(TAM) Dalam Pengujian Model Penerimaan Sistem Informasi …

## ANALISIS HUBUNGAN INFLASI, KURS, BI RATE DAN IHSG
DENGAN PENDEKATAN ERROR CORRECTION MODEL (ECM) PERIODE JAN-2008 SAMPAI DENGAN DES-2014
Soeprijadi Sekolah Tinggi Ilmu Ekonomi Y.A.I espestat57@hotmail.com
ABSTRACT: The  purpose  of  this  study  was  to  determine  the  long-term,  short- term and quantify the size of Inflation, Exchange Rate and BI-Rate because it is a variable that can affect the level Composite Stock Price Index (CSPI) in Indonesia Stock  Exchange.  The  data  used  in  this  study  is  a  monthly time  series  data  from January  2008  to  December-2014.  The  test  results  stationeritas  data  level  is  not stationary, whereas the residual at the current level occurs cointegration or long- term  relationship.  All  data  is  stationary  at  1 st level  difference.  Thus  the requirement  for  ECM  (Error  Correction  Model)  have  been  met,  then  it  can  be followed by hypothesis testing. The test results showed: Inflation on JCI in the long term has a positive and significant impact, in the short term have a positive and significant  impact;  Exchange  against  JCI  in  the  long  term  has  a  positive  and significant impact, in the short term have a negative impact and insignificant; BI- Rate on JCI in the long run have a negative and significant impact, in the short term have a negative and significant impact.
Keywords : Inflation, exchange rate and BI_Rate, JCI, Error Correction Model.

## PENDAHULUAN
Indek Harga Saham Gabungan (IHSG) bergerak secara dinamis dan berubah dalam waktu sangat cepat. Pergerakan indeks dapat dipengaruhi oleh  beberapa  faktor  baik  secara  internal  maupun  eksternal.  Kondisi ekonomi,  situasi  politik,  dan  stabilitas  kemananan  merupakan  sebagian faktor yang mampu mempengaruhi pergerakannya secara langsung.
Pada  tahun  2008  terjadi  krisis  keuangan  dunia  yang  ditandai dengan kebangkrutan beberapa perusahaan besar di Amerika Serikat, hal ini dipicu oleh terjadinya krisis kredit perumahan, produk sekuritas. Krisis ini  ikut  mempengaruhi  perekonomian  Indonesia,  salah  satu  indikatornya adalah  jatuhnya  harga  saham  di  pasar  modal.  Indeks  Harga  Saham Gabungan  (IHSG)  di  Bursa  Efek  Indnesia  (BEI)  mengalami  penurunan tajam sebesar yaitu 50,64 % yaitu dari 2745 pada tahun 2007, turun menjadi 1355 pada tahun 2008.
Pengaruh  lain  krisis  finansial  global  terhadap  ekonomi  makro adalah  dari  sisi  tingkat  suku  bunga.  Dengan  naik  turunnya  kurs  dollar, suku  bunga  akan  naik  karena  Bank  Indonesia  akan  menahan  rupiah sehingga  akibatnya  inflasi  akan  meningkat.  Kedua,  gabungan  antara pengaruh kurs dollar tinggi dan suku bunga yang tinggi akan berdampak
pada sektor investasi dan sektor riil, di mana investasi di sektor riil seperti properti dan usaha kecil dan menengah (UKM) dalam hitungan semesteran akan sangat terganggu. Pengaruhnya pada investasi di pasar modal, krisis global  ini  akan  membuat  orang  tidak  lagi  memilih  pasar  modal  sebagai tempat  yang  menarik  untuk  berinvestasi  karena  kondisi  makro  yang kurang mendukung.   Sebagai  akibat  dari  kirisis  ekonomi,  indikator ekonomi makro menunjukkan defisit anggaran. Nilai investasi penanaman modal asing (PMA) di Indonesia juga mengalami penurunan cukup tajam sebesar 25 persen (Soenarno, 2003).
Terdapat  dua  hal  yang  menarik  untuk  dicermati  dalam perdagangan saham di bursa saham, yaitu harga saham atau return saham dan  likuiditas  saham  (volume  perdagangan  dan  frekuensi  perdagangan saham)  (Copeland,  Conroy  et  al.,  Tirapat  dan  Nitayagasetwat,  dalam Suyanto,  2007).  Kedua  hal  tersebut  merupakan  ukuran  dari  kinerja  suatu saham.  Banyak  hal  mempengaruhi  naik  turunnya  kinerja  saham  di antaranya faktor makro ekonomi seperti inflasi, nilai tukar uang, dan suku bunga.
Apabila kesempatan investasi mempunyai tingkat risiko yang lebih tinggi, maka investor akan mengisyaratkan tingkat keuntungan yang lebih tinggi  pula.  Dengan  kata  lain,  semakin  tinggi  risiko  suatu  kesempatan investasi maka akan semakin tinggi pula tingkat keuntungan (return) yang diisyaratkan oleh investor (Jogianto, 2000).
Para  pelaku  ekonomi  di  sektor  riil  menggunakan  harga  saham sebagai  salah  satu  data  untuk  membentuk leading  indicator guna memprediksi  aktivitas  ekonomi  di  kemudian  hari.  Dengan  mengetahui leading indicator para pelaku ekonomi dapat mengambil aksi tertentu untuk mengantisipasi  apa  yang  kemungkinan  besar  akan  terjadi  kemudian. Dengan  membuat  antisipasi,  maka  mereka  dapat  berada  di  dalam perekonomian.  Begitu  juga  para  pemain  saham  juga  telah  berusaha mencari leading  indicators yang  dapat  menjadi  petunjuk  arah  pergerakan saham  baik  untuk  jangka  pendek,  menengah  dan  panjang.  Dalam pencarian  inilah  IBAS Research ,  sebuah  perusahaan  riset  swasta, menemukan  tiga leading  indicators harga  saham,  yakni  indeks Dow  Jones Industrial Average (DJIA), kurs Rupiah terhadap Dolar Amerika Serikat, dan tingkat  bunga  Sertifikat  Bank  Indonesia  (Cahyono,  2002  dalam  Widodo, Edi Sri., 2011).
Kemudian  menurut  Sunariyah,  (2004)  ada  beberapa  faktor  atau variabel  ekonomi  yang  dapat  mempengaruhi  harga  saham  antara  lain pertumbuhan  GDP,  produksi  industri,  inflasi,  tingkat  bunga,  nilai  tukar, pengangguran dan anggaran defisit.
Beberapa penelitian sebelumnya tentang harga saham dengan nilai tukar  uang  (domestik  terhadap  US  dolar)  yang  dilakukan  di  berbagai negara  menunjukkan  hasil  yang  berbeda.  Frank  dan  Young  (dalam  Saini dkk,  2002)  yang  meneliti  US  MNCs  ( United  State  Multi  National Corporations ) menemukan bahwa tidak ada pola yang pasti ( no recognizable pattern )  dari  hubungan  harga  saham  dengan  nilai  tukar  uang.  Bahmani- Oskooee dan Sohrabian (dalam Saini dkk, 2002) menyimpulkan bahwa ada feedback interaction antara harga saham di Amerika dengan nilai tukar uang. Tetapi  Ang  dan  Ghalap  (dalam  Saini  dkk, 2002)  yang  meneliti  lima belas
US MNCs ( United  State Multi National Corporations ) menunjukkan hal  lain yaitu bursa saham saat itu adalah efisien dan harga saham menyesuaikan dengan  cepat  terhadap  perubahan  nilai  tukar  uang.  Selanjutnya  Smith (1992)  menemukan  bahwa  nilai  tukar  uang  mempunyai  pengaruh  yang signifikan  terhadap return saham  di  Jerman,  Jepang  dan  Amerika.  Hal senada  diungkapkan  oleh  Granger et  al., (2000)  bahwa  nilai  tukar berpengaruh  ( lead )  terhadap  harga  saham  di  Jepang,  Hongkong  dalam periode  Januari  1995  sampai  November  1997  dan  Januari  1986  sampai November 1987.
Indikator  yang  digunakan  Investor  untuk  menilai  perkembangan pasar  modal  Indonesia  adalah  menilai  tren  perkembangan  IHSG.  Tren IHSG pada periode 2013 terlihat pada bulan januari-juli, IHSG berada pada level  harga  rata-rata  4,425.97  dan  baru  mengalami  kenaikan  harga  pada bulan  Agustus  yaitu  sebesar  5,18  %  (249,73  poin)  ke  level  5.068,63  dari tahun  sebelumnya.  Kenaikan  ini  dipicu  oleh  melemahnya  kurs  rupiah sebesar  6,28%  (646  poin)  ke  level  harga  Rp/US$.10.924  dari  bulan sebelumnya.  sehingga  harga-harga  saham  perusahaan  yang  berorientasi ekspor mengalami kenaikan.
Sementara  kenaikan  inflasi  sebesar  2,09%  pada  bulan  Agustus  ke level  8,79%  dari  bulan  sebelumnya  tidak  berpengaruh  terhadap  harga saham  sektoral.  Tren  IHSG  mulai  mengalami  penurunan  pada  bulan September - Desember ke level 4.453,70.
Penurunan nilai  IHSG  ini  juga  dipicu  oleh  melemahnya  nilai  kurs Rp/US$.  10.924  ke  level  harga  Rp/US$.  12.189  dari  bulan  September  ke bulan  Desember.  Terdepresiasinya  kurs  ini  disebabkan  oleh  tingginya permintaan  pasar  terhadap  kurs  valuta  asing  dimana  kondisi  ini dimanfaatkan  oleh  pelaku  pasar  untuk  menaikan  harga  dolar,  sementara bank sentral tidak mempunyai otoritas untuk mengatur nilai kurs tersebut sehingga nilai kurs sepenuhnya ditentukan oleh mekanisme pasar.
Nilai kurs bulan januari 2011 melemah 0,87% dari tahun sebelumnya yang  masih  berada  pada  level  Rp/US$.8.978  dan  pada  bulan  Februari rupiah  menguat  2,65%  (234  poin)  ke  level  harga  Rp/US$.  8.823.  Kurs rupiah terlihat stagnan dan mulai terapresiasi pada bulan Maret – Oktober ke  level  harga  Rp/US$  8.000-an  dengan  kurs  terendah  pada  bulan  Juli sebesar  Rp.US$.8.508.  Penguatan  kurs  rupiah  ini  terjadi  karena  mulai menurunnya permintaan terhadap dolar Amerika (Yuni Appa, 2014).

