Available at https://jurnal.stie-aas.ac.id/index.php/jie Jurnal Ilmiah Ekonomi Islam, 9(03), 2023, 3829-3838
Indeks Saham Syariah Indonesia: Pengaruh Faktor Makro Ekonomi di Masa Pendemi Dan Pasca Pendemi
Achmad Hidayat 1*) ,  Novi Mubyarto 2) Ahmad Husein Ritonga 3) , Zeni Sunarti 4) . 1,2,3 Pascasarjana, UIN Sulthan Thaha Saifuddin Jambi
4 STIE Syariah Al Mujaddid Tanjung Jabung Timur *Email korespondensi: always.hidayat@gmail.com

## Abstract
This  research  is  presented  based  on  an  event  where  the  Indonesian  Stock  Exchange  (IDX)  recorded  an  ISSI increase of 13.9% from March 2 2020 to March 31 2021 in line with an increase in the Islamic stock market index. This strengthening actually occurred at a time when Indonesia's macroeconomic conditions experienced a contraction during the Covid-19 pandemic. According to Martalena and Maya Melinda there are at least five economic factors that can influence stock price movements, namely inflation, government policies regarding fuel prices, national income per capita, currency exchange rates, interest rates. So based on this theory, researchers took three factors that influence stock price movements in the Indonesian Sharia Stock Index in 2020-2022, namely Interest  Rates,  Rupiah  Exchange  Rate  and  Inflation.  This  study  uses  a  descriptive  quantitative  approach  with multiple linear regression analysis. The results of this study found that Interest Rates and Rupiah Exchange Rates had  a  significant  negative  effect  on  ISSI  while  Inflation  had  a  significant  positive  effect.  where  if  inflation strengthens, ISSI will also increase based on the period mentioned. The level of explanation of the independent variable on the dependent variable is 69.1% where 30.1% is influenced by other variables.
Keywords :  Sharia Stocks, Stock Index, ISSI, Rupiah Exchange Rate.
Saran sitasi : Hidayat, A., Mubyarto, N., Ritonga, A. H., & Sunarti, Z. (2023). Indeks Saham Syariah Indonesia: Pengaruh  Faktor  Makro  Ekonomi  di  Masa  Pendemi Dan  Pasca  Pendemi .  Jurnal  ilmiah ekonomi islam,  9 (03), 3829-3838. doi: http://dx.doi.org/10.29040/jiei.v9i3.10826
DOI: http://dx.doi.org/10.29040/jiei.v9i3.10826

## 1. PENDAHULUAN
Pasar  modal  pada  dasarnya  memiliki  informasi tentang  kinerja  pasar  saham  yang  disusun  dalam indeks-indeks  yang  dinamakan stock  market  indexs (indeks  pasar  saham).  Indeks  Pasar  Saham  berarti indeks yang menggambarkan kinerja saham di pasar. Indeks pasar saham disebut juga indeks saham karena di  dalamnya  terdapat  indikator  yang  meggambarkan pergerakan harga saham.(Tandelilin, 2017)
Salah satu indeks yang tercatat di BEI ialah Indeks  Saham  Syariah  Indonesia  (ISSI).  ISSI  adalah indeks yang berasal dari kinerja Pasar Saham Syariah Indonesia,  yang  diperkenalkan  pada  12  Mei  2011. Konstituen ISSI merupakan semua ekuitas Islam yang terdaftar  di  BEI  dan  termasuk  dalam  Daftar  Efek Syariah  (DES)  yang  dipublikasikan  oleh  OJK.  BEI tidak  menyeleksi  saham  syariah  yang  termasuk  ke dalam ISSI, tapi OJK yang melakukannya.( PT Bursa Efek Indonesia , n.d.)
Bursa  Efek  Indonesia  (BEI)  mencatatkan kenaikan  ISSI  sebesar  13,9%  sejak  2  Maret  2020 hingga 31 Maret 2021 seiring dengan kenaikan indeks pasar  saham  syariah.  Di  sisi  lain,  JII70  meningkat 12,3% dan JII meningkat 7,8%(Intan, n.d.). Penguatan ini  justru  terjadi  di  masa  kondisi  makro  ekonomi Indonesia  mengalami  kontraksi  pada  masa  pandemi Covid-19.
Menurut (Martalena & Malinda, 2019)
setidaknya  ada  lima  faktor  ekonomi  yang  dapat berpengaruh  pada  pergerakan  harga  saham  di  masa depan dengan analisis fundamental berbabasis analisis ekonomi yaitu:
a. Inflasi
b. Kebijakan  pemerintah  mengenai  harga  bahan bakar minyak
c. Pendapatan Nasional Per Kapita
d. Nilai tukar mata uang/Kurs
e. Suku bunga.
Data  dari  Bank  Indonesia  mengungkapkan bahwa  suku  bunga  terpantau  cenderung  turun  pada tahun 2020 dan stagnan pada 2021 di angka 3,5% dari sebelumnya  di  Januari  2020  di  angka  5,0%. Sedangkan  kurs  rupiah  cenderung  fluktuatif  selama 2020-2021  dan  tertinggi  terjadi  pada  maret  2020 diangka  Rp.  16.367.  Hal  lainnya  yaitu  inflasi  di Indonesia juga cenderung mengalami penurunan pada periode  2020-2021.  Inflasi  paling  tinggi terjadi  pada bulan  februari  2020  di  angka  2,98%  kemudian mengalami  penurunan  hingga  akhir  2021  di  angka 1,8%.
Mengacu pada data diatas didapatkan kesimpulan  bahwa  tiga  faktor  diatas  sedang mengalami  penurunan,  sedangkan  di  saat  yang bersamaan berdasarkan sumber yang ditemukan pada Bursa  Efek  Indonesia  menyatakan  bahwa  Indeks Saham Syariah Indonesia menguat hingga 13,9%. hal ini menarik untuk ditemukan jawaban tentang adakah pengaruh  turunnya    tiga  faktor  tersebut  terhadap penguatan  Indeks  Saham  Syariah  Indonesia  pada 2020-2022.
Pada sisi lain berdasarkan penelitian sebelumnya, termasuk penelitian (Raharjo, 2010) tentang “Pengaruh  Inflasi,  Nilai  Tukar  Rupiah,  Dan  Suku Bunga  Terhadap  Harga  Saham  di  Bursa  Efek Indonesia tahun 2007-2009”, Telah ditemukan bahwa faktor  inflasi  berpengaruh  positif  pada  harga  saham. Sedangkan  nilai  tukar  rupiah  dan    suku  bunga  tidak berpengaruh  positif  pada  harga  saham  di  BEI  dari tahun 2007 hingga 2009.
Sedangkan  pada  penelitian  (Yustisia,  2016) tentang “Faktor  Faktor  Yang  Mempengaruhi Pergerakan  Indeks  Harga  Saham  Gabungan”. Ditemukan  bahwa  inflasi  secara  parsial  tidak mempengaruhi  secara  signifikan  terhadap  IHSG sedangkan  suku  bunga  memiliki  pengaruh  yang signifikan akan tetapi negatif terhadap IHSG.
Kemudian pada penelitian (Habbe, 2004) tentang “Pengaruh Indikator Makro Ekonomi Terhadap Harga Saham”  berkesimpulan  variabel  deposito  dan  nilai tukar  rupiah  mempengaruhi  secara  negatif  harga saham, sementara variabel tingkat inflasi mempengaruhi  positif  harga  saham.  Maka  dari  latar belakang  permasalahan  yang  telah  dijabarkan  diatas sehingga  peneliti  tertarik  untuk  mengambil  suatu penelitian  tentang  bagaimana  pengaruhnya  dari  tiga faktor yang disebutkan diatas yaitu faktor suku bunga, kurs  rupiah  dan  inflasi  dalam  mempengaruhi pergerakan  Indeks  Saham  Syariah  Indonesia.
Kemudian  agar  lebih  terperinci  rentang  jarak  waktu yang  digunakan  ialah  dimulai  dari  Januari    2020 hingga bulan Desember 2022.

