Analisis Pengaruh Harga Minyak dan Aktivitas Pasar Saham di Indonesia

ANALISIS PENGARUH HARGA MINYAK TERHADAP

AKTIVITAS PASAR SAHAM DI INDONESIA

OLEH

VELIN LAMUNINGTYAS H14080078

DEPARTEMEN ILMU EKONOMI

FAKULTAS EKONOMI DAN MANAJEMEN

INSTITUT PERTANIAN BOGOR

2012

RINGKASAN

VELIN LAMUNINGTYAS. Analisis Pengaruh Harga Minyak dan Aktivitas Pasar Saham di Indonesia (dibimbing oleh IMAN SUGEMA)

Minyak mentah merupakan salah satu faktor penggerak perekonomian. Minyak mentah memiliki peran yang penting dalam fungsi produksi. Minyak mentah memiliki keterkaitan yang erat dengan proses produksi. Kinerja harga minyak mentah seringkali dijadikan sebagai tolak ukur kinerja perekonomian Indonesia karena perannya dipandang penting dalam proses produksi. Seiring dengan peningkatan harga minyak mentah sejak tahun 2002, indeks harga saham gabungan Indonesia juga mengalami peningkatan yang signifikan sejak 2003.

Basher dan Sadorsky (2006) mengungkapkan peningkatan harga minyak akan mendorong peningkatan biaya produksi di negara importir minyak karena tidak adanya input substitusi dari minyak mentah. Biaya produksi yang tinggi akan mengurangi arus kas dan pada akhirnya menurunkan harga saham. Minyak mentah merupakan komoditas yang juga diperdagangkan di pasar berjangka. Keadaan ini menyebabkan harga minyak tidak jauh berbeda dengan saham. Peningkatan volatilitas atau ketidakpastian harga minyak akan meningkatkan spekulasi yang dilakukan pelaku ekonomi. Tujuan penelitian ini adalah untuk melihat dinamika interaksi antara harga minyak mentah dan volatilitasnya dengan aktivitas pasar saham, yang diproksi dengan return saham, dan variabel ekonomi lainnya.

Penelitian ini menggunakan model ARCH/GARCH untuk mengestimasi volatilitas harga minyak. Tujuan penelitian akan dijawab dengan menggunakan model VAR First Difference untuk mengetahui apakah pergerakan harga minyak mempengaruhi indeks harga saham dan aktifitas perekonomian Indonesia. Selanjutnya alat analisis IRF digunakan untuk mengetahui respon indeks harga saham dan indeks produksi jika terjadi guncangan harga minyak, serta penggunaan alat analisis FEVD untuk mengetahui peran variabel dalam sistem VAR dalam menjelaskan pergerakan indeks harga saham.

Hasil estimasi menyebutkan bahwa pergerakan harga minyak dan volatilitasnya berpengaruh terhadap aktivitas pasar saham dan indeks produksi industri. Akan tetapi, kegiatan ekonomi tidak berpengaruh terhadap harga minyak. Hal ini menandakan bahwa Indonesia hanya sebagai price taker harga minyak. Berdasarkan hasil analisis FEDV, volatilitas harga minyak berpengaruh lebih besar, yaitu tiga persen, dalam menjelaskan pergerakan return saham. Sedangkan pergerakan harga minyak berpengaruh sebesar satu persen dalam menjelsakan pergerakan return saham di Indonesia.

Hasil penelitian ini memberikan rekomendasi kepada investor di pasar saham dalam menanamkan modalnya di pasar saham perlu mempertimbangkan adanya pengaruh dari luar, yaitu harga minyak dan volatilitasnya. Adapun rekomendasi untuk penelitian selanjutnya adalah menambahkan variabel lain agar hasil analisis lebih tepat dalam memperlihatkan pengaruh harga minyak terhadap ekonomi suatu negara. Selain itu, perlu dipertimbangkan juga komponen-komponen indeks harga saham berdasarkan sektor dan bidang yang terkait dengan

energi (minyak) karena pergerakan indeks harga saham utama di suatu negara tidak selalu dapat dijadikan indikator pengaruh harga minyak terhadap ekonomi negara bersangkutan, khususnya sektor industri yang terkait dengan minyak mentah.

ANALISIS PENGARUH HARGA MINYAK TERHADAP

AKTIVITAS PASAR SAHAM DI INDONESIA

Oleh:

VELIN LAMUNINGTYAS H14080078

Skripsi

Sebagai salah satu syarat untuk memperoleh gelar Sarjana Ekonomi pada Departemen Ilmu Ekonomi

DEPARTEMEN ILMU EKONOMI

FAKULTAS EKONOMI DAN MANAJEMEN

INSTITUT PERTANIAN BOGOR

2012

Judul Skripsi : ANALISIS PENGARUH HARGA MINYAK TERHADAP AKTIVITAS PASAR SAHAM DI INDONESIA

Nama : Velin Lamuningtyas NRP : H14080078

Menyetujui, Dosen Pembimbing

Iman Sugema, Ph. D. NIP. 19640502 198903 1 003

Mengetahui,

Ketua Departemen Ilmu Ekonomi

Dr. Ir. Dedi Budiman Hakim, M. Ec. NIP. 19641022 198903 1 003

PERNYATAAN

DENGAN INI SAYA MENYATAKAN BAHWA SKRIPSI INI ADALAH BENAR-BENAR HASIL KARYA SAYA SENDIRI YANG BELUM PERNAH DIGUNAKAN SEBAGAI SKRIPSI ATAU KARYA ILMIAH PADA PERGURUAN TINGGI ATAU LEMBAGA MANAPUN.

Bogor, November 2012

Velin Lamuningtyas

RIWAYAT HIDUP

Penulis bernama Velin Lamuningtyas lahir pada 15 Mei 1990 di Bekasi. Penulis merupakan anak pertama dari tiga bersaudara, dari pasangan Bapak Ahmad Sunarryo dan Ibu Suwarti. Penulis menamatka sekolah dasar pada SDN 2 Honggosoco, kemudian melanjutkan ke SLTP 2 Jekulo. Setelah itu penulis melanjutkan perndidikan menengah umum di SMA 1 BAE dan lulus pada tahun 2008.

Pada tahun yang sama penulis diterima sebagai mahasiswa Institut Pertanian Bogor (IPB). Penulis masuk IPB melalui Undangan Seleksi Masuk IPB (USMI) dan diterima sebagai mahasiswa Program Studi Ilmu Ekonomi, Fakultas Ekonomi dan Manajemen. Selama menjadi mahasiswa, penulis aktif dalam berbagai organisasi, yaitu HIPOTESA (Himpunan Profesi dan Peminat Studi Pembangunan), Dewan Perwakilan Mahasiswa (DPM), Penulis juga terlibat sebagai pengurus dalam Organisasi Mahasiswa Daerah Keluarga Kudus-Bogor (OMDA KKB) dan Pondok Pesantren Mahasiswa Al Ihya’ Dramaga. Selain itu, penulis juga aktif dalam berbagai kegiatan kepanitiaan seperti Hipotex-R 2008-2009, Economic Contest, Extravaganza 2009, dan kegiatan kepanitiaan lainnya. Pada tahun 2010-2011 penulis mempunyai komitmen terhadap perkembangan masyarakat sekitar dengan menjadi pendamping posdaya di daerah Ciomas dan Sukaluyu, Bogor.

Tahun 2011 penulis melakukan penelitian dengan judul “Analisis Pengaruh Harga Minyak Terhadap Aktivitas Pasar Saham di Indonesia” untuk memperoleh gelar Sarjana Ekonomi pada Departemen Ilmu Ekonomi.

KATA PENGANTAR

Segala puji dan syukur penulis panjatkan kehadirat Allah SWT, karena atas berkat rahmat dan karunia-Nya penulis dapat menyelesaikan penyusunan skripsi ini. Judul skripsi ini adalah “Analisis Pengaruh Harga Minyak Terhadap Aktivitas Pasar Saham di Indonesia”. Pasar saham merupakan salah satu penunjang pertumbuhan ekonomi suatu negara yang seringkali dipengaruhi beragam sentimen pasar. Oleh karena itu, penulis tertarik untuk melakukan penelitian dengan topik ini. Disamping hal tersebut, skripsi ini disusun sebagai salah satu syarat untuk mendapatkan gelar Sarjana Ekonomi pada Departemen Ilmu Ekonomi, Fakultas Ekonomi dan Manajemen, Institut Pertanian Bogor. Penulis mengucapkan terima kasih yang sebesar-besarnya kepada berbagai pihak yang telah memberikan bimbingan dan dukungan kepada penulis sehingga skripsi ini dapat diselesaikan dengan baik, khususnya kepada:

1. Bapak Iman Sugema, Ph. D. selaku dosen pembimbing skripsi yang telah memberikan bimbingan baik secara teknis, teoritis maupun moril dalam proses penyusunan skripsi ini sehingga dapat diselesaikan dengan baik.

2. Dosen penguji utama, Prof. Dr. Bambang Juanda dan Ranti Wiliasih, M.Si,

selaku dosen penguji komisi pendidikan, atas segala koreksi, kritik, dan saran mengenai perbaikan skripsi ini.

3. Kedua Orangtua tercinta Bapak Ahmad Sunarryo dan Ibu Suwarti serta adik-adikku tersayang Lara Adityani, Putri Tungga Dewi, serta yang telah memberikan kasih sayang, perhatian, motivasi, dukungan baik moril maupun materil serta doa bagi penulis dalam menyelesaikan skripsi ini. 4. Dosen, staf, dan seluruh civitas akademika Departemen Ilmu Ekonomi

FEM-IPB yang telah memberikan ilmu dan bantuan kepada penulis selama menjalani studi di Departemen Ilmu Ekonomi.

5. Teman seperjuangan satu bimbingan Cynthia Eka Susanti dan Ashfahanirohimah atas semangat, motivasi, doa, dan perjuangan yang luar biasa ini.

6. Sahabat-sahabatku di Ilmu Ekonomi 45 yang tidak bisa disebutkan satu persatu, atas bantuan, semangat dan doa bagi penulis dalam menyelesaikan skripsi ini.

7. Seluruh staf di InterCAFE (terutama untuk Ka Muth dan Ka Dina) dan EC-Think (Ka Pipit) atas semangat dan motivasi yang diberikan.

8. Semua pihak yang telah membantu penulis dalam penyelesaian skripsi ini namun tidak bisa penulis sebutkan satu persatu.

Penulis menyadari bahwa dalam menyusun skripsi ini masih terdapat kekurangan, karena keterbatasan pengetahuan dan kemampuan yang dimiliki. Semoga karya ini dapat bermanfaat bagi penulis maupun pihak lain yang membutuhkan.

Bogor, November 2012

Velin Lamuningtyas H14080078

DAFTAR ISI

Halaman

DAFTAR ISI ... i

DAFTAR TABEL ... iii

DAFTAR GAMBAR ... iv

DAFTAR LAMPIRAN ... v

I. PENDAHULUAN ... 1

1.1 Latar Belakang ... 1

1.2 Rumusan Masalah ... 5

1.3 Tujuan Penelitian ... 6

1.4 Manfaat Penelitian ... 6

1.5 Ruang Lingkup Penelitian ... 7

II. TINJAUAN PUSTAKA DAN KERANGKA PEMIKIRAN ... 8

2.1 Tinjauan Definisi ... 8

2.1.1 Pasar Modal ... 8

2.1.2 Saham ... 10

2.1.3 Bursa efek ... 11

2.1.4 Indeks Harga Saham ... 12

2.1.5 Indeks Produksi Industri ... 16

2.1.6 Suku Bunga SBI ... 17

2.1.7 Harga Minyak Riil ... 18

2.1.8 Volatilitas ... 19

2.2 Tinjauan Teori ... 20

2.2.1 Teori Pengharapan Rasional ... 20

2.2.2 Hipotesis Pasar Efisien ... 21

2.2.3 Teori Umum Pasar ... 21

2.2.4 Hubungan Harga Minyak dan Harga Saham ... 21

2.2.4 Hubungan Kebijakan Moneter dengan Harga Saham ... 23

2.3 Penelitian Terdahulu ... 25

2.4 Kerangka Pemikiran ... 28

III. METODE PENELITIAN ... 32

3.1 Jenis dan Sumber Data ... 32

3.2 Definisi Operasional Variabel ... 32

3.3 Metode Analisis Pengolahan Data ... 33

3.3.1 Pemodelan Volatilitas Univariate Time Series ... 34

3.3.2 Metode Pengolahan dan Analisis Data ... 37

3.4 Tahap-Tahap Pengujian ... 40

3.5 Model Penelitian ... 44

IV. HASIL DAN PEMBAHASAN ... 47

4.1 Volatilitas Harga Minyak ... 47

4.1.1 Deskripsi Data ... 47

4.1.2 Identifikasi Model Volatilitas ... 48

4.2 Dinamika Interaksi Antara Harga Minyak Dengan Variabel Ekonomi . 53 4.2.1 Pengujian Pra Estimasi ... 54

4.2.2 Hasil Estimasi Model VAR FD 1 ... 57

4.2.3 Analisis Dekomposisi Penduga Ragam Galat VAR FD 1 ... 57

4.2.4 Simulasi Analisis Impuls Respons VAR FD 1 ... 58

4.3 Dinamika Interaksi Volatilitas Harga Minyak dengan Variabel Ekonomi... 63

4.3.1 Pengujian Pra Estimasi ... 63

4.3.2 Hasil Estimasi Model VAR FD 2 ... 66

4.3.3 Analisis Dekomposisi Penduga Ragam Galat VAR FD 2 ... 66

4.3.4 Simulasi Analisis Impuls Respons VAR FD 2 ... 67

V. PENUTUP ... 69

5.1 Simpulan ... 69

4.2 Saran ... 69

DAFTAR PUSTAKA ... 71

DAFTAR TABEL

Nomor Halaman

2.1. Indikator Angka IHSG ... 15

3.1. Jenis dan Sumber Data ... 29

4.1. Hasil Pengujian Stasioneritas ADF pada Data Level ... 49

4.2. Hasil Pengujian Stasioneritas Data Harga Minyak First Difference ... 49

4.3. Hasil Evaluasi Model ARIMA ... 50

4.4. Hasil Uji Autokorelasi ... 51

4.5. Hasil Uji Heteroskedastisitas ... 52

4.6. Hasil Uji Stasioneritas Pada Data Level ... 54

4.7. Hasil Uji Stasioneritas Pada Data First Difference ... 55

4.8. Hasil Pengujian Lag Optimal Model VAR FD 1 ... 56

4.9. Variance Decomposition Return Saham ... 57

4.10. Hasil Pengujian Unit Root pada Data Level dalam Model VAR 2 ... 64

4.11. Hasil Pengujian Unit Root Pada Data FD Model VAR 2 ... 64

4.12. Pengujian Lag Optimal ... 65

DAFTAR GAMBAR

Nomor Halaman

1.1. Konsumsi Energi Dunia Berdasarkan Sumber Energi ... 2

1.2. Penawaran dan Konsumsi Minyak Mentah Indonesia ... 3

2.1 Kerangka Pemikiran ... 30

4.1. Plot Harga Minyak Indonesia ... 47

4.2. Histogram Deskripsi Statistik Data Harga Minyak ... 48

4.3. Histogram Galat Model ARIMA ... 51

4.4. Plot Ragam/Varians Harga Minyak Indonesia ... 53

4.5. Impuls Respons Ketika Terjadi Guncangan Suku Bunga SBI ... 59

4.6. Impuls Respons Ketika Terjadi Guncangan Harga Minyak ... 60

4.7. Impuls Respons Ketika Terjadi Guncangan Indeks Produksi ... 61

4.8. Impuls Respons Ketika Terjadi Guncangan Return Saham ... 62

DAFTAR LAMPIRAN

Nomor Halaman

I Analisis Model ARIMA ... 74

1.1 Uji Stasioneritas Variabel ... 74

1.2 Plot ACF dan PACF Data Perubahan Harga Minyak ... 80

1.3 Model Tentatif ... 81

II Analisis Model ARCH/GARCH ... 83

2.1 Plot ACF dan PACF Residual Kuadrat dari ARIMA ... 83

2.2 Evaluasi Model ARCH/GARCH ... 83

III Estimasi Persamaan VAR 1 ... 85

3.1 Uji Lag Optimal ... 85

3.2 Uji Stabilitas VAR ... 85

3.3 Output VAR ... 85

IV Estimasi Persamaan VAR 2 ... 86

4.1 Uji Lag Optimal ... 86

4.2 Stabilitas VAR ... 87

4.3 Output VAR ... 87

I. PENDAHULUAN

1.1 Latar Belakang

Pertumbuhan ekonomi merupakan indikator yang lazim digunakan untuk melihat keberhasilan pembangunan. Salah satu indikator yang dapat digunakan untuk mengukur pertumbuhan ekonomi adalah indeks produksi industri. Indeks ini digunakan untuk mengukur tingkat pertumbuhan ekonomi suatu negara dengan pendekatan output riil. Indeks ini juga merepresentasikan pertumbuhan produksi secara agregat/nasional.

Pembangunan ekonomi dewasa ini seringkali dikaitkan dengan keberadaan energi. Energi merupakan salah satu input penting dalam proses produksi. Ketersediaan energi dalam mendukung pertumbuhan ekonomi menjadi isu yang penting untuk dibahas dalam dekade terakhir. Kebutuhan akan energi sangat mempengaruhi aktivitas ekonomi baik dalam skala mikro maupun dalam skala makro. Aktivitas ekonomi yang ditunjang dengan energi input yang baik tentunya akan menghasilkan pertumbuhan ekonomi yang relatif lebih baik jika dibandingkan dengan pertumbuhan ekonomi yang tidak ditunjang oleh input yang baik.

Minyak mentah memainkan peranan yang cukup penting dalam pertumbuhan ekonomi suatu negara. Purwanti (2011) menjelaskan bahwa salah satu faktor penggerak perekonomian dunia saat ini adalah minyak bumi. Kinerja harga minyak bumi dunia menjadi tolok ukur bagi kinerja perekonomian dunia karena perannya dipandang penting dalam fungsi produksi. Dalam hal ini, bahan bakar minyak mentah masih menjadi sumber energi utama dalam proses produksi

bagi sebagian besar industri. Minyak bumi sebagai salah satu sumber energi di dunia merupakan energi dengan tingkat konsumsi tertinggi dibandingkan dengan sumber energi yang lainnya seperti terlihat pada Gambar 1.1.

Keterangan : Satuan Trillion Btu (British thermal unit) adalah satuan energi yang digunakan di Ameika Serikat.

Sumber : EIA (Energy Information Administratio) 2011

Gambar 1.1. Konsumsi Energi Dunia Berdasarkan Sumber Energi Tahun 2000-2011

Harga minyak mentah di dunia mengalami peningkatan pada periode 2000 hingga 2011. Berdasarkan data U.S. Energy Information Administration (EIA) pada bulan Januari 2000 menunjukkan bahwa minyak mentah jenis West Texas Intermediate (WTI) berada di posisi 27,26 US Dollar per barel, sedangkan minyak mentah jenis brent berada pada posisi 25.51 US Dollar per barel. Peningkatan harga terus terjadi selama tujuh tahun hingga harga minyak jenis WTI menembus harga 133,88 US Dollar per barel pada pertengahan 2008. Adapun harga minyak mentah jenis Brent mencapai 132,32 US Dollar per barel pada periode yang sama. Pergerakan harga minyak dunia ini menarik perhatian publik di seluruh dunia serta menimbulkan kekhawatiran bagi negara-negara yang menjadi konsumen utama minyak mentah, khususnya Indonesia. Indonesia temasuk sebagai 17 negara pengonsumsi minyak mentah terbesar di dunia pada tahun 2009, yakni sebesar 1.115.000 barrel per hari.

0 20000 40000 60000 80000 100000 120000 140000

Trillio

n Btu

Minyak Bumi Energi Terbarukan Gas Alam Batu Bara

Indonesia mulai diperhitungkan sebagai salah satu negara penghasil minyak bumi terbesar di dunia pada tahun 1970. Perekonomian Indonesia yang berkembang pesat ditopang oleh hasil produksi minyak. Dengan demikian, Indonesia disebut sebagai “The Asian Miracle Economy” pada periode 1990. Negara Indonesia juga menjadi anggota OPEC sejak 1961. Namun, pada September tahun 2008 Indonesia telah disepakati berhenti untuk sementara waktu menjadi anggota penuh OPEC karena sudah tidak mampu mencukupi kebutuhan dalam negerinya sendiri (Aprilta, 2011).

Sumber: EIA 2011

Gambar 1.2. Penawaran dan Konsumsi Minyak Mentah Indonesia

Berdasarkan laporan dari U.S. EIA (United States Energy Information and Administration), produksi minyak Indonesia telah mengalami penurunan sejak tahun 1997. Hal ini dapat dilihat pada Gambar 1.2. Produksi minyak mentah Indonesia pada tahun 1996 sebesar 1.580 ribu barrel per hari menurun menjadi 1456 ribu barrel per hari pada tahun 2000, dan 1.090 ribu pada tahun 2005. Produksi tersebut terus menurun hingga pada tahun 2009 hanya sebesar 990 ribu barrel per hari. Di sisi lain, konsumsi minyak mentah di Indonesia terus meningkat dari 939 ribu barrel per hari pada tahun 1996 menjadi 1.289 ribu barrel per hari pada tahun 2009. Oleh karena itu, sejak tahun 2003, Indonesia menjadi

negara pengimpor minyak untuk mencukupi tingginya kebutuhan minyak di dalam negeri.

Indonesia sebagai negara dengan perekonomian terbuka kecil dan negara importir minyak mentah pasti akan terpengaruh ketika terjadi guncangan harga minyak dunia. Harga minyak yang berfluktuatif akan mempengaruhi harga produk olahan minyak yang biasa dikonsumsi masyarakat Indonesia. Peningkatan harga minyak yang berkelanjutan dikhawatirkan akan merugikan perekonomian Indonesia.

Adebiyi et. al (2009) menjelaskan bahwa pergerakan dan guncangan harga minyak dapat mempengaruhi aktivitas riil ekonomi yang pada akhirnya berpengaruh terhadap perekonomian suatu negara. Mekanisme transmisi dampak pergerakan harga minyak terhadap aktivitas riil ekonomi dapat dilihat melalui sisi penawaran (supply) maupun dari sisi permintaan (demand). Dari sisi supply, Kenaikan harga minyak akan menimbulkan guncangan yang negatif pada sisi penawaran (negative supply-side shock). Artinya, kenaikan harga minyak akan menyebabkan naiknya ongkos energi bagi perusahaan-perusahaan (dunia usaha), yang pada gilirannya akan mempengaruhi keputusan perusahaan untuk menambah atau mengurangi jumlah produksi. Dari sisi demand, kenaikan harga minyak akan mempengaruhi kemampuan daya beli konsumen.

Basher dan Sadorsky (2006) menyatakan bahwa kenaikan harga minyak dapat mempengaruhi aktivitas di pasar modal, khususnya pasar saham. Guncangan harga minyak berdampak pada pengambilan keputusan perusahaan-perusahaan atau industri yang menggunakan minyak sebagai sumber energi utama dalam produksinya. Biaya produksi suatu industri akan meningkat seiring dengan

peningkatan harga minyak. Peningkatan biaya produksi ini akan mengurangi arus kas dan pada akhirnya menurunkan harga saham di industri tersebut.

Selain harga minyak, volatilitas harga minyak juga mempunyai peran yang penting dalam mempengaruhi aktivitas ekonomi di Indonesia. Penelitian Bangun (2012) menyebutkan bahwa volatilitas harga minyak mentah dunia berpengaruh signifikan terhadap kinerja ekonomi Indonesia. Minyak mentah merupakan komoditas yang juga diperdagangkan di pasar berjangka. Keadaan ini menyebabkan harga minyak tidak jauh berbeda dengan saham. Peningkatan volatilitas atau ketidakpastian akan meningkatkan spekulasi yang dilakukan pelaku ekonomi. Ketidakpastian harga minyak mengakibatkan para pelaku ekonomi semakin ragu untuk melakukan kegiatan ekonomi sehingga kegiatan perekonomian dapat terhambat. Hal ini dapat menjadi variabel tambahan dalam menentukan pengaruh harga minyak dunia terhadap kinerja perekonomian Indonesia dan aktivitas pasar saham di Indonesia.

Berdasarkan latar belakang yang telah diuraikan di atas, maka penelitian ditujukan untuk mengetahui pengaruh harga minyak dan volatilitasnya terhadap aktivitas pasar saham dan kinerja ekonomi Indonesia.

