Syntax
Literate: Jurnal Ilmiah
Indonesia p–ISSN: 2541-0849 e-ISSN: 2548-1398
Vol.
7, No. 10, Oktober 2022
PENGARUH STIMULUS EKONOMI AS DAN
MAKRO EKONOMI INDONESIA TERHADAP YIELD SURAT BERHARGA NEGARA INDONESIA DAN
KINERJA IHSG SEBAGAI INTERVENING SELAMA COVID 19
(PERIODE PENELITIAN 2019 – 2021)
Rakhmat Fitrayudha Sandinanto, Susanti Widhiastuti
Sekolah Tinggi Ilmu
Ekonomi IPWI Jakarta, Indonesia
Email: [email protected]*
Abstrak
Tujuan penelitian ini adalah
mengetahui pengaruh stimulus ekonomi AS dan makro ekonomi Indonesia terhadap
yield Surat Berharga Negara (SBN) Indonesia dan kinerja IHSG sebagai
intervening selama Covid 19. Penelitian dilaksanakan dengan mengumpulkan data –
data sekunder makro ekonomi seperti yield SBN Indonesia, yield US Treasury,
suku bunga Fed Fund Rate, nilai inflasi Indonesia, nilai tukar USD/IDR, dan
kinerja IHSG rentang waktu Januari 2019 hingga Desember 2021, jumlah sampel
data yang digunakan sebanyak 11 indikator dengan total sampel adalah 396. Alat
yang digunakan untuk mengolah dan menganalisis data penelitian menggunakan program
SmartPLS (Partial Least Squares) versi 3.3.9. Penelitian menunjukkan bahwa
Yield US Treasury terhadap yield SBN Indonesia melalui intervening kinerja IHSG
mempunyai pengaruh negatif dan signifikan. Suku bunga Fed Fund Rate dan nilai
tukar USD/IDR terhadap yield SBN Indonesia melalui intervening kinerja IHSG
mempunyai pengaruh positif dan signifikan. Nilai inflasi Indonesia terhadap
yield SBN Indonesia melalui intervening kinerja IHSG mempunyai pengaruh positif
namun tidak signifikan.
Kata Kunci: Yield, IHSG, stimulus ekonomi
Abstract
The purpose of this study was to
determine the effect of the US economic stimulus and Indonesia's macroeconomic
stimulus on changes in the yield of Indonesian Government Securities (SBN) and
the performance of the JCI as an intervening during Covid 19. The study was
conducted by collecting secondary macroeconomic data such as yields on
Indonesian government securities, yields on US Treasury, Fed Fund Rate interest
rate, Indonesian inflation rate, USD/IDR exchange rate, and JCI performance
from January 2019 to December 2021, the number of data samples used is 11
indicators with a total sample of 396. The tools used to process and analyze
the data is the SmartPLS (Partial Least Squares) version 3.3.9 program. The
research shows that US Treasury yields on Indonesian SBN yields through
intervening JCI performance have a negative and significant effect. The Fed
Fund Rate and the USD/IDR exchange rate on Indonesian SBN yields through
intervening JCI performance have a positive and significant impact. The value
of Indonesia's inflation on Indonesian SBN yields through intervening JCI
performance has a positive but not significant effect.
Keywords: Yield, JCI, economic stimulus.
Pendahuluan
Corona Virus Disease 2019 (Covid – 19) yang diduga semula
berawal dari suatu wilayah di Wuhan, China tersebar sedemikian cepatnya secara
global hingga menjadi suatu pandemi yang menyebabkan kelumpuhan masal terutama
di bidang ekonomi. Indonesia dan Amerika Serikat (AS) sebagai negara besar yang
tidak luput dari situasi pandemi ini, menghadapi tantangan yang luar biasa
mulai dari pertumbuhan ekonomi yang melambat, gelombang PHK yang mulai
berjalan, hingga berbagai analisa dan proyeksi akan ancaman resesi ekonomi.
