Universitas Kristen Petra 3.1. Jenis Penelitian dan Gambaran dari Populasi Penelitian
Penelitian ini dilakukan dengan menggunakan data-data dokumenter dari Bursa Efek Jakarta (BEJ) untuk nilai tukar mata uang dan indeks harga saham dan pencarian data sekunder (suku bunga) melalui website, periode 1 Januari 2001- 31 Desember 2003. Oleh karena itu jenis penelitian ini tergolong historical research atau documentary research.
3.2. Teknik Penarikan Sampel
Teknik penarikan sampel yang digunakan adalah teknik purposive sampling, di mana sampel yang dipergunakan sengaja dipilih agar dapat mewakili populasinya dan dapat memenuhi tujuan penelitian. Sampel yang dipergunakan dalam penelitian dipilih dengan kriteria sebagai berikut:
1. Rata-Rata Nilai Tukar Mata Uang pada 5 negara di Asia (Jepang, Hongkong, RRC, Filipina, dan Thailand) selama 3 tahun, yaitu dari tanggal 1 Januari 2001 sampai dengan 31 Desember 2003.
- Jepang menggunakan data nilai tukar Yen Jepang tehadap Dolar Amerika (bulanan)
- Hong Kong menggunakan data nilai tukar Dolar Hongkong tukar terhadap Dolar Amerika (bulanan)
- RRC menggunakan data nilai tukar Yuan China terhadap Dolar Amerika (bulanan)
- Filipina menggunakan data nilai tukar Peso Filipina terhadap Dolar Amerika (bulanan)
- Thailand menggunakan data nilai tukar Baht Thailand terhadap Dolar Amerika (mingguan)
Universitas Kristen Petra 2. Rata-rata suku bunga deposito dari 5 negara di Asia (Jepang, Hong Kong, RRC, Filipina, dan Thailand) selama 3 tahun, yaitu dari tanggal 1 Januari 2001 sampai dengan 31 Desember 2003.
- Jepang menggunakan data suku bunga bulanan (www.bi.go.id) - Hong Kong menggunakan data suku bunga bulanan
(www.info.gov.hk/hkma)
- RRC menggunakan data suku bunga bulanan (www.cbc.gov.tw/) - Filipina menggunakan data suku bunga bulanan
(www.bsp.gov.ph/)
- Thailand menggunakan data suku bunga mingguan (www.bot.or.th/)
Perbedaan periode data yang digunakan oleh penulis, terkait dengan data yang tesedia di website.
3. Rata-rata harga penutupan (closing price) Indeks Harga Saham Gabungan Indonesia dan 5 negara di Asia (Jepang, Hong Kong, RRC, Filipina, dan Thailand) selama 3 tahun, yaitu dari tanggal 1 Januari 2001 sampai dengan 31 Desember 2003.
Untuk Penelitian Tahap I (Hipotesa 1 dan 2), menggunakan data rata-rata Indeks Harga Saham (kecuali IHSG Indonesia) disesuaikan dengan data rata-rata suku bunga yang tersedia masing-masing negara yang bersangkutan. Sedangkan untuk Penelitian Tahap II (Hipotesa 3), menggunakan data rata-rata Indeks Harga Saham (termasuk IHSG Indonesia) harian/bulanan. Data harian digunakan untuk analisis teknikal, sedangkan data bulanan digunakan untuk analisis korelasi bivariate.
3.3. Pembatasan Lingkup Penelitian
Beberapa keterbatasan dalam penelitian ini adalah:
1. Variabel ekonomi makro yang digunakan dalam penelitian ini hanya variabel nilai tukar dan suku bunga. Karena sesuai dengan hasil penelitian Sudjono bahwa hanya variabel suku bunga, dan rupiah yang memiliki hubungan terhadap Indeks Harga Saham di Bursa Efek Jakarta.
Universitas Kristen Petra 2. Data penelitian untuk negara Jepang, Hong Kong, RRC, dan Filipina
menggunakan data bulanan, sedangkan Thailand menggunakan data mingguan. Oleh karena itu, hasil penelitian ini belum dapat mengungkap lebih jauh informasi yang ada (terutama mengenai dampak lag suatu variabel ekonomi makro terhadap variabel lainnya (nilai tukar mata uang dan suku bunga)) dan informasi mengenai pengaruh suku bunga terhadap Indeks Harga Saham untuk jangka pendek, misalnya: data harian atau mingguan.
3.4. Variabel dan Definisi Operasional Variabel
Variabel yang akan dibahas dalam penelitian ini adalah nilai tukar mata uang (exchange rate), suku bunga (interet rate), dan indeks harga saham.
Dalam penelitian ini, definisi operasional variabel yang digunakan adalah sebagai berikut:
1. Nilai tukar mata uang : harga, di mana mata uang suatu negara dapat dikonversikan menjadi mata uang negara lain (dalam hal ini 5 mata uang di Asia dikonversikan ke dalam USD Dollar, yaitu : Yen Jepang terhadap Dolar Amerika (USDJPY), Dolar Hong Kong terhadap Dolar Amerika (USDHKD), Yuan China terhadap Dolar Amerika (USDCNY.HBH), Peso Filipina terhadap Dolar Amerika (USDPHP), Bath Thailand terhadap Dolar Amerika (USDTHB).
2. Suku bunga (deposito) : imbalan atas penyertaan sejumlah uang pada sebuah lembaga keuangan (dalam hal ini 5 negara di Asia : Jepang, Hong Kong, RRC, Philippina, dan Thailand).
3. Indeks Harga Saham: merupakan indikator yang secara umum mencerminkan kecenderungan pergerakan harga saham di Bursa Efek.
Dalam penelitian ini melihat adanya suatu hubungan (korelasi) antara bursa Efek di Indonesia dengan Bursa Efek yang terdapat pada 5 negara di Asia.
3.5. Metode dan Prosedur Pengumpulan Data
Data yang dipergunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder yang dikumpulkan dari Telerate berupa:
Universitas Kristen Petra 1. Nilai tukar harian Yen Jepang (mata uang Jepang) terhadap USD (mata
uang Amerika), Dolar Hongkong (mata uang Hongkong) terhadap USD, Yuan China (mata uang RRC) terhadap USD, Peso Filipina (mata uang Filipina) terhadap USD, dan Baht Thailand (mata uang Thailand) terhadap USD.
2. Harga penutupan (closing price) harian Indeks Harga Saham Gabungan Indonesia, dan Indeks Harga Saham 5 Negara di Asia.
Data sekunder yang dikumpulkan dari Telerate Pojok BEJ di Laboratorium Pasar Modal Universitas Kristen Petra. Sedangkan suku bunga deposito (deposit’s rate) yang berlaku di Jepang, Hongkong, RRC, Filipina, dan Thailand diperoleh dari internet.
3.6. Teknik Analisa Data
Data yang telah diperoleh kemudian diolah dengan langkah-langkah sebagai berikut:
3.6.1. Tahap Penghitungan Rata-Rata:
Sebelum data diolah, dilakukan penghitungan rata-rata bagi data harian untuk mendapatkan data mingguan dan bulanan untuk tiap-tiap variabel, dengan menggunakan Arithmetic Mean dan Geometric Mean. Arithmetic Mean digunakan untuk merata-rata data suku bunga dan indeks harga saham, sedangkan Geometric Mean digunakan untuk merata-rata data nilai tukar mata uang.
Formula Arithmetic Mean:
n
X =
∑
X (3.1)Dimana:
X = mean X = data n = jumlah data
Universitas Kristen Petra Formula Geometric Mean:
Geometric Mean = {(1 + x1) (1 + x2)…(1 + xn)}1/n- 1 (3.2) Dimana:
x = data
n = jumlah data
3.6.2. Tahap Uji Asumsi Klasik:
Melakukan Uji Asumsi Klasik (Pada Penelitian Tahap I), meliputi:
a) Autokorelasi
Bertujuan menguji apakah dalam suatu model regresi linear ada korelasi antara kesalahan pengganggu pada periode t dengan kesalahan pada periode t-1 (sebelumnya). Jika terjadi korelasi, maka dinamakan ada problem autokorelasi.
Autokorelasi muncul karena observasi yang berurutan sepanjang waktu berkaitan satu sama lain Masalah ini timbul karena residual (kesalahan pengganggu) tidak bebas dari satu observasi ke observasi lainnya. Hal ini sering ditemukan pada data runtut waktu atau time series karena “gangguan” pada seseorang individu/kelompok yang berbeda.
Menguji autokorelasi dengan Dicky Fuller test pada data nilai tukar mata uang, suku bunga, dan Indeks Harga Saham:
∆Yt = α + B1Yt-1 (3.3) Dimana:
∆Yt = selisih nilai tukar mata uang, suku bunga, dan Indeks Harga Saham pada periode t
α, B1 = parameter model
Yt-1 = nilai tukar mata uang,suku bunga, dan Indeks Harga Saham pada periode t-1 Menguji autokorelasi dengan Durbin Watson test dari data nilai tukar mata uang, suku bunga, dan Indeks Harga Saham untuk masing-masing negara dengan menggunakan persamaan:
Universitas Kristen Petra
∑
∑
=
=
=
= − −
µ µ µ
= t n
2 t
t2 n t
2 t
1 2 t
t )
(
d (3.4)
Dimana:
µ = nilai residual dari pengujian Dickey Fuller pada data nilai tukar mata uang, t suku bunga, dan Indeks Harga Saham pada periode t
t−1
µ = nilai residual dari pengujian Dickey Fuller pada data nilai tukar mata uang, suku bunga, dan Indeks Harga Saham pada periode t-1
Pengambilan keputusan ada tidaknya autokorelasi dengan mempergunakan Uji Durbin-Watson:
1). Bila nilai DW terletak antara batas atas atau upper bound (du) dan (4-du), maka koefisien autokorelasi sama dengan nol, berarti tidak ada autokorelasi.
2). Bila nilai DW lebih rendah daripada batas bawah atau lower bound (dl), maka koefisien autokorelasi lebih besar daripada nol, berarti ada autokorelasi positif.
3). Bila nilai DW lebih besar daripada (4-dl), maka koefisien autokorelasi lebih kecil daripada nol, berarti ada autokorelasi negatif.
4). Bila nilai DW terletak di antara batas atas (du) dan batas bawah (dl) atau DW terletak antara (4-du) dan (4-dl), maka hasilnya tidak dapat disimpulkan.
Hasil P-value yang signifikan (lebih kecil dari 0.05) menunjukkan bahwa data tersebut signifikan (Tidak ada autokorelasi)
b) Heteroskedastisitas
Uji Heteroskedastis bertujuan menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan variance dari residual satu pengamatan ke pengamatan yang lain. Jika variance dari residual satu pengamatan ke pengamatan yang lain tetap, maka disebut Homoskedastisitas dan jika berbeda disebut Heteroskedastisitas.
Model regresi yang baik adalah yang Homoskedastisitas atau tidak terjadi Heteroskedastisitas. Kebanyakan data cross section mengandung situasi
Universitas Kristen Petra heteroskedastisitas, karena data ini menghimpun data yang mewakili berbagai ukuran (kecil, sedang, dan besar).
Ada beberapa cara untuk mendeteksi ada atau tidaknya heterokedastisitas, dalam penelitian ini penulis menggunakan metode grafik scaterplot. Dasar analisis:
1). Jika ada pola tertentu, seperti titik-titik yang ada membentuk pola yang teratur (bergelombang, melebar kemudian menyempit), maka mengindikasikan telah terjadi heterokedastisitas.
2). Jika tidak ada pola yang jelas serta titik-titik menyebar diatas dan dibawah angka 0 pada sumbu y, maka tidak terjadi heterokedastisitas.
c). Normalitas
Uji Normalitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi, variabel terikat dan variabel bebas keduanya mempunyai distribusi normal ataukah tidak. Model regresi yang baik adalah memiliki distribusi normal atau mendekati normal. Untuk menguji apakah distribusi data normal atau tidak dapat dilakukan dengan beberapa cara, dalam penelitian ini penulis menggunakan analisis grafik.
