ANALISIS PENGARUH VARIABEL EKONOMI MAKRO … · Krisis Eropa dan Amerika telah memberikan pengaruh...

i

ANALISIS PENGARUH VARIABEL EKONOMI MAKRO

TERHADAP INDEKS HARGA SAHAM SEKTOR

PERTAMBANGAN PERIODE 2003-2012

Oleh:

MITA NASRI

H24104017

PROGRAM SARJANA ALIH JENIS MANAJEMEN

DEPARTEMEN MANAJEMEN

FAKULTAS EKONOMI DAN MANAJEMEN

INSTITUT PERTANIAN BOGOR

BOGOR

2013

ii

ANALISIS PENGARUH VARIABEL EKONOMI MAKRO

TERHADAP INDEKS HARGA SAHAM SEKTOR

PERTAMBANGAN PERIODE 2003-2012

SKRIPSI

Sebagai salah satu syarat untuk memperoleh gelar

SARJANA EKONOMI

Pada Program Sarjana Alih Jenis Manajemen

Departemen Manajemen

Fakultas Ekonomi dan Manajemen

Institut Pertanian Bogor

Oleh :

MITA NASRI

H24104017

PROGRAM SARJANA ALIH JENIS MANAJEMEN

DEPARTEMEN MANAJEMEN

FAKULTAS EKONOMI DAN MANAJEMEN

INSTITUT PERTANIAN BOGOR

BOGOR

2013

iii

Judul : Analisis Pengaruh Variabel Ekonomi Makro Terhadap Indeks Harga

Saham Sektor Pertambangan Periode 2003-2012.

Nama : Mita Nasri

NIM : H24104017

Menyetujui,

Dosen Pembimbing

Dr. Ir. Abdul Kohar Irwanto, M.Sc.

NIP 19550626 198003 1 002

Mengetahui:

Ketua Departemen

Dr.Ir. Jono M. Munandar, M.Sc

NIP 19610123 198601 1 002

Tanggal Lulus:

iv

ABSTRAK

MITA NASRI. Analisis Pengaruh Variabel Ekonomi Makro Terhadap Indeks

Harga Saham Sektor Pertambangan Periode 2003-2012. Dibimbing oleh ABDUL

KOHAR IRWANTO.

Krisis Eropa dan Amerika telah memberikan pengaruh pada perekonomian

Indonesia. Di pasar saham, sektor pertambangan mengalami pengkoreksian harga

terbesar sepanjang tahun 2010-2012. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis

pengaruh variabel ekonomi makro terhadap indeks harga saham sektor

pertambangan. Metode yang digunakan adalah Structural Equation Modelling.

Jumlah data penelitian sebanyak 120 dan dikumpulkan dengan teknik mencatat.

Dari hasil penelitian diketahui, dari kelima variabel ekonomi makro yang diuji

hanya variabel jumlah uang beredar yang memberikan pengaruh signifikan

terhadap indeks harga saham sektor pertambangan. Kenaikan jumlah uang beredar

memicu kenaikan indeks harga saham sektor pertambangan.

Kata kunci : inflasi, suku bunga, nilai tukar, uang beredar, pertambangan.

ABSTRACT

MITA NASRI. Analysis of Effects of Macroeconomic Variables Against Mining

Stock Index Period 2003-2012. Supervised by ABDUL KOHAR IRWANTO.

Crisis in Europe and America have an impact on the Indonesian economy.

In the stock market, the mining sector experienced the largest price correction

during 2010-2012. This study aimed to analyze the effects of macroeconomic

variables on mining stocks index. The method used is Structural Equation

Modelling. There are 120 data used for this analysis. The results revealed, of the

five macroeconomic variables were tested only money supply that has significant

impact on mining stock index. The increase in the money supply lead to rise in the

price of mining stock index.

Key words: inflation, interest rates, exchange rates, money supply, mining.

v

RIWAYAT HIDUP

Penulis dilahirkan di Bukittinggi, Sumatera Barat pada tanggal 15 Mei

1988. Merupakan anak ketiga dari empat bersaudara, dari pasangan Nasri Nasir

dan Nurlis. Riwayat pendidikan formal penulis dimulai pada tahun 1994, ketika

memasuki Sekolah Dasar Negeri 34 Sitapuang. Pada tahun 2000, penulis

melanjutkan pendidikan di Pondok Pesantren Modern Diniyyah, Pasia,

Bukittinggi.

Selanjutnya penulis memutuskan untuk melanjutkan pendidikan menengah

atas di SMA Negeri 1 Pangkalan Koto Baru pada tahun 2003. Pada tahun 2006

penulis melanjutkan pendidikan ke Direktorat Program Diploma Institut Pertanian

Bogor pada Program Keahlian Komunikasi melalui jalur USMI (Undangan

Seleksi Masuk IPB) dan lulus pada tahun 2009. Pada tahun 2010 penulis

melanjutkan pendidikan Sarjana di Program Sarjana Alih Jenis Manajemen,

Departemen Manajemen, Fakultas Ekonomi dan Manajemen, Institut Pertanian

Bogor.

Selama tahun 2009 hingga awal tahun 2011, penulis aktif bekerja sebagai

layouter di Penerbitan IPB Press dan Belabook Media, serta menjadi asisten dosen

di Program Keahlian Komunikasi IPB. Pada tahun 2011 hingga sekarang penulis

bekerja di lembaga penelitian Brighten Institute. Selain itu pada tahun 2010

penulis mendirikan sebuah usaha penerbitan dengan nama Atmamedia Publishing.

vi

KATA PENGANTAR

Puji dan syukur saja belum terasa cukup untuk dipanjatkan kehadirat Allah

SWT, yang telah memberikan rahmat dan karunia-Nya sehingga skripsi dengan

judul “Analisis Pengaruh Variabel Ekonomi Makro Terhadap Indeks Harga

Saham Sektor Pertambangan Periode 2010-2012” dapat diselesaikan.

Skripsi ini disusun sebagai salah satu syarat untuk memperoleh gelar

Sarjana Ekonomi pada Program Sarjana Alih Jenis Manajemen, Departemen

Manajemen, Fakultas Ekonomi dan Manajemen, Institut Pertanian Bogor.

Proses penyusunan skripsi ini tidak terlepas dari bantuan dan dukungan dari

berbagai pihak. Penulis berterimakasih pada Bapak Dr. Ir. Abdul Kohar Irwanto,

M.Sc. selaku dosen pembimbing atas bimbingan, arahan dan waktu yang telah

diberikan selama penyusunan skripsi ini. Penulis juga berterimakasih kepada Ibu

Farida Ratna Dewi, SE, MM. dan Ibu Yusrina Permanasari S.Sos, ME. yang telah

bersedia menguji hasil penelitian ini, dan memberikan banyak saran.

Dua orang manusia hebat yang telah berperan dalam penciptaan raga dan

jiwa penulis, Appa Nasri Nasir dan Amma Nurlis. Terima kasih karena telah selalu

mendoakan dan mengajarkan penulis untuk bermimpi, dan memberikan

kesempatan untuk mewujudkannya. Terima kasih kepada Devni Prima Sari,

Yondri Atma Putra, dan Rizki Akbar untuk dukungan yang diberikan. Kepada

teman-teman yang telah memberikan saran serta kritikan demi perbaikan

penulisan. Dan semua orang yang pernah penulis temui, yang penulis yakini telah

memberikan kontribusi, sekecil apapun itu. Karena pada dasarnya, sekarang tidak

akan pernah terjadi jika satu detik yang lalu berubah atau terhenti.

Bogor, Juni 2013

Mita Nasri

vii

DAFTAR ISI

Halaman

ABSTRAK ............................................................................................................ iv

ABSTRACT .......................................................................................................... iv

RIWAYAT HIDUP ................................................................................................ v

KATA PENGANTAR .......................................................................................... vi

DAFTAR ISI ........................................................................................................ vii

DAFTAR TABEL ................................................................................................ ix

DAFTAR GAMBAR .............................................................................................. x

DAFTAR LAMPIRAN ........................................................................................ xi

I. PENDAHULUAN .............................................................................................. 1

1.1 Latar Belakang ......................................................................................... 1

1.2 Perumusan Masalah ................................................................................. 2

1.3 Tujuan Penelitian ..................................................................................... 3

1.4 Manfaat Penelitian ................................................................................... 3

1.5 Batasan Penelitian ................................................................................... 3

II.TINJAUAN PUSTAKA ..................................................................................... 4

2.1 Pasar Modal dan Saham .......................................................................... 4

2.2 Sektor Pertambangan ............................................................................... 5

2.3 Nilai Tukar ............................................................................................... 5

2.4 Suku Bunga ............................................................................................. 7

2.5 Inflasi ....................................................................................................... 8

2.6 Penelitian Terdahulu ................................................................................ 9

III. METODE PENELITIAN ............................................................................. 11

3.1 Kerangka Pemikiran .............................................................................. 11

3.2 Lokasi dan Waktu Penelitian ................................................................. 12

3.3 Jenis dan Sumber Data .......................................................................... 13

3.4 Metode Pengolahan dan Analisis Data .................................................. 13

viii

IV. HASIL DAN PEMBAHASAN ...................................................................... 18

4.1 Hasil Uji Kolmogorov Smirnov ............................................................ 18

4.2 Hasil Analisis dengan Metode Structural Equation Modelling

(SEM) .................................................................................................... 18

4.3 Analisis Struktural Model ...................................................................... 26

4.4 Implikasi Manajerial .............................................................................. 27

KESIMPULAN DAN SARAN ............................................................................ 30

Kesimpulan ..................................................................................................... 30

Saran ............................................................................................................... 30

DAFTAR PUSTAKA ........................................................................................... 31

LAMPIRAN .......................................................................................................... 34

ix

DAFTAR TABEL

No. Halaman

1. Matriks Penelitian Terdahulu ......................................................................... 10

2. Nilai Chi Square, Degree of Freedom, dan Probabilitas ................................ 23

3. Nilai GFI dan AGFI ........................................................................................ 24

4. Nilai RMSEA .................................................................................................. 25

5. Nilai NFI, RFI, IFI, TLI, dan CFI ................................................................... 25

6. Nilai Regression Weight ................................................................................. 26

7. Korelasi Antar Variabel .................................................................................. 26

x

DAFTAR GAMBAR

No. Halaman

1. Pergerakan Indeks Saham Sektoral 2011-2012 (IDX Statistic, 2012).............. 1

2. Kerangka Pemikiran ....................................................................................... 11

3. Path Diagram ................................................................................................. 20

4. Causal Loop Antar Variabel ........................................................................... 28

xi

DAFTAR LAMPIRAN

No. Halaman

1. Data Variabel yang Diuji........................................................................................... 35

2. Hasil Awal Uji Normalitas Kolmogorov Smirnov .................................................... 38

3. Hasil Uji Kolmogorov Smirnov Setelah Penghapusan Pecilan dan

Ditransformasi ........................................................................................................... 40

I. PENDAHULUAN

1.1 Latar Belakang

Krisis Eropa dan Amerika Serikat yang saat ini masih berlangsung dan

diduga masih belum akan pulih di tahun 2013 telah memberikan pengaruh

pada perekonomian Indonesia. Hal ini dapat dilihat dari ancaman defisit

perdagangan nonmigas. Meningkatnya kinerja impor tidak diiringi oleh

penguatan kinerja ekspor. Tingginya konsumsi masyarakat telah berimplikasi

pada penguatan kinerja impor. Namun di sisi lain, kinerja ekspor relatif masih

lemah akibat rendahnya permintaan dunia sehingga neraca perdagangan

cenderung defisit.

