05.4 bab IV.pdf

49

BAB IV

HASIL DAN PEMBAHASAN

4.1. Deskripsi Data Penelitian

Dalam penelitian ini, seluruh data yang digunakan untuk

menganalisis merupakan data sekunder deret waktu (time series) yang

dimulai dari Tahun 2011 bulan Juni sampai dengan tahun 2018 bulan

April. Penelitian ini bermaksud untuk mengetahui pengaruh Suku Bunga,

Nilai Tukar, Harga Minyak Mentah (CPO), IMUS, DJIJP, DJIEU terhadap

Pergerakan ISSI dalam jangka pendek maupun jangka panjang.

Penelitian ini menggunakan metode pengumpulan data sekunder

yang didapatkan dari website lembaga yang bersangkutan, pada data ISSI,

IMUS, DJIJP dan DJIEU peneliti mendapatkannya dari website

investing.com data suku bunga dan nilai tukar didapatkan dari website

Bank Indonesia, data CPO didapat dari website indexmundi.com.

Data tersebut berkaitan dengan seluruh variabel pada tahun 2011

bulan 6 sampai dengan tahun 2018 bulan 4. Model yang digunakan sebagai

alat analisis pada penelitian ini ditentukan menggunakan ECM (Error

Corection Model) yang tentunya sebelum penggunaan alat analisis tersebut

terlebih dahulu dilakukan beberapa pengujian sesuai dengan prosedur

dengan menggunakan alat analisis untuk mendapatkan hasil sesuai yang

diinginkan.

50

Grafik 4.1 Perkembangan ISSI

4.7

4.8

4.9

5.0

5.1

5.2

5.3

2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018

LNISSI

Pada grafik data pergerakan ISSI terlihat terjadi fluktuatif setiap

bulannya, hal ini disebabkan oleh pengaruh beberapa faktor, bisa dari

faktor ekonomi makro maupun ekonomi global. Seperti naik turunya

tingkat suku bunga Bank Indonesia, melemah atau menguatnya nilai tukar

Rupiah terhadap Dollar USD, faktor naik turunnya harga minyak mentah

dunia yang merupakan patokan perekonomian dunia atau dikarenakan

adanya pengaruh integritas pasar saham syariah dunia. Keadaan paling

buruk harga ISSI terjadi pada tahun September 2015 sebesar 134.39

Rupiah akibat dari terdepresiasinya Rupiah. Namun keadaan semakin

membaik seiiring membaiknya perekonomian. Hingga kini ISSI terus

berekspansi sehingga mendorong istrumen keuangan syariah Indonesia.

51

Grafik 4.2. Perkembangan Tingkat Suku Bunga (BI rate)

Pada data siklus tingkat suku bunga indonesia terlihat bahwa

terjadi fluktuatif, awal pergerakan tingkat suku bunga cenderung stabil

yaitu berada pada kisaran 7-7.75%. Hal ini dikarenakan tingkat suku

bunga dijadikan alat kebijakan moneter guna meningkatkan perekonomian

Indonesia. Semenjak diberlakukan BI 7-Day (Reverse) Repo Rate sejak 19

Agustus 2016, sebagai suku bunga acuan baru yang bergerak pada kisaran

4-5% hingga kini cenderung stabil.

Grafik 4.3. Perkembangan Nilai Tukar Rupiah Terhadap Dollar US

Berdasarkan data diatas terlihat bahwa selama periode penelitian,

pada bulan September 2015, nilai tukar Rupiah terhadap Dollar AS

mencapai angka tertinggi yaitu 14896sedangan nilai terendah terjadi pada

0

2

4

6

8

10Ju

n-1

1

Okt

20

11

Feb

-12

Jun

-12

Okt

20

12

Feb

-13

Jun

-13

Okt

20

13

Feb

-14

Jun

-14

Okt

20

14

Feb

-15

Jun

-15

Okt

20

15

Feb

-16

Jun

-16

Okt

20

16

Feb

-17

Jun

-17

Okt

20

17

Feb

-18

Tingkat Bunga (%) IR

0

5000

10000

15000

20000

Jun

-11

Okt

20

11

Feb

-12

Jun

-12

Okt

20

12

Feb

-13

Jun

-13

Okt

20

13

Feb

-14

Jun

-14

Okt

20

14

Feb

-15

Jun

-15

Okt

20

15

Feb

-16

Jun

-16

Okt

20

16

Feb

-17

Jun

-17

Okt

20

17

Feb

-18

Kurs (IDR/USD) EXR

52

bulan Januari 2012 sebesar 5000. Terdepresiasinya nilai tukar Rupiah

diawali Juni 2011 akibat dampak dari devaluasi mata uang Yuan. Namun

seiring waktu keadaan semakin membaik, dikarenakan membaiknya

perekonomian AS pasca krisis global 2008, sejak Oktober 2015 hingga

Maret 2018, nilai tukar Rupiah terhadap Dollar AS terlihat cenderung

stabil yaitu berada dalam kisaran level 13000 hingga 14000.

Grafik 4.4. Perkembangan Harga Minyak Mentah Dunia

Dari data pergerakan harga minyak mentah menunjukan harga

minyak mentah sangat berfluktuatif. Harga minyak mentah tertinggi

terjadi pada Agustus 2014 yaitu sebesar 1158286 Rupiah/Barrel, kemudian

akibat perekonomian Amerika Serikat sedang mebaik. Harga minyak

mentah yang meningkat memberikan efek negatif terhadap keadaan pasar

modal di Indonesia. Dimana emiten yang terdaftar dalam saham syariah

merupakan perusahaan yang cenderung yang tidak berkaitan langsung

dengan komoditas minyak mentah dunia.

0.00

500,000.00

1,000,000.00

1,500,000.00

Jun

-11

Okt

20

11

Feb

-12

Jun

-12

Okt

20

12

Feb

-13

Jun

-13

Okt

20

13

Feb

-14

Jun

-14

Okt

20

14

Feb

-15

Jun

-15

Okt

20

15

Feb

-16

Jun

-16

Okt

20

16

Feb

-17

Jun

-17

Okt

20

17

Feb

-18

Harga Minyak Mentah (Rp/Barel)

53

Grafik 4.5. Perkembangan DJIJP, IMUS, dan DJIEU

Dari data diatas terlihat bahwa pergerakan Indeks Saham Syariah

US (IMUS) menduduki peringkat pertama, disusul dengan pergerakan

Indeks Saham Syariah Eropa (DJIEU), kemudian yang terakhir yaitu

pergerakan Indeks Saham Syariah Jepang (DJIJP). Perekonomian Amerika

Serikat mampu mempengaruhi perekonomian dunia. Hal ini dikarenakan

Amerika Serikat mempunyai Produk Nasional Bruto terbesar di hasilkan

dari operasi perusahaan-perusahaan besar Amerika. Tidak terkecuali

Sektor Pasar Saham Syariah Amerika, yang juga merupakan tujuan

investor dunia. Keadaan pasar modal di beberapa negara kawasan Eropa

dan Asia juga merupakan tujuan investor, terlebih seperti Indeks Saham

Syariah Eropa (DJIEU) dan Indeks Saham Syariah Jepang (DJIJP) adalah

Indeks dengan saham terbesar yang terdaftar pada Dow Jones Islamic

Market Index (DJIMI).

