analisis pengaruh kurs, sbi, dan inflasi...

i

ANALISIS PENGARUH KURS, SBI, dan INFLASI TERHADAP INDEKS HARGA SAHAM

SEKTOR INFRASTRUKTUR DI BURSA EFEK INDONESIA

Diajukan Kepada Fakultas Ekonomi dan Bisnis

untuk Memenuhi Persyaratan Memperoleh Gelar Sarjana Ekonomi (S.E.)

Disusun Oleh :

Imanta Syahfitra

11150840000010

JURUSAN EKONOMI PEMBANGUNAN

FAKULTAS EKONOMI DAN BISNIS

UNIVERSITAS ISLAM NEGERI SYARIF HIDAYATULLAH

JAKARTA

1440H/2019M

ii

LEMBAR PENGESAHAN PEMBIMBING

ANALISIS PENGARUH KURS, SBI, dan INFLASI TERHADAP INDEKS

HARGA SAHAM SEKTOR INFRASTRUKTUR DI BURSA EFEK

INDONESIA

SKRIPSI

Diajukan Kepada Fakultas Ekonomi dan Bisnis

untuk Memenuhi Syarat-Syarat Memperoleh Gelar Sarjana Ekonomi

Disusun Oleh:

Imanta Syahfitra

PROGRAM STUDI EKONOMI PEMBANGUNAN

FAKULTAS EKONOMI DAN BISNIS

UNIVERSITAS ISLAM NEGERI SYARIF HIDAYATULLAH

JAKARTA

1440H/2019M

iii

LEMBAR PENGESAHAN UJIAN KOMPREHENSIF

Hari Kamis,tanggal 9 Mei 2019 telah dilakukan Ujian Komprehensif atas nama

mahasiswa

1. Nama : Imanta Syahfitra

2. NIM : 11150840000010

3. Jurusan : Ekonomi Pembangunan

4. Judul Skripsi : Analisis Pengaruh Kurs, SBI, dan Inflasi terhadap Indeks

Harga Saham Sektor Infrastruktur di Bursa Efek

Indonesia

Setelah mencermati dan memperhatikan penampilan dan kemampuan yang

bersangkutan selama proses ujian komprehensif, maka diputuskan bahwa

mahasiswa tersebut di atas dinyatakan “LULUS” dan diberi kesempatan untuk

melanjutkan ke tahap Ujian Skripsi sebagai salah satu syarat untuk memperoleh

gelar Sarjana Ekonomi pada Fakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas Islam

Negeri Syarif Hidayatullah Jakarta.

Jakarta, 9 Mei 2019

iv

LEMBAR PERNYATAAN KEASLIAN ILMIAH

Yang bertanda tangan dibawah :

Nama : Imanta Syahfitra

NIM : 11150840000010

Fakultas : Ekonomi dan Bisnis

Jurusan : Ekonomi Pembangunan

Dengan ini menyatakan bahwa dalam penulisan skripsi ini saya:

1. Tidak menggunakan ide orang lain tanpa mampu

mengembangkan dan mempertanggungjawabkan.

2. Tidak melakukan plagiat terhadap naskah orang lain tanpa

menyebutkan sumber asli ataupun tanpa izin pemilik karya.

3. Tidak melakukan manipulasi dan pemalsuan data

4. Mengerjakan sendiri karya ini dan mampu bertanggung jawab

atas karya ini.

Jika kemudian hari ada tuntutan atas karya saya melalui pembuktian yang

dipertanggung jawabkan ternyata memang ditemukan bukti bahwa saya yelah

melanggar pernyataan, maka saya siap dikenai sanksi berdasarkan aturan yang berlaku

di Fakultas Ekonomi dan Bisnis UIN Syarif Hidayatullah Jakarta.

Demikian pernyataan ini saya buat dengan sesungguhnya.

Jakarta,November 2019

Imanta Syahfitra

NIM: 11150840000010

v

DAFTAR RIWAYAT HIDUP

vi

I. Identitas Pribadi

1. Nama Lengkap : Imanta Syahfitra

2. Tempat/Tanggal Lahir : Jakarta, 28 Januari 1998

3. Alamat : Jl. Mardani raya gang b no.8 rt. 9 rw. 5,

kelurahan cempaka putih barat,

kecamatan cempaka putih 10520

4. Telepon : 08818865263

5. Email : [email protected]

II. Pendidikan Formal

1. SD ISLAM TUGASKU Tahun 2004-2009

2. SMP Labschool Jakarta Tahun 2010-2012

3. SMAN 21 Jakarta Tahun 2013-2015

4. S1 UIN Syarif Hidayatullah Jakarta Tahun 2015-2019

mailto:[email protected]

vii

III. Pengalaman Bekerja

1. Enumerator Lembaga Survei Indikator pada Pilkada DKI Jakarta tahun

2016

2. Internship Program PT. Trans Ocean Consulting tahun 2019

IV. Pengalaman Organisasi

1. Anggota Divisi Internal Himpunan Mahasiswa Jurusan Ekonomi

Pembangunan UIN Jakarta 2015-2016

2. Anggota Divisi LSO Mahasiswa Jurusan Ekonomi Pembangunan UIN

Jakarta 2016-2017

3. Anggota Investor Saham Pemula 2017

V. Seminar dan Workshop

1. Seminar Pasar Modal Syariah “Invest Your Future Sharia Capital

Market” Lisensi dan Galeri Investasi Syariah UIN Jakarta 2017

2. Workshop Edukasi Keuangan “Edukasi Keuangan bagi Mahasiswa

FEB UIN Jakarta dalam rangka meningkatkan literasi dan inklusi

keuangan di kalanagan akademisi” Otoritas Jasa Keuangan 2018

viii

3. Company Visit Lisensi Goes To Kemenkeu “Mengkaji Kebijakan

Ekonomi Indonesia Terkini” Badan Kebijakan Fiskal, Kementerian

Keuangan 2018

ix

ABSTRACT

The research aims to see how the exchange rate, SBI, and inflation affect the

stock price index of the infrastructure sector. This research uses secondary data and

uses time series data analysis with a double linear regression approach. The results

of this study showed that the exchange rate, SBI, and inflation were simultaneously

influential on the infrastructure sector stock price index in 2016-2019. However, the

SBI variable does not significantly affect the stock price index variable of the

infrastructure sector, whereas significant rate and inflation variables affect the

variables of the infrastructure sector stock price index in IDX period 2005-2019.

Keywords: Exchange Rate, SBI, Inflation, Infrastructure Sector Stock Price Index,

Multiple Linear Analysts.

x

ABSTRAK

Penelitian ini bertujuan untuk melihat bagaimana pengaruh Kurs, SBI, dan

Inflasi terhadap Indeks Harga Saham Sektor Infrastruktur. Penelitian ini menggunakan

data sekunder dan menggunakan analisis data time series dengan pendekatan regresi

linier berganda. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa Kurs, SBI, dan Inflasi

berpengaruh secara simultan terhadap Indeks Harga Saham Sektor Infrastruktur tahun

2016-2019. Namun variable SBI tidak signifikan mempengaruhi variable Indeks Harga

Saham Sektor Infrastruktur, sedangkan variable Kurs dan Inflasi Signifikan

mempengaruhi variable Indeks Harga Saham Sektor Infrastruktur di BEI periode 2005-

2019.

Kata Kunci : Kurs, SBI, Inflasi, Indeks Harga Saham Sektor Infrastruktur ,Analis

Linier Berganda.

xi

KATA PENGANTAR

Assalamu’allaikum Wr.Wb

Segala Puji bagi Allah SWT, yang telah melimpahkan segala nikmat dan

keberkahan kepada penulis, sehingga penulis dapat menyelesaiakan skripsi yang

berjudul “ANALISIS PENGARUH KURS, SBI, dan INFLASI TERHADAP INDEKS

HARGA SAHAM SEKTOR INFRASTRUKTUR DI BURSA EFEK INDONESIA”

dengan baik. Shalawat serta salam penulis sampaikan kepada baginda nabi besar

Muhammad SAW, yang telah membimbing umat nya dari zaman jahiliah menuju

zaman kebaikan, zaman yang penuh dengan ilmu pengetahuan, semoga kelak kita

semua bisa berkumpul di Yaumul Qiyamah kelak dan mendapatkan Syafa’at dari

beliau.

Skripsi ini disusun dalam rangka memenuhi syarat-syarat untuk memperoleh

gelar Sarjana Ekonomi di Universitas Islam Negeri Syarif Hidayatullah Jakarta.

Selesainya Skripsi ini tentu dengan dukungan, bimbingan, dan bantuan serta doa dari

orang-orang di sekeliling penulis selama proses pengerjaan skripsi ini. Oleh karena itu,

izinkanlah penulis menyampaikan terima kasih kepada:

1. Orang tua, Ibunda ku Meizarini dan Ayahanda Zulkarnaini yang selalu

memberikan doanya yang tiada henti di setiap langkah dan hembusan

nafasnya, dukungan dan motivasi selalu membuat diri penulis semakin

semangat untuk menyelesaikan tugas Akhir ini, sehingga skripsi ini

xii

terselesaikan dengan baik. Serta tiga adikku tercinta Annisa, Qonita, dan

Zain as Nur yang selalu memberikan dukungan serta motivasi juga. Semoga

Allah selalu menjaga kita semua dan mencurahkan kasih sayang-Nya pada

kita.

2. Bapak Prof. Dr. Amilin, SE.,Ak.,M.Si.,CA.,QIA.,BKP.,CRMP selaku

Dekan Fakultas Ekonomi dan Bisnis UIN Syarif Hidayatullah Jakarta

3. Bapak Dr. Hartana Iswandi Putra. M.Si dan Bapak Deni Pandu Nugraha

SE. M.Sc selaku Ketua Jurusan dan Sekertaris Jurusan Ekonomi

Pembangunan UIN Syarif Hidayatullah Jakarta

4. Dosen Pembimbing Skripsi, Bapak Dr. Hartana Iswandi Putra. M.Si,

terimakasih sebesar-besarnya atas seluruh kesediaan waktu, tenaga, pikiran

dan ilmu yang bermanfaat yang telah diberikan kepada saya hingga

penulisan skripsi ini selesai dengan baik. Semoga bapak beserta keluarga

selalu diberikan kesehatan dan keberkahan oleh Allah SWT.

5. Seluruh Jajaran Dosen Prodi Ekonomi Pembangunan yang telah

memberikan ilmu yang sangat bermanfaat selama perkuliahan ini, dan

menjadi tempat berdiskusi , yang banyak memberikan pengetahuan baru

dan wawasan lebih luas.

6. Seluruh jajaran dosen Fakultas Ekonomi dan Bisnis yang telah memberikan

ilmu yang bermanfaat serta karyawan, maupun staf dari Fakultas Ekonomi

dan Bisnis yang telah melayani dan membantu penulis selama perkuliahan

7. Keluarga Besar Himpunan Mahasiswa Jurusan Ekonomi Pembangunan

UIN Jakarta periode 2017/2018.

xiii

8. Sahabat Seperjuangan Di “SuperStar” Terima Kasih telah banyak memberi

motivasi, rasa kebersamaan, terima kasih atas segala kenangan yang kita

lalui bersama semenjak semester awal hingga sekarang.

9. Teman-teman di komunitas Investor Saham Pemula yang memberikan

banyak ilmu dari dunia saham dan memberikan masukan terkait pembuatan

skripsi ini.

10. Kawan-kawan Seperjuangan di Ekonomi Pembangunan 2015 terima kasih

atas kebersamaan, keceriaan, suka duka yang pernah kita lalui bersama.

Semoga kita semua di pertemukan dengan kesuksesan.

Penulis Menyadari bahwa Skripsi ini masih jauh dari kesempurnaan karena

keterbatasan pengetahuan maupun pengalaman yang dimiliki penulis. Oleh sebab itu,

penulis mengharapkan segala bentuk kritik dan saran yang membangun untuk

pencapaian dan hasil yang lebih baik.

Wassalamuallaikum Wr.Wb

Jakarta, November 2019

Imanta Syahfitra

xiv

DAFTAR ISI

SAMPUL

LEMBAR PENGESAHAN PEMBIMBING SKRIPSI…………………………………..i

LEMBAR PENGESAHAN UJIAN KOMPREHENSIF…………………………………ii

LEMBAR PERNYATAAN KEASLIAN KARYA ILMIAH……………………………iii

LEMBAR PENGESAHAN UJIAN SKRIPSI……………………………………………iv

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

ABSTRACT ................................................................................................................... vii

ABSTRAK ..................................................................................................................... ix

KATA PENGANTAR .................................................................................................... x

DAFTAR ISI .................................................................................................................. xii

DAFTAR GRAFIK......................................................................................................... xvi

DAFTAR GAMBAR ...................................................................................................... xvii

DAFTAR TABEL .......................................................................................................... xviii

DAFTAR LAMPIRAN ................................................................................................... xx

BAB 1 PENDAHULUAN

A. Latar Belakang Penelitian .................................................................................... 1

B. Rumusan Masalah ............................................................................................... 13

xv

C. Tujuan Penelitan.................................................................................................. 13

D. Manfaat Penelitian............................................................................................... 14

E. Ruang Lingkup Penelitian ................................................................................... 14

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

A. Landasan Teori .................................................................................................... 15

1. Ekonomi Makro ............................................................................................. 15

2. Pasar Modal ................................................................................................... 17

3. Peranan Pasar Modal ..................................................................................... 18

4. Instrumen Pasar Modal .................................................................................. 18

5. Indeks Harga Saham Gabungan ..................................................................... 20

6. Indeks Sektoral .............................................................................................. 21

7. Indeks Harga Saham Sektor Infrastruktur……………………………………..22

B. Kurs .................................................................................................................... 22

1. Pengertian Kurs ............................................................................................. 22

2. Jenis-Jenis Kurs ............................................................................................. 23

C. Suku Bunga ......................................................................................................... 27

1. Pengertian Suku Bunga .................................................................................. 27

2. Tingkat-Tingkat Suku Bunga………………………………………………… 27

D. Inflasi .................................................................................................................. 31

1. Pengertian Inflasi ........................................................................................... 31

2. Penggolongan Inflasi ..................................................................................... 31

E. Teori Produksi dan Biaya Produksi ...................................................................... 36

xvi

F. Teori Portofolio ................................................................................................... 37

G. Penelitian Terdahulu............................................................................................ 38

H. Hubungan Antar Variabel .................................................................................... 48

I. Kerangka Pemikiran ............................................................................................ 50

J. Hipotesis ............................................................................................................. 50

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

A. Ruang Lingkup Penelitian ................................................................................... 52

B. Jenis Penelitian .................................................................................................... 52

C. Metode Penentuan Populasi dan Sampel .............................................................. 53

D. Metode Pengambilan Data ................................................................................... 54

E. Metode Analisis Data .......................................................................................... 55

F. Pengujian Model ................................................................................................. 57

G. Uji Statistik ......................................................................................................... 61

H. Model Penelitian & Operasional Variabel Penelitian ........................................... 63

BAB IV ANALISIS DAN PEMBAHASAN

A. Pembahasan(Analisis) ......................................................................................... 67

B. Analisis Teknik ................................................................................................... 75

1. Uji Asumsi Klasik ......................................................................................... 75

2. Uji Koefisien Determinasi ............................................................................. 78

3. Uji F Simultan ............................................................................................... 79

4. Probabilitas t Statistik .................................................................................... 80

xvii

C. Analisis Ekonomi ................................................................................................ 82

1. Pengaruh Nilai Kurs terhadap IHSSI.............................................................. 82

2. Pengaruh Tingkat Suku Bunga SBI terhadap IHSSI ....................................... 97

3. Pengaruh Inflasi terhadap IHSSI .................................................................... 100

BAB V KESIMPULAN DAN SARAN

A. Kesimpulan ......................................................................................................... 110

B. Saran ................................................................................................................... 111

DAFTAR PUSTAKA ..................................................................................................... 113

LAMPIRAN ................................................................................................................... 117

xviii

DAFTAR GRAFIK

4.2 Pertumbuhan Penjualan Rumah ........................................................................... 105

xix

DAFTAR GAMBAR

2.1 Kerangka Pemikiran ............................................................................................ 50

4.1 Data Global Competitiveness Index ..................................................................... 70

xx

DAFTAR TABEL

1.1 Anggaran Infrastruktur ........................................................................................ 5

2.2 Penelitian Terdahulu............................................................................................ 39

4.1 Anggaran Infrastruktur ........................................................................................ 69

4.2 Data Indeks Harga Saham Sektor Infrastruktur periode sebelum Jokowi .............. 72

4.3 Data Indeks Harga Saham Sektor Infrastruktur periode Jokowi ........................... 73

4.4 T test Paired Sample Statistic (Indeks Harga Shaam Sektor Infrastruktur) ........... 74

4.5 Output Uji Jarque-Bera ........................................................................................ 75

4.6 Output Uji Multikolinieritas ................................................................................ 76

4.7 Output Uji Heteroskedastisitas ............................................................................ 77

4.8 Output Uji Autokorelasi ...................................................................................... 78

4.9 Koefisien Determinasi ......................................................................................... 79

4.10 Output Uji Statistik secara Simultan .................................................................... 80

4.11 Output Uji Statistik Parametrik secara Parsial ...................................................... 58

xxi

DAFTAR LAMPIRAN

Lampiran 1 : Data Penelitian ……………………..…..……………………………117

Lampiran 2 : Lampiran Hasil Output Eviews………………………………………118

1

BAB I

PENDAHULUAN

A. Latar Belakang Masalah

Pesta demokrasi di tahun 2014 menghadirkan persaingan antara Jokowi

Dodo dan Prabowo Subianto,dimana Pilpres 2014 lalu dimenangkan oleh pasangan

Jokowi-JK. Seperti kita ketahui salah satu janji atau program Jokowi saat itu

dikenal dengan sebutan Nawacita. Nawacita terdiri dari 9 butir program prioritas

yang menjadi focus pemerihtahan Jokowi-JK. Butir-butir Nawacita dapat kita

akses di situs resmi kpu.go.id. Dalam butir ke-6 disebutkan pemerintahan Jokowi-

JK akan meningkatkan produktivitas rakyat dan daya saing di pasar internasional

sehingga bangsa Indonesia bisa maju dan bangkit bersama bangsa-bangsa Asia

lainnya. Kemudian di butir ke-7 disebutkan pemerintahan kedepan akan

mewujudkan kemandirian ekonomi dengan menggerakkan sektor-sektor strategis

ekonomi domestik. Kita tahu di tengah ekonomi dunia yang makin terbuka,

keunggulan daya saing produk barang dan jasa menjadi penentu kemenangan suatu

bangsa.

Seperti kita tahu di Indonesia sudah lama mengalami yang namanya

disparitas harga, selain itu harga barang dan jasa di Indonesia menurut data lebih

mahal dibandingkan dengan negara-negara Asean lain, sehingga membuat daya

saing produk bangsa Indonesia kurang dapat bersaing. Bila kita lihat ke belakang

salah satu penyebabnya adalah infrastruktur yang kurang memadai. Sarana jalan

masih mengandalkan jalan arteri yang sering terhambat di beberapa tempat. Di lain

2

sisi pengangkutan barang menggunakan moda transportasi kereta api masih

dinomor duakan. Padahal infrastruktur berupa jalan, jembatan, rel kereta api,

pelabuhan laut, pelabuhan udara, waduk, sarana irigasi adalah urat nadi

perekonomian. Ibarat pembuluh darah, ia melancarkan pasokan oksigen ke seluruh

tubuh untuk memberi kesegaran pada badan. Jika peredaran darahnya baik, maka

akan memberikan kesehatan pada tubuh dan membuat tubuh dapat bergerak aktif

dan cepat dalam melakukan banyak hal. Begitu pula dengan perekonomian, apabila

jaringan infrastrukturnya baik dari segi kuantitas dan kualitas, maka distribusi

barang dan jasa pun akan cepat, efektif, dan efisien. Sehingga harga barang dapat

ditekan dan waktu pengiriman dapat dipercepat sehingga roda perekonomian dapat

berputar lebih cepat dan memberikan sumbangsih kepada pertumbuhan ekonomi.

Pembangunan infrastruktur akan dapat berdampak positif pada

pertumbuhan ekonomi, baik secara langsung maupun tidak langsung. Infrastruktur

sendiri merupakan prasyarat bagi sektor-sektor lain untuk berkembang serta

sebagai sarana penciptaan hubungan antara satu dan yang lainnya. Pemberdayaan

sumber daya untuk membangun infrastruktur akan memicu proses ekonomi

sehingga menimbulkan penggandaan dampak ekonomi maupun sosial. Mengingat

pentingnya infrastruktur di satu sisi dan ketertinggalan infrastruktur Indonesia

dibandingkan dengan negara-negara lain di sisi yang lain, maka di era Presiden

Joko Widodo program pembangunan infrastruktur dikerjakan secara besar-

besaran. Negara Indonesia mengalami ketertinggalan yang cukup jauh dengan

negara tetangga, seperti Malaysia, Thailand, dan Singapura dalam hal

pembangunan infrastruktur. Padahal infrastruktur menjadi salah satu faktor yang

3

dapat memperbaiki kondisi iklim usaha. Sejak krisis moneter dan perbankan tahun

1997/1998, pembangunan infrastruktur di Indonesia praktis mengalami

kemandekan. Bahkan, pemerintah kita tidak menaruh pembangunan infrastruktur

sebagai salah satu prioritas utama dalam kebijakan ekonominya.

Setidaknya hal itu tecermin dari minimnya alokasi anggaran untuk sektor

infrastruktur di dalam APBN. Sepanjang tahun 2005-2009 misalnya, rata-rata

alokasi belanja untuk sektor infrastruktur hanya sekitar 4 persen terhadap Produk

Domestik Bruto (PDB). Bandingkan, misalnya dengan India dan China yang

alokasi anggaran untuk infrastrukturnya masing-masing mencapai 7 persen dan 10

persen terhadap Produk Domestik Bruto (PDB). Tidaklah mengherankan, jika

kinerja perekonomian kedua negara ini mampu melejit, menjadi dua kekuatan

ekonomi yang sangat diperhitungkan dan menjadi negara yang diminati oleh

pemodal global untuk menempatkan investasinya. Ironisnya, alokasi anggaran

untuk subsidi, khususnya di sektor energi (Bahan Bakar Minyak dan Listrik)

cenderung mengalami lompatan yang sangat signifikan. Tahun 2005, nilainya

masih sebesar Rp 104,4 triliun, menjadi Rp 223 triliun pada tahun 2008, dan

menembus rekor tertinggi pada tahun 2014 menjadi 314,8 triliun tahun 2014.

Presiden Jokowi di periode awal pemerintahannya melihat masalah ini

dan langsung tancap gas untuk melakukan perbaikan dan pembenahan di sektor

ini. Presiden Joko Widodo tidak ingin Indonesia terus kalah dalam bidang

infrastruktur dengan negara tetangga. Beliau mengatakan, infrastruktur Indonesia

saat ini jauh tertingal dengan negara lain, bahkan dengan yang sebelumnya justru

belajar dari Indonesia. Hal ini pun membuat pembangunan infrastruktur menjadi

4

rencana besar pemerintah membangun ekonomi Indonesia. Menurutnya negara

yang lamban pasti akan ditinggal negara lain, tahapan besar pertama yang

dikerjakan adalah investasi di bidang infrastruktur. Investasi merupakan salah satu

fondasi fundamental penting yang kita tetapkan untuk bersaing dengan negara

tetangga kita. Kita sudah kalah dalam investasi infrastruktur dengan negara

tetangga. Negara tetangga yang disebut Presiden RI Joko Widodo lebih maju dari

Indonesia yakni seperti Malaysia, Vietnam, hingga China. Ketertinggalan yang

mencolok lanjut Jokowi seperti dari negara China yang sudah membangun

infrastruktur tol jauh lebih panjang dari Indonesia, yakni 280 ribu km. Padahal

Indonesia lebih dulu membangun jalan tol, bahkan negara tersebut pernah belajar

dari Indonesia. Contoh saja tahun 1977 waktu kita membangun tol Jagorawi,

semua negara melihat kita. Malaysia melihat Jagorawi seperti apa, proses

kontruksinya seperti apa, managemennya seperti apa. Vietnam melihat kita,

Filipina melihat kita, China Tiongkok yang dulunya belajar dari kita. Sekarang

China sudah punya 280 ribu km, kita panjang tol hanya 780 Km sampai tahun 2014

lalu.

Ketertinggalan Indonesia menurut Jokowi, harus segera dikejar dengan

berbagai pembangunan infrastruktur, bukan hanya jalan tol. Pembangunan

infrasturktur juga melibatkan pembangunan jalur kereta api baru, pelabuhan, dan

bandar udara. Peresmian pelabuhan udara di Rembele, Gayo, Aceh, menjadi bukti

pemerintah tak main-main dengan butir Nawa Cita ke-3, yang berbunyi “Kami

akan membangun Indonesia dari pinggiran dengan memperkuat daerah-daerah dan

desa dalam kerangka negara kesatuan”, diwujudkan dengan pembangunan dari

5

pinggir Indonesia tersebut agar konektivitas antar daerah, antar wilayah bakal

terkait.

Berbagai pembangunan infrastruktur tersebut bertujuan untuk

mendongkrak daya saing. Jalan tol, jalan kereta api, pelabuhan laut, pelabuhan

udara jelas bakal mempercepat perpindahan barang dan jasa. Dan dalam jangka

panjang akan memangkas biaya angkut. Muaranya adalah ongkos produksi yang

lebih rendah. Konsumen akan diuntungkan lewat harga barang yang lebih murah.

Artinya daya saing produk barang dan jasa kita akan meningkat dibandingkan

dengan negara lain.

Fokus pemerintahan Jokowi dibidang ini terbukti dari data alokasi

anggaran infrastruktur yang meningkat setiap tahunnya sebagai berikut:

Tabel 1.1 Anggaran Infrastruktur

Tahun Anggaran Pertumbuhan(%)

2009 76,3 T

2010 86,00 T 13.49

2011 114,2 T 32.79

2012 145,5T 21.51

2013 155,9 T 7,14

2014 177,9 T 14,11

2015 256,1 T 43,95

2016 269,1 T 5,1

2017 388,3 T 44,3

6


2018 410,7 T 5,8

2019 415,0 T 1,04

(data diambil dari https://www.kemenkeu.go.id/apbn2019)

Bisa kita lihat dari data diatas anggaran infrastruktur setiap tahunnya

selalu mengalami peningkatan, puncaknya ketika tahun 2017 yaitu mengalami

peningkatan sebesar 44,3 % dari tahun sebelumnya yaitu menjadi 388,3 Triliun.