## 2. METODE PENELITIAN
Pendekatan penelitian ini memanfaatkan metode deskriptif  dan  kuantitatif.  Metode  kuantitatif  telah digunakan sejak lama dan disebut juga sebagai metode tradisional karena telah menjadi tradisi dalam metode penelitian.  Metode  ini  dinamakan  juga  metode positivis sebab didasarkan pada filosofi positivis dan juga merupakan metode ilmiah/ scientific . Dinamakan pula  kuantitatif  dikarenakan  data  penelitian  dalam bentuk  angka  dan  analisis  karena  menganut  prinsip- prinsip  ilmiah  yang  empiris/konkrit,  objektif, sistematis,  terukur,  dan  rasional.  Penggunaan statistik(Sugiyono, 2017). Penelititan kuantitatif tidak mempermasalahkan  hubungan  antara  peneliti  dan subyek penelitian karena hasil penelitian lebih banyak tergantung dengan instrumen yang dipakai dan terukur variabel  yang  dipergunakan,  dari  pada  intim  dan keterlibatan  emosi  antara  peneliti  dan  subyek penelitian(Hardani et al., 2020)
Dokumentasi  merupakan  teknik  pengumpulan data  pada  penelitian  ini  dengan  menggunakan  data sekunder yang telah tersedia di perpustakaan lembaga yang  diteliti  atau  di  tempat  lainnya  yang  terjamin kebenarannya.  Data  sekunder  ini  dalam  bentuk dokumen resmi berupa data yang diposting di website instansi.  Sebaliknya,  data  yang  dikumpulkan  dari sumber  pustaka  berupa  bahan  referensi/penelitian kepustakaan, termasuk peraturan perundang- undangan, buku, artikel, internet, peraturan teknis, dan lain-lain,  tergantung  pada  kebutuhan  dan  masalah penelitian. Penelitian kuantitatif yang dipilih peneliti sebagai  jenis  penelitian  ini.  Penelitian  kuantitatif adalah  penelitian  dimana  data  dikumpulkan  dalam bentuk  angka-angka  dan  diolah  dengan  perangkat lunak  tertentu,  dalam  hal  ini  penulis  menggunakan aplikasi SPSS.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1. Hasil penelitian
3.1.1. Uji Asumsi Klasik
Uji asumsi klasik adalah serangkaian tes statistik yang  digunakan  untuk  memeriksa  asumsi  dasar  dari suatu model statistik. Fungsi utama uji asumsi klasik adalah untuk memastikan bahwa model statistik yang digunakan dapat menghasilkan hasil yang akurat dan dapat dipercaya. Dengan memeriksa dan memastikan
bahwa  semua  asumsi  klasik  terpenuhi,  kita  dapat memastikan  bahwa  model  statistik  yang  digunakan akan  menghasilkan  hasil  yang  akurat  dan  dapat diandalkan. Jika asumsi klasik tidak terpenuhi, maka tindakan perbaikan harus dilakukan sebelum analisis lebih  lanjut  dilakukan.  Adapun  dalam  penelitian  ini penulis melakukan Uji Asumsi Klasik dalam beberapa metode sebagai berikut:

## 3.1.1.1. Uji Normalitas
Uji  normalitas  adalah  sebuah  tes  statistik  yang digunakan  untuk  memeriksa  apakah  sebuah  sampel data  berasal  dari  distribusi  normal  atau  tidak.  Tes normalitas  sangat  penting  dalam  analisis  statistik karena  banyak  teknik  analisis  yang  bergantung  pada asumsi bahwa data diambil dari distribusi normal. Ada
beberapa teknik uji normalitas yang tersedia, termasuk uji  grafis  seperti  histogram,  box  plot,  dan  QQ  plot, serta uji statistik seperti uji Kolmogorov-Smirnov, uji Shapiro-Wilk, dan uji Anderson-Darling.
Dalam  uji  grafis,  histogram  dan  box  plot digunakan  untuk  menggambarkan  bentuk  distribusi data  dan  memeriksa  apakah  bentuknya  menyerupai distribusi normal atau tidak. QQ plot digunakan untuk membandingkan  distribusi  data  dengan  distribusi normal  dengan  memplotkan  data  terhadap  kurva normal  yang  diharapkan. Jika  titik-titik  diplot  dalam kurva  normal  secara  mendekati  lurus,  maka  data dianggap  berdistribusi  normal.  Dalam  pengolahan data  melalui  perangkat  lunak  SPSS  yang  dilakukan penulis  didapatkan  histogram  dan  grafis  sebagai berikut.
Grafik 1. Uji Normalitas P PLot
Berdasarkan grafik diatas didapatkan bahwa plot pada Uji Normalitas tersebut tidak menjauhi garis dan mengikuti  pola  dari  kiri  bawah  hingga  kanan  atas. Kemudian pada histogram batang histogram mengikuti curva. Dengan demikian pada penelitian ini data  yang  ditemukan  memenuhi  asumsi  normalitas data.  Sebaliknya  Jika  ternyata  data  tidak  memenuhi asumsi  normalitas,  maka  teknik  analisis  lain  harus dipertimbangkan  atau  dapat  dilakukan  transformasi data agar sesuai dengan asumsi normalitas.

## 3.1.1.2. Uji Multikolinearitas
Uji  multikolinearitas  adalah  sebuah  tes  statistik yang  digunakan  untuk  memeriksa  apakah  terdapat korelasi  tinggi  antara  dua  atau  lebih  variabel  bebas dalam  suatu  model  statistik.  Multikolinearitas  dapat
mempengaruhi  keakuratan estimasi  model  dan  dapat menghasilkan  koefisien  yang  tidak  stabil  atau  tidak signifikan,  sehingga  penting  untuk  menguji  adanya multikolinearitas  dalam  analisis  statistik.  Ada beberapa  teknik  uji  multikolinearitas  yang  tersedia akan tetapi penulis menggunakan teknik diantaranya:
Uji  korelasi  dapat  digunakan  untuk  mengukur seberapa erat hubungan antara dua variabel bebas. Jika terdapat korelasi yang kuat antara dua variabel bebas, maka hal ini dapat menunjukkan adanya multikolinearitas.  Variance  Inflation  Factor  (VIF) adalah  ukuran  yang  digunakan  untuk  mengukur seberapa  besar  korelasi  antara  suatu  variabel  bebas dengan  variabel  bebas  lain  dalam  model.  Jika  VIF lebih  dari  10,  maka  hal  ini  menunjukkan  adanya multikolinearitas yang signifikan.
Berdasarkan  tabel  di  atas  terlihat  bahwa  VIF Suku Bunga 1.463 kemudian VIF kurs Rupiah 1.737 dan  Inflasi  1.752  tidak  melebihi  angka  10  dengan demikian telah mencapai asumsi bahwa variabel bebas ini tidak menunjukkan adanya Multikolinearitas.

## 3.1.1.3. Uji Autokorelasi
Autokorelasi  adalah  suatu  fenomena  dimana nilai-nilai  dalam  deret  waktu  ( time  series )  saling
berkorelasi dengan nilai-nilai sebelumnya dalam deret tersebut. Hal ini dapat menyebabkan kesalahan dalam analisis  statistik  yang  bergantung  pada  asumsi independensi data.Untuk menguji autokorelasi, salah satu metode yang dapat digunakan adalah uji Durbin- Watson.  Uji  ini  mengukur  seberapa  besar  korelasi antara nilai-nilai dalam deret waktu dengan nilai-nilai sebelumnya, dan menghasilkan nilai antara 0 dan 4.
Tabel. 6. Uji Autokorelasi
Model Summary b Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Durbin-Watson 1 ,852 a ,725 ,699 12,63761 ,570
a. Predictors: (Constant), INFLASI, SUKU BUNGA, KURS RUPIAH
b. Dependent Variable: ISSI
Seperti yang telah disebutkan sebelumnya bahwa syarat  suatu  data  tidak  terkena  Autokorelasi  yaitu sebagai berikut:
a. Jika pengujian menunjukkan bahwa statistik DW kurang  dari  -2,  ini  menunjukkan  autokorelasi negatif.
b. Jika pengujian menunjukkan stat DW diantara -2 dan 2, ini menunjukkan tidak muncul
autokorelasi.
c. Jika  pengujian  menghasilkan  nilai  DW  statistik lebih  dari  2,  hal  ini  menunjukkan  autokorelasi negatif.
Berdasarkan  data  yang  di  peroleh  bahwa  DW berada  pada  titik  0.570  dimana  angka  ini  berada  di antara -2 dan 2 . Maka bisa ditarik kesimpulan bahwa data ini tidak terjadi autokorelasi.

## 3.1.1.4. Uji Heteroskedasitas
Heteroskedastisitas  adalah  suatu  fenomena dimana  varians  dari  variabel  dependen  dalam  suatu model  statistik  tidak  konstan  di  seluruh  nilai  dari variabel  independen.  Hal  ini  dapat  menyebabkan kesalahan  dalam  pengujian  hipotesis  dan  estimasi parameter. Untuk menguji heteroskedastisitas penelitian  ini  penulis  menggunakan  bantuan  SPSS dengan  menggunakan  ScatterPlot    sebagaimana berikut
Grafik.2. Uji heteroskedasitas
Salah satu cara untuk memvisualisasikan adanya heteroskedastisitas pada data adalah dengan menggunakan  scatterplot.  Scatterplot  adalah  grafik yang  menunjukkan  hubungan  antara  dua  variabel dalam  bentuk  titik-titik  pada  bidang  kartesian.  Jika titik-titik pada scatterplot terdistribusi secara acak dan merata di sepanjang nilai prediksi, maka tidak terdapat heteroskedastisitas  pada  data.  Namun,  jika  terdapat pola tertentu pada scatterplot, seperti lebar varian yang semakin melebar atau menyempit pada nilai prediksi tertentu,  maka  hal  ini  menunjukkan  adanya heteroskedastisitas  pada  data.  Pola  ini  dapat mengindikasikan  bahwa  varians  residual  tidak konstan  di  seluruh  nilai  prediksi.  Berdasarkan  data diatas ditemukan bahwa titik titik menyebar dan tidak
membentuk  pola  tertentu.  Dengan  demikian  data  ini bebas dari asumsi heteroskedasitas.