4.2. Analisis Model ECM

Penelitian ini menggunakan model ECM. Analisis Model ECM

digunakan untuk melihat pengaruh jangka pendek maupun jangka panjang

0

1000

2000

3000

4000

5000

6000

Jun

-11

No

p2

01

1

Ap

r-1

2

Se

p 2

01

2

Feb

-13

Jul-

13

De

s 2

01

3

Me

i 20

14

Okt

20

14

Mar

-15

Agt

20

15

Jan

-16

Jun

-16

No

p 2

01

6

Ap

r-1

7

Se

p 2

01

7

Feb

-18

DJIJP (USD) DJIJP

IMUS (USD) IMUS

DJIEU (USD) DJIEU

54

variabel Suku Bunga, Nilai Tukar, CPO, IMUS, DJIJP dan DJIEU

terhadap ISSI. Untuk mengetahui model yang digunakan dapat diketahui

dengan beberapa uji:

4.2.1. Uji Stasioneritas

Pada tahap ini langkah pertama yang harus dilakukan adalah

menguji akar-akar unit yang bertujuan untuk mengetahui derajat integrasi

data yang digunakan tersebut. Pada penelitian ini, uji akar unit yang

digunakan adalah uji akar unit yang telah dikembangkan oleh Dickey-

Fuller. Untuk uji akar unit dan derajat integrasi, jika nilai t-statistik lebih

besar dari pada nilai yang tertera pada critical value maka kita menolak

hipotesis nol adanya akar unit sehingga data yang diamati dianggap

stationer. Apabila nilai t-statistik lebih kecil dari nilai yang tertera pada

critical value maka data yang diamati masih belum stationer sehingga

perlu diuji akar unit ketika data tersebut didiferensikan.

Tabel 4.2. Hasil Pengujian Akar Unit

ADF

Statistik

T-statistik

Level Data

Critical Value

(α = 5%)

Level Data

T-statistik

First

Difference

Critical Value

(α = 5%)

First Difference

LNISSI -1.739063 -2.897223 -8.248403* -2.897678

IR -0.912688 -2.898145 -6.167759* -2.897678

LNEXR -2.608186 -2.897223 -14.61852* -2.897678

LNCPO -1.692031 -2.897678 -6.677733* -2.897678

LNDJIJP -0.334474 -2.897223 -9.252452* -2.897678

LNIMUS -0.579125 -2.897223 -10.14550* -2.897678

LNDJIEU -1.300770 -2.897223 -10.07749* -2.897678

Sumber: Hasil Olahan Eviews8

55

Berdasarkan dari hasil pengujian akar unit yang dikembangkan

oleh Dickey-Fuller, diketahui bahwa semua variabel tidak stasioner pada

tingkat level. Untuk itu uji unit root dilanjutkan pada level first difference.

Hasil pengujian unit root pada level first difference menunjukkan bahwa

semua variabel signifikan pada 5%. Selanjutnya data tersebut dapat

dilakukan uji kointegrasi.

4.2.2. Uji Kointegrasi

Uji kointegrasi merupakan salah satu uji yang dilakukan untuk

mengetahui hubungan jangka panjang yang terjadi antar variabel. Apabila

variabel menunjukkan adanya kointegrasi maka terjadi hubungan dalam

jangka waktu yang panjang. Sebaliknya jika pada variabel tidak

menunjukkan adanya kointegrasi maka tidak terjadinya hubungan dalam

jangka panjang.

Kointegrasi antar variabel dapat dilihat dengan membandingkan

antara nilai trace statistic dengan nilai kritisnya. Apabila nilai trace

statistic > nilai kritisnya (pada α= 1%, 5%, 10%) maka terdapat

kointegrasi antar variabel. Sebaliknya apabila trace statistic < nilai

kritisnya (pada α= 1%, 5%, 10%) maka tidak terdapat kointegrasi antar

variabel. Hasil uji kointegrasi pada penelitian ini sebagai berikut:

56

Tabel 4.3. Tabel Hasil Uji Kointegrasi

Series: LNISSI IR LNCPO LNDJIJP LNIMUS LNDJIEU

Lags interval (in first differences): 1 to 4

Unrestricted Cointegration Rank Test (Trace)

