## ANALISIS VARIABEL MAKROEKONOMI TERHADAP INDEKS SAHAM SYARIAH INDONESIA DENGAN METODE PENDEKATAN VECTOR AUTOREGRESSION
Muhammad Nasir 1 , Fakriah 2 , Ayuwandirah 3
1,2) Dosen Jurusan Tata Niaga Politeknik Negeri Lhoksemawe
3) Alumni Jurusan Tata Niaga Politeknik Negeri Lhoksemawe

## ABSTRACT
This study will use empirical testing of the influence of variables of inflation, BI rate, exchange rate, money  supply  with  Shari'ah  Indonesia  Stock  Index.  To  see  that  effect  will  be  made  by  the  tests  in stages  Vector  Autoregression.  Data  are  obtained  from  the  monthly  time  series  data  issued  by  Bank Indonesia, between the period January 2011 to December 2014. This study will use the unit root test by using Augmented Dickey Fuller (ADF), this test indicates the data is stationary and non-stationary on  the  first  level  differense  test.  On  the  cointegration  test  against  variables  are  co  integration  and long-term  relationship  between  the  variables  related  and  linked  only  in  one  direction  only.  So  the need to proceed with further testing using VECM. ISSI short-term models affected by inflation and the Money  Supply  (JUB)  at  90%  confidence  level.  ISSI  is  affected  inflation  in  the  first  lag  significantly affect Indonesia Stock Index Shari'ah. ISSI also affected by the lag JUB 2.
Keywords : Vector  Autoregression,  Augmented  Dickey  Fuller  (ADF),  stasioneritas,  first  difference, Kointegrasi, VECM

## PENDAHULUAN
Pasar  modal  Indonesia  dalam  beberapa tahun terakhir menjadi perhatian banyak pihak khususnya  masyarakat  bisnis.  Perkembangan pasar  modal  di  Indonesia  telah  menjadi  salah satu  alternatif  dan  sarana  investasi  yang menarik  bagi  para  pelaku  pasar  modal.  Salah satu contoh berinvestasi ialah dengan menanamkan  modalnya  pada  pasar  modal syariah.  Jakarta    Islamic  Indeks  (JII)  adalah salah  satu  alat  ukur  kinerja  pasar  modal syariah  yang  terdiri  dari  30  saham  syariah yang likuid berdasarkan prinsip-prinsip syariah. Perkembangan pasar modal syariah di Indonesia  semakin  semarak  dengan  lahirnya Indeks  Saham  Syariah  Indonesia (ISSI)  yang diterbitkan  oleh  Bapepam-LK  dan  Dewan Syariah  Nasional  Majelis  Ulama  Indonesia (DSN-MUI) pada tanggal  12  Mei  2011.
Melalui Indeks Saham Syariah Indonesia  (ISSI)  menjelaskan  pasar  modal sebagai lembaga syariah memberikan kesempatan  para  investor  untuk  menanamkan dananya  pada  perusahaan  yang  sesuai  prinsip syariah. ISSI merupakan Indeks Saham Syariah    yang  terdiri  dari  seluruh  saham yang  tercatat  dalam    Bursa    Efek    Indonesia dan yang  tergabung pada Daftar Efek Syariah (DES).    Meskipun  baru  dibentuk  pada  Mei 2011  tetapi  perkembangan  Indeks  Saham Syariah  Indonesia  (ISSI)  mengalami  kenaikan yang cukup bagus pada setiap periode.
Jika  dilihat  dari  pergerakan  Indeks
Saham Syariah Indonesia (ISSI) yang mengalami  perkembangan  yang  cukup  bagus, tentu  hal  tersebut  dipengaruhi  oleh      berbagai faktor.  Menurut  Syahrir  (1995:81)  untuk mendapatkan  jawaban  apakah  pasar  modal akan  terus  berkembang  secara  berkesinam- bungan  maka  faktor-faktor  penting  yang menunjukkannya  tergantung  pada  dua  hal, yaitu  kondisi  makro  ekonomi  Indonesia  dan stabilitas  politik  nasional.  Jadi  perkembangan indeks syariah juga dipengaruhi oleh beberapa variabel  makro  ekonomi  dan  moneter  yang diantaranya  adalah  sertifikat  bank  Indonesia syariah,  inflasi,  jumlah  uang  beredar  (JUB), dan  factor  internal  lainnya  seperti  kondisi ekonomi  nasional,  kondisi  politik,  keamanan, kebijakan pemerintah, dan lain-lainnya. Dalam penelitian  ini  variabel  makro  ekonomi  yang digunakan adalah inflasi, nilai tukar (kurs), BI rate , dan Jumlah Uang Beredar (JUB).

## STUDI PUSTAKA Indeks Saham Syariah Indonesia
Selama  ini,  investasi  Syariah  di  pasar modal  Indonesia  identik  dengan  Jakarta Islamik  Index  (JII)  yang  hanya  terdiri  dari  30 saham  syariah  yang  tercatat  di  Bursa  Efek Indonesia  (BEI).  Padahal  Efek  Syariah  yang terdapat di pasar modal Indonesia bukan hanya 30 saham Syariah yang menjadi konstituen JII saja.  Tetapi  terdiri  dari  berbagai  macam  jenis
Efek  selain  saham  Syariah  yaitu  Sukuk,  dan reksadana  Syariah.  Sejak  November  2007, BAPEPAM-LK atau sekarang menjadi
Otoritas Jasa Keuangan (OJK) telah mengeluarkan  Daftar  Efek  Syariah  (DES) yang  berisi  daftar  saham  syariah  yang  ada  di Indonesia.
Dengan  adanya  DES  maka  masyarakat akan  semakin  mudah  untuk  mengetahui saham-saham  apa  saja  yang  termasuk  saham syariah  karena  Daftar  Efek  Syariah  (DES) adalah  satu-satunya  rujukan  tentang  daftar saham  syariah  di  Indonesia.  Keberadaan  DES tersebut  kemudian  ditindak  lanjuti  oleh  Bursa Efek  Indonesia  (BEI)  dengan  meluncurkan Indeks  Saham  Syariah  Indonesia  (ISSI)  pada tanggal  12  Mei  2011.  Konstituen  ISSI  terdiri dari  seluruh  saham  Syariah  yang  tercatat  di Bursa Efek Indonesia (BEI).

## Inflasi
Menurut  Sukirno  (2004:27)  memberi- kan definisi  bahwa inflasi  adalah suatu proses kenaikan  harga-harga    yang  berlaku    dalam suatu    perekonomian.  Tingginya  inflasi  juga dapat  mempengaruhi  harga  saham  dan  juga dapat mempengaruhi permintaan pada saham.
Purnomo  (2013),  Indikator  inflasi  ber- dasarkan international  best  practice, antara lain:
1. Indeks Harga Konsumen (IHK) IHK  adalah  indikator  utama  inflasi  yang paling sering digunakan.
2. Indek Harga Perdagangan Besar (IHPB) Harga  Pergadangan  Besar  dari  suatu komoditas  adalah  harga  transaksi  yang terjadi  antara  penjual/pedagang  besar pertama  dengan  pembeli/pedagang  besar berikutnya  dalam  jumlah  besar  pada  pasar pertama atas suatu komoditas.
3. Deflator Produk Domestik Bruto (PDB) Menggambarkan  pengukuran  level  harga barang  akhir (final  goods) dan  jasa  yang diproduksi di dalam suatu wilayah ekonomi atau suatu Negara.

## Nilai Tukar (kurs)
Fabozzi  dan  Francis  (1996:724),  nilai tukar rupiah adalah harga rupiah terhadap mata uang negara lain. Nilai tukar rupiah merupakan nilai dari satu mata rupiah yang ditranslasikan ke dalam mata uang negara lain. Misalnya nilai tukar  rupiah  terhadap  Dolar  AS,  nilai  tukar rupiah terhadap Yen, dan lain sebagainya.
Pada  Purnomo  (2013),  berdasarkan perkembangan  sistem  moneter  internasional sejak berlakunya Bretton Woods System pada tahun  1944,  pada  umumnya  penetapan  kurs dikenal 3 sistem:
a. Sistem  Kurs  Tetap/stabil  atau  Fixed Exchange Rate System
Diciptakan  berdasarkan  perjanjian  Bretton Woods  pada  tahun 1944. Penetapan  sistem nilai  mata  uang  tetap (fixed  rate) sangat bergantung pada ketentuan yang diberlakukan  oleh  pemerintah  atau  bank sentral.  Biasanya,  sistem  tetap  diikuti dengan aturan penyesuaian (devaluasi) dari nilai mata uang.
b. Sistem  Kurs  Mengambang  atau  Floating Exchange Rate (FER)
Dalam  hal  ini  nilai  tukar  suatu  mata  uang atau  valas  ditentukan  oleh  kekuatan permintaan  dan  penawaran  pada  bursa valas.
c. Sistem Kurs Terkait/Pagged Exchange Rate System
Sistem  nilai  tukar  ini  dilakukan  dengan mengaitkan  nilai  mata  uang  suatu    Negara dengan  Negara  lain  atau  sejumlah  mata uang tertentu.

## BI rate
Menurut Bank Indonesia BI rate adalah suku  bunga  kebijakan  yang  mencerminkan sikap  atau stance kebijakan  moneter  yang ditetapkan  oleh  Bank  Indonesia  dan  diumum- kan  kepada  publik  ( www.bi.go.id ).  BI  rate diumumkan  oleh  Dewan  Bank  Indonesia setiap  rapat  Dewan  Gubernur  bulanan  dan diimplementasikan pada operasi moneter yang dilakukan Bank Indonesia melalui pengelolaan liquiditas  (liquidity  management)  di  pasar uang  untuk  mencapai  kebijakan  moneter ( www.bi.go.id ). Pohan (2008:225) bahwa suku bunga BI diharapkan  mampu  mempengaruhi  PUAB, suku bunga pinjaman, dan suku bunga lainnya dalam  jangka  panjang.  BI rate merupakan suatu indikasi suku bunga jangka pendek yang diinginkan  Bank  Indonesia  dalam  upaya mencapai target inflasi.
Bank  Indonesia  yang  merupakan  bank  sentral negara  ini  memiliki  kewenangan  atau  otoritas untuk  menetapkan  tingkat  suku  bunga  yang kita kenal dengan BI rate . Suku bunga tersebut ditetapkan  sebagai  acuan  atas  suku  bunga pinjaman  dan  simpanan.  Bank-bank  di
Indonesia,  harus  melihat  suku  bunga  BI sebagai  dasar  dalam  menetapkan  bunga pinjaman maupun bunga simpanan (deposito), namun  BI rate tidak  bersifat  memaksa (www.bi.go.id).

## Jumlah Uang Beredar
Jumlah  uang  yang  beredar  secara sederhana  dapat  diartikan  sebagai  uang  yang beredar dalam masyarakat.
Menurut  Mankiw  (2006)  yaitu:  Jumlah Uang  Beredar  secara  sederhana  ialah  jumlah uang yang tersedia. Dalam perekonomian yang menggunakan  uang  komoditas,  jumlah  uang beredar  adalah  jumlah  dari  komoditas  itu. Dalam  perekonomian  yang  menggunakan uang  atas  unjuk,  seperti  pada  perekonomian dewasa ini, pemerintah mengendalikan jumlah uang  beredar  di  masyarakat.  Peraturan  resmi memberikan  hak  penuh  untuk  pemerintah memonopoli  pencetakan  uang.    Kontrol atas jumlah  uang  beredar  disebut  kebijakan moneter .  Di  Indonesia,  kebijakan moneter didelegasikan kepada Bank Indonesia sebagai bank sentral di Indonesia.