Salah satu cara termudah untuk melihat normalitas adalah melihat histogram yang mebandingkan antara data observasi dengan distribusi yang mendekati distribusi normal. Namun demikian dengan hanya melihat histogram hal ini bisa menyesatkan khususnya untuk jumlah sampel yang kecil. Metode yang lebih handal adalah dengan melihat normal probability plot yang membandingkan distribusi kumulatif dari data sesungguhnya dengan distribusi kumulatif dari distribusi normal. Distribusi normal akan membentuk satu garis lurus diagonal, dan plotting data akan dibandingkan dengan garis diagonal. Jika distribusi data adalah normal, maka garis yang menggambarkan data sesungguhnya akan mengikuti garis diagonalnya.
Pada prinsipnya normalitas dapat dideteksi dengan melihat penyebaran data atau titik pada sumbu diagonal dari grafik atau dengan melihat histogram dari residualnya. Dasar pengambilan keputusan:
Universitas Kristen Petra 1). Jika data menyebar di sekitar garis diagonal dan mengikuti arah garis diagonal atau grafik histogramnya menunjukkan pola distribusi normal, maka model regresi memenuhi asumsi normalitas.
2). Jika data menyebar jauh dari garis diagonal dan atau tidak mengikuti arah garis diagonal atau grafik histogram tidak menunjukkan pola distribusi normal, maka model regresi tidak memenuhi asumsi normalitas.
d). Multikolinieritas
Uji multikolinieritas bertujuan untuk menguji apakah model regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel bebas (independen). Model regresi yang baik seharusnya tidak terjadi korelasi diantara variabel bebas. Jika variabel bebas saling berkorelasi, maka variabel-variabel ini tidak ortogonal.
Untuk mendeteksi ada atau tidaknya multikolinieritas di dalam model regresi adalah sebagai berikut:
1. Nilai R2 yang dihasilkan oleh suatu estimasi model regresi empiris sangat tinggi, tetapi secara individual variabel-variabel bebas banyak yang tidak signifikan mempengaruhi variabel terikat
2. Menganalisa matrik korelasi variabel-variabel bebas. Jika antar variabel bebas ada korelasi yang cukup tinggi (umumnya diatas 0,90), maka hal ini merupakan indikasi adanya multikolinieritas. Tidak adanya korelasi yang tinggi antar variabel bebas tidak berarti bebas dari multikolieritas
3. Multikolinieritas dapat juga dilihat dari:
- nilai tolerance dan lawannya
- Variance Inflation Factor (VIF), jika VIF lebih besar dari 5, maka variabel bebas tersebut memiliki persoalan multikolineritas dengan variabel bebas lainnya.
Kedua ukuran ini menunjukkan setiap variabel bebas manakah yang dijelaskan oleh variabel bebas lainnya.
3.6.3. Uji panjang lag
Uji ini diperlukan karena teknik statistik yang selanjutnya digunakan untuk melakukan analisa lebih lanjut, merupakan alat analisa yang sangat peka
Universitas Kristen Petra terhadap perbedaan panjang lag. Lag digunakan untuk menentukan seberapa lama waktu yang dibutuhkan oleh variabel-variabel ekonomi makro untuk memberikan dampak pada indeks harga saham.
Untuk penghitungan panjang lag maka rumus umum yang digunakan adalah sebagai berikut:
∆Yt = β0 + β1 yt + β2 y t-1 + β3 yt-2 + ... + βnyt-n-1 (3.5)
Dimana:
∆Yt : selisih pertama dari variabel tergantung
β0 : intercept
β1, β2, … βn : koefisien yt : variabel bebas
Variabel-variabel ekonomi makro dan error correction yang akan dicari panjang lag-nya akan dimasukkan sebagai variabel bebas (x). Dari hasil penghitungan rumus yang ada, kemudian akan diregresikan dan hasilnya akan dicari lag tertinggi dan signifikan dengan menggunakan tingkat signifikan 95%.
Jika tidak ditemukan akan diambil lag nol (Gujarati,1995). Uji panjang Lag dilakukan menurut cara Gujarati.
3.6.4 Granger Causality Test
Uji ini dilakukan untuk mengetahui apakah ada hubungan kausalitas variabel nilai tukar mata uang dengan suku bunga.
