
























































Irfan Syauqi Beik: Pengaruh Indeks Harga Saham Syariah Internasional  155

PENGARUH INDEKS HARGA SAHAM SYARIAH 
INTERNASIONAL DAN VARIABEL MAKRO EKONOMI 

TERHADAP JAKARTA ISLAMIC INDEX

Irfan Syauqi Beik & Sri Wulan Fatmawati1

Abstract: The Impact of International Islamic Stock Market and 
Macroeconomic Variables Towards Jakarta Islamic Index (JII). This 
research atempts to examine the impact of international Islamic stock market 
and macroeconomic variables towards Jakarta Islamic Index (JII). By using 
Vector Error Correction Model (VECM) as the method, this research utilizes 
time series monthly data from January 2007 to October 2012. The finding 
shows that JII is positively significantly affected by DJIEU, DJIMY and IPI, 
and it is negatively significantly affected by DJIJP, IMUS, M2 and SBIS.JII 
reaches its stability condition fastest when dealing with money supply shock. 
This study recommends: strengthening coordination between monetary 
authority and financial services authority, strengthening real sector of the 
economy, minimizing the influence of interest Rate towards Islamic financial 
market, and developing early warning system to anticipate financial crises. 

Keywords: Macroeconomic Variables, VECM, Islamic Stock, JII

Abstrak: Pengaruh Indeks Harga Saham Syariah Internasional dan 
Variabel makroekonomi Terhadap Jakarta Islamic Indeks. Penelitian ini 
bertujuan untuk menguji pengaruh indeks harga saham syariah internasional 
dan variabel makroekonomi terhadap Jakarta Islamic Index (JII). Penelitian 
ini menggunakan metode Vector Error Correction Model (VECM), dengan 
data runtut waktu bulanan dari Januari 2007 sampai dengan Oktober 2012. 
Hasil studi menunjukkan bahwa JII dipengaruhi secara positif dan signifikan 
oleh DJIEU, DJIMY dan IPI, serta dipengaruhi secara negatif dan signifikan 
oleh DJIJP, IMUS, M2 dan SBIS. JII paling cepat mencapai kestabilan ketika 
merespon guncangan terhadap jumlah uang yang beredar (M2). Penelitian ini 
merekomendasikan penguatan koordinasi otoritas moneter dengan otoritas 
jasa keuangan, penguatan sektor riil, penguatan upaya meminimalisir pen-
garuh bunga terhadap pasar keuangan syariah, dan perlu dibangunnya sistem 
peringatan dini untuk mengantisipasi krisis keuangan.

Kata kunci: Variabel Makroekonomi, VECM, Saham Syariah, JII

1 Diterima: 25 Pebruari 2014, direvisi: 25 Maret 2014, Disetujui: 16 April 2014
Fakultas Ekonomi dan Manajemen IPB, Jl. Raya Darmaga Kampus IPB Darmaga, Bogor, 

Email: irfan_beik@ipb.ac.id; 
Pusat Studi Bisnis dan Ekonomi Syariah (CIBEST) IPB, Jl. Raya Darmaga Kampus IPB Dar-

maga, Bogor. Email: fatmawati.sriwulan@yahoo.co.id



Al-Iqtishad: Vol. VI No. 2, Juli 2014 156

PENDAHULUAN

 Pasar modal memiliki peranan yang sangat penting dalam perekonomian 
global saat ini. Sebagai negara yang pasar keuangannya tengah berkembang, pasar 
modal telah menjadi bagian penting dalam perekonomian Indonesia, baik sebagai 
tempat untuk menghimpun dana, tempat alternatif investasi melalui penjualan 
saham dan penerbitan obligasi, maupun sebagai indikator stabilitas kondisi 
makroekonomi.
 Investasi di Indonesia saat ini sedang mengalami perkembangan yang 
cukup baik. Hal ini ditandai dengan semakin baiknya kinerja Indeks Harga Saham 
Gabungan (IHSG), LQ45, Jakarta Islamic Index (JII), dan Indeks Saham Syariah 
Indonesia (ISSI), yang merepresentasikan kondisi aktual pasar modal syariah 
nasional. Perkembangan pasar modal ini diharapkan mampu mendongkrak kinerja 
perekonomian nasional, sekaligus mengokohkan fundamental perekonomian dalam 
menghadapi kondisi dunia yang masih belum pulih benar akibat krisis keuangan 
global yang terjadi pada tahun 2008 lalu. 
 Munculnya produk syariah di pasar modal pada mulanya berawal dari 
keinginan untuk mengakomodasi kebutuhan umat Islam yang ingin melakukan 
investasi dengan prinsip syariah. Hal inilah yang kemudian melatarbelakangi PT 
Danareksa Investment Management untuk meluncurkan Danareksa Syariah pada 
tanggal 3 Juli 1997. Kemudian pada tanggal 3 Juli 2000, Bursa Efek Indonesia 
bekerjasama dengan PT Danareksa Investment Management meluncurkan Jakarta 
Islamic Index (JII). Selanjutnya, produk investasi syariah di pasar modal terus 
berkembang dengan kehadiran instrumen obligasi syariah (sukuk), reksadana syariah, 
dan Daftar Efek Syariah (DES) yang kemudian bertransformasi menjadi Indeks 
Saham Syariah Indonesia (ISSI). Bahkan jumlah saham syariah yang terdaftar di 
bursa terus mengalami peningkatan yang signifikan, yaitu hampir dua kali lipat 
dalam kurun waktu lima tahun, mulai 2007 hingga 2012, sebagaimana ditunjukkan 
oleh Tabel 1.

Tabel 1. Perkembangan Jumlah Saham Syariah 

Tahun Periode Jumlah Saham Syariah
2007 I 174

II 183
2008 I 191

II 195
2009 I 198



Irfan Syauqi Beik: Pengaruh Indeks Harga Saham Syariah Internasional  157

II 199
2010 I 210

II 228
2011 I 234

II 253
2012 I 304

II 321

Sumber: Bapepam LK (sekarang Otoritas Jasa Keuangan)

 Tabel 1 juga mengindikasikan bahwa keberadaan saham syariah sangat 
diminati oleh para investor. Sedangkan nilai kapitalisasi saham syariah yang 
ditunjukkan oleh Jakarta Islamic Index mengalami fluktuasi pada periode yang 
sama, dimana pada tahun 2008 sempat mengalami penurunan sebagai dampak dari 
subprime crisis di Amerika Serikat. Namun, sebagaimana ditunjukkan oleh Tabel 
2, nilai kapitalisasi saham syariah ini kembali menunjukkan tren kenaikan secara 
positif mulai tahun 2009 hingga 2012. Ini menunjukkan bahwa kinerja Jakarta 
Islamic Index mengalami peningkatan yang cukup baik.

Tabel 2 Tabel Kapitalisasi Saham Syariah

Tahun Jakarta Islamic Index
(Rp Miliar)

2007 1.105.897,25
2008 428.525,74
2009 937.919,08
2010 1.134.632,00
2011 1.414.983,81
2012 1.671.004,23

Sumber: Bapepam LK (sekarang Otoritas Jasa Keuangan)

 Jika dilihat dari perspektif sejarah, negara yang pertama kali mengembangkan 
indeks syariah dan equity  fund seperti reksadana adalah Amerika Serikat. Hal ini 
ditandai dengan peluncuranThe North American Islamic Trust sebagai equity fund 
pertama di dunia pada tahun 1986 oleh The Amana Fund. Selanjutnya pada bulan 
Februari 1999, Dow Jones meluncurkan indeks pasar syariah yang pertama, yaituDow 
Jones Islamic Market Index (DJIMI) merupakan bagian dari kelompok indeks-indeks 
global Dow Jones (Dow Jones Global Index atau DJGI). Hal ini membuktikan 



Al-Iqtishad: Vol. VI No. 2, Juli 2014 158

bahwa Amerika Serikat adalah negara yang pertama kali melaksanakan kegiatan 
pasar modal syariahdi dunia (Huda dan Nasution, 2008). Ini juga membuktikan 
bahwa konsep ekonomi syariah adalah konsep yang berlaku universal dan diterima 
oleh berbagai kalangan.
 Dow Jones Islamic Market Index ini meliputi saham-saham dari 34 negara, 
serta mencakup 10 sektor ekonomi, 18 sektor pasar, 51 kelompok industri dan 89 
subkelompok industri. Beberapa negara yang termasuk ke dalam Dow Jones Islamic 
Market Index diantaranya adalah Dow Jones Islamic Market Index Europe (DJIEU), 
Dow Jones Islamic Market Index Malaysia (DJIMY), Dow Jones Islamic Market Index 
US (IMUS),dan Dow Jones Islamic Market Index Japan (DJIJP). Saham-saham 
syariah yang ada di negara-negara tersebut merupakan saham dengan harga yang 
cukup tinggi dibandingkan dengan negara-negara lainnya. Gambar 1 menunjukkan 
bagaimana pergerakan harga saham syariah yang ada di negara-negara tersebut jika 
dibandingkan dengan Jakarta Islamic Index.

