investor pasar modal menganggap bahwa naiknya harga-harga energi merupakan pertanda  meningkatnya  permintaan  global,  yang  berarti  membaiknya  pemulihan ekonomi  global  pasca  krisis.  Dengan  begitu,  jika  harga  minyak  mentah  meningkat, ekspetasi terhadap membaiknyakinerja perusahaan-perusahaan juga akan meningkat dan otomatis harga sahamnya ikut meningkat (Suryanto, 2017).
H6: Terdapat pengaruh positif jangka pendek dan jangka panjang Harga Minyak Dunia terhadap Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG)

## METODE
Penelitian ini menguji  pengaruh variabel  markoekonomi:  inflasi  dan nilai tukar Rupiah terhadap Dollar , indeks saham global: indeks Nikkei 225 dan indeks SSE, harga emas dunia dan harga minyak dunia. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder berupa data bulanan selama periode Januari 2010 hingga Desember 2019. Metode perolehan data dari penelitian ini adalah  data dokumentasi  dan berbentuk  data time  series.  Analisis  data  dalam  penelitian  ini  menggunakan  metode Autoregressive Distributed-Lag (ARDL)  dengan  E-views10.    Model Autoregressive  Distributed-Lag
juga  dikenal  dengan  nama  model  dinamis  karena  menggambarkan  alur  waktu  dari variabel  dependen  dalam  hubungannya  dengan  nilai  pada  waktu  lampau  titik  model Autoregressive  dan  Distributed-Lag sering  digunakan  secara  intensif  dalam  analisis ekonometri.  Berbeda  dengan  model  ECM  ( Eror  Correction  Model )  yang  hanya  bisa diaplikasikan jika data tidak stasioner pada level  tetapi  stasioner pada tingkat diferensi data  yang  sama  dan  terdapat  kointegrasi  antara  variabel  diteliti.  Model Autoregressive Distributed-Lag bisa digunakan untuk mengatasi model dengan tingkat stasionaritas yang berbeda

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Uji Stasioneritas
Pada tabel 1 hasil pengujian uji stasioneritas data pada tingkat level menunjukkan bahwa variabel Indeks Harga Saham Gabungan (Y), Indeks Shanghai Stock Exchang (X4) dan Harga  Emas  Dunia  (X5)  adalah  stasioner  pada  tingkat level .  Sedangkan  pada  tabel  2 menunjukkan bahwa semua variabel stasioner dalam first difference sehingga tidak perlu melakukan uji derajat integrasi pada second difference .
Tabel 1. Hasil Uji Stasioneritas Tingkat Level
Keterangan: *, **, *** adalah stasioner pada α = 1%, 5%, dan 10% Sumber: Data Sekunder yang diolah, 2021
Tabel 2. Hasil Uji Stasioneritas Tingkat First Difference
Ket Tingkat First Difference None Constant Constant dan Trend t-statistic Prob t-statistic Prob t-Statistic Prob Y -9.974128* 0.0000 -10.24795* 0.0000 -10.26236* 0.0000 X1 -5.424157* 0.0000 -5.475036* 0.0000 -5.486113* 0.0001 X2 -11.68773* 0.0000 -11.91794* 0.0000 -11.87303* 0.0000 X3 -3.973319* 0.0001 -4.306237* 0.0007 -4.289537* 0.0046 X4 -7.707902* 0.0000 -7.674205* 0.0000 -7.660561* 0.0000 X5 -12.44974* 0.0000 -12.65104* 0.0000 -12.59610* 0.0000 X6 -9.408765* 0.0000 -9.374526* 0.0000 -9.327723* 0.0000 Keterangan: *, **, *** adalah stasioner pada α = 1%, 5%, dan 10% Sumber: Data Sekunder yang diolah, 2021 Ket Tingkat Level None Constant Constant dan Trend t-statistic Prob t-statistic Prob t-statistic Prob Y 1.533021 0.9688 -1.739660 0.4088 -3.608456** 0.0333 X1 -1.008381 0.2797 -0.783089 0.8195 -1.453150 0.8394 X2 1.408698 0.9599 -0.820402 0.8094 -1.795554 0.7009 X3 1.354049 0.9554 -0.508404 0.8846 -2.833428 0.1886 X4 -0.403631 0.5363 -2.594473*** 0.0970 -3.060037 0.1209 X5 1.423940 0.9611 -1.676662 0.4405 -3.502193** 0.0437 X6 -0.716782 0.4042 -1.662346 0.4477 -2.378022 0.3890

