Available at https://jurnal.stie-aas.ac.id/index.php/jie Jurnal Ilmiah Ekonomi Islam, 8(02), 2022, 1709-1723

## Hubungan Dinamis Arus Modal Asing, Nilai Tukar Rupiah dan Pergerakan Indeks JII 30 dengan Metode Pendekatan Vector Autoregressive (VAR) Pada Masa Pandemi Covid 19
Muhammad Suhaidi 1) , Winda Anggraini 2) , Hendra Novian 3) , M. Nasor 4) , Nina Ayu Puspita Sari 5) 1,3 Program Studi Magister Ekonomi Syariah Pascasarjana UIN Raden Intan Lampung, Indonesia
2 STAI Ma’Arif Waykanan Lampung
4 Fakultas dakwah dan Ilmu Komunikasi UIN Raden Intan Lampung, Indonesia
5 Fakultas tarbiyah dan keguruan UIN Raden Intan Lampung, Indonesia *Email korespondensi: muhammadsuhaidi545@gmail.com

## Abstract
This study was conducted to determine the dynamic relationship of foreign capital flows, the rupiah exchange rate  and  the  movement  of  the  JII  30  index.  The  type  of  research  used  is  quantitative  research  with  the Autoregressive vector analysis (VAR) method using daily time series data for the period March-December 2019 to March-December. 2020 with the help of the eviews 9. Data collection was carried out using secondary data in the form of published reports from websites related to research. The population of this study are companies listed in the Jakarta Islamic Index (JII). The sampling technique used in this research is the saturated sample technique. The number of companies that were sampled in this study were 30 companies. Granger causality test results show that the variable of foreign capital flows has a one-way relationship with the rupiah exchange rate, where foreign capital flows affect the rupiah exchange rate in Indonesia. Then the variable of foreign capital flows also has a one-way relationship with the JII 30 movement index. Where foreign capital flows affect the JII 30 movement index, as well as the rupiah exchange rate variable has a one-way relationship with the JII 30 movement index. Where the JII 30 index affects the exchange rate. rupiah. The results of another study using the cointegration test show that the variables of foreign capital flows, the rupiah exchange rate and the JII 30 movement index have a long-term equilibrium relationship. Foreign capital flows and the rupiah exchange rate before and before covid 19 did not affect each other, while the rupiah exchange rate before and before covid 19 affected the JII 30 index.

## Keywords: foreign capital flows, rupiah exchange rate, index movement JII 30
Saran sitasi : Suhaidi, M., Anggraini, W., Novian, H., Nasor, M.,  Sari, N. A. (2022). Hubungan Dinamis Arus Modal Asing, Nilai Tukar Rupiah dan Pergerakan Indeks JII 30 dengan Metode Pendekatan Vector Autoregressive (VAR)  Pada  Masa  Pandemi Covid  19 . Jurnal  Ilmiah  Ekonomi  Islam,  8 (02),  1709-1723.  doi: http://dx.doi.org/10.29040/jiei.v8i2.5756
DOI: http://dx.doi.org/10.29040/jiei.v8i2.5756

## 1. PENDAHULUAN
Liberalisasi  pasar  modal  merupakan  salah  satu efek  dari  isu  globalisasi  ekonomi  yang  telah mendorong  mobilisasi  aliran  modal  lintas  negara. Salah  satu  efek  dari  liberalisasi  pasar  modal  adalah semakin  bebas  dan  cepatnya  pergerakan  uang  dan modal masuk (capital inflow) maupun keluar (capital outflow) ke  lintas  negara.  Pergerakan  modal  pada umumnya  terjadi  dari  negara-negara  yang  kelebihan modal,  yaitu  negara-negara  maju  menuju  negara- negara  yang  kekurangan  modal,  biasanya  negara-
negara  berkembang (emerging  markets) termasuk Indonesia (Tandelilin, 2010).
Pasar  modal  memiliki  peran  yang  besar  dalam perkembangan  ekonomi,  pasalnya  dengan  pasar modal  transaksi  ekonomi  bernilai  fantastis  yang dinamis.  Bagi  penduduk  Indonesia  sendiri  yang notabennya mayoritas Muslim, tidak sedikit juga yang masih  mempertanyakan  kegiatan  investasi  dalam pasar modal ini. Oleh karena itu, lahirlah pasar modal syariah  yang  disahkan  tahun  2003  dengan  adanya kerjasama antara Bursa Efek Indonesia (BEI) dengan PT.  Danareksa Investment  Management (DIM)  pada
bulan  Juli  2000    berhasil  dibentuk Jakarta  Islamic Index (JII)  yang  bertujuan  untuk  memandu  investor yang ingin menginvestasikan dananya secara syariah yang  siap  dijadikan  sebagai  sarana  investasi  sesuai dengan prinsip syariah (Toha et al., 2020).
Seseorang  yang  menanam  sahamnya  di  pasar modal syari’ah dengan tujuan menafkahkan hartanya semata-mata karena Allah, maka hal tersebut bernilai ibadah seperti yang tercantum pada tafsir ayat di atas. Karena dengan diinvestasikan dan mendapatkan  hasil maka orang tersebut akan mudah untuk menyalurkan hartanya untuk kebaikan terutama di jalan Allah.
Disisi  lain  krisis  moneter  yang  menerpa Indonesia  tahun  1997/1998,  yang  ditandai  dengan melemahnya nilai tukar rupiah terhadap valuta asing, khususnya  Dolar  Amerika  Serikat  (IDR/USD). Perkembangan  aliran  modal  masuk  pasca  krisis moneter tersebut mulai mengalami keluar-masuk yang sedikit  berbeda  di  tahun-tahun  tertentu.  Sepanjang tahun 2019 perekonomian Indonesia berhasil tumbuh positif  di  tengah  perlambatan  ekonomi  dan ketidakpastian global yang dipengaruhi oleh dinamika perang  dagang  dan  geopolitik,  penurunan  harga komoditi,  serta  perlambatan  ekonomi  di  banyak negara.  Namun  kondisi  perekonomian  Indonesia masih  dapat  terjaga  di  level  5%,  karena  terjaganya permintaan  domestik,  konsumsi  pemerintah,  serta investasi (Bank Indonesia).
Bulan maret tahun 2020, pada saat pertama kali ditemukannya  kasus  virus  corona    di  Indonesia, memaksa  masyarakat  untuk  mengurangi  aktivitas ekonominya.  Akibatnya  pertumbuhan  ekonomi Indonesia  tertekan  menjadi  2,97  persen  (Bank Indonesia, 2020). Indeks kepercayaan konsumen dan bisnis  global  pun mengalami  penurunan  yang  tajam. Besarnya  sentimen  negatif  yang  muncul  dari penyebaran wabah covid-19 baik di dunia maupun di Indonesia mempengaruhi kondisi pasar modal syariah, baik pasar saham maupun pasar obligasi.
Ketidakpastian berakhirnya pandemi covid-19 mendorong  investor  untuk  melakukan  penyesuaian portfolio keuangannya, dengan mengalihkan likuiditas ke safe heaven assets termasuk pada negara berkembang seperti Indonesia (Martaliah, 2020).
Kondisi tersebut memberikan tekanan pada pasar modal  domestik.  Kondisi  pasar  saham  mengalami pelemahan  yang  cukup  signifikan,  tercermin  dari Indeks  Harga  Saham  Gabungan  (IHSG)  yang mengalami kontraksi. Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG)  ditutup  di  level  4.538,9  pada  maret  tahun
2020, atau melemah sebesar 29,8 persen (YoY). Tidak hanya  itu  wabah  ini  pun  berakibat  terhadap melemahnya  nilai  tukar  rupiah  yang  mempengaruhi daya saing internasional dan neraca perdagangan yang berdampak pada pendapatan rill dan output (Butler et al., 2017).
Nilai  tukar  rupiah  merupakan  salah  satu  faktor yang mempengaruhi perubahan indeks saham di pasar modal  Indonesia.  Kestabilan  perubahan  nilai  tukar sangat  penting  terutama  bagi  perusahaan  yang bergerak  dalam  kegiatan  impor  dan  ekspor.  Karena kegiatan  tersebut  tidak  lepas  dari penggunaan  valuta asing,  dolar  AS  sebagai  alat  perdagangan  atau  mata uang  yang  sering  digunakan  dalam  bertransaksi. Fluktuasi  nilai  tukar  yang  tidak  terkendali  dapat mempengaruhi  kinerja  perusahaan  yang  terdaftar  di pasar  modal  syariah.  Ketika  rupiah terdepresiasi terhadap dolar AS, harga barang impor menjadi lebih mahal, terutama bagi perusahaan yang sebagian besar menggunakan barang impor. Kenaikan impor material secara  otomatis  akan  meningkatkan  biaya  produksi dan pada akhirnya berdampak pada penurunan tingkat keuntungan  perusahaan.(Anaswati,  2020)  Turunnya tingkat keuntungan membuat investor kurang tertarik untuk  berinvestasi  pada  saham  perusahaan  tersebut. Sehingga  hal  ini  akan  berdampak  pula  pada pergerakan  harga  saham  perusahaan  yang  kemudian memacu  melemahnya  pergerakan  indeks  harga saham.Muhammad  Iqbal,  “Analisis  Pengaruh  Indeks Saham  Regional  Dan  Variabel  Makroekonomi Terhadap Pergerakan Jakarta Islamic Index (JII 30)”, (Jakarta:  Fakultas  Ekonomi  dan  Bisnis  UIN  Syarif Hidayatullah).
Dampak  investasi  berupa  aliran  modal  akan memberikan  pengaruh  negatif  terhadap  nilai  tukar rupiah  dan  harga  saham  pada  negara-negara  yang melakukan transakasi di pasar modal.
Sumber: www.bi.go.id yang diolah peneliti Gambar 1
Perkembangan Nilai Tukar Rupiah di Indonesia (Maret-Desember Tahun 2020)
13000 14000 15000 16000 17000