Masing – masing pemerintah negara melalui lembaga atau
departemen terkait, mengambil berbagai upaya dalam mengantisipasi kemungkinan
terjadinya krisis ekonomi. Bank Indonesia (BI) dan Kementerian Keuangan
(Kemenkeu) mengeluarkan bauran kebijakan secara moneter & fiskal yaitu
penerbitan dan pembelian Surat Berharga Negara (SBN) pada pasar perdana dan
pendalaman pasar pada investor baik domestik maupun internasional atas
penerbitan SBN tersebut. (Bank Indonesia dan Kementerian Keuangan, 2020). Di
sisi lain, pemerintah AS melalui Federal Reserve System (the Fed) melakukan
serangkaian kebijakan moneter pula untuk mengantisipasi tekanan ekonomi akibat
pandemi tersebut melalui stimulus ekonomi yang disebut sebagai Quantitative
Easing (QE), seiring dengan membaiknya data – data ekonomi AS seperti tingkat
pengangguran, target inflasi sebesar minimum 2% dan jumlah penduduk yang
divaksinasi mengalami peningkatan, the Fed kembali mengambil kebijakan untuk
mengurangi QE atau yang disebut sebagai Tapering Off (TO).
Secara historikal, kebijakan QE dan TO ini pernah dilakukan
AS ketika terjadinya krisis akibat Subprime Mortgage tahun 2008 sehingga pada
saat itu pemerintah AS perlu mengambil langkah – langkah penyelamatan ekonomi
AS. Kebijakan QE efektif dimulai pada bulan Maret 2009 dan diakhiri dengan TO
pada bulan Desember 2013, setelah the Fed menilai ada perbaikan pada
perekonomian AS. Dampak yang dirasakan oleh Indonesia saat itu adalah
terjadinya capital flight dan pelemahan nilai tukar Rupiah terhadap Dolar AS (Dinata & Oktora,
2020)
dan memukul keras pasar obligasi di Indonesia dengan naiknya
yield, anjloknya harga SBN dan naiknya peringkat risiko utang pemerintah (Siahaan & Panahatan, 2019)
Pada penelitian yang dilakukan sebelumnya, terdapat hubungan
jangka panjang pada masing – masing variabel nilai tukar, inflasi IHSG, dan
tingkat suku bunga terhadap kebijakan QE, bahkan pada jangka pendek terdapat
hubungan yang signifikan(Indrajati, D. S., Hakim, 2016). Terkait dengan yield SBN, faktor inflasi dan nilai tukar
Rupiah secara simultan memberikan pengaruh terhadap yield Obligasi Ritel
Indonesia (sebagai bagian dari SBN) (Lumbantobing, 2014). Penelitian yang dilakukan oleh Sihombing dan Sundoro (2017)
menyebutkan bahwa seluruh variabel ekonomi (tingkat bunga BI, inflasi,
pertumbuhan ekonomi dan jumlah uang beredar) memberikan pengaruh baik positif
maupun negatif terhadap yield SBN.
Jika melihat penelitian terdahulu mengenai pengaruh kebijakan
stimulus AS baik QE dan TO, Siahaan dan Panahatan (2020) meneliti bahwa BI
rate, Fed rate dan inflasi memberikan pengaruh signifikan secara negatif
terhadap harga SBN yang secara tidak langsung akan mempengaruhi yield SBN pula.
Pada penelitian yang dilakukan oleh Ichsan, Agusalim, dan Abdullah (2018)
menunjukkan bahwa US treasury yield, kurs USD/IDR, oil price, credit default
swap (CDS) dan yield surat berharga Brazil memberikan pengaruh baik positif maupun
negatif terhadap SBN. Sedangkan Permanasari dan Kurniasih (2021) melihat bahwa
inflasi, US treasury yield secara parsial tidak memberi pengaruh signifikan
terhadap yield SBN. Di sisi lain, kebijakan stimulus AS tersebut memberikan
pengaruh terhadap kinerja IHSG sebagaimana penelitian yang dilakukan Maduma
(2015) yang menyimpulkan bahwa US treasury yield berpengaruh negatif namun
tidak signifikan terhadap IHSG namun pergerakan nilai tukar USD/IDR dan inflasi
Indonesia berpengaruh signifikan terhadap IHSG. Lebih lanjut pada penelitian
Andriani dan Widhiastuti (2016), suku bunga BI, kurs USD/IDR dan inflasi
Indonesia secara simultan berpengaruh signifikan terhadap indeks harga saham
perbankan meskipun secara parsial hanya kurs USD/IDR dan inflasi Indonesia yang
berpengaruh signifikan.
