Batasan Variabel ANALISIS DETERMINAN IHSG DAN KAUSALITAS ANTARA ALIRAN MODAL ASING PORTOFOLIO DAN NILAI TUKAR DENGAN IHSG DI PASAR MODAL INDONESIA (PERIODE 2010:01-2015:12)

VAR sebenarnya merupakan gabungan dari beberapa model Autoregresive AR, di mana model-model ini membentuk suatu vektor yang antara peubah-peubahnya saling mempengaruhi Sims, 1972. Dalam model VAR memperlakukan variabel sacara simentris tanpa mempermasalahkan variabel dependen dan independen Sims dalam Gujarati, 2013:848. Dengan kata lain model ini memperlakukan seluruh variabel sebagai variabel endogen. Model VAR dianggap sebagai pendekatan yang tidak mendasarkan pada teori ekonomi tertentu. Model VAR merupakan alat analisis yang berguna dalam memahami adanya hubungan timbal balik antara varibel- variabel ekonomi, maupun dalam pembentukan model ekonomi berstruktur. model VAR terdiri dua model alternatif yaitu Unrestricted VAR dan Vector Error Correction Model VECM. Model Unrestricted VAR digunakan jika data stasioner pada tingkat level atau disebut VAR in level. Sedangakan jika data time series tidak stasioner pada tingkat level, namun stasioner pada tingkat first difference dan seluruh variabel terkointegrasi, maka model yang digunakan adalah Vector Error Correction Model Widarjono,2013:334. Untuk memahami model sederhana secara empiris dari persamaan autoregresive diilustrasikan secara sederhana sebagai berikut : Y t = α + β X t + β 1 X t-1 + β 2 X t-1 +…+ β k X t-k + e t .......................................................................... i Dimana : Y t = elemen vektor variabel X t = elemen variabel endogen α = konstanta e t = error terms untuk melihat hubungan antara variabel dalam VAR maka membutuhkan sejumlah kelambanan lag variabel yang ada. Kelambanan diperlukan untuk mengetahui efek dari variabel tersebut terhadap variabel lain dalam model VAR. Dalam bentuk ringkas model VAR dapat ditulis : Y t = β + ∑ 1 i=1 β 1 X 1t-i + ∑ 1 i=1 α i X 2t-i + ∑ 1 i=1 y i X 3t-i + e t.............................................................. ii Berdasarkan model sederhana diatas, maka model VAR dapat ditulis secara matematis diadopsi dari penelitian Al Muntasir, 2015, sebagai berikut: IHSG t = α 20 + ∑ k i=1 α 21,i IHSG t-i + ∑ k i=1 α 22,i NFP t-i + ∑ k i=1 α 23,i KURS t-i + ∑ k i=1 α 24,i PDB t-i +∑ k i=1 α 25,i INF t-i +∑ k i=1 α 26,i RBI t-i + ε t ......................... iii NFP t = α 10 + ∑ k i=1 α 11,i NFP t-i + ∑ k i=1 α 12,i IHSG t-i + ∑ k i=1 α 13,i KURS t-i + ∑ k i=1 α 14,i PDB t-i +∑ k i=1 α 15,i INF t-i +∑ k i=1 α 16,i RBI t-i + ε t ......................... iv KURS t = α 30 + ∑ k i=1 α 21,i KURS t-i + ∑ k i=1 α 32,i NFP t-i + ∑ k i=1 α 33,i IHSG t-i + ∑ k i=1 α 34,i PDB t-i +∑ k i=1 α 35,i INF t-i +∑ k i=1 α 36,i RBI t-i + ε t ................ v Dimana : IHSG = Indeks Harga Saham Gabungan NFP = Transaksi pembelian Bersih Pemodal Asing KURS = Nilai Tukar Rupiah Terhadap Dolar Amerika Serikat PDB = Produk Domestik Bruto INF = Inflasi RBI = BI Rate α = Konstanta ε = error term Analisis data secara kuantitatif dengan pendekatan model VAR, khususnya model VECM mencakup tiga alat analisis utama yaitu Granger Causality Test, Impulse Response Function dan Variance Decomposition. Sebelum sampai pada analisis VAR atau VECM ada beberapa prosedur estimasi yang akan digunakan dalam penelitian ini, yaitu terdiri dari: a. Uji Stasioner unit root test, b. Penentuan Panjang Lag, dan c Uji Kointegrasi Johansen Cointegration Test Widarjono,2013:339:.

E. ProsedurAnalisis Data

1. Plot Data Dalam analisis data time series, pertama-tama harus melakukan analisis data grafis. Dimana analisis data grafis ini memberikan informasi yang begitu penting bagi para analis yang kesulitan dalam menerjemahkan data. Umumnya komputasi statistik mengukur tanpa melihat gambaranplot sehingga dapat menimbulkan kesalahan dalam penafsiran data. Dalam melakukan analisis data grafis salah satunya dengan melakukan plot. Sehingga dalam penelitian ini dilakukan analisis plot data asli dari masing-masing variabel dalam penelitian. Dengan melakukan plot data, analis dapat melakukan peramalan dengan sangat baik terutama pada data time series. Menurut Hanken dan Wichern 2005 ada empat macam tipe plot data yaitu: