Upload
vuongdung
View
227
Download
0
Embed Size (px)
Citation preview
i
ANALISIS FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI VOLUME
PERDAGANGAN SUKUK NEGARA RITEL SR-006 DI INDONESIA
Skripsi
Diajukan kepada Fakultas Ekonomi dan Bisnis
Guna Memenuhi Syarat-syarat untuk Meraih Gelar Sarjana Ekonomi
Oleh:
Qisthi Amali
11140850000082
JURUSAN PERBANKAN SYARIAH
FAKULTAS EKONOMI DAN BISNIS
UNIVERSITAS ISLAM NEGERI SYARIF HIDAYATULLAH
JAKARTA
1439 H/2018 M
ii
iii
iv
v
vi
DAFTAR RIWAYAT HIDUP
I. IDENTITAS PRIBADI
1. Nama : Qisthi Amali
2. Tempat, Tanggal Lahir : Jakarta, 5 Februari 1996
3. Alamat : JL. Rajawali 7 DJ 7 No. 15, Vila Pamulang
4. Telepon : 085770878916
5. Email : [email protected]
II. LATAR BELAKANG KELUARGA
1. Ayah : Mukhlisin
2. Tempat, Tanggal Lahir : Purbalingga, 16 Agustus 1964
3. Ibu : Mafiroh
4. Tempat, Tanggal Lahir : Lamongan, 1 November 1968
III. PENDIDIKAN
1 TK Islam Aulia 2001 – 2002
2 SDN Pondok Petir 01 2002 – 2008
3 MTs Daar el-Qolam 2008 – 2011
4 SMAN 1 Tangerang Selatan 2011 – 2014
5 UIN Syarif Hidayatullah Jakarta 2014 – 2018
vii
ABSTRACT
The main purpose of this research to analyze the influence of independent
variables, namely price and yield retail state sukuk SR-006 in the form of capital
gain of, the level of revenue sharing of mudharabah deposits, gold price and BI
rate to the dependent variable trading volume of retail state sukuk SR-006 in June
2014 – March 2017. Analytical technique used in this research is VAR/VECM
with Eviews version 9.5. The results showed that in the long term price and yield
of retail state sukuk SR-006 in the form of capital gain, the level of revenue
sharing of mudharabah deposits, gold price influence positive to trading volume
of retail state sukuk SR-006. While BI rate effect negatively to trading volume of
retail state sukuk SR-006. The level of revenue sharing of mudharabah deposits
and gold price in short term influence positive to trading volume of retail state
sukuk SR-006. While BI rate effect negatively to trading volume of retail state
sukuk SR-006.
Keywoards: trading volume of retail state sukuk SR-006, price and yield of retail
state sukuk SR-006 in the form of capital gain, the level of revenue sharing of
mudharabah deposits, gold price and BI rate, VECM.
viii
ABSTRAK
Penelitian ini bertujuan untuk manganalisis pengaruh variabel independen
yaitu harga dan yield atau imbal hasil sukuk negara ritel SR-006 dalam bentuk
capital gain, tingkat imbal hasil deposito mudharabah, harga emas dan BI rate
terhadap variabel dependen volume perdagangan sukuk negara ritel SR-006 pada
Juni 2014 – Maret 2017. Teknik analisis yang digunakan dalam penelitian ini
adalah VAR/VECM dengan menggunakan bantuan program Eviews 9.5. Hasil
dari penelitian ini menunjukkan bahwa dalam jangka panjang harga dan yield atau
imbal hasil sukuk negara ritel SR-006 dalam bentuk capital gain, tingkat imbal
hasil deposito mudharabah dan harga emas berpengaruh positif terhadap volume
perdagangan sukuk negara ritel SR-006. Sementara BI rate berpengaruh negatif
terhadap volume perdagangan sukuk negara ritel SR-006. Tingkat imbal hasil
deposito mudharabah dan harga emas pada jangka pendek berpengaruh positif
terhadap volume perdagangan sukuk negara ritel SR- 006. Sementara BI rate
berpengaruh negatif terhadap volume perdagangan sukuk negara ritel SR-006.
Kata Kunci: Volume Perdagangan Sukuk Negara Ritel SR-006, Harga dan Yield
atau Imbal Hasil Sukuk Negara Ritel SR-006 dalam Bentuk Capital Gain, Tingkat
Imbal Hasil Deposito Mudharabah, Harga Emas, BI rate, VECM.
ix
KATA PENGANTAR
Syukur Alhamdulillah penulis panjatkan kehadirat Allah SWT, atas rahmat
dan karunia-Nya sehingga penulis dapat menyelesaikan skripsi ini. Skripsi ini
diberi judul “Analisis Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Volume Perdagangan
Sukuk Negara Ritel SR-006 di Indonesia”. Skripsi ini disusun dalam rangka
menyelesaikan Program Sarjana Ekonomi Jurusan Perbankan Syariah Universitas
Islam Negeri Syarif Hidayatullah Jakarta. Shalawat serta salam semoga selalu
tetap tercurah kepada Nabi Muhammad SAW.
Selama proses penulisan dan penyusunan skripsi ini, penulis menyadari
sepenuhnya bahwa keberhasilan yang didapat tidak luput dari dorongan,
bimbingan, dan arahan dari banyak pihak. Oleh karena itu, penulis ingin
mengucapkan terima kasih kepada:
1. Allah SWT yang telah memberikan rahmat, hidayat pertolongan,
kemudahan dan ridho-Nya sehingga skripsi ini dapat terselesaikan.
2. Ayahanda Mukhlisin, Ibunda Mafiroh, dan saudara yaitu Nela Rizky dan
Fathurrahman yang telah memberikan dukungan dan motivasi kepada
penulis selama penulisan skripsi ini.
3. Bapak Dr. M. Arief Mufraini, Lc., M.Si selaku Dekan Fakultas Ekonomi
dan Bisnis Universitas Islam Negeri Syarif Hidayatullah Jakarta.
4. Ibu Cut Erika Ananda Fatimah, SE., MBA selaku Ketua Jurusan
Perbankan Syariah Fakultas Ekonomi dan Bisnis UIN Syarif Hidayatullah
Jakarta.
5. Ibu Fitri Damayanti, SE., M. Si selaku Sekretaris Jurusan Jurusan
Perbankan Syariah Fakultas Ekonomi dan Bisnis UIN Syarif Hidayatullah
Jakarta.
6. Bapak Dr. Indo Yama Nasarudin, SE., MAB selaku Dosen Pembimbing I
Skripsi yang telah bersedia meluangkan waktunya untuk bimbingan
skripsi, memberikan arahan, masukan, nasihat dan ilmu yang bermanfaat
kepada penulis selama proses penyelesaian skripsi ini.
x
7. Bapak Drs. Ade Ananto Terminanto, MM selaku Dosen Pembimbing II
Skripsi yang telah bersedia meluangkan waktunya untuk bimbingan
skripsi, memberikan arahan, masukan, nasihat dan ilmu yang bermanfaat
kepada penulis selama proses penyelesaian skripsi ini.
8. Seluruh Bapak/Ibu dosen Fakultas Ekonomi dan Bisnis yang telah
memberikan ilmu yang sangat bermanfaat kepada penulis selama masa
perkuliahan.
9. Kepada teman-temanku Lavena, Arinda, Dewi, dan Luthfia yang telah
membantu dan memberikan motivasi selama kuliah dan proses
penyelesaian skripsi.
10. Kepada teman-temanku Azmi, Maunah, Romdini, Fitri, Intan, Fadilah,
Zakiyah, dan Hana yang telah membantu dan memberikan motivasi
selama kuliah dan proses penyelesaian skripsi.
11. Kepada teman-teman Perbankan Syariah angkatan 2014 atas
kebersamaannya selama empat tahun.
12. Kepada seluruh pihak yang tidak bisa penulis sebutkan satu per satu, yang
telah membantu kelancaran dan mempermudah skripsi ini hingga akhir.
Semoga Allah SWT memberikan balasan pahala yang berlipat ganda atas
bantuan yang penulis dapatkan hingga skripsi ini dapat terselesaikan. Akhir kata,
semoga skripsi ini dapat bermanfaat bagi seluruh pihak yang membutuhkan.
Jakarta, Maret 2018
Qisthi Amali
xi
DAFTAR ISI
SAMPUL ........................................................................................................ i
LEMBAR PENGESAHAN .......................................................................... ii
LEMBAR PENGESAHAN UJIAN KOMPREHENSIF ........................... iii
LEMBAR PENGESAHAN UJIAN SKRIPSI ............................................ iv
LEMBAR PERNYATAAN KEASLIAN KARYA ILMIAH .................... v
DAFTAR RIWAYAT HIDUP ..................................................................... vi
ABSTRACT .................................................................................................... vii
ABSTRAK ..................................................................................................... viii
KATA PENGANTAR ................................................................................... x
DAFTAR ISI .................................................................................................. xi
DAFTAR TABEL ......................................................................................... xiv
DAFTAR GRAFIK ....................................................................................... xv
DAFTAR GAMBAR ..................................................................................... xvi
DAFTAR LAMPIRAN ................................................................................. xvii
BAB I PENDAHULUAN
A. Latar Belakang ........................................................................ 1
B. Identifikasi Masalah ................................................................ 7
C. Batasan Masalah ..................................................................... 8
D. Rumusan Masalah ................................................................... 8
E. Tujuan dan Manfaat Penelitian ............................................... 9
xii
BAB II KAJIAN PUSTAKA
A. Landasan Teori ........................................................................ 11
1. Anggaran Pendapatan dan Belanja Negara (APBN) ......... 11
2. Investasi Syariah ............................................................... 15
3. Sukuk atau Obligasi Syariah ............................................. 17
4. Volume Perdagangan ........................................................ 26
5. Harga Sukuk ...................................................................... 29
6. Yield atau Imbal Hasil Sukuk dalam bentuk Capital Gain 32
7. Tingkat Imbal Hasil Deposito Mudharabah ..................... 34
8. BI rate ............................................................................... 36
9. Harga Emas ....................................................................... 37
B. Penelitian Terdahulu ............................................................... 39
C. Hubungan Variabel Dependen dan Variabel Independen serta
Pengembangan Hipotesis ......................................................... 45
D. Kerangka Berpikir ................................................................... 48
BAB III METODOLOGI PENELITIAN
A. Ruang Lingkup Penelitian ....................................................... 49
B. Metode Penentuan Sampel ...................................................... 49
C. Metode Pengumpulan Data ..................................................... 50
D. Metode Analisis Data .............................................................. 51
1. Uji Stasioneritas ................................................................ 53
2. Uji Lag Optimum .............................................................. 54
3. Uji Stabilitas VAR ............................................................ 54
4. Uji Kointegrasi .................................................................. 55
5. Uji Klausalitas Granger ..................................................... 55
6. Vector Error Correction Model (VECM) ......................... 56
7. Impuls Respons Function (IRF) ........................................ 56
8. Forecast Error Variance Decomposition (FEVD) ........... 57
E. Operasional Variabel Penelitian .............................................. 57
xiii
BAB IV ANALISIS DAN PEMBAHASAN
A. Gambaran Umum Objek Penelitian ........................................ 61
B. Analisis Deskriptif .................................................................. 61
1. Volume Perdagangan Sukuk Negara Ritel SR-006 .......... 61
2. Harga Sukuk Negara Ritel SR-006 ................................... 62
3. Yield atau Imbal Hasil Sukuk Negara Ritel SR-006 dalam
Bentuk Capital Gain .......................................................... 65
4. BI rate ............................................................................... 67
5. Tingkat Imbal Hasil Deposito Mudharabah ..................... 68
6. Harga Emas ....................................................................... 70
C. Hasil dan Pembahasan ............................................................ 72
1. Uji Stasioneritas Data ....................................................... 72
2. Uji Lag Optimum .............................................................. 74
3. Uji Stabilitas VAR ............................................................ 75
4. Uji Kointegrasi .................................................................. 76
5. Uji Klausalitas Granger ..................................................... 77
6. Vector Error Variance Decomposition (VECM) .............. 83
7. Uji Impuls Respon Function (IRF) ................................... 87
8. Uji Forecast Error Variance Decomposition (FEVD) ..... 92
D. Interpretasi Hasil Penelitian .................................................... 95
BAB V PENUTUP
A. Kesimpulan ............................................................................. 101
B. Saran ....................................................................................... 102
DAFTAR PUSTAKA .................................................................................... 104
LAMPIRAN ................................................................................................... 109
xiv
DAFTAR TABEL
2.1 Perbedaan Investor dan Spekulator ..................................................... 16
2.2 Perbedaan Obligasi Syariah dan Obligasi Konvensional .................... 21
2.3 Penelitian Terdahulu ........................................................................... 39
3.1 Seleksi Pemilihan Sampel ................................................................... 50
4.1 Volume Perdagangan Sukuk Negara Ritel SR-006 (Milyar) .............. 62
4.2 Harga Sukuk Negara Ritel SR-006 ..................................................... 63
4.3 Yield atau Imbal Hasil Sukuk Negara Ritel SR-006 dalam Bentuk Capital
Gain ...................................................................................................... 65
4.4 BI rate ................................................................................................. 67
4.5 Tingkat Imbal Hasil Deposito Mudharabah ....................................... 69
4.6 Harga Emas ......................................................................................... 70
4.7 Hasil Uji Stasioneritas Data Tingkat Level ......................................... 72
4.8 Hasil Uji ADF pada Tingkat First Difference .................................... 73
4.9 Hasil Uji Lag Optimum ....................................................................... 75
4.10 Hasil Uji Stabilitas VAR ..................................................................... 76
4.11 Hasil Uji Kointegrasi .......................................................................... 77
4.12 Hasil Uji Klausalitas Granger ............................................................. 78
4.13 Hasil Uji VECM ................................................................................. 83
4.14 Hasil Uji Impuls Response Function (IRF) ......................................... 88
4.15 Hasil Uji Forecast Error Variance Decomposition (FEVD) .............. 93
xv
DAFTAR GRAFIK
1.1 Kepemilikan Individu SBSN .............................................................. 3
1.2 Surat Berharga Negara (SBN) ............................................................ 4
4.1 Volume Perdagangan Sukuk Negara Ritel SR-006 (Milyar) .............. 62
4.2 Harga Sukuk Negara Ritel SR-006 ..................................................... 64
4.3 Yield atau Imbal Hasil Sukuk Negara Ritel SR-006 dalam Bentuk Capital
Gain .................................................................................................... 66
4.4 BI rate ................................................................................................. 68
4.5 Tingkat Imbal Hasil Deposito Mudharabah ....................................... 69
4.6 Harga Emas ......................................................................................... 71
4.7 Hasil Uji IRF Yield /Imbal Hasil Sukuk dalam Bentuk Capital Gain 88
4.8 Hasil Uji IRF Tingkat Imbal Hasil Deposito Mudharabah ............... 89
4.9 Hasil Ui IRF Harga Sukuk .................................................................. 90
4.10 Hasil Uji IRF Harga Emas .................................................................. 91
4.11 Hasil Uji IRF BI rate .......................................................................... 93
xvi
DAFTAR GAMBAR
2.1 Skema SBSN Ijarah Sale and Lease Back .......................................... 24
2.2 Perubahan Harga Obligasi .................................................................. 30
2.3 Kecembungan Obligasi ....................................................................... 31
xvii
DAFTAR LAMPIRAN
1 Uji Stasioneritas .................................................................................. 109
2 Uji Lag Optimum ................................................................................ 121
3 Uji Stabilitas VAR .............................................................................. 121
4 Uji Kointegrasi .................................................................................... 122
5 Uji Klausalitas Granger ....................................................................... 126
6 VECM ................................................................................................. 127
1
BAB I
PENDAHULUAN
A. Latar Belakang
APBN Indonesia 2017 yang tercatat di kementerian keuangan sebesar
1.750,3 triliun rupiah untuk total pendapatan negara sementara 2.080,5 triliun
rupiah untuk total belanja negara. Dilansir oleh finance.detik.com pada 27 Juli
2017, hasil rapat antara Bank Indonesia (BI) dan DPR menyepakati kenaikan
belanja negara menjadi 2.133,2 triliun rupiah sementara pendapatan negara
turun menjadi 1.736 triliun rupiah. Realisasi dari perubahan APBN tersebut
dilansir oleh finance.detik.com pada 2 Januari 2018, Kementerian Keuangan
(Kemenkeu) telah menutup buku laporan kinerja tahun 2017 dengan realisasi
belanja negara mencapai Rp 2.001,6 triliun atau 93,8% dari yang dianggarkan
dan penerimaan negara Rp 1.655,8 triliun atau 95,4%, dari yang dianggarkan
maka terjadi defisit anggaran sebesar 2,57% atau di bawah dari yang
ditetapkan pemerintah yakni 2,62%.
Defisit APBN oleh pemerintah ditutupi dengan pembiayaan baik
pembiayaan utang maupun pembiayaan non-utang. Khusus untuk pembiayaan
utang, pemerintah melakukan kebijakan dalam bentuk pinjaman luar negeri
dan pinjaman dalam negeri serta penerbitan Surat Berharga Negara (SBN)
dalam bentuk Surat Utang Negara (SUN) dan Surat Berharga Syariah Negara
(SBSN) (Manab dan Sujianto, 2016: 15).
2
Undang-Undang Nomor 19 Tahun 2008 tentang Surat Berharga Syariah
Negara (SBSN) memuat tujuan penerbitan SBSN atau biasa disebut sukuk
negara yaitu untuk pembiayaan APBN termasuk pembiayaan proyek. Amanat
ini tidak terdapat dalam Undang-Undang mengenai Surat Utang Negara,
sehingga menjadikan sukuk negara sebagai satu-satunya Surat Berharga
Negara (SBN) yang diterbitkan pemerintah untuk tujuan khusus membiayai
proyek. Pembiayaan proyek melalui penerbitan sukuk negara merupakan
mekanisme pembiayaan proyek atau kegiatan Kementerian/Lembaga dengan
dana hasil penerbitan sukuk negara. Ketentuan mengenai hal ini diatur dalam
Peraturan Pemerintah Nomor 56 Tahun 2011 tentang Pembiayaan Proyek
melalui Surat Berharga Syariah Negara (Forum Studi Keuangan Negara, 2017:
7)
SBSN di Inonesia sendiri terdapat 6 jenis yakni sukuk negara ritel, sukuk
valas, Sukuk Dana Haji Indonesia (SDHI), sukuk seri IFR, Surat
Perbendaharaan Negara Syariah (SPNS) dan PBS (Project Base Sukuk)
(Datuk, 2014: 5). Keberadaan sukuk saat ini telah mulai diakui, terbukti
dengan adanya Fatwa No. 32/DSN-MUI/IX/2002 tentang obligasi syariah
adalah surat berharga jangka panjang berdasarkan prinsip syariah yang
dikeluarkan emiten kepada pemegang obligasi syariah yang mewajibkan
emiten untuk membayar pendapatan kepada pemegang obligasi syariah berupa
bagi hasil/fee/margin, serta membayar kembali dana obligasi saat jatuh tempo.
3
Grafik 1.1
Kepemilikan Individu SBSN
Sumber: Kementerian Keuangan 2017
Pada Gambar 1.1 di atas dapat terlihat bagaimana fluktuasi kepemilikan
SBSN individu hingga Oktober 2017. Terjadi lonjakan pada akhir bulan Maret
2017, yang mana pada akhir Februari 2017 hanya 18,72 triliun meningkat
pada akhir bulan Maret 2017 menjadi 28,68 triliun. Salah satu alasan
peningkatan tersebut adalah penerbitan sukuk negara ritel SR-009 pada bulan
Maret 2017. Selanjutnya, pada bulan-bulan berikutnya terjadi kenaikan dan
penurunan yang tidak terlalu signifikan.
Sukuk negara ritel pertama kali dikeluarkan pada tahun 2009 dengan
kode atau seri SR-001. Akad yang digunakan pada sukuk ini adalah ijarah
sale and lease back. Sukuk negara ritel SR-001 diterbitkan pada tanggal 25
Februari 2009 dengan imbal hasil yang diberikan kepada investor sebesar
12%. Seiring berjalannya waktu pemerintah telah mengeluarkan sukuk SR-
05
101520253035
Kepemilikan Individu SBSN (dalam triliun)
Kepemilikan Individu
SBSN (dalam triliun)
4
010 pada tanggal 23 Februari 2018, yang berarti pemerintah telah menerbitkan
sukuk negara ritel sebanyak 10 seri.
Sukuk negara ritel SR-006 adalah sukuk yang diterbitkan pada tanggal 5
Maret 2014 dan jatuh tempo pada tanggal 5 Maret 2017. Besaran kupon yang
yang diberikan sukuk negara ritel SR-006 sebesar 8,75% yang akan
dibayarkan tanggal 5 setiap bulannya. Dilansir oleh investasi.kontan.co.id
pada 4 April 2014, frekuensi perdagangan SR-006 sebanyak 1.559 kali.
Sedangkan, volume transaksinya mencapai Rp 3,18 triliun. Frekuensi dan
volume perdagangan SR-006 itu merupakan yang tertinggi dibandingkan
obligasi pemerintah lainnya yang diperdagangkan di pasar sekunder.
Grafik 1.2
Surat Berharga Negara (SBN)
Sumber: www.djppr.kemenkeu.go.id
Grafik di atas merupakan jumlah investor Surat Berharga Negara yang
diterbitkan berdekatan dengan waktu di mana sukuk negara ritel SR-006
diterbitkan. Nominal penerbitan sukuk negara ritel SR-006 sebesar 19,32
38,860
35,024 34,692
9,944
0
5,000
10,000
15,000
20,000
25,000
30,000
35,000
40,000
45,000
ORI010 ORI011 SR-006 SBR001
Jumlah Investor
5
triliun rupiah dengan tingkat kupon sebesar 8,75%, tidak berbeda jauh dengan
obligasi negara ritel seri ORI010 dan ORI011 yaitu sebesar 20,37 triliun
rupiah dengan tingkat kupon 8,50% dan 21,22 triliun rupiah dengan tingkat
kupon 8,50%. Bila dibandingkan jumlah investornya, sukuk negara ritel lebih
sedikit dibandingkan obligasi negara ritel yang diterbitkan pemerintah,
meskipun tingkat kupon yang ditawarkan sukuk negara ritel lebih besar
dibandingkan obligasi pemerintah. Jika dibandingkan dengan saving bonds
ritel seri SBR001 yang nominal penerbitannya hanya 2,39 triliun rupiah
dengan tingkat kupon sebesar 8,75%, sukuk negara ritel masih lebih kecil
dapat menarik investornya. Sukuk negara ritel SR-006 memiliki nominal
penerbitan 8 kali lebih besar tetapi jumlah investornya hanya 3,5 kali lebih
besar dari saving bonds ritel seri SBR001.