## REVIEW LITERATUR DAN HIPOTESIS
Banyak  teori  dan  penelitian  terdahulu  yang  mengungkapkan bahwa  pergerakan  Indeks  Harga  Saham  Gabungan  (IHSG)  sangat dipengaruhi oleh beberapa indikator. Secara teori tingkat suku bunga dan harga saham berpengaruh negatif, tingkat bunga yang terlalu tinggi akan mempengaruhi  nilai  sekarang  ( present  value )  aliran  kas  perusahaan  dan banyak  hal,  sehingga  kesempatan  -  kesempatan  investasi  yang  ada  tidak akan menarik lagi (Tandelilin, 2010).
Tingkat  bunga  yang  tinggi  juga  akan  meningkatkan  biaya  modal yang  akan  ditanggung  perusahaan  dan  juga  akan  menyebabkan  return yang diisyaratkan investor dari  suatu  investasi akan meningkat. Menurut (Samsul, 2006) tingkat suku bunga yang tinggi akan menyebabkan investor menarik  investasi  sahamnya  dan  memindahkannya  pada  investasi  yang menawarkan  tingkat  pengembalian  yang  lebih  aman,  seperti  deposito. Menurut  (Jones,  2004)  suku  bunga  yang  tidak  terkendali  dapat menyebabkan turunnya return saham, karena kenaikan tingkat suku bunga akan berdampak negatif terhadap harga saham.
Menurut  Bank  Indonesia,  “inflasi  adalah  kecenderungan  dari harga-harga untuk meningkat secara umum dan terus-menerus”. Rahardja dan  Manurung  (2008)  menge-mukakan  bahwa  dalam  definisi  inflasi, terdapat  tiga  komponen  penting  yang  harus  dipenuhi.  Pertama,  ada sebuah  kecenderungan  kenaikan  harga-harga,  walaupun  pada  waktu tertentu  terjadi  penurunan  atau  kenaikan  dibanding  dengan  sebelumnya, tetapi  tetap  menunjukkan  kecenderungan  yang  meningkat.  Kedua, kenaikan harga yang terjadi bersifat umum yang berarti peningkatan harga tidak dialami oleh satu atau beberapa komoditas saja. Ketiga, peningkatan harga  yang  berlangsung  terus  menerus  yang  berarti  tidak  hanya  terjadi pada satu waktu saja.
Secara  sederhana  inflasi  diartikan  sebagai  meningkatnya  harga- harga secara umum dan terus menerus. Kenaikan harga dari satu atau dua barang  saja  tidak  dapat  disebut  inflasi  kecuali  bila  kenaikan  itu  meluas (atau  mengakibatkan  kenaikan  harga)  pada  barang  lainnya  (Bank Indonesia,  2010).  Menurut  Sukirno  (2004)  inflasi  adalah  kenaikan harga  – harga umum yang berlaku dalam suatu perekonomian dari suatu periode ke periode lainya.
Nilai  tukar  mata  uang  asing  ( the  exchange  rate )  atau  nilai  kurs menyatakan  hubungan  nilai  diantara  satu  kesatuan  mata  uang  asing  dan kesatuan mata uang dalam negeri. Menurut FASB, kurs adalah rasio antara suatu unit mata uang tertentu dengan sejumlah mata uang lain yang bisa ditukar pada waktu tertentu.
Menurut  Joesoef  (2008)  “kurs  ( ex-change  rate )  adalah  jumlah  mata uang tertentu yang dapat ditukar terhadap satu unit mata uang lain”. Kurs ( exchange  rate )  antara  dua  negara  adalah  tingkat  harga  yang  disepakati penduduk  kedua  negara  untuk  saling  melakukan  perdagangan.( Mankiw,2003).
Kurs  valuta  asing  atau  kurs  mata  uang  asing  menunjukan  harga atau  nilai  mata  uang  suatu  negara  dinyatakan  dalam  nilai  mata  uang negara  lain.  Kurs  valuta  asing  dapat  juga  didefinisikan  sebagai  jumlah uang domestik ang dibutuhkan, yaitu banyaknya rupiah yang dibutuhkan untuk memperoleh satu unit mata uang asing, (Sukirno,2004).
Kurs  mata  uang  asing  mengalami  perubahan  nilai  yang  terus menerus  dan  relatif  tidak  stabil.  Perubahan  nilai  ini  dapat  terjadi  karena adanya perubahan permintaan dan penawaran atas suatu nilai mata uang asing pada masing-masing pasar pertukaran valuta dari waktu ke waktu. Sedangkan perubahan permintaan dan penawaran itu sendiri dipengaruhi oleh  adanya  kenaikan  relatif  tingkat  bunga  baik  secara  bersama-sama maupun  sendiri-sendiri  terhadap  negara.  Apresiasi  atau  depresiasi  akan
terjadi apabila negara menganut kebijakan nilai tukar mengambang bebas ( free  floating  exchange  rate )  sehingga  nilai  tukar  akan  ditentukan  oleh mekanisme pasar (Kuncoro,2001).
Menurut  Bank  Indonesia,  “BI  rate  adalah  suku  bunga  instrumen sinyaling  Bank  Indonesia  yang  ditetapkan  pada  Rapat  Dewan  Gubernur (RDG)  triwulan  untuk  berlaku  selama  triwulan  berjalan,  kecuali  ditetap- kan berbeda oleh RDG bulanan dalam triwulan yang sama”.
BI  rate  merupakan  cerminan  sikap  atau  respon  kebijakan  moneter yang  ditetapkan  BI  dan  patokan  bagi  bank  dan/atau  lembaga-lembaga keuangan  lainnya  di  Indonesia  dalam  menentukan  suku  bunga  pinjaman atau  suku  bunga  simpanan.  Patokan  yang  dimaksud  hanya  sebatas  pada rujukan dan bukan peraturan yang bersifat mengikat atau memaksa.
BI Rate digunakan  sebagai  acuan  dalam  pelaksanaan  operasi pengendalian moneter untuk mengarahkan agar rata-rata tertimbang suku bunga SBI 1 bulan hasil lelang operasi  pasar terbuka berada di sekitar BI rate. Selanjutnya suku bunga SBI 1 bulan diharapkan mempengaruhi suku bunga pasar uang antar bank dan suku bunga jangka yang lebih panjang.
Perubahan  BI rate (SBI  tenor  1  bulan)  ditetapkan  secara  konsisten dan  bertahap  dalam  kelipatan  25  basis  poin  (bps).  Apabila  tingkat  suku bunga  naik  maka  secara  langsung  akan  meningkatkan  beban  bunga. Perusahaan  yang  mempunyai  leverage  yang  tinggi  akan  mendapatkan dampak  yang  sangat  berat  terhadap  kenaikan  tingkat  bunga.  Kenaikan tingkat  bunga  ini  dapat  mengurangi  profitabilitas  perusahaan  sehingga dapat  memberikan  pengaruh  terhadap  harga  saham  perusahaan  yang bersangkutan.
Indeks  Harga  Saham  Gabungan  (IHSG)  atau Composite  Stock  Price Index (CSPI)  merupakan  suatu  nilai  yang  digunakan  untuk  mengukur kinerja  kerja  saham  yang  tercatat  di  suatu  bursa  efek.  Ada  dua  metode penghitungan IHSG yang umum dipakai (Robert Ang,1997), yaitu  Metode rata-rata  ( Average  Method )  dan  Metode  rata-rata  tertimbang  ( Weighted Average Method ).
IHSG  BEI  atau  JSX  CSPI  merupakan  IHSG  yang  dikeluarkan  oleh BEI. IHSG BEI ini mengambil hari dasar pada tanggal 10 Agustus 1982 dan mengikutsertakan  semua  saham  yang  tercatat  di  BEI.  IHSG  BEI diperkenalkan  pertama  kali  pada  tanggal  1  April  1983  yang  digunakan sebagai  indikator  untuk  memantau  pergerakan  saham.  Indeks  ini mencakup  semua  saham  biasa  maupun  saham  preferen  di  BEI.  Metode penghitungan yang digunakan adalah metode rata-rata tertimbang Paasche (Robert Ang,1997).
Sejak  tanggal  1  Desember  2007,  Bursa  Efek  Jakarta  digabung dengan  Bursa  Efek  Surabaya  menjadi  Bursa  Efek  Indonesia.  Oleh  karena itu  IHSG  BEJ  kemudian  berubah  menjadi  IHSG  BEI  sejak  penggabungan tersebut.
Penelitian  mengenai  IHSG  dan  faktor-faktor  yang  mempengaruhi telah  dilakukan  oleh  peneliti  sebelumnya,  antara  lain  Aditya  Setiawan (2012)  dalam  penelitiannya  menunjukkan  bahwa  inflasi  berpengaruh positif dan signifikan terhadap IHSG. Sedangkan Yuni Appa (2014) dalam
penelitiannya  menunjukkan  bahwa  inflasi  tidak  berpengaruh  signifikan terhadap  IHSG.  Hasil  penelitian  Ruhul  Ayu  Lestari  (2015)  menunjukkan bahwa  BI rate berpengaruh  negatif  dan  signifikan  terhadap  IHSG. Selanjutnya  Witjaksono  dan  Ardian  (2012)  menunjukkan  bahwa  kurs rupiah berpengaruh negatif terhadap IHSG.
Dalam  analisis  deret  waktu  ( time  series ),  apabila  data  yang digunakan  tidak  stasioner  maka  model  regresi  yang  terbentuk menghasilkan koefisien determinasi ganda (R 2 ) yang relatif tinggi namun statistik Durbin-Watson rendah. Tingginya statistik dan rendahnya statistik Durbin-Watson  dari  suatu  model,  merupakan  peringatan  bahwa  hasil pendugaan  tersebut  adalah  Regresi  Lancung  ( spurious  regression )  yang mengakibatkan  pendugaan  koefisien  regresi  tidak  efisien,  peramalan regresi tersebut akan meleset dan uji koefisien regresi menjadi tidak sahih (Granger  dan  Newbold,  1974).  Terdapat  metode  yang  dapat  digunakan untuk  mengatasi  persoalan  variabel  runtun  waktu  yang  tidak  stasioner ( nonstationary )  dan  regresi  lancung  ( spurious  regression ),  metode  tersebut adalah Error  Correction Model (ECM). ECM dapat diturunkan melalui dua pendekatan, yaitu pendekatan Autoregressive  Distributed  Lag (ARDL) yang digunakan dalam model ECM Engle-Granger (Aprianti, dkk., 2014).

## METODE
Metode  atau  pendekatan  penelitian  dalam  penelitian  ini  adalah asosiatif  kausal.  Penelitian  asosiatif  kausal  adalah  penelitian  yang bertujuan  untuk  menentukan  apakah  terdapat  pengaruh  dua  variabel bebas  atau  lebih  terhadap  variabel  terikat,  serta  seberapa  besar  pengaruh yang ada di antara variabel yang diteliti (Kuncoro, 2003).
Penelitian  ini  mengkaji  pengaruh  variabel  tingkat  inflasi,  BI  Rate dan  nilai  tukar  (Kurs)  terhadap  Indeks  Harga  Saham  Gabungan  (IHSG) periode Januari-2008 sampai dengan Desember-2014.
Menurut  Kuncoro  (2003)  variabel  adalah  sesuatu  yang  dapat membedakan atau mengubah nilai.
Penelitian ini menggunakan variabel penelitian sebagai berikut:
Variabel  bebas  atau  independent  variable  adalah  variabel  yang biasanya  dianggap  sebagai  variabel  prediktor  atau  penyebab  karena memprediksi atau menyebabkan variabel dependen (Kuncoro, 2003).
Variabel bebas dalam penelitian ini adalah : X1: Inflasi
Yaitu  tingkat  inflasi  yang  diukur  dari  Indeks  Harga  Konsumen (IHK) dengan harga konstan tahun dasar 2000, berbentuk data bulanan. X2: BI Rate
Tingkat suku bunga SBI (BI Rate) adalah tingkat suku bunga yang dikeluarkan  oleh  Bank  Indonesia  pada  akhir  bulan  sesuai  keputusan dengan Rapat Dewan Gubernur.
X3: Kurs
Adalah  Kurs  (nilai  tukar)  Rupiah  terhadap  Dollar  Amerika  yang berupa data kurs tengah bulanan tahun 2008 – 2014.
Variabel Terikat atau Dependent Variable (Y)
Variabel terikat atau dependent variable dalam penelitian ini adalah Indeks  Harga  Saham  Gabungan  yang  berupa  data  penutupan  bulanan Indeks Harga Saham Gabungan di Bursa Efek Indonesia.
Jenis dan sumber data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder yang berbentuk times series dari bulan Januari 2008 sampai dengan  Desember  2014  dan  diperoleh  dari  Badan  Pusat  Statistik,  Bank Indonesia,  Bursa  Efek  Indonesia,  jurnal  –  jurnal  ekonomi  dan  sumber lainnya yang dibutuhkan.
Metode  analisis  data  merupakan  metode  yang  digunakan  untuk membuktikan  hipotesis  yang  diajukan.  Dalam  penelitian  ini  bersifat kuantitatif dengan menggunakan model alat analisis model ekonometrika koreksi  kesalahan  ( Error  Correction  Model/ECM ).  Penggunaan  metode analisis  ini  didasarkan  kemampuan  metode  tersebut  untuk  menganalisis hubungan antar variabel dalam jangka panjang dan jangka pendek.
Menurut  Insukindro  dalam  Ikasari  (2005)  model  ECM  relatif  baik digunakan  karena  faktor  gangguan  yang  merupakan  “ eqluibrium  error ” diparameterisasi.  Kesalahan  ekluibrium  ini  dapat  digunakan  untuk mengkaitkan perilaku jangka pendek terhadap nilai jangka panjang antara variabel – variabel ekonomi.
Bila  dalam  jangka  pendek  terdapat  keseimbangan  dalam  satu periode  maka  model  koreksi  kesalahan  akan  mengkorekasi  pada  periode berikutnya, sehingga mekanisme koreksi model kesalahan dapat diartikan sebagai penyelaras perilaku jangka pendek dan jangka panjang.
Dalam  penelitian  ini  analisis  dan  pengujian  dilakukan  dengan  bantuan software EViews 8.8 dan pembahasan analisis secara deskriptif.

