## ANALISIS  HUBUNGAN  INDEKS HARGA SAHAM  DOMESTIK, INDEKS HARGA SAHAM INTERNASIONAL,  DAN KURS:

## PEN DEKATAN VECTO R AUTOREGRESSTOw  (VAR)
A.J. lbnu Wibowo Fakultas lSlP, Universitas Katolik Parahyangan
Abstract This research aims to analyze the relation between domestic sha're price index variable (composite  share price index),  international share indexes, and Rp/US  exchange  rate simultaneously. This research uses weekly data along August  2007-April 2008 period.  The data is then analyzed with vector autoregression method (VAR). The result of analysis with impulse response  function  shows that IHSG variable tends to give positive response  towards  shock of exchange rate  variable,  Dow Jones lndex, Hangseng Index, Singapore lndex, or Nikkei lndex. MeanWhile,  the analysis of variance decomposition shows that  along 10 obseruations periods, /HSG variable  tends to give the biggest  average  contribution (49%-100%) towards the movement of /HSG variable, while Singapore's index variable gives the smallest  average contribution (0%-2,9%).
Key Words: domestic  composite  share  price  index, international share indexes, rate Rp/US, vector autoregression (VAR), impulse response function, variance  decomposition
l. Pendahuluan
Globalisasi yang terjadi  saat ini menyebabkan tidak  adanya batas antar-negara.  Berbagai  peristiwa yang terjadi di negara lain sangat mungkin berpengaruh terhadap  kondisi di dalam  negeri.  Begitu  pula, hal ini terjadi  dalam  sektor  ekonomi. Situasi ekonomi di negara lain bisa mempengaruhi kondisi ekonomi negara  kita.
Studi yang dilakukan  Steven  Radelet dan Jeffrey Sachs pada tahun 1998,  misalnya,  menunjukkan  bahwa  krisis lndonesia  merupakan panik keuangan sebagai  dampak dari gejolak  eksternal  yang  bersumber dari krisis di Thailand. Studi  tersebut juga mengindikasikan bahwa perilaku  investor yang berkarakter spekulatif yang berdasarkan ekspektasi atau sentimen tertentu dalam menilai suatu kondisi perekonomian turut andil pula dalam menimbulkan krisis di lndonesia. Penelitian ini bertujuan menganalisis hubungan pergerakan variabel indeks harga saham  domestik  khususnya  indeks harga saham gabungan  (IHSG),  indeks-indeks  saham  internasional,  dan kurs Rp/gUS secara simultan. Dengan mengetahui  hubungan  yang terjadi nantinya, pemerintah dapat melakukan  upaya  antisipasi agar tidak berdampak buruk bagi perkembangan pasar modal yang pada akhir:nya pada pertumbuhan ekonomi nasional.
54
Volume 15, Nomor 1, Januari2011
ll. Tinjauan  Pustaka Globalisasi telah mengubah dunia seakan-akan tanpa batas.
Apapun  yang terjadi  di suatu tempat  akan cepat diketahui  di tempat lain yang jaraknya ribuan mil. Aktivitas  ekonomi tentunya tidak akan terlepas dari pengaruh  globalisasi.  Perubahan kondisi Timur Tengah, dengan cepat dapat mengubah  harga minyak  dunia. Meledaknya  bom di suatu tempat, akan dengan cepat mengancam  pariwisata di tempat tersebut. Keadaan ini diperkirakan juga terjadi di pasar modal (Nachrowi dan Usman,2006).
Berbagai  penelitian  menunjukkan bahwa indeks harga saham gabungan  (IHSG)  dipengaruhi oleh faktor-faktor, di antaranya volume perdagangan  saham, kurs rupiah  terhadap  $US, indeks saham negara lain,  indeks  harga konsumen  (lHK), jumlah uang  beredar,  tingkat bunga deposito, pendapatan  domestik bruto (PDB) riil, dividend  payout ratio,
return on equity (ROE),  earning per share  (EPS), dan suku bunga  SBl.
Pengaruh dari indeks saham negara lain terhadap IHSG, misalnya,  pernah  dilakukan oleh  Nachrowi dan Usman (2006). Mereka berdua  menganalisis pengaruh pasar modal dari negara  "kuat", yaitu Amerika  Serikat yang diwakili oleh  Dow Jones New York,  dan Jepang yang diwakili oleh Nikkei. Dengan menggunakan data time series selama dua bulan, yaitu  antara November  sampai Desember  2003, ditemukan bahwa kondisi bursa saham di New York, maupun Tokyo, memang mempengaruhi kondisi bursa saham di Jakarta, di mana antara BEJ (sekarang BEI) dan Dow Jones atau Nikkei mempunyai hubungan searah, yang  berarti semakin tinggi  indeks Dow Jones atau Nikkei, akan mengakibatkan semakin tinggi pula IHSG di BEJ. Namun, pengaruh Dow Jones  terhadap  BEJ lebih besar dibanding dengan  Nikkei. Dengan menggunakan  analisis  regresi,  dihasilkan  sebuah  model di mana setiap kenaikan  1 poin  indeks  Dow Jones,  maka  IHSG akan  naik pula sebesar 0,104 poin. Sementara itu, bila indeks Nikkei naik 1 poin,  maka IHSG akan naik 0,031 poin.
Penelitian  hubungan  antar-bursa  efek juga  dilakukan  oleh kedua peneliti ini dengan mengkaji hubungan  antara indeks di Jepang yaitu indeks N225, indeks di AS yaitu indeks Dow Jones, dan indeks di Indonesia yaitu IHSG. Data  yang digunakan merupakan data indeks  awal bulan di ketiga  bursa tersebut dalam jangka  waktu  sekitar  3 tahun, yaitu sejak Februari 2001 hingga Januari 2004.  Dengan  menggunakan Uji Kausalitas  Granger diperoleh hasil bahwa BEJ tidak mempunyai pengaruh, baik terhadap Dow Jones maupun N225. Sebaliknya, pengaruh Dow  Jones terhadap BEJ signifikan secara statistik  pada alpha 5 persen. Ini menunjukkan bahwa kondisi Dow Jones di masa lalu mempunyai pengaruh terhadap BEJ di masa sekarang. Sedangkan N255 ternyata tidak berpengaruh  pada alpha 5 persen,  tetapi  bila digunakan alpha 10 persen, maka pengaruh  N225 terhadap BEJ signifikan.