## Nilai Tukar Rupiah
Gambar 2 Pergerakan Indeks JII 30 di Indonesia (Maret- Desember Tahun 2020)
Sumber: www. finance yahoo.com yang diolah peneliti
Grafik 1 Menunjukkan perkembangan nilai tukar rupiah dan keterkaitannya dengan grafik 2 Pergerakan indeks saham Jakarta Islamic Index (JII). Dari grafik diatas  dapat  dilihat  bahwa  nilai  tukar  rupiah  diduga berpengaruh  terhadap  indeks  harga  saham.  Harga saham Jakarta  Islamic  Index (JII)  30  mengalami kenaikan ketika nilai rupiah menguat (apresiasi) dan sebaliknya  mengalami  penurunan  ketika  nilai  rupiah melemah (depresiasi) .  Pada  bulan  Maret  2020  nilai tukar  rupiah  melemah (depresiasi) secara  drastis mencapai angka Rp. 15.195 rupiah (Bank Indonesia, 2020a). Melemahnya nilai tukar rupiah diikuti dengan penurunan harga saham Jakarta Islamic Index (JII) 30 mencapai  497  poin  yang  pada  bulan  sebelumnya menyentuh  angka  622  poin  sehingga  menunjukkan hubungan  negatif  antara  nilai  tukar  rupiah  dengan harga  saham Jakarta  Islamic  Index (JII)  30  (Yahoo Finance, 2020). Kemudian pada bulan april nilai tukar rupiah  mengalami  peguatan (apresiasi) mencapai 15.867  rupiah,  meskipun  hanya  menguat  0,04% namun  hal  ini  berpengaruh  pada  pergerakan Jakarta Islamic Index (JII) 30 yang meningkat mencapai 500 point.  Pada  bulan  mei  sampai  november  pergerakan nilai tukar rupiah berkisar di atas angka 14.000 rupiah dengan  pergerakan  harga  saham  menyentuh  angka 550,  memasuki  akhir  desember  nilai  tukar  rupiah kembali  menguat  mencapai  14.147  diikuti  dengan kenaikan harga saham JII 30 mencapai 634 poin. Hal ini  didorong  oleh  peningkatan  aliran  masuk  modal asing  ke  pasar  keuangan  domestik  seiring  dengan menurunnya  ketidakpastian  pasar  keuangan  global dan  persepsi  positif  investor  terhadap  prospek perbaikan  perekonomian  domestik  yang  didukung dengan defisit transaksi berjalan yang rendah, inflasi yang rendah dan terkendali, daya tarik aset keuangan
domestik yang tinggi, dan premi risiko Indonesia yang menurun,  serta  likuiditas  global  yang  besar  (Bank Indonesia, 2020a).
Pergerakan  nilai  tukar  rupiah  bergerak  sangat fluktuatif  bahkan  Bank  Indonesia  (BI)  menyebut bahwa  nilai  tukar  rupiah  pada  mulai  maret  telah mengalami "overshooting" (melonjak)  dari  nilai fundamentalnya.  Mengutip    pernyataan  Deputi Gubernur  Senior  BI,  level  kurs  rupiah  yang mencerminkan  fundamental  ekonomi  Indonesia berkisar Rp 14.500 per USD. Artinya, lonjakan nilai tukar  yang  terjadi  saat  ini  memang  cukup  jauh  dari nilai keseimbangan jangka panjangnya. Dalam hal ini sektor  yang  juga  berpotensi  cukup  terdampak  dalam jangka pendek ini adalah pasar modal. Jika aksi jual aset keuangan (capital flight) terus terjadi, maka harga aset keuangan akan menurun, utamanya harga saham (Bank Indonesia, 2020).
Gambar 3 Perkembangan Arus Modal Asing di Indonesia (Maret-Desember Tahun 2020) Sumber: www.bi.go.id yang diolah peneliti
Grafik  1.3 menunjukan  Aliran modal  asing  dari segi finansial dan modal tahun 2020. Dari grafik diatas dapat  dilihat  bahwa  kepanikan  di  pasar  keuangan global  yang  di  sebabkan  oleh  melemahnya (depresiasi) nilai tukar rupiah dan menurunnya harga saham  menyebabkan  arus  modal  asing  dari  segi transaksi  modal  dan  finansial  ikut  mengalami penurunan.  Transaksi  finansial  yang  menjadi  salah satu  penopang  neraca  pembayaran  Indonesia  pada bulan  maret  tahun  2020  defisit  USD  -964  juta, kemudian  di  bulan  selanjutnya  mengalami  surplus hingga  mencapai  USD  3.135  juta.  Namun  di  bulan september kembali mengalami defisit mencapai USD -289  juta  dan  dibulan  desember  kembali  mengalami defisit  sebesar  USD  -185  juta  namun  lebih  kecil dibandingkan  bulan  sebelumnya  (Bank  Indonesia,
0 200 400 600 800 Indeks JII 30
-2.000.000.000 -1.000.000.000 0 1.000.000.000 2.000.000.000 3.000.000.000 4.000.000.000 5.000.000.000 Arus Modal Asing
2020).  Hal  ini  terutama  disebabkan  oleh  turunnya investasi portofolio secara signifikan. Kondisi tersebut mendorong  aliran  modal  asing  keluar  dari  pasar keuangan  domestik  dalam  jumlah  besar,  sehingga menunjukkan  hubungan  negatif  antara  Nilai  tukar rupiah, indeks harga saham dan arus modal asing.
Interaksi antara pasar uang dan pasar modal dapat terjadi secara timbal balik. Artinya shock yang terjadi dipasar  uang  dapat  mempengaruhi  kinerja  di  pasar modal  atau  sebaliknya.  Dalam  berbagai literature hubungan  timbal  balik  ini  sering  di  sebut  sebangai hubungan dinamis (Anaswati, 2020).
Penelitian yang dilakukan oleh Rizki Adi Saputra Agus  Harjito  dalam  Hubungan  Kausalitas  Antara Aliran Modal Asing dan Nilai Tukar Dengan IHSG di Pasar  Modal  Indonesia  dengan  periode  penelitian 2010-2015  meneliti  hubungan  antara  aliran  modal asing  dan  nilai  tukar  dengan  menggunakan  metode Vector Autoregressive (VAR), diperoleh hasil adanya hubungan yang sigifikan antara harga saham dengan nilai tukar (kurs) dollar Amerika, yang berarti makin tingginya  harga  saham  akan  menyebabkan tingginya pula nilai tukar (kurs) dollar Amerika dan begitu pula sebaliknya  makin  rendahnya  harga  saham  akan berakibat  pada  menurunnya  nilai  tukar  (kurs)  dollar Amerika (Saputra  Harjito, 2015).
Perbedaan beberapa peneltian lainnya yaitu, Jeni Mardika Anaswati Pasaribu menemukan bahwa nilai tukar  memiliki  hubungan  satu  arah  dengan  Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG), hasil penelitian lain dari uji kausalitas grangernya menunjukkan nilai tukar dan  arus  modal  asing  tidak  memiliki  hubungan  dan terdapat  hubungan  satu  arah  antara  Indeks  Harga Saham  Gabungan  (IHSG)  dan  arus  modal  asing. Sedangkan  pada  penelitian  Wawan  Supriyanto mengungkapkan  bahwa  nilai  tukar  tidak  hanya dipengaruhi  oleh  dinamika  pergerakan  masa  lalunya tetapi juga dipengaruhi indeks harga saham dan arus modal  asing.  Disisi  lain  arus  modal  asing mempengaruhi nilai tukar rupiah (Supriyanto, 2006).
Perbedaan  tersebut  mendorong  peneliti  untuk menguji  dan  mengembangkan  lebih  lanjut  mengenai hubungan dinamis arus modal asing, nilai tukar rupiah dan  pergerakan  indeks  JII  30  pada  masa  pandemi covid 19. Apakah melemahnya (depresiasi) nilai tukar rupiah leading terhadap  penurunan  indeks  harga saham JII dan pergerakan arus modal asing atau malah sebaliknya.  Apabila  pasar  valuta  asing leading terhadap  indeks  harga  saham Jakarta  Islamic  Index (JII)  30  dan  pergerakan  arus  modal  asing,  maka
kebijakan pemerintah seharusnya berada pada kontrol nilai  tukar  rupiah.  Namun  apabila  terjadi  kondisi sebaliknya,  maka  kebijakan  ekonomi  dalam  negeri seharusnya  lebih  memprioritaskan  kestabilan  indeks harga saham. Sementara itu, apabila arus modal asing leading terhadap pasar valuta asing dan indeks harga saham Jakarta Islamic Index (JII) 30, maka kebijakan pemerintah  harus  menjaga  kestabilan  fundamental perekonomian  Indonesia  agar  dapat  menggairahkan investasi  karena  ketiga  variabel  tersebut  merupakan salah  satu  indikator  kestabilan  perekonomian  suatu negara.

## Arus Modal Asing
Menurut Undang-Undang Nomor 25 tahun 2007 tentang penanaman modal, Penanaman Modal Asing (PMA)  di  definisikan  sebagai  berikut;  Penanaman Modal Asing (PMA) adalah kegiatan menanam modal untuk melakukan usaha  di wilayah  Negara  Republik Indonesia yang dilakukan oleh penanam modal asing, baik  yang  menggunakan  modal  asing  sepenuhnya maupun  yang  berpatungan  dengan  penanam  modal dalam negeri. Arus Modal asing adalah aliran modal yang dimiliki oleh negara asing, perseorangan warga negara asing, badan usaha asing, badan hukum asing, dan/atau badan hukum Indonesia yang sebagian atau seluruh modalnya dimiliki oleh pihak asing.
Lalu  lintas  modal  internasional  memiliki  tiga bentuk  aliran  modal  masuk  asing,  yaitu  investasi langsung (foreign  direct  investment) ,  investasi portofolio (portofolio  investment), dan  aliran  bentuk modal  lain (other  types  of  flows) (Sebastian,  2000). Keadaan    aliran    modal    di  suatu    negara  dapat diketahui  dengan  melihat catatan neraca pembayaran ( balance  of  payment )  negara  yang  bersangkutan, khususnya  dalam  transaksi  neraca  modal  ( capital account ).  Bila  neraca  transaksi  modal  mengalami surplus, berarti terjadi aliran modal bersih yang masuk ( net capital inflow ) ke negara tersebut.

## Nilai Tukar Rupiah
Nilai Tukar suatu mata uang merupakan tingkat harga  pertukaran  dari  satu  mata  uang  ke  mata  uang yang  lainnya  yang  dapat  digunakan  dalam  berbagai transaksi, antara lain transaksi perdagangan internasional,  turisme,  dan  investasi  internasional, ataupun bisa aliran uang jangka pendek antarnegara, yang  melewati  batas-batas  geografi  ataupun  batas- batas hukum. Harga tersebut menggambarkan berapa banyak  suatu  mata  uang  harus  dipertukarkan  untuk memperoleh satu unit mata uang lain. Istilah lain nilai tukar adalah Rasio Pertukaran (Sukirno, 2012).
Nilai  tukar  dipengaruhi  beberapa  faktor,  seperti tingkat  suku  bunga  dalam  negeri,  tingkat  inflasi  dan intervensi  bank  sentral  terhadap  pasar  uang  jika diperlukan.  Didalam  perekonomian  terbuka,  nilai tukar  rupiah  yang  lazim  disebut  kurs,  mempunyai peranan  penting  dalam  rangka  tercapainya  stabilitas moneter  dan  dalam  mendukung  kegiatan  ekonomi suatu negara. Nilai tukar yang stabil diperlukan untuk terciptanya  iklim  yang  kondusif  bagi  peningkatan kegiatan  dunia  usaha.  Hal  ini  disebabkan  besarnya pengaruh  pergerakan  mata  uang  terhadap  kegiatan bisnis dan investasi maupun pembuat kebijakan. Nilai tukar  domestik  yang  stabil  dapat  menghindarkan investor  asing  di  pasar  modal  mengalami  kerugian akibat perbedaan kurs valuta asing (Samsul, 2006)

## Jakarta Islamic Index (JII)
Pada  tanggal  3  Juli  2000,  PT  Bursa  Efek Indonesia  berkerja  sama  dengan  PT  Danareksa Investment  Management  (DIM)  meluncurkan  indeks saham  yang  dibuat  berdasarkan  syariah  Islam  yaitu Jakarta  Islamic  Index (JII).  Indeks  ini  diharapkan menjadi  tolak  ukur  kinerja  saham-saham  yang berbasis  syariah  serta  untuk  lebih  mengembangkan pasar modal syariah (Mar’ati, 2010).
Terbentuknya Jakarta  Islamic  Index (JII) dimaksudkan  untuk  menunjang  kegiatan  investasi syariah  dan  sebagai  tolak  ukur  untuk  mengukur kinerja  suatu  investasi  pada  saham  berdasarkan prinsip syariah. Dengan adanya indeks tersebut, Bursa Efek  Indonesia  (BEI)  telah  menyediakan  saham- saham  yang  dapat  dijadikan  sarana berinvestasi  bagi para pemodal sesuai dengan prinsip syariah sehingga dapat  meningkatkan  kepercayaan  investor  dalam mengembangkan  investasi  secara  syariah.  Sehingga pada akhirnya akan meningkatkan transaksi perdagangan di pasar modal.

## 2. METODE PENELITIAAN
Penelitian  ini  menggunakan  metode  pendekatan kuantitatif.  Penelitian  ini  dilakukan  di  Indonesia dengan  pengambilan  data  pada  website  resmi  yahoo finance, Badan Pusat Statistik (BPS), Bank Indonesia (BI),  Bursa  Efek  Indonesia  (BEI)  dan  Otoritas  Jasa Keuangan (OJK) dengan melihat perkembangan Arus Modal  Asing,  Nilai  Tukar  Rupiah  dan  Pergerakan Indeks  JII  30  Pada  Masa  Pandemi  Covid  19.  Data Arus  Modal  Asing  diambil  dari  Otoritas  Jasa Keuangan dan Badan Pusat Statistik, nilai tukar rupiah di ambil dari Bank Indonesia dan Pergerakan Indeks JII  30  diambil  dari  Yahoo  Finance  dan  Bursa  Efek
Indonesia. Populasi yang diambil  dalam penelitian ini adalah perusahaan-perusahaan yang  terdaftar di Bursa Efek  Indonesia  secara  konsisten  atau  tetap  dan dibatasi  hanya  perusahaan  yang  terdaftar  di Jakarta Islamic Index (JII) 30 periode 2019-2020. Berdasarkan  penjelasan  diatas  maka    pengambilan sample yang digunakan dalam penelitian ini  sebanyak 30  perusahaan  konsisiten  yang  terdaftar  di Jakarta Islamic Index (JII).
2.1. Variable Penelitian 2.1.1. Arus Modal Asing (X1)
Aliran modal masuk asing merupakan masuknya sejumlah dana luar negeri ke Indonesia untuk tujuan investasi  dalam  bentuk  investasi  langsung (foreign direct  investment), investasi  portofolio  ( portofolio investment), dan aliran bentuk modal lain (other types of flows) .(Tambunan  Fauzie, 2014) Data arus modal asing dalam penelitian ini diambil dari laporan neraca pembayaran  Indonesia  yang  di  publikasikan  oleh Bank  Indonesia  periode  maret-desember  2019  dan maret-desember 2020. Berikut formulasi Arus Modal Asing dalam transformasi time series.
ΔNPF t = In  [NPFt    ] [ NPFt-1] 2.1.2. Nilai Tukar Rupiah (X2)
Nilai tukar  rupiah  atau  disebut juga  kurs rupiah adalah perbandingan nilai atau harga mata uang rupiah dengan  mata  uang  lain  (Suseno,  2014).  Operasional variabel  nilai  tukar  rupiah  dalam  penelitian  ini menggunakan  nilai  tukar  rupiah  terhadap  US  Dollar yang  diukur  dari  kurs  tengah  rupiah  terhadap  US Dollar  untuk  masing-masing  maret-desember  2019 dan  maret-desember  2020  yang  dipublikasikan  oleh Bank Indonesia. Perhitungan kurs tengah yaitu dengan menjumlahkan kurs jual dan kurs beli yang kemudian dibagi  dengan  dua  (Habiburrahman,  2015).  Rumus perhitungannya  adalah sebagai berikut:

## 2.1.3. Pergerakan indeks JII 30 (X3)
Jakarta  Islamic  Index (JII)  merupakan  indeks saham syariah yang pertama kali diluncurkan di pasar modal Indonesia pada tanggal 3 Juli 2000. Konstituen JII  hanya  terdiri  dari  30  saham  syariah  paling likuid yang  tercatat  di  BEI.  Data  pergerakan  keseluruhan indeks  JII  30  diambil  dari yahoo finance  pada  harga penutupan perdagangan saham.
ΔIHSLQ t = In   [IHSLQt   ] [ IHSLQt-1]
Kurs Tengah = Kurs Jual + Kurs   Beli 2

## 2.2. Teknik Analisis Data
Data  yang  dianalisis  adalah  data  ( time  series) dengan  runtun  waktu  maret-desember  2019  dan maret-desember 2020. Teknik analisis yang digunakan  dalam  penelitian  menggunakan  model pendekatan Vector  Autoregresive (VAR)  yang digunakan untuk menganalisis data deret waktu.(Juliodinata, 2017)
2.2.1. Uji Akar Unit
Langkah  awal  untuk  melakukan  olah  data  yang bersifat time series adalah uji akar unit (unit root test). Uji  ini  bertujuan  untuk  melihat  apakah  data  yang diolah stasioner atau tidak, sehingga disebut juga uji stasioneritas data.(Febrianti et al., 2021)
Augmented Dickey Fuller (ADF)
Uji  stasioneritas  dengan  metode Augmented Dickey-Fuller (ADF) merupakan pengembangan dari Dickey Fuller (DF)- test . Kriteria dalam pengujian ini yaitu  jika  nilai  mutlak  t-ADF  lebih  besar  dari  nilai mutlak Mac  Kinnon  Critical  Values -nya  maka  data stasioner pada taraf nyata yang telah ditentukan, dan berlaku  sebaliknya.(Beik    Fatmawati,  2014) Alternatif    lainnya  dapat  pula  didasarkan  pada  nilai probabilitasnya.  Jika  data  tidak    stasioner  pada  orde nol, atau I (0), maka stasioneritas data tersebut dapat dicari pada orde berikutnya hingga diperoleh tingkat stasioneritas  pada  orde  ke-n (first  difference), atau  I (1),  atau  pada second  difference, atau  I  (2),  dan seterusnya.
Metode  yang  digunakan  dalam  uji  akar  unit penelitian  ini  adalah  uji Augmented  Dickey  Fuller (ADF).  Adapun  formula  dari  uji Augmented  Dickey Fuller (ADF) dapat dinyatakan sebagai berikut: DYt = a0 + γYt-1 + ∑ + εt ……………… (1) Dimana:
D  = Perbedaan atau differensiasi a0 = Intercept Y  = Variabel yang diuji p   = Panjang lag ε    = Error term
Uji  dilakukan  dengan  hipotesis  null  γ  =  0. Stasioner tidaknya data didasarkan pada perbandingan nilai  statistik Augmented  Dickey  Fuller (ADF)  yang diperoleh dari nilai t hitung koefisien γ dengan nilai kritis  statistik.  Jika  nilai  absolut  statistik Augmented Dickey Fuller (ADF)  lebih besar dari nilai kritis pada α = 5% maka data stasioner dan sebaliknya jika nilai absolut  statistik Augmented  Dickey  Fuller (ADF) lebih  kecil  dari  nilai  kritis  pada  α  =  5%  maka  data tidak stasioner.

## Philips-Peron (PP) Test
Alternatif Uji stasioneritas secara formal adalah uji  stasioneritas  yang  diusulkan Phillips dan  Peron . Metode ini memodifikasi test statistik yang digunakan DF  test  sedemikan  rupa  sehingga  tidak  perlu  ada tambahan lag variabel dependen untuk menghilangkan  pengaruh  serial  korelasi  yang  ada pada error  term -nya.  Pengujian  dengan  PP  test menggunakan metode non parametik untuk mengendalikan  korelasi  serial    dalam  suatu time series .  PP tes merupakan proses AR(1)  yang dapat dinyatakan sebagai berikut:
Y t = αY t-1 + e t Dimana Y t = Series yang stasioner pada waktu t=1,…., T α    = Konstanta
Y t-1 = Proporsi nilai lampau series yang bersangkutan e t = Nilai residual pada waktu t
Hipotesis  nol  nya  adalah  α  =1,  maka  variabel stokhestik  Yt  memiliki unit  root atau random walk , artinya  data  nonstasioner.  Untuk  melakukan  uji stasioner, PP statistik dibandingkan dengan PP tabel. Jika  nilai  absolut  PP  statistik  lebih  besar  dari  nilai absolut  PP  tabel,  maka  hipotesis  nol  ditolak,  artinya data time  series bersifat  stasioner.Aini  Rofatul Mufidah,  “Metode  Phillips-Perron  Test  Untuk Menguji  Stasioneritas  Data  Inflasi”,  (Universitas Islam Negeri Maulana Malik Ibrahim, 2011). 2.2.2. Uji Kausalitas (Granger’s Causality)
Uji  kausalitas  dilakukan  untuk  mengetahui apakah  suatu  variabel  endogen  dapat  diperlakukan sebagai  variabel  eksogen.  Hal  ini  bermula  dari ketidaktahuan variabel. Jika ada dua variabel x dan y, maka  apakah  x  menyebabkan  y  atau  y  menyebab  x atau  berlaku  keduanya  atau  tidak  ada  hubungan keduanya. Variabel x menyebabkan variabel y artinya berapa  banyak  nilai  y  pada  periode  sekarang  dapat dijelaskan oleh nilai y pada periode sebelumnya dan nilai x pada periode sebelumnya (Sugiyono, 2017). Uji kausalitas granger digunakan untuk melihat hubungan kausalitas  atau  timbal  balik  antara  masing-masing variabel  terhadap  variabel  lainnya  satu  per  satu, sehingga  dapat  diketahui  apakah  variabel  tersebut secara  statistik  saling  mempengaruhi  (hubungan  dua arah),  memiliki  hubungan  searah  atau  sama  sekali tidak  ada  hubungan  (tidak  saling  mempengaruhi). Berikut  ini  metode  yang  digunakan  untuk  menguji Granger Causality Test seperti berikut ini:
Dimana: µ, v = Error term
Berdasarkan  hasil  regresi  linear  dari  model diatas, maka akan  menghasilkan empat kemungkinan mengenai  nilai  koefisien-koefisien  regresi  dari persamaan (4) dan (5) adalah sebagai berikut:
Untuk memperkuat indikasi keberadaan berbagai bentuk kausalitas seperti yang disebutkan di atas maka dilakukan F-test untuk masing-masing model regresi. Untuk  melihat  hubungan  kausalitas  tersebut  maka dapat dilihat dari besarnya nilai probabilitas F-statistik dibandingkan  dengan  nilai  probabilitas  F-kritis  pada tingkat kepercayaan 5 persen. Jika nilai probabilitas F- statistik  lebih  kecil  dari  F-kritis  pada  α  =  5%,  maka variabel yang diamati memiliki hubungan kausalitas, sebaliknya jika nilai probabilitas F-statistik lebih besar dari F-kritis pada α = 5%, variabel yang diamati tidak memiliki hubungan kausalitas.(Ridha  Mutia, 2021)

## 2.2.3. Uji Lag Optimum
Pemeriksaan  lag  digunakan  untuk  menentukan panjang  lag  optimal  yang  akan  digunakan  dalam analisis  selanjutnya  dan  akan  menemukan  estimasi parameter untuk model Vector Autoregressive (VAR). Dalam model Vector Autoregressive (VAR), panjang lag menunjukkan derajat bebas. Model terbaik adalah model  yang  memiliki  nilai Akaike  Information Criterion (AIC) terkecil. Kriteria tersebut dirumuskan sebagai berikut:
Dengan:
T =  Jumlah observasi yang digunakan
K     = Panjang lag SSR  = Residual  Sum  of  Square (Jumlah  kuadrat
residual)
n =  Jumlah parameter yang diestimasi

## 2.2.4. Uji Kointegrasi
Uji  kointegrasi  digunakan  untuk  melihat hubungan keseimbangan dalam jangka panjang antara arus  modal  asing,  nilai  tukar  rupiah  dan  pergerakan indeks JII 30 dengan menggunakan Johansen test . Uji kointegrasi pada umumnya digunakan untuk melanjutkan  analisis  data  time  series  yang  non- stasioner,  jika  fenomena  stasioneritas  data  berada pada  tingkat first  difference atau  I  (1),  maka  perlu dilakukan uji kointegrasi untuk melihat kemungkinan terjadi adanya keseimbangan jangka panjang diantara variabel-variabel yang diobservasi.
Dalam  penelitian  ini  akan  digunakan  uji kointegrasi Johansen , dengan kriteria jika nilai trace statistic -nya lebih besar dari pada nilai critical value , maka  persamaan  tersebut  terkointegrasi,  dengan  H 0 sama  dengan  non  kointegrasi  dan  H 1 sama  dengan kointegrasi. Hal ini berarti ketika nilai trace statistic lebih besar dari pada nilai critical value , maka tolak H 0 dan  terima  H 1 dan  persamaan  tersebut terkointegrasi.

## 2.2.5. Model  Vector  Atoreggressiv  (VAR) dan Vector Error Correction (VEC )
Metode Vector  Autoregressive (VAR) menurut Gujarati  merupakan  pemodelan  persamaan  simultan yang  memiliki  beberapa  variabel  endogen  secara bersamaan,  namun  masing-masing  variabel  endogen dijelaskan oleh lag dari nilainya sendiri dan variabel endogen  lainnya  dalam  model.  Model Vector Autoregressive (VAR)  digunakan  jika  data  stasioner pada  level.  Menurut  Gujarati,  analisis Vector Autoregressive (VAR) memiliki beberapa keunggulan antara lain:
a. Tidak  perlu  membedakan  antara  peubah  bebas dan peubah   terikat.
b. Peramalan  dengan  menggunakan  metode  VAR dalam  beberapa  kasus  lebih  baik  dibandingkan persamaan  simultan  yang  kompleks.(Juliodinata, 2017)
Secara  umum  model Vector  Autoregressive (VAR) dapat diformulasikan sebagai berikut: X t = A 0 +A 1 x t-1 +A 2 x t-2 + A 3 x t-3 +…..+A p x t-p +e t dimana X t =  Vektor  berukuran  nx1  yang  berisi  n  peubah dalam model  VAR A 0 = Vektor intersep berukuran nx1 A 1 = Matriks koefisien berukuran nxn e t = Vektor sisaan berukuran nx1
Pendekatan struktural model persamaan simultan
digunakan dalam teori ekonomi untuk menggambarkan  hubungan  antara  variabel-  variabel terkait.  Model  kemudian  di  estimasi  dan  digunakan untuk menguji teori ekonomi secara empiris. Namun demikian,  teori  ekonomi  sering  tidak  mampu menjelaskan  secara  spesifikasi  hubungan  dinamis antar  variabel  tersebut.  Hal  ini  memunculkan alternative  model  non-struktural,  yaitu  sebuah pendelatan  yang  memodelkan  hubungan  antara beberapa  variabel.  Dalam  hal  ini  digunakan  analisis model Vector Atoreggressiv (VAR).
Vector Autoregressive (VAR) yang dikembangkan oleh Sims
dalam Enders mengasumsikan  bahwa  seluruh  variabel  dalam persamaan simultan adalah variabel endogen. Asumsi ini  diterapkan  karena  seringkali  penentuan  variabel eksogen dalam persamaan simultan bersifat subyektif. Dalam Vector Autoregressive (VAR), semua variabel tak bebas dalam persamaan juga akan muncul sebagai variabel bebas dalam persamaan yang sama. Sebagai contoh,  untuk  memodelkan  hubungan  perilaku  pasar uang  dan  pasar  modal  dalam  penelitian  ini,  variabel endogen  yang  relevan  antara  lain,  arus  modal  asing, nilai tukar rupiah dan pergerakan indeks JII 30. Ketiga variabel tersebut juga dapat menjadi variabel eksogen, artinya  dengan  menggunakan  lagnya,  maka  ketiga variabel  tersebut  akan  muncul  sebagai  variabel endogen dan eksogen.
Vector Atoreggressiv (VAR) biasanya digunakan untuk  peramalan  suatu  sistem  yang  saling  terikat secara runtun waktu dan untuk menganalisis dampak dinamik variabel random error dalam system variabel serta  untukmelakukan  uju  kausalitas.  Hal  ini  berarti Vector  Atoreggressiv (VAR)  tidak  mementingkan estimasi persamaan. Pendekatan Vector Atoreggressiv (VAR)  merupakan  permodelan  setiap  variabel endogen  dalam  sistem.  Hal  ini  berati  kita  perlu menspesifikasikan 2 hal, yaitu :
a. Variabel  (endogen  dan  eksogen)  yang  diyakini berinteraksi
b. Jumlah  lag  terbanyak  yang  diperlukan  untuk menangkap  pengaruh-  pengaruh  yang  dimiliki masing-masing variabel terhadap variabel lain.
Salah  satu  kelemahan  dalam  analisis Vector Atoreggressiv (VAR) adalah kesulitan salam menginterpretasikan koefisien, maka dari itu kelemahan  ini  ditutupi  dengan  analisis Impulse
Response Function (IRF) dan Variance Decomposition (VD) .