Situasi ini ikut memengaruhi pasar modal. Lemahnya kinerja ekspor

telah memberikan sentimen negatif terhadap harga saham dari sektor-sektor

tertentu. Sepanjang tahun 2011 hingga tahun 2012 berdasarkan data Bursa

Efek Indonesia terdapat tiga sektor yang mengalami pelemahan, mereka

adalah sektor infrastruktur, pertanian, dan pertambangan. Pergerakan indeks

harga saham masing-masing sektor dapat dilihat pada Gambar 1.

Gambar 1. Pergerakan Indeks Saham Sektoral 2011-2012 (IDX Statistic,

2012)

Mining, -45.30%

Agriculture, -11.10%

Infrastructure, 9.80%

Finance, 19.38%

Basic-Ind, 34.70%

Misc-Ind, 38.56%

Consumer, 42.88%

Trade, 55.42%

Property, 60.11%

JCI, 15.81%

2

Memasuki akhir tahun 2012, sektor infrastruktur terkoreksi naik sebesar

9,8%. Sementara dua sektor lainnya yaitu pertambangan dan pertanian tetap

melemah. Sektor pertambangan dipilih sebagai subyek penelitian karena

berdasarkan data diketahui bahwa indeks harga saham sektor pertambangan

mengalami pelemahan terbesar sepanjang tahun 2011- 2012 yaitu sebesar

45,30%. Hingga memasuki tahun 2013, saham sektor pertambangan masih

menjadi penahan utama (laggard stock) kenaikan indeks harga saham

gabungan (IHSG) sepanjang kuartal I 2013.

1.2 Perumusan Masalah

Terkoreksinya harga saham sektor pertambangan hingga memasuki

tahun 2013 tidak bisa dipisahkan dari kinerja variabel ekonomi makro dan

fluktuasinya akibat krisis. Menurut Gilarso (2004) perdagangan antar negara

lebih kompleks daripada perdagangan dalam negeri karena hubungan

perdagangan internasional melintasi batas-batas negeri dan berhubungan

dengan negara dan pemerintah lain. Hal ini membuat hubungan ekonomi

dengan luar negeri ikut memengaruhi kegiatan ekonomi dalam negeri.

Keluar masuknya produk ekspor dan impor tidak hanya terkait dengan

keluar masuknya uang untuk pembayaran, tetapi juga menyangkut

keseimbangan arus barang dan arus uang dalam negeri serta taraf kegiatan

perusahaan, keuangan negara, serta kesempatan kerja. Oleh karena itu

fluktuasi variabel-variabel ekonomi makro diasumsikan menjadi alasan

menurunnya kinerja ekspor yang berimbas pada pelemahan harga saham pada

sektor pertambangan.

Berdasarkan pernyataan tersebut, maka pertanyaan-pertanyaan penting

dalam penelitian ini adalah sebagai berikut.

a. Apakah indikator ekonomi makro (nilai tukar, suku bunga, inflasi, dan

jumlah uang beredar) berpengaruh terhadap indeks harga saham

pertambangan?

b. Apakah ada pengaruh antar indikator ekonomi (nilai tukar, suku bunga,

inflasi, dan jumlah uang beredar) tersebut?

3

1.3 Tujuan Penelitian

Berdasarkan perumusan masalah tersebut, maka tujuan dari penelitian

ini adalah sebagai berikut:

a. Menganalisis pengaruh indikator ekonomi makro (nilai tukar, suku

bunga, inflasi, dan jumlah uang beredar) terhadap indeks harga saham

pertambangan.

b. Menganalisis pengaruh antar indikator ekonomi (nilai tukar, suku bunga,

inflasi, dan jumlah uang beredar) tersebut.

1.4 Manfaat Penelitian

Manfaat yang diharapkan dari penelitian ini adalah :

a. Bagi perusahaan, hasil penelitian ini dapat memberikan informasi

mengenai pengaruh variabel-variabel ekonomi terhadap indeks harga

saham/harga saham secara tidak langsung dan menjadi bahan masukan

dalam membuat kebijakan.

b. Bagi investor, penelitian ini dapat memberi masukan mengenai kondisi

serta pengaruh variabel-variabel ekonomi terhadap harga saham dan bisa

menjadi bahan pertimbangan sebelum mengambil keputusan untuk

berinvestasi.

1.5 Batasan Penelitian

Batasan dari penelitian ini adalah menganalisis pengaruh variabel

ekonomi makro terhadap indeks saham sektor pertambangan selama periode

2003-2012. Penelitian dilakukan berdasarkan data variabel ekonomi makro

bulanan dari Bank Indonesia dan Badan Pusat, serta indeks harga saham

sektoral bulanan dari laporan bulanan Bursa Efek Indonesia. Penelitian

dilakukan dengan menggunakan metode structural equation modelling.

4

II.TINJAUAN PUSTAKA

2.1 Pasar Modal dan Saham

Pasar uang dan pasar modal di Indonesia telah dirintis oleh pemerintah

sejak tahun 1968. Pasar modal didirikan dengan tujuan untuk memobilisasi

dana masyarakat melalui pemilikan saham dan obligasi yang dikeluarkan oleh

badan usaha di Indonesia (Boediono, 1998).

Menurut Scott dalam Nugroho (2001) pasar modal adalah pasar konkrit

atau abstrak yang mempertemukan pihak yang menawarkan dan yang

memerlukan dana jangka panjang, yaitu jangka waktu satu tahun ke atas atau

pasar modal adalah pasar untuk dana jangka panjang dimana saham biasa,

saham preferen dan obligasi diperdagangkan.

Saham merupakan surat berharga yang menunjukkan kepemilikan

perusahaan sehingga pemegang saham memiliki hak klaim atas dividen atau

distribusi lain yang dilakukan peusahaan kepada pemegang sahamnya,

termasuk hak klaim atas aset perusahaan, dengan prioritas setelah hak klaim

pemegang surat berharga lain dipenuhi jika terjadi likuiditas. Husnan (2002)

menyebutkan bahwa sekuritas (saham) merupakan secarik kertas yang

menunjukkan hak pemodal (yaitu pihak yang memiliki kertas tersebut) untuk

memperoleh bagian dari prospek atau kekayaan organisasi yang menerbitkan

sekuritas tersebut dan berbagai kondisi yang memungkinkan pemodal

tersebut menjalankan haknya.

Harga saham merupakan suatu hal yang abstrak sehingga sulit untuk

diukur secara tepat. Tinggi rendahnya harga suatu saham merupakan

judgement momental (penilaian sesaat) yang dipengaruhi oleh banyak faktor.

Kondisi perusahaan, kebijaksanaan direksi, tingkat suku bunga, harga

komoditi, investasi lain, kondisi ekonomi, kebijaksanaan pemerintah, tingkat

pendapatan, laju inflasi, penawaran dan permintaan, dan kemampuan analisa

efek berpengaruh dalam penentuan harga saham (Usman, 1989). Harga saham

bisa naik dan bisa turun tergantung perubahan satu atau lebih faktor-faktor di

atas.

5

2.2 Sektor Pertambangan

Dalam Undang-Undang RI No. 4 Tahun 2009 yang merupakan

pengganti Undang-Undang RI No. 11 Tahun 1967 pertambangan

didefinisikan sebagai sebagian atau seluruh tahapan kegiatan dalam rangka

penelitian, pengelolaan dan pengusahaan mineral atau batubara yang rneliputi

penyelidikan umum, eksplorasi, studi kelayakan, konstruksi, penambangan,

pengolahan dan pemurnian, pengangkutan dan penjualan, serta kegiatan

pascatambang.

Selain itu juga dijelaskan dalam Undang-Undang RI No. 4 Tahun

2009 bahwa usaha pertambangan adalah kegiatan dalam rangka pengusahaan

mineral atau batubara yang meliputi tahapan kegiatan penyelidikan umum,

eksplorasi, studi kelayakan, konsultasi, penambangan, pengolahan dan

pemurnian, pengangkutan dan penjualan, serta pascatambang.

Ada beberapa karakteristik dari pertambangan yang membedakannya

dengan sektor industri atau komodi lainnya, yaitu:

a. Tidak dapat diperbarui

b. Kegiatannya memiliki dampak lingkungan baik fisik maupun sosial yang

relatif lebih tinggi dibandingkan komoditi lain

c. Berisiko relatif lebih tinggi

Selain memiliki karakteristik yang berbeda, sektor pertambangan juga

memiliki risiko yang lebih kompleks. Risiko yang terdapat dalam bidang

pertambangan antara lain risiko geologi (eksplorasi) yang berhubungan

dengan ketidakpastian penemuan cadangan (produksi), risiko teknologi yang

berhubungan dengan ketidakpastian biaya, risiko pasar yang berhubungan

dengan perubahan harga, dan risiko kebijakan pemerintah yang berhubungan

dengan perubahan pajak dan harga domestik. Risiko-risiko tersebut

berhubungan dengan besaran-besaran yang memengaruhi keuntungan usaha

yaitu produksi, harga, biaya dan pajak.

2.3 Nilai Tukar

Nilai tukar adalah harga suatu mata uang terhadap mata uang lainnya

atau nilai dari suatu mata uang terhadap nilai mata uang lainnya (Salvatore

1997). Menurut Madura (2003) perubahan nilai tukar antar mata uang suatu

6

negara dipengaruhi oleh beberapa faktor yang terjadi di negara yang

bersangkutan diantaranya selisih tingkat inflasi, selisih tingkat suku bunga,

selisih tingkat pertumbuhan GDP, intervensi pemerintah di pasar valuta asing

dan expectations (perkiraan pasar atas nilai mata uang yang akan datang).

Suatu negara yang menganut sistem perekonomian terbuka harus

mempertimbangkan kurs mata uangnya dalam menganalisa kondisi

makroekonomi negara yang bersangkutan.