Tujuan dari penelitian ini adalah mencoba melihat kembali
variabel – variabel yang akan memberikan pengaruh terhadap yield SBN Indonesia
terutama di masa sebelum dan ketika pandemi COVID 19 berjalan sebagai respon
terhadap situasi terkini terkait dengan kebijakan stimulus ekonomi dan moneter
yang terjadi di Indonesia dan AS.
Metode
Penelitian
1. Desain
Penelitian
Jenis penelitian yang digunakan
adalah hypothesis testing yaitu bertujuan untuk menilai hasil penelitian lain
atau penelitian sebelumnya (Maduma, 2015).
Populasi pada penelitian ini
adalah Surat Berharga Negara (SBN/Obligasi Negara) seri benchmark dengan tenor
1, 2, 3, 5, 10, 15, 20 dan 30 tahun pada periode Januari 2019 hingga Desember
2021. Pengambilan sampel pada penelitian ini dilakukan secara purposive
sampling, dimana penentuannya didasarkan pada karakteristik atau ciri – ciri
tertentu berdasarkan ciri atau sifat populasinya. Berdasarkan pertimbangan dan
kriteria, yaitu seri – seri yang umumnya diperdagangkan di pasar secara aktif
dan menjadi acuan (benchmark), maka Surat Berharga Negara (SBN/Obligasi Negara)
yang digunakan sebagai sampel pada penelitian ini adalah seri yield secara
komposit dengan tenor 2, 5, 10 dan 15 tahun pada periode Januari 2019 hingga Desember
2021.
Teknik pengumpulan data pada
penelitian ini dengan mengumpulkan data sekunder dan data kuantitatif dengan
metode dokumentasi, yaitu kegiatan pengumpulan data yang dilakukan melalui
penelusuran dokumen. Teknik ini dilakukan dengan memanfaatkan dokumen – dokumen
tertulis, gambar, foto, atau benda – benda lainnya yang berkaitan dengan aspek
– aspek yang diteliti (Widodo, 2019). Operasional veriabel pada
penelitian ini adalah sebagai berikut :
2.
Unit Analisis
Teknik pengumpulan data pada
penelitian ini dengan mengumpulkan data sekunder dan data kuantitatif dengan
metode dokumentasi, yaitu kegiatan pengumpulan data yang dilakukan melalui
penelusuran dokumen. Teknik ini dilakukan dengan memanfaatkan dokumen – dokumen
tertulis, gambar, foto, atau benda – benda lainnya yang berkaitan dengan aspek
– aspek yang diteliti (Widodo, 2019). Pada penelitian ini, alat yang
digunakan untuk mengolah dan menganalisis data penelitian yang didapatkan yaitu
dengan menggunakan program SmartPLS (Partial Least Squares) versi 3.3.9.
Jika suatu model dibentuk dengan
menggunakan variabel intervening, maka teknik analisis yang dapat digunakan
untuk menyelesaikan hal ini adalah analisis jalur (path analysis), dimana
analisis jalur memungkinkan untuk menguji hubungan langsung antar variabel
maupun hubungan tidak langsung antar variabel dalam model (Ghozali, I., & Latan, 2015). Pada penelitian ini analisis
jalur tersebut menggunakan metode PLS-SEM yang terdiri dari dua sub model yaitu
model pengukuran (measurement model) atau sering disebut outer model dan model
struktural (structural model) atau sering disebut inner model. Model pengukuran
menunjukkan bagaimana variabel manifest atau observed variable mempresentasi
variabel laten untuk diukur. Sedangkan model struktural menunjukkan kekuatan
estimasi antar variabel laten atau konstruk (Ghozali, I., & Latan, 2015). Analisis metode PLS-SEM tidak
mensyaratkan adanya asumsi distribusi tertentu untuk estimasi parameter (Ghozali, I., & Latan, 2015).
