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: