Pengaruh Produk Domestik Bruto (PDB) Sektoral, Suku Bunga Bank Indonesia, dan Suku Bunga Internasional (LIBOR) Terhadap Indeks Harga Saham Sektoral

## Fahrul Riza

## Penulis
Fahrul  Riza  adalah  dosen  pada  program  studi  manajemen  Universitas  Bunda Mulia, konsentrasi mengajar pada bidang ilmu ekonomi.

## Abstrak
The  influence  between  the GDP growth  number and stock  price moves  is  tenuous. But drilling down to the growth rate in various sectors of GDP can provide some useful  insights  to  investors.  This  study  analyzes  the  relationship  between  Gross Domestic Product (GDP), domestic and foreign interest rate  and stock prices in Indonesia  in  the  context  of  Pooled  Least  Square  model.  Data  were  collected quarterly  from  I/2013  to  II/2015  from  agricultural,  mining,  manufacturing, financial-insurance  and  property-construction  sector.  The  study  finds  that  all variables have negative  impact  on stock price index. The  limitation  of  this study are lack of other variables such as macro economic indicators which influence the fluctuation of stock price index due to  the period of observation was too short.
Keywords: GDP, stock price index, interest rate, pooled least square

## PENDAHULUAN
Pertumbuhan  ekonomi  Indonesia  pada  tahun  2014  lalu  dilaporkan menurun  oleh  Badan  Pusat  Statistik.    BPS  melaporkan  Produk  Domestik  Bruto (PDB)  tahun  2014  menurun  dari  tahun  2013  bahkan  pertumbuhan    paling  buruk sejak tahun 2009 ( http://vibiznews.com/2015/02/05/pertumbuhan-ekonomi- indonesia-menurun-pdb-2014-terendah-sejak-tahun-2009/ ). Laporan perkembangan  PDB  yang  diterbitkan  oleh  Bank  Indonesia  menginformasikan kecenderungan  serupa  terjadi  pada  pertumbuhan  triwulan  III-2013  (2,96%,  qtq)
melambat  dibandingkan  rata-rata  pertumbuhan  triwulan  III  selama  3  tahun terakhir sebesar 3,31% (qtq).
Sebaliknya,  Indeks  Harga  Saham  Gabungan  (IHSG)  pada  2014  yang bertumbuh  22,29%  memecahkan  rekor  sejak  2011  Posisi  IHSG  sepanjang  2014 telah  melampaui  pertumbuhan  Bursa  Thailand  15,15%,  Indeks  Nikkei  Jepang 8,83%,  Bursa  Singapura  6,32%,  Bursa  Hong  Kong  2%,  dan  Bursa  Australia 1,75%.  Juga  di  atas  Indeks  FTSE  100  Inggris  yang  turun  1,71%,  Bursa  Korea yang  melorot  4,15%,  Indeks  Dow  Jones  AS  yang  turun  4,95%,  dan  Bursa Malaysia yang melorot 5,28%. ( http://market.bisnis.com/read/20141230/7/386858/pertumbuhan-ihsg-2014- pecah-rekor ).
Pertumbuhan IHSG dalam enam tahun terakhir (2008-29 Desember 2014) mencatatkan  return  282,05%.  Sekaligus,  mendudukkan  IHSG  di  posisi  kedua pertumbuhan  return  tertinggi  dari  bursa-bursa  utama  di  kawasan  regional  dan dunia year-to-date .
Kondisi pasar saham di Indonesia pada tahun 2014 ini mirip dengan situasi yang terjadi pada pasar saham India (SKL, 2013). Permintaan saham yang berasal dari  para  investor  luar  negeri  mengendalikan  pergerakan  harga  di  bursa  saham pada  Maret  sampai  dengan  November  2010    index  CNX500  terus  mengalami peningkatan  meskipun  pertumbuhan  PDB  mengalami  penurunan.  CNX  500 adalah indeks pasar saham untuk 500 perusahaan besar di Bursa Saham Nasional India.  Indeks  ini  mewakili  sekitar  96%  dari  total  kapitalisasi  pasar  dan  sekitar 93% dari total omset di Bursa Saham Nasional India (NSE).
Selain  dari  pertumbuhan  ekonomi  suatu  negara  yang  direfleksikan  dari pertumbuhan  PDB riil, tingkat bunga menjadi faktor pertimbangan eksternal bagi para  investor  untuk  melakukan  transaksi  di  pasar  saham.  Data  pertumbuhan ekonomi  dipublikasikan  oleh  lembaga  statistik  seperti  Badan  Pusat  Statistik, World  Bank,  dan  Bank  Indonesia  serta  pernyataan-pernyataan  yang  dikeluarkan oleh  pemerintah  menjadi  acuan  bagi  para  pemain  saham  dalam  mengambil keputusan investasinya.
Beberapa  peneliti  mengamati  tentang  keterkaitan  antara  pertumbuhan ekonomi  dengan  harga  saham,  Peng  dan  Qin  (2012)  menyelidiki  tentang  kaitan antara  fluktuasi  harga  saham  dengan  kondisi  ekonomi  secara  riil  yang  terjadi. Bukti-bukti penelitian secara empiris menunjukkan bahwa terdapat pengaruh yang positif dari peningkatan indeks harga saham terhadap  tingkat output  yang diukur dengan  PDB.  Namun  untuk  keterkaitan  yang  sebaliknya  yaitu  pengaruh pertumbuhan  ekonomi  terhadap  harga  saham,  hasil-hasil  penelitian  empirik menunjukkan pengaruh yang berbeda dari berbagai penelitian di beberapa negara.
Penelitian lain yang dilakukan di Indonesia menganalisis pengaruh peubah makro  terhadap  IHSG  diantaranya,  Setyadi  (2012)  yang  menghasilkan  bahwa peubah inflasi dan harga minyak dunia tidak berpengaruh terhadap IHSG, Harga minyak  dunia  tidak  berpengaruh  terhadap  IHSG.  PDB  berpengaruh  positif signifikan  terhadap  IHSG  dan  nilai  tukar  berpengaruh  negatif  terhadap  IHSG. Penelitian  yang  dilakukan.  Kewal  (2012)  menemukan  bahwa  hanya  kurs  yang berpengaruh  secara  signifikan  terhadap  IHSG,  sedangkan  tingkat  inflasi,  suku bunga SBI dan pertumbuhan PDB tidak berpengaruh terhadap IHSG.
Lekobane (2014) meneliti mengenai keseimbangan jangka panjang antara harga  saham  di  Botswana  dengan  beberapa  indikator  makro.  Hasil  penelitian menunjukkan dalam jangka panjang PDB riil, suku bunga jangka pendek, tingkat inflasi  dan  indeks diamond berpengaruh  positif  terhadap  harga  saham.  Namun untuk  suku  bunga  jangka  panjang,  uang  beredar,  cadangan  devisa,  nilai  tukar mata uang, US-share price index dan imbal hasil obligasi pemerintah berpengaruh negatif  terhadap  harga  saham  dalam  jangka  panjang  (Lekobane  &  Lekobane, 2014).
Pengaruh yang negatif antara harga saham dan tingkat bunga dalam jangka panjang    juga  dilakukan  oleh  Ratanapakom  dan  Shama  (2007)  dan  Humpe  dan Macmillian  (2009).  Namun  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Hsing  (2011)  dan Rahman et al. (2009) menghasilkan temuan yang berbeda di mana tingkat  bunga berpengaruh positif terhadap harga saham dalam jangka panjang.
Adanya  pengaruh  yang  berbeda  dari  pertumbuhan  ekonomi,  tingkat  suku bunga domestik dan internasional terhadap dengan harga saham, maka penelitian
ini  akan  meneliti  tentang  bagaimana  pengaruh  dari  pertumbuhan  PDB,  tingkat bunga  domestik  dan  internasional    terhadap  harga  saham  di  Indonesia.  Pada penelitian sebelumnya pengujian dilakukan dengan menggunakan data time series dari indeks harga saham gabungan (IHSG) dan nilai PDB  dan tidak membagi per- sektor.. Padahal sektor perekonomian di Indonesia menurut Badan Pusat Statistik dibagi  atas  16  sektor  perekonomian.  Begitu  juga  dengan  emiten-emiten  yang terdaftar (listing) di  Bursa  Efek  Indonesia  bergerak  di  banyak  sektor.  Masing- masing sektor memiliki kelompok  indeks harga tersendiri menurut sektornya.
Kontribusi dari penelitian ini terhadap literatur yang telah adalah pertama untuk    menguji  keterkaitan    antara    tingkat  output  yang  diukur  dengan menggunakan  PDB  riil  dengan  harga  saham  yang  masih  belum  konsisten pengaruhnya. Mengonfirmasi kembali apakah pengaruh yang negatif antara PDB riil dengan tingkat harga saham juga berlaku di Indonesia. Seperti yang ditemukan oleh beberapa penelitian seperti di Amerika Serikat (Lee, 1992), Cheung dan Ng (1998) yang melakukan pengujian data untuk lima negara dan Groenwold (2004) di Australia .
Kedua , bursa saham  di  Indonesia relatif lebih  kecil  dan termasuk sebagai pasar  bursa  yang  pasarnya  bertumbuh  pesat (emerging  market), dan  posisi Indonesia  sebagai  negara  berkembang  akan  melengkapi  hasil-hasil  penelitian sebelumnya  yang  lebih  banyak  dilakukan  pada  pasar  saham  di  negara-negara maju.