Tentunya pembangunan infrastruktur tidak hanya mengandalkan pembiayaan dari

APBN namun memerlukan skema pembiayaan lain. Untuk membangun

infrastruktur termasuk pelabuhan, bandara, pembangkit listrik, dan lain-lain

diperlukan dana yang tidak sedikit. Dalam periode 2015-2019 dibutuhkan dana Rp

4.769 triliun. Dari jumlah itu, 41,3 persen diserap APBN/APBD, 22.2 persen

BUMN, dan 36,5 persen partisipasi swasta. Sepenuhnya kita menyadari manfaat

luar biasa pembangunan infrastruktur yang bukan merupakan pilihan, melainkan

kewajiban bagi pemerintah untuk melaksanakannya.

Ada beberapa skema pembiayaan untuk mendanai pembangunan

infrastruktur. Untuk jenis pertama, sumber pembiayaan berasal dari APBN atau

APBD. Namun, pemerintah menyadari keterbatasan dana APBN sehingga

dilakukan berbagai upaya pendanaan melalui pinjaman luar negeri dan penerbitan

surat utang. Contoh proyek jenis ini adalah pembangunan MRT dan LRT di Jakarta

dan di daerah lainnya.

Untuk kategori proyek kedua, pemerintah menggandeng investor swasta

https://www.kemenkeu.go.id/apbn2019

7

baik dari dalam maupun luar negeri (investor asing) serta BUMN. Pendanaan

disiapkan melalui kerja sama pemerintah dengan investor swasta. Pemerintah sejak

2012 telah menyiapkan fasilitas dana dukungan tunai infrastruktur yang

memberikan kepastian pihak investor swasta tak akan merugi yang diatur dalam

Peraturan Menteri Keuangan No 223 Tahun 2012. Pemerintah tetap akan

memperoleh penghasilan berupa pajak dan setelah periode konsesi berakhir sesuai

perjanjian, pemerintah berhak menguasai proyek itu.

Proyek jenis ketiga, pendanaannya diserahkan kepada investor swasta

sepenuhnya yang memungkinkan mekanisme pinjaman langsung. Investor harus

menghitung dengan cermat besaran tingkat pengembalian modal proyek itu.

Contohnya, pembangunan kereta cepat Jakarta-Bandung dengan biaya 5,9 miliar

dollar AS, 25 persen dipenuhi oleh konsorsium BUMN dan 75 persen pinjaman

dari Bank Pembangunan China Sejak beberapa tahun lalu, pemerintah telah

menciptakan berbagai terobosan dalam skema pembiayaan sehingga tidak

tergantung dari anggaran pemerintah.

Dari ketiga skema pembiayaan itu intinya adalah bagaimana kita dapat

mengundang investor asing dan dalam negeri sebanyak-banyaknya agar tercipta

percepatan pembangunan dan pembukaan lapangan kerja. Selain fokus di bidang

infrastruktur diatas pemerintah juga fokus dalam pemerataan dan memenuhi

kebutuhan dasar warganya yaitu perumahan. Untuk menyediakan kebutuhan

perumahan bagi warganya pemerintahan jokowi meluncurkan program sejuta

rumah untuk mengatasi backlog perumahan di Indonesia. Menurut kementrian

PUPR, backlog rumah adalah salah satu indikator yang digunakan oleh Pemerintah

8

sebagaimana tertuang dalam Rencana Strategis (Renstra) maupun Rencana

Pembangunan Jangka Menengah (RPJMN) yang terkait bidang perumahan untuk

mengukur jumlah kebutuhan rumah di Indonesia. Backlog rumah dapat diukur dari

dua perspektif yaitu dari sisi kepenghunian maupun dari sisi kepemilikan.

Sementara itu, jumlah backlog perumahan menurut perspektif menghuni

(Perspektif Kementerian PUPR) tahun 2010 sebanyak 7,1 juta unit rumah dan

tahun 2014 sebanyak 7,8 juta unit rumah. Hal ini menunjukkan bahwa angka

backlog mengalami kenaikan, artinya pertumbuhan kebutuhan rumah

(pertumbuhan rumah tangga) tidak diimbangi dengan kemampuan penyediaan

rumah layak huni sesuai dengan angka tambahan kebutuhan rumah. Sedangkan

backlog menurut perspektif memiliki (perspektif BPS), terjadi penurunan angka

backlog, yaitu tahun 2010 sebanyak 13,5 juta unit rumah menjadi tahun 2014

sebanyak 13 juta unit rumah. Penurunan ini menunjukkan adanya peningkatan

angka kepemilikan rumah. Namun, penurunan backlog tersebut belum cukup

signifikan dalam mengurangi angka backlog yang masih tinggi.

Maka dari itu pemerintahan Jokowi menargetkan program sejuta rumah

setiap tahunnya untuk mengatasi backlog tersebut. Program tersebut meliputi

pembangunan rumah tapak, rusunawa, rusunami. Pembagian ketiga jenis rumah

tersebut dikarenakan kondisi geografis dan kepadatan penduduk di setiap provinsi

di Indonesia. Misalnya di Jakarta, pembangunan rumah tapak kurang dirasa cocok

karena jumlah lahan yang sudah semakin terbatas. Untuk memenuhi kebutuhan

perumahan di kawasan yang lahannya sudah sangat terbatas pemerintah lebih

memilih untuk membangun bangunan vertikal seperti rusunawa dan rusunami baru

9

atau merevitalisasi bangunan rusunawa dan rusunami yang sudah ada. Selain dapat

mengatasi permasalahan semakin sempitnya ruang di kota kota besar, hal tersebut

dapat menekan biaya dari segi biaya pembebasan lahan. Sementara di kota-kota

lain yang masih memiliki banyak lahan kosong, pembangunan rumah tapak masih

relevan. Pembangunan perumahan ini memberikan dampak bagi perekonomian,

karena dapat menciptakan peluang ekonomi baru ditempat tersebut.

Program ini juga menguntungkan bagi perusahaan-perusahaan di sektor

properti seperti PTPP dan PPRO. Namun tidak hanya perusahaan properti

pemerintah, namun juga perusahaan properti swasta, karena dalam membangun

apartemen dan rusun bagi masyarakat pemerintah juga banyak bekerja sama

dengan pengembang untuk membangun rumah untuk MBR (Masyarakat

berpenghasilan rendah) yang disubsidi lewat APBN melalui beberapa skema

Kredit Perumahan Rakyat (KPR), antara lain Fasilitas Likuiditas Pembiayaan

Perumahan (FLPP), Subsidi Selisih Bunga (SSB), serta Subsidi Bantuan Uang

Muka (SBUM). Pembangunan properti ini juga bersamaan dengan maraknya

pembangunan infrstruktur seperti jalan tol, jalan desa, dan moda transportasi

seperti MRT dan LRT seperti Jakarta, Surabaya dan kota-kota lainnya. Hal ini guna

menciptakan koneksi dan intergrasi dengan kawasan-kawasan hunian tersebut.

Hal ini tentunya membuat perusahaan-perusahaan di bidang konstruksi

dan properti mendapat angin segar dengan pembangunan yang masif ini. Oleh

karena pentingnya fungsi perusahaan konstruksi dan properti terhadap

pembangunan infrastruktur, investasi industri ini sebaiknya tidak hanya

dimaksimalkan dari pihak pemerintah, tetapi juga swasta. Investor swasta

10

diharapkan ikut menanamkan modalnya di perusahaan konstruksi dan properti.

konstruksi dan properti tentu saja menjadi perusahaan yang berpotensi positif

untuk berinvestasi. Suntikan dana terutama dari pemerintah akan meningkatkan

aktivitas perusahaan. Selama proyek-proyek infrastruktur pada perusahaan

konstruksi dan properti dikerjakan, perusahaan mendapatkan laba, sehingga

sahamnya akan semakin diburu oleh investor dan harga sahamnya akan meningkat.

Tidak hanya semata-mata mendapatkan keuntungan dari hasil investasi, investor

juga dapat berpartisipasi mendorong pembangunan Negara.

Dalam melakukan pemilihan investasi di pasar modal dipengaruhi oleh

informasi fundamental dan teknikal. Analisis fundamental dan analisis teknis

selalu digunakan sebagai alat pengambilan keputusan utama untuk bertransaksi

dalam stok pasar. Beberapa investor menggunakan salah satu dari dua alat

tergantung pada skenario pasar saham dan beberapa juga menggunakan kedua alat

tersebut. Analisis teknikal melibatkan penggunaan beberapa alat teknis untuk

memprediksi perubahan masa depan dalam harga saham berdasarkan pola harga

saham masa lalu. Analis teknis semata-mata hanya menggunakan harga masa lalu

dan grafik volume untuk memprediksi stok perubahan harga tidak seperti analis

fundamental yang ditentukan nilai intrinsik saham. Berdasarkan analisis teknis,

investor dapat memutuskan apakah saham dalam tren naik atau kecenderungan

untuk menurun (Isidore, 2018).

Sementara itu informasi fundamental adalah informasi kinerja dan kondisi

internal perusahaan yang cenderung dapat dikontrol, informasi kemudian juga

dengan menganalisis informasi kondisi makro seperti tingkat pergerakan suku

11

bunga, nilai tukar mata uang, inflasi, indeks saham di pasar dunia, kondisi

keamanan dan politik. Informasi fundamental sering digunakan sebagai dasar

analisis pasar modal. Jika kondisi atau indikator makro ekonomi mendatang

diperkirakan jelek, sehingga kemungkinan besar refleksi indeks harga harga saham

menurun, demikian sebaliknya (Yuliana, 2010).

Analisis fundamental telah mendapatkan popularitas besar di kalangan

peneliti pasar modal dalam beberapa dekade terakhir. Analisis fundamental salah

satunya dengan menggunakan laporan keuangan saat ini dan sebelumnya, dan juga

digabungkan dengan data politik dan ekonomi untuk menetapkan nilai intrinsik

untuk perusahaan dan membantu mengidentifikasi kesalahan harga sekuritas,

sehingga kita dapat membeli saham perusahaan di harga yang rendah dan menjual

di harga yang wajar. Selanjutnya untuk mengukur kondisi keuangan perusahaan kita

bisa menggunakan lima indikator dari berbagai bidang, yaitu rasio profitabilitas,

rasio likuiditas, rasio leverage, dan rasio berbasis pasar (Muhammad, 2018).

Indikator-indikator tersebut dapat menggambarkan bagimana kondisi

keuangan perusahaan. Dengan begitu jika laporan keuangan perusahaan

menunjukan laba yang menurun dari laporan tahunan sebelumnya atau dari laporan

kuartal sebelumnya investor baru cenderung tidak akan membeli saham tersebut

dan investor lama kemungkinan akan melakukan aksi profit taking dengan menjual

sebagian atau semua saham yang ia miliki disaham tersebut. Sehingga membuat

harga saham-saham tersebut mengalami penurunan.

Menurut (Sunariyah, 2000), Indeks Harga Saham Gabungan adalah suatu

rangkaian informasi historis mengenai pergerakan harga saham gabungan, sampai

12

tanggal tertentu dan mencerminkan suatu nilai yang berfungsi sebagai pengukuran

kinerja suatu saham gabungan di bursa efek.

Informasi yang ditunjukkan oleh Indeks Harga Saham Gabungan setiap

waktunya merupakan gambaran dari situasi pasar yang terjadi secara umum atau

untuk menunjukkan apakah harga saham mengalami kenaikan atau penurunan di

suatu negara tersebut. Kenaikan atau penurunan yang terjadi di Indeks Harga

Saham Gabungan pun bisa tercermin dari pergerakan fenomenafenomena ekonomi

dan politik yang terjadi (Ardelia, 2018).

Didalam IHSG terdapat berbagai indek saham sektoral. Pada penelitian

kali ini penulis akan membahas indeks sektoral yang didalamnya dipecah lagi

menjadi beberapa sub indeks. Indeks Harga Saham Sektoral, menggunakan semua

saham yang termasuk dalam masing-masing sektor, misalnya sektor keuangan,

pertambangan, industri dasar, aneka industri, konsumsi, properti, ,keuangan,

perdagangan dan jasa, dan manufaktur (Rachmawati, 2018). Di penelitian kali ini

penulis hanya akan fokus pada indeks konstruksi dan properti, karena sektor

tersebut disinyalir sangat berdampak pada program pembangunan infrastruktur

yang sedang dikerjakan pemerintahan Jokowi ini. Dalam indeks konstruksi dan

properti tersebut didalamnya terdapat saham-saham seperti WIKA, WSKT, ADHI,

PTPP, dan lain-lain.

Banyak faktor yang dapat mempengaruhi Indeks Saham, antara lain

perubahan tingkat suku bunga bank sentral, keadaan ekonomi global, tingkat harga

energi dunia, kestabilan politik suatu negara, dan lain-lain (Argamaya, 2014).

13

Untuk itu, investor sebaiknya mempertimbangkan beberapa indikator ekonomi

makro terlebih dahulu sebelum mengambil keputusan investasi, agar keputusan

yang diambil tepat dan menguntungkan. Para analis berpendapat, bahwa penentu

arah harga saham antara lain adalah inflasi, BI Rate, nilai tukar rupiah terhadap

dollar AS, isu perombakan kabinet, dan pengumuman laporan keuangan.

Dapat diringkas dari penjelasan diatas bahwa masifnya pembangunan

infrastruktur di zaman Jokowi, baik itu infrastruktur jalan, tol, maupun

infrastruktur perumahan memberikan angin segar bagi emiten-emiten konstruksi

dan properti. Hal ini tentunya akan membuat emiten-emiten tersebut diburu oleh

investor untuk menanamkan modalnya di perusahaan tersebut. Namun dalam

menjalankan usahanya perusahaan-perusahaan tersebut secara langsung maupun

tidak langsung dipengaruhi oleh faktor-faktor makroekonomi. Faktor-faktor

ekonomi yang dimaksud antara lain kurs, inflasi, suku bunga. Kurs yang naik turun

berpegaruh terhadap perusahaan yang bertindak sebagai eksportir dan importir.

Inflasi berkaitan dengan biaya bahan baku yang diproduksi perusahaan dan margin

keuntungan perusahaan. Kemudian suku bunga terkait dengan utang perusahaan

dan kemudahan konsumen untuk meminjam uang dan menginvestasikannya di

sektor tersebut. Maka dari itu kita sebagai investor selain harus melihat rencana

besar pemerintah dalam membangun infrastruktur, perlu juga dijadikan

pertimbangan oleh investor faktor-faktor ekonomi apa saja yang berpengaruh

terhadap naik turunnya saham di sektor tersebut. Penelitian kali ini dilakukan

untuk mengetahui dan membuktikan pengaruh tiga faktor yaitu kurs, suku bunga,

dan inflasi terhadap harga indeks saham sektor infrastruktur. Hasil dari penelitian

14

ini akan dapat digunakan sebagai dasar pertimbangan keputusan membeli atau

tidaknya saham tertentu yang akan terpengaruh oleh inflasi, suku bunga, dan nilai

tukar rupiah.

1.1 Rumusan Masalah

Berdasarkan latar belakang seperti yang dijelaskan di bagian depan,

dengan asumsi ceteris paribus maka rumusan masalah penelitian ini adalah sebagai

berikut :

1. Bagaimana pengaruh kurs terhadap indeks harga saham sektor infrasturktur

pada tahun 2005-2019 ?

2. Bagaimana pengaruh suku bunga terhadap indeks harga saham sektor

infrasturktur pada tahun 2005-2019 ?

3. Bagaimana pengaruh inflasi terhadap indeks harga saham sektor infrasturktur

pada tahun 2005-2019 ?

4. Bagaimana pengaruh kurs, suku bunga, dan inflasi secara bersama-sama

terhadap indeks harga saham sektor infrasturktur pada tahun 2005-2019 ?

1.2 Tujuan Penelitian

Berdasarkan perumusan masalah yang telah diuraikan,dengan asumsi

ceteris paribus maka tujuan penelitian ini adalah sebagai berikut :

1. Untuk mengetahui pengaruh kurs terhadap indeks harga saham sektor

infrasturktur pada tahun 2005-2019.

15

2. Untuk mengetahui pengaruh suku bunga sertifikat Bank Indonesia terhadap

indeks harga saham sektor infrasturktur pada tahun 2005-2019.

3. Untuk mengatahui pengaruh inflasi terhadap indeks harga saham sektor

infrasturktur pada tahun 2005-2019.

4. Untuk mengetahui pengaruh kurs, suku bunga sertifikat Bank Indonesia, dan

inflasi secara bersama-sama terhadap indeks harga saham sektor infrasturktur

pada tahun 2005-2019.

1.3 Manfaat Penelitian

1. Diharapkan penelitian ini bisa dijadikan salah satu rujukan bagi pihak investor

saham dalam mempertimbangkan keputusan investasi.

2. Penelitian ini diharapkan bisa dijadikan salah satu bahan rujukan bagi penelitian

selanjutnya yang sesuai.

1.4 Ruang Lingkup Penelitian

Fokus dari penelitian ini adalah untuk menganalisis pengaruh kurs, suku

bunga sertifikat Bank Indonesia, dan inflasi terhadap indeks harga saham sektor

infrasturktur. Untuk menghindari terlalu luasnya pembahasan, maka penelitian ini

dibatasi pada beberapa hal, yaitu:

1. Indeks saham yang digunakan adalah indeks harga saham sektor infrasturktur

2. Variabel makroekonomi yakni tingkat kurs, dan suku bunga sertifikat Bank

Indonesia, dan inflasi. Rentang waktu data yang digunakan pada penelitian ini

adalah 14 tahun dari bulan Januari 2005 sampai dengan bulan December 2019.

16

BAB II

TINJAUAN PUSTAKA

2.1 Landasan Teori dan Telaah Pustaka

2.1.1 1.Ekonomi Makro

Dalam tahun 1929-1932 terjadi kemunduran ekonomi di seluruh dunia,

yang bermula dari kemerosotan ekonomi di Amerika Serikat. Periode itu

dinamakan The Great Depression. Pada puncak kemerosotan ekonomi itu,

pendapatan nasionalnya mengalami kemerosotan yang sangat tajam. Kemunduran

ekonomi yang serius itu meluas ke seluruh dunia ke negara-negara industri lain

maupun ke negara-negara miskin. Kemunduran ekonomi tersebut menimbulkan

kesadaran kepada ahli-ahli ekonomi bahwa mekanisme pasar tidak dapat secara

otomatis menimbulkan pertumbuhan ekonomi yang teguh dan tingkat

pengangguran tenaga kerja penuh. Dan teori-teori ekonomi sebelumnya juga tidak

dapat menerangkan mengapa peristiwa kemunduran ekonomi yang serius tersebut

dapat terjadi. Ketidakmampuan tersebut mendorong seorang ahli ekonomi Inggris

yang terkemuka pada masa tersebut, yaitu John Maynard Keynes, mengemukakan

pandangan dan menulis buku yang pada akhirnya menjadi landasan kepada teori

makroekonomi modern. Keynes berpendapat pengeluaran agregat, yaitu

perbelanjaan masyarakat ke atas barang dan jasa, adalah faktor utama yang

menentukan tingkat kegiatan ekonomi yang dicapai suatu negara. Selanjutnya

Keynes berpendapat bahwa dalam sistem pasar bebas penggunaan tenaga kerja

penuh tidak selalu tercipta dan diperlukan usaha dan kebijakan pemerintah untuk

17

menciptakan tingkat penggunaaan tenaga kerja penuh dan pertumbuhan ekonomi

yang teguh (Sukirno, 2012).

Analisis mengenai penentuan tingkat kegiatan yang dicapai sesuatu

perekonomian merupakan bagian terpenting dari analisis makroekonomi. Analisis

tersebut menunjukkan bagaimana pengeluaran agregat (permintaan agregat) dan

penawaran agregat akan menentukan tingkat kegiatan suatu perekonomian dalam

suatu periode tertentu dan pendapatan nasional/produksi nasional yang tercipta.

Masalah makaroekonomi utama yang akan selalu dihadapi suatu negara menurut

Sukirno (Sukirno, 2012) adalah :

a. Masalah pertumbuhan ekonomi

b. Masalah ketidakstabilan kegiatan ekonomi

c. Masalah pengangguran

d. Masalah kenaikan harga-harga (inflasi)

e. Masalah neraca perdagangan dan neraca pembayaran

Ekonomi makro atau makro ekonomi adalah studi tentang ekonomi secara

keseluruhan yang mencakup unsur-unsur rumah tangga, perusahaan, dan pasar.

Dimana makro ekonomi menjelaskan perubahan ekonomi yang mempengaruhi

rumah tangga, perusahaan dan pasar. Pasar yang dimaksud terdiri dari tiga

komponen pasar utama, yaitu pasar komoditas, pasar uang dan pasar modal.

Perubahan faktor makro ekonomi di atas tidak akan dengan seketika mempengaruhi

kinerja perusahaan, tetapi secara perlahan dalam jangka panjang. Sebaliknya, harga

18

saham akan terpengaruh dengan seketika oleh perubahan faktor makro ekonomi itu

karena investor lebih cepat bereaksi (Samsul, 2006).

2.1.2 Pasar Modal

Pasar modal adalah lembaga keuangan yang mempunyai kegiatan berupa

penawaran dan perdagangan efek/surat berharga. Pasar modal juga merupakan

lembaga profesi yang berkaitan dengan transaksi jual beli efek dan perusahan

publik yang berkaitan dengan efek. Dengan demikian pasar modal dikenal sebagai

tempat bertemunya penjual dan pembeli modal atau dana. Pasar modal merupakan

pasar untuk berbagai instrumen keuangan jangka panjang yang bisa diperjual-

belikan, baik dalam bentuk hutang maupun modal sendiri, baik yang diterbitkan

oleh pemerintah maupun perusahaan swasta.

Pasar modal memberikan berbagai alternatif untuk para investor selain

berbagai investasi lainnya, seperti menabung di bank, membeli tanah, asuransi,

emas, dan sebagainya. Pasar modal merupakan penghubung antara investor (pihak

yang memiliki dana) dengan perusahaan (pihak yang memerlukan dana jangka

panjang) ataupun institusi pemerintah melalui perdagangan instrumen melalui

jangka panjang, seperti surat berharga yang meliputi surat pengakuan utang, surat

berharga komersial, saham, obligasi, tanda bukti hutang, dan lain-lain.

Pasar modal juga merupakan salah satu cara bagi perusahaan dalam mencari

dana dengan menjual hak kepemilikan perusahaan kepada masyarakat. Pengertian

pasar modal secara umum adalah suatu sistem keuangan yang terorganisasi,

termasuk didalamnya adalah bank-bank komersial dan semua lembaga perantara

19

dibidang keuangan, serta keseluruhan surat-surat berharga yang beredar. Dalam arti

sempit, pasar modal adalah suatu pasar yang disiapkan guna memperdagangkan

saham-saham, obligasi-obligasi, dan jenis surat berharga lainnya dengan memakai

jasa para perantara pedagang efek.

2.1.3 Peranan Pasar Modal

Peran pasar modal sebagai sumber pendanaan perusahaan yang berimplikasi

bagi perekonomian negara bukan hanya sekedar alternatif tetapi sudah mampu

menjadi sumber pendanaan utama. Dana yang ditawarkan di pasar modal melalui

beberapa aksi korporasi perusahaan seperti pencatatan perdana saham (initial public

offering/IPO), pencatatan saham baru (rights issue) maupun penerbitan obligasi

setiap tahunnya dinilai jauh lebih efisien ketimbang pendanaan yang didapatkan

perusahaan dari pinjaman perbankan. Khususnya ketika tren inflasi sedang

mengalami peningkatan yang secara tidak langsung mempengaruhi tingkat suku

bunga pinjaman perbankan. Jumlah perusahaan yang mencatatkan IPO, rights issue

ataupun obligasi serta dana yang dihimpun dari ketiga aksi korporasi tersebut

mencatatkan hasil yang cukup signifikan di setiap tahunnya. Meski jika

dibandingkan terdapat fluktuasi, yang salah satunya dipengaruhi oleh

perekonomian di dalam dan luar negeri, di setiap tahunnya, namun hal tersebut tidak

menyurutkan minat perusahaan untuk tetap memperoleh pendanaan di pasar modal

(Yenni, 2015).

20

2.1.4 Instrumen Pasar Modal

1.Saham

Saham dapat didefinisikan sebagai tanda penyertaan modal seseorang atau

pihak (badan usaha) dalam suatu perusahaan atau perseroan terbatas. Dengan

menyertakan modal tersebut, maka pihak tersebut memiliki klaim atas pendapatan

perusahaan, klaim atas asset perusahaan, dan berhak hadir dalam Rapat Umum

Pemegang Saham (RUPS).

2.Obligasi

Obligasi dapat dijelaskan sebagai surat utang jangka menengah panjang

yang dapat dipindahtangankan, yang berisi janji dari pihak yang menerbitkan untuk

membayar imbalan berupa bunga pada periode tertentu dan melunasi pokok utang

pada waktu yang telah ditentukan kepada pihak pembeli obligasi tersebut. Obligasi

dapat diterbitkan oleh Korporasi maupun Negara.

3.Reksadana

Mengacu kepada Undang-Undang Pasar Modal No. 8 Tahun 1995, pasal 1

ayat (27) didefinisikan bahwa Reksa Dana adalah wadah yang dipergunakan untuk

menghimpun dana dari masyarakat atau pemodal untuk selanjutnya diinvestasikan

dalam portofolio efek oleh manajer investasi. Keuntungan akan dibagi dua antara

si pemodal dan manager investasi sesuai kesepakatan di awal.

21

4.Exchange Traded Fund

ETF adalah Reksa Dana berbentuk Kontrak Investasi Kolektif yang unit

penyertaannya diperdagangkan di Bursa Efek. Meskipun ETF pada dasarnya adalah

reksa dana, produk ini diperdagangkan seperti saham-saham yang ada di bursa efek.

ETF merupakan penggabungan antara unsur reksa dana dalam hal pengelolaan dana

dengan mekanisme saham dalam hal transaksi jual maupun beli.

5.Derivatif

Derivatif merupakan kontrak atau perjanjian yang nilai atau peluang

keuntungannya terkait dengan kinerja aset lain. Aset lain ini disebut

sebagai underlying assets. Efek derivatif merupakan Efek turunan dari Efek

“utama” baik yang bersifat penyertaan maupun utang. Efek turunan dapat berarti

turunan langsung dari Efek “utama” maupun turunan selanjutnya. Dalam

pengertian yang lebih khusus, derivatif merupakan kontrak finansial antara 2 (dua)

atau lebih pihak-pihak guna memenuhi janji untuk membeli atau

menjual assets/commodities yang dijadikan sebagai obyek yang diperdagangkan

pada waktu dan harga yang merupakan kesepakatan bersama antara pihak penjual

dan pihak pembeli. Adapun nilai di masa mendatang dari obyek yang

diperdagangkan tersebut sangat dipengaruhi oleh instrumen induknya yang ada

di spot market (Anoraga & Pakarti, 2001).