Gambar 1. Indeks Harga Saham Beberapa Negara
Sumber: www.finance.yahoo.com

 Dari gambar tersebut dapat dilihat bahwaharga saham syariah yang paling 
tinggi dimiliki oleh Dow Jones Islamic Market Index Europe, diikuti oleh Dow Jones 
Islamic Market Index US, Dow Jones Islamic Market Index Malaysia, Dow Jones Islamic 
Market Index Japan dan Jakarta Islamic Index. Gambar tersebut juga menunjukkan 
bahwapada bulan September dan Oktober 2008 saham-saham syariah tersebut 
mengalami penurunan akibat krisis keuangan global.Meski demikian, menurut 
Beik dan Wardhana (2011) kinerja Jakarta Islamic Index, yang beranggotakan 30 



Irfan Syauqi Beik: Pengaruh Indeks Harga Saham Syariah Internasional  159

saham yang paling likuid dan memiliki nilai kapitalisasi yang sangat besar, terbukti 
secara empiris lebih stabil dibandingkan dengan kinerja pasar-pasar saham lainnya.
 Dari data dan fakta di atas, dapat dilihat bahwa kinerja pasar saham 
syariah sangat dipengaruhioleh gejolak yang terjadi di pasar saham internasional.
Hal ini terjadi sebagai akibat semakin terintegrasikannya pasar-pasar saham yang 
ada di dunia, sehingga gejolak yang terjadi di suatu negara, dapat memengaruhi 
kondisi negara lain secara signifikan. Demikian pula dengan stabilitas kondisi 
makroekonomi. Meski pasar saham syariah Indonesia sempat terpukul akibat krisis 
2008, namun karena kondisi makroekonomi nasional yang relatif stabil dan masih 
menunjukkan pertumbuhan yang positif, maka Jakarta Islamic Index pun mampu 
menunjukkan kinerja recovery yang lebih baik. Untuk itu, penelitian ini bertujuan 
untuk menganalisis pengaruh indeks harga saham syariah di beberapa negara dan 
variabel makroekonomi nasional terhadap kinerja Jakarta Islamic Index. Adapun 
pasar saham syariah negara lain yang diteliti pengaruhnya dalam studi ini adalah 
Amerika Serikat, Uni Eropa, Jepang dan Malaysia.

TINJAUAN PUSTAKA

 Ada beberapa studi yang berusaha menguji pengaruh indeks harga saham 
dan variabel makroekonomi baik secara regional maupun global. Ibrahim dan 
Yusoff (2001), Maghayereh (2003), Maysami et al. (2004), Menike (2006), 
Nugraha (2007), Yusof dan Majid (2007), Yusof dan Majid (2009), Asmy et al. 
(2010), Savasa dan Samiloglub (2010), Syukma (2011), Albaity (2011), Beik dan 
Wardhana (2011), Rad (2011), Kuwomu dan Victor (2011), Hosseini et al. (2011), 
Istiqomah (2012), Hussin et al. (2012), Bekhet dan Mugableh (2012), serta Majid 
et al. (2012) adalah beberapa studi yang menguji pengaruh indeks harga saham dan 
variabel makroekonomi. 
 Pada studi-studi tersebut, variabel makroekonomi yang digunakan adalah 
Industrial Production Index (IPI) yang terbukti memiliki hubungan yang positif 
dengan harga saham (Maysami et al.  2004). Hal ini juga sesuai dengan penelitian 
Ibrahim dan Yusoff (2001), Maghayereh (2003), Nugraha (2007), Savasa dan 
Samiloglub (2010), Syukma (2011), Hosseini et al. (2011), Hussin et al. (2012), 
Bekhet dan Mugableh (2012), dan Majid et al. (2012). Peningkatan IPI akan 
memengaruhi harga saham melalui dampaknya terhadap keuntungan perusahaan. 
Hubungan antara Indeks Harga Konsumen atau Consumer Price Index (CPI) dan 
harga saham dapat berpengaruh positif maupun negatif. Menurut Maghayereh 
(2003), Syukma (2011), dan Bekhet dan Mugableh (2012) kedua variabel tersebut 
memiliki hubungan yang negatif. Mereka menyatakan bahwa naiknya CPI 



Al-Iqtishad: Vol. VI No. 2, Juli 2014 160

mengindikasikan naiknya harga-harga barang konsumsi, yang berarti meningkatnya 
biaya hidup masyarakat. Hal ini membuat masyarakat memilih mengalokasikan 
dananya untuk konsumsi daripada investasi. Akibatnya, permintaan saham pada 
pasar modal akan mengalami penurunan. Rendahnya permintaan membuat harga 
saham akan turun. Namun demikian, beberapa penelitian lain menunjukkan 
bahwa kedua variabel tersebut memiliki hubungan yang positif. Ibrahim dan Yusoff 
(2001), Maysami et al. (2004),  Menike (2006), Asmy et al. (2010), Kuwomu dan 
Victor (2011), Hosseini et al. (2011), Hussin et al. (2012) menemukan bahwa CPI 
berhubungan positif dengan harga saham.
 Selanjutnya, hubungan antara jumlah uang beredar dengan harga saham 
dapat berpengaruh positif maupun negatif. Maysami et al. (2004), Menike (2006), 
Yusof dan Majid (2009), Hosseini et al. (2011), Majid et al. (2012) menunjukkan 
bahwa ketika terjadi kenaikan jumlah uang beredar, suku bunga akan mengalami 
penurunan. Dalam konteks ini investor akan menginvestasikan dananya pada 
pasar modal. Peningkatan investasi yang terjadi di pasar modal akan memengaruhi 
permintaan saham. Semakin banyak permintaan maka harga sahampun akan 
mengalami peningkatan. Namun Ibrahim dan Yusoff (2001), Asmy et al. (2010), 
Hussin et al. (2012), Bekhet dan Mugableh (2012) menunjukkan fakta sebaliknya, 
dimana hubungan kedua variabel tersebut ternyata bersifat negatif.
 Adapun nilai tukar dan harga saham dapat pula berpengaruh positif maupun 
negatif.Studi yang dilakukan Maysami et al. (2004), Nugraha (2007), Asmy et al. 
(2010) menunjukkan hubungan positif antara kedua variabel. Namun menurut 
Ibrahim dan Yusoff (2001), Menike (2006), Yusof dan Majid (2009), Syukma 
(2011), Kuwomu dan Victor (2011), Hussin et al. (2012), Bekhet dan Mugableh 
(2012), dan Majid et al. (2012), hubungan kedua variabel tersebut negatif. Hal 
ini mengindikasikan bahwa ketika nilai tukar rupiah mengalami depresiasi maka 
investor akan mengalihkan dananya ke luar negeri sehingga terjadi capital outflow. 
Mengalirnya dana ke luar negeri menyebabkan investasi dalam negeri mengalami 
penurunan. Penurunan ini berdampak pada berkurangnya investasi pada saham di 
pasar domestik sehingga harga saham pun ikut mengalami penurunan.
 Menurut penelitian Maghayereh (2003), Menike (2006), Kuwomu dan 
Victor (2011), Hussin et al. (2012) suku bunga berpengaruh negatif terhadap harga 
saham. Hal ini dikarenakan oleh perilaku investor yang cenderung menanamkan 
dananya dalam bentuk investasi selain saham, sehingga harga saham menjadi 
turun.
 Studi yang dilakukan Yusof dan Majid (2007) menunjukkan bahwa volatilitas 
tingkat suku bunga memengaruhi volatilitas pasar saham konvensional tetapi tidak 
memengaruhi pasar saham syariah. Hal ini sejalan dengan prinsip syariah bahwa 



