Volume 7 Nomor 4, Tahun 2024 e-ISSN : 2597-5234
PENGARUH HARGA NIKEL, PDB, INFLASI, KURS, FDI TERHADAP HARGA SAHAM PERUSAHAAN TAMBANG NIKEL MENGGUNAKAN LARANGAN EKSPOR BIJIH NIKEL SEBAGAI MODERASI
PERIODE 2009 – 2023
Kristono Sihotang, Gos Ishak
Program Studi Magister Administrasi Bisnis, Program Pascasarjana, Universitas Tanri Abeng, Indonesia Email: kristono@student.tau.ac.id , gosishak@tau.ac.id

## ABSTRACT
Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menyelidiki pengaruh harga nikel,PDB, Inflasi, Kurs,FDI terhadap harga saham  perusahaan  tambang  nikel  menggunakan  larangan  ekspor  bijih  nikel  sebagai  moderasi.  Penelitian  ini menggunakan pendekatan model regresi data Panel EGLS (Cross-section weights) untuk mengetahui pengaruh variabel independen terhadap variabel dependen secara parsial maupun simultan serta pengaruh interaksi varibel moderasi  dengan  variabel  independen  terhadap  varibel  dependen.  Sampel  yang  diambil  adalah  perusahaan tambang  nikel  yang  terdaftar  di  BEI  selama  periode  2009-2023.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  secara parsial harga nikel, interaksi PDB dengan larangan ekpor bijih nikel  memiliki pengaruh signifikan positif terhadap harga saham. Sedangkan interaksi kurs tengah dengan larangan ekspor bijih nikel memiliki pengaruh signifikan negatif. Variabel independen lainya seperti PDB, Inflasi, Kurs dan FDI tidak berpengaruh signifikan. F-statistik 143,7439 dengan probabilitas yang sangat kecil (p-value = 0.000000) menunjukkan bahwa model regresi secara keseluruhan  berpengaruh  signifikan.  Nilai 𝑅 " 0,878625  dengan  Adjusted 𝑅 " :  0,872512  maka  sekumpulan variabel independen mampu menjelaskan variabel dependen sebesar 87,25%. Hasil penelitian yang menunjukkan pengaruh signifikan harga nikel terhadap harga saham perusahaan tambang nikel dapat digunakan oleh pemerintah untuk  memperkuat  kebijakan  hilirisasi,  peningkatan  market  share  Indonesia  dalam  perdagangan  nikel internasional serta pengelolaan resiko mengurangi fluktuasi harga nikel. Investor juga dapat memahami bahwa harga  nikel  merupakan  faktor  utama  yang  mempengaruhi  harga  saham  perusahaan  tambang  nikel  dan menggunakan informasi ini untuk strategi investasi mereka. Perusahaan tambang nikel dapat menggunakan hasil penelitian  ini  untuk  mengembangkan  strategi  operasional  yang  lebih  baik.  Penelitian  ini  menggunakan  tiga variabel  independen  yang  berbeda  yaitu  Inflasi,  Kurs,  FDI  serta  peiode  dan  sampel  penelitian  yang  berbeda. Metode  analisis  adalah  regresi  data  panel  Fixed  Effect  Model  cross  section  weight  dengan  robust  coefficient covariance cross section SUR (PCSE).
Keywords : Harga saham, Harga nikel, PDB, Inflasi, Kurs,FDI, Larangan ekspor bijih nikel, perusahaan tambang nikel, model regresi data Panel EGLS (Cross-section weights).

## INTRODUCTION
Nikel  merupakan  mineral  yang  sangat penting  digunakan  untuk stainless,  NF  alloys, foundry,  battery  precursors,  alloy  steel,  plating .
Meskipun baja tahan karat akan terus menjadi bahan baku  utama  penggunaan  nikel,  kebutuhan  utama pertumbuhan  permintaan  selama  dua  dekade mendatang  adalah  baterai.  Kebutuhan  nikel  untuk battery precursors akan meningkat dari 7 % pasar keseluruhan pada  tahun  2021  menjadi  41  %  pasar keseluruhan pada tahun 2040 (Mitchell et al., 2022).
Berdasarkan  data  dari United  States Geological  Survey (USGS),  Indonesia  memiliki cadangan nikel 55 juta ton sekitar 42 % dari semua cadangan nikel dunia. Indonesia memiliki produksi tambang  nikel  terbesar  di  dunia  pada  tahun  2022 yaitu sekitar 1.580.000 metric ton (USGS, 2024).
Cadangan  nikel  tersebut  belum  bisa memberikan  kontribusi  terhadap  pertumbuhan ekonomi  dan  penerimaan  negara,  dimana  pada Penerimaan  Negara  Bukan  Pajak  (PNBP)  tahun 2018, iuran royalti nikel hanya menyumbang 4,72 %
PNBP  Mineral  dan  Batubara  jauh  dibawah kontribusi batubara, tembaga dan emas  (Rahadian & Ibadi, 2021). Untuk  meningkatkan  nilai  tambah  maka pemerintah menerbitkan UU No 4 tahun 2009 yang kemudian  diamandemen  UU  No  3  tahun  2020. Kebijakan larangan ekspor bijih  nikel kadar rendah Ni  <  1,7  %  dibuatkan  dalam  peraturan  Menteri Energi dan Sumberdaya Mineral Republik Indonesia No 11 tahun 2019 dan kemudian larangan ini mulai berlaku  pada  bulan  Januari  2020.  Meskipun larangan  ekspor  bijih  nikel  sering  digambarkan sebagai  bagian  dari  nasionalisme  sumber  daya mineral,  tetapi  keputusan  tersebut  memberikan dampat  positif  bagi  perekonomian  Indonesia,  ini dapat  dilihat  dari  peningkatan  nilai freedom economic Index dan peningkatan Produk Domestik Bruto (PDB). (Sutardjo Tui & Adachi, 2020). Dengan adanya aturan kewajiban pengolahan  dan  pemurnian  hasil  penambangan  di dalam negeri serta larangan ekspor bijih nikel, maka diharapkan  hilirisasi  berdampak  pada  peningkatan
perekonomian Indonesia, memakmurkan masyarakat Indonesia dan menciptakan nilai tambah serta  ketahanan  perekonomian  (Hudjolly  et  al., 2024)
Larangan ekspor bijih nikel membuat harga nikel di pasar International London Metal Exchange (LME)  naik.  Kami  mengidentifikasi  urutan  dua episode  dimana  larangan  ekspor  bijih  nikel Indonesia  tampaknya  meningkatkan  harga  nikel LME. Dampak dari larangan ekspor Indonesia pada tahun 2014 terbilang lebih besar dibandingkan tahun 2019. Guncangan pada nikel pasar LME pada tahun 2014 dipertahankan untuk sementara waktu setelah larangan  itu  diterapkan.  Kami  percaya  bahwa  ini adalah larangan ekspor pertama yang memiliki efek tak terduga di pasar (Lim et al., 2021).
Kebijakan  larangan  ekspor  bijih  nikel mendapat  protes  dari European  Union (UE)  yang disampaikan ke World Trade Organization (WTO). Indonesia  dinyatakan  kalah  oleh  WTO.  Indonesia mengajukan  banding  untuk  tetap  bisa  melarang ekspor bahan mentah. Kekalahan Indonesia di WTO akan berdampak besar pada investasi di industri hilir nikel  dan  terjaminnya  pasokan  bahan  baku  ke industri  pengolahan.  Perkembangan  kasus  dapat dilihat pada website WTO nomor kasus DS 592  – Indonesia  –  Measures  Relating  to  Raw  material (WTO, 2022).
Dengan  adanya  pembangunan smelter di dalam  negeri  maka  diharapkan  akan  berdampak pada  pertumbuhan  ekonomi  nasional,  peningkatan pendapatan perkapita, peningkatan jumlah dan nilai ekspor, peningkatan kesempatan kerja, peningkatan investasi,  peningkatan  pendapatan  negara  dan pertumbuhan industri hilir serta industri pendukung lainnya.  Pertumbuhan  ekonomi  nasional  dapat diukur dengan menggunakan variabel makroekonomi (Fischer, 1993).
Variabel makroekonomi  antara  lain  terdiri  dari  harga  nikel , PDB,  Inflasi,  kurs  dan Foreign  Direct  Investment (FDI).
Ada  berbagai  alasan  untuk  mendaftarkan perusahaan dalam Initial Public Offering (IPO) di bursa saham antara lain mengatasi kendala pinjaman, meningkatkan  tawar  menawar  dengan  bank, liquiditas  dan  diversifikasi  portofolio,  pemantauan pasar  saham,  serta  memperbesar  potensi  investor (Pagano et al., 1998). Emiten beberapa perusahaan nikel yang sudah terdaftar di Bursa Efek Indonesia (BEI)  sampai bulan Desember 2023 terdiri dari;  a) PT PAM Mineral Tbk (NICL), b) PT Vale Indonesia Tbk (INCO), c) PT Resource Alam Indonesia Tbk (KKGI), d)  PT Ifishdeco Tbk (IFSH), e) PT Central Omega  Resources  Tbk  (DKFT),  f)  PT  Harum Energy Tbk (HRUM), g) PT Aneka Tambang Tbk (ANTM),  h)  PT  Trimegah  Bangun  Persada  Tbk (NCKL),  i)  PT  Merdeka  Battery  Materials  Tbk (MBMA).
Untuk melihat hubungan variabel makroekonomi dengan harga saham dapat dilakukan dengan  menggunakan Arbitrage  Pricing  Theory (APT)  (Ross,  1976).  Konsep  APT  didasari  oleh hukum satu harga ( the law of one price ), yaitu bahwa dua sekuritas yang memiliki karakteristik yang sama tidak dapat ditransaksikan pada harga yang berbeda. Jika sekuritas tersebut ditransaksikan dengan harga yang  berbeda  maka  akan  terjadi  abitrage  dengan membeli  sekuritas  yang  berharga  murah  dan  pada saat yang sama menjualnya dengan harga yang lebih tinggi  sehingga  akan  diperoleh  tingkat  imbal  hasil tanpa  menanggung  risiko.  Hukum  satu  harga diasumsikan  berlaku  karena  sekuritas-sekuritas  di bursa  dipengaruhi  oleh  faktor  –  faktor  variabel makroekonomi  antara  lain,  harga  minyak,  harga nikel , PDB, Inflasi, kurs dan FDI. Penelitian  terdahulu  menyoroti  hubungan antara  variabel  makroekonomi  dan  kinerja  pasar saham.  Gunarto  dan  Sembel  (2019)  menemukan bahwa  nilai  tukar,  pertumbuhan  GDP,  dan  suku bunga berpengaruh negatif terhadap return saham di Indonesia, meskipun JKSE menunjukkan hubungan positif.  Di  Pakistan,  Hussain  et  al.  (2019) menemukan bahwa indeks produksi industri dan CPI memiliki  hubungan  positif  yang  signifikan  dengan harga saham, sementara variabel lain seperti inflasi dan  FDI  tidak  signifikan.  Setiawan  (2020) menunjukkan  bahwa  GDP  berpengaruh  positif, sedangkan  suku  bunga  dan  nilai  tukar  berdampak negatif  terhadap  harga  saham  di  Indonesia. Eldomiaty  et  al.  (2018)  menemukan  bahwa  inflasi memiliki  dampak  negatif  terhadap  harga  saham, sedangkan  suku  bunga  riil  berhubungan  positif. Chaniago  et  al.  (2022)  menyoroti  bahwa  larangan ekspor bijih nikel tidak berpengaruh besar terhadap return saham perusahaan nikel di Indonesia. Dalam konteks  Malaysia,  Kalam  (2020)  menemukan bahwa  inflasi  berdampak  positif,  sedangkan  suku bunga dan nilai tukar memiliki efek negatif terhadap return  pasar  saham.  Shabbir  et  al.  (2019) menemukan  bahwa  harga  minyak  memiliki hubungan positif dan signifikan dengan pasar saham di  Pakistan.  Purnama  et  al.  (2021)  menunjukkan bahwa  harga  emas,  harga  nikel,  Dow  Jones,  dan FTSE  Malaysia  berpengaruh  signifikan  terhadap indeks harga saham syariah di Bursa Efek Indonesia. Meskipun  sudah  banyak  penelitian mengenai hubungan antara variabel makroekonomi dengan harga saham, belum banyak yang fokus pada industri  pertambangan  nikel  di  Indonesia  dan dampak kebijakan larangan ekspor bijih nikel yang dikeluarkan pemerintah. Oleh karena itu, diperlukan penelitian  untuk  mengeksplorasi  apakah  larangan ekspor ini memperkuat atau memperlemah pengaruh variabel  makroekonomi  terhadap  harga  saham perusahaan  nikel  yang  terdaftar  di  BEI.  Penelitian ini  berjudul  "Pengaruh  Harga  Nikel,  PDB,  Inflasi, KURS,  FDI  Terhadap  Harga  Saham  Perusahaan
Tambang  Nikel  Menggunakan  Larangan  Ekspor Bijih Nikel Sebagai Moderasi Periode 2009 – 2023". Rumusan  masalah  meliputi  analisis  pengaruh masing-masing variabel terhadap harga saham, serta bagaimana  larangan  ekspor  memoderasi  pengaruh variabel tersebut. Penelitian ini membatasi diri pada perusahaan tambang nikel yang terdaftar di BEI dari Januari 2009 hingga Desember 2023, dengan tujuan untuk  memberikan  kontribusi  teoritis  dan  praktis dalam  konteks  kebijakan  pemerintah,  keputusan investasi  investor,  serta  strategi  operasional perusahaan tambang nikel.