1.2 Perumusan Masalah

Minyak mentah memainkan peranan yang penting dalam perekonomian Indonesia. Minyak masih menjadi sumber energi utama dalam proses produksi hampir di semua negara di dunia, termasuk Indonesia. Oleh karena itu, pergerakan harga minyak mentah ini seringkali dijadikan salah satu indikator penting dalam menjelaskan naik turunnya pertumbuhan ekonomi suatu negara, terutama negara-negara importir minyak mentah seperti Indonesia. Selain pergerakan harga

minyak, volatilitas harga minyak juga mempunyai peran yang penting dalam mempengaruhi aktivitas ekonomi di Indonesia. Berdasarkan uraian diatas, maka masalah yang akan diangkat pada penelitian ini adalah dinamika interaksi antara harga minyak dan volatilitasnya terhadap perekonomian dan kinerja pasar saham di Indonesia.

1.3 Tujuan Penelitian

Tujuan dari penelitian ini adalah mengidentifikasi dinamika interaksi harga minyak dan volatilitasnya terhadap perekonomian dan kinerja pasar saham di Indonesia. Menganalisis dan mengetahui apakah harga minyak dan volatilitasnya berperan penting terhadap perekonomian dan pasar modal.

1.4 Manfaat Penelitian

Penelitian ini diharapkan dapat memberikan kontribusi kepada perekonomian Indonesia. Beberapa manfaat yang dapat diambil dari penelitan ini adalah:

1. Bagi penulis sendiri, penelitian ini merupakan wadah pembelajaran untuk menerapkan ilmu yang telah diperoleh dalam bangku kuliah.

2. Sebagai sumber informasi mengenai hubungan antara pergerakan harga minyak dan IHSG

3. Sumber materi pertimbangan dalam penyusunan portofolio investasi bagi analisis pasar modal dan investor, khususnya dalam lingkup pasar modal. 4. Bagi pemerintah, penelitian ini dapat digunakan sebagai bahan rujukan atau

pertimbangan dalam pengambilan keputusan terkait dengan perminyakan di Indonesia.

1.5 Ruang Lingkup Penelitian

Penelitian ini mengacu pada penelitian yang dilakukan oleh Sadorsky (1999). Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis dinamika interaksi harga minyak dan volatilitasnya terhadap perekonomian dan kinerja pasar saham di Indonesia. Data yang digunakan berupa data time series bulanan, yakni data return saham riil, indeks produksi industri, harga minyak riil, dan suku bunga SBI 3 Bulan. Penelitian dilakukan pada periode Januari 2000 hingga Desember 2011. Analisis data menggunakan metode Vector Autoregression First Difference (VAR-FD) namun pembahasan dalam penelitian ini lebih difokuskan pada hasil Impulse Response Function (IRF) dan Variance Decomposition (VD).

II. TINJAUAN PUSTAKA

2.1 Tinjauan Definisi 2.1.1 Pasar Modal

Pasar modal merupakan tempat bertemunya pihak yang membutuhkan dana (borrower) dengan pihak yang kelebihan dana (lender). Dalam hal ini lender akan memberikan dananya kepada borrowers, sedangkan lender mendapatkan surat bukti (sekuritas) yang memiliki klaim atas aset-aset perusahaan. Pada umumnya produk-produk (sekuritas) yang ditawarkan di pasar modal adalah saham biasa, saham preferen, dan berbagai jenis obligasi, serta produk-produk derivatif (Widoatmodjo, 2009).

Pasar modal menurut Undang-Undang Republik Indonesia No. 8 tahun 1995 adalah kegiatan yang bersangkutan dengan penawaran umum dan perdagangan efek, yaitu perusahaan publik yang berkaitan dengan efek yang diterbitkannya, serta lembaga atau profesi yang berkaitan dengan efek. Adapun efek yang dimaksudkan di sini adalah surat berharga atau saham. Beberapa manfaat adanya pasar modal yaitu:

a. Pasar modal merupakan wahana berinvestasi dana jangka panjang yang relatif efisien.

Investor atau calon investor dapat menanamkan dananya dalam berbagai instrumen yang diperdagangkan atau akan dijual oleh perusahaan yang membutuhkan dana jangka panjang di pasar modal secara terbuka atau transparan, sehingga investor dapat dengan mudah memprediksi untung ruginya dalam menginvestasikan dananya pada perusahaan tersebut.

b. Pasar modal merupakan alternatif investasi.

Pasar modal dapat menjadi alternatif untuk menanamkan modal bagi investor dengan segala kelebihan dan resiko yang ditanggung pemilik modal.

c. Investor dapat memiliki lebih dari satu saham perusahaan-perusahaan yang telah go public dengan segala resikonya. Atau dengan kata lain investor dapat menyebar investasinya (diversifikasi modal) ke berbagai perusahaan yang telah go public dan menjual sahamnya di pasar modal

d. Perusahaan dalam pengelolaan manajemen dituntut transparan dan profesional.

e. Meningkatkan perkembangan perekonomian secara nasional.

Pasar modal yang berkembang akan membantu mendorong roda perekonomian secara menyeluruh. Hal ini disebabkan pertumbuhan investasi yang meningkat sehingga perusahaan-perusahaan yang sedang membutuhkan dana untuk mengembangkan, memajukan dan meningkatkan produktifitasnya. Dampak positifnya, pertumbuhan ekonomi akan terpengaruh dan meningkatkan kesejahteraan rakyatnya.

Pasar modal dibedakan menjadi pasar perdana dan pasar sekunder. Pasar perdana adalah pasar bagi sekuritas atau efek yang pertama kali diterbitkan atau diumumkan dalam pasar modal. Sedangkan pasar sekunder adalah pasar bagi efek yang sudah ada dan sudah diperdagangkan dalam pasar modal. Pada pasar sekunder ini harga efek ditentukan oleh mekanisme pasar. (Widoatmodjo, 2009).  

Kehadiran pasar modal harus dapat dimanfaatkan oleh pemerintah, perusahaan, maupun masyarakat. Bagi pemerintah, dampak positif adanya pasar

modal adalah adanya pemupukan modal di dalam negeri. Selain memperkecil pelarian modal ke luar negeri, pasar modal juga bermanfaat dalam hubungan perbankan dengan ekspansi kredit yang selalu meningkat. Dengan adanya pasar modal, minimal ekspansi kredit dapat diperkecil sehingga perusahaan yang memerlukan dana dapat mencarinya melalui penjualan saham dan pengeluaran obligasi.

2.1.2 Saham

Menurut Widoatmodjo (2009), saham adalah surat berharga sebagai bukti penyertaan atau pemilikan individu ataupun institusi dalam suatu perusahaan. Nilai saham berdasarkan fungsinya dapat dibagi atas tiga jenis, yaitu

a. Par Value (Nilai nominal)

Nilai nominal suatu saham adalah nilai yang tercantum pada saham yang bersangkutan yang berfungsi untuk tujuan akuntansi.

b. Base Price (Nilai/harga dasar)

Harga dasar suatu saham baru merupakan harga perdananya. Sehingga nilai dasar merupakan hasil perkalian antara harga dasar dengan jumlah saham yang diterbitkan.

c. Market price ( Nilai/harga pasar)

Harga pasar merupakan harga yang paling mudah ditentukan karena harga pasar merupakan harga suatu saham pada pasar yang sedang berlangsung. Jadi harga pasar inilah yang menyatakan naik turunnya suatu saham. Jika harga pasar ini dikalikan dengan jumlah saham yang diterbitkan maka akan didapat market value.

Persentase kepemilikan ditentukan oleh besarnya persentase jumlah saham terhadap keseluruhan saham perusahaan. Seseorang yang memiliki saham suatu perusahaan dapat dikatakan sebagai pemilik perusahaan walaupun jumlah sahamnya hanya beberapa lembar. Pemegang saham mempunyai hak dan tanggung jawab seperti halnya seorang pemilik perusahaan. Mereka mempunyai hak untuk menentukan arah dan kebijaksanaan umum perusahaan melalui Rapat Umum Pemegang Saham (RUPS). Tentunya hak mereka dibatasi oleh persentase jumlah saham yang mereka miliki karena berlakunya prinsip “one share one vote”.

Dalam bursa efek Indonesia, terdapat berbagai jenis saham, yaitu saham biasa (common stock) dan preferen (preferred stock). Saham biasa merupakan salah satu jenis efek yang paling banyak diperdagangkan di pasar modal. Bahkan saat ini dengan semakin banyaknya emiten yang mencatatkan sahamnya di bursa efek perdagangan saham semakin marak dan menarik para investor untuk terjun dalam jual beli saham. Saham biasa merupakan saham yang tidak memperoleh hak istimewa. Pemegang saham biasa mempunyai hak untuk memperoleh dividen sepanjang perseroan memperoleh keuntungan. Saham preference merupakan saham yang diberikan atas hak untuk mendapatkan dividen dan/atau bagian kekayaan pada saat perusahaan dilikuidasi lebih dahulu dari saham biasa, disamping itu mempunyai preferensi untuk mengajukan usul pencalonan direksi/komisaris (Aufa, 2010).

2.1.3 Bursa Efek

Bursa Efek adalah suatu sistem convenant yang terorganisir dengan mekanisme resmi untuk mempertemukan penjual efek (pihak defisit dana) dengan

pembeli efek (pihak yang surplus dana) secara langsung atau melalui wakil-wakilnya. Menurut Undang-Undang Nomor 8 Tahun 1995 bursa efek adalah pihak yang menyelenggarakan dan menyediakan sistem dan atau sarana untuk mempertemukan penawaran jual dan beli efek pihak-pihak yang lain dengan tujuan memperdagangkan efek diantara mereka.

Saat ini, bursa efek yang tersedia di Indonesia adalah Bursa Efek Indonesia (BEI). Pemegang saham bursa efek itu sendiri adalah perusahaan efek yang telah memperoleh izin usaha sebagai perantara pedagang efek. Sebagai fasilitator bursa efek mempunyai tugas yang harus dilakukan kepada calon investor agar dapat menjadikan bursa efek lebih dikenal oleh publik, yaitu (Widoatmodjo, 2009) 1. Menyediakan sarana perdagangan efek;

2. Mengupayakan likuiditas instrumen yaitu mengalirnya dana secara cepat pada efek-efek yang dijual;

3. Menyebarluaskan informasi bursa ke seluruh lapisan masyarakat;

4. Memasyarakatkan pasar modal untuk menarik investor dan perusahaan yang go public.

2.1.4 Indeks Harga Saham

Secara sederhana, indeks harga adalah suatu angka yang digunakan untuk membandingkan satu peristiwa dengan suatu peristiwa lainnya. Demikian juga, indeks harga saham merupakan angka yang membandingkan perubahan harga saham dari waktu ke waktu, misalnya ketika harga saham mengalami penurunan atau kenaikan dibandingkan dengan suatu waktu tertentu.

Menurut Widoatmodjo (2009), Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG) menunjukkan pergerakan harga saham secara umum yang tercatat di bursa efek.

Indeks inilah yang paling banyak digunakan dan dipakai sebagai acuan tentang perkembangan kegiatan di pasar modal. IHSG dapat digunakan untuk menilai suatu situasi pasar secara umum atau mengukur apakah harga saham mengalami kenaikan atau penurunan. IHSG melibatkan seluruh harga saham yang tercatat di bursa.

Jenis indeks dapat dikelompokkan menjadi dua, yaitu (Mustikaati, 2007): 1. Indeks Harga Saham Individual

Indeks Harga Saham Individual menggambarkan suatu rangkaian informasi historis mengenai pergerakan harga masing-masing saham, sampai pada tanggal tertentu. Biasanya pergerakan harga saham tersebut disajikan tiap hari, berdasarkan harga penutupan di bursa pada hari tersebut. Indeks tersebut disajikan untuk periode tertentu. Dalam hal ini, indeks tersebut mencerminkan suatu nilai yang berfungsi sebagai pengukuran kinerja suatu saham di bursa efek.