## Hipotesis
Berdasarkan  perumusan  masalah  dan kerangka pemikiran teoritis diatas maka dapat dirumuskan hipotesis sebagai berikut:
1. Diduga  adanya  level  stasioneritas    inflasi, nilai tukar (kurs), BI rate , dan Jumlah Uang Beredar  (JUB)  terhadap  Indek  Saham Syariah Indonesia (ISSI) pada periode 2011 sampai 2014.
2. Diduga  adanya  hubungan  kausalitas  antara inflasi,  nilai  tukar  (kurs),  BI rate ,  dan Jumlah  Uang  Beredar  (JUB)  terhadap Indeks  Saham  Syariah  Indonesia  (ISSI) pada periode 2011 sampai 2014.
3. Diduga  adanya shock dari error term yang ditimbulkan  dari  inflasi,  nilai  tukar  (kurs), BI rate ,  dan  Jumlah  Uang  Beredar  (JUB) terhadap  Indeks  Saham  Syariah  Indonesia (ISSI) pada periode 2011 sampai 2014.

## METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  akan  menganalisa  tentang analisis  variabel  makro  ekonomi  terhadap Indeks  Saham  Syariah  Indonesia  (ISSI) dengan metode pendekatan Vector Autoregression .  Diasumsikan  bahwa  variabel bebas  penelitian  ini  adalah  inflasi,  nilai  tukar (kurs),  BI rate ,  Jumlah  Uang  Beredar  (JUB).
Sedangkan  variabel  terikatnya  adalah  Indeks Saham Syariah Indonesia (ISSI).
Adapun  yang  menjadi  objek  penelitian ini  adalah  nilai indeks  price yang  terdapat  di Indeks  Saham  Syariah  Indonesia  periode Januari  2011  sampai  dengan  Desember  2014. Penulis mengambil data dari nilai indeks price pada  akhir  bulan  dari  Indeks  Saham  Syariah Indonesia dalam penelitian melalui http://finance.yahoo.com mengenai Indeks Saham  Syariah  Indonesia.  Selain  itu  ada  data mengenai  inflasi,  nilai  tukar  (kurs),  BI rate , dan  juga  Jumlah  Uang  Beredar  (JUB)  yang terjadi  pada  periode  Januari  2011  sampai Desember  2014.  Penulis  mengambil  data variabel  tersebut  secara  teoritis  maupun  data yang  berupa  nominal  melalui  www.bi.go.id dan  juga  www.bps.go.id  mengenai  inflasi, nilai  tukar  (kurs),  SBI rate ,  dan  Jumlah  Uang Beredar (JUB).

## Vector Autoregression
Permasalahan dalam studi penelitian ini akan  dianalisis  dengan  memakai Vector Autoregression . Secara sederhana, VAR menggambarkan hubungan yang saling
menyebabkan (kausalitas) antar variabel dalam sistem, dengan menambahkan intercept . Metode Vector  Autoregression pertama  kali diperkenalkan  oleh  Sims  (1980)  munculnya analisis  VAR  menjadi  jalan  keluar  permasa- lahan  rumitnya  proses  estimasi  dan  inferensi karena  keberadaan  variabel  endogen  yang berada  di  kedua  sisi  persamaan  (endoginitas variabel)  yaitu    di  sisi  dependen  dan  inde- penden.  Sementara  teori ekonomi  saja (sebagai dasar pembentukan persamaan simultan)  tidak  akan  cukup  lengkap  dalam menyediakan  spesifikasi  yang  ketat  dan  tepat atas  hubungan dinamis antar  variabel (Yahya, 2007).
Pendekatan  yang  digunakan  dalam metode  VAR  merupakan  pendekatan  non- struktural  (lawan  dari  pendekatan  struktural, layaknya persamaan simultan pada umumnya). Pendekatan  non-struktural  menggambarkan hubungan  kausalitas  antar  variabel.  Semua variabel diasumsikan sebagai variabel endogen (yaitu  ditentukan  dalam  model).  Oleh  karena itu,  model  persamaan  VAR  juga  dapat dikatakan  model  ateoritis  (tidak  berlandaskan teori)  mengingat  teori  saja  tidak  cukup  dapat menangkap secara tepat dan lengkap hubungan dinamis antar variabel (Ascarya, 2009).
Secara garis besar, proses analisis VAR dapat diuraikan sebagai berikut dalam Tanjung dan Devi (2013:374):
1. Data dasar yang telah siap harus ditransformasikan  terlebih  dahulu  dalam bentuk logaritma natural (ln), kecuali untuk data  yang  sudah  dalam  bentuk  persen  atau indek.  Hal  ini  dilakukan  untuk  men- dapatkan hasil yang konsisten dan valid.
2. Adapun uji yang pertama dilakukan adalah uji unit root, untuk mengetahui apakah data stasioner atau masih mengandung tren. Jika data  stasioner  pada  levelnya,  maka  VAR dapat  dilakukan  pada  level.  VAR  level dapat  mengestimasi  hubungan  jangka panjang  antar  variabel.  Namun,  jika  data tidak  stasioner  pada  levelnya,  maka  data harus diturunkan pada tingkat pertama (first difference) yang mencerminkan data selisih atau perubahan.
3. Jika  data  stasioner  pada  turunan  pertama, maka  data  akan  diuji  untuk  keberadaan kointegrasi  antar  variabel.  Jika  tidak  ada
kointegrasi  antar  variabel,  maka  VAR hanya  dapat  dilakukan  pada  turunan pertamanya.  Akan  tetapi,  dalam  kondisi seperti ini VAR hanya dapat mengestimasi hubungan jangka pendek antar variabel.

## Pengujian Stasionaritas Data
Pengujian stasioner data  yang  diguna- kan adalah uji Augmented Dicky Fuller (ADF) dengan menentukan apakah data runtun waktu mengandung  akar  unit  ( unit  root ).  Apabila nilai  hitung  mutlak  ADF statistic  t dari masing-masing  variabel  lebih  kecil  dari  nilai kritis mutlak Mc Kinnon pada berbagai tingkat kepercayaan  (1%,  5%,  dan  10%)  maka mengindikasikan data tidak stasioner . Disamping  itu  dapat  pula  dilihat  pada  nilai probabilitas yang  lebih  besar  dari  0,05  yang juga  mengindikasikan  data  tidak stasioner (Winarno,  2007,  11-4).  Sebaliknya  jika  nilai ADF  lebih  besar  dari  nilai  kritis  berbagai tingkat kepercayaan (1%, 5% dan 10%), maka tidak terdapat akar unit atau data stasioner .
Tabel 1. Rekapitulasi Nilai ADF

## Sumber : Hasil Penelitian (diolah, 2016)
Tabel  di  atas  memperlihatkan  bahwa nilai Augmented  Dickey-Fuller (ADF)  untuk inflasi,  BI rate ,  Jumlah  Uang  Beredar,  nilai tukar  (kurs),  dan  Indeks  Saham  Syariah Indonesia  lebih  besar  dari  nilai Critical  Test 5% pada level. Berdasarkan pengujian pertama pada level data  dinyatakan  tidak  stasioner. Sehingga  dilakukan  pengujian  pada first different .  Adapun  uji  yang  dilakukan  pada kelima  variabel  yang  diteliti  pada first different menunjukkan variabel telah stasioner kecuali variabel BI rate yang harus yang harus pengujian second  different .  Sesuai  dengan
hasil pengujian ini, maka selanjutnya dilakukan pengujian dengan model VECM.

## Penentuan Lag Criteria
Lag criteria merupakan jumlah lag yang membeikan  pengaruh  atau  respon  yang signifikan.  Dimana  hasil  dalam  uji  panjang lag (Lag  criteria)  ditentukan  dengan  melihat jumlah bintang terbanyak pada masing uji Lag criteria .  Penentuan  panjang lag diperlukan untuk  mengetahui  lamanya  periode  keter- pengaruhan terhadap variabel endogen lainnya.  Penentuan panjang  lag dapat  dilihat dari  nilai Likelihood  Ratio (LR), Final
NO Variabel Unit Root Test Nilai ADF Test Critical Test  5% Keterangan 1 Inflasi Level -0.090834 -1.94814 Tidak Stasioner First Diff -3.614931 -1.94814 Stasioner 2 BI Rate Level -1.993563 -3.51074 Tidak Stasioner First Diff -4.166979 -3.51074 Tidak Stasioner Second Deff -7.285642 -1.948495 Stasioner 3 Jumlah Uang Beredar Level -2.418593 -3.508508 Tidak Stasioner First Difference -8.687658 -2.926622 Stasioner 4 Nilai Tukar Uang (Kurs) Level -2.724632 -3.508508 Tidak Stasioner First Difference -6.415268 -2.926622 Stasioner 5 Indeks Saham Syariah Indonesia Level 1.584612 -1.947975 Tidak Stasioner First Difference -6.178374 -2.926622 Stasioner
Prediction  Error (FPE), Akaike  Information Criterion (AIC),  dan Schwarz  Information
Criterion (SC).  Nilai  nilai  dapat  dilihat  dari table Hasil Uji Lag Optimum di bawah ini.
Tabel 2. Hasil Pengujian Panjang Lag Optimum
Sumber : Hasil Penelitian (diolah, 2016)
Berdasarkan  tabel  di  atas,  nilai lag criteria pada  SC  dan  HQ  berada  pada lag 1, nilai lag  criteria pada  LR  dan  FPE  terdapat pada lag 2  dan  nilai lag  criteria pada  AIC terdapat  pada lag 4.  Pada  pengujian  ini, peneliti  mengambil  acuan  pada  nilai lag criteria LR dan FPE yang terdapat pada lag 2 untuk penentuan panjang lag .

## Pengujian Stabilitas Model
Pengujian stabilitas model  dilakukan sebagai  syarat  dalam  penggunaan  analisis
Vector Auto Regression
dan sebagai konsekuensi dalam penggunaan sistem dinamis  dimana  data  berubah  berdasarkan pergantian waktu oleh beberapa faktor dinamis yang  mempengaruhinya.  Suatu  model  VAR dikatakan stabil apabila nilai modulus seluruhnya  berada  di  bawah  1  (Gujarati, 2003). Jika sistem VAR sudah stabil, di bawah hasil  pengujian  akan  tertera  kalimat: No  root lies  outside  the  unit  circle dan VAR  satisfies the  stability  condition .  Berikut  ini  merupakan hasil  pengujian  stabilitas  model  dengan menggunakan software eviews . Berdasarkan tabel hasil pengujian stabilitas dapat  dilihat  bahwa  nilai  modulus yang  diperoleh  sudah  di  bawah  satu.  Hal  ini mengindikasikan  bahwa  model  yang  diguna-
kan  sudah  stabil.  Sehingga  dapat  disimpulkan bahwa estimasi VAR yang dilakukan selanjutnya  untuk  analisis  IRF  (Impulse Respon Function) dan VD (Variance Decomposition) sudah stabil.
Tabel 3. Hasil Pengujian Stabilitas Model
No root lies outside the unit circle. VAR satisfies the stability condition.