## 2.2.6. Innovation Accounting Impulse Response Function (IRF)
Structural  Impulse  Response  Function (IRF) digunakan  untuk  menggambarkan  bagaimana shock yang  diterima  variabel  baik  dari  variabel  itu  sendiri maupun dari variabel lain. Impulse Response Function (IFR)  digunakan  untuk  melihat  dampak  guncangan dari  suatu  variabel  terhadap  variabel  lainnya.  Uji Impulse  Response  Function  ( IRF)  juga  bertujuan untuk melihat berapa lama shock yang diterima suatu variabel.(Saskara  Batubara, 2015) Perhitungan IRF sebagai berikut:
dengan: r   = Matriks parameter dari model VAR h  = Periode peramalan
C  =  Cholesky  decomposition  matriks  dari  matriks varian kovarian shock Variance Decomposition (VD)
Variance Decomposition (VD) digunakan untuk menggambarkan  pentingnya  setiap  variabel  secara relatif  dalam  sistem  VAR  karena  adanya shock dan menjelaskan  seberapa  kuat  peranan  suatu  variabel terhadap  variabel  lainnya.(Beik    Fatmawati,  2014) Analisis Variance Decomposition (VD) dalam model Vector  Autoregressive (VAR)  bertujuan  untuk memprediksi  kontribusi  persentase  varian  setiap variabel  karena  adanya  perubahan  variabel  tertentu dalam  sistem Vector  Autoregressive (VAR).  Dalam metode Vector  Error  Correction  Model (VECM), dapat  dilihat  proporsi  dampak  perubahan  pada  suatu variabel  jika  mengalami shock atau  perubahan terhadap  variabel  itu  sendiri  dalam  suatu  periode. Maka dengan menganalisis hasil Variance Decomposition (VD)  dapat  diukur  perkiraan  varians error  suatu  variabel,  yaitu  seberapa  besar  perbedaan antara sebelum dan sesudah terjadi shock, baik yang berasal dari variabel itu sendiri maupun dari variabel lain.

## 3. HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN 3.1. Uji Akar Unit
Uji akar unit dalam penelitian ini bertujuan untuk melihat apakah data yang diolah stasioner atau tidak pada  variabel  penelitian  yaitu  Arus  Modal  Asing, Nilai  Tukar  Rupiah  dan  Pergerakan  Indeks  JII  30, yang dilihat dari nilai rataratanya. Jika suatu variabel Y t pada  data  level  mempunyai  satu  unit  root,  maka variabel tersebut nonstasioner. Selanjutnya dilakukan
pengujian pada first difference dan seterusnya hingga diperoleh  data  yang  stasioner.  Pada  penelitian  ini menggunakan  metode Augmented  Dickey-Fuller (ADF)  dan Philip  Peron (PP).  Untuk  menentukan bahwa  suatu  series  mempunyai  unit  root  atau  tidak maka  perlu  dilakukan  perbandingan  antara  nilai  t statistik Augmented Dickey-Fuller (ADF) atau Philip Peron (PP) test dengan nilai Augmented Dickey-Fuller (ADF) tabel. Apabila nilai t statistik ADF labih kecil dari pada nilai kritis Augmented Dickey-Fuller (ADF) tabel dengan tingkat signifikansi tertentu maka series tersebut tidak stasioner.
Berdasarkan  hasil  uji  unit  root  sebagai  mana terlihat  pada  tabel  1  dibawah  ini  ditemukan  bahwa ketiga  variabel  asal  memiliki  unit  root  yang  berarti data asli penelitian tidak stasioner.
Tabel 1 Hasil Uji Root dengan  Metode Augmented Dickey- Fuller (ADF) dan Philip Peron (PP) Variabel ADF Test  PP Test Order Integrasi Hasil AMA D(AMA) -6.402247  -8.182949 5% Tidak Stasioner -14.19740 -29.05782 Stasioner NT D(NTR) -1.861621  -2.252914 5% Tidak Stasioner -22.41151 -23.12265 Stasioner JII D(JII) -1.714411  -2.252914 5% Tidak Stasioner -24.18629 -24.18104 Stasioner sumber: Hasil olahan Data Eviews 9 tahun 2022
Hasil  uji  dengan  menggunakan Augmented Dickey-Fuller (ADF) test atau Philip Peron (PP) test menunjukan  bahwa  data  stasioner  dengan  tingkat signifkasi 5%. Hal ini berarti bahwa seluruh variabel ekonomi tersebut diatas stasioner pada first difference sehingga  variabel  dapat  dikatakan  terintegrasi  pada derajat 5%. Hasil pengujian Augmented Dickey-Fuller (ADF)  pada  tingkat  diferensiasi  pertama  untuk variabel arus modal asing diperoleh informasi bahwa nilai  dari Augmented  Dickey-Fuller (ADF) test atau Philip Peron (PP ) test -nya lebih besar dari pada nilai Augmented  Dickey-Fuller (ADF)  tabel  Mc  Kinnon pada  tingkat  kepercayaan  5%  yaitu  -14.19740    - 2.866107  dan  PP  test  menunjukkan  hasil  yang  sama yaitu -29.05782  -2.866060.
Sedangkan  hasil  pengujian Augmented  Dickey- Fuller (ADF) test atau Philip  Peron (PP) test pada tingkat diferensiasi pertama untuk variabel nilai tukar rupiah  diperoleh  informasi  bahwa  nilai  dari
Augmented  Dickey-Fuller (ADF) test atau  Philip Peron  (PP) test -nya  lebih  besar  daripada  nilai Augmented  Dickey-Fuller (ADF)  Tabel  Mc  Kinnon pada  tingkat    kepercayaan  5%  yaitu  -22.41151    - 2.866060  dan    hasil Philip  Peron (PP) test menunjukan -23.12265  -2.866060. Hasil pengujian Augmented  Dickey-Fuller (ADF) test atau Philip Peron (PP) test pada  tingkat  diferensiasi  pertama untuk  variabel  indeks  JII  diperoleh  informasi  bahwa nilai  dari Augmented  Dickey-Fuller (ADF) test atau Philip Peron (PP) test -nya lebih besar dari pada nilai Augmented  Dickey-Fuller (ADF)  tabel  Mc  Kinnon pada  tingkat  kepercayaan  5%  yaitu  -24.18629    - 2.866060  dan  hasil  dari Philip  Peron (PP) test -nya menunjukkan -24.18104  -2.866060.

## 3.2. Uji Kausalitas Granger
Tabel 2 Hasil Uji Causality Granger Tests No Null Hyphotesis Prob. Keterangan 1 NILAI_TUKAR does not Granger Cause AMA 0.4599 Hubungan Satu Arah AMA does not Granger Cause NILAI_TUKAR 0.0010 2 JII does not Granger Cause AMA 0.1794 Hubungan Satu Arah AMA does not Granger Cause JII 0.0008 3 JII does not Granger Cause NILAI_TUKAR 0.0005 Hubungan Satu Arah NILAI_TUKAR does not Granger Cause JII 0.8453
Berdasarkan  hasil output menunjukkan  bahwa yang  memiliki  hubungan    kausalitas  baik  satu  arah maupun  dua  arah  adalah  yang  memiliki  nilai Probabilitas  F-statistik    F-kritis  pada  α  =  5%.  Dari hasil uji kausalitas granger pada tabel 4.2 di atas, dapat diketahui hubungan antar variabel sebagai berikut: (1) Hubungan antara nilai tukar rupiah dengan arus modal asing  yaitu  hubungan  satu  arah.  Dimana  arus  modal asing  mempengaruhi  nilai  tukar  rupiah  karena  nilai probabilitas  F-statistik  arus  modal  asing  sebesar 0.0010 lebih kecil dari α sebesar 5% sehingga terdapat hubungan kausalitas searah antara arus modal asing ke nilai tukar rupiah. Sedangkan nilai tukar rupiah tidak mempengaruhi  arus  modal  asing  karena  nilai
probabilitas  F-statistik  nilai  tukar  lebih  besar  dari  α 5%  yaitu  0.4599    0.05.  Dengan  demikian, disimpulkan  bahwa  terjadi  hubungan  searah  antara variabel nilai tukar rupiah dan arus modal asing yaitu hanya  arus  modal  asing  yang  secara  statistik mempengaruhi  nilai  tukar  rupiah  dan  tidak  berlaku sebaliknya.  (2)  Hubungan  antara  JII  30  dengan  arus modal  asing  yaitu  hubungan  satu  arah.  Dimana  arus modal  asing  mempengaruhi  JII  30  karena  nilai probabilitas  F-statistik  arus  modal  asing  sebesar 0.0008  lebih  kecil  dari  α  sebesar  0,05  sehingga terdapat hubungan kausalitas searah antara arus modal asing ke JII 30. Sedangkan JII 30 tidak mempengaruhi arus  modal  asing karena nilai  probabilitas  F-statistik JII  30  lebih  besar  dari  α  5%  yaitu  0.1794    0,05. Dengan  demikian,  disimpulkan  bahwa  terjadi hubungan searah antara variabel arus modal asing dan JII  30  dan  tidak  berlaku  sebaliknya.  (3)  Hubungan antara  JII  30  dengan  nilai  tukar  rupiah  memiliki hubungan  satu  arah.  Dimana  JII  30  mempengaruhi nilai  tukar  rupiah.  Dilihat  dari  nilai  probabilitas  F- statistik JII 30 sebesar 0.0005 lebih kecil dari α sebesar 5%  sehingga  terdapat  hubungan  searah antara  JII  30 ke  nilai  tukar  rupiah.  Sedangkan  nilai  tukar  rupiah tidak mempengaruhi JII 30 karena nilai probabilitas F- statistik  nilai  tukar  rupiah  lebih  besar  dari  α  5% sehingga  tidak  mempengaruhi  JII  30  karena  nilai probabilitas  F-statistik  JII  30  lebih  besar  dari  α  5% yaitu  0.8453    0,05.  Dengan  demikian,  disimpulkan bahwa terjadi hubungan searah antara variabel JII 30 dengan  nilai  tukar  rupiah  dan  tidak  berlaku sebaliknya.
Dengan  melihat  nilai  probilitas  yang    0.05, dimana untuk nilai probilitas arus modal asing ke nilai tukar rupiah  0.05 sehingga variabel nilai arus modal asing  memiliki  peluang  untuk  menjadi  variabel dependen  dan  variabel  nilai  tukar  rupiah  dapat
menjadi  variabel  independen.  Nilai  probilitas  untuk variabel  arus modal  asing ke  JII  30    0.05  sehingga variabel  arus  modal  asing  memiliki  peluang  untuk menjadi variabel dependen dan variabel JII 30 dapat menjadi  variabel  independen.  Untuk  nilai  probilitas variabel    JII  ke  nilai  tukar  rupiah    0.05  sehingga variabel JII memiliki peluang untuk menjadi variabel dependen  dan  variabel  nilai  tukar  rupiah  dapat menjadi  variabel  independen.  Dari  semua  variabel maka  dapat  disimpulkan  bahwa  variabel  nilai  tukar rupiah  dan  JII  dapat  menjadi  variabel  dependen ataupun independen.

