signifikansi fluktuasi harga pasar komoditas dunia...
TRANSCRIPT
SIGNIFIKANSI FLUKTUASI HARGA PASAR KOMODITAS DUNIA DAN
INDIKATOR MAKROEKONOMI TERHADAP INDEKS SAHAM SYARIAH DI
INDONESIA
SKRIPSI
Diajukan Kepada Fakultas Ekonomi dan Bisnis
Sebagai Salah Satu Syarat Untuk Memperoleh Gelar Sarjana Ekonomi
AHMAD RIZKI ZULFIKAR HILMI
NIM 1113086000003
JURUSAN EKONOMI SYARIAH FAKULTAS EKONOMI DAN
BISNIS UNIVERSITAS NEGERI ISLAM SYARIF HIDAYATULLAH
JAKARTA 1438 H/2017 M
i
DAFTAR RIWAYAT HIDUP
I. DATA PRIBADI
1. Nama Lengkap : Ahmad Rizki Zulfikar Hilmi\
2. Tempat, Tanggal Lahir : Bekasi, 8 Mei 1995
3. Alamat : Jln. Raya Babelan, No. 50 RT.
05 RW. 03
4. Email : [email protected]
5. Telepon : 08978850464
II. PENDIDIKAN FORMAL
1. SDI Al Husna Tahun 2001-2007
2. MTs NU Putra 1 Tahun 2007-2010
3. SMA Daar El Qolam Tahun 2010-2013
4. S1 UIN Syarif Hidayatullah Jakarta Tahun 2013-2018
III. PENGALAMAN ORGANISASI
1. Pengurus Ikatan Pelajar Nahdhatul Ulama MTs NU Putra 1
2008/2009
2. Pengurus Perputakaan SMA Daar El Qolam 2012/2013
3. Koorditanor Bidang Kewirausahaan Lingkar Studi Ekonomi
Islam UIN Jakarta 2015/2016
4. Panitia Company Visit To Otoritas Jasa Keuangan, Yang
Diselenggarakan Oleh Lingkar Studi Ekonomi Syariah, 21
September 2015
5. Panitia Company Visit To Badan Perencanaan Pembangunan
Nasional Yang Diselenggarakan Oleh Lingkar Studi Ekonomi
Syariah, 20 September 2016
ii
6. Panitia Company Visit To Kementrian Keuangan Yang
Diselenggarakan Oleh Lingkar Studi Ekonomi Syariah, 25
September 2017
7. Panitia Intenational Confence Islamic Finance, Economic And
Business 2017
IV. SEMINAR
1. Diklat Ekonomi Islam Yang Diselenggarakan Oleh Lingkar
Studi Ekonomi Syariah, 14 Mei 2015
2. Seminar Pasar Modal Syariah Yang Diselenggarakan Oleh
Lingkar Studi Ekonomi Islam, 15 November 2015
3. Peserta Dalam Portal “Anti Corupption Clearing House”
Dengan Tema Langkah Cerdas Cegah Korupsi,
Diselenggarakan Oleh Komisi Pemberantasan Korupsi Bekerja
Sama Dengan Uin Syarif Hidayatullah Jakarta, 9 September
2015
4. Peserta Dala Company Visit To Dana Reksa Sekuritas,
Diselenggrakan
Oleh Prodi Ekonomi
iii
ABSTRACT
This research examines the impact of commodity world price and
macroeconomic indicator on the sharia stock index in indonesia movement in
Indonesia. The analytical tool had used in this reasech is Autoregression
Distributed Lag, Impulse Response Function (IRF) and Forecast Error Variance
Decomposition (FEVD). Using Mothly dta the study covers the period from
Januari 2005 to june 2017. Variables Used USD/IDR exchange rate, gold price,
crude palm oil price coal price and JII.The result of research shows that
exchange rate has significant impact to JII movement in long term and short term.
coal price have the impact to JII in short term, CPO price and gold price have no
significant impact to JII
Keyword : Commodity World Price, Macroeconomic Indicator, Jakarta Islamic
Index.
iv
ABSTRAK
Penelitian ini menguji dampak harga komoditas dunia dan indikator
makroekonomi terhadap pergerakan indeks saham syariah di Indonesia. Alat
analisis yang digunakan dalam penelitian ini adalah Autoregression Distributed
Lag (ARDL) Impulse Response Function (IRF) dan Forecast Error Variance
Decomposition. Penelitian ini menggunakan data bulanan periode Januari 2005
hingga periode Juni 2017. Variabel yang gunakan dalam penelitian ini yaitu kurs
USD/IDR, harga emas, harga minyak kelapa sawit dan harga batu bara dan
Jakarta Islamic index. Hasil penelitian ini memperlihatkan bahwa kurs
berpengaruh signifikan terhadap JII dalam jangka pendek dan jangka panjang.
harga batu bara berpengaruh signifikan terhadap JII dalam jangka pendek. harga
CPO dan harga emas tidak berpengaruh terhadap JII.
Kata kunci : Harga Dunia Komoditas, Indikator Makro Ekonomi, Jakarta Islamic
Index.
v
KATA PENGANTAR
Assalamu’alaikum wa rahmatullahi wa barakaatuh
Puji dan syukur kepada Allah tuhan maha kuasa yang memberikan nikmat
dan petunjukkan-Nya kepada setiap hambanya, sehingga masih diberikan nikmat
iman, islam dan iman dan kesehatan untuk terus mencari ilmu. shalawat serta
salam kepada Nabi Muhammad SAW yang membawa dan meperjuangankan
risalah Allah ke dunia.
Penulis mengungkapkan syukur yang tiada henti kepada Allah SWT atas
selesainya skripsi berjudul ”Signifikansi Fluktuasi Harga Pasar Komoditas
Dunia Dan Indikator Makroekonomi Terhadap Indeks Saham Syariah Di
Indonesia”. Penulis menyadari banyak orang yang memberikan dukungan, do’a
dan bimbingan baik secara langsung maupun tidak langsung. Sehingga dengan ini
penulis ingin mengucapkan terima kasih sebanyak-banyak kepada:
1. Ayahanda H. Mardanih dan ibunda Hj. Taslimah yang tiada henti
memberikan semangat, kasih saying dan doa yang tulus. Yang tak henti
mengingatkan, memotivasi, memberikan jalan keluar atas masalag yang
sering dihadapi. Hanya Allah yang dapat membalas segala yang telah
mereka berdua curahkan kepada Ananda.
2. Adik – adikku Ahmad Fauzan Hilmi dan Mahira Ayu Luke Rahmadani
yang terus menghibur dan dukungan kepada penulis.
3. Bapak Dr. Arief Mufraini, Lc,M.Si selaku Dekan FEB, Bapak Dr. Amilin,
SE., Ak.,M.Si., QIA., selaku Wakil Dekan I Bid. Akademik, Bapak Dr.
Ade Sofyan Mulazid, S.Ag, M.H selaku Wakil Dekan II Bid Administrasi
Umum dan Bapak Dr. Desmadi Saharuddin M.A selaku Wakil Dekan III
Bid. Kemahasiswaan yang telah memberikan jalan bagi saya dalam
mengerjakan skripsi ini.
vi
4. Bapak Yoghi Citra Pratama, M.Si Selaku Ketua Jurusan Ekonomi Syariah
dan Ibu RR. Tini Anggraeni, ST.,M.Si selaku Sekretaris Jurusan Ekonomi
Syariah sekaligus pembimbing skripsi II saya. Semoga dapat menjadi
panutan untuk Jurusan Ekonomi Syariah dalam memajukannya.
5. Dr. Burhanuddin Yusuf, MM., MA selaku Dosen Pembimbing Skripsi I
yang dengan kerendahan hatinya bersedia meluangkan waktunya untuk
memberikan pengarahan, ilmu yang bermanfaat, serta masukan yang
sangat berarti selama penyelesaian skripsi ini. Semoga Allah SWT
membalas segala kebaikan Bapak.
6. Bapak Bapak Dr. Desmadi Saharuddin M.A sebagai dosen pembimbing
akademik yang selalu memberikan arahan atas keberlangsungan kegiatan
perkuliahan
7. Seluruh Dosen Fakultas Ekonomi dan Bisnis, yang tidak dapat penulis
tuliskan satu-persatu. Terima kasih atas curahan ilmu yang Bapak dan Ibu
berikan kepada penulis. Semoga amal Bapak dan Ibu mendapat
keberkahan dari Allah Subhanahu wa Ta’ala.
8. Bapak Supriyono, MM. selaku ketua Pranata Laboratorium Penelitian
(PLP) yang telah menyempatkan waktunya untuk berdiskusi dengan saya
yang dengan tulus selalu memberikan pencerahan kepada penulis, dalam
kondisi apa pun. Semoga Allah SWT membalas segala kebaikan Bapak.
9. Ari, Ridho, Andri, iqbal, Ihsan, Munjiah, Muzda, dan nafisah yang
merupakan sahabat seperjuangan dari awal semester hingga akhir semester
ini. Juga sahabat-sahabat penulis Fadhil, Abie Sentani, Harish, Rian, Abie
Ayub, Dimas, Andep, Acin, Hani, Dita, Azam, Boy, Umi, Ida, Mega,
Sicay, Vika, Zyra, dan Ficky terima kasih atas semuanya.
10. Keluarga EKSYAR 2013 yang tidak dapat penulis sebutkan satu persatu.
Semoga kesuksesan selalu menyertai kita semua.
11. Guru, Sahabat, Teman di Pondok Pesantren yang telah menjadi teman
diskusi dan curhat selama ini.
12. Pihak-pihak yang membantu kelancaran dalam proses pembuatan hingga
penyelesaian skripsi. Semoga Allah SWT membalas segala kebaikannya
vii
Penulis sadari sepenuhnya bahwa skripsi ini masih jauh dari kata
sempurna karena terbatasnya pengetahuan dan pengalaman yang dimiliki.
Oleh karena itu, penulis mengharapkan saran, masukan, serta kritik yang
membangun dari berbagai pihak. Sekian yang bisa penulis sampaikan,
kurang lebihnya mohon maaf.
Wassalamu’alaikum Wr. Wb.
Jakarta 23 Desember 2017
Ahmad Rizki Zulfikar Hilmi
vii
DAFTAR ISI
Cover
Lembar Pengesahan Pembimbing
Lembar Pengasahan Ujian Komprehensif
Daftar Riwayat Hidup ................................................................................ i
Abstract ........................................................................................................ iii
Abstrak ......................................................................................................... iv
Kata Pengantar ........................................................................................... v
Daftar Isi ..................................................................................................... vii
Daftar Grafik ............................................................................................... ix
Daftar Tabel ................................................................................................. xi
Daftar Lampiran-Lampiran ...................................................................... xiii
Bab I Pendahuluan
A. Latar Belakang .................................................................................. 1
B. Rumusan Masalah ............................................................................ 6
C. Tujuan Penelitian .............................................................................. 6
D. Manfaat Penelitian ............................................................................ 7
BAB II TINJAUAN PUSTAKA
A. Teori investasi .................................................................................. 8
1. Pengertian .................................................................................... 8
2. Saham .......................................................................................... 8
3. Indeks Harga Saham ................................................................... 9
4. Pasar Modal Syariah ................................................................... 11
5. Jakarta Islamic Index................................................................... 13
B. Teori Nilai Tukar ............................................................................ 14
viii
1. Penentuan Nilai Tukar................................................................. 16
2. Sistem Kurs Mata Uang .............................................................. 17
C. Harga Komoditas Dunia ................................................................. 19
1. Harga Emas ................................................................................. 20
2. Harga minyak kelapa sawit ......................................................... 21
3. Harga Batu Bara .......................................................................... 24
D. Kerangka Berfikir ........................................................................... 27
E. Review Studi Terdahulu ................................................................. 30
F. Hipotesis .......................................................................................... 40
G. Kerangka Konsep ............................................................................ 41
BAB III METODELOGI PENELITIAN
A. Jenis Penelitian ................................................................................ 43
B. Motode Pengumpulan Data ............................................................ 43
C. Matode Analisis Data ...................................................................... 44
BAB IV ANALISIS DAN PEMBAHASAN
A. Gambaran Umum Objek Penelitian ............................................. 51
1. Jakarta Islamic Index (JII) .............................................................. 51
2. Nilai Tukar Uang USD/IDR .......................................................... 52
3. Harga Emas .................................................................................... 53
4. Harga Minyak Kelapa Sawit .......................................................... 54
5. Harga Batu Bara ............................................................................. 56
B. Analisis Uji Ekonometrik
1. Uji Stasioneritas ............................................................................ 57
2. Uji Lag Leght Criteria .................................................................. 58
3. Uji Kointegrasi ............................................................................. 59
4. Autoregressive Distributed Lag (ARDL) ..................................... 60
5. Impulse Response Function .......................................................... 67
6. Variance Decompotion ................................................................. 70
ix
BAB V KESIMPULAN DAN SARAN
A. Kesimpulan ...................................................................................... 72
B. Saran ................................................................................................ 73
C. Daftar Pustaka ................................................................................. 74
D. Lampiran – Lampiran .................................................................... 82
x
Daftar Grafik
Nomor Keterangan Halaman
1.1 Pergerkan Indeks Saham JII Periode 2005-2017 .............................. 2
1.2 Harga Komoditas dan JII Periode Tahun 2005 – 2017 ..................... 3
1.3 Rata-rata Kurs USD/IDR periode tahun 2005-2017 ......................... 4
2.1 Nergara Ekspor Tujuan Batubara Indonesia ..................................... 27
2.2 Kerangka Konsep Berfikir ................................................................ 42
4.1 Perkembngan JII Periode Januari 2005 – Juni 2017 ......................... 51
4.2 Rata-rata Kurs USD/IDR Periode 2005 – 2017 ............................... 52
4.3 Harga Emas Periode Januari 2005 – Juni 2017 ................................. 53
4.4 Perkembangan CPO Periode Januari 2005 -Desember 2016 ............ 55
4.5 Perkembangan Batu Bara Periode Januari 2005 – Juni 2017 ........... 56
4.6 Hasil IRF JII terhadap Shock dari fluktuasi kurs .............................. 67
4.7 Hasil IRF JII terhadap Shock dari fluktuasi harga batu bara ............ 68
4.8 Hasil IRF JII terhadap Shock dari fluktuasi harga CPO ................... 69
4.9 Hasil IRF JII terhadap Shock dari fluktuasi harga Batu bara............ 70
xi
Daftar Tabel
2.1 Studi Terdahulu ................................................................................. 42
3.1 Model penelitian................................................................................ 49
4.1 Hasil Uji Akar Unit ........................................................................... 57
4.5 Uji Lag Length Criteria ..................................................................... 58
4.6 Uji Kointegrasi Johansen. ................................................................. 59
4.7 Uji Autoregressive Distributed Lag. ................................................. 60
4.8 Hasil uji Variance decompotion pada JII .......................................... 71
1
BAB I
PENDAHULUAN
A. Latar belakang
Investasi secara sederhana dapat diartikan sebagai suatu kegiatan yang
bertujuan untuk mengembangkan harta (Rodoni,2009:28). Selain dari definisi
tersebut, investasi dapat diartikan sebagai komitmen penukaran dana atau bentuk
kekayaan lain menjadi saham atau harta yang tidak bergerak yang diharapkan
dapat ditahan pada periode waktu tertentu, kemudian dapat meningkat nilainya di
masa yang akan datang. Saat ini, para pemilik dana atau investor dipermudah
dengan dibentuknya Bursa efek atau pasar modal yang menyediakan informasi
lengkap tentang instrumen investasi dan juga menjadi perantara perdagangan
pasar modal.
Sebagaimana pasar pada umumnya, pasar modal mempertemukan
penawaran dan permintaan antara penjual dan pembeli, namun benda yang
diperjual belikan adalah saham atau bentuk kepemilikan atas sebuah proyek atau
perusahaan. Dalam pasar modal para investor diberi jaminan keamanan dan
informasi. sedangkan perusahaan mendapatkan permodalan yang digunakan untuk
meningkatkan kemampuannya untuk meningkatkan produksinya. Sehingga pasar
modal memiliki peran yang strategis dalam perekonomian di suatu negara.
Pasar modal Indonesia yaitu Bursa Efek Indonesia saat ini memberikan
kemudahan bagi para investor untuk dapat berinvestasi baik secara konvesional
maupun syariah. setidaknya terdapat dipilih oleh para investor muslim yaitu JII
dan ISSI yang telah sesuai dengan ketentuan sharia compliance. Namun tidak
berbeda dengan investasi konvesional, saham syariah dapat terpengaruh indikator
makro ekonomi dan kondisi pasar komoditas dunia.
2
Grafik 1.1
Perkembangan JII periode tahun 2005 – 2017
Sumber: investing.com
Berdasarkan grafik 1.1 JII mengalami fluktuasi yang signifikan selama
periode tahun 2005 hingga tahun 2017. menurut conference Board dalam Mankiw
(2006:120) pasar saham mencerminkan ekspektasi masa depan terhadap kondisi
perekonomian karena para investor pada pasar modal melakukan penawaran harga
ketika mereka merasa perusahaan mendapat keuntungan. Peningkatan harga
saham menandakan bahwa investor menduga perekonomian akan tumbuh dengan
cepat dan penurunan harga saham menandakan bahwa investor menduga akan
terjadi kelesuan pada perekonomian. Indonesia sebagai negara berkembang yang
miliki kekayaan alam yang melimpah, komoditas merupakan pilar yang
memberikan kontribusi besar terhadap perekonomian. Menurut Bank Dunia
(2010:5) Indonesia merupakan salah satu negara eksportir komoditas terbesar di
dunia. Dengan potensi mineral yang dimilikinya dan kecenderungan harga
komoditas dunia, Indonesia bisa dan perlu mengembangkan posisinya yang
terdepan. Nilai komoditas mencapai seperempat PDB Indonesia dan lebih dari
seperlima total pendapatan pemerintah pada tahun 2007. Potensi pertumbuhan
produksi komoditas lebih lanjut cukup besar saat ini. Indonesia merupakan
0
100
200
300
400
500
600
700
8002
00
5/0
5
20
05
/12
20
06
/07
20
07
/02
20
07
/09
20
08
/04
20
08
/11
20
09
/06
20
10
/01
20
10
/08
20
11
/03
20
11
/10
20
12
/05
20
12
/12
20
13
/07
20
14
/02
20
14
/09
20
15
/04
20
15
/11
20
16
/06
20
17
/01
20
17
/08
JII
3
produsen terbesar minyak sawit di dunia (pendapatan ekspor berjumlah hampir
US$9 milyar pada tahun 2007 dengan 3,8 juta pekerja purna waktu) dengan
prospek pertumbuhan yang baik. Indonesia juga menjadi salah satu negara yang
memiliki potensi pertambangan terbesar dengan cadangan tembaga terbesar kedua
serta cadangan batubara terbesar ketiga di dunia. Sehingga fluktuasi harga
komoditas akan berdampak pada fluktuasi JII.
Grafik 1.2
Perkembangan Harga Komoditas dan JII Periode Tahun 2005 – 2017
Sumber : IMF dan Investing.com
Grafik 1.2 menjelaskan fluktuasi beberapa komoditas tiga
komoditas ekspor unggulan di Indonesia yaitu CPO (Crude Oil Palm), Emas dan
0
500
1000
1500
2000
2500
3000
3500
4000
20
05
/01
20
05
/08
20
06
/03
20
06
/10
20
07
/05
20
07
/12
20
08
/07
20
09
/02
20
09
/09
20
10
/04
20
10
/11
20
11
/06
20
12
/01
20
12
/08
20
13
/03
20
13
/10
20
14
/05
20
14
/12
20
15
/07
20
16
/02
20
16
/09
20
17
/04
JII CPO BATU BARA EMAS
4
Batu bara. nilai JII mengalami pola fluktuasi yang hampir sama dengan fluktuasi
harga komoditas tersebut.yaitu ketika terjadi peningkatan harga komoditas
tersebut, nilai JII juga mengalami peningkatan. kemudian pada saat terjadi krisis
global pada tahun 2008 baik harga komoditas maupun nilai JII sama-sama
mengalami penurunan, fenomena disebabkan terdapat perusahaan pertambangan,
perusahaan perkebunan dan perusahaan yang memiliki kebutuhan bahan baku
komoditas terindeks dalam JII. sehingga mengindikasikan terdapat hubungan
antara fluktuasi harga komoditas dengan nilai JII.
Selain harga komoditas indikator makroekonomi memiliki
pengaruh terhadap nilai JII.
Grafik 1.3
Rata-rata Kurs USD/IDR periode tahun 2005-2017
Sumber : Investing.com
Berdasarkan Grafik 1.3 kurs mengalami peningkatan yang signifikan pada
periode tahun 2009 dan periode tahun 2017, apabila dibandingkan dengan grafik
1.1, bersamaan dengan terjadi peningkatan nilai Kurs pada tahun tersebut, nilai JII
mengalami penurunan yang signifikan. Hal tersebut memberikan indikasi
pengaruh kurs USD/IDR. Menurut Utami (2016: 123) Nilai kurs Rupiah terhadap
0
5000
10000
15000
20000
25000
2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017
KURS USD/IDR
5
dollar Amerika turut menjadi salah satu faktor yang mempengaruhi indeks saham
di pasar modal Indonesia. Kestabilan pergerakan nilai kurs menjadi sangat
penting, terlebih bagi perusahaan yang aktif dalam kegiatan ekspor impor yang
tidak terlepas dari penggunaan uang asing sebagai alat transaksi atau mata uang
yang sering digunakan dalam perdagangan. Fluktuasi nilai kurs yang tidak
terkendali dapat mempengaruhi kinerja perusahaan-perusahaan yang terdaftar di
pasar modal khususnya Jakarta Islamic Index (JII). Pada saat nilai rupiah dibawah
nilai dollar, harga-harga impor menjadi lebih mahal, khususnya perusahaan yang
menggunakan sebagaian besar bahan bakunya dari produk-produk impor.
Peningkatan bahan-bahan impor tersebut akan juga meningkatkan biaya produksi
yang pada akhirnya berpengaruh terhadap penurunan tingkat keuntungan
perusahaan, sehingga berdampak pula pada pergerakan harga saham perusahaan
yang kemudian memacu melemahnya pergerakan indeks harga saham.
Pada dasarnya penelitian yang menganalisis pengaruh kurs dan
harga komoditas terhadap indeks saham sudah banyak. Namun, dari sisi pemilihan
variabel harga komoditas, banyak peneliti yang memilih harga emas dan harga
minyak dengan dikarenakan keduanya mewakili komoditas pertambangan dan
energi. Penelitian yang dilakukan Rusbarian (2012) menunjukkan bahwa Secara
parsial Tingkat Inflasi dan Kurs Rupiah berpengaruh negatif dan signifikan
terhadap JII. Harga Emas Dunia tidak berpengaruh signifikan terhadap JII.
Sedangkan Harga Minyak Dunia mempunyai pengaruh yang positif dan signifikan
terhadap JII. Namun,penelitian tersebut memiliki keterbatasan karena harga
komoditas yang diteliti yakni harga emas dan harga minyak dan tidak
memasukkan harga komoditas lain yang memiliki keterkaitan kuat dengan JII
yaitu CPO dan Batu bara, sementara penelitian yang dilakukan Norhafiza nordin
(2014) di Malaysia menunjukkan bahwa terdapat hubungan positif yang
signifikan antara kinerja pasar modal Malaysia dan harga minyak kelapa sawit
baik secara jangka panjang maupun jangka pendek, sedangkan harga emas dan
minyak mentah tidak memiliki pengaruh yang signifikan terhadap pasar modal
Malaysia. Dan penelitian Cisilia Sundari menunjukkan (2015) Harga Batubara
6
Acuan (HBA) berpengaruh positif terhadap return saham dengan profitabilitas
(ROA dan ROE) sebagai variable intervening. Namun, kedua penelitian tersebut
hanya menganalisis sebatas hubungan dalam periode tertentu, sementara analisis
hubungan jangka panjang dan jangka pendek masih sedikit diteliti. Berdasarkan
latar belakang tersebut peneliti akan melakukan penelitian tentang “Signifikansi
Fluktuasi Harga Pasar Komoditas Dunia Dan Indikator Makroekonomi
Terhadap Indeks Saham Syariah Di Indonesia”. Penelitian tersebut akan
melengkapi dan menyempurnakan penelitian penelitian sebelumnya sehingga
temuan empiris penelitian ini diharapkan menjadi kontribusi terkait faktor yang
mempengaruhi indeks saham syariah di indonesia.
B. Rumusan masalah
1. Bagaimana pengaruh harga emas, minyak kelapa sawit ,batu bara , dan kurs
USD/IDR terhadap indeks saham JII dalam jangka pendek dan jangka panjang ?
2. Bagaimana respon dari indeks saham JII akibat shock yang terjadi pada harga
emas, minyak kelapa sawit ,batu bara dan kurs USD/IDR ?
3. Berapa besar kontribusi harga emas, minyak kelapa sawit ,batu bara dan kurs
USD/IDR terhadap indeks saham JII ?
C. Tujuan penelitian
Berdasarkan uraian permasalahan yang disampaikan di atas, maka tujuan dari
penelitian ini adalah sebagai berikut :
1. Menganalisis pengaruh harga emas, minyak kelapa sawit ,batu bara dan kurs
USD/IDR terhadap indeks saham JII dalam jangka pendek dan jangka panjang.
7
2. Menganalisis respon dari indeks saham JII akibat shock yang terjadi pada harga
emas, minyak kelapa sawit ,batu bara dan kurs USD/IDR.
3. Menganalisis besarnya kontribusi harga emas,minyak kelapa sawit ,batu bara dan
kurs USD/IDR indeks saham JII
D. Manfaat Penelitian
Hasil dari penelitian ini diharapkan mampu memberikan manfaat bagi
pemerintah, instansi-instansi terkait, masyarakat luas, pembaca, dan penulis pada
khususnya. Manfaat-manfaat tersebut diantaranya :
Pemerintah, dapat menentukan kebijakan ekonomi yang tepat, yang
mampu mendorong saham syariah yang maju, stabil, dan berdaya saing.
1. Membantu para investor dalam mengidentifikasi kondisi makroekonomi
dan pasar komoditas ke depan dan memperoleh manfaat dari berinvestasi
didalam saham syariah demi meningkatkan keuntungan.
2. Sebagai bahan referensi penelitian-penelitian selanjutnya, khususnya
penelitian yang terkait dengan saham syariah.
8
BAB II
TINJAUAN PUSTAKA
A. Teori Investasi
1. Pengertian
Investasi dapat diartikan sebagai penempatan dana pada saat ini dengan
harapan untuk memperoleh keuntungan di masa yang akan datang (Abdul Halim,
2015:6). para investor di masa lalu melakukan investasi dalam bentuk aset seperti
bangunan,tanah, logam mulia dan binatang ternak yang kemudian dikelola dan
jaga sendiri oleh pemiliknya, sementara investasi langsung terhadap suatu usaha
sulit dilakukan karena terbatasnya informasi dan hambatan regulasi lainnya.
Kemudian setelah terjadinya revolusi industri dan dimulainya era globalisasi,
segala hambatan investasi menjadi berkurang dan permintaan akan modal
meningkat juga, sehingga mendorong munculnya berbagai instrumen investasi
seperti obligasi, hipotek, saham dan reksadana.
2. Saham
Saham dapat didefinisikan sebagai tanda kepemilikan seseorang atau pihak
dalam suatu perusahaan atau perusahaan terbatas (Abdul Azis,2010:24) karena
merupakan bentuk kepemilikan berupa penyertaan modal pemegang saham
berhak menerima keuntungan perusahaan berupa dividend dan memiliki
wewenang untuk menentukan arah kebijakan perusahaan.
9
3. Indeks Harga Saham
Indeks harga saham adalah suatu indikator yang menunjukkan pergerakan
harga saham. Indeks harga sagam merupakan salah satu indikator pergerakan
saham. Pergerakan indeks menjadi indikator penting bagi investor dalam
mengambil keputusan investasi (Ana Okativa, 2007:24) Untuk memberikan
informasi yang lebih lengkap bagi investor tentang perkembangan bursa, BEI
menyebarkan data pergerakan harga saham melalui media cetak dan elektronik.
Satu indikator pergerakan harga saham tersebut adalah indeks harga saham. Saat
ini, BEI mempunyai delapan macam indeks saham :
a. Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG) adalah indeks yang menggunakan
semua Perusahaan Tercatat sebagai komponen perhitungan Indeks.
b. Indeks Sektoral adalah indeks yang menggunakan semua perusahaan tercatat
yang termasuk dalam masing-masing sektor. Sekarang ini ada 10 sektor yang
ada di BEI yaitu sektor Pertanian, Pertambangan, Industri Dasar, Aneka
Industri, Barang Konsumsi, Properti, Infrastruktur, Keuangan, Perdagangan
dan Jasa, dan Manufaktur.
c. Indeks LQ45 adalah indeks yang terdiri dari 45 saham Perusahaan Tercatat
yang dipilih berdasarkan pertimbangan likuiditas dan kapitalisasi pasar,
dengan kriteria-kriteria yang sudah ditentukan. Review dan penggantian
saham dilakukan setiap 6 bulan.
d. Jakarta Islmic Index (JII) adalah indeks yang menggunakan 30 saham yang
dipilih dari saham-saham yang masuk dalam kriteria syariah (Daftar Efek
10
Syariah yang diterbitkan oleh Bapepam-LK) dengan mempertimbangkan
kapitalisasi pasar dan likuiditas.
e. ISSI (Indeks Saham Syariah Indonesia) merupakan indeks saham yang
mencerminkan keseluruhan saham syariah yang tercatat di Bursa Efek
Indonesia (BEI). Konstituen ISSIadalah keseluruhan saham syariah tercatat di
BEI dan terdaftar dalam Daftar Efek Syariah (DES).
f. Indeks Kompas100 adalah indeks yang terdiri dari 100 saham Perusahaan
Tercatat yang dipilih berdasarkan pertimbangan likuiditas dan kapitalisasi
pasar, dengan kriteria-kriteria yang sudah ditentukan. Review dan penggantian
saham dilakukan setiap 6 bulan.
g. Indeks BISNIS-27 adalah indeks yang diluncurkan oleh Bursa Efek Indonesia
dengan harian Bisnis Indonesia. Indeks yang terdiri dari 27 saham Perusahaan
Tercatat yang dipilih berdasarkan kriteria fundamental, teknikal atau likuiditas
transaksi dan Akuntabilitas dan tata kelola perusahaan.
h. Indeks PEFINDO25 adalah indeks yang diluncurkan oleh Bursa Efek
Indonesia dan lembaga rating PEFINDO . Indeks ini dimaksudkan untuk
memberikan tambahan informasi bagi pemodal khususnya untuk saham-
saham emiten kecil dan menengah (Small Medium Enterprises / SME). Indeks
ini terdiri dari 25 saham Perusahaan Tercatat yang dipilih dengan
mempertimbangkan kriteria-kriteria seperti: Total Aset, tingkat pengembalian
modal (Return on Equity / ROE) dan opini akuntan publik. Selain kriteria
tersebut di atas, diperhatikan juga faktor likuiditas dan jumlah saham yang
dimiliki publik.
11
4. Pasar Modal Syariah
a. Pengertian
Pasar modal syariah adalah pasar modal yang dijalankan dengan prinsip–
prinsip syariah, setiap transaksi surat berharga di pasar modal dilaksanakan sesuai
dengan ketentuan syari’at Islam (Sutedi, 2011:6).
b. Fungsi Pasar Modal Syariah
Menurut Metwally dalam Sutedi (2011:7) fungsi dari keberadaan pasar
modal syariah adalah sebagai berikut:
a) Memungkinkan masyarakat berpartisipasi dalam kegiatan bisnis dengan
memperoleh bagian dari keuntungan dan risikonya.
b) Memungkinkan para pemegang saham menjual sahamnya guna
mendapatkan likuiditas.
c) Memisahkan operasi kegiatan bisnis dan fluktuasi jangka pendek pada
harga saham yang merupakan ciri umum pada pasar modal
konvensional.
d) Memungkinkan investasi pada ekonomi itu ditentukan oleh kinerja
kegiatan bisnis sebagaimana tercermin pada harga saham.
e) Memungkinkan perusahaan meningkatkan modal dari luar untuk
membangun dan mengembangkan lini produksinya
c. Karakteristik Pasar Modal Syariah
12
Ada beberapa karakteristik yang diperlukan dalam membentuk pasar
modal syariah adalah sebagai berikut:
a) Semua saham harus diperjualbelikan pada bursa efek.
b) Bursa efek perlu mempersiapkan pasca perdagangan yang sahamnya dapat
diperjualbelikan melalui pialang.
c) Semua perusahaan yang memiliki saham yang dapat diperjualbelikan
dibursa efek diminta menyampaikan informasi tentang perhitungan
keuntungan dan kerugian, serta neraca keuntungan kepada komite
manajemen bursa efek, dengan jarak tidak lebih dari 3 bulan.
d) Komite manajemen menerapkan harga saham tertinggi (HST) di setiap
perusahaan dengan interval tidak lebih dari 3 bulan sekali.
e) Saham tidak boleh diperjualbelikan dengan harga yang lebih tinggi dari
HST namun saham dapat dijual dengan harga dibawah HST.
f) Komite manajeman harus memastikan bahwa semua perusahaan yang
terlibat dalam bursa efek itu mengikuti standar akuntansi syariah.
g) Perdagangan saham seharusnya hanya berlangsung dalam satu minggu
periode perdagangan setelah menentukan HST.
h) Perushaan hanya dapat menerbitkan saham baru dalam periode
perdagangan, dan dengan harga HST (Sutedi, 2011:10).
d. Prinsip Pasar Modal Syariah
Kegiatan pembiayaan dan investasi keuangan menurut syariah pada
prinsipnya adalah kegiatan yang dilakukan oleh pemilik harta (investor)
terhadap pemilik usaha (emiten) untuk memberdayakan pemilik usaha dalam
13
melakukan kegiatan usahanya yang pemilik harta (investor) berharap untuk
memperoleh manfaat tertentu. Secara umum prinsip tersebut adalah sebagai
berikut:
a) Pembiayaan dan investasi hanya dapat dilakukan pada aset atau kegiatan
usaha yang halal, yang kegiatan usaha tersebut adalah spesifik dan bermanfaat
sehingga dapat melakukan bagi hasil.
b) Uang adalah alat bantu pertukaran nilai dan pemilik harta akan menerima bagi
hasil dari manfaat yang timbul dari kegiatan usaha maka pembiayaaan dan
investasi menggunakan mata uang yang sama serta pembukuan kegiatan
usaha.
c) Aqad yang terjadi antara pemilik harta (investor) dengan pemilik usaha
(emiten), dan tindakan maupun informasi yang diberikan pemilik usaha yang
tidak boleh menimbulkan keraguan yang dapat menyebabkan kerugian.
d) Pemilik harta (investor) dan pemilik usaha (emiten) tidak boleh mengambil
risiko yang melebihi kemampuan karena dapat menyebabkan kerugian, namun
sebenarnya berupa kerugian yang dapat dihindari.
e) Pemilik harta (investor), pemilik usaha (emiten) maupun bursa dan self
regulating organization lainnya tidak diperbolehkan melakukan hal yang
dapat
mengakibatkan gangguan yang disengaja atas mekanisme pasar, baik dari
segi
14
penawaran(supply) maupun dari segi permintaan (demand) (Sutedi, 2011:14).
5. Jakarta Islamic Index
Menurut Jogiyanto (2010:12) Jakarta Islamic Index (JII) merupakan “indeks
yang berisi 30 saham perusahaan yang memenuhi kriteria investasi berdasarkan
syariah islam”. Sudarsono (2013:26) menjelaskan bahwa “Saham-saham yang
masuk dalam indeks syariah adalah saham dari emiten yang kegiatan usahanya
tidak bertentangan dengan syariah, seperti :
a) Usaha perjudian dan permainan yang tergolong judi atau perdagangan yang
dilarang
b) Usaha lembaga keuangan konvensional (ribawi) termasuk perbankan dan
asuransi konvensional
c) Usaha yang memproduksi, medistribusikan, serta memperdagangkan makanan
dan minuman yang tergolong haram
d) Usaha yang memproduksi, medistribusikan dan/atau menyediakan barang-
barang ataupun jasa yang merusak moral dan bersifat mudharat”.
B. Teori Nilai Tukar Uang
Menurut Adiningsih, dkk (1998:47), nilai tukar rupiah adalah harga rupiah
terhadap mata uang negara lain. Jadi, nilai tukar rupiah merupakan nilai mata
uang rupiah yang ditranslasikan ke dalam mata uang negara lain. Misalnya nilai
tukar rupiah terhadap dolar Amerika, nilai tukar rupiah terhadap Euro, dan lain
sebagainya.
15
Kurs merupakan salah satu indikator yang mempengaruhi aktivitas di pasar
saham maupun di pasar uang karena investor cenderung akan berhati-hati untuk
melakukan investasi portofolio. Terdepresiasinya kurs rupiah terhadap mata uang
asing khususnya dolar Amerika memiliki pengaruh yang negatif terhadap
ekonomi dan pasar modal (Sitinjak dan Kurniasari, 2003:26).
Menurut Mohamad Samsul (2006:34), perubahan satu variabel makro
ekonomi memiliki dampak yang berbeda terhadap harga saham, yaitu suatu saham
dapat terkena dampak positif sedangkan saham lainnya terkena dampak negatif.
Misalnya, perusahaan yang berorientasi impor, depresiasi kurs rupiah terhadap
dolar Amerika yang tajam akan berdampak negatif terhadap harga saham
perusahaan. Sementara itu, perusahaan yang berorientasi ekspor akan menerima
dampak positif dari depresiasi kurs rupiah terhadap dolar Amerika. Ini berarti
harga saham yang terkena dampak negatif akan mengalami penurunan di Bursa
Efek Indonesia (BEI), sementara perusahaan yang terkena dampak positif akan
mengalami kenaikan harga sahamnya. Selanjutnya, Indeks Harga Saham
Gabungan (IHSG) juga akan terkena dampak negatif atau positif tergantung pada
kelompok yang dominan dampaknya.
Kurs mata uang menunjukkan harga mata uang apabila ditukarkan dengan
mata uang lain. Penentuan nilai kurs mata uang suatu negara dengan mata uang
negara lain ditentukan sebagai mana halnya barang yaitu oleh permintaan dan
penawaran mata uang yang bersangkutan. Hukum ini juga berlaku untuk kurs
rupiah, jika demand akan rupiah lebih banyak daripada suplainya maka kurs
rupiah ini akan terapresiasi, demikian pula sebaliknya. Apresiasi atau depresiasi
16
akan terjadi apabila negara menganut kebijakan nilai tukar mengambang bebas
(free floating exchange rate) sehingga nilai tukar akan ditentukan oleh mekanisme
pasar (Kuncoro, 2001:24).
Saat ini sebagian besar bahan baku bagi perusahaan-perusahaan di Indonesia
masih mengandalkan impor dari luar negeri (www.kompas.com). Ketika mata
uang rupiah terdepresiasi, hal ini akan mengakibatkan naiknya biaya bahan baku
tersebut. Kenaikan biaya produksi akan mengurangi tingkat keuntungan
perusahaan. Bagi investor, proyeksi penurunan tingkat laba tersebut akan
dipandang negatif (A.K Coleman dan K.A Tettey, 2008:48). Hal tersebut akan
mendorong investor untuk melakukan aksi jual terhadap saham saham yang
dimilikinya. Apabila banyak investor yang melakukan hal tersebut, tentu akan
mendorong penurunan Indeks Harga Saham Gabungan.
Bagi investor sendiri, depresiasi rupiah terhadap dollar 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 (Sunariyah, 2006:56). Hal ini tentunya menambah resiko bagi investor
apabila hendak berinvestasi di bursa saham Indonesia (Robert Ang, 1997:34).
Investor tentunya akan menghindari resiko, sehingga investor akan cenderung
melakukan aksi jual dan menunggu hingga situasi perekonomian dirasakan
membaik. Aksi jual yang dilakukan investor ini akan mendorong penurunan
indeks harga saham di BEI dan mengalihkan investasinya ke dolar Amerika (Jose
Rizal, 2007:23).
17
1. Penentuan Nilai Tukar
Ada beberapa faktor penentu yang mempengaruhi pergerakan nilai tukar,
yaitu (Madura, 1993:26):
a. Faktor Fundamental
Faktor fundamental berkaitan dengan indikator ekonomi seperti inflasi, suku
bunga, perbedaan relatif pendapatan antar negara, ekspektasi pasar dan intervensi
bank sentral.
b. Faktor Teknis
Faktor teknis berkaitan dengan kondisi permintaan dan penawaran devisa
pada saat tertentu. Apabila ada kelebihan permintaan, sementara penawaran tetap,
maka harga valuta asing akan terapresiasi, sebaliknya apabila ada kekurangan
permintaan, sementara penawaran tetap maka nilai tukar valuta asing akan
terdepresiasi.
c. Sentimen Pasar
Sentimen pasar lebih banyak disebabkan oleh rumor atau berita politik yang
bersifat insidentil, yang dapat mendorong harga valuta asing naik atau atau turun
secara tajam dalam jangka pendek. Apabila rumor atau berita sudah berlalu, maka
nilai tukar akan kembali normal
2. Sistem Kurs Mata Uang
18
Menurut Kuncoro (2001:132), ada beberapa sistem kurs mata uang yang
berlaku di perekonomian internasional, yaitu:
a. Sistem kurs mengambang (floating exchange rate)
Sistem kurs ini ditentukan oleh mekanisme pasar dengan atau tanpa upaya
stabilisasi oleh otoritas moneter. Di dalam sistem kurs mengambang dikenal dua
macam kurs mengambang, yaitu :
a) Mengambang bebas (murni) dimana kurs mata uang ditentukan sepenuhnya
oleh mekanisme pasar tanpa ada campur tangan bank sentral/otoritas
moneter. Sistem ini sering disebut clean floating exchange rate, di dalam
sistem ini cadangan devisa tidak diperlukan karena otoritas moneter tidak
berupaya untuk menetapkan atau memanipulasi kurs.
b) Mengambang terkendali (managed or dirty floating exchange rate) dimana
otoritas moneter berperan aktif dalam menstabilkan kurs pada tingkat
tertentu. Oleh karena itu, cadangan devisa biasanya dibutuhkankarena
otoritas moneter perlu membeli atau menjual valuta asing untuk
mempengaruhi pergerakan kurs
b. Sistem kurs tertambat (pegged exchange rate).
Dalam sistem ini, suatu negara mengkaitkan nilai ukar mata uangnya dengan
suatu mata uang negara lain atau sekelompok mata uang, yang biasanya
merupakan mata uang negara partner dagang yang utama “Menambatkan“ ke
suatu mata uang berarti nilai tukar mata uang tersebut bergerak mengikuti mata
uang yang menjadi tambatannya. Jadi sebenarnya mata uang yang ditambatkan
19
tidak mengalami fluktuasi tetapi hanya berfluktuasi terhadap mata uang lain
mengikuti mata uang yang menjadi tambatannya.
c. Sistem sekeranjang mata uang (basket of currencies).
Banyak negara terutama negara sedang berkembang menetapkan nilai tukar
mata uangnya berdasarkan sekeranjang mata uang. Keuntungan dari sistem ini
adalah menawarkan stabilitas mata uang suatu negara karena pergerakan mata
uang disebar dalam sekeranjang mata uang. Seleksi mata uang yang dimasukkan
dalam “keranjang“ umumnya ditentukan oleh peranannya dalam membiayai
perdagangan negara tertentu. Mata uang yang berlainan diberi bobot yang
berbeda tergantung peran relatifnya terhadap negara tersebut. Jadi sekeranjang
mata uang bagi suatu negara dapat terdiri dari beberapa mata uang yang berbeda
dengan bobot yang berbeda.
d. Sistem kurs tetap (fixed exchange rate).
Dalam sistem ini, suatu negara mengumumkan suatu kurs tertentu atas nama
uangnya dan menjaga kurs ini dengan menyetujui untuk menjual atau membeli
valas dalam jumlah tidak terbatas pada kurs tersebut. Kurs biasanya tetap atau
diperbolehkan berfluktuasi dalam batas yang sangat sempit.
C. Harga Komoditas Dunia
Menurut Alfred pakasi (2009:11) komoditas adalah barang dagangan atau
bahan yang memiliki nilai ekonomis yang ditawarkan atau disedikan oleh
produsen untuk memenuhi keinginan konsumen. Komoditas memiliki peran
penting sebagai salah satu penunjang pergerakan perekonomian karena
20
dibutuhkan dalam proses produksi, sehingga hal tersebut menjadikannya alternatif
investasi yang aman dan menguntungkan.
Pasar komoditas menjadi salah satu pilihan bagi para investor untuk
berinvestasi karena cukup menjanjikan keuntungan. Terkadang para investor
berinvestasi langsung dalam bentuk emas untuk mengamankan nilai hartanya,
karena harga emas yang lebih stabil dan juga investor dapat beinvestasi langsung
dalam usaha jual beli komoditas.
Dalam penelitian ini akan membahas apakah selama ini terdapat hubungan
antara perubahan harga komoditas dengan pergerakan Indeks harga saham. Ada 3
komoditas yang digunakan dalam penelitian ini yaitu emas, batu bara, dan minyak
kelapa sawit.
1. Harga Emas
Harga yang digunakan sebagai patokan harga kontrak emas dunia adalah
harga penutupan atau Gold P.M (www.goldfixing.com). London Gold Fixing
adalah prosedur dimana harga emas ditentukan dua kali sehari setiap hari kerja di
pasar London oleh lima anggota Pasar London Gold Fixing Ltd
(www.lbma.org.uk). Anggota pasar tersebut antara lain:
a. Bank of Nova Scottia
b. Barclays Capital
c. Deutsche Bank
d. HSBC
e. Societe Generale
21
Secara umum permintaan emas dibagi menjadi dua kategori, yaitu:
a. Permintaan penggunaan, dimana emas digunakan secara langsung dalam
proses produksi perhiasan, medali, koin, komponen listrik dan lain-lain.
b. Permintaan aset, dimana emas digunakan oleh pemerintah, fund manager
dan sebagai investasi individu.
Menurut Sunariyah (2006:38) salah satu bentuk investasi yang cenderung
bebas risiko adalah emas. Emas dianggap lebih baik untuk lindung nilai terhadap
inflasi. Namun, menurut Anggarwal (1992:12) kenyataannya dapat berbeda
disebabkan, emas mungkin dalam jangka panjang dapat menjadi lindung nilai
terhadap inflasi tetapi dalam jangka pendek dapat terjadi volatilitas harga. Bagi
investor ketika melakukan investasi, mereka lebih memilih investasi dengan
tingkat imbal hasil tinggi dengan risiko pada tingkat tertentu atau tingkat imbal
hasil tertentu dengan risiko yang rendah. Investasi di pasar saham tentunya lebih
berisiko daripada berinvestasi di emas, karena tingkat pengembaliannya yang
secara umum relatif lebih tinggi dari emas (www.investopedia.com).
2. Harga Minyak Kelapa Sawit
Kelapa sawit merupakan salah satu komoditas unggullan yang memberikan
kontribusi penting pada pembangunan ekonomi Indonesia, khuususnya pada
pengembangan agroindusri. Luas perkebunan kelapa sawit di Indonesia tahun
1996 mencapai 2 juta Ha dengan produksi CPO hamper 5 juta ton, pada tahun
2010 luas perkebunan kelapa sawit direncanakan 7 juta Ha, dengan produksi CPO
lebih dari 12 juta ton. Pada tahun tersebut Indonesia diharapkan akan menjadi
22
negara penghasil minyak kelapa sawit sebagai salah satu sumber minyak nabati
relatif cepat diterima oleh pasar domestik dan pasar dunia. Industri kelapa sawit
Indonesia telah tumbuh secara signifikan dlam empat puluh tahun terakhir. Sejak
2006 indonesia telah menjadi produsen minyak sawit terbesar di dunia. Bersama
dengan Malaysia, Indonesia menguasai hampir 90% produksi minyak sawit dunia
(Hanafi sofyan, 200:102)
Pengusahaan kelapa sawit di Indonesia terdiri dari tiga bentuk utama, yaitu
perkebunan rakyat, perkebunan besar swasta, dan perkebunan besar negara.
Bentuk lain dari pengusahaan kelapa sawit dikenal dengan PIR (Perusahaan Inti
Rakyat), yang pada dasarnya merupakan bentuk gabungan antara perkebunan
rakyat dengan perkebunan besar negara atau dengan perkebunan besar swasta.
a. Pengolahan Kelapa Sawit
Buah kelapa sawit dalam pengolahannya menghasilkan dua jenis minyak.
Minyak yang berasal dari daging buah (mesocarp) berwarna merah dikenal
sebagai minyak kelapa sawit kasar atau crude palm oil (CPO), sedangkan minyak
yang kedua berasal dari inti kelapa sawit atau palm kernel oil (PKO). Selain
minyak, buah kelapa sawit juga menghasilkan bahan padatan berupa sabut,
cangkang (tempurung), dan tandan buah kosong kelapa sawit. Bahan padatan ini
dapat dimanfaatkan untuk sumber energi, pupuk, makanan ternak, dan bahan
untuk industri.
Produk kelapa sawit dapat dikelompokkan dalam jenis bahan makanan
(oleofood), bahan non makanan (oleochemical), dan bahan kosmetika dan
23
farmasi. Minyak kelapa sawit dan inti kelapa sawit yang digunakan sebagai bahan
pangan diperoleh melalui proses fraksinasi, rafinasi, dan hidrogenasi. Umumnya
CPO sebagian besar difraksionasi sehingga menghasilkan fraksi olein (cair) dan
fraksi stearin (padat). Fraksi olein digunakan untuk bahan pangan, sedangkan
fraksi stearin untuk keperluan non pangan. Bahan pangan dengan bahan baku
olein antara lain: minyak goreng, mentega (margarine), lemak untuk masak
(shortening), bahan pengisi (adatif), industri makanan ringan dan sebagainya.
Minyak kelapa sawit sebagai bahan bukan pangan dapat dipakai untuk bahan
industri berat maupun ringan, antara lain untuk industri penyamakan kulit agar
menjadi lembut dan fleksibel. Industri tekstil menggunakan minyak sawit sebagai
minyak pelumas yang tahan terhadap tekanan dan suhu tinggi. Minyak kelapa
sawit pun digunakan industri perak sebagai bahan flotasi pada pemisahan bijih
tembaga dan cobalt, dan pada industri ringan dipakai sebagai bahan baku sabun,
deterjen, semir sepatu, lilin, tinta cetak, dan sebagainya.
Minyak kelapa sawit selain untuk industri bahan makanan dan non makanan,
juga mempunyai potensi yang cukup besar untuk industri kosmetik dan industri
farmasi. Sifat minyak kelapa sawit yang mudah diabsorbsi kulit, banyak dipakai
untuk pembuatan shampo, krim, minyak rambut, sabun cair, lipstik dan
sebagainya.
b. Faktor-Faktor Penentu Harga Kelapa Sawit
Menurut Owolarafe O.K dan Arumughan (2007: 1-7) faktor-faktor yang
mempengaruhi harga kelapa sawit ialah harga buah kelapa sawit, investasi, nilai
tukar rupiah terhadap USD. Faktor-faktor kenaikan harga kelapa sawit menurut
24
Abdul Aziz Karia, dkk (2013:259-267) yaitu produksi kelapa sawit, ekspor kelapa
sawit, Harga minyak kelapa sawit (crude palm oil (CPO)).
Menurut May dan Amaran M. H (2011: 30-35) faktor-faktor yang
mempengaruhi harga kelapa sawit yaitu warna kematangan kelapa sawit, umur
kelapa sawit, harga minyak kelapa sawit (crude palm oil (CPO)), harga kelapa
sawit. Faktor-faktor yang dipakai untuk penelitian prediksi harga kelapa sawit
yaitu harga kelapa sawit, harga minyak kelapa sawit, produksi kelapa sawit.
3. Harga Batu bara
Batubara menempati posisi strategis dalam perekonomian nasional.
Pertambangan batubara memiliki peran yang besar sebagai sumber penerimaan
negara, sumber energi primer, bahan baku industri serta memiliki efek ekonomi
berganda yang besar. Pertambangan pun memiliki peran pula dalam
pemberdayaan masyarakat. Secara nasional, tambang batubara bersama-sama
dengan tambang mineral lainnya, menyumbang produk domestik bruto (PDB)
sebesar 2,84% di tahun 2004 dan menjadi 5,63% di tahun 2012 serta turut
memberikan kontribusi yang besar dalam penerimaan negara.
Batubara menyumbang sekitar 14% pasokan energi primer nasional. Porsi
ini berada di posisi ketiga setelah minyak dan gas bumi. Khusus untuk
pembangkit listrik, pembangkit listrik dengan bahan bakar batubara menyumbang
26% dari jumlah kapasitas daya terpasang listrik nasional. Cadangan batubara
nasional pun relatif tinggi dibandingkan dengan sumber energi primer lainnya
seperti minyak dan gas bumi. Menurut data Kementerian Energi dan Sumber
25
Daya Mineral bahwa jumlah cadangan batubara nasional mencapai 19 milyar ton
sehingga diharapkan kontribusi batubara dalam memenuhi kebutuhan energi
nasional diharapkan semakin tinggi dan dapat menggantikan minyak bumi yang
memiliki cadangan relatif lebih terbatas dibandingkan batubara.
Kegiatan penambangan termasuk memiliki efek ekonomi berganda yang
tinggi. Menurut hasil kajian Price Waterhouse Coopers, kegiatan pertambangan di
Indonesia memiliki nilai penggandaan (multiplier effect) sebesar 1,6 - 1,9 kali.
Oleh sebab itu, kegiatan penambangan batubara dapat menjadi salah satu daya
dorong kegiatan ekonomi di suatu kawasan. Kegiatan pertambangan batubara dan
mineral memberikan kontribusi yang besar dalam pemberdayaan masyarakat.
Jumah total dana pemberdayaan masyarakat dari kegiatan tambang mencapai 771
milyar rupiah pada tahun 2005.
Cadangan batubara nasional sebagian besar berada di Sumatera bagian
selatan serta Kalimantan bagian timur dan selatan. Diperkirakan bahwa sekitar
39% cadangan batubara nasional berlokasi di propinsi Sumatera Selatan, 34% di
Kalimantan Timur dan 15% di Kalimatan Selatan. Lebih dari 85% batubara
nasional diperkirakan berada di ketiga propinsi ini dan sisanya berada pada
propinsi lain.
Batubara nasional memiliki kualitas beragam. Menurut data yang
dikeluarkan oleh Asosiasi Pertambangan Batubara Indonesia (APBI), sebagian
besar dari batu bara nasional memiliki kualitas sedang dengan kandungan energi
5.000 – 6.000 kcal / kg. Sebanyak 24% batubara nasional berkualitas rendah
26
dengan kalori kurang dari 5.000 kcal. Batubara dengan kualitas tinggi dan sangat
tinggi masing masing sebesar 13 dan 1%. Kondisi kualitas batubara nasional ini
merupakan tantangan tersendiri dalam pemanfaatannya.
Ditinjau dari pelaku kegiatan penambangan batubara, sebagian besar
batubara digali oleh kontraktor perjanjian karya perusahaan pertambangan.
batubara (PKP2B). Kontraktor besar batubara dengan produksi diatas 10 juta ton
per tahun adalah Adaro, Kideco, Arutmin, Kaltim Prima Coal (KPC), Berau coal
dan Indominco. Sedangkan sisanya diproduksi oleh BUMN PT Bukit asam dan
dari kuasa pertambangan.
Indonesia merupakan negara pengekspor batubara terbesar kedua setelah
Australia. Total ekspor batubara Australia sekitar 224 juta ton atau 26,6%
sedangkan Indonesia sebesar 202 juta ton atau 22%. Cina merupakan penghasil
batubara terbesar dunia, namun bukan negara pengekspor batubara terbesar di
dunia. Ada laporan bahwa lebih dari 98% batubara Cina digunakan untuk
memenuhi kebutuhan dalam negeri. Ini sangat berbeda dengan kondisi Indonesia,
lebih dari 75% batubara yang dihasilkan dijual ke luar negeri. Kondisi ini perlu
mendapat perhatian karena Indonesia bukan negara yang sangat kaya dengan
cadangan batubara. Menurut kementerian ESDM, cadangan batubara dapat
ditambang hanya sekitar 13 milyar ton. Jumlah ini jauh dibawah Australia yang
memiliki cadangan batubara mencapai lebih dari 80 milyar ton.
27
Sisi penting dari realitas batubara nasional adalah alokasi atau penggunaan
batubara nasional. Sampai saat ini, sebagian besar batubara nasional diekspor ke
luar negeri dengan porsi terbesar ke Cina (50%) dan negara Asia lainnya.
Grafik 2.1
Komposisi jumlah ekspor dan penggunaan dalam negeri juga perlu
mendapat perhatian. Indonesia memerlukan penambahan energi untuk menopang
pertumbuhan perekonomian. Elastisitas kebutuhan energi terhadap pertumbuhan
ekonomi Indonesia masih tinggi. Ini berarti, untuk menumbuhkan perekonomian
nasional diperlukan tambahan pasokan energi yang besar. Melihat komposisi
cadangan sumber daya energi nasional, Indonesia dapat mengembangkan sektor
ini, dimana batubara dapat menjadi alternatif sumber energi selain minyak buni,
terlebih saat ini harga minyak bumi yang semakin tinggi.
28
D. Kerangka berfikir
Kerangka berfikir merupakan model konseptual tentang bagaimana teori
bagaimana teori berhubungan dengan berbagai faktor yang telag diindentifikasi
sebagai masalah yang penting (Priandana, 2009 : 89) Penelitian ini bertujuan
untuk menganalisis faktor-faktor yang memengaruhi indeks saham syariah. Di
mana untuk mengukur indeks saham saham syariah variabel yang digunakan
adalah Jakarta Islamic Index berdasarkan data bulanan. Sedangkan indikator
makroekonomi yang digunakan adalah Kurs rupiah terhadap dollar, sedangkan
variabel harga komoditas di wakili oleh harga emas, harga batu bara dan harga
minyak kelapa sawit. Hubungan antar variabel independen dengan variabel
dependen adalah sebagai berikut.
1. Kurs USD-IDR terhadap JII
Kurs USD-IDR merupakan indikator makroekonomi yang memiliki pengaruh
terhadap kinerja korporasi dan industri secara keseluruhan. Bagi para investor,
peningkatan nilai tukar USD-IDR akan mendorong investor untuk berinvetasi
dalam bentuk valuta asing atau menjual saham dan membeli saham lain di luar
negri. bagi korporasi yang terindeks dalam JII, Kenaikan kurs mata uang akan
membawa dampak yang berbeda pada setiap perusahaan. perusahaan yang
kegiatan utamanya pada aktivitas ekspor maka akan mendapat dampak positif dari
kenaikan kurs dolar (rupiah menguat), sedangkan pada perusahaan yang
mengimpor bahan bakunya, akan akan memengaruhi pembentukan harga barang
sehingga hal tersebut akan berpengaruh langsung pada profitabilitas perusahaan.
29
Berdasarkan penelitian yang dilakukan Syauqi beik (2014) menunjukkan bahwa
Kurs tidak signifikan berpengaruh terhadap JII meskipun tanda hubungan
keduannya adalah negatif. hal tersebut mengindikasikan jumlah investor asing
masih belum banyak yang berinvestasi di JII, Namun penelitian Yudhistira (2016)
menunjukkan bahwa kurs berpengaruh negatif dalam jangka pendek.
2. Harga emas terhadap JII
Emas merupakan salah satu logam mulia yang dihasilkan oleh pertambangan
di Indonesia. Peningkatan harga emas akan menyebabkan investor menjualnya
emas dan mengalihkan dananya untuk berinvestasi di pasar modal syariah. selain
itu peningkatan harga emas akan meningkatkan keuntungan perusahaan
pengahasil emas yang terindeks dalam JII. penilitian Novia (2016) harga emas
memiliki pengaruh positif terhadap JII. Ketika harga emas naik maka nilai JII
akan ikut meningkat. Hal tersebut disebabkan para investor yang memiliki emas
akan menjualnya untuk mendapatkan keuntungan dan kemudian mengalihkan
dananya untuk berinvestasi pada saham syariah di Indonesia, hal tersebut
didukung oleh penelitian Inas (2016).
3. Harga batu bara terhadap JII.
Indonesia sebagai salah satu penghasil batu bara terbesar di dunia mendorong
berdirinya korporasi yang dapat mengelola pertambangan batu bara agar lebih
professional, sehingga saat ini telah perusahaan tersebut yang terindeks dalam
30
pasar modal Indonesia termasuk dalam JII. banyaknya jumlah perusahaan
pertambangan khususnya batu bara dapat mempengaruh fluktuasi nilai JII.
Namun, masih sedikit penelitian yang menganalisis hubungan harga batu bara
terhadap JII. salah satunya penelitian yang dilakukan oleh Rifan (2010)
menunjukkan batu bara memberikan pengaruh negatif yang besar terhadap JII.
Penurunan harga batu bara akan mendorong investor untuk mengalihkan dananya
kepada saham lain yang lebih menguntungkan.
4. Harga Minyak kelapa sawit terhadap JII
Kelapa sawit merupakan komoditas unggulan Indonesia yang sangat
dibutuhkan konsumsi baik global maupun domestik. Namun penelitiannya masih
sedikit, penelitian Malini & Jais (2014) menunjukkan pengaruh positif harga
minyak kelapa sawit terhadap saham syariah hal tersebut didukung oleh penelitian
Sabariah Nordin dkk (2014) di malaysia dengan studi kasus kinerja pasar modal
Malaysia. Peningkatan harga kelapa sawit akan memberikan keuntungan bagi
korporasi yang terindeks dalam JII, sehingga kemudian banyak investor
menanamkan dana ke dalam saham syariah.
E. Review Studi Terdahulu
Table 2.1
Studi Terdahulu
31
No Nama peneliti Judul Subtansi
1. Gunawan dan
Adler Haymans
Manurung/jurna
l universitas
Indonesia/2008
Pengaruh
Komoditas
terhadap
Indeks Harga
Saham
Gabungan
Penelitian ini bertujuaan Pengaruh
Komoditas terhadap Indeks Harga
Saham Gabungan. Dalam penelitian ini
melihat hubungan antara harga
komoditas dan IHSG dari dua sisi yaitu
pertama menggunakan harga yang ada
antara IHSG dan juga komoditas, serta
yang kedua dengan menggunakan retun
dari IHSG dan juga retun dari harga
komoditas. Penelitian ini menggunakan
grager causality test dan regresi linier
berganda. Adapun komoditas yang
digunakan adalah minyak
mentah,emas,perak,almunium,tembaga,
nikel,timah,dan seng. Hasil dari
penelitian adalah terdapat hubungan
positif antara pergerakan IHSG dengan
komoditas baik dari sisi harga maupun
retun. Adapun korelasi terkuat
ditunjukan oleh harga emas,perak,
tembaga, serta minyak mentah.
Sementara itu, hasil dari hasli uji
32
causality greager mendapatkan hasil
bahwa yang saling mempengaruhi
antara IHSG dengan aluminum dan
tembaga
2. Sumani, panca
wiputra dan
Christine
Winstinindah S/
Fakultas
Ekonomi,
Universitas
Katolik
Indonesia Atma
Jaya/
Manajemen &
Bisnis, Volume
11, Nomor
2/2012
Harga
Batubara
Dan Indeks
Harga Saham
Gabungan
Terhadap
Return
Saham
Perusahaan
Pertambanga
n
Penelitian ini menguji pengaruh harga
komoditas batubara dan indeks harga
saham gabungan yang menwakili
pengaruh pasar terhadap return saham
perusahaan pertambangan batubara.
Penentuan sampel dalam penelitian ini
menggunakan non probability
sampling dengan teknik purposive
sampling, yang memenuhi kriteria
sebagai perusahaan yang telah
melakukan penawaran saham ke publik
sebelum tahun 2008. Data dianalisis
menggunakan metode regresi berganda.
Hasil penelitian menunjukan bahwa
harga komoditas batubara tidak
memberikan pengaruh positif yang
signifikan terhadap return saham
perusahaan pertambangan batubara.
Sementara hasil Indeks Harga Saham
33
Gabungan memberikan pengaruh yang
signifikan dan positif terhadap return
saham perusahaan pertambangan
batubara. Secara simultan kedua
variabel independen tersebut (harga
komoditas batubara dan indeks harga
saham gabungan) memiliki pengaruh
secara signifikan terhadap variabel
dependen (return saham perusahaan
pertambangan batubara). Hasil
penelitian ini sesuai dengan teori
leading indicator. teori valuasi saham
tradisional, dan teori Wealth Effect.
3. Ayu Tri Utami
dan Leo
Herlambang/
Jurnal Ekonomi
SyariahTeori
danTerapan
Vol. 3/2016
Pengaruh
Variabel
Makro
Ekonomi
Terhadap
indeks
Jakarta
Islamic Index
(JII) Periode
Penelitian ini bertujuan untuk
mengetahui pengaruh inflasi, tingkat
suku bunga, dan nilai tukar terhadap
Jakarta Islamic Index (JII) dalam
periode januari 2010-november 2015
dengan analisis Multiple linear
regression , penelitian ini menunjukan
bahwa terdapa pengaruh negatif inflasi
terhadap JII sedangakan tingkat suku
34
Januari 2010
Hingga
November
2015
bunga dan nilai tukar memiliki
pengaruh negatif
4. Norhafiza
Nordin,
Sabariah Nordin
dan Rusmawati
Ismail/Malaysia
n Management
Journal Vol. 18,
39-52/School of
Economics/
Finance and
Banking /UUM
College of
Business/2014
The impact
of
commodity
prices,
interest rate
and exchange
rate on stock
market
performance:
an empirical
analysis from
Malaysia
Penelitian ini menguji pengaruh harga
minyak mentah, harga minyak kelapa
sawit , harga emas, tingkat suku bunga
dan exchange rate terhadap kinerja
pasar modal di Malaysia. Penelitian ini
menggunakan analisis bounds test.