## Uji Autokorelasi
Stasioneritas  merupakan  asumsi  penting  yang  harus  dipenuhi dalam  analisis  ekonometrika.  Salah  satu  uji  stasioneritas  adalah menggunakan uji akar unit. Untuk melakukan uji akar unit terhadap data yang  mengandung  autokorelasi  pada  residual  digunakan  uji  akar  unit Phillips-Perron (PP).
H 0 : Tidak terdapat autokorelasi pada residual.
H 1 :  Terdapat autokorelasi pada residual.
Uji  LM  akan  menghasilkan  statistic  Breusch-Godfrey  (BG  Test)  yg dilakukan dengan meregres residual Ut menggunakan autoregresif model dengan order p:
Ut = p1.Ut-1 + p2. Ut-2 + ….+ pn. Ut-n + et Kriteria  uji:  Jika  nilai  Obs*R-squared  <  statistik  Chi_square  atau mempunyai  probabilitas  signifikansi  <  0.05  maka  terdapat  autokorelasi pada residual.

## Uji Stasioneritas dan Derajat Integrasi
Menurut  Widaryono  (2009)  suatu  data  hasil  proses  random dikatakan  stasioner  jika  memenuhi  tiga  kriteria  yaitu:  jika  rata  rata  dan
variannya konstan sepanjang waktu dan kovarian antara dua data runtut waktu  hanya  tergantung  dari  kelambanan  antara  dua  periode  waktu tersebut.
Sebagai  implikasinya  untuk  mengetahui  kestasioneritasan  data dapat dilakukan pengujian sebagai berikut:
Uji Akar Unit ( Unit Root Test )
Uji  akar  unit  ini  dilakukan  untuk  mengamati  apakah  koefisien tertentu  dari  model  otoregresif  yang  ditaksir  mempunyai  nilai  satu  atau tidak.  Langkah  pertama  adalah  menaksir  model  otoregresif  dari  masing masing variabel yang digunakan dengan OLS (Siagian, 2003)
Uji Philips Perron merupakan uji yang dikembangkan oleh Philips dan  Perron  yang  bertujuan  untuk  mengetahui  stasioneritas  data  pada tingkat level. Pada penelitian ini uji akar unit dilakukan dengan uji Philips Perron,  dengan aturan apabila  nilai  PP hitung lebih besar dari  nilai  kritis mutlak pada α = 5% maka data stasioner. Dan sebaliknya, apabila nilai PP hitung  lebih  kecil  dari  nilai  kritis  mutlak  pada  derajat  kepercayaan  5% maka data belum stasioner.
Uji Derajat Integrasi ( Integration Test )
Menurut Siagian (2003) Apabila data yang diamati belum stasioner pada  uji  akar  akar  unit,  maka  dilakukan  uji  derajat  integrasi  untuk mengetahui pada derajat integrasi berapa data tersebut akan stasioner.
Uji  derajat  integrasi  merupakan  uji  yang  dilakukan  untuk mengukur pada tingkat diferensi ke berapa data semua variabel stasioner. Metode  yang  digunakan  adalah  metode  Philips  Perron  yaitu  dengan membandingkan  nilai  hitung  PP  dengan  nilai  kritis  mutlak  PP  α=5%. Apabila  data  masih  belum  stasioner  maka  dengan  metode  ini  dilakukan pengujian  dengan  tingkat  diferensiasi  selanjutnya  sampai  data  stasioner pada level yang sama.
Uji Kointegrasi ( Cointegration Approach )
Uji  kointegrasi  dilakukan  untuk  menguji  integrasi  keseimbangan jangka panjang hubungan antar variabel. Uji integrasi dapat dilakukan bila variabel yang digunakan memiliki derajat integrasi yang sama. Uji statistik yang digunakan adalah uji CRDW ( Cointegration Regression Durbin Watson ), uji DF ( Dickey Fuller ) dan ADF ( Augmented Dickey Fuller ). (Siagian, 2003). Uji  kointegrasi  merupakan  uji  yang  dilakukan  untuk  mengetahui apakah  terdapat  keseimbangan  dalam  jangka  panjang  pada  model  yang telah  dibentuk.  Dilakukan  untuk  menguji  integrasi  keseimbangan  jangka panjang hubungan antar variabel.
Dalam  penelitian  ini  metode  yang  digunakan  untuk  mengetahui adanya  keseimbangan  jangka  panjang  adalah  metode  uji  Uji Augmented Dickey  Fuller. Untuk  mengetahui  adanya  keseimbangan  jangka  panjang dalam uji ini maka perlu dilakukan regresi dengan metode kuadrat terkecil biasa  (OLS).  Adapun  model  persamaan  regresi  jangka  panjang  adalah sebagai berikut:
IHSG = β0 + β1 INFLASI + β2 KURS + β3 BIRATE + ε Model Koreksi Kesalahan ( Error Correction Model )
Penelitian  ini  merupakan  penelitian  data time  series dengan menggunakan  pendekatan Error  Correction  Model .  Yaitu  teknik  untuk mengkoreksi  ketidakseimbangan  jangka  pendek  menuju  pada keseimbangan jangka panjang (Nachrowi, dkk, 2006).
Pengujian  kointegrasi  antar  variabel  bertujuan  menunjukkan adanya hubungan atau keseimbangan jangka panjang pada variabel bebas terhadap  variabel  terikat.  Akan  tetapi,  di  dalam  jangka  pendek  terdapat kemungkinan  bahwa  antar  variabel  tersebut  terjadi  ketidakseimbangan. Ketidakseimbangan inilah yang sering kita temui dalam perilaku ekonomi, di mana hal ini disebabkan ketidakmampuan pelaku ekonomi untuk segera menyesuaikan perubahan-perubahan yang terjadi dalam perilaku variabel ekonomi (Harris  dan Sollis, 2003). Karena ketidakseimbangan inilah Error Correction  Model (ECM)  digunakan.  ECM  memanfaatkan  residual/error dari hubungan jangka panjang untuk menyeimbangkan hubungan jangka pendeknya. Oleh karena itu, dinamakan error correction . Pendekatan  model Error  Correction  Model mulai  timbul  semenjak para ahli ekonometrika membahas secara khusus ekonometrika time series . Model  ECM  pertama  kali  diperkenalkan  oleh  Sargan  dan  kemudian dikembangkan  lebih  lanjut  oleh  Hendry  dan  akhirnya  dipopulerkan  oleh Eangle-Granger.  Model  ECM  mempunyai  beberapa  kegunaan,  namun penggunaan  yang  paling  utama  bagi  pekerjaan  ekonometrika  adalah  di dalam mengatasi masalah data time series yang tidak stasioner dan masalah regresi lancung (Widarjono,2009:330).
Error Correction Model (ECM)  membagi persamaan varabel-variabel yang  saling  berkointegrasi  menjadi  2  persamaan  yaitu  persamaan  jangka panjang  dan  jangka  pendek.  Keadaan  kointegrasi  dalam  model  ECM dilihat  pada  stasioneritas  residualnya.  Hal  ini  kemudian  mengharuskan variabel-variabel yang kita miliki tidak ada yang stasioner pada level dan residual/error  (e) persamaan  regresi  variabel-variabel  tersebut stasioner pada level . Model persamaan regresi jangka pendek adalah : DIHSG =  0 +  1 DINFLASI +  2 DKURS +  3 DBIRATE +  4 DRES + ε.
Model  Koreksi  kesalahan  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  untuk menguji spesifikasi model, pengumpulan data dan teori dinyatakan sesuai, jika nilai dari ECT ( Error Correction Term ) signifikan secara statistik.

## Pengujian Hipotesis
Uji Signifikansi parameter regresi parsial (statistik t): Ho: βi = 0 Ha: βi   0
Statistik uji:
i i sb b t 0
Kriteria uji:
) 4 ( ; 2 0 n t t atau ) 4 ( ; 2 0 n t t atau
probabilitas signifikansi < 0,05 maka signifikan, Ho ditolak.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Dalam  analisis  ekonometrika,  adanya  hubungan  keseimbangan jangka  panjang  antara  variabel-variabel  yang  berhubungan  sangat diperlukan  untuk  melakukan  peramalan.  Hubungan  jangka  panjang tersebut  dapat  diketahui  melalui  pendekatan  kointegrasi.  Kointegrasi merupakan hubungan antara variabel-variabel yang stasioner pada derajat yang sama. Sehingga stasioneritas merupakan syarat yang penting dalam pendekatan kointegrasi.
Apabila  variabel  yang  digunakan  tidak  stasioner  akan menyebabkan  hasil  regresi  meragukan  atau  disebut  regresi  lancung ( spurious  regression ).  Stasioneritas  merupakan  asumsi  penting  yang  harus dipenuhi  dalam  analisis  ekonometrika.  Salah  satu  uji  stasioneritas  adalah menggunakan uji akar unit. Untuk melakukan uji akar unit terhadap data yang  mengandung  autokorelasi  pada  residual  digunakan  uji  akar  unit Phillips-Perron (PP).