Hypothesized Trace 0.05

No. of CE(s) Eigenvalue Statistic Critical Value Prob.**

None * 0.467175 131.9800 95.75366 0.0000

At most 1 * 0.405639 82.87413 69.81889 0.0032

At most 2 0.207111 42.29316 47.85613 0.1507

At most 3 0.192171 24.19157 29.79707 0.1925

At most 4 0.092211 7.546000 15.49471 0.5151

At most 5 1.40E-07 1.09E-05 3.841466 0.9992

Trace test indicates 2 cointegrating eqn(s) at the 0.05 level

* denotes rejection of the hypothesis at the 0.05 level

**MacKinnon-Haug-Michelis (1999) p-values

Unrestricted Cointegration Rank Test (Maximum Eigenvalue)

Hypothesized Max-Eigen 0.05

No. of CE(s) Eigenvalue Statistic Critical Value Prob.**

None * 0.467175 49.10591 40.07757 0.0037

At most 1 * 0.405639 40.58098 33.87687 0.0068

At most 2 0.207111 18.10159 27.58434 0.4867

At most 3 0.192171 16.64557 21.13162 0.1894

At most 4 0.092211 7.545989 14.26460 0.4267

At most 5 1.40E-07 1.09E-05 3.841466 0.9992

Max-eigenvalue test indicates 2 cointegrating eqn(s) at the 0.05 level

* denotes rejection of the hypothesis at the 0.05 level

**MacKinnon-Haug-Michelis (1999) p-values


Berdasarkan tabel kointegrasi ISSI di atas maka olah data yang

telah dilakukan menunjukkan terjadinya kointegrasi dilihat dari nilai yang

tertera pada trace statictic maupun Max-eigenvalue. Dapat disimpulkan

bahwa data tersebut mempunyai hubungan jangka panjang. Model

berikutnya yang digunakan dalam analisis data adalah Error Correction

Model (ECM).

57

4.2.3. Analisis Jangka Pendek

Tabel 4.3. Hasil Regresi Jangka Pendek

Dependent Variable: D(LNISSI)

Method: Least Squares

Date: 10/04/18 Time: 06:30

Sample (adjusted): 2011M07 2018M04

Included observations: 82 after adjustments

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

C -0.000390 0.003510 -0.111039 0.9119

D(IR) -0.034997 0.016544 -2.115458 0.0378

D(LNEXR) -0.059272 0.033731 -1.757175 0.0830

D(LNCPO) -0.073383 0.043195 -1.698879 0.0935

D(LNDJIJP) 0.179622 0.118836 1.511515 0.1349

D(LNIMUS) 0.358855 0.199173 1.801724 0.0757

D(LNDJIEU) 0.091261 0.154784 0.589603 0.5573

ECT(-1) -0.277301 0.069750 -3.975658 0.0002

R-squared 0.457866 Mean dependent var 0.004579

Adjusted R-squared 0.406583 S.D. dependent var 0.037479

S.E. of regression 0.028872 Akaike info criterion -4.159446

Sum squared resid 0.061684 Schwarz criterion -3.924644

Log likelihood 178.5373 Hannan-Quinn criter. -4.065176

F-statistic 8.928243 Durbin-Watson stat 1.875540

Prob(F-statistic) 0.000000


Berdasarkan Tabel 4.3 di atas dapat diketahui bahwa koefisien ECT

(ISSI) sebesar -0.277301. Di lihat dari taraf signifikansi sebesar 0.0002,

artinya variabel tersebut signifikan pada taraf signifikansi 5%. Dengan

demikian, spesifikasi model yang digunakan dalam penelitian ini adalah

tepat. Oleh karena itu, model dari pengujian ECM ini dapat dikatakan

sahih atau valid.

Nilai probabilitas (F-statistik) sebesar 0.0000. Artinya nilai

probabilitasnya berada dibawah α = 1% dan signifikan secara statistik. Hal

ini menunjukkan bahwa secara bersama-sama variabel Suku Bunga (IR),

58

Nilai Tukar Rupiah Terhadap Dollar Amerika Serikat (EXR), Harga

Minyak Mentah (CPO), Dow Jones Islamic Market Index US (IMUS),

Dow Jones Islamic Market Index Japan (DJIJP), Dow Jones Islamic

Market Index Europe (DJIEU) berpengaruh terhadap Indeks Saham

Syariah Indonesia (ISSI) dalam jangka pendek.