Formulanya:
∑ ∑
= α − + = β − +
= n 1 i
n 1
j j t j 1t
i t i
t IR ER u
ER (3.6)
∑ ∑
= λ − + = δ − +
= m 1 i
m 1
j j t j 2t
i t i
t IR ER u
IR (3.7)
Universitas Kristen Petra Dimana:
ER = nilai tukar mata uang IR = suku bunga
t = jumlah lag pada periode i i, j = periode waktu
Dalam granger causality test, dilakukan uji F untuk mengetahui apakah semua variabel independen secara bersamaan dapat mempengaruhi variabel dependen. Pengujian ini menggunakan distribusi F dengan membandingkan antara nilai kritis F dengan nilai Ftest atau rasio yang terdapat pada tabel Analysis of variance.
Formulanya:
) k n ( / e
m / ) e e
F (
12
12 22
−
= −
∑
∑ ∑
(3.8)Dimana :
∑
e12 : RSS, jumlah kuadrat residu ( Residual Sum of Square) dari fungsi tanpa restriksi∑
e22: RSS dari fungsi restriksi n : jumlah pengamatank : jumlah parameter dalam fungsi “tanpa restriksi”
m : jumlah restriksi linier yang “ dimasukkan”
Dalam penelitian ini uji F digunakan untuk:
1). Menguji apakah variabel independen (suku bunga, dan nilai tukar mata uang pada periode lag nol) berpengaruh secara signifikan terhadap Variabel Nilai Tukar Mata Uang (variabel dependen).
2). Menguji apakah variabel independen (nilai tukar mata uang, dan suku bunga pada periode lag nol) berpengaruh secara signifikan terhadap Variabel Suku Bunga (variabel dependen).
Universitas Kristen Petra 3.6.5. Tahap Analisa Regresi (OLS)
a). Regresi Linier Sederhana digunakan untuk mengetahui besarnya pengaruh suku bunga deposito terhadap Indeks Harga Saham.
Persamaan Regesi yang dipergunakan:
Y = β0 + β1x1 +u1 (3.9)
Y = Indeks Harga Saham masing-masing negara
β0 = Intercept yang menunjukkan besarnya suku bunga deposito, apabila estimasi suku bunga deposito = 0
β1 = Koefisien regresi yang menggambarkan besarnya pengaruh suku bunga deposito terhadap Indeks Harga Saham.
X1 = Estimasi suku bunga deposito U1 = Random Error
b). Menggunakan Koefisien Determinasi (R2), untuk mengukur proporsi variasi variabel terikat yang dijelaskan oleh variabel-variabel bebasnya.
R2 digunakan untuk menjelaskan kemampuan variasi variabel dependen, yaitu : Indeks Harga Saham yang dapat dijelaskan oleh variabel Suku Bunga Deposito.
Model dari analisis koefisien determinasi parsial adalah:
TSS
R
2= ESS (3.10)Keterangan:
ESS = jumlah kuadrat yang dijelaskan TSS = jumlah kuadrat total
R2 berada diantara 0 dan 1 dimana mempunyai arti sebagai berikut:
- Bila R2 mendekati 1 atau sebesar 1 artinya pengaruh variabel independen terhadap variabel dependen kuat .
Universitas Kristen Petra
- Bila R2 mendekati 0 artinya tidak ada hubungan antara variabel independen dengan variabel dependen.
c). Uji T
Digunakan dengan tujuan untuk mengetahui apakah ada hubungan antara variabel bebas dengan variabel terikat secara parsial.
Dalam penelitian ini uji t digunakan untuk:
Menguji apakah variabel independen (suku bunga) berpengaruh terhadap Indeks Harga Saham (variabel dependen). Dengan melakukan pengujian hipotesis terhadap koefisien regresi suku bunga deposito pada variabel independen.
Uji ini dilakukan dengan menggunakan program SPSS 10.0, dengan selang kepercayaan / keyakinan sebesar 95% (α = 5% ).