Menyimpulkan bahwa terdapat
hubungan kointegrasi antara harga
komoditas dan pasar modal di
Malaysia, namun hanya harga
komoditas kelapa sawit yang signifikan
berpengaruh terhadap pasar modal.
Sementara exchange rate dan tingkat
suku bunga juga signifikan
berpengaruh terhadap pasar modal di
Malaysia.
5. Mehmet Fatih
Öztek, Nadir
Öcal/
Financial
Crises and
the Nature of
Penelitian ini memperagakan berbagai
macam hubungan antara pasar
komoditas dan pasar modal untuk
35
International
Review of
Economics and
Finance
Correlation
Between
Commodity
and Stock
Markets
menemukan korelasi asli dinamis
selama finansialisasi pasar komoditas
dan dalam akibat krisis
financial.khusunya, penelitian terhadap
tren didalam korelasi dan investigasi
dampak global dan volatilitas pasar . 2
fokus komoditas adalah komoditas
agrikulural dan logam mulia, penelitian
ini menggunakan analisis Multivariate
GARCH dengan menggunakan data
periode 4 januari 1990 -20 desember
2012, hasil dari penelitian adalah
sebuah fakta baru tren peningkatan
ditemukan terhadap komoditas
agrikultur dan kenyataan empiris
menunjukan bahwa volatilitas pasar
juga tinggi selama krisis terjadi yang
memperlihatkan hal tersbut merupakan
sumber utama dari korelasi yang tinggi
pula. Sedangkan untuk logam mulia,
volatilitas pasar berlaku aturan crusial
di dalam korelasi dinamis alami
sepanjang tren peningkatan.
36
6. Buerhan Saiti,
Azlan Ali,
Naziruddin
Abdullah dan
Sulaiman
Sajilan/
Eurasian
Journal of
Economics and
Finance/ 2014
Palm Oil
Price,
Exchange
Rate, And
Stock
Market: A
Wavelet
Analysis On
The
Malaysian
Market
Penelitian ini menginvestigasi
hubungan kausalitas antara harga
minyak kelapa sawit,exchange rate dan
kuala lumpur composite index dengan
basis data bulanan periode januari 1990
– desember 2012. Penelitian ini metode
analisis Wavelet Cross-Correlation,
penelitian ini menemukan bahwa
terjadi korelasi antara harga sama dan
nilai tukar yang memiliki kecondongan
ke kanan di dalam segala level dengan
korelasi signifikan negatif. Sedangkan
antara harga saham dan harga
komoditas, tidak ada korelasi di 4 level
pertama. Walaupaun Wavelet Cross-
Correlation memiliki kecondongan ke
kiri pada 5 level yang yang mana
menyatakan secara tidak langsung
bahwa harga saham memimpin harga
komoditas di dalam jangka panjang.
Dan juga tidak terdapat korelasi antara
nilai tukar dengan harga komoditas
7. Sylvia Pengaruh Penelitian ini bertujuan untuk melihat
37
Handiani/ E-
Journal
Graduate
Unpar/
Universitas
Katolik
Parahyangan
Bandung 2014
Harga Emas
Dunia, Harga
Minyak
Dunia dan
Nilai Tukar
Dolar
Amerika/Rup
iah Terhadap
Indeks Harga
Saham
Gabungan
Pada Periode
2008-2013
Harga Emas Dunia, Harga Minyak
Dunia dan Nilai Tukar Dolar
Amerika/Rupiah Terhadap Indeks
Harga Saham Gabungan Pada Periode
2008-2013 pengaruh Peneliatian ini
Metode penelitian yang digunakan
adalah metode penelitian deskriptif
sedangkan jenis penelitian yang
digunakan adalah penelitian kausal
komparatif. Teknik pengumpulan
sampel yang digunakan adalah
purposive sampling. Metode analisis
menggunakan analisis Regresi Linier
Berganda. Analisis Regresi Linier
Berganda didukung oleh Uji
Kecocokan Model dan Uji Asumsi
Klasik. Hasil penelitian ini adalah
Harga Emas Dunia berpengaruh secara
positif sebesar 2,724 terhadap Indeks
Harga Saham Gabungan pada periode
2008-2013, Harga Minyak Dunia
berpengaruh secara positif sebesar
16,176 terhadap Indeks Harga Saham
38
Gabungan pada periode 2008-2013,
Nilai Tukar USD/IDR berpengaruh
secara positif sebesar 0,168 terhadap
Indeks Harga Saham Gabungan pada
periode 2008-2013 dan Harga Emas
Dunia, Harga Minyak Dunia dan Nilai
Tukar USD/IDR berpengaruh secara
bersama-sama terhadap Indeks Harga
Saham Gabungan pada periode 2008 -
2013.
8. Steven Sugiarto
Lawrence
FINESTA,
Vol.1,
No.2/Program
Manajemen
Keuangan,
/Program Studi
Manajemen
/Fakultas
Ekonomi,
/Universitas
Kristen Petra/
Pengaruh
Variabel
Makro
Ekonomi dan
Harga
Komoditas
Terhadap
Indeks Harga
Saham
Gabungan Di
Indonesia
Penelitian ini dimaksudkan untuk
menguji seberapa besar pengaruh harga
minyak, inflasi, jumlah uang beredar,
suku bunga SBI dan harga emas
ANTAM terhadap pergerakan Indeks
Harga Saham Gabungan. Sampel yang
diambil dalam penelitian adalah harga
minyak WTI, inflasi, jumlah uang
beredar, suku bunga SBI, harga emas
ANTAM dan IHSG periode 2009-
2012. Metode analisis data yang
digunakan adalah dengan memakai
analisa regresi linear berganda. Dari
39
2013 hasil penelitian diperoleh bahwa secara
parsial harga minyak dan jumlah uang
beredar berpengaruh signifikan
terhadap IHSG dan secara bersama-
sama harga minyak, inflasi, jumlah
uang beredar, suku bunga SBI dan
harga emas ANTAM berpengaruh
signifikan terhadap IHSG.
9. Sabariah
Nordin,
Norhafiza
Nordin, dan
Rusmawati
Ismail / Journal
of Economics
and Behavioral
Studies Vol.
6/Universiti
Utara Malaysia
The Impact
of Palm Oil
Price on the
Malaysian
Stock Market
Performance
Penelitian ini menganalisis pengaruh
harga minyak kelapa sawit terhadap
kinerja pasar modal dengan
menggunakan analisis ARDL test
dengan studi kasus negara Malaysia
dengan periode data dari desember
1997 – September 2012, yang mana
menyimpulkan terdapat pengaruh
terhadap pasar modal Malaysia baik
secara jangka panjang maupun jangka
pendek
10. Rifki Dwi
martono/10608
1003483/jurusa
Analisis
pengaruh
harga
Tujuan penelitian ini adalah untuk
menganalisis pengaruh pergerakan
haga komoditas terhadap pergerakan
40
n
manajemen/fak
ultas ekonomi
dan ilmu
sosial/Universit
as islam negri
syarif
hidayatullah
jakarta
komoditas
dunia
terhadap
pergerakan
indeks saham
gabungan,ind
eks LQ45
dan Jakarta
Islamic index
di bursa efek
indonesia
indeks harga saham gabungan, indeks
LQ 45, dan Jakarta Islamic index di
bursa efek Indonesia. Penelitian ini
menggunakan 6 harga komoditas yaitu
minyak mentah, emas, nikel, timah,
batubara dan minyak kelapa sawit dan
data yang digunakan dalam peneliatan
ini adala data bulanan dari periode
2005-2009. Alat analisis yang
digunakan dalam penelitian ini adalah
Vector Autoregreression (VAR). hasil
dari johansen cointegration test
menunjukan bahwa harga komoditas
dan indeks saham gabungan terdapat
hubunga kointegrasi. Berdasarkan hasil
impulse response menunjukan adanya
shock harga komoditas direspon secara
beragam oleh masing –masing indeks
saham
F. Hipotesis
Hipotesis menurut Sugioyono (2009:27) merupakan jawaban sementara
terhadap rumusan masalah penelitian. Di kataka sementara karena jawaban yang
41
diberikan baru berdasarkan teori yang relevan. Belum didasarkan pada fakta-
fakta empiris yang diperoleh melalui pengumpulan data.
Berdasarkan rumusan masalah dan kerangka pemikiran konsep, maka
hipotesis penelitian yang dirumuskan adalah sebagai berikut:
1. H0: Tidak terdapat pengaruh yang signifikan antara variabel harga
emas, harga batu bara, harga minyak kelapa sawit dan kurs terhadap
indeks saham syariah di Indonesia dalam jangka pendek
H1: Terdapat pengaruh yang signifikan antara variabel harga emas,
harga batu bara, harga minyak kelapa sawit dan kurs terhadap indeks
saham syariah di Indonesia dalam jangka pendek
2. H0: Tidak terdapat pengaruh yang signifikan antara variabel harga
emas, harga batu bara, harga minyak kelapa sawit dan kurs terhadap
indeks saham syariah di Indonesia dalam jangka panjang
H1: Terdapat pengaruh yang signifikan antara variabel harga emas,
harga batu bara, harga minyak kelapa sawit dan kurs terhadap indeks
saham syariah di Indonesia dalam jangka panjang
G. Kerangka Konsep
Penelitian ini bertujuan untuk mengaanalisis pengaruh harga emas,
harga batu bara, harga minyak kelapa sawit dan Kurs USD/IDR terhadap
indeks saham Jakarta Islamic Index .
42
Grafik 2.2
Kerangka Konsep Berfikir
43
43
BAB III
METODELOGI PENELITIAN
A. Jenis Penelitian
Penelitian ini merupakan penelitian kuantitatif menggunakan data sekunder
dari Data statistik International monetary fund dan Data statistik investing.com
dalam kurun waktu bulan Januari 2005 – Juni 2017 . Dalam penelitian ini adalah
variabel bebas (independent variable) yang terdiri dari harga batu bara (X1),
harga kelapa sawit (X2) harga emas (X3) Kurs USD/IDR (X4) Sedangkan
variabel terikat (dependent variable ) adalah Jakarta islamic index (Y)
B. Motode pengumpulan data
Penelitian ini adalah penelitian statistik deskriptif dan menggunakan data
skunder maka metode yang digunakan dalam pengumpulan data untuk melakukan
penelitian ini adalah sebagai berikut:
1. Library Reseach
Data yang digunkan dalam penelitian ini adalah data yang diperoleh dari
membaca literature, buku, artikel, jurnal dan sejenisnya yang berhubungan dengan
aspek yang diteliti sebagai upaya untuk memperoleh data yang valid.
2. Internet Research
Terkadang buku referensi atau literatur memiliki informasi yang terbatas dan
terkadang kurang relevan dengan kondisi saat ini,oleh karena itu dibutuhkan
informasi yang berasal dari website-website lembaga riset dan stakeholder
pengatur perekonomian, sehingga data yang didapatkan sesuai dengan kondisi
yang sebenarnya. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder
yang diperoleh dari website investing.com dan International monetary fund.
44
C. Matode Analisis Data
Pada penelitian ini akan menganalisis dan mengolah data dengan
menggunakan metode analisis Autoregressive Distributed Lag (ARDL) adalah
model yang mampu menginterpretasikan dampak jangka pendek dan jangka
panjang dari explanatory variable terhadap dependent variable. Model regresi
yang memasukkan nilai variabel yang menjelaskan nilai masa kini atau nilai masa
lalu (lag) dari variabel tak bebas sebagai salah satu variabel penjelas disebut
Autoregressive Distributed Lag (ARDL). Model ini dapat membedakan respon
jangka pendek dan jangka panjang dari variabel tak bebas terhadap satu unit
perubahan dalam nilai variabel penjelas (Gujarati,2003:24) selanjutnya untuk
mendukung hipotesis dilakukan uji Impulse Response Function (IRF) Dan
Forecast Error Variance Decomposition (FEVD). Maka ada beberapa tahapan
yang harus dilakukan yaitu pengujian pra-estimasi. Pengujian – pengujian tersebut
antara lain stasioneritas, uji lag optimum dan uji kointegrasi.
1. Uji Stasioneritas Data & Derajat Integrasi
Proses yang bersifat random atau stokastik merupakan kumpulan dari
variabel random dalam urutan waktu. Setiap data time series yang kita punyai
merupakan suatu data dari hasil proses statistik. Suatu data hasil proses random
dikatakan stasioner jika memenuhi 3 kriteria yaitu jika rata-rata dan variannya
konstan sepanjang waktu dan varian antara dua data runtut waktu hanya
tergantung dari kelambanan antara dua periode waktu tersebut. Terdapat beberapa
metode uji stasioneritas. Metode yang akhir-akhir ini banyak digunakan adalah
akar unit augmented dickey-fuller (ADF), Dalam prakteknya uji augmented
dickey-fuller (ADF) inilah yang sering digunakan untuk mendeteksi apakah data
stasioner atau tidak. Adapun formulasi uji augmented dickey-fuller (ADF) sebagai
berikut (widarjono,2009:28):
ΔYt = a0 + γYt-1+ ∑ iΔYt-1+1+ ei
Keterangan:
45
Y : variabel yang diamati
ΔYt : Yt – Yt-1
T : Trend waktu
Uji stasioneritas data dalam augmented dickey-fuller (ADF dilihat dari
nilai t-statistik yang dibandingkan dengan kritis mac-kinnon pada level 1 persen, 5
persen, atau 10 persen. Apabila nilai t-statistik augmented dickey-fuller (ADF)
lebih besar dari nilai mutlak mackinnon critical value maka data telah stasioner
pada taraf nyata yang telah ditentukan. Apabila berdasarkan hasil uji augmented
dickey-fuller (ADF) data tidak stasioner pada tingkat level maka harus dilakukan
penarikan diferensial sampai data stasioner pada tingkat first diffenrence atau
second difference. Langkah-langkah pengujian akar unit sebagai berikut:
Hipotesis Ho : data tersebut tidk stasioner pada tigkat level
Ha : data tersebut stasioner pada tingkat level
Pengambilan keputusan dilakukan dengan kriteria:
Jika augmented dickey-fuller (ADF) statistic > Mackinnon Critical Value (critical
value)
maka ho ditolak
Jika augmented dickey-fuller (ADF) statistic < Mackinnon Critical Value (Critical
Value)
maka Ha diterima
Uji akar unit ini digunakan untuk melihat apakah data yang diamati
stasioner atau tidak atau tidak.
1. Autoregressive Distributed Lag (ARDL)
Menurut pedoman penggunaan Eveiws 9 (2016), ARDL adalah metode
regresi yang memasukkan lag dari kedua variable dependen dan independen
secara bersamaan. Dengan menggunakan model ini, kita bisa menganalisis
hubungan estimasi jangka panjang yang bagus tanpa peduli apakah variabel
46
penjelasnya ataupu regresornya 1 (0) ataupun 1(1). Dalam kasus adanya hubungan
jangka panjang yang bersifat trend stationarity, dengan ARDL dapat dilakukan
detrending terhadap series dan memodelkan detrended series tersebut sebagai
distributed lag yang stasioner. (Falianty, 2003).
Bila variable-variabel yang diamati membentuk suatu himpunan variable
yang saling berkointegrasi, maka model dinamis yang cocok untuk mencari
keseimbangan jangka pendek adalah model koreksi kesalahan (Error Correction
Model/ECM). Selanjutnya, model koreksi kesalahan akan menjadimodel yang
valid bilamana variable-variabel yang berkointegrasi tersebut didukung oleh Error
Correction Term (ECT) yang signifikan negative secara statistic (Salomo, 2007)
to specific pada model. Reduksi dilakukan terhadap parameter parameter
yang tidak signifikan sehingga didapatkan estimasi yang paling sederhana
(parsimonious regression). Namun karena pada penelitian ini peneliti
menggunakan Eviews 9 yang sudah dilengkapi opsi ARDL, langkah ini sudah
otomatis diporses oleh Eviews 9 sehingga tidak perlu dilakukan secara manual
(Falianty, 2003).
Model ARDL juga bisa terdiri dari regresor deterministik lainnya dengan
fixed lag distributions. Pilihan model ARDL ini menawarkan prosedur alternatif
(seperti kriteria AIC dan SBC) untuk memilih model mana yang optimal. Makin
kecil nilai AIC akan semakin baik, sehingga penentuan spesifikiasi ordo lag
dengan kriteria ini adalah dengan memilih lag dengan nilai AIC terendah. Pada
dasarnya SBC (Schwarz Bayesian Criterion) memiliki fungsi yang sama dengan
AIC, hanya saja SBC memberikan penalti yang lebih besar untuk tambahan
koefisien (Falianty,2003).
Secara garis besar, langkah-langkah yang akan dilakukan untuk analisis
ekonometri dengan menggunakan metode ini adalah sebagai berikut :
a. Menguji stasioneritas data variabelvariabel dalam model penelitian, baik pada
tingkat level maupun tingkat first difference.
47
b. Menguji adanya kointegrasi pada Model dengan Metode Johansen
Cointegrating Test.
c. Mengestimasi model ARDL, termasuk seleksi model dan melakukan uji
diagniosa untuk menguji ada tidaknya pelanggaran asumsi-asumsi dasar
ekonometri, sebelum melanjutkan ke prosedur berikutnya
d. Mengestimasi ECM berdasarkan model ARDL terpilih.
e. Menganalisis hasil output dari estimasi ECM untuk mengetahui dinamika
jangka pendek.
f. Mengestimasi koefisien hubungan jangka panjang dariModel ARDL.
2. Penentuan Lag Optimum
Penetapan lag optimum pada model dilakukan untuk mengatahui
kombinasi lag pada model ARDL (p,q). Lag optimal dipilih berdasarkan nilai
basis Akaike Information Criterion (AIC), Schwarz Bayesian Criterion (SC), serta
Hanna Quinn Criterion (HQ). Menurut Pesaran dan Shin (1997) dalam
Zahrotunnisa (2013) ARDL-AIC dan ARDL-SC menunjukkan kemampuan yang
lebih baik dalam mayoritas eksperimen yang dilakukan. Hal ini menunjukkan
bahwa Schwarz Bayesian Criterion (SC) merupakan kriteria pemilihan model
yang konsisten ketika Akaike Information Criterion (AIC) tidak konsisten.
Penetuan lag optimum dilakukan dengan memilih nilai kriteria yang paling kecil.
3. Uji Kointegrasi
Jika fenomena stasioneritas berada pada tingkat first difference, maka
perlu dilakukan pengujian untuk melihat kemungkinan terjadinya kointegrasi.
Konsep kointegrasi pada dasarnya untuk melihat keseimbangan jangka panjang
diantara varibael – variabel yang diobesrvasi. Terkadang suatu data yang secara
individu tidak stasioner, namun ketika dihubungkan secara linier data tersebut
menjadi stasioner. Hal ini yang kemudian disebut bahwa data tersebut
terkointegrasi. (Rusdiana, 2009:29)
Regresi yang menggunakan data time series yang tidak stasioner
kemungkinan besar akan menghasilkan regresi lancung. Regresi lancung terjadi
48
jika koefisien determinasi cukup tinggi tapi hubungan antara variabel independen
dan variabel depende tidak mempunyai makna. Hal ini terjadi karena hubungan
keduanya yang merupakan data time series hanya menunjukan trend saja. Jadi
tingginya koefisien determinasi Karen trend bukan Karen hubungan antar
keduanya (Widarjono,2009:32)
Uji kointegrasi yang dilakukan adalah uji kointegrasi Johanssen bertujuan
untuk mengetahui adanya kointegrasi dilihta dari nilai trace statistic dibandingkan
dengan nilai kritis. Apabila nilai trace statistic > nilai kritis, maka dapat
disimpulakan bahwa variabel-variabel tersebut terkointegrasi.
4. Impuls Response Function (IRF)
Impuls Response Function (IRF) merupakan suatu metode analisis yang
digunakan untuk menganalisis perilaku guncangan suatu variabel terhadap
variabel tertentu. IRF menunjukkan suatu respon dari variabel dependen terhadap
guncangan dari variabel itu sendiri maupun variabel independen lainnya. Analisis
ini bertujuan untuk menganalisis dampak guncangan dalam jangka pendek dan
jangka panjang.
5. Variance Decomposition (FEVD)
Metode yang dapat dilakukan untuk melihat bagaimana perubahan suatu
variabel yang ditunjukan oleh perubahan suatu variabel yang ditunjukan oleh
perubahan error variance dipengaruhi oleh variabel-variabel lainnya adalah
FEVD.
FEVD merincikan ragam dari peramalan galat manjadi komponen –
komponen yang dapat dihubungkan dengan setiap varibael endogen dalam model.
Dengan persentase kuadrat prediksi galat ketahap depan dari sebuah akibat
inovasi dari dalam variabel –variabel lain maka akan dapat dilihat seberapa besar
perbedaan anatara error variance sebelum dan sesudah terjadinya shock yang
bersal dari dirinya sendiri maupun dari variabel lain. Jadi melalui FEVD dapat
diketahui secara pasti faktor-faktor yang fluktuasi dari variabel tertentu.