Ketika pertama kali saham dicatatkan di Bursa Efek, yaitu pada pagi hari sebelum perdagangan dimulai, saham tersebut sudah mempunyai harga, yaitu harga yang dibayar oleh investor di pasar perdana, atau harga perdana. Pada umumnya, harga perdana yang tercantum dalam prospektus merupakan harga tetap yang harus dibayar oleh investor tanpa ditambah biaya transaksi. Investor yang membeli saham di pasar perdana dan kemudian menjual sahamnya di bursa efek pasti ingin mengetahui presentase kenaikannya. Oleh karena itu, harga perdana digunakan sebagai nilai dasar (unit base value) dalam menghitung indeks harga saham. Perhitungan indeks harga saham individu dilakukan dengan rumus berikut:

IHSI =

Atau

IHSI = X 100% (2.2)

2. Indeks Harga Saham Gabungan

Indeks Harga Saham Gabungan merupakan salah satu indeks pasar saham yang digunakan oleh Bursa Efek Indonesia (BEI) dahulu Bursa Efek Jakarta (BEJ). IHSG diperkenalkan pertama kali pada tanggal 1 April 1983, sebagai indikator pergerakan harga saham di BEJ. Indeks ini mencakup pergerakan harga seluruh saham biasa dan saham preferen yang tercatat di BEI. Indeks inilah yang paling banyak digunakan dan dipakai sebagai acuan tentang perkembangan kegiatan di pasar modal dan juga digunakan untuk menilai situasi pasar secara umum atau mengukur apakah harga saham mengalami kenaikan atau penuruan.

Untuk perhitungan Indeks Harga Saham secara umum, ada rumusan dasar yang dikenal dengan nama Weighted Average. Rumus dasar penghitunganya adalah :

IHSG =

N x 100 (2.3)

Dimana,

P = harga penutupan saham di pasar reguler,

Q = bobot saham (jumlah saham yang tercatat di Bursa Efek Indonesia), Nd = nilai dasar, yaitu nilai yang dibentuk berdasarkan jumlah saham yang

tercatat di BEI yang masuk dalam daftar penghitungan indeks.

Nilai dasar bisa berubah bila terdapat aksi korporasi yang menyebabkan jumlah saham berkurang atau bertambah. Sederhananya, setiap saham dihitung terlebih dahulu kapitalisasi pasar, kemudian dijumlahkan seluruh kapitalisasi

pasar per saham atas saham-saham yang diperhitungkan dalam indeks, lalu dibagi dengan nilai dasar, kemudian dikalikan dengan 100. Jika kapitalisasi pasar per saham yang di total ini berbeda dengan nilai kapitalisasi pasar seluruh saham di BEI, itu dikarenakan ada saham-saham yang tidak perhitungkan dalam penghitungan indeks. Saham-saham yang tidak diperhitungkan ini menjadi rahasia BEI. Pihak BEI memiliki kriteria sendiri atas saham-saham yang bisa dimasukkan dalam penghitungan IHSG. Jadi bisa dikatakan, IHSG merupakan nilai representatif atas rata-rata harga seluruh saham di BEI bedasarkan jumlah saham tercatat.

IHSG menentukan kondisi pasar sedang ramai, lesu, atau stabil. Jika angka IHSG menunjukkan angka diatas 100 berarti kondisi pasar sedang ramai, sedangkan jika IHSG menunjukkan angka di bawah 100, maka kondisi pasar sedang lesu, dan apabila IHSG menujukkan angka 100, maka pasar dikatakan dalam keadaan stabil.

Tabel 2.1. Indikator Angka IHSG

Indikator Angka IHSG Keterangan

Angka IHSG > 100 Angka IHSG < 100 Angka IHSG = 100

Ramai Lesu Stabil Sumber: Widoatmodjo (2009)

IHSG merupakan indeks gabungan dari seluruh jenis saham yang tercatat di bursa efek.

a. Seluruh Saham

Indeks harga saham gabungan (IHSG) seluruh saham menggambarkan suatu rangkaian informasi historis mengenai pergerakan harga saham gabungan seluruh saham, sampai pada tanggal tertentu. Biasanya pergerakan saham tersebut disajikan tiap hari, berdasarkan harga

penutupan di bursa pada hari tersebut. Indeks tersebut disajikan untuk periode tertentu. Dalam hal ini mencerminkan suatu nilai yang berfungsi sebagai pengukuran kinerja suatu saham gabungan di bursa efek.

b. Indeks Harga Saham Kelompok

Indeks harga saham kelompok menggambarkan suatu rangkaian informasi historis mengenai pergerakan harga saham kelompok suatu saham, sampai pada tanggal tertentu.

c. Indeks LQ45

Indeks ini terdiri dari 45 saham dengan likuidasi tinggi, yang diseleksi melalui beberapa kriteria pemilihan. Selain penilaian atas dasar likuiditas, seleksi atas saham-saham tersebut mempertimbangkan kapitalisasi pasar. d. Jakarta Islamic Index

Jakarta Islamic Index terdiri atas 30 saham yang dipilih dari saham-saham yang sesuai dengan prinsip syariah Islam. Penentuan kriteria pemilihan saham dalam JII melibatkan pihak Dewan Pengawas Syariah PT. Danareksa Investment Management.

2.1.5 Indeks Produksi Industri (IPI)

Industrial Production Index (IPI) atau Indeks Produksi Industri merupakan salah satu indikator untuk mengukur tingkat pertumbuhan ekonomi suatu negara dengan pendekatan output riil (Kaminsky, 1998). Indeks ini merepresentasikan pertumbuhan produksi nasional.

Adapun rumus untuk menghitung IPI yaitu :

IPI = ∑ W

dimana Wi adalah bobot pembagi dan Ri adalah produksi relatif.

IPI merupakan data bulanan yang mengukur total produksi dari seluruh pabrik, pertambangan, dan perusahaan pelayanan publik (listrik, air, gas, transportasi, dan lain-lain). Komponen terbesar dari indeks ini adalah industri manufaktur yang diestimasi dari total jam kerja dari laporan ketenagakerjaan. Komponen pelengkapnya adalah Capacity Utilization yang bertujuan untuk menghitung tingkat penggunaan modal negara yang digunakan selama proses produksi (Muthohharoh, 2010).

2.1.6 Suku Bunga SBI

Sertifikat Bank Indonesia atau SBI pada prinsipnya adalah surat berharga atas unjuk dalam Rupiah yang diterbitkan dengan sistem diskonto oleh Bank Indonesia sebagai pengakuan utang berjangka waktu pendek. SBI pertama kali diterbitkan pada tahun 1970 dengan sasaran utama untuk menciptakan suatu instrumen pasar uang yang hanya diperdagangkan antara bank-bank. Namun setelah dikeluarkan kebijaksanaan yang memperkenankan bank-bank menerbitkan sertifikat deposito pada tahun 1971, dengan terlebih dahulu memperoleh izin dari Bank Indonesia, maka SBI tidak lagi diterbitkan karena sertifikat deposito dianggap akan dapat menggantikan SBI. Oleh karena itu, SBI sebenarnya hanya sempat beredar kurang lebih satu tahun. Namun sejalan dengan berubahnya pendekatan kebijaksanaan moneter pemerintah terutama setelah deregulasi perbankan 1 Juni 1983, maka Bank Indonesia kembali menerbitkan SBI sebagai instrumen dalam melakukan kebijaksananan operasi pasar terbuka, terutama untuk tujuan kontraksi moneter.

Ada beberapa istilah yang berkaitan dengan instrumen SBI, yaitu:

1. SBI lelang yaitu SBI yang dijual secara lelang kepada bank dan atau pialang, yang didasarkan atas target kuantitas dalam rangka pelaksanaan kebijakan pengendalian moneter.

2. SBI repo (repurchase agreement) adalah SBI yang dibeli kembali oleh Bank Indonesia dalam rangka memenuhi kebutuhan likuiditas bank dengan perjanjian bank akan membeli kembali sesuai jangka waktu repo yang diperjanjikan.

2.1.7 Harga Minyak Riil

Data harga minyak untuk Indonesia diambil dari data Indeks Harga Perdagangan Besar (IHPB) untuk industri minyak dari Badan Pusat Statistik (BPS). IHPB ini merupakan angka indeks yang menggambarkan besarnya perubahan harga pada tingkat harga perdagangan besar atau harga grosir dari komoditas minyak yang diperdagangkan di Indonesia. Harga perdagangan besar untuk komoditas minyak adalah harga transaksi yang terjadi antara penjual/pedagang besar pertama dengan pembeli/pedagang besar berikutnya dalam jumlah besar pada pasar pertama atas suatu komoditas.

Perhitungan IHPB secara umum menggunakan formula Laspayres yang dikembangkan, yaitu:

In =

∑_PP

∑ (2.5)

Dimana: In = Indeks bulan ke n (bulan penelitian) Pn = Harga bulan ke n (bulan penelitian) Pn-1 = Harga bulan ke n-1 (bulan sebelumnya)

Pn-1 Q0= Nilai timbangan bulan n-1 (bulan sebelumnya) P0 Q0 = Nilai timbangan tahun dasar

Harga minyak riil merupakan harga minyak yang dilihat dari suatu waktu yang konstan dengan mengeluarkan unsur inflasi dari data tersebut. Perubahan harga minyak riil ini mengindikasikan adanya perubahan harga minyak yang sebenarnya. Misalnya, harga nominal minyak pada tahun lalu sebesar $100 per barrel, dan harga minyak tahun ini $110 per barrel dengan tingkat inflasi 10%. Secara perhitungan nominal, harga minyak mengalami peningkatan sebesar $10 per barrel. Jika memperhitungkan inflasi, maka harga minyak tidak mengalami kenaikan. Dalam penelitian ini, harga minyak riil diperoleh dengan membagi IHPB untuk minyak dengan tingkat inflasi yang diproksi dengan indeks harga konsumen (IHK).

2.1.8 Volatilitas

Studi mengenai volatilitas pertama kali dilakukan oleh Engle (1982) dengan menggunakan Auto-Regressive Conditional Heteroscedasticity (ARCH). Kemudian dikembangkan oleh Bollerlev (1986) dengan General Auto-Regressive Conditional Heteroscedasticity (GARCH). Pada prinsipnya kedua model ini sama-sama melihat volatilitas harga.

Keterbatasan dari model ARCH adalah tidak dapat menganalisis hubungan antar variabel, maka beberapa studi volatilitas yang melihat hubungan antar variabel menggunakan model yang lain, seperti Ordinary Least Square (OLS), General Method of Moment (GMM), atau Vector Autoregression (VAR). Semua studi volatilitas tersebut tetap menggunakan data varian atau standar deviasi dari datanya meskipun tidak menggunakan model ARCH.

Konsep volatilitas dalam penelitian ini diukur berdasarkan unsur standar deviasi atau varian. Atau dengan kata lain, definisi volatilitas berhubungan dengan bagaimana nilai-nilai data tersebut tersebar. Sebuah standar deviasi yang rendah menunjukkan bahwa nilai data-data cenderung sangat dekat dengan nilai rata-rata, sedangkan standar deviasi yang tinggi menunjukkan bahwa nilai data tersebar di berbagai macam nilai.

2.2 Tinjauan Teori

2.2.1 Teori Pengharapan Rasional

Pada dekade 1950-an dan 1960-an, para ekonom memandang harapan hanya sebagai bentuk dari pengalaman masa lalu saja (pengharapan adaptif). Pengharapan adaptif (adaptive expectations) menyatakan bahwa perubahan harapan akan terjadi secara perlahan sepanjang waktu seiring dengan perubahan data masa lalu (Miskhin, 2008).

Seiring berjalannya waktu, pengharapan adaptif dianggap tidak sesuai lagi karena hanya menggunakan informasi dari data masa lalu pada suatu variabel tertentu untuk membentuk harapan atas variabel tersebut. Oleh karena itu, John Muth mengembangkan teori pengharapan rasional (rational expectations). Teori pengharapan rasional menyatakan bahwa pengharapan akan sama dengan proyeksi yang optimal (tebakan terbaik mengenai masa depan) dengan menggunakan semua informasi yang tersedia (Miskhin, 2008).

Terdapat dua alasan mengapa pengharapan dapat menjadi tidak rasional. Pertama, untuk mendapatkan semua informasi yang diperlukan membutuhkan banyak usaha atau biaya. Kedua, adanya kemungkinan informasi yang didapatkan tidak relevan dan akurat.

2.2.2 Hipotesis Pasar Efisien

Hipotesis pasar efisien (efficient market hypothesis) didasarkan pada asumsi bahwa harga-harga dari sekuritas di pasar keuangan sepenuhnya mencerminkan semua informasi yang tersedia. Hipotesis pasar efisien menganggap pengharapan atas harga depan sama dengan proyeksi optimal dengan menggunakan semua informasi yang tersedia.

Berdasarkan hipotesis ini, harga saham mencerminkan semua informasi yang tersedia secara publik dalam pasar yang efisien. Harga saham akan bereaksi terhadap pengumuman atau berita jika informasi yang diumumkan tersebut baru dan tidak diperkirakan sebelumnya (Mishkin, 2008).

2.2.3 Teori Umum Pasar

Harga dalam suatu pasar merupakan titik pertemuan antara permintaan dan penawaran dari produk yang ditawarkan oleh pasar. Perubahan harga ataupun perubahan volume produk berubah-ubah sesuai perubahan permintaan dan atau penawaran. Apabila volume produk mengalami peningkatan yang menunjukkan bahwa terjadi perluasan pasar, maka tingkat harga akan mengalami peningkatan.

2.2.4 Hubungan Harga Minyak dan Harga Saham

Mekanisme yang menjelaskan pengaruh harga minyak terhadap harga saham telah banyak diungkapkan, khususnya dalam mekanisme transmisi penawaran dan permintaan. Salah satunya dalam penelitian Adebiyi et. al. (2009) yang mengungkapkan bahwa bahan bakar minyak adalah salah satu input penting bagi produksi sehingga jika ada kenaikan harga bahan bakar minyak akan meningkatkan biaya produksi dan mengurangi produktifitas.

Kenaikan harga minyak akan menimbulkan guncangan yang negatif pada sisi penawaran (negative supply-side shock). Artinya, kenaikan harga minyak akan menyebabkan naiknya ongkos energi bagi perusahaan-perusahaan (dunia usaha), yang pada gilirannya akan mempengaruhi keputusan perusahaan untuk menambah atau mengurangi jumlah produksi. Hal tersebut akan mempengaruhi jumlah output yang dihasilkan serta harga jual output perusahaan. Selanjutnya akan berpengaruh terhadap daya beli konsumen, dimana naiknya biaya produksi akan membuat naiknya harga jual serta konsumen akan cenderung mengurangi jumlah barang yang dikonsumsi sehingga penerimaan produsen akan cenderung menurun dan mempengaruhi arus kas. Arus kas yang menurun akan dipandang tidak baik oleh investor sehingga hal tersebut akan membuat investor tidak tertarik untuk menginvestasikan dananya pada saham perusahaan.

Basher dan Sadorsky (2006) mengungkapkan bahwa bahan bakar minyak, begitu pula dengan modal, tenaga kerja dan bahan baku merupakan komponen penting dalam produksi barang dan jasa, sehingga perubahan harga input-input ini akan mempengaruhi kas perusahaan/industri. Pada kasus negara importir minyak, peningkatan harga minyak akan meningkatkan biaya pruduksi karena tidak adanya input substitusi antara faktor-faktor produksi tersebut. Biaya produksi yang tinggi mengurangi arus kas dan pada akhirnya menurunkan harga saham.

Kenaikan harga minyak juga mempengaruhi tingkat bunga diskonto. Kenaikan harga minyak sering menunjukkan tekanan inflasi, dan Bank Sentral dapat mengontrol kenaikan inflasi ini dengan meningkatkan suku bunga. Bagi tipe investor yang memiliki kecenderungan berhati-hati (risk overter), kenaikan suku bunga membuat investasi pada instrumen obligasi lebih menarik daripada saham.

Selain untuk mengantisipasi resiko fluktuasi harga saham, hal tersebut menyebabkan penurunan harga saham karena para investor memindahkan danannya ke instrumen obligasi.

2.2.5 Hubungan Kebijakan Moneter dengan Harga Saham

Suku bunga merupakan salah satu resiko yang harus dipertimbangkan oleh investor sebelum berinvestasi di sebuah negara. Mishkin (2008) mengungkapkan bahwa kebijakan moneter tidak hanya mempengaruhi perekonomian melalui instrumen utang namun bisa melalui harga aset. Salah satu harga aset yang dipengaruhi oleh suku bunga melalui mekanisme transmisi adalah harga saham.

Fluktuasi harga di pasar saham, yang dipengaruhi oleh kebijakan moneter, memiliki pengaruh penting terhadap ekonomi. Mekanisme transmisi yang melibatkan pasar saham terdiri dari tiga jenis yakni pengaruh pasar saham terhadap investasi, pengaruh neraca perusahaan, pengaruh kesejahteraan rumah tangga, dan pengaruh likuiditas rumah tangga. Khusus untuk pengaruh pasar saham terhadap investasi. Teori Tobin’s q menjelaskan mekanisme penting tentang bagaimana pergerakan harga saham dapat mempengaruhi perekonomian. Tobin’s q dapat diartikan sebagai nilai pasar perusahaan dibagi dengan biaya penggantian modal. Jika q tinggi, harga pasar perusahaan relatif tinggi terhadap biaya penggantian modal, dan pabrik baru serta peralatan relatif murah terhadap nilai pasar perusahaan. Perusahaan dapat menerbitkan saham dan menperoleh harga saham yang tinggi terhadap biaya fasilitas dan peralatan mereka beli. Pengeluaran untuk investasi akan meningkat karena perusahaan dapat membeli banyak instrumen investasi hanya dengan menerbitkan sedikit saham.

Hal yang terpenting dari model Tobin’s q adalah adanya hubungan antara harga saham dan pengeluaran investasi. Kemudian bagaimana kebijakan moneter mempengaruhi harga saham. Kebijakan moneter ekspansif dimana suku bunga diturunkan akan membuat obligasi tidak menarik dibandingkan saham dan meningkatkan permintaan terhadap saham yang harganya akan meningkat.

Dengan mengkombinasikan hal tersebut dengan pengeluaran investasi, maka harga saham yang tinggi akan meningkatkan pengeluaran investasi. Mekanisme transmisinya dapat dilihat dalam skema berikut ini peningkatan jumlah uang beredar menunjukan kebijakan moneter ekspansif. Jika penetapan harga saham menggunakan model dividend discount, maka kebijakan moneter akan mempengaruhi harga saham melalui suku bunga karena investasi di saham lebih menguntungkan dibandingkan di obligasi (Hildebrand, 2006). Kemudian jumlah saham yang dimiliki meningkat dan mengindikasikan pengeluaran investasi meningkat. Dengan demikian akan terjadi peningkatan pada permintaan aggregat yang akan meningkatkan output.

Investasi perusahaan tidak hanya melalui obligasi tetapi dapat pula melalui penerbitan saham baru. Biaya modal perusahaan akan relatif turun ketika harga saham tinggi karena perusahaan memperoleh dana yang lebih besar dari penerbitan saham baru tersebut. Ketika harga saham tinggi maka pengeluaran investasi akan meningkat karena biaya modal yang rendah. Kebijakan moneter ekspansif meningkatkan harga saham, menurunkan biaya modal dan menyebabkan investasi dan output meningkat.

2.3 Penelitian Terdahulu

Adebiyi et. al. (2009) mengestimasi pengaruh harga minyak dunia, nilai tukar, suku bunga, dan indeks produksi industri terhadap indeks harga saham di Nigeria. Dengan menggunakan metode VAR, hasil penelitian menunjukan bahwa harga minyak dunia berpengaruh negatif terhadap indeks harga saham, yang artinya bahwa naiknya harga minyak dunia akan menurunkan indeks harga saham di Nigeria. Adebiyi membandingkan shocks harga minyak dunia dan shocks suku bunga terhadap pasar saham untuk menentukan variabel mana yang lebih berperan menggerakkan indeks harga saham di Nigeria. Hasilnya adalah shocks suku bunga memiliki pengaruh yang lebih besar dari pada shocks harga minyak dunia. Hal tersebut mengindikasikan bahwa kebijakan moneter di Nigeria secara sistematis mengantisipasi inflasi yang ditimbulkan oleh kenaikan harga minyak dunia dengan peningkatan suku bunga, yang pada akhirnya akan menurunkan indeks harga saham.

Narayan dan Seema (2010) melakukan penelitian mengenai dampak guncangan harga minyak dunia terhadap harga saham di negara Vietnam. Penelitian ini menggunakan metode analisis ECM dengan memasukkan variabel harga minyak dunia jenis WTI, nilai tukar, dan indeks harga saham Vietnam. Hasil penelitian menggunakan model ECM menunjukkan bahwa harga minyak dunia, harga saham, dan nilai tukar terkointegrasi dan harga minyak dunia berpengaruh positif dan signifikan secara statistik terhadap harga saham di Vietnam.

Maghyereh (2004) menganalisis dinamika hubungan antara harga crude oil dan harga minyak di negara-negara berkembang. Dengan menggunakan metode

VAR. Maghreyeh (2004) mengungkapkan bahwa harga minyak dunia tidak terlalu dominan mempengaruhi indeks harga saham di negara-negara berkembang. Selain itu, hasil impulse response menunjukan bahwa gejolak pasar minyak dunia yang ditunjukan oleh harga minyak dunia tidak terlalu direspon oleh indeks harga saham. Hasil ini menunjukan bahwa pergerakan harga minyak dunia tidak selalu berarti pergerakan indeks harga saham. Selain itu, hasil penelitian Maghreyeh (2004) ini juga membuktikan bahwa arus modal di pasar saham negara-negara berkembang tidak berjalan efektif karena pengaruh spekulasi dari beberapa investor.

Masih, Peters, dan Mello (2010) meneliti pengaruh fluktusi harga minyak riil terhadap return saham riil di negara Korea menggunakan model VECM dengan memasukkan variabel tingkat suku bunga, aktivitas ekonomi, return saham riil, harga minyak riil, dan volatilitas harga minyak riil. Hasil penelitian menunjukkan bahwa volatilitas harga minyak riil lebih dominan dalam menjelaskan pergerakan return saham. Volatilitas harga minyak akan berdampak buruk terhadap investor dan perusahaan pada jangka waktu yang lama serta memerlukan waktu untuk perusahaan dan investor dalam menyesuaikan diri akibat guncangan harga minyak. Selain itu, harga minyak dan volatilitasnya juga berpengaruh terhadap aktivitas ekonomi dimana ketika terjadi guncangan harga minyak maka akan menghambat aktivitas ekonomi di negara Korea dalam jangka panjang. Perekonomian membutuhkan waktu untuk kembali pada tingkat keseimbangan akibat adanya guncangan harga minyak.

Sari dan Soytas (2006) melakukan penelitian untuk melihat hubungan antara Return saham, harga minyak mentah (crude oil price), suku bunga, dan output di

negara Turki. Data yang digunakan adalah data time series bulanan mulai periode 1987:01 sampai 2004:03 dengan menggunakan pendekatan model VAR. Hasil penelitian Ramazan dan Ugur adalah tidak adanya hubungan yang signifikan antara Return saham, harga minyak mentah (crude oil price), suku bunga, dan output di negara Turki. Hal ini terjadi karena kemungkinan pemerintah Turki menetapkan pajak yang besar terhadap minyak sehingga guncangan harga minyak diserap oleh perubahan pajak.

Perry Sadorsky (1999) melakukan analisis peranan guncangan harga minyak terhadap aktivitas pasar saham di negara kawasan OECD menggunakan metode analisis VAR dan memasukkan unsur volatilitas harga minyak dalam model penelitian. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data index of industrial production, three-mounth T-bill rate, real oil price, dan real stock return selama perode 1950-1995. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa pergerakan harga minyak dan volatilitasnya berperan penting dalam mempengaruhi aktivitas ekonomi di negara-negara kawasab OECD dan perubahan variabel ekonomi lainya juga berpengaruh, tetapi pengaruhnya kecil terhadap harga minyak. Berdasarkan hasil impuls respon yang dilakukan, pergerakan harga minyak berpengaruh penting dalam menjelaskan pergerakan return harga saham di negara-negara OECD.

Penelitian Perry Sadorsky (1999) adalah penelitian yang paling mendekati penelitian yang dilakukan penulis, namun terdapat perbedaan dalam beberapa aspek, yaitu sampel yang digunakan dalam penelitian ini adalah data di negara Indonesia dan periode yang penelitian ini dimulai sejak tahun 2000 hingga 2011.

2.4 Kerangka Pemikiran

Skema alur pemikiran pada Gambar 2.1 menunjukan analisis pengaruh pergerakan harga minyak terhadap pergerakan indeks harga saham. Berdasarkan beberapa literatur teori dan penelitian terdahulu maka diduga terdapat pengaruh pergerakan harga minyak terhadap indeks harga saham di Indonesia.

Inti permasalahan pada penelitian ini adalah mengetahui pengaruh pergerakan harga minyak terhadap perekonomian dan aktivitas pasar saham di Indonesia. Alasan pasar saham dijadikan indikator aktivitas perekonomian di suatu negara pada penelitian ini ialah karena pasar keuangan merupakan tempat atau sarana bagi aliran modal dari luar negeri maupun dari dalam negeri yang dipandang penting dalam pendanaan proses produksi. Dana berlimpah yang dimiliki masyarakat atau perusahaan, khususnya kalangan investor, akan membuat arus modal semakin aktif mengalir di pasar saham dan indeks harga saham akan menunjukan tren positif sehingga aktivitas perekonomian negara tersebut bisa dikatakan baik. Penelitian ini ingin melihat apakah ada pengaruh pergerakan harga minyak dan volatilitasnya terhadap perekonomian dan pasar saham di Indonesia.

Jika terjadi kenaikan harga bahan bakar minyak akan meningkatkan biaya produksi dan mengurangi produktivitas. Peningkatan biaya produksi dan menurunnya produktivitas akan mempengaruhi jumlah output yang dihasilkan serta harga jual output. Hal tersebut akan mempengaruhi output nasional karena output yang dihasilkan oleh perusahaan menurun. Selain itu, kenaikan harga minyak juga akan berpengaruh terhadap daya beli konsumen, dimana naiknya biaya produksi akan membuat naiknya harga jual serta konsumen akan cenderung mengurangi jumlah barang yang dikonsumsi sehingga penerimaan produsen akan

cenderung menurun dan mempengaruhi arus kas. Arus kas yang menurun akan dipandang tidak baik oleh investor sehingga hal tersebut akan membuat investor tidak tertarik untuk menginvestasikan dananya pada saham perusahaan.

Kenaikan harga minyak juga mempengaruhi tingkat bunga diskonto. Kenaikan harga minyak sering menunjukkan tekanan inflasi (Bangun, 2012). Bank Sentral dapat mengontrol kenaikan inflasi ini dengan meningkatkan suku bunga. Bagi tipe investor yang memiliki kecenderungan berhati-hati (risk overter), kenaikan suku bunga membuat investasi pada instrumen obligasi lebih menarik daripada saham. Menurut mekanisme transmisi suku bunga yang diungkapkan oleh Miskhin (2008), kebijakan moneter kontraktif, yakni menaikkan suku bunga nominal akan mempengaruhi tingkat bunga di instrumen obligasi. Hal ini akan mempengaruhi harga saham (turun) karena instrumen obligasi jauh lebih menarik dan beresiko rendah karena tingkat return-nya ditentukan oleh tingkat suku bunga.

Keterangan:

= Alur penelitian

Gambar 2.1. Kerangka Pemikiran Penelitian Harga Minyak Dunia 

Harga Minyak di Indonesia 

Output perusahaan 

Arus kas Perusahaan 

Biaya produksi perusahaan  Inflasi 

Investasi Obligasi 

Return  Saham  Harga Saham 

Perusahaan 

Kontrol  Kebijakan  Moneter  Output 

Nasional 

Suku Bunga 

Vector Autoregression 

Impuls Respons  Variance  Decompositio

Pengaruh harga minyak terhadap Return saham di  Indonesia

2.5 Hipotesis Penelitian

Berdasarkan literatur-literatur yang melandasi penelitian serta hasil dari penelitian sebelumnya, maka penulis memiliki hipotesis sebagai berikut:

1. Diduga pergerakan harga minyak dan volatilitasnya menjadi salah satu faktor penting dalam menjelaskan pergerakan return saham di Indonesia; 2. Diduga harga minyak dan volatilitasnya berpengaruh secara negatif

terhadap return saham sebab Indonesia sebagai negara pengimpor minyak; 3. Diduga harga minyak dan volatilitasnya berpengaruh secara negatif

III. METODE PENELITIAN

3.1 Jenis dan Sumber Data

Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder dalam bentuk bulanan yang diperoleh dari berbagai sumber, yaitu: BPS (Badan Pusat Statistik), CEIC database, dan Bank Indonesia. Data merupakan data deret waktu (time series) dari tahun 2000 bulan Januari sampai tahun 2011 bulan Desember. Data yang digunakan adalah data Indeks Produksi Industri, Harga Minyak Riil (harga minyak dikurangi dengan indeks harga konsumen/IHK), SBI, dan Return Harga Saham Riil (IHSG dikurangi dengan indeks harga konsumen/IHK). Untuk memudahkan analisis dan mendapatkan hasil analisis yang lebih valid dan konsisten, semua data ditransformasikan dalam bentuk logaritma natural kecuali data SBI serta data berbentuk indeks diubah menjadi tahun dasar 2005. Perangkat lunak yang digunakan dalam penelitian adalah Microsoft Excel 2007 untuk mengelompokkan data dan selanjutnya diolah menggunakan program Eviews 6.

Tabel 3.1. Jenis dan Sumber Data Variabel Sumber Data Harga Minyak Riil BPS

Indeks Produksi Industri BPS

SBI 3 bulan Bank Indonesia

IHSG CEIC Database

3.2 Definisi Operasional Variabel

Berikut ini adalah penjelasan mengenai variabel yang digunakan dalam penelitian beserta definisi operasionalnya:

1. Return Saham Riil adalah (RSR) perubahan/pertumbuhan harga saham (Indeks Harga Saham Gabungan/IHSG) yang dikurangi dengan perubahan Indeks Harga Konsumen (IHK) sebagai proksi untuk inflasi.

RSR = ∆

∆ X 100 (3.1)

2. Harga Minyak Riil (Real Oil Price) diambil dari data IHPB untuk Industri Minyak dibagi dengan Indeks Harga Konsumen periode tahun 2000 sampai dengan 2011.

Real Oil Price (ROP) = X 100 (3.2)

3. Indeks Produksi Industri adalah salah satu indikator untuk mengukur tingkat pertumbuhan ekonomi suatu negara dengan pendekatan output riil (Kaminsky, 1998). Indeks ini merepresentasikan pertumbuhan produksi nasional.

4. Suku Bunga Sertifikat Bank Indonesia (SBI) adalah tingkat bunga pada surat berharga yang dikeluarkan oleh Bank Indonesia sebagai pengakuan utang berjangka waktu pendek (1-3 bulan) dan panjang (6 dan 9 bulan) dengan sistem diskonto/bunga.

3.3 Metode Analisis Pengolahan Data

Penelitian ini menggunakan dua model, yaitu model ARCH/GARCH dan model VAR. Penggunaan model ARCH dalam penelitian ini adalah untuk melihat volatilitas harga minyak riil. Sebelumnya variabel ini diestimasi menggunakan model ARIMA, yang kemudian berdasarkan hasil akhir (output) pengolahan akan diketahui apakah ada efek ARCH atau tidak. Penggunaan model VAR pada

analisis ini untuk mengidentifikasi pengaruh pergerakan dan volatilitas harga minyak terhadap pergerakan return saham riil.

3.3.1 Pemodelan Volatilitas Univariate Time Series

Secara harafiah, ARIMA (Autoregresive Integrated Moving Average) dapat diartikan sebagai gabungan dari dua model, yaitu model otoregresi atau Autoregressive (AR) dan Moving Average (MA). Model ini tidak mempunyai suatu variabel yang berbeda sebagai variabel bebas, tetapi menggunakan informasi pada series yang sama dalam membentuk model, yang pada akhirnya sangat bermanfaat untuk peramalan (Nachrowi, 2006).

Model otoregresi berbentuk hubungan antara variabel terikat dengan variabel bebas yang merupakan nilai variabel terikat pada periode sebelumnya. (Nachrowi, 2006). Untuk model otoregresi dengan orde p, akan dinotasikan sebagai AR(p) dengan model sebagai berikut:

1. Model ARIMA

ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average) merupakan model yang dikembangkan secara intensif oleh George Box dan Gwilyn Jenkins yang diterapkan untuk analisis dan peramalan data kurun waktu (time series), sehingga model ini sering dikenal dengan model Box-Jenkins. ARIMA sebenarnya adalah teknik untuk mencari pola yang paling cocok dari sekelompok data (curve fitting), dengan memanfaatkan sepenuhnya data masa lalu dan sekarang untuk melakukan peramalan jangka pendek yang akurat.

Model ARIMA merupakan gabungan antara model regresi diri (autoregressive) dan model rataan bergerak (moving average) dengan data yang

telah mengalami proses differencing (pembedaan) sebanyak d kali. Secara umum model ARIMA (p,d,q) adalah:

wt = θ1wt-1 + θ2wt-2 +…. θpwt-p + et - Ø1et-1 - Ø2et-2 -…. Øpet-p (3.3) dengan wt = yt – yt-1.

2. Metode Box-Jenkins

Salah satu metode yang bisa digunakan untuk menduga model ARIMA adalah metode Box-Jenkins. Selain itu, metode ini dapat digunakan hanya pada data deret waktu yang stasioner. Metode ini terdiri dari tiga langkah yaitu identifikasi model, pendugaan parameter, dan diagnostik model.

Identifikasi model merupakan tahap untuk menentukan model-model sementara, yaitu dengan menentukan nilai p, q dan d. Penentuan nilai-nilai tersebut dilakukan dengan mengamati grafik fungsi ACF (korelogram) dan PACF (korelogram parsial). Nilai p (ordo proses AR) dapat ditentukan dengan melihat nilai pada grafik fungsi PACF dan nilai q (ordo proses MA) dapat ditentukan dengan melihat nilai pada grafik fungsi ACF.

Tahap kedua adalah pendugaan parameter. Pendugaan parameter bertujuan untuk menentukan apakah parameter sudah layak digunakan dalam model. Pendugaan parameter dapat dilakukan dengan menggunakan beberapa metode, yaitu metode momen, kuadrat terkecil dan kemungkinan maksimum (likelihood). Pendugaan parameter untuk suatu model dikatakan berpengaruh signifikan, jika nilai |t-hitung| lebih besar dari t-tabel (t(1-α/2); df = n-np), dengan α adalah taraf nyata (level of significance) yang dalam bernilai 0,05 (5%). Freedom of degree (df) adalah tingkat kepercayaan yang didapatkan dari operasi pengurangan antara

jumlah data dengan jumlah perkiraan parameter. Persamaan t-hitung (Irianto 2004) adalah:

|h

g|

=

E (3.4)

dengan adalah parameter dugaan, sedangkan SE( ) adalah standar error dari setiap parameter dugaan.

Setelah tahap pendugaan parameter, diagnostik model dilakukan untuk melihat model yang relevan dengan data. Pada tahap ini model harus dicek kelayakannya dengan melihat sifat sisaan dari sisi kenormalan dan kebebasannya. Secara umum pengecekan kebebasan sisaan model dapat dilakukan dengan menggunakan uji Q modifikasi Box-Pierce (Ljung-Box). Persamaan uji Q adalah (Jonathan & Kung-Sik 2008)

=

( +2) (

∑

)

(3.5)

Dimana rk adalah nilai korelasi diri sisaan pada lag ke-k, n banyaknya data yang diamati, dan adalah lag maksimum.

Statistik uji Q*Ljung-Box menyebar mengikuti sebaran 2(K-p-q), dengan p adalah ordo AR dan q adalah ordo MA. Jika nilai Q* lebih besar dari nilai 2(k-p-q), untuk tingkat kepercayaan tertentu (df = k-p-q) atau nilai peluang statistik Q* Ljung-Box lebih kecil dari taraf nyata (α), maka dapat dikatakan bahwa sisaan tidak saling bebas. Selain pengecekan kebebasan pada sisaan, kenormalan pada sisaan dapat dilihat dari nilai-p hasil uji shapiro-wilk normality. Jika nilai-p yang dihasilkan > α, maka dapat disimpulkan bahwa sisaan telah memenuhi asumsi kenormalan sisaan.

Setelah semua proses dalam metode Box-Jenkis dilakukan tahap berikutnya adalah melakukan overfitting model yaitu membandingkan model dengan model lain yang berbeda satu ordo di atasnya. Hal yang dibandingkan pada overfitting adalah signifikasi parameter, pemenuhan asumsi sisaan, dan Akaike’s Information Criterion (AIC). Jika dalam proses overfitting didapatkan model yang relevan dengan data, maka langkah terakhir adalah proses peramalan. Peramalan merupakan proses untuk menentukan data beberapa periode waktu ke depan dari titik waktu ke-t .Setelah peramalan, ketepatan peramalan dapat dicari dengan menghitung nilai Mean Absolute Percentage Error (MAPE) dengan persamaan menurut Douglas et.al (2008) sebagai berikut :

MAPE=1 | =1(1)| (3.6)

dengan 1 adalah relative forecast error. Adapun persamaan 1 adalah

1 = − 100 (3.7)

dengan xt adalah data aktual pada waktu ke-t, n adalah jumlah data yang diramal dan ft adalah data hasil ramalan pada waktu ke-t. Semakin kecil nilai MAPE menunjukan bahwa data hasil peramalan mendekati nilai aktual.