Kurs dapat dibedakan menjadi dua, yaitu kurs nominal dan kurs riil.

Kurs nominal adalah harga relatif dari mata uang dua negara. Sedangkan kurs

riil adalah harga relatif dari barang-barang kedua negara tersebut (Mankiw,

2007). Perhitungan kurs riil dapat ditulis sebagai berikut:

Kurs riil = ............................ (1)

Menurut Batiz (1994), perekonomian yang terbuka umumnya ditandai

dengan adanya pergerakan uang antar negara, salah satunya dalam pasar

modal. Hal yang penting untuk diperhatikan oleh investor adalah bagaimana

menginvestasikan modalnya serta bagaimana cara melindungi uang terhadap

resiko perubahan nilai tukar yang terjadi.

Permintaan dan penawaran valuta asing pada foreign exchange market

menentukan besarnya kurs mata uang dalam negeri. Jika kurs mengalami

depresiasi berarti, permintaan terhadap mata uang dalam negeri menurun atau

dengan kata lain terjadi peningkatan permintaan terhadap mata uang luar

negeri. Meningkatkannya permintaan akan mata uang luar negeri selain

disebabkan karena meningkatnya permintaan akan impor, juga disebabkan

karena tujuan spekulatif oleh investor, dengan tujuan pada saat nilai mata

uang luar negeri terhadap mata uang domestik mencapai titik teratas maka

investor akan melepas valuta asing yang dipegang untuk mendapatkan

keuntungan yang besar. Terjadinya peningkatan permintaan di pasar valuta

asing menyebabkan investor mengurangi alokasi investasinya di pasar yang

lainnya (Judiseno, 2005).

Menurut Negara (2001), nilai tukar rupiah terutama terhadap dollar

Amerika dapat dijadikan indikator kinerja bursa. Pada saat nilai tukar

Kurs Nominal x Harga barang luar

negeri

_____________________________

____ Harga barang domoestik

7

mengalami depresiasi, biasanya indeks harga saham akan melemah hal ini

disebabkan karena terdepresiasinya nilai tukar mengindikasikan bahwa

masyarakat investor lebih cenderung menanamkan modalnya di pasar valuta

asing, salah satunya dengan membeli dollar. Sebaliknya jika nilai tukar

mengalami apresiasi maka indeks harga saham akan mengalami penguatan.

2.4 Suku Bunga

Menurut Karl dan Fair (2004) suku bunga adalah pembayaran bunga

tahunan dari suatu pinjaman, dalam bentuk persentase dari pinjaman yang

diperoleh dari jumlah bunga yang diterima tiap tahun dibagi dengan jumlah

pinjaman. Sunariyah (2004) menyatakan suku bunga adalah harga dari

pinjaman yang dinyatakan sebagai persentase uang pokok per unit waktu,

dimana bunga merupakan ukuran harga sumber daya yang digunakan oleh

debitur yang harus dibayarkan kepada kreditur.

Menurut para ekonom klasik nilai suku bunga ditentukan oleh interaksi

antara surplus spending units (penabung) dan deficit spending units (pihak

yang membutuhkan dana). Interaksi tersebut dilakukan untuk mencari

kesepakatan harga atau bunga dari uang yang mereka gunakan untuk

keperluan investasi. Sehingga menurut pandangan klasik fluktuasi bunga

dapat memengaruhi perilaku penabung maupun investor. Tinggi rendahnya

penawaran dana investasi ditentukan oleh tinggi rendahnya suku bunga

tabungan masyarakat.

Ramirez dan Khan (1999) mengatakan ada dua jenis faktor yang

menentukan nilai suku bunga, yaitu faktor internal dan eksternal. Faktor

internal meliputi pendapatan nasional, jumlah uang beredar, dan inflasi.

Sedang faktor eksternal merupakan suku bunga luar negeri dan tingkat

perubahan nilai valuta asing yang diduga.

Suku bunga dapat dibedakan menjadi dua yaitu suku bunga nominal

dan suku bunga riil. Dimana suku bunga nominal adalah rasio antara jumlah

uang yang dibayarkan kembali dengan jumlah uang yang dipinjam. Sedang

suku bunga riil lebih menekankan pada rasio daya beli uang yang dibayarkan

kembali terhadap daya beli uang yang dipinjam.

8

Hubungan tingkat bunga nominal dan tingkat bunga riil dengan inflasi

dapat ditulis sebagai berikut:

i = r + π ..................................................................................... (2)

Dimana:

i = Tingkat bunga nominal

r = Tingkat bunga riil

π = Laju inflasi

Dari persamaan tersebut dinyatakan bahwa, tingkat bunga bisa berubah

karena dua alasan (Mankiw, 2007) yaitu karena tingkat bunga riil berubah

dan karena tingkat inflasi berubah.

Menurut teori kuantitas, kenaikan dalam tingkat pertumbuhan uang

sebesar satu persen menyebabkan kenaikan tingkat inflasi sebesar satu persen.

Selanjutnya dari persamaan Fisher dapat dinyatakan pula bahwa kenaikan

satu persen tingkat inflasi akan menaikkan suku bunga nominal sebesar satu

persen. Dari fakta ini jelas bahwa suku bunga dan inflasi mempunyai

hubungan yang positif.

2.5 Inflasi

Menurut Sholihin (2010) inflasi adalah keadaan ekonomi yang ditandai

oleh kenaikan harga secara cepat sehingga berdampak pada menurunnya daya

beli, sering pula diikuti menurunnya tingkat tabungan dan atau investasi

karena meningkatnya konsumsi masyarakat. Menurut ilmu ekonomi modern,

terdapat dua jenis inflasi yang berbeda satu sama lain, yaitu inflasi karena

dorongan biaya (cost-push inflation) dan inflasi karena meningkatnya

permintaan (demand-pull inflation).

Dalam hal inflasi karena dorongan biaya, kenaikan upah memaksa

industri untuk menaikkan harga guna menutup biaya upah dalam kontrak

yang baru yang mengakibatkan adanya pola siklus upah dan harga yang lebih

tinggi yang disebut spiral harga upah (wage price spiral). Dalam hal inflasi

karena meningkatnya permintaan, permintaan yang tinggi atas kredit

merangsang pertumbuhan produk nasional bruto yang selanjutnya menarik

harga lebih lanjut ke atas.

9

Penyebab utama dan satu-satunya yang memungkinkan gejala inflasi

terjadi menurut teori kuantitas mengenai uang pada mazhab klasik adalah

terjadinya kelebihan uang yang beredar sebagai akibat penambahan jumlah

uang di masyarakat. Friedman dan Schwartz menulis dua makalah yang

mendokumentasi sumber dan pengaruh perubahan dalam kuantitas uang

selama periode 1867 – 1960 dan 1867 – 1975 di Amerika Serikat. Secara

empiris, Friedman dan Schwartz berhasil memverifikasi hubungan antara

inflasi dan pertumbuhan jumlah uang beredar.

Hasil penelitian Friedman dan Schwartz menunjukkan bahwa di

Amerika Serikat pada dekade dengan pertumbuhan uang tinggi cenderung

memiliki inflasi yang tinggi, dan dekade dengan pertumbuhan uang rendah

cenderung memiliki inflasi yang rendah. Namun demikian, menurut Mankiw

(2007), keeratan hubungan inflasi dengan jumlah uang beredar tidak dapat

dilihat dalam jangka pendek. Teori inflasi ini bekerja dengan baik dalam

jangka panjang.

Inflasi dan suku bunga mempunyai hubungan timbal balik. Suku bunga

tinggi akan mengakibatkan kenaikan bunga pinjaman kredit bank yang

dibutuhkan oleh peminjam dana meningkat sehingga ongkos produksi akan

meningkat dan berujung pada harga jual produk yang meningkat pula. Inflasi

yang meningkat mengakibatkan suku bunga juga meningkat, sebab jika

terjadi inflasi maka setiap investor akan meminta imbal hasil minimum yang

telah mampu mengganti besarnya inflasi. Setiap kenaikan inflasi cenderung

akan melemahkan kinerja bursa efek atau mengurangi laju pertumbuhan

kinerja bursa efek.

2.6 Penelitian Terdahulu

Penelitian tentang analisis pengaruh variabel ekonomi makro terhadap

indeks harga saham sektor pertambangan, dalam upaya mengetahui apakah

inflasi, nilai tukar, suku bunga, dan perputaran uang memengaruhi harga

indeks saham sektor pertambangan, memiliki kemiripan dengan penelitian-

penelitian yang telah dilakukan sebelumnya. Detail mengenai penelitian-

penelitian tersebut dapat dilihat pada Tabel 1.

Tabel 1. Matriks Penelitian Terdahulu

No. Karakterisitik Penelitian - Penelitian

1 Peneliti Achmad Ath Thobarry Budiwono Yarlin Lenggu Verra Damayanti Saban T.

Judul

Analisis Pengaruh

Nilai Tukar, Suku

Bunga,

Laju Inflasi, dan

Pertumbuhan GDP

Terhadap

Indeks Harga Saham

Sektor Properti

Analisis Pengaruh Variabel-

Variabel Fundamental dan

Teknikal Terhadap Harga

Saham

Analisis Pengaruh

Variabel Ekonomi

Makro Terhadap

Indeks Harga

Saham Tiga Bank

Persero

Analisis hubungan variabel

makro ekonomi terhadap indeks

harga saham sektoral di Bursa

Efek Jakarta

Penerapan Model

Vector Error

Correction dalam

Menganalisis

Hubungan Antara

Indeks Harga Saham,

Suku Bunga, dan Kurs

2 Jenis/ Institusi

Tesis/ Magister

Manajemen,

Universitas

Diponegoro

Tesis/ Magister Teknik dan

Manajemen, Institut Teknologi

Bandung

Skripsi / Ilmu

Ekonomi Institut

Pertanian Bogor

Tesis / Perencanaan dan

Kebijakan Publik, Universitas

Indonesia

Skripsi / Fakultas

Ekonomi, Universitas

Indonesia

3 Variabel Dependen Indeks Harga Saham

Sektor Properti Harga Saham

Indeks Harga

Saham Indeks Harga saham Sektoral Indeks Saham

4 Variabel Independen

Nilai Tukar, Suku

Bunga,

Laju Inflasi, dan

Pertumbuhan GDP

ROI, Current Ratio, Inflasi,

Tingkat Bunga, Jumlah Uang

Beredar, Kurs Rupiah, Volume

Penjualan, Saham masa lalu

Inflasi, Nilai Tukar,

Tingkat Suku

Bunga, dan Jumlah

Uang beredar

PDB, Suku Bunga, dan Nilai

Tukar Rupiah Suku Bunga dan Kurs

5 Teknik Analisis

Pemodelan

Regresi Linier

Berganda Structural Equation Modelling

Regresi Linier

Berganda

Seemingly Unrelated

Regression (SUR)

A Vector Error

Correction Model

(VECM)

6 Tahun 2009 2007 2006 2005 2004

7 Hasil/Kesimpulan

Nilai Tukar

berpengaruh signifikan

positif terhadap indeks

harga saham sektor

properti. Inflasi

berpengaruh signifikan

negatif.