## RESEARCH METHODS
Metode  penelitian  yang  digunakan  dalam studi  ini  adalah  econometric  panel  data,  yang digunakan untuk menguji hubungan antara variabel independen,  variabel  dependen,  dan  variabel moderating. Data panel memiliki keunggulan dalam mengakomodasi heterogenitas individu, mengurangi kolinearitas, dan memberikan data yang lebih informatif dan bervariasi (Baltagi, 2005). Studi ini  menggunakan  data  sekunder  dari  berbagai sumber  seperti  jurnal,  artikel,  buku,  dan  website resmi  seperti  World  Bank,  Satudata  Perdagangan, Bank Indonesia, BKPM, dan Yahoo Finance untuk memperoleh  data  harga  nikel,  produk  domestik bruto,  inflasi,  kurs,  foreign  direct  investment,  dan harga  saham  (World  Bank,  Satudata  Perdagangan, Bank  Indonesia,  BKPM,  Yahoo  Finance).  Sampel penelitian ini terdiri dari perusahaan tambang nikel yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia dari Januari 2009 hingga Desember 2023, dengan menggunakan teknik purposive sampling (Bursa Efek Indonesia). Variabel  yang  diteliti  meliputi  harga  nikel,  PDB, inflasi, kurs, foreign direct investment, harga saham, dan  larangan  ekspor  bijih  nikel  (Baltagi,  2005).
Metode  analisis  data  yang  digunakan  termasuk
deskriptif statistik, model regresi data panel seperti Common  Effect  Model,  Fixed  Effect  Model,  dan Random Effect Model, serta uji asumsi klasik seperti normalitas,  autokorelasi,  dan  multikolinearitas (Baltagi, 2005; Gujarati & Porter, 2009; Judge et al., 1985; Ghozali, 2016, 2017).
Alur Pengolahan Data

## Gambar 1. Alur Pengolahan Data

## RESULTS AND DISCUSSIONS Hasil Uji Statistik Deskriptif
Hasil  Uji  Statistik  Deskriptif  memberikan gambaran yang ringkas dan informatif terhadap data variabel  independen  dan  variabel  dependen.  Hasil dari  uji  statistik  deskriptif  terdiri  dari  nilai  mean, nilai median, nilai maximum, nilai minimum, nilai std.  deviation  dari  variabel  harga  saham  ,  Harga Nikel,  PDB,  Inflasi,  Kurs  tengah  dan  FDI,  seperti pada tabel 4.2.
Tabel 1. Hasil Uji Statistik Deskriptif
Date: 05/27/24 Time: 21:38 Sample: 2009Q1 2023Q4
Y X1 X2
X3 X4 X5 X1*Z X2*Z X3*Z X4*Z X5*Z Mean 1315.751  16466.69  2353669.  0.042872  12581.87  7315102.  8051.758  1242947.  0.018988  6674.249  4136545. Median 596.0000  15860.00  2378146.  0.038100  13350.00  7154991.  0.000000  0.000000  0.000000  0.000000  0.000000
Maximum   7100.000  28951.00  3139085.  0.086000  15670.00  13259736  28951.00  3139085.  0.077600  15670.00  13259736 Minimum   36.00000  8508.000  1411144.  0.014300  8569.000  1546196.  0.000000  0.000000  0.000000  0.000000  0.000000 Std. Dev. 1470.745  5061.597  450643.7  0.018529  2230.435  2323063.  9279.189  1322275.  0.024155  7031.562  4588585. Skewness   1.583117  0.532069 - 0.168864  0.555490 - 0.558172  0.575070  0.607435  0.180331  0.982131  0.123526  0.447506 Kurtosis 5.162777  2.545889  2.007408  2.594066  1.806926  3.835935  1.946015  1.145935  2.652538  1.057568  1.691729 Observations  293 293 293 293 293
293 293 293 293 293 293 Dalam  analisis  ini,  harga  saham  (SP)
memiliki  293  observasi  dengan  rata-rata  sekitar
1315,751  IDR  dan  standar  deviasi  1470,745,
menunjukkan  variasi  yang  signifikan  dalam  harga
saham.  Harga  tertinggi  mencapai  7100  IDR  pada INCO  -  22Q4,  sedangkan  harga  terendah  sekitar 36,00  IDR  tercatat  pada  DKFT  -  09Q1  sampai DKFT  -  11Q2.  Distribusi  harga  saham  memiliki skewness  positif  1,58  dan  kurtosis  tinggi  5,16, mengindikasikan  kemungkinan  adanya  kemiringan distribusi ke kanan. Selanjutnya, untuk harga nikel (NP)  dengan  293  observasi,  rata-rata  harga  nikel adalah sekitar 16466,69 USD/mton dengan standar deviasi 5061,597, menunjukkan variasi yang cukup besar.  Harga  nikel  tertinggi  mencapai  28951,31 USD/mton  pada  Q2  tahun  2022,  sedangkan  yang terendah sekitar 8508,000 USD/mton pada Q1 tahun 2016.  Distribusi  harga  nikel  memiliki  skewness positif  0,532069,  menunjukkan  kemungkinan adanya  kemiringan  distribusi  ke  kanan.  PDB  (X2) memiliki  293  observasi  dengan  rata-rata  sekitar 2353669 miliar IDR dan standar deviasi 450643,7, menunjukkan  variasi  yang  signifikan  dalam  nilai konstan  PDB.  Nilai  PDB  tertinggi  mencapai 3139085 miliar IDR pada Q4 tahun 2023, sedangkan yang terendah sekitar 1411144 miliar IDR pada Q1 tahun 2009. Distribusi nilai PDB memiliki skewness negatif  0,168864,  menunjukkan  kemungkinan adanya  kemiringan  distribusi  ke  kiri.  Selanjutnya, untuk  tingkat  inflasi  (INF)  dengan  293  observasi, rata-rata  inflasi  adalah  sekitar  0,042872  dengan standar deviasi 0,018529, menunjukkan variasi yang relatif  kecil.  Tingkat  inflasi  tertinggi  mencapai
0,086000  pada  Q3  tahun  2013,  sedangkan  yang terendah  sekitar  0,014300  pada  Q3  tahun  2020. Distribusi tingkat inflasi memiliki skewness positif 0,555490,  menunjukkan  kemungkinan  adanya kemiringan  distribusi  ke  kanan.  Kurs  tengah  (EX) memiliki  293  observasi  dengan  rata-rata  sekitar 12581,87  IDR  dan  standar  deviasi  2230,435, menunjukkan variasi yang cukup besar. Kurs tengah tertinggi  mencapai  15670,00  IDR  pada  Q4  tahun 2022,  sedangkan  yang  terendah  sekitar  8569,000 IDR  pada  Q2  tahun  2011.  Distribusi  kurs  tengah memiliki skewness negatif 0,558172, menunjukkan kemungkinan adanya kemiringan distribusi ke kiri. Terakhir, FDI (X5) memiliki 293 observasi dengan rata-rata  sekitar  7315102  ribu  USD  dan  standar deviasi  2323063,  menunjukkan  variasi  yang signifikan.  FDI  tertinggi  mencapai  13259736  ribu USD pada Q3 tahun 2023, sedangkan yang terendah sekitar  1546196  ribu  USD  pada  Q4  tahun  2009. Distribusi FDI memiliki skewness positif 0,575070, menunjukkan  kemungkinan  adanya  kemiringan distribusi ke kanan.