Irfan Syauqi Beik: Pengaruh Indeks Harga Saham Syariah Internasional  161

suku bunga bukan merupakan variabel yang signifikan dalam menjelaskan volatilitas 
pasar saham. Temuan ini memberikan dukungan lebih lanjut bahwa suku bunga 
berdampak tidak signifikan terhadap volatilitas pasar saham syariah. 
 Dalam konteks pasar modal antar negara, studi Beik dan Wardhana (2011), 
dengan menggunakan data bulan Januari 2006 sampai dengan Desember 2008, 
menunjukkan bahwa tidak ada hubungan jangka panjang antara pasar modal 
Indonesia dengan Malaysia dan Amerika Serikat. Kemudian Jakarta Islamic Index 
adalah yang paling stabil dibandingkan dengan indeks saham di Malaysia dan Amerika 
Serikat. Hal ini dapat dijadikan sebagai alternatif investasi bagi para investor. Bagi 
Indonesia sendiri, kondisi ini seharusnya dimanfaatkan untuk mempromosikan 
pasar modal dalam negeri sebagai tujuan investasi yang menguntungkan. 
 Sementara riset yang dilakukan Rad (2011) menunjukkan bahwa respon 
indeks harga saham di Iran terhadap guncangan dalam variabel ekonomi makro 
seperti indeks harga konsumen, nilai tukar dan jumlah uang yang beredar, sangat 
lemah dan membutuhkan waktu empat bulan untuk stabil. Kemudian studi tersebut 
juga menunjukkan bahwa variabel makroekonomi seperti indeks harga konsumen, 
nilai tukar mata uang dan jumlah uang yang beredar berfluktuasi sekitar 12persen.

METODE

 Analisis pengaruh indeks harga saham syariah di Amerika Serikat, Uni Eropa, 
Jepang dan Malaysia, dan variabel makroekonomi nasional terhadap Jakarta Islamic 
Index (JII) dilihat dengan menggunakan sejumlah variabel, yaitu Jakarta Islamic 
Index (JII), Industrial Production Index (IPI), Consumer Price Index (CPI), jumlah 
uang beredar (M2), nilai tukar atau exchange Rate (ER), suku bunga Bank Indonesia 
(BI Rate), Sertifikat Bank Indonesia Syariah (SBIS), Dow Jones Islamic Market Index 
Europe (DJIEU), Dow Jones Islamic Market Index Malaysia (DJIMY), Dow Jones Is-
lamic Market Index US (IMUS), dan Dow Jones Islamic Market Index Japan (DJIJP). 
Adapun model penelitian ini adalah:
TLNJIIt = a

0
+

= 1
aiT

i

n
/

LNJII
t - i

+
= 1

biT
i

n
/

LNIPI
t - i

+
= 1

ciT
i

n
/

LNCPI
t - i

+
= 1

diT
i

n
/

LNM2
t - i

+
= 1

i iT
i

n
/

LNER
t - i

+
= 1

niT
i

n
/

BIRATE
t - i

+
= 1

r iT
i

n
/

SBIS
t - i

+
= 1

t iT
i

n
/

LNDJIEU
t - i

+
= 1

viT
i

n
/

LNDJIMY
t - i

+
= 1

xiT
i

n
/

LNIMUS
t - i

+
= 1

{ iT
i

n
/

LNDJIJP
t - i

+ f t + Coint Eq

= 1i

n
/

LNJII
t - i

9
+

= 1i

n
/

LNIPI
t - i

+
= 1i

n
/

LNCPI
t - i

+
= 1i

n
/

LNM2
t - i

+
= 1i

n
/

LNER
t - i

+
= 1i

n
/

BIRATE
t - i

+
= 1i

n
/

SBIS
t - i

+
= 1i

n
/

LNDJIEU
t - i

+
= 1i

n
/

LNDJIMY
t - i

+
= 1i

n
/

LNIMUS
t - i

+
= 1i

n
/

LNDJIJP
t - i

C



Al-Iqtishad: Vol. VI No. 2, Juli 2014 162

dimana:
LNJII = Jakarta Islamic Index
LNIPI  = Industrial Production Index (IPI) dengan tahun dasar 2010
LNCPI = Consumer Price Index (CPI) dengan tahun dasar 2007
LNM2 = Jumlah uang yang beredar dalam arti luas
LNER  = Nilai tukar rupiah terhadap dolar AS (Rp/USD)
BIRATE = suku bunga Bank Indonesia
SBIS  = Sertifikat Bank Indonesia Syariah (SBIS) satu bulan 
LNDJIEU = Dow Jones Islamic Market Index Eropa
LNDJIMY = Dow Jones Islamic Market Index Malaysia
LNIMUS = Dow Jones Islamic Market Index Amerika Serikat
LNDJIJP = Dow Jones Islamic Market Index Jepang
α0  =Intersep
∈  = Error term

 Berikut ini penjelasan mengenai variabel-variabel yang digunakan dalam 
penelitian :
a. Jakarta Islamic Index (JII) adalah indeks saham berbasis syariah yang ada di In-

donesia.
b. Industrial Production Index (IPI) adalah sebuah indikator ekonomi yang mengu-

kur produksi output riil. IPI sering digunakan sebagai representasi bagi penda-
patan nasional untuk menggantikan ketiadaan data PDB bulanan. IPI yang di-
gunakan dalam penelitian ini menggunakan tahun dasar 2010.

c. Consumer Price Index (CPI) adalah gambaran tingkat harga barang dan jasa yang 
dikonsumsi masyarakat. CPI ini dinyatakan dalam bentuk indeks dan berupa 
data bulanan. CPI juga merupakan gambaran tingkat inflasi, dan penelitian ini 
menggunakan CPI tahun dasar 2007.

d. Jumlah uang beredar (M2) merupakan jumlah uang beredar dalam arti luas.
e. Exchange Rate (ER) merupakan nilai tukar rupiah terhadap dolar AS (Rp/

USD).
f. BI Rate menggambarkan tingkat suku bunga Bank Indonesia.
g. SBIS adalah bonus Sertifikat Bank Indonesia Syariah (SBIS).Penelitian ini meng-

gunakan data SBIS satu bulan.
h. Dow Jones Islamic Market Index Europe (DJIEU) adalah indeks harga saham ber-

basis syariah yang ada di Eropa.
i. Dow Jones Islamic Market Index Malaysia (DJIMY) adalah indeks harga saham 

berbasis syariah yang ada di Malaysia.
j. Dow Jones Islamic Market Index US (IMUS) adalah indeks harga saham berbasis 



Irfan Syauqi Beik: Pengaruh Indeks Harga Saham Syariah Internasional  163

syariah yang ada di Amerika Serikat.
k. Dow Jones Islamic Market Index Japan (DJIJP) adalah indeks harga saham berba-

sis syariah yang ada di Jepang.

 Jenis data yang digunakan dalam penelitian ini merupakan data sekunder 
berupa time series bulanan dari Januari 2007 sampai dengan Oktober 2012. Data-data 
untuk penelitian ini diperoleh dari berbagai sumber diantaranya: Badan Pengawas 
Pasar Modal Lembaga Keuangan (BAPEPAM LK), Bursa Efek Indonesia (BEI), 
Badan Pusat Statistik (BPS), Bank Indonesia (BI), dan yahoofinance. Adapun data 
yang digunakan adalah data indeks harga Jakarta Islamic Index (JII), data Industrial 
Production Index (IPI), data Consumer Price Index (CPI), data jumlah uang beredar 
(M2), data Exchange Rate (ER), data BI Rate, data Sertifikat Bank Indonesia Syariah 
(SBIS), data Dow Jones Islamic Market Index Europe (DJIEU), data Dow Jones Islamic 
Market Index Malaysia (DJIMY), data Dow Jones Islamic Market Index US (IMUS), 
dan data Dow Jones Islamic Market Index Japan (DJIJP).
 Penelitian ini menggunakan metode analisis yang bersifat deskriptif dan 
kuantitatif. Alat analisis yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode Vector 
Autoregression (VAR) apabila data yang digunakan stasioner pada level. Namun bila 
data belum stasioner pada tingkat level maka dilanjutkan dengan metode Vector 
Error Correction Model (VECM). Semua data dalam penelitian ini ditransformasikan 
ke dalam bentuk logaritma natural (ln) kecuali BI Rate dan SBIS. 
 Model Vector Autoregressive (VAR) diperkenalkan oleh Christopher Sims 
pada tahun 1980. Firdaus (2011) memaparkan bahwa jika sebelumnya univariate 
autoregression merupakan sebuah persamaan tunggal (single equation) dengan model 
linier variabel tunggal (single-variable linear model), di mana nilai sekarang dari 
masing-masing variabel dijelaskan oleh nilai lag-nya sendiri, maka VAR merupakan 
sebuah n-persamaan dengan n-variabel, di mana masing-masing variabel dijelaskan 
oleh nilai lag-nya sendiri, serta nilai saat ini dan masa lampaunya (current and past 
values).
 Menurut Firdaus (2011), alat analisis yang disediakan oleh VAR bagi deskripsi 
data, peramalan, inferensi struktural, dan analisis kebijakan dilakukan melalui 
empat macam penggunaannya, yakni Forecasting, Impuls Response Function(IRF), 
Forecast Error Variance Decomposition (FEVD), dan Granger Causality Test.Adapun 
persamaan umum VAR adalah sebagai berikut (Firdaus 2011):
yt = A0 + A1yt-1 + A2yt-2 + ... + Apyt-p + ∈t

