PENGARUH INDEKS BURSA AMERIKA, DAN BANK INDONESIA – 7 DAYS (REVERSE) REPO RATE TERHADAP INDEKS LQ45
Dedy 1) , Aloysius Hari Kristianto 2) , Rissa Ayustia 3)
1,2) Program Studi Manajemen, 3) Program Studi Kewirausahaan, Institut Shanti Bhuana 1,2,3) dedy1607@shantibhuana.ac.id , aloysius.hari@shantibhuana.ac.id , ayustia.rissa@shantibhuana.ac.id

## ABSTRACT
The aim of this study was to determine the impact of the American Stock Exchange Index (DJIA) and the effect of Bank Indonesia-7 Days (Reverse) Repo Rate (BI7dRR) on the LQ45 stock index. The timeframe considered as  comparison  data  were  focused  on  the  reporting  of  the  Dow  Jones  Industrial  Average  and  the  LQ45  price market  moves,  as  well  as  the  BI7dRR  percentage  data  for  the  period  2016-2019.  Data  reports  are  indirect evidence  from  official  market transactions  databases  (idx.co.id and  nyse.com)  as  well  as  from  Bank  Indonesia reports on the BI7dRR campaign. It work approach employs computational approaches including a multi-linear regression  model. Until evaluating the  model, the data  were checked using the classical  inference  method, and then statistical analyses were carried out. The findings indicate that the American Stock Exchange Index (DJIA) is  important  and  favorable  for  the  stock  index  LQ45.  Meanwhile,  BI7dRR  has  an  opposite  /  negative  and insignificant influence on the stock index of LQ45.

## ABSTRAK
Tujuan penelitian ini untuk mengetahui pengaruh indeks bursa Amerika (DJIA) dan pengaruh Bank Indonesia – 7  Days  (Reverse)  Repo  Rate ( BI7dRR ) terhadap  indeks  saham  LQ45. Periode  yang  digunakan  sebagai  data pengujian  berasal  dari  publikasi  pergerakan  indeks  saham Dow  Jones  Industrial  Average dan  LQ45  serta  data persentase dari BI7dRR periode 2016 – 2019. Sumber data dari data sekunder yang diperoleh melalui beberapa situs resmi  pergerakan  saham  (idx.co.id dan  nyse.com)  serta  publikasi  Bank  Indonesia  terkait  pergerakan BI7dRR. Desain  penelitian  ini  menggunakan metode kuantitatif dengan menggunakan  analisis  regresi  linier berganda. Sebelum pengujian model, data diuji menggunakan uji asumsi klasik kemudian dilakukan uji statistik. Hasil penelitian menunjukkan bahwa indeks bursa Amerika (DJIA) signifikan dan positif terhadap indeks saham LQ45.  Sedangkan  BI7dRR  memiliki  arah  pengaruh  yang  berlawanan / negatif  serta  tidak  signifikan  terhadap indeks saham LQ45.
Kata kunci : Dow Jones Industrial Average; Bank Indonesia – 7 Days (Reverse) Repo Rate; Indeks Saham LQ45

## 1. PENDAHULUAN
Pasar  modal  memiliki  peranan  penting  dalam sektor ekonomi, hal tersebut dikarenakan pasar modal dapat  menjadi  sumber  pendapatan  cadangan  bagi perusahaan (Mansur,  2005). Adapun  di  dalam  pasar modal  terdapat  beberapa  jenis  instrumen  yang  dapat dipilih,  salah  satunya  adalah  instrumen  pasar  saham. Saham adalah tanda,  hak  atau  kepemilikan  atas  suatu perusahaan (Wardana,  2017).  Pergerakan  saham  dari perusahaan  tertentu  dalam  pasar  saham  memiliki pergerakan yang tidak stabil sehingga dapat membuat para investor begitu sulit dalam melakukan pengambilan keputusan untuk berinvestasi.
Perkembangan  investasi  yang  ada  di  Indonesia saat  ini  mulai  mengalami  perkembangan  yang  cukup pesat  sehingga  dapat  membawa  dampak  terhadap ekonomi  di  Indonesia  terkhusus  dalam  pasar  modal (Andiyasa, Purbawangsa, & Henny, 2014). Pergerakan saham  di  Indonesia  biasanya  disatukan  dalam  satuan harga  saham  yang  disebut  sebagai  IHSG  atau  Indeks
Harga  Saham  Gabungan (Gom,  2013). Salah  satu indeks  yang  memiliki  kapitalisasi  perdagangan  di Bursa Efek Indonesia serta dapat menjadi acuan dalam menentukan  pertimbangan  investasi  di  Indonesia adalah indeks saham LQ45. Seiring dengan pertumbuhan  indeks  saham  di  Indonesia  terdapat variabel  makro  yang juga  dapat  mempengaruhi pergerakan  dari  indeks  saham  yakni  suku  bunga,  hal ini  dikarenakan suku  bunga  mempengaruhi  perilaku masyarakat dalam menentukan pilihan untuk memegang  uang  maupun  surat  berharga  atau  justru menyimpan  uang  tersebut  ke  dalam  bank (Nabila, 2017)
Kebijakan  moneter  di  Indonesia  pada  Agustus 2016  diterapkan  melalui  sebuah  kerangka  kebijakan moneter  baru  yang  diimplementasikan  menggunakan bunga acuan Bank Indonesia – 7 Days (Reverse) Repo Rate (BI7dRR).  BI7dRR  merupakan  kebijakan moneter yang menggantikan BI Rate guna memberikan  dorongan  terhadap  lembaga  perbankan sehingga  mempunyai perilaku  sama  sesuai  dengan
ketentuan yang berlaku dan ditetapkan Bank Indonesia dalam  mengendalikan tingkat  inflasi (Susilowati  & Wahyuningdyah, 2018).