2.1.5 Indeks Harga Saham Gabungan

Menurut Sunariyah (2006) Indeks harga saham gabungan menggambarkan

22

suatu rangkaian informasi historis mengenai pergerakan harga saham gabungan

seluruh saham, sampai pada tanggal tertentu. Menurut (Anoraga & Pakarti, 2001)

IHSG merupakan indeks yang menunjukkan pergerakan harga saham secara umum

yang tercatat di bursa efek yang menjadi acuan tentang perkembangan kegiatan di

pasar modal. IHSG menjadi acuan bagi para investor di Indonesia karena

mencerminkan kondisi iklim investasi di Indonesia khususnya saham. Indeks Harga

Saham Gabungan (IHSG) pertama kali diperkenalkan pada tanggal 1 April 1983

sebagai indikator pergerakan harga saham yang tercatat di bursa. Widoatmojo

(2005), Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG) menunjukkan pergerakan harga

saham secara umum yang tercatat di bursa efek. Indeks inilah yang paling banyak

digunakan dan dipakai sebagai acuan tentang perkembangan kegiatan di pasar

modal. IHSG dapat digunakan untuk menilai suatu situasi pasar secara umum atau

mengukur apakah harga saham mengalami kenaikan atau penurunan. IHSG

melibatkan seluruh harga saham yang tercatat di bursa. Untuk perhitungan Indeks

Harga Saham Gabungan (IHSG) ini, kita harus menjumlahkan seluruh harga saham

yang tercatat. Rumus untuk menghitung IHSG adalah sebagai berikut :

dimana:

1.Sigma Ht = Total harga semua saham pada waktu yang berlaku

2.Sigma Ho= Total harga semua saham pada waktu dasar

Dari Indeks Harga Saham Gabungan ini kita bisa mengetahui kondisi pasar

modal Indonesia sedang ramai, lesu, atau dalam keadaan stabil.

23

2.1.6 Indeks Sektoral

Indeks yang mengukur performa harga seluruh saham dari masing-masing

sektor industri yang terdapat pada klasifikasi Jakarta Stock Industrial

Classification (JASICA). Indeks ini terdiri Indeks Pertanian, Indeks Pertambangan,

Indeks Industri Dasar dan Kimia, Indeks Aneka Industri, Indeks Industri Barang

Konsumsi, Indeks Properti dan Konstruksi Bangunan, Indeks Utilitas, dan

Transportasi Indeks Keuangan , Indeks Perdagangan, Jasa, dan Investasi , Indeks

Manufaktur.

2.1.7 Indeks Harga Saham Sektor Infrastruktur

Indeks yang mengukur performa harga seluruh saham dari semua

perusahaan yang bergerak di bidang konstruksi bangunan seperti WIKA, ADHI,

WSKT, dan juga perusahaan-perusahaan yang bergerak dibidang properti seperti

PTPP, APLN, BKSL, dan lainnya.

2.1.8 Kurs

Menurut Sukirno (2011) Nilai tukar mata uang atau sering disebut kurs

merupakan harga mata uang terhadap mata uang lainnya. Kurs merupakan salah

satu harga yang terpenting dalam perekonomian terbuka mengingat pengaruh yang

demikian besar bagi neraca transaksi berjalan maupun variabelvariabel makro

ekonomi yang lainnya. Kenaikan nilai tukar mata uang dalam negeri disebut

apresiasi atas mata uang (mata uang asing lebih murah, hal ini berarti nilai mata

uang asing dalam negeri meningkat). Penurunan nilai tukar (kurs) disebut depresiasi

mata uang dalam negeri (mata uang asing menjadi lebih mahal, yang berarti mata

24

uang dalam negeri menjadi merosot). Menurut Sukirno (2011) Nilai tukar atau

disebut juga kurs valuta dalam berbagai transaksi ataupun jual beli valuta asing,

dikenal ada empat jenis, yaitu:

a. Selling rate (kurs jual), yaitu kurs yang ditentukan oleh suatu bank untuk

penjualan valuta asing tertentu pada saat tertentu.

b. Middle rate (kurs tengah), yaitu kurs tengah antara kurs jual dan kurs beli valuta

asing terhadap mata uang nasional, yang ditetapkan oleh Bank Sentral pada suatu

saat tertentu.

c. Buying rate (kurs beli), yaitu kurs yang ditentukan oleh suatu bank untuk

pembelian valuta asing tertentu pada saat tertentu.

d. Flat rate (kurs flat), yaitu kurs yang berlaku dalam transaksi jual beli bank notes

dan traveler chaque, di mana dalam kurs tersebut telah diperhitungkan promosi

dan biaya lain‐ lain.

Jenis – Jenis Nilai Tukar/Kurs Menurut (Hanafi, 2013), mekanisme

penentuan kurs bisa dikatagorikan menjadi beberapa kelompok yaitu:

a) Free Float (Mengambang Bebas). Berdasarkan kurs ini mata uang dibiarkan

mengambang bebas tergantung kekuatan pasar. Beberapa faktor yang

mempengaruhi kurs, misal inflasi dan pertumbuhan ekonomi akan digunakan

oleh pasar dalam mengevaluasi kurs mata uang negara yang bersangkutan. Jika

variabel tersebut berubah, atau pengharapan terhadap variabel tersebut berubah,

kurs mata uang akan berubah. Kurs mata uang akan berfluktuasi sesuai dengan

munculnya berita-berita yang relevan, yang diperkirakan akan mempengaruhi

nilai mata uang suatu negara. Sistem mengambang bebas juga disebut clean float.

25

Beberapa bank sentral negara yang menganut sistem ini terkadang melakukan

campur tangan yang biasanya bertujuan untuk mengurangi tekanan spekulasi dan

hanya dilakukan sementara saja.

b. Managed Float (Float yang Dikelola). Sistem mengambang bebas mempunyai

kerugian karena ketidakpastian kurs cukup tinggi. Ketidakpastian tersebut bisa

menghambat perdagangan dan investasi asing. Sistem float yang dikelola, yang

sering disebut juga sebagai dirty float, dilakukan melalui campur tangan Bank

Sentral yang cukup aktif. Bank Sentral barangkali mempunyai tujuan tertentu

dan kurs ideal yang tertentu, kemudian kurs bisa dibiarkan berfluktuasi dalam

batar tertentu dan kurs ideal yang tertentu, kemudian kurs bisa dibiarkan

berfluktuasi dalam batas tertentu dari kurs ideal yang ditetapkan tersebut. Bank

Sentral kemudian akan melakukan intervensi jika kurs yang terjadi di luar

batasan yang telah ditetapkan. Beberapa bentuk intervensi adalah:

1) Menstabilkan fluktuasi harian Bank Sentral, melakukan cara ini dengan

tujuan menjaga stabilitas kurs agar perubahan kurs cukup teratur. Intervensi

dilakukan agar transisi dari kurs yang satu ke yang lainnya tidak terlalu

tajam. Bank Sentral tidak melawan kekuatan pasar. Depresiasi atau apresiasi

jangka panjang secara perlahan menyesuaikan.

2) Menunda Kurs (Learning Against The Wind) Melalui cara ini Bank Sentral

melakukan intervensi dengan tujuan mencegah atau mengurangi fluktuasi

jangka pendek yang cukup tajam, yang diakibatkan oleh kejadian yang

sifatnya sementara. Dengan intervensi semacam ini eksportir atau importir

bisa dibantu mengurangi ketidakpastian karena kejadian sementara. Filosofi

26

teknik ini adalah Bank Sentral tidak melawan kekuatan pasar, tetapi menunda

kekuatan tersebut.

3) Kurs Tetap Secara Tidak Resmi (Unofficial Pegging) Melalui cara ini Bank

Sentral melawan kekuatan pasar dengan menetapkan (secara tidak resmi)

kurs mata uangnya. Intervensi ditujukan untuk menghilangkan pergerakan

kurs yang menguat atau melemah. Bank Sentral Jepang, sebagai contoh,

cenderung menolak apresiasi Yen, khawatir akan melemahkan ekspor

Jepang. Karena ditetapkan tidak resmi, maka tidak ada komitmen kurs yang

tetap yang diumumkan ke luar.

c. Perjanjian Zona Target Tertentu. Melalui perjanjian ini, beberapa negara sepakat

untuk menentukan kurs mata uangnya secara bersama dalam wilayah kurs

tertentu. Sistem moneter Eropa, pada bulan Maret 1979, merupakan contoh kerja

sama semacam ini. Sepuluh negara Eropa sepakat menetapkan unit mata uang

Eropa (European Currency Unit atau ECU). ECU merupakan mata uang

gabungan yang terdiri dari mata uang negara anggota. Setiap nilai mata uang

negara anggota dikaitkan dengan ECU. Kemudian kurs antar negara diturunkan

dari kurs mata uang-mata uang tersebut terhadap ECU. Negara anggota berjanji

untuk membatasi fluktuasi kurs dalam batas 2,25%, sedangkan Spanyol dan

Inggris mempunyai batas 6%. Kemudian batas tersebut diperlonggar menjadi

15% (naik turun). Jika kurs melewati batas atas atau batas bawah, Bank Sentral

negara yang bersangkutan akan melakukan intervensi.

27

d. Dikaitkan dengan Mata Uang Lain. Sistem ini pernah dianut beberapa negara

misalnya, terdapat beberapa negara yang mengaitkan mata uangnya terhadap

USD, negara-negara bekas koloni Perancis mengaitkan dengan mata uang Franc

Perancis, negara-negara pecahan Soviet mengaitkan dengan mata uang Rubel.

Ada juga negara yang mengaitkan nilai mata uangnya terhadap mata uang negara

tetangga, seperti Bhutan yang mengaitkan mata uangnya Ngultrum terhadap

Rupee India. e. Dikaitkan dengan Basket (Kelompok) Mata Uang Sistem ini

mengaitkan mata uangnya terhadap kelompok mata uang lainnya. Basket,

kelompok, atau portofolio mata uang tersebut biasanya terdiri dari mata uang

partner dagang yang penting. Misalnya terdapat negara yang mengaitkan nilai

mata uangnya terhadap SDR (Special Drawing Right).

f. Dikaitkan dengan Indikator Tertentu. Sistem ini misalnya pernah digunakan

negara Chili dan Nikaragua. Mereka mengaitkan mata uangnya terhadap

indikator tertentu, seperti kurs riil efektif, kurs yang telah memasukkan inflasi

terhadap partner dagang mereka yang penting.

g. Sistem Kurs Tetap. Dalam sistem ini, pemerintah atau Bank Sentral menetapkan

kurs tertentu secara resmi. Kemudian Bank Sentral akan selalu melakukan

intervensi secara aktif untuk menjaga kurs yang telah ditetapkan tersebut. Contoh

sistem ini adalah perjanjian Bretton Woods yang menetapkan kurs mata uang

berdasarkan emas. Jika kurs resmi dirasakan sudah tidak sesuai dengan kondisi

fundamental ekonomi negara tersebut, devaluasi atau revaluasi dilakukan, yang

pada dasarnya menetapkan kurs resmi yang baru

28

Nilai tukar yang melonjak-lonjak secara drastis tak terkendali menyebabkan

kesulitan pada dunia usaha dalam merencanakan usahanya terutama bagi mereka

yang mendatangkan bahan baku dari luar negeri atau menjual barangnya ke pasar

ekspor oleh karena itu pengelolaan nilai mata uang yang relatif stabil menjadi salah

satu faktor moneter yang mendukung perekonomian secara makro (Pohan, 2008).

Kurs inilah sebagai salah satu indikator yang mempengaruhi aktivitas di pasar

saham maupun pasar uang karena investor cenderung akan berhati-hati untuk

melakukan investasi.

2.1.9 Suku Bunga

a.Pengertian Tingkat Suku Bunga

Sertifikat Bank Indonesia (SBI) merupakan surat berharga yang diterbitkan

oleh BI sebagai pengakuan utang jangka pendek yang dijual secara diskonto melalui

lelang. Jangka waktu jatuh tempo SBI mulai dari 1 bulan, 3 bulan, dan 6 bulan

(Siamat, 2005).

Berdasarkan Surat Edaran Bank Indonesia No. 6/4/DPM tanggal 16

Februari 2004 tentang penerbitan Sertifikat Bank Indonesia melalui lelang,

Sertifikat Bank Indonesia yang selanjutnya disebut SBI adalah surat berharga dalam

mata uang rupiah yang diterbitkan oleh Bank Indonesia sebagai pengakuan utang

berjangka waktu pendek. SBI merupakan instrumen yang digunakan dalam rangka

pelaksanaan Operasi Pasar Terbuka sebagai pelaksanaan kebijakan moneter oleh

Bank Indonesia (Siamat, 2005).

29

Menurut Boediono (Boediono, 1992) tingkat bunga yaitu sebagai harga dari

penggunaan uang untuk jangka waktu tertentu. Tingkat bunga sebesar 18% setahun

berarti bahwa bila meminjam uang Rp100,00 maka setahun kemudian harus

mengembalikan Rp118,00 (pokok pinjaman sebesar Rp100,00 dan bunga kepada

kreditur sebesar Rp18,00).

b.Jenis – Jenis Tingkat Suku Bunga

Jenis tingkat suku bunga dibedakan menjadi dua macam, diantaranya

adalah sebagai berikut:

a.Tingkat bunga nominal adalah tingkat bunga yang disepakati oleh kreditur dan

debitur.

Rn* = Rm* + Rp* + Rt + Ri*

Keterangan:

Rn* = Tingkat bunga nominal

Rm* = Tingkat bunga murni

Rp* = Premi resiko

Rt = Biaya transaksi

Ri* = Premi Inflasi

Tingkat bunga nominal (Rn*) dapat berubah apabila unsur- unsurnya

berubah. Tingkat bunga murni (Rm*) merupakan hasil dari keseimbangan

permintaan dan penawaran uang sekaligus keseimbangan antara permintaan dan

30

penawaran dana investasi . Apabila jumlah uang yang beredar bergeser, atau apabila

preferensi waktu para penabung dan produktivitas investasi berubah, maka

pengaruh langsungnya adalah berubah. Apabila karena suatu hal bidang usaha para

debitur menunjukkan ketidakpastian yang lebih besar daripada biasanya (misalnya,

karena ada perubahan situasi politik dan sebagainya) maka pengaruh langsungnya

adalah meningkat. Apabila terjadi perbaikan dalam komunikasi dan prasarana yang

menyebabkan penurunan biaya transaksi, maka akan menurun. Apabila orang

mengharapkan laju inflasi akan meningkat di waktu mendatang, maka akan

meningkat pula (Boediono, 1992).

Tingkat bunga sangat dipengaruhi oleh faktor-faktor subyektif terutama

yang berkaitan dengan perubahan perkiraan dan harapan orang mengenai

perkembangan ekonomi di waktu mendatang. Tanda (*) untuk semua unsur tingkat

bunga kecuali memiliki arti bahwa komponen-komponen tersebut sangat

dipengaruhi oleh faktor expectations tersebut.

b. Tingkat bunga riil adalah tingkat bunga riil dikurangi laju inflasi yang terjadi

selama periode yang sama.

Rr = Rn* + Ri

Keterangan: Rn* = Tingkat bunga riil

Ri = Laju inflasi

Merupakan simbol untuk laju inflasi yang benar-benar terjadi selama

periode tersebut. Sedangkan merupakan tingkat bunga riil yang aktual (actual real

rate of interest). Menunjukkan berapa imbalan yang benar-benar diterima oleh

31

kreditur (atau yang dibayar debitur) untuk penggunaan dananya selama jangka

waktu tertentu, apabila diukur sebagai daya beli atas barang dan jasa. Kadangkala

bisa negatif (yaitu tingkat bunga nominal lebih kecil daripada laju inflasi yang

benar-benar terjadi). Ini terjadi apabila laju inflasi yang terjadi jauh melebihi laju

inflasi yang diperkirakan. yang negatif berarti bahwa kreditur mengalami kerugian

kapital (nilai riil kapitalnya turun) yang melebihi imbalan bunga yang diterima,

sedangkan sebaliknya debitur mengalami keuntungan kapital melebihi dari bunga

yang dibayar (Boediono, 1992).

SBI adalah salah satu mekanisme yang digunakan Bank Indonesia untuk

mengontrol kestabilan nilai rupiah. Dengan menjual SBI, Bank Indonesia dapat

menyerap kelebihan uang primer beredar. Penjualan SBI diutamakan untuk

lembaga perbankan, namun mansyarakat juga bisa membelinya secara perorangan.

Pembelian SBI oleh masyarakat tidak dapat dilakukan secara langsung dengan

Bank Indonesia (BI), melainkan harus melalui bank umum serta pialang pasar

modal yang ditunjuk oleh BI.

BI Rate ditetapkan setiap bulan melalui rapat anggota dewan gubernur

dengan mempertimbangkan kondisi perekonomian baik di Indonesia maupun

situasi perekonomian global secara umum. Hasil rapat inilah yang diterjemahkan

menjadi kebijakan moneter untuk penentuan suku bunga yang dipakai sebagai

acuan bank-bank yang lainnya di Indonesia. Faktor penentu utama dari penetapan

nilai BI Rate adalah inflasi di Indonesia. Inflasi dipengaruhi oleh banyaknya

peredaran mata uang di dalam negeri dan jumlah produksi dan permintaan

masyarakat yang berakibat pada naik-turunnya harg-harga. Jika inflasi naik maka

32

BI Rate juga ikut naik, dan sebaliknya jika inflasi turun maka Bank Indonesia akan

menurunkan besaran BI Rate. Imbas dari perubahan nilai BI Rate tidak hanya pada

naikturunya harga saja, melainkan terhadap pertumbuhan ekonomi masyarakat dan

negara secara global. Saat nilai inflasi meningkat, maka suku bunga kredit dan

deposito juga akan naik sehingga mengurangi laju peredaran mata uang di

masyarakat. Jika perekonomian sedang lemah, maka Bank Indonesia akan

menurunkan BI Rate untuk menstimulus perkembangan industri kecil dan sektor

perekonomian lainnya. Pemerintah diharapkan dapat mengendalikan laju inflasi

agar perekonomian negara tetap stabil.

2.1.10 Inflasi

a.Pengertian Inflasi

Inflasi didefinisikan sebagai suatu gejala di mana tingkat harga umum

mengalami kenaikan secara terus menerus (Muana, 2001). Berdasarkan definisi

tersebut, kenaikan tingkat harga umum yang terjadi sekali waktu saja, tidaklah

dapat dikatakan sebagai inflasi. Ada tiga komponen yang harus dipenuhi agar dapat

dikatakan telah terjadi inflasi, komponen tersebut yaitu:

1) Adanya kecenderungan harga‐harga untuk meningkat, yang berarti bisa saja

tingkat harga yang terjadi pada waktu tertentu turun atau naik dibandingkan

dengan sebelumnya, tetapi tetap menunjukkan tendensi yang meningkat.

2) Bahwa kenaikan tingkat harga tersebut berlangsung secara terus menerus, yang

berarti bukan terjadi pada suatu waktu saja, akan tetapi bisa beberapa waktu

lamanya.

33

3) Bahwa tingkat harga yang dimaksud disini adalah tingkat harga secara umum,

yang berarti tingkat harga yang mengalami kenaikan itu bukan hanya pada satu

atau beberapa komoditi saja, akan tetapi untuk harga barang secara umum.

b. Penggolongan Inflasi

1) Penggolongan inflasi menurut besarnya ada empat macam, yaitu (Fahmi, 2011).

a) Inflasi rendah atau creeping inflation, yaitu inflasi dengan laju kurang dari

10% per tahun, sehingga disebut juga inflasi di bawah dua digit. Inflasi ini

tidak memberikan dampak yang merusak pada perekonomian.

b) Inflasi sedang atau inflasi moderat, yaitu inflasi yang bergerak antara 10% -

30% per tahun. Pengaruh yang ditimbulkan cukup dirasakan bagi

masyarakat yang berpenghasilan tetap.

c) Inflasi berat, yaitu inflasi dengan laju antara 30% -100% per tahun. Inflasi

ini terjadi pada keadaan politik yang tidak stabil dan menghadapi krisis yang

berkepanjangan. Pada inflasi ini kepercayaan masyarakat terhadap lembaga

ekonomi seperti perbankan mulai hilang.

d) Hyperinflation, yaitu inflasi dengan laju di atas 100% per tahun dan

menimbulkan krisis ekonomi yang berkepanjangan. Fenomena ini

menandai adanya pergolakan politik dan pergantian pemerintahan atau

rezim. Perekonomian lumpuh karena kepercayaan masyarakat terhadap

mata uang yang beredar benar-benar hilang.

34

2) Penggolongan inflasi berdasarkan penyebabnya dibedakan menjadi dua

(Boediono, 2001: 156), yaitu :

a) Demand Pull Inflation, yaitu inflasi yang disebabkan oleh terlalu kuatnya

peningkatan agregat demand masyarakat terhadap komoditi-komoditi hasil

produksi di pasar barang.

b) Cost Pull Inflation, yaitu inflasi yang dikarenakan bergesemya kurva

agregat penawaran ke arah kiri atas. Faktor-faktor yang menyebabkan kurva

agregat penawaran bergeser adalah meningkatnya harga-harga faktor

produksi (baik yang berasal dari dalam maupun dari luar negeri) di pasar

faktor produksi, sehingga menaikkan harga komoditi dipasar.

3) Penggolongan inflasi menurut asalnya dibedakan menjadi (Boediono, 1992:

164-165) :

a) Inflasi yang berasal dari dalam negeri (Domestic Inflation), yaitu inflasi

yang murni timbul dari dalam negeri misalnya karena defisit anggaran

belanja yang dibiayai dengan percetakan uang baru, panenan gagal dan

sebagainya.

b) Inflasi yang berasal dari luar negeri (Imported Inflation), yaitu inflasi yang

disebabkan oleh kenaikan harga-harga komoditi dari luar negeri (di negara

asing yang memiliki hubungan perdagangan dengan negara yang

bersangkutan).

35

c) Indikator untuk Mengukur Tingkat inflasi

Tingkat inflasi berdasarkan international best practice dapat diukur dengan

3 indikator yaitu (www.bi.go.id):

1) Indeks Harga Perdagangan Besar (IHPB)

Harga Perdagangan Besar dari suatu komoditas ialah harga transaksi yang

terjadi antara penjual/pedagang besar pertama dengan pembeli/pedagang besar

berikutnya dalam jumlah besar pada pasar pertama atas suatu komoditas. Data

harga perdagangan besar dikumpulkan dari 34 provinsi berdasarkan banyaknya

komoditas yang masuk dalam paket komoditas yang ada di kab/kota. Responden

survei adalah perusahaan eksportir, importir dan pedagang grosir. Sejak November

2013 penghitungan Indeks Harga Perdagangan Besar (IHPB) menggunakan tahun

dasar 2010 (2010=100). Indeks Perdagangan Besar disajikan dalam bentuk Indeks

Umum dan berdasarkan pengelompokan barang yaitu:

1) Kelompok penawaran barang yang meliputi sektor pertanian, pertambangan dan

penggalian, industri, impor, dan ekspor.

2) Kelompok pengguna barang.

3) Kelompok barang dalam tahapan proses produksi.

4) Kelompok bahan-bahan bangunan/konstruksi.

2) Deflator Produk Domestik Bruto (PDB)

Deflator PDB menggambarkan pengukuran level harga barang akhir (final

goods) dan jasa yang diproduksi di dalam suatu ekonomi (negeri). Deflator PDB

36

dihasilkan dengan membagi PDB atas dasar harga nominal (atas dasar harga

berlaku) dengan PDB riil (atas dasar harga konstan).

3) Indeks Harga Konsumen (IHK)

IHK adalah indeks yang menghitung rata-rata perubahan harga dalam suatu

periode, dari kumpulan barang dan jasa rumah tangga dalam kurun waktu tertentu.

Indikator ini yang sering digunakan untuk mengukur tingkat inflasi. Penghitungan

IHK ditujukan untuk mengetahui perubahan harga dari sekelompok tetap

barang/jasa yang pada umumnya dikonsumsi masyarakat. Perubahan IHK dari

waktu ke waktu menggambarkan tingkat kenaikan (inflasi) atau tingkat penurunan

(deflasi) dari barang/jasa kebutuhan rumah tangga sehari-hari.

Indeks Harga Konsumen Indonesia dihitung dengan rumus Laspeyres

termodifikasi. Dalam penghitungan rata-rata harga komoditas, ukuran yang

digunakan adalah rata-rata aritmatik, tetapi untuk beberapa komoditas seperti beras,

minyak goreng, bensin, dan sebagainya digunakan rata-rata geometri. Mulai Januari

2014, IHK disajikan dengan menggunakan tahun dasar 2012=100 dan mencakup

82 kota yang terdiri dari 34 ibu kota propinsi dan 49 kota-kota besar di seluruh

Indonesia. IHK sebelumnya menggunakan tahun dasar 2007=100 dan hanya

mencakup 66 kota (www.bps.go.id)

Inflasi yang diukur dengan IHK di Indonesia mencakup 225-462 barang dan

jasa yang dikelompokkan ke dalam 7 kelompok pengeluaran (berdasarkan the

Classification of individual consumption by purpose-COICOP), yaitu

(www.bi.go.id):

37

1) Kelompok bahan makanan

2) Kelompok makanan jadi, minuman, dan tembakau

3) Kelompok perumahan

4) Kelompok sandang

5) Kelompok kesehatan

6) Kelompok pendidikan dan olah raga

7) Kelompok transportasi dan komunikasi.

Laju inflasi yang diukur dengan IHK dapat dihitung dengan cara

menghitung prosentase kenaikan/penurunan indeks harga ini dari tahun ke tahun

(atau dari bulan ke bulan).

Peningkatan inflasi secara relatif merupakan sinyal negatif bagi pemodal di

pasar modal. inflasi yang tinggi akan mengakibatkan harga input produk naik

sehingga biaya produksi naik, akibatnya keuntungan yang diperoleh perusahaan

akan turun, maka dapat dikatakan inflasi mempunyai hubungan negatif dengan

harga saham (Sari, 2019). Jika profit yang diperoleh perusahaan kecil, hal ini akan

mengakibatkan para investor enggan menanamkan dananya di perusahaan tersebut

sehingga harga saham menurun.

2.1.11 Teori Produksi dan Biaya Produksi

Tujuan ekonomi suatu perusahaan adalah memaksimumkan keuntungan.

Keuntungan diperoleh apabila hasil penjualan lebih besar daripada biaya produksi.

38

Produksi adalah menciptakan, menghasilkan, membuat, dan juga menambah nilai

suatu barang. Kegiatan produksi tidak akan dapat dilakukan kalau tidak ada bahan

yang memungkinkan dilakukannya proses produksi itu sendiri. Menurut Sukirno

(2016) untuk bisa melakukan produksi, dibutuhkan tenaga kerja, tanah, modal, dan

keahlian keusahawanan. Semua unsur itu disebut faktor-faktor produksi (factors of

production). Hubungan faktor-faktor produksi dan jumlah produksinya disebut

fungsi produksi. Faktor-faktor produksi bisa disebut sebagai input dan jumlah

produksi disebut output. Fungsi produksi selalu dinyatakan dala bentuk rumus yaitu

: Q = f (K,L,R,T).Dimana K adalah jumlah modal, L adalah jumlah tenaga kerja

dan keahlian keusahawanan, R adalah kekayaan alam, T adalah tingkat teknologi

yang digunakan, dan Q adalah jumlah produksi yang dihasilkan dari faktr-faktor

produksi terebut.