Sukuk negara sebagai mana efek pada pasar modal lainnya juga
memiliki risiko. Risiko sukuk negara (Nasrullah, 2015: 203) yang pertama,
risiko tingkat pengembalian (rate of return risk) ada pada semua tipe sukuk
dengan pengembalian tetap. Imbal hasil yang mengacu pada LIBOR atau
benchmark konvensional lainnya membuat return pada sukuk dipengaruhi
oleh suku bunga. Kedua, risiko kredit (credit risk) pada sukuk ijarah dihadapi
oleh investor disebabkan kegagalan pembayaran atas sewa underlaying asset.
Ketiga, risiko nilai tukar (foreign exchange rate risk) dapat terjadi jika return
atas pengelolaan underlaying asset diberikan dalam mata uang asing.
Keempat, risiko tingkat harga (price/ collateral risk) terjadi ketika spesifikasi
aset yang tercermin pada nilai penerbitan sukuk yang diajukan berbeda dengan
6
nilai pasar sesungguhnya dan laporan atas nilai underlaying asset. Kelima,
risiko likuiditas (liquidity risk) pertumbuhan pasar sekunder yang lambat
membuat investor sukuk menghadapi risiko likuiditas. Kecenderungan
membeli dan menahan pada mayoritas investor sukuk membuat mekanisme
transfer kepemilikan sukuk tidak efisien. Keenam, risiko kepatuhan syariah
(sharia compliance risk) perkembangan pasar yang pesat memungkinkan
adanya struktur sukuk yang tidak memenuhi aspek syariah.
Semakin maju dan berkembangnya suatu peradaban masyarakat,
maka alternatif investasinya semakin banyak. Secara garis besar, ada dua
alternatif investasi, yaitu investasi pada aset riil seperti emas, perak,
permata, tanah, bangunan, mesin dan investasi pada aset finansial seperti
saham dan obligasi. Investasi pada aset finansial dapat dilakukan di pasar
modal, karena pasar modal menawarkan jenis efek keuangan jangka
panjang yang dapat diperjualbelikan, baik dalam bentuk utang maupun
modal sendiri, yang diterbitkan pemerintah, public authorities, maupun
perusahaan swasta, hal ini memberikan peluang bagi investor untuk
melakukan diversifikasi investasi (Santoso dan Sudana, 2013: 27). Kenaikan
harga emas akan mendorong investor untuk memilih berinvestasi di emas dari
pada di pasar modal. Sebab dengan risiko yang relatif lebih rendah, menurut
Adrienne Roberts FT Personal Finance “emas dapat memberikan imbal balik
yang baik dengan kenaikan harganya” (Hutapea, Margareth dan Tarigan, 2014
: 28).
7
Berdasarkan penelitian Hastin, Idris dan Aimon (2013) harga obligasi
pemerintah tidak berpengaruh signifikan terhadap permintaan obligasi
pemerintah. Berdasarkan penelitian Wafa (2010) harga sukuk berpengaruh
signifikan terhadap tingkat permintaan sukuk negara ritel-I.
Sukuk yang dipilih sebagai sempel adalah sukuk negara ritel SR-006.
Sukuk negara ritel SR-006 dipilih karena merupakan sukuk yang telah jatuh
tempo sesuai dengan periode waktu yang diinginkan penulis. Berdasarkan
latar belakang yang telah diuraikan, penulis ingin melakukan riset lebih lanjut
tentang faktor-faktor yang dapat mempengaruhi volume perdangan dari sukuk
negara ritel SR-006. Penulis tertarik untuk mengkaji faktor-faktor tersebut ke
dalam karya tulis ilmiah berbentuk skripsi yang berjudul “ANALISIS
FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI VOLUME
PERDAGANGAN SUKUK NEGARA RITEL SR-006 DI INDONESIA”.
B. Identifikasi Masalah
Berdasarkan latar belakang diatas, identifikasi masalah dalam penelitian
ini sebegai berikut:
1. Seperti halnya instrumen investasi, sukuk memiliki risiko-risiko yang
melekat.
2. Jumlah investor sukuk negara ritel yang lebih sedikit dibandingkan Surat
Berharga Negara (SBN) yang diterbitkan pada waktu yang berdekatan
dengan sukuk negara ritel.
8
3. Masih ada gap research (kesenjangan penelitian) dari hasil penelitian
terdahulu mengenai harga sukuk terhadap volume perdagangan sukuk.
C. Batasan Masalah
Berdasarkan identifikasi masalah di atas peneliti merumuskan batasan
masalah sebagai berikut:
1. Data yang digunakan adalah data sekunder berupa dokumen bulanan
sukuk negara ritel SR-006, tingkat imbal hasil deposito mudharabah harga
emas dan BI rate.
2. Objek penelitian ini adalah sukuk negara ritel yang dikeluarkan tahun
2014 jatuh tempo 2017 yaitu sukuk negara ritel SR-006.
3. Variabel terikat yang digunakan dalam penelitian adalah volume
perdagangan sukuk negara ritel SR-006.
4. Variabel bebas yang digunakan dalam penelitian adalah yield atau imbal
hasil sukuk dalam bentuk capital gain, harga sukuk, harga emas, tingkat
imbal hasil deposito mudharabah dan BI rate.
D. Rumusan Masalah
Berdasarkan latar belakang masalah di atas, maka perumusan masalah
dalam penelitian ini adalah:
1. Apakah pengaruh harga sukuk negara ritel SR-006 terhadap volume
perdagangan sukuk negara ritel SR-006?
9
2. Apakah pengaruh yield atau imbal hasil sukuk negara ritel SR-006 dalam
bentuk capital gain terhadap volume perdagangan sukuk negara ritel SR-
006?
3. Apakah pengaruh harga emas terhadap volume perdagangan sukuk negara
ritel SR-006?
4. Apakah pengaruh BI rate terhadap volume perdagangan sukuk negara ritel
SR-006?
5. Apakah pengaruh tingkat imbal hasil deposito mudharabah terhadap
volume perdagangan sukuk negara ritel SR-006?
E. Tujuan dan Manfaat Penelitian
1. Tujuan Penelitian
Adapun tujuan dilakukannya penelitian ini adalah untuk:
a. Untuk menganalisis pengaruh harga sukuk negara ritel SR-006
terhadap volume perdagangan sukuk negara ritel SR-006.
b. Untuk menganalisis pengaruh yield atau imbal hasil sukuk negara ritel
SR-006 dalam bentuk capital gain terhadap volume perdagangan
sukuk negara ritel SR-006.
c. Untuk menganalisis pengaruh harga emas terhadap volume
perdagangan sukuk negara ritel SR-006.
d. Untuk menganalisis pengaruh BI rate terhadap volume perdagangan
sukuk negara ritel SR-006.
10
e. Untuk menganalisis pengaruh tingkat imbal hasil deposito
mudharabah terhadap volume perdagangan sukuk negara ritel SR-006.
2. Manfaat Penelitian
Adapun manfaat dari penelitian ini diharapkan:
a. Bagi pemerintah, diharapkan penelitian ini dapat menjadi
pertimbangan dalam meningkatkan volume perdagangan sukuk negara
ritel.
b. Bagi perbankan, diharapkan penelitian ini dapat dijadikan sebagai
referensi tambahan bank sebagai agen penjual dalam memasarkan
produk sukuk negara ritel kepada investor.
c. Bagi akademisi, diharapkan penelitian ini dapat dijadikan sebagai
referensi tambahan untuk melakukan penelitian selanjutnya.
d. Bagi masyarakat, diharapkan penelitian ini dapat memberikan
pengetahuan tambahan tentang sukuk negara ritel.
11
BAB II
KAJIAN PUSTAKA
A. Landasan Teori
1. Anggaran Pendapatan dan Belanja Negara (APBN)
Menurut Undang-Undang Nomor 15 tahun 2017 Anggaran
Pendapatan dan Belanja Negara yang selanjutnya disingkat APBN adalah
rencana keuangan tahunan pemerintah negara yang disetujui oleh Dewan
Perwakilan Rakyat (DPR). Dalam APBN terdapat tiga elemen didalamnya
yaitu pendapatan negara, belanja negara, dan pembiayaan anggaran.
Menurut Undang-Undang Nomor 15 tahun 2017 pendapatan negara adalah
hak pemerintah pusat yang diakui sebagai penambah kekayaan yang terdiri
atas penerimaan perpajakan, penerimaan negara bukan pajak dan
penerimaan hibah.
Menurut Undang-Undang Nomor 15 tahun 2017 belanja negara
adalah kewajiban pemerintah pusat yang terdiri atas belanja pemerintah
pusat dan transfer ke daerah dan dana desa. Pengeluaran pemerintah di
Indonesia menurut Dumairy dapat dibedakan menurut dua klasifikasi yaitu
pengeluaran rutin dan pengeluaran pembangunan. Pengeluaran rutin
adalah pengeluaran untuk pemeliharaan atau penyelenggaraan roda
pemerintah sehari-hari, meliputi belanja pegawai, belanja barang, berbagai
macam subsidi, angsuran dan bunga utang pemerintah serta jumlah
pengeluaran lain. Pengeluaran pembangunan yaitu pengeluaran yang
12
bersifat menambah modal masyarakat dalam bentuk pembangunan baik
prasarana fisik dan non fisik. Dibedakan atas pengeluaran pembangunan
yang dibiayai dengan dana rupiah dan bantuan proyek (Pujoalwanto, 2014:
179).
Berdasarkan standar akuntansi pemerintah definisi pembiayaan
adalah setiap penerimaan yang perlu dibayar kembali dan atau
pengeluaran yang akan diterima kembali, baik pada tahun anggaran
bersangkutan maupun tahun-tahun anggaran berikutnya yang dalam
penganggaran pemerintah terutama dimaksudkan untuk menutup defisit
atau memanfaatkan surplus anggaran (Mahmudi, 2007 : 155). Menurut
Sadono penambahan pengeluaran pemerintah dapat dilakukan dengan
meminjam dari masyarakat melalui pasar modal (loanable fund) dan
meminjam dari bank sentral melalui pencetakan uang baru (Pujoalwanto,
2014: 181).
Menurut UU No. 24 tahun 2002 Surat Utang Negara (SUN) adalah
surat berharga yang berupa surat pengakuan utang dalam mata uang rupiah
maupun valuta asing yang dijamin pembayaran bunga dan pokoknya oleh
Negara Republik Indonesia, sesuai dengan masa berlakunya. Obligasi
negara ritel adalah obligasi negara yang dijual kepada individu atau
perseorangan Warga Negara Inonesia (WNI) melalui agen penjual di pasar
perdana. Agen penjual di sini merupakan bank dan atau perusahaan efek
yang ditunjuk oleh Menteri Keuangan untuk melaksanakan penjualan
13
obligasi negara ritel di pasar perdana. Pembelian obligasi negara ritel di
pasar perdana dikhususkan untuk individu atau perseorangan warga negara
Indonesia yang diharapkan dapat dijangkau oleh masyarakat luas
(Direktorat pengelolaan surat utang negara, 2006: 60).
Menurut Undang-Undang Nomor 19 Tahun 2008 Surat Berharga
Syariah Negara atau SBSN adalah surat berharga negara yang diterbitkan
berdasarkan prinsip syariah, sebagai bukti atas bagian penyertaan terhadap
aset SBSN, baik dalam mata uang rupiah maupun valuta asing. SBSN
diterbitkan dengan tujuan untuk membiayai Anggaran Pendapatan dan
Belanja Negara termasuk membiayai pembangunan proyek. Menurut
Fatwa DSN-MUI Nomor 72/DSN-MUI/IV/2008 Surat Berharga Syariah
Negara (SBSN) atau dapat disebut sukuk negara adalah surat berharga
negara yang diterbitkan berdasarkan prinsip syariah sebagai bukti atas
bagian kepemilikan aset SBSN. Dilansir dari Direktorat Pembiayaan
Syariah dasar hukum bagi pemerintah untuk menerbitkan SBSN adalah:
a. Undang-Undang Nomor 19 Tahun 2008 tentang Surat Berharga
Syariah Negara.
b. Peraturan Pemerintah Nomor 56 Tahun 2008 tentang Perusahaan
Penerbit SBSN.
c. Peraturan Pemerintah Nomor 57 Tahun 2008 tentang Pendirian
Perusahaan Penerbit SBSN.
14
d. Peraturan Pemerintah Nomor 67 Tahun 2008 tentang Perusahaan
Penerbit SBSN.
e. Peraturan Menteri Keuangan Nomor 118/PMK.08/2008 tentang
Penerbitan dan Penjualan Surat Berharga Syariah Negara dengan Cara
Bookbuilding di Pasar Perdana dalam Negeri.
f. Peraturan Menteri Keuangan Nomor 152/PMK.08/2008 tentang
Penerbitan Surat Berharga Syariah Negeri dalam Valuta Asing di Pasar
Perdana Internasional.
g. Peraturan Menteri Keuangan Nomor 218/PMK.08/2008 tentang
Penerbitan dan Penjualan Surat Berharga Syariah Negara Ritel di Pasar
Perdana dalam Negeri.
h. Peraturan Menteri Keuangan Nomor 04/PMK.08/2009 tentang
Pengolahan Aset Surat Berharga Syariah Negara yang Berasal dari
Barang Milik Negara.
i. Peraturan Menteri Keuangan Nomor 11/PMK.08/2009 tentang
Penerbitan dan Penjualan Surat Berharga Syariah Negara di Pasar
Perdana dalam Negeri dengan Cara Lelang.
j. Peraturan Menteri Keuangan Nomor 75/PMK.08/2009 tentang
Penerbitan dan Penjualan Surat Berharga Syariah Negara di Pasar
Perdana dalam Negeri dengan Cara Penempatan Langsung (Private
Placement).
k. Fatwa DSN-MUI Nomor 69/DSN-MUI/VI/2008 tentang Surat
Berharga Syariah Negara.
15
l. Fatwa DSN-MUI Nomor 70/DSN-MUI/VI/2008 tentang Metode
Penerbitan Surat Berharga Syariah Negara.
m. Fatwa DSN-MUI Nomor 71/DSN-MUI/VI/2008 tentang Sale and
Lease Back.
n. Fatwa DSN-MUI Nomor 72/DSN-MUI/IV/2008 tentang Surat
Berharga Syariah Negara Sale and Lease Back.
2. Investasi Syariah
Investasi dalam islam adalah pengorbanan sumber daya pada masa
sekarang untuk mendapatkan hasil yang pasti, dengan harapan
memperoleh hasil yang lebih besar di masa yang akan datang, baik
langsung maupun tidak langsung seraya tetap berpijak pada prinsip-prinsip
syariah secara menyeluruh (kaffah). Investasi syariah adalah melakukan
usaha atau investasi sesuai dengan ajaran dan prinsip-prinsip syariah.
Dalam syariah Islam investasi yang dilakukan harus memberikan manfaat
bagi banyak pihak, dan bukan investasi yang hanya menguntungkan satu
pihak saja sementara pihak lainnya dirugikan (Nafik, 2009: 70).
Pada praktik dilapangannya investasi sering disamakan dengan
spekulasi, karena investasi dan spekulasi keduanya bertujuan untuk
mendapatkan pengembalian yang lebih. Namun, diantara keduanya
memiliki perbedaan seperti berikut:
16
Tabel 2.1
Perbedaan Investor dan Spekulator
Investor Spekulator
• Rasional dalam mengambil
keputusan
• Kadang-kadang tidak rasional
• Berhati-hati dan melakukan
analisis yang cermat
• Melakukan analisis dengan
cermat walaupun kadang-kadang
manipulatif
• Mengumpulkan informasi
selengkap mungkin
• Memanfaatkan informasi yang
simpang siur dan membuat
rumor yang menguntungkan
dirinya
• Mengharapkan pengembalian
pada jangka relatif panjang
• Mengharapkan pengembalian
dalam jangka yang relatif pendek
(profit taking)
• Pada umumnya risiko yang
diambil bersifat moderat
• Memanfaatkan kondisi risiko
tinggi dalam spekulasi
• Mengharapkan pengembalian
yang sesuai dengan risiko
• Mengharapkan pengembalian
yang tinggi dan menolak
pengembalian yang rendah
• Menginginkan harga sekuritas
sebagai cerminan informasi dan
kondisi ekonomi yang
sebenarnya, baik mikro maupun
makro
• Tidak peduli dengan kondisi
perokonomian baik mikro
maupun makro. Lebih sukar
bereaksi pada kondisi ekonomi
yang bergejolak
• Berdampak pada pasar yang
bergejolak namun pasti (fluktuasi
yang wajar)
• Berdampak pada pasar yang
bergejolak dengan fluktuasi yang
tinggi
Dalam analisis tradisional, risiko total dari berbagai aset keuangan
bersumber dari (Tendelilin dalam Rodoni, 2009: 48):
a. Interest rate risk. Risiko yang berasal variabilitas return akibat
perubahan tingkat suku bunga. Perubahan tingkat suku bunga ini
berpengaruh negatif terhadap sekuritas.
17
b. Market risk. Risiko yang berasal dari variabilitas return karena
fluktuasi dalam keseluruhan pasar sehingga berpengaruh pada
sekuritas.
c. Inflation risk. Suatu faktor yang mempengaruhi semua sekuritas adalah
purchasing power risk. Jika suku bunga naik, maka inflasi juga
meningkat, karena lenders membutuhkan tambahan premium inflasi
untuk menggantikan kerugian purchasing power.
d. Business risk. Risiko yang ada karena melakukan bisnis pada industri
tertentu.
e. Financial risk. Risiko yang timbul karena penggunaan leverage
finansial oleh perusahaan.
f. Liquidity risk. Risiko yang berhubungan dengan pasar sekunder
tertentu dimana sekuritas diperdagangkan. Suatu investasi jika dapat
dibeli dan dijual dengan cepat tanpa perubahan harga yang signifikan,
maka investasi tersebut likuid, demikian sebaliknya.
g. Exchange rate risk. Risiko yang berasal dari variabilitas return karena
fluktuasi kurs currency.
h. County risk. Risiko ini menyangkut politik suatu negara sehingga
mengarah pada political risk.
3. Sukuk atau Obligasi Syariah
Obligasi merupakan surat hutang jangka menengah-panjang yang
dapat dipindahtangankan yang berisi janji dari pihak yang menerbitkan
untuk membayar imbalan berupa bunga pada periode tertentu dan
18
melunasi pokok utang pada waktu yang telah ditentukan kepada pihak
pembeli obligasi tersebut (Latumaerissa, 2011: 366). Obligasi memiliki
karakteristik (Latumaerissa, 2011: 367) yaitu:
a. Nilai nominal adalah nilai pokok dari suatu obligasi yang akan
diterima oleh pemegang obligasi pada saat obligasi tersebut jatuh
tempo.
b. Kupon adalah nilai bunga yang diterima pemegang obligasi secara
berkala (kelaziman pembayaran kupon obligasi adalah setiap 3 atau 6
bulan). Kupon obligasi dinyatakan dalam annual presentation.
c. Jatuh tempo adalah tanggal di mana pemegang obligasi akan
mendapatkan pembayaran kembali pokok atau nilai nominal obligasi
yang dimilikinya. Periode jatuh tempo obligasi bervariasi mulai dari 1
sampai dengan 5 tahun.
d. Penerbit/emiten. Mengetahui dan mengenal penerbit obligasi
merupakan faktor sangat penting dalam melakukan investasi obligasi
ritel. Mengukur risiko/kemungkinan dari penerbit obligasi tidak dapat
melakukan pembayaran dan atau pokok obligasi tepat waktu dapat
dilihat dari peringkat obligasi yang dikeluarkan oleh lembaga
pemeringkat.
Obligasi dibagi-bagi menjadi banyak jenis sesuai kelompoknya
(Latumaerissa, 2011: 366).
a. Dari sisi penerbit
19
1) Corporate bond yaitu obligasi yang diterbitkan oleh perusahaan.
2) Government bond adalah obligasi yang diterbitkan oleh pemerintah
pusat.
3) Municipal bond adalah obligasi yang diterbitkan oleh pemerintah
daerah.
b. Dari sisi sistem pembayaran
1) Zero coupon bond adalah obligasi yang tidak mewajibkan
penerbitnya membayar coupon (bunga) kepada pemegangnya.
2) Coupon bond (fixed coupon bond dan floating coupon bond)
adalah obligasi yang mewajibkan penerbit untuk membayar
coupon (bunga) baik tetap maupun bunga mengambang.
c. Dari sisi hak penukaran
1) Convertible bond adalah obligasi yang dapat ditukarkan dengan
saham penerbitnya.
2) Exchangeable bond adalah obligasi yang dapat diukur dengan
saham afiliasi milik penerbit/emiten.
3) Callable bond adalah obligasi yang memberikan hak kepada
penerbitnya untuk melakukan penarikan/pelunasan pada waktu
tertentu (waktu penarikan biasanya sudah diatur dalam perjanjian
waktu penerbitan obligasi).
4) Putable bond adalah obligasi yang memberikan hak kepada
pemilik/pemegang untuk menukarkan/meminta pelunasan kepada
penerbit/emiten.
20
d. Dari sisi jaminan
1) Secure bond adalah obligasi yang dijamin pelunasannya dengan
assets tertentu.
2) Guaranteed bond adalah obligasi yang penjaminannya adalah
pihak ke-3.
3) Mortgage bond adalah obligasi yang dijamin dengan real
properties.
4) Collateral trust bond adalah obligasi yang dijamin dengan surat
berharga.
5) Unsecured bond adalah obligasi yang tidak dijamin oleh aset
tertentu.
Merujuk kepada Fatwa Dewan Syariah Nasional No: 32/DSN-
MUI/IX/2002, obligasi syariah adalah surat berharga jangka panjang
berdasarkan prinsip syariah yang dikeluarkan emiten kepada pemegang
obligasi syariah yang mewajibkan emiten untuk membayar pendapatan
kepada pemegang obligasi syariah berupa bagi hasil/fee/margin, serta
membayar kembali dana obligasi saat jatuh tempo. Al-Jarhi dan Abozaid
memberlakukan aturan dan kondisi (ahkam) berkaitan dengan tradability
sukuk di pasar primer dan sekunder. Sukuk harus dikeluarkan terhadap
beberapa aset berwujud dan tidak terhadap uang tunai atau utang (Zin,
Sakat dkk, 2011: 473). Surat Berharga Syariah Negara Ritel (Sukuk Ritel)
merupakan surat berharga negara yang diterbitkan berdasarkan prinsip
syariah sebagai bukti atas bagian penyertaan terhadap aset Surat Berharga
21
Syariah Negara, yang dijual kepada individu (ritel) atau perseorangan
Warga Negara Indonesia (WNI) melalui agen penjual, dengan volume
minimum yang ditentukan (Masruroh, 2015, 201).