3.3.2 Metode Pengolaha dan Anlaisis Data

Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode Vektor AutoregressionFirst Difference (VAR FD). Pendekatan VAR dikembangkan oleh Sims (1980), dimana VAR adalah suatu sistem persamaan yang memperlihatkan setiap peubah sebagai fungsi linear dari konstanta dan nilai lag dari peubah itu sendiri serta nilai lag dari peubah lain yang ada dalam sistem. Dalam VAR, pemisahan variabel eksogen dan endogen diabaikan dan menganggap bahwa semua variabel yang digunakan dalam analisis berpotensi menjadi variabel

endogen. Tujuan dari analisis VAR adalah bukan untuk estimasi parameter atau untuk peramalan jangka pendek, tetapi lebih kepada menentukan hubungan antara variabel.

Spesifikasi model VAR sesuai dengan kriteria Sim (1980) meliputi pemilihan variabel yang sesuai dengan teori ekonomi yang relevan dan sesuai dengan pemilihan lag yang digunakan dalam model. Dalam pemilihan selang optimal yang dipakai dapat memanfaatkan kriteria informasi seperti Akaike Information Criterion (AIC), Schwarz Information Criterion (SC) maupun Hannan-Quinn Criterion (HQ).

Model VAR dikembangkan sebagai solusi atas kritikan terhadap model persamaan simultan yaitu:

1. Spesifikasi dari sistem persamaan simultan terlalu berdasarkan pada agregasi dari model keseimbangan parsial, tanpa memperhatikan pada hasil hubungan yang hilang (omitted interrelation).

2. Struktur dinamis pada model seringkali dispesifikasikan dengan tujuan untuk memberikan restriksi yang dibutuhkan dalam mendapatkan identifikasi dari bentuk struktural.

Keunggulan metode VAR dibandingkan dengan metode ekonometrik konvensional adalah berikut ini.

1. Metode ini sederhana, tanpa harus membedakan mana variabel endogen dan variabel eksogen

2. Estimasinya sederhana, dimana metode OLS biasa dapat diaplikasikan pada tiap-tiap persamaan secara terpisah

3. Karena bekerja berdasarkan data, metode VAR terbebas dari berbagai batasan teori ekonomi yang sering muncul termasuk gejala perbedaan semu (spurious variable endogenity dan exogenity) di dalam model ekonometrik konvensional terutama pada persamaan simultan, sehingga menghindari penafsiran yang salah

4. Hasil perkiraan (forecast) yang diperoleh dengan menggunakan metode ini dalam banyak kasus lebih bagus dibandingkan dengan hasil yang didapat dengan menggunakan model persamaan simultan yang kompleks sekalipun. Selain itu, analisis VAR juga merupakan alat analisis yang sangat berguna, baik di dalam memahami adanya hubungan timbal balik (interrelationship) 5. Mengembangkan model secara bersamaan di dalam suatu sistem yang

kompleks (multivariate), sehingga dapat menangkap hubungan keseluruhan variabel di dalam persamaan itu.

Model VAR juga memiliki kelemahan yaitu model VAR lebih bersifat teoritik karena tidak memanfaatkan informasi dari teori–teori terdahulu, model VAR dianggap tidak sesuai implikasi kebijakan karena lebih menitikberatkan pada peramalan (forecasting), perlunya memilih lag yang tepat dan variabel yang digunakan dalam model VAR harus stationer serta koefisien dalam estimasi VAR sulit untuk diinterpretasikan.

VAR membuat seluruh variabel menjadi endogenous dan menurunkan distributed lag-nya. VAR dengan ordo p dengan n buah peubah tak bebas pada waktu ke-t dapat dimodelkan sebagai berikut:

Yt = A0 + A1Yt-1 +A2yt-2 + ... + ApYt-p + et (3.8) dimana :

Yt = vektor peubah tak bebas ( y1t ,..., ynt ) berukuran n x 1, A0 = vektor intersep berukuran n x 1,

A1 = matriks parameter yang berukuran n x n untuk setiap i = 1, 2, ..., p, et = vektor sisaan ( e1t, ..., ent )

3.4 Tahap-Tahap Pengujian a. Uji Stasioneritas

Dalam mengestimasi sebuah model yang akan digunakan, maka langkah awal yang harus dilakukan adalah uji stasioneritas data atau disebut dengan unit root test. Menurut Gujarati (2003), data yang stasioner akan mempunyai kecenderungan untuk mendekati nilai rata-rata dan berfluktuasi di sekitar nilai rata-ratanya. Untuk itu, pengujian stasioneritas data sangat penting dilakukan apabila menggunakan data time series dalam analisis. Hal tersebut dikarenakan data time series pada umumnya mengandung akar unit (unit root) dan nilai rata-rata serta varians yang berubah sepanjang waktu. Nilai yang mengandung unit root atau non-stasioner, apabila dimasukkan dalam perhitungan statistik pada model regresi sederhana, maka kemungkinan besar estimasi akan gagal mencapai nilai yang sebenarnya atau disebut sebagai spourious estimation (Gujarati, 2003)

Untuk menguji ada atau tidaknya akar unit pada data yang digunakan, maka dalam penelitian ini menggunakan uji Augmented Dickey-Fuller (ADF). Menurut Gujarati (2003), uji stasioneritas data dengan menggunakan uji Dickey- Fuller, dimulai dari sebuah proses autoregresi orde pertama, yaitu:

Yt = ρ Yt-1 + ut (3.9)

Kondisi di atas disebut sebagai random walk, dimana variabel Yt ditentukan oleh variabel sebelumnya (Yt-1). Oleh karena itu jika nilai ρ = 1 maka persamaan (2) mengandung akar unit atau tidak stasioner. Kemudian persamaan (2) dapat dimodifikasi dengan mengurangi Yt-1 pada kedua sisi persamaan, sehingga persamaan tersebut dapat diubah menjadi:

Yt – Yt-1 = ρYt-1 – Yt-1 + ut (3.10)

= (ρ-1) Yt-1 + ut maka persamaan diatas dapat ditulis sebagai berikut:

ΔYt = Yt-1 + ut (3.11)

dimana: = (ρ−1), Δ = perbedaan pertama (first difference).

Oleh karena itu hipotesis pada persamaan (3.11), H0: =0 melawan hipotesis alternatifnya atau H1: <0. Nilai H0: =0 akan menunjukkan bahwa persamaan tersebut tidak stasioner, sementara H1: <0 maka menunjukkan persamaan tersebut mengikuti proses yang stasioner. Jadi apabila kita menolak H0 maka artinya data time series tersebut stasioner, dan sebaliknya.

Pada persamaan (4) diasumsikan bahwa error term (ut) tidak berkorelasi. Dalam kasus error term-nya berkorelasi maka contoh persamaan yang dapat diuji stasioneritas melalui Augmented Dickey-Fuller (ADF) dapat ditulis sebagai berikut (Gujarati, 2003):

ΔYt = 1 + 2t + Yt-1 + ∑ ∆ Y + t (3.12) dimana t = pure white noise error term, dan

ΔYt-1 = (Yt-1 – Yt-2), ΔYt-2 = (Yt-2 – Yt-3), dan seterusnya. Dalam kasus

persamaan seperti ini, pengujian hipotesis yang dilakukan masih sama dengan sebelumnya yaitu H0 = = 0 (tidak stasioner) dengan hipotesis alternatinya adalah

H1 = < 0 (stasioner). Artinya jika H0 ditolak dan menerima H1 maka data kita stasioner dan begitu juga sebaliknya.

Uji yang dilakukan untuk mengetahui apakah sebuah data time series bersifat stasioner atau tidak adalah dengan melakukan uji ordinary least squares (OLS) dan melihat nilai t statistik dari estimasi . Jika adalah nilai dugaan dan S adalah simpangan baku dari maka uji statistik memiliki rumus sebagai berikut:

t

hit

=

(3.13)

Apabila nilai t-statistik lebih kecil dari nilai statistik ADF (dalam nilai kritikal 1 persen, 5 persen, atau 10 persen), maka keputusannya adalah tolak H0 atau dengan kata lain data bersifat stasioner dan begitu juga sebaliknya.

b. Pemilihan Panjang Lag Optimal

Penetapan lag optimal penting dilakukan karena dalam metode VAR, lag optimal dari variabel endogen merupakan variabel independen yang digunakan dalam model. Penentuan lag optimum dapat menggunakan beberapa kriteria, seperti Likelihood Ratio (LR), Schawarz Information Criterion (SC), Akaike Information Criterion (AIC), Final Prediction Error (FPE) dan Hannan-Quinn Criterion (HQ). Pada penelitian ini lag optimum dipilih berdasarkan koefisien yang ditunjukkan oleh SC terkecil. Secara matematis persamaan SC adalah sebagai berikut :

SC = -2 (l/T) + k log (T)/T (3.14)

dimana : l = nilai logaritma dari likelihood function k = parameter, dan T = jumlah yang diobservasi

c. Uji Stabilitas VAR

Metode yang akan digunakan untuk melakukan analisis pengaruh guncangan harga minyak terhadap indeks harga adalah analisis impuls respon (IRF) dan analisis peramalan dekomposisi ragam galat (FEVD). Namun sebelum kedua analisis tersebut dapat digunakan maka sistem persamaan VAR yang telah terbentuk harus diuji stabilitasnya terlebih dahulu melalui VAR stability condition check. Uji stabilitas VAR dilakukan dengan menghitung akar-akar dari fungsi polinomial atau dikenal dengan roots of characteristic polinomial. Jika semua akar dari fungsi polinomial tersebut berada didalam unit circle atau jika nilai absolutnya <1 maka model VAR tersebut dianggap stabil sehingga IRF dan FEVD yang dihasilkan dianggap valid.

d. Impulse Response Function (IRF)

VAR merupakan metode yang akan menentukan sendiri struktur dinamis dalam suatu model. Adaapun cara untuk mencirikan struktur dinamis tersebut adalah dengan menganalisis respon dari model terhadap guncangan (shock). IRF adalah suatu innovation accounting yang digunakan untuk menganalisis perilaku guncangan suatu variabel terhadap variabel tertentu. IRF menunjukkan respon dari setiap variabel endogen sepanjang waktu terhadap kejutan dari variabel itu sendiri dan variabel endogen lainnya. Dengan kata lain, IRF dapat digunakan untuk melihat efek gejolak (shock) suatu standar deviasi dari variabel inovasi terhadap nilai sekarang (current time values) dan nilai yang akan datang (future values) dari variabel-variabel endogen yang terdapat dalam model yang diamati.

e. Variance Decomposition (VD)

Peramalan dekomposisi varian memberikan informasi mengenai berapa persen peran masing-masing guncangan terhadap variabilitas variabel tertentu. Uji yang dikenal juga dengan The Cholesky Decomposition, digunakan untuk menyusun perkiraan error variance suatu variabel, yaitu seberapa besar perbedaan antara variance sebelum dan sesudah terjadinya guncangan, baik guncangan yang berasal dari variabel itu sendiri maupun dari variabel lain. Dengan metode ini dapat dilihat pula kekuatan dan kelemahan dari masing-masing variabel dalam mempengaruhi variabel lainnya dalam kurun waktu yang panjang.

3.5 Model Penelitian

Penelitian ini bertujuan untuk melihat pengaruh pergerakan harga minyak terhadap pergerakan indeks harga saham di Indonesia (IHSG). Untuk mencapai tujuan, maka penelitian ini menggunakan Model VAR sebagai berikut:

Xt = ∑ A X + t (3.16)

Dalam matriks dapat dituliskan sebagai berikut: ∆lr

∆lo ∆lip

sbi =

∆lr ∆lo ∆lip

sbi

ε ε ε ε

(3.17)

Dimana:

∆ = peubahan/first difference dari logaritma natural indeks produksi pada periode t

∆ = peubahan/first difference dari logaritma natural harga minyak riil pada periode t

C 0.001661 0.000434 3.825624 0.0001 RESID(-1)^2 0.664333 0.216595 3.067161 0.0022

GARCH(-1) 0.067585 0.091784 0.736349 0.4615 R-squared 0.096168 Mean dependent var 0.005349 Adjusted R-squared 0.069969 S.D. dependent var 0.068164 S.E. of regression 0.065736 Akaike info criterion -2.771253 Sum squared resid 0.596326 Schwarz criterion -2.667657 Log likelihood 203.1446 Hannan-Quinn criter. -2.729157 F-statistic 3.670791 Durbin-Watson stat 1.767035

Prob(F-statistic) 0.007127

Inverted MA Roots -.24

ARCH (1)

Dependent Variable: D(LO)

Method: ML - ARCH (Marquardt) - Normal distribution Date: 08/03/12 Time: 14:25

Sample (adjusted): 2000M02 2011M12 Included observations: 143 after adjustments Convergence achieved after 19 iterations MA Backcast: 2000M01

Presample variance: backcast (parameter = 0.7) GARCH = C(3) + C(4)*RESID(-1)^2

Variable Coefficient Std. Error z-Statistic Prob.