Menurut Sukirno (2016) biaya produksi adalah semua pengeluaran yang

dikeluarkan oleh perusahaan untuk memperoleh faktor-faktor produksi dan bahan -

bahan mentah yang akan digunakan untuk menciptakan barang-barang yang akan

diproduksikan oleh perusahaan tersebut.

2.1.12 Teori Portofolio

Menurut (Husnan, 2001) menyatakan bahwa dalam dunia yang sebenarnya

hampir semua investasi mengandung unsur ketidakpastian atau resiko. Pemodal

tidak tahu dengan pasti hasil yang akan diperolehnya dari investasi yang

dilakukannya. Karena pemodal mengahadapi kesempatan investasi yang beresiko,

pilihan investasi tidak dapat hanya mengandalkan pada tingkat keuntungan yang

39

diharapkan. Apabila pemodal mengharapkan untuk memperoleh tingkat

keuntungan yang tinggi, maka ia harus bersedia menanggung resiko yang tinggi

pulasalah satu karakteristik investasi pada sekuritas adalah kemudahan untuk

membentuk portofolio investasi. Teori Portofolio lahir dari seseorang yang

bernama Harry Markowitz (1952) yang mengemukakan teori portofolio yang

dikenal dengan model Markowitz, yaitu memperoleh imbal hasil (return) pada

tingkat yang dikehendaki dengan risiko yang paling minimum. Untuk

meminimumkan risiko, perlu dilakukan diversivikasi dalam berinvestasi, yaitu

membentuk portofolio atau menginvestasikan dana tidak di satu aset saja melainkan

ke beberapa aset dengan proporsi dana tertentu. Hal ini berarti investasi harus

dipilah-pilah ada yang dalam saham, obligasi, SBI, deposito berjangka dan Reksa

Dana. Selanjutnya harus dijelaskan secara lebih rinci, seperti dalam saham berapa

persentase untuk sektor properti, perbankan, farmasi, makanan, industri, dasar,

manufaktur, otomotif dan seterusnya. Kemudian dirinci lagi jenis saham yang akan

dipilih. Misalnya, untuk sektor farmasi, saham dari emiten mana yang akan dibeli

(Samsul, 2006).

40

No. Penulis dan

Tahun

Judul Variabel dan

Alat Analisis

Hasil Penelitian

1. (Rizky, 2019) Pengaruh Nilai

Tukar, Suku

Bunga SBI,

Inflasi, dan

Perrtumbuhan

GDP terhadap

Pergerakan IHSG

di Bursa Efek

Indonesia

Variabel :

IHSG, Suku

bunga, nilai

tukar, SBI,

Inflasi

Alat Analisis:

Analisis

Statistik

Deskriptif dan

Regresi Linier

Berganda

1. Kurs dan PDB

memiliki

pengaruh yang

negatif terhadap

IHSG

2.SBI dan Inflasi

memiliki

pengaruh yang

positif terhadap

IHSG

2. (Mamahit,

2019)

Pengaruh Variabel

Makroekonomi

Terhadap Indeks

Harga Saham

Gabungan (Studi

pada Indeks Harga

Saham Gabungan

di Bursa Efek

Indonesia Periode

2014-2018)

Variabel :

IHSG, Suku

bunga, nilai

tukar, Inflasi

Alat Analisis:

Analisis

Statistik

Deskriptif dan

Analisis

kuantitatif

dengan

Regresi Linier

Berganda

1. Suku Bunga

rupiah memiliki

pengaruh yang

signifikan dan

negatif terhadap

IHSG

2. Variabel Inflasi

dan kurs tidak

berpengaruh

signifikan

terhadap IHSG

3. (Sari, 2019) Analisis

Pengaruh Inflasi,

Suku Bunga SBI,

Nilai Tukar

Variabel :

IHSG,Inflasi,

Suku bunga,

Kurs

1.Hasil penelitian

ini menunjukkan

bahwa pengaruh

41

No. Penulis dan

Tahun

Judul Variabel dan

Alat Analisis

Hasil Penelitian

Terhadap Return

LQ 45 dan

Dampaknya

Terhadap Indeks

Harga Saham

Gabungan

(IHSG)

di Bursa Efek

Indonesia (BEI)

Analisis

Jalur/Path

Inflasi, Suku

Bunga SBI, Nilai

Tukar dan Return

LQ 45

berpengaruh

terhadap IHSG

yaitu sebesar

0,760.

2.Hasil hipotesis

menunjukkan

bahwa terdapat

pengaruh yang

signifikan antara

Inflasi , Suku

Bunga SBI, Nilai

Tukar dan Return

LQ 45 secara

bersama-sama

terhadap IHSG

4. (Ardelia,

2018)

Pengaruh

Inflasi,suku

bunga,dan nilai

tukar rupiah

terhadap indeks

harga saham

gabungan(studi

pada BEI periode

2013-2017)

Analisis

deskriptif

1.Suku bunga dan

kurs berpengaruh

negative signifkan

terhadap harga

saham perusahaan

real estate dan

property

2.Inflasi

berpengaruh

42

No. Penulis dan

Tahun

Judul Variabel dan

Alat Analisis

Hasil Penelitian

negatif dan

signifikan

5. (Sangga,

2017)

Pengaruh Nilai

tukar, suku bunga

dan Inflasi

terhadap indeks

harga saham

gabungan di BEI

Variabel:

IHSG, Nilai

tukar, suku

bunga, dan

inflasi

Alat Analisis:

Analisis

Statistik

Deskriptif dan

Regresi Linier

Berganda

1. Variabel Nilai

tukar dan sbi

memiliki

pengaruh yang

positif dan

signifikan

terhadap IHSG

2. Variabel inflasi

memiliki

pengaruh yang

negatif dan

signifikan

terhadap IHSG

6. (Kadek,

2015)

Pengaruh Tingkat

Suku Bunga SBI,

Kurs Mata Uang

Rupiah Atas

Dollar dan Indeks

Dow Jones

terhadap Indeks

Harga Saham

Gabungan Pada

Periode 2010-

2014.

Variabel:

IHSG,Tingkat

suku bunga

SBI, Kurs,

Indeks Dow

Jones.

Alat Analisis :

Analisis

regresi linear

berganda

1. Variabel tingkat

suku bunga SBI

berpengaruh

negatif terhadap

Indeks

Harga Saham

Gabungan (IHSG)

2. Variabel kurs

mata uang Rupiah

atas Dollar AS

memiliki

pengaruh yang

43

No. Penulis dan

Tahun

Judul Variabel dan

Alat Analisis

Hasil Penelitian

positif terhadap

Indeks Harga

Saham Gabungan

(IHSG)

7. (Rachmawati,

2018)

Pengaruh Inflasi

dan Suku Bunga

Terhadap Harga

Saham Pada

Perusahaan

Perbankan Yang

Terdaftar Di

LQ45 Bursa Efek

Indonesia

Variabel:

IHSG, Suku

Bunga, dan

Inflasi

Alat Analisis :

Analisis

regresi linear

berganda

(1) Inflasi

berpengaruh

negatif dan

signifikan

terhadap haga

saham pada

perusahaan

Perbankan yang

terdaftar di LQ45

Bursa Efek

Indonesia. (2)

Suku Bunga

berpengaruh

negatif dan

signifikan

terhadap haga

saham pada

perusahaan

Perbankan yang

terdaftar di LQ45

Bursa Efek

Indonesia. (3)

Inflasi dan Suku

Bunga

44

No. Penulis dan

Tahun

Judul Variabel dan

Alat Analisis

Hasil Penelitian

berpengaruh

negatif dan

signifikan

terhadap haga

saham pada

perusahaan

Perbankan yang

terdaftar di LQ45

Bursa Efek

Indonesia tahun

2015-2017.

8. (Susanto,

2015)

Pengaruh Inflasi,

Bunga dan Nilai

Tukar Terhadap

Harga Saham

(Studi Pada :

Perusahaan

Sektor Properti

Dan Real Estate

Tercatat BEI)

Variabel:

Indeks Harga

Saham

Properti dan

real

estate,Nilai

tukar, Suku

Bunga, Inflasi,

Alat Analisis :

Analisis

regresi linear

berganda

1. Inflasi berpengaruh

tidak signifikan

terhadap harga

Indeks Harga sahma

property dan real

estate.

2. Nilai Tukar dan

suku bunga

berpengaruh negatif

signifikan dan

positif terhadap

IHSG

9. (Zarei, 2018)

The impact of

exchange rates on

stock market

returns: new

evidence from

seven free-

Regresi

berganda data

panel

1.Kurs

berpengaruh

signifikan terhadap

indeks harga

saham di tujuh

negara dengan

45

No. Penulis dan

Tahun

Judul Variabel dan

Alat Analisis

Hasil Penelitian

floating

currencies

sistem kurs

mengambang

2.Pertumbuhan

pendapatan dan

teori paritas

berpengaruh

signifikan terhadap

indeks harga

saham

10. (Isidore,

2018)

Fundamental

analysis versus

technical

analysis-a

comparative

review

Analisis

deskriptif

1.Analisa

fundamental dan

teknikal memiliki

kekurangan dan

kelebihan, ada

yang

menggunakan

keduanya dan ada

yang hanya

menggunakan

salah

satunya,tergantung

dari jenis

sahamnya

2.Analisa teknikal

biasa digunakan

dalam rentang

yang lebih

singkat,sedangkan

fundamental untuk

jangka panjang

46

2.3 Hubungan antar Variabel

1.Pengaruh Kurs terhadap Indeks Harga Saham

Nilai tukar suatu mata uang asing adalah harga mata uang suatu negara

terhadap negara asing lainnya. Pengaruh nilai tukar terhadap IHSG adalah

terkait dengan ekspektasi investor terhadap perekonomian suatu negara. Nilai

tukar rupiah terhadap dolar terdepresiasi (melemah), akan menimbulkan sikap

khawatir dikalangan investor.Bagi investor, depresiasi rupiah terhadap dolar

menandakan bahwa prospek perekonomian Indonesia suram, sebab depresiasi

rupiah dapat terjadi apabila faktor fundamental perekonomian Indonesia

tidaklah kuat, sehingga dolar Amerika akan menguat dan akan menurunkan

Indeks Harga Saham Gabungan di BEI. (Sangga, 2017) memperlihatkan hasil

bahwa variabel kurs berpengaruh secara positif dan signifikan terhadap Indeks

harga saham, artinya semakin besar variabel perubahan kurs mata uang, semakin

menambah baik kinerja saham. Pengaruh positif ini berarti bahwa nilai tukar rupiah

dan IHSG berbanding lurus. Jika nilai tukar rupiah semakin kuat mengakibatkan

IHSG semakin baik, begitu pula sebaliknya jika nilai tukar rupiah semakin

lemah maka IHSG akan semakin buruk.

2. Pengaruh Suku Bunga terhadap Indeks Harga Saham

Tingkat pengembalian yang diharapkan investor pada investasi saham

seringkali dipengaruhi oleh pendapatan yang diperoleh investor pada alternatif

investasi lain. Tingkat bunga mempunyai pengaruh yang besar terhadap harga

saham. Suku bunga yang semakin tinggi memperlesu perekonomian, kemudian

47

menaikkan biaya bunga. Dengan demikian suku bunga yang semakin tinggi dapat

menurunkan laba perusahaan dan menyebabkan para investor menjual saham dan

memindahkan dana ke pasar obligasi. Tingkat bunga yang tinggi membuat investor

lebih tertarik menanamkan modalnya di instrument lain seperti di bank karena

tingkat pengembalian yang cukup tinggi. Para investor yang keluar dari pasar

saham akan menurunkan harga saham pada umumnya dan akan berpengaruh besar

terhadap Indeks Harga Saham. Dengan demikian Suku Bunga SBI berpengaruh

negatif terhadap Indeks Harga Saham.

3.Pengaruh Inflasi terhadap Indeks Harga Saham

Inflasi didefinisikan sebagai kecenderungan dari harga-harga untuk menaik

secara umum dan terus menerus (Boediono, 2001). Peningkatan inflasi secara

relatif merupakan sinyal negatif bagi investor di pasar modal. Inflasi meningkatkan

pendapatan dan biaya perusahaan. Jika peningkatan biaya produksi lebih tinggi dari

peningkatan harga yang dapat dinikmati oleh perusahaan, maka tentunya

profitabilitas perusahaan akan turun. Jika keuntungan yang diperoleh perusahaan

kecil, hal ini akan mengakibatkan para investor enggan menanamkan dananya di

perusahaan tersebut sehingga harga saham akan menurun. Apabila semakin tinggi

tingkat inflasi, maka akan menyebabkan rendahnya indeks harga saham. Dengan

demikian inflasi mempunyai pengaruh yang negatif terhadap Indeks Harga Saham.

48

2.4 Kerangka Pemikiran

Gambar 2.1 Kerangka Pemikiran

2.5 Hipotesis

Menurut Ghozali (Ghozali, 2001), hipotesis adalah hasil praduga sementara

dan masih harus dibuktikan kebenarannya dengan alat uji analisis. Hipotesis di

susun berdasarkan kebenarannya dan juga sesuai dengan kerangka pemikiran serta

penelitian terdahulu. Berikut Hipotesis dalam penelitian ini (dengan taraf

signifikansi 0,05%).

1. Kurs secara parsial berpengaruh positif dan signifikan terhadap Indeks Harga

saham sektor infrastruktur pada tahun 2005-2019.

2. Suku bunga secara parsial berpengaruh negatif dan signifikan terhadap Indeks

Harga saham sektor infrastruktur pada tahun 2005-2019.

3. Inflasi secara parsial berpengaruh negatif dan signifikan terhadap Indeks Harga

saham sektor infrastruktur pada tahun 2005-2019.

US$/Rp

Suku Bunga

Inflasi

Indeks Harga Saham

Sektor Infrastruktur

49

4. Kurs,Suku bunga, serta inflasi secara bersama-sama berpengaruh secara simultan

terhadap terhadap Indeks Harga saham sektor infrastruktur pada tahun 2005-

2019.

50

BAB III

METODE PENELITIAN

A. Ruang Lingkup Penelitian

Penelitian ini bertujuan untuk menguji pengaruh variabel-variabel

makroekonomi seperti tingkat suku bunga SBI, nilai kurs dollar,dan inflasi terhadap

indeks harga saham sektor infrastruktur. Penulis menggunakan dua jenis variabel

dalam penelitian ini, yang pertama adalah variabel dependen dan yang kedua adalah

variabel independen. Variabel dependen yang digunakan oleh penulis adalah indeks

harga saham sektor infrastruktur (selaku y) dan variabel independen yang

digunakan oleh penulis adalah kurs dollar (selaku x1), suku bunga SBI (selaku x2),

dan inflasi (selaku x3). Variabel-variabel tersebut akan diuji menggunakan metode

analisis regresi berganda. Sampel yang digunakan pada penelitian ini adalah data

indeks harga saham sektor infrastruktur ,suku bunga SBI, nilai kurs dollar,dan

inflasi dari bulan Januari 2005 sampai dengan Desember 2019.

B. Jenis Penelitian

Metodologi penelitian diibaratkan sebagai acuan menjawab pertanyaan

penelitian dalam suatu penelitian. Metodologi penelitian mengandung makna cara

mendapatkan data yang dibutuhkan bagi kepentingan penelitian, untuk menjawab

rumusan masalah. Metodologi penelitian sangat menentukan arah penelitian, baik

usaha dalam menghimpun data maupun sebagai petunjuk bagaimana penelitian ini

akan dilakukan. Maka dari itu, jenis pada penelitian kali ini adalah bersifat

deskriptis kuantitatif, dimana deskriptif digunakan untuk menjelaskan dan

51

menggambarkan pengaruh variabel-variabel makroekonomi seperti tingkat suku

bunga SBI, nilai kurs dollar,dan inflasi terhadap indeks harga saham sektor

infrastruktur, sementara kuantitatif digunakan karena peristiwa makroekonomi

seperti tingkat suku bunga SBI, nilai kurs dollar,inflasi, dan indeks harga saham

sektor infrastruktur dijelaskan dengan angka-angka yang nantinya akan diolah

menggunakan aplikasi pengolahan data eviews.

C. Metode Penentuan Populasi dan Sampel

Populasi dalam penelitian ini adalah indeks harga saham. Hampir seluruh

negara di dunia mempunyai bursa efek. Pada setiap bursa efek terdapat berbagai

jenis indeks harga saham yang dihitung berdasarkan kriteria masing-masing.

Sampel yang digunakan dalam penelitian ini adalah indeks harga saham sektoral

di BEI. Penentuan indeks harga saham sektor infrastruktur sebagai sampel

berdasarkan teknik purposive sampling. Purposive sampling adalah teknik

pengambilan sampel sumber data dengan pertimbangan tertentu (Sugiyono, 2011).

indeks harga saham sektor infrastruktur dipilih berdasarkan kriteria-kriteria

tertentu yang diinginkan:

1. Merupakan salah satu indeks harga saham di BEI

2. Merupakan indeks yang menggunakan harga saham seluruh perusahaan

emiten konstruksi dan properti yang tercatat di BEI.

Metode pengambilan sample menggunakan metode Purposive Sampling,

yang mengambil subjek penelitian bukan secara random, daerah, ataupun

strata/tingkatan, namun berdasarkan tujuan dan maksud tertentu (Arikunto, 2010).

52

D. Metode Pengambilan Data

Menurut Siregar (Siregar, 2013), data adalah sebuah informasi berupa

numerik yang menjelaskan suatu keadaan/fakta, yang dapat diolah secara

kuantitatif maupun kualitatif. Pengumpulan data dilakukan untuk mencapai sebuah

hasil yang diinginkan dalam sebuah penelitian, berikut jenis-jenis data dan cara

mengumpulkannya.

1. Data primer

Data primer adalah data yang diperoleh secara langsung. Beberapa metode

untuk mendapatkan data primer adalah sebagai berikut, (i) melakukan

wawancara, (ii) melakukan jajak pendapat dengan responden yang dituju,

dan (iii) melakukan observasi dari suatu peristiwa yang terjadi atau proyek

yang sedang berlangsung. Tingkat keakuratan data primer dan tingkat

kebohongan data yang rendah adalah salah satu kelebih dari menggunakan

data primer. Karena data primer menggambarkan kejadian langsung suatu

keadaan ataupun peristiwa dari hasil wawancara atau jajak pendapat.

Kelemahan dari data primer adalah membutuhkan banyak biaya untuk bisa

terjun secara langsung ke lapangan, dan juga membutuhkan banyak waktu,

karena peneliti diharuskan untuk bisa terjun langsung ke suatu subjek/objek

dalam rangka meneliti penelitiannya.

2. Data sekunder

Data sekunder adalah data yang tidak didapatkan dari sumbernya secara

langsung. Biasanya, data sekunder didapatkan dari sebuah instansi,

53

lembaga, maupun organisasi yang terkait dengan penelitiannya. Biasanya

juga instnasi, lembaga dan organisasi tersebut memplubikasikan data secara

umum melalui sebuah buku, literatur, laporan tahunan, dokumen, arsip,

infografis atau berbagai macam lainnya. Biaya yang cukup sedikit dn juga

waktu yang dipakai untuk mendapatkan data sekunder tidak terlalu banyak,

adalah beberapa hal dari keunggulan memakai data sekunder. Namun,

terkadang data sekunder memiliki beberapa masalah saat pengolahannya,

baik secara statistical maupun ekonometrikal, karena data yang didapat

tersebut tidak secara langsung dihimpun. Kelemahannya lainnya, biasanya

data sekunder memiliki tingkat keakuratan yang cukup rendah.

Berdasarkan penjelasan diatas, maka jenis data yang akan peneliti gunakan

adalah data sekunder, karena tidak diperoleh langsung dari sumbernya. Teknik

pengambilan data yang penulis lakukan adalah teknik dokumentasi laporan-laporan

pemerintah dan juga teknik studi pustaka dengan melihat data dari literatur-literatur

terdahulu. Dikarenakan data yang penulis gunakan adalah data sekunder, maka

penulis mengambil data tersebut dari Badan Pusat Statistika , Bank Indonesia, dan

website seperti investing.com serta yahoo.finance.com, yang diambil dari kurun

waktu 2005-2019.

E. Metode Analisis Data

Metode penelitian yang peniliti gunukan pada penilitian ini adalah analisis

data kuantitatif, dikarenakan data yang peneliti gunakan adalah data yang

menjelaskan suatu peristiwa menggunakan angka-angka, yang hasilnya nanti akan

objektif sesuai dengan penjabaran angka-angka tersebut. Kemudian hasil yang

54

peneliti temukan akan penilit cocok-kan dengan landasan teori, sehingga hasil

kesimpulannya tidak subjektif dari pemikiran pribadi penulis. Penelitian pengaruh

tingkat suku bunga SBI, nilai kurs dollar,dan inflasi terhadap Indeks Harga Saham

Sektor infrastruktur menggunakan metode regresi model data time series.

Data time series merupakan jenis data yang dikumpulkan menurut urutan

waktu dalam suatu rentang waktu tertentu. Jika waktu dipandang bersifat diskrit

(waktu dapat dimodelkan bersifat kontinu), maka frekuensi pengumpulan datanya

selalu sama (equidistant). Dalam kasus diskrit, frekuensi dapat berupa misalnya

detik, menit, jam, hari, minggu, bulan atau tahun. Selanjutnya model analisis yang

peneliti gunakan dalam penelitian kali ini adalah analisis regresi berganda time

series. Untuk melihat pengaruh tingkat suku bunga SBI, nilai kurs dollar,dan inflasi

terhadap indeks harga saham sektor infrastruktur, peneliti menggunakan suatu

model persamaan yang akan peneliti estimasi dalam penelitian kali ini.

IHSSIit = β0 + β1Kursit + β2SBIit + β3Inflasiit + εit……………………………. (1)

Keterangan :

IHSSIit = Indeks Harga saham sektor infrastruktur di Indonesia pada periode t

Kursit = Kurs Dollar terhadap rupiah di Indonesia pada periode t

SBIit = Suku bunga SBI di Indonesia periode t

Inflasiit = Tingkat Inflasi di Indonesia periode t

β0 = Intercept/Konstanta

β1, β2, β3 = Koefisien Regresi

55

εit = Error term

F. Pengujian Model

1. Uji Asumsi Klasik

Uji asumsi klasik bertujuan untuk menguji data-data yang akan digunakan

dalam penelitian ini apakah telah memenuhi asumsi klasik, yaitu data terdistribusi

normal, tidak terjadi gejala multikolinearitas, tidak terdapat autokorelasi dan tidak

terjadi gejala heteroskedastisitas. Jika telah memenuhi keempat hal tersebut maka

model regresi akan memberikan hasil yang Best Linear Unbiased Estimator

(BLUE), (ghozali, 2011).

3.1.1 Uji Normalitas

Menurut (ghozali, 2011) uji normalitas bertujuan untuk menguji apakah

dalam model regresi, variabel pengganggu atau residual memiliki distribusi normal.

Model regresi yang baik memiliki distribusi data normal atau mendekati normal.

Keputusan terdistribusi normal tidaknya data adalah dengan melihat nilai

Probabilitas Jarque-Bera. Jika Probabilitas Jarque Bera lebih besar dari 0,05 maka

data terdistribusi secara normal,sebaliknya apabila nilainya lebih kecil maka data

tidak berdistribusi normal.

3.1.2 Uji Multikolinearitas

Uji multikolonieritas bertujuan untuk menguji apakah model regresi

ditemukan adanya korelasi antar variabel bebas (independen). Model regresi yang

56

baik seharusnya tidak terjadi korelasi di antara variabel independen. Jika variabel

independen saling berkolerasi, maka variabel-variabel ini tidak orgonal. Variabel

orgonal adalah variabel independen yang nilai korelasi antar sesama variabel

independen sama dengan nol (ghozali, 2011).

Ada beberapa cara yang digunakan untuk mendeteksi multikolonieritas,

akan tetapi untuk mendeteksi ada tidaknya multikoliniearitas dalam model regresi

dalam penelitian ini dilihat dari tolerance value atau variance inflation factor (VIF).

Adapun pemilihan tolerance value atau variance inflation factor (VIF) dalam

penelitian ini karena cara ini merupakan cara umum yang dilakukan dan dianggap

lebih handal dalam mendeteksi ada-tidaknya multikolonieritas dalam model regresi

serta pengujian dengan tolerance value atau variance inflation factor (VIF) lebih

lengkap dalam menganalisis data. Dasar pengambilan keputusan dengan tolerance

value atau variance inflation factor (VIF) dapat disimpulkan sebagai berikut :

1. Jika nilai tolerance > 0,1 dan nilai VIF < 10, maka dapat disimpulkan

bahwa tidak ada multikolinearitas antar variabel independen dalam model

regresi.

2. Jika nilai tolerance < 0,1 dan nilai VIF > 10, maka dapat disimpulkan

bahwa ada multikolinearitas antar variabel independen dalam model regresi.

3.1.3 Uji Autokorelasi

Uji autokorelasi bertujuan menguji apakah dalam model regresi linear ada

korelasi antara kesalahan pengganggu pada periode t dengan kesalahan pengganggu

pada periode t-1 (sebelumnya). Jika terjadi korelasi, maka dinamakan ada problem

57

autokorelasi, model regresi yang baik adalah regresi yang bebas dari autokorelasi

(ghozali, 2011). Untuk mendeteksi ada tidaknya autokorelasi dalam penelitian ini

digunakan uji uji LM.Uji ini menghasilkan statistik Breusch-Godfrey.Program

eviews memberikan kemudahan dalam mendekteksi ada tidaknya masalah

autokorelasi ini,yaitu dengan melihat probabilitas(p-value) dari observasi R2.Jika

R2 > 0,05 maka tidak terjadi autokorelasi,begitupun jika R2 < 0,05 maka terjadi

autokorelasi (Hadianto, 2019).

3.1.4 Uji Heteroskedastisitas

Uji heteroskedastisitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi

terjadi ketidaksamaan variance dari residual satu pengamatan ke pengamatan yang

lain. Jika variance dari residual satu pengamatan ke pengamatan lain tetap, maka

disebut homoskedastisitas dan jika berbeda disebut heteroskedastisitas.Model

regresi yang baik adalah yang homoskedastisitas atau tidak terjadi

heteroskedastisitas (ghozali, 2011).

Salah satu cara untuk mengetahui apakah terdapat heteroskedastisitas adalah

dengan menggunakan uji heteroskedastisitasGlejser.Untukmengetahui terjadi atau

tidaknya heteroskedastisitas pada model regresi dapat dilihat dari nilai

Probabilitasnya (F hitung), apabila nilai probabilitas lebih besar dari 5% maka tidak

terjadi heteroskedastisitas, begitu pula apabila nilai probabilitasnya lebih kecil

maka terjadi heteroskedastisitas pada model regresi.