Bina Ekonomi  Majalah llmiah Fakultas  Ekonomi  Unpar
55
Ini menunjukkan  bahwa  negara yang kuat secara perekonomian mempunyai pengaruh terhadap  kondisi perekonomian  negara  yang lebih lemah secara ekonomi. Di samping itu terlihat  pengaruh Amerika terhadap Indonesia  lebih  besar  dibanding  Jepang.
Dengan  menggunakan teknik analisis lain, yaitu  VAR (Vecfor Autoregression),  Nachrowi dan Usman (2006) menemukan  bahwa indeks di BEJ  dipengaruhi secara  signifikan oleh indeks  sebulan lalu di BEJ sendiri,  Dow  Jones,  dan N225.  Namun,  pengaruh  N225 terhadap IHSG negatif,  mungkin  saja karena  perekonomian  Indonesia  lebih dipengaruhi oleh Amerika Serikat, sehingga polanya  lebih mengikuti Dow  Jones. Mereka  berdua juga menganalisis  pengaruh  kurs  dollar AS dan Sertifikat Bank Indonesia  (SBl)  terhadap  Indeks  Harga  Saham  Sektor Pertambangan (IHSSP) selama tahun 2003. Hasil riset mereka menunjukkin  bahwa perubahan  kurs dan SBI tidak mempunyai pengaruh terhadap  IHSSP.  Namun,  mereka  menyebutkan  mungkin  saja diperoleh hasil berbeda bila data  yang digunakan tidak hanya setahun,  tetapi 5/10 tahun.
lll. Metodologi  Penelitian Variabel-variabel dalam penelitian ini diduga  dapat saling mempengaruhi satu sama lain (interdependensi) sehingga semua variabel  dianggap  endogeneous. Karena itu, model analisis  yang lebih tepat digunakan  adalah model vector autoregression (VAR) yang dikembangkan oleh Sims (1980).  Dalam  model VAR, semua variabel diperlakukan sebagai endogeneous.  Karena itu, dengan  model VAR dimungkinkan  menganalisis  interaksi  dinamik di antara  variabel-variabel yang diamati, khususnya melalui analisis impulse-response,, dan variance decomposition. Penggunaan model VAR dalam penelitian ini memungkinkan  untuk melihat  respon  IHSG terhadap  perubahan indeks- indeks  harga  saham  internasional  seperti  indeks  Dow  Jones  Amerika Serikat, indeks Hangseng  Hongkong, indeks Singapore, dan indeks Nikkei Tokyo, serta kurs Rp/$ US. Karena itu, penelitian ini akan menggunakan variabet yang semuanya  dianggap endogen, yakni variabel  IHSG,  indeks-indeks  saham  internasional seperti indeks Dow Jones Amerika  Serikat,  indeks  Hangseng  Hongkong,  indeks Singapore, dan  indeks NikkeiTokyo, serta kurs Rp/$  US. Setelah data penelitian  berhasil diperoleh (data mingguan sepanjang periode Agustus 2007-April 2008), data ini kemudian dianalisis dengan  model  regresi  vector autoregression  (VAR).  Dalam pelaksanaan penggunaan model VAR, ada beberapa tahap yang  harus dilakukan' Tahap-tahap ini meliputi uji stasioneritas data, penentuan selang optimal, uji stabilitas  model VAR, estimasi  model VAR, dan pemanfaatan sistem VAR setelah sistem VAR tersebut terbentuk (Arsana, tanpa tahun). Pemanfaatan sistem VAR  antara lain analisis impulse response function,
dan v ariance  decom position.
Volume 15, Nomor 1, Januari2011
lV. HasilAnalisis dan Pembahasan |V.1. Analisis Perilaku  Data (Stasioneritas Data) Analisis perilaku data penelitian  bertujuan  mengetahui perihal stasioner atau tidaknya data-data  penelitian pada  tingkat level. Hal tersebut penting dilakukan untuk memilih model analisis yang tepat'
Dalam penelitian ini digunakan uji stasioneritas Augmented  Dickey-Fuller (ADF) dan Philips-Perron (PP). Setelah dilakukan  pengujian, hasilnya menunjukkan  bahwa ada variabel yang stasioner pada  bentuk level, tetapi ada juga yang  tidak stasioner  pada bentuk  level.  Data-data yang stasioner adalah data-data yang  berdasarkan uji ADF maupun uji PP, nilai probabilitasnya  lebih kecil dari 5o/o. Sementara itu, data-data yang tidak  stasioner  adalah  data-data  yang berdasarkan  uji ADF maupun uji PP, nilai probabilitasnya lebih besar dari 5o/o. Selengkapnya dapat dilihat pada Tabel 4.1 di bawah.  Dengan  demikian,  model analisis  yang lebih sesuai adalah modelVAR standar.
ritas Data
Sumber: Hasil Analisis Data
1V.2. Hubungan  IHSG, Kurs, dan Indeks Saham  Internasional
a. Penentuan Panjang Lag VAR Optimal
Penentuan  panjang lag pada metode VAR ini menggunakan uji tag-length criteria.  Adapun kriteria yang digunakan  adalah kriteria Likelihood Rafio (LR), Full Prediction Error (FPE), Akaike lnformation Criterion (AlC), Schwarz  Criterion (SC), dan Hannan-Quinn Criterion (HO). Jika lag optimal yang ditunjukkan  setiap kriteria tidak sama, lag optimal yang dipakai adalah panjang lag yang sesuai dengan kriteria LR. Kriteria LR merupakan kriteria formal dalam  pemilihan panjang lag optimal.  Pada  akhirnya, panjang lag yang  menghasilkan  kondisi stabil pada model vAR adalah panjang lag yang dipilih sebagai lag optimal. belengkapnya,  panjang  lag optimal  yang disarankan  dapat dilihat pada Tabel 4.2. Berdasarkan  analisa, ternyata  panjang lag optimal adalah ,pada lag ke-4 karena  pada lag tersebut  menghasilkan  model VAR yang stabil. Pada lag ke-4 tersebut,  stabilitas  model VAR tercapai seperti terlihat di Tabet4.3.
Tabel 4.1 Hasil Uii Stasione No. Variabel Uii Stasioneritas ADF- test PP-test 1 IHSG Non-stasioner Non-stasioner 2 Indeks Hanqsenq Hongkong Non-stasioner Non-stasioner 3 Kurs  Rp/$US Non-stasioner Non-stasioner 4 lndeks Dow Jones Stasioner Stasioner 5 lndeks Singapore Stasioner Stasioner 6 Indeks NikkeiTokyo Stasioner Stasioner
Bina  Ekonomi  Majalah llmiah Fakultas  Ekonomi  Unpar
57