dimana:
 yt = vektor berukuran (n.1) yang berisikan n variabel yang terdapat dalam 

sebuah model VAR



Al-Iqtishad: Vol. VI No. 2, Juli 2014 164

A0 = vektor intersep berukuran (n.1)
Ai   = matriks koefisien/ parameter berukuran (n.n) untuk setiap i = 1,2,...,p
∈t = vektor error berukuran (n.1)

 Vector Error Correction Model (VECM) merupakan bentuk VAR yang ter-
estriksi (Firdaus, 2011). Restriksi tambahan ini harus diberikan karena keberadaan 
bentuk data yang tidak stasioner pada level, VECM kemudian memanfaatkan infor-
masi restriksi kointegrasi tersebut ke dalam spesifikasinya. Oleh karena itu VECM 
sering disebut sebagai desain VAR bagi series nonstasioner yang memiliki hubun-
gan kointegrasi. Dengan demikian, dalam VECM terdapat speed of adjustment dari 
jangka pendek ke jangka panjang (Firdaus 2011). 
Adapun model VECM secara umum adalah sebagai berikut:
Δyt = µ0x + µ1xt + Πxyt-1 + Δyt-i + εt

dimana:
yt = vektor yang berisi variabel yang dianalisis dalam penelitian
µ0x = vektor intersep
µ1x = vektor koefisien regresi
t = time trend
Πx = αx β’dimana b’ mengandung persamaan kointegrasi jangka panjang
yt-1 = variabel in-level
Γix = matriks koefisien regresi
k-1 = ordo VECM dari VAR
εt = error term

 Adapun tahap-tahap analisis yang dilakukan adalah sebagai berikut :
Uji Stasionaritas Data

 Tahap pertama yang dilakukan dalam mengolah data time series adalah den-
gan uji akar unit (unit root test). Uji akar unit ini dilakukan untuk melihat apakah 
data yang diamati stasioner atau tidak. Data yang stasioner cenderung mendekati 
nilai rata-rata dan berfluktuasi di sekitar nilai rata-ratanya. Data yang tidak stasion-
er dapat menghasilkan regresi yang lacung (spurious regression), yaitu regresi yang 
menggambarkan hubungan dua variabel atau lebih yang terlihat signifikan secara 
statistik padahal kenyatannya tidak. 
 Uji stasionaritas data dalam penelitian ini menggunakan Augmented Dickey-
Fuller (ADF). Dalam tes Augmented Dickey-Fuller (ADF), apabila nilai mutlak t-
ADF lebih besar dari nilai mutlak MacKinnon Critical Values-nya maka data telah 
stasioner pada taraf nyata yang telah ditentukan. Selain itu dapat juga dilihat dari 
nilai probabilitasnya. Jika data stasioner maka VAR dapat digunakan akan tetapi 



Irfan Syauqi Beik: Pengaruh Indeks Harga Saham Syariah Internasional  165

jika tidak stasioner maka ada dua pilihan yaitu menggunakan VAR dalam bentuk 
first diference atau VECM. Keberadaan variabel yang tidak stasioner meningkatkan 
kemungkinan adanya hubungan kointegrasi antar variabel.
Uji Lag Optimal

 Lag dalam sebuah sistem VAR merupakan hal yang penting. Di samping 
berguna untuk menunjukkan berapa lama reaksi suatu variabel terhadap variabel 
lainnya, penentuan lag optimal juga berguna untuk menghilangkan masalah 
autokorelasi dalam sebuah sistem VAR (Firdaus 2011).
  Pengujian panjang lag yang optimal dapat diidentifikasi dengan menggunakan 
Akaike Information Criterion (AIC), Schwarz Information Criterion (SIC), Hannan-
Quinn Criterion (HQ), dan sebagainya. Lag yang dipilih adalah model dengan nilai 
AIC dan SIC terkecil dan nilai HQ terbesar.
Uji Stabilitas VAR

 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 di dalam unit circle maka model VAR tersebut 
dianggap stabil sehingga Impuls Response Function (IRF) dan Forecast Error Variance 
Decomposition (FEVD) yang dihasilkan dianggap valid (Firdaus 2011).
Uji Kointegrasi

 Uji kointegrasi bertujuan untuk menentukan apakah variabel-variabel yang 
tidak stasioner terkointegrasi atau tidak. Konsep kointegrasi dikemukakan oleh 
Engle dan Granger (1987) sebagai kombinasi linear dari dua atau lebih variabel 
yang tidak stasioner akan menghasilkan variabel yang stasioner. Kombinasi linear 
ini dikenal dengan istilah persamaan kointegrasi dan dapat diinterpretasikan sebagai 
hubungan keseimbangan jangka panjang di antara variabel (Firdaus 2011).
 Pengujian kointegrasi sendiri dapat dilakukan dengan uji kointegrasi Engle-
Granger, uji kointegrasi Johansen, dan uji kointegrasi Durbin-Watson. Salah satu 
uji kointegrasi yang dilakukan dalam penelitian ini adalah uji kointegrasi Johansen. 
Jika nilai trace statistic lebih besar dari nilai critical value, persamaan tersebut 
terkointegrasi, dengan H0 sama dengan non-kointegrasi dan H1 sama dengan 
kointegrasi. Dalam konteks ini, ketika nilai trace statistic lebih besar dari nilai critical 
value,maka tolak H0 dan terima H1 yang artinya persamaan tersebut terkointegrasi.
Uji Kausalitas Granger

 Uji kausalitas granger dilakukan untuk melihat hubungan kausalitas di 
antara variabel-variabel yang ada dalam model. Uji ini untuk mengetahui apakah 
suatu variabel bebas (independent variable) meningkatkan kinerja forecasting dari 
variabel tidak bebas (dependent variable) (Firdaus 2011).



Al-Iqtishad: Vol. VI No. 2, Juli 2014 166

Impulse Response Function (IRF)

 Impulse Response Function (IRF) adalah suatu metode yang digunakan untuk 
menentukan respons suatu variabel endogen terhadap suatu shock tertentu. Hal 
ini dikarenakan shock variabel, misalnya variabel ke-i, tidak hanya berpengaruh 
terhadap variabel ke-i itu saja tetapi ditransmisikan kepada semua variabel endogen 
lainnya melalui struktur dinamis atau struktur lag dalam VAR. 
 Dengan kata lain, IRF mengukur pengaruh suatu shock pada suatu waktu 
kepada inovasi variabel endogen pada saat tersebut dan di masa yang akan datang. 
IRF bertujuan untuk mengisolasi suatu guncangan agar lebih spesifik, yang artinya 
suatu variabel dapat dipengaruhi oleh shock atau guncangan tertentu. Apabila suatu 
variabel tidak dapat dipengaruhi oleh shock, maka shock spesifik tersebut tidak dapat 
diketahui melainkan shock secara umum (Firdaus 2011). 
Forecast Error Variance Decomposition (FEVD)

 Analisis FEVD dalam model VAR bertujuan untuk memprediksi kontribusi 
prosentase varian setiap peubah karena adanya perubahan peubah tertentu dalam 
sistem VAR. Pada analisis IRF sebelumnya digunakan untuk melihat dampak gun-
cangan dari satu peubah terhadap peubah lainnya, dalam analisis FEVD digunakan 
untuk menggambarkan relatif pentingnya setiap peubah dalam sistem VAR karena 
adanya shock (Juanda dan Junaidi 2012). 