## RERANGKA KONSEPTUAL DAN HIPOTESIS
Pengaruh tingkat output riil persektor  terhadap indeks harga saham  per sektor
Penelitian  yang  menguji  pengaruh  dari  indikator  makro  terhadap  harga saham pertama kali dikembangkan oleh Fama dan Schwert (1977). Pulblikasi oleh Chen  et  al  (1986)  mengidentifikasikan  sejumlah  peubah  makro  ekonomi  yang dianggap  penting  dalam  memengaruhi  harga  saham  dengan  model  evaluasi sederhana.  Peubah-peubah    makro  ini  kemudian  bertambah  akibat  semakin berkembangnya penelitian yang dilakukan di negara-negara lain.
Hingga  Engle  dan  Granger  (1987)  yang  mengembangkan  uji  kointegrasi yang  digunakan  untuk  menguji  kesahihan  dari  model  dalam  jangka  panjang. Kemudian  tes  ini  diaplikasikan  oleh  banyak  peneliti  diantaranya  Mukherjee  & Naka  (1995),  Nasseh  &  Strauss  (2000),  Maysami  &  Koh  (2000),  Chaudhuri  & Smiles (2004), Humpe & Macmillan (2009), Hussin, et  al.  (2012). Mukherjee  & Naka  (1995)  menggunakan    VECM  untuk  menyelidiki    harga  saham  di  bursa saham  Jepang  dan  menemukan  adanya  pengaruh  kointegrasi  diantara  peubah- peubah  makro  seperti  inflasi,  penawaran  uang,  PDB  riil,  suku  bunga  jangka panjang  obligasi,  nilai  tukar  dan  permintaan  kredit  dari  sektor  industri. Ditemukannya  pengaruh  yang  positif  dari  penawaran  uang,  nilai  tukar,  dan  nilai keluaran dari sektor industri. Sementara tingkat suku bunga dan inflasi temuannya menunjukkan ada yang berpengaruh positif dan negatif.
Penelitian  lain  yang  dilakukan  oleh  Okehalam  (2000)  dengan menggunakan  pendekatan  kointegrasi  dan error  coercion menyelidiki  pengaruh dari  faktor-faktor  ekonomi  di  dalam  dan  luar  negeri  dari  negara  Afrika  Selatan, Zimbabwe  dan  Botswana.  Hasil  penelitian  ditemukan  bahwa  harga  saham berpengaruh positif dengan  PDB, nilai tukar dan dipengaruhi secara negatif oleh tingkat bunga jangka pendek.
Penelitian  yang  dilakukan  Rahman  et  al.  (2009)  dengan  menggunakan teknik VECM kointegrasi pada pasar saham di Malaysia menemukan keterkaitan yang  positif  antara  cadangan  devisa,  suku  bunga  dan  indeks  industri,  dan penawaran  uang  dan  tingkat  bunga  berpengaruh  negatif  terhadap  harga  saham dalam jangka panjang.
H1 1 Tingkat  output  riil  (PDB  riil)  per  sektor  berpengaruh  terhadap indeks harga saham per sektor.