Berikut ini merupakan uji signifikansi variabel independen secara

individu (uji t) terhadap ISSI dalam jangka pendek sebagai berikut:

Variabel D(IR) dengan nilai t-statistiknya sebesar 2.115458.

Selanjutnya mencari t kritis dengan α = 5% dan df =75 yaitu sebesar 1.671

(lihat tabel t). Sehingga t hitung (t-statistik) lebih besar dari t kritis maka

menolak H0.Artinya dalam jangka pendek Suku Bunga (IR) berpengaruh

terhadap Indeks Saham Syariah Indonesia (ISSI). Pengaruh Suku Bunga

terhadap ISSI dalam jangka pendek yaitu negatif.

Variabel D(LNEXR) dengan nilai t-statistiknya sebesar

1.757175. Selanjutnya mencari t kritis dengan α = 5% dan df =75 yaitu

sebesar 1.671 (lihat tabel t). Sehingga t hitung (t-statistik) lebih besar dari

t kritis maka menolak H0.Artinya dalam jangka pendek Nilai Tukar

berpengaruh terhadap Indeks Saham Syariah Indonesia (ISSI). Pengaruh

Nilai Tukar terhadap ISSI dalam jangka pendek yaitu negatif.

Variabel D(LNCPO) dengan nilai t-statistiknya sebesar



t kritis maka menolak H0. Artinya dalam jangka pendek Harga Minyak

59

Mentah (CPO) berpengaruh terhadapIndeks Saham Syariah Indonesia

(ISSI). Pengaruh CPO terhadap ISSI dalam jangka pendek yaitu negatif.

Variabel D(LNDJIJP) dengan nilai t-statistiknya sebesar



t kritis maka menolak H0.Artinya dalam jangka pendek Dow Jones Islamic

Market Index Japan (DJIJP) berpengaruh terhadap Indeks Saham Syariah

Indonesia (ISSI). Pengaruh DJIJP terhadap ISSI dalam jangka pendek

yaitu positif.

Variabel D(LNIMUS) dengan nilai t-statistiknya sebesar



t kritis maka menolak H0. Artinya dalam jangka pendek Dow Jones

Islamic Market Index US (IMUS) berpengaruh terhadap Indeks Saham

Syariah Indonesia (ISSI). Pengaruh IMUS terhadap ISSI dalam jangka

pendek yaitu positif.

Variabel D(LNDJIEU) dengan nilai t-statistiknya sebesar


sebesar 1.671 (lihat tabel t). Sehingga t hitung (t-statistik) lebih kecil dari t

kritis maka menerima H0.Artinya dalam jangka pendek Dow Jones Islamic

Market Index Europe (DJIEU) tidak berpengaruh terhadap Indeks Saham

Syariah Indonesia (ISSI).

60

Hasil estimasi dari regresi jangka pendek ISSI diperoleh bahwa

nilai R-Squared (R2) sebesar 0.457866. Artinya variabel D(LNISSI)

dijelaskan oleh variabel D(IR), D(LNEXR), D(LNCPO), D(LNDJIJP),

D(LNIMUS) dan D(LNDJIEU) sebesar 45.78%. Sisanya sebesar

54,22% dijelaskan oleh variabel lain.