49
2. Model penelitian
Model yang digunakan dalam penelitian ini mengenai Signifikasi
Fluktuasi Pasar Komoditas Dunia Dan Indikator Makroekonomi Terhadap Indeks
Saham Syariah Di Indonesia. Berikut model yang digunakan dalam penelitian ini:
Table 3.1
Model penelitian Signifikasi Fluktuasi Pasar Komoditas Dunia Dan
Indikator Makroekonomi Terhadap Indeks Saham Syariah Di Indonesia
Model Penjabaran
I JII = f(Harga Batu Bara, Harga Emas, ,
Harga Minyak Kelapa Sawit, , Nilai Tukar
Rupiah Terdahap Dollar)
Model Penjabaran
Jangka
Panjang
LnJIIt= 𝑎o + ∑ 𝑎 2LnBatuBarat-1 + ∑ 𝑎
3LnEmast-1 + ∑ 𝑎 4LnCPOt-1
+
∑ 𝑎 5LnKursUSD/IDRt-1 + ut
Jangka
Pendek
∆LnJIIt= 𝑎o + ∑ 𝑎 2∆LnBatuBarat-1 + ∑ 𝑎
3∆LnEmast-1 +
∑ 𝑎 4∆LnCPOt-1
+ ∑ 𝑎
5∆LnKursUSD/IDRt-1 + 𝜗𝐸𝐶𝑇𝑡−1 + ut
3. Operasional data penelitian
a. Variabel Dependen Penelitian
Menurut Jogiyanto (2010:65) Jakarta Islamic Index (JII) merupakan
“indeks yang berisi 30 saham perusahaan yang memenuhi kriteria investasi
50
berdasarkan syariah islam”. Sudarsono (2013:24) menjelaskan bahwa “Saham-
saham yang masuk dalam indeks syariah adalah saham dari emiten yang kegiatan
usahanya tidak bertentangan dengan syariah
b. Variabel Independen Penelitian
1) Nilai Tukar Uang
Menurut FASB (Financial Accounting Standards Board), kurs adalah rasio
antara suatu unit mata uang tertentu dengan sejumlah mata uang lain yang bisa
ditukar pada waktu tertentu
2) Harga Emas
Emas adalah logam yang sangat berharga dan memilki tingkat likuiditas
yang tinggi ole karena itu emas dikatagorikan sebagai sebuah komoditas dan aset
moneter. Data harga emas yang digunakan dalam penelitian ini adalah dalam
satuan internasional yang menyatakan berat emas yaitu troy/onz
3) Harga Minyak Kelapa Sawit
kelapa sawit merupakan tumbuhan industri penting penghasil minyak masak,
minyak industri, maupun biodiesel. Perkebunannya tersebar di Kalimantan,
Sumatra, jawa dan Sulawesi. Dan di pasar komoditas dijual dengan satuan metric
ton, karena konsumen utamanya adalah korporasi
4) Harga Batu bara
Batu bara adalah salah satu bahan bakar fosil. Pengertian umumnya adalah
batuan sedimen yang dapat terbakar, terbentuk dari endapan organik. Utamanya
adalah adalah sisa-sisa tumbuhan dan terbentuk melalui proses pembantu baraan.
Unsur utamanya terdiri dari karbon, hidrogen, dan oksigen. Penetapan Harga
Batubara Acuan (HBA) telah diatur dalam Peraturan Direktur Jendral Mineral dan
Batubara No 515.K/32/DJB/2011. HBA sangat terpengaruh dengan kondisi
ekonomi makro, karena menjadi komoditas perdagangan internasional.
51
BAB IV
ANALISIS DAN PEMBAHASAN
A. Gambaran Umum Objek Penelitian
1. Jakarta Islamic Index (JII)
Jakarta Islamic Index (JII) merupakan kelompok saham yang memenuhi
kriteria investasi syariah Islam dalam pasar modal Indonesia. Saham syariah yang
menjadi konstituen JII terdiri dari 30 saham yang merupakan saham saham syariah
paling likuid dan memiliki kapitalisasi pasar yang besar. Data yang digunakan dalam
penelitian ini merupakan nilai Jakarta Islamic Index secara keseluruhan. Selama
periode penelitian 2005-2017 , JII terus mengalami fluktuasi yang signifikan dari
waktu ke waktu yang dipengaruhi oleh kondisi perekonomian Global yang bergerak
dinamis.
Grafik. 4.1
Perkembangan JII Periode Januari 2005 - Juni 2017
Sumber : Investing.com
Berdasarkan grafik 4.1 terlihat pada tahun 2005 hingga awal 2008 nilai JII
mengalami fase perkembangan yang signifikan yaitu pada Januari 2005 nilai sebesar
0
100
200
300
400
500
600
700
800
20
05
/01
20
05
/08
20
06
/03
20
06
/10
20
07
/05
20
07
/12
20
08
/07
20
09
/02
20
09
/09
20
10
/04
20
10
/11
20
11
/06
20
12
/01
20
12
/08
20
13
/03
20
13
/10
20
14
/05
20
14
/12
20
15
/07
20
16
/02
20
16
/09
20
17
/04
20
17
/11
JII
52
Rp 174.19 meningkat nilainya menjadi Rp508.94. Namun Kemudian pada tahun
2008, nilai JII terdampak krisis global sehingga turun secara signifikan hingga
menyentuh nilai Rp 193.68 , kemudian seiring mulai membaiknya kondisi ekonomi
global tahun 2009 hingga 2017 JII mulai berkembang dengan fluktuasi yang cukup
stabil. Hal tersebut tidak lepas dari pengaruh indikator makroekonomi yang
mempengaruhi kondisi perekonomian dan harga komoditas yang mempengaruhi
kemampuan perusahaan untuk memberikan keuntungan kepada para investornya.
2. Nilai Tukar Uang USD/IDR
Nilai Kurs merupakan indikator makroekonomi yang sangat penting untuk
diperhatikan dalam perekonomian negara terbuka. Peningkatan kurs dollar terhadap
rupiah akan menurunkan minat investor untuk berinvestasi didalam negeri baik
langsung ataupun melalui pasar modal dan lebih memilih berinvestasi dalam pasar
valuta asing atau pasar modal negeri lain.
Grafik. 4.2
Rata-rata Kurs USD/IDR Periode tahun 2005 - 2017
Sumber:Investing.com
0
5000
10000
15000
20000
25000
2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017
KURS USD/IDR
53
Grafik 4.2. menjelaskan fluktuasi Kurs USD/IDR dari periode Januari 2005 –
Desember 2017. Pada tahun 2005 rata-rata nilai Kurs sebesar Rp9.760.917, pada
tahun berikutnya rata-rata nilai Kurs stabil dikisaran Rp9147.136 (tahun 2006) dan
Rp9.160.125 (tahun 2007). Kemudian pada tahun 2008 nilai Kurs meningkat hingga
mencapai nilai Rp.11.980. kemudian seiring kembali stabilnya perekonomian global
rata – rata nilai Kurs sebesar Rp10339.79 (2009),Rp.9075.5 (2010), Rp8758.833
(2011). kemudian nilai Kurs USD/IDR kembali meningkat pada tahun 2012 Rp
9376.917 hingga pada September 2015 nilainya mencapai Rp14.650, lalu mulai stabil
pada tahun 2016 dengan rata-rata sebesar Rp13329.54 dan kemudian meningkat pada
tahun 2017 hingga nilai tertingginya sebesar Rp. 13562.5
3. Harga Emas
Emas biasanya digunakan sebagai alat lindung nilai kekayaan apabila situasi
perekonomian sedang turun. Emas memiliki supply terbatas dan tidak mudah didapat,
sehingga sering dijadikan pilihan oleh investor yang memiliki karakteristik
menghindari resiko sebagai langkah untuk melakukan perlindungan terhadap nilai
investasinya
Grafik. 4.3
Harga Emas Periode Januari 2005 – Juni 2017
Sumber: Investing.com
0
500
1000
1500
2000
20
05
/01
20
05
/08
20
06
/03
20
06
/10
20
07
/05
20
07
/12
20
08
/07
20
09
/02
20
09
/09
20
10
/04
20
10
/11
20
11
/06
20
12
/01
20
12
/08
20
13
/03
20
13
/10
20
14
/05
20
14
/12
20
15
/07
20
16
/02
20
16
/09
20
17
/04
EMAS
54
Berdasarkan grafik 4.3 harga emas terus berfluktuasi dalam periode 2005 –
2016. Dari bulan Januari 2005 harga emas sebesar $421.8/troy ounce, terus
mengalami peningkatan yang signifikan hingga pada tahun 2008 Rata-rata harga
sebesar emas $900.5/troy ounce , namun ditahun yang sama pada Oktober harga
emas turun hingga $716.8/troy ounce. Kemudian pada periode berikutnya harga emas
terus mengalami peningkatan hingga level tertinggi pada September 2012 sebesar
$1771.1 /troy ounce. Setelah itu harga emas stabil dengan rata-rata nilai $1287.2 /
troy ounce
4. Harga Minyak Kelapa Sawit
Kelapa sawit merupakan salah satu komoditas unggulan yang memberikan
kontribusi penting pada pembangunan ekonomi Indonesia, khususnya pada
pengembangan agroindusri. Sejak 2006 indonesia telah menjadi produsen minyak
sawit terbesar di dunia. Bersama dengan Malaysia, Indonesia menguasai hampir 90%
produksi minyak sawit dunia (Hanafi sofyan, 200:102). Sehingga fluktuasi harga
komoditas kelapa sawit mampu memberikan pengaruhi terhadap kondisi
perekonomian Indonesia dan industri yang menggunakannya sebagai bahan baku.
Komoditas minyak kelapa sawit menjadi bahan baku yang penting baik untuk
sektor industri maupun rumah tangga. Dalam indutri, banyak perusahaan yang
bergerak dibidang pengolahan dan ekspor minyak kelapa sawit yang telah terindeks
dalam indeks saham konvensional dan syariah sedangkan dalam sektor rumah tangga,
minyak kelapa sawit digunakan dalam makanan, kosmetik hingga obat-obatan.
Sehingga apabila terjadi fluktuasi harga kelapa maka akan berdampak pada
kemampuan perusahaan agrobisnis dalam memberikan keuntungan kepada investor
dan kemampuan rumah tangga dalam mengkonsumsi bahan pokok hasil olahan
kelapa
sawit.
55
Grafik. 4.4
Perkembangan CPO Periode Januari 2005 – juni 2017
Sumber : International Monetary Fund
Grafik 4.4 mengambarkan fluktuasi harga minyak kelapa sawit atau Crude Oil
Palm. Pada tahun 2005 rata – rata harga CPO berkisar $367.6869/metric ton,
kemudian meningkat rata-rata tersebut meningkat di tahun berikutnya pada tahun
2006 sebesar $416.8142/metric ton. Dan kemudian rata-rata harga CPO terus
meningkat, namun pada November 2008 harga kelapa sawit turun hingga menyentuh
harga $433.1005/metric ton dari rata rata harga dalam periode Januari 2007- Oktober
2008 sebesar $823.2271/metric ton. Tahun-tahun berikutnya harga CPO mulai
mengalami peningkatan dengan rata-rata harga $874.3876/metric ton selama periode
Januri 2009- Desember 2012, lalu kemudian rata – rata harga CPO turun menjadi
$677.1354/metric ton dalam periode januari 2013 – desember 2016, hingga periode
Juni 2017 rata-rata harganya turun menjadi $666.0803/metric ton
5. Harga Batu bara
Batu bara adalah salah satu bahan bakar fosil yang gunakan untuk sumber energi.
Batu bara digunakan untuk energi mesin pembangkit listrik tenaga uap dibanyak
negara, selain itu terdapat indutri yang menggunakannya sebagai sumber energi
0
500
1000
1500
20
05
/01
20
05
/07
20
06
/01
20
06
/07
20
07
/01
20
07
/07
20
08
/01
20
08
/07
20
09
/01
20
09
/07
20
10
/01
20
10
/07
20
11
/01
20
11
/07
20
12
/01
20
12
/07
20
13
/01
20
13
/07
20
14
/01
20
14
/07
20
15
/01
20
15
/07
20
16
/01
20
16
/07
20
17
/01
minyak kelapa sawit
56
dalam pengolahan misalnya dalam indusri baja dan logam lainnya, hingga industri
kimia dan obat juga membutuhkan ekstraknya sebagai campuran produk. Sehingga
permintaan terhadap komoditas batu bara terus meningkat.
Grafik. 4.5
Perkembangan Batu Bara Periode Januari 2005 – Juni 2017
Sumber : International Monetary Fund
Grafik 4.5 mengambarkan fluktuasi harga batu bara selama periode 2005-
2016. Pada awal 2005 rata harga batu bara sebesar $51.0224/metric ton,kemudian
dalam Januri 2006 - Desember 2008 harga batu bara terus naik dengan rata –rata
harga sebesar $86.40246/metric ton, dengan harga tertinggi pada Juli 2008 $
192.857/metrik ton. Namun setelah itu harga batu bara turun cukup signifikan pada
tahun 2009 dengan rata-rata harga $76.97589/metric ton. Kemudian harga batu bara
dalam periode Januari 2010 – Desember 2016 kembali stabil dengan rata-rata harga
sebesar $91.04737/metric ton dengan harga tertinggi pada Januari $141.9429/metric
ton dan harga terendah pada Januari 2016 sebesar $53.37388/metric ton. Kemudian
pada tahun 2017 harga batu bara kembali meningkat hingga $91.42449/metric ton.
0
50
100
150
200
250
20
05
/01
20
05
/07
20
06
/01
20
06
/07
20
07
/01
20
07
/07
20
08
/01
20
08
/07
20
09
/01
20
09
/07
20
10
/01
20
10
/07
20
11
/01
20
11
/07
20
12
/01
20
12
/07
20
13
/01
20
13
/07
20
14
/01
20
14
/07
20
15
/01
20
15
/07
20
16
/01
20
16
/07
20
17
/01
BATU BARA
57
A. Analisis Uji Ekonometrik
1. Uji stasioneritas/ unit root test
Uji akar unit ini digunakan untuk melihat apakah data yang diamati stasioner atau
tidak. Uji stasioneritas data dalam ADF dilihat dari nilai t-statistik yang dibandingkan
dengan nilai kritis Mac-Kinnon pada level 1 persen, 5 persen, atau 10 persen. Apabila
nilai mutlak t-statistik ADF lebih besar dari nilai mutlak Mac Kinnon Critical Valus
maka data telah stasioner pada taraf nyata yang telah ditentukan. Apabila berdasarkan
hasil uji ADF data tidak stasioner pada tingkat level maka harus dilakukan penarikan
difenrensial sampai data stasioner pada tingkat first difference atau second difference
Tabel 4.1
Hasil Uji Akar Unit
Sumber data: hasil Output EViews
Berdasarkan hasil uji akar ADF menunjukan bahwa semua variabel tidak stasioner
pada tingkat level dikarenakan nilai probabilitas ADF yang didapatkan lebih dari
0.05. demikian, dilakukan lagi uji stasioner pada tingkat first difference. Dari hasil uji
t-statistic critical values 5% prob ADF
LN JII -1.944351 -2.880987 0.3113 tidak stasioner
LN KURS -0.638916 -2.880853 0.8572 tidak stasioner
LN EMAS -2.407991 -2.880853 0.1413 tidak stasioner
LN CPO -2.597498 -2.880987 0.0958 tidak stasioner
LN BATU BARA -2.217715 -2.880987 0.2010 tidak stasioner
t-statistic critical values 5% prob ADF
D(LN JII) -9.564821 -2.880987 0.0000 stasioner
D(LN KURS) -10.6625 -2.880987 0.0000 stasioner
D(LN EMAS) -13.81852 -2.880987 0.0000 stasioner
D(LN CPO) -8.08842 -2.880987 0.0000 stasioner
D(LN BATU BARA) -8.972786 -2.880987 0.0000 stasioner
1st Difference
Level
keterangan
keteranganVariabel
Variabel
58
stasioner pada tingkat first difference semua stasioner di setiap nilai kritis Mackinnon
dan nilai probabilitas ADF kurang dari 0.05.
2. Uji Lag Length Criteria
Dampak fluktuasi pasar komoditas dan indikator makro ekonomi tidak langsung
berdampak terhadap pergerakan JII tetapi memerlukan waktu atau kelambanan (lag).
Waktu yang dibutuhkan mungkin bisa 1 bulan atau bahkan hingga 12 bulan. Ketika
kita menganalisis model kelambanan, pertanyaan krusial yang muncul adalah
bagaimana menentukan panjangnya kelambanan. Berikut ini adalah uji lag leght
criteria yang menghasilkan lag optimum dari model signifikansi harga pasar
komoditas dan indikator makroekonomi terhadap pergerakan indeks JII :
Tabel 4.2
Uji Lag Length Criteria
Lag LogL LR FPE AIC SC HQ 0 1082.879 NA 1.58e-13 -15.28906 -15.18449* -15.24657
1 1140.958 111.2169 9.86e-14* -15.75828* -15.13088 -15.50332*
2 1161.017 36.98691 1.06e-13 -15.68818 -14.53796 -15.22077
3 1178.934 31.76798 1.18e-13 -15.58771 -13.91466 -14.90784
4 1192.640 23.32930 1.39e-13 -15.42752 -13.23163 -14.53518
5 1212.539 32.45946 1.51e-13 -15.35516 -12.63645 -14.25037
6 1229.774 26.89185 1.71e-13 -15.24502 -12.00348 -13.92777
7 1268.006 56.94118* 1.45e-13 -15.43271 -11.66834 -13.90300
8 1291.598 33.46399 1.52e-13 -15.41274 -11.12554 -13.67057
sumber : Output Eviews
Dari tabel diatas menunjukkan hasil lag yang disarankan berbeda, terlihat
oleh kriteria, FPE, AIC, dan HQ yang menyarankan lag ke -1 sementara SC
menunjukkan lag ke-0. Sehingga digunakan lag dengan tan (*) yang paling banyak
yaitu lag ke-1.
3. Hasil Uji Kointegrasi
59
Setelah mengetahui nilai lag optimumnya, berikutnya dilakukan uji kointegrasi untuk
menganalisis hubungan jangka panjang antar variabel. Berikut ini adalah uji
kointegrasi Johansen.
60
Tabel 4.3
Uji Kointegrasi Johansen
Hypothesized Trace 0.05
No. of CE(s) Eigenvalue Statistic Critical Value Prob.**
None * 0.306125 173.7613 69.81889 0.0000
At most 1 * 0.273904 121.1345 47.85613 0.0000
At most 2 * 0.200739 75.04401 29.79707 0.0000
At most 3 * 0.171808 42.77829 15.49471 0.0000
At most 4 * 0.102875 15.63273 3.841466 0.0001
Hypothesized Max-Eigen 0.05
No. of CE(s) Eigenvalue Statistic Critical Value Prob.**
None * 0.306125 52.62681 33.87687 0.0001
At most 1 * 0.273904 46.09052 27.58434 0.0001
At most 2 * 0.200739 32.26573 21.13162 0.0009
At most 3 * 0.171808 27.14556 14.26460 0.0003
At most 4 * 0.102875 15.63273 3.841466 0.0001
Sumber: Output EViews
Dilihat dari trace statistic yang lebih besar daripada nilai 0.05 critical value. Dan
dilihat juga dari nilai probabilitas yang lebih kecil dari pada 0.05. selian itu dari uji
diatas dapat disimpulkan bahwa terdapat satu persamaan linier jangka panjang yang
terkandung dalam model, antara variabel JII, kurs, CPO, batu bara, dan emas .
4. Autoregressive Distributed Lag (ARDL)
Setalah diketahui terdapat kointegrasi dan lag optimum dapat digunakan
selanjutnya dilakukan estimasi Autoregressive Distributed Lag (ARDL) untuk
menguji adanya hubungan jangka pendek dan jangka panjang dalam model dengan
lag 1. Berikut hasil data yang diolah menggunakan eviews 9.0:
61
Tabel 4.4
Uji Autoregressive Distributed Lag.
Cointegrating Form Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. D(DLNKURS) -1.200523 0.158347 -7.581585 0.0000
D(DLNEMAS) 0.136331 0.080395 1.695750 0.0922
D(DLNCPO) 0.109052 0.063990 1.704203 0.0906
D(DLNBATUBARA) 0.171155 0.056873 3.009399 0.0031
CointEq(-1) -0.883124 0.087528 -10.089618 0.0000 Long Run Coefficients Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. DLNKURS -0.992412 0.248945 -3.986467 0.0001
DLNEMAS 0.028282 0.140768 0.200913 0.8411
DLNCPO 0.123485 0.069846 1.767966 0.0793
DLNBATUBARA 0.015316 0.075154 0.203799 0.8388
C 0.011559 0.004662 2.479371 0.0144
R-squared 0.501853 Mean dependent var 0.009953
Adjusted R-squared 0.473182 S.D. dependent var 0.066061
S.E. of regression 0.047949 Akaike info criterion -3.178480
Sum squared resid 0.319574 Schwarz criterion -2.996217
Log likelihood 244.2075 Hannan-Quinn criter. -3.104427
F-statistic 17.50424 Durbin-Watson stat 2.029142
Prob(F-statistic) 0.000000
Berdasarkan output regresi ARDL, pengaruh indikator makroekonomi dan harga
komoditas terhadapJakarta Islamic Index dapat dinyatakan dengan persamaan berikut.
