56
Grafik 1.4 Grafik Perkembangan Indeks Saham Syariah Indonesia
dalam satuan triliun rupiah
500,000 1,000,000
1,500,000 2,000,000
2 1
1 m
ei a
gu stu
s n
o ve
m b
e r
feb ru
a ri
m e
i a
gu stu
s n
o ve
m b
e r
feb ru
a ri
m e
i a
gu stu
s n
o ve
m b
e r
feb ru
a ri
m e
i a
gu stu
s n
o ve
m b
e r
feb ru
a ri
m e
i a
gu stu
s n
o vem
b er
feb ru
a ri
m e
i
ISSI
Series 1 Column1
Column2
Sumber Data : Bursa Efek Indonesia data diolah
3. Gambaran Umum Penelitian
a. Perkembangan Inflasi
Inflasi merupakan naiknya harga barang pokok secara terus –
menerus dan mempengaruhi harga barang lainnya. Hampir dari tahun ke tahun kita dapat merasakan naiknya harga suatu barang, ini tidak terlepas
dari besarnya tingkat inflasi yang tercatat pada periode tersebut. Inflasi merupakan faktor paling utama penggerak perekonomian disuatu negara.
Inflasi juga merupakan indikator utama untuk mengukur tingkat kestabilan perekonomian disuatu negara. Tingkat inflasi dapat diketahui dengan cara
mencari selisih antara IHK tahun berjalan dengan IHK tahun sebelumnya
57
dan kemudian dibagi dengan IHK tahun berjalan. Tingkat inflasi yang cenderung stabil setiap periodenya juga dapat mencerimnkan bahwa
perekonomian di negara tersebut cenderung stabil juga. Secara sederhana inflasi diartikan sebagai meningkatnya harga-harga secara umum dan terus
menerus. Kenaikan harga dari satu atau dua barang saja tidak dapat disebut inflasi kecuali bila kenaikan itu meluas atau mengakibatkan
kenaikan harga pada barang lainnya. Kebalikan dari inflasi disebut deflasi. Indikator yang sering digunakan untuk mengukur tingkat inflasi
adalah Indeks Harga Konsumen IHK. Perubahan IHK dari waktu ke waktu menunjukkan pergerakan harga dari paket barang dan jasa yang
dikonsumsi masyarakat. Sejak Juli 2008, paket barang dan jasa dalam keranjang IHK telah dilakukan atas dasar Survei Biaya Hidup SBH
Tahun 2007 yang dilaksanakan oleh Badan Pusat Statistik BPS. Kemudian, BPS akan memonitor perkembangan harga dari barang dan
jasa tersebut secara bulanan di beberapa kota, di pasar tradisional dan modern terhadap beberapa jenis barangjasa di setia kota.
www.bi.go.id .
Perkembangan Inflasi dari Mei 2011 – Mei 2016 dapat dilihat tabel
dibawah ini:
58
Tabel 5.4 Perkembangan Inflasi dalam satuan
2011 2012
2013 2014
2015 2016
Januari 3,65
4,57 8,22
6,96 4,14
Februari 3,56
5,31 7,75
6,29 4,42
Maret 3,97
5,9 7,32
6,38 4,45
April 4,5
5,57 7,25
6,79 3,6
Mei 5,98
4,45 5,47
7,32 7,15
3,33 Juni
5,54 4,53
5,9 6,7
7,26 Juli
4,61 4,56
8,61 4,53
7,26 agustus
4,79 4,58
8,79 3,99
7,18 september
4,61 4,31
8,4 4,53
6,83 oktober
4,42 4,61
8,32 4,83
6,25 november
4,15 4,32
8,37 6,23
4,89 desember
3,79 4,3
8,38 8,36
3,35 Sumber Data : Bank Indonesia
Berdasarkan hasil tabel 5.4 dapat diketahui bahwa perkembangan inflasi mengalami fluktuasi setiap tahunnya, tingkat inflasi tertinggi terjadi
pada Agustus tahun 2013 sebesar 8,79 pada tahun 2013 ini inflasi masih tinggi, sampai pada bulan agustus tahun 2014 inflasi turun sebesar 3,99