## Sumber: Data diolah, 2020
Gambar 1. Pergerakan DJIA, LQ45, dan BI7dRR Periode 2016 - 2019
Berdasarkan grafik  di  atas, DJIA memiliki pergerakan  yang  memiliki  kecenderungan  untuk terus meningkat walaupun  data  ke-8  dan ke-11 DJIA mengalami  penurunan,  begitupun  dengan  indeks saham LQ45 yang bergerak mengikuti pola dari DJIA. Sedangkan pola pergerakan BI7dRR terus  mengalami penurunan yang signifikan pada masa awal penerapannya  yakni  yang  terdapat  pada  data  ke-1 hingga  pada  data  ke-8. Dalam  penelitian  yang dilakukan  oleh Wiyanti  (2018) pergerakan  dari BI7dRR  menunjukkan  reaksi  negatif  tetapi  signifikan terhadap  arah  pergerakan  dari  indeks  harga  saham, artinya  apabila  BI7dRR  mengalami  penurunan  maka indeks  harga  saham  akan  mengalami  kenaikan sehingga  pola  yang  dihasilkan  akan  berlawanan  arah, begitu  juga  dengan  pasar  modal  Amerika  yang memiliki hubungan dengan pasar  modal di Indonesia. Dalam  penelitian yang  dilakukan Jannata  (2018) menyimpulkan  bahwa  krisis  keuangan  yang  terjadi  di Amerika berdampak dan berpengaruh secara signifikan  terhadap  pasar  modal  yang  ada  di Indonesia, hal tersebut terjadi karena besaran aktivitas riil  dan  aktivitas  pasar  keuangan  Indonesia  memiliki keterkaitan  yang  erat  pada  pasar  keuangan  Amerika. Namun  apabila  dilihat  dari  pergerakan  BI7dRR  pada gambar  1.  di  atas,  pola  yang dimunculkan  cenderung mendatar dan tetap terhadap kedua indeks saham baik DJIA maupun  LQ45.  Pergerakan  yang  terjadi  pada indeks saham LQ45 juga menunjukkan kecenderungan pola yang mendatar setelah mengalami kenaikan pada data ke-5.
Berdasarkan  penjabaran  latar  belakang  tersebut maka  penelitian  ini  memiliki  rumusan masalah sebagai berikut:
1. Apakah  indeks  DJIA  berpengaruh  terhadap indeks LQ45 ?
2. Apakah  BI7dRR  berpengaruh  terhadap  indeks LQ45 ?
3. Apakah  indeks  DJIA  dan  BI7dRR  berpengaruh secara simultan terhadap indeks LQ45 ?
Pelaksanaan  pengujian  menggunakan  model analisis regresi linier berganda, yang artinya pengujian harus  memenuhi  standar  uji  asumsi  klasik  sebelum
melakukan  pengujian  hipotesis.  Uji  asumsi  klasik terdiri  dari  uji  normalitas  data,  uji  autokorelasi,  uji heterokedastisitas,  dan  uji  multikolinieritas.  Adapun hipotesis  akan  diuji  menggunakan  uji  t,  uji  f,  dan determinasi koefisien (R 2 )

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Volatilitas
Volatilitas atau  pergerakan  saham  merupakan suatu pengukuran statistik yang memberikan penjelasan  terkaitan  fluktualisasi  harga  saham  yang terjadi  baik  pada  kondisi  naik  maupun  menurun selama  periode  tertentu (Hugida  and  Sofian,  2009). Volatilitas dapat  dipengaruhi  oleh  jumlah  perubahan penawaran  dan  permintaan,  hal  tersebut  dikarenakan penawaran  di  dalam  saham  memiliki  sifat  yang  tetap sehingga  membentuk  kurva  secara  vertikal serta permintaan  pasar  yang  membentuk  kurva  horizontal sehingga  saling  berpotongan  satu  dengan  yang  lain serta  berakibat  pada  kondisi  terjadinya  keseimbangan harga. Volatilitas  pasar  saham  juga  disebabkan  oleh informasi  baru  yang  masuk  dan  menyebabkan penilaian  kembali  oleh  para  investor  terhadap  asset- asset yang diperdagangkan (Nurwani, 2016).