## Sumber : Hasil Penelitian (diolah, 2016)

## Pengujian Kointegrasi
Hasil  dari  pengujian  kointegrasi  adalah perbandingan  antara  nilai trace  statistic dengan  nilai  kritis  tingkat  signifikan  5%, apabila  nilai trace  statistic yang  diperoleh lebih kecil daripada nilai kritik 5% maka tidak terdapat  kointegrasi  antara  variabel  yang dimaksud.
Tabel 4. Hasil Pengujian Kointegrasi Variabel
Sumber : Hasil Penelitian (diolah, 2016)
Lag LogL LR FPE AIC SC HQ 0 470.4351 NA 4.46e-16 -21.15614 -20.95339 -21.08095 1 728.1251 445.1009 1.15e-20 -31.73296 -30.51647* -31.28183* 2 754.9581 40.24949* 1.11e-20* -31.81628 -29.58604 -30.9892 3 779.2698 30.94214 1.29e-20 -31.78499 -28.54101 -30.58197 4 805.9831 27.92759 1.52e-20 -31.86287* -27.60514 -30.2839
Root Modulus 0.995074 0.995074 0.803629 - 0.072099i 0.806857 0.688865 - 0.406498i 0.799860 -0.092101 - 0.457485i 0.466663 -0.092101 + 0.457485i 0.466663 -0.439669 0.439669 0.426769 - 0.010417i 0.426897 0.426769 + 0.010417i 0.426897 Hypothesized Trace 0.05 No. of CE(s) Eigenvalue Statistic Critical Value Prob.** None 0.439689 64.75120 69.81889 0.1187 At most 1 0.337904 38.68438 47.85613 0.2730 At most 2 0.238682 20.12888 29.79707 0.4142 At most 3 0.158019 7.857196 15.49471 0.4808 At most 4 0.002603 0.117301 3.841466 0.7320
Berdasarkan hasil yang diperoleh dari pengujian kointegrasi yang di atas diperoleh nilai trace statistic dibawah  nilai  kritis  yang  ditentukan  yaitu  5%.  Hal  ini  menandakan  bahwa  variabel  yang diambil  dalam  penelitian  tidak  memilik  kointegrasi  dan  dapat  dilanjutkan  ke  tahapan  selanjutnya dalam analisis VAR.

## Pengujian Granger Causality
Dalam  uji kausalitas  Granger ini  dapat  dilihat  adanya  pengaruh  masa  lalu  terhadap  kondisi sekarang,  sehingga  data  yang  digunakan  adalah  data  runtut  waktu (time  series) .  Dalam  pengujian kausalitas dilakukan dengan memasukkan lag berbeda, mulai dari lag dua sampai lag dua belas. Cara ini  dilakukan  karena Granger  Cusality ini  sangat  peka  terhadap lag (Gujarati,  1995),  Pindyck  dan Rubinfeld (1998).
Tabel 5. Hasil Pengujian Granger Causality
Ket: **, dan *** menunjukkan signifikan pada α=5% dan α=10% Sumber : Hasil Penelitian ( diolah, 2016 )
Pengujian Granger Causality dilakukan dengan  menggunakan software  eviews dengan hipotesis sebagai berikut.
Ho  :  suatu  variabel  tidak  menyebabkan  satu variabel lainnya.
Ha  :  suatu variabel menyebabkan satu variabel lainnya.
Analisis  ini  berkaitan  dengan  model sistem  VAR  non  struktural  adalah  mencari hubungan  sebab  akibat  atau  uji kausalitas antar  variabel endogen di  dalam  sistem  VAR.
Uji  sebab  akibat  ini  bisa  diuji  dengan menggunakan uji Kausalitas Granger . Penentuan  jika  nilai probabilitas lebih  kecil dari  nilai  kesalahan  yang  dapat  ditolerir  yaitu 0,05  dan  0,1  maka  diputuskan  menolak hipotesis H0 dan mengalami kausalitas .
Dari  hasil  pengujian  di  atas  dapat  dilihat bahwa terdapat variabel yang tidak memenuhi syarat untuk menolak hipotesis H0. Berdasarkan  nilai probabilitas yang  diperoleh variabel  yang  memiliki granger  causality dengan  nilai probabilitas dibawah  0,05  dan 0,1  adalah  Indeks  Saham  Syariah  Indonesia dengan BI rate , Indeks Saham Syariah dengan inflasi,  dan  Indeks  Saham  Syariah  dengan JUB.  Selain  variabel  tersebut,  merupakan variabel yang gagal menolak hipotesis H0.

## Analisis Model VECM
Model  persamaan  VECM  merupakan model  persamaan  dinamis  dalam  jangka pendek. Karena dalam jangka pendek variabel- variabel  dalam  model  tidak ekuilibrium .  Oleh
Null Hypothesis: Obs F-Statistic Prob. INFLASI does not Granger Cause BIRATE 46 1.68483 0.1981 2.12764 0.1321 ISSI does not Granger Cause BIRATE 46 6.09966 0.0048** 0.46936 0.6287 JUB does not Granger Cause BIRATE 46 2.42355 0.1012 0.69641 0.5042 KURS does not Granger Cause BIRATE 46 4.68773 0.0147 3.61298 0.0359 ISSI does not Granger Cause INFLASI 46 2.81077 0.0718*** 1.18062 0.3173 JUB does not Granger Cause INFLASI 46 4.31020 0.02 0.51946 0.5987 KURS does not Granger Cause INFLASI 46 1.73111 0.1898 2.34567 0.1085 JUB does not Granger Cause ISSI 46 3.67878 0.0339 2.89177 0.0669*** KURS does not Granger Cause ISSI 46 3.28776 0.0474 2.16621 0.1276 KURS does not Granger Cause JUB 46 0.05775 0.944 3.34485 0.0451 INFLASI does not Granger Cause KURS ISSI does not Granger Cause JUB ISSI does not Granger Cause KURS JUB does not Granger Cause KURS BIRATE does not Granger Cause INFLASI BIRATE does not Granger Cause ISSI
BIRATE does not Granger Cause JUB
BIRATE does not Granger Cause KURS
INFLASI does not Granger Cause ISSI
INFLASI does not Granger Cause JUB
karena itu, meletakkan error term pada model VECM  sebagai equilibrium  error .  Model VECM  digunakan  di  dalam  model  VAR  non structural  apabila  data time  series tidak stasioner pada level , tetapi stasioner pada data
diferensi  dan  terkointegrasi  ini  maka  model VECM  yang  merupakan  model  VAR  non struktural  ini  disebut  model  VAR  yang terestriksi. (Widarjono, 2013).
Tabel 6. Hasil Pengujian Model VECM
Ket :  Signifikan α 10% Sumber : Hasil Penelitian (diolah, 2016)
Jangka Pendek Variabel D(KURS) D(JUB) D(ISSI) D(INFLASI) D(BIRATE) Keterangan CointEq1 -0.18027 0.059317 -0.09797 -0.005011 0.005647 Koefisien (0.07582) (0.03021) (0.09916) (0.01824) (0.00348) St.error [-2.37744] [ 1.96359] [-0.98799] [-0.27472] [ 1.62128] Thitung D(INFLASI(-1)) -0.679351 0.057215 -1.852422 0.464964 0.055996 Koefisien (0.77247) (0.30775) (1.01025) (0.18582) (0.03548) St.error [-0.87945] [ 0.18591] [-1.83364] [ 2.50229] [ 1.57806] Thitung D(INFLASI(-2)) 0.980921 0.234907 1.666229 -0.224621 0.005684 Koefisien (0.82441) (0.32845) (1.07818) (0.19831) (0.03787) St.error [ 1.18984] [ 0.71520] [ 1.54541] [-1.13267] [ 0.15008] Thitung D(JUB(-1)) -0.16473 -0.49149 -0.71635 -0.179997 0.001836 Koefisien (0.41683) (0.16607) (0.54514) (0.10027) (0.01915) St.error [-0.39519] [-2.95960] [-1.31406] [-1.79516] [ 0.09591] Thitung D(JUB(-2)) -0.28025 -0.22413 -0.89562 -0.011313 0.011733 Koefisien (0.35898) (0.14302) (0.46948) (0.08635) (0.01649) St.error [-0.78067] [-1.56714] [-1.90767] [-0.13101] [ 0.71151] Thitung D(ISSI(-1)) 0.084648 -0.26867 -0.03313 0.027416 -0.00817 Koefisien (0.17760) (0.07076) (0.23226) (0.04272) (0.00816) St.error [ 0.47663] [-3.79723] [-0.14264] [ 0.64176] [-1.00139] Thitung Jangka Panjang Keterangan KURS(-1) 1.000000 Koefisien JUB(-1) -1.48918 Koefisien (0.26325) St.error [-5.65699] Thitung ISSI(-1) 1.664809 Koefisien (0.34639) St.error [ 4.80620] Thitung INFLASI(-1) 2.187030 Koefisien (1.28811) St.error [ 1.69786] Thitung BIRATE(-1) 3.133745 Koefisien (2.54423) St.error [ 1.23171] Thitung C 23.87109
Bagian  bawah  merupakan  hasil regresi jangka panjang hubungan inflasi, BI rate , kurs, JUB dan ISSI didasarkan pada uji kointegrasi . Bagian  atas  menunjukkan  hasil regresi VECM. Informasi pada bagian atas merupakan informasi  statistik  untuk  sistem  VAR  secara menyeluruh. Angka dikurung pertama menunjukkan standard  error dan  angka dikurung  kedua  menunjukkan  nilai  t  hitung (Widarjono, 2013).
Hasil di atas menunjukkan bahwa dalam jangka  pendek  ISSI  dipengaruhi  oleh  inflasi dan Jumlah  Uang  Beredar (JUB)  pada  tingkat kepercayaan  90%.  ISSI  dipengaruhi  inflasi pada lag 1  yang  signifikan  mempengaruhi Indeks  Saham  Syariah  Indonesia.  Hal  ini berarti  bahwa  inflasi  tahun  sebelumnya meningkat  1%  akan  berdampak  pada  pening- katan  ISSI  sebesar  -1,852422%.  Selanjutnya ISSI  dipengaruhi  oleh  JUB  pada lag 2  secara signifikan mempengaruhi Indeks Saham
Syariah  Indonesia.  Hal  ini  berarti  bahwa  JUB tahun  sebelumnya  meningkat  1%  akan berdampak  pada  penurunan  ISSI  sebesar -0,89562%.

## Analisis Impulse Response Function
Dalam  Widarjono  (2013)  model  VAR secara  individual koefisien sulit  diinterpretasi- kan  maka  para  ahli  ekonometrika  mengguna- kan  analisis impulse  response .  Analisis impulse  response ini  melacak  respon  dari variabel endogen di dalam sistem VAR karena adanya  goncangan  ( shock )  ataupun  perubahan di  dalam  variabel  gangguan  (e).  Dengan demikian,  lama  pengaruh  dari shock suatu variabel terhadap variabel lain sampai pengaruhnya  hilang  atau  kembali  ke  titik keseimbangan  dapat  dilihat  atau  diketahui. Analisis Impulse Response Function dilakukan dengan menggunakan software eviews, hasilnya sebagai berikut.
Gambar 1. Analisis Impulse Response Function
Sumber : Hasil Penelitian (diolah, 2016)
Pada diatas terdapat 25 grafik hasil dari impulse  response dalam  periode  4  tahun, namun hanya 4 yang digunakan dalam analisis impulse response ini karena sisanya menjelaskan  respon  suatu  variabel  karena
shock variabel  itu  sendiri  dan  menjelaskan respon  variabel  bebas  karena shock dari variabel  terikat.  Misalnya  grafik  ketiga  dari kiri  menjelaskan  respon  ISSI  karena  adanya shock variabel  kurs.  Adanya shock kurs
- .04 - .02 .00 .02 .04 2 4 6 8 1 0 Response of KURS to KURS - .04 - .02 .00 .02 .04 2 4 6 8 1 0 Response of KURS to JUB - .04 - .02 .00 .02 .04 2 4 6 8 1 0 Response of KURS to ISSI - .04 - .02 .00 .02 .04 2 4 6 8 1 0 Response of KURS to INF LASI - .04 - .02 .00 .02 .04 2 4 6 8 1 0 Response of KURS to BIRAT E - .01 0 - .00 5 .00 0 .00 5 .01 0 .01 5 2 4 6 8 1 0 Response of JUB to KURS - .01 0 - .00 5 .00 0 .00 5 .01 0 .01 5 2 4 6 8 1 0 Response of JUB to JUB - .01 0 - .00 5 .00 0 .00 5 .01 0 .01 5 2 4 6 8 1 0 Response of JUB to ISSI - .01 0 - .00 5 .00 0 .00 5 .01 0 .01 5 2 4 6 8 1 0 Response of JUB to INF LASI - .01 0 - .00 5 .00 0 .00 5 .01 0 .01 5 2 4 6 8 1 0 Response of JUB to BIRAT E - .04 - .02 .00 .02 .04 .06 2 4 6 8 1 0 Response of ISSI to KURS - .04 - .02 .00 .02 .04 .06 2 4 6 8 1 0 Response of ISSI to JUB - .04 - .02 .00 .02 .04 .06 2 4 6 8 1 0 Response of ISSI to ISSI - .04 - .02 .00 .02 .04 .06 2 4 6 8 1 0 Response of ISSI to INF LASI - .04 - .02 .00 .02 .04 .06 2 4 6 8 1 0 Response of ISSI to BIRAT E - .01 5 - .01 0 - .00 5 .00 0 .00 5 .01 0 2 4 6 8 1 0 Response of INF LASI to KURS - .01 5 - .01 0 - .00 5 .00 0 .00 5 .01 0 2 4 6 8 1 0 Response of INF LASI to JUB - .01 5 - .01 0 - .00 5 .00 0 .00 5 .01 0 2 4 6 8 1 0 Response of INF LASI to ISSI - .01 5 - .01 0 - .00 5 .00 0 .00 5 .01 0 2 4 6 8 1 0 Response of INF LASI to INF LASI - .01 5 - .01 0 - .00 5 .00 0 .00 5 .01 0 2 4 6 8 1 0 Response of INF LASI to BIRATE - .00 4 - .00 2 .00 0 .00 2 .00 4 2 4 6 8 1 0 Response of BIRAT E to KURS - .00 4 - .00 2 .00 0 .00 2 .00 4 2 4 6 8 1 0 Response of BIRAT E to JUB - .00 4 - .00 2 .00 0 .00 2 .00 4 2 4 6 8 1 0 Response of BIRAT E to ISSI - .00 4 - .00 2 .00 0 .00 2 .00 4 2 4 6 8 1 0 Response of BIRAT E to INF LASI - .00 4 - .00 2 .00 0 .00 2 .00 4 2 4 6 8 1 0 Response of BIRAT E to BIRATE Response to Cholesky One S.D. Innovations ± 2 S.E.
menyebabkan  ISSI  mengalami  kenaikan  pada awal  periode,  kemudian  menurun  pada pertengahan periode dan menjadi stabil.
Analisis Variance Decomposition
Variance  decomposition memberikan metode  yang  berbeda  dalam  menggambarkan sistem  dinamis  VAR  dibandingkan  dengan analisis impulse response sebelumnya.
Analisis variance  decomposition menggam- barkan  relatif  pentingnya  setiap  variabel  di dalam  system  VAR  karena  adanya shock . Variance decomposition berguna untuk memprediksi  kontribusi  prosentase  varian setiap  variabel  karena  adanya  perubahan variabel  tertentu  di  dalam  sistem  VAR (Widarjono,  2013).  Hasil  pengujian variance decomposition adalah sebagai berikut:
Tabel 7. Hasil Variance Decomposition Variance Decomposition of KURS Period S.E. KURS JUB ISSI INFLASI BIRATE 1 0.025782 100.0000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 2 0.031542 90.40251 1.533097 5.956342 0.393387 1.714668 3 0.036154 71.09300 6.050302 20.96540 0.528681 1.362620 4 0.038984 61.19420 8.750571 26.18885 2.694208 1.172176 5 0.040602 58.41487 9.897694 25.58562 4.980086 1.121728 6 0.041714 58.37102 10.23701 24.24399 6.048667 1.099316 7 0.042344 58.38984 10.27010 24.03327 6.230432 1.076363 8 0.042721 57.73922 10.20777 24.86886 6.124645 1.059498 9 0.043047 56.87276 10.11973 25.81737 6.146581 1.043554 10 0.043390 56.31287 10.03895 26.29201 6.328585 1.027581 Variance Decomposition of JUB Period S.E. KURS JUB ISSI INFLASI BIRATE 1 0.011800 1.440073 98.55993 0.000000 0.000000 0.000000 2 0.014954 5.337643 85.94661 3.958050 0.229227 4.528471 3 0.017302 7.196862 84.60804 3.846621 0.525530 3.822949 4 0.019052 8.480175 81.92607 4.001534 1.919463 3.672755 5 0.020932 10.70225 77.49371 5.045959 3.341551 3.416524 6 0.022767 13.61091 72.42210 6.112447 4.706727 3.147813 7 0.024550 16.44529 68.07039 6.928063 5.710025 2.846228 8 0.026169 18.83774 64.94431 7.342938 6.282876 2.592135 9 0.027597 20.57376 62.98828 7.590983 6.468506 2.378468 10 0.028827 21.63254 61.94657 7.804853 6.413015 2.203024 Variance Decomposition of ISSI: Period S.E. KURS JUB ISSI INFLASI BIRATE 1 0.036588 4.153297 1.746973 94.09973 0.000000 0.000000 2 0.047205 6.358225 2.229063 89.18295 1.999189 0.230568 3 0.051487 11.53286 1.901503 82.00654 3.340813 1.218292 4 0.053868 16.34263 2.198151 75.33926 3.688619 2.431346 5 0.055335 18.32006 3.258631 71.54736 3.620061 3.253885 6 0.056455 18.38030 4.666517 69.55008 3.483053 3.920047 7 0.057329 17.94032 5.995603 68.22687 3.378369 4.458841 8 0.057929 17.58113 6.998586 67.20591 3.314762 4.899614 9 0.058352 17.34700 7.686116 66.34125 3.358625 5.267002 10 0.058752 17.24388 8.120578 65.45439 3.616942 5.564209
Variance Decomposition of INFLASI: Period S.E. KURS JUB ISSI INFLASI BIRATE 1 0.005702 12.26126 8.968226 0.012944 78.75757 0.000000 2 0.009656 27.89201 3.585680 1.696609 65.59055 1.235152 3 0.012862 38.78101 2.360908 3.617527 53.51051 1.730046 4 0.014839 43.43312 1.836891 5.681166 47.49245 1.556379 5 0.015954 44.23753 1.589436 8.968336 43.75706 1.447639 6 0.016508 43.54889 1.494894 12.14123 41.42938 1.385601 7 0.016758 42.57080 1.456653 14.40002 40.22433 1.348193 8 0.016881 41.96633 1.435554 15.59500 39.67401 1.329112 9 0.016958 41.81880 1.439340 16.01988 39.40162 1.320366 10 0.017012 41.89576 1.492213 16.07210 39.22324 1.316698 Variance Decomposition of BIRATE: Period S.E. KURS JUB ISSI INFLASI BIRATE 1 0.001144 0.489996 0.525792 4.198775 6.975736 87.80970 2 0.001868 9.342679 0.861071 2.886641 10.83126 76.07835 3 0.002486 14.93180 0.570229 2.793734 16.71664 64.98760 4 0.003135 17.46019 0.387053 8.559358 19.30682 54.28658 5 0.003748 18.29615 0.346402 15.27756 19.75999 46.31990 6 0.004268 18.18256 0.323003 20.78223 19.81633 40.89588 7 0.004695 17.70371 0.287811 24.95441 19.88752 37.16655 8 0.005039 17.23532 0.250453 27.93223 20.04776 34.53423 9 0.005316 16.88684 0.234293 29.99924 20.28865 32.59097 10 0.005540 16.64940 0.256734 31.45995 20.54909 31.08482