dan naik kembali pada bulan november, namun sempat mengalami
59
penurun tajam pada bulan november tahun 2015. Fluktuasi inflasi dapat dilihat grafik dibawah ini:
Grafik 2.4 Grafik perkembangan Inflasi
Sumber : Bank Indonesia data diolah
b. Perkembangan Jumlah Uang Beredar
Jumlah uang beredar teramat penting karena peranannya sebagai alat transaksi penggerak perekonomian. Besar kecilnya jumlah uang beredar akan
mempengaruhi daya beli riil masyarakat dan juga tersedianya komoditi kebutuhan masyarakat Setyawan, 2005:11. Jumlah uang beredar yang ada di
tangan masyarakat harus berkembang secara wajar. Hal ini tentunya akan memberikan pengaruh positif terhadap perekonomian, namun perkembangan
yang terlalu meningkat tajam akan dapat memicu inflasi yang tentunya memberikan pengaruh negatif terhadap pertumbuhan perekonomian suatu
negara. Oleh karena itu, jumlah uang beredar harus dapat dikendalikan sesuai
60
dengan kapasitas perekonomian suatu negara, yaitu diupayakan agar jumlah uang yang beredar tidak terlalu banyak, dan juga tidak terlalu
sedikit.Pengendalian jumlah uang beredar perlu dilakukan oleh Bank Sentralsebagai otoritas moneter dengan kebijakan-kebijakannya dalam
mengendalikanjumlah uang beredar. Pada kenyatannya peredaran jumlah uang dipengaruhioleh aktivitas pasar, dimana Bank Sentral, Lembaga
Keuangan dan masyarakatsaling berinteraksi dalam menetapkanjumlah uang yang beredar.
Perkembangan jumlah uang beredar di Indonesia mengalami fluktuaktif, dimana setiap perubahan tersebut akan mempengaruhi
perekonomian di Indonesia. Bank Indonesia sebagai Bank Sentral di Indonesia membutuhkan informasi tentang perkembangan dan perilaku
jumlah uang beredar di masyarakat. Hal ini digunakan agar Bank Indonesia selaku otoritas moneter dapat menentukan kebijakan moneter dengan baik dan
tepat, sehingga roda perekonomian dapat berjalan dengan baik. Perkembangan Jumlah Uang Beredar dapat dilihat dalam tabel dibawah ini:
Tabel 6.4 Perkembangan Jumlah Uang Beredar
2011 2012
2013 2014
2015 2016
Januari 2.854.978 3.268.789 3.652.145 1,380.856 4.498.361
Februari 2.849.796 3.280.420 3.642.809 4.218.123 4.521.951
Maret 2.911.920 3.322.529 3.660.298 4.246.361 4.561.074
61
April 2.927.259 3.360.928 3.730.101 4.275.711 4.580.760
Mei 2.475.286 2.992.057 3.426.305 3.789.058 4.288.369 4.613.593
Juni 2.522.784 3.050.355 3.413.379 3.865.758 4.358.802
Juli 2.564.556 3.054.836 3.506.574 3.895.835 4.373.208
Agustus 2.621.346 3.089.011 3.502.420 3.895.116 4.404.085
September 2.643.331 3.125.533 3.584.081 4.009.857 4.508.603 Oktober
2.677.205 3.161.726 3.576.869 4.024.153 4.443.078 November 2.729.538 3.205.129 3.614.520 4.076.294 4.452.324
Desember 2.877.220 3.304.645 3.727.887 4.170.731 4.546.743 Sumber Data : Bank Indonesia data diolah
Dari tabel 6.4 diatas perkembangan jumlah uang beredar selalu mengalami peningkatan sampai bulan juli 2013, bulan agustus 2013 sempat
menurun namun tidak terlalu tajam, bisa dilihat data tabel diatas pada bulan juli 2013 jumlah uang yang beredar sebesar 3.506.574, lalu pada bulan