## Hasil Uji Panel Least Squares
Hasil analisis menggunakan metode Panel Least Squares untuk variabel dependen harga saham perusahaan tambang nikel (Harga Saham_Y) adalah seperti pada tabel 4.3.
Tabel 2. Hasil Uji Panel Least Squares Dependent Variable: Y Method: Panel Least Squares Date: 05/27/24   Time: 21:39 Sample: 2009Q1 2023Q4 Periods included: 60 Cross-sections included: 5 Total panel (unbalanced) observations: 293
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 235.9163 1520.005 0.155208 0.8768 X1 0.084725 0.051355 1.649785 0.1001 X2 -0.000340 0.001189 -0.286096 0.7750 X3 -3105.780 9332.927 -0.332777 0.7396 X4 0.058853 0.183107 0.321411 0.7481 X5 -1.90E-05 0.000174 -0.109432 0.9129 X1*Z -0.019734 0.064237 -0.307201 0.7589 X2*Z 0.001216 0.002400 0.506679 0.6128 X3*Z 22.11995 14390.92 0.001537 0.9988 X4*Z -0.230528 0.347879 -0.662667 0.5081 X5*Z 4.91E-05 0.000236 0.208372 0.8351 R-squared 0.102464 Mean dependent var 1315.751 Adjusted R-squared 0.070636 S.D. dependent var 1470.745 S.E. of regression 1417.850 Akaike info criterion 17.38849 Sum squared resid 5.67E+08 Schwarz criterion 17.52665 Log likelihood -2536.414 Hannan-Quinn criter. 17.44383 F-statistic 3.219341 Durbin-Watson stat 0.076057
Prob(F-statistic) 0.000607

## Hasil Uji Fixed Effects Model (FEM)
Hasil analisis menggunakan metode Fixed
Effects  Model  (FEM)  untuk  variabel  dependen
harga  saham  perusahaan  tambang  nikel  (Harga saham_Y) adalah seperti pada tabel 3.
Tabel 3. Hasil Uji Fixed Effects Model (FEM)
Dependent Variable: Y Method: Panel Least Squares Date: 05/27/24   Time: 21:39 Sample: 2009Q1 2023Q4 Periods included: 60 Cross-sections included: 5 Total panel (unbalanced) observations: 293
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 119.6213 654.2281 0.182843 0.8551 X1 0.084161 0.022094 3.809185 0.0002 X2 -0.000218 0.000512 -0.425719 0.6706 X3 -2736.050 4015.700 -0.681338 0.4962 X4 0.038365 0.078851 0.486547 0.6270 X5 -7.42E-06 7.49E-05 -0.099158 0.9211 X1*Z -0.019053 0.027637 -0.689402 0.4911 X2*Z 0.001116 0.001033 1.080371 0.2809 X3*Z 47.81015 6191.282 0.007722 0.9938 X4*Z -0.203645 0.149732 -1.360059 0.1749 X5*Z 3.32E-05 0.000101 0.327150 0.7438 Effects Specification Cross-section fixed (dummy variables) R-squared 0.836231 Mean dependent var 1315.751 Adjusted R-squared 0.827984 S.D. dependent var 1470.745 S.E. of regression 609.9893 Akaike info criterion 15.71460 Sum squared resid 1.03E+08 Schwarz criterion 15.90300 Log likelihood -2287.189 Hannan-Quinn criter. 15.79006 F-statistic 101.3939 Durbin-Watson stat 0.415603 Prob(F-statistic) 0.000000

## Hasil Uji Random Effects Model (REM)
Uji  random  effect  model  tidak  bisa dilakukan  karena  jumlah  sampel  penelitian  lebih sedikit  dari  jumlah  variabel  independen  dan interaksi  varibel  independen  dan  moderasi.  Tidak banyak perusahaan nikel yang IPO di BEI menjadi keterbatasan dalam penelitian ini.

## Pemilihan Metode Estimasi Regresi Data Panel
Berdasarkan tabel  4.5, dapat dilihat bahwa nilai  Prob  Cross-section  F  sebesar  0,0000  <  0,05, maka yang terpilih adalah model FEM (Napitupulu et al., 2021).
Tabel 4. Hasil Uji Chow Redundant Fixed Effects Tests
Equation: FEM
Test cross-section fixed effects Effects Test Statistic    d.f. Prob. Cross-section F 311.395145 (4,278)  0.0000 Cross-section Chi- square 498.450830 4 0.0000 Uji  Hausman  tidak  bisa  dilakukan,  hal tersebut dikarenakan dalam model REM mensyaratkan  jumlah  cross  section  harus  lebih banyak  dibandingkan  jumlah  variabel  independen. Sedangkan dalam penelitian ini jumlah cross section sebanyak  5  perusahaan  dan  jumlah  variabel independen sebanyak 5 variabel. Maka dari itu uji
hausman  tidak  bisa  dilakukan  sehingga  tetap menggunakan model FEM.

## Hasil Uji Heteroskedastisitas
Uji heteroskedastisitas menggunakan metode Glejser ,  yaitu  dengan  meregresikan  antara
variabel  independen  dengan  absolut  residual. Terjadi  heteroskedastisitas  jika  sebagian  besar  p value t parsial < 0,05 dan p value uji f < 0,05.
Tabel 5. Hasil Uji Heteroskedastisitas
Dependent Variable: RESABS Method: Panel Least Squares Date: 05/29/24   Time: 18:05 Sample: 2009Q1 2023Q4 Periods included: 60 Cross-sections included: 5 Total panel (unbalanced) observations: 293
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 175.2922 396.8471 0.441712 0.6590 X1 0.021493 0.013408 1.603042 0.1100 X2 -0.000327 0.000311 -1.052940 0.2933 X3 -567.2273 2436.666 -0.232788 0.8161 X4 0.016764 0.047806 0.350673 0.7261 X5 6.91E-05 4.54E-05 1.522054 0.1291 X1*Z 0.004501 0.016771 0.268389 0.7886 X2*Z -0.000754 0.000627 -1.203412 0.2298 X3*Z -5041.145 3757.222 -1.341721 0.1808 X4*Z 0.133295 0.090825 1.467607 0.1433 X5*Z 2.54E-05 6.15E-05 0.413306 0.6797 R-squared 0.123447 Mean dependent var 450.0870 Adjusted R-squared 0.092364 S.D. dependent var 388.5552 S.E. of regression 370.1762 Akaike info criterion 14.70266 Sum squared resid 38642585 Schwarz criterion 14.84082 Log likelihood -2142.939 Hannan-Quinn criter. 14.75799 F-statistic 3.971488 Durbin-Watson stat 0.742204 Prob(F-statistic) 0.000043
Semua variabel p value t parsial (Prob.) > 0,05  atau  terima  H0,  sedangkan  p  value  uji  f: 0,000043  <  0,05  atau  terima  H1  maka  model terdapat  masalah  heteroskedastisitas  sehingga model  tidak  memenuhi  syarat  atau  asumsi  non homokedastisitas

## Hasil Uji Autokorelasi
Uji  Serial  Korelasi Breusch  Godfrey  LM Test dilakukan  dengan  cara  meregresikan  semua variabel bebas ditambah Lag 1 residual dan Lag 2 residual terhadap residual.
Tabel 6. Hasil Uji Autokorelasi Dependent Variable: RESID01 Method: Panel Least Squares Date: 05/29/24   Time: 18:06 Sample (adjusted): 2009Q3 2023Q4 Periods included: 58 Cross-sections included: 5 Total panel (unbalanced) observations: 283
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C -205.5330 403.0417 -0.509955 0.6105 RESID01(-2) 0.139569 0.059828 2.332840 0.0204
RESID01(-1) 0.705649 0.059265 11.90663 0.0000 X1 -0.005159 0.013833 -0.372956 0.7095 X2 0.000196 0.000337 0.581620 0.5613 X3 3939.972 2555.468 1.541781 0.1243 X4 -0.016248 0.053780 -0.302129 0.7628 X5 -2.31E-05 4.70E-05 -0.491443 0.6235 X1*Z -0.007306 0.016744 -0.436346 0.6629 X2*Z 0.000227 0.000619 0.367523 0.7135 X3*Z -1361.482 3813.740 -0.356994 0.7214 X4*Z -0.023074 0.091488 -0.252204 0.8011 X5*Z -3.91E-06 6.27E-05 -0.062429 0.9503 R-squared 0.666940 Mean dependent var -3.699866 Adjusted R-squared 0.652138 S.D. dependent var 599.8502 S.E. of regression 353.7908 Akaike info criterion 14.62014 Sum squared resid 33795346 Schwarz criterion 14.78760 Log likelihood -2055.749 Hannan-Quinn criter. 14.68728 F-statistic 45.05545 Durbin-Watson stat 1.989539 Prob(F-statistic) 0.000000
Nilai  p  value  t  parsial  (PROB)  sebagian besar > 0,05 atau terima H0 dan p value uji f: 0,0000 < 0,05 atau terima H1 maka terdapat serial korelasi, sehingga  terjadi  autokorelasi  yang  berarti  model tidak  memenuhi  syarat  atau  asumsi  non autokorelasi.