## Pengaruh suku bunga terhadap harga saham
Secara  teori,  tingkat  bunga  dan  harga  saham  memiliki  pengaruh  yang negatif  (Tandelilin,  2010).  Tingkat  bunga  yang  terlalu  tinggi  akan  memengaruhi nilai  sekarang (present  value) aliran  kas  perusahaan,  sehingga  kesempatan ‐ kesempatan investasi yang ada tidak akan menarik lagi. 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  (Kewal,  2012). Karena  aktivitas modal uang  yang sudah  global  maka selain suku bunga domestik, suku bunga internasional juga berpengaruh terhadap harga saham di pasar domestik.
H1 2 Suku  bunga  Bank  Sentral  berpengaruh  terhadap  indeks  harga saham per sektor.
H1 3
Suku  bunga  internasional  dalam  jangka  panjamng  (LIBOR) berpengaruh terhadap indeks harga per sektoral.
BI  Rate  adalah  suku  bunga  kebijakan  yang  mencerminkan  sikap  atau stance kebijakan  moneter  yang  ditetapkan  oleh  bank  Indonesia  dan  diumumkan kepada publik.
LIBOR adalah kurs  referensi harian  dari  suku  bunga  yang  ditawarkan dalam pemberian pinjaman tanpa jaminan oleh suatu bank kepada bank lainnya di pasar uang London ( atau pasar uang antar bank) .

## RERANGKA PENELITIAN

## METODE PENELITIAN Data dan Sumber Data
Data PDB  pada penelitian ini bersumber dari Badan Pusat Statistik dalam PDB  Indonesia  Triwulanan  2013Q1  sampai  2015Q2.  Suku  bunga  BI  (BI  Rate) dan  LIBOR,  diperoleh  dari    publikasi  data  secara  daring  dan  di  unduh  langsung dari website Bank Indonesia. dan indeks harga saham per-sektor   yang diperoleh secara online dan  diunduh langsung dari website Bursa Efek Indonesia.
PDBSEK SUKU BUNGA BANK SENTRAL LIBOR ISEK

## Metode Analisis
Penelitian  ini  menggunakan  regresi  data  panel.  Data  panel  adalah kombinasi antara data silang tempat ( cross section ) dengan data runtut waktu ( time series )  menyatakan  terdapat  beberapa  metode  yang  biasa  digunakan  dalam mengestimasi model regresi dengan data panel, yaitu pooling least square ( Common Effect ), pendekatan efek tetap ( Fixed Effect ), pendekatan efek acak ( Random Effect ).
Sesuai  dengan  tujuan  penelitian  adalah  menentukan  model  terbaik  untuk mengestimasi  pengaruh  dari  PDB  Sektoral  (PDBSEK),  tingkat  suku  bunga  BI (BI_RATE) dan tingkat suku bunga internasional (LIBOR) terhadap indeks harga saham  per-sektor  (ISEK),  sebelum  dilakukan  pengujian  hipotesis  secara  parsial maupun  simultan  akan  dilakukan  terlebih  dahulu  tahapan-tahapan  pengujian, yaitu:
Uji Stasioner dengan menggunakan Uji Akar Unit ( Unit Root Test)
Uji  ini  digunakan  untuk  melihat  stasioneritas  data.  Jika  data  sudah  stasioner pada level  tertentu maka baru dapat  dilakukan proses pengolahan data tahap selanjutnya. Uji  yang biasa digunakan adalah uji augmented Dickey–Fuller .
Uji  lain  yang  serupa  yaitu Uji  Phillips–Perron .  Keduanya  mengindikasikan keberadaan akar unit sebagai hipotesis null.

## Penentuan Model Terbaik
Uji Chow
Setelah  data  dibuktikan  data  stasioner,  selanjutnya  dilakukan  uji  Chow.  Uji  ini digunakan  untuk  menentukan  model  terbaik  antara common  efect dengan fixed effect . Hipotesis yang diajukan adalah
H0                   : Common Effect Model
H1                   : Fixed Effect Model
H 0 ditolak jika P-value lebih kecil dari nilai a. Sebaliknya, H 0 diterima jika P-value lebih besar dari nilai a. Nilai a yang digunakan sebesar 5%.