## 3.1.2. Uji Hipotesis
Uji hipotesis adalah sebuah metode statistik yang digunakan  untuk  memutuskan  apakah  suatu  klaim atau hipotesis yang diajukan tentang sebuah populasi adalah benar atau salah. Uji hipotesis dapat membantu para peneliti atau praktisi untuk mengambil keputusan berdasarkan bukti empiris dan data yang ada.
Dalam uji hipotesis, terdapat dua hipotesis yang diajukan,  yaitu  hipotesis  nol  (null  hypothesis)  dan hipotesis alternatif (alternative hypothesis). Hipotesis nol  menyatakan  bahwa  tidak  ada  perbedaan  atau hubungan  antara  dua  variabel  yang  diamati, sedangkan  hipotesis  alternatif  menyatakan  adanya perbedaan atau hubungan antara dua variabel tersebut. Dalam  uji  hipotesis,  dilakukan  pengujian  statistik terhadap  sampel  data  tersebut.  Berdasarkan  hasil pengujian  statistik,  maka  dapat  ditarik  kesimpulan apakah hipotesis nol dapat diterima atau harus ditolak. Jika  hipotesis  nol  ditolak,  maka  dapat  disimpulkan bahwa  terdapat  perbedaan atau hubungan  antara  dua variabel  yang  diamati.  Teknik  analisis  kuantitatif digunakan  untuk  menjawab  permasalahan  dalam penelitian  ini  tentang  pengaruh  Suku  bunga,  Kurs Rupiah  dan  Inflasi  terhadap  ISSI  tahun  2020  hingga
2022. Untuk membantu dalam pengambilan keputusan tentang uji hipotesis, Penulis menggunakan aplikasi SPSS 22.
3.1.2.1. Analisis Regresi Linier Berganda
Pada  analisis  regresi  linier  berganda,  model regresi  dihasilkan  dengan  mengestimasi  koefisien regresi  untuk  masing-masing  variabel  independen, yang  menunjukkan  seberapa  besar  perubahan  dalam variabel  dependen  yang  dapat  dijelaskan  oleh  setiap variabel  independen  dengan  mengabaikan  pengaruh variabel independen lainnya.(Sugiyono, 2019) Adapun model rumusan regresi linier berganda pada peneitian ini sebagai berikut:
Y ISSI =α +β 1 X1 Suku Bunga +β 2 X 2 Kurs Rupiah +β 3 X 3 Inflasi Keterangan:
Y ISSI :  Pergerakan  Indeks  Saham  Syariah Indonesia 2020-2022. α :  Konstanta β :  Koefisien Regresi X 1 Suku Bunga :  Suku  Bunga  bulanan  dari  tahun  2020-
2022
X 2 Kurs Rupiah :  Kurs Rupiah bulanan dari tahun 2020-
2022
X 3 Inflasi :  Inflasi bulanan dari tahun 2020-2022 Berdasarkan  hasil  pengolahan  data  ditemukan hasil sebagai berikut:
Tabel.7. Analisis Regresi Linear Berganda
Persamaan  regresi  berdasarkan  tabel  diatas sebagaimana berikut:
Y ISSI =458.046 -18.973X 1 -0.017X 2 +17.571X 3 Y adalah variabel dependen dalam model regresi ini,  sedangkan  X1,  X2,  dan  X3  adalah  variabel independen.
Interpretasi koefisien regresi:
a. Koefisien  regresi  konstanta  (458.046):  Apabila nilai X1, X2, dan X3 sama-sama 0, maka nilai Y akan bernilai 458.046.
b. Koefisien regresi X1 (-18.973): Setiap peningkatan 1 persen pada variabel Suku Bunga, maka ISSI akan menurun sebesar 18.973, sambil mengontrol pengaruh variabel independen lainnya.
c. Koefisien regresi X2 (-0.017): Setiap peningkatan 1 Rupiah pada variabel Kurs Rupiah, maka ISSI akan menurun  sebesar 0.017,  sambil  mengontrol pengaruh variabel independen lainnya.
d. Koefisien regresi X3 (17.571): Setiap peningkatan 1  persen  pada  variabel  Inflasi,  maka  ISSI  akan meningkat  sebesar  17.571,  sambil  mengontrol pengaruh variabel independen lainnya.
Dalam keseluruhan model regresi, ISSI dipengaruhi  oleh  ketiga  variabel  independen  secara bersamaan.  Namun,  pengaruh  setiap  variabel independen  terhadap  ISSI  berbeda-beda.  Dengan demikian,  kita  dapat  menggunakan  model  ini  untuk memprediksi  nilai  ISSI  berdasarkan  nilai-nilai  Suku Bunga, Kurs Rupiah, dan Inflasi yang diketahui.