4.2.4. Analisis Jangka Panjang

Tabel 4.4. Hasil Regresi Jangka Panjang

Dependent Variable: LNISSI

Method: Least Squares

Date: 10/04/18 Time: 06:23

Sample: 2011M06 2018M04

Included observations: 83

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

C 1.643613 0.672264 2.444894 0.0168

IR -0.044503 0.007810 -5.698088 0.0000

LNEXR -0.134154 0.072061 -1.861679 0.0665

LNCPO -0.040972 0.036149 -1.133432 0.2606

LNDJIJP -0.510732 0.111594 -4.576721 0.0000

LNIMUS 0.744218 0.129514 5.746218 0.0000

LNDJIEU 0.389557 0.156468 2.489700 0.0150

R-squared 0.862034 Mean dependent var 5.054105

Adjusted R-squared 0.851142 S.D. dependent var 0.127113

S.E. of regression 0.049043 Akaike info criterion -3.111678

Sum squared resid 0.182795 Schwarz criterion -2.907679

Log likelihood 136.1346 Hannan-Quinn criter. -3.029723

F-statistic 79.14348 Durbin-Watson stat 0.700242

Prob(F-statistic) 0.000000


Berdasarkan tabel 4.4 di atas, diketahui bahwa nilai probabilitas (F-

statistik) sebesar 0.000000. Artinya nilai probabilitasnya berada di bawah

α = 5% dan signifikan secara statistik. Hal ini menunjukkan bahwa secara

bersama-sama variabel Suku Bunga (IR), Nilai Tukar Rupiah Terhadap

61

Dollar Amerika Serikat (EXR), Harga Minyak Mentah (CPO), Dow Jones

Islamic Market Index US (IMUS), Dow Jones Islamic Market Index Japan

(DJIJP), Dow Jones Islamic Market Index Europe (DJIEU) berpengaruh

terhadap Indeks Saham Syariah Indonesia(ISSI) dalam jangka panjang.

Variabel IR dengan nilai t-statistiknya sebesar 5.698088.



menolak H0. Artinya dalam jangka panjang Suku Bunga (IR) berpengaruh

terhadap Indeks Saham Syariah Indonesia (ISSI). Pengaruh Suku Bunga

terhadap ISSI dalam jangka panjang yaitu negatif.

Variabel LNEXR dengan nilai t-statistiknya sebesar 1.861679.



menolakH0. Artinya dalam jangka panjang Nilai Tukar berpengaruh

terhadap Indeks Saham Syariah Indonesia (ISSI). Pengaruh Nilai Tukar

terhadap ISSI dalam jangka panjang yaitu negatif.

Variabel LNCPO dengan nilai t-statistiknya sebesar 1.133432.


(lihat tabel t). Sehingga t hitung (t-statistik) lebih kecil dari t kritis maka

menerima H0.Artinya dalam jangka panjang Harga Minyak Mentah (CPO)

tidak berpengaruh terhadap Indeks Saham Syariah Indonesia (ISSI).

Variabel LNDJIJP dengan nilai t-statistiknya sebesar 4.576721.


62


menolak H0. Artinya dalam jangka panjang Dow Jones Islamic Market

Index Japan (DJIJP) berpengaruh terhadap Indeks Saham Syariah

Indonesia (ISSI). Pengaruh DJIJP terhadap ISSI dalam jangka panjang

yaitu negatif.

Variabel LNIMUS dengan nilai t-statistiknya sebesar 5.746218.



menolak H0.Artinya dalam jangka panjang Dow Jones Islamic Market

Index US (IMUS) berpengaruh terhadap Indeks Saham Syariah Indonesia

(ISSI). Pengaruh IMUS terhadap ISSI dalam jangka panjang yaitu positif.

Variabel LNDJIEU dengan nilai t-statistiknya sebesar 2.489700.



menolak H0.Artinya dalam jangka panjang Dow Jones Islamic Market

Index Europe (DJIEU) berpengaruh terhadap Indeks Saham Syariah

Indonesia (ISSI). Pengaruh DJIEU terhadap ISSI dalam jangka panjang

yaitu positif.

Hasil estimasi dari regresi jangka panjang ISSI diperoleh bahwa

nilai R-Squared (R2) sebesar 0.862034.Artinya variabel LNISSI dijelaskan

oleh variabel IR, LNEXR, LNCPO, LNDJIJP, LNIMUS dan LNDJIEU

sebesar 86.20%. Sisanya sebesar 13.80% dijelaskan oleh variabel lain.