## Tabel4.2
mal
VAR Lag Order  Selection  Criteria
Endogenous variables: IHSG  KURS$US DOWJONES HANGSENG  SINGAPORE TOKYO
Exogenous  variables: C
Date: 05/18/08 Time: 10:31
Sample: 810612007 41 1 412008
Included observations:  33
Lag  LogL LR FPE AIC SC HQ
1524.204 1440.172
1403.058
1353.533
1207.367 NA 132.4142 44.98617 42.02099 70.86863. 7.61E+32 4.31E+31 5.07E+31 4.47E+31 3.52E+29* 92.73962 89.82859 89.761  10 88.94142 82.26466" 93.01172 91.73323 93.29830 94.11117 89.06696. 92.83118 90.46944 90.95126 90.68088 84.55343.
* indicates  lag order selected by the  criterion
LR: sequential  modified  LR test statistic  (each  test  at 5%  level)
FPE: Final prediction error
AIC: Akaike information  criterion
SC: Schwaz information  criterion
HQ: Hannan-Quinn  information  criterion
Sumber: Hasil Analisis Data
Tabel4.3
Indikasi  Stabilitas  Model VAR
Sumber: Hasil Analisis Data of Characteristic Polynomial
variables: IHSG  KURS$US
JONES HANGSENG  SINGAPORE
:05/18/08 Time: 10:38
Root Modulus 0.848863 - 0.143224i 0.860861 0.848863 + Q.143224i 0.860861 0.632285 - 0.242974i 0.677363 0.632285 + 0.242974i 0.677363 0.051802 + 0.643391i 0.645473
58 Volume 15, Nomor 1, Januari2011
Tabel4.3 (Lanjutan)
lndikasi Stabilitas  Model VAR a -4
Roots of Characteristic Polynomial
Endogenous variables. IHSG  KURS$US DOWJONES HANGSENG  SINGAPORE TOKYO
Exogenous variables: C
Lag specification: 1 2
Date: 05i18/08 Time: 10:38 Root Modulus 0.051802 - 0.643391i -0.413996 - 0.019647i -0.413996 + 0.01 9647i 0.222755 + 0.322399i 0.222755 - 0.322399i 0.319233 -0.243497 0.645473 0.414462 Q.414462 0.391869 0.391869 0.319233 0.243497
No root  lies outside the unit circle.
VAR satisfies the stability  condition.
Sumber: Hasil Analisis Data

## b. Hasil Estimasi  ModelVAR
Model VAR  yang digunakan terdiri dari 6 model VAR. Setiap variabel dapat  berfungsi sebagai variabel dependen, sedangkan variabel independennya  adalah variabel lag-1 sampailag-4 dari variabel lain.  Lag- 4 menunjukkan  panjang lag optimal.  Keenam model VAR  terdapat pada Tabel4.4. Hasil estimasi modelVAR menunjukkan bahwa model di mana variabel IHSG-nya  sebagai  variabel dependen memiliki nilai  R'=89o/o, dan adjusted  R2=56%. Padi model ini, hasil uji F menunjukkan signifikan karena nilai F-tabel  (=2,46) lebih kecil daripada nilai F-hitung (=2,74) yang  mengindikasikan  semua variabel independennya  secara simultan 'u"ri"ng"rJh signifikan  terhadap variabel dependennya, yakni IHSG'
Hasil dstimasi  keenam  model VAR dapat  dilihat  pada Tabel 4.5.
Sementara itu, hasil uji t menunjukkan tidak ada variabel independen secara parsial yang berpengaruh signifikan  terhadap variabel dependennya,  yakni  |HSC.  Uji t menunjukkan  nilai  t-hitungcnilai t-tabel
(=2,1) pada df=12 (33-jumlah  independen+konstanta)  pada  a=5o/o.
Bina Ekonomi  Majalah llmiah Fakultas  Ekonomi  Unpar
59