## Hasil  Uji  Ketergantungan  Antar  Individu  atau Cross Section
Nilai p value uji Breusch-Pagan LM 0,0000 <  0,05  maka  terdapat  ketergantungan  antar  cross sectional atau antar individu (perusahaan).
Tabel 7. Hasil Uji Ketergantungan Antar Individu Residual Cross-Section Dependence Test Null  hypothesis:  No  cross-section  dependence (correlation) in residuals Equation: FEM Periods included: 60 Cross-sections included: 5 Total panel (unbalanced) observations: 293 Test employs centered correlations computed from pairwise samples
Test Statistic    d.f. Prob. Breusch-Pagan LM 140.8457  10 0.0000 Pesaran scaled LM 28.13996 0.0000 Bias-corrected scaled LM 28.09758 0.0000 Pesaran CD -1.423910 0.1545
Hasil Uji Normalitas Uji Normalitas pada residual menggunakan Uji Jarque Bera. Probability Value 0,0000 < 0,05 maka  terima  H1  atau  yang  berarti  residual  tidak
terdistribusi  normal.    Sehingga  asumsi  normalitas tidak terpenuhi.

## Hasil Uji Winsorizing
Terdapat  masalah  pelanggaran  non autokorelasi, non homokedastisitas, dan normalitas. Untuk  itu  pada  model  FEM  dilakukan  dengan menggunakan  perhitungan  Feasible  General  Least Square  (FGLS)  dengan  koefisien  estimasi  Cross Section SUR (PCSE). Masalah utama diawali oleh adanya outlier yang  kemudian  dapat  menyebabkan  terjadinya residual  tidak  berdistribusi  normal.  Maka  langkah yang  dapat  diambil  adalah  dengan  melakukan trimming, winsorizing dan transformasi. Agar tidak ada data yang hilang jika dilakukan trimming serta tidak mengubah model jika dilakukan transformasi data,  maka  dilakukan  winsorizing.  Langkah winsorizing  adalah  mengubah  data  jika  nilainya  > 90%  percentile  data  tersebut  atau  jika  nilainya  < 10% percentile data tersebut. Maka jika nilainya > 90% percentile akan diubah menjadi senilai dengan 90% percentile. Dan jika nilainya < 10% percentile akan diubah menjadi senilai dengan 10% percentile. Oleh  karena  batasan  outlier  berdasarkan absolute studentized  residual biasanya  disebabkan  oleh distribusi  variable  dependen,  maka  akan  dicoba terlebih  dahulu  winsorizing  hanya  pada  variabel dependen yaitu Y.
0 10 20 30 40 50 60 -1500 -1000 -500 0 500 1000 1500 2000 2500 Series: Standardized Residuals Sample 2009Q1 2023Q4 Observations 293 Mean 5.36e-15 Median -39.43433 Maximum 2726.596 Minimum -1413.609 Std. Dev. 595.1866 Skewness 0.705472 Kurtosis 5.314029 Jarque-Bera  89.67622 Probability 0.000000

## Tabel 8. Statistik Deskriptif Setelah Winsorizing

## Gambar 4.1. Uji Normalitas Data Winsorizing
Tabel 9. Hasil Uji Multikolinearitas X1 X2 X3 X4 X5 X1*Z X2*Z X3*Z X4*Z X5*Z
X1   1.000000   0.040149   0.030146 -
0.218792  0.179611  0.375359  0.151812  0.023352  0.100024  0.242891
X2   0.040149   1.000000  -0.505776   0.907164  0.852624  0.625734  0.619108  0.288969  0.586145  0.641532
0 5 10 15 20 25 30 -800 -400 0 400 800 Series: Standardized Residuals Sample 2009Q1 2023Q4
Observations 293 Mean -2.04e-14 Median -25.89732 Maximum 1071.446 Minimum -996.3360 Std. Dev. 405.7703 Skewness 0.143992 Kurtosis 2.416256 Jarque-Bera  5.172578 Probability 0.075299
Y_W X1 X2 X3 X4 X5 X1*Z X2*Z X3*Z X4*Z X5*Z Mean 1199.861   16466.69   2353669.   0.042872   12581.87   7315102.   8051.758   1242947.   0.018988   6674.249   4136545. Median 596.0000   15860.00   2378146.   0.038100   13350.00   7154991.   0.000000   0.000000   0.000000   0.000000   0.000000 Maximum 3519.000   28951.00   3139085.   0.086000   15670.00   13259736   28951.00   3139085.   0.077600   15670.00   13259736 Minimum 132.8000   8508.000   1411144.   0.014300   8569.000   1546196.   0.000000   0.000000   0.000000   0.000000   0.000000 Std. Dev. 1161.358   5061.597   450643.7   0.018529   2230.435   2323063.   9279.189   1322275.   0.024155   7031.562   4588585. Skewness 0.902259   0.532069  -0.168864   0.555490  -0.558172   0.575070   0.607435   0.180331   0.982131   0.123526   0.447506 Kurtosis 2.341372   2.545889   2.007408   2.594066   1.806926   3.835935   1.946015   1.145935   2.652538   1.057568   1.691729 Observations 293 293 293 293 293 293 293 293 293 293 293
X3   0.030146  -0.505776   1.000000 - 0.416827 - 0.175545 - 0.172213 - 0.232784  0.275573 - 0.204205 - 0.170564 X4  -0.218792 0.907164 -0.416827   1.000000  0.742562  0.607346  0.649129  0.400953  0.638076  0.645252 X5   0.179611   0.852624  -0.175545   0.742562  1.000000  0.703487  0.644858  0.444148  0.607451  0.740451 X1*Z  0.375359   0.625734  -0.172213   0.607346  0.703487  1.000000  0.943108  0.734415  0.923106  0.958172 X2*Z  0.151812   0.619108  -0.232784   0.649129  0.644858 0.943108 1.000000  0.758471  0.995999  0.976306 X3*Z  0.023352   0.288969   0.275573   0.400953  0.444148  0.734415  0.758471  1.000000  0.789525  0.768824 X4*Z  0.100024   0.586145  -0.204205   0.638076  0.607451 0.923106  0.995999 0.789525  1.000000  0.963073 X5*Z  0.242891   0.641532  -0.170564   0.645252  0.740451 0.958172  0.976306 0.768824 0.963073 1.000000
Hasil  uji  korelasi  antar  variabel  bebas diatas, ada korelasi kuat antar variabel bebas yg nilai koefisien korelasinya > 0,9 atau < -0,9 maka model terdapat  masalah  multikolinearitas.  Namun  jika terjadi  permasalahan  multikolinearitas  di  dalam penelitian  ini  dapat  diabaikan  dikarenakan permasalahan  multikolinearitas  tersebut  muncul akibat  dari  efek  variabel  moderasi,  permasalahan multikolinearitas  di  atas  tidak  dapat  ditanggulangi dikarenakan  jika  ditanggulangi  maka  akan menghapus  variabel  moderasi  tersebut,  sehingga permasalahan  multikolinearitas  pada  variabel moderasi  di  atas  menjadi  keterbatasan  bagi penelitian ini. Multikolinearitas dalam model regresi yang  dimoderasi  adalah  sebuah  kesalahan  besar yaitu,  petunjuk  gangguan  yang  tidak  perlu dikhawatirkan. Hampir selalu ada korelasi antara X dan Z dan produknya XZ (McClelland et al., 2017).