Perbedaan obligasi syariah dengan konvensional (Nurhayati dan Wasilah,
2015: 358) dapat dilihat seperti pada tabel dibawah:
Tabel 2.2
Perbedaan obligasi syariah dan obligasi konvensional
Karakteristik Obligasi Syariah Obligasi Konvensional
Penerbit Pemerintah dan korporasi Pemerintah dan korporasi
Sifat Instrumen Sertifikat
kepemilikan/penyertaan
atas suatu asset
Instrumen pengakuan
utang
Penghasilan Imbalan, bagi hasil,
margin/fee
Bunga/kupon, capital gain
Jangka Waktu Pendek-menengah Menengah-panjang
Underlying Asset Perlu Tidak perlu
Pihak yang Terkait Issuer, SPV, investor,
trustee
Obligator/issuer, investor
Price Market price Market price
Investor Islami dan konvensional konvensional
Pembayaran Pokok Bullet atau amortisasi Bullet atau amortisasi
Penggunaan Hasil
Penerbitan
Harus sesuai syariah Bebas
Dasar Hukum Undang-undang Undang-undang
Metode Penerbitan Lelang, bookbuiding,
private placement
Lelang, bookbuiding,
private placement
Ketentuan
Perdagangan
Tradable Tradable
Dokumen yang
Diperlukan
Dokumen pasar modal,
dokumen Syariah
Dokumen pasar modal
Syarat Endorsement Perlu Tidak perlu
22
Hal-Hal yang harus dipenuhi agar sukuk dapat diterima dan diminati
oleh pasar baik domestik maupun internasional (Direktorat Pembiayaan
Syariah dan Ditrektorat Jenderal Pengelolaan Utang, 2010: 26) yaitu:
1. Sukuk yang diterbitkan harus memenuhi semua ketentuan syariah,
antara lain proses penerbitannya, penggunaan dana hasil
penerbitannya, maupun yang terkait dengan underlying asset.
2. Likuiditas yaitu sukuk harus dapat dipindahtangankan dari satu pihak
ke pihak lain (transferable) dan juga dapat diperjual belikan
(tradable).
3. Tingkat imbalan yang kompetitif dibandingkan instrument keuangan
lainnya.
4. Transparasi, berupa kejelasan dan kemudahan akses informasi bagi
investor.
5. Proses penerbitan mengikuti ketentuan yang umum berlaku dalam
penerbitan sukuk di pasar keuangan internasional.
6. Adanya dukungan infrastruktur legal dan kelembagaan yang memadai,
termasuk dukungan pasar keuangan yang efisien.
Obligasi syariah atau sukuk itu sendiri dibagi-bagi menjadi beberapa
jenis sesuai dengan akadnya (Nurhayati dan Wasilah, 2015: 360) seperti
berikut:
23
a. Sukuk mudharabah
Sukuk mudharabah merupakan obligasi syariah yang menggunakan
akad bagi hasil, sehingga pendapatan yang diperoleh investor atas
obligasi tersebut tergantung pada pendapatan tertentu emiten (sesuai
dengan penggunaan dana dari penerbitan obligasi syariah). Dasar bagi
hasil dapat berupa pendapatan kotor atau pendapatan bersih dengan
nisbah yang sudah disepakati (Fatwa DSN No.15/2000).
b. Sukuk musyarakah
Sukuk musyarakah adalah obligasi syariah yang diterbitkan
berdasarkan perjanjian atau akad musyarakah di mana dua pihak atau
lebih bekerja sama menggabungkan modal untuk membangun proyek
baru, mengembangkan proyek yang telah ada, atau membiayai
kegiatan usaha. Keuntungan akan dibagi sesuai nisbah yang disepakati
sedangkan kerugian yang timbul ditanggung bersama sesuai proporsi
modal masing-masing pihak.
c. Sukuk istishna
Sukuk istishna adalah obligasi syariah yang diterbitkan berdasarkan
perjanjian atau akad istishna dimana para pihak yang menyepakati jual
beli dalam rangka pembiayaan suatu proyek/barang. Adapun harga,
waktu pembayaran, dan spesifikasi barang/proyek ditentukan terlebih
dahulu berdasarkan kesepakatan.
24
d. Sukuk ijarah
Sukuk ijarah adalah obligasi syariah yang menggunakan akad sewa
sehingga pendapatannya bersifat tetap berupa fee ijarah/pendapatan
sewa, yang besarannya sudah diketahui sejak awal diterbitkan. Salah
satu jenis sewa ijarah lainnya adalah sale and lease back (al bai’
tsumma ‘iadatul ijarah). Sale and lease back adalah suatu bentuk lease
di mana penjual menjual barang kepada pembeli kemudian pembeli
menyewakan kembali kepada penjual. Alasan dilakukannya transaksi
tersebut bisa saja si pemilik aset membutuhkan uang sementara ia
masih membutuhkan manfaat dari aset tersebut (Nurhayati dan
Warsila, 2015: 235).
Gambar 2.1
Skema SBSN Ijarah Sale and Lease Back
Sumber: akucintakeuangansyariah.com
25
Penerbitan SBSN:
1) (1a) Penjualan hak manfaat Barang Milik Negara (BMN) oleh
Pemerintah kepada Perusahaan Penerbit SBSN untuk digunakan
sebagai Aset SBSN (Akad Bai’).
2) (1b) Penerbitan SBSN oleh Perusahaan Penerbit SBSN sebagai
bukti atas penyertaan/ kepemilikan investor terhadap Aset SBSN.
3) (1c) Dana hasil penerbitan SBSN dari investor (pembeli SBSN)
kepada Perusahaan Penerbit SBSN.
4) (1d) Pembayaran atas pembelian hak manfaat Aset SBSN oleh
Perusahaan Penerbit SBSN kepada Pemerintah.
Pembayaran Imbalan SBSN:
1) (2a) Penyewaan Aset SBSN oleh Pemerintah untuk digunakan
dalam operasional pemerintahan sehari-hari (Akad Ijarah).
2) (2b) Pembayaran Imbalan (ujrah) atas penyewaan Aset SBSN oleh
Pemerintah sebagai penyewa (Musta’jir/Lessee) kepada Pemegang
SBSN selaku pemberi sewa (Mu’jir/Lessor) melalui Agen
Pembayar.
Jatuh Tempo SBSN:
1) (3) Pembelian Aset SBSN oleh Pemerintah dari pemegang SBSN
melalui Perusahaan Penerbit SBSN (Akad Bai’).
26
2) (4a dan 4b) Pembayaran atas pembelian Aset SBSN oleh
Pemerintah kepada pemegang SBSN melalui Agen Pembayar
sebagai pelunasan SBSN.
3) (5) Jatuh tempo SBSN
4. Volume Perdagangan
Volume adalah salah satu indikator yang penting dalam analisis
perdagangan di pasar. Volume menunjukkan jumlah transaksi yang
diperdagangkan di pasar dalam suatu periode tertentu. Volume juga dapat
menggambarkan kekuatan antara minat jual dan beli pada transaksi pasar
(Suharto, 2015: 36). Volume perdagangan merupakan parameter
pergerakan aktivitas saham di pasar modal melalui informasi publikasi
laporan keuangan terhadap reaksi pasar modal itu sendiri (Effendi dan
Hermanto, 2017: 8). Volume perdagangan saham dapat diartikan sebagai
banyaknya lembar saham dari suatu emiten atau perusahaan yang
diperjual-belikan di pasar modal setiap harinya dengan tingkat harga yang
telah disepakati oleh pihak penjual dan pembeli saham melalui broker
(perantara) perdagangan saham (Abidin, Suhadak dan Hidayat, 2016: 24).
McConnell dan Brue manyataan permintaan dapat diartikan sebagai
skedul atau kurva yang menunjukkan jumlah produk yang konsumen ingin
dan mampu untuk membeli pada berbagai tingkat harga tertentu dan
selama periode waktu tertentu (Abidin, Suhadak dan Hidayat, 2016: 24).
Permintaan seseorang atau suatu masyarakat kepada suatu barang
27
ditentukan oleh banyak faktor. Di antara faktor-faktor tersebut yang
terpenting (Sukirno, 2012: 76) adalah seperti berikut:
a. Harga barang itu sendiri.
b. Harga barang lain yang berkaitan erat dengan dengan barang tersebut.
c. Pendapatan rumah tangga dan pendapatan rata-rata masyarakat.
d. Corak distribusi pendapatan dalam masyarakat.
e. Cita rasa masyarakat.
f. Jumlah penduduk.
g. Ramalan mengenai keadaan di masa yang akan datang.
Dilansir oleh idx.com Bursa Efek Indonesia (BEI) memaparkan
mekanisme perdanganan sukuk dan obligasi sebagai berikut:
a. Pelaksanaan Perdagangan
Perdagangan Obligasi (Korporasi & Negara) serta sukuk
melalui bursa dilakukan dengan menggunakan sistem Fixed Income
Trading System (FITS). Pengguna sistem FITS adalah perusahaan efek
yang sudah menjadi Anggota Bursa (AB), juga menjadi anggota
kliring KPEI. Dalam kegiatan transaksi melalui FITS Anggota Bursa
(AB) bertanggung jawab terhadap seluruh transaksi baik untuk
kepentingan nasabah maupun kepentingan sendiri.
Fixed Income Trading System (FITS) adalah sarana perdagangan
obligasi dan sukuk yang disediakan oleh Bursa Efek Indonesia (BEI).
28
Obligasi dan Sukuk yang dapat ditransaksikan melalui sistem FITS ini
adalah obligasi dan sukuk yang dicatatkan di BEI.
Mekanisme perdagangan obligasi dan sukuk melalui sistem FITS
merupakan transaksi yang terintegrasi antara sistem perdagangan,
kliring dan penyelesaian, seperti halnya dalam bagan di atas ada tiga
mekanisme yang berbeda yaitu : perdagangan, kliring dan
penyelesaian.
Kegiatan perdagangan obligasi dan sukuk melalui sistem FITS
ini didukung oleh peraturan perdagangan yang dibuat oleh BEI dengan
persetujuan BAPEPAM/LK, salah satu yang diatur adalah satuan
perdagangan (Lot Size), di mana satuan perdagangan (Lot Size) adalah
1 lot sama dengan nilai lima juta rupiah (1 lot = 5 Juta) hal ini
didasarkan dalam rangka pemerataan investor agar investor individu
dapat memiliki obligasi ataupun sukuk yang diterbitkan baik oleh
Perusahaan Swasta Nasional maupun oleh Negara. Sistem FITS
menggunakan metode remote acsess dari masing-masing kantor
Anggota Bursa, sehingga AB tersebut dapat memberikan pelayanan
order (jual ataupun beli) kepada para nasabahnya secara efektif dan
efisien.
b. Segmen Pasar di Bursa
Perdagangan melalui sistem FITS terdiri dari dua papan
perdagangan yaitu :
29
1) Pasar Reguler Outright; merupakan mekanisme perdagangan
secara lelang berkesinambungan secara anonym (anonymous
continuous auction) dengan metode pembentukan harga yang
didasarkan atas prioritas harga dan waktu (price and time priority).
2) Pasar Negosiasi, merupakan fasilitas yang memungkinkan para
Anggota Bursa melakukan pelaporan hasil kesepakatan transaksi
yang telah terjadi sesama Anggota Bursa atau dengan pihak lain
5. Harga Sukuk
Harga adalah jumlah uang yang diperlukan sebagai penukar berbagai
kombinasi produk dan jasa, dengan demikian maka suatu harga haruslah
dihubungkan dengan bermacam-macam barang dan atau pelayanan, yang
akhirnya akan sama dengan sesuatu yaitu produk dan jasa (Laksana, 2008:
105 dalam Rahman, Paminto dan Nadir 2016: 21). Berbeda dengan harga
saham yang dinyatakan dalam bentuk mata uang, harga obligasi
dinyatakan dalam persentase, yaitu persentase dari nilai nominal. Ada 3
kemungkinan harga pasar obligasi yang ditawarkan (Latumaerissa, 2012:
367), yaitu:
a. At par adalah harga obligasi sama dengan nilai nominal.
b. At premium adalah harga obligasi lebih besar dari nilai nilai nominal.
c. At discount adalah harga obligasi lebih kecil dari harga nominal.
Lima teori yang berhubungan dengan penentuan harga obligasi dapat
diturunkan. Untuk mempermudah pejelasan, diasumsikan bahwa terdapat
30
satu pembayaran kupon per tahun. Teori-teori (analisis Horison dan Swap
obligasi dalam Sharpe, 2005: 386) tersebut adalah sebagi berikut:
a. Jika harga pasar obligasi naik, yieldnya pasti turun, sebaliknya, jika
harga pasar obligasi turun , yieldnya pasti naik.
b. Jika yield obligasi tidak berubah sepanjang masa hidupnya, besar
diskonto atau premiumnya akan menurun jika jangkanya semakin
pendek.
Gambar 2.2
Perubahan Harga Obligasi
c. Jika yield obligasi tidak berubah sepanjang hidupnya, maka besarnya
diskon atau premium akan menurun dengan penurunan yang semakin
besar, jika jangkanya semakin singkat.
31
d. Penurunan pada yield obligasi akan menaikkan harga obligasi sejumlah
yang lebih besar ukurannya dibanding penurunan harga obligasi yang
akan terjadi jika besarnya penurunan yield obligasi sama.
e. Persentase perubahan pada yield obligasi yang disebabkan oleh
perubahan yieldnya akan semakin kecil jika tingkat bunga kupon lebih
tinggi. (teori ini tidak berlaku untuk obligasi dengan jangka satu tahun
atau obligasi yang tidak memiliki jatuh tempo yang disebut consols
atau perpetuities).
Berdasarkan teori penentuan harga yang pertama dan keempat
membawa kepada konsep penilaian obligasi yang disebut kecembungan.
Gambar 2.3
Kecembungan Obligasi
Dua observasi dapat dibuat dengan mengamati gambar ini. Pertama,
kenaikan yield ke y+ berkaitan dengan penurunan harga obligasi ke P- dan
penurunan yield ke y- terkait dengan kenaikan harga obligasi ke P+,
32
gerakan ini sesuai dengan teori ke-1. Kedua, besarnya kenaikan harga
obligasi (P+ - P) lebih besar dibandingkan besarnya penurunan harga
obligasi (P - P-), hal ini sesuai dengan teori obligasi ke-4.
Faktor-faktor yang mempengaruhi harga obligasi (Martalena dan Malinda,
2011: 77), yaitu:
a. Jangka waktu jatuh tempo
b. Risiko tidak terima bunga dan pokok pinjaman
c. Status pajak dari pembeli
d. Adanya provisi yang memungkinkan penerbitan obligasi melunasi
obligasi tersebut sebelum jatuh tempo
e. Jumlah kupon
6. Yield atau Imbal Hasil Sukuk dalam Bentuk Capital Gain
Yield dapat dikatakan sebagai return atau tingkat pengembalian yang
akan diterima oleh investor pada saat jatuh tempo (Nariman, 2016: 239).
Yield merupakan faktor pengukur tingkat pengembalian tahunan yang akan
diterima oleh investor, atau hasil yang akan diperoleh investor apabila
menanamkan dananya pada obligasi (Rita dan Sarquella, 2010: 63). Dalam
perhitungan yield obligasi terdapat beberapa istilah yang dipergunakan
(Martalena dan Malinda, 2011: 73), yaitu:
a. Spot rate adalah tingkat bunga obligasi yang hanya mempunyai satu
arus kas bagi pembeli obligasi tersebut (terdapat pada zero coupon
bond).
33
b. Future rates adalah tingkat bunga atas obligasi di mana terjadi
komitmen dan saat penyerahan dana berbeda.
c. Current yield merupakan proporsi penghasilan obligasi yang berasal
dari pembayaran kupon tahunan relatif terhadap harga. Dengan rumus
sebagai berikut:
Current Yield = CM
𝑃 × 100%
CY = Current yield
CM = Nominal coupon (tingkat kupon dikali nilai nominal obligasi)
P = Harga obligasi
d. Yield to maturity (YTM) merupakan Interest Rate of Return (IRR)
yang diperbolehkan pemilik modal atau sampai dengan jatuh tempo.
e. Yield to call merupakan hasil obligasi callable yang sebelum jatuh
tempo ditarik kembali oleh penerbitnya.
f. Horizon yield (relized yield) kadangkala pemilik obligasi tidak
memegang obligasi sampai jatuh tempo karena berbagai hal. Dalam
kasus ini, investor dapat menghitung hasil obligasi dengan horizon
yield.
Imbal hasil dalam Obligasi syariah sebagai berikut (Masruroh, 2015, 194):
a. Profit sharing, jika akad yang digunakana adalah akad mudharabah.
Pendapatan tetap, berupa bagian pendapatan dari hasil sewa jika akad
yang digunakan adalah ijarah. Imbal hasil ini dibayar secara regular
34
sampai jatuh tempo dan ditetapkan dalam persentase dari nilai
nominal.
b. Capital Gain, sebelum jatuh tempo biasanya obligasi diperdagangkan
di pasar sekunder, sehingga investor mempunyai kesempatan untuk
memperoleh Capital Gain. Capital Gain juga dapat diperoleh jika
investor membeli obligasi dengan diskon yaitu nilai lebih rendah dari
nilai nominalnya, kemudian pada saat jatuh tempo ia akan memperoleh
pembayaran senilai dengan haega nominal.
c. Hak klaim pertama, jika emiten bangkrut atau dilikuidasi, pemegang
obligasi sebagai kreditur memiliki hak klaim pertama atas aktiva
perusahaan.
d. Jika memiliki obligasi konversi, investor dapat mengkonversikan
obligasi menjadi saham pada harga yang telah ditetapkan, dan
kemudian berhak untuk memperoleh manfaat atas saham.
7. Tingkat Imbal Hasil Deposito Mudharabah
Deposito menurut Undang-Undang Nomor 21 tahun 2008 adalah
investasi dena berdasarkan akad mudharabah atau akad lain yang tidak
bertentangan dengan prinsip syariah yang penarikannya hanya dapat
dilakukan pada waktu tertentu berdasarkan akad antara nasabah
penyimpan dana dan bank syariah atau Unit Usaha Syariah (UUS).
Nasabah membuka deposito dengan jumlah minimal tertentu dengan
jangka waktu yang telah disepakati, sehingga nasabah tidak dapat
mencairkan dananya sebelum jatuh tempo yang telah disepakati, akan
35
tetapi bagi hasil yang ditawarkan jauh lebih tinggi daro pada tabungan
biasa maupun tabungan berencana (Al-Arif, 2011: 329).
Deposito mudharabah adalah simpanan dana dengan skema pemilik
dana (shahibul maal) memercayakan dananya untuk dikelola bank
(mudharib) dengan hasil yang diperoleh dibagi antara pemilik dana dan
bank dengan nisbah yang disepakati sejak awal (Yaya, Martawireja dan
Abdurahim, 2014: 55). Dalam penghimpunan dana dengan akad
mudharabah terdapat metode perhitungan bagi hasil (Ikatan Bankir, 2014:
101) sebagai berikut:
a. Perhitungan bagi hasil tabungan mudharabah
Pembagian keuntungan dapat dilakukan setiap bulan berdasarkan
saldo minimal yang mengendap selama periode tertentu.
b. Perhitungan bagi hasil deposito mudharabah
Imbalan diperoleh dari bagi hasil pendapatan (revenue sharing)
terhadap penggunaan dana berdasarkan nisbah (porsi) yang dijanjikan.
c. Metode H-1000
Ada bank syariah yang mempraktikkan bagi hasil dengan cara
menghitung lebih dahulu H-1000, yaitu angka yang menunjukkan hasil
investasi yang diperoleh dari penyaluran setiap Rp 1.000 dana yang
diinvestasikan bank dengan formula:
36
Bagi Hasil Nasabah = Rata−rata Dana Nasabah
1000 ×
H−1000 × 𝑁𝑖𝑠𝑏𝑎ℎ Nasabah
100
8. BI rate
Suku bunga adalah jumlah bunga yang dibayarkan per unit waktu
yang disebut sebagai persentase dari jumlah yang dipinjamkan. Dengan
kata lain, orang harus membayar kesempatan untuk meminjam uang.
Biaya pinjaman uang, diukur dalam dolar per tahun yang dipinjam
(Samuelson dan Nordhaus, 2004: 190). Suku bunga mempengaruhi
keputusan individu terhadap pilihan membelanjakan uang lebih banyak
atau menyimpan uangnya dalam bentuk tabungan. Suku bunga juga
merupakan sebuah harga yang menghubungkan masa kini dengan masa
depan, sebagaimana harga lainnya maka tingkat suku bunga ditentukan
oleh interaksi oleh trnasaksi antara permintaan dan penaaran (Kewal,
2012: 58).
Menurut Bank Indonesia BI Rate adalah suku bunga kebijakan yang
mencerminkan sikap atau stance kebijakan moneter yang ditetapkan oleh
Bank Indonesia dan diumumkan kepada publik. Dilansir dari bi.go.id Bank
Indonesia melakukan penguatan kerangka operasi moneter dengan
memperkenalkan suku bunga acuan atau suku bunga kebijakan baru yaitu
BI 7-Day Repo Rate, yang akan berlaku efektif sejak 19 Agustus 2016.
Instrumen BI 7-Day Repo Rate sebagai acuan yang baru memiliki
hubungan yang lebih kuat ke suku bunga pasar uang, sifatnya
37
transaksional atau diperdagangkan di pasar, dan mendorong pendalaman
pasar keuangan.
9. Harga Emas
Emas merupakan salah satu komoditas dunia yang pernah digunakan
sebagai alat tukar atau alat pembayaran. Standar emas yang sering
dijadikan patokan diseluruh dunia adalah harga standar emas pasar
London atau yang biasa disebut dengan London Gold Fixing. London
Gold Fixing merupakan sistem penentuan atau pengaturan harga emas
yang dilakukan dua kali pada setiap hari kerja di pasar London (Gumilang,
Hidayat dan Endang, 2014: 3). Hal yang membuat emas bernilai adalah
kemampuan emas atas daya beli terkini. Emas mampu beradaptasi
terhadap inflasi yang terus membuat harga barang dan jasa semakin maha
(Dipraja, 2011: 11). Emas dihargai sebagai komoditi dengan daya jual
yang tinggi (high marketable commodity), karena investor dari seluruh
penjuru dunia memburu dan menginginkannya sebagai alat investasi
(Hamidi, 2007: 82).