## Tabel4.4 Model-ModelVAR Model  VAR
Model 1
tHsOt = a0 + alihsg(-1) + a2insg(-2)  + a3insg(-3) + a4ihsg(-4) + aSkurs$us(t-1)  + a6kurs$us(t-2)  + aTkurs$us(t-3)  + a8kurs$us(t-4) + agdowjones(t-1  ) + al 0dowjones(t-2)  + al 1 dowjones(t-3) + a1 2dowjones(t-
4) + al3hangseng(t-1) + al4hangseng(t-2) + al5hangseng(t3) + alGhangseng(t-4) + alTsingapore(t-1  ) + a1 Ssingapore(t-2) + algsingapore(t-3) + a20singaPore(t-4)  + a2ltokyo(t-1) + 2221skyo(t-2) +1 a23tokyo(t-3)  + a24tokyo(t-4) + s11

## Model
2 runs$US = a0 + alihsg(-1) + a2ihsg(-2)  + a3ihsg(-3) + a4ihsg(-4) + aSkurs$us(t-1)  + a6kurs$us(t-2)  + aTkurs$us(t-3)  + a8kurs$us(t-4) + agdowjones(t-1 ) + al 0dowjones(t-2)  + al l dowjones(t-3) + al 2dowjones(t- 4) + al3hangseng(t-1) + al4hangseng(t-2) + alShangseng(t-3) + al6hangseng(t-a) + alTsingapore(t-1  ) + alSsingaPore(t-2) + algsingapore(t-3) + a20singaPore(t-4)  + a2ltokyo(t-1\  + 4221ekyo(t-2) +; a23tokyo(t-3)  + a24tokyo(t-4; + s21

## Model
3 ooWiorues = ao + alihsg(-1)+ a2ihsg(-2)  + a3ihsg(-3)  + a4ihsg(-4) + a5kurs$us(t-1) + a6kurs$us(t-2)  + aTkurs$us(t-3)  + aBkurs$us(t-4)  + agdowjones(t-1 ) + al 0dowjones(t-2)  + al 1 dowjones(t-3) + a1 2dowjones(t- 4) + al3hangseng(t-1) + al4hangseng(t-2) + al5hangseng(t-3) + al6hangseng(t4) + al Tsingapore(t-1  ) + a1 Ssingapore(t-2)  + algsingapore(t-3) + a20singapore(t-4)  + a2ltokyo(t-1\  + 2221skyo(t-2) +1 a23tokyo(t-3)  + a24tokyo(t-4) + e3t
Model 4 HANGSENG  = a0 + alihsg(-1) + a2ihsg(-2)  + a3ihsg(-3)  + a4ihsg(-4) + aSkurs$us(t-1)  + a6kurs$us(t-2)  + aTkurs$us(t-3)  + aSkurs$us(t-4) + agdowjones(t-1 ) + al 0dowjones(t-2)  + al l dowjones(t-3) + al 2dowjones(t- 4) + al3hangseng(t-1) + al4hangseng(t-2) + al5hangseng(t-3) + al6hangseng(t-4) + alTsingapore(t-1  ) + a1 Ssingapore(t-2) t algsingapore(t-3) + a20singaPore(t-4)  + a2ltokyo(t-1) + 2221skyo(t-2) +; a23tokyo(f3) + a24tokyo(t-4)+ s41

## Model
5 StNcnpOnE = a0 + alihsg(-1) + a2ihsg(-2)  + a3ihsg(-3) + a4ihsg(4) + a5kurs$us(t-1) + a6kurs$us(t-2)  + aTkurs$us(t3) + aSkurs$us(t-4) + agdowjones(t-1  ) + al 0dowjones(t-2)  + al 1 dowjones(t-3) + al 2dowjones(t- 4) + al3hangseng(t-1) + al4hangseng(t-2) + al5hangseng(t-3) + al6hangseng(t-4) + alTsingapore(t-1  ) + a1 Ssingapore(t-2) + algsingapore(t-3) + a20singapore(t-4)  + a2ltokyo(t-1) + 2221okyo(t-2)  +) a23tokyo(t-3)  + a24tokyo(t-4) + s51

## Model
6 TOKYO  = a0 + alihsg(-1) + a2ihsg(-2)  + a3ihsg(-3)  + a4ihsg(4) + a5kurs$us(t-1)  + a6kurs$us(t-2)  + aTkurs$us(t3) + aSkurs$us(t-4; + agdowjones(t-1 ) + al 0dowjones(t-2)  + a1 ldowjones(t-3) + al2dowjones(t- 4) + al3hangseng(t-1) + s146"ngseng(t-2) + al5hangseng(t-3) + al6hangseng(t-a) + al Tsingapore(t-1  ) + a1 Ssingapore(t-2) + algsingapore(t-3) + a2Osingapore(t-4)  + a2ltokyo(t-1) + 2221skyo(t-2) +) a23tokyo(t-3)  + a24tokyo(t4)+ 961
60
Volume 15, Nomor 1, Januari2011