agustus 2013 turun menjadi 3.502.420 setelah itu bulan agustus 2013 sampai desember 2014, namun pada bulan januari 2015 mengalami penurunan yang
sangat tajam sebesar 1.380.586 . Jumlah uang beredar terbesar yaitu pada bulan Mei 2016 sebesar 4.613.593 dan terendah pada bulan januari tahun
2015 sebesar 1.380.856. Fluktuasi Jumlah Uang Beredar dapat dilihat grafik dibawah ini:
62
Grafik 2.4 Grafik Perkembangan Jumlah Uang Beredar
Sumber : Bank Indonesia data diolah
c. Perkembangan Sertifikat Bank Indonesia Syariah SBIS
Perkembangan SBIS dapat dilihat dalam tabel dibawah ini:
Tabel 7.4 Perkembangan Sertifikat Bank Indonesia Syariah
BULAN TAHUN
2011 2012
2013 2014
2015 2016
Januari 10.663 4.709 5.253 8.050 6.275
Februari 4.243 5.103 5.331 9.040 7.188
Maret 6.668 5.611 5.843 8.810 6.994
April 3.825 5.343 6.234 9.130 7.683
Mei 1.656 3.664 5.423 6.680 8.858 7.225
Juni 2.734 3.936 5.443 6.782 8.858
Juli 2.576 3.036 4.640 5.880 8.163
63
Agustus 1.882 2.918 4.229 6.514 8.585
September 2.310 3.412 4.523 6.45 7.720 Oktober
2.783 3.321 5.213 6.68 7.192 November 3.287 3.342 5.107 6.53 6.495
Desember 5.408 4.993 6.699 8.130 6.280 Sumber Data : Bank Indonesia data diolah
Dari Tabel 7.4 bisa dilihat perkembangan SBIS pada mei 2011 sampai Mei 2016 mengalami Fluktuasi . SBIS tertinggi terjadi pada bulan Januari
Tahun 2012, dan terendah terjadi pada bulan September Tahun 2014. Fluktuasi SBIS dapat digambarkan pada Grafik dibawah ini.
Grafik 3.4 Grafik Perkembangan Sertifikat Bank Indonesia Syariah
Sumber : Bank Indonesia data diolah
d. Perkembangan Harga Minyak
Minyak bumi digolongkan ringan apabila massa jenisnya kecil dan berat apabila massa jenisnya besar. Minyak bumi juga digolongkan manis apabila
64
kandungan sulfurnya sedikit dan digolongkan asam apabila kandunga sulfurnya tinggi. Harga minyak bumi seperti yang disebutkan dalam berita
pada umumnya mengacu pada harga spot minyak per barel 159 liter jenis WTI West Texas Intermediate yang diperdagangkan pada New York
Mercantile Exchange
NYMEX atau jenis
minyak Brent
yang diperdagangkan pada Intercontinental Exchange ICE. Harga satu barel
minyak mentah dunia sangat tergantung pada kedua kelas tersebut, yang ditentukan oleh faktor-faktor seperti berat jenis atau API dan kandungan
sulfur, serta lokasinya. Tolok ukur minyak mentah dunia lainnya yang cukup penting antara lain harga minyak OPEC, Dubai Crude, serta Tapis Crude
Singapura. wikipedia.com1082016. Perkembangan harga minyak dunia bisa dilihat tabel dibawah ini:
Tabel 8.4 Perkembangan Harga Minyak Dunia
2011 2012
2013 2014
2015 2016
Januari 106,89
105,04 102,25
47,45 29,92
Februari 112,7
107,66 104,82
54,93 31,05
Maret 117,79
102,61 104,04
52,83 37,34
April 113,75
98,85 104,94
57,42 40,75
Mei 108,18
104,16 99,35
105,73 62,5
45,98 Juni
105,85 90,73
99,74 108,37
61,3
65
juli 107,88
96,75 105,21
105,22 54,43
agustus 100,45
105,28 108,06
100,05 45,72
september 100,83
106,32 108,78
95,89 46,29