## 2.2. Indeks Dow Jones
Indeks  Dow  Jones  merupakan  indeks  saham terbesar  dan  tertua  di  Amerika  yang  didirikan  oleh editor Wall Street Journal and Dow Jones & Company serta merupakan indeks saham yang menjadi cerminan atau  gambaran  dari  perekonomian  Amerika,  hal  ini dikarenakan perusahaan yang tergabung dalam indeks Dow  Jones  adalah  perusahaan  yang  meliputi  30  top multinational company sehingga dapat mencerminkan perfomance dari perekonomian Amerika (Kamarullah, 2017)

## 2.3. Indeks LQ45
Indeks  LQ45  merupakan salah satu indeks pasar saham  di  Indonesia  yang  terdiri  dari  45  perusahaan yang  terpilih  berdasarkan  saham  memiliki  transaksi aktif  dan  memiliki  likuiditas  tinggi  serta  terdaftar  di Bursa  Efek  Indonesia  (Kamarullah,  2017).  Indeks LQ45  terdaftar  sebagai  indeks  saham  pada  Februari 1997,  sejak  saat  itu  indeks  LQ45  menjadi  ukuran likuiditas utama dalam transaksi pasar saham (Utomo, 2016). Oleh karenanya LQ45 memiliki 45 perusahaan dengan kapitalisasi pasar dan likuiditas tinggi.

## 2.4. Bunga Acuan BI7dRR
Suku bunga acuan BI7dRR merupakan kebijakan moneter  yang  dikeluarkan  oleh  Bank  Indonesia melalui  Rapat  Dewan  Gubernur  Bulanan  pada  bulan Agustus  2016 (Bank  Indonesia,  2016).  Berlakunya bunga  acuan  BI7dRR  diharapkan  mampu  dalam mempengaruhi  pasar  uang,  sektor-sektor  riil,  serta bank  yang  ada  di  Indonesia  dengan  cepat  serta  tepat. BI7dRR  juga  ditetapkan  agar  dapat  menekan  suku bunga  menjadi  satu  digit  sehingga  dapat  mendorong ekonomi domestik dan Usaha Mikro Kecil Menengah atau UMKM (Nabila, 2017).

## 2.5. Teori Suku Bunga Keynes
Fungsi uang dalam teori Keynes berbeda dengan teori-teori klasik. Perbedaan-perbedaan tersebut terdapat  dalam  teori  Keynes  yang  menyatakan  fungsi uang  merupakan store  of  value dan  tidak  hanya sebagai means  of  exchange (Kristianto  &  Nurchayo, 2020). Teori Keynes mengungkap bahwa tingkat suku bunga  memiliki  peranan  yang  penting  dalam memberikan  pengaruh  terhadap  perilaku  masyarakat dalam  memilih  uang  tunai  atau  surat-surat  berharga serta  bergantung  pada  tingkat  permintaan  dan penawaran  terhadap  nilai  uang  berlandaskan  terhadap konsep bahwa masyarakat memiliki motif-motif yakni motif  transaksi,  motif  berjaga-jaga,  dan  motif spekulasi (Kristianto, 2019)

## 2.6. Financial Behavior
Financial  behavior merupakan  sebuah  kajian yang  menjelaskan  tentang  sikap  dan  tingkah  laku seseorang  dalam  kaitannya  dengan permasalahan dalam  bidang  keuangan  atau  terkait  bagaimana seseorang  mengatur  sumber  keuangannya  termasuk juga  bagaimana  cara  seseorang  menyimpan  uang. (Hasibuan,  Lubis,  &  HR,  2018). Dalam  kaitannya dengan pasar saham, financial behavior menjadi salah satu  faktor  yang  membuat  para  investor harus memperhatikan  kontrol  atau  sentimen  diri dalam mengambil  keputusan  investasinya,  karena  sifat  pasar saham  yang tidak  mudah diprediksi  menjadi landasan bagaimana  sentimen  dari  para  investor  dapat membawa keputusan yang berdampak baik (Strömbäck,  Lind,  Skagerlund,  Västfjäll,  &  Tinghög, 2017)

## Kerangka Berpikir dan Hipotesis

## Sumber: Data diolah, 2020

## Gambar 2. Kerangka Berpikir
Indeks  Dow  Jones  merupakan indeks  saham  tertua  di Amerika.  Pergerakan  indeks  Dow  Jones  disebut sebagai  pergerakan  saham  secara  global  dan  mampu mencerminkan  perekonomian  di  dunia.  Penelitian yang dilakukan oleh Andiyasa, Purbawangsa & Henny (2014)  menyatakan  bahwa  indeks  Dow  Jones memiliki  pengaruh  yang  positif  terhadap  pergerakan IHSG. Sejalan dengan penelitian  yang dilakukan oleh Venska, Suhadak,  & Handayani (2014) bahwa indeks Dow  Jones  berpengaruh  signifikan  dan  positif terhadap  IHSG  pada  periode  2010 – 2012.  Indeks LQ45  merupakan  bagian  dari  IHSG  sehingga  apabila berdasarkan  penelitian-penelitian  terdahulu  maka
indeks LQ45 juga seharusnya dipengaruhi oleh indeks Dow  Jones.  Maka,  hipotesis  (H1)  dari  penelitian  ini menyatakan  indeks  Dow  Jones  mempunyai  pengaruh yang signifikan dan positif terhadap indeks LQ45.