Formulanya :
SE(ˆ ) ˆ t
i i
* i
β β
= β − (3.11)
Dimana:
t* = t hitung
βi = koefisien regresi
ˆβ = estimasi koefisien regresi i
SE (ˆβ ) = Standard error estimasi koefisien regresi i
3.6.6. Uji Korelasi antara IHSG dengan Indeks 5 Negara di Asia
Melakukan analisis Korelasi Bivariate (Product Moment Pearson) pada penelitian Tahap II. Korelasi Bivariate (Product Moment Pearson) digunakan untuk mengukur keeratan hubungan di antara hasil-hasil pengamatan dari populasi yang mempunyai dua varian (bivariate). Perhitungan ini mensyaratkan bahwa populasi asal sampel mempunyai dua varian dan berdistribusi normal. Korelasi Pearson banyak digunakan untuk mengukur korelasi data interval atau ratio.
Dalam hal ini data yang dipakai oleh penulis merupakan data interval.
Formulanya :
Universitas Kristen Petra 3
, 12
wv r
r = (3.12)
2 2 i
i
i i
) v v ( ) w w (
) v v ( ) w w (
∑ ∑
∑
−
−
−
= − (3.13)
∑
∑ ∑
=
2
2 i
i i i
v w
v
w (3.14)
3.6.7. Uji Hipotesis Untuk Hipotesa pertama:
H0 : β11=β12=0, nilai tukar mata uang tidak memiliki hubungan timbal balik terhadap suku bunga
H1: β11≠β12≠0, nilai tukar mata uang memiliki hubungan timbal balik terhadap suku bunga
Untuk menguji kedua hipotesa (H1,H0) dengan statistik F, menggunakan kriteria pengambilan keputusan sebagai berikut:
H0 ditolak bilamana Fhitung > Ftabel artinya nilai tukar mata uang berpengaruh terhadap suku bunga, dan suku bunga berpengaruh terhadap nilai tukar mata uang.
(ada hubungan timbal balik antara nilai tukar mata uang dengan suku bunga) H0 diterima bilamana Fhitung < Ftabel artinya nilai tukar tidak berpengaruh terhadap suku bunga secara signifikan, dan suku bunga tidak berpengaruh terhadap nilai tukar mata uang secara signifikan. (tidak ada hubungan timbal balik antara nilai tukar mata uang dengan suku bunga).
Untuk Hipotesa kedua
H0 :βs = 0, suku bunga tidak berpengaruh terhadap Indeks Harga Saham H1 : βs ≠ 0, suku bunga berpengaruh terhadap Indeks Harga Saham Kriteria Penolakan dan Penerimaan H0 adalah sebagai berikut:
H0 ditolak bilamana Thitung > Ttabel artinya suku bunga berpengaruh secara signifikan terhadap Indeks Harga Saham .
H0 diterima bilamana Thitung < Ttabel artinya suku bunga tidak berpengaruh secara signifikan terhadap Indeks Harga Saham.
Universitas Kristen Petra Untuk Hipotesa ketiga
H0 : rx = 0, yang berarti tidak ada korelasi antara Indeks Harga Saham salah satu negara dari 5 negara di Asia dengan IHSG Indonesia
H1 : rx ≠ 0, yang berarti ada korelasi antara Indeks Harga Saham salah satu negara dari 5 negara di Asia dengan IHSG Indonesia
Kriteria Penolakan dan Penerimaan H0 adalah sebagai berikut:
H0 ditolak bilamana Sig < α artinya ada korelasi antara Indeks Harga Saham salah satu negara dari 5 negara di Asia dengan IHSG Indonesia.
H0 diterima bilamana Sig > α artinya tidak ada korelasi antara Indeks Harga Saham salah satu negara dari 5 negara di Asia dengan IHSG Indonesia
3.6.8. Pola Pergerakan Indeks 6 Negara Di Asia
Melakukan analisis teknikal dengan bantuan program metastock, untuk mengetahui secara garis besar pola kecenderungan pada ke-enam Indeks Harga Saham, yaitu: Nikkei Stock Average 225 Index, Hang Seng Index, Shenzhen Composite Index, PSE Index, SET Index, dan Indeks Harga Saham Gabungan.
Tren/Pola merupakan serangkaian titik tertinggi dan terendah dari harga yang memiliki kecenderungan untuk bergerak naik (ascending/up), turun (descending/down), atau menyamping (sideways).