## 3.1.2.2. Uji T (Parsial)
Uji t parsial adalah suatu teknik uji hipotesis yang digunakan  untuk  mengetahui  apakah  terdapat perbedaan  signifikan  antara  rata-rata  dua  kelompok yang saling berhubungan dalam satu variabel, dengan mengontrol pengaruh variabel lainnya atau kelompok yang lain. Uji t parsial juga dikenal dengan sebutan uji t beda.
Uji  t  parsial  digunakan  dalam  analisis  regresi linier  berganda,  di  mana  terdapat  satu  variabel dependen dan dua atau lebih variabel independen. Uji
t parsial dapat digunakan untuk menguji pengaruh satu variabel  independen  terhadap  variabel  dependen, sambil  mengontrol  pengaruh  variabel  independen lainnya. Untuk melakukan uji t parsial, terlebih dahulu dilakukan  analisis  regresi  linier  berganda  untuk mengetahui pengaruh masing-masing variabel independen  terhadap  variabel  dependen.  Kemudian, dilakukan  uji t  parsial  untuk  mengetahui  apakah  ada perbedaan signifikan antara rata-rata kelompok yang saling  berhubungan  dalam  satu  variabel,  dengan mengontrol pengaruh variabel independen lainnya.
Tabel.8. Uji T
Hasil  dari  uji  t  parsial  dapat  digunakan  untuk memutuskan  apakah  variabel  independen  tersebut memiliki pengaruh yang signifikan terhadap variabel dependen,  sambil  mengontrol  pengaruh  variabel independen  lainnya.  Setelah  melakukan  pencarian, nilai T tabel untuk df=35 dan signifikansi 0,05 adalah sekitar  1,690.  Ini  berarti  bahwa  jika  nilai  T  hitung yang  diperoleh  dari  data  yang  diuji  lebih  besar  dari 1,690  atau  lebih  kecil  dari  -1,690,  maka  kita  dapat menolak  hipotesis  nol  pada  tingkat  signifikansi 0,05.Berdasarkan  rumus  diatas  dapat  dijelaskan bahwa:
a. Variabel Suku Bunga berpengaruh secara signifikan terhadap ISSI pada  tahun 2020 hingga 2022.
b. Variabel Kurs Rupiah berpengaruh secara signifikan terhadap ISSI pada tahun 2020 hingga 2022
c. Variabel Inflasi berpengaruh secara signifikan terhadap ISSI Pada Tahun 2020 hingga 2022
Kesimpulan diatas dapat diuji dengan analisis Uji T statistik sebagai berikut:
a. Variabel Suku Bunga Terhadap ISSI
Hasil  pengujian  Variabel  Suku  bunga diperoleh  bahwa  scara  statistik  jumlah  T  Hitung sebesar 0,726 sedangkan berdasarkan perhitungan nilai  T  tabel  untuk  df=35  dan  signifikansi  0,05 adalah sekitar 1,690. Dengan demikian apabila T tabel  dibandingkan  dengan  T  hitung  maka
didapatkan hasil yaitu X Suku Bunga - 4.181 > -1,690 maka hipotesis statistik yang dipakai adalah H01 : β1≠ 0, H1 diterima H01 ditolak.
Untuk  tingkat  probabilitas  sig  diperoleh  data sebagai berikut:
Jika  probabilitas  diatas  >0,05  maka  H01 diterima H1 ditolak sedangkan jika probabilitas di bawah atau <0,05 maka H01 ditolak H1 diterima. Berdasarkan  hasil  olah  data  statistik  diperoleh bahwa  probabilitas  sig  dengan  signifikan  0,00 artinya diatas 0,05 dengan pengertian  H1diterima H01ditolak.
b. Variabel Kurs Rupiah Terhadap ISSI
Hasil  pengujian  Variabel  Kurs  Rupiah diperoleh  bahwa  scara  statistik  jumlah  T  Hitung sebesar
-5,411 sedangkan berdasarkan perhitungan  nilai  T  tabel  untuk  df=35  dan signifikansi  0,05  adalah  sekitar  1,690.  Dengan demikian apabila T tabel dibandingkan dengan T hitung maka didapatkan hasil yaitu X2 Kurs Rupiah - 3,197  >  -1,690  maka  hipotesis  statistik  yang digunakan adalah H02 : β2 ≠ 0, H2 diterima H02 ditolak.
Untuk  tingkat  probabilitas  sig  diperoleh  data sebagai berikut:
Jika  probabilitas  diatas  >0,05  maka  H02 diterima H2 ditolak sedangkan jika probabilitas di bawah atau <0,05 maka H02 ditolak H2 diterima. Berdasarkan  hasil  olah  data  statistik  diperoleh
Coefficients a Model Unstandardized Coefficients
Standardized Coefficients t Sig. Collinearity Statistics B Std. Error Beta Tolerance VIF 1 (Constant) 458,046 72,564 6,312 ,000 SUKU BUNGA -18,973 4,537 -,469 -4,181 ,000 ,683 1,463 KURS RUPIAH -,017 ,005 -,391 -3,197 ,003 ,576 1,737 INFLASI 17,571 1,946 1,108 9,028 ,000 ,571 1,752 a. Dependent Variable: ISSI
bahwa  probabilitas  sig  dengan  signifikan  0,03 artinya  dibawah  0,05  dengan  pengertian    H2 diterima H02 ditolak.
c. Variabel Inflasi Terhadap ISSI
Hasil  pengujian  Variabel  Inflasi  diperoleh bahwa  scara  statistik  jumlah  T  Hitung  sebesar 1,002 sedangkan berdasarkan perhitungan nilai T tabel  untuk  df=35  dan  signifikansi  0,05  adalah sekitar  1,690.  Dengan  demikian  apabila  T  tabel dibandingkan  dengan  T  hitung  maka  didapatkan hasil yaitu X 3 Inflasi 9.028 > 1,690 H03 : β3≠0, H3 diterima H03 ditolak.
Untuk  tingkat  probabilitas  sig  diperoleh  data sebagai berikut:
Jika  probabilitas  diatas  >0,05  maka  H03 diterima H3 ditolak sedangkan jika probabilitas di bawah atau <0,05 maka H03 ditolak H3 diterima. Berdasarkan  hasil  olah  data  statistik  diperoleh bahwa  probabilitas  sig  dengan  signifikan  0,00 artinya diatas 0,05 dengan pengertian  H3 diterima H03 ditolak.