Persamaan Jangka pendek
D(DLNJII) = -1.200523154094*D(DLNKURS) + 0.136330700907*D(DLNEMAS)
+ 0.109052442986*D(DLNCPO) + 0.171154593583*D(DLNBATUBARA) -
0.883124428036
Persamaan jangka panjang
62
DLNJII = 0.01155928 -0.99241230*DLNKURS(-1) + 0.02828209*DLNEMAS(-1)
+ 0.12348480*DLNCPO(-1) + 0.01531623*DLNBATUBARA(-1)
Berdasarkan persamaan tersebut dapat diketahui bahwa :
a. hasil estimasi jangka pendek dapat dilihat bahwa CointEq/ECT sebesar -
0.883124 dengan probabilitas 0.0000 yang berarti terjadi kointegrasi dalam
model tersebut. berdasarkan nilai coefisien CointEq(-1)/ECT menunjukkan
bahwa model akan menuju keseimbangan dengan kecepatan 88.31 persen per
bulan.
b. Hasil regresi menunjukkan konstanta sebesar 0.011559 menyatakan bahwa jika
nilai Kurs, harga CPO, harga emas dan harga batu bara adalah nol, maka dapat
dikatakan bahwa dalam periode 2005-2017 indeks JII adalah sebesar 0.011559.
c. Koefisien kurs USD/IDR jangka pendek menunjukan nilai sebesar -1.200523
yang berarti jika poin indeks Kurs USD/IDR menguat 100 dan variabel lainnya
dalam model tersebut adalah nol, maka indeks JII akan turun sebesar 1.200523
dalam jangka pendek. sedangkan Koefisien kurs USD/IDR jangka panjang
menunjukan nilai -0.992412 yang berarti jika poin indeks Kurs USD/IDR
menguat 100 dan variabel lainnya dalam model tersebut adalah nol, maka indeks
JII akan turun sebesar 0.992412 dalam jangka panjang
d. Koefisien harga emas jangka pendek menunjukan nilai sebesar 0.136331 yang
berarti jika poin harga emas menguat 100 dan variabel lainnya dalam model
tersebut adalah nol, maka indeks JII akan meningkat sebesar 0.136331 dalam
jangka pendek. sedangkan Koefisien emas jangka panjang menunjukan nilai
0.028282 yang berarti jika poin harga emas menguat 100 dan variabel lainnya
dalam model tersebut adalah nol, maka indeks JII akan meningkat sebesar
0.028282 dalam jangka panjang
e. Koefisien harga emas jangka pendek menunjukan nilai sebesar 0.136331 yang
berarti jika poin harga emas menguat 100 dan variabel lainnya dalam model
tersebut adalah nol, maka indeks JII akan meningkat sebesar 0.136331 dalam
63
jangka pendek. sedangkan Koefisien emas jangka panjang menunjukan nilai
0.028282 yang berarti jika poin harga emas menguat 100 dan variabel lainnya
dalam model tersebut adalah nol, maka indeks JII akan meningkat sebesar
0.028282 dalam jangka panjang
f. Koefisien harga CPO jangka pendek menunjukan nilai sebesar 0.109052 yang
berarti jika poin harga CPO menguat 100 dan variabel lainnya dalam model
tersebut adalah nol, maka indeks JII akan meningkat sebesar 0.109052 dalam
jangka pendek. sedangkan Koefisien harga CPO jangka panjang menunjukan
nilai 0.123485 yang berarti jika poin harga CPO menguat 100 dan variabel
lainnya dalam model tersebut adalah nol, maka indeks JII akan meningkat
sebesar 0.123485 dalam jangka panjang.
g. Koefisien harga batu bara jangka pendek menunjukan nilai sebesar 0.171155
yang berarti jika poin harga batu bara menguat 100 dan variabel lainnya dalam
model tersebut adalah nol, maka indeks JII akan meningkat sebesar 0.171155
dalam jangka pendek. sedangkan Koefisien harga batu bara jangka panjang
menunjukan nilai 0.015316 yang berarti jika poin harga batu bara menguat 100
dan variabel lainnya dalam model tersebut adalah nol, maka indeks JII akan
meningkat sebesar 0.015316 dalam jangka panjang.
h. Selain itu, output di atas juga menunjukkan bahwa variabel kurs dollar terhadap
rupiah berpengaruh signifikan terhadap JII dalam jangka pendek maupun jangka
panjang yakni 0.0000 dan 0.0001 atau lebih kecil dari 0,05. Sedangkan harga
komoditas batu bara hanya singnifikan berpengaruh dalam jangka pendek yakni
0.0031 atau lebih kecil dari 0,05 semetara dalam jangka panjang harga batu bara
tidak berpengaruh yakni 0.8388 atau lebih besar 0.05, sementara harga emas
tidak berpengaruh signifikan dalam jangka pendek maupun jangka panjang yakni
0.0922 dan 0.8411 atau lebih besar dari 0.05. harga CPO tidak berpengaruh
signifikan dalam jangka pendek dan jangka panjang yakni 0.0906 dan 0.8388
atau lebih besar dari 0.05.
64
a) Koefisien Determinasi
Untuk menentukan seberapa besar prediktor dapat menjelaskan variabel
terikatnya dapat ditunjukkan dengan nilai koefisien determinasi yang diperoleh dari
nilai adjusted R square. Koefisien determinasi merupakan ukuran untuk mengetahui
kesesuaian atau ketepatan antara nilai dugaan atau garis regresi dengan data sampel
(Suharyadi : 2013, 162). Hasil nilai adjusted R square dari regresi digunakan untuk
mengetahui besarnya variabel dependen yang
dipengaruhi oleh variabel-variabel independennya. Hasil output diatas
menunjukkan bahwa variabel Jakarta Islamic Index (JII) dijelaskan sebesar 0.501853
(50,18%) oleh variabel kurs IDR-USD, harga emas, harga CPO dan harga batu bara
secara bersama-sama. Sedangkan 0,498147 (49,8%) sisanya dijelaskan oleh variabel
lain yang tidak masuk dalam model.
5. Pengujian Hipotesis
1. Uji F
Pengujian model secara simultan dengan Uji F digunakan untuk menguji
pengaruh secara simultanvariabel independen terhadap variabel dependennya atau
untuk menguji ketepatan model. Jika variabel independen memiliki pengaruh secara
simultan terhadap variabel dependen maka model persamaan regresi masuk dalam
kriteria cocok atau fit. Kriteria keputusan tersebut adalah sebagai berikut :
Apabila F hitung > F tabel atau memiliki tingkat signifikansi < 0,05 maka H0
ditolak dan Ha diterima
Apabila F hitung < F tabel atau memiliki tingkat signifikansi > 0,05 maka H0
diterima dan Ha ditolak Dari pengujian simultan diperoleh hasil output sebagai
berikut :
65
F hitung : [R2/(k-1)]/[(1- R2)/(n-3)]
F hitung : [0,47/(5-1)]/[(1-0,47)/150-3)]
F hitung : 31,75
Sementara itu, F tabel adalah 2,01. Jika F hitung > F tabel dengan demikian,
maka kita menolak H0 dan menerima Ha. Dengan kata lain secara bersama-sama
variabel independen berpengaruh signifikan secara statistik terhadap variabel
dependen. Atau dengan melihat Prob(F-statistic) sebesar 0.00000 lebih kecil dari
alpha 0.05.
2.Uji t
Uji t merupakan pengujian untuk mengukur seberapa jauh pengaruh variabel
independen yang digunakan dalam penelitian ini yaitu kurs, harga emas, harga batu
bara dan harga CPO secara individual mampu menjelaskan variabel dependen yakni
JII. Kriteria keputusannya adalah sebagai berikut :
i. Apabila t hitung > t tabel atau memiliki tingkat signifikansi < 0,05 maka H0
ditolak dan Ha diterima
ii. Apabila t hitung < t tabel atau memiliki tingkat signifikansi > 0,05 maka H0
diterima dan Ha ditolak.
Pengujian ini dilakukan untuk mengetahui apakah variabel independen secara
parsial mempunyai pengaruh yang signifikan terhadap variabel dependen.
Berdasarkan output regresi ARDL, diketahui bahwa tidak semua variabel independen
memiliki pengaruh yang signifikan terhadap variabel dependen JII. Pembahasan
mengenai hasil pengujian hipotesis adalah sebagai berikut:
66
a) Uji t terhadap variabel kurs
Dari hasil pengujian hipotesis dapat diketahui bahwa variabel kurs
berpengaruh.signifikan terhadap JII dalam jangka pendek dan jangka panjang. Hal ini
dapat dilihat bahwa tingkat signifikansi < 0,05 yaitu sebesar 0.0000 dan 0.0001. Oleh
karena itu, dari hasil penelitian tersebut menolak H0 dan menerima hipotesis
alternatif (Ha) yaitu variabel kurs berpengaruh signifikan terhadap JII. Hasil
penelitian ini serupa dengan hasil penelitian oleh Majid dan Yusof (2009) bahwa kurs
berpengaruh negatif signifikan terhadap indeks saham syariah. Sementara itu, hasil
penelitian serupa juga didapatkan oleh Beik dkk (2013) dan Rjoub dkk (2009) bahwa
kurs rupiah terhadap dolar berpengaruh negatif namun tidak signifikan terhadap JII.
Pengaruh fluktuasi kurs mata uang berpengaruh lebih dominan pada perusahaan yang
bergerak di bidang ekspor dan impor. Fluktuasi berupa depresiasi nilai tukar secara
langsung dapat mempengaruhi harga barang domestik sehingga menyebabkan
peningkatan biaya produksi suatu perusahaan. Hal ini akan menurunkan minat
investor untuk berinvestasi membeli saham perusahaan tersebut. Selain itu, hubungan
negatif yang signifikan juga dapat berarti jumlah investor asing masih mendominasi
investasi pada pasar modal Indonesia. Hal tersebut menyebabkan depresiasi nilai
tukar merupakan sentimen negatif bagi para investor untuk menarik kepemilikan
sahamnya padapasar modal Indonesia sehingga indeks saham syariah bergerak
melemah.
b) Uji t terhadap variabel harga batu bara
Dari hasil pengujian hipotesis dapat diketahui bahwa variabel batu bara
berpengaruh signifikan terhadap JII dalam jangka pendek. Hal ini dapat dilihat bahwa
tingkat signifikansi < 0,05 yaitu sebesar 0.0031. Oleh karena itu, dari hasil penelitian
tersebut menolak H0 dan menerima hipotesis alternatif (Ha) yaitu variabel harga batu
bara berpengaruh signifikan terhadap JII. hal ini sejalan dengan penelitian Cisilia
Sundari yang meneliti pengaruh Harga Batubara Acuan (HBA) terhadap return saham
67
dengan profitabilitas sebagai variabel intervening pada perusahaan pertambangan
batubara di Bursa Efek Indonesia periode 2011-2014. Peningkatan harga batu bara
dalam jangka pendek akan meningkatkan keuntungan perusahaan pertambangan batu
bara yang terindeks dalam JII, sehingga para investor akan meningkatkan minat
investor untuk membeli saham perusahaan pertambangan batu bara. sementara harga
batu bara tidak berpangaruh dalam jangka panjang terhadap JII. Hal ini dapat dilihat
bahwa tingkat signifikansi > 0,05 yaitu sebesar 0.8388 Oleh karena itu, dari hasil
penelitian tersebut menerima H0 dan menolak hipotesis alternatif (Ha) yaitu variabel
harga batu bara tidak berpengaruh signifikan terhadap JII.
c) Uji t terhadap variabel harga CPO
Dari hasil pengujian hipotesis dapat diketahui bahwa variabel harga CPO
tidak berpengaruh signifikan terhadap JII dalam jangka pendek maupun jangka
panjang. Hal ini dapat dilihat bahwa tingkat signifikansi > 0,05 yaitu sebesar 0.0906
dan 0.8388 . Oleh karena itu, dari hasil penelitian tersebut menerima H0 dan menolak
hipotesis alternatif (Ha) yaitu variabel harga CPO berpengaruh tidak signifikan
terhadap JII. hal ini berlawanan dari penelitian yang dilakukan oleh Norhafiza nordin
(2014) yang menunjukkan bahwa terdapat hubungan positif yang signifikan antara
kinerja pasar modal Malaysia dan harga minyak kelapa sawit baik secara jangka
panjang maupun jangka pendek. hal ini tersebut disebabkan oleh sedikitnya
perusahaan produsen minyak kelapa sawit yang terindeks dalam JII.
d) Uji t terhadap harga emas
Dari hasil pengujian hipotesis dapat diketahui bahwa variabel harga emas
tidak berpengaruh signifikan terhadap JII dalam jangka pendek maupun jangka
panjang. Hal ini dapat dilihat bahwa tingkat signifikansi > 0,05 yaitu sebesar 0.0922
dan 0.8411. Oleh karena itu, dari hasil penelitian tersebut menerima H0 dan menolak
hipotesis alternatif (Ha) yaitu variabel harga emas berpengaruh tidak signifikan
68
terhadap JII. hal tersebut penelitian Novia (2016) harga emas memiliki pengaruh
positif terhadap JII. hal tersebut disebabkan hanya satu perusahaan emas yang
terindeks di JII, sehingga fluktuasi harga emas tidak mempengaruhi nilai JII secara
keseluruhan.
6. Impulse response function
Impulse response function (IRF) digunakan untuk melihat pegaruh kontemporer
dari sebuah variabel dependen jika mendapatkan guncangan atau inovasi dari variabel
independen sebesar satu standar deviasi. Selain itu, IRF dapat mengukur kekuatan
relative dari berbagai guncangan dan menelusuri pola dana rah transmisi guncangan
(sangidi,2014).
Variabel dikatakan merespon positif terhadap variabel lainnya jika pada grafik
uji IRF garis biru berada diatas 0.00. sementara variabel dikatakan merespon negative
jika pada grafik hasil uji IRF garis biru berada dibawah 0.00. berikut hasil uji IRF
dalam bentuk grafik:
Grafik 4.6
Hasil Impulse Response JII terhadap Shock dari fluktuasi kurs
-.02
.00
.02
.04
.06
.08
5 10 15 20 25 30 35 40 45
Response of DLNJII to DLNKURS
Response to Cholesky One S.D. Innovations
69
Dari hasil analisa IRF pada grafik 4.6 dan menunjukan bahwa respon yang
diberikan JII akibat adanya shock dari variabel Kurs adalah konsisten positif. Dari
periode awal sampai periode akhir JII merespon positif, pada periode ke dua
responnya sebesar 0.008526%. kemudian respon tersebut menurun hingga periode
ke-6 sebesar 0.002885% . dan kemudian meningkat sebesar 0.003813% dan
kemudian responnya turun kembali pada periode berikunya, hingga pada periode ke-
15 respon JII terhadap shock kurs konsisten dengan rata rata 0.0033%.
Grafik 4.7
Hasil Impulse Response JII terhadap Shock dari fluktuasi batu bara
-.02
.00
.02
.04
.06
.08
5 10 15 20 25 30 35 40 45
Response of DLNJII to DLNBATUBARA
Response to Cholesky One S.D. Innovations
Dari hasil analisa IRF pada grafik 4.7 dan menunjukan bahwa respon yang
diberikan JII akibat adanya shock dari variabel batu bara adalah konsisten negatif.
pada periode periode kedua sebesar -0.015604% kemudian respon tersebut menurun
hingga periode ke empat sebesar -0.002071% dan kemudian meningkat signifikan
sebesar -0.010383%. periode selanjutnya respon JII berada pada rata-rata nilai -
0.007%.
70
Grafik 4.8
Hasil Impulse Response JII terhadap Shock dari fluktuasi emas
-.02
.00
.02
.04
.06
.08
5 10 15 20 25 30 35 40 45
Response of DLNJII to DLNEMAS
Response to Cholesky One S.D. Innovations
Berdasarkan analisis IRF pada grafik 4.8 menunjukkan respon JII terhadap shock
harga emas memiliki respon yang bervariasi. Pada periode kedua respon JII sebesar -
0.002728%, kemudian periode ketiga berubah menjadi positif sebesar 0.005402%.
dinamika perubahan respon negatif menjadi positif berlanjut hingga periode ke
Sembilan sebesar -0.000371%. kemudian respon JII konsisten negatif dengan rata-
rata nilai -0.0006%.
71
Grafik 4.9
Hasil Impulse Response JII terhadap Shock dari fluktuasi CPO
-.02
.00
.02
.04
.06
.08
5 10 15 20 25 30 35 40 45
Response of DLNJII to DLNCPO
Response to Cholesky One S.D. Innovations
Berdasarkan analisis IRF pada grafik 4.9 menunjukkan respon JII terhadap shock
harga CPO memiliki respon yang bervariasi. Pada periode kedua respon JII sebesar
0.003329%, kemudian periode ketiga berubah menjadi negatif sebesar -0.000563%.
dinamika perubahan respon positif menjadi negatif berlanjut hingga periode ke tujuh
sebesar -0.001661%. kemudian respon JII konsisten positif dengan rata-rata nilai
0.0005% hingga akhir periode.
7. Variance Decompotion
Setelah menganaisis perilaku dinamis melalui impulse response, selanjutnya akan
dibuat karakteristik model melalui variance decompoition. Pada bagian ini dianalisis
bagaimana varians dari suatu variabel ditentukan oleh peran dari variabel lainnya
maupun peran dari dirinya sendiri. Variance Decomposition digunakan untuk
menyusun forecast error variance suatu variabel. Variance decompotion akan
memberikan informasi mengenai proporsi dari pergerakan pengaruh shock pada
sebuah variabel terhadap shock variabel lainnya pada periode saat ini dan periode
72
yang akan dating (ajija, dkk:2011) Berikut telah disajikan tabel hasil uji Variance
decompotion.
Tabel 4.5
Hasil uji Variance decompotion pada JII
Period DLNJII DLNKURS DLNEMAS DLNCPO DLNBATUBA
RA
1 100.0000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000
2 94.55073 1.183557 0.121195 0.180447 3.964068
3 93.40733 1.306912 0.530679 0.165171 4.589908
4 94.18354 1.133606 0.651860 0.242071 3.788927
5 93.70100 1.068822 0.563160 0.313599 4.353423
6 93.70220 1.030148 0.506131 0.314886 4.446637
7 93.85931 1.036786 0.485110 0.303296 4.315494
8 93.90276 1.034969 0.440539 0.283662 4.338068
9 93.95104 1.010112 0.404315 0.269874 4.364660
10 94.02276 0.989575 0.380872 0.248060 4.358732
11 94.05953 0.993076 0.354466 0.232702 4.360229
12 94.10173 0.985186 0.331891 0.219385 4.361807
berdasarkan analisa FEVD menunjukkan dinamika dari kontribusi variabel
independen mempengaruhi variabel dependen. Pada periode ke tiga kontribusi kurs,
harga emas dan harga batu bara meningkat kecuali harga CPO yang terus menurun
kontribusinya hingga akhir periode penelitian dengan nilai sebesar
0.044671%.dinamika kontribusi kurs menunjukkan secara konsisten terus menurun
hingga akhir periode penelitian dengan nilai akhir sebesar 0.881628%. kemudian,
nilai kontribusi tertingginya terjadi pada period eke tiga yakni sebesar 1.306912% .
Harga emas memiliki dinamika yang sama denga kontribusi nilai kurs yakni terjadi
penurunan kontribusi hingga akhir periode penelitian. Namun begitu, kontribusi
harga emas tertinggi terjadi pada periode ke empat sebesar 0.651860%. kemudian
periode selanjutnya terus mengalami penurunan hingga mencapai nilai sebesar
0.060753%. Berbeda dengan varians lainnya, dinamika kontribusi harga batu bara
menunjukkan kontribusi tertinggi pada periode kedua sebesar 4.589908% yang
kemudian pada periode ketiga menurun sebesar 3.788927%, selanjutnya dihingga
akhir periode penelitian kontribusi harga batu bara kosisten berada di rata nilai 4%.
73
72
BAB V
KESIMPULAN DAN SARAN
A. Kesimpulan
Penelitian ini menganalisa seberapa besar pengaruh indikator ekonomi
makro dan harga komoditas dunia sebagai variabel independen terhadap JII.
indikator ekonomi makro yang digunakan dalam penelitian ini adalah Kurs
USD/IDR. Sementara harga komoditas yang digunakan adalah harga emas,
harga batu bara dan harga minyak kelapa sawit. Berdasarkan hasil analisis
data dan pembahasan yang telah dikemukakan pada bab IV, maka dapat
diperoleh kesimpulan sebagai berikut :
1. Variabel kurs berpengaruh negatif terhadap JII dalam jangka
pendek maupun jangka panjang. Sementara harga batu bara
berpengaruh positif dalam jangka pendek sedangkan harga emas
dan harga CPO tidak berpengaruh signifikan dalam jangka
pendek maupun jangka panjang.
2. JII menrespon positif shock yang diberikan oleh kurs dan harga
CPO sementara, respon negatif diberikan oleh harga emas dan
harga batu bara.
3. Kontribusi varians kurs, harga CPO terus menurun hingga akhir
periode, sementara kontribusi terbesar diberikan oleh harga batu
bara yang konsisten dengan kontribusi sebesar 4%.
73
B. Saran
1. Bagi pada investor yang berinvestasi dalam pasar keuangan
syariah. untuk pengambilan keputusan berinvestasi, selain
mempertimbangkan indikator makroekonomi, perlu melihat
fluktuasi harga komoditas dunia
2. Bagi peneliti selanjutnya diharapkan dapat memperluas
penelitian ini dengan menambah periode penelitian dan
menambahkan variabel indikator ekonomi dan komoditas dunia
yang dapat mempengaruhi JII atau melakukan uji komperasi
dengan indeks saham syariah di negara lain.
74
DAFTAR PUSTAKA
Adiningsih, Sri dkk. 1998. Perangkat Analisis Dan Teknik Analisis Investasi
Di Pasar Modal Indonesia. Jakarta :PT Bursa Efek Indonesia
Aggarwal, R, 1992, “Gold Markets”, in: Newman, P., Milgate, M., Eatwell,
J. (eds.) The New Palgrave Dictionary of Money and Finance
(Volume 2), Basingstoke, Macmillan, pp. 257-258
Aziz Karia, Abdul, Imbarine, & Ismail Ahmad. (2013). Forecasting on
Crude Palm Oil Prices Using Artificial Intelligence Approaches.
American Journal of Operations Research, 2013, 3, 259-267. Hlm
259-267
Aziz. Abdul 2010. Manajemen Invetasi Syariah. Bandung: Alfabeta hlm.62
Bank Dunia 2010. Perkembangan, Pemicu dan Dampak Harga Komoditas:
Implikasinya terhadap Perekonomian Indonesia Ringkasan Eksekutif
Jakarta
Büyüküahin, B., Haigh, M.S. and Robe, M.A. 2010 „Commodities and
equities: ever a „market of one‟?‟, Journal of Alternative
Investments, Vol. 12, No. 3, pp.76–95
Chebbi, Tareki. 2015. The dynamic correlation between energy
commodities and Islamic stock market: analysis and forecasting.
Int. J. Trade and Global Markets, Vol. 8, No. 2. Hlm. 112-126
Coleman, A.K dan K.A Tettey. 2008. Pasar Uang dan Pasar Valuta Asing.
Jakarta: Salemba
Creti, A., Joëts, M. and Mignon, V. (2013) „On the links between stock and
commodity markets‟ volatility‟, Energy Economics, Vol. 37, pp.16–
28.