## Uji Kointegrasi Bound-Testing
Berdasarkan tabel 3 bisa dilihat bahwa nilai F hitung yaitu sebesar 6.085098. Nilai ini diatas upper  bound I(1)  pada  signifikan  1%.  Hal  ini  membuktikan  bahwa  terdapat kointegrasi  jangka  panjang  dalam  model  ARDL  atau  bisa  dikatakan  bahwa  variabel bergerak bersama-sama dalam jangka panjang.
Tabel 3. Hasil Uji Kointegrasi Bound-Testing
Test Statistic Value Signif. I(0) I(1) F-statistic 6.085098 10% 1.99 2.94 k 6 5% 2.27 3.28 2.5% 2.55 3.61 1% 2.88 3.99 Sumber: Data Sekunder yang diolah, 2021

## Uji Eror Correction Term (ECT)
Pada  tabel  tabel  4.  hasil  estimasi Eror  Correction  Term menunjukan  bahwa  variabel koreksi  kesalahan  ( eror  correction )  yang  merupakan  kesalahan  periode  sebelumnya ditunjukkan oleh variabel CointEq (-1) sebesar  -0.282943 dengan signifikansi pada α = 1%. Nilai variabel kesalahan yang bertanda negatif dan signifikan menunjukkan bahwa model Eror Correction Term adalah valid dan menunjukkan adanya kointegrasi jangka pendek antara variabel independen dan variabel dependen selama periode Januari 2010 hingga periode Desember 2019.
Tabel 4.  Uji Eror Correction Term
Sumber: Data Sekunder yang diolah, 2021

## Uji Pemilihan Lag Optimum
Berdasarkan  Gambar  1.  terdapat  20  model  terbaik  namun  model  yang  cocok  untuk estimasi ARDL dalam penelitian ini adalah model ARDL (1, 0, 1, 0, 6, 1, 0).

## Uji Stabilitas (Uji CUSUM)
Pada  Gambar  2.  nilai  kumulatif  recrusive  residual  berada  didalam  band  atau  bisa dikatakan garis CUSUM berwarna biru tidak keluar melewati garis putus-putus berwarna merah  batas  signifikan  5%.  Sehingga  bisa  dikatakan  bahwa  model  terdapat  kestabilan parameter estimasi berpengaruh terhadap Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG) selama periode penelitian.
Variabel Coefficient  t-Statistic Prob. CointEq (-1)  -0.282943  -7.222049  0.0000
12.716 12.718 12.720 12.722 12.724 12.726 12.728 12.730 A R D L (1 , 0 , 1 , 0 , 6 , 1 , 0 ) A R D L (1 , 1 , 1 , 0 , 6 , 1 , 0 ) A R D L (1 , 0 , 3 , 0 , 6 , 5 , 0 ) A R D L (1 , 1 , 1 , 0 , 6 , 4 , 4 ) A R D L (1 , 0 , 1 , 0 , 6 , 4 , 4 ) A R D L (1 , 0 , 1 , 0 , 6 , 4 , 0 ) A R D L (1 , 0 , 3 , 0 , 6 , 4 , 0 ) A R D L (1 , 0 , 1 , 0 , 6 , 3 , 0 ) A R D L (1 , 0 , 2 , 0 , 6 , 1 , 0 ) A R D L (1 , 2 , 1 , 0 , 6 , 4 , 4 ) A R D L (1 , 1 , 2 , 0 , 6 , 1 , 0 ) A R D L (1 , 0 , 3 , 0 , 6 , 1 , 0 ) A R D L (1 , 0 , 1 , 0 , 6 , 2 , 0 ) A R D L (1 , 2 , 1 , 0 , 6 , 5 , 4 ) A R D L (1 , 0 , 3 , 0 , 6 , 5 , 4 ) A R D L (1 , 0 , 1 , 0 , 6 , 5 , 0 ) A R D L (1 , 1 , 1 , 0 , 6 , 4 , 0 ) A R D L (1 , 3 , 1 , 0 , 6 , 1 , 0 ) A R D L (1 , 0 , 2 , 0 , 6 , 4 , 0 ) A R D L (1 , 1 , 1 , 0 , 6 , 5 , 4 ) Akaike Information Criteria (top 20 models)