## Uji Hausman
Uji  ini  digunakan  untuk  menentukan  model  terbaik  antara common  efect dengan fixed effect . Hipotesis yang diajukan adalah
H0                   : Random Effect Model
H1                   : Fixed Effect Model
H 0 ditolak jika P-value lebih kecil dari nilai a. Sebaliknya, H 0 diterima jika P-value lebih besar dari nilai a. Nilai a yang digunakan sebesar 5%.
Metode  analisis  data  panel  dengan  model random  effect harus  memenuhi persyaratan    yaitu  jumlah cross  section harus  lebih  besar  daripada  jumlah peubah penelitian.

## Uji Asumsi Klasik
Setelah  model  terbaik  berhasil  ditentukan,  tahapan  selanjutnya  dilakukan uji  asumsi  klasik.  Dalam  metode  regresi  data  panel  uji  asumsi  klasik  yang  perlu dilakukan adalah:
1. Uji Autokorelasi, menggunakan Durbin-Watson
2. Uji  Heterokedastisitas,  diasumsikan  setiap  data  panel  cenderung mengandung heterokedastisitas karena terdiri dari banyak cross section.

## Model Estimasi Parameter.
Model regresi yang akan diuji hipotesisnya adalah sebagai berikut:
ISEK xt =β 0 +β 1 PDBSEK xt +β 2 BI_RATE xt +β 3 LIBOR xt +ε  ISEK xt =Rata-rata indek harga saham sektor X pada periode t
 PDBSEK xt =Nilai PDB riil sektor X pada Qt
 BI_RATE xt =Rata-rata suku bunga triwulanan padaQt
 LIBOR xt =Rata-rata  suku  bunga  internasional  triwulanan  jangka  panjang pada Qt
Dimana:
 t= 2013Q1 s/d 2015Q2
 x=  AGRI  (pertanian),  MING  (pertambangan),  MNFG  (industri pengolahan),  FINA  (keuangan  dan  asuransi),  PROCON  (properti  dan konstruksi)
Karena keterbatasan data penelitian ini hanya menggunakan data silang dari lima sektor.  Nilai  ISEX  diperoleh  dari  rata-rata  indeks  harga  saham  gabungan
triwulanan  masing-masing  sektor  yaitu  :  JKAGRI  (pertanian),  JKMING (pertambangan),  JKMNFG  (industri  pengolahan),  JKFINA  (keuangan  dan asuransi)  dan  JKPROP  (properti  dan  konstruksi).  Selain  itu  keterbatasan  data runtut waktu yang tersedia dari indeks tiap-tiap sektor yang dapat diambil terbatas hanya  dari  2013Q1  dan  ketersediaan  data  PDB  riil  hanya  sampai  pada  2015Q2, maka  pada  penelitian  ini  akan  menggunakan  data  dari  2013Q1  sampai  dengan 2015Q2.
Pengujian  hipotesis  dalam  penelitian  ini  diukur  dari  secara  parsial,  simultan  dan memperhatikan nilai dari goodness of fit fungsi regresinya.
Uji Parsial
Ho 1 : PDB sektoral tidak berpengaruh terhadap index harga saham sektoral.
Ha 1 : PDB sektoral berpengaruh terhadap index harga saham sektoral
Ho 2 : BI Rate tidak berpengaruh terhadap index harga saham sektoral.
Ha 2 : BI Rate berpengaruh terhadap index harga saham sektoral.
Ho 3 : LIBOR tidak berpengaruh terhadap index harga saham sektoral.
Ha 3 : LIBOR berpengaruh terhadap index harga saham sektoral.
Hipotesis Pengujian Simultan
Ho :  PDB  sektoral,  BI  Rate  dan  LIBOR  tidak  berpengaruh  terhadap  index harga saham sektoral.
Ha :  PDB  sektoral,  BI  Rate  dan  LIBOR  berpengaruh  terhadap  index  harga saham sektoral.
Uji Koefisien Determinasi Uji  koefisien  determinasi  (R 2 )  digunakan  untuk  menjelaskan  seberapa  besar proporsi  variasi  peubah  gayut  dapat  dijelaskan  oleh  peubah  bebas  Nilai  R 2 yang besar  atau  mendekati  satu  artinya  peubah  bebas  mampu  memberikan  hampir semua informasi yang dibutuhkan dalam menjelaskan perubahan peubah gayut.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Analisis Deskriptif Data.
Bagian ini menampilkan deskripsi dan sebaran data yang akan diolah.
Tabel 1. Nilai PDB Riil Antarsektor
PERIOD PDB AGRI PDB MINING PDB MAN PDB FIN PDB RECONS 2013Q1 2013Q2 2013Q3 2013Q4 2014Q1 2014Q2 2014Q3 2014Q4 2015Q1 2015Q2 258472,7 278294,1 306599,6 239775,4 272120 292188,2 317722,6 246417 283017,4 311584,3 194853 193028,4 196192,5 200942,4 190964,7 195232,8 197723,7 205408,5 188616 183771,8 431187 444685,1 446296,2 461929 450681,1 466052,6 468508,7 471068,2 468589 486657 75300 76818,4 78972,6 75341,2 77730,3 80616,5 80153,3 83025,4 83613,2 82601,9 241902,8 250796,1 258005,3 266252,9 257835,7 266065,7 273950,6 285203,8 272897 280100,4
Sumber: Badan Pusat Statistik. PDB Indonesia 2011-2015
Tabel.1  menampilkan  pertumbuhan  PDB  riil  tertinggi  selama  periode penelitian  (2013Q1-2015Q2)  berasal  dari  sektor  pertanian  dengan  angka pertumbuhan 20%, sektor pertambangan mengalami pertumbuhan negatif dengan angka pertumbuhan -5,6%
Tabel 2. Indeks Harga Saham Antarsektor
PERIOD JKAGRI JKMING JKMNFG JKFINA JKPROCON 2013Q1 2013Q2 2013Q3 2013Q4 2014Q1 2014Q2 2014Q3 2014Q4 2015Q1 2015Q2 1984,03 2013,35 1754,91 2141,72 2296,46 2378,22 2084,89 2352,18 2298,79 2036,3 1783,64 1417,56 1431,88 1431,53 1381,96 1475,88 1530,35 1373,97 1286,64 1119,51 1260,04 1278,81 1158,23 1157,74 1278,86 1262,96 1296,47 1337,65 1377,45 1237,38 661,97 597,54 549,22 543,29 638,15 646,52 704 731,46 830,61 703,83 459 482,17 383,53 337,8 434,16 407,09 446,51 525,57 560,08 502,01
Sumber: Diunduh dari website Bursa Efek Indonesia www.idx.co.id pada tanggal 11 Februari 2016
Pertumbuhan  harga  saham  tertinggi  berasal  dari  sektor  properti  dan konstruksi  (PROCON)  9,3  persen.  Sektor  pertambangan  (MING)  dan  industri pengolahan  (MNFG)  mengalami  pertumbuhan  harga  yang  negatif,  sektor keuangan  dan  asuransi  harga  tumbuh  6,3  persen  dan  terendah  adalah  sektor pertanian dengan pertumbuhan harga 2,6 persen.
Grafik 1. Pergerakan Indeks Harga Saham  masing-masing sektor dalam periode penelitian.
Sumber:  Diunduh dari website Bursa Efek Indonesia www.idx.co.id , data diolah, 2016.
Dengan  mengamati  grafik  2  sektor  Procon  merupakan  sektor  yang memiliki  indeks  harga  tertinggi  dibandingkan  sektor  lainnya.  Sektor  yang memiliki indeks harga terrendah adalah sektor pertanian (AGRI).
Dari  grafik  juga  nampak  bahwa  diseluruh  sektor  mengalami  penurunan harga secara serempak di periode ke 3 (2013Q3), kemudian mengalami pemulihan harga  sampai  dengan  periode  ke  6  (2014Q2)  dan  mengalami  penurunan  kembali pada periode ke 9 dan 10  (2015Q1 dan Q2).
Grafik 3. Pergerakan PDB Antarsektor pada periode penelitian
Sumber:    Badan  Pusat  Statistik,  PDB  Indonesia  2011-2015,  data  telah  diolah, 2016.
Kondisi  yang  berbeda  jika  diamati  untuk  posisi  nilai  PDB  riil,  sektor pertanian merupakan yang tertinggi dibandinkan sektor lainnya, sementara sektor properti  dan  konstruksi  merupakan  sektor  yang  memberikan  nilai  PDB  yang terendah. Dari grafik juga terlihat bahwa tren penurunan yang tajam pada periode 3 (2013Q3) hanya terjadi pada sektor pertanian (AGRI) sementara sektor lainnya lebih  stabil,  kecuali  untuk  sektor  pertambangan  (MING)  yang  sudah  mengalami kemerosotan sejak periode 1 (2013Q1).

## BI RATE dan LIBOR

## Tabel 3. Pergerakan Suku Bunga Dalam Negeri dan Internasional
Periode BI_RATE LIBOR 2013Q1 2013Q2 2013Q3 2013Q4 2014Q1 2014Q2 2014Q3 2014Q4 2015Q1 2015Q2 5.75 5.83 6.8 7.4 7.5 7.5 7.5 7.62 7.4 7.5 0.29 0.27 0.26 0.24 0.24 0.23 0.24 0.24 0.26 0.28
Sumber:  diunduh  dari  publikasi  Bank  Indonesia  pada http://www.bi.go.id ,  pada tanggal 11 Februari 2016.
Data  pada  tabel  3  menunjukkan  bahwa  tingkat  BI rate mengalami  tren kenaikan  sampai  dengan  2014Q4  dan  kemudian  mengalami  fluktuatif  pada 2015Q1  dan  2015Q2.  Untuk  suku  bunga  internasional  jangka  panjang  (LIBOR) pergerakan  selama  periode  penelitian  lebih  mendatar  dan  stabil  dibandiingkan dengan BI rate.

## Pengujian Data
Uji Stasioner dengan  Unit Root Test Berikut disajikan hasil uji akar unit dari:

## Tabel 4. Uji akar unit untuk peubah PDB riil
Pool unit root test: Summary
Series:
PDBSEK_AGRI,
PDBSEK_CONS, PDBSEK_FINA,
PDBSEK_MAN,
PDBSEK_MINI Date: 02/11/16   Time: 13:26 Sample: 2013Q1 2015Q2 Exogenous variables: Individual effects Automatic selection of maximum lags
Automatic lag length selection based on SIC: 0 to 1
Newey-West automatic bandwidth selection and Bartlett kernel
Cross- Method Statistic Prob.** sections  Obs Null: Unit root (assumes common unit root process) Levin, Lin & Chu t* -4.85900   0.0000 5 43 Null: Unit root (assumes individual unit root process) Im, Pesaran and Shin W-stat   -2.79361   0.0026 5 43 ADF - Fisher Chi-square 27.1492   0.0025 5 43 PP - Fisher Chi-square 36.5300   0.0001 5 45
** Probabilities for Fisher tests are computed using an asymptotic Chi -square distribution. All other tests assume asymptotic normality.
Uji  akar  unit  dilakukan  dengan  menggunakan  program  eviews  versi  7. Hasil pengujian menunjukkan nilai ADF Fisher Chi-Square sudah stasioner pada tingkat level lebih kecil dari pada α=5%.

## Pemilihan Model Terbaik
Hasil uji Chow dan Hausman ditampilkan pada output berikut
Tabel 5. Uji Chow
Redundant Fixed Effects Tests
Pool: PAN2
Test cross-section fixed effects
Effects Test Statistic d.f. Prob. Cross-section F 250.197690 (4,42) 0.0000
Hasil  uji  chow  menunjukkan  model  yang  paling  tepat  digunakan  adalah  fixed effect.
Uji Hausman
Berikut adalah output untuk uji Hausman
Tabel 6. Uji Hausman
Correlated Random Effects - Hausman Test
Pool: PAN1 Test cross-section random effects
Test Summary Chi-Sq. Statistic Chi-Sq. d.f. Prob. Cross-section random 0.000000 3 1.0000
* Cross-section test variance is invalid. Hausman statistic set to zero.
Hasi  pengujian  menunjukkan Cross -section  test  variance  is  invalid.  Hausman statistic  set  to  zero ,  sehingga  tidak  dapat  dilakukan  pada  model  ini.  Diduga  ini terjadi  karena  peubah  bi_rate  dan  libor  adalah  sama  untuk  setiap  sektor.  Oleh karena itu berdasarkan uji chow maka model yang akan digunakan adalah model fixed effect.

## Uji Asumsi Klasik
Dengan  adanya  asumsi  bahwa  sering  terjadinya  heteroskedastisitas  dan autokorelasi  pada  data  panel.  Pada  model fixed  effect ,  implikasi  terjadi autokorelasi  dan  heterokedastisitas  pada  data  panel  dapat  diperbaiki  dengan merubah  kebentuk  model  cross-section  weigh  atau  model cross-section  SUR (Gujarati, 2012)
Hasil regresi ketiga model ditampikan sebagai berikut:
Tabel 7. Perbandingan Goodnes of Fit Nilai Fixed Effect (No Weight) Fixed  Effect  (Cross section weight) Fixed  Effect  (Cross section SUR) R-Square 0,8092 0,8521 0,9633 F-Stat 25,4612 34,5708 157,881 Durbin Watson 1,6350 1,4737 1,9308
Dari  ketiga  model  terlihat  bahwa  yang  memiliki  nilai goodness  of  fit terbaik adalah pada model fixed effect (cross section SUR). Interpretasinya adalah pada model kolom ke 2 masih terdapat heteroskedastitas dan autokorelasi, model pada kolom ke tiga masih terdapat autokorelasi dan pada model ke tiga yang telah menghilangkan heteroskedastisitas dan autokorelasi.
Pada  model  ke  tiga      peubah  bebas  dapat  menjelaskan  96%  perubahan pada  peubah  gayut,  Nilai  F stat signifikan  pada  α<0,01,  dan  statistik  DW  bernilai 1,9308  sudah  mendekati  nilai  2,  dan  berada  diantara  d u >dw>4d l tingkat signifikansi 0,05 sehingga dapat disimpulkan persamaan regresi pada model fixed effect  cross  section  SUR telah  terbebas  dari  masalah  heteroskedastisitas  dan autokorelasi  dan  memenuhi  syarat    nilai  dari  parameternya  telah  memenuhi asumsi BLUE (Best Linear Unbias Estimator).

## Uji Parsial dan Simultan Persamaan Regresi
Hasil pengujian dengan  persamaan regresi  dengan fixed effect  cross  section SUR secara lengkap ditampilkan sebagai berikut:
Tabel 8. Output Regresi Cross Section SUR
Dependent Variable: ISEK? Method: Pooled EGLS (Cross-section SUR) Date: 02/15/16   Time: 16:34 Sample: 2013Q1 2015Q2 Included observations: 10 Cross-sections included: 5 Total pool (balanced) observations: 50 Linear estimation after one-step weighting matrix
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 418530.7 51080.36 8.193575 0.0000 PDBSEK? -0.007084 0.000758 -9.346273 0.0000 BI_RATE? -1553289. 338483.1 -4.588970 0.0000 LIBOR? -7186312. 1234172. -5.822780 0.0000 Fixed Effects (Cross) _AGRI--C 86270.80 _MINI--C 28290.79 _MAN--C 21843.15 _FINA--C -65869.63 _CONS--C -70535.11 Effects Specification Cross-section fixed (dummy variables) Weighted Statistics R-squared 0.963388     Mean dependent var 7.845646 Adjusted R-squared 0.957286     S.D. dependent var 4.627910 S.E. of regression 1.059223     Sum squared resid 47.12206 F-statistic 157.8810     Durbin-Watson stat 1.930812 Prob(F-statistic) 0.000000 Unweighted Statistics R-squared 0.808187     Mean dependent var 112151.6 Sum squared resid 4.06E+10     Durbin-Watson stat 1.622340
Hasil pengujian secara parsial diringkas pada tabel 9 berkut
Tabel 9. Uji Parsial Hipotesis Peubah Bebas Uji Parsial Tingkat Signifikan (α)  Koofisien Pengaruh PDBSEK Ha Diterima 0,01  Negatif BI_RATE Ha Diterima 0,01  Negatif LIBOR Ha Diterima 0,01  Negatif
Seluruh  peubah  bebas  menunjukkan  pengaruh  yang  negatif  dan  signifikan terhadap peubah gayut.