75
Fahmi,Irham. 2012. Analisis Kinerja Keuangan, Bandung: Alfabeta
Geman, H. (2005) Commodities and Commodity Derivatives: Modeling and
Pricing for Agriculturals, Metals and Energy, John Wiley & Sons.
Gujarati, D. 1995, Ekonometrika dasar, Erlangga, Jakarta.
Handiani, Sylvia. 2014. Pengaruh Harga Emas Dunia, Harga Minyak
Dunia dan Nilai Tukar Dolar Amerika/Rupiah Terhadap Indeks
Harga Saham Gabungan Pada Periode 20082013. E-Journal
Graduate Unpar.
Husnan, Suad. 2009. Dasar-dasar Teori Portofolio & Analisis Sekuritas,
Edisi Keempat. Yogyakarta: Sekolah Tinggi Ilmu Manajemen
YKPN
Hussin, M.Y.M., Muhammad, F., Razak, A.A., Tha, G.P. and Marwan, N.
2013. „The link between gold price, oil price and Islamic stock
market: experience from Malaysia‟, Journal of Studies in Social
Sciences, Vol. 4, No. 2, pp.161–182.
Iman, Nofie, 2009, Investasi Emas, Daras Books, Jakarta
Jogiyanto. Hartono. 2010 teori Portofolio dan analisis investasi.
Yogyakarta: BPFE hlm 2005
Kewinoto, J. 2015. Analisis pengaruh harga komoditas minyak kelapa sawit
(CPO), tingkat inflasi, nilai tukar Rupiah dan volume penjualan
komoditas (CPO) terhadap harga saham pada perusahaan
penghasil kelapa sawit (CPO) yang terdaftar di Bursa Efek
Indonesia pada tahun 2008-. JOM FEKON Vol. 2 No. 1 , 3.
Kim, Hyunjoo. 2010. Dynamic Causal Linkages between the US Stock
Market and the Stock Markets of the East Asian economies. CESIS
Electronic Working Paper Series, No. 236
76
Kowanda, Dionysia. dkk. 2014 Pengaruh Bursa Saham Global, ASEAN dan
Harga Komoditas Terhadap IHSG, dan Nilai Tukar EUR/USD Vol.
25, No. 2, Hlm 79-88
Kuntjoro, dkk. 2008 Volatilitas Harga Minyak Dunia dan Dampaknya
Terhadap Kinerja Sektor Industri Pengolahan dan Makroekonomi
Indonesia. Jurnal Agro Ekonomi, Volume 29 No. 1, Mei 2011: 49
Kuntjoro, et.al. 2008. Volatilitas Harga Minyak Dunia dan Dampaknya
Terhadap Kinerja Sektor Industri Pengolahan dan Makroekonomi
Indonesia. Jurnal Agro Ekonomi, Volume 29 No. 1, Mei 2011 : 49
Lawrence, Steven Sugiarto. 2013. Pengaruh Variabel Makro Ekonomi dan
Harga Komoditas Terhadap Indeks Harga Saham Gabungan Di
Indonesia. Finesta, 1(2): 18-23.
Madura, Jeff. 2000. Internasional Finance, 6th
edition. United States of
America Sounth Western Publishing
Mahisya, Feisal Errick. 2004. Analisis Permintaan Ekspor CPO Indonesia:
Suatu Pendekatan Error Correction Model. Skripsi. Departemen
Sosial Ekonomi Pertanian. Fakultas Pertanian. Institut Pertanian
Bogor. Bogor.
Mangoensoekarjo, S dan A.T. Tojib. 2000. Manajemen Budidaya Kelapa
Sawit, Hal. 2 ± 317. Dalam: Mangoensoekarjo, S Dan H. Semangun,
(Eds.). Manajemen Agrobisnis Kelapa Sawit. Yogyakarta: Gadjah
Mada University Press
Mankiw, N. Gregory, 2000, Teori Makroekonomi, Edisi ke-4, Jakarta:
Penerbit Erlangga.
Manurung, Haymas. 2008.Pengaruh komoditas terhadap Indeks Harga
Saham Gabungan. Junrnal Universitas Indoneia,
77
Martono, Rifan Dwi. 2010. Analisis Pengaruh Harga Komoditas Dunia
Terhadap Pergerakan Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG),
Indeks LQ45 dan Jakarta Islamic Index (JII) di Bursa Efek
Indonesia (BEI) . Skripsi S-1 Universitas Islam Negeri Syarif
Hidayatullah, Jakarta.
May, Z, & Amaran, M. H. (2011). Automated Oil Palm Fruit Grading
System using Artificial Intelligence. International Journal of Video
& Image Processing and Network Security IJVIPNS-IJENS Vol: 11
No: 03. Hlm 30-35.
Miranti, Ermina. 2000 Prospek Industri Batubara di Indonesia, Economic
Review No. 124.
Mirza, Vejzagic dan Hashem, Zarafat. 2013. Relationship between
Macroeconomic Variables and Stock Market Index: Co-Integration
Evidence from FTSE Bursa Malaysia Hijrah Shariah Index.
Mishkin, Frederic. 2008. Ekonomi Uang, Perbankan dan Pasar Keuangan,
Edisi 8. Jakarta: Salemba Empat
Nachrowi, D. Nahcrowi, Usman, Hardius. 2006. Ekonometrika.Untuk
analisis Ekonomi dan keuangan Jakarta : lembaga penerbit Fakultas
Ekonomi Universitas Indonesia.
Oktavia, Ana. 2007. Analisis pengaruh nilai tukar Rupiah/US$ dan tingkat
suku bunga SBI terhadap indeks harga saham gabungan di buersa
efek Indonesia, Skripsi Universitas Negeri Semarang
Owlarafe O K and Arumughan C 2007 Technology capability of palm oil
mills under the Contract growers scheme in India Agricultural
Engineering International : the CIGR Ejournal. Manuscript MES
07003 Vol IX.
78
Öztek. Mehmet Fatih , Öcal. Nadir 2016 Financial Crises and the Nature of
Correlation Between Commodity and Stock Markets. International
Review of Economics and Finance
Pakasi, Alfred. 2008 Commodity online trading in futures & options, PT
Elex Media Komputindo Jakarta
Pesaran, M., & Shin, Y. (Eds.), 1999, An Autoregressive Distributed Lag
Modeling Approach to Cointegration Analysis in S. Strom,
Econometrics and Economic Theory in the 20th Century: The
Ragnar Frisch centennial Symposium, Cambridge: Cambridge
University Press.
Prahastuti, Indah. 2000. Analisis Faktor-Faktor yang Mempengaruhi
Perdagangan Minyak Sawit (CPO) serta Keterkaitan Pasar CPO
dan Minyak Goreng Sawit di Indonesia. Skripsi. Jurusan Sosial
Ekonomi Pertanian. Fakultas Pertanian. Institut Pertanian Bogor.
Bogor.
Pratama, Yogi Citra. 2012. Pengaruh Indeks Regional Terhadap JII Jurnal
Etikom
Puteri, Eka Intan K, Sri Hartoyo, Heny K Daryanto, Amzul Rifin,
Widyastutik. 2006. Kebijakan Pungutan Ekspor Crude Palm Oil
(CPO). Lembaga Penelitian dan Pembedayaan Masyarakat Institut
Pertanian Bogor (LP2M ± IPB) dan Badan Pengkajian Ekonomi
Keuangan dan Kerjasama Internasional (BAPEKKI). Departemen
Keuangan RI. Jakarta
QuangDo, Giam. 2008. Cointegration and Causality Among Internasional
Gold and ASEAN Emerging Stock market, Journal of Chiangmai
University
79
Rivai, veithzal dkk., 2013. Commercial bank management: Manajemen
perbankan dari teori ke praktik. Edisi 1. Cetakan 1 jakarta rajawali
pres.
Robert, Ang. 1992 Buku pintar : Pasar Modal Indonesia, Firs Edition
Rodoni,, Ahmad. 2008. Modul Intitusi Depositori dan Pasar Modal,
Fakultas Ekonomi dan Bisnis UIN Syarif Hidayatullah Jakarta
Rusbariandi, Septian Prima dkk. 2012.Analisis Pengaruh Tingkat Inflasi,
Harga Minyak Dunia, Harga Emas Dunia dan Kurs Rupiah
Terhadap Pergerakan Jakarta Islamic Index di Bursa Efek
Indonesia. Prosiding Seminar Nasional Forum Bisnis & Keuangan I
hal.724-740
Saiti, Buerhan dkk . 2014. Palm Oil Price, Exchange Rate, And Stock
Market: A Wavelet Analysis On The Malaysian Market. Eurasian
Journal of Economics and Finance, 2(1), , Hlm. 13-27
Samsul, Mohammad. 2008. Pasar Modal Dan Manajemen Portofolio.
Jakarta : Erlangga
Sek. Siok Kun 2017 Impact of oil price changes on domestic price inflation
at disaggregated levels: Evidence from linear and nonlinear ARDL
modeling. Energy.
Sitinjak, E L M, & Kurniasari, W. 2003. Indikator indikator pasar saham
dan pasar uang yang saling berkaitan ditinjau dari pasar saham
sedang bullish dan bearish. Jurnal riset ekonomi dan manajemen,
Sitinjak, E. L. 2003. Indikatorindikator pasar saham dan pasar uang yang
saling berkaitan ditinjau dari pasar saham sedang bullish dan
bearish. Jurnal riset ekonomi dan manajemen, 3
Sofyan Dr Hanafi. 2000 Perdagangan berjangka dan ekspor Indonesia. PT
elex media komputindo
80
Sugiyono. 2009. Metode Penelitian Kuantitatif,Kualitatif,dan R&D.
Bandung: Alfabeta
Sumani. Dkk. 2012 Harga Batubara Dan Indeks Harga Saham Gabungan
Terhadap Return Saham Perusahaan Pertambangan Manajemen &
Bisnis, Volume 11, Nomor 2 hlm.
Sunariyah. 2006. Pengantar pengetahuan pasar modal, edisi kelima.
Yogyakarta UPP STIM YKPN
Sundari. Cisilia. 2015. Pengaruh Harga Batubara Acuan (HBA) Terhadap
Return Saham Dengan Profitabilitas Sebagai Variabel Intervening
Pada Perusahaan Tambang Batubara Di BEI “TRANSFORMASI
Jurnal Informasi & Pengembangan Iptek” (STMIK BINA PATRIA)
Tursoy . Turgut, Faisal Faisal. 2017. The impact of gold and crude oil prices
on stock market in Turkey :Empirical evidences from ARDL bounds
test and combined cointegration Resources Policy
Utami, M & Rahayu, M. 2003. Peranan profitabilitas, suku bunga, inflasi
dan nilai tukar dalam mempengaruhi pasar modal Indonesia selama
krisis ekonomi. Jurnal Manajemen & Kewirausahaan, 123-131
Utoyo, Ndari Novita & Riduwan, Akhmad (2016) Pengaruh Tingkat Inflasi,
Suku Bunga, Harga Emas Dunia, Dan Kurs Rupiah Pada JII. Jurnal
Ilmu dan Akuntansi Vol 5,Nomor 8.
Widarjono, Agus. Ekonometrika teori dan aplikasi ekonisia fakultas
ekonomi UII Yogyakarta. Edisi kedua 2007
Willy.,2013.Pengaruh Harga Minyak Mentah, GasBumi, Batubara, Emas,
Timah, Interest rate Terhadap Indeks Harga Saham Sektor
Pertambangan Di Bursa Efek Indonesia. Bandung: Universitas
Padjajaran. Journal of Management and Collaboration,Vol 1, No 6,
39-61.
81
Witjaksono, A. A. 2010. Analisis Pengaruh Tingkat Suku Bunga SBI, Harga
Minyak Dunia, Harga Emas Dunia, Kurs Rupiah, Indeks Nikkei 225,
dan Indeks Dow Jones Terhadap IHSG. Karisma, VOL. 5 (2): 63-72
Yahya, Fidlizan F. dan Salwah. 2012. Macroeconomic Variables and
Malaysian Islamic Stock Market: A Time Series Analysis.
www.ditjenbun.pertanian.go.id diakses pada 5 April 2017
www.goldfixing.com diakses pada 14 April 2017
www.imf.org diakses pada 7 Septermber 2017
www.intracen.org diakses pada 29 September 2017
www.Investing.com diakses pada 15 Oktober 2017
www.investopedia.com diakses pada 28 Oktober 2017
www.investopedia.com diakses pada 23 November 2017
82
LAMPIRAN-LAMPIRAN
1. DATA PENELITIAN
JII CPO
BATU
BARA EMAS kurs USD-IDR
Jan-05 174.19 346.63158 56.833929 421.8 9165
Feb-05 171.83 347.56579 53.461607 436.5 9264.5
Mar-05 169.33 374.82838 54.5625 428.7 9471
Apr-05 161 375.84211 54.910714 435 9570
May-05 178.2 370.15789 54.977679 416.3 9518
Jun-05 187.88 369.64115 54.642857 435.9 9760
Jul-05 198.24 369.6016 54.535714 429.9 9805
Aug-05 178.26 360.30257 50.690747 433.8 10300
Sep-05 183.73 369.98452 48.321429 469 10300
Oct-05 181.42 382.81736 44.528061 465.1 10122.5
Nov-05 188.84 375.96592 40.641234 494.6 10025
Dec-05 199.75 368.90389 41.689286 517.1 9830
Jan-06 215.36 377.91906 45.642857 570.8 9370
Feb-06 218.26 390.63343 50.919643 561.6 9182.5
Mar-06 233.82 383.35784 53.212733 581.8 9087
Apr-06 260.19 386.41329 56.470238 651.8 8785
May-06 237.24 394.51982 56.721939 642.5 9255
Jun-06 233.27 386.18219 54.910714 613.5 9263
Jul-06 239.3 404.02429 56.954082 634.2 9095
Aug-06 251.35 434.48053 55.633929 625.9 9117
Sep-06 263.5 416.93754 51.887755 598.6 9205
Oct-06 268.99 422.32091 47.690747 604.1 9094
Nov-06 295.48 476.74304 48.214286 646.9 9165
Dec-06 311.28 528.23818 54.510338 635.2 8993.5
Jan-07 296.96 550.7845 55.762987 652 9100
Feb-07 294.06 553.75251 56.00625 669.4 9131.5
Mar-07 315.25 566.38811 56.924513 663 9120
Apr-07 344.96 645.40732 58.051692 680.5 9088
May-07 345.58 740.63338 58.456633 661 8827
Jun-07 356.85 748.43345 63.15051 648.1 9035
Jul-07 388.63 764.47032 72.793831 666.9 9225
Aug-07 368.15 729.56446 74.834416 673 9390
Sep-07 399.75 745.17998 73.553571 742.8 9145
Oct-07 463.06 824.06896 79.509317 792 9097.5
Nov-07 483.96 877.33801 93.116883 782.2 9370
Dec-07 493.01 883.44776 98.909774 834.9 9392.5
Jan-08 476.97 987.02022 98.486201 922.7 9246.5
Feb-08 508.94 1109.4977 141.88776 972.1 9065
Mar-08 448.42 1146.859 137.76316 916.2 9215
Apr-08 428.09 1083.4769 131.73701 862.8 9222
May-08 441.66 1086.8332 143.07589 887.3 9315
Jun-08 430.29 1096.3874 166.9898 926.2 9220
83
Jul-08 387.81 1026.2455 195.18634 913.9 9095
Aug-08 356.1 791.76942 173.30357 829.3 9150
Sep-08 286.39 667.04349 164.49838 874.2 9415
Oct-08 193.68 486.39556 119.36646 716.8 10900
Nov-08 195.69 433.10053 101.38232 816.2 12025
Dec-08 216.19 440.38161 82.608673 883.6 10900
Jan-09 213.63 522.14841 85.561735 927.3 11380
Feb-09 214.12 529.40382 80.822679 941.5 11980
Mar-09 236.79 557.20599 65.45211 922.6 11555
Apr-09 279.87 693.2124 66.270536 890.7 10585
May-09 307.14 772.38505 67.015038 978.8 10290
Jun-09 321.46 690.81842 75.813312 927.1 10207.5
Jul-09 385.22 601.95015 77.620342 953.7 9925
Aug-09 380.65 686.79028 77.882143 951.7 10080
Sep-09 401.53 636.41986 73.149351 1008 9645
Oct-09 383.67 636.55778 75.703734 1039.7 9550
Nov-09 397.89 674.32996 82.265306 1181.1 9455
Dec-09 417.18 727.59866 86.359694 1095.2 9425
Jan-10 427.68 742.00387 100.14375 1083 9350
Feb-10 413.73 754.31851 98.158929 1118.3 9337
Mar-10 443.67 793.90114 100.09938 1113.3 9090
Apr-10 474.8 798.53325 104.9625 1180.1 9012.5
May-10 444.6 775.56624 107.93515 1212.2 9175
Jun-10 460.26 764.90933 104.48377 1245.5 9060
Jul-10 483.32 774.50117 102.86153 1181.7 8940
Aug-10 473.79 865.22933 96.846939 1248.3 9035
Sep-10 526.52 884.89304 100.11721 1307.8 8925
Oct-10 540.29 935.21766 103.20714 1357.1 8937.5
Nov-10 508.78 1059.0098 112.58377 1385 9034
Dec-10 532.9 1171.2159 123.78571 1421.1 9010
Jan-11 477.51 1238.5718 140.99357 1333.8 9048
Feb-11 496.87 1248.5526 134.62446 1409.3 8821.5
Mar-11 514.92 1142.2312 135.97127 1438.9 8707.5
Apr-11 528.76 1123.7868 131.5256 1556 8564
May-11 531.38 1143.4362 127.96286 1535.9 8535.5
Jun-11 536.04 1075.9084 128.36201 1502.3 8576.5
Jul-11 567.12 1033.5723 128.98929 1628.3 8500
Aug-11 529.16 1047.5117 127.46201 1828.5 8533
Sep-11 492.3 995.17882 130.56185 1620.4 8790
Oct-11 530.19 914.43742 127.91276 1724.2 8852.5
Nov-11 520.49 985.76647 122.74529 1745.5 9110
Dec-11 537.03 969.07252 118.17643 1565.8 9067.5
Jan-12 562.53 1020.5356 123.08571 1737.8 8990
Feb-12 566.75 1047.6885 124.96684 1709.9 9020
Mar-12 584.06 1105.7419 114.15097 1669.3 9144
Apr-12 575.09 1157.4485 110.35376 1663.4 9190.5
May-12 525.05 1031.1244 103.81948 1562.6 9400
Jun-12 544.19 927.62764 92.754699 1603.5 9392.5
Jul-12 573.73 952.53914 91.364123 1610.5 9445
Aug-12 569.93 930.61444 93.456331 1684.6 9535
Sep-12 600.84 879.53398 93.181607 1771.1 9570
84
Oct-12 619.27 768.09064 86.885404 1717.5 9605
Nov-12 588.78 743.12978 87.219643 1710.9 9593.5
Dec-12 594.79 713.93612 96.076128 1674.8 9637.5
Jan-13 604.61 776.5406 96.95211 1660.6 9697.5
Feb-13 645.22 792.38025 100.34732 1577.7 9663.5
Mar-13 660.34 771.8709 97.316786 1594.8 9717.5
Apr-13 682.69 756.4613 93.233163 1472.2 9722.5
May-13 676.58 763.38146 93.12602 1392.6 9795
Jun-13 660.16 763.0436 89.642679 1223.8 9925
Jul-13 623.75 729.85748 82.22236 1312.4 10277.5
Aug-13 592 722.83532 82.221429 1396.1 10920
Sep-13 585.59 725.79698 83.295918 1326.5 11580
Oct-13 615.71 762.62088 85.443634 1323.6 11272.5
Nov-13 579.87 810.30067 88.363265 1250.6 11962.5
Dec-13 585.11 795.27481 89.444464 1201.9 12170
Jan-14 602.87 769.33728 87.973539 1240.1 12210
Feb-14 626.86 811.20467 83.027679 1321.4 11609
Mar-14 640.41 860.51868 79.753061 1283.4 11360
Apr-14 647.67 825.32497 78.520714 1295.6 11561.5
May-14 656.83 800.28734 78.834643 1245.6 11675
Jun-14 655 758.47194 77.348469 1321.8 11855
Jul-14 690.4 752.88519 74.038043 1281.3 11577.5
Aug-14 691.13 677.86216 74.248393 1285.8 11690
Sep-14 687.62 656.98308 71.525649 1210.5 12185
Oct-14 670.44 673.08656 68.984627 1171.1 12085
Nov-14 683.01 662.40297 67.330714 1175.2 12204
Dec-14 691.04 624.5355 67.162245 1183.9 12385
Jan-15 706.68 641.59723 64.716327 1278.5 12667.5
Feb-15 722.1 634.37813 70.659107 1212.6 12925
Mar-15 728.2 607.65487 68.344968 1183.1 13075
Apr-15 664.8 591.78792 61.197857 1182.4 12962.5
May-15 698.07 601.39654 65.671241 1189.4 13224
Jun-15 656.99 606.40449 63.104708 1171.5 13332.5
Jul-15 641.97 575.68213 64.48323 1094.9 13527.5
Aug-15 598.28 484.67759 63.393214 1131.6 14050
Sep-15 556.09 483.48731 61.765422 1115.5 14650
Oct-15 586.1 530.24664 57.330682 1141.5 13687.5
Nov-15 579.8 503.16362 55.778061 1065.8 13835
Dec-15 603.35 520.60257 55.865816 1060.3 13787.5
Jan-16 612.75 531.61944 53.428929 1116.4 13775
Feb-16 641.86 595.90068 53.781633 1233.9 13372
Mar-16 652.69 633.06778 55.435204 1234.2 13260
Apr-16 653.26 680.37549 54.658673 1289.2 13185
May-16 648.85 644.56479 54.527143 1214.8 13660
Jun-16 694.34 618.45303 56.228571 1318.4 13212.5
Jul-16 726.61 584.19013 64.418367 1349 13098.5
Aug-16 746.87 664.37712 71.326948 1306.9 13267.5
Sep-16 739.69 692.40666 76.373864 1313.3 13051
Oct-16 739.91 651.44864 96.239796 1271.5 13048
Nov-16 682.71 669.99759 111.42808 1170.8 13552.5
Dec-16 694.13 711.75624 93.134464 1150 13472.5
85
Jan-17 689.32 726.48856 91.42449 1214.5 13352