Menurut Sunariyah emas merupakan salah satu bentuk investasi
yang cenderung bebas risiko. Emas banyak dipilih sebagai salah satu
bentuk investasi karena nilainya cenderung stabil dan naik. Sangat jarang
sekali harga emas turun. Ketika akan berinvestasi, investor akan memilih
investasi yang memiliki tingkat imbal balik tinggi dengan resiko tertentu
38
atau tingkat imbal balik tertentu dengan resiko yang rendah (Hutapea,
Margareth dan Tarigan, 2017: 28).
Harga emas dipasaran dunia dinyatakan dalam satuan troy once.
Troy once merupakan satuan berat emas murni yang jika dinyatakan dalam
satuan gram setara dengan 31.103 gram. Untuk mendapatkan harga per
gram dalam satuan rupiah, kita harus melihat kurs USD-IDR yang berlaku
saat itu (Salim, 2010: 18). Cara menghitung harga emas per gram dengan
rumus seperti berikut:
Harga emas/ gram = Harga emas 𝑡𝑟𝑜𝑦 𝑜𝑛𝑐𝑒 × Kurs USD−IDR
31.103
39
B. Penelitian Terdahulu
Penelitian yang telah membahas mengenai sukuk dan faktor-faktor yang
mempengaruhinya dibahas oleh penelitian sebelumnya. Penelitian tersebut telah
memberikan banyak referensi bagi penelitian ini. Berikut ini penelitiaan yang
berkaitan dengan penelitian ini.
Tabel 2.3
Penelitian Terdahulu
No Nama Penulis/
Judul/ Tahun
Variabel
Penelitian
Metode
Penelitian
Hasil Penelitian Perbedaan
Penelitian
1 Faizul Rahman,
Ardi Paminto,
Maryam Nadir/
“Pengaruh
Harga Sukuk
Negara Ritel
SR-005,
Tingkat Inflasi
dan BI rate
terhadap
Tingkat
Permintaan
Sukuk Negara
Ritel SR-
005”/Jurnal
Manajemen
Vol. 8 No. 1
(2016)
Dependen:
Tingkat
permintaan
sukuk negara
ritel SR-005
Independen:
Harga sukuk
negara ritel
SR-oo5,
tingkat inflasi
dan BI rate
Analisis
regresi linier
berganda
Hasil penelitian
menunjukkan bahwa
variabel independen
harga sukuk negara
ritel SR-005 dan
inflasi berpengaruh
negatif tidak
signifikan terhadap
permintaan sukuk
negara ritel SR-005.
Sedangan BI rate
berpengaruh negatif
signifikan terhadap
permintaan sukuk
negara ritel SR-005.
Penelitian
terdahulu tidak
menggunakan
yield atau imbal
hasil sukuk negara
ritel SR-006 dalam
bentuk capital
gain, tingkat imbal
hasil deposito
mudharabah dan
harga emas
sebagai variabel
independen.
Penelitian
terdahulu
menggunakan
metode penelitian
regresi linier
berganda,
sedangkan
penelian ini
menggunakan
metode penelitian
VAR/VECM.
40
Lanjutan Penelitian Terdahulu
No Nama Penulis/
Judul/ Tahun
Variabel
Penelitian
Metode
Penelitian
Hasil Penelitian Perbedaan
Penelitian
Penelitian
terdahulu
menggunakan
sukuk seri 005,
sedangkan pada
penelitian ini
menggunakan seri
006.
2 I Wayan
Sumarna dan
Ida Bagus
Badjra/
“Pengaruh
Rating,
Maturitas,
Tingkat Suku
Bunga dan
Kupon terhadap
Perubahan
Harga Obligasi
Korporasi di
Bursa Efek
Indonesia”/
E-Jurnal
Manajemen
Unud Vol.5 No.
12 (2016)
Dependen:
Harga obligasi
korporasi
Independen:
Rating,
maturitas,
tingkat suku
bunga dan
kupon
Regresi
linier
bergandan
Rating berpengaruh
positif signifikan
terhadap perubahan
harga obligasi
korporasi.
Maturitas
berpengaruh negatif
signifikan terhadap
perubahan harga
obligasi korporasi.
Tingkat suku bunga
SBI berpengaruh
negatif signifikan
terhadap perubahan
harga obligasi
korporasi. Kupon
obligasi
berpengaruh positif
signifkan terhadap
perubahan harga
obligasi
korporasi.
Penelitian
terdahulu tidak
menggunakan
tingkat imbal hasil
deposito
mudharabah,
harga obligasi dan
harga emas
sebagai variabel
independen.
Penelitian
terdahulu
menggunakan
metode penelitian
regresi linier
berganda,
sedangkan
penelian ini
menggunakan
metode penelitian
VAR/VECM.
Penelitian
terdahulu
menggunakan
harga obligasi
sebagai variabel
dependen.
3 Syazwani Abd
Rahim dan
Nursilah
Ahmad/
“Confidence
Effect Among
Sukuk Investors
Dependen:
Perilaku
investor sukuk
Independen:
FTSE Bursa
Malaysia Emas
Equity
Market
Sentimental
Index
(EMSI)
Tren harga harian
PT EMAS FBM
secara signifikan
terkait dengan
sentimen investor.
Investor dan emiten
Sukuk mencari
Penelitian
terdahulu hanya
menggunakan tren
harga emas
sebagai variabel
independen.
41
Lanjutan Penelitian Terdahulu
No Nama Penulis/
Judul/ Tahun
Variabel
Penelitian
Metode
Penelitian
Hasil Penelitian Perbedaan
Penelitian
Following
Sukuk
Announcements
in Malaysia”/
South East Asia
Jurnal of
Contemporary
Business,
Economics and
Law, Vol. 10
(2016)
Sharia Index
(FBM Emas)
volatilitas yang lebih
besar dan
ketidakpastian
dalam investasi
sukuk sebagai
imbalan untuk
mengantisipasi
pengembalian yang
lebih tinggi.
Penelitian
terdahulu
menggunakan
metode penelitian
EMSI, sedangkan
penelian ini
menggunakan
VAR/VECM.
Penelitian
terdahulu
menggunakan
Perilaku Investor
sukuk sebagai
variabel dependen,
sedangkan
penelitian ini
volume
perdagangan
sukuk.
4 Ali Said dan
Rihab Grassa/
“The
Determinants of
Sukuk Market
Development:
Does
Macroeconomic
Factor
Influence the
Construction of
Certain
Structure of
Sukuk?”/
Journal
Finance and
Banking Vol. 3
No. 5 (2013)
Dependen:
Sukuk market
Independen:
GDP per
kapita,
economic size,
trade openness,
percentage of
muslims, dan
financial crisis
Regresi data
panel
GDP per kapita;
economic size, trade
openness,
percentage of
muslims memiliki
pengaruh positif dari
pertumbuhan pasar
Sukuk. Krisis
keuangan memiliki
dampak negatif yang
signifikan terhadap
perkembangan pasar
Sukuk karena
jumlah Sukuk yang
dikeluarkan pada
tahun-tahun itu telah
menurun drastis.
Penelitian
terdahulu tidak
menggunakan
yield atau imbal
hasil sukuk negara
ritel SR-006 dalam
bentuk capital
gain, harga sukuk,
tingkat imbal hasil
deposito
mudharabah, BI
rate dan harga
emas sebagai
variabel
independen.
Penelitian
terdahulu
menggunakan
metode regresi
data panel,
sedangkan
penelian ini
42
Lanjutan Penelitian Terdahulu
No Nama Penulis/
Judul/ Tahun
Variabel
Penelitian
Metode
Penelitian
Hasil Penelitian Perbedaan
Penelitian
menggunakan
VAR/VECM.
Penelitian
terdahulu
menggunakan
sukuk market
sebagai variabel
dependen.
5 Mira Hastin,
Idris dan Hasdi
Aimon/
“Analisis Pasar
Obligasi
Pemerintah di
Indonesia”/
Jurnal kajian
Ekonomi Vol. 1
No. 02 (2013)
Dependen:
Pasar obligasi
Pemerintah di
Indonesia
Independen:
Defisit
anggaran,
pinjaman luar
negeri
pemerintah,
Suku Bunga
Bank Indonesia
(SBI), harga
obliasi, IHSG,
permintaan dan
penawaran
obligasi
pemerintah
Two Stage
Least
Squared
(TSLS)
Defisit anggaran
berpengaruh positif
terhadap penawaran
obligasi pemerintah.
Pinjaman luar negeri
pemerintah, SBI dan
permintaan obligasi
pemerintah
berpengaruh
negative terhadap
penawaran obligasi
pemerintah. SBI
berpengaruh positif
terhadap permintaan
obligasi pemerintah.
IHSG dan
penawaran obligasi
pemerintah
berpengaruh negatif
terhadap permintaan
obligasi pemerintah.
Sedangkan harga
obligasi tidak
berpengaruh
terhadap permintaan
obligasi pemerintah.
Penelitian
terdahulu tidak
menggunakan
yield atau imbal
hasil sukuk negara
ritel SR-006 dalam
bentuk capital
gain, tingkat imbal
hasil deposito
mudharabah, BI
rate dan harga
emas sebagai
variabel
independen.
Penelitian
terdahulu
menggunakan
metode Two Stage
Least Squared
(TSLS),
sedangkan
penelian ini
menggunakan
VAR/VECM.
Penelitian
terdahulu
menggunakan
permintaan dan
penawaran
obligasi
pemerintah
sebagai variabel
dependen.
43
Lanjutan Penelitian Terdahulu
No Nama Penulis/
Judul/ Tahun
Variabel
Penelitian
Metode
Penelitian
Hasil Penelitian Perbedaan
Penelitian
6 Nursilah
ahmad, Siti
Nurazira Mohd
Daud dan
Zurina Kefeli/
“Economic
Forces and the
Sukuk Market”/
Journal Social
and Behavioral
Sciences Vol.
65 (2012)
Dependen:
Sukuk Market
Independen:
Producer Price
Index (PPI),
Inflasi dan
GDP
VAR/VECM Sukuk Granger-
menyebabkan GDP
sementara GDP
Granger-
menyebabkan baik
PPI dan CPI.
Hasilnya sangat
penting
implikasi kebijakan
kepada para
pengambil
keputusan.
Penelitian
terdahulu tidak
menggunakan
yield atau imbal
hasil sukuk negara
ritel SR-006 dalam
bentuk capital
gain, harga sukuk,
tingka imbal hasil
deposito
mudharabah, BI
rate dan harga
emas sebagai
variabel
independen.
Penelitian
tedahulu
menggunakan
sukuk market
sebagai variabel
dependen.
7 Lilis Yuliati/
“Faktor-Faktor
yang
Mempengaruhi
Minat
Masyarakat
Berinvestasi
Sukuk”/
Walisongo Vol.
19 No.1 (2011)
Dependen:
Minat
masyarakat
berinvestasi
sukuk
Independen:
risiko investasi
dan atribut
produk islami
Regresi
ganda
risiko investasi dan
atribut produk
islami berkait
positif dengan
keinginan publik
untuk melakukan
investasi terhadap
sukuk.
Penelitian
terdahulu tidak
menggunakan
yield atau imbal
hasil sukuk negara
ritel SR-006 dalam
bentuk capital
gain, harga sukuk,
tingkat imbal hasil
deposito
mudharabah, BI
rate dan harga
emas sebagai
variabel
independen.
Penelitian
terdahulu
menggunakan
metode regresi
ganda, sedangkan
penelian ini
44
Lanjutan Penelitian Terdahulu
No Nama Penulis/
Judul/ Tahun
Variabel
Penelitian
Metode
Penelitian
Hasil Penelitian Perbedaan
Penelitian
menggunakan
VAR/VECM.
Penelitian
terdahulu
menggunakan
sukuk seri 001.
8 Mohammad
Agus Khoirul
Wafa/ “Analisa
Faktor-Faktor
yang
Mempengaruhi
Tingkat
Permintaan
Sukuk Ritel-I”/
Jurnal Ekonomi
Islam Vol. IV
No. 2 (2010)
Dependen:
tingkat
permintaan
sukuk ritel-I
Independen:
harga sukuk
negara ritel-I,
tingkat suku
bunga deposito
bank umum,
nisbah bagi
hasil deposito
mudharabah
dan harga
obligasi lain
VAR/
VECM
Hasil penelitian ini
menunjukkan bahwa
harga sukuk negara
ritel, tingkat suku
bunga deposito bank
umum dan nisbah
bagi hasil deposito
mudharabah
berpengaruh positif
signifikan terhadap
tingkat permintaan
sukuk negara ritel-I.
Penelitian
terdahulu tidak
menggunakan
yield atau imbal
hasil sukuk negara
ritel SR-006 dalam
bentuk capital
gain, BI rate dan
harga emas
sebagai variabel
independen.
Penelitian
tedahulu
menggunakan
sukuk seri 001,
sedangkan pada
penelitian ini
sukuk seri 006.
45
C. Hubungan Variabel Dependen dan Variabel Independen serta
Pengembangan Hipotesis
1. Hubungan harga sukuk dengan volume perdagangan
Dalam analisis ekonomi permintaan suatu barang terutama
dipengaruhi oleh tingkat harganya. Hukum permintaan pada hakikatnya
adalah semakin rendah harga suatu barang maka makin banyak permintaan
terhadap barang tersebut. Sebaliknya, semakin tinggi harga suatu barang
maka makin sedikit permintaan terhadap barang tersebut (Sukirno, 2012:
76). Berdasarkan penelitian Rahman, Paminto dan Nadir (2016) harga
sukuk tidak berpengaruh signifikan terhadap permintaan sukuk negara ritel
SR-005 di Indonesia. Berdasarkan penelitian Wafa (2010) harga sukuk
berpengaruh signifikan terhadap tingkat permintaan sukuk negara ritel-I.
Hubungan yield atau imbal hasil sukuk dalam bentuk capital gain dengan
volume perdagangan.
H1: Harga sukuk mememiliki pengaruh signifikan terhadap volume
perdagangan sukuk negara ritel SR-006.
2. Hubungan yield atau imbal hasil sukuk dalam bentuk capital gain terhadap
volume perdagangan sukuk negara ritel SR-006
Yield merupakan faktor pengukur tingkat pengembalian tahunan
yang akan diterima oleh investor, atau hasil yang akan diperoleh investor
apabila menanamkan dananya pada obligasi (Rita dan Sarquella, 2010:
63). Berdasarkan penelitian Sumarna dan Badjra (2016) kupon obligasi
46
korporasi berpengaruh positif terhadap perubahan harga obligasi
korporasi. Berdasarkan penelitian Wafa (2010) harga sukuk berpengaruh
signifikan terhadap tingkat permintaan sukuk negara ritel-I.
H2: Yield atau imbal hasil sukuk dalam bentuk capital gain
mememiliki pengaruh signifikan terhadap volume perdagangan
sukuk negara ritel SR-006.
3. Hubungan BI rate dengan volume perdagangan
Tingkat bunga mempunyai pengaruh yang signifikan pada dorongan
untuk berinvestasi. Pada kegiatan produksi, pengelola barang-barang
modal atau bahan baku produksi memerlukan modal lain untuk
menghasilkan (Pujoalwanto, 2014: 169). Interest rate risk adalah risiko
yang berasal variabilitas return akibat perubahan suku bunga. Perubahan
suku bunga ini berpengaruh negatif terhadap sekuritas (Rodoni, 2009: 48).
Berdasarkan penelitian Rahman, Paminto dan Nadir (2016) BI rate
berpengaruh negatif signifikan terhadap tingkat permintaan sukuk negara
ritel SR-005.
H3: BI rate mememiliki pengaruh signifikan terhadap volume
perdagangan sukuk negara ritel SR-006.
4. Hubungan tingkat imbal hasil deposito mudharabah dengan volume
perdagangan
47
Imbalan diperoleh dari bagi hasil pendapatan (revenue sharing)
terhadap penggunaan dana berdasarkan nisbah (porsi) yang dijanjikan
(Ikatan Bankir, 2014: 101). Berdasarkan penelitian Wafa (2010) nisbah
bagi hasil deposito mudharabah berpengaruh positif signifikan terhadap
tingkat permintaan sukuk negara ritel-I.
H4: Tingkat imbal hasil deposito mudharabah mememiliki pengaruh
signifikan terhadap volume perdagangan sukuk negara ritel SR-
006.
5. Hubungan harga emas dengan volume perdagangan
Faktor barang lain yaitu barang pengganti terhadap permintaan
adalah harga barang pengganti dapat mempengaruhi permintaan barang
yang dapat digantikannya (Sukirno, 2012:80). Kenaikan harga emas akan
mendorong investor untuk memilih berinvestasi di emas daripada di pasar
modal. Sebab dengan risiko yang relatif lebih rendah, menurut Adrienne
Roberts FT Personal Finance “emas dapat memberikan imbal balik yang
baik dengan kenaikan harganya” (Hutapea, Margareth dan Tarigan, 2014 :
28). Berdasarkan penelitian Rahim dan Ahmad (2016) Tren harga harian
PT EMAS FBM secara signifikan terkait dengan sentimen investor.
H5: Harga emas mememiliki pengaruh signifikan terhadap volume
perdagangan sukuk negara ritel SR-006.
48
D. Kerangka Berpikir
Kerangka berpikir ini memberikan gambaran langkah-langkah yang akan
peneliti lakukan untuk mengambil kesimpulan. Kerangka berpikir
digambarkan sebagai berikut:
Gambar 2.4
Kerangka Pemikiran
Faktor-Faktor:
• Harga Sukuk
• Yield Atau Imbal Hasil
Sukuk dalam bentuk capital
gain
• Harga Emas
• Tingkat Imbal Hasil
Depositomudharabah
• BI Rate
Volume Perdagangan Sukuk Negara Ritel
SR-006
Pengumpulan Data Time Series
Uji Stasioneritas Data
Analisis dan Kesimpulan
Tidak Stasioner
Impulse Response dan Variance Decomposition
VECM
Terdapat Kointegrasi
Uji Kointegrasi
Stasioner di Deferensi Data
Tidak Terdapat Kointegrasi
Stasioner
VAR Bentuk Level
VAR Bentuk Diferensi
Jumlah investor sukuk negara ritel
yang lebih sedikit dibandingkan Surat
Berharga Negara (SBN) yang
diterbitkan pada waktu yang
berdekatan dengan sukuk negara ritel.
Analisis Faktor-Faktor yang
Mempengaruhi Volume Perdagangan
Sukuk Negara Ritel SR-006 di Indonesia
49
BAB III
METODOLOGI PENELITIAN
A. Ruang Lingkup Penelitian
Penelitian ini termasuk ke dalam penelitian kuantitatif. Penelitian ini
menganalisis pengaruh jangka panjang dan jangka pendek faktor-faktor yang
mempengaruhi volume perdagangan sukuk negara ritel SR-006. Adapun
periode yang digunakan dalam pnelitian ini adalah dengan rentang Juni 2014
hingga Maret 2017.
Ruang lingkup penelitian ini adalah melihat pengaruh 5 (lima) variabel
bebas yaitu harga sukuk, yield atau imbal hasil sukuk dalam bentuk capital
gain, tingkat imbal hasil deposito mudharabah, harga emas dan BI rate
terhadap variabel terikat dalam penelitian ini adalah volume perdagangan
sukuk negara ritel SR-006.
B. Metode Penentuan Sampel
Metode penentuan sempel yang digunakan dalam penelitian ini adalah
non probability sampling. Non probability sampling merupakan teknik yang
tidak memberikan kesempatan atau peluang yang sama kepada anggota
populasi yang akan diambil sampelnya (Sudarmanto, 2013: 48). Dari teknik
non probability sampling, diambil teknik pengambilan sampel dengan
purposive sampling. Purposive sampling adalah teknik penentuan sampel
dengan pertimbangan tertentu. Berdasarkan metode penentuan sempe tersebut,
50
kriteria-kriteria yang digunakan dalam pengambilan data dan sempel adalah
sebagi berikut:
1) Sukuk yang dipilih adalah sukuk negara ritel yang telah jatuh tempo.
2) Sukuk yang dipilih adalah sukuk negara ritel yang jatuh tempo paling
terkhir atau pada tahun penelitian dilakukan yaitu 2017.
Tabel 3.1
Seleksi Pemilihan Sampel
Karakteristik Total
Sukuk negara ritel yang telah jatuh tempo 6
Sukuk yang jatuh tempo paling terakhir atau pada
tahun penelitian dilakukan yaitu 2017
(5)
Sampel yang diteliti 1
C. Metode Pengumpulan Data
1. Penelitian Kepustakaan (Library Research)
Penelitian ini juga dilakukan melalui studi kepustakaan yaitu dengan
cara mengumpulakan pengetahuan teoritis yang relevan dengan cara
membaca dan mempelajari buku-buku, jurnal-jurnal, artikel serta literatur
kerangka-kerangka dari sumber lain yang mempunyai hubungan dengan
pembahasan yang dibahas dalam penelitian ini.
2. Data sekunder
Data sekunder merupakan data yang diperoleh dengan cara
mengumpulkan dokumen atau laporan yang bersumber dari perusahaan
atau pihak yang terkait. Volume perdagangan sukuk negara ritel, harga
51
sukuk negara ritel dan yield atau imbal hasil sukuk dalam bentuk capital
gain negara ritel diperoleh dari (www.dmia.danareksa.com) data tingkat
imbal hasil deposito mudharabah dan BI rate diperoleh dari
(www.bi.go.id) dan harga emas diproleh dari (www.harga-emas.org).
D. Metode Analisis Data
Dalam penelitian ini metode yang digunakan adalah analisis Vector
Autoregressive (VAR)/Vector Error Correction Model (VECM). Penelitian
menggunakan model Vector Auto Regression (VAR) apabila data dalam
penelitian ini stasioner, namun bila tidak stasioner dan terdapat hubungan
kointegrasi antara variabel-variabelnya maka penelitian ini menggunakan
model Vector Error Correction Model (VECM). Data tersebut akan diolah
menggunakan Microsoft Excel 2010 dan Eviews 9,5.
Vector Autoregression (VAR) adalah pengembang dari model ADL.
VAR melonggarkan asumsi variabel yang bersikap eksogen pada ADL. Dalam
kerangka VAR, dimungkinkan untuk melakukan estimasi terhadap
serangkaian variabel yang diduga mengalami endogenitas. Model VAR
dibangun untuk mengatasi hal di mana hubungan antar variabel ekonomi dapat
tetap diestimasi tanpa perlu menitikberatkan masalah eksogenitas. Dalam
pendekatan ini semua variabel dianggap sebagai endogen dan estimasi dapat
dilakukan secara serentak atau sekuensial (Ariefianto, 2012: 112).
Model VECM merupakan model yang terestriksi atau restricted VAR,
karena adanya kointegrasi yang menunjukkan adanya hubungan jangka
52
panjang antara variabel-variabek di dalam sistem VAR (Liembono, 2013:
126). Adapun kelebihan dan kelemahan metode VAR (Ariefianto, 2012: 112)
sebagai berikut:
1. Kelebihan
a. VAR tidak memerlukan spesifikasi model, dalam artian
mengidentifikasikan variabel endogen-eksogen dan membuat
persamaan-persamaan yang menghubungkannya. Semua variabel di
dalam VAR adalah endogen.
b. VAR adalah sangat fleksibel, pembahasan yang dilakukan hanya
meliputi struktur autoregressive. Pengembangan dapat dilakukan
dengan memasukkan variabel yang dianggap murni eksogen (SVAR)
dan atau komponen moving average (VARMA). Dengan perkataan
lain VAR adalah suatu teknik ekonometrika structural yang sangat
kaya.
c. Kemampuan prediksi dari VAR adalah cukup baik. Beberapa kajian
empiris (misalnya Sim, 1980 dan McNees, 1986) menunjukkan VAR
memiliki kemampuan prediksi out of sample yang lebih tinggi dari
pada model makro structural simultan.
2. Kelemahan
a. VAR bersifat ateoretis (tidak memiliki landasan teori). Hal ini karena
semua variabel di dalam VAR adalah endogen dan aspek struktur
sebab akibat diabaikan.
53
b. Koefisien di dalam VAR sulit untuk diinterpretasikan. Seperti yang
dijelaskan di atas, kegunaan VAR adalah untuk prediksi dan menguji
stabilitas hubungan sebab akibat. Jarang sekali perhatian diberikan
pada masing-masing koefisien di dalam VAR.
c. Estimasi dapat menjadi tidak efisien terutama jika jumlah sempel yang
digunakan adalah sedikit sedangkan variabel dan orde lag yang
digunakan adalah banyak.
1. Uji Stasioneritas
Stasioneritas adalah sebuah properti yang diinginkan perkiraan AR
model, untuk beberapa alasan. salah satu alasan penting bahwa model
koefisien yang tidak stasioner akan menunjukkan properti, disayangkan
bahwa nilai sebelumnya istilah kesalahan akan memiliki efek yang tidak
menurun pada saat ini nilai y sebagai kemajuan waktu (Brooks, 2008:216).
Uji stasioneritas merupakan langkah awal yang dilakukan untuk
mengetahui apakah data VAR stasioner pada level atau pada kondisi
pembedaan pada derajat tertentu. Uji stasioneritas dilakukan dengan
menggunakan metode Augmented Dicky Fuller (ADF). Penelitian ini
dilakukan dengan menguji akar-akar unit. Untuk mengetahui data
stasioner atau tidak dengan melihat nilai ADF dan nilai MacKinnon
critical values, jika nilai ADF lebih besar dari nilai MacKinnon critical
values maka data tersebut telah stasioner. Data yang tidak stasioner
54
menunjukkan adanya kemungkinan hubungan kointegrasi diantara
variabel.
2. Uji Lag Optimum
Langkah selanjutnya yang harus dilakukan dalam merode
VAR/VECM adalah menentukan panjang lag optimum. Lag berguna
untuk menghilangkan masalah autokorelasi dan untuk mengetahui berapa
lama reaksi suatu variabel terhadap variabel lainnya. Dalam menentukan
lag optimum harus tepat karena apabila lag yang digunakan terlalu
panjang akan banyak derajat yang terbuang yang mengakibatkan model
menjadi tidak signifikan. Penetuan panjang lag optimum dapat
diidentifikasi dengan menggunakan Akaike Information Criterion (AIC),
Schwarz Criterion (SC), dan Hannan-Quin Information Criterion (HQ).
3. Uji Stabilitas VAR
Uji stabilitas VAR ini dilakukan dengan cara menghitung akar-akar
dari fungsi polynomial. Jika semua akar dari fungsi polynomial tersebut
memiliki nilai absolutnya lebh kecil dari 1 atau < 1 maka model VAR
tersebut dianggap stabil sehingga Impulse Response Function (IRF) dan
Forecast Error Variance Decomposition (FEVD) yang dihasilkan dapat
dianggap valid.
55
4. Uji Kointegrasi
Uji kointegrasi dilakukan dengan menggunakan model Johansen
Cointegration Test. Uji ini dilakukan untuk melihat hubungan jangka
panjang antar variabel yang telah memenuhi syarat yaitu stasioner pada
tahap first diference. Untuk mengetahui bahwa terdapat kointegrasi antar
variabel dilihat dari trace statistic yang dibandingkan dengan critical
values. Jika trace statistic > critical values, dapat disimpulkan bahwa
variabel-variabel yang digunakan memiliki kointegrasi. Setelah
mengetahui bahwa terdapat kointegrasi diantara variabel-variabel model
persaman maka dapat dilanjutkan dengan analisis VECM.
5. Uji Klausalitas Granger
Uji klausalitas merupakan pengujian untuk menentukan hubungan
sebab akibat antara variabel dalam sistem VAR (Liembono, 2013: 128).
Granger Clausality memiliki konsep X dikatakan menyebabkan Y jika
realisasi X terjadi lebih dahulu dari pada Y dan realisasi Y tidak terjadi
mendahului realisasi X (Ariefianto, 2012: 114).
Hipotesis H0 yang diuji adalah tidak adanya hubungan klausalitas,
sedangkan hipotesis alternatif atau H1 adalah adanya hubungan klausalitas.
Untuk dapat mengetahui menerima atau menolak H0 dapat dilakukan
dengan membandingkan probabilitas dengan nilai kritis yang digunakan.
Nilai kritis yang digunakan dalam penelitian ini adalah 0,05 atau 5%. H0
ditolak apabila nilai probabilitas yang dihasilkan lebih kecil dari nilai kritis
56
yang digunakan, sehingga bila menolak H0 dapat disimpulkan terdapat
hubungan klausalitas pada variabel-variabel yang diuji.
6. Vector Error Correction Model (VECM)
Restricted VAR atau disebut juga VECM yaitu bentuk dari VAR
yang terestriksi karena data tidak stasioner namun terkointegrasi
(Liembono, 2013: 126). VECM digunakan untuk menghitung hubungan
jangka panjang dan jangka pendek antarvariabelnya. Hasil VECM
dikatakan memiliki pengaruh jika nilai t-statistik lebih besar dari pada nilai
t-tabel, maka hasil tersebut dapat dikatakan terdapat hubungan jangka
panjang atau jangka pendek antarvariabel.
7. Impuls Respons Function (IRF)
IRF melacak respon dari variabel dependen di VAR terhadap
guncangan untuk masing-masing variabel. Jadi, untuk setiap variabel dari
persamaan masing-masing secara terpisah, kejutan unit diterapkan untuk
kesalahan, dan efek atas sistem VAR dari waktu ke waktu dicatat (Brooks,
2008: 299). IRF melakukan penelusuran atas dampak suatu goncangan
(shock) terhadap suatu variabel dalam sistem (seluruh variabel) sepanjang
waktu tertentu (Ariefianto, 2012: 115). Sehingga dapat dilihat lamanya
pengaruh guncangan tersebut terhadap variabel lain hingga pengaruh
guncangan hilang dan mencapai keseimbangan.
57
8. Forecast Error Variance Decomposition (FEVD)
Forecast Error Variance Decomposition (FEVD) menawarkan
metode yang sedikit berbeda untuk memeriksa VAR sistem dinamika.
Mereka memberikan proporsi gerakan di variabel dependen yang
disebabkan oleh guncangan mereka sendiri, dibandingkan guncangan
untuk variabel-variabel lainnya (Brooks, 2008: 300). FEVD melakukan
dekomposisi atas perubahan nilai suatu variabel yang disebabkan oleh
guncangan variabel sendiri dan goncangan dari variabel lainnya
(Ariefianto, 2012: 116).
E. Operasional Variabel Penelitian
1. Variabel Dependen
Variabel dependen yang digunakan dalam penelitian ini adalah
volume perdagangan sukuk negara ritel SR-006. Volume adalah salah satu
indikator yang penting dalam analisis perdagangan di pasar. Volume
menunjukkan jumlah transaksi yang diperdagangkan di pasar dalam suatu
periode tertentu. Volume juga dapat menggambarkan kekuatan antara
minat jual dan beli pada transaksi pasar (Suharto, 2015: ). Sukuk negara
ritel merupakan surat berharga pemerintah. Data yang digunakan dalam
penelitian ini diperoleh dari website resmi dana reksa dari bulan Juni 2014
hingga Maret 2017.
58
2. Variabel Independen
Variabel independen dalam penelitian ini adalah harga sukuk, yield
atau imbal hasil sukuk dalam bentuk capital gain, tingkat imbal hasil
deposito mudharabah, harga emas dan BI rate terhadap volume
perdagangan suku negara ritel SR-006.
a. Harga Sukuk Negara Ritel SR-006
Harga adalah jumlah uang yang diperlukan sebagai penukar
berbagai kombinasi produk dan jasa, dengan demikian maka suatu
harga haruslah dihubungkan dengan bermacam-macam barang dan
atau pelayanan, yang akhirnya akan sama dengan sesuatu yaitu produk
dan jasa (Laksana, 2008: 105 dalam Rahman, Paminto dan Nadir 2016:
21). Harga obligasi dinyatakan dalam bentuk persentase. Data yang
digunakan dalam penelitian ini diperoleh dari website resmi dana reksa
dari bulan Juni 2014 hingga Maret 2017.
b. Yield atau Imbal Hasil Sukuk Negara Ritel SR-006 dalam Bentuk
Capital Gain
Yield merupakan faktor pengukur tingkat pengembalian tahunan
yang akan diterima oleh investor, atau hasil yang akan diperoleh
investor apabila menanamkan dananya pada obligasi (Rita dan
Sarquella, 2010: 63). Current yield merupakan proporsi penghasilan
obligasi yang berasal dari pembayaran kupon tahunan relatif terhadap
59
harga (Martalena dan Malinda, 2011: 73). Data yang digunakan dalam
penelitian ini diperoleh dari website resmi dana reksa dari bulan Juni
2014 hingga Maret 2017.
c. Tingkat Imbal Hasil Deposito Mudharabah
Imbalan diperoleh dari bagi hasil pendapatan (revenue sharing)
terhadap penggunaan dana berdasarkan nisbah (porsi) yang dijanjikan
(Ikatan Bankir, 2014: 101). Data yang digunakan dalam penelitian ini
diperoleh dari website resmi Bank Indonesia dari bulan Juni 2014
hingga Maret 2017.
d. Harga Emas
Emas dihargai sebagai komoditi dengan daya jual yang tinggi
(high marketable commodity), karena investor dari seluruh penjuru
dunia memburu dan menginginkannya sebagai alat investasi (Hamidi,
2007: 82). Data yang digunakan dalam penelitian ini diperoleh dari
website resmi harga-emas.org dari bulan Juni 2014 hingga Maret 2017.
e. BI rate
Menurut Bank Indonesia BI rate adalah suku bunga kebijakan
yang mencerminkan sikap atau stance kebijakan moneter yang
ditetapkan oleh Bank Indonesia dan diumumkan kepada publik.
Dilansir dari bi.go.id Bank Indonesia melakukan penguatan kerangka
operasi moneter dengan memperkenalkan suku bunga acuan atau suku
60
bunga kebijakan baru yaitu BI 7-Day Repo Rate, yang akan berlaku
efektif sejak 19 Agustus 2016. Data yang digunakan dalam penelitian
ini diperoleh dari website resmi Bank Indonesia dari bulan Juni 2014
hingga Maret 2017.
61
BAB IV
ANALISIS DAN PEMBAHASAN
A. Gambaran Umum Objek Penelitian
Pada bab ini akan dijelaskan tentang analisis dan pembahasan data yang
berkaitan antara harga sukuk, yield atau imbal hasil sukuk dalam bentuk
capital gain, tingkat imbal hasil deposito mudharabah, BI rate dan harga
emas terhadap volume perdagangan sukuk negara ritel SR-006. Bab ini juga
akan menjelaskan tentang analisis deskriptif, pengujian hipotesis dan
interpretasi hasil pengujian yang dilakukan. Metode yang digunakan dalam
penelitian ini adalah VAR/VECM dengan menggunakan bantuan perangkat
lunak yaitu Microsoft Excel 2010 dan EViews 9.5.
Objek dalam penelitian ini adalah sukuk negara ritel SR-006 yang
diterbitkan pada 2014-2017. Penelitian ini menggunakan data sekunder berupa
laporan bulanan yang diperoleh dari website yaitu website dana reksa
(www.dmia.danareksa.com) Bank Indonesia (www.bi.go.id) dan harga emas
(www.harga-emas.org).
B. Analisis Statistik Deskriptif
1. Volume Perdagangan Sukuk Negara Ritel SR-006
Volume menunjukkan jumlah transaksi yang diperdagangkan di pasar
dalam suatu periode tertentu. Volume juga dapat menggambarkan
kekuatan antara minat jual dan beli pada transaksi pasar (Suharto, 2015:
62
36). Berikut ini volume perdagangan sukuk negara ritel SR-006 periode
Juni 2014 sampai dengan Maret 2017:
Tabel 4.1
Volume Perdagangan Sukuk Negara Ritel SR-006 (Miliyar)
Bulan Tahun
2014 2015 2016 2017
January
674,06 494,15 106,88
February
208,61 9,33 20,18
March
55,63 396,44 465,01
April
165 147,58
May
114,78 534,76
June 108,07 251,57 23,57
July 111,93 327,11 130,46
August 485,31 266,72 11,28
September 582,34 206,03 975,73
October 351,61 79,79 20,57
November 38,65 72 442,43
December 103,31 185,3 12,3
Mean 254,46 217,21667 266,55 197,357
Min 38,65 55,63 9,33 20,18
Max 582,34 674,06 975,73 465,01
Sumber: www.danareksa.com
Grafik 4.1
Volume Perdagangan Sukuk Negara Ritel SR-006 (Miliyar)
Sumber: www.danareksa.com
0
200
400
600
800
1000
1200
2014 2015 2016 2017
63
Berdasarkan pada tabel dan grafik di atas, dapat dilihat bahwa
perkembangan volume perdagangan sukuk negara ritel SR-006 periode
Juni 2014 hingga Maret 2017 mengalami fluktuasi. Rata-rata volume
perdagangan sukuk negara ritel SR-006 tertinggi pada tahun 2016 sebesar
266,55 milyar rupiah. Volume perdagangan tertinggi terjadi pada bulan
September 2016 dengan jumlah volume perdagangan sebesar 975,73
miliyar rupiah. Sedangkan volume perdagangan terendah yaitu pada bulan
Februari 2016 dengan volume perdagangan sebesar 9,33 miliyar rupiah.
2. Harga Sukuk Negara Ritel SR-006
Nilai aset finansial bergantung pada prospek masa depan yang
hampir selalu tidak pasti. Kenyataan bahwa pedagang yang memiliki
pengetahuan bersedia membeli atau menjual sejumlah sekuritas pada harga
tertentu membuktikan pentingnya informasi. Harga mungkin dapat
menyelesaikan pasar dan menyampaikan informasi (Sharpe, Alexander
dan Bailey, 1999: 65). Berikut harga sukuk negara ritel SR-006 pada
periode Juni 2014 hingga Maret 2017:
Tabel 4.2
Harga Sukuk Negara Ritel SR-006
Bulan Tahun
2014 2015 2016 2017
January
101% 100% 100%
February
102,70% 101,75% 99,70%
March
102,60% 101,25% 100%
April
102,20% 101,35%
May
100,40% 100,90%
June 101,40% 101% 100,40%
64
Lanjutan harga sukuk negara ritel SR-006
July 101,70% 100,30% 101,15%
August 101,30% 101,15% 101,70%
September 100,90% 99,65% 100%
October 101% 100% 100,10%
November 101,82% 99,10% 100,14%
December 101,05% 100,40% 99,85%
Mean 101,31% 100,88% 100,72% 99,90%
Min 100,90% 99,10% 99,85% 99,70%
Max 101,82% 102,70% 101,75% 100%
Sumber: www.danareksa.com
Grafik 4.2
Harga Sukuk Negara Ritel SR-006
Sumber: www.danareksa.com
Berdasarkan pada tabel dan grafik di atas, dapat dilihat bahwa
perkembangan harga sukuk negara ritel SR-006 pada periode Juni 2014
hingga Maret 2017 mengalami fluktuasi cenderung menurun. Rata-rata
harga sukuk negara ritel SR-006 tertinggi pada tahun 2014 sebesar
101,31%. Harga sukuk tertinggi terdapat pada bulan Februari 2015 yaitu
sebesar 102,70%. Sedangkan harga terendah sukuk negara ritel SR-006
0.97
0.98
0.99
1
1.01
1.02
1.03
2014 2015 2016 2017
65
terletak pada bulan November 2015 dengan harga sukuk sebesar 99,10%.
Harga sukuk negara ritel SR-006 mayoritas diatas 100% yang menandakan
harga sukuk tersebut lebih besar dari pada nilai nominal.
3. Yield atau Imbal Hasil Sukuk Negara Ritel SR-006 dalam Bentuk Capital
Gain
Yield merupakan faktor pengukur tingkat pengembalian tahunan
yang akan diterima oleh investor, atau hasil yang akan diperoleh investor
apabila menanamkan dananya pada obligasi (Rita dan Sarquella, 2010:
63). Berikut yield atau imbal hasil sukuk negara ritel SR-006 dalam bentuk
capital gain pada periode Juni 2014 hingga Maret 2017:
Tabel 4.3
Yield atau Imbal Hasil Sukuk Negara Ritel SR-006 dalam Bentuk Capital
Gain
Bulan Tahun
2014 2015 2016 2017
January
8,66% 8,75% 8,75%
February
8,52% 8,60% 8,78%
March
8,53% 8,64% 8,75%
April
8,56% 8,63%
May
8,72% 8,67%
June 8,63% 8,66% 8,72%
July 8,60% 8,72% 8,65%
August 8,64% 8,65% 8,60%
September 8,67% 8,78% 8,75%
October 8,66% 8,75% 8,74%
November 8,59% 8,83% 8,74%
December 8,66% 8,72% 8,76%
Mean 8,64% 8,68% 8,69% 8,76%
Min 8,59% 8,52% 8,60% 8,75%
Max 8,67% 8,83% 8,76% 8,78%
Sumber: www.danareksa.com, data diolah
66
Grafik 4.3
Yield atau imbal hasil sukuk negara ritel SR-006 dalam bentuk capital gain
Sumber: www.danareksa.com, data diolah
Berdasarkan pada tabel dan grafik di atas, yield atau imbal hasil
sukuk negara ritel SR-006 dalam bentuk capital gain mengalami fluktuasi
yang cenderung meningkat. Rata-rata yield atau imbal hasil sukuk negara
ritel SR-006 dalam bentuk capital gain tertinggi pada tahun 2017 sebesar
8,76%. Yield atau imbal hasil sukuk negara ritel SR-006 dalam bentuk
capital gain tertinggi terjadi pada bulan November 2015 sebesar 8,83%.
Yield mengalami penurunan terendah pada bulan Februari 2015 sebesar
8,52% yang kemudian mengalami kenaikkan kembali pada bulan Maret
2015 sebesar 0,01% atau tepatnya 8,53% dan kemudian terus mengalami
kenaikan dan penurunan pada bulan-bulan berikutnya. Yield atau imbal
hasil sukuk negara ritel SR-006 dalam bentuk capital gain mulai stabil
pada bulan September 2016 hingga jatuh tempo Maret 2017, hal tersebut
wajar terjadi apabila sukuk telah mendekati jatuh temponya.
0.0835
0.084
0.0845
0.085
0.0855
0.086
0.0865
0.087
0.0875
0.088
0.0885
0.089
2014 2015 2016 2017
67
4. BI rate
BI rate menurut Bank Indonesia merupakan suku bunga kebijakan
yang mencerminkan sikap atau stance kebijakan moneter yang ditetapkan
oleh Bank Indonesia. Bank Indonesia mereformulasikan suku bunga
kebijakan dari BI rate menjadi BI 7-day Repo rate. BI 7-day Repo rate ini
mulai digunakan pada bulan Agustus 2016. Berikut BI rate periode Juni
2014 hingga Maret 2017:
Tabel 4.4
BI rate
Bulan Tahun
2014 2015 2016 2017
January
7.75% 7.25% 4.75%
February
7.50% 7.00% 4.75%
March
7.50% 6.75% 4.75%
April
7.50% 6.75%
May
7.50% 6.75%
June 7.50% 7.50% 6.50%
July 7.50% 7.50% 6.50%
August 7.50% 7.50% 5.25%
September 7.50% 7.50% 5.00%
October 7.50% 7.50% 4.75%
November 7.50% 7.50% 4.75%
December 7.75% 7.50% 4.75%
Mean 7.54% 7.52% 6.00% 4.75%
Min 7.50% 7.50% 4.75% 4.75%
Max 7.75% 7.75% 7.25% 4.75%
Sumber: www.bi.go.id
68
Grafik 4.4
BI rate
Sumber: www.bi.go.id
Berdasarkan pada tabel dan grafik di atas, dapat diketahui bahwa BI
rate mengalami fluktuasi namun cenderung stabil, meskipun terdapat
penaikkan maupun penurunan pada bulan-bulan tertentu tetapi tidak begitu
signifikan. Rata-rata BI rate tertinggi pada tahun 2014 sebesar 7,54%. BI
rate tertinggi terdapat pada bulan Januari 2015 sebesar 7,75%, sedangkan
terendah terdapat pada bulan Oktober 2016 sebesar 4,75%, yang mana
nilai tersebut stabil hingga bulan Maret 2017. Penurunan BI rate tersebut
dikarenakan mereformulasikan BI rate menjadi BI 7-day Repo rate.