## Hasil Uji Fixed Effect Cross-section weight
Di  bawah  ini  adalah  persamaan  hasil regresi  FGLS  dengan  koefisien  estimasi  Cross Section SUR (PCSE)
Tabel 10. Hasil Uji Panel EGLS (Cross- section weights)
Estimation Command: ========================= LS(?,  CX=F,  WGT=CXDIAG,  COV=CXSUR) Y_W C X1 X2 X3 X4 X5 X1*Z X2*Z X3*Z X4*Z X5*Z
Estimation Equation: ========================= Y_W  =  C(1)  +  C(2)*X1  +  C(3)*X2  +  C(4)*X3  + C(5)*X4 + C(6)*X5 + C(7)*X1*Z + C(8)*X2*Z + C(9)*X3*Z  +  C(10)*X4*Z  +  C(11)*X5*Z  + [CX=F]
Substituted Coefficients:
=========================
Y_W  =  859.855446812  +  0.0526146229977*X1  - 8.46226015693e-05*X2  -  3312.30929504*X3  - 0.0232911345387*X4  +  1.95639325903e-05*X5  - 0.0213018526673*X1*Z
+
0.00116192491676*X2*Z + 3055.21764535*X3*Z
-  0.183439711495*X4*Z  -  3.42446587032e-
05*X5*Z + [CX=F]
Adapun  penjelasannya  adalah  sebagai berikut  (Sugiyanto,  E.  kusumaningtyas,  Subagyo, E.,  Adinugroho,  W.  catur,  Jacob,  J.,  Berry,  Y., Nuraini,  A.,  Sudjono,  &  Syah,  2022):  Dalam penelitian  ini,  nilai  konstanta  sebesar  859,8554 mengindikasikan  bahwa  tanpa  adanya  variabel Harga  Nikel  (X1),  Produk  Domestik  Bruto  (X2), Inflasi  (X3),  Kurs  Tengah  (X4),  Foreign  Direct Investment  (X5),  dan  Regulasi  (Z)  sebagai moderasi,  variabel  Harga  Saham  (Y)  akan mengalami  peningkatan  sebesar  859,8554%. Selanjutnya,  koefisien  beta  variabel  Harga  Nikel (X1)  sebesar  0,052615  menunjukkan  bahwa  jika nilai  variabel  lain  konstan  dan  variabel  X1 meningkat  1%,  maka  Harga  Saham  (Y)  akan mengalami peningkatan sebesar 0,052615%. Di sisi lain, nilai koefisien beta variabel Produk Domestik Bruto  (X2)  sebesar  -8,46E-05  menandakan  bahwa dengan  variabel  lain  tetap,  kenaikan  1%  pada  X2 akan  menyebabkan  penurunan  Harga  Saham  (Y) sebesar  8,46E-05%.  Selain  itu,  koefisien  beta variabel Inflasi (X3) sebesar -3312,309 menggambarkan  bahwa  dengan  variabel  lain konstan,  kenaikan  1%  pada  X3  akan  mengurangi Harga  Saham  (Y)  sebesar  3312,309%.  Adapun koefisien beta variabel Kurs Tengah (X4) sebesar - 0,023291  menunjukkan  bahwa  jika  variabel  lain tidak  berubah,  kenaikan  1%  pada  X4  akan menyebabkan penurunan Harga Saham (Y) sebesar 0,023291%.  Sementara  itu,  koefisien  beta  variabel Foreign  Direct  Investment  (X5)  sebesar  1,96E-05 menandakan  bahwa  dengan  variabel  lain  tetap, kenaikan  1%  pada  X5  akan  meningkatkan  Harga Saham  (Y)  sebesar  1,96E-05%.  Selain  itu,  nilai koefisien beta variabel Interaksi Harga
Nikel*Regulasi (X1Z) sebesar -0,021302
mengindikasikan  bahwa  dengan  variabel  lain konstan,  kenaikan  1%  pada  Regulasi  (Z)  akan mengurangi  pengaruh  Harga  Nikel  (X1)  terhadap Harga  Saham  (Y)  sebesar  0,021302%.  Demikian pula,  koefisien  beta  variabel  Interaksi  Produk Domestik Bruto*Regulasi (X2Z) sebesar 0,001162 menunjukkan  bahwa  dengan  variabel  lain  tetap, kenaikan 1% pada Regulasi (Z) akan meningkatkan pengaruh  Produk  Domestik  Bruto  (X2)  terhadap Harga  Saham  (Y)  sebesar  0,001162%.  Selain  itu, koefisien  beta  variabel  Interaksi  Inflasi*Regulasi (X3Z)  sebesar  3055,218  menggambarkan  bahwa dengan  variabel  lain  konstan,  kenaikan  1%  pada Regulasi  (Z)  akan  meningkatkan  pengaruh  Inflasi (X3) terhadap Harga Saham (Y) sebesar 3055,218%. Di  sisi  lain,  koefisien  beta  variabel  Interaksi  Kurs Tengah*Regulasi (X4Z) sebesar -0,183440 menandakan  bahwa  dengan  variabel  lain  tidak berubah,  kenaikan  1%  pada  Regulasi  (Z)  akan menyebabkan  penurunan  pengaruh  Kurs  Tengah (X4) terhadap Harga Saham (Y) sebesar 0,183440%. Terakhir,  koefisien  beta  variabel  Interaksi  Foreign
Direct Investment*Regulasi (X5Z) sebesar -3,42E- 05  mengindikasikan  bahwa  dengan  variabel  lain tetap,  kenaikan  1%  pada  Regulasi  (Z)  akan mengurangi  pengaruh  Foreign  Direct  Investment (X5) terhadap Harga Saham (Y) sebesar 3,42E-05%.

## Efek Individu Perusahaan
Efek  interpretasikan  sebagai  nilai  yang harus ditambahkan dalam persamaan regresi untuk masing-masing  perusahaan.  Ini  menunjukkan perbedaan  dalam  harga  saham  yang  diatribusikan secara  khusus  kepada  setiap  perusahaan,  setelah memperhitungkan  faktor-faktor  lain  dalam  model regresi.
Tabel 11. Efek Individu Tiap-Tiap Perusahaan
No Perusahaan   Effect 1 INCO 1860,990 2 ANTM 222,0730 3 KKGI -833,6503 4 DKFT -946,1003 5 HARUM -343,3720
Dari  tabel  4.13  dapat  diambil  kesimpulan sebagai berikut ;
- INCO:  Ini  menunjukkan  bahwa  untuk perusahaan  INCO,  nilai  harga  saham  akan ditambahkan  sebesar  1860,990-unit  dalam persamaan regresi.
- ANTM:  Ini  menunjukkan  bahwa  untuk perusahaan  ANTM,  nilai  harga  saham  akan ditambahkan  sebesar  222,073-unit  dalam persamaan regresi.
- KKGI:  Ini  menunjukkan  bahwa  untuk perusahaan  KKGI,  nilai  harga  saham  akan dikurangkan  sebesar  833,6503-unit  dalam persamaan regresi.
- DKFT:  Ini  menunjukkan  bahwa  untuk perusahaan  DKFT,  nilai  harga  saham  akan dikurangkan  sebesar  946,1003-unit  dalam persamaan regresi
- HARUM:  Ini  menunjukkan  bahwa  untuk perusahaan  HARUM,  nilai  harga  saham  akan dikurangkan  sebesar  343,3720-unit  dalam persamaan regresi

## Uji Signifikansi
Uji Parsial (Uji t) Untuk melakukan uji hipotesis pada output regresi, kita perlu melihat koefisien variabel independen dan signifikansi statistik (p-value). Uji hipotesis ini melibatkan dua hipotesis:
- Hipotesis Nol (H0): Koefisien variabel independen sama dengan nol (tidak ada pengaruh).
-  Hipotesis  Alternatif  (H1):  Koefisien  variabel independen  tidak  sama  dengan  nol  (ada pengaruh).
Tabel  12.  Nilai  Uji  t  Parsial  Regresi  Fixed  Effect Cross-Section Weight
Dari tabel 4.14 di atas, variabel harga nikel (X1),  interaksi  PDB  dengan  larangan  ekpor  bijih nikel  (X2*Z)  dan  interaksi  kurs  tengah  dengan larangan  ekspor  bijih  nikel  (X4*Z)  yang  memiliki pengaruh  signifikan  terhadap  variabel  dependen karena  p-value  <  0,05.  Variabel-variabel  lainnya tidak menunjukkan pengaruh yang signifikan.

## Uji Simultan (Uji F)
Nilai  F  hitung  atau  F-statistic:  143,7439 dengan  p-  value  atau  Prob(F-statistic):  0,00000  < 0,05  maka  terima  H1  atau  yang  berarti  secara serentak  semua  variabel  bebas  signifikan  dalam mempengaruhi variabel terikat.
Tabel 13. Nilai Uji F Simultan Regresi Fixed Effect
Cross-Section Weight R-squared 0,878625 Adjusted R-squared 0,872512 S.E. of regression 415,8620 F-statistic 143,7439 Prob(F-statistic) 0,000000 F-statistik yang tinggi dengan probabilitas yang  sangat  kecil  (p-value  =  0,000000) menunjukkan  bahwa  model  regresi  secara keseluruhan signifikan. Ini berarti bahwa setidaknya satu  dari  variabel  independen  dalam  model  ini memiliki  pengaruh  yang  signifikan  terhadap variabel  dependen.  Model  ini  secara  keseluruhan dapat  diandalkan  dalam  menjelaskan  variasi  harga saham,  dan  hipotesis  nol  bahwa  semua  koefisien variabel independen adalah nol dapat ditolak.

## Koefisien Determinasi
Nilai R Squared 0,878625 dengan Adjusted R  Square:  0,872512  maka  sekumpulan  variabel independen mampu menjelaskan variabel dependen sebesar 0,872512 atau 87,25% dimana > 0,5 maka sekumpulan  variabel    independen  kuat  dalam menjelaskan variabel dependen dan signifikan sebab uji  simultan  menunjukkan  terima  H1.  Sehingga
hanya terdapat 12,75% nilai variabel dependen yang dipengaruhi oleh factor diluar variabel independen dalam  penelitian. Adjusted  R² sedikit  lebih  rendah dari R², yang menunjukkan bahwa beberapa variabel mungkin  tidak  memberikan  kontribusi  signifikan terhadap penjelasan variabilitas, tetapi model tetap kuat  dan  relevan  dalam  menjelaskan  variabilitas harga saham.

## Interpretasi Hasil
Dari  hasil  analisis,  variabel  harga  nikel (X1),  interaksi  PDB  dengan  larangan  ekpor  bijih nikel  (X2*Z)  dan  interaksi  kurs  tengah  dengan larangan  ekspor  bijih  nikel  (X4*Z)  yang  memiliki pengaruh  signifikan  terhadap  variabel  dependen. Variabel  harga  nikel  (X1)  menunjukkan  pengaruh signifikan  terhadap  harga  saham  perusahaan tambang  nikel  dengan  koefisien  positif  sebesar 0,052615  dan  p-value  0,0000.  Ini  menunjukkan bahwa  setiap  peningkatan  satu  unit  dalam  harga nikel  akan  meningkatkan  harga  saham  perusahaan tambang  nikel  sebesar  0,052615  unit.  Variabel- variabel  makroekonomi  lainnya  seperti  GDP, inflasi,  kurs  tengah,  FDI,  tidak  menunjukkan pengaruh yang signifikan terhadap harga saham. Interaksi PDB dengan larangan ekpor bijih nikel  (X2*Z)  menunjukkan  pengaruh  signifikan terhadap  harga  saham  perusahaan  tambang  nikel dengan  koefisien  positif  sebesar  0,001162  dan  p- value  0,0249.  Ini  menunjukkan  bahwa  setiap peningkatan satu unit dalam Interaksi PDB dengan larangan  ekpor  bijih  nikel  (X2*Z)  akan meningkatkan  harga  saham  perusahaan  tambang nikel  sebesar  0,001162  unit.  Interaksi  kurs  tengah dengan  larangan  ekspor  bijih  nikel  (X4*Z) menunjukkan  pengaruh  signifikan  terhadap  harga saham perusahaan tambang nikel dengan koefisien negatif  sebesar  0,183440  dan  p-value  0,0146.  Ini menunjukkan  bahwa  setiap  peningkatan  satu  unit dalam interaksi kurs tengah dengan larangan ekspor bijih  nikel  (X4*Z)  akan  menurunkan  harga  saham perusahaan  tambang  nikel  sebesar  unit  0,183440. Variabel-variabel interaksi lainnya tidak menunjukkan pengaruh yang signifikan. Nilai R Squared 0,878625 dengan Adjusted R  Square  0,872512  maka  sekumpulan  variabel independen mampu menjelaskan variabel dependen sebesar 0,872512 atau 87,25% dimana > 0,5 maka sekumpulan  variabel  independen  kuat  dalam menjelaskan variabel dependen dan signifikan sebab uji  simultan  menunjukkan  terima  H1.  Sehingga hanya terdapat 12.75% nilai variabel dependen yang dipengaruhi oleh factor diluar variable independen dalam penelitian.