## 3.1.2.3. Uji F (Simultan)
Uji  F  adalah  suatu  jenis  uji  statistik  yang digunakan untuk membandingkan varians antara dua atau  lebih  kelompok  data.  Uji  F  digunakan  untuk menguji hipotesis nol yang menyatakan bahwa semua kelompok  data  memiliki  varians  yang  sama.  Uji  F sering  digunakan  dalam  analisis  varian  (ANOVA) untuk  menentukan  apakah  ada  perbedaan  signifikan antara  kelompok-kelompok  data  yang  sedang dibandingkan.
Uji  F  memanfaatkan  nilai  F  yang  dihitung berdasarkan rasio antara varians antar kelompok dan varians  dalam  kelompok.  Semakin  besar  nilai  F, semakin  besar  kemungkinan  terdapat  perbedaan signifikan  antara  kelompok-kelompok  data  yang sedang  dibandingkan.  Namun,  nilai  F  harus  diuji signifikansinya melalui penggunaan tabel distribusi F dan  nilai  p  untuk  menentukan  apakah  hasilnya signifikan secara statistik atau tidak.
Berdasarkan hasil uji F tabel diketahui df1= k-1 (3-1=2)  dan  df2  =N-K-1  (36-3-1=32)  di  hasilkan  F tabel  yaitu  3.295.  sedangkan  F  hitung  berdasarkan hasil  pengolahan  data  SPSS  ditemukan  sebagai berikut:
Tabel. 9. Uji F ANOVA a Model Sum of Squares df Mean Square F Sig. 1 Regression 13478,583 3 4492,861 28,132 ,000 b Residual 5110,693 32 159,709 Total 18589,276 35 a. Dependent Variable: ISSI
b. Predictors: (Constant), INFLASI, SUKU BUNGA, KURS RUPIAH
Untuk  membaca  hasil  uji  F,  kita  harus membandingkan  nilai  F  hitung  yang  dihitung  dari sampel  data  dengan  nilai  F  tabel  pada  level signifikansi yang ditentukan. Jika nilai F hitung lebih besar dari nilai F tabel, maka hipotesis nol ditolak dan dengan demikian variabel independen dapat mempengaruhi secara bersama sama terhadap variabel dependen.
Dalam  penelitian    ini,  nilai  F  hitung  adalah 28.132 dan nilai F tabel adalah 3.295. Karena nilai F hitung  lebih  besar  dari  nilai  F  tabel,  maka  dapat disimpulkan  dalam  hipotesis  ini  bahwa  H4  diterima dengan arti  variabel Suku Bunga, Kurs Rupiah, Dan Inflasi  secara  bersama  sama  dapat  mempengaruhi variabel dependen.
3.1.2.4. Uji Determinasi R 2
Uji  determinasi  R-squared  adalah  salah  satu metode yang digunakan untuk mengevaluasi seberapa
baik  model  regresi  linear  cocok  dengan  data  yang diobservasi.  R-squared  mengukur  seberapa  besar variasi dalam variabel dependen yang dapat dijelaskan oleh variabel independen dalam model regresi linear. Dengan  kata  lain,  R-squared  memberikan  informasi tentang  seberapa  baik  model  regresi  linear  dapat menjelaskan variasi dalam data.
R-squared bervariasi dari 0 hingga 1, dengan nilai 0 menunjukkan bahwa model tidak dapat menjelaskan variabel  dalam  data  sama  sekali,  sedangkan  nilai  1 menunjukkan bahwa model dapat menjelaskan semua variabel dalam data. Semakin tinggi nilai R-squared, semakin baik model regresi linear cocok dengan data. Namun,  R-squared  tidak  memberikan  informasi tentang  apakah  variabel  independen  memiliki hubungan sebab-akibat dengan variabel dependen.
Berdasarkan  hasil  pengolahan  data  SPSS ditemukan data seperti berikut:

## Tabel.10. Uji R Square
Model Summary b Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate 1 ,852 a ,725 ,699 12,63761
a. Predictors: (Constant), INFLASI, SUKU BUNGA, KURS RUPIAH
b. Dependent Variable: ISSI
Dalam  penelitian  ini  dikarenakan  memiliki  3 variabel bebas, maka nilai yang dilihat dari tabel  R- squared  adalah  nilai  adjusted  R  Square  yaitu  0.699, dengan  demikian  berarti  bahwa  69.9%  dari  variabel dependen  dapat  dijelaskan  oleh  variabel  independen dalam  model  regresi  linear.  Artinya,  model  regresi linear  ini  mampu  menjelaskan  69.9%  dari  100% penelitian  tentang  variabel  yang  mempengaruhi Indeks  Saham  Syariah  Indonesia,  sementara  sisanya 30,1%    lainnya    dijelaskan  oleh  variabel lain  di  luar model.