PEMBAHASAN

 Uji stasionaritas data merupakan tahap yang penting dalam menganalisis 
data time series. Hasil pengujian akar unit pada level dapat dilihat pada Tabel 3.

Tabel 3 Hasil Pengujian Akar Unit Pada Level

Variabel Nilai ADF Nilai Kritis Mackinnon Keterangan
1% 5% 10%

LNJII -1.643 -3.530 -2.905 -2.590 Tidak Stasioner
LNIPI -5.046 -4.099 -3.477 -3.166 Stasioner
LNCPI -2.137 -4.099 -3.477 -3.166 Tidak Stasioner
LNM2 -3.789 -4.097 -3.476 -3.166 Stasioner
LNER -2.115 -3.530 -2.905 -2.590 Tidak Stasioner
BIRATE -3.041 -4.099 -3.477 -3.166 Tidak Stasioner
SBIS -2.345 -3.529 -2.904 -2.590 Tidak Stasioner
LNDJIEU -1.596 -3.529 -2.904 -2.590 Tidak Stasioner



Irfan Syauqi Beik: Pengaruh Indeks Harga Saham Syariah Internasional  167

LNDJIMY -1.368 -3.530 -2.905 -2.590 Tidak Stasioner
LNIMUS -1.014 -3.529 -2.904 -2.590 Tidak Stasioner
LNDJIJP -2.102 -3.530 -2.905 -2.590 Tidak Stasioner

 Hasil uji stasionaritas data pada level menunjukkan bahwa semua variabel 
tidak stasioner kecuali (IPI) dan (M2) yang stasioner pada taraf nyata 5%. Hal 
ini dikarenakan nilai mutlak t-ADF lebih kecil dari nilai mutlak MacKinnon 
Critical Values-nya pada taraf 5%. Penelitian dengan data yang tidak stasioner 
dapat menghasilkan regresi palsu (spurious regression). Karena itu, uji stasionaritas 
dilanjutkan pada tingkat first difference.

Tabel 4 Hasil Pengujian Akar Unit Pada First Difference

Variabel Nilai ADF Nilai Kritis Mackinnon Keterangan
1% 5% 10%

DLNJII -6.067 -3.530 -2.905 -2.590 Stasioner

DLNIPI -6.852 -3.533 -2.906 -2.591 Stasioner

DLNCPI -5.393 -4.101 -3.478 -3.167 Stasioner

DLNM2 -8.126 -3.532 -2.906 -2.590 Stasioner

DLNER -6.203 -3.530 -3.530 -2.590 Stasioner

DBIRATE -3.603 -3.530 -2.905 -2.590 Stasioner

DSBIS -13.004 -3.530 -2.905 -2.590 Stasioner
DLNDJIEU -6.583 -3.530 -2.905 -2.590 Stasioner
DLNDJIMY -6.422 -3.530 -2.905 -2.590 Stasioner

DLNIMUS -6.633 -3.530 -2.905 -2.590 Stasioner

DLNDJIJP -6.274 -3.530 -2.905 -2.590 Stasioner

 Hasil uji stasionaritas data pada Tabel 4 menunjukkan bahwa semua data 
yang digunakan dalam penelitian telah stasioner pada tingkat first difference. Hal ini 
dikarenakan nilai mutlak t-ADF lebih besar dari nilai mutlak MacKinnon Critical 
Values-nya pada taraf nyata 5%.
 Dalam model VAR penentuan lag optimal sangat berguna untuk 
menghilangkan autokorelasi. Hasil pengujian lag optimal dapat dilihat pada Tabel 
5. Berdasarkan perhitungan nilai Akaike Information Criterion (AIC), lag optimal 
berada pada lag tiga.



Al-Iqtishad: Vol. VI No. 2, Juli 2014 168

Tabel 5. Pengujian Lag Optimal
Lag AIC
0 -25.32866
1 -41.28332
2 -42.08743
3  -42.70146*

Catatan: Tanda * menunujukkan angka terkecil

 Model VAR dianggap stabil apabila seluruh roots-nya memiliki modulus lebih 
kecil dari satu dan berada di dalam unit circle. Nilai modulus untuk model penelitian 
Jakarta Islamic Index ini berkisar antara  0.217998- 0.996523. Berdasarkan hasil 
tersebut maka dapat disimpulkan bahwa model VAR stabil. 
 Semua variabel telah stasioner pada tingkat first difference, sehingga uji 
kointegrasi melalui Johansen Cointegration Test dapat dilakukan. Hasil dari uji 
kointegrasi ini adalah sebagaimana yang terangkum dalam Tabel 6 berikut ini.

Tabel 6 Hasil Pengujian Kointegrasi

Hypothesized No.of 
CE(s)

Eigenvalue Trace Statistic 5 Persent Critical Value

None * 0.757689 430.9355 263.2603
At most 1 * 0.660536 335.9607 219.4016
At most 2 * 0.612711 263.5748 179.5098
At most 3 * 0.581392 200.0198 143.6691
At most 4 * 0.494200 141.6748 111.7805
At most 5 * 0.365467 96.00665 83.93712
At most 6 * 0.305600 65.53065 60.06141
At most 7 * 0.260460 41.09533 40.17493
At most 8 0.184656 20.87958 24.27596
At most 9 0.090104 7.201838 12.32090
At most 10 0.012980 0.875343 4.129906

Catatan: Tanda * menunjukkan signifikan pada taraf 5%

 Hasil pengujian pada Tabel 6 menunjukkan bahwa dengan menggunakan 
taraf nyata 5%, terdapat delapan persamaan yang terkointegrasi. Hal  tersebut dapat 
dilihat saat nilai Trace statistic > Critical Value. Informasi mengenai terdapatnya 
persamaan yang terkointegrasi ini akan dilanjutkan dengan menggunakan model 



Irfan Syauqi Beik: Pengaruh Indeks Harga Saham Syariah Internasional  169

Vector Error Correction Model (VECM).
 Hasil uji kausalitas Granger adalah sebagaimana terangkum pada Tabel 7. Hasil 
uji ini menunjukkan bahwa tidak terdapat hubungan hubungan dua arah diantara 
variabel. Dapat diketahui bahwa secara Granger CPI memengaruhi BI Rate, BI Rate 
memengaruhi DJIMY, BI Rate memengaruhi JII, BI Rate memengaruhi SBIS, IPI 
memengaruhi CPI, CPI memengaruhi JII, dan M2 memengaruhi CPI. Sementara 
itu, DJIEU memengaruhi ER, DJIJP memengaruhi ER, DJIMY memengaruhi ER, 
DJIMY memengaruhi M2, IMUS memengaruhi ER, dan JII memengaruhi ER.

Tabel 7 Hasil Kausalitas Granger

HIPOTESIS PROBABILITY
DLNCPI does not Granger Cause DBIRATE 0.0089
DBIRATE does not Granger Cause DLNDJIMY 0.0364
DBIRATE does not Granger Cause DLNJII 0.002
DBIRATE does not Granger Cause DSBIS 0.0001
DLNIPI does not Granger Cause DLNCPI 0.0113
DLNCPI does not Granger Cause DLNJII 0.0267
DLNM2 does not Granger Cause DLNCPI 0.0004
DLNDJIEU does not Granger Cause DLNER 4.E-06
DLNDJIJP does not Granger Cause DLNER 4.E-05
DLNDJIMY does not Granger Cause DLNER 7.E-05
DLNDJIMY does not Granger Cause DLNM2 0.0279
DLNIMUS does not Granger Cause DLNER 3.E-05
DLNJII does not Granger Cause DLNER 8.E-09

 Estimasi VECM dilakukan untuk melihat adanya hubungan jangka pendek 
dan jangka panjang. Pada jangka pendek terdapat koreksi kesalahan sebesar 0.74657, 
hal ini mengindikasikan untuk menuju keseimbangan jangka panjang diperlukan 
koreksi sebesar 0.74657 persen
.