## Sumber: Data Sekunder yang diolah, 2021
Gambar 1. Uji Lag Optimum

## Uji Asumsi Klasik
Berdasarkan  hasil  uji  normalitas,  uji  autokorelasi  dan  uji  heteroskedastisitas  dapat disimpulkan bahwa dalam  regresi  data terdistribusi  normal  dan tidak terdapat  masalah autokorelasi dan heteroskedastisitas.
-30 -20 -10 0 10 20 30 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 CUSUM 5% Significance
Sumber: Data Sekunder yang diolah, 2021

## Gambar 2. Uji CUSUM

## Uji Koefisien Determinasi
Berdasarkan  Lampiran  diperoleh  hasil  koefisien  determinasi  sebesar  0.979813  atau 97,9%.  Hal  ini  berarti  bahwa  variabel  Inflasi,  Nilai  Tukar  Rupiah  Terhadap Dollar , Indeks Nikkei 225,  Indeks  SSE,  Harga  Emas  Dunia,  dan  Harga  Minyak  Dunia mempengaruhi Indeks Harga Saham Gabungan sebesar 97,9%. Sedangkan sisanya 2,1% dijelaskan oleh variabel lain yang tidak terdapat pada model.

## Uji Statistik F
Berdasarkan tabel 4.11 diperoleh hasil probabilitas F-statistic sebesar 0.000000 dimana nilai ini lebih kecil dari tingkat signifikansi yaitu 0,05. Dengan demikian, variabel Inflasi, Nilai Tukar Rupiah Terhadap Dollar , Indeks Nikkei 225, Indeks SSE, Harga Emas Dunia,
dan  Harga  Minyak  Dunia  secara  bersama-sama  berpengaruh  terhadap  Indeks  Harga Saham Gabungan.
Uji Parsial T (Uji Hipotesis)
Tabel 5.  Estimasi ARDL Jangka Pendek Variabel Jangka Pendek Coefficient t-tatistic Prob X1 -4816.600 -3.681742 0.0004 X2 -0.316345 -6.689569 0.0000 X3 0.068569 4.515107 0.0000 X4 0.197134 2.748036 0.0126 X5 0.001694 3.085035 0.0064 X6 -2.398333 -1.726845 0.0873 Sumber: Data Sekunder yang diolah, 2021
Tabel 6.  Estimasi ARDL Jangka Panjang
Variabel Jangka Panjang Coefficient t-tatistic Prob. X1 -17023.20 -3.953974 0.0001 X2 -0.220850 -2.151499 0.0339 X3 0.242341 6.256433 0.0000 X4 -0.921783 -4.935668 0.0000 X5 0.000694 0.503905 0.6155 X6 -8.476371 -1.698584 0.0926
Sumber: Data Sekunder yang diolah, 2021
Berdasarkan tabel 5 dan tabel 6 hasil regresi ARDL estimasi jangka pendek dan jangka panjang maka dapat dianalisis sebagai berikut:
a. Tingkat Inflasi (X1)
Hasil dari pengujian dalam jangka pendek diperoleh nilai t-Statistic sebesar -3.681742 dan  probabilitas  sebesar  0.0004.  Dengan  nilai  tersebut  maka  t  hitung  >  t  tabel  (- 3.681742  >  -1.28944)  dan  nilai  probabilitas  lebih  kecil  dari  10%  atau  0,10.  Dalam jangka panjang diperoleh t-Statistic sebesar -3.953974 dan probabilitas sebesar 0.0001. Dengan  nilai  tersebut  maka  t  hitung  >  t  tabel  (-3.953974  >  -1.28944)  dan  nilai probabilitas lebih kecil dari 10% atau 0,10. Hasil ini menolak H0 dan menerima H1, maka dapat disimpulkan bahwa Tingkat Inflasi (X1) dalam jangka pendek dan jangka panjang berpengaruh negatif dan signifikan terhadap Indeks Harga Saham Gabungan.
b. Nilai Tukar Rupiah terhadap Dollar (X2)
Hasil dari pengujian dalam jangka pendek diperoleh nilai t-Statistic sebesar -6.689569 dan  probabilitas  sebesar  0.0000.  Dengan  nilai  tersebut  maka  t  hitung  >  t  tabel  (- 6.689569  >  -1.28944)  dan  nilai  probabilitas  lebih  kecil  dari  10%  atau  0,10.  Dalam jangka panjang diperoleh t-Statistic sebesar -2.151499 dan probabilitas sebesar 0.0339.