5. Tingkat Imbal Hasil Deposito Mudharabah
Deposito adalah produk penyimpanan dana bank, baik itu bank syariah
mau bank konvensional. Pada bank syariah tidak dikenal suku bunga
deposito tetapi tingkat imbal hasil. (Ikatan Bankir Indonesia, 2014: 101)
0
0.01
0.02
0.03
0.04
0.05
0.06
0.07
0.08
0.09
2014 2015 2016 2017
69
Imbalan diperoleh dari bagi hasil pendapatan (revenue sharing) terhadap
pengguna dana berdasarkan nisbah (porsi) yang dijanjikan. Berikut tingkat
imbal hasil deposito mudharabah pada periode Juni 2014 hingga Maret
2017:
Tabel 4.5
Tingkat Imbal Hasil Deposito Mudharabah
Bulan Tahun
2014 2015 2016 2017
January
7.48% 7.51% 6.49%
February
7.91% 6.93% 6.30%
March
7.86% 6.84% 6.33%
April
7.51% 6.85%
May
7.95% 6.41%
June 7.41% 7.74% 6.70%
July 6.95% 7.79% 6.40%
August 7.98% 7.74% 6.32%
September 8.20% 7.70% 6.17%
October 8.31% 7.41% 6.12%
November 7.54% 7.52% 6.46%
December 7.80% 7.80% 6.48%
Mean 7.74% 7.70% 6.60% 6.37%
Min 6.95% 7.41% 6.12% 6.30%
Max 8.31% 7.95% 7.51% 6.49%
Sumber: www.bi.go.id
Grafik 4.5
Tingkat Imbal Hasil Deposito Mudharabah
Sumber: www.bi.go.id
00.020.040.060.08
0.1
2014 2015 2016 2017
70
Berdasarkan pada tabel dan grafik di atas, dapat kita lihat tingkat imbal
hasil deposito mudharabah 1 bulan bank umum syariah mengalami
fluktuasi setiap bulannya. Rata-rata tingkat imbal hasil deposito
mudharabah tertinggi pada tahun 2014 sebesar 7,74%. Imbal hasil
tertinggi pada bulan Oktober 2014 sebesar 8,31%. Imbal hasil terendah
ditunjukkan pada bulan Oktober 2016 sebesar 6,12%. Meskipun
mengalami fluktuasi setiap bulannya, tingkat imbal hasil deposito
mudharabah cenderung menurun.
6. Harga Emas
Hal yang membuat emas bernilai adalah kemampuan emas atas daya
beli terkini. Emas mampu beradaptasi terhadap inflasi yang terus membuat
harga barang dan jasa semakin mahal (Dipraja, 2011: 11). Emas dihargai
sebagai komoditi dengan daya jual yang tinggi (high marketable
commodity), karena investor dari seluruh penjuru dunia memburu dan
menginginkannya sebagai alat investasi (Hamidi, 2007: 82). Berikut harga
emas pada periode Juni 2014 hingga Maret 2017:
Tabel 4.6
Harga Emas
Bulan Tahun
2014 2015 2016 2017
January
518.054 498.274 508.093
February
499.429 531.003 538.881
March
499.114 527.471 534.848
April
489.623 527.521
May
505.190 529.089
June 508.860 503.485 560.483
July 482.224 474.911 557.352
71
Lanjutan harga emas
August 485.052 510.154 561.164
September 474.409 525.708 555.868
October 453.937 511.797 532.853
November 462.534 473.007 515.889
December 472.439 470.762 492.598
Mean 477.065 498.436 532.464 527.274
Min 453.937 470.762 492.598 508.093
Max 508.860 525.708 561.164 538.881
Sumber: www.harga-emas.org
Grafik 4.6
Harga Emas
Sumber: www.harga-emas.org
Berdasarkan pada tabel dan grafik di atas, harga emas mengalami
fluktuasi setiap bulannya. Rata-rata harga emas tertinggi pada tahun 2017
sebesar 532.464 ribu rupiah. Harga tertinggi emas pada bulan Agustus
2016 yaitu sebesar 561.164 ribu rupiah. Harga emas mengalami penurunan
terendah yaitu pada bulan Oktober 2014 sebesar 453.937 ribu rupiah.
Meskipun setiap bulannya mengalami naik dan turun, harga emas ini
cenderung mengalami peningkatan.
0
100000
200000
300000
400000
500000
600000
2014 2015 2016 2017
72
C. Hasil dan Pembahasan
1. Uji Stasioneritas Data
Langkah awal dalam melakukan analisis dengan data time series
yaitu uji stasioneritas. Uji stasioneritas pada penelitian ini menggunakan
metode Uji Augmanted Dickey Fuller (ADF) dengan taraf nyata 5%. Jika
hasil dari Uji ADF nilai test statistic lebih kecil dari critical values (nilai
kritis) MacKinnon atau jika nilai probabilitas test statistic lebih kecil dari
Alpha 0.05 maka dapat diartikan bahwa data yang digunakan dalam
penelitian tidak terdapat akar unit atau sudah stasioner.
Tabel 4.7
Hasil Uji Stasioneritas Data pada Tingkat Level
Variabel ADF Test
t-Statistic
Critical
Value 5%
Prob Keterangan
Volume
Perdagangan
-5.823165 -2.960411 0.0000 Stasioner
Harga Sukuk -2.973479 -2.954021 0.0479 Stasioner
Yield atau
imbal hasil
sukuk dalam
bentuk capital
gain
-2.982183 -2.954021 0.0470 Stasioner
BI rate 0.564565 -2.954021 0.9864 Tidak Stasioner
Tingkat Imbal
Hasil Deposito
Mudharabah
-1.183265 -2.954021 0.6698 Tidak Stasioner
Harga Emas -1.979800 -2.954021 0.2938 Tidak Stasioner
Sumber: Output Eviews 9.5, data diolah
73
Dari hasil pengolahan data pada Tabel 4.1, dapat dilihat bahwa data
dengan t-statistic lebih kecil dari pada critical value atau probabilitas lebih
kecil dari Alpha 0.05 adalah volume perdagangan, harga sukuk dan yield
atau imbal hasil sukuk dalam bentuk capital gain atau dapat diartikan pula
bahwa volume perdagangan sukuk negara ritel SR-006, harga sukuk dan
yield atau imbal hasil sukuk dalam bentuk capital gain yang telah
stasioner pada level atau tidak terdapat akar unit. Hasil tersebut
memperlihatkan bahwa data tidak semua stasioner pada level, sehingga
dilakukan pengujian lanjutan pada tingkat first difference.
Hasil pengujian akar unit pada tingat first difference menunjukkan
stasioner apabila semua data memiliki t-statistic yang lebih kecil dari
critical value MacKinnon 5% atau nilai probabilitasnya lebih kecil dari
5%. Jika pada tahap ini data masih belum seluruhnya stasioner maka akan
dilakukan uji yang lebih tinggi yaitu second difference. Berikut hasil
stasioneritas pada tingkat first difference dari uji ADF:
Tabel 4.8
Hasil Uji ADF pada Tingkat First Difference
Variabel ADF Test
t-Statistic
Critical
Value 5%
Prob Keterangan
Volume
Perdagangan
-5.390430 -2.971853 0.0001 Stasioner
Harga Sukuk -8.277242 -2.957110 0.0000 Stasioner
Yield atau imbal
hasil sukuk
dalam bentuk
-8.306702 -2.957110 0.0000 Stasioner
74
Lanjutan hasil uji ADF pada tingkat firsr difference
capital gain
BI rate -4.736022 -2.957110 0.0006 Stasioner
Tingkat Imbal
Hasil Deposito
Mudharabah
-7.507843 -2.957110 0.0000 Stasioner
Harga Emas -4.734928 -2.960411 0.0006 Stasioner
Sumber: Output Eviews 9.5, data diolah
Dapat dilihat pada Tabel 4.2 bahwa seluruh data telah stasioner pada
first difference. Dibuktikan dengan nilai t-statistic pada semua data
tersebut lebih kecil dari critical value MacKinnon dan nilai probabilitas
pada seluruh data lebih kecil dari 0.05. Hasil uji stasioner menunjukkan
bahwa variabel volume perdagangan, harga sukuk, yield atau imbal hasil
sukuk dalam bentuk capital gain, BI rate, tingkat imbal hasil deposito
mudharabah dan harga emas stasioner pada tingkat first difference.
2. Uji Lag Optimum
Pada metode VAR maupun VECM menentukan lag optimum
digunakan untuk mengetahui panjang lag yang digunakan. Panjang lag ini
digunakan untuk mengetahui panjang periode keterpengaruhan suatu
variabel terhadap variabel masa lalunya maupun variabel endogen. Berikut
hasil uji lag optimum:
75
Tabel 4.9
Hasil Uji Lag Optimum
Lag LogL LR FPE AIC SC HQ
0 62.12959 NA 1.21e-09 -3.508100 -3.233274 -3.417003
1 145.6008 130.4237* 6.48e-11* -6.475049 -4.551270* -5.837371*
2 182.3000 43.58033 8.01e-11 -6.518750* -2.946019 -5.334491
Sumber: Output Eviews 9.5, data diolah
Pemilihan lag yang dicari menggunakan informasi yang tersedia,
yaitu Likehood Ratio (LR), Final Predictor Error (FPE), Akaike
Information Criterion (AIC), Shwarz Information Criterion (SC) dan
Hann-Quin Criterion (HQ). Penentuan pada penelitian ini berdasarkan
pada nilai terkecil Shwarz Information Criterion (SC). Dari hasil Tabel 4.3
dapat dilihat nilai SC terkecil terletak pada lag 1 sebesar -4,551270.
3. Uji Stabilitas VAR
Setelah hasil dari uji lag optimum telah diperoleh, maka untuk
memastikan bahwa hasil lag optimum tersebut merupakan panjang selang
maksimum VAR yang stabil perlu dilakukan uji stabilitas VAR.
Persamaan VAR dikatakan stabil apabila nilai seluruh modulusnya lebih
kecil dari 1. Dari hasil uji stabilitas VAR yang dilakukan, menunjukkan
bahwa nilai modulus dari setiap root dibawah 1, sehingga dapat dikatakan
model telah stabil pada lag tersebut. Kondisi ini juga menunjukkan bahwa
hasil dari IRF dan FEVD valid. Berikut hasil uji stabilitas VAR yang
dilakukan:
76
Tabel 4.10
Hasil Uji Stabilitas VAR
Sumber: Output Eviews 9.5, data diolah
4. Uji Kointegrasi
Uji kointegrasi dilakukan untuk mengetahui metode apa yang akan
digunakan nantinya. Jika tidak terdapat kointegrasi pada setiap variabel
maka metode yang digunakan adalah VAR. Sedangkan jika terdapat
kointegrasi pada variabel-variabelnya maka metode yang digunakan
adalah VECM. Uji kointegrasi pada penelitian ini menggunakan Johansen
Trace Statistics Test. Apabila Trace Statistic lebih besar dari critical value
maka terdapat kointegrasi antar variabel.
Roots of Characteristic Polynomial
Endogenous variables: VOL X_YIELDSUKUK_ X_M...
Exogenous variables: C
Lag specification: 1 1
Date: 03/12/18 Time: 22:52
Root Modulus
0.996613 0.996613
0.705153 0.705153
0.530467 0.530467
-0.344456 0.344456
0.187015 0.187015
-0.026375 0.026375
No root lies outside the unit circle.
VAR satisfies the stability condition.
77
Tabel 4.11
Hasil Uji Kointegrasi
Sumber: Output Eviews 9.5, data diolah
Dari Tabel 4.5 dapat dilihat bahwa nilai trace statistic dan maximum
eigenvalue pada r = 0 lebih besar dengan tingkat signifikan 5%. Berarti
hipotesis nol yang menyatakan bahwa tidak terdapat kointegrasi ditolak
dan menerima hipotesis alternatif yang menyatakan bahwa terdapat
kointegrasi. Kointegrasi antar variabel mengindikasikan terdapat pengaruh
jangka panjang sehingga metode yang digunakan pada penelitian ini
adalah VECM.
5. Uji Kausalitas Granger
Tahapan selanjutnya dalam penelitian ini adalah dengan melakukan
uji klausalitas Granger (Granger Clausality). Uji kausalitas Granger
berguna untuk melihat hubungan antar variabel, baik satu arah maupun
dua arah. Variabel dapat dikatakan berhubungan apabila memiliki nilai
Hypothesized Trace 0.05
No. of CE(s) Eigenvalue Statistic Critical Value Prob.**
None * 0.798319 119.3733 95.75366 0.0005
At most 1 0.591458 68.13918 69.81889 0.0675
At most 2 0.446705 39.49401 47.85613 0.2411
At most 3 0.317750 20.55435 29.79707 0.3860
At most 4 0.227221 8.318847 15.49471 0.4319
At most 5 0.002199 0.070439 3.841466 0.7907
Trace test indicates 1 cointegrating eqn(s) at the 0.05 level
* denotes rejection of the hypothesis at the 0.05 level
**MacKinnon-Haug-Michelis (1999) p-values
78
probabilitas yang lebih kecil dari nilai kritis. Nilai kritis yang digunakan
dalam penelitian ini adalah 5% atau setara dengan 0,05.
Tabel 4.12
Hasil Uji Klausalitas Granger
Sumber: Output Eviews 9.5, data diolah
Null Hypothesis: Obs F-Statistic Prob.
X_YIELDSUKUK_ does not Granger Cause VOL 33 0.81587 0.3736
VOL does not Granger Cause X_YIELDSUKUK_ 1.78902 0.1911
X_MARGINDEPOSITO1_ does not Granger Cause VOL 33 0.00107 0.9741
VOL does not Granger Cause X_MARGINDEPOSITO1_ 0.16191 0.6903
X_HARGASUKUK_ does not Granger Cause VOL 33 0.77464 0.3858
VOL does not Granger Cause X_HARGASUKUK_ 1.84236 0.1848
X_HARGAEMAS_ does not Granger Cause VOL 33 0.02304 0.8804
VOL does not Granger Cause X_HARGAEMAS_ 0.38013 0.5422
X_BIRATE_ does not Granger Cause VOL 33 0.00146 0.9698
VOL does not Granger Cause X_BIRATE_ 0.57443 0.4544
X_MARGINDEPOSITO1_ does not Granger Cause X_YIELDSUKUK_ 33 2.46190 0.1271
X_YIELDSUKUK_ does not Granger Cause X_MARGINDEPOSITO1_ 0.76326 0.3892
X_HARGASUKUK_ does not Granger Cause X_YIELDSUKUK_ 33 0.11489 0.7370
X_YIELDSUKUK_ does not Granger Cause X_HARGASUKUK_ 0.04552 0.8325
X_HARGAEMAS_ does not Granger Cause X_YIELDSUKUK_ 33 0.46502 0.5005
X_YIELDSUKUK_ does not Granger Cause X_HARGAEMAS_ 0.01023 0.9201
X_BIRATE_ does not Granger Cause X_YIELDSUKUK_ 33 3.66444 0.0652
X_YIELDSUKUK_ does not Granger Cause X_BIRATE_ 0.10219 0.7514
X_HARGASUKUK_ does not Granger Cause X_MARGINDEPOSITO1_ 33 0.69033 0.4126
X_MARGINDEPOSITO1_ does not Granger Cause X_HARGASUKUK_ 2.31425 0.1387
X_HARGAEMAS_ does not Granger Cause X_MARGINDEPOSITO1_ 33 3.07648 0.0896
X_MARGINDEPOSITO1_ does not Granger Cause X_HARGAEMAS_ 2.51904 0.1230
X_BIRATE_ does not Granger Cause X_MARGINDEPOSITO1_ 33 3.18637 0.0844
X_MARGINDEPOSITO1_ does not Granger Cause X_BIRATE_ 7.06966 0.0125
X_HARGAEMAS_ does not Granger Cause X_HARGASUKUK_ 33 0.50343 0.4835
X_HARGASUKUK_ does not Granger Cause X_HARGAEMAS_ 0.01169 0.9146
X_BIRATE_ does not Granger Cause X_HARGASUKUK_ 33 3.63986 0.0660
X_HARGASUKUK_ does not Granger Cause X_BIRATE_ 0.09918 0.7550
X_BIRATE_ does not Granger Cause X_HARGAEMAS_ 33 0.47540 0.4958
X_HARGAEMAS_ does not Granger Cause X_BIRATE_ 8.59409 0.0064
79
Berdasarkan hasil uji klausalitas Granger di atas, berikut penjabaran
hasil penelitian:
a. Secara statistik variabel yield atau imbal hasil sukuk dalam bentuk
capital gain tidak signifikan mempengaruhi volume perdagangan
sukuk negara ritel SR-006. Begitu pun sebaliknya, volume
perdagangan sukuk negara ritel SR-006 tidak mempengaruhi yield atau
imbal hasil sukuk dalam bentuk capital gain secara signifikan. Hal ini
dapat dilihat dari probabilitas yang dimiliki lebih besar dari nilai kritis
0,05 yaitu 0,3736 dan 0,1911.
b. Secara statistik variabel tingkat imbal hasil deposito mudharabah tidak
signifikan mempengaruhi volume perdagangan sukuk negara ritel SR-
006. Begitu pun sebaliknya, volume perdagangan sukuk negara ritel
SR-006 tidak mempengaruhi tingkat imbal hasil deposito mudharabah
secara signifikan. Hal ini dapat dilihat dari probabilitas yang dimiliki
lebih besar dari nilai kritis yaitu sebesar 0,9741 dan 0,6903.
c. Secara statistik variabel harga sukuk tidak signifikan mempengaruhi
volume perdagangan sukuk negara ritel SR-006. Begitu pun
sebaliknya, volume perdagangan sukuk negara ritel SR-006 tidak
mempengaruhi harga sukuk secara signifikan. Dapat dilihat dari hasil
probabilitas yang lebih besar dari nilai krisis 0,05 yaitu masing-masing
sebesar 0,3858 dan 0,1848.
d. Secara statistik variabel harga emas tidak signifikan mempengaruhi
volume perdagangan sukuk negara ritel SR-006. Begitupun sebaliknya,
80
volume perdagangan sukuk negara ritel SR-006 tidak mempengaruhi
harga emas secara signifikan. Hal ini dapat dilihat dari probabilitas
yang dimiliki lebih besar dari nilai kritis 0,05 yaitu masing-masing
sebesar 0,8804 dan 0,5422.
e. Secara statistik variabel BI rate tidak signifikan mempengaruhi
volume perdagangan sukuk negara ritel SR-006. Begitupun sebaliknya,
volume perdagangan sukuk negara ritel SR-006 tidak mempengaruhi
BI rate secara signifikan. Hal ini dapat dilihat dari probabilitas yang
dimiliki lebih besar dari nilai kritis 0,05 yaitu masing-masing sebesar
0,9698 dan 0,4544.
f. Secara statistik variabel tingkat imbal hasil deposito mudharabah tidak
signifikan mempengaruhi yield atau imbal hasil sukuk dalam bentuk
capital gain. Begitupun sebaliknya, yield atau imbal hasil sukuk dalam
bentuk capital gain tidak mempengaruhi tingkat imbal hasil deposito
mudharabah secara signifikan. Hal ini dapat dilihat dari probabilitas
yang dimiliki lebih besar dari nilai kritis 0,05 yaitu masing-masing
sebesar 0,1271 dan 0,3892.
g. Secara statistik variabel harga sukuk tidak signifikan mempengaruhi
yield atau imbal hasil sukuk dalam bentuk capital gain. Begitupun
sebaliknya, yield atau imbal hasil sukuk dalam bentuk capital gain
tidak mempengaruhi harga sukuk secara signifikan. Hal ini dapat
dilihat dari probabilitas yang dimiliki lebih besar dari nilai kritis 0,05
yaitu masing-masing sebesar 0,7370 dan 0,8325.
81
h. Secara statistik variabel harga emas tidak signifikan mempengaruhi
yield atau imbal hasil sukuk dalam bentuk capital gain. Begitupun
sebaliknya, yield atau imbal hasil sukuk dalam bentuk capital gain
tidak mempengaruhi harga emas secara signifikan. Hal ini dapat dilihat
dari probabilitas yang dimiliki lebih besar dari nilai kritis 0,05 yaitu
masing-masing sebesar 0,5005 dan 0,9201.
i. Secara statistik variabel BI rate tidak signifikan mempengaruhi yield
atau imbal hasil sukuk dalam bentuk capital gain. Begitupun
sebaliknya, yield atau imbal hasil sukuk dalam bentuk capital gain
tidak mempengaruhi BI rate secara signifikan. Hal ini dapat dilihat
dari probabilitas yang dimiliki lebih besar dari nilai kritis 0,05 yaitu
masing-masing sebesar 0,0652 dan 0,7514.
j. Secara statistik variabel harga sukuk tidak signifikan mempengaruhi
tingkat imbal hasil deposito mudharabah. Begitu pun sebaliknya,
tingkat imbal hasil deposito mudharabah tidak mempengaruhi harga
sukuk secara signifikan. Hal ini dapat dilihat dari probabilitas yang
dimiliki lebih besar dari nilai kritis 0,05 yaitu masing-masing sebesar
0,4126 dan 0,1387.
k. Secara statistik variabel harga emas tidak signifikan mempengaruhi
tingkat imbal hasil deposito mudharabah. Begitu pun sebaliknya,
tingkat imbal hasil deposito mudharabah tidak mempengaruhi harga
emas secara signifikan. Hal ini dapat dilihat dari probabilitas yang
82
dimiliki lebih besar dari nilai kritis 0,05 yaitu masing-masing sebesar
0,0896 dan 0,1230.
l. Secara statistik variabel BI rate tidak signifikan mempengaruhi tingkat
imbal hasil deposito mudharabah, dengan probabilitas yang dimiliki
lebih besar dari nilai kritis 0,05 yaitu 0,0844. Tetapi tidak sebaliknya,
tingkat imbal hasil deposito mudharabah signifikan mempengaruhi BI
rate, dengan probabilitas yang dimiliki lebih kecil dari nilai kritis 0,05
yaitu sebesar 0,0125.
m. Secara statistik variabel harga emas tidak signifikan mempengaruhi
harga sukuk. Begitu pun sebaliknya, harga sukuk tidak mempengaruhi
harga emas secara signifikan. Hal ini dapat dilihat dari probabilitas
yang dimiliki lebih besar dari nilai kritis 0,05 yaitu masing-masing
sebesar 0.4835 dan 0.9146.
n. Secara statistik variabel BI rate tidak signifikan mempengaruhi harga
sukuk. Begitu pun sebaliknya, harga sukuk tidak mempengaruhi BI
rate secara signifikan. Hal ini dapat dilihat dari probabilitas yang
dimiliki lebih besar dari nilai kritis 0,05 yaitu masing-masing sebesar
0.0660 dan 0.7550.
o. Secara statistik variabel BI rate tidak signifikan mempengaruhi harga
emas, dengan probabilitas yang dimiliki lebih besar dari nilai kritis
0,05 yaitu 0,4958. Tetapi tidak sebaliknya, harga emas signifikan
mempengaruhi BI rate, dengan probabilitas yang dimiliki lebih kecil
dari nilai kritis 0,05 yaitu sebesar 0,0064.