Feb-17 698.08 706.7936 85.969286 1260.2 13336
Mar-17 718.35 663.29952 86.333851 1254.5 13325.5
Apr-17 738.19 623.20766 90.110714 1271.7 13329
May-17 733.69 655.51062 80.118367 1282.5 13322.5
Jun-17 749.6 621.18159 85.673377 1249.6 13327.5
2. Uji Stasioneritas JII (Level)
Null Hypothesis: LNJII has a unit root
Exogenous: Constant
Lag Length: 1 (Automatic - based on SIC, maxlag=13) t-Statistic Prob.*
Augmented Dickey-Fuller test statistic -1.944351 0.3113
Test critical values: 1% level -3.474874
5% level -2.880987
10% level -2.577219
3. Uji Stasioneritas JII (1 difference)
Null Hypothesis: D(LNJII) has a unit root
Exogenous: Constant
Lag Length: 0 (Automatic - based on SIC, maxlag=13) t-Statistic Prob.* Augmented Dickey-Fuller test statistic -9.564821 0.0000
Test critical values: 1% level -3.474874
5% level -2.880987
10% level -2.577219
4. Uji Stasioneritas Kurs (level)
Null Hypothesis: LNKURS has a unit root
Exogenous: Constant
Lag Length: 0 (Automatic - based on SIC, maxlag=13) t-Statistic Prob.* Augmented Dickey-Fuller test statistic -0.638916 0.8572
Test critical values: 1% level -3.474567
5% level -2.880853
10% level -2.577147
86
5. Uji Stasioneritas kurs (1 difference)
Null Hypothesis: D(LNKURS) has a unit root
Exogenous: Constant
Lag Length: 0 (Automatic - based on SIC, maxlag=13) t-Statistic Prob.* Augmented Dickey-Fuller test statistic -10.66250 0.0000
Test critical values: 1% level -3.474874
5% level -2.880987
10% level -2.577219
6. Uji Stasioneritas emas (Level)
Null Hypothesis: LNEMAS has a unit root
Exogenous: Constant
Lag Length: 0 (Automatic - based on SIC, maxlag=13) t-Statistic Prob.* Augmented Dickey-Fuller test statistic -2.407991 0.1413
Test critical values: 1% level -3.474567
5% level -2.880853
10% level -2.577147
7. Uji Stasioneritas emas (1 difference)
Null Hypothesis: D(LNEMAS) has a unit root
Exogenous: Constant
Lag Length: 0 (Automatic - based on SIC, maxlag=13) t-Statistic Prob.* Augmented Dickey-Fuller test statistic -13.81852 0.0000
Test critical values: 1% level -3.474874
5% level -2.880987
10% level -2.577219
87
8. Uji Stasioneritas CPO (Level)
Null Hypothesis: LNCPO has a unit root
Exogenous: Constant
Lag Length: 1 (Automatic - based on SIC, maxlag=13) t-Statistic Prob.* Augmented Dickey-Fuller test statistic -2.597498 0.0958
Test critical values: 1% level -3.474874
5% level -2.880987
10% level -2.577219
9. Uji Stasioneritas CPO (1 difference)
Null Hypothesis: D(LNCPO) has a unit root
Exogenous: Constant
Lag Length: 0 (Automatic - based on SIC, maxlag=13)
t-Statistic Prob.* Augmented Dickey-Fuller test statistic -8.088420 0.0000
Test critical values: 1% level -3.474874
5% level -2.880987
10% level -2.577219
10. Uji Stasioneritas Batu bara (Level)
Null Hypothesis: LNBATUBARA has a unit root
Exogenous: Constant
Lag Length: 1 (Automatic - based on SIC, maxlag=13)
t-Statistic Prob.*
Augmented Dickey-Fuller test statistic -2.217715 0.2010
Test critical values: 1% level -3.474874
5% level -2.880987
10% level -2.577219
11. Uji Stasioneritas Batu bara (1 difference)
Null Hypothesis: D(LNBATUBARA) has a unit root
Exogenous: Constant
Lag Length: 0 (Automatic - based on SIC, maxlag=13)
t-Statistic Prob.* Augmented Dickey-Fuller test statistic -8.972786 0.0000
Test critical values: 1% level -3.474874
5% level -2.880987
10% level -2.577219
88
12. Uji Normalitas
0
4
8
12
16
20
-0.15 -0.10 -0.05 0.00 0.05 0.10 0.15
Series: Residuals
Sample 2005M03 2017M06
Observations 148
Mean 0.007819
Median 0.011430
Maximum 0.180223
Minimum -0.163366
Std. Dev. 0.046765
Skewness -0.310063
Kurtosis 4.525429
Jarque-Bera 16.72085
Probability 0.000234
13. Uji Autokorelasi
Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test: F-statistic 0.125384 Prob. F(2,138) 0.8823
Obs*R-squared 0.000000 Prob. Chi-Square(2) 1.0000
14. Uji Multikolinieritas
DLNJII DLNKURS DLNEMAS DLNCPO DLNBATUBAR
A DLNJII 0.004309 -0.001142 0.001285 0.001863 0.001250
DLNKURS -0.001142 0.000781 -0.000460 -0.000734 -0.000310
DLNEMAS 0.001285 -0.000460 0.002911 0.000918 0.000340
DLNCPO 0.001863 -0.000734 0.000918 0.005390 0.001733 DLNBATUBAR
A 0.001250 -0.000310 0.000340 0.001733 0.006399
15. Uji heteroskedastisitas
Heteroskedasticity Test: White F-statistic 3.779421 Prob. F(36,111) 0.0000
Obs*R-squared 81.50581 Prob. Chi-Square(36) 0.0000
Scaled explained SS 118.3233 Prob. Chi-Square(36) 0.0000
16. Uji Lag Criteria Lag LogL LR FPE AIC SC HQ 0 1082.879 NA 1.58e-13 -15.28906 -15.18449* -15.24657
1 1140.958 111.2169 9.86e-14* -15.75828* -15.13088 -15.50332*
2 1161.017 36.98691 1.06e-13 -15.68818 -14.53796 -15.22077
3 1178.934 31.76798 1.18e-13 -15.58771 -13.91466 -14.90784
4 1192.640 23.32930 1.39e-13 -15.42752 -13.23163 -14.53518
5 1212.539 32.45946 1.51e-13 -15.35516 -12.63645 -14.25037
6 1229.774 26.89185 1.71e-13 -15.24502 -12.00348 -13.92777
89
7 1268.006 56.94118* 1.45e-13 -15.43271 -11.66834 -13.90300
8 1291.598 33.46399 1.52e-13 -15.41274 -11.12554 -13.67057
17. Uji Kointegrasi Hypothesized Trace 0.05
No. of CE(s) Eigenvalue Statistic Critical Value Prob.** None * 0.306125 173.7613 69.81889 0.0000
At most 1 * 0.273904 121.1345 47.85613 0.0000
At most 2 * 0.200739 75.04401 29.79707 0.0000
At most 3 * 0.171808 42.77829 15.49471 0.0000
At most 4 * 0.102875 15.63273 3.841466 0.0001 Hypothesized Max-Eigen 0.05
No. of CE(s) Eigenvalue Statistic Critical Value Prob.** None * 0.306125 52.62681 33.87687 0.0001
At most 1 * 0.273904 46.09052 27.58434 0.0001
At most 2 * 0.200739 32.26573 21.13162 0.0009
At most 3 * 0.171808 27.14556 14.26460 0.0003
At most 4 * 0.102875 15.63273 3.841466 0.0001
18. Uji ARDL
Cointegrating Form Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. D(DLNKURS) -1.200523 0.158347 -7.581585 0.0000
D(DLNEMAS) 0.136331 0.080395 1.695750 0.0922
D(DLNCPO) 0.109052 0.063990 1.704203 0.0906
D(DLNBATUBARA) 0.171155 0.056873 3.009399 0.0031
CointEq(-1) -0.883124 0.087528 -10.089618 0.0000 Cointeq = DLNJII - (-0.9924*DLNKURS + 0.0283*DLNEMAS + 0.1235
*DLNCPO + 0.0153*DLNBATUBARA + 0.0116 ) Long Run Coefficients Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. DLNKURS -0.992412 0.248945 -3.986467 0.0001
DLNEMAS 0.028282 0.140768 0.200913 0.8411
DLNCPO 0.123485 0.069846 1.767966 0.0793
DLNBATUBARA 0.015316 0.075154 0.203799 0.8388
C 0.011559 0.004662 2.479371 0.0144
90
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.* DLNJII(-1) 0.116876 0.087528 1.335293 0.1840
DLNKURS -1.200523 0.158347 -7.581585 0.0000
DLNKURS(-1) 0.324100 0.186927 1.733834 0.0852
DLNEMAS 0.136331 0.080395 1.695750 0.0922
DLNEMAS(-1) -0.111354 0.080810 -1.377981 0.1704
DLNCPO 0.109052 0.063990 1.704203 0.0906
DLNBATUBARA 0.171155 0.056873 3.009399 0.0031
DLNBATUBARA(-1) -0.157628 0.053514 -2.945553 0.0038
C 0.010208 0.004225 2.416295 0.0170 R-squared 0.501853 Mean dependent var 0.009953
Adjusted R-squared 0.473182 S.D. dependent var 0.066061
S.E. of regression 0.047949 Akaike info criterion -3.178480
Sum squared resid 0.319574 Schwarz criterion -2.996217
Log likelihood 244.2075 Hannan-Quinn criter. -3.104427
F-statistic 17.50424 Durbin-Watson stat 2.029142
Prob(F-statistic) 0.000000
19. Uji IRF
Period DLNJII DLNKURS DLNEMAS DLNCPO DLNBATUBA
RA 1 0.069592 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000
2 0.031052 0.008526 -0.002728 0.003329 -0.015604
3 0.025292 0.004184 0.005402 -0.000563 -0.008563
4 0.039172 0.002421 -0.004314 -0.003019 -0.002071
5 0.035354 0.003039 -0.000491 0.003222 -0.010383
6 0.033227 0.002885 0.000587 0.001959 -0.007847
7 0.035596 0.003813 -0.002035 -0.001661 -0.006557
8 0.034373 0.003569 9.05E-05 0.001061 -0.007558
9 0.034416 0.003046 -0.000371 0.001227 -0.007638
10 0.035238 0.003147 -0.001225 6.78E-05 -0.007496
11 0.034426 0.003608 -0.000415 0.000658 -0.007410
12 0.034554 0.003324 -0.000500 0.000667 -0.007435
13 0.034938 0.003155 -0.000783 0.000475 -0.007489
14 0.034613 0.003425 -0.000619 0.000641 -0.007505
15 0.034628 0.003358 -0.000594 0.000572 -0.007442
16 0.034767 0.003266 -0.000657 0.000534 -0.007447
17 0.034680 0.003349 -0.000638 0.000611 -0.007495
18 0.034674 0.003338 -0.000629 0.000578 -0.007467
19 0.034711 0.003313 -0.000639 0.000555 -0.007454
20 0.034691 0.003333 -0.000634 0.000587 -0.007475
21 0.034690 0.003329 -0.000635 0.000580 -0.007470
22 0.034699 0.003324 -0.000638 0.000569 -0.007464
23 0.034692 0.003330 -0.000634 0.000578 -0.007469
24 0.034693 0.003327 -0.000635 0.000578 -0.007469
25 0.034696 0.003326 -0.000637 0.000574 -0.007467
26 0.034693 0.003328 -0.000635 0.000576 -0.007468
27 0.034694 0.003328 -0.000635 0.000576 -0.007468
28 0.034695 0.003327 -0.000636 0.000575 -0.007468
29 0.034694 0.003328 -0.000636 0.000576 -0.007468
91
30 0.034694 0.003328 -0.000635 0.000576 -0.007468
31 0.034694 0.003327 -0.000636 0.000576 -0.007468
32 0.034694 0.003327 -0.000636 0.000576 -0.007468
33 0.034694 0.003327 -0.000636 0.000576 -0.007468
34 0.034694 0.003327 -0.000636 0.000576 -0.007468
35 0.034694 0.003327 -0.000636 0.000576 -0.007468
36 0.034694 0.003327 -0.000636 0.000576 -0.007468
37 0.034694 0.003327 -0.000636 0.000576 -0.007468
38 0.034694 0.003327 -0.000636 0.000576 -0.007468
39 0.034694 0.003327 -0.000636 0.000576 -0.007468
40 0.034694 0.003327 -0.000636 0.000576 -0.007468
41 0.034694 0.003327 -0.000636 0.000576 -0.007468
42 0.034694 0.003327 -0.000636 0.000576 -0.007468
43 0.034694 0.003327 -0.000636 0.000576 -0.007468
44 0.034694 0.003327 -0.000636 0.000576 -0.007468
45 0.034694 0.003327 -0.000636 0.000576 -0.007468
46 0.034694 0.003327 -0.000636 0.000576 -0.007468
47 0.034694 0.003327 -0.000636 0.000576 -0.007468
48 0.034694 0.003327 -0.000636 0.000576 -0.007468
49 0.034694 0.003327 -0.000636 0.000576 -0.007468
50 0.034694 0.003327 -0.000636 0.000576 -0.007468
51 0.034694 0.003327 -0.000636 0.000576 -0.007468
52 0.034694 0.003327 -0.000636 0.000576 -0.007468
53 0.034694 0.003327 -0.000636 0.000576 -0.007468
54 0.034694 0.003327 -0.000636 0.000576 -0.007468
55 0.034694 0.003327 -0.000636 0.000576 -0.007468
56 0.034694 0.003327 -0.000636 0.000576 -0.007468
57 0.034694 0.003327 -0.000636 0.000576 -0.007468
58 0.034694 0.003327 -0.000636 0.000576 -0.007468
59 0.034694 0.003327 -0.000636 0.000576 -0.007468
60 0.034694 0.003327 -0.000636 0.000576 -0.007468
61 0.034694 0.003327 -0.000636 0.000576 -0.007468
62 0.034694 0.003327 -0.000636 0.000576 -0.007468
63 0.034694 0.003327 -0.000636 0.000576 -0.007468
64 0.034694 0.003327 -0.000636 0.000576 -0.007468
65 0.034694 0.003327 -0.000636 0.000576 -0.007468
66 0.034694 0.003327 -0.000636 0.000576 -0.007468
67 0.034694 0.003327 -0.000636 0.000576 -0.007468
68 0.034694 0.003327 -0.000636 0.000576 -0.007468
69 0.034694 0.003327 -0.000636 0.000576 -0.007468
70 0.034694 0.003327 -0.000636 0.000576 -0.007468
71 0.034694 0.003327 -0.000636 0.000576 -0.007468
72 0.034694 0.003327 -0.000636 0.000576 -0.007468
92
Cointegrating Form
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. D(DLNKURS) -1.122700 0.159460 -7.040652 0.0000
D(DLNKURS(-1)) 0.406340 0.149275 2.722099 0.0074
D(DLNEMAS) 0.192580 0.074921 2.570439 0.0113
D(DLNCPO) 0.151071 0.060598 2.493024 0.0140
D(DLNBATUBARA) 0.188943 0.053754 3.514945 0.0006
D(DLNBATUBARA(-1)) 0.058284 0.052177 1.117041 0.2661
D(DLNBATUBARA(-2)) 0.010286 0.051237 0.200755 0.8412
D(DLNBATUBARA(-3)) 0.109756 0.051653 2.124867 0.0355
D(DLNBATUBARA(-4)) 0.057842 0.053148 1.088315 0.2785
D(DLNBATUBARA(-5)) -0.110281 0.052828 -2.087547 0.0388
D(DLNBATUBARA(-6)) 0.187266 0.050822 3.684779 0.0003
CointEq(-1) -0.969462 0.088135 -10.999706 0.0000 Cointeq = DLNJII - (-1.1648*DLNKURS + 0.1986*DLNEMAS + 0.1558
*DLNCPO -0.3112*DLNBATUBARA + 0.0113 )
Long Run Coefficients Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. DLNKURS -1.164831 0.263446 -4.421519 0.0000
DLNEMAS 0.198646 0.080424 2.469975 0.0148
DLNCPO 0.155830 0.060461 2.577365 0.0111
DLNBATUBARA -0.311164 0.100710 -3.089694 0.0025
C 0.011263 0.003907 2.882833 0.0046
20. Uji FEVD
Period S.E. DLNJII DLNKURS DLNEMAS DLNCPO DLNBATUBA
RA 1 0.069592 100.0000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000
2 0.078370 94.55073 1.183557 0.121195 0.180447 3.964068
3 0.083078 93.40733 1.306912 0.530679 0.165171 4.589908
4 0.092056 94.18354 1.133606 0.651860 0.242071 3.788927
5 0.099256 93.70100 1.068822 0.563160 0.313599 4.353423
6 0.105024 93.70220 1.030148 0.506131 0.314886 4.446637
7 0.111182 93.85931 1.036786 0.485110 0.303296 4.315494
8 0.116679 93.90276 1.034969 0.440539 0.283662 4.338068
9 0.121933 93.95104 1.010112 0.404315 0.269874 4.364660
10 0.127189 94.02276 0.989575 0.380872 0.248060 4.358732
11 0.132025 94.05953 0.993076 0.354466 0.232702 4.360229
12 0.136718 94.10173 0.985186 0.331891 0.219385 4.361807
13 0.141348 94.14709 0.971515 0.313574 0.206376 4.361443
14 0.145761 94.17204 0.968806 0.296680 0.196001 4.366469
15 0.150042 94.20075 0.964395 0.281560 0.186428 4.366871
16 0.154234 94.23070 0.957531 0.268275 0.177628 4.365861
17 0.158300 94.25122 0.953731 0.256294 0.170110 4.368646
18 0.162262 94.27164 0.950056 0.245437 0.163172 4.369693
93
19 0.166136 94.29200 0.946036 0.235603 0.156769 4.369592
20 0.169918 94.30869 0.942862 0.226623 0.151059 4.370761
21 0.173618 94.32432 0.939864 0.218405 0.145805 4.371609
22 0.177242 94.33921 0.936991 0.210859 0.140933 4.372003
23 0.180792 94.35251 0.934476 0.203890 0.136474 4.372651
24 0.184275 94.36488 0.932098 0.197445 0.132348 4.373234
25 0.187692 94.37648 0.929861 0.191469 0.128507 4.373688
26 0.191049 94.38716 0.927828 0.185907 0.124941 4.374169
27 0.194347 94.39714 0.925915 0.180718 0.121615 4.374608
28 0.197591 94.40651 0.924114 0.175869 0.118503 4.375002
29 0.200782 94.41525 0.922442 0.171325 0.115589 4.375390
30 0.203923 94.42347 0.920869 0.167059 0.112853 4.375747
31 0.207017 94.43121 0.919385 0.163046 0.110279 4.376078
32 0.210065 94.43849 0.917990 0.159264 0.107854 4.376397
33 0.213069 94.44537 0.916673 0.155694 0.105564 4.376697
34 0.216032 94.45188 0.915426 0.152319 0.103399 4.376977
35 0.218954 94.45804 0.914247 0.149122 0.101349 4.377245
36 0.221838 94.46388 0.913128 0.146091 0.099405 4.377499
37 0.224685 94.46942 0.912065 0.143212 0.097558 4.377740
38 0.227497 94.47470 0.911055 0.140475 0.095803 4.377969
39 0.230274 94.47972 0.910093 0.137869 0.094131 4.378187
40 0.233018 94.48451 0.909176 0.135385 0.092538 4.378395
41 0.235730 94.48907 0.908301 0.133015 0.091018 4.378593
42 0.238411 94.49344 0.907465 0.130750 0.089566 4.378782
43 0.241062 94.49761 0.906666 0.128585 0.088177 4.378963
44 0.243685 94.50160 0.905901 0.126512 0.086848 4.379137
45 0.246279 94.50543 0.905168 0.124527 0.085574 4.379303
46 0.248847 94.50910 0.904465 0.122623 0.084353 4.379462
47 0.251388 94.51262 0.903791 0.120795 0.083181 4.379615
48 0.253904 94.51600 0.903143 0.119040 0.082055 4.379762
49 0.256395 94.51925 0.902520 0.117352 0.080972 4.379903
50 0.258862 94.52238 0.901920 0.115729 0.079931 4.380039
51 0.261306 94.52539 0.901344 0.114166 0.078929 4.380170
52 0.263728 94.52829 0.900788 0.112660 0.077963 4.380296
53 0.266127 94.53109 0.900252 0.111208 0.077032 4.380417
54 0.268505 94.53379 0.899735 0.109807 0.076133 4.380534
55 0.270862 94.53640 0.899236 0.108455 0.075266 4.380647
56 0.273198 94.53891 0.898754 0.107149 0.074428 4.380757
57 0.275515 94.54134 0.898288 0.105887 0.073619 4.380862
58 0.277813 94.54370 0.897837 0.104666 0.072836 4.380964
59 0.280091 94.54597 0.897401 0.103485 0.072078 4.381063
60 0.282351 94.54818 0.896979 0.102341 0.071345 4.381159
61 0.284594 94.55031 0.896570 0.101234 0.070634 4.381252
62 0.286818 94.55238 0.896174 0.100160 0.069946 4.381341
63 0.289026 94.55438 0.895790 0.099120 0.069278 4.381428
64 0.291217 94.55633 0.895417 0.098110 0.068631 4.381513
65 0.293392 94.55822 0.895055 0.097130 0.068003 4.381595
66 0.295550 94.56005 0.894704 0.096179 0.067393 4.381674
67 0.297693 94.56183 0.894363 0.095255 0.066800 4.381752
68 0.299821 94.56356 0.894032 0.094358 0.066224 4.381827
69 0.301933 94.56524 0.893710 0.093485 0.065665 4.381900
70 0.304031 94.56688 0.893397 0.092636 0.065120 4.381971
71 0.306115 94.56847 0.893092 0.091811 0.064591 4.382040
72 0.308184 94.57002 0.892795 0.091007 0.064075 4.382107