Pengujian hipotesis merupakan
pembuktian atas dugaan sementara yang diajukan dalam penelitian (Widodo, 2019). Pada penelitian ini yang
menggunakan SmartPLS, pengujian hipotesis dilakukan menggunakan suatu proses
yang disebut bootstrapping. Dari proses tersebut didapatkan nilai pengaruh
tidak langsung (indirect effect) baik positif maupun negatif untuk menguji apakah
terdapat pengaruh signifikan melalui variabel intervening. Pengujian hipotesis
akan diterima apabila mempunyai nilai t (t value) > 1.96 dan nilai p (p
value) < 0.05 dengan tingkat signifikansi 5% (0.05).
Hasil
Dan Pembahasan
Gambaran Umum
Sampel
yang diambil pada penelitian
ini menggunakan purposive
sample, yaitu berdasarkan kriteria yang sudah ditentukan. Sebagai contoh, untuk data variabel Y menggunakan sampel data yield SBN Indonesia tenor 2, 5, 10, dan 15 tahun (GIDN2YR, GIDN5YR, GIDN10YR, dan GIDN15YR) periode akhir bulan
dan variabel X1 menggunakan
data yield US Treasury tenor 2, 5 dan 10 tahun
(USGG2YR, USGG5YR, dan USGG10YR) periode akhir bulan, dimana
sampel tersebut diambil dengan pertimbangan dari seri – seri yang aktif diperdagangkan dan menjadi acuan (benchmark). Sedangkan variabel X2 menggunakan data Fed Fund Rate (FDTR) periode
akhir bulan, variabel X3 menggunakan data inflasi Indonesia (IDCPIY) periode
akhir bulan, variabel X4 menggunakan data nilai tukar USD/IDR posisi penutupan (last price) akhir bulan dan variabel intervening Z menggunakan
data kinerja IHSG (JCI Index) posisi
akhir bulan. Adapun jumlah sampel data yang digunakan sebanyak 11 indikator dengan periode selama 36 bulan (periode 2019 – 2021) sehingga total sampel adalah 396.
Evaluasi Model Pengukuran (Outer
Model)
Sebagaimana tujuan dari
evaluasi model pengukuran
(outer model) yaitu melakukan
uji atas validitas dan reliabilitas konstruk dari penelitian yang dilakukan.
Uji Validitas
Dari hasil output uji validitas konvergen outer loading
didapatkan bahwa nilai loading factor dari setiap indikator konstruk > 0.70 yang berarti bahwa semua indikator
konstruk tersebut adalah valid dan dapat digunakan pada penelitian.
Selanjutnya dengan melakukan
uji validitas AVE (Average Variance Extracted) didapatkan hasil sebagai berikut:
Dari hasil output uji validitas AVE didapatkan bahwa nilai semua
indikator konstruk >
0.50 sehingga memenuhi persyaratan validitas konvergen.
Selanjutnya, dilakukan uji validitas diskriminan dengan hasil sebagai
berikut:
Dari hasil output uji validitas diskriminan didapatkan nilai akar kuadrat AVE (Fornell – Larcker Criterion) sekaligus nilai cross loading setiap variabel > 0.70 sehingga memenuhi kriteria.
Uji Reliabilitas
Uji reliabilitas dilakukan untuk membuktikan akurasi, konsistensi, dan ketepatan instrumen dalam mengukur konstruk. Pada penelitian ini uji reliabilitas dilakukan dengan dua cara
yaitu Cronbach’s Alpha dan Composite Reliability.
Dari hasil output uji reliabilitas didapatkan nilai Cronbach’s Alpha dan Composite Reliability semua variabel konstruk > 0.70 sehingga dapat disimpulkan bahwa semua variabel
dalam penelitian ini reliabel.