## 3.2. Pembahasan
3.2.1. Pengaruh  Suku  Bunga,  Kurs  Rupiah  dan Inflasi Terhadap ISSI Secara Parsial
Berdasarkan  hasil  olah  data  SPSS  ditemukan bahwa Variabel Suku Bunga mempengaruhi terhadap Indeks  Saham  Syariah  Indonesia  secara  signifikan pada  tahun  2020  hingga  2022.  Hal  ini  dijelaskan dengan hasil signifikan T Tabel untuk Variabel suku bunga berada di angka 0.00. akan tetapi pengaruh ini adalah  pengaruh  negatif  dimana  setiap  kenaikan  1 persen pada variabel Suku Bunga, maka Indeks Saham Syariah  akan  mengalami  penurunan  sebesar  18.972 sambil  melihat  pengaruh  variabel  lain  yang disandingkan.. Penelitian ini memiliki hasil yang sama pada  penelitian  (Tambunan  &  Shinta  Aminda, 2021)tentang  “Pengaruh  Inflasi,  Suku  Bunga  Dan Kurs  Terhadap  Indeks  Harga  Saham  Gabungan (IHSG) dimana suku bunga mempengaruhi IHSG.
Kemudian variabel selanjutnya dalam penelitian ini  yang  mempengaruhi  Indeks  Saham  Syariah Indonesia  Tahun  2020-2022  yaitu  variabel  Kurs Rupiah. Berdasarkan data yang telah diolah dihasilkan bahwa  variabel  Kurs  Rupiah  berpengaruh  secara signifikan terhadap Indeks Saham Syariah Indonesia. perubahan  pada  variabel  Kurs  Rupiah  dapat mempengaruhi  perubahan  pada  variabel  ISSI. Pengaruh  yang  dilakukan  variabel  Kurs  Rupiah terhadap  Indeks  Saham  Syariah  Indonesia  adalah pengaruh negatif dimana apabila terjadi kenaikan pada kurs  Rupiah  maka  akan  terjadi  penurunan  angka
Indeks  Saham  Syariah  Indonesia  Tahun  2020-2022 Hasil  ini  berbanding  terbalik  dengan  penelitian sebelumnya  dimana  dalam  (Sebo  &  Nafi,  2020) menyatakan  bahwa  tidak  ada  pengaruh  signifikan antara  variabel  Nilai  Tukar  (Kurs  Rupiah)  terhadap harga  Saham  dimana  Indeks  Saham  merupakan intisari  pergerakan  harga  saham.  Pada  hakikatnya Kurs tidak hanya berperan dalam kegiatan perdagangan  internasional  berupa  ekspor  dan  impor. Kurs  juga  berperan  dalam  hitang  piutang  luar negeri. Apabila  nilai  tukar  rupiah  melemah,  pebisnis yang memiliki utang luar negeri akan rugi karena nilai utang  akan  naik.  Dan  hal  ini  yang  menyebabkan investor memilih perusahaan memiliki keuangan yang lebih  sehat  dan  hal  ini  yang  menggerakkan  indeks saham.
Kemudian variabel selanjutnya yang mempengaruhi Indeks Saham Syariah Indonesia pada penelitian ini adalah variabel Inflasi. Variabel inflasi ternyata  mempengaruhi  secara  signifikan  terhadap variabel  ISSI.  Hal  ini  berbeda  dengan  penelitian sebelumnya yaitu Penelitian (Kewal, 2010) mengenai “Pengaruh  Inflasi,  Suku  Bunga,  Kurs,  Dan Pertumbuhan  PDB  Terhadap  Indeks  Harga  Saham Gabungan”.  Ditemukan  bahwa  Tingkat  inflasi  tidak mempengaruhi  secara  signifikan  terhadap  IHSG. Perbedaan  dengan  peneltian  ini  indeks  saham  yang digunakan  adalah  ISSI.  Dengan  demikian  hasil penelitian  ini  berbeda  dengan  teori  dimana  menurut Martalena  dan  Maya  melinda  menyatakan  bahwa Inflasi  mempengaruhi  pasar  modal  sebab  juga  dapat memberi  pengaruh  biaya  produksi  bagi  perusahaan dan  biaya  masyarakat  pada  umumnya.  Jika  biaya produksi  suatu  perusahaan  naik  tanpa  meningkatkan daya  beli  masyarakat,  maka  keuntungan  perusahaan akan turun.

## 3.2.2. Pengaruh  Suku  Bunga,  Kurs  Rupiah  dan Inflasi Terhadap ISSI Secara Simultan.
Dalam  analisis  ini,  ISSI  akan  menjadi  variabel terikat  (dependen),  sedangkan  suku  bunga,  kurs rupiah,  dan  inflasi  akan  menjadi  variabel  bebas (independen).  Tujuannya  adalah  untuk  mengetahui seberapa  besar  pengaruh  kombinasi  dari  ketiga variabel  tersebut  terhadap  perubahan  nilai  ISSI. Berdasarkan hasil dari uji F dalam penelitian ini, nilai F hitung adalah 28.132 dan nilai F tabel adalah 3.295. Karena  nilai  F  hitung  lebih  besar  dari  nilai  F  tabel, maka  dapat  diasumsikan  bahwa  variabel  bebas mempengaruhi secara bersama sama terhadap variabel
terikat  dengan  demikian  hipotesis  H4  diterima. Adapun  tingkat  penjelasan  variabel  bebas  terhadap variabel terikat dapat diketahui melalui uji R Square dimana berdasarkan hasil olah data statistik ditemukan bahwa nilai adjusted R Square yaitu 0,699, itu berarti bahwa    69,9%    variabel  dependen  dapat  dijelaskan oleh variabel independen dalam model regresi linear ini  sedangkan  sisanya  30.1%  dipengaruhi  oleh variabel  lain.  Adapun  variabel  yang  paling  dominan dalam  penelitian  ini  adalah  variabel  Suku  Bunga. Meskipun  pengaruh  variabel  ini  negatif  akan  tetapi angka  yang  di  hasilkan  apabila  variabel  ini mempengaruhi Indeks Saham Syariah Indonesia.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  penelitian  ini  tentang  pengaruh Suku Bunga, Kurs Rupiah dan Inflasi terhadap Indeks Saham Syariah Indonesia dengan menggunakan data sekunder  periode  2020  hingga  2022  melalui  analisis regresi linier berganda. Pengolahan data melalui SPSS maka dapat disusun suatu kesimpulan sebagai berikut: a. Variabel  Suku  bunga  berpengaruh  secara signifikan  terhadap  pergerakan  Indek  Saham Syariah Indonesia tahun 2020 hingga 2022.
b. Variabel  Kurs  Rupiah  berpengaruh  signifikan terhadap  Indeks  Saham  Syariah  Indonesia  tahun 2020-2022.  Adapun  pengaruh  pada  variabel  ini adalah  pengaruh  negatif  dimana  apabila  terjadi kenaikan  pada  Kurs  Rupiah  maka  akan  terjadi penurunan pada Indeks Saham Syariah Indonesia tahun 2020-2022 begitupun sebaliknya.
c. Variabel  Inflasi  berpengaruh  signifikan  terhadap Indeks  Saham  Syariah  Indonesia  Tahun  2020- 2022. Artinya pergerakan Indeks Saham Syariah dipengaruhi oleh variabel inflasi secara signifikan.
d. Secara bersama sama variabel Suku Bunga, Kurs Rupiah  dan  Inflasi  mempengaruhi  terhadap Indeks  Saham  Syariah  Indonesia.  Variabel  yang paling  dominan  dalam  penelitian  ini  adalah variabel Suku Bunga.

## 5. UCAPAN TERIMA KASIH
Ucapan  terima  kasih  saya  haturkan  kepada  istri tercinta yang telah membantu dan memotivasi penulis dalam  menyelesaikan  penelitian  ini.  Kepada  dosen pembimbing bapak Novi Mubyarto dan Bapak Ahmad Husen  Ritonga  semoga  ilmu  dan  motivasi  yang mereka  berikan  menjadi  ladang  amal  mereka  dan
tercatat  sebagai  pahala  yang  mengalir  hingga  akhir nanti.  Dan  tidak  lupa  tim  jurnal  yang  berkenan menerbitkan penelitian ini semoga dengan diterbitkan penelitian  ini  dapat  menjadi  ilmu  yang  berguna  dan menjadi amal jariyah bagi semua yang berkecimpung di dalamnya.

## 6. REFERENSI
Habbe,  A.  (2004). Pengaruh  Indikator  Makro Ekonomi terhadap Harga Saham . 1–15.
Hardani,  hikmatul  Aulia,  N.,  Andriani,  H.,  Asri fardani, R., & Ustiawati,  jumari. (2020). Metode Penelitian  Kualitatif  dan  Kuantitatif .  Pustaka Ilmu.
Intan,  K.  (n.d.). Indeks  syariah  melesat  di  tengah pandemi Covid-19, ini sebabnya . Retrieved July 8, 2022, from https://investasi.kontan.co.id/news/indeks- syariah-melesat-di-tengah-pandemi-covid-19-
ini-sebabnya Kewal,  S.  S.  (2010). Pengaruh  Inflasi,  Suku  Bunga, Kurs,  Dan  Pertumbuhan  Pdb  Terhadap  Indeks Harga Saham Gabungan . 53–64. Martalena,  &  Malinda,  M.  (2019). Pengantar  Pasar Modal . ANDI. PT Bursa Efek Indonesia . (n.d.). Retrieved November 20, 2021, from https://www.idx.co.id/idx- syariah/indeks-saham-syariah/
Raharjo,  S.  (2010).  Pengaruh  Inflasi,  Nilai  Kurs Rupiah,  Dan  Tingkat  Suku  Bunga  Terhadap Harga  Saham  Di  Bursa  Efek  Indonesia. Jurnal Ekonomi, Bisnis , 1–16.
Sebo, S. S., & Nafi, H. M. (2020). Pengaruh Inflasi , Nilai  Tukar  ,  Suku  Bunga  ,  Dan  Volume Transaksi  Terhadap  Harga  Saham  Perusahaan Pada Kondisi Pandemi Covid-19 . 6 (2), 113–126. Sugiyono.  (2017). Metode  Penelitian  Kuantitatif Kualitatif dan R&D, . Alfabeta cv.
Sugiyono.  (2019). Statistika  Untuk  Penelitian . Alfabeta.
Tambunan, N., & Shinta Aminda, R. (2021). Pengaruh Inflasi,  Suku  Bunga  Dan Kurs  Terhadap  Indeks Harga  Saham  Gabungan  (IHSG). Prosiding Seminar  Nasional  &  Call  for  Paper  STIE  AAS ,
4 (1), 569–578. https://prosiding.stie- aas.ac.id/index.php/prosenas/article/view/152%0 A
Tandelilin,  E.  (2017). Pasar  Modal  Manajemen Portofolio  &  Investasi (G.  Sudibyo  (Ed.)).  PT Kanisius.
Yustisia,  N.  (2016).  Faktor  -  Faktor  yang Memengaruhi  Pergerakan  Indeks  Harga  Saham Gabungan di Bursa Efek Indonesia. Kalbi Socio ,
03 (02).

## 7. LAMPIRAN
DATA UTAMA TAHUN BULAN ISSI INFLASI KURS SUKU BUNGA 2020 Januari 173,15 2,68 13662 5,00 Februari 156,50 2,98 14234 4,75 Maret 132,29 2,96 16367 4,50 April 144,87 2,67 15157 4,50 Mei 143,81 2,19 14733 4,50 Juni 146,26 1,96 14302 4,25 Juli 150,13 1,54 14653 4,00 Agustus 153,21 1,32 14554 4,00 September 144,70 1,42 14918 4,00 Oktober 150,47 1,44 14690 4,00 Nopember 169,80 1,59 14128 3,75 Desember 177,48 1,68 14128 3,75 2021 Januari 172,23 1,55 14084 3,75 Februari 183,36 1,38 14229 3,50 Maret 182,13 1,37 14572 3,50 April 177,12 1,42 14453 3,50 Mei 171,94 1,68 14292 3,50 Juni 172,97 1,33 14542 3,50 Juli 175,44 1,52 14462 3,50 Agustus 172,49 1,59 14306 3,50 September 176,28 1,60 14321 3,50 Oktober 185,79 1,66 14171 3,50 Nopember 187,55 1,75 14320 3,50 Desember 189,02 1,87 14278 3,50 2022 Januari 188,36 2,18 14392 3,50 Februari 192,32 2,06 14369 3,50 Maret 199,91 2,64 14357 3,50 April 208,18 3,47 14480 3,50 Mei 209,07 3,55 14592 3,50 Juni 200,39 4,35 14822 3,50 Juli 205,84 4,94 14860 3,50 Agustus 208,63 4,69 14853 3,75 September 204,10 5,95 15232 4,25 Oktober 207,73 5,71 15596 4,75 Nopember 209,01 5,42 15472 5,25 Desember 217,73 5,51 15592 5,50