83
6. Estimasi Vector Error Variance Decomposition (VECM)
Pada uji kointegrasi yang dilakukan, didapatkan hasil bahwa terdapat
kointegrasi antar variabel sehingga metode yang digunakan adalah VECM.
Metode VECM digunakan untuk melihat dan menganalisis hubungan
jangka panjang dan jangka pendek antar variabel. Hasil uji VECM
dikatakan signifikan atau mempunyai pengaruh jangka pendek dan jangka
panjang ketika nilai t-statistik lebih besar dari t-tabel yang ditetapkan yaitu
5%. T-tabel pada penelitian ini adalah 1.69552.
Tabel 4.13
Hasil Uji VECM
Jangka Panjang Jangka Pendek
Sumber: Output Eviews 9.5, data diolah
Cointegrating Eq: CointEq1
VOL(-1) 1.000000
X_YIELDSUKUK_(-1) 3608175.
(1724870)
[ 2.09185]
X_MARGINDEPOSITO1... 79647.53
(16236.4)
[ 4.90550]
X_HARGASUKUK_(-1) 308021.8
(149301.)
[ 2.06310]
X_HARGAEMAS_(-1) 0.017908
(0.00241)
[ 7.42619]
X_BIRATE_(-1) -23321.80
(7464.93)
[-3.12418]
C -637203.3
Error Correction: D(VOL)
CointEq1 -0.538268
(0.14571)
[-3.69418]
D(VOL(-1)) -0.368230
(0.15282)
[-2.40954]
D(X_YIELDSUKUK_(-1)) -477059.8
(1466115)
[-0.32539]
D(X_MARGINDEPOSIT... 42249.86
(17544.4)
[ 2.40816]
D(X_HARGASUKUK_(-1)) -43537.42
(126760.)
[-0.34346]
D(X_HARGAEMAS_(-1)) 0.006922
(0.00276)
[ 2.50686]
D(X_BIRATE_(-1)) -66035.25
(21599.9)
[-3.05721]
C -39.33267
(49.4944)
[-0.79469]
84
Hasil uji estimasi VECM pada tabel 4.7 dapat dilihat koefisien
persamaan kointegasi CointEq1 signifikan, ini membuktikan bahwa
adanya penyesuaian dari jangka pendek menuju jangka panjang dengan
koreksi kesalahan sebesar −0,538268. Dapat diinterpretasikan bahwa
untuk menuju keseimbangan jangka panjang diperlukan koreksi kesalahan
sebesar 0,538268%.
Hasil untuk persamaan jangka pendek di atas terdapat tiga variabel
berpengaruh tehadap volume perdagangan sukuk negara ritel SR-006 yaitu
tingkat margin deposito mudharabah, harga emas dan BI rate. Sedangkan
pada persamaan jangka panjang terdapat lima variabel yang berpengaruh
terhadap volume perdagangan sukuk negara ritel SR-006 yaitu yield atau
imbal hasil sukuk dalam bentuk capital gain, tingkat imbal hasil deposito
mudharabah, harga sukuk, harga emas dan BI rate.
Berdasarkan pada Tabel 4.7 hasil estimasi VECM variabel yield atau
imbal hasil sukuk dalam bentuk capital gain memiliki nilai t-statistik yang
lebih besar dari t-tabel yaitu sebesar 2,09185 pada jangka panjang.
Sehingga variabel yield atau imbal hasil sukuk dalam bentuk capital gain
memiliki hubungan positif pada jangka panjang dengan nilai koefisien
sebesar 3608175. Besaran koefisien pada variabel ini menunjukkan bahwa
ketika terdapat peningkatan yield atau imbal hasil sukuk dalam bentuk
capital gain sebesar 1% maka akan diikuti dengan kenaikkan volume
perdagangan sukuk negara ritel SR-006 sebesar 3608175%.
85
Dari hasil estimasi VECM variabel tingkat imbal hasil deposito
mudharabah, dapat dilihat t-statistik menunjukkan angka yang lebih besar
dari t-tabel yaitu sebesar 4,90550 pada jangka panjang dan 2,40816 pada
jangka pendek. Sehingga variabel tingkat imbal hasil deposito
mudharabah memiliki hubungan positif pada jangka panjang dengan nilai
koefisien sebesar 79647,53 dan hubungan positif jangka pendek dengan
nilai koefisien sebesar 42249,86. Besaran koefisien pada variabel ini
menunjukkan bahwa ketika terdapat peningkatan tingkat imbal hasil
deposito mudharabah sebesar 1% pada jangka panjang maka akan diikuti
dengan kenaikkan volume perdagangan sukuk negara ritel SR-006 sebesar
79647,53%, besaran koefisien pada jangka pendek juga menunjukkan
bahwa ketika terdapat peningkatan tingkat imbal hasil deposito
mudharabah sebesar 1% pada jangka pendek akan diikuti dengan
kenaikkan volume perdagangan sukuk negara ritel SR-006 sebesar
42249,86%.
Pada hasil estimasi VECM variabel harga sukuk memiliki t-statistik
jangka panjang yang lebih besar dari t-tabel yang digunakan dalam
penelitian yaitu sebesar 2,06310. Sehingga variabel harga sukuk memiliki
hubungan positif pada jangka pendek dengan nilai koefisien sebesar
308021,8. Besaran koefisien pada variabel ini menunjukkan bahwa ketika
terdapat peningkatan harga sukuk sebesar 1% pada jangka panjang maka
akan diikuti dengan kenaikkan volume perdagangan sukuk negara ritel
SR-006 sebesar 308021,8%.
86
Berdasarkan hasil estimasi VECM pada Tabel 4.7 variabel harga
emas memiliki t-statistik yang lebih besar dari t-tabel pada penelitian
sebesar 7,42619 pada jangka panjang dan 2,50686 pada jangka pendek.
Sehingga variabel harga emas memiliki hubungan positif pada jangka
panjang dengan nilai koefisien sebesar 0,017908 dan hubungan positif
jangka pendek dengan nilai koefisien sebesar 0,006922. Besaran koefisien
pada variabel ini menunjukkan bahwa ketika terdapat peningkatan harga
emas sebesar 1% pada jangka panjang maka akan diikuti dengan
kenaikkan volume perdagangan sukuk negara ritel SR-006 sebesar
0,017908%, besaran koefisien pada jangka pendek juga menunjukkan
bahwa ketika terdapat peningkatan harga emas sebesar 1% pada jangka
pendek akan diikuti dengan kenaikkan volume perdagangan sukuk negara
ritel SR-006 sebesar 0,006922%.
Berdasarkan hasil estimasi VECM pada Tabel 4.7 variabel BI rate
memiliki t-statistik yang kecil besar dari t-tabel negatif pada penelitian
sebesar −3,12418 pada jangka panjang dan −3,05721 pada jangka pendek.
Sehingga variabel BI rate memiliki hubungan negatif pada jangka panjang
dengan nilai koefisien sebesar 23321,80 dan hubungan negatif jangka
pendek dengan nilai koefisien sebesar 66035,25. Besaran koefisien pada
variabel ini menunjukkan bahwa ketika terdapat peningkatan BI rate
sebesar 1% pada jangka panjang maka akan diikuti dengan penurunan
volume perdagangan sukuk negara ritel SR-006 sebesar 23321,80%,
besaran koefisien pada jangka pendek juga menunjukkan bahwa ketika
87
terdapat peningkatan BI rate sebesar 1% pada jangka pendek akan diikuti
dengan penurunan volume perdagangan sukuk negara ritel SR-006 sebesar
66035,25%.
7. Uji Impulse Response Function (IRF)
Uji Impulse Response Function (IRF) berguna untuk melihat
bagaimana respon variabel volume perdagangan sukuk negara ritel SR-006
akibat adanya shock atau dinamika dari variabel BI rate, harga emas,
harga sukuk, tingkat imbal hasil deposito mudharabah dan yield atau
imbal hasil sukuk dalam bentuk capital gain.
Sumbu horizontal menandakan bahwa waktu periode terjadinya
shock atau guncangan, sedangkan sumbu vertikal merupakan respon yang
dihasilkan dari shock atau guncangan dari satu variabel terhadap variabel
lainnya. Hasil analisis ini akan diketahui respon dinamika jangka panjang
setiap variabel apabila terdapat guncangan atau shock sebesar satu standar
error. Uji Impulse Response Function (IRF) ini pula dapat melihat berapa
lama satu variabel merespon guncangan dari variabel lain hingga variabel
tersebut dapat stabil.
88
Tabel 4.14
Hasil Uji Impuls Response Function (IRF)
Sumber: Output Eviews 9.5, data diolah
Grafik 4.7
Hasil Uji IRF Yield /Imbal Hasil Sukuk dalam Bentuk Capital Gain
Sumber: Output Eviews 9.5, data diolah
Response of VOL:
Period VOL X_YIELDS... X_MARGI... X_HARGA... X_HARGA... X_BIRATE_
1 240.8169 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000
2 -66.03663 -35.54627 3.905502 -25.64503 20.64454 -10.20522
3 33.48343 -6.443164 6.633391 11.18553 5.365216 -1.256161
4 -9.306431 -10.11652 -1.755816 -1.977112 0.592492 0.117842
5 3.615653 -2.971587 0.021233 2.077164 0.517244 0.876149
6 -1.287152 -2.015324 -0.455496 0.185405 -0.020815 0.978587
7 0.331354 -0.536671 0.133819 0.443976 -0.203418 1.002289
8 -0.181838 -0.132244 0.372937 0.060645 -0.444886 0.944468
9 0.068829 0.173219 0.671065 -0.022491 -0.610868 0.883145
10 0.055750 0.274118 0.871126 -0.149190 -0.749134 0.822549
11 0.122741 0.327209 1.032851 -0.216701 -0.849490 0.772535
12 0.149266 0.340123 1.147924 -0.272424 -0.924037 0.732365
13 0.177880 0.341166 1.232115 -0.308984 -0.977142 0.701410
14 0.195959 0.335727 1.291328 -0.335488 -1.014683 0.677808
15 0.209974 0.329079 1.332705 -0.353562 -1.040575 0.659967
16 0.219554 0.322550 1.360882 -0.366074 -1.058048 0.646452
17 0.226332 0.316900 1.379597 -0.374493 -1.069425 0.636145
18 0.230907 0.312196 1.391501 -0.380063 -1.076439 0.628177
19 0.233947 0.308366 1.398550 -0.383602 -1.080337 0.621904
20 0.235868 0.305250 1.402145 -0.385712 -1.082022 0.616850
21 0.236995 0.302696 1.403292 -0.386811 -1.082138 0.612669
22 0.237556 0.300566 1.402707 -0.387199 -1.081145 0.609111
23 0.237717 0.298752 1.400900 -0.387085 -1.079372 0.605999
24 0.237594 0.297169 1.398235 -0.386619 -1.077049 0.603205
25 0.237271 0.295756 1.394967 -0.385905 -1.074342 0.600638
26 0.236808 0.294464 1.391278 -0.385019 -1.071368 0.598234
27 0.236246 0.293262 1.387297 -0.384011 -1.068208 0.595947
28 0.235616 0.292123 1.383114 -0.382919 -1.064920 0.593744
29 0.234937 0.291030 1.378793 -0.381770 -1.061547 0.591603
30 0.234226 0.289971 1.374379 -0.380581 -1.058116 0.589507
-100
0
100
200
300
5 10 15 20 25 30
Response of V OL to V OL
-100
0
100
200
300
5 10 15 20 25 30
Response of V OL to X _Y IE LDS UK UK _
-100
0
100
200
300
5 10 15 20 25 30
Response of V OL to X _MA RGINDE P OS ITO1_
-100
0
100
200
300
5 10 15 20 25 30
Response of V OL to X _HA RGA S UK UK _
-100
0
100
200
300
5 10 15 20 25 30
Response of V OL to X _HA RGA E MA S _
-100
0
100
200
300
5 10 15 20 25 30
Response of V OL to X _B IRA TE _
-.0002
.0000
.0002
.0004
.0006
.0008
5 10 15 20 25 30
Response of X _Y IE LDS UK UK _ to V OL
-.0002
.0000
.0002
.0004
.0006
.0008
5 10 15 20 25 30
Response of X _Y IE LDS UK UK _ to X _Y IE LDS UK UK _
-.0002
.0000
.0002
.0004
.0006
.0008
5 10 15 20 25 30
Response of X _Y IE LDS UK UK _ to X _MA RGINDE P OS ITO1_
-.0002
.0000
.0002
.0004
.0006
.0008
5 10 15 20 25 30
Response of X _Y IE LDS UK UK _ to X _HA RGA S UK UK _
-.0002
.0000
.0002
.0004
.0006
.0008
5 10 15 20 25 30
Response of X _Y IE LDS UK UK _ to X _HA RGA E MA S _
-.0002
.0000
.0002
.0004
.0006
.0008
5 10 15 20 25 30
Response of X _Y IE LDS UK UK _ to X _B IRA TE _
-.002
.000
.002
.004
5 10 15 20 25 30
Response of X _MA RGINDE P OS ITO1_ to V OL
-.002
.000
.002
.004
5 10 15 20 25 30
Response of X _MA RGINDE P OS ITO1_ to X _Y IE LDS UK UK _
-.002
.000
.002
.004
5 10 15 20 25 30
Response of X _MA RGINDE P OS ITO1_ to X _MA RGINDE P OS ITO1_
-.002
.000
.002
.004
5 10 15 20 25 30
Response of X _MA RGINDE P OS ITO1_ to X _HA RGA S UK UK _
-.002
.000
.002
.004
5 10 15 20 25 30
Response of X _MA RGINDE P OS ITO1_ to X _HA RGA E MA S _
-.002
.000
.002
.004
5 10 15 20 25 30
Response of X _MA RGINDE P OS ITO1_ to X _B IRA TE _
-.008
-.004
.000
.004
5 10 15 20 25 30
Response of X _HA RGA S UK UK _ to V OL
-.008
-.004
.000
.004
5 10 15 20 25 30
Response of X _HA RGA S UK UK _ to X _Y IE LDS UK UK _
-.008
-.004
.000
.004
5 10 15 20 25 30
Response of X _HA RGA S UK UK _ to X _MA RGINDE P OS ITO1_
-.008
-.004
.000
.004
5 10 15 20 25 30
Response of X _HA RGA S UK UK _ to X _HA RGA S UK UK _
-.008
-.004
.000
.004
5 10 15 20 25 30
Response of X _HA RGA S UK UK _ to X _HA RGA E MA S _
-.008
-.004
.000
.004
5 10 15 20 25 30
Response of X _HA RGA S UK UK _ to X _B IRA TE _
-20,000
-10,000
0
10,000
20,000
5 10 15 20 25 30
Response of X _HA RGA E MA S _ to V OL
-20,000
-10,000
0
10,000
20,000
5 10 15 20 25 30
Response of X _HA RGA E MA S _ to X _Y IE LDS UK UK _
-20,000
-10,000
0
10,000
20,000
5 10 15 20 25 30
Response of X _HA RGA E MA S _ to X _MA RGINDE P OS ITO1_
-20,000
-10,000
0
10,000
20,000
5 10 15 20 25 30
Response of X _HA RGA E MA S _ to X _HA RGA S UK UK _
-20,000
-10,000
0
10,000
20,000
5 10 15 20 25 30
Response of X _HA RGA E MA S _ to X _HA RGA E MA S _
-20,000
-10,000
0
10,000
20,000
5 10 15 20 25 30
Response of X _HA RGA E MA S _ to X _B IRA TE _
-.004
-.002
.000
.002
.004
5 10 15 20 25 30
Response of X _B IRA TE _ to V OL
-.004
-.002
.000
.002
.004
5 10 15 20 25 30
Response of X _B IRA TE _ to X _Y IE LDS UK UK _
-.004
-.002
.000
.002
.004
5 10 15 20 25 30
Response of X _B IRA TE _ to X _MA RGINDE P OS ITO1_
-.004
-.002
.000
.002
.004
5 10 15 20 25 30
Response of X _B IRA TE _ to X _HA RGA S UK UK _
-.004
-.002
.000
.002
.004
5 10 15 20 25 30
Response of X _B IRA TE _ to X _HA RGA E MA S _
-.004
-.002
.000
.002
.004
5 10 15 20 25 30
Response of X _B IRA TE _ to X _B IRA TE _
Response to Cholesky One S.D. Innovations
89
Dapat dilihat Grafik 4.7 guncangan pada variabel yield atau imbal
hasil sukuk dalam bentuk capital gain belum direspon oleh volume
perdagangan sukuk negara ritel SR-006 periode ke-1. Pada periode ke-2
guncangan yield atau imbal hasil sukuk dalam bentuk capital gain mulai
direspon negatif oleh volume perdagangan sukuk negara ritel SR-006
sebesar −35,54627%. Namun, respon dari guncangan pada yield atau
imbal hasil sukuk dalam bentuk capital gain tersebut mengalami
kenaikkan yang drastis menjadi −6,443164% pada periode ke-2. Respon
terus mengalami kenaikkan dan mulai stabil pada periode ke -7 yaitu
sebesar −0,536671 dan pada periode ke-30 sebesar 0,289971.
Grafik 4.8
Hasil Uji IRF Tingkat Imbal Hasil Deposito Mudharabah
Sumber: Output Eviews 9.5, data diolah
Pada Grafik 4.8 dapat dilihat volume perdagangan sukuk negara ritel
SR-006 belum merespon tingkat imbal hasil deposito mudharabah pada
periode ke-1. Guncangan yang diterima variabel tingkat imbal hasil
deposito mudharabah baru direspon positif oleh volume perdagangan
sukuk negara ritel SR-006 pada periode ke-2 sebesar 3,905502%. Respon
-100
0
100
200
300
5 10 15 20 25 30
Response of V OL to V OL
-100
0
100
200
300
5 10 15 20 25 30
Response of V OL to X _Y IE LDS UK UK _
-100
0
100
200
300
5 10 15 20 25 30
Response of V OL to X _MA RGINDE P OS ITO1_
-100
0
100
200
300
5 10 15 20 25 30
Response of V OL to X _HA RGA S UK UK _
-100
0
100
200
300
5 10 15 20 25 30
Response of V OL to X _HA RGA E MA S _
-100
0
100
200
300
5 10 15 20 25 30
Response of V OL to X _B IRA TE _
-.0002
.0000
.0002
.0004
.0006
.0008
5 10 15 20 25 30
Response of X _Y IE LDS UK UK _ to V OL
-.0002
.0000
.0002
.0004
.0006
.0008
5 10 15 20 25 30
Response of X _Y IE LDS UK UK _ to X _Y IE LDS UK UK _
-.0002
.0000
.0002
.0004
.0006
.0008
5 10 15 20 25 30
Response of X _Y IE LDS UK UK _ to X _MA RGINDE P OS ITO1_
-.0002
.0000
.0002
.0004
.0006
.0008
5 10 15 20 25 30
Response of X _Y IE LDS UK UK _ to X _HA RGA S UK UK _
-.0002
.0000
.0002
.0004
.0006
.0008
5 10 15 20 25 30
Response of X _Y IE LDS UK UK _ to X _HA RGA E MA S _
-.0002
.0000
.0002
.0004
.0006
.0008
5 10 15 20 25 30
Response of X _Y IE LDS UK UK _ to X _B IRA TE _
-.002
.000
.002
.004
5 10 15 20 25 30
Response of X _MA RGINDE P OS ITO1_ to V OL
-.002
.000
.002
.004
5 10 15 20 25 30
Response of X _MA RGINDE P OS ITO1_ to X _Y IE LDS UK UK _
-.002
.000
.002
.004
5 10 15 20 25 30
Response of X _MA RGINDE P OS ITO1_ to X _MA RGINDE P OS ITO1_
-.002
.000
.002
.004
5 10 15 20 25 30
Response of X _MA RGINDE P OS ITO1_ to X _HA RGA S UK UK _
-.002
.000
.002
.004
5 10 15 20 25 30
Response of X _MA RGINDE P OS ITO1_ to X _HA RGA E MA S _
-.002
.000
.002
.004
5 10 15 20 25 30
Response of X _MA RGINDE P OS ITO1_ to X _B IRA TE _
-.008
-.004
.000
.004
5 10 15 20 25 30
Response of X _HA RGA S UK UK _ to V OL
-.008
-.004
.000
.004
5 10 15 20 25 30
Response of X _HA RGA S UK UK _ to X _Y IE LDS UK UK _
-.008
-.004
.000
.004
5 10 15 20 25 30
Response of X _HA RGA S UK UK _ to X _MA RGINDE P OS ITO1_
-.008
-.004
.000
.004
5 10 15 20 25 30
Response of X _HA RGA S UK UK _ to X _HA RGA S UK UK _
-.008
-.004
.000
.004
5 10 15 20 25 30
Response of X _HA RGA S UK UK _ to X _HA RGA E MA S _
-.008
-.004
.000
.004
5 10 15 20 25 30
Response of X _HA RGA S UK UK _ to X _B IRA TE _
-20,000
-10,000
0
10,000
20,000
5 10 15 20 25 30
Response of X _HA RGA E MA S _ to V OL
-20,000
-10,000
0
10,000
20,000
5 10 15 20 25 30
Response of X _HA RGA E MA S _ to X _Y IE LDS UK UK _
-20,000
-10,000
0
10,000
20,000
5 10 15 20 25 30
Response of X _HA RGA E MA S _ to X _MA RGINDE P OS ITO1_
-20,000
-10,000
0
10,000
20,000
5 10 15 20 25 30
Response of X _HA RGA E MA S _ to X _HA RGA S UK UK _
-20,000
-10,000
0
10,000
20,000
5 10 15 20 25 30
Response of X _HA RGA E MA S _ to X _HA RGA E MA S _
-20,000
-10,000
0
10,000
20,000
5 10 15 20 25 30
Response of X _HA RGA E MA S _ to X _B IRA TE _
-.004
-.002
.000
.002
.004
5 10 15 20 25 30
Response of X _B IRA TE _ to V OL
-.004
-.002
.000
.002
.004
5 10 15 20 25 30
Response of X _B IRA TE _ to X _Y IE LDS UK UK _
-.004
-.002
.000
.002
.004
5 10 15 20 25 30
Response of X _B IRA TE _ to X _MA RGINDE P OS ITO1_
-.004
-.002
.000
.002
.004
5 10 15 20 25 30
Response of X _B IRA TE _ to X _HA RGA S UK UK _
-.004
-.002
.000
.002
.004
5 10 15 20 25 30
Response of X _B IRA TE _ to X _HA RGA E MA S _
-.004
-.002
.000
.002
.004
5 10 15 20 25 30
Response of X _B IRA TE _ to X _B IRA TE _
Response to Cholesky One S.D. Innovations
90
volume perdagangan sukuk negara ritel SR-006 terhadap guncangan
tingkat imbal hasil deposito mudharabah dapat dikatakan cukup stabil dari
awal periode hingga akhir periode. Meskipun pada periode ke-3
mengalami lonjakan sedikit sebesar 6,633391%.