Evaluasi Model Struktural (Inner
Model)
Evaluasi
model struktural (inner model) bertujuan
untuk memprediksi hubungan antar variabel laten dengan melihat besaran presentase variance yang dijelaskan
dengan nilai R – Square (Ghozali, I.,
& Latan, 2015).
Nilai R – Square 0.75, 0.50 dan 0.25 dapat disimpulkan bahwa model berturut – turut kuat, moderat dan lemah.
Dari hasil output model struktural (inner model) didapatkan
nilai R – Square variabel
IHSG (Z) sebesar 0.805 yang berarti
mempunyai kriteria kuat dan sebesar 80.5% variabel IHSG (Z) dipengaruhi
oleh variabel – variabel independen (X) sedangkan 19.5% sisanya dipengaruhi oleh variabel lainnya yang tidak dimasukkan dalam penelitian ini. Kemudian variabel
SBN Indonesia (Y) mempunyai nilai
R – Square sebesar 0.918 yang berarti
mempunyai kriteria kuat dan sebesar 91.8% variabel SBN Indonesia (Y) dipengaruhi
oleh variabel – variabel independen (X) sedangkan 8.2% sisanya dipengaruhi oleh variabel lainnya yang tidak dimasukkan dalam penelitian ini.
Evaluasi Indeks Kualitas
Goodness of Fit merupakan ukuran tunggal yang digunakan untuk memvalidasi performa gabungan antara model pengukuran (outer model) dan model struktural
(inner model). Nilai Goodness
of Fit (GoF) diperoleh dari rata-rata average variance extracted (AVE) dikalikan nilai R Square (R²)
model. Sehingga nilai GoF didapatkan sebagai berikut:
𝑅²GoF= √(AVE ×R^2 )
GoF =
√(¯AVEׯ(R^2 )) = 0.925
Dari perhitungan GoF didapatkan sebesar 0.925 yang artinya berada pada kategori GoF besar, sehingga
model dalam penelitian ini sesuai dan layak untuk digunakan.
Evaluasi Hubungan Tidak Langsung (Indirect Effect)
Indirect effect (hubungan tidak langsung) merupakan hubungan positif atau negatif
untuk menguji apakah terdapat pengaruh signifikan antara variabel eksogen terhadap variabel endogen melalui variabel intervening. Pengujian hipotesis akan diterima apabila mempunyai nilai t (t value) >
1.96 dan nilai p (p value) < 0.05 dengan tingkat signifikansi 5% (0.05).
Pembahasan
Yield US Treasury terhadap
Yield SBN Indonesia dengan Kinerja IHSG sebagai variabel intervening.
Berdasarkan hasil uji hipotesis H1 didapatkan bahwa yield US Treasury terhadap
yield SBN Indonesia melalui intervening kinerja IHSG mempunyai pengaruh negatif dan signifikan. Hal ini menunjukkan bahwa kinerja IHSG mampu memediasi antara yield US
Treasury terhadap yield SBN Indonesia, sehingga apabila terjadi kenaikan pada yield US
Treasury, maka yield SBN Indonesia berpotensi turun dengan mediasi penuh kinerja IHSG, demikian pula sebaliknya.
Kenaikan
yield US Treasury menandakan bahwa
ekspektasi investor akan imbal hasil dari
pembelian surat berharga semakin tinggi terutama untuk jangka waktu
(tenor) yang lebih panjang,
dimana hal ini secara langsung
berpengaruh pada tingkat harga dari surat
berharga tersebut yang mengalami penurunan. Kebijakan lanjutan QE AS untuk mengantisipasi tekanan ekonomi akibat pandemi dipandang investor bahwa situasi ekonomi AS masih belum stabil
dan investor cenderung menempatkan
dananya pada negara – negara berkembang
termasuk Indonesia melalui berbagai instrumen salah satunya adalah bursa saham. Pada penelitian yang dilakukan oleh (Indrajati, D. S., Hakim, 2016), terdapat
hubungan jangka panjang antara kebijakan QE dengan IHSG bahkan pada jangka pendek bersifat signifikan. Pada penelitian (Gabriella &
Wijaya, 2015),
TBills secara parsial berpengaruh negatif dan tidak signifikan terhadap IHSG, hal ini karena
TBills merupakan instrumen bersifat jangka pendek (kurang dari 1 tahun),
ketika periode penelitian pada kejadiannya kebijakan QE diteruskan sebagai stimulus ekonomi AS dan
pada prakteknya instrumen dengan jangka waktu
yang lebih panjang yang digunakan sebagai acuan oleh investor. Pada penelitian
Permanasari (2021) yield US Treasury 10 tahun secara parsial
tidak berdampak terhadap yield SBN Indonesia, namun
pada penelitian tersebut hanya menggunakan data tenor 10 tahun sehingga tidak memberikan gambaran secara keseluruhan pengaruh terhadap yield SBN Indonesia.