## Uji Simultan
Dengan melihat nilai  F hitung yang dihasilkan signifikan pada α<0,01 maka dapat  Ha  diterima,  PDB  Sektoral,  BI rate dan  LIBOR  secara  bersama-sama mempengaruhi indeks harga saham per sektor.
Model Regresi disajikan sebagai berikut:
ISEK xt = 418530,7-0,007084PDBSEK xt – 1553289BI_RATE xt -7186312LIBOR xt
Dari berbagai tahapan pengujian maka peubah bebas PDBSEK, BI_RATE dan  LIBOR  dapat  menjelaskan 96,3% variasi  perubahan pada   ISEK, dan model ini  memenuhi  syarat  untuk  dijadikan  sebagai  model  untuk  mengestimasi  nilai IHSG dalam jangka pendek.

## PEMBAHASAN
Dari parameter-paramenter peubah bebas yang dihasilkan diketahui bahwa PDBSEK    memiliki  pengaruh  negatif  terhadap  indeks  harga  saham  per-sektor. Periode  antara  2011Q1  sampai  dengan  2015Q2  menunjukkan  adanya  kondisi abnormal  dari  pasar  modal  di  Indonesia,  dimana  pertumbuhan    harga  saham  di perusahaan berbanding terbalik dengan kegiatan di sektor riil.
Hasil  ini  bertolak  belakang  dengan  penelitian  yang  telah  dilakukan  oleh Okehalam  (2000)  dimana  PDB  berpengaruh  positif  terhadap  harga  saham. Demikian  juga  berbeda  dengan  hasil  yang  ditemukan  oleh  Peng  dan  Qin  (2012) dimana  bukti-bukti  penelitian  secara  empiris  menunjukkan  bahwa  terdapat pengaruh  yang  positif  dari  peningkatan  PDB  terhadap  indeks  harga  saham.  Juga dengan  Lekobane  (2014)  yang  hasil  penelitiannya  menunjukkan  PDB  riil,  suku bunga  jangka  pendek,  tingkat  inflasi  dan  indeks  diamond  berpengaruh  positif terhadap harga saham dalam jangka panjang.
Ada  banyak  alasan  mengapa  harga  saham  kebal  terhadap  penurunan aktivitas  sektor  riil,  salah  satunya  disebabkann  oleh  tekanan  dari  penwaran  dan permintaan pada pasar modal bukan hanya berasal dari domestik saja namun juga dari  luar  negeri.  Permintaan  dari  investor  luar  negeri  dan  indikator  makro  luar negeri  lebih dominan mengendalikan  pergerakan harga saham dalam negeri
Di  sektor  riil,  PDB  di  dominasi  dari  sektor  pertanian  (AGRI)  dan  sektor Properti  dan  Konstruksi  memiliki  dominasi  yang  paling  kecil.  Sementara  pada pasar  modal,  sektor  properti  dan  konstruksi  (PROCON)  merupakan  sektor  yang memiliki  indeks  harga  tertinggi  dan  sektor  pertanian  (AGRI)  merupakan  sektor yang memiliki indeks harga terendah.
Untuk  pengaruh  suku  bunga  terhadap  harga  saham  hasil  penelitian  ini sesuai  dengan  penelitian-penelitian  yang  dilakukan  sebelumnya  (Ratanapakom dan  Shama,  2007;  Humpe  dan  Macmillian,2009),  diaman  tingkat  bunga berpengaruh  negatif  terhadap  indeks  harga  saham  dan  berbeda  dengan    Hsing (2011)  dan  Rahman  et  al  (2009)  dimana  tingkat    bunga  berpengaruh  positif terhadap harga saham.

## KESIMPULAN DAN SARAN
Tingkat  produksi  dari  sektor  riil  per-sektor  berpengaruh  negatif  terhadap indeks harga saham per-sektor pada pasar modal Indonesia periode I/2013 sampai dengan  II/2015.  Pelemahan  sektor  riil  dalam  negeri  dapat  diimbangi  dengan peningkatan aktivitas pasar modal Indonesia.
Suku bunga domestik dan  suku bunga internasional berpengaruh negatif terhadap indeks  harga  saham  per-sektor.  Naiknya  suku  bunga  dapat  mengakibatkan melemahnya  harga-harga  saham  yang  terdaftar  di  Bursa  Efek  Indonesia,  karena beralihnya investor dari pasar modal ke pasar uang.
Penelitian ini belum melakukan uji pengaruh untuk jangka panjang, karena keterbatasan  data  sekunder  yang  ada.  Oleh  karenanya  diharapkan  peneliti selanjutnya  dapat  melakukan  uji  pengaruh  dari  peubah  PDB  dan  suku  bunga dalam jangka waktu yang lebih panjang minimal lima tahun.
Penelitian  ini  juga  belum  memasukkan  pengaruh-pengaruh  dari  indikator makro  lainnya  seperti  tingkat  inflasi,  tingkat  partisipasi  kerja  dan  uang  beredar. Dengan  rentang  pengamatan  yang  lebih  panjang  maka  peubah-peubah  tersebut dapat dimasukkan ke dalam model persamaan regresi, oleh karenanya disarankan untuk penelitian selanjutnya dapat menambahkan peubah-peubah makro tersebut.