Harga saham disetiap

perusahaan dipengaruhi oleh

variabel berbeda. Secara umum,

indikator keuangan perusahaan

seperti ROI dan current ratio

tidak dapat dibuktikan secara

statistik memberikan pengaruh

terhadap harga saham.

Variabel yang

secara bersama-

sama memengaruhi

indeks harga saham

yaitu nilai tukar dan

suku bunga.

Variabel PDB, SBI dan Nilai

Tukar berpengaruh signifikan

terhadap indeks harga saham

sektoral. Indeks harga saham

yang paling terpengaruh dengan

adanya perubahan variabel

makro ekonomi adalah indeks

harga saham pertambangan.

Terdapat hubungan

jangka panjang antara

indeks saham, suku

bunga, dan kurs.

Dalam jangka pendek

tingkat suku bunga

bergerak sendiri di luar

keseimbangan.

III. METODE PENELITIAN

3.1 Kerangka Pemikiran

Penelitian dilakukan dengan cara menganalisis pengaruh krisis terhadap

variabel ekonomi makro berupa nilai tukar, suku bunga, inflasi, dan jumlah

uang beredar dan pengaruhnya terhadap indeks harga saham sektor

pertambangan. Grafik kerangka pemikiran dapat dilihat pada Gambar 2.

Gambar 2. Kerangka Pemikiran

Melemahnya nilai tukar domestik terhadap mata uang asing (seperti

rupiah terhadap dollar) memberikan pengaruh yang negatif terhadap pasar

ekuitas karena pasar ekuitas menjadi tidak memiliki daya tarik (Ang, 1997).

Hal ini sejalan dengan penelitian Hardiningsih et al. (2002) bahwa nilai tukar

rupiah mempunyai pengaruh negatif terhadap indeks harga saham gabungan

(IHSG). Menurut Sri Adiningsih (1998) menurunnya kurs rupiah terhadap

mata uang asing khususnya dollar US memiliki pengaruh negatif terhadap

kondisi ekonomi secara keseluruhan termasuk pasar modal, serta naiknya

12

tingkat bunga akan mengurangi pemodal untuk melakukan investasi dipasar

modal.

Melemahnya nilai tukar rupiah secara signifikan akan memengaruhi

tingkat pengembalian investasi suatu perusahaan khususnya perusahaan yang

hanya mengandalkan bahan baku dari luar negeri, dan hal tersebut juga akan

dapat menimpa perusahaan yang hanya mengandalkan pinjaman luar negeri

dalam bentuk dollar US untuk membiayai operasi perusahaan. Jadi, dengan

terdepresiasinya nilai tukar rupiah akan mengakibatkan biaya yang akan

ditanggung perusahaan semakin besar sehingga menekan tingkat keuntungan

yang diperoleh perusahaan. Hal tersebut akan dapat menurunkan harga saham

perusahaan yang diperjualbelikan di pasar modal dan secara otomatis akan

menurunkan indeks harga saham sektoral yang berimplikasi memengaruhi

indeks harga saham gabungan (IHSG).

Kurs berpengaruh negatif terhadap indeks harga saham, yaitu jika kurs

mengalami depresiasi, maka masyarakat investor lebih cenderung untuk

bermain di pasar valuta asing, dengan membeli dollar sebanyak mungkin

untuk tujuan spekulatif. Hal ini menyebabkan permintaan akan saham

mengalami penurunan. Sedangkan inflasi berpengaruh terhadap indeks harga

saham melalui pasar barang, jika terjadi inflasi maka masyarakat akan

meningkatkan permintaan akan barang dan jasa karena diduga harga akan

terus meningkat dimasa yang akan datang (Lenggu, 2006). Pengaruh yang

diberikan oleh variabel ekonomi makro terhadap indeks harga saham ini

selanjutnya dianalisis dengan menggunakan metode structural equation

modelling (SEM).

3.2 Lokasi dan Waktu Penelitian

Penelitian ini dilaksanakan pada bulan September 2012 sampai dengan

bulan Maret 2013 dan lokasi penelitian pada Bursa Efek Indonesia. Subjek

penelitian adalah indeks harga saham pertambangan selama periode 2003-

2012.

13

3.3 Jenis dan Sumber Data

Data yang digunakan dalam penelitian ini merupakan data sekunder

yang diambil dari laporan bulanan Bursa Efek Indonesia atau Jakarta Stocks

Exchange Monthly Statistic periode 2003-2012. Beberapa data yang

menyangkut variabel ekonomi makro diambil dari laporan bulanan yang

dikeluarkan oleh Bank Indonesia. Informasi tambahan diambil dari berbagai

sumber seperti situs Badan Pusat Statistik (www.bps.go.id) dan situs-situs

lain tentang bursa efek dan pasar modal. Data penunjang yang relevan dengan

penelitian berupa studi pustaka dan kajian literatur diperoleh dari buku,

jurnal, majalah, laporan penelitian, dan publikasi elektronik.

3.4 Metode Pengolahan dan Analisis Data

Metode analisis yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode

Structural Equation Modeling (SEM) yaitu suatu teknik analisis multivariat

yang dapat digunakan untuk menganalisis beberapa hubungan dependen

sekaligus secara simultan. SEM juga memberikan efisiensi secara statistik.

Untuk menggunakan SEM ada beberapa asumsi dasar yang sebelumnya

harus dipenuhi, yaitu:

a. Syarat ukuran sampel

b. Analisis SEM mewajibkan data berdistribusi normal. Untuk memenuhi

kewajiban ini maka dilakukan uji Kolmogorov Smirnov.

3.4.1 Ukuran Sampel

Asumsi dasar yang harus dipenuhi dalam analisis SEM adalah jumlah

sampel yang memenuhi kaidah analisis. Menurut Sekaran (2003) analisis

SEM membutuhkan sampel paling sedikit lima kali jumlah variabel yang

digunakan. Sementara syarat jumlah sampel minimum yang dianjurkan oleh

Joreskog dan Sorbom (1996), bergantung pada jumlah variabel teramati yang

akan diteliti. Rumusnya adalah sebagai berikut:

𝑘(𝑘+1)

2 ............................................................................................ (1)

Dimana k merupakan jumlah variabel teramati.

14

Dalam penelitian ini ada 5 variabel teramati yang digunakan. Jika

mengikuti syarat minimum sampel yang dinyatakan Sekaran, maka

diperlukan minimal 25 data. Dan jika menggunakan syarat minimum sampel

dari Joreskog dan Sorbom, maka hanya diperlukan 15 data.

Para ahli berpendapat bahwa apapun teknik SEM yang digunakan, pada

dasarnya metode SEM merupakan metode yang digunakan untuk penelitian

berukuran besar. Kline (1998) menjelaskan bahwa jumlah data yang kecil dari

100 hanya bisa digunakan untuk mengukur model yang sangat sederhana.

Sebagai acuan Kline membuat kalkulasi ratio jumlah data terhadap parameter

sebagai berikut:

a. Ratio 20:1 akan menghasilkan penelitian sesuai dengan yang diinginkan.

b. Ratio 10:1 akan menghasilkan penelitian yang lebih realistis.

c. Ratio 5:1 akan menghasilkan penelitian yang masih diragukan secara

statistik.

Dalam penelitian ini ada 120 data yang digunakan. Data diambil secara

bulanan selama rentang 10 tahun. Jumlah ini diasumsikan telah memenuhi

minimum sampel yang disyaratkan oleh metode SEM.

3.4.2 Uji Kolmogorov Smirnov

Uji Kolmogorov Smirnov merupakan pengujian statistik non-

parametric yang paling mendasar dan paling banyak digunakan. Pertama kali

diperkenalkan oleh Andrey Nikolaevich Kolmogorov pada tahun 1933 dan

kemudian ditabulasikan oleh Nikolai Vasilyevich Smirnov pada tahun 1948.

Uji Kolmogorov Smirnov dimanfaatkan untuk uji satu sampel (one-

sample test) yang memungkinkan perbandingan suatu distribusi frekuensi

dengan beberapa distribusi terkenal, seperti distribusi normal Gaussian

(Stephens, 1992). Kelebihan dari uji Kolmogorov Smirnov adalah sederhana

dan tidak menimbulkan perbedaan persepsi di antara satu pengamat dengan

pengamat yang lain, seperti yang sering terjadi pada uji normalitas dengan

menggunakan grafik.

Konsep dasar dari uji normalitas Kolmogorov Smirnov adalah

membandingkan distribusi data (yang akan diuji normalitasnya) dengan

15

distribusi normal baku. Distribusi normal baku adalah data yang telah

ditransformasikan ke dalam bentuk Z-Score dan diasumsikan normal.

Penerapan pada uji Kolmogorov Smirnov adalah bahwa jika nilai

signifikan di bawah 0,05 berarti data yang akan diuji mempunyai perbedaan

yang besar/signifikan dengan data normal baku atau dalam arti lain data

tersebut tidak normal. Jika nilai signifikan di atas 0,05 berarti tidak terdapat

perbedaan yang signifikan antara data yang akan diuji dengan data normal

baku atau data yang diuji normal.

Ada beberapa hal yang bisa dilakukan jika data yang dianalisis tidak

terdistribusi secara normal:

a. Menambah jumlah data

b. Menghilangkan data yang menjadi outliner/ pencilan

c. Melakukan transformasi data

3.4.3 Structural Equation Modelling (SEM)

Structural equation modeling (SEM) adalah teknik statistik multivariat

yang merupakan kombinasi antara analisis faktor dan analisis regresi

(korelasi), yang bertujuan untuk menguji hubungan-hubungan antar variabel

yang ada pada sebuah model, baik itu antar indikator dengan konstruknya,

ataupun hubungan antar konstruk.

Marayuma (1998) menyebutkan SEM adalah sebuah model statistik

yang memberikan perkiraan perhitungan dari kekuatan hubungan hipotesis di

antara variabel dalam sebuah model teoritis, baik secara langsung atau

melalui variabel antara. SEM adalah model yang memungkinkan pengujian

sebuah rangkaian hubungan yang relatif rumit.

SEM telah dikemukakan oleh para ahli statistik pada tahun 1950-an

namun baru mulai dikembangkan pada tahun 1970-an. Awal perkembangan

Metode SEM diawali dengan diciptakannya metode estimasi maximum

likehood oleh Joreskog dan Sorbom hingga kemudian bermunculan berbagai

software khusus SEM seperti Amos, Lisrel, dan EQS.

Prosedur SEM secara umum mengandung tahap-tahap sebagai berikut

(Bollen dan Long, 1993):

16

a. Spesifikasi model (model specification)

Tahap ini berkaitan dengan pembentukan model awal persamaan

struktural, sebelum dilakukan estimasi. Model awal diformulasikan

berdasarkan suatu teori atau penelitian sebelumnya.

b. Identifikasi (identification)

Tahap ini berkaitan dengan pengkajian tentang kemungkinan

diperolehnya nilai yang unik untuk setiap parameter yang ada di dalam

model dan kemungkinan persamaan simultan tidak ada solusinya.

c. Estimasi (estimation)

Tahap ini berkaitan dengan estimasi terhadap model untuk menghasilkan

nilai-nilai parameter dengan menggunakan salah satu metode estimasi

yang tersedia. Pemilihan metode estimasi yang digunakan seringkali

ditentukan berdasarkan karakteristik dari variabel-variabel yang

dianalisis.

d. Uji kecocokan (testing fit)

Tahap ini berkaitan dengan pengujian kecocokan antara model dengan

data. Beberapa kriteria ukuran kecocokan atau goodness of fit yang dapat

digunakan untuk melaksanakan langkah ini antara lain:

1. X2 (Chi Square Statistic) dan probabilitas

Alat uji fundamental untuk mengukur overall fit adalah likehood

ratio chi square statistic. Model dikategorikan baik jika mempunyai

chi square = 0 berarti tidak ada perbedaan. Tingkat signifikan

penerimaan yang direkomendasikan adalah p ≥ 0,05 yang berarti

matriks input sebenarnya dengan matriks input yang diprediksi tidak

berbeda secara statistik.

2. CMIN/DF (Normed Chi Square)

CMIN/DF adalah ukuran yang diperoleh dari nilai chi square dibagi

degree of freedom. Nilai yang direkomendasikan untuk menerima

kesesuaian sebuah model adalah nilai CMIN/DF yang lebih kecil

atau sama dengan 2,00.

17

3. GFI (Goodness of Fit Index)

Digunakan untuk menghitung proporsi tertimbang dari varian dalam

matriks kovarian sampel yang dijelaskan oleh matriks kovarian

populasi yang terestimasikan. Indeks ini mencerminkan tingkat

kesesuaian model secara keseluruhan yang dihitung dengan residual

kuadrat model yang diprediksi dibandingkan dengan data yang

sebenarnya. Nilai Goodness of Fit Index biasanya dari nol sampai

satu. Nilai yang lebih baik mendekati satu mengindikasikan model

yang diuji memiliki kesesuaian yang baik.

4. AGFI (adjusted GFI)

AGFI merupakan pengembangan dari GFI yang disesuaikan dengan

degree of freedom yang tersedia untuk menguji diterima tidaknya

model. Tingkat penerimaan yang direkomendasikan adalah

mempunyai nilai sama atau lebih besar dari 0,9.

5. TLI (Tucker-Lewis Index)

TLI adalah sebuah alternatif incremental fit index yang

membandingkan sebuah model yang diuji terhadap sebuah baseline

model. Nilai yang direkomendasikan sebagai acuan untuk

diterimanya sebuah model adalah lebih besar atau sama dengan 0,9

dan nilai mendekati 1.

e. Respesifikasi (respecification)

Tahap ini berkaitan dengan respesifikasi model berdasarkan atas hasil uji

kecocokan tahap sebelumnya.

IV. HASIL DAN PEMBAHASAN

4.1 Hasil Uji Kolmogorov Smirnov

Pengujian dilakukan terhadap kelima variabel yang digunakan dalam

penelitian (indeks harga saham sektor pertambangan, nilai tukar, suku bunga,

inflasi dan jumlah uang beredar) dengan bantuan aplikasi SPSS Statistic 17.

Data mentah yang digunakan dalam pengujian dapat dilihat pada Lampiran 1.

Berdasarkan hasil pengujian diketahui bahwa hanya data inflasi dan

nilai tukar yang memenuhi syarat normalitas, dengan nilai signifikan sebesar

0,70 dan 0,46. Sementara data-data lainnya tidak memenuhi syarat normalitas

karena nilai signifikannya lebih kecil dari 0,05. Rincian mengenai pengujian

terdapat pada Lampiran 2.

Agar hasil penelitian tidak bias (karena SEM mensyaratkan data

terdistribusi dengan normal) maka dilakukan pengolahan lanjutan terhadap

data-data yang tidak terdistribusi secara normal. Langkah pertama yaitu

penghilangan pencilan. Hal ini dilakukan mengingat jumlah data yang

tersedia melebihi jumlah yang disyaratkan (untuk hasil yang dinginkan rasio

data dan parameter 20:1) sehingga pengurangan data pencilan bisa dilakukan.

Setelah pengurangan pencilan jumlah data yang diteliti menjadi 106 data.

Langkah selanjutnya yaitu mentransformasi data. Transformasi data

dilakukan menggunakan program SPSS 17.

Selanjutnya, data hasil pengurangan pencilan dan transformasi diuji

kembali menggunakan uji Kolgomorov Smirnov. Dari hasil pengujian kedua,

akhirnya didapat data-data yang memenuhi normalitas, dengan nilai

signifikan diatas 0,05. Rincian mengenai pengujian terdapat pada Lampiran 3.

4.2 Hasil Analisis dengan Metode Structural Equation Modelling (SEM)

Hasil analisis dari metode Structural Equation Modelling (SEM) hanya

dapat digunakan jika pengujian memenuhi syarat kesesuaian. Untuk

mendapatkan hasil serta mengetahui apakah model telah memenuhi syarat

kesesuaian ada beberapa tahapan yang harus dilakukan.

19

4.2.1 Spesifikasi Model

SEM dimulai dengan menspesifikasikan model penelitian yang akan

diestimasi. Spesifikasi model penelitian merepresentasikan permasalahan

yang diteliti. Hoyle (1998) mengatakan bahwa analisis tidak akan dimulai

sampai peneliti menspesifikasikan sebuah model yang menunjukkan

hubungan (hipotesis) di antara variabel-variabel yang akan dianalisis. Untuk

penelitian ini, hipotesis yang diuji adalah:

H10 : Nilai tukar berhubungan negatif terhadap indeks harga saham sektor

pertambangan.

H20 : Suku bunga berhubungan negatif terhadap indeks harga saham sektor

pertambangan.

H30 : Inflasi berhubungan negatif terhadap indeks harga saham sektor

pertambangan.

H40 : Jumlah uang beredar berhubungan positif terhadap indeks harga saham

sektor pertambangan.

H50 : Nilai tukar memiliki pengaruh terhadap suku bunga.

H60 : Suku bunga memiliki pengaruh terhadap jumlah uang beredar.

H70 : Suku bunga memiliki pengaruh terhadap inflasi.

Hubungan-hubungan tersebut bisa digambarkan dengan persamaan

linier sebagai berikut:

y = b1x1 + b2x2 + b3x3 + b4x4+ ε1

x2 = b5x1 + ε1

x3 = b6x2 + ε1

x3 = b7x2 + ε1

Dimana:

y = Indeks harga saham sektor pertambangan

x1 = Nilai tukar

x2 = Suku bunga

x3 = Inflasi

x4 = Jumlah uang beredar

20

Langkah selanjutnya dari spesifikasi model adalah membuat path

diagram dari hipotesis-hipotesis diatas. Hubungan antara masing-masing

variabel dalam bentuk path diagram dapat dilihat pada Gambar 3.

Gambar 3. Path Diagram

Karakteristik dasar penggunaan SEM harus menggunakan dua variabel

yakni variabel observed (laten) dan unobserved. Karena pada path analysis

semua variabel merupakan variabel laten, maka error term yang

dilambangkan dengan simbol e berfungsi sebagai variabel unobserve.

Analisis terhadap path diagram akan menghasilkan nilai-nilai untuk masing-

masing parameter, error term, dan residu.

21

4.2.2 Identifikasi

Sebelum dilakukan tahap estimasi untuk mencari solusi dari persamaan

simultan yang mewakili model yang dispesifikasi, terlebih dahulu dilakukan

pemeriksaan identifikasi dari persamaan simultan. Identifikasi menjelaskan

apakah informasi yang disediakan oleh data empiris (varian dan kovarian

variabel-variabel yang terobservasi) secara aktual mencukupi untuk

memberikan solusi terhadap persamaan-persamaan yang berisi parameter-

parameter model. Terdapat tiga kemungkinan status dari identifikasi model

(Wijanto 2008):

a. Under Identified adalah model dengan jumlah parameter yang diestimasi

lebih besar dari jumlah data yang diketahui (data tersebut merupakan

varian dan kovarian dari variabel-variabel teramati). Under identified

model pada SEM terjadi ketika degree of freedom (df) < 0.

b. Just identified adalah model dengan jumlah parameter yang sama dengan

data diketahui. (df = 0)

c. Over identified adalah model dengan jumlah parameter yang diestimasi

lebih kecil dari jumlah data yang diketahui (df > 0).

Dalam penelitian ini jumlah data yang diketahui adalah 106 data,

dengan jumlah parameter adalah 11. Sehingga dapat disimpulkan bahwa

model over identified.

4.2.3 Estimasi

Setelah mengetahui bahwa identifikasi dari model adalah over

identified, maka tahapan selanjutnya melakukan estimasi untuk memperoleh

nilai dari parameter-parameter yang ada di dalam model. Rumusan yang

digunakan untuk mengestimasi model adalah membandingkan jumlah unsur-

unsur non redundant dengan jumlah parameter. Untuk mengetahui jumlah

unsur-unsur non redundant digunakan perhitungan berikut:

½ (p+q) (p+q+e) = s ................................................................... (3)

22

Dimana :

p = Jumlah variabel terikat

q = Jumlah variabel bebas

e = Error term

s = Unsur-unsur non redundant

Jumlah parameter yang diestimasi (t) pada model penelitian ini adalah

11, yaitu b1 sampai dengan b7 ditambah error term. Sedangkan jumlah p yaitu

variabel-variabel y adalah 4, sedangkan q yaitu variabel-variabel x adalah 7

sehingga unsur-unsur non redundant (s) adalah:

½ (4+7) (4+7+1) = 66

Dengan demikian t < s, sehingga model diestimasikan over identified.

Kondisi tersebut memberikan indikasi bahwa model dapat dianalisis

menggunakan model persamaan struktural. Penelitian ini menggunakan

maximum likehood estimator (MLE). Dengan MLE tahap estimasi akan

menghasilkan solusi yang berisi nilai akhir dari parameter-parameter yang

diestimasi.