## H1  :  Indeks  Dow  Jones  berpengaruh  positif terhadap  indeks LQ45
Bunga  acuan  BI7dRR  adalah  bunga  acuan  yang menggantikan  kebijakan  moneter  menggunakan  BI Rate.  Adapun  tujuannya  adalah  agar  dapat  mencapai stabilisasi  pasar uang  Indonesia.  Penelitian  yang dilakukan  oleh  Jannata  (2018)  menyatakan  BI  Rate berpengaruh  secara  negatif  dan  signifikan  terhadap IHSG.  Adapun  teori  Keynes  menyatakan  bahwa tingkat  dari  suku  bunga  adalah  bagian  dari  motif spekulasi,  hal  ini  disebabkan  oleh  permintaan  uang yang  dapat  berubah  seiring  dengan  perubahan  tingkat suku bunga. Apabila suku bunga bergerak meningkat, maka  yang  terjadi  adalah  semakin  besar  tingkat ketertarikan  investor  dalam  menginvestasikan  dana atau  modal  daripada  menginvestasikannya  di  pasar saham sehingga menyebabkan pergerakan suku bunga dan  saham  berlawanan  arah.  Maka  dari  itu,  hipotesis (H2) dalam penelitian ini menyatakan bahwa BI7dRR berpengaruh tetapi negatif terhadap indeks LQ45.
H2:  BI7dRR  mempunyai  pengaruh  dan  negatif terhadap indeks LQ45.
Kamarullah  (2017)  melakukan  suatu  penelitian  yang berkaitan dengan indeks Dow Jones dan BI Rate serta pengaruhnya terhadap indeks LQ45. Dalam penelitian tersebut  dinyatakan  bahwa  indeks  Dow  Jones memiliki  pengaruh  yang  signifikan  terhadap  indeks LQ45  akan  tetapi  BI  Rate  tidak berpengaruh dan negatif terhadap  LQ45.  Namun  apabila  diuji  secara simultan,  kedua  variabel  tersebut  memiliki  pengaruh signifikan  terhadap  indeks  LQ45.  Maka,  sejalan dengan  penelitian  tersebut,  indeks  Dow  Jones  dan BI7dRR  mempunyai  pengaruh  secara  bersama-sama terhadap indeks LQ45.
H3:  Secara  simultan,  indeks  Dow  Jones  dan BI7dRR  berpengaruh  signifikan  terhadap  indeks LQ45.

## 3. METODOLOGI
Penelitian  ini  merupakan  jenis  penelitian eksplanatory research dengan menggunakan pendekatan  kuantitatif  dengan  teknik  analisis  regresi linear berganda melalui  alat  analisis eviews  10. Regresi  linear  ganda  merupakan  teknik  untuk memperoleh  model  hubungan  dari  satu  variabel dependen  dengan  satu  ataupun  lebih  variabel independen (Harlan,  2018).  Sebelum  melakukan analisa  terhadap  model  regresi,  maka  data  terlebih dahulu  diuji  menggunakan  pengujian  asumsi  klasik yang  terdiri  dari  uji  normalitas  data,  uji  autokorelasi, uji  heterokedastisitas,  dan  uji  multikolinearitas. Adapun sumber data merupakan data sekunder berupa
Indeks saham Dow Jones (X 1 ) BI7dRR (X 2 ) Indeks saham LQ45 (Y) H 1 (+ H 3 (+)
H 2 (-)
data time series yang terdiri data variabel indeks Dow Jones (nyse.com), BI7dRR (bi.go.id) dan indeks LQ45 (idx.co.id) pada  periode  2016 – 2019,  data-data  yang diperoleh diubah kedalam data kuartal sehingga waktu atau periode penelitian adalah
2016.Q2 –
2019.Q4.  Pengumpulan  data di  dalam penelitian ini menggunakan  metode  pendekatan  studi  kepustakaan yakni  melalui library  research dan internet  research.
Surahman, Rachmat, & Supardi (2016:36)
menjelaskan  bahwa  studi  kepustakaan  adalah  metode pengumpulan  data  melewati  proses identifikasi  teori secara  sistematis  dan  terstruktur,  serta berlandaskan pustaka  dan  merupakan  analisa literatur dengan informasi  penting  terkait  topik  penelitian. Berikut adalah data-data penelitian :
Tabel 1. Data Kuartal Indeks Dow Jones, BI7dRR, dan indeks LQ4

## Sumber: Data diolah, 2020
Adapun  model  persamaan  yang  digunakan  di dalam penelitian ini adalah sebagai berikut:
LQ45 = a + b 1 DJIA - b 2 BI7dRR + e ………….(1)
Keterangan: CP = Ceteris Paribus LQ45 = Indeks saham LQ45 f = Fungsi a  = Konstanta b 1 = Koefisien Regresi Indeks saham Dow Jones b 2 = Koefisien Regresi BI7dRR DJIA = Perubahan Indeks saham Dow Jones BI7dRR = Perubahan Suku Bunga Acuan BI7dRR e  = Eror
3.1. Pengujian Prasyarat
1. Uji Normalitas Data
Tabel 2. Uji Normalitas Data
Unstandardize ded R Residual N 15 Normal Parameters Mean -3.65e-14 Median -1.875098 Maximum 59.77383 Minimum -51.54002 Std.Dev 36.43639 Skewness -0.020769 Kurtosis 1.787621 Jarque-Bera 0.919742 Probability 0.631365

## Sumber: Data diolah, 2020
Syarat  uji  normalitas  data  adalah  apabila  nilai probability > 0,05  (5%).  Berdasarkan  tabel  di  atas nilai probability sebesar  0,631365  >  0,05  (5%) sehingga data dianggap terdistribusi normal.