Suku Bunga Fed Fund Rate terhadap
Yield SBN Indonesia dengan Kinerja IHSG sebagai variabel intervening.
Berdasarkan hasil uji hipotesis H2 didapatkan bahwa suku bunga
Fed Fund Rate terhadap yield SBN Indonesia melalui intervening kinerja IHSG mempunyai pengaruh positif dan signifikan. Hal ini menunjukkan bahwa kinerja IHSG mampu memediasi antara suku bunga
Fed Fund Rate terhadap yield SBN Indonesia, sehingga apabila terjadi kenaikan suku bunga Fed Fund Rate, maka yield SBN Indonesia berpotensi
naik dengan mediasi penuh kinerja IHSG, demikian pula sebaliknya.
Sejalan
dengan (The Financial Market Association, 2017) yang menyebutkan bahwa pengurangan stimulus oleh the Fed atau
tapering off (TO) telah membuat
dana asing yang tadinya masuk di Indonesia sejak adanya QE ramai-ramai keluar dari Indonesia dan pada penelitian (Yu et al., 2015), (Indrajati, D. S., Hakim, 2016) dan (Nugroho, 2014) yang menyebutkan
bahwa kebijakan QE AS memberikan dampak kepada kinerja IHSG, sedangkan pada penelitian (Andriyani &
Widhiastuti, 2017)
suku bunga tidak berpengaruh signifikan dengan arah positif namun
pada saham perbankan di
Bursa Efek Indonesia (BEI) sehingga
belum menggambarkan keseluruhan kinerja IHSG. Sebaliknya, penelitian (Siahaan & Panahatan, 2019) menyebutkan bahwa Fed Rate tidak berpengaruh signifikan meskipun mempunyai efek negatif terhadap yield SBN
Indonesia.
Nilai Inflasi Indonesia terhadap Yield SBN Indonesia dengan
Kinerja IHSG sebagai variabel
intervening.
Berdasarkan hasil uji hipotesis H3 didapatkan bahwa nilai inflasi
Indonesia terhadap yield SBN Indonesia melalui intervening kinerja IHSG mempunyai pengaruh positif namun tidak
signifikan. Hal ini menunjukkan bahwa kinerja IHSG tidak mampu memediasi antara nilai inflasi
Indonesia terhadap yield SBN Indonesia.
Pada penelitian (Andriyani &
Widhiastuti, 2017),
inflasi tidak berpengaruh signifikan pula meskipun arahnya positif, namun pada penelitian(Gabriella &
Wijaya, 2015)
inflasi secara parsial berpengaruh negatif dan signifikan terhadap IHSG, hal ini dimungkinkan karena pada penelitian ini dilakukan pada periode pandemi dimana bauran kebijakan
yang diambil oleh Bank Indonesia dan pemerintah khususnya dalam menjaga tingkat
inflasi sehingga tidak memberikan pengaruh yang signifikan terhadap kinerja IHSG. Sejalan pada penelitian (Yuliawati &
Suarjaya, 2017)
dimana inflasi berpengaruh namun tidak signifikan, pada penelitian (Siahaan & Panahatan, 2019) disebutkan bahwa inflasi
tidak berpengaruh signifikan meski negatif dan penelitian (Sihombing &
Sundoro, 2017)
disebutkan bahwa inflasi berpengaruh positif meskipun tidak disebutkan signifikansinya terhadap yield
SBN Indonesia.