## Hasil Uji Autokorelasi IHSG
Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:
F-statistic 2700.338 Prob. F(1,80) 0.0000 Obs*R-squared 80.61180 Prob. Chi-Square(1) 0.0000

## Inflasi
Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test: F-statistic 3762.568 Prob. F(1,80) 0.0000 Obs*R-squared 81.27199 Prob. Chi-Square(1) 0.0000

## Kurs USD
Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test: F-statistic 1214.113 Prob. F(1,80) 0.0000 Obs*R-squared 77.86907 Prob. Chi-Square(1) 0.0000

## BI_Rate
Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test: F-statistic 4787.308 Prob. F(1,80) 0.0000 Obs*R-squared 81.63580 Prob. Chi-Square(1) 0.0000
Dengan  nilai  prob  =  0.0000  <  α  =  0.05,  maka  hipotesis  nol  yang menyatakan  tidak  ada  autokorelasi  pada  residual  ditolak,  sehingga disimpulkan  terdapat  autokorelasi  pada  residual  data  IHSG,  Inflasi, Kurs USD dan BI_Rate.
Berdasarkan  hal  tersebut,  maka  uji  akar  unit  yang  tepat  untuk digunakan adalah Uji Akar Unit Phillips-Peron.

## Hasil Uji Akar Unit Phillips-Peron.

## IHSG
Null Hypothesis: IHSG has a unit root Exogenous: None Bandwidth: 4 (Newey-West automatic) using Bartlett kernel
Adj. t-Stat Prob.* Phillips-Perron test statistic 1.140274 0.9333 Test critical values: 1% level -2.593468 5% level -1.944811 10% level -1.614175
*MacKinnon (1996) one-sided p-values.
Residual variance (no correction) 35091.67 HAC corrected variance (Bartlett kernel) 44871.42

## Inflasi
Null Hypothesis: INFLASI has a unit root Exogenous: None Bandwidth: 4 (Newey-West automatic) using Bartlett kernel
Adj. t-Stat Prob.* Phillips-Perron test statistic -0.629318 0.4418 Test critical values: 1% level -2.593468 5% level -1.944811 10% level -1.614175
*MacKinnon (1996) one-sided p-values.
Residual variance (no correction) 0.571823 HAC corrected variance (Bartlett kernel) 1.191739

## Kurs USD
Null Hypothesis: KURS has a unit root Exogenous: None Bandwidth: 2 (Newey-West automatic) using Bartlett kernel
Adj. t-Stat Prob.* Phillips-Perron test statistic 0.921726 0.9036 Test critical values: 1% level -2.593468
5% level -1.944811 10% level -1.614175
*MacKinnon (1996) one-sided p-values.
Residual variance (no correction)
130850.5
HAC corrected variance (Bartlett kernel)
134398.0

## BI_Rate
Null Hypothesis: BI_RATE has a unit root Exogenous: None Bandwidth: 6 (Newey-West automatic) using Bartlett kernel
Adj. t-Stat Prob.* Phillips-Perron test statistic -0.309543 0.5712 Test critical values: 1% level -2.593468 5% level -1.944811 10% level -1.614175
*MacKinnon (1996) one-sided p-values.
Residual variance (no correction) 0.032741 HAC corrected variance (Bartlett kernel) 0.114311
Hasil  uji  akar  unit  Phillips-Perron  untuk  data  IHSG,  Inflasi,  Kurs USD  dan  BI_Rate  pada  tingkat  Level  menunjukkan  probabilitas signifikansi > 0.05 maka data IHSG, Inflasi, Kurs USD BI_Rate pada tingkat level belum stasioner, dengan demikian model ECM dapat diturunkan.
Hasil Uji Derajat Integrasi ( Integration Test ) IHSG
Null Hypothesis: D(IHSG) has a unit root Exogenous: None Bandwidth: 4 (Newey-West automatic) using Bartlett kernel
Adj. t-Stat Prob.* Phillips-Perron test statistic -7.809488 0.0000 Test critical values: 1% level -2.593824 5% level -1.944862 10% level -1.614145
*MacKinnon (1996) one-sided p-values.
Residual variance (no correction) 32776.91 HAC corrected variance (Bartlett kernel) 36101.00

## Inflasi
Null Hypothesis: D(INFLASI) has a unit root Exogenous: None Bandwidth: 4 (Newey-West automatic) using Bartlett kernel
Adj. t-Stat Prob.* Phillips-Perron test statistic -4.385679 0.0000 Test critical values: 1% level -2.593824 5% level -1.944862 10% level -1.614145
*MacKinnon (1996) one-sided p-values.
Residual variance (no correction) 0.416427 HAC corrected variance (Bartlett kernel) 0.376159

## Kurs USD
Null Hypothesis: D(KURS) has a unit root Exogenous: None Bandwidth: 1 (Newey-West automatic) using Bartlett kernel
Adj. t-Stat Prob.* Phillips-Perron test statistic -7.877911 0.0000 Test critical values: 1% level -2.593824 5% level -1.944862 10% level -1.614145
*MacKinnon (1996) one-sided p-values.
Residual variance (no correction) 131435.9 HAC corrected variance (Bartlett kernel) 134633.2

## BI_Rate
Null Hypothesis: D(BI_RATE) has a unit root Exogenous: None Bandwidth: 2 (Newey-West automatic) using Bartlett kernel
Adj. t-Stat Prob.* Phillips-Perron test statistic -3.631327 0.0004 Test critical values: 1% level -2.593824 5% level -1.944862 10% level -1.614145
*MacKinnon (1996) one-sided p-values.
Residual variance (no correction) 0.015935 HAC corrected variance (Bartlett kernel) 0.016293
Hasil  uji  stationeritas  yang  telah  dilakukan,  menunjukkan  bahwa pada  tingkat  level  data  tidak  stationer,  sedangkan  pada  tingkat 1st Difference semua  data  telah  stationer  pada  tingkat  yang  sama.  Dengan demikian syarat pertama ECM telah dipenuhi.
Uji Kointegrasi ( Cointegration Approach )
Uji  kointegrasi  merupakan  uji  yang  dilakukan  untuk  mengetahui apakah  terdapat  keseimbangan  dalam  jangka  panjang  pada  model  yang telah  dibentuk.  Dalam  penelitian  ini  metode  yang  digunakan  untuk mengetahui  adanya  keseimbangan  jangka  panjang  adalah  metode  uji  Uji Augmented Dickey Fuller. Adapun model persamaan regresi jangka panjang adalah sebagai berikut:
IHSG = β0 + β1 INFLASI + β2 KURS + β3 BI_RATE + ε
Dependent Variable: IHSG Method: Least Squares Date: 08/16/16   Time: 19:42
Sample: 2008M01 2014M12 Included observations: 84 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 5264.475 927.2823 5.677316 0.0000 INFLASI 166.1072 61.21078 2.713693 0.0081 KURS 0.539554 0.086072 6.268672 0.0000 BIRATE -1174.504 161.7305 -7.262103 0.0000

## Hasil uji kointegrasi RESIDUAL sebagai berikut:
Null Hypothesis: RESID01 has a unit root Exogenous: None Lag Length: 3 (Automatic - based on SIC, maxlag=11)
t-Statistic Prob.* Augmented Dickey-Fuller test statistic -2.002922 0.0439 Test critical values: 1% level -2.594189 5% level -1.944915 10% level -1.614114
*MacKinnon (1996) one-sided p-values.
Dari  hasil  uji  di  atas  menunjukkan  probabilitas  signifikansi Augmented Dickey-Fuller test statistic sebesar 0,0439 < 0.05 hal  ini  memberi arti  residual  regresi  pada  tingkat level stasioner  atau  terkointegrasi.
Sehingga  berdasarkan  uji Cointegration  Regression  Augmented  Dickey-Fuller dapat  diambil  kesimpulan bahwa  data  terkointegrasi  atau  dalam  arti  lain terdapat  keseimbangan  dalam  jangka  panjang,  dengan  demikian  syarat kedua untuk ECM terpenuhi, maka ECM dapat dilanjutkan.
Model Koreksi Kesalahan ( Error Correction Model )
Error Correction Model (ECM)  membagi persamaan varabel-variabel yang  saling  berkointegrasi  menjadi  2  persamaan  yaitu  persamaan  jangka panjang dan jangka pendek.
Model persamaan regresi jangka pendek adalah : DIHSG =  0 +  1 DINFLASI +  2 DKURS +  3 DBI_RATE +  4 DRES + ε .