58

2. Metode Estimasi

Setelah menetapkan asumsi yang paling tepat, maka diperlukan juga untuk

menetapkan metode estimasi yang paling tepat. Estimasi atau pendugaan adalah

sebuah proses yang menggunakan sampel statistik untuk menduga atau menaksir

hubungan parameter populasi yang tidak diketahui. Dengan adanya estimasi,

keadaan parameter populasi dapat diketahui. Karena estimasi merupakan suatu

pernyataan mengenai parameter populasi yang diketahui berdasarkan populasi dari

sampel, sehingga hal ini sampel random yang diambil dari populasi yang

bersangkutan. Menurut Hasan (Hasan, 2017), ada ciri-ciri pendugaan yang baik

adalah efisien, konsisten, serta tidak bias (unbiased). Dalam menentukan estimasi

terdapat dua, Diantaranya sebagai berikut:

a. Ordinary Least Square (OLS)

𝑌𝑖 = 𝛽0 + 𝛽1𝑋1𝑖 + 𝛽2𝑋2𝑖 + ⋯ + 𝛽𝑘𝑋𝑘𝑖 + 𝜀𝑖 Ordinary Least Square (Kuadrat

terkecil biasa) merupakan salah satu metode bagian dari kuadrat terkecil atau

sering disebut kuadrat terkecil saja. Metode ini sering digunakan para peneliti

atau ilmuwan untuk proses penghitungan suatu persamaan regresi sederhana.

Dalam penggunaan regresi, terdapat beberapa asumsi dasar yang dapat

menghasilkan estimator linier tidak bias yang terbaik dari model regresi yang

diperoleh dari metode kuadrat terkecil biasa atau dikenal dengan regresi OLS

agar taksiran koefisien regresi itu bersifat BLUE (Best Linier Unbiased

Estimator). Misalkan:

Yang dapat secara ringkas ditulis dalam notasi matriks sebagai berikut:

59

𝑌 = 𝑋𝛽 + 𝜀

Dengan β adalah suatu vektor kolom k-unsur dari penaksir parameter kuadrat

terkecil biasa dan ε adalah suatu vektor kolom n x 1 dari n residual (Gujarati, 1999).

Variabel ε sangat memegang peran dalam model ekonometrika, akan tetapi variabel

ini tidak dapat diteliti dan tidak juga tersedia informasi tentang bentuk distribusi

kemungkinannya. Selain asumsi mengenai distribusi probabilitasnya, beberapa

asumsi lainnya khususnya tentang sifat statistiknya perlu dibuat dalam menerapkan

metode OLS.

G. Uji Statistik

3.1.5 Koefisien Determinasi (R2)

Koefisien determinasi (R2) pada intinya mengukur seberapa jauh

kemampuan model menerangkan variasi variabel independen. Nilai R2 yang kecil

berarti kemampuan variabel-variabel independen dalam menjelaskan variasi

variabel dependen sangat terbatas, sebaliknya nilai R2 yang mendekati satu berarti

variabel-variabel independen memberikan hampir semua informasi yang

dibutuhkan untuk memprediksi variasi variabel dependen. Nilai koefisien

determinasi yang digunakan dalam penelitian ini adalah nilai adjusted R2 karena

variabel independen yang digunakan dalam penelitian ini lebih dari dua variabel.

Selain itu nilai adjusted R2 dianggap lebih baik dari nilai R2, karena nilai adjusted

R2 dapat naik atau turun apabila satu variabel independen ditambahkan ke dalam

model regresi (Ghozali, 2001).

60

3.1.6 Uji Signifikan Parsial (Uji t)

Uji statistik t pada dasarnya menunjukkan seberapa jauh pengaruh satu

variabel penjelas/independen secara individual dalam menerangkan variabel

dependen (Ghozali, 2011). Dalam penelitian ini uji t digunakan untuk menguji

hipotesis H1, H2, H3 yaitu pengaruh Kurs Dollar, Suku bunga, dan Inflasi secara

parsial terhadap IHSG.Menurut (ghozali, 2011), uji t dilakukan dengan

membandingkan signifikansi thitung dengan ttabel dengan ketentuan :

1. H0 diterima dan Ha ditolak jika t hitung < t tabel untuk α = 0,05

2. H0 ditolak dan Ha diterima jika t hitung > t tabel untuk α = 0,05

3.1.7 Uji Signifikan Simultan (Uji F)

Uji statistik F pada dasarnya menunjukkan apakah semua varibel

independen atau bebas yang dimasukkan dalam model mempunyai pengaruh secara

bersama- sama terhadap variabel dependen/terikat (ghozali, 2011). Di dalam

penelitian ini uji F digunakan untuk menguji pengaruh Indeks Saham Dunia, Kurs

(USD/IDR), BI Rate, Crude Oil secara simultan terhadap IHSG. Menurut Ghozali

(2011), uji F dilakukan dengan membandingkan signifikansi Fhitung dengan Ftabel

dengan ketentuan :

1. H0 diterima dan Ha ditolak jika F hitung < F tabel untuk α = 0,05

2. H0 ditolak dan Ha diterima jika F hitung > F tabel untuk α = 0,05

61

H. Model Penelitian & Operasional Variabel Penelitian

Model penelitian yang digunakan oleh peneliti adalah model regresi data

panel dengan metode GLS, berikut adalah model yang digunakan:

𝐼𝐻𝑆𝑆𝐼𝑖∗ = 𝛽𝑖

∗𝐾𝑢𝑟𝑠0𝑖∗ + 𝛽2

∗𝑆𝐵𝐼𝑖∗ + 𝛽3

∗𝐼𝑛𝑓𝑙𝑎𝑠𝑖𝑖∗ + 𝑢𝑖

∗

Penjelasan:

IHSSI : Indeks Harga Saham Sektor Infrastruktur

Kurs : Kurs Dollar terhadap rupiah

SBI : Suku Bunga SBI

Inflasi : Tingkat Inflasi

Menurut Sugiyono (Sugiyono, 2011), Variabel penelitian adalah sesuatu hal

berbentuk variabel yang telah ditetapkan oleh peneiliti dan telah dipelajari

sehingga, sehingga diperoleh informasi tentang hal tersebut (variabel) dan

kemudian ditarik serta disimpulan dalam bentuk model. Variabel bebas didalam

penelitian ini menggunakan data variable makroekonomi untuk mengetahui

pengaruhnya terhadap Indeks Harga Saham Sektor Infrastruktur, lebih spesifiknya,

variabel bebas yang peneliti pakai adalah nilai kurs,tingkat suku bunga,dan tingkat

inflasi. Sementara variabel terikatnya adalah Indeks Harga Saham Sektor

Infrastruktur. Untuk menjaga agar pembahasan pada satu variabel tidak melebar,

peneliti telah membuat landasan operasional variabel penelitian. Operasional

variabel-variabel penelitian dalam penelitian ini adalah sebagai berikut.

62

1. Indeks Harga Saham Sektor Infrastruktur, data yang digunakan adalah

Indeks Harga Saham Sektor Infrastruktur di Bursa Efek Indonesia pada

tahun 2005-2019 dengan satuan indeks komponen.

2. Kurs dollar terhadap rupiah, data yang digunakan adalah data kurs dollar

terhadap rupiah yang dikeluarkan Bank Indonesia pada tahun 2005-2019

dengan satuan rupiah.

3. Suku bunga SBI, data yang digunakan adalah data tingkat suku bunga yang

dikeluarkan Bank Indonesia setiap bulannya pada tahun 2005-2019 dengan

satuan persen.

4. Inflasi, data yang digunakan adalah data tingkat Inflasi yang dikeluarkan

Bank Indonesia setiap bulannya pada tahun 2005-2019 dengan satuan

persen.

Definisi variabel-variabel:

1. Indeks Harga Saham Sektor Infrastruktur(Y)

a. Indeks yang didalamnya terdapat indeks harga saham sektor property

seperti APLN,BSDE,CTRA dan konstruksi seperti saham

WIKA,WSKT,ADHI ,PTPP .

b. Indeks yang mencatat pergerakan harga dan menggambarkan perubahan

harga setiap satu hari perdagangan di Bursa Efek Indonesia

2. Kurs (USD/IDR) (X1)

Nilai kurs Dollar AS (USD) adalah harga atau nilai nominal USD 1

terhadap mata uang rupiah. Nilai tukar mata uang (exchange rate) atau

63

sering disebut kurs merupakan harga mata uang terhadap mata uang lainnya.

Kurs merupakan salah satu harga yang terpenting dalam perekonomian

terbuka mengingat pengaruh yang demikian besar bagi neraca transaksi

berjalan maupun variabelvariabel makro ekonomi yang lainnya. Kenaikan

nilai tukar (kurs) mata uang dalam negeri disebut apresiasi atas mata uang

(mata uang asing lebih murah, hal ini berarti nilai mata uang asing dalam

negeri meningkat). Penurunan nilai tukar (kurs) disebut depresiasi mata

uang dalam negeri (mata uang asing menjadi lebih mahal, yang berarti mata

uang dalam negeri menjadi merosot).

Dalam penelitian ini, satuan ukur yang digunakan adalah besarnya

Nilai Tukar Rupiah Terhadap Dollar AS pada penutupan perdagangan

valuta asing tiap bulan dalam satuan rupiah selama Januari 2005 - December

2019.

3. Suku Bunga SBI (X2)

BI Rate adalah suku bunga kebijakan yang mencerminkan sikap atau

stance kebijakan moneter yang ditetapkan oleh bank Indonesia dan

diumumkan kepada publik. Sertifikat Bank Indonesia yang selanjutnya

disebut SBI adalah surat berharga dalam mata uang rupiah yang diterbitkan

oleh Bank Indonesia sebagai pengakuan utang berjangka waktu pendek.

Jangka waktu jatuh tempo SBI mulai dari 1 bulan, 3 bulan, dan 6 bulan

(Siamat, 2005). SBI merupakan instrumen yang digunakan dalam rangka

pelaksanaan Operasi Pasar Terbuka sebagai pelaksanaan kebijakan

moneter oleh Bank Indonesia .

64

Data suku bunga bank Indonesia yang digunakan dalam penelitian ini adalah

data suku bunga bank indonesia dari periode Januari 2005 - December 2019.

yang dipublikasikan BI tiap bulan dalam satuan %.

5. Inflasi (X3)

Inflasi adalah data naiknya harga-harga barang secara umum dan

terus menerus.Inflasi didefinisikan sebagai suatu gejala di mana tingkat

harga umum mengalami kenaikan secara terus menerus (Muana, 2001).

Inflasi berdasarkan besarnya dikelompokan ke dalam 4 bagian yaitu:

1.Inflasi ringan (kurang dari 10% / tahun)

2.Inflasi sedang (antara 10% sampai 30% / tahun)

3.Inflasi berat (antara 30% sampai 100% / tahun)

4.Hiperinflasi (lebih dari 100% / tahun)

Sedangkan menurut penyebabnya dibedakan menjadi dua yaitu

demand pull inflation dan cost pull inflation.Inflasi diukur dengan

menghitung perubahan tingkat persentase perubahan sebuah indeks harga.

Indeks harga tersebut di antaranya yaitu Indeks harga konsumen (IHK) atau

consumer price index (CPI), adalah indeks yang mengukur harga rata-rata

dari barang tertentu yang dibeli oleh konsumen.Data yang digunakan dalam

penelitian ini adalah data inflasi yang dipublikasikan bps setiap bulannya

pada periode Januari 2005 - December 2019.

.

65

BAB IV

HASIL DAN PEMBAHASAN

A. Pembahasan( Analisis)

Dalam penelitian ini yang dijadikan variabel dependen adalah indeks

harga saham sektor infrastruktur. Membangun infrastruktur ibarat membangun

sebuah peradaban baru. Kehadiran infrastruktur dapat menjadi jembatan

penghubung bagi urat nadi perekonomian, termasuk mobilitas sosial. Lebih jauh

lagi, implikasi pembangunan infrastruktur dapat menurunkan biaya logistik,

memperkecil ketimpangan, meningkatkan kualitas hidup masyarakat, hingga

memupus kesenjangan ekonomi antar wilayah.

Sejak zaman Soekarno, pemerintah sudah mulai melakukan pembangunan

tetapi berfokus pada infrastruktur Jakarta sebagai ibu kota Indonesia. Saat itu

Presiden Soekarno nekat membangun Istana Olahraga Senayan pada 1958 dengan

bantuan Uni Soviet. Selanjutnya disusul pembangunan Monumen Nasional pada

1961, Hotel Indonesia 1962 serta sejumlah jalan dan jembatan. Beberapa

perusahaan seperti PLN, KAI hingga TVRI pun berhasil dinasionalisasi hingga

manfaatnya dirasakan oleh masyarakat Indonesia.

Pada zaman Orde Baru pembangunan infrastruktur lebih gencar lagi dan

terencana. Presiden Soeharto bahkan mengalokasikan anggaran untuk infrastruktur

mencapai tujuh persen terhadap Produk Domestik Bruto (PDB). Tak salah jika pada

masa itu Soeharto dijuluki sebagai bapak pembangunan bangsa. Apalagi rancangan

pembangunan tersebut dibuat dalam Garis Besar Haluan Negara (GBHN) dengan

66

infrastruktur fisik paling menonjol yakni, jalan tol sepanjang 550 kilometer.

Sementara itu, pembangunan infrastruktur di era Habibie, Gus Dur, dan

Megawati agak tersendat dan stagnan. Hal ini dikarenakan pergantian rezim

kepemimpinan yang tidak mencapai dua tahun. Namun, pembangunan infrastruktur

fisik seperti jalan tol tetap dilanjutkan termasuk memulai pembangunan jembatan

Suramadu.

Berbeda, pada era Susilo Bambang Yudhoyono (SBY) rancangan

pembangunan infrastruktur lebih terencana lantaran masuk ke dalam Master Plan

Percepatan dan Perluasan Pembangunan Ekonomi Indonesia (MP3EI). Alokasi

anggaran pembangunan infrastruktur kala itu juga terus meningkat dari angka Rp76

triliun pada 2009 menjadi Rp. 206 triliun pada 2014. Sayangnya, rancangan apik

tersebut banyak yang belum terealisasi sehingga dilanjutkan di masa kepemimpinan

Joko Widodo. SBY tercatat hanya mampu merampungkan sepanjang 230 km jalan

tol, pengembangan bandara di Kalimantan dan Sumatera, jalur ganda kereta api,

serta sejumlah proyek pembangkit listrik.

Barulah pada masa Jokowi menjabat, infrastruktur dibangun secara masif

dan merata hingga ke pelosok negeri. Seperti kita ketahui pada era pemerintahan

Jokowi pembangunan infrastruktur sangat banyak yang dikerjakan, baik

infrastruktur jalan raya, jalan tol dan penyediaan perumahan bagi masyarakat.

Keseriusan Pemerintahan Jokowi dalam pembangunan infrastruktur tidak lepas dari

fakta-fakta sebelumnya yang menunjukan terdapat ketimpangan harga antar daerah

karena sulitnya mobilisasi. Fokus pemerintahan Jokowi dibidang ini terbukti dari

67

data alokasi anggaran infrastruktur yang meningkat setiap tahunnya sebagai

berikut:

Tabel 4.1 Anggaran Infrastruktur


2009 76,3 T

2010 86,00 T 13.49

2011 114,2 T 32.79

2012 145,5T 21.51

2013 155,9 T 7,14

2014 177,9 T 14,11

2015 256,1 T 43,95

2016 269,1 T 5,1

2017 388,3 T 44,3

2018 410,7 T 5,8

2019 415,0 T 1,04

(Data diambil dari https://www.kemenkeu.go.id/apbn2019)

Selain itu jika dilihat dari peringkat indeks infrastruktur dari global

competitiveness Index yang diambil dari laporan tahunan dari Forum Ekonomi

https://www.kemenkeu.go.id/apbn2019

https://id.wikipedia.org/wiki/Forum_Ekonomi_Dunia

68

Dunia (World Economic Forum). Laporan ini menyoal kemampuan negara-negara

untuk menyediakan kemakmuran tingkat tinggi bagi warga negaranya. Hal ini

tergantung dari seberapa produktif sebuah negara menggunakan sumber daya yang

tersedia . Indeks ini digunakan oleh banyak kalangan akademisi. Dalam indeks

bagian infrastruktur menunjukan indeks daya saing infrastruktur Indonesia pada

tahun 2015-2016 berada di peringkat 62, dan kemudian di tahun 2016-2017 naik 2

peringkat, lalu pada periode 2017-2018 naik 8 peringkat ke urutan 52. Dalam 4

tahun kepemimpinan Jokowi, Indonesia mampu naik sebanyak 10 peringkat,

prestasi yang sangat membangggakan.

Gambar 4.1 Data Global Competitiveness Index

Data diambil dari:

http://www3.weforum.org/docs/GCR2018/05FullReport/TheGlobalCompetitivene

ssReport2018.pdf

Selain pembangunan infrastruktur jalan, pemerintah juga menaruh

perhatian pada pembangunan infrastruktur perumahan. Backlog rumah adalah salah

satu indikator yang digunakan oleh Pemerintah sebagaimana tertuang dalam

Rencana Strategis (Renstra) maupun Rencana Pembangunan Jangka Menengah

https://id.wikipedia.org/wiki/Forum_Ekonomi_Dunia

http://www3.weforum.org/docs/GCR2018/05FullReport/TheGlobalCompetitivenessReport2018.pdf

http://www3.weforum.org/docs/GCR2018/05FullReport/TheGlobalCompetitivenessReport2018.pdf

69

(RPJMN) yang terkait bidang perumahan untuk mengukur jumlah kebutuhan rumah

di Indonesia. Backlog rumah dapat diukur dari sisi kepenghunian maupun dari sisi

kepemilikan.. Jumlah backlog perumahan menurut perspektif menghuni

(Perspektif Kementerian PUPR) tahun 2010 sebanyak 7,1 juta unit rumah dan

tahun 2014 sebanyak 7,8 juta unit rumah. Hal ini menunjukkan bahwa angka

backlog mengalami kenaikan, artinya pertumbuhan kebutuhan rumah

(pertumbuhan rumah tangga) tidak diimbangi dengan kemampuan penyediaan

rumah layak huni sesuai dengan angka tambahan kebutuhan rumah. Sedangkan

backlog menurut perspektif memiliki (perspektif BPS), terjadi penurunan angka

backlog, yaitu tahun 2010 sebanyak 13,5 juta unit rumah, tahun 2014 menjadi

sebanyak 13 juta unit rumah. Penurunan ini menunjukkan adanya peningkatan

angka kepemilikan rumah. Namun, penurunan backlog tersebut belum cukup

signifikan dalam mengurangi angka backlog yang masih tinggi. Maka dari itu

pemerintahan Jokowi menargetkan program sejuta rumah setiap tahunnya untuk

mengatasi backlog tersebut berupa pembangunan rumah tapak, rusunawa,

rusunami. Pembagian ketiga jenis rumah tersebut dikarenakan kondisi geografis

dan kepadatan penduduk di setiap provinsi di Indonesia.

Hal diatas akan berpengaruh kepada saham properti dan konstruksi.

Pengolahan data penelitian ini menggunakan software EViews untuk dapat

menjelaskan dan menganalisis variabel-variabel yang diteliti dalam penelitian ini,

antara lain variabel dependen yaitu IHSS (Indeks Harga Saham Sektor

Infrastruktur) dan variabel independennya adalah Kurs Dollar, Suku bunga, Inflasi.

70

A.1. Analisis Teknik

A.1.1 Uji Asumsi Klasik

a. Uji Normalitas

Model regresi yang baik adalah yang memiliki distribusi data normal atau

mendekati normal (Ghozali, 2001). Uji normalitas dilakukan untuk mengetahui

apakah data yang digunakan dalam penelitian berdistribusi secara normal atau tidak.

Dalam penelitian ini uji normalitas menggunakan uji Jarque-Bera. Dalam uji

Jarque-Bera, keputusan terdistribusi normal tidaknya data adalah dengan melihat

nilai Probabilitas Jarque-Bera. Jika Probabilitas Jarque Bera hitung lebih besar dari

0,05 maka data terdistribusi secara normal, sebaliknya apabila nilainya lebih kecil

maka data tidak berdistribusi normal. Berikut gambar hasil uji normalitas data:

Gambar 4.5 Output Uji Jarque-Bera

Pada gambar diatas dapat dilihat bahwa nilai probabilitas Jarque Bera pada

penilitian ini adalah 0,522158. Maka nilai probabilitas Jarque Bera pada penelitian

ini lebih besar daripada 0,05. Sehingga data dalam penelitian ini terdistribusi secara

normal.

b. Uji Multikolinieritas

Dalam penelitian diperlukan uji Multikolinieritas, Uji Multikolinieritas

bertujuan untuk mengetahui apakah terdapat korelasi antara variabel independen.

Probability 0,522158

71

Model regresi yang baik adalah yang variabel bebasnya tidak menunjukkan adanya

korelasi satu sama lain. Untuk mengetahui ada atau tidaknya multikolinieritas salah

satu caranya adalah dengan melihat nilai variance inflation factor (VIF).

Nilai VIF yang lebih besar daripada 10 dianggap menunjukkan adanya

multikolinearitas yang tinggi (Gujarati, 2013). Uji Multikolinieritas dalam

penelitian ini dilakukan dengan melihat nilai centered Variance Inflation Factors

(VIF). Apabila pada variabel bebas terdapat nilai centered VIF lebih besar dari 10,

maka terjadi multikolinieritas. Berikut table hasil Uji Multikolinieritas pada

penelitian ini:

Tabel 4.6

Output Uji Multikolinieritas

Pada table diatas menunjukkan bahwa tidak terdapat variabel bebas yang

memiliki nilai centered VIF lebih besar daripada 10 (VIF>10). Maka dapat

Variable

Centered

VIF

C NA

KURS 1.328882

SBI 3.061225

INFLASI 2.743948

72

dikatakan tidak terdapat multikolinieritas pada model regresi dalam penelitian ini.

c.Uji Heteroskedastisitas

Untuk kita mengetahui apakah terdapat ketidaksamaan varian dalam model

regresi dilakukan uji heteroskedastisitas. Uji heteroskedastisitas bertujuan untuk

menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan variance dari residual

satu pengamatan ke pengamatan yang lain. Jika variance dari residual satu

pengamatan ke pengamatan yang lain tetap, maka disebut homoskedastisitas. Model

yang baik adalah yang homoskedastisitas (Ghozali, 2001). Salah satu cara untuk

mengetahui apakah terdapat heteroskedastisitas adalah dengan menggunakan uji

heteroskedastisitas Glejser. Untuk mengetahui terjadi atau tidaknya

heteroskedastisitas pada model regresi dapat dilihat dari nilai probabilitas F-

statistik, apabila nilai probabilitas lebih besar dari 5% maka tidak terjadi

heteroskedastisitas, begitu pula apabila nilai probabilitasnya lebih kecil maka

terjadi heteroskedastisitas pada model regresi. Tabel berikut menunjukkan hasil uji

heteroskedastisitas pada penelitian ini:

Tabel 4.7

Output Uji Heteroskedastisitas

Table diatas dapat dilihat pada nilai probabilitas F-statistik adalah 0,4876

nilai tersebut lebih besar daripada tingkat alpha yaitu 0,05 (5%) sehingga dapat

dikatakan bahwa tidak terjadi heteroskedastisitas pada penelitian ini.

Prob. F(3,33) 0.4876

73

d.Uji Autokorelasi

Uji autokorelasi bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi

terdapat korelasi antara error pada periode t dengan kesalahan penganggu pada

periode sebelumnya (t-1). Jika terjadi korelasi, maka dinamakan ada masalah

autokorelasi. Autokorelasi muncul karena observasi yang berurutan sepanjang

waktu berkaitan satu sama lainnya (Ghozali, 2003). Untuk melihat ada tidaknya

autokorelasi dapat menggunakan uji LM. Uji ini menghasilkan statistik Breusch-

Godfrey. Program eviews memberikan kemudahan dalam mendekteksi ada

tidaknya masalah autokorelasi ini, yaitu dengan melihat probabilitas(p-value) dari

observasi R2. Jika R2 > 0,05 maka tidak terjadi autokorelasi, begitupun jika R2 <

0,05 maka terjadi autokorelasi (Hadianto, 2019). Hasil uji autokorelasi dalam

penelitian disajikan dalam table berikut:

Tabel 4.8 Output Uji Autokorelasi

Pada table diatas dapat dilihat nilai nilai p-value observasi R2 sebesar 0,0783

yang mana berati lebih besar dari 0,05, dapat dikatakan tidak terjadi autokorelasi

pada penelitian ini.

A.1.2 Uji Koefisien Determinasi (R2)

Koefisien determinasi menjelaskan variasi pengaruh variabel-variabel bebas

terhadap variabel terikatnya. Atau dapat pula dikatakan sebagai proporsi pengaruh

seluruh variabel bebas terhadap variabel terikat. Nilai koefisien determinasi dapat

Prob.Chi-Square(2) 0.4890

74

diukur oleh nilai R-Square atau Adjusted R-Square. Koefisien Determinasi (R2)

mengukur seberapa jauh kemampuan model dalam menerangkan variasi variabel

dependen. Nilai koefisien determinasi adalah diantara nol dan satu. Nilai yang kecil

berarti kemampuan variabel independen dalam menerangkan variabel dependen

sangat terbatas. Nilai yang mendekati satu berarti variabel independen memberikan

hampir semua informasi yang dibutuhkan untuk memprediksi variasi variabel

dependen (Ghozali, 2001).Adjusted R-Square digunakan pada saat variabel bebas

lebih dari satu. Tabel berikut menunjukkan nilai koefisien determinasi dalam

penelitian ini.

Tabel 4.9

Koefisien Determinasi (R2)

Pada table diatas dapat dilihat nilai Adjusted R-Square adalah sebesar

0.717002 atau 71,7002 %, yang artinya variabel dependen (Indeks Harga Saham

Sektor Infrastruktur) dapat dijelaskan oleh variabel-variabel independen yaitu Nilai

Kurs, SBI, dan Inflasi sebesar 71,7002 %, sedangkan sisanya sebesar 28,2998 %

dijelaskan oleh faktor-faktor lain atau yang tidak terdapat pada model regresi dalam

penelitian ini seperti politik, kebijakan pemerintah, pajak, dan lain sebagainya.