4.2.4 Uji Kecocokan

Pada tahapan uji kecocokan, akan diperiksa tingkat kecocokan antara

data dengan model, validitas dan realibilitas model pengukuran, dan

signifikansi koefisien-koefisien dari model struktural. Untuk menentukan

derajat prediksi model keseluruhan (model struktural dan pengukuran)

terhadap matrik korelasi dan kovarian dilakukan pengukuran kecocokan

absolut (chi square, non centrality parameter, goodness of fit index, dan root

mean square approximation).

Chi square digunakan untuk menguji seberapa dekat kecocokan antara

matrik kovarian sampel S dengan matrik kovarian model (𝜃). Hasil

pengujian kecocokan dengan melihat nilai chi square, derajat kebebasan dan

probabilitas terhadap model dalam penelitian ini terdapat pada Tabel 2.

23

Tabel 2. Nilai Chi Square, Degree of Freedom, dan Probabilitas

Model CMIN DF P CMIN/DF

Default model 4,598 4 ,331 1,150

Saturated model ,000 0

Independence model 147,082 10 ,000 14,708

Pada Tabel 2 dijelaskan masing-masing nilai untuk model default,

model saturated, maupun model independence. Model default adalah model

yang sekarang sedang diuji. Model saturated adalah hasil pengujian pada

kondisi just identified, yakni derajat kebebasan atau df (degree of freedom)

adalah 0. Model independence adalah hasil pengujian pada kondisi di mana

setiap variabel indikator dianggap tidak berhubungan dengan variabel

latennya.

CMIN menunjukkan nilai chi square, yang pada default model bernilai

4,598. Seperti yang dinyatakan oleh Mustafa (2012), sebuah model dikatakan

baik jika memiliki nilai chi square mendekati nol atau sekecil mungkin.

Dasar uji chi square sendiri adalah membandingkan perbedaan

frekuensi hasil observasi (O) dengan frekuensi yang diharapkan (E). Rumus

dasar dari uji chi square adalah :

𝑥2 = (𝑓0−𝑓𝑒)

2

𝑓𝑒 ......................................................................... (4)

Dimana:

x2

: Nilai chi square

fe : Frekuensi yang diharapkan

fo : Frekuensi yang diperoleh/diamati

Derajat kebebasan atau DF (Degree of Freedom) adalah banyaknya

kebebasan untuk memberi nilai kepada variabel. Kebebasan akan berkurang

jika pemberian nilai kepada variabel diberi syarat. Makin banyak syarat

semakin kecil derajat kebebasan.

P menunjukkan nilai probabilitas atau level signifikan sebuah model.

Menurut Wijanto (2008), sebuah penelitian diusahakan menghasilkan level

signifikan lebih atau sama dengan 0,05. Model yang diuji menunjukkan level

signifikan sebesar 0,331 (>0,05). Hal ini menandakan bahwa hipotesis nol

24

diterima dan matrik input yang diprediksi dengan yang sebenarnya (actual)

tidak berbeda secara statistik.

CMIN/DF atau Normed chi-square menunjukkan penyimpangan

matriks maupun model hipotesis [ (𝜃)] terhadap matriks data sampel. Nilai

CMIN/DF terhadap model adalah sebesar 1,150. Nilai yang

direkomendasikan untuk menerima kesesuaian model adalah CMIN/DF yang

lebih kecil atau sama dengan 2,00. Hal ini mengindikasikan model yang

diteliti fit secara keseluruhan atau tidak ada perbedaan model secara teoritis

dengan data empiris (lapangan).

Goodness of fit index (GFI) membandingkan model yang dihipotesis

dengan tidak ada model sama sekali [ (0)]. GFI yang dihasilkan dari

pengujian model terdapat pada Tabel 3.

Tabel 3. Nilai GFI dan AGFI

Model GFI AGFI

Default model ,983 ,937

Saturated model 1,000

Independence model ,746 ,618

Menurut Wijanto (2008) nilai GFI berkisar antara 0 (poor fit) sampai 1

(perfect fit). Nilai GFI ≥ 0,90 merupakan good fit (kecocokan yang baik).

AGFI adalah perluasan dari GFI yang disesuaikan dengan rasio antara

degree of freedom dari null/ independence/ baseline model dengan degree of

freedom dari model yang dihipotesiskan atau diestimasi (Joreskog dan

Sorbom, 1988). Seperti halnya GFI, nilai AGFI berkisar antara 0 sampai 1.

Nilai AGFI ≥ 0,90 menunjukkan good fit.

Root mean square error of approximation atau RMSEA merupakan

salah satu indeks yang informatif dalam SEM. Indeks ini pertama kali

diusulkan oleh Steiger dan Lind (1980). Nilai RMSEA dari model penelitian

ini terdapat pada Tabel 4.

25

Tabel 4. Nilai RMSEA

Model RMSEA

Default model ,038

Independence model ,361

Wijanto (2008) menyatakan nilai RMSEA dari default model yang ≤

0,05 menandakan close fit, yaitu model menyerupai keadaan aktual. Untuk

model dalam penelitian ini didapatkan nilai RMSEA default model sebesar

0,038

Selain ukuran kecocokan absolut ukuran lainnya yang perlu dilihat dari

hasil pengujian adalah ukuran kecocokan inkremental. Ukuran ini

membandingkan model yang diusulkan (default model) dengan model dasar

(independence model). Ukuran kecocokan inkremental mengandung ukuran-

ukuran yang mewakili sudut pandang comparative fit to base model. Dari

berbagai ukuran kecocokan inkremental, ada beberapa ukuran-ukuran yang

biasanya digunakan untuk mengevaluasi SEM.

Pengukuran indeks inkremental seperti nilai indeks NFI (Normed Fit

Index) dan CFI (Comparative Fit Index) yang dikemukakan oleh Benler dan

Bonet (1980), Tucker Lewis Index atau TLI yang diusulkan oleh Tucker dan

Lewis (1973), relative fit index (RFI) dan incremental fit index (IFI) dari

Bollen (1898) terdapat pada Tabel 5.

Tabel 5. Nilai NFI, RFI, IFI, TLI, dan CFI

Model NFI

Delta1

RFI

rho1

IFI

Delta2

TLI

rho2 CFI

Default model ,969 ,922 ,996 ,989 ,996

Saturated model 1,000

1,000

1,000

Independence model ,000 ,000 ,000 ,000 ,000

NFI, RFI, IFI, TLI, dan CFI mensyaratkan nilai ≥ 0,90 sebagai good fit,

yaitu model dikatakan baik dan sesuai dengan situasi aktual. Nilai

pengukuran terhadap semua indeks tersebut berada atas nilai 0,90. Sehingga

model yang dianalisis memenuhi kesesuaian.

26

4.3 Analisis Struktural Model

Analisis struktural bertujuan untuk melakukan analisis terhadap

hubungan-hubungan (parameter) yang diestimasi dalam model. Nilai-nilai

bobot regresi dari hubungan-hubungan yang dihipotesis terdapat pada Tabel

6.

Table 6. Nilai Regression Weight

Regresi Estimate S.E. C.R. P Label

Suku Bunga <--- Nilai Tukar ,000 ,000 1,516 ,129 par_6

JUB <--- Suku Bunga -995755,547 416512,879 -2,391 ,017 par_5

IHSP <--- Suku Bunga 13,662 84,807 ,161 ,872 par_1

IHSP <--- Nilai Tukar -,003 ,006 -,537 ,591 par_2

IHSP <--- Inflasi 16,134 6,141 2,627 ,009 par_3

IHSP <--- JUB ,000 ,000 15,997 *** par_4

Keterangan: IHSP = Indeks harga saham Sektor Pertambangan, JUB = Jumlah Uang Beredar

Dari kelima variabel ekonomi makro yang diasumsikan memengaruhi

indeks harga saham sektor pertambangan selama tahun 2003-2012, hanya

jumlah uang beredar yang memberikan pengaruh secara signifikan. Apabila

jumlah uang beredar mengalami pergerakan maka besar kemungkinan indeks

harga saham sektor pertambangan ikut bergerak. Regresi inflasi terhadap

indeks harga saham pertambangan hampir mendekati nilai signifikan yang

ditetapkan sebesar 0,05. Sama halnya dengan regresi suku bunga terhadap

jumlah uang beredar. Meski pengaruh suku bunga terhadap jumlah uang

beredar mendekati signifikan, namun suku bunga tidak memberikan pengaruh

yang besar pada indeks harga saham pertambangan.

Nilai korelasi yang menunjukan kekuatan dan arah hubungan linier

antara dua variabel terdapat pada Tabel 7.

Tabel 7. Korelasi Antar Variabel

Variabel Nilai

Tukar

Suku

Bunga JUB Inflasi IHSP

Nilai Tukar 1,000

Suku Bunga ,146 1,000

JUB ,054 -,227 1,000

Inflasi -,012 -,135 -,094 1,000

IHSP ,018 -,208 ,839 ,057 1,000

27

Dari keempat variabel ekonomi makro yang diuji, hanya suku bunga

yang berkorelasi negatif terhadap indeks harga saham pertambangan. Nilai

tukar, suku bunga, dan jumlah uang beredar memberikan pengaruh negatif

terhadap inflasi. Itu artinya akan ada kenaikan inflasi jika terjadi penurunan

suku bunga, nilai tukar, dan jumlah uang beredar.

4.4 Implikasi Manajerial

Jumlah uang beredar berpengaruh secara signifikan dan berkorelasi

secara positif terhadap indeks harga saham pertambangan. Kelebihan jumlah

uang beredar memicu naiknya indeks harga saham pertambangan. Jumlah

uang beredar berkorelasi secara negatif dengan suku bunga, dimana suku

bunga juga berkorelasi negatif dengan indeks harga saham pertambangan.

Pada saat jumlah uang beredar tinggi, maka pada saat yang sama suku

bunga berada pada titik yang rendah. Rendahnya suku bunga lebih

diakibatkan adanya kebijakan ekonomi yang dilakukan pemerintah. Dalam

dunia ekonomi diketahui istilah fasilitas diskonto (diskonto rate), yaitu

menurunkan / menaikkan tingkat bunga untuk mengurangi atau menambah

jumlah uang beredar. Karena hal itulah jumlah uang beredar dan suku bunga

berkorelasi negatif.

Situasi ini membuat investor tidak tertarik untuk menyimpan modalnya

di lembaga perbankan. Menginvestasikan modal di pasar modal dianggap

lebih menguntungkan. Sebaliknya kenaikan suku bunga deposito akan

mengakibatkan penurunan harga indeks harga saham. Ini sependapat dengan

hasil penelitian terdahulu lainnya, yaitu dengan adanya kenaikan suku bunga

investor lebih tertarik untuk menyimpan uang di bank dibandingkan dengan

menginvestasikannya di pasar modal (Langgu, 2006). Hubungan-hubungan

antar variabel tersebut dapat dilihat secara rinci melalui causal loop pada

Gambar 4.