Tabel 8 Hasil VECM

JANGKA PANJANG
VARIABEL KOEFISIEN T-STATISTIC

BIRATE(-1) -0.01154 -1.20634
LNCPI(-1) 0.45827 1.12589
LNDJIEU(-1) 0.63652 5.56779



Al-Iqtishad: Vol. VI No. 2, Juli 2014 170

LNDJIJP(-1) -0.53719 -5.56169
LNDJIMY(-1) 1.04431 28.32000
LNER(-1) -0.18877 -1.65012
LNIMUS(-1) -0.82999 -6.08749
LNIPI(-1) 1.64438 10.52420
LNM2(-1) -0.42506 -2.43573
SBIS(-1) -0.03183 -5.25776
C -0.64856 -

JANGKA PENDEK
VARIABEL KOEFISIEN T-STATISTIC

CointEq1 -0.74657 -1.97657
D(LNJII(-1)) 0.18710 0.56180
D(LNJII (-2)) 0.05910 0.17288
D(LNJII (-3)) 0.42413 1.33743
D(BIRATE(-1)) 0.11791 0.89603
D(BIRATE(-2)) -0.08831 -0.67981
D(BIRATE(-3)) -0.08339 -0.88808
D(LNCPI(-1)) -4.78917 -1.23061
D(LNCPI (-2)) -0.97027 -0.19623
D(LNCPI (-3)) -6.44818 -1.78322
D(LNDJIEU(-1)) -0.55385 -0.83121
D(LNDJIEU(-2)) 0.18203 0.26207
D(LNDJIEU(-3)) -0.70540 -1.12677
D(LNDJIJP(-1)) 0.45205 0.95687
D(LNDJIJP(-2)) -0.35314 -0.73910
D(LNDJIJP(-3)) 1.11652  2.12999*
D(LNDJIMY(-1)) -0.21360 -0.47448
D(LNDJIMY(-2)) 0.21777 0.56826
D(LNDJIMY(-3)) -0.11112 -0.27233
D(LNER(-1)) 0.75505 1.07020
D(LNER(-2)) 0.55772 0.81596
D(LNER(-3)) 0.05373 0.11670
D(LNIMUS(-1)) 1.13044 1.32693
D(LNIMUS(-2)) 0.07766 0.10314
D(LNIMUS(-3)) -0.12892 -0.21590



Irfan Syauqi Beik: Pengaruh Indeks Harga Saham Syariah Internasional  171

D(LNIPI(-1)) -1.47684 -1.95938
D(LNIPI(-2)) -1.36728  -2.02174*
D(LNIPI(-3)) -0.81425 -1.64192
D(LNM2(-1)) 0.43578 0.54009
D(LNM2(-2)) 0.24299 0.30263
D(LNM2(-3)) 0.41502 0.46026
D(SBIS(-1)) 0.00940 0.42952
D(SBIS(-2)) 0.03116 1.18580
D(SBIS(-3)) 0.02621 1.19119
C 0.05260 1.60846

Catatan: Tanda * menunjukkan signifikan pada taraf 5%

 Hasil estimasi VECM pada jangka pendek menunjukkan bahwa DJIJP pada 
lag ketiga memengaruhi JII secara signifikan yaitu sebesar 1.11652.Artinya, apabila 
terjadi kenaikan DJIJP sebesar satu persen maka JII naik sebesar 1.11652 persen. IPI 
pada lag kedua memengaruhi JII secara signifikan yaitu sebesar -1.36728. Artinya, 
apabila terjadi kenaikan IPI sebesar satu persen maka JII menurun sebesar 1.36728 
persen.
 Hasil estimasi VECM pada jangka panjang menunjukkan bahwa BI Rate 
tidak mempengaruhi JII secara signifikan, meski tanda hubungan keduanya adalah 
negatif. Hasil ini berbeda dengan temuan Hussin et al. (2012) yang menyatakan 
bahwa suku bunga berpengaruh negatif signifikan terhadap harga saham. Terjadinya 
perbedaan ini dikarenakan prinsip dasar JII yang berlandaskan syariah, dimana suku 
bunga adalah instrumen yang tidak sesuai syariah. Demikian pula dengan hubungan 
antara inflasi dengan JII, dimana CPI tidak memengaruhi JII secara signifikan. 
Artinya, kenaikan inflasi tidak otomatis akan menaikkan harga saham yang terdaftar 
di JII.
 Variabel berikutnya adalah nilai tukar rupiah terhadap dolar AS (ER). Hasil 
riset menunjukkan bahwa ER tidak berpengaruh signifikan terhadap JII, meskipun 
tanda hubungan keduanya adalah negatif. Berbeda dengan penelitian Ibrahim 
dan Yusoff (2001), Menike (2006), Yusof dan Majid (2009), Syukma (2011), 
Kuwomu dan Victor (2011), Hussin et al. (2012), Bekhet dan Mugableh (2012), 
dan Majid et al. (2012) yang menunjukkan bahwa ER dan harga saham memiliki 
hubungan signifikan dan negatif. Tidak signifikannya pengaruh ER terhadap JII 
mengindikasikan bahwa jumlah investor asing yang menginvestasikan dananya di 
JII tidak terlalu banyak.



Al-Iqtishad: Vol. VI No. 2, Juli 2014 172

 Variabel makro lainnya, yaitu IPI terbukti berpengaruh signifikan dan positif 
terhadap JII. Hasil studi menunjukkan bahwa peningkatan IPI sebesar satu persen 
akan meningkatkan JII sebesar 1.64438 persen. Peningkatan IPI akan memengaruhi 
harga saham melalui dampaknya terhadap keuntungan perusahaan. Ketika nilai 
IPI naik, maka kondisi sektor riil mengalami pertumbuhan positif. Ini berarti 
kinerja perusahaan mengalami peningkatan. Baiknya kinerja perusahaan, terutama 
perusahaan yang listed di bursa, akan memicu kenaikan harga saham perusahaan 
tersebut. Ini membuktikan adanya korelasi yang kuat antara kinerja sektor riil 
dengan indeks harga di pasar saham syariah.
 Jumlah uang yang beredar (M2) terbukti berpengaruh secara signifikan 
dan negatif terhadap JII. Peningkatan M2 sebesar satu persen diketahui akan 
menurunkanJII sebesar 0.42506 persen. Selain M2,SBIS juga diketahui 
memengaruhi JII secara signifikan dan negatif. Kenaikan SBIS sebesar satu persen 
akan menyebabkan penurunan JII sebesar 0.03183 persen. Hal ini sangat menarik 
karena SBIS dan JII adalah dua instrumen yang berada di pasar yang berbeda. Hasil 
ini mengindikasikan bahwa SBIS di mata investor merupakan instrumen substitusi 
bagi JII, sehingga kenaikan di salah satu instrumen akan menyebabkan penurunan 
pada instrumen yang lain.
 Selanjutnya, dalam konteks hubungan antar pasar saham syariah internasional 
dengan JII, hasil penelitian menunjukkan bahwa pasar saham syariah Eropa 
memengaruhi JII secara positif dan signifikan. Dari Tabel 8 di atas dapat diketahui 
bahwa kenaikan DJIEU sebesar satu persen akan meningkatkan JII sebesar 
0.63652 persen. Demikian pula halnya dengan pasar saham syariah Malaysia yang 
memengaruhi JII secara positif dan signifikan. Kenaikan DJIMY sebesar satu persen 
akan meningkatkan JII sebesar 1.04431 persen.   
 Berbeda dengan kedua pasar di atas, pasar saham syariah Jepang dan 
Amerika Serikat justru berkorelasi negatif dan signifikan dengan JII. Peningkatan 
indeks DJIJP sebesar satu persen akan menurunkan JII sebesar 0.53719 persen. 
Sedangkan kenaikan IMUS sebesar satu persen akan menyebabkan penurunan 
JII sebesar 0.82999 persen. Hasil riset ini mengindikasikan bahwa para investor 
lebih memilih untuk menginvestasikan dananya di pasar saham syariah Jepang dan 
Amerika Serikat dibandingkan dengan JII, jika pergerakan indeks di kedua negara 
tersebut menunjukkan tren yang positif. Ini menunjukkan bahwa pasar saham 
syariah kedua negara tersebut adalah kompetitor bagi pasar saham syariah domestik. 
Disinilah kemampuan Indonesia diuji, bagaimana pasar saham syariah negeri ini 
mampu menarik sebanyak-banyaknya dana investasi bagi kemajuan dan stabilitas 
perekonomian nasional.
Dari Gambar 2 di bawah ini, yang menunjukkan hasil Impulse Response Function 



Irfan Syauqi Beik: Pengaruh Indeks Harga Saham Syariah Internasional  173

(IRF), dapat diketahui bahwa ketika terjadi guncangan pada BI Rate, maka JII akan 
merespon secara negatif pada bulan kedua, dan kemudian menurun secara drastis 
hingga bulan kesembilan. Setelah itu mengalami fluktuasi hingga bulan ke-35, dan 
baru kemudian mencapai kestabilan.