A.1.3 Uji F Simultan

Untuk mengetahui apakah model regresi dalam penelitan layak digunakan

Adjusted R-squared 0.717002

75

perlu dilakukan uji kelayakan model atau uji F. Uji ini dilakukan untuk

mengidentifikasi apakah variabel-variabel bebas mempengaruhi variabel terikat

secara bersama-sama (simultan). Uji statistik F pada dasarnya menunjukkan apakah

semua variabel independent yang dimasukkan dalam model mempunyai pengaruh

secara simultan terhadap semua variabel dependen (Ghozali, 2001). Apabila nilai

probabilitas F statistik lebih kecil dari tingkat kesalahan/error (alpha) 0,05 (yang

telah ditentukan) maka dapat dikatakan bahwa model regresi yang diestimasi layak,

sedangkan apabila nilai nilai probabilitas F statistik lebih besar dari tingkat

kesalahan 0,05 maka dapat dikatakan bahwa model regresi yang diestimasi tidak

layak. Berikut table output hasil penelitian ini:

Tabel 4.10

Output Uji Statistik secara Simultan (Uji F)

Dari hasil output diatas menunjukkan bahwa nilai probabilitas F statistik

adalah sebesar 0,000000, nilai tersebut lebih kecil daripada nilai alpha yaitu 5%.

Dapat dikatakan karena nilai probabilitas F-statistik lebih kecil dibandingkan

dengan nilai alpha, maka dapat disimpulkan model yang pene liti gunakan adalah

baik (secara serentak dapat mempengaruhi variabel y).

A.1.4 Probabilitas t Statistik

Uji t dilakukan untuk mengetahui apakah terdapat pengaruh dari variabel

independen (kurs,suku bunga, dan inflasi) terhadap variabel dependen yaitu Indeks

Prob(F-Statictic) 0,000000

76

Harga Saham Sektor Infrastruktur (IHSS). Hasil uji t pada EViews dapat dilihat

pada nilai probabilitas t hitung (prob.), apabila nilainya lebih kecil daripada tingkat

signifikansi α=5% maka dapat dikatakan bahwa variabel independen memiliki

pengaruh signifikan terhadap variabel dependen. Sedangkan apabila nilai Prob. nya

lebih besar daripada tingkat signifikansi maka variabel bebas tidak berpengaruh

signifikan terhadap variabel dependen. Uji statistik t pada dasarnya menunjukkan

seberapa jauh pengaruh satu variabel independen secara parsial didalam

menerangkan variasi variabel dependen (Ghozali, 2001). Table dibawah ini

menunjukkan hasil ouput uji statistik secara parsial pada penelitian ini:

Table 4.11 Output Uji Statistik Parametrik secara Parsial

1.)Pengaruh Kurs Dollar terhadap IHSSI

Dari hasil analisis regresi di atas menunjukkan bahwa variabel Kurs Dollar

mempunyai nilai probabilitas sebesar 0.000, dengan kata lain nilai probabilitas Kurs

Dollar lebih kecil dibandingkan dengan nilai alpha 5%. Maka dapat disimpulkan,

variabel Kurs Dollar mempunyai pengaruh yang signifikan terhadap variabel bebas

Variabel Coefficient

Std.

Error

t-statistic Prob.

C -12602.46 5774.284 -2.182515 0.0304

KURS 5.269976 0.374920 14.05626 0.0000

SBI -1.511153 5.111231 -2.956535 0.0035

INFLAS

I

-6.556538 31.91969 -2.054073 0.0414

77

(Indeks Harga Saham Sektor Infrstraktur). Pengaruh yang dihasilkan oleh variabel

ini adalah positif, terlihat dari nilai koefisiennya yaitu 5.269976 yang dapat

diartikan, bila Kurs Dollar naik sebesar 1 persen akan menyebabkan nilai Indeks

Harga Saham Sektor Infrastruktur turun juga sebesar 5.269976 persen.

2.)Pengaruh SBI terhadap IHSSI

Dari hasil analisis regresi di atas menunjukkan bahwa variabel SBI

mempunyai nilai probabilitas sebesar 0.0035, dengan kata lain nilai probabilitas

SBI lebih kecil dibandingkan dengan nilai alpha 5%. Maka dapat disimpulkan,

variabel SBI mempunyai pengaruh yang signifikan terhadap variabel bebas (Indeks

Harga Saham Sektor Infrstraktur). Pengaruh yang dihasilkan oleh variabel ini

adalah negatif, terlihat dari nilai koefisiennya yaitu -1.511153 yang dapat diartikan,

bila SBI naik sebesar 1 persen akan menyebabkan nilai Indeks Harga Saham Sektor

Infrastruktur turun juga sebesar -1.511153 persen.

3.)Pengaruh Inflasi terhadap IHSSI

Dari hasil analisis regresi di atas menunjukkan bahwa variabel Inflasi

mempunyai nilai probabilitas sebesar 0.0414, dengan kata lain nilai probabilitas

Inflasi lebih kecil dibandingkan dengan nilai alpha 5%. Maka dapat disimpulkan,

variabel Inflasi mempunyai pengaruh yang signifikan terhadap variabel bebas

(Indeks Harga Saham Sektor Infrstraktur). Pengaruh yang dihasilkan oleh variabel

ini adalah negatif, terlihat dari nilai koefisiennya yaitu -6.556538 yang dapat

diartikan, bila SBI naik sebesar 1 persen akan menyebabkan nilai Indeks Harga

Saham Sektor Infrastruktur turun juga sebesar 6.556538 persen.

78

A.2. Analisis Ekonomi

a.Pengaruh Nilai Kurs terhadap IHSSI

Variabel Kurs Dollar mempunyai pengaruh yang signifikan terhadap variabel

Indeks Harga Saham Sektor Infrstraktur . Kemudian pengaruh yang dihasilkan oleh

variabel ini adalah negatif.

Penelitian ini sejalan dengan penelitian yang dilakukan oleh Sangga(2017)

dan kadek(2015) yang menyatakan kurs berpengaruh positif dan signifikan terhadap

Indeks harga saham. Penelitian ini juga sejalan dengan Zarei (2018) yang

menyatakan terdapat pengaruh yang signifikan antara kurs terhadap indeks harga

saham di negara yang menerapkan sistem kurs mengambang. Pengaruh nilai tukar

Rupiah terhadap Dolar AS yang positif signifikan dikarenakan Dolar AS

merupakan alternatif investasi yang menguntungkan terutama disaat terjadi

depresiasi Rupiah. Terjadinya depresiasi rupiah akan mendorong investor untuk

memindahkan dananya ke pasar valuta asing dengan harapan akan tingkat

pengembalian yang tinggi. Saat ini sebagian besar bahan baku bagi perusahaan-

perusahaan di Indonesia masih mengandalkan impor dari luar negeri, ketika mata

uang rupiah terdepresiasi,hal ini akan mengakibatkan meningkatnya biaya bahan

baku atau biaya produksi namun perusahaan tidak bisa menaikkan harga jual

produknya begitu saja karena dapat memperlemah daya beli masyarakat. Kenaikan

biaya produksi yang tak dimbangi dengan kenaikan harga jual akan mengurangi

tingkat keuntungan perusahaan. Bagi investor, proyeksi penurunan tingkat laba

tersebut akan dipandang negatif. Penurunan tingkat laba menyebabkan jumlah

79

dividen yang dibagikan tidak sesuai harapan investor, hal ini akan mendorong

investor untuk melakukan aksi jual terhadap saham-saham yang dimilikinya atau

memilih untuk berinvestasi dalam bentuk uang . Apabila banyak investor yang

melakukan hal tersebut, tentu akan mendorong penurunan harga saham perusahaan,

karena supply yang lebih tinggi dibandingkan demand. Investor tentunya akan

menghindari risiko kerugian dari penurunan harga saham, sehingga investor akan

cenderung melakukan aksi jual dan menunggu hingga situasi perekonomian

dirasakan membaik. Aksi jual yang dilakukan investor ini akan mendorong

penurunan harga saham dan mengalihkan investasinya ke dolar Amerika Serikat.

Pelemahan rupiah menjadi kabar buruk bagi sejumlah emiten, dan juga sekaligus

menjadi kabar baik bagi sejumlah emiten. Menjadi kabar baik bagi perusahaan-

perusahaan yang banyak melakukan penjualan ekspor. Khususnya, emiten yang

penjualannya dalam dollar, sementara biaya operasionalnya dalam rupiah seperti

PT Sri Rejeki Isman Tbk (SRIL) yang banyak mengekspor produk tekstilnya. Lalu,

emiten perikanan yang 90% produknya diekspor, seperti PT Dharma Samudera

Fishing Industries Tbk (DSFI) juga bakal mendapatkan laba dari selisih kurs.

Sementara itu pelemahan rupiah menjadi kabar buruk bagi emiten yang

memiliki beban utang dalam bentuk dollar AS dan emiten yang banyak

menggunakan bahan baku atau komponen impor. Pelemahan nilai tukar rupiah

terhadap dolar sangat dirasakan perusahaan-perusahaan konstruksi dan properti,

karena di era pemerintahan Jokowi dan Jusuf Kalla ini program pembangunan

infrsatruktur seperti jalan tol, jalan desa, dan jalan-jalan lainnya dilakukan secara

masif dan serentak diseluruh indonesia.

80

Maka dari itu emiten BUMN karya yang ditugaskan pemerintah untuk

membangun proyek infrastruktur ini tidak mungkin hanya menggunakan modal

internal perusahaan saja atau laba ditahan perusahaan tahun sebelumnya, apalagi

proyek pembangunan infrastruktur di Indonesia skema pendanaannya

menggunakan skema ketimbang menggunakan kontrak dengan skema standar.

Dalam skema turn key project, kontaktor dalam hal ini perusahaan-perusahaan

konstruksi harus menggunakan dana mereka terlebih dahulu seperti biaya-biaya

awal sampai pengerjaan selesai, diantaranya untuk pembebasan lahan dan pada saat

proyek berjalan, dana tersebut bisa didapat dari baik modal internal atau modal

eksternal yang berasal dari utang. Kemudian saat proyek sudah selesai seluruhnya

pemilik proyek (pemerintah) baru melakukan pembayaran terhadap kontraktor pada

saat pekerjaan telah selesai seluruhnya atau pada saat proyek serah terima dari

pelaksana ke pemilik. Hal itu yang membuat arus kas beberapa perusahaan/emiten

terganggu dikarenakan perlu modal yang terbilang besar untuk menggarap suatu

proyek, maka dari itu perusahaan membutuhkan alternatif pendanaan lain salah

satunya adalah utang.

Dalam manajemen keuangan utang bertujuan untuk memperluas dan

mendongkrak kinerja keuangan perusahaan. Jika perusahaan hanya mengandalkan

modal atau ekuitasnya saja, tentunya perusahaan akan sulit melakukan ekspansi

bisnis yang membutuhkan modal tambahan. Peranan utang disini sangat membantu

perusahaan untuk melakukan ekspansi tersebut. Namun jika jumlah hutang sudah

melebih jumlah ekuitas yang dimiliki maka resiko perusahaan dari sisi likuiditas

keuangan juga semakin tinggi. Untuk itu diperlukan sebuah rasio khusus untuk

81

melihat kinerja tersebut. Debt to Equity Ratio (DER) adalah rasio yang

membandingkan jumlah Utang terhadap ekuitas. Rasio ini sering digunakan para

analis dan para investor untuk melihat seberapa besar hutang perusahaan jika

dibandingkan ekuitas yang dimiliki oleh perusahaan atau para pemegang saham.

Semakin tinggi angka DER maka diasumsikan perusahaan memiliki resiko yang

semakin tinggi terhadap likuiditas perusahaannya.

Skema prefinancing membuat DER dari perusahaan-perusahaan penggarap

infrastruktur di zaman Jokowi memiliki DER yang tinggi. Kita bisa melihat dari

data yang penulis dapatkan dari aplikasi sekuritas saham, data dari DER

perusahaan-perusahaan konstruksi dan properti memiliki rata-rata DER diatas 1,5.

Dalam hal ini berati jika DER adalah 1, berati jumlah utang adalah 1 kali jumlahnya

dari jumlah ekuitas perusahaan atau jumlahnya sama. Dengan begitu jika DERnya

adalah 1,5 maka jumlah utang perusahaan adalah 1,5 kali dari jumlah ekuitas

perusahaan. Perusahaan konstruksi seperti WIKA, ADHI, WSKT pada laporan

keuangan statistik yang dirilis BEI pada bulan agustus 2016 memiliki DER masing-

masing yaitu 2.67, 2.35, dan 2.94. Kemudian dari data terbaru bulan juni 2019

terjadi kenaikan DER dari WIKA menjadi 3,34 dan ADHI menjadi 3,69. Sementara

di sektor Properti memiliki rata rata DER sebesar 0.71 dimana artinya jumlah utang

perusahaan besarnya 0,71 kali dari jumlah ekuitas mereka. Dalam hal ini tingginya

DER di sektor konstruksi dan properti tersebut menyebabkan beban utang sekaligus

beban utang bunga mereka akan sangat tertekan jika nilai kurs rupiah terdepresiasi

terhadap dollar karena perusahaan-perusahaan tersebut dalam transaksinya masih

menggunakan dollar.

82

Kemudian selain itu, perusahaan-perusahaan penggarap infrastruktur

tersebut sebagian bahan baku dan alat konstruksi bangunannya masih

mengandalkan impor. Otomatis membuat bahan baku dan alat berat yang mereka

beli dan gunakan dalam proses pengerjaan proyek ketika kurs dollar menguat dan

rupiah terdepresiasi harganya akan meningkat. Menteri Perindustrian dikutip dari

detik.com mengatakan, tingkat komponen dalam negeri (TKDN) berbagai proyek

infrastruktur di tanah air masih sangat minim. Sebagian masih banyak harus

diimpor seperti alat berat hingga material konstruksi. Penggunaan alat berat,

konstruksi dan material handling hanya 35%. Penggunaan bahan bangunan dan

konstruksi pun tidak sampai 50% hanya 49,27. Hal itu antara lain disebabkan

karena pinjaman luar negeri yang bersifat bilateral. Artinya pinjaman luar negeri

yang disertai dengan persyaratan tertentu seperti wajib memakai komponen impor

dari negara asal pemberi pinjaman. Jika kita melakukan pinjaman dengan sifat

pinjaman bilateral maka ada persyaratannya yang harus dipenuhi. Misalnya kalau

kita pinjam ke Amerika, Mereka mensyaratkan lokal konten-nya hanya 30%,

artinya penyediaan barang dan jasa didominasi berasal dari negara mereka sebesar

70%. Kemudian bukan hanya bahan baku dan alat berat saja yang dijadikan

persyaratan, namun persyaratannya juga harus menggunakan pekerja lokal negara

tersebut, sehingga membuat jumlah pekerja dalam negeri dalam proyek

infrastruktur kurang proporsinya. Pinjaman bilateral tersebut sulit dihindari karena

negara membutuhkan pinjaman dalam jumlah besar yang bila sifatnya non bilateral

maka bunganya cukup tinggi dan memberatkan keuangan negara.

Sementara itu bagi sektor properti sendiri pelemahan rupiah menyebabkan

83

kerugian tersendiri, karena pembangunan properti di dalam negeri komponennya

masih mengandalkan impor seperti baja, besi konstruksi dan semen. Dengan

melemahnya rupiah akan menyebabkan harga rumah akan terdongkrak seiring

dengan melonjaknya harga bahan baku produksi. Menteri Perdagangan (Mendag),

Enggartiasto Lukita mengatakan Indonesia kebanjiran impor semen dari negara lain

lantaran harga semen produksi dalam negeri sangat tinggi, apalagi di Indonesia

Bagian Timur. Hal ini disebabkan oleh dua hal, yang pertama karena akses dan

koneksi antar pulau yang kurang memadai sehingga ongkos angkut biaya semen ke

suatu daerah akan meningkatkan harga semen di daerah tersebut. Seperti di Papua

harga semen bisa mencapai 800.000 per sak, sementara di jawa hanya 75.000.

Kemudian tingginya harga semen lokal juga disebabkan karena perusahaan-

perusahaan semen lokal di Indonesia kebanyakan hanya memproduksi semen

dengan kualitas tinggi yang menyebabkan harganya sangat sulit dijangkau, padahal

program pemerintah untuk mengatasi backlog perumahan dengan meluncurkan

antara lain program sejuta rumah dengan pembangunan rumah tapak dan RSS

(Rumah Susun Sederhana) tidak perlu memerlukan kualitas semen yang terlalu

tinggi. Sementara kualitas produk semen yang diproduksi perusahaan Indonesia

seperti Indocement cocoknya digunakan untuk pembangunan gedung bertingkat,

DAM atau bendungan, dan proyek besar lainnya. Sementara pembangunan RSS

atau rumah murah untuk Masyarakat Berpenghasilan Rendah (MBR) dapat

mengandalkan semen berkualitas rendah. Hal ini membuat produk impor

membanjiri sektor properti di Indonesia, seperti baja, besi dan semen impor.

Disamping kualiatasnya yang cukup baik namun harga yang ditawarkan sangat

84

murah bila dibandingkan dengan harga bahan baku lokal. Hal ini membuat industri

semen dan baja dalam negeri mengalami tekanan. Kita ambil saja contoh salah satu

perusahaan baja di Indonesia yaitu Krakatau steel. Krakatau Steel, sebagai

perusahaan lahir pada 31 Agustus 1970 dari rahim Orde Baru, meski gagasan

pembangunannya sudah ada sejak zaman Soekarno 1960-an, dimulai dengan

peletakan batu pertama pada 20 Mei 1962. Presiden Soeharto berharap banyak dari

Krakatau Steel saat mulai berdiri, terutama dalam menyokong kebutuhan industri

baja domestik. Namun, dalam perjalanannya, untuk mengembangkan BUMN baja

itu tidak mudah. Tantangan persaingan dengan industri baja global yang kompetitif,

dan inefisiensi di tubuh Krakatau Steel merupakan segelintir masalah. Pada tahun

2017 dan 2018 menjadi salah satu puncak meruginya Krakatau steel baik dari segi

laporan kuangannya maupun segi pengelolaan manajemennya.

BUMN ini didera masalah kinerja yang tak kunjung membaik. Pada 2018,

perseroan membukukan rugi sebesar US$77 juta atau senilai Rp1,08 triliun. Rapor

merah kinerja keuangan Krakatau Steel pada 2018 bukan hal yang baru. Hal itu

dikarenakan, perseroan memang sudah lama tidak meraup untung dari penjualan

bajanya selama tujuh tahun terakhir. Ada sejumlah faktor yang membuat Krakatau

Steel sulit untung dalam tujuh tahun terakhir ini, di antaranya seperti biaya produksi

baja perseroan masih mahal alias belum efisien. Pengelolaan dan pembuatan baja

oleh Krakatau steel masih menggunakan metode lama, tidak heran jika cost

productionnya sangat tinggi. Ditambah lagi pengelolaan internal perusahaan dinilai

sangat mengecewakan, dapat dilihat dari penagkapan salah satu direktur PT

Krakatau Steel Tbk. terkena operasi tangkap tangan (OTT) oleh Komisi

85

Pemberantasan Korupsi (KPK).

Sehari setelah OTT, KPK menetapkan Direktur Teknologi dan Produksi

Krakatau Steel Wisnu Kuncoro sebagai tersangka suap. Wisnu ditangkap karena

diduga melakukan korupsi dalam pengadaan kebutuhan barang dan peralatan di

Krakatau Steel masing-masing senilai Rp24 miliar dan Rp2,4 miliar. Dengan

ongkos biaya produksi dan pengelolaan internal yang buruk tersebut membuat

Krakatau steel menghadapi berbagai macam masalah dalam beberapa tahun ini,

apalgi ditambah masuknya baja impor dari china yang harganya lebih murah dengan

kualitas yang dapat dikatakan sama karena baja china tersebut menggunakan

teknologi baru sehingga harga jualnya sangat murah bila dibandingkan dengan baja

milik Krakatau steel. Hal ini lah yang membuat proyek-proyek infrastruktur banyak

menggunakan baja impor dari china, maka dari itu pelemahan kurs rupiah sangat

berdampak pada harga barang barang impor tersebut.

Dilihat dari data kurs rupiah terhadap dollar dari rentang waktu agustus 2016

sampai juni 2019 mencapai titik tetinggi pada bulan oktober 2016, pada saat itu

rupiah terapresiasi ke angka 13,048, dan pada saat itu juga indeks harga saham

konstruksi dan properti mencatatkan angka tertinggi kedua yaitu sebesar 565.33.

Sementara angka tertinggi indeks konstruksi dan properti mencatatkan angka

tertinggi pada bulan agustus 2016 sebesar 567.02 poin. Apresiasi atau peningkatan

nilai rupiah pada periode tersebut disebabkan pada rentang waktu tersebut

merupakan periode pertama program Tax Amnesty. Tax amnesty adalah kesempatan

bagi wajib pajak untuk membayar pajak dengan jumlah tertentu termasuk

penghapusan bunga dan dendanya tanpa takut akan dipidana. Dampak dari tax

86

amnesty bagi perekonomian Indonesia adalah masuknya kembali dana-dana yang

awalnya mengendap diluar negeri. Dengan adanya tax amnesty tersebut akhirnya

dana-dana yang bisa masuk kembali ke tanah air, sehingga membuat penerimaan

negara bertambah dan seperti kita tahu dana tersebut bukan hanya diendapkan di

kas negara namun di gunakan untuk pembangunan di sektor-sektor riil salah satunya

di sektor infrastruktur yang menjadi fokus pemerintahan Jokowi. Dengan adanya

tax amnesty tersebut membuat perekonomian kuat, hal inilah yang membuat kurs

rupiah mengalami penguatan dan membuat pertumbuhan ekonomi mengalami

peningkatan. Prospek pertumbuhan ekonomi Indonesia yang membaik membuat

kepercayaan investor meningkat sehingga membuat investor berbondong-bondong

menanamkan modalnya di Indonesia, salah satunya di sektor infrastruktur.

Kemudian jika kita melihat data kurs rupiah terhadap dollar dari rentang

waktu agustus 2016 sampai juni 2019 mencapai titik terendah pada bulan oktober

2018, dimana saat itu rupiah mengalami depresiasi terhadap dollar as sampai

menyentuh angka 15.202, dan pada saat itu pula indeks konstruksi dan properti

mengalami titik terendah yaitu berada di angka 403.58 poin. Pelemahan kurs rupiah

tersebut disebabkan oleh berbagai macam faktor antara lain peningkatan suku

bunga oleh the fed yang membuat investor dan pengusaha lebih tertarik

menanamkan modalnya di AS karena tingginya imbal balik yang dihasilkan

sehingga terjadi perpindahan arus uang ke luar negeri. Pada tahun 2018 Federal

Reserve AS atau bank sentral AS melakukan beberapa kali kebijakan menaikan

suku bunga the fed. Pertama pada tanggal 21 Maret, Federal Reserve AS atau bank

sentral AS menaikkan suku bunga acuan sebesar 25 basis poin dengan alasan

87

menguatnya prospek ekonomi dalam beberapa bulan terakhir. Kemudian pada Juni

2018 lalu, Federal Reserve AS kembali menaikkan suku bunga jangka pendek (suku

bunga acuan) sebesar 25 basis poin. Kenaikan suku bunga ini merupakan yang

kedua di 2018 dan ketujuh sejak akhir 2015. Selanjutnya, pada 27 September, Bank

Sentral AS menaikkan suku bunga jangka pendek sebesar 0,25% menjadi 2%-

2,25% dari sebelumnya 1,75%-2%. Kemudian di akhir tahun, The Federal Reserve

AS menaikkan suku bunga jangka pendek sebesar 0,25% menjadi 2,25%-2,5% dari

sebelumnya 2%-2,25%. Ini merupakan kenaikan suku bunga keempat yang

dilakukan bank sentral AS.

Hal ini merupakan salah satu faktor yang menyebabkan rupiah melemah,

kemudian BI pun merespon hal tersebut dengan melakukan beberapa kali kebijakan

menaikan tingkat suku bunga. Di tahun 2017 BI menahan suku bunga di angka 4,25

selama bulan September 2017 hingga april 2018. Kemudian BI baru menaikan suku

bunga ke angka 4.5 persen di bulan Mei. Kemudian di bulan berikutnya lagi-lagi BI

menaikan suku bunga ke angka 5.25 persen. Dengan kenaikan tersebut, maka dari

awal tahun hingga saat ini BI sudah menaikkan suku bunga acuan sebanyak 75 bps.

Sebelumnya pada Rapat dewan gubernur bulan Mei, BI juga telah menaikkan suku

bunga acuan sebanyak 50 bps. Kenaikan suku bunga acuan ini sebagai respons bank

Indonesia atas berbagai tekanan global dan kenaikan suku bunga the fed, utamanya

yang menyebabkan nilai tukar rupiah terhadap dolar AS melemah hingga saat itu

mencapai level Rp 14.404/USD. Sejak Desember 2017 hingga saat ini, rupiah telah

melemah 5,72% (ytd) terhadap dolar AS. Namun demikian, pelemahan ini lebih

baik dibandingkan negara lainnya, seperti peso Filipina, lira Turki, rupee India, dan

88

real Brasil.

Kemudian di bulan agustus 2018 BI kembali menaikan BI rate menjadi 5,5

persen dan naik lagi dibulan September menjadi 5.75, lalu di bulan November

kembali naik menjadi 6 persen merespon nilai kurs rupiah yang semakin tertekan

pada bulan oktober sebelumnya di angka 15.202. Kemudian dari bulan desember

2018 hingga juni 2019, BI mempertahankan tingkat suku bunga karena diiringi kurs

rupiah yang semakin menguat dan inflasi yang terkendali.

Kemudian pelemahan kurs juga disebabkan konflik perang dagang antara

China dan AS yang dampak buruknya berimbas kepada negara-negara berkembang

seperti Indonesia. Perang dagang dua negara yang awalnya mitra dagang ini berawal

ketika Maret 2018 Presiden Amerika Serikat Donald Trump mengumumkan

rencana untuk mengenakan tarif masuk terhadap produk impor dari China sebesar

US$50 miliar. Trump menilai penetapan tarif baru ini sebagai upaya untuk

memperbaiki tingkat inflasi serta neraca perdagangan Amerika Serikat. Pemerintah

China tidak tinggal diam. Kebijakan penetapan tarif baru itu direspons dengan ikut

menetapkan tarif masuk untuk lebih dari 128 produk Amerika Serikat, termasuk

penetapan tarif masuk baru untuk kedelai, komoditas ekspor utama Amerika Serikat

ke Tiongkok. Perang tarif terus bergulir dan bahkan semakin memanas ketika

beberapa bulan kemudian Trump kembali menaikkan tarif terhadap produk-produk

China hingga mencapai US$ 34 miliar atau Rp 488 triliun. Hal ini berdampak pada

perekonomian global dan negara-negara berkembang seperti Indonesia. Salah satu

dampak yang dirasakan adalah penurunan harga komoditas ekspor RI seperti

minyak.

89

Pelemahan Rupiah juga disebabkan harga komoditas ekspor RI yang

menurun. Tahun 2018 merupakan tahun yang buruk bagi dua komoditas

perkebunan andalan ekspor RI, yaitu minyak kelapa sawit mentah (crude palm

oil/CPO) dan karet. Betapa tidak, sepanjang tahun 2018 saat itu harga kedua

komoditas tersebut anjlok di pasar internasional. Banyak faktor yang menyebabkan

harga kedua komoditas tersebut jatuh terpuruk. Sejak awal tahun, berbagai sentimen

negatif memang menghantam harga CPO secara bertubi-tubi.