## 2. Uji Autokorelasi
Tabel 3. Uji Autokorelasi F-statistic 1.722099 Prob. F(2,10) 0.2277 Obs*R- squared 3.842771 Prob. Chi- Square(2) 0.1464

## Sumber: Data diolah, 2020
Syarat  uji  autokorelasi  adalah  apabila  nilai nilai Prob. Chi-Square > 0,05 (5%). Berdasarkan tabel di  atas  nilai  Prob.  Chi-Square  sebesar  0,1464  >  0,05 (5%)  sehingga  data  dalam  penelitian  ini memenuhi syarat uji autokorelasi.

## 3. Uji Heterokedastisitas
Sumber: Data diolah, 2020

## Gambar 3. Uji Heterokedastisitas
Model regresi yang tidak mengalami heterokedastisitas  adalah  model  dengan  penyebaran titik-titik  dan  tidak  membentuk  pola.  Gambar  di atas menunjukkan  pola  penyebaran  data  secara  acak sehingga model regresi dalam penelitian ini diasumsikan memenuhi uji heterokedastisitas.
Kuartal LQ45 DJIA BI7dRR 2 837,7467 17830,28 5,42 3 913,3333 18380,42 5,17 4 889,6567 18737,72 4,75 1 897,1933 20446,52 4,75 2 958,6933 21099,6 4,75 3 976,95 22081,56 4,5 4 1021,253 24122,94 4,25 1 1070,573 25093,9 4,25 2 940,3233 24283,47 4,5 3 943,9733 25946,11 5,5 4 957,3033 24660,56 5,92 1 1021,367 25614,78 6

## 4. Uji Multikolinearita

## Tabel 4. Uji Multikolinearitas

## Sumber: Data diolah, 2020
Syarat  dari  uji  multikolinearitas  adalah apabila nilai VIF < 10. Berdasarkan tabel di atas nilai VIF  dari  variabel DJIA  adalah  sebesar  1.140687  dan variabel  BI7dRR  adalah  sebesar  1.149767  sehingga kedua  variabel  dalam  penelitian  ini  dianggap  bebas dari gejala multikonlinearitas.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Setelah melakukan uji asumsi klasik, model diuji menggunakan analisis regresi linear berganda  sebagai berikut:

## 4.1. Analisis Regresi Linear Berganda
Tabel 5. Analisis Linear Berganda Variabel Coeffici ent Std. Error t- statisti c Prob C 748.346 9 103.96 93 7.1977 72 0.0000 DJIA 0.01503 3 0.0033 29 4.5153 15 0.0007 BI7dRR - 27.0097 3 17.691 56 - 1.5267 02 0.1528 R- squared 0.63173 6 Mean dependent var 960.7109 Adjusted R- squared 0.57035 9 S.D. dependent var 60.04208 S.E. of regressio n 39.3558 0 Akaike info criterion 10.36002 Sum squared resid 18586.5 5 Schwarz criterion 10.50163 Log likelihoo d - 74.7001 5 Hannan-Quinn criter. 19.35851 F- statistic 10.2926 6 Durbin-Watson stat 1.628898 Prob(F- statistic) 0.00249 4 Sumber: Data diolah, 2020
Berdasarkan  tabel  di  atas  maka  analisis  model regresi yang didapatkan adalah sebagai berikut:
Y = 748.3469 + 0.015033 – 27.00973 + e
1. Konstanta  di  dalam  model  regresi  adalah  sebesar 748.3469  sehingga  apabila  konstanta  tanpa  rasio dari kedua variabel (X1 dan X2) dalam penelitian, akan  menyebabkan  terjadinya  perubahan  Y sebesar 748.3469.
2. Koefisien  variabel  X1  (DJIA)  sebesar  0.015033 yang  berarti  perubahan  yang  terjadi  pada  X1 sebesar  satu  persen  dari  variabel  lain  yakni  pada perubahan  yang  tetap  dapat  menyebabkan perubahan  sebesar  0.015033  dan  memiliki  arah yang positif.
3. Koefisien  variabel  X2  (BI7dRR) adalah  sebesar 27.00973  akan  tetapi  memiliki  arah  yang berlawanan  atau  negatif  yang  berarti  apabila BI7dRR  sebesar  satu  persen  dari  variabel  lain pada perubahan yang tetap maka akan menyebabkan perubahan sebesar 27.00973.
4.2. Uji t
Tabel 6. Uji t