28

Gambar 4. Causal Loop Antar Variabel

Dari hubungan-hubungan antar variabel tersebut diketahui tingginya

inflasi akan mengakibatkan berkurangnya jumlah uang beredar. Dimana

sedikitnya jumlah uang beredar ditandai oleh tingginya nilai suku bunga.

Dalam situasi ini, investor lebih memilih untuk menyimpan uang di lembaga

perbankan. Rendahnya inflasi akan meningkatkan jumlah uang beredar,

sehingga memaksa suku bunga untuk mengalami penurunan. Penurunan nilai

suku bunga akan memberikan korelasi negatif yang tidak begitu pada inflasi.

Hal ini sesuai dengan teori ekonomi yaitu jika jumlah uang yang beredar

melampaui jumlah barang dan jasa yang tersedia maka akan terjadi inflasi

yaitu penurunan nilai mata uang.

Penguatan nilai tukar dolar terhadap rupiah atau pelemahan nilai tukar

rupiah terhadap dolar memicu kenaikan indeks harga saham sektor

pertambangan. Namun pada sisi lain kenaikan nilai tukar akan mengakibatkan

meningkatnya debt to equaity ratio. Berdasarkan hasil statistik, meskipun

pelemahan nilai tukar rupiah memberikan resiko pada kinerja keuangan

perusahaan namun hal ini sama sekali tidak memberikan pengaruh buruk

pada indeks harga saham pertambangan. Situasi ini diduga diakibatkan

29

besarnya jumlah konsumen asing produk pertambangan dibandingkan

konsumen domestik.

Perusahaan tidak bisa berharap bahwa nilai tukar akan selalu berada

pada titik stabil atau mengalami pelemahan, karena pelemahan nilai tukar

akan memberikan picuan terhadap inflasi yang lebih besar dibandingkan

kenaikan terhadap indeks harga saham sektor pertambangan dan secara nyata

memberikan beban tambahan pada debt to equaty ratio perusahaan.

Tingginya rasio ekspor sektor pertambangan dibandingkan dengan

sektor lain merupakan salah satu sentimen negatif penyebab melemahnya

nilai saham. Situasi ini diperburuk dengan posisi batubara yang tercatat

sebagai komoditas pertambangan energi terburuk sepanjang tahun 2012

karena adanya kelebihan produksi di Australia, Indonesia, Afrika Selatan, dan

Kolombia yang tidak diimbangi dengan kenaikan permintaan China dan

Eropa.

Penurunan harga saham yang dipicu oleh sentimen negatif penurunan

jumlah ekspor harus disiasati perusahaan dengan cara meningkatkan

penjualan produk secara domestik. Meningkatnya penjualan domestik akan

memperbaiki kinerja keuangan perusahaan dan membuat perusahaan lebih

kebal terhadap pengaruh krisis di Eropa dan Amerika.

Selain itu ada beberapa langkah strategis yang bisa diambil oleh

perusahaan untuk mengamankan harga saham salah satunya adalah

melakukan pembelian kembali terhadap saham (buyback). Pembelian kembali

saham dimaksudkan untuk meminimalisir penurunan harga saham. Tata cara

pembelian kembali saham diatur dalam Peraturan Bapepam Nomor XI. B. 2.

Perusahaan publik diberikan kesempatan untuk membeli kembali saham yang

telah dikeluarkannya dengan tetap berpegang kepada pembatasan dan

persyaratan yang ditentukan dalam Undang-Undang No 1. Tahun 1995.

Pembelian kembali saham juga mengandung resiko jika perusahaan

mengalokasikan sebagian besar dana untuk melakukan pembelian sehingga

menghambat ekspansi atau pertumbuhan.

KESIMPULAN DAN SARAN

Kesimpulan

1. Dari hasil penelitian ini diketahui bahwa indikator ekonomi makro berupa

suku bunga, nilai tukar, inflasi, dan jumlah uang beredar memiliki pengaruh

terhadap fluktuasi indeks harga saham pertambangan selama periode 2003-

2012. Dari keempat indikator ekonomi makro tersebut, jumlah uang beredar

memberikan pengaruh yang paling signifikan dengan korelasi positif. Itu

artinya, kelebihan jumlah uang beredar akan memicu investor untuk

menginvestasikan modalnya pada saham sektor pertambangan.

2. Masing-masing indikator ekonomi makro memberikan pengaruh terhadap

indikator lainnya. Namun hubungan pengaruh yang teramati hanyalah

hubungan suku bunga dengan jumlah uang beredar dan nilai tukar terhadap

suku bunga. Pengujian pada kedua hubungan ini memperlihatkan nilai regresi

yang kecil. Korelasi antara suku bunga dengan jumlah uang beredar bernilai

negatif. Dimana peningkatan jumlah uang beredar akan memicu kenaikan

nilai suku bunga.

Saran

Berdasarkan kajian secara statistik diketahui jika hanya satu variabel dari

lima variabel ekonomi makro yang mempengaruhi indeks harga saham sektor

pertambangan secara signifikan. Sehingga dapat disimpulkan penurunan harga

indeks saham sektor pertambangan lebih disebabkan gejolak ekonomi global.

Sehingga untuk mengatasi hal ini perusahaan harus menggiatkan penjualan

produk di lingkungan domestik. Meningkatnya konsumen domestik membuat

perusahaan lebih kebal terhadap krisis di Eropa dan Amerika.

DAFTAR PUSTAKA

Adiningsih, Sri dkk. 1998. Perangkat Analisis dan Teknik Analisis Investasi di

Pasar Modal Indonesia. Jakarta: P.T. Bursa Efek Jakarta.

Ang, Robert, 1997, Buku Pintar: Pasar Modal Indonesia, Mediasoft Indonesia,

Jakarta.

Badan Pusat Statistik. 2013. Inflasi [Internet]. Jakarta (ID). Tersedia pada:

http://www.bps.go.id/menutab.php?tabel=1&kat=2&id_subyek=03

Batiz, et al. 1994. International Finance and Open Economy, Macroeconomis.

New Jersey (US). Pretince Hall.

Budiwono. 2007. Analisis Pengaruh Variabel-Variabel Fundamental dan Teknikal

terhadap Harga Saham. Bandung (ID). ITB.

Boediono (1998). Ekonomi Mikro, Seri Sinopsis Pengantar Ilmu Ekonomi No. 1.

Yogyakarta (ID). BPFE.

Bollen KA, Long JS. 1993. Testing Structural Equation Model. Newbury Park

(CA). Sage Publication.

Damayanti, Verra. 2005. Analisis Hubungan Variabel Makro Ekonomi terhadap

Indeks Harga Saham Sektoral di Bursa Efek Jakarta. Jakarta (ID).

Universitas Indonesia.

Dornbusch, R. 2004. Macroeconomics. International Edition. Cambridge (UK).

Prentice-Hall International.

Ekonomi FE UM. 2005. PengaruhVariabel-Variabel Fundamental dan Teknikal

terhadap Harga Saham. Ekofeum Online-Jurnal [Internet]. Yogyakarta

(ID).

Gilarso, T. 2004. Pengantar Ilmu Ekonomi Makro. Yogyakarta (ID). Penerbit

Kanisius.

Hair, dkk. 1998. Multivariate Data Analysis. New Jersey (US). Prentice-Hall.

Hidayat, Taufik. 2011. Buku Pintar Investasi Syariah. Jakarta Selatan (ID).

Mediakita.

Hardiningsih, Pancawati. 2002. “Pengaruh Faktor Fundamental Dan Resiko

Ekonomi Terhadap Return Saham Pada Perusahaan Di Bursa Efek Jakarta:

Studi Kasus Basic Industry & Chemical”. Jurnal Strategi Bisnis, Vol. 8.

Des. Semarang (ID). UNDIP.

Hoyle, R. 1998. Structural Equation Modelling: Concepts, Issues and

Applications. Thousand Oaks (CA). Sage.

Husnan, Suad. 2002. Dasar-dasar Teori Portofolio dan Analisis Sekuritas.

Yogyakarta (ID). UPP AMP YKPN.

Indonesia Stock Exchange. 2011. IDX Statistic 2010 [Internet]. Jakarta (ID).

Tersedia pada: http://www.idx.co.id/ Portals/0/StaticData/ Publication/

Statistic/ Yearly/Baru_IDX-Statistics-2010.pdf.

32


Tersedia pada: http://www.idx.co.id/ Portals/0/StaticData/ Publication/

Statistic/Yearly/IDX_Annualy_Statistic2011(Revisi).pdf.


Tersedia pada: http://www.idx.co.id/ Portals/0/StaticData/Publication/

Statistic/Yearly/20130205_IDX-Annually-2012.pdf

Judiseno, R. 2005. Sistem Moneter dan Perbankan di Indonesia. Jakarta (ID). PT.

Gramedia Pustaka Utama.

Joreskog, Sorbom. 1996. Lisrel 8 – User’s Reference Guide. Chicago (US).

Scientific Software International.

Karl, Fair. 2004. Prinsip-Prinsip Ekonomi Makro. Jakarta (ID). PT. Indeks.

Kline, R. B. 1998. Principles and Practice of Structural Equation Modelling. New

York (US). The Guilford Press.

Kusnendi. 2008. Model-Model Persamaan Struktural - Satu dan Multigroup

Sample dengan Lisrel. Bandung (ID). Alfabeta.

Lenggu, Yerlin. 2006. Analisis Pengaruh Variabel Ekonomi Makro terhadap

Indeks harga Saham Tiga Bank Persero. Bogor (ID). IPB.

Madura, Jeff. 2003. Keuangan Perusahaan Internasional. Jakarta (ID). Salemba

Empat.

Mankiw, Gregory. 2007. Teori Makroekonomi. Penerjemah Imam Nurmawan.

Jakarta (ID). Penerbit Erlangga.

Marayuma. 1998. Basics of Structural Equation Modelling. London (UK). Sage

Publications.

Negara, S. 2001. Kinerja Pasar Modal Indonesia dan Kaitannya dengan Kondisi

Ekonomi Makro. Jakarta (ID). PEP-LIPI.

Nugroho, A.E. 2000. Industri Perbankan dan Keuangan Nasional. Jakarta (ID).

PEP-LIPI.

Saban, T. 2004. Penerapan Model Vector Error Correction dalam Menganalisis

Hubungan Antara Indeks Harga Saham, Suku Bunga, dan Kurs. Jakarta

(ID). Universitas Indonesia.