## Tabel4.5
Hasil Estimasi ModelVAR
Sumber: Hasil Analisis Data
Date: 05/18/08 Time: 13:24 Sample(adjusted):  9/03/2 007 41 1 412008 lncluded  observations:  33 after  adjusting  endpoints Standard errors in ( ) & t-statistics in |HSG KURS$US DOWJONES  HANGSENG SINGAPORE  TOryq
rHSG(-1)
rHSG(-2) rHSG(-3) sG(-4) KURS$US(-1) s$us(-2) KURS$USG3) KURS$US(-4) JONES(-1) JONES(-2) JONES(-3) 0.530070 (0.54565) 10.e71441 -0.260382 (0.e7765) [-0.26633] 0.269543 (0.8761 1) [0.30766] 0.048830 (0.52e55) 10.0e2211 -0.595070 (0.882e3) [-0.673e7] 0.275959 (1.48043) [ 0.18640] 0.064377 (1.4e003) [0.04321] 0.296336 (0.8080e) [0.36671] -0.003476 (0.0426e) [-0.08143] -0.010139 (0.032e5) [-0.30766] 0.013840 (0.03e63)
[ 0.34e231
0.269084 (0.25567) L 1.052461 0.143456 (0.4580e) [0.31316] -0.234546 (0.41051) [-0.57135] 0.122229 (0.24813) [0.4e261] 1.555726 (0.41371) [ 3.760451 -0.908971 (0.69367) [-1.31038] 0.406200 (0.6e817) [0.58181] -0.240471 (0.37864) [-0.63509] -0.007157 (0.02000) [-0.35784] 0.023833 (0.01544) | 1.543471 -0.003510 (0.01857) [-0.18s03] -0.022240 (2.47221) [-0.00e001 -1.812969 (4.42949) [-0.40e30] -0.930380 (3.e6e44) [-0.2343e] 6.175775 (2.3ee25) [ 2.574051 2.086196 (4.00034)' [0.52150] -11.47837 (6.70744) l-1.7112s1 5.925859 (6.750e2) 10.8777el 3.044362 (3.66125) [0.831511 -0.618550 (0.19340) [-3.1e8281 -0.592971 (0.14e31) a-3.e71421 -0.597604 (0.1 7955) [-3.3282s1 4.961303 (3.e838e) | 1.245341 2.436284 (7.13797) [ 0.34131] -7.019538 (6.39662) [-1.0e738] 0.880847 (3.86631) 10.227831 3.744397 (6.44641) [0.58085] -21.11762 (10.8088) [-1.e5374] 0.367445 (10.8789) [0.03378] 16.22226 (5.8ee97) [ 2.749s51 -1.772886 (0.31166) [-5.688551 -1.015923 (0.24061) 14:222331 -1.264700 (0.28e34) [4.370e31 -0.507401 (0.90631) [-0.55e85] 1.023581 (1.62385) [0.63034] -1.074015 (1.45520) [-0.73805] -0.020364 (0.87e57) [-0.02315] -0.014873 (1.46653) [-0.01014] -1.568867 (2.458e5) [-0.63802] 0.1 50068 (2.4748e) [0.06064] 1.729690 (1.34221\ [ 1.28868] -0.1 1 5083 (0.070e0) [-1.62315] -0.053518 (0.05474) l-0.e77731 -0.1 03585 (0.06582) [-1.57366] -12.63151 (10.7655) [-1 .17333] 16.23970 (19.2887) [0.841e3] -16.29751 (17.28s3) [-0.e4285] 2.651494 (10.4478) [0.2537e] -7.114135 (17.41ee) [-0.4083eI 0.772665 (2s.2082) [0.02645] -11.65007 (2e.3976) [-0.39629] 8.1 6581  0 (15.9433) [0.51218] -2.381593 (0.84218) 1-2.827881 -1.186588 (0.65018) [-1.82501] -0.824511 (0.78188) [-1.05452]
Bina Ekonomi  Majalah llmiah Fakultas  Ekonomi  Unpar