## Dukungan Teori dan Studi Terdahulu
a. Dukungan Teori
- Arbitrage Pricing Theory (APT):
Variabel Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. Kesimpulan Jawaban Hipotesis Pengaruh variabel independen terhadap variabel dependen C 8.598.554 3.271.761 2.628.112 0.0091 X1 0.052615 0.011072 4.752.022 0.0000 < 0,05 Tolak H0 Berpengaruh signifikan secara parsial X2 -8.46E-05 0.000258 -0.327757 0.7433 > 0,05 Terima H0 Tidak Berpengaruh signifikan secara parsial X3 -3.312.309 2.019.341 -1.640.292 0.1021 > 0,05 Terima H0 Tidak Berpengaruh signifikan secara parsial X4 -0.023291 0.039667 -0.587172 0.5576 > 0,05 Terima H0 Tidak Berpengaruh signifikan secara parsial X5 1.96E-05 3.77E-05 0.518960 0.6042 > 0,05 Terima H0 Tidak Berpengaruh signifikan secara parsial X1*Z -0.021302 0.013807 -1.542.883 0.1240 > 0,05 Terima H0 Tidak Berpengaruh signifikan secara parsial
X2*Z 0.001162 0.000515 2.255.141 0.0249 < 0,05 Tolak H0 Berpengaruh signifikan secara parsial X3*Z 3.055.218 3.094.242 0.987388 0.3243 > 0,05 Terima H0 Tidak Berpengaruh signifikan
secara parsial X4*Z -0.183440 0.074674 -2.456.540 0.0146 < 0,05 Tolak H0 Berpengaruh signifikan secara parsial
X5*Z -3.42E-05 5.09E-05 -0.672807 0.5016 > 0,05 Terima H0 Tidak Berpengaruh signifikan secara parsial
Konsep dasar APT didasarkan pada hukum satu  harga  yang  menyatakan  bahwa  dua  sekuritas dengan  karakteristik  yang  sama  tidak  dapat diperdagangkan  pada  harga  yang  berbeda.  APT mengasumsikan  bahwa  return  dari  suatu  sekuritas dapat dijelaskan oleh berbagai faktor makroekonomi yang mempengaruhi pasar secara keseluruhan.Dalam  konteks  penelitian  ini,  variabel makroekonomi  seperti  harga  nikel,  PDB,  inflasi, kurs, dan FDI digunakan untuk melihat pengaruhnya terhadap  harga  saham  perusahaan  tambang  nikel. APT  menyediakan  kerangka  kerja  yang  relevan untuk  menganalisis  bagaimana  faktor-faktor  ini mempengaruhi return saham (Ross, 1976)
- Teori Permintaan dan Penawaran Harga nikel sebagai komoditas dipengaruhi oleh  permintaan  dan  penawaran  global.  Ketika permintaan nikel meningkat, terutama dari industri seperti  baterai  dan  baja  tahan  karat,  harga  nikel cenderung  naik.  Kebijakan  larangan  ekspor  bijih nikel  juga  mempengaruhi  penawaran  di  pasar internasional, sehingga meningkatkan harga nikel.
- Teori Investasi Langsung Asing (FDI)
FDI berperan penting dalam mengembangkan  infrastruktur  industri,  termasuk smelter nikel. Teori ini menjelaskan bahwa investasi asing  dapat  membawa  modal,  teknologi,  dan keahlian  yang  dibutuhkan  untuk  meningkatkan kapasitas produksi dan nilai tambah dari nikel.
b. Dukungan Studi Terdahulu
- Penelitian oleh Angelica Giovanni Gunarto dan HM  Roy  Sembel  (2019).  Judul  “ The  effect  of macroeconomy  on  stock  performance  of  LQ45 Companies at IDX ”. Penelitian ini menemukan bahwa Inflation  rate tidak  signifikan  dalam menjelaskan  return  saham.  Secara  umum, variabel  makroekonomi  ditemukan  memiliki hubungan  yang  kuat  dengan  pasar  saham. Artinya variabel makroekonomi dapat digunakan  untuk  menjelaskan  fluktuasi  return saham  indeks  LQ45.  Hasil  ini  sejalan  dengan temuan dalam penelitian ini, dimana inflasi tidak berpengaruh  signifikan  secara  parsial  tetapi secara simultan harga nikel, PDB, inflasi, kurs, dan FDI signifikan dalam mempengaruhi harga saham.
- Penelitian  oleh  Bisharat  Hussain  Chang’ Muhammad  Saeed  Meo  ,  Qasim  Raza  Syed  & Zahida Abro (2019). Judul “ Dynamic Analysis of the  relationship  between  stock  prices  and macroeconomic variables an empirical study of Pakistan  stock  exchange ”.  Penelitian  ini menemukan bahwa FDI tidak mempengaruhi SP secara  signifikan  dalam  jangka  panjang  dan jangka pendek. Hasil ini sejalan dengan temuan dalam  penelitian  ini,  dimana  FDI  tidak berpengaruh signifikan secara parsial.
- Penelitian oleh Satria Aji Setiawan (2020). Judul “ Does  Macroeconomic  Condition  Matter  for
Stock  Market?  Evidence  of  Indonesia  Stock Market Performance for 21 years ”. Penelitian ini menemukan  bahwa  setiap  kenaikan  1%  dalam PDB akan membawa pengaruh positif terhadap IHSG  sebesar  1.03%.  Inflasi  juga  memiliki pengaruh positif terhadap IHSG, sedangkan kurs memiliki pengaruh negatif. Uji F menunjukkan bahwa PDB, inflasi, suku bunga, dan nilai tukar berpengaruh  terhadap  BEI  komposit  secara bersamaan. Meskipun penelitian ini menemukan pengaruh  yang  berbeda,  temuan  ini  tetap memberikan wawasan tentang hubungan antara variabel makroekonomi dan pasar saham, yang penting untuk memahami konteks lebih luas dari hasil  penelitian  ini  dimana  secara  simultan varibabel  makroekonomi;  harga  nikel,  PDB, inflasi,  kurs,  dan  FDI  signifikan  dalam mempengaruhi harga saham
- Penelitian  oleh  Tarek  Eldomiaty  &  Yasmeen Saeed  &  Rasha  Hamman  &  Salma  Aboulsoud (2018).  Judul  “ The  Associations  between  stock prices,  inflation  rate,  interest  rates  are  still persistence  empirical  evidence  from  stock duration  model ”.  Penelitian  ini  menemukan bahwa  tingkat  inflasi  bertanda  negatif  terkait dengan harga saham, suku bunga riil dan harga saham berhubungan positif. Meskipun penelitian ini menemukan pengaruh yang berbeda, temuan ini  tetap  memberikan  wawasan  tentang hubungan  antara  variabel  makroekonomi  dan pasar  saham,  yang  penting  untuk  memahami konteks lebih luas dari hasil penelitian ini.
- Penelitian  oleh  Andransyah  Chaniago,  Roy Sembel, dan Melinda Malau (2022). Judul: " The impact of Ore Export Ban and macroeconomic variables  on  stock  return  of  Nickel  Mining companies ".  Penelitian  ini  menemukan  bahwa larangan  ekspor  bijih  nikel  tidak  memiliki pengaruh yang signifikan terhadap return saham perusahaan nikel. Namun, variabel makroekonomi  seperti  pertumbuhan  GDP  dan return  pasar  berpengaruh  signifikan  terhadap return  saham.  Hasil  ini  sejalan  dengan  temuan dalam  penelitian  ini,  di  mana  variabel makroekonomi  lainnya  selain  harga  nikel  tidak menunjukkan  pengaruh  signifikan  terhadap harga saham perusahaan nikel.
- Penelitian oleh Kh Khaled Kalam (2020). Judul “The  Effects  of  Macroeconomic  Variables  on Stock  Market  Returns:  Evidence  from Malaysia's Stock Market Return Performance”. Penelitian  ini  menemukan  bahwa  inflasi berpengaruh  positif  dan  signifikan  terhadap return pasar saham Malaysia. PDB, nilai tukar, dan FDI memiliki pengaruh jangka panjang yang signifikan,  sementara  suku  bunga  memiliki pengaruh  negatif  dalam  jangka  pendek. Penelitian ini memberikan bukti bahwa variabel makroekonomi  memiliki  dampak  signifikan
pada return saham di berbagai negara, meskipun dengan  arah  pengaruh  yang  bervariasi.  Hal  ini sejalan dengan hasil penelitian ini harga nikel , interaksi  PDB dengan larangan ekpor bijih nikel menunjukkan  pengaruh  signifikan  dan  positif  , semetara interaksi  kurs dengan larangan ekpor bijih  nikel  menunjukkan  pengaruh  signifikan dan negatif
- Penelitian  oleh  Bisharat  Hussain  Chang  et  al. (2019).  Judul  “ Dynamic  Analysis  of  the relationship  between  stock  prices  and macroeconomic variables: An empirical study of Pakistan  stock  exchange”. Penelitian  ini menemukan  bahwa  dalam  jangka  panjang, variabel  seperti  exchange  rate  dan  interest  rate memiliki  pengaruh  negatif  terhadap  harga saham,  sementara  inflasi  memiliki  pengaruh positif.  Namun,  FDI  tidak  memiliki  pengaruh signifikan dalam konteks Pakistan dalam jangka panjang. Penelitian ini menunjukkan kompleksitas hubungan antara variabel
makroekonomi  dan  harga  saham,  yang menggaris bawahi
pentingnya mempertimbangkan  konteks  spesifik  dalam setiap  pasar.  Dalam  hal  FDI,  sejalan  dengan penelitian  ini  dimana  FDI  tidak  berpengaruh terhadap harga saham perusahaan tambang nikel.
- Penelitian oleh Aiza Shabbir and Shazia Kousar &Syeda  Azra.  Judul  “ Impact  of  gold  and  oil prices  on  the  stock  market  in  Pakistan ”. Penelitian  ini  menemukan  bahwa  ada  yang positif  dan  signifikan  hubungan  antara  harga minyak  dan  pasar  saham.  Hal  tersebut  sejalan dengan penelitian ini dimana harga nikel positif dan signifikan terhadap harga saham Perusahaan tambang nikel.Penelitian oleh Marselia Purnama , Vivin Hanitha, Hendra (2021) .Judul “ Effect of Gold Price, Nickel Price, Used Exchange, Dow Jones  Industrial  Average,  and  FTSE  Malaysia KLCI on Sharia Share Price Index (Sharia IDX) on  The  Indonesia  Stock  Exchange ”.  Penelitian ini  menemukan  bahwa  Secara  parsial,  harga emas,  harga  nikel,  Dow  Jones  Industrial Average, dan FTSE Malaysia KLCI berpengaruh signifikan  terhadap  BEI  Syariah  periode  Juli 2020-Desember  2020.  Secara  parsial  hanya variabel  kurs  USD  yang  tidak  berpengaruh signifikan  terhadap  BEI  Syariah  periode  tahun 2020.  Penelitian  ini  memberikan  bukti  bahwa variabel  makroekonomi  memiliki  dampak signifikan pada return saham di berbagai negara, meskipun dengan arah pengaruh yang bervariasi.
Dukungan  teori  dan  studi  terdahulu menunjukkan  bahwa  harga  nikel,  interaksi  PDB dengan  larangan  ekpor  bijih  nikel,  interaksi  kurs tengah dengan larangan ekspor bijih nikel memiliki pengaruh  signifikan  terhadap  harga  saham perusahaan tambang nikel di Indonesia. Teori APT
dan  teori  permintaan  dan  penawaran  membantu menjelaskan mekanisme bagaimana harga komoditas  mempengaruhi  return  saham.  Studi terdahulu juga memberikan konteks penting tentang bagaimana  variabel  makroekonomi  lainnya, meskipun  tidak  signifikan  dalam  penelitian  ini, memiliki dampak dalam konteks yang berbeda. Oleh karena itu, kebijakan yang mendukung stabilitas dan peningkatan  harga  nikel,  serta  pengembangan infrastruktur  hilirisasi  nikel,  harus  menjadi  fokus utama  untuk  mendukung  pertumbuhan  industri tambang nikel di Indonesia.