Salvatore, D., 1997. Ekonomi Internasional. Edisi Kelima. Jakarta (ID). Penerbit

Erlangga.

Sekaran, Uma. 2003. Research methods for Business: Skill-Bulding Approach.

Fourth Edition. New York (US). John Willey and Sons Inc.

Sholihin, Ahmad. 2010. Buku Pintar Ekonomi Syariah. Jakarta (ID). Gramedia

Pustaka Utama.

Stephens, M.A. (1992). An appreciation of Kolmogorov’s 1933 paper (SOL ONR

No. 453). California (US). Department of Statistics, Stanford University.

Sunariyah. 2004. Pengantar Pengetahuan Pasar Modal. Yogyakarta (ID). UPP

AMP YKPN.

33

Thobarry, Achmad. 2009. Analisis Pengaruh Nilai Tukar, Suku Bunga, Laju

Inflasi. Dan Pertumbuhan GDP terhadap Indeks Harga Sahama Sektor

Properti. Semarang (ID). UNDIP.

Usman, M. 1989. “Keuangan dan Perbankan Indonesia: sebuah Karangan”.

Jakarta (ID). Info Bank-ISEI.

Wijanto, SH. 2008. Structural Equation Modeling dengan Lisrel 8.8 (Konsep dan

Tutorial). Jakarta (ID). Graha Ilmu.

Mustafa, Zainal. 2012. Panduan teknik Statistik SEM & PLS dengan SPSS

AMOS. Yogyakarta (ID). Cahaya Atma Pustaka.

Zulganef. 2006. Pemodelan Persamaan Struktur dan Aplikasinya Menggunakan

Amos 5. Bandung (ID). Pustaka.

Lampiran

35

Lampiran 1. Data Variabel yang Diuji

Tahun Bulan

Indeks Harga

Saham Sektor

Pertambangan

Inflasi Suku

Bunga

Nilai

Tukar

Jumlah

Uang

Beredar

2003

Januari 98,97 0,80 12,78 9376 180112

Februari 107,21 0,76 12,55 9405 181530

Maret 105,48 -0,23 12,04 9408 181239

April 107,58 0,15 11,74 9175 182963

Mei 108,22 0,21 11,40 8779 191707

Juni 108,89 0,09 10,57 8785 194878

Juli 120,74 0,03 9,41 9005 196589

Agustus 148,08 0,84 8,65 9035 201859

September 162,55 0,36 7,90 8889 207587

Oktober 197,88 0,55 7,72 8995 212614

November 203,30 1,01 7,08 9037 224318

Desember 332,63 0,94 6,78 8965 223799

2004

Januari 310,15 0,57 6,39 8941 209113

Februari 372,52 -0,02 6,05 8947 208161

Maret 359,02 0,36 5,97 9087 209153

April 307,32 0,97 5,96 9161 208169

Mei 286,44 0,88 6,46 9710 215861

Juni 329,52 0,48 6,57 9915 226147

Juli 334,71 0,39 6,58 9668 231007

Agustus 345,86 0,09 6,53 9828 232642

September 414,96 0,02 6,56 9670 234676

Oktober 436,84 0,56 6,61 9590 240495

November 494,94 0,86 6,71 9518 243536

Desember 491,16 1,04 6,86 9790 245946

2005

Januari 562,38 1,43 6,84 9665 242373

Februari 579,53 -0,17 6,82 9760 244668

Maret 549,70 1,91 6,83 9980 244003

April 535,15 0,34 6,89 10070 240477

Mei 584,15 0,21 6,97 9995 246669

Juni 622,15 0,50 7,14 10213 261814

Juli 608,30 0,78 7,23 10319 261120

Agustus 602,43 0,55 7,59 10740 268856

September 647,02 0,69 8,47 10810 267762

Oktober 606,76 8,70 9,23 10590 280270

November 567,26 1,31 9,71 10535 268694

Desember 604,57 -0,04 10,28 10330 271140

2006

Januari 680,27 1,36 10,79 9895 274069

Februari 694,03 0,58 11,12 9730 270338

Maret 746,75 0,03 11,18 9575 270425

April 852,45 0,05 11,10 9275 273594

Mei 762,61 0,37 10,95 9720 296101

Juni 729,65 0,45 10,90 9800 303803

Juli 770,23 0,45 10,86 9570 303156

Agustus 758,14 0,33 10,58 9600 319018

September 760,04 0,38 10,38 9735 323885

Oktober 819,10 0,86 9,92 9610 336273

November 846,04 0,34 9,35 9665 332316

Desember 933,21 1,21 8,77 9520 347013

36

Tahun Bulan

Indeks Harga

Saham Sektor

Pertambangan

Inflasi Suku

Bunga

Nilai

Tukar

Jumlah

Uang

Beredar

2007

Januari 995,17 1,04 8,47 9590 335700

Februari 1128,17 0,62 8,27 9660 336393

Maret 1346,42 0,24 8,06 9618 331736

April 1494,03 -0,16 7,95 9583 342141

Mei 1529,37 0,10 7,72 9328 343309

Juni 1647,04 0,23 7,53 9554 371768

Juli 1812,51 0,72 7,22 9686 386234

Agustus 1649,77 0,75 7,03 9910 391960

September 2023,91 0,80 7,02 9637 400075

Oktober 2702,98 0,79 7,03 9603 404018

November 3140,36 0,18 6,95 9876 413429

Desember 3270,09 1,10 7,24 9919 450055

2008

Januari 3140,90 1,77 6,88 9791 410752

Februari 3554,74 0,65 6,95 9551 401410

Maret 2840,04 0,95 6,91 9717 409768

April 2954,52 0,57 6,94 9734 414390

Mei 3388,29 1,41 7,00 9818 426283

Juni 3415,96 2,46 7,16 9725 453047

Juli 2995,30 1,37 7,37 9618 445921

Agustus 2577,22 0,51 7,78 9653 440336

September 1833,24 0,97 8,54 9878 479738

Oktober 1095,87 0,45 9,37 11495 459116

November 897,51 0,12 9,50 12651 463590

Desember 877,68 -0,04 9,83 11450 456787

2009

Januari 922,16 -0,07 9,53 11855 437845

Februari 963,89 0,21 9,25 12480 434761

Maret 1005,54 0,22 8,73 12075 448034

April 1444,46 -0,31 8,68 11213 452937

Mei 1818,96 0,04 8,51 10840 456955

Juni 1848,54 0,11 8,62 10725 482621

Juli 2144,91 0,45 8,57 10420 468944

Agustus 2140,43 0,56 8,48 10560 490128

September 2238,59 1,05 7,84 10181 490502

Oktober 2085,22 0,19 7,77 10045 485538

November 2129,87 -0,03 7,74 9980 495061

Desember 2203,48 0,33 7,69 9900 515824

2010

Januari 2236,40 0,84 7,89 9865 496527

Februari 2178,87 0,30 7,69 9835 490084

Maret 2430,26 -0,14 7,83 9615 494461

April 2576,58 0,15 7,89 9512 494718

Mei 2275,26 0,29 7,82 9680 514005

Juni 2238,86 0,97 7,81 9583 545405

Juli 2274,82 1,57 7,79 9452 539746

Agustus 2304,95 0,76 7,78 9541 555495

September 2631,90 0,44 7,73 9424 549941

Oktober 2758,16 0,06 7,66 9428 555549

November 2870,84 0,60 7,68 9513 571337

Desember 3274,16 0,92 8,07 9491 605411

Lanjutan Lampiran 1.

37

Tahun Bulan

Indeks Harga

Saham Sektor

Pertambangan

Inflasi Suku

Bunga

Nilai

Tukar

Jumlah

Uang

Beredar

2011

Januari 3043,51 0,89 7,92 9534 604169

Februari 3128,11 0,13 7,75 9323 585890

Maret 3162,21 -0,32 7,61 9209 580601

April 3257,34 -0,31 7,62 9074 584634

Mei 3236,32 0,12 7,55 9037 611791

Juni 3254,45 0,55 7,51 9097 636206

Juli 3362,55 0,67 7,49 9008 639688

Agustus 2883,57 0,93 7,46 9078 662806

September 2487,20 0,27 7,47 9323 656096

Oktober 2725,10 -0,12 7,51 9335 665000

November 2492,26 0,34 7,42 9670 667587

Desember 2532,38 0,57 7,39 9568 722991

2012

Januari 2710,02 0,76 6,95 9500 696323

Februari 2804,07 0,05 6,73 9585 683253

Maret 2760,39 0,07 6,46 9680 714258

April 2578,25 0,21 6,06 9690 720924

Mei 2066,20 0,07 5,92 10065 749450

Juni 2045,46 0,62 5,83 9980 779416

Juli 2001,01 0,70 5,85 9985 771792

Agustus 1905,95 0,95 5,77 10060 772429

September 2030,60 0,01 5,71 10088 795518

Oktober 1901,74 0,16 5,80 10115 774983

November 1781,82 0,07 5,79 10105 801403

Desember 1863,65 0,54 5,92 10170 841722


38

Lampiran 2. Hasil Awal Uji Normalitas Kolmogorov Smirnov

One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test

INDEKS_SAHAM

N 111

Normal Parametersa,,b Mean 1592.7876

Std. Deviation 1080.13734

Most Extreme Differences Absolute .168

Positive .168

Negative -.089

Kolmogorov-Smirnov Z 1.769

Asymp. Sig. (2-tailed) .004

a. Test distribution is Normal.

b. Calculated from data.


NILAI_TUKAR

N 111




Positive .081

Negative -.077

Kolmogorov-Smirnov Z .852





SUKU_BUNGA

N 111




Positive .201

Negative -.087





39



INFLASI

N 111

Normal Parametersa,,b Mean .5192

Std. Deviation .45464


Positive .067

Negative -.046






JUMLAH UANG

BEREDAR

N 111




Positive .135

Negative -.098





40

Lampiran 3. Hasil Uji Kolmogorov Smirnov Setelah Penghapusan

Pecilan dan Ditransformasi


INDEKS HARGA

SAHAM TR

N 106




Positive .130

Negative -.135






NILAI_TUKAR

N 106




Positive .130

Negative -.092






SUKU BUNGA TR

N 106




Positive .144

Negative -.068





41



INFLASI

N 106




Positive .069

Negative -.057






J_UANG_BEREDAR

N 106




Positive .130

Negative -.083





ANALISIS PENGARUH VARIABEL EKONOMI MAKRO … · Krisis Eropa dan Amerika telah memberikan pengaruh...

Documents

Transcript of ANALISIS PENGARUH VARIABEL EKONOMI MAKRO … · Krisis Eropa dan Amerika telah memberikan pengaruh...