C 0.012148 0.005076 2.393280 0.0167

MA(1) 0.229005 0.070439 3.251089 0.0011

Variance Equation

C 0.001921 0.000404 4.751247 0.0000

RESID(-1)^2 0.688593 0.216864 3.175231 0.0015 R-squared 0.092045 Mean dependent var 0.005349

Adjusted R-squared 0.072449 S.D. dependent var 0.068164 S.E. of regression 0.065648 Akaike info criterion -2.779447 Sum squared resid 0.599046 Schwarz criterion -2.696570 Log likelihood 202.7304 Hannan-Quinn criter. -2.745769 F-statistic 4.697081 Durbin-Watson stat 1.735504

Prob(F-statistic) 0.003724

3.

Estimasi Persamaan VAR 1

3.1. Uji Lag Optimal

VAR Lag Order Selection Criteria

Endogenous variables: D(LR) D(LO) D(LIP) RSR Exogenous variables: C

Date: 08/03/12 Time: 14:31 Sample: 2000M01 2011M12 Included observations: 138

Lag LogL LR FPE AIC SC HQ

0 732.3843 NA 3.06e-10 -10.55629 -10.47145 -10.52181 1 781.1710 94.03799 1.90e-10* -11.03146* -10.60722* -10.85906* 2 796.0141 27.75015 1.94e-10 -11.01470 -10.25107 -10.70438 3 805.5259 17.23165 2.13e-10 -10.92067 -9.817642 -10.47242 4 820.9768 27.09494* 2.15e-10 -10.91271 -9.470292 -10.32654 5 830.1013 15.47200 2.39e-10 -10.81306 -9.031255 -10.08898

3.2. Uji Stabilitas Persamaan VAR

Roots of Characteristic Polynomial

Endogenous variables: D(LR) D(LO) D(LIP) RSR Exogenous variables: C

Lag specification: 1 1 Date: 08/03/12 Time: 14:31

Root Modulus

0.433171 0.433171

-0.388276 0.388276

0.387107 0.387107

0.153325 0.153325

No root lies outside the unit circle. VAR satisfies the stability condition.

3.3. Output

VAR

Vector Autoregression Estimates Date: 08/03/12 Time: 14:32

Sample (adjusted): 2000M03 2011M12 Included observations: 142 after adjustments Standard errors in ( ) & t-statistics in [ ]

D(LR) D(LO) D(LIP) RSR

D(LR(-1)) 0.399785 -0.040079 0.095819 0.159085 (0.07834) (0.10551) (0.10080) (0.12154) [ 5.10348] [-0.37986] [ 0.95055] [ 1.30889] D(LO(-1)) 0.004854 0.327663 0.149142 0.065622 (0.05909) (0.07959) (0.07604) (0.09169) [ 0.08214] [ 4.11672] [ 1.96128] [ 0.71572]

D(LIP(-1)) -0.051247 0.126122 -0.370471 0.034273 (0.05782) (0.07787) (0.07440) (0.08970) [-0.88637] [ 1.61958] [-4.97947] [ 0.38207] RSR(-1) 0.031258 0.133870 0.003594 0.228350

(0.05290) (0.07125) (0.06807) (0.08207) [ 0.59093] [ 1.87900] [ 0.05280] [ 2.78237] C -0.003276 0.001628 0.004245 0.005851 (0.00405) (0.00545) (0.00521) (0.00628) [-0.80951] [ 0.29878] [ 0.81522] [ 0.93190] R-squared 0.167823 0.146776 0.172492 0.068384 Adj. R-squared 0.143526 0.121864 0.148331 0.041184 Sum sq. resids 0.309167 0.560871 0.511954 0.744254 S.E. equation 0.047505 0.063984 0.061130 0.073706 F-statistic 6.907129 5.891847 7.139307 2.514079 Log likelihood 233.7196 191.4312 197.9104 171.3459 Akaike AIC -3.221403 -2.625792 -2.717048 -2.342900 Schwarz SC -3.117324 -2.521714 -2.612970 -2.238822 Mean dependent -0.005493 0.005003 0.002847 0.006859 S.D. dependent 0.051331 0.068279 0.066240 0.075272 Determinant resid covariance (dof adj.) 1.78E-10

Determinant resid covariance 1.55E-10 Log likelihood 797.9617 Akaike information criterion -10.95721 Schwarz criterion -10.54089

4.

Estimasi VAR 2

4.1. Uji Lag Optimal

VAR Lag Order Selection Criteria

Endogenous variables: D(LR) VT D(LIP) RSR Exogenous variables: C

Date: 08/03/12 Time: 14:34 Sample: 2000M01 2011M12 Included observations: 137

Lag LogL LR FPE AIC SC HQ

0 360.9224 NA 6.41e-08 -5.210546 -5.125291* -5.175900 1 397.5080 70.50075* 4.75e-08* -5.511066* -5.084791 -5.337838* 2 406.8779 17.50871 5.24e-08 -5.414276 -4.646982 -5.102466 3 417.8010 19.77329 5.65e-08 -5.340161 -4.231847 -4.889769 4 428.1752 18.17363 6.15e-08 -5.258032 -3.808698 -4.669058 5 441.9614 23.34611 6.38e-08 -5.225714 -3.435361 -4.498158 * indicates lag order selected by the criterion

LR: sequential modified LR test statistic (each test at 5% level) FPE: Final prediction error

AIC: Akaike information criterion SC: Schwarz information criterion HQ: Hannan-Quinn information criterion

Uji Stabilitas VAR 2

Roots of Characteristic Polynomial

Endogenous variables: D(LR) VT D(LIP) RSR Exogenous variables: C

Lag specification: 1 1 Date: 08/03/12 Time: 14:35

Root Modulus

0.430468 0.430468

-0.333060 0.333060

0.099259 - 0.045836i 0.109331 0.099259 + 0.045836i 0.109331 No root lies outside the unit circle.

VAR satisfies the stability condition.

4.3.

Output VAR 2

Vector Autoregression Estimates Date: 08/01/12 Time: 12:34

Sample (adjusted): 2000M03 2011M11 Included observations: 141 after adjustments Standard errors in ( ) & t-statistics in [ ]

D(LR) VT D(LIP) RSR

D(LR(-1)) 0.406853 0.086155 0.119669 0.173444 (0.07894) (1.67349) (0.10265) (0.12260) [ 5.15402] [ 0.05148] [ 1.16582] [ 1.41474] VT(-1) 0.004393 0.015450 0.007735 -0.006707 (0.00409) (0.08663) (0.00531) (0.00635) [ 1.07514] [ 0.17835] [ 1.45568] [-1.05677] D(LIP(-1)) -0.057129 -1.218375 -0.371086 0.056045

(0.05816) (1.23306) (0.07563) (0.09033) [-0.98222] [-0.98809] [-4.90639] [ 0.62043] RSR(-1) 0.020300 1.816957 -0.022534 0.244708

(0.05387) (1.14199) (0.07005) (0.08366) [ 0.37684] [ 1.59105] [-0.32170] [ 2.92501] C -0.003367 0.025645 0.005101 0.006042

(0.00404) (0.08565) (0.00525) (0.00627) [-0.83350] [ 0.29943] [ 0.97090] [ 0.96297] R-squared 0.173777 0.027781 0.162372 0.074437 Adj. R-squared 0.149477 -0.000813 0.137736 0.047215 Sum sq. resids 0.306455 137.7307 0.518190 0.739176 S.E. equation 0.047469 1.006343 0.061727 0.073723 F-statistic 7.151129 0.971556 6.590815 2.734399 Log likelihood 232.1965 -198.4164 195.1649 170.1237 Akaike AIC -3.222646 2.885339 -2.697374 -2.342180 Schwarz SC -3.118080 2.989905 -2.592808 -2.237614 Mean dependent -0.005319 0.030953 0.002808 0.006745 S.D. dependent 0.051472 1.005934 0.066474 0.075528

RINGKASAN

VELIN LAMUNINGTYAS

. Analisis Pengaruh Harga Minyak dan Aktivitas

Pasar Saham di Indonesia (dibimbing oleh

IMAN SUGEMA

)

Minyak mentah merupakan salah satu faktor penggerak perekonomian.

Minyak mentah memiliki peran yang penting dalam fungsi produksi. Minyak

mentah memiliki keterkaitan yang erat dengan proses produksi. Kinerja harga

minyak mentah seringkali dijadikan sebagai tolak ukur kinerja perekonomian

Indonesia karena perannya dipandang penting dalam proses produksi. Seiring

dengan peningkatan harga minyak mentah sejak tahun 2002, indeks harga saham

gabungan Indonesia juga mengalami peningkatan yang signifikan sejak 2003.

Basher dan Sadorsky (2006) mengungkapkan peningkatan harga minyak

akan mendorong peningkatan biaya produksi di negara importir minyak karena

tidak adanya input substitusi dari minyak mentah. Biaya produksi yang tinggi

akan mengurangi arus kas dan pada akhirnya menurunkan harga saham. Minyak

mentah merupakan komoditas yang juga diperdagangkan di pasar berjangka.

Keadaan ini menyebabkan harga minyak tidak jauh berbeda dengan saham.

Peningkatan volatilitas atau ketidakpastian harga minyak akan meningkatkan

spekulasi yang dilakukan pelaku ekonomi. Tujuan penelitian ini adalah untuk

melihat dinamika interaksi antara harga minyak mentah dan volatilitasnya dengan

aktivitas pasar saham, yang diproksi dengan return saham, dan variabel ekonomi

lainnya.

Penelitian ini menggunakan model ARCH/GARCH untuk mengestimasi

volatilitas harga minyak. Tujuan penelitian akan dijawab dengan menggunakan

model VAR First Difference untuk mengetahui apakah pergerakan harga minyak

mempengaruhi indeks harga saham dan aktifitas perekonomian Indonesia.

Selanjutnya alat analisis IRF digunakan untuk mengetahui respon indeks harga

saham dan indeks produksi jika terjadi guncangan harga minyak, serta

penggunaan alat analisis FEVD untuk mengetahui peran variabel dalam sistem

VAR dalam menjelaskan pergerakan indeks harga saham.

Hasil estimasi menyebutkan bahwa pergerakan harga minyak dan

volatilitasnya berpengaruh terhadap aktivitas pasar saham dan indeks produksi

industri. Akan tetapi, kegiatan ekonomi tidak berpengaruh terhadap harga minyak.

Hal ini menandakan bahwa Indonesia hanya sebagai price taker harga minyak.

Berdasarkan hasil analisis FEDV, volatilitas harga minyak berpengaruh lebih

besar, yaitu tiga persen, dalam menjelaskan pergerakan return saham. Sedangkan

pergerakan harga minyak berpengaruh sebesar satu persen dalam menjelsakan

pergerakan return saham di Indonesia.

Hasil penelitian ini memberikan rekomendasi kepada investor di pasar

saham dalam menanamkan modalnya di pasar saham perlu mempertimbangkan

adanya pengaruh dari luar, yaitu harga minyak dan volatilitasnya. Adapun

rekomendasi untuk penelitian selanjutnya adalah menambahkan variabel lain agar

hasil analisis lebih tepat dalam memperlihatkan pengaruh harga minyak terhadap

ekonomi suatu negara. Selain itu, perlu dipertimbangkan juga

komponen-komponen indeks harga saham berdasarkan sektor dan bidang yang terkait dengan

energi (minyak) karena pergerakan indeks harga saham utama di suatu negara

tidak selalu dapat dijadikan indikator pengaruh harga minyak terhadap ekonomi

negara bersangkutan, khususnya sektor industri yang terkait dengan minyak

mentah.