## Tabel4.5 (Lanjutan)
Hasil  Estimasi  Model VAR
Date: 05/18/08 Time: 13:24 Sample(adjusted) : I | 0312007 4 I 1 412008 Included observations: 33 after adjusting  endpoints Standard errors in ( ) & t-statistics in IHSG KURS$US DOWJONES  HANGSENG
SINGAPORE
DOWJONES(4)
HANGSENG(-1)
HANGSENG(-2) HANGSENG(-3) HANGSENG(-4) STNGAPORE(-1) STNGAPORE(-2) STNGAPORE(-3) STNGAPORE(4) TOKYO(-1)
TOKYO(-2) 0.1 0.7381
1.32 0. 0.013092 (0.03525) [0.37140] 0.025516 (0.03023) [0.84414] -0.018348 (0.04035) I-0.454771 0.032021 (0.06461) [0.4955e] 0.003681 (0.04643) 10.07e271 -0.070747 (0.22907) [-0.30884] 0.1 1 301 7 (0.18817) [0.60061] -0.201947 (0.300e9) [-0.670e51 -0.040744 (0.0e084) [-0.44851] -0.008490 (0.01562) [-0.54360] 0.002646 (0.01365) -0.001085 (0.01652) [-0.06570] -0.016685 (0.01416) [-1 .17803] 0.018423 (0.018e0) [0.e7454] -0.049005 (0.03027) I-1.618721 0.023055 (0.02176) [ 1.05e67] 0.116412 (0.1 0733) [ 1.08457] -0.181105 (0.08817) [-2.054051 0.1 97331 (0.14103) [1.3ee21] 0.009743 (0.04257) [0.228e0] 0.004271 (0.00732) [ 0.58358] 0.004721 (0.00640) -0.268290 (0.15971) [-1.67e83] 0.357174 (0.136e5) [ 2.607e71 -0.933216 (0.18280) [-5.105241 0.609843 (0.2s274) [ 2.083261 -0.300754 (0.21037) l-1.429621 1.1 35951 (1.03787) [ 1.0e450] 6.328593 (0.85256) a7.423071 1.424239 (1.3636e) 11.044401 0.972449 (0.41 15e) 12.362681 -0.007765 (0.07077) [-0.10e73] 0.082081 (0.06184) -0.799666 (0.25737) [-3.107061 0.921512 (o.22070) 44.175451 -1.783324 (0.2s457) [-6.054011 0.735861 (0.47173) [ 1.55ee1] 0.918593 (0.33e01) [ 2.709631 1.301918 (1.6724e) 10.778431 8.958345 (1.37387) [ 6.520531 9.577325 (2.1e754) [ 4.3581el -2.613649 (0.66326) [-3.e40631 -0.240238 (0.11404) [-2.1066e1 0.387627 (0.0ee66) -0.062004 (0.05855) [-1.058ee] 0.048111 (0.05021) [0.e5824] -0.130664 (0.06701) [-1.e4984] 0.059550 (0.10732) [0.554e0] 0.095708 (0.07712) J1.240e71 0.282201 (0.38048) [0.7416e] 0.716087 (0.31255) J2.291131 0.608851 (0.4ee93) 11.217871 -o.248252 (0.1 s08e) l-1.645271 -0.008027 (0.025e4) [-0.30e43] 0.009972 (0.02267) -1.122408 (0.6e548) [-1.61386] 0.346093 (0.59638) [0.58032] 0.652737 (0.7e600) [0.82002] -1.211291 (1.27475) [-0.e5022] 1.289255 (0.e160e) 11.407341 3.685074 (4.51951) [ 0.81s37] 2.792286 (3.71255) 10.752121 10.06799 (5.e3834) [ 1.6e5421 -4.331518 (1.7e22e) 1.2.416751 -0.286182 (0.30815) [-0.e28701 -0.035975 (0.26e31) -0.1
Sumber: Hasil Analisis Data 62 Volume 15, Nomor 1, Januari2011
Vector Autoregression Estimates
Date: 05/18/08 Time: 13:24
Sample(adjusted): 910312007 41 1412008
lncluded observations: 33 after adjusting  endpoints
Standard errors in ( ) & t-statistics in []

## IHSG KURS$US DOWJONES  HANGSENG SINGAPORE TOKYO
roKYo(-3) 0.004867 (0.01s44) [0.250411 0.005001 (0.01517)
[0.32e60]
6.805961 (2637.04) [ 0.00258] TOKYO(4) c 0.008732
(0.00e11) [0.e5883] -0.004170
(0.0071 1)
[-0.58650]
770.4488 (1235.61) [ 0.623541 0.117398 (0.08806) [1.333231 0.281531 (0.06874) [ 4.0e54e1 1508.767 (11e47.8) 10.126281 0.011935 (0.141e0) [ 0.08411] 0.529043 (0.11077) J4.775841 2934.882 (1e253.4) [ 0.152431 0.008851 (0.03228) 10.274171 0.071650 (0.02520) [ 2.843181 -1372.392 (4380.05) [-0.31333] -0.051119 (0.38345) [-0.13332] 0.009100 (0.2ee34) [0.030401 136840.7 (52027.7\ [2.63015] R-squared Adj. R-squared
Sum sq.  resids
S.E. equation
F-statistic
Log likelihood
Akaike  AIC
Schwaz SC
Mean dependent
S.D. dependent 0.891874 0.567494 111802.7 118.2173 2.749479 -180.9367 12.48101 13.61473 2556.298 179.7568
0.948760
0.795039 24546.17 55.39198 6.1 71 968 -155.9197 10.96483 12.09855 9253.007 122.3520
0.968114
0.872456 2295041. 535.6119 10.12056 -230.7959 15.50278 16.63650 12449.64 1499.753 0.989899 0.959595 5959813. 863,1203 32.66588 -246.5417 16.45707 17.59079 25165.02 4293.918 0.945578 0.782311 308443.8 196.3555 5.791612 -197.6810 13.49582 14.62953 3249.573 420.8475 0.810351 0.241403 4351  981 0 2332.376 1.424297 -279.3466 18.44525 19.57897 13603.06 2677.891