Nilai Tukar USD/IDR terhadap Yield SBN Indonesia dengan
Kinerja IHSG sebagai variabel
intervening.
Berdasarkan hasil uji hipotesis H4 didapatkan bahwa nilai tukar
USD/IDR terhadap yield SBN Indonesia melalui intervening kinerja IHSG mempunyai pengaruh positif dan signifikan. Hal ini menunjukkan bahwa kinerja IHSG mampu memediasi antara nilai tukar
USD/IDR terhadap yield SBN Indonesia, sehingga jika terjadi
kenaikan (penguatan) nilai tukar USD terhadap IDR, maka yield SBN
Indonesia berpotensi naik dengan
mediasi penuh kinerja IHSG, demikian pula sebaliknya.
Penelitian (Niia & Hamzah,
2020)
menyebutkan bahwa IHSG dan nilai tukar mempunyai
hubungan negatif dan signifikan, penelitian (Gabriella & Wijaya,
2015)
juga menyebutkan nilai tukar rupiah secara parsial berpengaruh negatif dan signifikan. Penelitian (Niia & Hamzah,
2020)
menyebutkan bahwa nilai tukar tidak
berefek signifikan pada jangka pendek namun
signifikan pada jangka panjang terhadap yield, kemudian penelitian (Ichsan, M., Agusalim,
L., & Abdullah, 2018) menyebutkan nilai tukar berpengaruh
negatif signifikan terhadap yield SBN Indonesia pada jangka
panjang.
Implikasi Manajerial
Penelitian ini bertujuan
untuk mengetahui pengaruh stimulus ekonomi AS dan makro ekonomi Indonesia terhadap perubahan yield SBN
Indonesia dan kinerja IHSG sebagai
intervening selama Covid 19. Setelah
dilakukan rangkaian uji dan
evaluasi atas hipotesis yang dikemukakan, maka implikasi manajerial yang dapat diterapkan sebagai berikut:
Pertama
yaitu ketika melakukan rencana pembelian atau investasi pada SBN Indonesia sebaiknya
melihat pula pergerakan
yield US Treasury yang bisa dilihat
dari posisi yield curve disesuaikan dengan horison investasi, tenor serta target durasi yang akan diambil, serta
perlu mempertimbangkan secara teknikal kinerja IHSG.
Kedua
yaitu dengan perkembangan situasi atas penanganan pandemi, naiknya inflasi AS dan situasi konflik Rusia – Ukraina yang masih berkecamuk serta pengaruhnya terhadap kondisi ekonomi AS, maka perlu dicermati
pula rencana Tapering Off (TO) dan kebijakan the Fed lainnya dimana akan berpotensi
kuat pada pergerakan saham dan surat berharga baik global maupun Indonesia.
Ketiga
yaitu kebijakan stimulus AS
akan memberikan dampak terhadap nilai tukar USD/IDR dimana jika kebijakan
TO AS dilaksanakan secara agresif oleh the Fed, berpotensi
pada capital outflow dari negara – negara berkembang termasuk Indonesia dimana akan terjadi
permintaan USD yang sangat tinggi
dan menyebabkan depresiasi atas mata uang lokal. Kondisi ini akan berdampak
pula pada kinerja IHSG dan SBN Indonesia.
Keempat
yaitu perlu dicermati pula atas dampak terhadap nilai tukar, tingkat
suku bunga dan indikator – indikator lainnya yang menjadi tolok ukur dari
perekonomian secara makro suatu negara.
Kesimpulan
Dari penelitian tentang pengaruh stimulus ekonomi AS dan makro ekonomi Indonesia terhadap perubahan yield SBN Indonesia dan kinerja
IHSG sebagai intervening selama
Covid 19 ini, dapat diambil kesimpulan sebagai berikut: Pertama, yield US Treasury terhadap
yield SBN Indonesia melalui intervening kinerja IHSG mempunyai pengaruh negatif dan signifikan. Kedua, suku bunga Fed Fund Rate terhadap yield SBN Indonesia melalui
intervening kinerja IHSG mempunyai
pengaruh positif dan signifikan. Ketiga, nilai inflasi Indonesia terhadap yield SBN Indonesia melalui
intervening kinerja IHSG mempunyai
pengaruh positif namun tidak signifikan.