## DAFTAR PUSTAKA
Chaudhuri,  K.  &  Smiles,  S.  (2004).  Stock  Market  and  Aggregate  Economic Activity:  Evidence  from  Australia.  Applied  Financial  Economics,  14(9), 121-12.
Chen, N., Roll, R. & Ross, S. A. (1986). Economic Forces and the Stock Market. Journal of Business, 59(3), 383-403.
Cheung, Y.-W. & Ng, L.K. 1998, „International evidence on the stock market and aggregate economic activity‟, Journal of Empirical Finance , 5(3): 281–96. Engle,  R.  F.  &  Granger,  C.  W.  (1987).  Cointegration  and  Error  Correction: Representation, Estimation and Testing. Econometrica, 55(2), 251-276.
Groenewold, N. 2004b, „Financial deregulation and the relationship between the economy and the share market in Australia‟, Australian Economic Papers , 42(4): 454–77.
Gujarati, D & Porter (2012), Dasar-dasar Ekonometrika, Buku 2 Edisi 5, Salemba Empat, Jakarta.
Hsing,  Y.  (2011).  The  Stock  Market  and  Macroeconomic  Variables  in  a  BRICS Country  and  Policy  Implications.  International  Journal  of  Economics  and Financial Issues, 1(1), 12-18.
Humpe,  A.  &  Macmillan,  P.  (2009).  Can  Macroeconomic  Variables  Explain Long-term Stock Market Movements? A Comparison of the US and Japan. Applied Financial Economics, 19(2), 111-119.
Humpe,  A.  &  Macmillan,  P.  (2009).  Can  Macroeconomic  Variables  Explain Long-term Stock Market Movements? A Comparison of the US and Japan. Applied Financial Economics, 19(2), 111-119.
Hussin,  M.,  Muhammad,  F.,  Salwa,  A.,  Marwan,  F.  &  Azila,  R.  (2012).  The Dynamic  Interaction  between  Islamic  Stock  Market  and  Strategic Commodities. Journal of Islamic Economics, Banking and Finance, 9(3).
Jefferis, K. & Okeahalam, C. (2000). An Event Study of the Botswana, Zimbabwe and  Johannesburg  Stock  Exchanges.  South  African  Journal  of  Business Management, 30(4), 131-140.
Kewal, Suramaya (2012), Pengaruh Inflasi, Suku Bunga, Kurs, dan Pertumbuhan PDB  Terhadap  Indeks  Harga  Saham  Gabungan  ,  Jurnal  Economia, Volume 8, Nomor 1, April 2012
Lee, B.-S. 1992, „Causal relations among stock returns, interest rates, real activity and inflation‟, Journal of Finance , 47(5): 1591–603.
Maysami,  R.  C.  &  Koh,  T.  S.  (2000).  A  Vector  Error  Correction  Model  for  the Singapore Stock Market. International Review of Economics and Finance, 9(1), 79-96.
Mookerjee, R. & Yu, Q. (1997). Macroeconomic Variables and Stock Prices in a Small  Open  Economy:  The  Case  of  Singapore.  Pacific  Basin  Finance Journal, 5(3), 377-388.
Mukherjee,  T.  K.  &  Naka,  A.  (1995).  DynamicRelations  Between Macroeconomic Variables and the Japanese Stock Market: An Application of  a  Vector  Error  Correction  Model.  The  Journal  of  Financial  Research, 18(2), 223-237.
Nasseh,  A.  &  Strauss,  J.  (2000).  Stock  Prices  and  Domestic  and  International Macroeconomic Activity: A Cointegration Approach. Quarterly Review of Economics and Finance, 40(2), 229-245.
Peng, J., Cui, J., & Qin, F. (2012). Stock prices and the macroeconomy in china.
The Asia Pacific Journal of Economics & Business, 16 (1), 1-16. Retrieved from http://search.proquest.com/docview/1355715830?accountid=49910
Rahman, A. A., Noor, Z. M. & Tafri, F. H. (2009). Macroeconimic Determinants of  Malaysian  Stock  Market.  African  Journal  of  Business  Management, 3(3), 95-106.
Ratanapakorn,  O.  &  Sharma,  S.  C.  (2007).  Dynamic  Analysis  Between  the  US Stock  Returns  and  the  Macroeconomic  Variables.  Applied  Financial Economics, 17(5), 369-37.
Setyadi, Yusup (2012), Pengaruh inflasi, Nilai Tukar, Produk Domestik Bruto dan
Harga  Minyak  Dunia  terhadap  Indeks  Harga  Saham  Gabungan  di  Bursa Efek Indonesia Periode 2004-
2011.http://eprints.uny.ac.id/9052/1/cover%20-08408141005.pdf,  diakses tanggal 15 Februari 2016
Sikalao-Lekobane,  O.,  &  Lekobane,  K.  R.  (2014).  Do  macroeconomic  variables influence domestic stock market  price behaviour in  emerging markets? A johansen cointegration approach to the botswana stock market. Journal of Economics  and  Behavioral  Studies,  6 (5),  363-372.  Retrieved  from http://search.proquest.com/docview/1543789158?accountid=49910
SK, L. (2013, Feb 16). Stock markets do not slow when GDP does! Businessline Retrieved
from http://search.proquest.com/docview/1321179897?accountid=49910 SK, L. (2013, Feb 16). Stock markets do not slow when GDP does! Businessline Retrieved from
http://search.proquest.com/docview/1321179897?accountid=49910
Tandelilin, Eduardus (2010), Portofolio dan  Investasi  :  Teori  dan Aplikasi. Edisi 1. Yogyakarta: Kanisius.
Sumber Elektronik
http://vibiznews.com/2015/02/05/pertumbuhan-ekonomi-indonesia-menurun-pdb- 2014-terendah-sejak-tahun-2009/, diakses tanggal 10 Februari 2016. http://market.bisnis.com/read/20141230/7/386858/pertumbuhan-ihsg-2014-pecah- rekor, diakses tanggal 10 Februari 2016 http://www.bps.go.id/brs/view/id/1114. http://www.idx.co.id http://www.bi.go.id