Dengan  nilai  tersebut  maka  t  hitung  >  t  tabel  (-2.151499  >  -1.28944)  dan  nilai probabilitas lebih kecil dari 10% atau 0,10. Hasil ini menolak H0 dan menerima H2, maka  dapat  disimpulkan  bahwa  Nilai  Tukar  Rupiah  terhadap Dollar (X2)  dalam jangka pendek dan jangka panjang berpengaruh negatif dan signifikan terhadap Indeks Harga Saham Gabungan.
c. Indeks Nikkei 225 (X3)
Hasil dari pengujian dalam jangka pendek diperoleh t-Statistic sebesar 4.515107 dan probabilitas sebesar 0.0000. Dengan nilai tersebut maka t hitung > t tabel (4.515107 > 1.28944) dan nilai probabilitas lebih kecil dari 10% atau 0,10. Dalam jangka panjang diperoleh t-Statistic sebesar 6.256433 dan probabilitas sebesar 0.0000. Dengan nilai tersebut maka t hitung > t tabel (6.256433 > 1.28944) dan nilai probabilitas lebih kecil dari 10% atau 0,10. Hasil ini menolak H0 dan menerima H3, maka dapat disimpulkan bahwa dalam jangka pendek dan jangka panjang Indeks Nikkei 225 (X3) berpengaruh positif dan signifikan terhadap Indeks Harga Saham Gabungan.
d. Indeks Shanghai Stock Exchange (X4)
Hasil dari pengujian dalam jangka pendek diperoleh t-Statistic sebesar 2.748036 dan probabilitas sebesar 0.0071. Dengan nilai tersebut maka t hitung > t tabel (2.748036 > 1.28944) dan nilai probabilitas lebih kecil dari 10% atau 0,10. Dalam jangka panjang diperoleh t-Statistic sebesar -4.935668 dan probabilitas sebesar 0.0000. Dengan nilai tersebut  maka  t  hitung  >  t  tabel  (-4.935668  >  -1.28944)  dan  nilai  probabilitas  lebih kecil  dari  10%  atau  0,10.  Hasil  ini  menolak  H4  dan  menerima  H0,  maka  dapat disimpulkan  bahwa  dalam  jangka  pendek  Indeks Shanghai  Stock  Exchange (X4) berpengaruh positif terhadap Indeks Harga Saham Gabungan, sedangkan dalam jangka panjang  Indeks Shanghai  Stock  Exchange (X4)  berpengaruh  negatif  dan  signifikan terhadap Indeks Harga Saham Gabungan.
e. Harga Emas Dunia (X5)
Hasil dari pengujian dalam jangka pendek diperoleh t-Statistic sebesar 3.085035 dan probabilitas sebesar 0.0026. Dengan nilai tersebut maka t hitung > t tabel (3.085035 > 1.28944) dan nilai probabilitas lebih kecil dari 10% atau 0,10. Dalam jangka panjang diperoleh t-Statistic sebesar 0.503905 dan probabilitas sebesar 0.6155. Dengan nilai tersebut maka t hitung < t tabel (0.503905 < 1.28944) dan nilai probabilitas lebih besar dari 10% atau 0,10. Hasil ini menolak H5 dan menerima H0, maka dapat disimpulkan bahwa  Harga  Emas  Dunia  (X5)  dalam  jangka  pendek  berpengaruh  positif  dan signifikan terhadap Indeks Harga Saham Gabungan, sedangkan dalam jangka panjang Harga Emas Dunia (X5) tidak berpengaruh terhadap Indeks Harga Saham Gabungan.
f. Harga Minyak Dunia (X6)
Hasil dari pengujian dalam jangka pendek diperoleh t-Statistic sebesar -1.726845 dan probabilitas sebesar 0.0873.  Dengan nilai tersebut maka t hitung > t tabel (-1.726845
> 1.28944) dan nilai probabilitas lebih kecil dari 10% atau 0,10. Dalam jangka panjang diperoleh t-Statistic sebesar -1.698584 dan probabilitas sebesar 0.0926. Dengan nilai tersebut maka t hitung > t tabel (-1.698584 > 1.28944) dan nilai probabilitas lebih kecil dari 10% atau 0,10. Hasil ini menolak H6 dan menerima H0, maka dapat disimpulkan bahwa  Harga  Minyak  Dunia  (X6)  dalam  jangka  pendek  dan  jangka  panjang berpengaruh  negatif  dan  signifikan  terhadap  Indeks  Harga  Saham  Gabungan.