## 3.3. Uji Lag Optimum
Sebelum  melakukan  uji  kointegrasi,  dan membentuk  model  VAR  atau  VEC  perlu  dilakukan penentuan  panjang  lag.  Karena  uji  kointegrasi  dan model Vector Autoregressive (VAR) dan Vector Error Correction  Model (VECM)  sangat  peka  terhadap panjang  lag.  Maka  penentuan  panjang  lag  yang optimal  menjadi  salah  satu  prosedur  penting  yang harus dilakukan dalam pembentukan model.
Secara  umum  untuk  menentukan  lag  optimal maka  terdapat  beberapa  cara  untuk  menentukan panjang lag yang optimum yaitu, Sequential Modified LR Test Statistic (LR), Final Prediction Error (FPE), Akaike  Information  Criterion (AIC), Schwarz Information  Criterion (SC),  dan Hannan-Quinn Criterion (HQ).  Lag  yang  dipilih  yaitu  lag  yang memiliki nilai AIC, SC terkecil atau berdasarkan pada pertimbangan  bahwa  lag  yang  direkomendasikan ditunjukkan  dengan  tanda  bintang  (*)  yang menunjukkan  lag  optimal.  Berikut  disajikan  tabel rekapitulasi  perbandingan  nilai  Log Likelihood dan kriteria yang digunakan dalam penentuan panjang lag, untuk  model  VAR  mulai  panjang  lag  1-8  mengikuti penelitian yang dilakukan oleh Wawan Supriyanto.
Tabel 3 Rekapitulasi nilai log LR, FPE, AIC dan HQ Dalam model VAR antara AMA, NTR dan JII 30 Lag LogL LR FPE AIC SC HQ 0 -25686.46 NA 2.030000 85.20549 85.22739 85.21401 1 -25639.40 93.49423 1.790000 85.07926 85.16686* 85.11335 2 -25633.75 11.16694 1.800000 85.09037 85.24367 85.15004 3 -25623.33 20.49547 1.800000 85.08566 85.30466 85.17089 4 -25601.50 42.70551 1.720000 85.04313 85.32783 85.15393 5 -25598.01 6.807979 1.760000 85.06138 85.41178 85.19776 6 -25594.74 6.334919 1.790000 85.08038 85.49649 85.24233 7 -25519.13 145.6888 1.430000 84.85948 85.34128 85.04699 8 -25495.04 46.19269* 1.360000* 84.80941* 85.35691 85.02250*
Sumber: Output Eviews 9, 2021
Berdasarkan tabel 3 diatas terlihat bahwa kelima kriteria memiliki hasil yang berbeda-beda, yaitu LR, FPE, AIC dan HQ dengan panjang lag 8, sedangkan SC  dengan  panjang  lag  1.  Oleh  karena  itu  dalam penelitian  ini  setelah  mempertimbangkan  penelitian terdahulu  dan  karakteristik  data  harian,  maka  akan digunakan panjang lag yang memilki kebaikan paling banyak sesuai dengan kriteria LR, FPE dan HQ yaitu lag 8.

## 3.4. Uji Kointegrasi
Setelah  diketahui  bahwa  data  arus  modal  asing, nilai  tukar  rupiah  dan  JII  30  sudah  stasioner,  maka selanjutnya  akan  diuji  apakah  terdapat  hubungan keseimbangan  jangka  panjang  antara  variabel  arus modal asing, nilai tukar rupiah dan JII 30. Metode uji kointegrasi  yang  dipakai  dalam  penelitian  ini  adalah Johansen Cointegration Test. Jika nilai Trace Statistic lebih  kecil  dari Critical  Value pada  α  =  5%  maka variabel yang diamati tidak terkointegrasi, sebaliknya jika nilai Trace Statistic dan lebih besar dari Critical Value pada  α  =  5%  maka  variabel  yang  diamati terkointegrasi.
Tabel 4
Hasil Johansen’s Cointegration Tests
Hypothesized No. of CE(s) Eigenvalue Trace Statistic 0.05 Critical Value Prob. None* 0.233969  294.1253  29.79707  0.0001 At most 1 * 0.120197  133.4063  15.49471  0.0001 At most 2 * 0.088971  56.18779  3.841466  0.0000
Sumber: Output Eviews 9, 2021
Diperlihatkan bahwa hasil uji kointegrasi dengan metode johansen  cointegration  test menunjukkan bahwa  nilai trace  statistic lebih  besar  dari critical value dengan tingkat signifikansi 5% yaitu 294.1253 29,79707. Berdasarkan hasil pengujian kointegrasi dengan metode johansen cointegration test pada α  5% diketahui  bahwa  nilai trace  statictic lebih  besar  dari critical value dengan tingkat signifikansi 5%. Hal ini berarti  bahwa  variabel  arus  modal  asing,  nilai  tukar rupiah  dan  JII  30  memiliki  hubungan  keadaan keseimbangan jangka panjang.