## Sumber: Hasil Penelitian (diolah, 2016)
Analisis  variance  decomposition  di  atas menjelaskan  hubungan  antara  inflasi,  BI rate , kurs, JUB dan ISSI selama 10 tahun ke depan. Pada  bagian  ketiga  menggambar  prediksi kontribusi  prosentase  varian  variabel  ISSI terhadap perubahan variabel kurs, JUB, inflasi, dan  BI rate. Misalnya  pada  periode  1  varian ISSI  yang  dijelaskan  oleh  variabel  itu  sendiri sebesar  94,09%  sedangkan  sisanya  sebesar 4,15%  dan  1,74%  dijelaskan  oleh  kurs  dan JUB.

## KESIMPULAN
1. Hasil pengujian stasioneritas antara variabel  terkait  terhadap  variabel  lainnya terbukti bahwa variabel telah stasioner pada tingkat first  different dan  second  different.
Hal  ini  mengindikasikan  bahwa  variabel yang telah stasioner dapat dianalisa dengan menggunakan model VAR.
2. Berdasarkan  pengujian kausalitas antara variabel  terkait  terhadap  variabel  lainnya terdapat  beberapa  variabel  yang  terjadi kausalitas seperti  ISSI  terhadap  BI rate ,
ISSI  terhadap  inflasi  dan  ISSI  terhadap JUB.
3. Berdasarkan uji Impulse Response Function  (IRF),  ditemukan  adanya  shock variabel  terhadap  variabel  terkait  sehingga terjadi  respon.  Hal  ini  dibuktikan  dengan respon kurs, JUB, inflasi dan BI rate yang menyebabkan  adanya  respon  pada  Indeks Saham Syariah Indonesia (ISSI).

## DAFTAR PUSTAKA
Ascarya.  2009. “Aplikasi  Vector  Auto Regression dan Vector Error
Correction  Model  Mengguanakan Eviews 4.1” Jakarta: Tidak Diterbitkan. Fabozzi,  Frank  dan  J  Francis.  1997. Mutual Fund  Systematic  risk  for  Bull  and
Bear Months : An Empiris
Examination. Journal of Finance.
Fatwa Dewan Syariah Nasional Majelis Ulama Indonesia  (DSN-MUI).  2011.  No.  80 tentang Penerapan  Prinsip  Syariah dalam  Mekanime  Perdagangan  Efek
Bersifat  Ekuitas  di  Pasar  Reguler
Bursa Efek . Gujarati,  D.  2003. Basic  Econometric .  Mc
Grawhill. New York.
Mankiw  Gregory.  2006. Pengantar  Ekonomi Makro. Edisis Ketiga . Salemba Empat. Jakarta.
Pohan,  Aulia.  2008, Potret  Kebijakan Moneter  Indonesia ,  Jakarta  :  Raja
Grafindo Persada. Purnomo,  Serfianto  D.  2013. Buku  Pintar,
Pasar  Uang  dan  Pasar  Valas .  PT
Gramedia Pustaka Utama. Jakarta.
Pyndick,  R.S.,  dan  Rubinfield,  D.  (1998),
Econometric Models and Econometric  Forecast ,  New  York  : Mc.GrawHill. Sims,Christopher A. 1980. “Macroeconomics and  Reality”  dalam  Econometrica. Vol. 48. No. 1.
Sukirno,
Sadono. 2000. Ekonomi Pembangunan  Proses,  Masalah  dan
Dasar  Kebijakan  Pembangunan .  UI Press. Jakarta.
.  2006. Makro  Ekonomi Teori  Pengantar . Edisi  Ketiga. PT Raja Grafindo Perkasa. Jakarta. Syahrir, 1995. Analisis Bursa Efek . Gramedia Pustaka Utama. Jakarta. Tanjung dan Devi, Abrista. 2013. Metodologi Penelitian  Ekonomi  Islam .  Jakarta: Gramata Publishing. Widarjono, Agus. 2013. Ekonometrika Pengantar  dan  Aplikasinya  Disertai Panduan  Eviews .  Yogyakarta.  UPP
STIM YKPN Winarno,  Wing  Wahyu.  (2006). Sistem Informasi Akuntansi Edisi 2 .
Yogyakarta UPP STIM YKPN
http://www.bi.go.id/id/Default.aspx .  Diunduh tanggal 25 November 2015