## CONCLUSION AND SUGGESTION
Berdasarkan  hasil  analisis  data  tentang pengaruh Harga Nikel, PDB, Inflasi, Kurs, dan FDI terhadap  harga  saham  perusahaan  tambang  nikel dengan  menggunakan  larangan  ekspor  bijih  nikel sebagai moderasi periode 2009-2023, simpulan dari penelitian  ini  adalah  sebagai  berikut.  Harga  nikel memiliki pengaruh positif yang signifikan terhadap harga saham, sementara PDB, Inflasi, Kurs, dan FDI tidak  menunjukkan  pengaruh  yang  signifikan. Interaksi antara PDB dan larangan ekspor bijih nikel serta  Kurs  dengan  larangan  ekspor  bijih  nikel menunjukkan  pengaruh  yang  signifikan  terhadap harga  saham,  sementara  variabel  lainnya  tidak berpengaruh secara signifikan. Model regresi secara keseluruhan signifikan dengan nilai R Squared yang tinggi  (0,878625),  menunjukkan  bahwa  variabel independen  dapat  menjelaskan  variabilitas  harga saham  sebesar  87,25%.  Implikasi  kebijakan  dari penelitian  ini  menekankan  pentingnya  kebijakan hilirisasi  dan  pengembangan  smelter  untuk mendukung stabilitas harga nikel dan meningkatkan nilai  tambah  industri.  Namun,  terdapat  beberapa keterbatasan  dalam  penelitian  ini,  seperti keterbatasan  data  perusahaan  yang  digunakan  dan periode penelitian yang mungkin tidak sepenuhnya merepresentasikan  dinamika  jangka  panjang industri  tambang  nikel.  Saran  untuk  penelitian selanjutnya meliputi perluasan sampel dan variabel penelitian, serta melakukan analisis lebih mendalam terhadap  dampak  kebijakan  larangan  ekspor  bijih nikel menggunakan metode yang lebih spesifik.

## REFERENCES
Almashaqbeh, M., Islam, M. A., & Bakar, R. (2021). Factors affecting share prices: A literature revisit. AIP  Conference  Proceedings ,
2339 (May 2021).
https://doi.org/10.1063/5.0045110
Antono, Z. M., Jaharadak, A. A., & Khatibi, A. A. (2019). Analysis of factors affecting stock prices  in  mining  sector:  Evidence  from Indonesia  Stock  Exchange. Management Science  Letters , 9 (10),  1701–1710. https://doi.org/10.5267/j.msl.2019.5.018
Anyanwu, J. C. (2017). Handbook of Globalisation and  Development  ||  Foreign  direct investment . 131–152.
https://doi.org/10.4337/9781783478651.00 015 Baltagi,  B.  H.  (2005). Econometric  Analysis  of Panel Data (3rd editio). John Wiley & Sons, Ltd.
Brogaard, J., Nguyen, H., Putnins, T. J., & Wu, E. (2021). What moves stock prices? The role of  news,  noise,  and  information. The Journal of Portfolio Management . https://doi.org/10.3905/jpm.1989.409212 Carissa,  N.,  &  Khoirudin,  R.  (2020).  The  factors affecting  the  rupiah  exchange  rate  in Indonesia. Jurnal Ekonomi Pembangunan , 18 (1),
37–46. https://doi.org/10.29259/jep.v18i1.9826
Chang, B. H., Meo, M. S., Syed, Q. R., & Abro, Z.
(2019).  Dynamic  analysis  of  the relationship  between  stock  prices  and macroeconomic  variables:  An  empirical study  of  Pakistan  stock  exchange. South Asian  Journal  of  Business  Studies , 8 (3),
229–245.  https://doi.org/10.1108/SAJBS- 06-2018-0062 Chin,  W.  W.  (1998). The  Partial  Least  Squares Approach to Structural Equation Modeling. Modern  Methods  for  Business  Research .
Psychology Press.
Corden,  W.  M.  (2002). Too  Sensational:  On  the
Choice of Exchange Rate Regimes (T. M. Press (ed.)). The MIT Press.
https://doi.org/https://doi.org/10.7551/mitp ress/6838.001.0001
Devereux M, & Engel C. (1998). Fixed vs.Floating Exchange Rates:How Price Setting Affects the  Optimal  Choice  of  Exchange-Rate Regime .
Dunning, J. H. (2013). Re-evaluating the Benefits of
Foreign Direct Investment. Global Capitalism,  FDI  and  Competitiveness . https://doi.org/10.4337/9781843767060.00
014 Ericsson,  M.,  &  Löf,  O.  (2019).  Mining’s contribution  to  national  economies between  1996  and  2016. Gornaya Promyshlennost , 2019 (6), 84–93.
https://doi.org/10.30686/1609-9192-2019- 6-84-93 FasterCapital. (2024). Winsorizing: Elevating Data Analysis  with  the  Mean .  FasterCapital. https://fastercapital.com/content/Winsorizi ng--Elevating-Data-Analysis-with-the- Mean.html
Fazaalloh, A. M. (2024). FDI and economic growth in  Indonesia:  a  provincial  and  sectoral analysis. Journal  of  Economic  Structures ,
13 (1). https://doi.org/10.1186/s40008-023- 00323-w
Fischer,  S.  (1993).  The  Role  of  Macroeconomic Factors  in  Growth. Nber  Working  Paper Series , 4565 , 36. Ghozali,  I.  (2016). Aplikasi  Analisis  Multivariete Dengan  Program  IBM  SPSS  23.  Edisi  8 . Badan Penerbit Universitas Diponegoro. Ghozali,  I.  (2017). Analisis  Multivariate  dan Ekonometrika . Badan Penerbit Universitas Diponegoro.
Grahita  Chandrarin  ,  Kazi  Sohag  ,  Diyah  Sukanti Cahyaningsih  ,  Dani  Yuniawan,  H.  H. (2022). The  response  of  exchange  rate  to coal price, palm oil price, and inflation in Indonesia:  Tail  dependence  analysis .
77 (August).
Greene,  W.  H.  (2003).  Econometric  Analysis.  In Econometric  Analysis  of  Count  Data (5th ed.). Pearson Education. https://doi.org/10.1007/978-3-540-78389- 3
Gujarati,  D.N  and  Porter,  D.  C.  (2009). Basic Econometrics (5th ed.). McGraw-Hill. Gujarati, D. N. (2004). Basic Econometrics (M.-H. Inc (ed.); Fourth edi).
Hudjolly, Rizani, A., Triyantoro, A., Lucky, M., & Umar, W. (2024). Profit and Losses of the Nickel  Downstream  Program  for  the
Indonesian Economy. International
Journal  of  Society  Reviews , 2 (5),  1094– 1105.
Judge G. G, Hill R.C, Griffiths W. E, Lutkepohl H., and  L.  T.  C.  (1985).  Introduction  to  The Theory  and  Practice  of  Econometrics.  In John  Willey  and  Sons (Second  Edi).  John Willey and Sons.
https://doi.org/10.1016/0309-
586x(83)90036-5
Juliandi  A,  Irfan,  M.  S.  (2014). Metodologi Penelitian  Bisnis:  Konsep  dan  Aplikasi . UMSU Press.
Kalam,  K.  K.  (2020).  The  Effects  of Macroeconomic Variables on Stock Market Returns:  Evidence  from  Malaysia’s  Stock Market  Return  Performance. Journal  of World  Business , 55 (September),  1–13. https://www.researchgate.net/publication/3 44158504
Khatri  Chettri,  K.,  Bhattarai,  J.  K.,  &  Gautam,  R.
(2023). Foreign direct investment and stock market  development  in  Nepal. Asian Journal  of  Economics  and  Banking , 7 (2),
277–292.  https://doi.org/10.1108/ajeb-02- 2022-0018
Kusumatrisna, A. L., Sugema, I., & Pasaribu, S. H.
(2022).  THRESHOLD  EFFECT  in  the RELATIONSHIP  between  INFLATION RATE  and  ECONOMIC  GROWTH  in
Indonesia. Buletin  Ekonomi  Moneter  Dan Perbankan , 25 (2), 117–132. https://doi.org/10.21098/bemp.v25i1.1045
Laing, T., & Moonsammy, S. (2021). Evaluating the impact  of  small-scale  mining  on  the achievement of the sustainable development goals in Guyana. Environmental  Science  and  Policy , 116 (November 2020), 147–159. https://doi.org/10.1016/j.envsci.2020.11.0
10
Lim,  B.,  Kim,  H.  S.,  &  Park,  J.  (2021).  Implicit interpretation of indonesian export bans on lme  nickel  prices:  Evidence  from  the announcement  effect. Risks , 9 (5),  1–7. https://doi.org/10.3390/risks9050093
Malau, A. C. R. S. (2022). The Impact of Ore Export Ban  and  Macroeconomics  Variables  on Stock  Returns  of  Nickel  Mining
Companies. International CEO Communication, Economics, Organization
&  Social  Sciences  Congress ,  1448–1459. http://www.ceocongress.org/ Mandala Consulting. (2023). Nickel 101: Guide to Indonesia’s  Rising  Nickel  Industry . Mandala Consulting. https://mandalaconsulting.id/nickel-101- guide-to-indonesias-rising-nickel-industry/
McClelland,  G.  H.,  Irwin,  J.  R.,  Disatnik,  D.,  &
Sivan, L. (2017). Multicollinearity is a red herring  in  the  search  for  moderator variables:  A  guide  to  interpreting moderated multiple regression models and a  critique  of  Iacobucci,  Schneider, Popovich, and Bakamitsos (2016).
Behavior  Research  Methods , 49 (1),  394– 402.  https://doi.org/10.3758/s13428-016- 0785-2
Mcrae, B. M. E. (2018). 2018 Minerals Yearbook.
In U.S.  Department  of  the  Interior  U.S. Geological Survey . https://doi.org/10.31399/asm.ad.ni0139
Mitchell,  A.,  Director,  N.  R.  N.  P.,  &  Research Director, G. M. (2022). Nickel and copper: building blocks for a greener future . Wood Mackenzi. https://www.woodmac.com/news/opinion/ nickel-and-copper-building-blocks-for-a- greener-future/
N.  Gregory  Mankiw.  (2010). Principles  of Macroeconomics (Allyn  Bissmeyer  (ed.); 6th ed.). South-Western, Cengage Learning. Napitupulu, R. B., Simanjuntak, T. P., Hutabarat, L., Damanik, H., Harianja, H., Sirait, R. T. M., Tobing, L., & Ria, C. E. (2021). Penelitian Bisnis, Teknik dan Analisa dengan SPSS - STATA - Eviews. 1 ed . Madenatera.
OEC.  (2022). Exporters  of  Nickel  ores  and concentrates; Exporters of Ferro-
nickel ;Nickel  mattes;  nickel  oxide  sinters and  other  intermediate  products  of  nickel metallurgy .
OEC. https://oec.world/en/profile/hs/nickel-ores- and-concentrates?yearSelector1=2022
OECD.  (n.d.). Foreign  direct  investment  (FDI) . OECD.
https://doi.org/https://doi.org/10.1787/9a5 23b18-en Olafsdottir, A. H. (2021). Modelling Global Nickel Mining , Supply , Recycling , Stocks-in-Use and Price Under Different Resources and Demand  Assumptions  for  1850  –  2200 .
819–840.
Pagano, M., Panetta, F., & Zingales, L. (1998). Why do  companies  go  public?  An  empirical analysis. Journal of Finance , 53 (1), 27–64. https://doi.org/10.1111/0022-1082.25448 Park, J., & Lim, B. (2018). Testing efficiency of the london  metal  exchange:  New  evidence. International Journal of Financial Studies , 6 (1), 1–10.
https://doi.org/10.3390/ijfs6010032 Purnama, M. purnama, Hanitha, V., & Hendra, H. (2021). Effect of Gold Price, Nickel Price, Used  Exchange,  Dow  Jones  Industrial Average,  and  FTSE  Malaysia  KLCI  on Sharia  Share  Price  Index  (Sharia  Ida)  on The  Indonesia  Stock  Exchange  in  the Period of January 2020 - December 2020.
ECo-Buss , 4 (1), 29–45. https://doi.org/10.32877/eb.v4i1.211
Rahadian,  R.  I.,  &  Ibadi,  M.  R.  (2021).  Impact  of Accelerating  the  Export  of  Nickel Prohibition  on  Non-Tax  Revenue  and National Economy. Jurnal Anggaran Dan Keuangan  Negara  Indonesia  (AKURASI) ,
3 (1), 91–115. https://doi.org/10.33827/akurasi2021.vol3. iss1.art98
Romer,  D.  (2019).  Advanced  Macronomics.  In
McGraw Hill (Fifth Edit, Issue 493). Ross, S. A. (1976). The arbitrage theory of capital asset pricing. Journal of Economic Theory ,
13 (3),
341–360.
https://doi.org/10.1016/0022- 0531(76)90046-6
Serafeim,  G.,  &  Yoon,  A.  (2023).  Stock  price reactions  to  ESG  news:  the  role  of  ESG ratings  and  disagreement. Review  of Accounting  Studies , 28 (3),  1500–1530. https://doi.org/10.1007/s11142-022- 09675-3
Setiawan,  S.  A.  (2020).  Does  Macroeconomic Condition  Matter  for  Stock  Market? Evidence  of  Indonesia  Stock  Market Performance for 21 Years. The Indonesian Journal  of  Development  Planning , 4 (1),
27–39.
Shabbir,  A.,  Kousar,  S.,  &  Batool,  S.  A.  (2020).
Impact of gold and oil prices on the stock market in Pakistan. Journal of Economics,
Finance  and  Administrative  Science , 25 (50), 279–294. https://doi.org/10.1108/JEFAS-04-2019- 0053
SMM,  S.  M.  M.  (2024). Explore  the  Factors  that Influence  the  Movement  of  Nickel  Prices . SMM, Shanghai Metal Market.
https://news.metal.com/newscontent/1026 37577/Explore-the-Factors-that-Influence- the-Movement-of-Nickel-Prices
Statista.  (2024). Mine  production  of  nickel  in Indonesia  from  2010  to  2023 .  Statista. https://www.statista.com/statistics/260757/ indonesian-mine-production-of-nickel- since-2006/
Sugiyanto,  E.  kusumaningtyas,  Subagyo,  E., Adinugroho, W. catur, Jacob, J., Berry, Y., Nuraini,  A.,  Sudjono,  &  Syah,  S.  (2022).
Konsep dan Praktik Ekonometrika Menggunakan Eviews . Academia Publication.
Sugiyono.  (2017). Metode  Penelitian  Kuantitatif, Kualitatif,  dan  R&D.  Bandung .  CV.
Alfabeta.
Suseno,  I.  S.  (2014).  Sistem  dan  Kebijakan  Nilai
Tukar: Seri Kebanksentralan No. 12. Bank Indonesia - BI , 12 , 46.
https://d1wqtxts1xzle7.cloudfront.net/585 23474/12._Sistem_dan_Nilai_kebijakan_ Nilai_Tukar- libre.pdf?1551419161=&response- content- disposition=inline%3B+filename%3DSist em_dan_Nilai_kebijakan_Nilai_Tukar.pdf &Expires=1702463921&Signature=dCAO msTMkYpgjJxwiMxV6 Sutardjo  Tui,  R.  N.,  &  Adachi,  P.  T.  (2020).  The Export Ban of Raw Mineral Commodities of  Indonesia:  Resource  Nationalism  or  a Means to Growth? International Journal of
Science and Engineering Applications , 9 (1), 001–003. https://doi.org/10.7753/ijsea0901.1001 Tang, C., Sprecher, B., Tukker, A., & Mogollón, J. M.  (2021).  The  impact  of  climate  policy implementation  on  lithium,  cobalt  and nickel  demand:  The  case  of  the  Dutch automotive  sector  up  to  2040. Resources Policy ,
74 (February).
https://doi.org/10.1016/j.resourpol.2021.1
02351
Taufik, Y., Adijaya, S., & Zainuddin Rela, I. (2022). Nickel  Smelter  on  Social-Economics  and Environmental Issues. Research Square , 1–
25. https://doi.org/10.21203/rs.3.rs- 2232605/v1
USGS. (2024). Mineral commodity summaries 2024,
in:  Mineral  Commodity  Summaries.  In U.S.G. Survey (Issue 703). https://pubs.usgs.gov/periodicals/mcs2024 /mcs2024-molybdenum.pdf
Wei, Liu Wei and Hamzah, Muhammad and Sofilda,
E. (2022). China’s FDI Project Performance in Indonesia:The Belt & Road Initiative. OIDA  International  Journal  of
Sustainable  Development,  ,  , Vol.  15 (No. 10), 21–34.
https://ssrn.com/abstract=4597249 Widarjono, A. (2009). Ekonometrika Pengantar dan Aplikasinya, (Edisi Keti). Ekonesia. WTO.  (2022). DS592:  Indonesia  —  Measures Relating  to  Raw  Materials .  8  December 2022. https://www.wto.org/english/tratop_e/disp u_e/cases_e/ds592_e.htm#:~:text=The request  covers  the  following,export licensing requirements for nickel