Keempat, nilai tukar USD/IDR terhadap yield SBN
Indonesia melalui intervening kinerja
IHSG mempunyai pengaruh positif dan signifikan.
BIBLIOGRAFI
Andriyani, S., &
Widhiastuti, S. (2017). Pengaruh Suku Bunga, Nilai Kurs Rupiah Dan Inflasi
Terhadap Indeks Harga Saham Perbankan Di Bursa Efek Indonesia. Jurnal
Pengembangan Wiraswasta, 18(3), 209–216.
Dinata, A. V., & Oktora, S. I. (2020). Pengaruh Quantitative
Easing dan Tapering Off serta Indikator Makroekonomi terhadap Nilai Tukar
Rupiah. Kajian Ekonomi Dan Keuangan, 4(1), 64–85.
Gabriella, S., & Wijaya, E. (2015). Dampak Dari
Rencana Tapering Off Di Amerika Serikat Dan Variabel Makro Ekonomi Terhadap
Indeks Harga Saham Gabungan (Ihsg) Periode Juli 2013–April 2015.
Ghozali, I., & Latan, H. (2015). Partial Least Squares.
Konsep, Teknik dan Aplikasi. Menggunakan Program SmartPLS 3.0 Untuk Penelitian
Empiris (2nd ed.). Badan Penerbit Universitas Diponegoro Semarang.
Ichsan, M., Agusalim, L., & Abdullah, Z. (2018). Dampak
Ekonomi Makro Terhadap Yield Surat Berharga Negara: Studi Empiris Di Indonesia.
Media Trend.
Indrajati, D. S., Hakim, L. (2016). Pengaruh Kebijakan
Quantitative Easing Amerika. Unversitas Sebelas Surakarta, 35–43.
Lumbantobing, A. L. (2014). Pengaruh Inflasi, Nilai Tukar
Rupiah, Suku Bunga Pasar Uang Domestik dan Suku Bunga Pasar Uang Luar Negeri
terhadap Yield to Maturity Obligasi Ritel Indonesia di Bursa Antar Bank Periode
2010-2013. MIX: Jurnal Ilmiah Manajemen, 4(2), 155065.
Niia, V. M., & Hamzah, H. (2020). Forecasting of
Government Yield Curve in Post-Corona Pandemic. Jurnal Manajemen Dan
Organisasi, 11(3), 143–157.
Siahaan, A., & Panahatan, J. P. (2019). Analysis Of
Impact Of Yield, Interest Rates, Us Fed Rates, And Inflation On Price Of
Government Bonds In Indonesia. Emerging Markets: Business and Management
Studies Journal, 6(2), 59–74.
Sihombing, P., & Sundoro, H. S. (2017). Pengaruh faktor
makroekonomi dan likuiditas terhadap yield curve obligasi pemerintah Indonesia.
Media Ekonomi, 25(2), 117–132.
Widodo. (2019). Metodologi Penelitian (1st ed.). In Rajawali
Pers, Depok.
Yu, H., Qi, Y., Zhang, W., Yan, Y., & Cui, P. (2015).
Emerging Economic Entity Crises in Post Financial Crisis Era–The impact and
countermeasures against the escape of America from quantitative easing policy. SHS
Web of Conferences, 14, 2012.
Yuliawati, D., & Suarjaya, A. A. G. (2017). Pengaruh
Umur Obligasi, Tingkat Suku Bunga, dan Inflasi pada Imbal Hasil Obligasi
Pemerintah di BEI. Udayana University.
Copyright holder: Rakhmat Fitrayudha Sandinanto, Susanti Widhiastuti (2022) |
First publication right: Syntax Literate: Jurnal Ilmiah
Indonesia |
This article is licensed under: |