oktober 99,92
103,39 105,46
86,13 46,96
november 105,36
101,17 102,58
76,96 43,13
desember 104,26
101,17 105,49
60,55 36,56
Sumber Data: Index Mundi data diolah Dari hasil table 7.4 diatas perkembangan Harga Minyak Dunia selalu
mengalami fluktuatif setiap tahunnya ada yang mengalami penurunan tajam dan ada juga yang mengalami peningkatan tajam, seperti pada bulan Mei 2011
harga minyak dunia sebesar 108,18 , lalu pada bulan oktober 2011 turun menjadi 99,92. Dilihat data table diatas harga minyak terbesar pada bulan
September 2013 sebesar 108,78, dan yang terendah yaitu pada januari 2016 sebesar 29,92. Fluktuasi Harga Minyak Dunia ini dapat dilihat grafik dibawah
ini :
66
Grafik 4.4 Grafik Perkembangan Harga Minyak Dunia
20 40
60 80
100 120
140
2 1
1 me
i a
g u
stu s
n o
vemb er
fe b
ru a
ri mei
a g
u stu
s n
o vemb
er fe
b ru
a ri
mei a
g u
stu s
n o
vemb er
fe b
ru a
ri mei
a g
u stu
s n
o vemb
er fe
b ru
a ri
mei a
g u
stu s
n o
vemb er
fe b
ru a
ri mei
harga minyak dunia
Series 2 Series 3
Sumber : Index Mundi data diolah Dari grafik 4.4 tentang perkembangan harga minyak dunia sempat
mengalami stabil di tahun 2011 , tahun 2012 mengalami penurunan dan selama tahun 2012 itu mengalami fluktuasi namun tidak terlalu tajam , namun
pada bulan november 2015 mengalami penurunan yang sangat drastis dibanding tahun
– tahun sebelumnya.
67
B. Pengujian dan Pembahasan 1. Hasil Uji Asumsi Klasik
a. Hasil Uji Normalitas Gambar 2.4
Normal P-P Plot of Regression Standardized Residual Dependen Variabel : ISSI Y
Sumber: Data sekunder yang diolah, 2016 Dari Grafik P-P Plot diatas terlihat bahwa sebaran data dalam
penelitian ini memiliki penyebaran dan distribusi yang normal, karena data memusat pada garis diagonal P-P Plot. Maka dapat dikatakan bahwa data
penilitian ini memiliki penyebaran dan terdistribusi normal. Untuk menegaskan hasil uji normalitas diatas maka peneliti
melakukan uji Kolmogorov-Smirnov dengan hasil sebagai berikut:
68
Tabel 9.4 One-Sampel Kolmogorov-Smirnov Test
Berdasarkan hasil tabel 9.4, hasil Kolmogorov-Smirnov diatas menunjukkan nilai Asymp. Sig memiliki nilai 0,168 0,05. Hal ini
menujukkan bahwa data pada penelitian ini terdistribusi normal dan model regresi tersebut layak dipakai untuk memprediksi variabel dependen yaitu
ISSI berdasarkan masukan variabel independen yaitu Inflasi, Jumlah Uang Beredar, Sertifikat Bank Indonesia Syariah SBIS dan Harga Minyak Dunia.
b. Hasil Uji Multikolinieritas
Uji multikolinieritas dilakukan dengan melihat besarnya tolerance dan variance inflation factor VIF. Berdasarkan hasil pengujian didapat masing-
masing variabel nilai tolerance 0.10 dan nilai variance inflation factor VIF 10.
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
Unstandardized Residual
N 61
Normal Parameters
a,b
Mean 0E-7
Std. Deviation ,06460145
Most Extreme Differences Absolute
,142 Positive
,142 Negative
-,067 Kolmogorov-Smirnov Z
1,112 Asymp. Sig. 2-tailed
,168 a. Test distribution is Normal.
b. Calculated from data.
Sumber: Data sekunder yang diolah, 2016
69
Tabel 10.4 Hasil Uji Multikolinieritas
Coefficients
a
Model Unstandardized
Coefficients Standardized
Coefficients t
Sig. Collinearity
Statistics B
Std. Error Beta
Tolerance VIF
1 Constant
3,584 1,389
2,580 ,013
Inflasi -,002
,006 -,038
-,393 ,696
,721 1,387 M2
,692 ,090
1,205 7,708
,000 ,279 3,589
SBIS -,003
,006 -,038
-,438 ,663
,924 1,082 hargaminyak
,003 ,001
,652 4,288
,000 ,294 3,398
a. Dependent Variable: issi
Sumber: Data sekunder yang diolah, 2016 Berdasarkan tabel 10.4 Diatas terlihat bahwa nilai Tolerance semua
variabel independen lebih dari 0,10 dan nilai VIF semua variabel independen dibawah 10,00, yang ditunjukkan dengan nilai Tolerance untuk inflasi sebesar
0,721, jumlah uang beredar 0,279, SBIS 0,924, harga minyak dunia 0,294 dan nilai VIF untuk inflasi 1,387, jumlah uang beredar 3,589, SBIS 1,082, harga
minyak dunia 3,398. Dengan demikian dapat disimpulkan model persamaan regresi tidak
terdapat multikolinieritas atau dapat dikatakan bebas dari multikolinieritas dan dapat digunakan dalam penelitian ini.
70
c. Hasil uji heteroskedastisitas
Pengujian heteroskedastisitas dilakukan untuk menguji apakah dalam sebuah model regresi terjadi ketidaksamaan yang lain. Jika varians dari
residual dari suatu pengamatan ke pengamatan yang lain tetap, maka disebut homoskedastisitas.
Gambar 5.4 Hasil Uji Heterokedastisitas
Scatterplot
Sumber: Data sekunder yang diolah, 2016
Menunjukkan bahwa titik-titik menyebar dan tidak membentuk pola tertentu yang jelas sehingga dapat disimpulkan bahwa tidak terjadi masalah
heteroskedastisitas.
d. Hasil Uji Autokorelasi
Autokorelasi bertujuan untuk menguji apakah dalam suatu model regresi linier ada korelasi antara kesalahan pengganggu pada periode t dengan
71
kesalahan pada periode t-1 sebelumnya. Jika terjadi korelasi maka dikatakan ada autokorelasi. Autokorelasi mucul karena observasi yang berurutan
sepanjang waktu berkaitan satu sama lain. Model regresi yang baik adalah yang bebas dari autokorelasi. Untuk mendeteksi ada atau tidaknya
autokorelasi dapat digunakan dengan uji Durbin Watson.
Tabel 11.4 Pengujian Autokorelasi Menggunakan Durbin Watson
Model Summary
b
Model R
R Square Adjusted R
Square Std. Error of the
Estimate Durbin-
Watson 1
,787
a
,619 ,591
,06687 ,430
a. Predictors: Constant, hargaminyak, inflasi, SBIS, M2 b. Dependent Variable: issi
Berdasarkan hasil uji autokorelasi, nilai hitung Durbin-Watson sebesar 0,430
. Dapat diperoleh nilai dalam tabel DW untuk “k=5” dan “N=61” dan besarnya dl lower : 1,414 dan du upper : 1,767 dilihat dari hasil nilai
Durbin Watson sebesrar 0,430 sehingga nilai DW berada diantara -2 sampai +2. Maka dapat disimpulkan bahwa dalam penelitian ini tidak terdapat
autokorelasi. dimana kriteria Pengujian menggunakan Durbin Watson dengan angka antara -2d2
Singgih Santoso,2010:213. Dengan rincian sebagai berikut: Angka D-W dibawah -2 berarti terdapat autokorelasi positif
72
Angka D-W diantara -2 sampai +2 berarti tidak ada autokorelasi Angka D-W diatas +2 berarti ada autokorelasi negatif
2. Hasil Uji Signifikan t