## Determinant Residual
Covariance Log Likelihood  (d.f, adjusted) Akaike
I nformation  Criteria Schwaz Criteria 1.19E+28 -1347.656 90.76705
97.56936
Tabel4.5 (Lanjutan)
Hasil  Estimasi  Model VAR
c. Anafisis lmpulse Response  Function Analisis impulse  response  function (lRF) bertujuan melacak respon  saat ini dan masa  depan  setiap  variabel  akibat perubahan atau shock  suatu variabeltertentu (Arsana,  tanpa tahun)'
Bina Ekonomi  Majalah llmiah Fakultas  Ekonomi  Unpar
63
Pada dasarnya, fungsi dari impulse  response adalah menelusuri pengaruh goncangan  (shock)  standar  deviasi terhadap perubahan- perubahan nilai variabel endogen  pada  periode sekarang dan periode mendatang.  Goncangan terhadap variabel tersebut secara langsung akan  berpengaruh  terhadap  variabel tersebut dan menyebar  dampaknya kepada seluruh variabel endogen melalui struktur dinamis vector autoregresive. Setelah dilakukan analisis, hasil analisis impulse response function  dapat dilihat pada Tabel  4.6. Pembahasan impulse  response function ini terutama ingin menunjukkan respon IHSG terhadap adanya shock dari variabel  kurs dan indeks-indeks pasar modal internasional, seperti  indeks Dow Jones, indeks Hangseng,  indeks Singapore,  dan indeks Nikkei Tokyo. Respon tersebut diperlihatkan  pada Grafik 4.1 khususnya pada baris  paling atas. IHSG bisa  memberi  respon  positif terhadap  goncangan  (shock) variabel lain, tetapi juga bisa memberi respon  negatif  terhadap goncangan (shock) variabel lain. Respon  positif  ditunjukkan dengan alur variabel IHSG yang berada di atas garis utama  (0,0),  sedangkan  respon negatif ditunjukkan dengan alur variabel IHSG yang berada di bawah garis utama (0,0). lni berarti bahwa untuk kasus respon positif, peningkatan IHSG seiring  dengan  peningkatan  variabel  lain,  sedangkan  untuk kasus respon  negatif,  peningkatan IHSG  diiringi dengan penurunan variabel lain.
Hasil  analisis  menunjukkan  bahwa  IHSG  hanya memberi respon positif terhadap goncangan (shock)  dari variabel kurs, indeks Dow  Jones, indeks Hangseng,  indeks Singapore, dan indeks Nikkei.  Pada Grafik4.1, baris paling atas menggambarkan  respon yang dimaksud. Variabel IHSG memberi respon positif terhadap adanya  shock variabel kurs, indeks Dow Jones, indeks Hangseng,  indeks Singapore, dan indeks Nikkei, seperti ditunjukkan alur respon IHSG yang berada  di atas garis utama (0,0).
Tabel4.6 HasilAnalisis Re Function No. Hubungan Hasil Response 1 Respon IHSG terhadap shok variabel Kurs +
2 Respon IHSG  terhadap shok variabel indeks Dow Jones + 3 Respon IHSG Hangseng
terhadap shok variabel indeks
+
4
Respon IHSG terhadap shok variqbel indeks Singapore + 5 Respon  IHSG terhadap shok variabel indeks Tokvo +
Sumber: Hasil Analisis Data
64
Volume 15, Nomort, Januari20'11
Grafik  4.1 lmpulse  Response Function --SumUei: nasil Analisis Data
d. Analisis Variance  Decomposition Selanjutnya, analisis lain yang juga penting dilakukan adalah anafisis  variance decomposition. Analisis ini digunakan untuk menguraikan  inovasi (kejutan)  pada sebuah  variabel  endogen  terhadap komponen  goncangan  (shock) dari variabel  endogen yang  lain. Bisa dikatakan pula bahwa analisis variance decomposition bertujuan mengetahui  peranan (kontribusi)  variabel-variabel  independen  terhadap dependennya. Hasil analisis  variance  decomposition khususnya yang terkait  dengan kontribusi suatu variabel terhadap  perkembangan variabel IHSG sefengkapnya  dapat  dilihat Tabel4.7.

## ffi
hFcm[rHo I "----**l v4 ffi J.--"*--1 -rTtrlfi'rrt ffi" -f-^-------t
{rrrrr+Trt
ffi" 1v"------'1 -.!--rrffit 1-,.**.-____l Fl "!-i..1TrT-T1 R.m b C**y Or s.0. lmdin r 2 s.E.
bFCAbUSt ilFdKbwff6
R.F.dFObWsre  R.FN.dfl$bqW€ RTP.dFCbTWO
ffi.ffiHHH
i.@drcmbU$! b@drcmbmffS bF. dromb  lwg R@'dtdbb swE ,-, =Ni] EM ffihJ-.=d=ll:r;,;;l
Bina Ekonomi  Majalah llmiah Fakultas  Ekonomi  Unpar

## Tabel4.7
Hasil Anali  sis Variance Decomposition
Sumber: Hasil Analisis Data
Dari Tabel 4.7 dapat  diketahui  beberapa hal tentang analisis variance decomposition yang terkait dengan variabel IHSG. Pertama, sepanjang  10 periode  (minggu)  pengamatan,  ternyata  variabel IHSG itu sendiri  yang  memberi kontribusi rata-rata paling besar (49o/o-100%) terhadap perkembangan  (pergerakan) variabel IHSG, sedangkan variabel  indeks  Singapore  memberi  kontribusi  rata-rata  paling kecil (0%- 2,9Vo). Kedua,  dalam jangka pendek  sekitar 1-2 periode (minggu) pengamatan,  variabel  IHSG  sendiri tetap memberi  kontribusi  rata-rata paling besar (85%-100o/o) terhadap perkembangan variabel IHSG, sedangkan indeks Dow  Jones memberi  kontribusi  rata-rata paling kecil (0%-0,09%). Selanjutnya yang ketiga, dalam jangka menengah sekitar 3-6 periode  pengamatan, variabel IHSG sendiri tetap memberi kontribusi rata-rata  paling besar (57o/o-7Q%) terhadap perkemban$an'variabel IHSG, sedangkan  variabel indeks Dow Jones memberi'kontribusi rata- rata  paling kecil (0,43%-2,020/o).' Keempat, dalam jangka lebih panjang  sekitar 7-10 periode pengamatan,  variabel IHSG masih  tetap yang  memberi kontribusi rata. rata pafihg besar (49Vo-54o/o) terhadap  perkembangan  variabel  'lHSG, sedangkan variabel indeks  Singapore  memberi  kontribusi rata:rata terkeci | (2,2Yo-2,9olo) .
Variance Decomposition of IHSG:

## S.E. IHSG KURS$US DOWJONES  HANGSENG STNGAPORE TOKYO
1 85.43756 100.0000 .000000 0.000000 0.000000  0.000000 0.000000
2 116.2896  85.11290  1.512071 0.098371 10.23651 0.131911 2.908237 3 41.8744 70.12637  1.235974 0.435719 24.45762  0.382885 3.361 4 59.3168 64.10299  1.189268 0.657611 30.01703  1.333312 2.6997
5 170.9959 60.80363  .667274 1.120848 32.06035 1.925527 2.422367 6 179.8252 57.58371 2.094268 2.021615 33.85778  2.138192 2.
7 187.2554  5450624 2.434202 2.964247 35.46117 2.296824 2.337
8 193.0258 52j2501 2.695167 3.611677 36.50148  2.511041 2.
9 197.1321 50.41694 2.841926 4.059957 37.12660  2.729727 2.82
10 199.9974  49.171222.891287 4.423037  37.56744 2.916903 3.03011
66 Volume 15, Nomor 1, Januari.201 1

## V. Kesimpulan
Penelitian ini mencoba untuk menjawab  pertanyaan penelitian berdasarkan  hasil analisis  menggunakan  metode VAR. Hubungan antar- variabel penelitian, yakni IHSG, kurs Rp/$US, indeks Dow Jones  Amerika Serikat, indeks Hangseng  Hongkong, indeks Singapore, dan indeks Nikkei Tokyo  dapat  dijelaskan  dengan empat  alat analisis dalam metode VAR. Keempatnya  adalah  hasil  estimasi model VAR, analisis mpulse response  function, analisis variance  decomposition, dan analisis hubungan  kausalitas.  Masing-masing  hasil analisis  memberi kesimpulan seperti berikut ini. Hasil estimasi model VAR menunjukkan bahwa variabel IHSG dipengaruhi  secara  simultan  (bersama-sama)  oleh variabel  kurs, indeks Dow Jones  Amerika Serikat, indeks  Hangseng  Hongkong, indeks Singapore, dan  indeks Nikkei  Tokyo. Namun di sisi  lain,  variabel IHSG secara parsialtidak dipengaruhi  oleh variabel independen  di atas.
Hasil  analisis  impulse response function menunjukkan bahwa  variabel IHSG cenderung  memberi respon positif terhadap munculnya  goncangan atau shock  variabel kurs, indeks Dow Jones Amerika  Serikat. indeks Hangseng Hongkong, indeks  Singapore, atau indeks Nikkei. Hasil analisis variance  decomposition menunjukkan bahwa  sepanjang 10 periode (minggu) pengamatan, ternyata variabel IHSG itu sendiri yang cenderung  memberi kontribusi  rata-rata paling besar (49%-100%) terhadap perkembangan  (pergerakan) variabel IHSG, sedangkan variabel  indeks  Singapore  memberi kontribusi rata-rata  paling kecil (0%- 2,9%).

## Daftar Pustaka
Arsana,  I Gede Putra (tanpa tahun). Modul VAR Course with EVIEWS 4, Laboratorium Komputasi llmu Ekonomi  FE Ul, Jakarta. Damayanti, Verra (2005). Analisis  Hubungan  Variabel  Makro Ekonomi terhadap lndeks Harga Saham  Sektoral di BEJ, Tesis pada Program Pascasarjana, Fakultas  Ekonomi, Universitas lndonesia,
Dwitanto, Ardo Ryan (2005).  Pengaruh Indeks  Saham  Dow Jones terhadap Hubungan  Simultan antara  IHSG dan Nilai Tukar Rupiah terhadap  Dollar AS Sebelum dan Selama Krisis Ekonomi, Tesis pada Program Pascasarjana, Fakultas Ekonomi. Universitas  Indonesia. Hendri  (2005). Pengaruh Faktor-Fakor Makro Ekonomi  IHSG, SBl, lnflasi, Kurs, dan Uang Beredar terhadap  Return  Saham (Studi Kasus Saham-Saham  Sektor lndustri Otomotif di BEJ Periode 2000-2003), Tesis pada Program  Pascasarjana, Fakultas
Ekonomi. Universitas  Indonesia.
Bina Ekonomi  Majalah llmiah Fakultas  Ekonomi  Unpar
67
Hidayat, Rustam  (1997).  Test  Variabel-Variabel  CAPM  sebagai Penentu Tingkat Pengembalian  Saham.  Usahawan, No. 12 Tn XXVI, Desember 1997. Jati, Kuncoro (2003). Hubungan Antara  lmbal  Hasil  IHSG dan LQ45 dengan Variabel  Makro:  Bukti Empiris Pengamatan  Januari 1998 sampai dengan Desember  2002,  Tesis di program studi ilmu manajemen, Pascasarjana FEUI, Depok. Manurung, Adler Haymans (1996).  Pengaruh  Variabel  Makro,  Investor Asing, Bursa yang tefah Maju terhadap  lndeks BEJ, Tesis pada Program Pascasarjana, Fakultas Ekonomi, Universitas lndonesia.
Nachrowi, N. D. & Usman,  Hardius  (2006).  Pendekatan  Populer dan Praktis Ekonometrika  Untuk Analisis  Ekonomi dan Keuangan,
Lembaga Penerbit FEUI,  Jakarta.
Sudjono (2002). Analisis  Keseimbangan dan Hubungan  Simultan  Antara Variabel  Ekonomi  Makro terhadap  Indeks  Harga  Saham di BEJ dengan  Metode VAR dan ECM, Disertasi pada Program Pascasarjana, Fakultas Ekonomi, Universitas Indonesia. Suripno eAA4. Analisis  Dampak Parameter Ekonomi Makro  terhadap lmbal Hasil Saham di BEJ, Tesis pada Program Pascasarjana, Fakultas Ekonomi, Universitas  Indonesia.
68 Volume 15, Nomor 1, Januari 2011