## Sumber: Data diolah, 2020
Uji  t  merupakan  pengujian  variabel  dengan atau  secara  individu  dengan  melihat  nilai  signifikansi dari  probabilitas  masing-masing  variabel  independen. Jika  nilai  probabilitas  <  0,05  (5%)  maka  hipotesis (H1)  diterima  atau  terdapat  pengaruh  signifikan. Berdasarkan  hasil  tabel  di  atas  nilai  probabilitas  dari variabel X1 (DJIA) memiliki nilai probabilitas 0,0007 <  0,05  sehingga  hipotesis  awal  (H1)  diterima  dan signifikan,  sedangkan  nilai  probabilitas  dari  variabel X2  (BI7dRR)  memiliki  nilai  sebesar  0,1528  >  0,05, yang  artinya  tingkat  signifikansi  melebihi  0,05 sehingga  hipotesis  awal  (H2)  ditolak  dan  tidak signifikan.
4.3. Uji f
Tabel 7. Uji f R-squared 0.631736 Mean dependent var 960.7109 Adjusted R-squared 0.570359 S.D. dependent var 60.04208 S.E. of regression 39.35580 Akaike info criterion 10.36002 Coefficient Uncentered Centered Variable Variance VIF VIF C 10809.61 104.6848 NA DJIA 1.11e-05 59.14474 1.140687 BI7dRR 312.9912 79.40862 1.149767
Variabe l Coefficie nt Std. Error t- statisti c Prob C 748.3469 103.9693 7.1977 72 0.000 0 DJIA 0.015033 0.003329 4.5153 15 0.000 7 BI7dRR - 27.00973 17.69156 - 1.5267 02 0.152 8
Sum squared resid 18586.55 Schwarz criterion 10.50163 Log likelihood - 74.70015 Hannan-Quinn criter. 19.35851 F-statistic 10.29266 Durbin-Watson stat 1.628898 Prob(F- statistic) 0.002494

## Sumber: Data diolah, 2020
Uji  f  bertujuan  untuk  melihat  pengaruh secara  bersama-sama  dari  variabel  independen terhadap  variabel  dependen  dengan  nilai  signifikan  < 0,05  (5%).  Apabila  nilai  signifikansi  <  0,05,  maka variabel  independen  secara  keseluruhan  dianggap signifikan  terhadap  variabel  dependen. Berdasarkan hasil tabel di atas nilai probabilitas F-statistic memiliki nilai  sebesar  0,002494  <  0,05  (5%)  sehingga  secara simultan  variabel  independen  dianggap  berpengaruh terhadap variabel dependen.
4.4. Determinasi Koefisien (R 2 )
Tabel 8. Determinasi Koefisien (R 2 ) R- squared 0.631736 Mean dependent var 960.7109 Adjusted R-squared 0.570359 S.D. dependent var 60.04208 S.E. of regression 39.35580 Akaike info criterion 10.36002 Sum squared resid 18586.55 Schwarz criterion 10.50163 Log likelihood - 74.70015 Hannan-Quinn criter. 19.35851 F-statistic 10.29266 Durbin-Watson stat 1.628898 Prob(F- statistic) 0.002494

## Sumber: Data diolah, 2020
Koefisien  determinasi  digunakan  untuk melihat  besaran  pengaruh  yang dinyatakan  dalam persentase  dari  variabel  dependen  yang  dapat dijelaskan  oleh  variabel  independen.  Berdasarkan hasil  tabel  di  atas,  nilai  R-squared  dijelaskan  sebesar 0,631736  (63%)  sehingga  besaran  pengaruh  dari variabel-variabel independen terhadap variabel dependen  adalah  sebesar  63%  dan  37%  sisanya merupakan variabel lain diluar penelitian ini.

## 4.5. Interpretasi Hasil
Berdasarkan hasil pengujian yang telah dilakukan,  variabel  X1  (DJIA)  memiliki  pengaruh signifikan  dan  positif  terhadap  indeks  LQ45, sedangkan  variabel  X2  (BI7dRR)  tidak  memiliki pengaruh tetapi negatif terhadap indeks LQ45. Indeks Dow  Jones  (DJIA)  merupakan  indeks  tertua  dan
terbesar  yang  dapat  mencerminkan  pertumbuhan ekonomi di Amerika (Kamarullah, 2017). Indeks Dow Jones  juga  merupakan  negara  tujuan  ekspor  terbesar ketiga  di  Indonesia  sehingga  ekonomi  Indonesia  juga terdorong  dari  pertumbuhan  ekonomi  di Amerika (Shabrina, 2017). Maka dari itu, jatuhnya indeks Dow Jones  merupakan  pertanda  negatif  terhadap  pasar modal  yang  ada  di  Indonesia  dan  memiliki  korelasi positif  terhadap  IHSG,  yang  artinya  juga  akan berdampak  langsung  terhadap  indeks  LQ45  (Utama dan Artini, 2013)
Berbeda  dengan  bunga  acuan  BI7dRR,  hasil pengujian  dalam  penelitian  ini  tidak  berhasil membuktikan  hipotesis  (H2).  Bunga  acuan  BI7dRR merupakan  kebijakan  moneter  yang  dikeluarkan  oleh Bank  Indonesia  pada  bulan  Agustus  2016  dengan tujuan mendorong stabilisasi pertumbuhan pasar uang dan  menekan  tingkat  inflasi  (Bank  Indonesia,  2016). Pada  awal  penerapannya,  BI7dRR mengalami penurunan yang signifikan disebabkan oleh penyesuaian  tujuan  yang  hendak  dicapai  oleh pemerintah  agar  dapat  mendorong  ekonomi  domestik dengan  menggunakan penyaluran  kredit  yang optimal di  masyarakat  (Nabila,  2017).  Adapun  sentimen dari investor  yang  negatif  juga  dapat  mempengaruhi keputusan  dalam  berinvestasi,  hal  ini  disebabkan karena  premi  dengan  tingkat  yang  tinggi  terutama pada  sekuritas  jangka  menengah  dan  panjang yang memiliki tingkat resiko yang tinggi sehingga berakibat pada  keputusan  investor dalam  menyimpan  dananya ke  dalam  sekuritas  yang  lebih  likuid  dan  berjangka pendek (Wendy Ary, 2019).