## PENUTUP
Berdasarkan  hasil  pengujian  menggunakan  metode  ARDL  dapat  disimpulkan  bahwa dalam  jangka  pendek  Inflasi,  Nilai  Tukar  Rupiah  terhadap Dollar ,  dan  Harga  Minyak Dunia berpengaruh negatif dan signifikan terhadap IHSG. Sedangkan  Indeks Nikkei 225, Indeks SSE, dan Harga Emas Dunia positif dan signifikan terhadap IHSG. Dalam jangka panjang  Inflasi,  Nilai  Tukar  Rupiah  terhadap Dollar ,  Indeks  SSE  dan  Harga  Minyak Dunia  berpengaruh  negatif  dan  Signifikan  terhadap  IHSG.  Indeks Nikkei 225 berpengaruh  positif  dan  signifikan  terhadap  IHSG  dan  Harga  Emas  Dunia  tidak berpengaruh terhadap IHSG. Penelitian ini diharapkan dapat membantu investor maupun masyarakat luas untuk mengambil kebijakan dalam investasi dengan melihat faktor yang mempengaruhi  dari  IHSG.  Berdasarkan  penelitian  yang  sudah  dilakukan,  penulis menganggap  penelitian  ini  memiliki  beberapa  keterbatasan  yaitu  faktor-faktor  yang mempengaruhi  IHSG  dalam  penelitian  ini  terdiri  dari  6  variabel  yaitu  Tingkat  Inflasi, Nilai Tukar Rupiah terhadap Dollar , Indeks Nikkei , Indeks SSE, Harga Emas Dunia, dan Harga Minyak Dunia, sedangkan masih terdapat faktor-faktor lain yang mempengaruhi IHSG  seperti  PDB,  Jumlah  Uang  Beredar,  Indeks Dow  Jones ,  dan  Indeks Hang  Seng . Penulis berharap agar penelitian selanjutnya dapat melanjutkan penelitian dengan faktor lain yang berpengaruh terhadap IHSG.