-.12

-.08

-.04

.00

.04

.08

5 10 15 20 25 30 35 40 45 50

Response of LNJII to LNJII

-.12

-.08

-.04

.00

.04

.08

5 10 15 20 25 30 35 40 45 50

Response of LNJII to BIRATE

-.12

-.08

-.04

.00

.04

.08

5 10 15 20 25 30 35 40 45 50

Response of LNJII to LNCPI

-.12

-.08

-.04

.00

.04

.08

5 10 15 20 25 30 35 40 45 50

Response of LNJII to LNDJIEU

-.12

-.08

-.04

.00

.04

.08

5 10 15 20 25 30 35 40 45 50

Response of LNJII to LNDJIJP

-.12

-.08

-.04

.00

.04

.08

5 10 15 20 25 30 35 40 45 50

Response of LNJII to LNDJIMY

-.12

-.08

-.04

.00

.04

.08

5 10 15 20 25 30 35 40 45 50

Response of LNJII to LNER

-.12

-.08

-.04

.00

.04

.08

5 10 15 20 25 30 35 40 45 50

Response of LNJII to LNIMUS

-.12

-.08

-.04

.00

.04

.08

5 10 15 20 25 30 35 40 45 50

Response of LNJII to LNIPI

-.12

-.08

-.04

.00

.04

.08

5 10 15 20 25 30 35 40 45 50

Response of LNJII to LNM2

-.12

-.08

-.04

.00

.04

.08

5 10 15 20 25 30 35 40 45 50

Response of LNJII to SBIS

Response to Cholesky One S.D. Innovations

Gambar 2. Hasil Impulse Response Function

 Ketika terjadi guncangan terhadap CPI, JII akan merespon negatif mulai 
bulan kedua hingga bulan kesembilan, kemudian berfluktuasi dan kembali stabil 
mulai bulan ke-35 hingga akhir periode pengamatan. Demikian pula halnya dengan 
ER. Ketika terjadi guncangan pada nilai tukar rupiah terhadap dolar AS, maka JII 
akan merespon secara positif pada bulan kesebelas, kemudian setelah itu kondisi 
relatif stabil, meski masih terdapat fluktuasi yang relatif sangat kecil. 
 Variabel makroekonomi selanjutnya adalah IPI. JII merespon secara negatif 
terhadap gejolak yang terjadi pada IPI atau sektor riil hingga bulan kesebelas. 
Kemudian naik dan mengalami fluktuasi hingga bulan ke-30. Setelah itu JII kembali 
stabil di respon negatif. Adapun terhadap guncangan yang menimpa jumlah uang 
yang beredar (M2), JII relatif tidak terlalu merespon secara drastis. Dengan kata lain, 
tingkat fluktuasinya sangat kecil. JII merespon negatif pada bulan kedua, kemudian 
direspon positif pada bulan keempat. Pada bulan kelima, JII kembali meresponnya 
secara negatif. Respon positif muncul pada bulan ke-10 dan setelah itu kembali 
stabil hingga akhir periode pengamatan. Sedangkan guncangan terhadap SBIS akan 
direspon secara negatif oleh JII pada bulan kedua. Setelah itu kondisi kembali stabil 



Al-Iqtishad: Vol. VI No. 2, Juli 2014 174

direspon negatif hingga akhir periode pengamatan. 
 Dalam konteks keterkaitan dengan pasar saham syariah Eropa, JII akan 
merespon secara positif guncangan terhadap DJIEU pada bulan kedua hingga bulan 
kelima. Namun demikian, respon JII ini menjadi negatif pada bulan keenam, dan 
selanjutnya stabil di respon negatif hingga akhir periode pengamatan. Ketika pasar 
saham syariah Jepang mengalami shock, JII akan merespon secara negatif terhadap 
DJIJP pada bulan kedua, kemudian direspon positif pada bulan kedelapan, setelah 
itu stabil di respon positif. 
 Terhadap pasar Malaysia, Gambar 2 juga menunjukkan bahwa ketika terjadi 
gejolak pada pasar saham syariah Malaysia, maka JII akan merespon positif DJIMY 
pada bulan kedua. Setelah itu mengalami kestabilan di respon positif, meski sempat 
mengalami fluktuasi. Sedangkan terkait pasar saham syariah Amerika Serikat, maka 
guncangan pada IMUS pada mulanya akan direspon secara positif di bulan kedua, 
kemudian respon negatif di bulan ketiga hingga bulan kedelapan. Setelah itu IMUS 
pun stabil di respon negatif, meski sempat terjadi fluktuasi.
 Dari penjelasan di atas, dapat disimpulkan bahwa JII paling cepat mencapai 
kestabilan ketika merespon guncangan yang terjadi terhadap jumlah uang yang 
beredar, dibandingkan dengan variabel-variabel lainnya. 
 Dari hasil FEVD terhadap JII terlihat bahwa pada bulan pertama, kontribusi 
terhadap keragaman (variability) indeks JII 100 persen berasal dari JII itu sendiri. 
Prosentase ini kemudian mengalami penurunan secara bertahap hingga akhir 
periode pengamatan. Kemudian pada bulan ke-11 CPI adalah variabel yang paling 
besar kontribusinya terhadap keragaman JII, yaitu sebesar 25.99 persen.Kondisi ini 
bertahan hingga bulan ke-50 dimana CPI ini tetap menjadi variabel yang paling 
besar kontribusinya terhadap keragaman JII, yaitu sebesar 26.11 persen.
 Variabel-variabel lain di luar CPI juga berkontribusi terhadap keragaman JII 
dengan nilai yang berbeda-beda menunjukkan bahwa di akhir periode pengamatan, 
atau pada bulan ke-50, BI Rate memberikan kontribusi sebesar 17.81 persen, ER 
sebesar 2.39 persen,IPI sebesar 14.63 persen, M2 sebesar 0.04 persen dan SBIS 
0.38 persen. Hal menarik dari hasil ini adalah masih besarnya kontribusi suku 
bunga Bank Indonesia terhadap keragaman JII. Ini menunjukkan perilaku investor 
yang tidak sepenuhnya loyalis syariah, sehingga mereka masih membandingkan 
keuntungan berinvestasi di pasar modal syariah dengan di pasar uang konvensional. 
Sementara itu, kontribusi pasar saham syariah internasional terhadap keragaman JII 
juga bervariasi. DJIEU memberikan kontribusi sebesar 4.73 persen, DJIJP sebesar 
1.64 persen, DJIMY sebesar 7.67 persen, dan IMUS sebesar 1.94 persen. Hasil 
ini mengindikasikan bahwa pasar saham syariah Malaysia, sebagai negara tetangga 



Irfan Syauqi Beik: Pengaruh Indeks Harga Saham Syariah Internasional  175

terdekat Indonesia, memiliki kontribusi yang paling besar terhadap keragaman JII 
dibandingkan dengan ketiga negara lainnya. 