## 3.5. Model Empiris dari VAR
Setelah  menentukan  panjang  lag  dan  uji kointegrasi, maka tahap selanjutnya adalah membentuk model VAR atau Vector Error Correction Model (VECM).  Menurut  Enders  jika  terdapat hubungan  kointegrasi  diantara  variabel  penelitian,
maka  estimasi  dalakukan  dengan  VEC,  sedangkan jika  tidak  ada  kointegrasi,  maka  estimasi  dilakukan dengan  VAR Difference (VARD)  karena  hasil  uji kointegrasi  pada  penelitian  ini  terdapat  hubungan kointegrasi  diantara  ketiga  variabel  diatas  maka estimasi  dilakukan  dengan Vector  Error  Correction Model (VECM).
Hasil output terdapat  3  model  jangka  pendek untuk  masing-masing  variabel  dependen  yaitu D(AMA,2),  D(NilaiTukar,2)  dan  D(JII,2)  dimana masing-masing kolom mewakili modelnya. Berdasarkan  nilai  signifikansinya  dapat  dilihat  dari kolom  D(AMA,2)  dengan  nilai  (0.08333)  yang menunjukkan standart  error ,  sedangkan  nilai  [- 14.6788]  merupakan  t-statistik  dan  nilai  -1.230626 menunjukkan  nilai  parameter  atau  nilai  koefisien. Untuk melihat signifikansi atau tidaknya dapat dilihat berdasarkan  t-statistik    yang  dibandingkan  dengan nilai t-tabel. Adapun dalam penelitian ini t-tabel yang diperoleh  adalah  1.963919017.  Pada  variabel  arus modal asing lag ke 1 menunjukkan signifikan dengan nilai  t-statistik  sebesar  [3.17908]    nilai  t-tabel 1.963919017  artinya  nilai  arus  modal  asing  satu periode  sebelum  covid  19  signifikan  mempengaruhi nilai  arus  modal  asing  setelah  covid  19.  Sedangkan pada variabel nilai tukar rupiah nilai t-statistik sebesar [-0.50081]    nilai  t-tabel  1.963919017  artinya  arus modal  asing  sebelum  covid  19  tidak  mempengaruhi nilai tukar rupiah setelah covid 19. Pada variabel JII 30  nilai  t-statistik  [-0.09746]    nilai  t-tabel 1.963919017 artinya arus modal asing sebelum covid 19  tidak  mempengaruhi  indeks  JII  30  sesudah  covid 19.
Pada  variabel  nilai  tukar  rupiah  lag  ke  1 menunjukkan tidak signifikan dengan nilai t-statistik [-0.07781]    nilai  t  tabel  1.963919017  artinya  nilai tukar  rupiah  sebelum  covid  19  tidak  mempengaruhi arus modal asing sesudah covid 19. Sedangkan pada variabel nilai tukar rupiah nilai t-statistik [-12.7445] nilai  t-tabel  1.963919017  artinya  nilai  tukar  rupiah sebelum  covid  19  tidak  mempengaruhi  nilai  tukar rupiah sesudah covid 19. Pada variabel indeks JII 30 menunjukan  signifikan  dengan  nilai  t-statistik [7.96931]    nilai  t-tabel  1.963919017  artinya  nilai tukar rupiah sebelum covid 19 mempengaruhi indeks JII 30 setelah covid 19.
Pada variabel indeks JII 30 lag ke 1 menunjukkan tidak  signifikan  dengan  nilai  t-statistik  [-1.77760] nilai  t-tabel  1.963919017  artinya  indeks  JII    30 sebelum  covid  19  tidak  mempengaruhi  arus  modal
asing sesudah covid 19. Sedangkan variabel nilai tukar rupiah  menunjukkan  nilai  t-statistik  [  1.79401] 1.963919017  artinya  indeks  JII  sebelum  covid  19 tidak mempengaruhi nilai tukar rupiah sesudah covid 19. Pada variabel indeks JII 30 menunjukkan nilai t- statistik [ 1.90197]  1.963919017 artinya indeks JII 30 sebelum covid 19 tidak mempengaruhi  indeks JII 30 sesudah covid 19.
Pada  variabel  nilai  tukar  rupiah  lag  ke  1 menunjukkan tidak signifikan dengan nilai t-statistik [-0.07781]    nilai  t  tabel  1.963919017  artinya  nilai tukar  rupiah  sebelum  covid  19  tidak  mempengaruhi arus modal asing sesudah covid 19. Sedangkan pada variabel nilai tukar rupiah nilai t-statistik [-12.7445] nilai  t-tabel  1.963919017  artinya  nilai  tukar  rupiah sebelum  covid  19  tidak  mempengaruhi  nilai  tukar rupiah sesudah covid 19. Pada variabel indeks JII 30 menunjukan  signifikan  dengan  nilai  t-statistik [7.96931]    nilai  t-tabel  1.963919017  artinya  nilai tukar rupiah sebelum covid 19 mempengaruhi indeks JII 30 setelah covid 19.
Pada variabel indeks JII 30 lag ke 1 menunjukkan tidak  signifikan  dengan  nilai  t-statistik  [-1.77760] nilai  t-tabel  1.963919017  artinya  indeks  JII    30
sebelum  covid  19  tidak  mempengaruhi  arus  modal asing sesudah covid 19. Sedangkan variabel nilai tukar rupiah  menunjukkan  nilai  t-statistik  [  1.79401] 1.963919017  artinya  indeks  JII  sebelum  covid  19 tidak mempengaruhi nilai tukar rupiah sesudah covid 19. Pada variabel indeks JII 30 menunjukkan nilai t- statistik [ 1.90197]  1.963919017 artinya indeks JII 30 sebelum covid 19 tidak mempengaruhi indeks JII 30 sesudah covid 19.

## Innovation Accounting
Secara  umum, innovation  Accounting ini mencoba untuk menguraikan bagaimana dan seberapa besar  pengaruh shock dan impluse atau innovation atau disturbance terhadap  variabel-variabel  yang dibentuk  dalam  persamaan. innovation  Accounting terdiri  dari Impluse  Respon  Function (IRF) dan Variance Decompositions (VD).

## Impluse Respon Function (IRF)
Setelah  melakukan  uji  akar  unit,  uji  kausalitas granger,  uji  lag  optimum,  uji  kointegrasi,  dan  uji estimasi Vector  Error  Correction  Model (VECM), maka  juga  perlu  dilakukan  uji Impluse  Respon Function (IRF) yang berguna untuk melihat pengaruh kontemporer suatu variabel terhadap variabel lainnya.
-2E+ 13 0E+ 00 2E+ 13 4E+ 13 6E+ 13 8E+ 13 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Response  of  D(ARUS_MODAL_ASING)  to  D(ARUS_MODAL_ASING) -2E+ 13 0E+ 00 2E+ 13 4E+ 13 6E+ 13 8E+ 13 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Response of D(ARUS_MODAL_ASING) to D(NILAI_T UKAR_RUPIAH) -2E+ 13 0E+ 00 2E+ 13 4E+ 13 6E+ 13 8E+ 13 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Response of D(ARUS_MODAL_ASING) to D(JII_30) -40 -20 0 20 40 60 80 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Response of D(NILAI_T UKAR_RUPIAH) to D(ARUS_MODAL_ASING) -40 -20 0 20 40 60 80 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Response of D(NILAI_T UKAR_RUPIAH) to D(NILAI_T UKAR_RUPIAH) -40 -20 0 20 40 60 80 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Response of D(NILAI_T UKAR_RUPIAH) to D(JII_30) -4 0 4 8 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
Response of D(JII_30) to D(ARUS_MODAL_ASING) -4 0 4 8 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
Response of D(JII_30) to D(NILAI_T UKAR_RUPIAH) -4 0 4 8 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
Response of D(JII_30) to D(JII_30)
Response to Cholesky One S.D. Innovations
Gambar. 4 Impluse Respon Function (IRF) Model VECM Sumber : Output Eviews 9, 2021
Gambar 4 diatas menunjukkan grafik hasil output respon Impluse  Respon  Function (IRF)  untuk  model (VECM)  dalam  10  periode  mendatang.  Bila  dilihat dari  gambar  diatas  menunjukkan  bahwa  respon D(AMA)  terhadap  satu  standar  deviasi  dari shock D(AMA)  mengalami  penurunan.  Respon  D(NT) terhadap  satu  standar  deviasi  dari shock (D(NT) mengalami  fluktuasi  hingga  menurun  akhir.  Respon D(JII  30)  terhadap  satu  standar  deviasi  dari shock D(JII 30) mengalami  penurunan kemudian meningkat dan  staknan  di  akhir.  Kemudian  Respon  D(AMA) terhadap  satu  standar  deviasi  dari shock D(NT) mengalami  staknan,  namun  respon  D(NT)  terhadap satu  standar  deviasi  dari shock D(AMA)  semakin mengalami  penurunan.  Selanjutnya  pada  respon D(AMA)  terhadap  satu  standar  deviasi  dari shock D(JII  30)  sempat  mengalami  peningkatan  yang kemudian  mengalami  penurunan  di  akhir,  namun untuk respon D(JII 30) terhadap satu standar deviasi dari shock D(AMA) mengalami penurunan kemudian meningkat dan kembali mengalami penurunan hingga akhir.  Pada  respon  D(NT)  terhadap  satu  standar deviasi  dari shock D(JII  30)  mengalami  penurunan kemudian meningkat hingga akhirnya staknan namun masih  dalam  posisi  negatif.  Masih  di  posisi  negatif respon  D(JII  30)  terhadap  satu  standar  deviasi  dari shock D(NT) sempat mengalami peningkatan diawal kemudian  mengalami  penurunan  hingga  staknan  di akhir.  variabel  nilai  tukar  dengan  JII  30  mengalami penurunan,  variabel  nilai  tukar  rupiah  dengan  arus modal asing mengalami penurunan.

## Variance Decompositions (VD)
Setelah  mengetahui  dampak  berantai  dari variabel  yang  diteliti  dengan  uji Impulse  Respon Function (IRF),    kita  juga  perlu  melakukan  uji Variance  decomposition (VD) .  Cara  lain  untuk mengetahui karakteristik dari perilaku dinamis adalah dengan Variance  decomposition yang bertujuan untuk memprediksi  kontribusi  presentase  varian  setiap peubah  karena  adanya  perubahan  peubah  tertentu. Dengan  kata  lain Variance  decomposition (VD) bertujuan  untuk  menyusun forecast  error  variance sutu  variabel,  yaitu  seberapa  besar  perbedaan  antara variance sebelum dan sesudah shock . Baik shock yang berasal dari diri sendiri ataupun dari varabel lain atau untuk  melihat  pengaruh  relatif  variabel-variabel. Adapun  hasil  dari variance  decomposition bahwa pada  periode  pertama forecast  error  variance dari D(AMA)  dapat  dijelaskan  oleh  D(AMA)  sebesar 100%.  Sedangkan  D(NT)  dan  D(JII  30)  tidak
menjelaskan  apapun.  Hingga  periode  ke-10 forecast error  variance yang  dapat  dijelaskan  ole  D(AMA) sendiri  sebesar  98,94%,  sedangkan  dampak  dari fluktuasi  D(NT)  sampai  10  periode  hanya  dapat menjelaskan  0,26%,  dan  fluktuasi  D(JII  30)  hanya 0,8%.  Hasil  ini  menunjukkan  bahwa  fluktuasi  arus modal asing lebih banyak dipengaruhi oleh oleh arus modal  asing  sediri  dari  pada  nilai  tukar  rupiah  dan indeks JII 30.
Sementara  itu  pada  periode  pertama forecast error  variance dari  D(NT)  dapat  dijelaskan  oleh D(NT) sebesar 99,99%. Sedangkan D(AMA) sebesar 0,014%  sedangkan  D(JII  30)  tidak  menjelaskan apapun.  Sampai  periode  10  kedepan  ternyata  porsi D(NT) masih cukup besar dalam menjelaskan D(NT) yaitu  sebesar  83,46%,  sedangkan  D(AMA)  2,28% lebih kecil dari D(JII 30) yaitu sebesar 14,28%. Hal ini menunjukkan bahwa fluktuasi nilai tukar rupiah juga masih lebih banyak dipengaruhi oleh oleh nilai tukar rupiah sendiri dari arus modal asing dan indeks JII 30.
Kondisi serupa juga terjadi pada periode pertama forecast  error  variance dari  D(JII  30),  yang  dapat dijelaskan D(JII 30) sebesar 83,845, D(AMA) sebesar 9,36%  sedangkan  D(NT)  sebesar  23,24%.  Hal  ni mencerminkan  pengaruh  pengaruh  yang  besar  dari indeks  JII  30  sendiri  dibanding  faktor  arus  modal asing dan nilai tukar rupiah.
Berdasarkan hasil analisis terhadap IRF dan VD secara  umum  dapat  disimpulkan  bahwa  adanya kejutan  dengan  datangnya  informasi  baru  pada  satu variabel akan disepon oleh variabel itu sendiri maupun variabel-varibael  penelitian  lain  dengan  tingkatan yang  berbeda-beda.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa ketika ada informasi baru berkenaan dengan indeks JII 30 maka akan direspon oleh indeks JII 30 itu sendiri. maupun  arus  modal  asing  dan  nilai  tukar  rupiah. Begitu pula jika informasi itu berkenaan dengan arus modal asing nilai tukar rupiah.
Selain  itu  dapat  disimpulkan  bahwa  masing- masing  variabel  dapat  saling  menjelaskan  apabila terjadi shock terhadap salah satu variabel, namun porsi penjelasan masing-masing variabel masih di dominasi oleh  dirinya  sendiri.    Hal  ini  ditunjukkan  pada  pada saat terjadi shock pada arus modal asing, maka yang memberi penjelasan paling dominan adalah perubahan arus  modal  asing  itu  sendiri    sedangkan  nilai  tukar rupiah  dan  indeks  JII  30  hanya  menjelaskan  dengan porsi  yang  lebih  kecil.  Berikut  ini  disajikan hasil uji hipotesis dengan Econometric Tools.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  pengujian  dan  analisis  yang telah dilakukan mengenai analisis hubungan dinamis arus modal asing,  nilai tukar rupiah dan pergerakan indeks  JII  30  dengan  metode  pendekatan Vector Autoreggresive (VAR)  dapat  diambil  kesimpulan sebagai berikut:
a. Hubungan  timbal  balik  antara  arus  modal  asing dengan  nilai  tukar  rupiah  hanya  menghasilkan hubungan  searah  yaitu  hanya  arus  modal  asing yang  secara  statistik  mempengaruhi  nilai  tukar rupiah dan tidak berlaku sebaliknya dimana nilai probilitas arus modal asing ke nilai tukar rupiah 0.05 dan nilai probilitas nilai tukar rupiah ke arus modal  asing    0.05.  Sedangkan  hubungan  arus modal asing ke nilai tukar rupiah atau nilai tukar rupiah ke arus modal asing sebelum dan sesudah covid  19  tidak  saling  mempengaruhi  dilihat  dari nilai signifikansiya  1.963919017.
b. Hubungan  timbal  balik  antara  arus  modal  asing dengan  pergerakan  indeks  JII  30  menghasilkan hubungan  searah    yaitu  hanya  arus  modal  asing yang  mempengaruhi  indeks  JII  30  dan  tidak berlaku  sebaliknya  dimana  nilai  probilitas  untuk arus modal asing ke indeks JII  30  0.05 dan nilai probilitas  indeks  JII  30  ke  arus  modal  asing 0.05.  Sedangkan  hubungan  arus  modal  asing  ke indeks  JII  30  atau  indeks  JII  30  ke  arus  modal asing sebelum dan sesudah covid 19 tidak saling mempengaruhi  dilihat  dari  nilai  signifikansinya 1.963919017.
c. Hubungan  timbal  balik  antara  nilai  tukar  rupiah dengan indeks JII 30 menghasilkan hubungan satu arah  yaitu    hanya  indeks  JII  30  yang mempengaruhi  nilai  tukar  rupiah  dan  tidak berlaku  sebaliknya  dimana  nilai  probilitas  untuk indeks JII 30 kenilai tukar rupiah  0.05 dan nilai tukar rupiah ke indeks JII 30  0.05. Sedangkan hubungan  nilai  tukar  rupiah  sebelum  covid  19 mempengaruhi  indeks  JII  30  sesudah  covid  19 dilihat  dari  nilai  signifikansinya    1.963919017 sedangkan indeks  JII  30  sebelum  covid  19  tidak mempengaruhi  nilai  tukar  rupiah  sesudah  covid 19  dilihat  dari  nilai  signifikansi  nya 1.963919017.

## 5. DAFTAR PUSTAKA
Anaswati,  J.  M.  (2020).  Analisis  Kointegrasi  Dan Kausalitas Antara Nilai Tukar , IHSG Dan Aliran Modal  Masuk  (Capital  Inflow). Universitas Sumatera Utara , 31 (3), 15–24.
Bank Indonesia. (2020). Laporan Kebijakan Moneter . Bank  Indonesia.  (2020). Neraca  Pembayaran Indonesia (NPI) Tahun 2020 .
Beik,  I.  S.,    Fatmawati,  S.  W.  (2014).  Pengaruh Indeks  Harga  Saham  Syariah  Internasional  Dan Variabel  Makro  Ekonomi  Terhadap  Jakarta Islamic Index. Al-Iqtishad: Jurnal Ilmu Ekonomi Syariah , 6 (2), 155–178.
Butler, A. W., Cornaggia, J.,  Gurun, U. G. (2017). Do  local  capital  market  conditions  affect consumers’  borrowing  decisions? Management Science , 63 (12), 4175–4187.
Febrianti, D. R., Tiro, M. A.,  Sudarmin, S. (2021). Metode  Vector  Autoregressive  (VAR)  dalam Menganalisis  Pengaruh  Kurs  Mata  Uang Terhadap  Ekspor  Dan  Impor  Di  Indonesia. VARIANSI:  Journal  of  Statistics  and  Its Application on Teaching and Research , 3 (1), 23. https://doi.org/10.35580/variansiunm14645 Habiburrahman.  (2015).  Analisis  Pengaruh  Nilai Tukar Rupiah dan Inflasi Terhadap Indeks Harga Saham Sektor Properti di Bursa Efek Indonesia. Jurnal Manajemen Dan Bisnis , 5 (2), 116. Iqbal,  M.  (n.d.). Analisis  pengaruh  indeks  saham regional  dan  variabel  makroekonomi  terhadap pergerakan Jakarta Islamic Index (JII) . Jakarta:
Fakultas  Ekonomi  dan  Bisnis  UIN  Syarif Hidayatullah.
Juliodinata, A. I. (2017). Metode Vector
Autoregressive  dalam  Menganalisis  Pengaruh Kurs  Mata  Uang,  Inflasi  dan  Suku  Bunga Terhadap  Indeks  Harga  Saham  Gabungan . FMIPA.
Mar’ati,  S.  F.  (2010).  Mengenal  Pasar  Modal (Instrumen Pokok dan Proses Go Public). Jurnal Ekonomi Dan Manajemen , 3 (5), 79–88.
Martaliah,  N.  (2020).  Dampak  Pandemi  Covid  19 Terhadap Pergerakan Indeks Saham: Studi Kasus Pasar Saham Syariah Indonesia. Jurnal
Kompetitif , 6 (2), 180. Mufidah,  A.  R.  (2011). Metode  Phillips-Perron  test untuk  menguji  stasioneritas  data  inflasi . Universitas  Islam  Negeri  Maulana  Malik Ibrahim.
Ridha,  A.,    Mutia,  R.  (2021).  Analisis  Permintaan Uang  di  Indonesia:  Pendekatan  Autoegressive Distributed lag (Ardl). Jurnal Samudra Ekonomika , 5 (2), 152–160. Samsul,  M.  (2006). Pasar  modal  dan  manajemen portofolio .
Saputra,  R.  A.,    Harjito,  D.  A.  (2015).  Hubungan Kausalitas  Antara  Nilai  Tukar  Dengan  Harga Saham  Dan  Inflasi  Di  Indonesia. Jurnal Manajemen Dan Bisnis Indonesia , 3 (1), 46–60.
Saskara,  I.  A.  N.,    Batubara,  D.  M.  H.  (2015).
Analisis  Hubungan  Ekspor,  Impor,  PDB  dan Utang Luar Negeri Indonesia Periode 1970-2013. Jurnal  Ekonomi  Kuantitatif  Terapan , 8 (1), 44312.
Sebastian,  E.  (2000). Capital  Flows,  Real  Exchange Rate, and Capital Controls Some Latin American Experience . University of Chicago. Sugiyono.  (2017). Metode  Penelitian:  Pendekatan Kuantitatif, Kualitatif, dan RD . Alfabeta. Sukirno,  S.  (2012). Makro  Ekonomi:  Sebuah  teori Pengantar Edisi Keempat . Raja Grafinto. Supriyanto,  W.  (2006). Analisis  Hubungan  Dinamis Antara  Arus  Modal  Asing,  Perubahan  Nilai Tukar Dan Pergerakan Indeks LQ45 . FE UI.
Suseno,  I.  S.  (2014).  Sistem  dan  Kebijakan  Nilai Tukar. Seri  Kebangsentralan  Bank  Indonesia ,
12 (12), 61.
Tambunan, K.,  Fauzie, S. (2014). Pengaruh Capital Inflow  Dan  Capital  Outflow  Di  Indonesia Terhadap  Nilai  Tukar  Rupiah. Jurnal  Ekonomi Dan Keuangan , 2 (5), 14797. Tandelilin,  E.  (2010). Dasar-Dasar  Manajemen Investasi .
Toha, M., Manaku, A. C.,  Zamroni, M. A. (2020).
Perkembangan  Dan  Problematika  Pasar  Modal Syariah  Di  Indonesia. Jurnal  Al-Tsaman , 2 (1), 135–144.
Yahoo  Finance.  (2020). Laporan  Portofolio  Indeks Harga Saham JII 30 Tahun .