## DAFTAR PUSTAKA
Aprian  Syahputra,  A.  (2019). Pengaruh  Kebijakan  Financing  To  Value  Dan  Faktor Ekonomi Terhadap Pembiayaan Pemilikan Rumah Di Bank Syariah Diajukan Oleh Anggi Aprian Syaputra Fakultas Ekonomi Universitas Islam Indonesia Yogyakarta .
Ariyanti, F. (2013). Inflasi Juli 2013 Terparah Sejak Indonesia Dilanda Krisis Moneter . Asmara,  R.  (2018). Pengaruh  Makroekonomi  Domestik  dan  Makroekonomi  Global Terhadap Indeks Harga Saham Gabungan di Bursa Efek Indonesia Menggunakan Metode Vector Eror Correction Model (VECM) . UIN SUSKA RIAU.
Clarasati, M., & Yogyakarta, U. T. (2018). Analisis Pengaruh Variabel Makroekonomi dan  Harga  Emas  Du//nia  terhadap  Indeks  Harga  Saham  Gabungan  (  IHSG  ) Pendahuluan . 1–11.
Eko  Wicaksono,  P.  (2015). BPS:  Inflasi  Desember  2014  Capai  2,46% . https://m.liputan6.com/bisnis/read/2155316/bps-inflasi-desember-2014-capai-246
Ghozali, I. (2013). Analisis Multivariat dan Ekonometrika: Teori, Konsep dan Aplikasi dengan Eviews 10 (Ed 2.). UNDIP.
Gujarati, Damodar N and Poster, D. C. (2013). Basic Econometrics (5th Ed).
Hadi,  N.  (2013). Pasar  Modal:  Acuan  Teoretis  dan  praktis  Investasi  di  Instrumen Keuangan Pasar Modal (Ed Pertama). Grha Ilmu.
Hartono, J. (2018). Metoda Pengumpulan dan Teknik Analisis Data (Ed 1.). ANDI.
Hartono,  J.  (2017). Teori  Portofolio  dan  Analisis  Investasi (kesebelas).  BPFE- YOGYAKARTA.
Hidayat,  Asep  Kurnia,  M.  F.  dan,  &  Sanim,  B.  (2019).  P engaruh  Kapitalisasi  Pasar Saham dan Variabel Makroekonomi Terhadap Indeks Harga Saham Gabungan Di Bursa  Efek  Indonesia . Jurnal  Aplikasi  Manajemen  Dan  Bisnis, vol  5 . http://dx.doi.org/10.17358/jabm.5.2.332
Husnan, S. (2015). Dasar-Dasar Teori Portofolio & Analisis Sekuritas (Edisi Keli). UPP STIM YKPN.
Kusharfitri, D. A. (2016). Analisis Pengaruh Tingkat  Suku Bunga, Inflasi Dan Jumlah Uang  Beredar  (M2)  Terhadap  Indeks  Harga  Saham  Gabungan  Di  Bursa  Efek Indonesia Tahun 2009:05 - 2013:12 Naskah .
Malih, M. I. (2018). Analisis Pengaruh Inflasi,Indeks produksi,Kurs,Indeks Dow Jones dan BI Rate Terhadap Indeks Harga Saham Gabungan di Indonesia .
Nkoro, E., & Uko, A. K. (2016). Autoregressive Distributed Lag ( ARDL ) cointegration technique : application and interpretation . 5 (4), 63–91.
Nofiatin, I. (2013). Jumlah Uang Beredar, dan Indeks Harga Saham Gabungan ( IHSG ) Periode 2005 – 2011. Jurnal Aplikasi Manajemen , 11 (2), 1–8.
Nurwulandari, A. dan I. F. (n.d.). Pengaruh Keseimbangan Jangka Panjang Dan Jangka Pendek Indeks DJIA, FTSE 100 , Dax 30 , Cac 40 , dan Nikkei 225 Terhadap Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG) . 9–19.