Pertama, per 1 Maret 2018, India menaikkan tarif impor CPO dari 30%

menjadi 44%. Tidak hanya itu, tarif impor produk turunan minyak sawit juga

dikerek naik dari 40% menjadi 54%. Sebulan setelah kebijakan itu diberlakukan,

ekspor minyak kelapa sawit Malaysia ke India tercatat turun 25% secara bulanan

(MtM). Catatan pada Mei 2018 Ekspor Malaysia anjlok nyaris 75% secara MtM,

atau 72,5% secara tahunan (year-on-year/ YoY). Hal yang sama juga terjadi di

Indonesia. Mengutip siaran pers Gabungan Pengusaha Kelapa Sawit Indonesia

(Gapki), sepanjang semester I-2018 ekspor minyak sawit ke India tercatat turun

hingga 34% YoY, paling parah dibandingkan dengan tujuan lainnya.

Kedua, Eropa tak ingin menghitung CPO sebagai biofuel. Mulai 2021,

Parlemen Uni Eropa menyetujui agar kontribusi biofuel yang dihasilkan dari sawit

menjadi nihil (0%) dalam perhitungan konsumsi energi bruto sumber energi

terbarukan di negara-negara anggota. Keputusan itu diambil setelah dilakukan

pemungutan suara di parlemen pada 17 Januari 2018.

Ketiga, berkecamuknya perang dagang AS-China. Konflik ini sebagian

besar didorong oleh penerapan bea masuk oleh AS, yang kemudian dibalas China

90

dengan kebijakan sejenis. Produk pertanian AS yang paling terdampak dari tarif

balasan Negeri Panda adalah minyak kedelai. Komoditas ini mendapatkan bea

impor ekstra dari China sebesar 25%, berlaku pada akhir Agustus 2018.

Minyak kedelai adalah produk utama dari petani di Arkansas, dengan volume

produksi mencapai 178 juta bushel pada 2017. Sekitar 40% dari hasil panen tersebut

diekspor ke China. Dengan bertambah mahalnya biaya impor kedelai, Beijing pun

dipastikan akan menurunkan permintaannya, dan akhirnya menekan harga minyak

kedelai. Seperti diketahui, harga CPO dipengaruhi oleh pergerakan harga minyak

nabati lainnya, seiring mereka bersaing memperebutkan pangsa pasar minyak

nabati global. Ketika harga minyak kedelai turun, kecenderungannya adalah harga

CPO akan ikut melemah. Kelima, faktor terakhir datang dari faktor fundamental.

Stok CPO Malaysia dan Indonesia, dua produsen utama CPO dunia, terus

mengalami peningkatan pada tahun 2018 sehingga membuat kelebihan dalam sisi

supply dan menyebabkan harga sulit naik.

Selain CPO, komoditas ekspor andalan Indonesia adalah karet. Data

Asosiasi Negara Produsen Karet Alam (Association of Natural Rubber Producing

Countries/ ANRPC) Indonesia, Malaysia, dan thailand menjadi pemasok terbesar

karet dunia. Secara bersama-sama, ketiga negara menguasai sekitar 66% dari

produksi karet global 2018. Berbicara kepada CNBC Indonesia, Ketua Umum

Gabungan Pengusaha Karet Indonesia (Gapkindo) Moenardji Soedargo,

mengungkapkan, di bulan November harga karet berfluktuasi di kisaran US$ 1.250-

1.300/ton. Sejatinya, harga yang ideal ada di level US$ 1.800/ton.

Penurunan harga komoditas CPO dan karet merupakan salah satu faktor

91

yang mempengaruhi defisit neraca perdagangan RI. Menurut data dari Badan Pusat

Statistik (BPS) mencatat neraca perdagangan Indonesia pada Oktober 2018

mengalami defisit sebesar US$1,82 miliar secara bulanan (mtm). Sementara secara

kumulatif Januari-Oktober 2018, defisit perdagangan mencapai US$5,51 miliar.

Defisit perdagangan pada Oktober 2018 terjadi karena nilai ekspor hanya

meningkat 5,87 persen dari US$15,25 miliar pada September 2018 menjadi

US$15,8 miliar pada Oktober 2018. Sedangkan nilai impor meroket hingga 20,6

persen dari US$14,25 miliar menjadi US$17,62 miliar pada periode yang sama.

Disaat itu pula bulan oktober 2018 rupiah mencapai titik terendah di angka 15.202.

Tinggi rendahnya kurs juga menjadi gambaran kesehatan dan prospek

ekonomi suatu negara. Tinggi rendahnya kurs bukan hanya dipengaruhi oleh faktor

eksternal namun juga faktor internal seperti keamanan dan stabilitas politik. Seperti

kita tahu tahun 2018 pertengahan sampai 2019 awal menjadi bulan bersejarah bagi

Indonesia, di masa itu kita melewati masa kampanye pemilu. Dibanding pemilu

tahun 2014, pemilu 2019 kali ini dirasa cukup panas. Banyak konflik-konflik yang

terjadi seperti demo besar besaran yang dilakukan di berbagai daerah, banyak

penangkapan tokoh tokoh politik. Sehingga membuat stabilitas keamanan dan

politik dalam negeri sedikit goyang. Hal ini juga merupakan salah satu faktor yang

mebuat kurs melemah, bisa kita lihat dari rentang waktu januari 2018 sampai

oktober 2018 kurs rupiah terus melemah sampai puncaknya berada di angka 15.202.

Investor cenderung untuk berjaga-jaga dan menarik dananya dari Indonesia karena

takut dengan kondisi politik di Indonesia saat itu, apalagi seperti kita tahu bahwa

banyak isu isu pesimistis yang dikeluarkan seperti Indonesia akan mengalami krisis

92

moneter seperti tahun 1998 karena tumpukan utang yang menggunung. Padahal jika

kita melihat data dari menteri keuangan jumlah utang kita masih dibawah 60 persen.

Berdasarkan data APBN Kita edisi Desember 2018, utang pemerintah naik

sebanyak 40,96 persen selama 4 tahun dari Rp 2.608,7 triliun di akhir 2014 menjadi

Rp 4.418,3 triliun per akhir Desember 2018. Penambahan jumlah utang baru

pemerintah Indonesia dari tahun ke tahun terlihat cukup besar, namun masih dalam

batas wajar karena bila melihat persenan utang kita terhadap pdb Indonesia itu

masih dibawah 60 persen. Seperti kita tahu dalam Undang-Undang (UU) Keuangan

Negara, batas aman rasio utang terhadap PDB adalah 60 persen. Sehingga utang

pemerintah yang terlihat benyak itu sebenarnya masih aman apalagi uang hasil

utang terebut digunakan untuk sektor sektor produktif seperti pembanguan

infrastruktur.

Maka dari itu pelemahan kurs rupiah terhadap dolar akan menyebabkan

beban keuangan mereka naik, dan menyebabkan laba yang dihasilkan semakin

mengecil. Dalam melakukan pemilihan investasi di pasar modal investor

dipengaruhi oleh informasi fundamental dan teknikal. Informasi fundamental

adalah informasi kinerja dan kondisi internal perusahaan. Laporan keuangan

perusahaan yang mencerminkan kondisi internal perusahaan merupakan salah satu

analisis fundamental yang digunakan investor sebelum membeli suatu saham.

Analisis fundamental telah mendapatkan popularitas besar di kalangan peneliti

pasar modal dalam beberapa dekade terakhir. Itu menggunakan laporan keuangan

saat ini dan sebelumnya, dan juga digabungkan dengan data politik dan ekonomi

untuk menetapkan nilai intrinsik untuk perusahaan dan membantu mengidentifikasi

93

kesalahan harga sekuritas,sehingga kita dapat membeli saham perusahaan di harga

yang rendah dan menjual di harga yang wajar.Selnjutnya untuk mengukur kondisi

keuangan perusahaan kita bisa menggunakan lima indikator dari berbagai bidang,

yaitu rasio profitabilitas, rasio likuiditas, rasio leverage, dan rasio berbasis pasar

(Muhamad, 2018). Indikator-indikator tersebut dapat menggambarkan bagimana

kondisi keuangan perusahaan. Dengan begitu jika laporan keuangan perusahaan

menunjukan laba yang menurun dari laporan tahunan sebelumnya atau dari laporan

kuartal sebelumnya investor baru cenderung tidak akan membeli saham tersebut

dan investor lama kemungkinan akan melakukan aksi profit taking dengan menjual

sebagian atau semua saham yang ia miliki disaham tersebut. Sehingga membuat

harga saham-saham tersebut mengalami penurunan.

Kemudian ditambah lagi masih dominannya investor asing yang menguasai

pasar modal di Indonesia sehingga sangat rentan jika banyak investor asing yang

memulangkan dananya. Dapat kita lihat dari data yang di rilis BEI tentang jumlah

investor atau SID yang tercatat di pasar modal khususnya saham secara persentase

dari tahun ke tahun, porsi kepemilikan saham antara investor lokal dan asing

mengalami perubahan. Pada Agustus 2017, kepemilikan saham investor lokal

sebanyak Rp1.653,5 triliun (47 persen) dan kepemilikan saham investor asing

sebesar Rp1.862,4 triliun (53 persen). Sedangkan pada Agustus 2018, kepemilikan

saham investor lokal sebanyak Rp1.995,3 triliun (52,7 persen). Sementara untuk

saham yang dimiliki asing sebesar Rp1.789,8 triliun (47,3 persen). Angka tersebut

terbilang cukup tinggi bayangkan saja jika 47,3 secara serentak menarik modalnya

dari Indonesia pastinya akan membuat indeks harga saham mengalami penurunan

94

yang signifikan.

Terlihat dari jumlah single investor identification (SID) yang dirilis KSEI

hingga akhir Desember 2018 mencapai 1,61 juta, atau meningkat 44,06% dari akhir

tahun 2017 lalu diangka 1,12 juta. Pertumbuhan SID hingga 44,06% karena

kegigihan manajer investasi, dan agen pemasaran efek dan broker untuk menambah

jumlah investor pasar modal. Dan juga peningkatan ini juga dikarenakan BEI yang

semakin giat mengkampanyekan program Yuk Nabung Saham baik ke tingkat SMA

maupun kuliah.

Memang hal tersebut terdengar berhasil,namun bila kita lihat secara lebih luas

jumlah 1,61 juta SID di pasar modal tersebut masih sangat sangat jauh dari total

jumlah penduduk Indonesia yang mencapai lebih dari 264 juta jiwa. Jumlah tersebut

hanya sekitar 0,6 persen, bila dibandingkan dengan presentase negara lain Indonesia

masih kalah dibanding negara lain Malaysia dan Singapura yang memiliki 2,49 juta

investor dan 1,5 juta investor. Malaysia memiliki jumlah penduduk sekitar 31 juta

penduduk yang mana jumlah investor di pasar modal tersebut 8 persen dari total

penduduk. Sedangkan singapura dengan jumlah penduduk 5 juta orang terdapat 30

persen orang yang masuk ke dunia pasar modal. BEI perlu terus menggalakan

program Yuk Nabung Saham agar jumlah ini terus meningkat sehingga pasar modal

RI dikuasai oleh WNI dan tidak mudah goyang akibat aksi jual asing.

b.Pengaruh Tingkat Suku Bunga SBI terhadap IHSSI

Variabel SBI mempunyai pengaruh yang signifikan terhadap variabel

Indeks Harga Saham Sektor Infrstraktur. Kemudian pengaruh yang dihasilkan oleh

95


Hasil penelitian ini berbanding terbalik dengan penelitian yang dilakukan

oleh Rizky (2019) yang menyatakan SBI memiliki pengaruh yang positif dan

signifikan terhadap Indeks harga saham. Namun penelitian ini sejalan dengan

penelitian terdahulu oleh Rachmawati(2018), Ardelia(2018), dan Kadek (2015)

yang menyatakan SBI berpengaruh negatif signifikan terhadap indeks harga saham.

Hasil dari penelitian ini juga didukung oleh teori dari Gujarati yang menjelaskan

hubungan yang bersifat terbalik antara tingkat bunga dan harga saham. Artinya, jika

tingkat bunga tinggi maka harga saham rendah, begitu pula sebaliknya jika tingkat

bunga rendah maka harga saham tinggi.

Naik dan turunnya suku bunga Bank Indonesia menjadi perhatian investor

dalam menentukan membeli atau menjual sahamnya,. Pengumuman naik atau

turunnya suku bunga bank Indonesia dan the fed sering dijadikan acuan oleh para

investor sebelum membeli suatu saham. Mereka cenderung untuk menunggu

pergerakan market dan menahan dananya jika dalam waktu dekat akan ada berita

kenaikan atau penurunan suku bunga. Karena kenaikan suku bunga akan membuat

pengaruh yang negatif bagi indeks saham di Indonesia karena investor cenderung

akan memindahkan dananya untuk berinvestasi tabungan atau deposito.

Ditambah lagi masih adanya anggapan menyimpan uang di bank lebih

terjamin keuntungannya disbanding di investasikan di intrumen lain seperti saham

dan sebagainya. Maka dari itu kenaikan suku bunga akan sangat memberikan

pengaruh yang negatif ke indeks harga saham gabungan karena orang-orang lebih

condong untuk menaruh dananya di bank yang membuat permintaan dari saham-

96

saham infrastruktur semakin turun. Kemudian tingginya tingkat suku bunga juga

membebankan keuangan perusahaan, karena dengan danya kenaikan tingkat suku

bunga beban bunga perusahaan akan semain tingii,yang menyebabkan rasio

keuantungan laba perusahaan juga semakin menurun,yang berdampak pada

menurunnya kinerja laporan keuanga yang membuat deviden yang dibagikan

semakin kecil. Seperti kita tahu saham-saham konstruksi dan properti memiliki

utang yang tinggi, maka dari itu investor akan mengalihkan dananya ke saham lain

atau ke instrument investasi lainnya.

c.Pengaruh Inflasi terhadap IHSSI

Variabel Inflasi mempunyai pengaruh yang signifikan terhadap variabel

Indeks Harga Saham Sektor Infrstraktur. Kemudian pengaruh yang dihasilkan oleh


Hasil penelitian ini sesuai dengan penelitian terdahulu oleh Sangga (2017),

Ardelia(2018), Rachmawati(2018) yang menyatakan inflasi berpengaruh negatif

dan signifikan terhadap indeks harga saham. Inflasi yang tinggi menyebabkan

meningkatnya biaya produksi dan operasional perusahaan. Inflasi sangat merugikan

perusahaan-perusahaan konstruksi, dengan terjadinya inflasi membuat harga-harga

bahan baku menjadi lebih mahal, sehingga membebani ongkos produksi

perusahaan. Inflasi membuat harga-harga bahan baku pengerjaan konstruksi seperti

semen dan baja dalam negeri yang harga jualnya sudah tinggi dengan adanya inflasi

membuat harga nya semakin melonjak tinggi.

Harga bahan baku konstruksi dapat kita lihat kenaikan atau penurunannya

97

di bpsgo.id yang menyediakan data Indeks Harga Perdagangan Besar Bahan

Bangunan/Konstruksi. Di dalam indeks ini terdapat berbagai macam kumpulan

macam komponen bahan bangunan seperti aspal, besi beton, paku, mur, baut, batu

bara ,besi ,dan komponen lainnya. Menurut data dari bps Indeks Harga Perdagangan

Besar Bahan Bangunan/Konstruksi pada rentang waktu bulan april sampai oktober

mengalami kenaikan dari 137 poin menjadi 143 poin atau naik sebesar 4,37 persen.

Hal ini berbanding lurus dengan data indeks konstruksi dan properti yang terus

mengalami penurunan dari bulan maret 2018 sampai bulan juni 2019, angka indeks

sektor tersebut selalu berada dibawah 500 poin.

Dalam jangka panjang pembangunan infrastruktur memang dapat membuat

inflasi semakin rendah, karena dengan pembangunan infrastruktur seperti jalan tol,

jalan desa, dan infrstruktur lainnya akan membuat mobilitas barang dan biaya

angkut barang dari suatu tempat ke tempat lain menjadi murah sehingga inflasi

dapat ditekan. Hal itu dapat kita lihat dari data inflasi bulan juni 2017 inflasi bulanan

masih diatas 4 persen, namun seiring dengan rampungnya beberapa proyek

infrastruktur yang dikerjakan membuat dampaknya mulai terasa, dapat kita lihat

setelah bulan juni 2017 sampai bulan juni 2019 tren penurunan inflasi terus

berlanjut dan selalu berada dibawah 4 persen.

Untuk di sektor properti program sejuta rumah setiap tahun yang ditargetkan

pemerintahan Jokowi untuk mengatasi backlog perumahan harusnya memberikan

dampak postif bagi sektor properti. Dikutip dari website kementrian PUPR, backlog

rumah adalah salah satu indikator yang digunakan oleh Pemerintah sebagaimana

tertuang dalam Rencana Strategis (Renstra) maupun Rencana Pembangunan Jangka

98

Menengah (RPJMN) yang terkait bidang perumahan untuk mengukur jumlah

kebutuhan rumah di Indonesia. Backlog rumah dapat diukur dari dua perspektif

yaitu dari sisi kepenghunian maupun dari sisi kepemilikan. Sementara itu, jumlah

backlog perumahan menurut perspektif menghuni (Perspektif Kementerian PUPR)

tahun 2010 sebanyak 7,1 juta unit rumah dan tahun 2014 sebanyak 7,8 juta unit

rumah. Hal ini menunjukkan bahwa angka backlog mengalami kenaikan, artinya

pertumbuhan kebutuhan rumah (pertumbuhan rumah tangga) tidak diimbangi

dengan kemampuan pembangunan rumah layak huni sesuai dengan angka

tambahan kebutuhan rumah. Sedangkan backlog menurut perspektif memiliki

(perspektif BPS), terjadi penurunan angka backlog, yaitu tahun 2010 sebanyak 13,5

juta unit rumah menjadi tahun 2014 sebanyak 13 juta unit rumah. Penurunan ini

menunjukkan adanya peningkatan angka kepemilikan rumah. Namun, penurunan

backlog tersebut belum cukup signifikan dalam mengurangi angka backlog yang

masih tinggi.

Maka dari itu pemerintahan Jokowi menargetkan program sejuta rumah

setiap tahunnya yang bertujuan untuk mengatasi backlog tersebut. Pembangunan

rumah tapak, rusunawa, rusunami. Pembagian ketiga jenis rumah tersebut

dikarenakan kondisi geografis dan kepadatan penduduk di setiap provinsi di

Indonesia. Misalnya di Jakarta ,pembangunan rumah tapak kurang dirasa cocok

karena jumlah lahan yang sudah semakin terbatas. Untuk memenuhi kebutuhan

perumahan di kawasan yang lahannya sudah sangat terbatas pemerintah lebih

memilih untuk membangun bangunan vertikal seperti rusunawa dan rusunami baru

atau merevitalisasi bangunan rusunawa dan rusunami yang sudah ada. Selain dapat

99

mengatasi permasalahan semakin sempitnya ruang di kota kota besar, hal tersebut

dapat menekan biaya dari segi biaya pembebasan lahan. Sementara di kota-kota lain

yang masih memiliki banyak lahan kosong , pembangunan rumah tapak masih

relevan. Pembangunan perumahan ini memberikan dampak bagi perekonomian,

karena dapat menciptakan peluang ekonomi baru ditempat tersebut. Program ini

juga menguntungkan bagi perusahaan-perusahaan di sektor properti seperti PTPP

dan PPRO. Namun juga perusahaan properti swasta karena dalam membangun

apartemen dan rusun bagi masyarakat, pemerintah juga bekerja sama dengan

pengembang untuk membangun rumah untuk MBR (Masyarakat berpenghasilan

rendah) yang disubsidi lewat APBN melalui beberapa skema Kredit Perumahan

Rakyat (KPR), antara lain Fasilitas Likuiditas Pembiayaan Perumahan,Subsidi

Selisih Bunga (SSB), serta Subsidi Bantuan Uang Muka (SBUM).

Pembangunan properti ini juga bersamaan dengan maraknya pembangunan

infrstruktur seperti jalan tol, jalan desa, dan moda transportasi seperti MRT dan

LRT seperti Jakarta, Surabaya dan kota-kota lainnya. Hal ini guna menciptakan

koneksi dan intergrasi dengan kawasan-kawasan hunian tersebut. Hal tersebut

seharusnya membuat permintaaan properti meningkat dan membuat harga saham

saham properti meningkat drastis.

Namun faktanya permintaan properti selama tahun pengamatan tidak begitu

menjanjikan. Bisa kita lihat dari pernyataan ketua REI Jawa Tengah, MR Prijanto,

mengatakan berdasarkan data dari REI, penurunan penjualan rumah di Jawa Tengah

sudah terjadi dalam kurun waktu tiga tahun terakhir. Beliau menyebutkan,

penjualan rumah dan apartemen di Jawa Tengah pada tahun 2016 terealisasi 11.500

100

unit, sedangkan di 2017 turun menjadi 8.900 unit. Direktur Pengelolaan Modal dan

Investasi Intiland Archied Noto Pradono memproyeksikan kondisi pasar properti

hingga akhir tahun 2018 belum banyak berubah dan belum sepenuhnya pulih. Dari

sisi kinerja penjualan, perseroan sampai triwulan 4 2018 berhasil membukukan nilai

marketing sales sebesar Rp1,6 triliun atau 46% dari target tahun 2018. Perolehan

tersebut lebih rendah 40% dibandingkan dengan perolehan marketing sales per 30

September 2017 yang mencapai Rp2,7 triliun.

Lalu untuk skala nasional dalam hal pertumbuhan penjualan peroperti kita

dapat melihat publikasi survei harga properti residensial yang dikeluarkan BI setiap

triwulannya. Survei harga properti residensial adalah survei yang dilakukan

terhadap pengembang perumahan yang mempunyai skala kegiatan cukup besar

serta aktif memproduksi rumah secara kontinyu. Tipe Rumah diklasifikasikan

menurut luas bangunan, yaitu :

1. Rumah tipe kecil/sederhana (luas bagunan sampai dengan 36 meter persegi),

2. Rumah tipe menengah (luas bangunan 36-70 meter persegi),

3. Rumah tipe besar (luas bagnunan lebih dari 70 meter persegi).

Survei dilakukan di 16 kota yaitu Jabodetabek-Banten, Semarang, Surabaya,

medan, Padang, Palembang, Bandar Lampung, Yogyakarta, Banjarmasin,

Denpasar, Manado, Makassar, Pontianak, Batam,dan Balikpapan. Pengumpulan

data dilakukan secara triwulan oleh Kantor perwakilan dalam negeri BI terhadap

sekitar 491 pengembang dengan cara kunjungan langsung ke responden atau

mengirimkan kuesioner ke responden. Kita dapat melihat publikasi yag diterbitkan

oleh BI setiap triwulan lewat survey harga properti residensial tersebut pada gambar

101

berikut :

Gambar 4.2 Pertumbuhan Penjualan Rumah

Sumber : https://www.bi.go.id/id/publikasi/survei/harga-properti-

primer/Default.aspx

Penjulan properti dari tahun 2013, kemudian 2014 sampai 2015 mengalami

kenaikan yang signifikan, namun grafiknya mulai mengalami penurunan dari tahun

2015 awal. Pada triwulan I 2016 penjualan properti bahkan mencapai titik

terendahnya selama tiga tahun terakhir namun tidak sampai minus. Kemudian untuk

mengatasi lesunya perkembangan properiy ini pemerintah mengeluarkan beberapa

macam insentif. Kali ini di sektor properti lewat Peraturan Pemerintah no 36/2016,

pemerintah memangkas pajak penghasilan (PPh) atas penjualan properti.

Diundangkan pada 8 Agustus 2016 dan berlaku 8 September, aturan ini memangkas

pajak penghasilan (PPh) yang harus dibayarkan oleh penjual rumah atau tanah. Jika

sebelumnya PPh yang dibayar sebesar 5% dari nilai kotor penjualan, kini ditebas

menjadi 2,5%. Pemangkasan tarif PPh bagi pengalihan hak atas tanah atau

https://www.bi.go.id/id/publikasi/survei/harga-properti-primer/Default.aspx

https://www.bi.go.id/id/publikasi/survei/harga-properti-primer/Default.aspx

102

bangunan rumah sederhana atau rumah susun sederhana lebih dalam lagi, yakni jadi

1% dari nilai penjualan. Bahkan, jika Anda mengalihkan atau menjual tanah dan

bangunan kepada pemerintah, badan usaha milik negara (BUMN) atau BUMD yang

mendapat penugasan khusus, misalnya untuk proyek infrastruktur, tarifnya 0%.

Hal itu cukup memberikan angin segar bagi sektor properti dapat kita lihat

dari grafik penjualan properti mengalami peningkatan di triwulan 3 dan 4 tahun

2016. Namun hal itu tidak bertahan lama tren penurunan properti terus berlanjut.

Dapat dilihat dari table diatas penjualan properti tetap tumbuh namun

pertumbuhannya cenderung melambat setiap triwulannya. Di triwulan pertama

tahun 2017 pertumbuhan properti berada diangka 4,16 persen melambat dari

triwulan sebelumnya yaitu 4,65 %. Kemudian di triwulan kedua 2017 kembali

melambat berada dikisaran 3,61 persen. Dan di triwulan ketiga 2017 penurunan

kembali terjadi ke angka 2,58%. Kemudian di triwulan kembali naik dari triwulan

sebelumnya. Dari gambaran diatas dapat kita ketahui bahwa pertumbuhan properti

terus tumbuh namun pertumbuhannya cenderung stagnan dan terkadang turun. Ada

beberapa faktor yang dapat menyebabkan hal tersebut. Survei dari BI tersebut

menyebut faktor-faktor yang menjadi penghambat pertumbuhan bisnis properti

adalah bunga KPR (20,36%), persyaratan uang muka (16,57%), pajak (16,13%),

perizinan (14,45%), serta kenaikan harga bahan bangunan (11,68%).

Dapat kita lihat bahwa salah satu faktor yang menghambat pertumbuhan

bisnis properti tersebut antara lain dapat disebabkan oleh beberapa hal, salah

satunya adalah inflasi. Inflasi dapat memberikan dampak negatif dan postitif bagi

suatu perusahaan. Inflasi yang tinggi menyebabkan meningkatnya biaya produksi

103

dan operasional perusahaan. Selain itu tingginya ongkos produksi membuat

perusahaan-perusahaan properti menaikan harga jual produk mereka, yang

menyebabkan permintaan akan properti menjadi menurun, setelah mengalami

booming sampai tahun 2015 industri properti menurut pengamat Archied Noto

Pradono, Direktur Pengelolaan Modal dan Investasi Intiland sektor property

cendrung mengalami stagnansi atau perlambatan, salah satu faktornya karena

tingginya harga properti atau bisa dikatakan harga properti sekarang sudah

mencapai harga plafon. Faktor inflasi merupakan salah satu faktor yang

menyebabkan harga properti mengalami kenaikan seperti sekarang ini, pola harga

di Indonesia berbeda dengan pola harga diluar negeri. Jika di Indonesia harga yang

sudah naik susah sekali untuk turun kembali, hal itulah yang menyebabkan

melonjaknya harga-harga properti itu sendiri dan sulit untuk turun.