SIMPULAN

 Berdasarkan hasil penelitian maka diperoleh beberapa kesimpulan. Pertama, 
hasil analisis VECM menunjukkan bahwa pada jangka pendek, hanya DJIJP dan IPI 
yang memengaruhi JII secara signifikan. Sedangkan pada jangka panjang, DJIEU, 
DJIMY dan IPI memiliki hubungan positif secara signifikan terhadap JII. Adapun 
DJIJP, IMUS, M2 dan SBIS memiliki hubungan yang negatif signifikan terhadap 
JII. Sementara itu, CPI, BI Rate dan ER tidak memiliki hubungan yang signifikan 
dengan JII.
 Kedua, hasil IRF menunjukkan bahwa JII mengalami fluktuasi dalam merespon 
guncangan atau shock yang terjadi terhadap seluruh variabel makroekonomi dan pasar 
saham syariah internasional yang diamati, sebelum kemudian mencapai kestabilan. 
Waktu yang diperlukan untuk mencapai kondisi stabil ini berbeda-beda di antara 
variabel tersebut. JII paling cepat mencapai kestabilan ketika merespon guncangan 
pada jumlah uang yang beredar. Ketiga, hasil analisis FEVD menunjukkan bahwa 
setiap variabel memiliki kontribusi yang berbeda-beda terhadap keragaman JII. Di 
akhir periode pengamatan, CPI adalah variabel yang memiliki kontribusi paling 
besar, sementara M2 adalah variabel yang memiliki kontribusi yang paling kecil. 
 Dari hasil penelitian di atas, ada empat rekomendasi kebijakan yang dapat 
diambil. Pertama, dari hasil VECM diketahui bahwa instrumen moneter syariah 
ternyata memiliki hubungan jangka panjang dengan pasar saham syariah, dimana 
SBIS berhubungan negatif dan signifikan dengan JII. Dengan fakta seperti ini, maka 
koordinasi antara otoritas moneter dengan otoritas jasa keuangan yang mensupervisi 
pasar saham syariah, menjadi sangat krusial. Kedua otoritas ini perlu melakukan 
edukasi yang tepat dan efektif kepada para investor bahwa instrumen SBIS dan JII 
ini bukan instrumen yang saling mensubstitusi sehingga berpotensi untuk saling 
melemahkan. Sehingga, diharapkanpara investor akan menjadikan SBIS dan JII 
ini sebagai alat investasi yang bersifat komplementer, atau saling melengkapi dan 
memperkuat satu sama lain.  
 Kedua, perlunya penguatan sektor riil perekonomian. Hasil VECM dan 
FEVD menjadi bukti bahwa variabel IPI memiliki posisi yang sangat strategis 
karena IPI memiliki hubungan jangka panjang yang signifikan dengan JII, dan 
berkontribusi terhadap keragaman JII sebesar 14.63 persen. Oleh karena itu, 
pemerintah harus dapat menjaga momentum pertumbuhan sektor riil ini, karena 
akan sangat memengaruhi kinerja pasar saham syariah nasional. 



Al-Iqtishad: Vol. VI No. 2, Juli 2014 176

 Ketiga, perlu dirumuskan formulasi yang efektif untuk meminimalisir 
pengaruh suku bunga terhadap pasar modal syariah, karena hasil riset menunjukkan 
bahwa BI Rate masih memiliki kontribusi terhadap keragaman JII sebesar 17.81 
persen, meski tidak memiliki hubungan signifikan dengan JII pada jangka panjang. 
Formulasi ini sangat penting sehingga baik pasar saham syariah maupun pasar 
keuangan syariah secara umum, bisa terbebas sepenuhnya dari pengaruh suku bunga. 
Keempat, perlu dibangun early warning system atau sistem peringatan dini untuk 
mendeteksi dan mengatasi dampak dari gejolak yang terjadi di pasar saham syariah 
negara lain. Tujuannya agar daya tahan pasar saham syariah Indonesia bisa semakin 
kuat sehingga dapat ikut terlibat menjaga stabilitas perekonomian nasional.

PUSTAKA ACUAN

Abidin, Z. 2008. Analisis Keterkaitan Antara Indeks Saham Syariah di Beberapa 
Negara dan Indeks Saham Jakarta Islamic Index (JII) di Indonesia [skripsi]. 
Bogor: Institut Pertanian Bogor.

Albaity, MS. 2011. Impact of The Monetary Policy Instruments on Islamic Stock Market 
Index Return. Discussion paper, no. 2011-26.

Asmy, M, et al. 2010. Effects of Macroeconomic Variables on Stock Prices in Malaysia: 
An Approach of Error Correction Model. MPRA Paper. No.20970.

Beik, I.S & W. Wardhana. 2011. The Relationship between Jakarta Islamic Index 
and Other Selected Markets: Evidence from Impulse Response Function. Majalah 
Ekonomi. Vol.XXI No.2.

Bekhet,  H.A. & M.I. Mugableh. 2012. Investigating Equilibrium Relationship 
between Macroeconomic Variables and Malaysian Stock Market Index through 
Bounds Tests Approach. International Journal of Economics and Finance. 
Vol.4 No.10.

Brooks, C. 2002. Introductory Econometrics for Finance. Cambridge: Cambridge 
University Press.

Darmadji, T & H.M. Fakhrudin. 2001. Pasar Modal Indonesia Pendekatan Tanya 
Jawab. Jakarta: Salemba Empat.

Firdaus, M. 2011. Aplikasi Ekonometrika Untuk Data Panel dan Time Series. Bogor: 
IPB Press.

Heykal M & N. Huda. 2010. Lembaga Keuangan Islam Tinjauan Teoritis dan Praktis. 
Jakarta: Kencana Prenada Media Group.

Hosseini, SM, et.al. 2011. The Role of Macroeconomic Variables on Stock Market 
Index in China and India. International Journal of Economics and Finance. 
Vol.3 No.6.

Huda, N &  ME Nasution. 2008. Investasi pada Pasar Modal Syariah. Jakarta: 



Irfan Syauqi Beik: Pengaruh Indeks Harga Saham Syariah Internasional  177

Kencana Prenada Media Group.
Hussin, M.Y.M, et.al. 2012. Macroeconomic Variable and Malaysian Islamic Stock 

Market: A time Series Analysis. Journal of Business Studies Quarterly. Vol.3 
No.4, pp.1-13.

Ibrahim, M.H. & W.S.W. Yussoff. 2001. Macroeconomic Variables, Exchange Rate and 
Stock Price: A Malaysian Perspective. Journal of Economics and Management. 
Vol.9 No.2, pp. 141-164.

Istiqomah. 2012. Dinamika Interaksi Antara Variabel Moneter dan Pasar Modal 
Syariah terhadap Pertumbuhan Ekonomi Indonesia [skripsi]. Bogor: Institut 
Pertanian Bogor.

Juanda B & Junaidi. 2012. Ekonometrika Deret Waktu Teori dan Aplikasi. Bogor: 
IPB Press.

Kuwomu, JKM & ON. Victor. 2011. Macroeconomic Variables and Stock Market 
Returns: Full Information Maximum Likelihood Estimation. Journal of Finance 
and Accounting. Vol. 2 No.4.

Lipsey, R.G, et.al. 1992. Pengantar Makroekonomi.. Jakarta: Erlangga.
Maghayereh, A. 2003. Causal Relations among Stock Prices and Macroeconomic 

Variables in the Small, Open Economy of Jordan. Journal Economics and Adm. 
Vol.17 No.2, pp. 3-12.

Mankiw, N.G. 2006. Makroekonomi. Jakarta: Erlangga.
Majid, M.S.A & R.M. Yusof. 2009. Long-run relationship between Islamic stock returns 

and macroeconomic variables An application of the autoregressive distributed lag 
model. Humanomics Journal. Vol.25 No.2, pp.127-141.

Maysami, R.C, et.al. 2004. Relationship between Macroeconomic Variables and Stock 
Market Indices: Cointegration Evidence from Stock Exchange of Singapore’s All-S 
Sector Indices. Jurnal Pengurusan. Vol.24, pp. 47-77.

Menike, L.M.C.S. 2006. The Effect of Macroeconomic Variables on Stock Prices in 
Emerging Sri Lankan Stock Market. Sabaragamuwa University Journal. Vol.6 
No.1, pp 50-67.

Nugraha, G.P. 2007. Analisis Pengaruh Perkembangan Pasar Modal terhadap 
Pertumbuhan Ekonomi Indonesia [skripsi]. Bogor: Institut Pertanian Bogor.

Rad, A.A. 2011. Macroeonomic Variables and Stock Market: Evidence From Iran. 
International Journal of Economics and Finance Studies. Vol. 3 No. 1.

Savasa, B & F. Samiloglub. 2010. The Impact Of Macroeconomic Variables On Stock 
Returns in Turkey: An ARDL Bounds Testing Approach. Afyon Kocatepe 
Universitesi. Vol II.

Syukma, N.H. 2011. Faktor-faktor Makroekonomi yang Mempengaruhi Return 
Saham Batubara dalam Kelompok Jakarta Islamic Index [skripsi]. Bogor: 



Al-Iqtishad: Vol. VI No. 2, Juli 2014 178

Institut Pertanian Bogor.
Widoatmodjo, S. 2009. Pasar Modal Indonesia: Pengantar dan Studi Kasus. Bogor: 

Ghalia Indonesia.
Yusof, R.M, et.al. 2006. Macroeconomic Variables and Stock Returns in the Post 1997 

Financial Crisis: An Application of the ARDL Model. Global Conference 
on Business and Economics, Gutman Conference Center, USA, Oktober 
2006.

Yusof, R.M & Majid, M.S.A. 2007. Stock Market Volatility Transmission in 
Malaysia:Islamic Versus Conventional Stock Market. Journal Islamic Economics. 
Vol. 20 No. 2, pp. 17-35.