Ranto,  S.  R.  (2019).  Pengaruh  Jangka  Pendek  Dan  Jangka  Panjang  Variabel  Makro Ekonomi  Terhadap  Ihsg  Di  Bursa  Efek  Indonesia  Dengan  Pendekatan  Error Correction  Model  (ECM). Jurnal  Derivat:  Jurnal  Matematika  Dan  Pendidikan Matematika , 6 (1), 12–24. https://doi.org/10.31316/j.derivat.v6i1.332
Rizki,  N.  (2017). Pengaruh  Variabel  Makro  Ekonomi  terhadap  Indeks  Harga  Saham Gabungan (IHSG) di Bursa Efek Indonesia dengan menggunakan Error Correction Model (ECM) . 1–114. http://repository.ibs.ac.id/id/eprint/111
Samri, Y., & Nasution, J. (2015). Peranan Pasar Modal Dalam Perekonomian Negara . 95–112.
Shin,  Y.,  &  Greenwood-nimmo,  M.  (2013). Modelling  Asymmetric  Cointegration  and Dynamic Multipliers in a Nonlinear ARDL Framework . 44 (0), 1–44.
Sihombing,  P.,  &  ,  R.  (2014).  Pengaruh  Indeks  Saham  Global  Dan  Kondisi  Makro Indonesia Terhadap Indeks Harga Saham Gabungan Bursa Efek Indonesia. Media Ekonomi , 22 (2), 133. https://doi.org/10.25105/me.v22i2.3171
Soeprijadi. (2016). Analisis hubungan inflasi, kurs, BI Rate dan IHSG dengan pendekatan error correction model (ecm) periode jan-2008 sampai dengan des-2014. 95–112.
Sugiyono. (2017). Metode Penelitian Bisnis (Edisi ke-3). ALFABETA, CV.
Sukirno, S. (2015). Makroekonomi Teori Pengantar (ed. 3 cet.). Rajawali Pers.
Sunariyah.  (2011). Pengantar  Pengetahuan  Pasar  Modal (Edisi  Keen).  UPP  STIM YKPN.
Suryanto.  (2017). Pengaruh  harga  minyak  dan  emas  terhadap  indeks  harga  saham gabungan di bursa efek indonesia . VII (1), 1–13.
Tandelilin, E. (2017). Pasar Modal: Manajemen Portofolio & Investasi (Ed Pertama). PT KANISIUS.
Triyono,  D.,  &  Santoso,  A.  (2016).  Analisis  pengaruh  indeks  harga  saham  asing  dan variabel makroekonomi Indonesia terhadap Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG) di  Bursa  Efek  Indonesia  (Periode  Januari  2013-Agustus  2015). Jurnal  Riset Ekonomi Dan Bisnisdan Bisnis , 9 (3), 20–39.
Widarjono,  A.  (2018). Ekonometrika:  Pengantar  dan  Aplikasinya  Disertai  Panduan EViews (Edisi Keli). UPP STIM YKPN.
Wijayanti,  A.  (2013).  Makroekonomi  dan  Indeks  Pasar  Modal  Dunia  Terhadap Ppergerakan Indeks Harg, Disusun oleh : Anis Wijayanti.
Wikayanti, N. L. P. D., Aini, Q., & Fitriyani, N. (2020). Pengaruh Kurs Dolar Amerika Serikat, Inflasi, dan Tingkat Suku Bunga Terhadap Indeks Harga Saham Gabungan Dengan  Vector  Error  Correction. Eigen  Mathematics  Journal , 1 (2),  64. https://doi.org/10.29303/emj.v1i2.58
Yulianti,  Y.  D.,  &  Yusra,  I.  (n.d.).  Pergerakan  indeks  harga  saham  gabungan  sebagai dampak dari variabel makro. 1–12.
Zaretta, B., & Yovita, L. (2019). Harga Saham, Nilai Tukar Mata Uang Dan Tingkat Suku Bunga  Acuan  Dalam  Model  Autoregressive  Distributed  Lag  (Ardl). Jurnal Penelitan Ekonomi Dan Bisnis , 4 (1), 9–22. https://doi.org/10.33633/jpeb.v4i1.2318