Kenaikan harga properti memberikan keuntungan bagi investor yang

menanamkan modalnya sebelum sektor ini mencapai boomingnya hingga 2015,

sebaliknya tingginya harga properti sekarang bagi investor baru membuat mereka

berpikir ulang untuk membeli atau menginvestasikan uang mereka di sektor ini

karena dirasa harga yang ditawarkan sudah terlalu tinggi, sehingga keuntungan

yang diperoleh kurang maksimal, sehingga mereka lebih tertarik berinvestasi di

sektor lain. Hal tersebut menyebabkan penjualan properti akan juga ikut menurun,

yang kemudian berdampak pada turunnya kinerja keuangan suatu perusahaan,

ongkos produksi yang meningkat dan penjualan yang menurun menyebabkan laba

perusahaan semakin menipis, bahkan bisa membuat perusahaan mengalami

kerugian. Sehingga akan menurunkan pembagian dividen dan laba perusahaan pada

104

laporan keuangan perusahaan.

Beberapa faktor fundamental yang dipertimbangkan seorang investor dalam

membeli suatu saham adalah laporan keuangan dan seberapa sering perusahaan

tersebut membagikan devidennya. Semua perusahaan yang tercatat di BEI atau

yang sudah go public berkewajiban untuk memberikan transparansi kinerja

perusahaannya kepada publik dalam bentuk laporan keuangan. Laporan keuangan

perusahaan tersebut dirilis setiap Kuartal atau 3 bulan sekali. Setiap perusahaan

wajib melaporkan laporan keuangan perusahaan mereka kepada publik karena jika

tidak akan dikenakan sanksi berupa suspend ataupun kebijakan lain oleh BEI.

Untuk melihat seberapa besar margin keuntungan yang diperoleh perusahaaan, kita

dapat melihat net income atau laba bersih yang tercatat di laporan keuangan

perusahaan. Profitabilitas sebuah perusahaan yang menurun membuat investor akan

melepas saham yang dimilikinya. Minat investor juga akan menurun untuk membeli

saham jika profitabilitas sebuah perusahaan menurun yang disebabkan oleh inflasi.

Hal tersebut juga akan membuat indeks harga saham cenderung akan menurun

karena dampak dari inflasi tersebut.

Kemudian jika kita melihat data Indeks konstruksi dan properti dari rentang

waktu agustus 2016 sampai juni 2019 mencapai titik terendah pada bulan oktober

2018. Pada bulan itu juga pemerintah mengelurkan kebijakan menaikan harga BBM

dihampir semua jenis baik, pertamax, pertamax turbo, dexlite, pertamina dex,

biosolar, premium. Ini merupakanSudah menjadi rumus umum bahwa naiknya

BBM adalah salah satu faktor yang berpengaruh terhadap naiknya barang-barang

lain, hal itu dapat dikonfirmasi dengan kita melihat data kenaikan inflasi dari bulan

105

September ke bulan oktober, dari angka 2,88 ke angka 3,16 persen. Pada bulan itu

juga nilai indeks harga saham sektor konstruksi dan properti mengalami titik

terendahnya yaitu berada diangka 403.58. Selain karena inflasi penurunan harga

saham sektor tersebut dapat juga dikarenakan waktu tersebut bertepatan dengan

masa kampanye pilpres, seperti kita tahu pilpres 2019 merupakan pilpres yang

cukup panas, hal ini menaruh perhatian investor untuk cenderung wait and see

terhadap hasil pilpres dan mengamankan dananya.

Dari sisi investor naiknya inflasi juga membuat harga-harga barang pokok

mengalami kenaikan seperti bawang, cabe, telur, ayam, tempe, tahu, dan berbagai

macam kebutuhan pokok manusia lainnya. Sehingga membuat alokasi dana yang

awalnya di sisihkan untuk ditanamkan di sektor investasi saham menjadi lebih

sedikit, karena alokasi dana mereka sebagian besar tergerus untuk memenuhi

kebutuhan pokok mereka akibat naiknya inflasi. Karena bagaimanapun kebutuhan

pokok adalah kebutuhan yang mendesak yang harus segera dan rutin dikeluarkan

setiap harinya. Maka dari itu dengan adanya inflasi proporsi investasi yang awalnya

misalkan 40 persen dari gaji, menjadi berubah misalkan menjadi 30 persen dari gaji.

Sehingga menyebabkan permintaan minat terhadap saham tersebut menurun, ketika

minat terhadap suatu saham turun maka akan mengakibatkan harga saham tersebut

cenderung turun.

106

BAB V

KESIMPULAN DAN SARAN

A.Kesimpulan

Berdasarkan beberapa landasan teori, metodologi, pembahasan dan hasil,

maka kesimpulan umum pada penelitian yang peniliti lakukan adalah:

1. Dari ketiga variable independen yang digunakan dalam penelitian ini

terbukti memiliki pengaruh yang signifikan terhadap indeks harga saham

sektor infrastruktur. Dimana Kurs berpengaruh positif, suku bunga dan

inflasi berpengaruh negatif terhadap indeks harga saham sektor

infrastruktur. Maka dari itu bagi investor baru dan lama dalam mengambil

keputusan dalam membeli atau menjual saham disamping harus

memerhatikan faktor teknikal penting juga memperhatikan faktor

fundamental ketiga hal diatas. Sehingga investor dapat mengambil tindakan

yang tepat dan cepat ketika salah satu dari ketiga variable diatas sedang naik

ataupun turun. Nilai kurs berbanding lurus dengan naik atau turunnya indeks

harga saham sektor infrastruktur karena investor dalam dan luar negeri

melihat apresiasi dan depresiasi kurs sebagai gambaran umum

perekonomian suatu negara. Sementara itu suku bunga dan inflasi

berhubungan negatif dengan indeks harga saham sektor infrastruktur karena

kedua hal tersebut erat kaitannya dengan daya beli dan alokasi aset mereka

ke instrumen investasi lainnya. Dari hasil penelitian diatas investor

107

diharapkan dapat mempunyai pedoman dalam membeli atau menjual saham

di sektor infasturktur.

B.Saran

Berdasarkan hasil penelitian yang telah dikemukakan, dapat diberikan saran

sebagai berikut:

1. Bagi calon investor yang ingin berinvestasi pada saham, hendaknya

mempertimbangkan faktor fundamental terutama Perubahan Kurs dan Inflasi

karena faktor tersebut terbukti memiliki pengaruh yang signifikan terhadap

Indeks Harga Saham Sektor Infrastruktur.

2. Bagi peneliti dengan topik sejenis disarankan untuk melakukan kajian lebih

lanjut dengan memasukkan variabel bebas lainnya, seperti harga emas, cadangan

devisa, dan faktor-faktor eksternal yang berasal dari luar negeri seperti

pertumbuhan ekonomi dunia, harga minyak dunia dan dan indeks harga saham

negara lain.Penelitian selanjutnya sebaiknya memperpanjang periode

penelitian,sehingga akan diperoleh gambaran yang lebih baik tentang kondisi

pasar modal di Indonesia.

108

DAFTAR PUSTAKA

Bibliography

Anoraga, P., & Pakarti, P. (2001). Pengantar Pasar Modal. Jakarta: PT Rineka Cipta.

Ardelia. (2018). Pengaruh Inflasi,suku bunga,dan nilai tukar rupiah terhadap indeks harga

saham gabungan. Jurnal Administrasi Bisnis,Vol. 60 No. 2 Juli 2018.

Argamaya. (2014). Pengaruh profatibilitas,leverage,collateralizable assets, dan

investment opportunity set terhadap kebijakan deviden. Jurnal media riset

akutansi vol.4, no.2. .

Arikunto, S. (2010). Prosedur Penelitian Suatu Pendekatan Praktik. Jakarta: Rineka Cipta.

Boediono. (1992). Teori Pertumbuhan Ekonomi. Yogyakarta: BPFE UGM.

Boediono. (2001). Ekonomi Makro. Yogyakarta: BPFE.

Fahmi, I. (2011). Analisa Laporan Keuangan. Bandung: Alfabeta.

Ghozali, I. (2001). Aplikasi Analisis Multivariate Dengan Program SPSS. Semarang.

ghozali, I. (2011). Aplikasi Analisis Multivariate Dengan Program SPSS. Semarang: Badan

Penerbit Universitas Diponegoro.

Gujarati, D. (1999). Ekonometrika Dasar. Jakarta: Penerbit Erlangga.

Gujarati, D. (2013). Ekonometrika Dasar. Jakarta: Erlangga.

Hadianto, B. (2019). Pengaruh Earnings per share dan Price Eranings Ratio (PER) Terhadap

Harga Saham Sektor Perdagangan Besar dan Ritel Pada Periode 2000-2005 di

Bursa Efek Indonesia. Jurnal Ilmiah Akutansi Vol.7 No.2 Desember 2019.

109

Hanafi, M. (2013). Manajemen Keuangan. Yogyakarta: BPFE-Yogyakarta.

Husnan, S. (2001). Dasar-Dasar Teori Portofolio dan Analisis Sekuritas. Yogyakarta: AMP

YPKN.

Isidore. (2018). Fundamental Anlaysis Versus Technical Analysis A. International Journal

of Recent Scientific Research Vol. 9.

Kadek. (2015). Pengaruh Tingkat Suku Bunga SBI, Kurs Mata Uang Rupiah Atas Dollar dan

Indeks Dow Jones terhadap Indeks Harga Saham Gabungan Pada Periode 2010-

2014. e-Journal S1 Ak Universitas Pendidikan Ganesha.

Mamahit, R. R. (2019). Pengaruh Variabel Makroekonomi Terhadap Indeks Harga Saham

Gabungan (Studi pada Indeks Harga Saham Gabungan di Bursa Efek Indonesia

Periode 2014-2018). Jurnal Administrasi Bisnis.

Muana, N. (2001). Makro Ekonomi, Teori , Masalah dan Kebijakan. Jakarta: PT. Raja

Grafindo Persada.

Muhammad, S. (2018). The Relationship Between Fundamental Analysis and Stock.

Research Journal of Finance and Accounting Vol.9, No.3, 2018.

Pohan, Aulia. (2008). The Relationship Between Fundamental Anlysis and Stock.

Research Journal of Finance and Accounting Vol.9, No.3, 2018.

Rachmawati, Y. (2018). Pengaruh Inflasi dan Suku Bunga Terhadap Harga Saham Pada

Perusahaan Perbankan Yang Terdaftar Di LQ45 Bursa Efek Indonesia. Jurnal Media

Akuntansi, Vol. 1, No.1, September 2018.

110

Rizky, I. A. (2019). Pengaruh Nilai Tukar, Suku Bunga SBI, Inflasi, dan Perrtumbuhan GDP

terhadap Pergerakan IHSG di Bursa Efek Indonesia. JRA Vol. 08 No. 05 Februari

2019.

Samsul, M. (2006). Pasar Modal Dan Manajemen Portofolio. Surabaya: Erlangga.

Sangga. (2017). Pengaruh Nilai tukar, suku bunga dan Inflasi terhadap indeks harga saham

gabungan di BEI . E-Jurnal Manajemen Unud, Vol. 6, No. 8, 2017: 4391-4421.

Sari, W. I. (2019). Analisis Pengaruh Inflasi, Suku Bunga SBI, Nilai Tukar Terhadap Return

LQ 45 dan Dampaknya Terhadap Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG). Jurnal

Sekuritas Vol.3, No.1 .

Siamat, D. (2005). Manajemen Lembaga Keuangan. Jakarta: Badan Penerbit Fakultas

Ekonomi Universitas Indonesia.

Siregar, S. (2013). Metode Penelitian Kuantitatif. Jakarta: PT. Inter Pratama Mandiri.

Sugiyono. (2011). Metode Penelitian Kuantitatif, Kualitatif dan R&D. Bandung: Afabeta

Sukirno, S. (2011). Makro Ekonomi Teori Pengantar Edisi Ketiga. Jakarta: Rajawali Pers.

Sukirno, S. (2012). Ekonomi Makro. Jakarta: RajaGrafindo Persada.

Sunariyah. (2000). Pengantar pengetahuan pasar modal. Yogyakarta: UPP AMP YKPN.

Sunariyah. (2006). Pengantar Pengetahuan Pasar Modal. Yogyakarta: UPPAMP YKPN.

Sunariyah. (2013). Ekonomi Makro. jakarta: erlangga.

111

Susanto, B. (2015). Pengaruh Inflasi, Bunga dan Nilai Tukar Terhadap Harga Saham (Studi

Pada : Perusahaan Sektor Properti Dan Real Estate Tercatat BEI) . Jurnal Aset

(Akuntansi Riset) Vol.7 | No.1 | 2015 .

Yenni. (2015). Peranan Pasar Modal Dalam Perekonomian Negara. Jurnal ekonomi dan

bisnis UIN-SU Volume 2. No. 1 Januari – Juni 2015.

Yuliana, I. (2010). Investasi Produk Keuangan Syariah. Malang: UIN MALIKI Press.

Zarei, A. (2018). The impact of exchange rates on stock market returns: new evidence

from seven free-floating currencies . The European Journal of Finance.

112

LAMPIRAN DATA- DATA

Tanggal IHSSI KURS SBI INFLASI

Jan '05 73,59 9.165,0 7.42 7.32%

Feb '05 76,06 9.264,5 7.43 7.15%

Mar '05 84,89 9.471,0 7.44 8.81%

Apr '05 76,61 9.570,0 7.7 8.12%

Mei '05 78,04 9.518,0 7.95 7.40%

Jun '05 78,53 9.760,0 8.25 7.42%

Jul '05 78,64 9.805,0 8.5 7.84%

Ags '05 62,85 10.300,0 8.75 8.33%

Sep '05 62,86 10.300,0 10 9.06%

Okt '05 60,95 10.122,5 11 17.89%

Nov '05 60,69 10.025,0 12.25 18.38%

Des '05 64,12 9.830,0 12.75 17.11%

Jan '06 70,48 9.370,0 12.75 17.03%

Feb '06 71,33 9.182,5 12.75 17.92%

Mar '06 79,33 9.087,0 12.75 15.74%

Apr '06 88,96 8.785,0 12.75 15.40%

Mei '06 81,35 9.255,0 12.5 15.60%

Jun '06 77,43 9.263,0 12.5 15.53%

Jul '06 77,94 9.095,0 12.25 15.15%

Ags '06 78,98 9.117,0 11.75 14.90%

Sep '06 83,78 9.205,0 11.25 14.55%

Okt '06 90,32 9.094,0 10.75 6.29%

Nov '06 103,96 9.165,0 10.25 5.27%

Des '06 122,92 8.993,5 9.75 6.60%

Jan '07 123,10 9.100,0 9.5 6.26%

Feb '07 136,19 9.131,5 9.25 6.30%

Mar '07 143,24 9.120,0 9 6.52%

Apr '07 168,69 9.088,0 9 6.29%

Mei '07 201,04 8.827,0 8.75 6.01%

Jun '07 211,72 9.035,0 8.5 5.77%

Jul '07 247,47 9.225,0 8.25 6.06%

Ags '07 225,65 9.390,0 8.25 6.51%

Sep '07 242,83 9.145,0 8.25 6.95%

Okt '07 247,31 9.097,5 8.25 6.88%

Nov '07 232,09 9.370,0 8.25 6.71%

Des '07 251,82 9.392,5 8 6.59%

113


Jan '08 229,56 9.246,5 8 7.36%

Feb '08 229,52 9.065,0 8 7.40%

Mar '08 195,60 9.215,0 8 8.17%

Apr '08 177,72 9.222,0 8 8.96%

Mei '08 184,27 9.315,0 8.25 10.38%

Jun '08 168,53 9.220,0 8.5 11.03%

Jul '08 174,70 9.095,0 8.75 11.90%

Ags '08 164,41 9.150,0 9 11.85%

Sep '08 142,42 9.415,0 9.25 12.14%

Okt '08 101,35 10.900,0 9.5 11.77%

Nov '08 105,63 12.025,0 9.5 11.68%

Des '08 103,49 10.900,0 9.25 11.06%

Jan '09 96,03 11.380,0 8.75 9.17%

Feb '09 96,56 11.980,0 8.25 8.60%

Mar '09 99,74 11.555,0 7.75 7.92%

Apr '09 112,32 10.585,0 7.5 7.31%

Mei '09 130,99 10.290,0 7.25 6.04%

Jun '09 144,79 10.207,5 7 3.65%

Jul '09 159,97 9.925,0 6.75 2.71%

Ags '09 157,96 10.080,0 6.5 2.75%

Sep '09 162,28 9.645,0 6.5 2.83%

Okt '09 153,99 9.550,0 6.5 2.57%

Nov '09 143,63 9.455,0 6.5 2.41%

Des '09 146,80 9.425,0 6.5 2.78%

Jan '10 153,49 9.350,0 6.5 3.72%

Feb '10 150,23 9.337,0 6.5 3.81%

Mar '10 166,38 9.090,0 6.5 3.43%

Apr '10 182,12 9.012,5 6.5 3.91%

Mei '10 154,50 9.175,0 6.5 4.16%

Jun '10 163,38 9.060,0 6.5 5.05%

Jul '10 168,26 8.940,0 6.5 6.22%

Ags '10 170,90 9.035,0 6.5 6.44%

Sep '10 192,77 8.925,0 6.5 5.80%

Okt '10 202,41 8.937,5 6.5 5.67%

Nov '10 203,22 9.034,0 6.5 6.33%

Des '10 203,10 9.010,0 6.5 6.96%

Jan '11 179,29 9.048,0 6.5 7.02%

Feb '11 179,40 8.821,5 6.75 6.84%

114


Mar '11 194,24 8.707,5 6.75 6.65%

Apr '11 208,42 8.564,0 6.75 6.16%

Mei '11 209,39 8.535,5 6.75 5.98%

Jun '11 207,44 8.576,5 6.75 5.54%

Jul '11 232,44 8.500,0 6.75 4.61%

Ags '11 229,23 8.533,0 6.75 4.79%

Sep '11 205,86 8.790,0 6.75 4.61%

Okt '11 215,08 8.852,5 6.5 4.42%

Nov '11 203,41 9.110,0 6 4.15%

Des '11 229,25 9.067,5 6 3.79%

Jan '12 237,17 8.990,0 6 3.65%

Feb '12 252,52 9.020,0 5.75 3.56%

Mar '12 278,59 9.144,0 5.75 3.97%

Apr '12 312,00 9.190,5 5.75 4.50%

Mei '12 278,12 9.400,0 5.75 4.45%

Jun '12 275,64 9.392,5 5.75 4.53%

Jul '12 289,27 9.445,0 5.75 4.56%

Ags '12 279,17 9.535,0 5.75 4.58%

Sep '12 310,54 9.570,0 5.75 4.31%

Okt '12 320,54 9.605,0 5.75 4.61%

Nov '12 332,57 9.593,5 5.75 4.32%

Des '12 326,55 9.637,5 5.75 4.30%

Jan '13 363,70 9.697,5 5.75 4.57%

Feb '13 418,05 9.663,5 5.75 5.31%

Mar '13 461,06 9.717,5 5.75 5.90%

Apr '13 482,82 9.722,5 5.75 5.57%

Mei '13 565,29 9.795,0 5.75 5.47%

Jun '13 483,27 9.925,0 6 5.90%

Jul '13 436,44 10.277,5 6.5 8.61%

Ags '13 365,44 10.920,0 6.5 8.79%

Sep '13 384,04 11.580,0 7.25 8.40%

Okt '13 402,93 11.272,5 7.25 8.32%

Nov '13 345,01 11.962,5 7.5 8.37%

Des '13 337,00 12.170,0 7.5 8.38%

Jan '14 363,98 12.210,0 7.5 8.22%

Feb '14 391,04 11.609,0 7.5 7.75%

Mar '14 434,31 11.360,0 7.5 7.32%

Apr '14 426,16 11.561,5 7.5 7.25%

115


Mei '14 434,78 11.675,0 7.5 7.32%

Jun '14 406,66 11.855,0 7.5 6.70%

Jul '14 457,62 11.577,5 7.5 4.53%

Ags '14 472,60 11.690,0 7.5 3.99%

Sep '14 446,39 12.185,0 7.5 4.53%

Okt '14 469,26 12.085,0 7.5 4.83%

Nov '14 501,17 12.204,0 7.5 6.23%

Des '14 524,91 12.385,0 7.75 8.36%

Jan '15 561,64 12.667,5 7.75 6.96%

Feb '15 580,71 12.925,0 7.5 6.29%

Mar '15 560,94 13.075,0 7.5 6.38%

Apr '15 538,48 12.962,5 7.5 6.79%

Mei '15 539,99 13.224,0 7.5 7.15%

Jun '15 501,70 13.332,5 7.5 7.26%

Jul '15 504,12 13.527,5 7.5 7.26%

Ags '15 457,48 14.050,0 7.5 7.18%

Sep '15 434,27 14.650,0 7.5 6.83%

Okt '15 469,32 13.687,5 7.5 6.25%

Nov '15 474,13 13.835,0 7.5 4.89%

Des '15 490,93 13.787,5 7.5 3.35%

Jan '16 471,85 13.775,0 7.25 4.14%

Feb '16 473,48 13.372,0 7 4.42%

Mar '16 491,17 13.260,0 6.75 4.45%

Apr '16 499,24 13.185,0 6.75 3.60%

Mei '16 505,12 13.660,0 6.75 3.33%

Jun '16 544,43 13.212,5 6.5 3.45%

Jul '16 560,51 13.098,5 6.5 3.21%

Ags '16 567,02 13.267,5 5.25 2.79%

Sep '16 565,09 13.051,0 5 3.07%

Okt '16 565,33 13.048,0 4.75 3.31%

Nov '16 532,68 13.552,5 4.75 3.58%

Des '16 517,81 13.472,5 4.75 3.02%

Jan '17 521,55 13.352,0 4.75 3.49%

Feb '17 517,05 13.336,0 4.75 3.83%

Mar '17 510,36 13.325,5 4.75 3.61%

Apr '17 505,55 13.329,0 4.75 4.17%

Mei '17 491,97 13.322,5 4.75 4.33%

Jun '17 493,72 13.327,5 4.75 4.37%

116


Jul '17 495,36 13.325,0 4.75 3.88%

Ags '17 511,39 13.343,0 4.5 3.82%

Sep '17 500,16 13.471,5 4.25 3.72%

Okt '17 509,45 13.562,5 4.25 3.58%

Nov '17 489,85 13.526,0 4.25 3.30%

Des '17 495,51 13.567,5 4.25 3.61%

Jan '18 537,99 13.388,5 4.25 3.25%

Feb '18 545,40 13.745,0 4.25 3.18%

Mar '18 503,85 13.765,0 4.25 3.40%

Apr '18 477,26 13.912,5 4.25 3.41%

Mei '18 468,44 13.895,0 4.5 3.23%

Jun '18 434,97 14.330,0 5.25 3.12%

Jul '18 444,73 14.420,0 5.25 3.18%

Ags '18 448,75 14.730,0 5.5 3.20%

Sep '18 422,79 14.901,5 5.75 2.88%

Okt '18 403,58 15.202,5 5.75 3.16%

Nov '18 440,47 14.302,5 6 3.23%

Des '18 447,75 14.380,0 6 3.13%

Jan '19 465,95 13.972,5 6 2.82%

Feb '19 453,81 14.065,0 6 2.57%

Mar '19 464,83 14.240,0 6 2.48%

Apr '19 486,59 14.250,0 6 2.83%

Mei '19 459,02 14.275,0 6 3.32%

Jun '19 487,72 14.127,5 6 3.28%

Jul '19 498,86 14.017,0 5.75% 3.32%

Ags '19 499,47 14.185,0 5.50% 3.49%

Sep '19 497,50 14.195,0 5.25% 3.39%

Okt '19 524,28 14.037,0 5.00% 3.13%

Nov '19 484,36 14.105,0 5.00% 3.00%

Des '19 503,88 13.882,5 5.00% 2.72%

117

LAM PIRAN HASIL OUTPUT EVIEWS

Output Uji Normalitas Jarque-Bera

Output Uji Multikolinieritas

Variance Inflation Factors

Date: 01/10/20 Time: 13:49

Sample: 2005M01 2019M12

Included observations: 180 Coefficient Uncentered Centered

Variable Variance VIF VIF

C 33342356 74.31597 NA

KURS 0.140565 39.85117 1.328882

SBI 261246.8 31.25485 3.061225

INFLASI 1.02E+09 11.55980 2.743948

Output Uji Heteroskedastisitas

Heteroskedasticity Test: Glejser

F-statistic 0.814158 Prob. F(3,176) 0.4876

Obs*R-squared 2.463793 Prob. Chi-Square(3) 0.4819

Scaled explained SS 2.732659 Prob. Chi-Square(3) 0.4347

0

4

8

12

16

20

24

28

32

-20000 -10000 0 10000 20000 30000

Series: Residuals

Sample 2005M01 2019M12

Observations 180

Mean 4.99e-12

Median 873.3281

Maximum 29787.60

Minimum -22770.21

Std. Dev. 8910.932

Skewness 0.123791

Kurtosis 3.334633

Jarque-Bera 1.299571

Probability 0.522158

118

Output Uji Autokorelasi

Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:

F-statistic 0.718378 Prob. F(2,173) 0.4890

Obs*R-squared 1.474342 Prob. Chi-Square(2) 0.4785

Koefisien Determinasi (R2 )

R-squared 0.721745 Mean dependent var 31233.58

Adjusted R-squared 0.717002 S.D. dependent var 16892.80

S.E. of regression 8986.556 Akaike info criterion 21.06682

Sum squared resid 1.42E+10 Schwarz criterion 21.13777

Log likelihood -1892.014 Hannan-Quinn criter. 21.09559

F-statistic 152.1710 Durbin-Watson stat 0.133933

Prob(F-statistic) 0.000000

Output Uji Statistik secara Simultan (Uji F)








119

Hasil Estimasi Model Peneltian

Dependent Variable: IHSSI

Method: Least Squares

Date: 01/10/20 Time: 13:37

Sample: 2005M01 2019M12

Included observations: 180

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

C -12602.46 577.4284 -2.182515 0.0304

KURS 5.269976 0.374920 14.05626 0.0000

SBI -1.511153 5.111231 -2.956535 0.0035

INFLASI -6.556538 31.91969 -2.054073 0.0414








analisis pengaruh kurs, sbi, dan inflasi...

Documents