## Pengujian Hipotesis

## Pengaruh Jangka Panjang
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 5264.475 927.2823 5.677316 0.0000 INFLASI 166.1072 61.21078 2.713693 0.0081 KURS 0.539554 0.086072 6.268672 0.0000 BIRATE -1174.504 161.7305 -7.262103 0.0000
(1).  Pengaruh  jangka  panjang  INFLASI  terhadap  IHSG  sebesar  166,1072 dengan probabilitas signifikansi sebesar 0,0081 < 0.05 hal ini memberi arti  bahwa  INFLASI  mempunyai  pengaruh  positif  dan  signifikan terhadap IHSG.
(2).  Pengaruh jangka panjang KURS terhadap IHSG sebesar 0,5395 dengan probabilitas  signifikansi  sebesar  0,0000  <  0.05  hal  ini  memberi  arti bahwa  KURS  mempunyai  pengaruh  positif  dan  signifikan  terhadap IHSG.
(3).  Pengaruh  jangka  panjang  BIRATE  terhadap  IHSG  sebesar  -1174,504 dengan probabilitas signifikansi sebesar 0,0000 < 0.05 hal ini memberi arti  bahwa  INFLASI  mempunyai  pengaruh  negatif  dan  signifikan terhadap IHSG.
Pengaruh Jangka Pendek
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 55.50148 8.115875 6.838632 0.0000 DINFLASI 88.51280 13.01882 6.798837 0.0000 DKURS -0.048775 0.024815 -1.965498 0.0529 DBI_RATE -776.7722 58.65385 -13.24333 0.0000 RESID -3.61E+15 2.11E+14 -17.11676 0.0000
(1).  Pengaruh  jangka  pendek  INFLASI  terhadap  IHSG  sebesar  88,5128 dengan probabilitas signifikansi sebesar 0,0000 < 0.05 hal ini memberi arti  bahwa  INFLASI  mempunyai  pengaruh  positif  dan  signifikan terhadap IHSG.
(2).  Pengaruh jangka pendek KURS terhadap IHSG sebesar -0,0488 dengan probabilitas  signifikansi  sebesar  0,0529  >  0.05  hal  ini  memberi  arti bahwa  KURS  mempunyai  pengaruh  negatif  dan  tidak  signifikan terhadap IHSG.
(3).  Pengaruh  jangka  pendek  BIRATE  terhadap  IHSG  sebesar  -776,7722 dengan probabilitas signifikansi sebesar 0,0000 < 0.05 hal ini memberi arti  bahwa  INFLASI  mempunyai  pengaruh  negatif  dan  signifikan terhadap IHSG.
Koefisien  RESID  negatif  dan  signifikan  pada  persamaan  di  atas yang juga sering disebut sebagai speed of adjustment merupakan kecepatan residual/error (e) pada periode sebelumnya untuk mengoreksi perubahan variabel IHSG menuju keseimbangan pada periode selanjutnya.

## SIMPULAN DAN SARAN Simpulan
Dari hasil analisis dan uji kointegrasi terlihat bahwa dalam jangka panjang  semua  variabel  memiliki  hubungan  keseimbangan  dalam  jangka panjang  dan  dari  pengujian  hipotesis  yang  telah  dilakukan  diperoleh kesimpulan sebagai berikut:
1. INFLASI  terhadap  IHSG  dalam  jangka  panjang  mempunyai pengaruh positif dan signifikan, dalam jangka pendek mempunyai pengaruh positif dan signifikan.
2. KURS terhadap IHSG dalam jangka panjang mempunyai pengaruh positif dan signifikan, dalam jangka pendek mempunyai pengaruh negatif dan tidak signifikan.
3. BIRATE  terhadap  IHSG  dalam  jangka  panjang  mempunyai pengaruh negatif dan signifikan, dalam jangka pendek mempunyai pengaruh negatif dan signifikan.
Saran
Dari hasil penelitian tersebut disarankan bahwa kebijakan moneter dengan  tingkat  bunga  efektif  mempengaruhi  IHSG  di  Indonesia.  Otoritas moneter  hendaknya  menjaga  stabilitas  tingkat  bunga  sehingga  fluktuasi IHSG  juga  relatif  stabil  (berfluktuasi  tidak  terlalu  tajam)  bahkan  terus mengalami  peningkatan.  Hendaknya  pemerintah  terus  menjaga  stabilitas ekonomi makro seperti pertumbuhan ekonomi, nilai tukar, inflasi, dan lain- lain  karena  akan  berpengaruh  terhadap  psikologis  investor  yang  sedang dan  mau  berinvestasi  di  Indonesia.  Salah  satu  indikator  baik  atau buruknya  perekonomian  nasional  adalah  indeks  saham  (BEI,  2008). Investor  di  sektor  properti  yang  merupakan  salah  satu  sektor  penting  di Indonesia  sebaiknya  mengkaji  dan  mempertimbangkan  terlebih  dahulu pergerakan  variabel  makro  yaitu  nilai  tukar  dan  inflasi  yang mempengaruhi harga saham di sektor ini. Jika nilai mata uang dollar mulai menguat terhadap rupiah maka sebaiknya pemain saham membeli saham.
Sebaliknya  jika  nilai  mata  uang  dollar  mulai  melemah  terhadap  rupiah maka disarankan untuk menjual saham.
Dalam  hal  laju  inflasi,  jika  kondisi  makro  ekonomi  mulai menunjukkan  peningkatan  laju  inflasi  sebaiknya  pemain  saham  menjual saham.  Sebaliknya,  jika  makro  ekonomi  menunjukkan  laju  inflasi  yang menurun diharapkan pemain saham membeli saham.
Bagi dunia akademis, dengan penelitian ini akan diketahui variabel yang  mampu  mempengaruhi  indeks  saham  dan  mampu  menilai  faktor mana saja yang signifikan mempengaruhi harga saham.

## DAFTAR PUSTAKA
Adisetiawan.  (2009).  “Hubungan  Tingkat  Suku  Bunga  Sertifikat  Bank Indonesia  (SBI),  Inflasi,  Dan  Indeks  Harga  Saham  Gabungan (IHSG).” Jurnal Manajemen dan Bisnis , Vol. 13, No. 1, 23 – 33
Ang, Robert, 1997, “ Buku Pintar : Pasar Modal Indonesia “, First Edition
Mediasoft Indonesia.
Aprianti, Dita Fitria., Kusdarwati, Heni dan Sumarminingsih, Eni., (2014).
Penggunaan Error  Correction  Model Engle-Granger  Dan Domowitz  El-Badawi  Pada  Data  Analisis  Deret  Waktu  Non Stationer(MIGAS, PDB, ORI, IHSG),Jurnal Mahasiswa Statistik, Universitas Brawijaya, Malang, Vol 2, No 1 (2014).
Fahmi,  Jul.  (2013),  Pengaruh  Krisis  Global  2008  Terhadap  Indeks  Harga Saham  Gabungan  Di  Indonesia,  Skripsi,  Universitas Syiahkuala.
Granger, C.W.J., Bwo-Nung, H., Yang, C.W., 2000, “A Bivariate Causality
Between  Stock  Prices  and  Exchange  Rates:  Evidence  from Recent Asia Flu”, The Quarterly Review of Economics and Finance ,
40, 337-54.
Ikasari,  Hertiana.  2005.  Determinan  Inflasi  :Pendekatan  Klasik.  Tesis. Semarang. Universitas Diponegoro
Joesoef,  J.R.  (2008),  Pasar  Uang  &  Pasar  Valuta  Asing,  Jakarta:  Salemba Empat.
Kuncoro,  Mudrajad.  2003.  Metode  Riset  Untuk  Bisnis  dan  Ekonomi. Jakarta: Erlangga.
Kuncoro,  Mudrajat.  2001.  Metode  Kuantitatif  :  Teori  dan  Aplikasi  untuk Bisnis dan Ekonomi. Yogyakarta: UPP-AMP YKPN.
Lestari,  Ruhul  Ayu.,  (2015).  Pengaruh  Indeks  Dow  Jones,  Indeks  Nikkei 225,  Dan  BI  rate  Terhadap  Indeks  Harga  Saham  Gabungan, Jurnal Ilmiah, Universitas Bakrie, Jakarta, Vol. 3, No.02 (2015). Mankiw, N.Gregory. 2003. Teori Makroekonomi. Jakarta: Erlangga Maryatmo,  Rogatianus.  (2010).  “Pengaruh  Jangka  Pendek  Dan  Jangka
Panjang  Perubahan  Suku  Bunga  Dan  Kurs  Rupiah  Terhadap Harga  Saham  :  Studi  Empiris  Di  Indonesia  (200:1  –  2010:4)”
JEJAK, Vol. 3, No. 1
Nachrowi,  Dkk.  2006.  Pendekatan  Populer  dan  Praktis  Ekonometrika untuk Analisis Ekonomi dan Keuangan. Jakarta : LP FEUI
Prasetiono,  Dwi  Wahyu.  (2010).  ”Analisis  Pengaruh  Faktor  Fundamental
Ekonomi  Makro  dan  Harga  Minyak  Terhadap  Saham  LQ45
Dalam  Jangka  Pendek  dan  Jangka  Panjang.” Journal  Of Indonesian Applied Economics , Vol. 4 No. 1: 11-25 Rahardja,  P.,  dan  Manurung,  M.  (2008),  Teori  Ekonomi  Makro:  Suatu Pengantar, Jakarta: Lembaga Penerbit FE UI. Saini, Azman., Muzawar Shah Habibullah dan M.Azali., 2002. “Stock Price and  Exchange  Rate  Interaction  in  Indonesia:  An  Empirical
Inquiry”, Jurnal Ekonomi dan Keuangan Indonesia , Volume I. No.
3. Hal 311-324.
Samsul,  Mohammad.  2008.  Pasar  Modal  dan  Manajemen  Portofolio.
Erlangga. Jakarta
Setiawan,  Aditya.  2012. Pengaruh inflasi,  tingkat  suku  bunga  dan nilai tukar    terhadap    Indeks  Harga    Saham    Gabungan  (IHSG)  di
Bursa Efek Indonesia (BEI). eJournal Administrasi Bisnis , 2012. Siagian,Victor.2003.Analisa  Sumber  Sumber  Pertumbuhan  Ekonomi Filipina Periode 1994 – 2003. Jurnal. Jakarta: Fakultas Ekonomi Universitas Trisakti
Smith,  C.,  1992,  “Stock  Markets  and  Exchange  Rates:  A  Multy-Country Approach”, Journal of Macroeconomics , 14, 607-29. Soenarno,  2003.  Daya  Saing  Jasa  Konstruksi  Nasional  di  Era  Globalisasi, Konstruksi , No. 319, 22-29
Sukirno,  Sadono.  2004.  Makroekonomi  Teori  Pengantar.  Jakarta:  PT  Raja Grafindo Persada.
Sunariyah, 2006, Pengantar Pengetahuan Pasar Modal,  Edisi  Kelima, UPP STIM YKPN, Yogyakarta.
Sunariyah.  2004.  Pengantar  Pengetahuan  Pasar  Modal.  Edisi  Keempat. Yogyakarta: UMP AMP YKPN
Suyanto,  2007.  Analisis  Pengaruh  Nilai  Tukar  Uang,  Suku  Bunga  Dan
Inflasi  Terhadap  Return  Saham  Sektor  Properti  Yang  Tercatat Di  Bursa  Efek  Jakarta  Tahun  2001  –  2005,  Tesis.  FE-UNDIP, Semarang.
Tandelilin, Eduardus. (2010). Portofolio dan Investasi : Teori dan Aplikasi. Edisi (1).Yogyakarta: Kanisius
Widarjono,  Agus.  2009.  Ekonometrika  Pengantar  dan  Aplikasinya.
Yogyakarta: EKONSIA
Widodo,  Edi  Sri.,  2011.  Analisis  Hubungan  Kondisi  Makro  Ekonomi  Dan Pasar  Modal  Indonesia  dengan  Pendekatan Error  Correction Model (ECM). Universitas Negeri Semarang. Witjaksono, Agung, Ardian. 2012. Analisis Pengaruh Tingkat Suku Bunga SBI,  Harga  Minyak  Dunia,  Harga  Emas  Dunia,  Kurs  Rupiah, Indeks Nikkei 225dan Indeks Dow Jones terhadap IHSG. Tesis. Universitas Dipenegoro. Semarang.
Yuni  Appa  (2014),  Pengaruh  Inflasi  Dan  Kurs  Rupiah/Dolar  Amerika
Terhadap  Indeks  Harga  Saham  Gabungan  (IHSG)  Di  Bursa
Efek  Indonesia  (BEI), eJournal  Administrasi  Bisnis ,  2014,  2  (4  ):
498 -512