63

4.2.5. Uji Asumsi Klasik

Uji asumsi klasik yang digunakan dalam penelitian ini antara lain

uji autokorelasi dan uji heteroskedastisitas. Hasil pengujian asumsi klasik

dalam penelitian ini akan dijelaskan satu persatu. Berikut ini merupakan

hasil dari uji asumsi klasik ISSI:

A. Autokorelasi

Tabel 4.5. Hasil Uji Autokerolasi

Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:

F-statistic 0.502572 Prob. F(2,72) 0.6071

Obs*R-squared 1.128986 Prob. Chi-Square(2) 0.5686


Berdasarkan uji autokorelasi dengan menggunakan LM-Test

diperoleh bahwa nilai X2 hitung sebesar 1.128986. Sedangkan nilai X

2

kritis dengan df = 2pada α = 5% sebesar 5.9915. Karena X2 hitung < X

2

kritis maka menerima H0.Artinya model tersebut tidak mengandung

masalah autokorelasi. Selain itu, dilihat dari probabilitas chi squares

sebesar 0,5686 > α = 0,05 sehingga menerima H0. Artinya model tersebut

tidak mengandung masalah autokorelasi.

64

B. Heteroskedastisitas

Tabel 4.6. Hasil Uji Heteroskedastisitas

Heteroskedasticity Test: Breusch-Pagan-Godfrey

F-statistic 0.626820 Prob. F(7,74) 0.7322

Obs*R-squared 4.589935 Prob. Chi-Square(7) 0.7099

Scaled explained SS 2.473172 Prob. Chi-Square(7) 0.9291


Berdasarkan hasil regresi heteroskedastisitas diatas maka diperoleh

X2 hitung yaitu 4.589935.Nilai X

2 hitung diperoleh dari informasi Obs*R-

squared yaitu jumlah observasi dikalikan dengan koefisien determinasi.

Sedangkan nilai X2 kritis dengan df = 7 dan α = 5% sebesar 14.0671.

Karena X2 hitung < X

2 kritis maka menerima H0.Artinya model tersebut

tidak mengandung masalah heteroskedastisitas.

4.2.6. Uji Normalitas

0

1

2

3

4

5

6

7

8

4.8 4.9 5.0 5.1 5.2 5.3

Series: LNISSI

Sample 2011M06 2018M04Observations 83

Mean 5.054105Median 5.062089Maximum 5.285536Minimum 4.748578Std. Dev. 0.127113Skewness -0.320318Kurtosis 2.277344

Jarque-Bera 3.225400Probability 0.199349


65

Berdasarkan uji normalitas diperoleh bahwa nilai dari probabilitas

chi squares sebesar 0,199349 > α = 0,05 sehingga menerima H0.

Kesimpulannya yaitu model tersebut dapat dikatakan terdistribusi normal.

4.2.7. Interprestasi Analisis Ekonomi

Suku bunga Bank Indonesia dalam jangka pendek dan jangka

panjang berpengaruh negatif terhadap pergerakan Indeks Saham Syariah

Indonesia (ISSI). Hal ini sesuai dengan penelitian yang dilakukan oleh

Beik dan Fatmawati (2014) yang menemukan bahwa suku bunga

memiliki hubungan negative dengan indeks harga saham syariah. Hal ini

dapat dipahami bahwa investor cenderung lebih memilih instrument

investasi dengan return yang tetap dan beresiko rendah seperti deposito

dibandingkan pada pasar saham. Hal ini juga mengindikasikan investor

pada saham syariah di dominasi oleh investor yang rasional.

Variabel Nilai Tukar Rupiah Terhadap Dollar Amerika Serikat

dalam jangka pendek dan panjang memiliki pengaruh negatif terhadap

ISSI. Hal ini sesuai dengan penelitian oleh Kewal (2012). Depresiasi mata

uang merupakan ancaman besar bagi negara yang didominasi oleh impor

sebab harga produk yang diimpor akan naik sehingga akan menurunkan

cash flow, profit, dan harga saham perusahaan. Keadaan ini tentu tidak

menguntungkan bagi para investor. Investor akan mengubah investasinya

pada instrumen-instrumen yang akan mendatangkan return, seperti

deposito.

66

Variabel Harga Minyak Mentah Dunia (Crude Palm Oil) dalam

jangka pendek memiki pengaruh terhadap ISSI, akan tetapi dalam jangka

panjang tidak berpengaruh terhadap ISSI. Hal ini dapat terjadi dikarenakan

Harga Minyak Mentah Dunia dalam periode penelitian masih cenderung

stabil, sehingga pergerakan ISSI tidak mengalami perubahan yang berarti.

Ditambah lagi, banyak faktor yang mempengaruhi pergerakan ISSI seperti

tingkat suku bunga (BI rate), nilai tukar, laba perusahaan dll. Hal ini juga

disebabkan karena sebagian besar emiten pada ISSI adalah perusahaan

yang tidak berkaitan langsung dengan komoditas minyak mentah dunia.

Perusahaan tersebut adalah perusahaan yang bergerak pada subsektor

tenaga dan infrastuktur pembangkit listrik.

Variabel Dow Jones Islamic Market Index Japan (DJIJP) dalam

jangka pendek tidak berpengaruh terhadap ISSI, namun pada jangka

panjang memiliki pengaruh negatif terhadap ISSI. Sebagian besar investor

di Bursa Efek Indonesia (BEI) adalah investor asing, yang mudah

mengalihkan investasinya akibat semakin terintegrasinya pasar modal

dunia. Kenaikan indeks DJIJP dalam jangka panjang, bisa dengan mudah

direspon investor dengan mengalihkan investasinya di ISSI ke negara lain,

misalnya Malaysia yang indeks saham syariahnya lebih besar dari Jepang.

Variabel Dow Jones Islamic Market Index US (IMUS) dalam

jangka panjang dan pendekberpengaruh positif terhadap ISSI. Hal ini

sesuai dengan penelitian Beik dan Fatmawati (2014), bahwa pasar modal

AS merupakan tujuan utama bagi para investor dunia. Sehingga apabila

67

terjadi bad news pada perekonomian AS, maka investorakan mengalihkan

dananya kekawasan lain di pasar modal Eropa dan Asia. Hal itu juga

menjadi alasan bahwa antara IMUS dan ISSI memiliki korelasi positif.

Adanya efek penularan (Contagion Effect) pergerakan DJIMI terutama

IMUS yang merupakan salah satu saham terbesar akan mempengaruhi

hampir seluruh indeks saham di dunia, karena Amerika mempunyai

produk nasional bruto terbesar di dunia yang ditopang oleh perusahaan

besar.

Variabel Dow Jones Islamic Market Index Europe (DJIEU) dalam

jangka pendek tidak berpengaruh terhadap ISSI, namun dalam jangka

panjangberpengaruh positif terhadap ISSI. Hal ini terjadi karena

suatuvariabel bereaksi terhadap variabel lainnya membutuhkan waktu

(lag) dan pada umumnya reaksi suatu variabel terhadap variabel lainnya

terjadi dalam jangkapanjang. Terbukti adanya mekanisme penyesuaian

dari jangka pendek ke jangkapanjang. Walaupun perekonomian

Indonesia masih bergantung pada negara lain, namun perekonomian Eropa

tidak terlalu berimbas pada perekonomian Indonesia, khususnya sektor

investasi syariah. Berbeda hal dengan pasar saham Amerika Serikat yang

memiliki kekuatan mempengaruhi pergerakan saham Indonesia bahkan

dunia.

Documents

05.4 bab IV.pdf