## 5. PENUTUP
5.1. Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  pembahasan  di  atas  maka dapat disimpulkan sebagai berikut:
1. Variabel  X1  (DJIA)  berpengaruh  signifikan  dan positif terhadap indeks  LQ45. Hal ini disebabkan karena  indeks  Dow  Jones  merupakan  indeks tertua  dan  terbesar  di  Amerika. Hal  lain disebabkan juga oleh karena negara yang menjadi tujuan  dari  ekspor  Indonesia  adalah  Amerika sehingga  pertumbuhan  ekonomi  yang  ada  di Amerika dapat berpengaruh terhadap pertumbuhan di Indonesia.
2. Variabel  X2  (BI7dRR)  tidak  memiliki  perngaruh signifikan dan negatif terhadap indeks LQ45. Hal ini  disebabkan  oleh  awal  penerapan  kebijakan BI7dRR  mengalami  penurunan  secara  signifikan dengan  maksud  untuk  mendorong  pertumbuhan ekonomi domestik dengan menggunakan penyaluran kredit yang optimal. Adapun sentimen negatif dari para investor mempengaruhi investasi,  hal  tersebut  dikarenakan  premi  tinggi hanya  terdapat  pada  sekuritas  jangka  menengah dan  panjang  yang  memiliki  tingkat  resiko  yang lebih  tinggi  sehingga  sebagian  besar    investor  di Indonesia  akan  lebih  memilih  untuk  berinvestasi pada  saham  dengan  jangka  yang  pendek  serta lebih likuid
3. Secara bersama-sama variabel X1 (DJIA) dan X2 (BI7dRR)  memiliki  pengaruh  secara signifikan terhadap  indeks  LQ45  dan  memiliki  besaran pengaruh sebesar 63%.

## 5.2. Saran
Penelitian  ini  memiliki  keterbatasan  dalam rentan  waktu  penelitian  yakni  pada  periode  2016 - 2019  sehingga  saran  bagi  penelitian  selanjutnya adalah  agar  dapat  menambah  jumlah  rentan  waktu penelitian  berikutnya  serta  dapat  menambah  variabel- variabel lain yang memiliki pengaruh terhadap indeks LQ45.

## DAFTAR PUSTAKA
Andiyasa,  I.  G.  A.,  Purbawangsa,  I.  B.  A.,  &  Henny, R.  2014. Indikator  Ekonomi  Global  Terhadap Kondisi  Pasar  Modal  Indonesia. Fakultas Ekonomi  Dan Bisnis  Universitas  Udayana (Unud), (1), 182 – 199.
Gom,  H.  G.  O.  M.  2013. Analisis  Pengaruh  the  Fed
Rate,  Indeks  Dow  Jones  Dan  Indeks  Nikkei225 Terhadap  Indeks  Harga  Saham  Gabungan (Ihsg)  Di  Bursa  Efek  Indonesia  (Bei)  Periode 2008-2013. Jurnal  Ekonomi  Dan  Keuangan, 1(8).
Harlan,  J.  2018. Analisis  Regresi  Linear (1st
ed.).https://doi.org/10.1017/CBO978110741532
4.004
Hasibuan,  B. K.,  Lubis,  Y.  M.,  &  HR,  W.  A.  2018.
Financial Literacy and Financial Behavior as a Measure of Financial Satisfaction).
https://doi.org/10.2991/ebic-17.2018.79
Indonesia, B. 2016. Laporan Tahunan Bank Indonesia
- 2016.
Jannata,  D.  C.  2018. Pengaruh  Fed  rates  ,  BI  rates dan  EIDO  Terhadap  Indeks  Harga  Saham Gabungan di Bursa Efek Indonesia. Universitas Islam Indonesia (UII).
Kamarullah, R. N. U. R. 2017. ( BI Rate ), Nilai Tukar (  Kurs  ),  Dan  Indeks  Dow  Jones  Terhadap Indeks  Lq-45  Di  Bursa  Efek  Indonesia  Periode 2011 - 2015.
Kristianto,  A.  H.  2019.  Analyzing  The  Influence  Of Interest  Rates  on  Money  Demand  According  to Keynesian  Theory. Msdj  Shanti  Bhuana, 1(1), 38 – 47.
Kristianto,  A.  H.,  &  Nurchayo,  A.  C.  2020. Potret Kondisi Perekonomian Indonesia. Retrieved . from:
http://repositorio.unan.edu.ni/2986/1/5624.pdf Lydianita Hugida,  &  Sofian,  H.  S.  2009.Analisis Faktor-Faktor  Yang Mempengaruhi  Volatilitas Harga  Saham  (Studi  Pada  Perusahaan  Yang Terdaftar  Dalam  Indeks  Lq45  Periode  Tahun 2006-2009) 2(5), 255.
Mansur,  M.  2005. Pengaruh  Indeks  Bursa  Global Terhadap IHSG Pada Bursa Efek Jakarta (BEJ) Periode Tahun 2000-2002. 2002(Sosiohumaniora, 7(3)), pp: 203-219.
Nabila,  A.  E.  2017. Analisis  Penyesuaian  Efektivitas
BI Rate  Dan  BI 7- Day  (Reverse)  Repo  Rate Terhadap  Inflasi  Di  Indonesia. Fakultas Ekonomi dan Bisnis, Universitas Hasanuddin. Nurwani,  N. 2016.  Analisis  Pengaruh  Inflasi,  Nilai Tukar  Rupiah,  Dan  Suku  Bunga  SBI  Terhadap Pergerakan  Indeks  Harga  Saham  Gabungan  Di Bursa  Efek  Indonesia. EKONOMIKAWAN: Jurnal  Ilmu  Ekonomi  Dan  Studi  Pembangunan, 16(2), 166 – 178. https://doi.org/10.30596/ekonomikawan.v16i2.9
45

## Shabrina.  2017. Perubahan  Indeks  Harga  Saham
Gabungan  Melalui  Indeks  Dow  Jones  Yang Didukung  Oleh  Kurs  Mata  Uang  Rupiah  Atas
Dollar  As  Pada  Bursa  Efek  Indonesia  Periode Tahun 2008-2014. Journal of Chemical Information  and  Modeling, 53(9),  1689 – 1699. https://doi.org/10.1017/CBO9781107415324.00 4
Strömbäck, C., Lind, T., Skagerlund, K., Västfjäll, D., &  Tinghög,  G.  .2017. Does  self-control  predict financial  behavior  and  financial  well-being?.
Journal  of  Behavioral  and  Experimental Finance, 14, 30 – 38. https://doi.org/10.1016/j.jbef.2017.04.002
Surahman,  Rachmat,  M.,  &  Supardi,  S.  2016.
Metodologi Penelitian (1st ed.). https://doi.org/10.16309/j.cnki.issn.1007- 1776.2003.03.004
Susilowati, M. W. K., & Wahyuningdyah, R. Y. 2018.
Efektivitas BI7DRR d alam Kerangka
Mekanisme Transmisi Kebijakan Moneter u ntuk Pengendalian Inflasi. PRAXIS, 1(1), 78 – 92.
Utomo, N. A. 2016. Faktor-Faktor yang
Mempengaruhi Nilai Perusahaan pada
Perusahaan  Indeks  LQ45  Di  Bursa  Efek Indonesia. Dinamika Akuntansi, Keuangan Dan
Perbankan, 5(1),  82 – 94. https://doi.org/1979- 4878
Venska, D. A. K., Suhadak, & Handayani, S. R. 2014. THE  EFFECT  OF  GLOBAL  STOCK  INDEXS (DOW JONES INDUSTRIAL AVERAGE, NIKKEI  225,  HANG  SENG,  AND  STRAIT TIMES)  ON  JAKARTA  COMPOSITE  INDEX AT INDONESIAN STOCK EXCHANGE (Period of  2010  â  2012). Jurnal  Administrasi  Bisnis, 9(2), 1 – 14.
Wardana, E. P. 2017. Analisis Hubungan Indeks LQ45
Bursa  Efek  Indonesia  Dengan  Indeks  Bursa Utama Dunia Tahun 2007-2016. https://doi.org/10.1017/CBO9781107415324.00
4
Wendy  Ary,  W.  2019. Sentimen  Investor  Dan  Three-
Factor  Asset  Pricing  Model  (Studi  Empirik  Di Bursa  Efek  Indonesia. Jurnal  Manajemen  Dan Keuangan, 8(2), 221 – 237. https://doi.org/10.33059/jmk.v8i2.1613
Wiyanti,  R.  2018. Analisis  Pengaruh  7  Day  Rate Repo,  Inflasi,  Nilai  Tukar,  Dan  Pdb  Terhadap Indeks  Harga  Saham  Sektor  Properti  (Studi Empiris  Di  Bursa  Efek  Indonesia. Jurnal
Akuntansi :  Kajian  Ilmiah  Akuntansi  (JAK) , 5(2), 96. https://doi.org/10.30656/jak.v5i2.666