Grafik 4.9
Hasil Uji IRF Harga Sukuk
Sumber: Output Eviews 9.5, data diolah
Jika dilihat pada Grafik 4.9 harga sukuk sebagai variabel yang
mengalami guncangan atau shock dari perilaku ekonomi. Guncangan yang
terjadi pada variabel harga sukuk periode pertama belum direspon oleh
volume perdagangan sukuk negara ritel SR-006. Guncangan baru mulai
direspon negatif oleh volume perdagangan sukuk negara ritel SR-006 pada
periode ke-2 sebesar −25,64503%. Kemudian pada periode berikutnya
mengalami pasang surut. Hingga pada periode ke-6 guncangan harga
sukuk dapat direspon dengan stabil oleh volume perdagangan sukuk
negara ritel SR-006 sebesar 0,185405%.
-100
0
100
200
300
5 10 15 20 25 30
Response of V OL to V OL
-100
0
100
200
300
5 10 15 20 25 30
Response of V OL to X _Y IE LDS UK UK _
-100
0
100
200
300
5 10 15 20 25 30
Response of V OL to X _MA RGINDE P OS ITO1_
-100
0
100
200
300
5 10 15 20 25 30
Response of V OL to X _HA RGA S UK UK _
-100
0
100
200
300
5 10 15 20 25 30
Response of V OL to X _HA RGA E MA S _
-100
0
100
200
300
5 10 15 20 25 30
Response of V OL to X _B IRA TE _
-.0002
.0000
.0002
.0004
.0006
.0008
5 10 15 20 25 30
Response of X _Y IE LDS UK UK _ to V OL
-.0002
.0000
.0002
.0004
.0006
.0008
5 10 15 20 25 30
Response of X _Y IE LDS UK UK _ to X _Y IE LDS UK UK _
-.0002
.0000
.0002
.0004
.0006
.0008
5 10 15 20 25 30
Response of X _Y IE LDS UK UK _ to X _MA RGINDE P OS ITO1_
-.0002
.0000
.0002
.0004
.0006
.0008
5 10 15 20 25 30
Response of X _Y IE LDS UK UK _ to X _HA RGA S UK UK _
-.0002
.0000
.0002
.0004
.0006
.0008
5 10 15 20 25 30
Response of X _Y IE LDS UK UK _ to X _HA RGA E MA S _
-.0002
.0000
.0002
.0004
.0006
.0008
5 10 15 20 25 30
Response of X _Y IE LDS UK UK _ to X _B IRA TE _
-.002
.000
.002
.004
5 10 15 20 25 30
Response of X _MA RGINDE P OS ITO1_ to V OL
-.002
.000
.002
.004
5 10 15 20 25 30
Response of X _MA RGINDE P OS ITO1_ to X _Y IE LDS UK UK _
-.002
.000
.002
.004
5 10 15 20 25 30
Response of X _MA RGINDE P OS ITO1_ to X _MA RGINDE P OS ITO1_
-.002
.000
.002
.004
5 10 15 20 25 30
Response of X _MA RGINDE P OS ITO1_ to X _HA RGA S UK UK _
-.002
.000
.002
.004
5 10 15 20 25 30
Response of X _MA RGINDE P OS ITO1_ to X _HA RGA E MA S _
-.002
.000
.002
.004
5 10 15 20 25 30
Response of X _MA RGINDE P OS ITO1_ to X _B IRA TE _
-.008
-.004
.000
.004
5 10 15 20 25 30
Response of X _HA RGA S UK UK _ to V OL
-.008
-.004
.000
.004
5 10 15 20 25 30
Response of X _HA RGA S UK UK _ to X _Y IE LDS UK UK _
-.008
-.004
.000
.004
5 10 15 20 25 30
Response of X _HA RGA S UK UK _ to X _MA RGINDE P OS ITO1_
-.008
-.004
.000
.004
5 10 15 20 25 30
Response of X _HA RGA S UK UK _ to X _HA RGA S UK UK _
-.008
-.004
.000
.004
5 10 15 20 25 30
Response of X _HA RGA S UK UK _ to X _HA RGA E MA S _
-.008
-.004
.000
.004
5 10 15 20 25 30
Response of X _HA RGA S UK UK _ to X _B IRA TE _
-20,000
-10,000
0
10,000
20,000
5 10 15 20 25 30
Response of X _HA RGA E MA S _ to V OL
-20,000
-10,000
0
10,000
20,000
5 10 15 20 25 30
Response of X _HA RGA E MA S _ to X _Y IE LDS UK UK _
-20,000
-10,000
0
10,000
20,000
5 10 15 20 25 30
Response of X _HA RGA E MA S _ to X _MA RGINDE P OS ITO1_
-20,000
-10,000
0
10,000
20,000
5 10 15 20 25 30
Response of X _HA RGA E MA S _ to X _HA RGA S UK UK _
-20,000
-10,000
0
10,000
20,000
5 10 15 20 25 30
Response of X _HA RGA E MA S _ to X _HA RGA E MA S _
-20,000
-10,000
0
10,000
20,000
5 10 15 20 25 30
Response of X _HA RGA E MA S _ to X _B IRA TE _
-.004
-.002
.000
.002
.004
5 10 15 20 25 30
Response of X _B IRA TE _ to V OL
-.004
-.002
.000
.002
.004
5 10 15 20 25 30
Response of X _B IRA TE _ to X _Y IE LDS UK UK _
-.004
-.002
.000
.002
.004
5 10 15 20 25 30
Response of X _B IRA TE _ to X _MA RGINDE P OS ITO1_
-.004
-.002
.000
.002
.004
5 10 15 20 25 30
Response of X _B IRA TE _ to X _HA RGA S UK UK _
-.004
-.002
.000
.002
.004
5 10 15 20 25 30
Response of X _B IRA TE _ to X _HA RGA E MA S _
-.004
-.002
.000
.002
.004
5 10 15 20 25 30
Response of X _B IRA TE _ to X _B IRA TE _
Response to Cholesky One S.D. Innovations
91
Grafik 4.10
Hasil Uji IRF Harga Emas
Sumber: Output Eviews 9.5, data diolah
Dapat dilihat pada Grafik 4.10 harga emas sebagai variabel yang
mengalami guncangan atau shock dari perilaku ekonomi. Guncangan yang
terjadi pada variabel harga emas periode pertama belum direspon oleh
volume perdagangan sukuk negara ritel SR-006. Guncangan ini mulai
direspon oleh volume perdagangan sukuk negara ritel SR-006 pada
periode ke-2 sebesar 20,64454%, kemudian mengalami penurunan pada
periode ke-3 menjadi 5,365216%. Pada periode ke-4 hingga hingga akhir
periode guncangan BI rate dapat direspon stabil oleh volume perdagangan
sukuk negara ritel SR-006.
-100
0
100
200
300
5 10 15 20 25 30
Response of V OL to V OL
-100
0
100
200
300
5 10 15 20 25 30
Response of V OL to X _Y IE LDS UK UK _
-100
0
100
200
300
5 10 15 20 25 30
Response of V OL to X _MA RGINDE P OS ITO1_
-100
0
100
200
300
5 10 15 20 25 30
Response of V OL to X _HA RGA S UK UK _
-100
0
100
200
300
5 10 15 20 25 30
Response of V OL to X _HA RGA E MA S _
-100
0
100
200
300
5 10 15 20 25 30
Response of V OL to X _B IRA TE _
-.0002
.0000
.0002
.0004
.0006
.0008
5 10 15 20 25 30
Response of X _Y IE LDS UK UK _ to V OL
-.0002
.0000
.0002
.0004
.0006
.0008
5 10 15 20 25 30
Response of X _Y IE LDS UK UK _ to X _Y IE LDS UK UK _
-.0002
.0000
.0002
.0004
.0006
.0008
5 10 15 20 25 30
Response of X _Y IE LDS UK UK _ to X _MA RGINDE P OS ITO1_
-.0002
.0000
.0002
.0004
.0006
.0008
5 10 15 20 25 30
Response of X _Y IE LDS UK UK _ to X _HA RGA S UK UK _
-.0002
.0000
.0002
.0004
.0006
.0008
5 10 15 20 25 30
Response of X _Y IE LDS UK UK _ to X _HA RGA E MA S _
-.0002
.0000
.0002
.0004
.0006
.0008
5 10 15 20 25 30
Response of X _Y IE LDS UK UK _ to X _B IRA TE _
-.002
.000
.002
.004
5 10 15 20 25 30
Response of X _MA RGINDE P OS ITO1_ to V OL
-.002
.000
.002
.004
5 10 15 20 25 30
Response of X _MA RGINDE P OS ITO1_ to X _Y IE LDS UK UK _
-.002
.000
.002
.004
5 10 15 20 25 30
Response of X _MA RGINDE P OS ITO1_ to X _MA RGINDE P OS ITO1_
-.002
.000
.002
.004
5 10 15 20 25 30
Response of X _MA RGINDE P OS ITO1_ to X _HA RGA S UK UK _
-.002
.000
.002
.004
5 10 15 20 25 30
Response of X _MA RGINDE P OS ITO1_ to X _HA RGA E MA S _
-.002
.000
.002
.004
5 10 15 20 25 30
Response of X _MA RGINDE P OS ITO1_ to X _B IRA TE _
-.008
-.004
.000
.004
5 10 15 20 25 30
Response of X _HA RGA S UK UK _ to V OL
-.008
-.004
.000
.004
5 10 15 20 25 30
Response of X _HA RGA S UK UK _ to X _Y IE LDS UK UK _
-.008
-.004
.000
.004
5 10 15 20 25 30
Response of X _HA RGA S UK UK _ to X _MA RGINDE P OS ITO1_
-.008
-.004
.000
.004
5 10 15 20 25 30
Response of X _HA RGA S UK UK _ to X _HA RGA S UK UK _
-.008
-.004
.000
.004
5 10 15 20 25 30
Response of X _HA RGA S UK UK _ to X _HA RGA E MA S _
-.008
-.004
.000
.004
5 10 15 20 25 30
Response of X _HA RGA S UK UK _ to X _B IRA TE _
-20,000
-10,000
0
10,000
20,000
5 10 15 20 25 30
Response of X _HA RGA E MA S _ to V OL
-20,000
-10,000
0
10,000
20,000
5 10 15 20 25 30
Response of X _HA RGA E MA S _ to X _Y IE LDS UK UK _
-20,000
-10,000
0
10,000
20,000
5 10 15 20 25 30
Response of X _HA RGA E MA S _ to X _MA RGINDE P OS ITO1_
-20,000
-10,000
0
10,000
20,000
5 10 15 20 25 30
Response of X _HA RGA E MA S _ to X _HA RGA S UK UK _
-20,000
-10,000
0
10,000
20,000
5 10 15 20 25 30
Response of X _HA RGA E MA S _ to X _HA RGA E MA S _
-20,000
-10,000
0
10,000
20,000
5 10 15 20 25 30
Response of X _HA RGA E MA S _ to X _B IRA TE _
-.004
-.002
.000
.002
.004
5 10 15 20 25 30
Response of X _B IRA TE _ to V OL
-.004
-.002
.000
.002
.004
5 10 15 20 25 30
Response of X _B IRA TE _ to X _Y IE LDS UK UK _
-.004
-.002
.000
.002
.004
5 10 15 20 25 30
Response of X _B IRA TE _ to X _MA RGINDE P OS ITO1_
-.004
-.002
.000
.002
.004
5 10 15 20 25 30
Response of X _B IRA TE _ to X _HA RGA S UK UK _
-.004
-.002
.000
.002
.004
5 10 15 20 25 30
Response of X _B IRA TE _ to X _HA RGA E MA S _
-.004
-.002
.000
.002
.004
5 10 15 20 25 30
Response of X _B IRA TE _ to X _B IRA TE _
Response to Cholesky One S.D. Innovations
92
Grafik 4.11
Hasil Uji IRF BI rate
Sumber: Output Eviews 9.5, data diolah
Dapat dilihat pada Grafik 4.11 variabel BI rate sebagai impuls yang
terkena shock akibat perilaku ekonomi. Periode pertama shock pada BI
rate belum direspon oleh variabel volume perdagangan sukuk negara ritel
SR-006. Guncangan ini mulai direspon negatif oleh variabel volume
perdagangan sukuk negara ritel SR-006 pada periode ke-2 sebesar
−10,20522%, kemudian mengalami kenaikan pada periode ke-3 menjadi
−1,256161%. Pada periode ke-4 hingga akhir periode guncangan BI rate
dapat direspon stabil oleh volume perdagangan sukuk negara ritel SR-006.
8. Uji Forecast Error Variance Decomposition (FEVD)
Uji Forecast Error Variance Decomposition (FEVD) dilakukan untuk
mengukur seberapa besar kontribusi atau komposisi pengaruh variabel-
variabel endogen tehadap variabel endogen yang utama. Metode FEVD
-100
0
100
200
300
5 10 15 20 25 30
Response of V OL to V OL
-100
0
100
200
300
5 10 15 20 25 30
Response of V OL to X _Y IE LDS UK UK _
-100
0
100
200
300
5 10 15 20 25 30
Response of V OL to X _MA RGINDE P OS ITO1_
-100
0
100
200
300
5 10 15 20 25 30
Response of V OL to X _HA RGA S UK UK _
-100
0
100
200
300
5 10 15 20 25 30
Response of V OL to X _HA RGA E MA S _
-100
0
100
200
300
5 10 15 20 25 30
Response of V OL to X _B IRA TE _
-.0002
.0000
.0002
.0004
.0006
.0008
5 10 15 20 25 30
Response of X _Y IE LDS UK UK _ to V OL
-.0002
.0000
.0002
.0004
.0006
.0008
5 10 15 20 25 30
Response of X _Y IE LDS UK UK _ to X _Y IE LDS UK UK _
-.0002
.0000
.0002
.0004
.0006
.0008
5 10 15 20 25 30
Response of X _Y IE LDS UK UK _ to X _MA RGINDE P OS ITO1_
-.0002
.0000
.0002
.0004
.0006
.0008
5 10 15 20 25 30
Response of X _Y IE LDS UK UK _ to X _HA RGA S UK UK _
-.0002
.0000
.0002
.0004
.0006
.0008
5 10 15 20 25 30
Response of X _Y IE LDS UK UK _ to X _HA RGA E MA S _
-.0002
.0000
.0002
.0004
.0006
.0008
5 10 15 20 25 30
Response of X _Y IE LDS UK UK _ to X _B IRA TE _
-.002
.000
.002
.004
5 10 15 20 25 30
Response of X _MA RGINDE P OS ITO1_ to V OL
-.002
.000
.002
.004
5 10 15 20 25 30
Response of X _MA RGINDE P OS ITO1_ to X _Y IE LDS UK UK _
-.002
.000
.002
.004
5 10 15 20 25 30
Response of X _MA RGINDE P OS ITO1_ to X _MA RGINDE P OS ITO1_
-.002
.000
.002
.004
5 10 15 20 25 30
Response of X _MA RGINDE P OS ITO1_ to X _HA RGA S UK UK _
-.002
.000
.002
.004
5 10 15 20 25 30
Response of X _MA RGINDE P OS ITO1_ to X _HA RGA E MA S _
-.002
.000
.002
.004
5 10 15 20 25 30
Response of X _MA RGINDE P OS ITO1_ to X _B IRA TE _
-.008
-.004
.000
.004
5 10 15 20 25 30
Response of X _HA RGA S UK UK _ to V OL
-.008
-.004
.000
.004
5 10 15 20 25 30
Response of X _HA RGA S UK UK _ to X _Y IE LDS UK UK _
-.008
-.004
.000
.004
5 10 15 20 25 30
Response of X _HA RGA S UK UK _ to X _MA RGINDE P OS ITO1_
-.008
-.004
.000
.004
5 10 15 20 25 30
Response of X _HA RGA S UK UK _ to X _HA RGA S UK UK _
-.008
-.004
.000
.004
5 10 15 20 25 30
Response of X _HA RGA S UK UK _ to X _HA RGA E MA S _
-.008
-.004
.000
.004
5 10 15 20 25 30
Response of X _HA RGA S UK UK _ to X _B IRA TE _
-20,000
-10,000
0
10,000
20,000
5 10 15 20 25 30
Response of X _HA RGA E MA S _ to V OL
-20,000
-10,000
0
10,000
20,000
5 10 15 20 25 30
Response of X _HA RGA E MA S _ to X _Y IE LDS UK UK _
-20,000
-10,000
0
10,000
20,000
5 10 15 20 25 30
Response of X _HA RGA E MA S _ to X _MA RGINDE P OS ITO1_
-20,000
-10,000
0
10,000
20,000
5 10 15 20 25 30
Response of X _HA RGA E MA S _ to X _HA RGA S UK UK _
-20,000
-10,000
0
10,000
20,000
5 10 15 20 25 30
Response of X _HA RGA E MA S _ to X _HA RGA E MA S _
-20,000
-10,000
0
10,000
20,000
5 10 15 20 25 30
Response of X _HA RGA E MA S _ to X _B IRA TE _
-.004
-.002
.000
.002
.004
5 10 15 20 25 30
Response of X _B IRA TE _ to V OL
-.004
-.002
.000
.002
.004
5 10 15 20 25 30
Response of X _B IRA TE _ to X _Y IE LDS UK UK _
-.004
-.002
.000
.002
.004
5 10 15 20 25 30
Response of X _B IRA TE _ to X _MA RGINDE P OS ITO1_
-.004
-.002
.000
.002
.004
5 10 15 20 25 30
Response of X _B IRA TE _ to X _HA RGA S UK UK _
-.004
-.002
.000
.002
.004
5 10 15 20 25 30
Response of X _B IRA TE _ to X _HA RGA E MA S _
-.004
-.002
.000
.002
.004
5 10 15 20 25 30
Response of X _B IRA TE _ to X _B IRA TE _
Response to Cholesky One S.D. Innovations
93
dapat mengetahui seberapa besar kekuatan masing-masing variabel
memengaruhi variabel utama dalam kurun waktu yang panjang.
Tabel 4.15
Hasil Uji Forecast Error Variance Decomposition (FEVD)
Sumber: Output Eviews 9.5, data diolah
Dapat dilihat pada Tabel 4.15 diatas bahwa kontribusi terbesar yang
menyebabkan fluktuasi volume perdagangan sukuk negara ritel SR-006
adalah volume perdagangan itu sendiri. Dibuktikan dengan besar
kontribusi volume perdagangan sukuk negara ritel SR-006 dari awal
periode hingga akhir periode lebih dari 95%. Meskipun kontribusi tebesar
dari variabel volume perdagangan itu sendiri terdapat variabel-variabel
Variance Decomposition of VOL:
Period S.E. VOL X_YIELDS... X_MARGI... X_HARGA... X_HARGA... X_BIRATE_
1 240.8169 100.0000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000
2 254.5985 96.19441 1.949290 0.023531 1.014599 0.657504 0.160669
3 257.2597 95.90859 1.971898 0.089532 1.182764 0.687466 0.159747
4 257.6409 95.75543 2.120248 0.093912 1.185155 0.685962 0.159295
5 257.6938 95.73582 2.132675 0.093874 1.191166 0.686083 0.160386
6 257.7072 95.72834 2.138568 0.094177 1.191094 0.686012 0.161811
7 257.7105 95.72611 2.138949 0.094201 1.191361 0.686057 0.163320
8 257.7129 95.72431 2.138934 0.094409 1.191343 0.686342 0.164659
9 257.7161 95.72196 2.138926 0.095085 1.191315 0.686887 0.165830
10 257.7202 95.71894 2.138972 0.096224 1.191311 0.687710 0.166843
11 257.7252 95.71528 2.139051 0.097827 1.191335 0.688770 0.167735
12 257.7308 95.71111 2.139131 0.099806 1.191395 0.690025 0.168535
13 257.7370 95.70653 2.139203 0.102087 1.191481 0.691429 0.169268
14 257.7437 95.70166 2.139262 0.104591 1.191589 0.692944 0.169951
15 257.7506 95.69658 2.139310 0.107259 1.191713 0.694536 0.170597
16 257.7577 95.69136 2.139348 0.110041 1.191849 0.696183 0.171217
17 257.7650 95.68605 2.139379 0.112899 1.191993 0.697865 0.171816
18 257.7723 95.68068 2.139404 0.115807 1.192142 0.699569 0.172400
19 257.7797 95.67528 2.139424 0.118744 1.192296 0.701285 0.172972
20 257.7871 95.66987 2.139442 0.121695 1.192451 0.703007 0.173535
21 257.7945 95.66447 2.139457 0.124651 1.192608 0.704729 0.174090
22 257.8019 95.65907 2.139470 0.127605 1.192765 0.706447 0.174638
23 257.8092 95.65370 2.139483 0.130550 1.192922 0.708159 0.175181
24 257.8166 95.64836 2.139494 0.133484 1.193080 0.709864 0.175718
25 257.8238 95.64304 2.139505 0.136404 1.193236 0.711561 0.176251
26 257.8311 95.63776 2.139515 0.139308 1.193392 0.713247 0.176779
27 257.8383 95.63250 2.139525 0.142195 1.193547 0.714924 0.177304
28 257.8454 95.62728 2.139535 0.145065 1.193702 0.716590 0.177824
29 257.8525 95.62210 2.139544 0.147916 1.193855 0.718246 0.178341
30 257.8596 95.61695 2.139554 0.150749 1.194008 0.719890 0.178854
94
yang berkontribusi seperti BI rate, harga emas, harga sukuk, tingkat imbal
hasil deposito mudharabah dan yield atau imbal hasil sukuk dalam bentuk
capital gain.
Penurunan kontribusi yang mencolok dari variabel volume
perdagangan terhadap fluktuasi volume perdagangan sukuk negara ritel
SR-006 terjadi pada periode ke-2 yaitu dari 100% menjadi 96,19441%.
Pada periode ke-3 hingga ke-30 terus mengalami penurunan meskipun
penurunan tersebut bekurang hanya sedikit pada setiap periodenya menjadi
95,61695% pada akhir periode.
Kontribusi variabel yield atau imbal hasil sukuk dalam bentuk
capital gain pada periode ke-2 menjadi variabel kedua terbesar yang
berkontribusi pada fluktuasi volume perdagangan sukuk negara ritel SR-
006 meskipun hanya 1,949290%, kemudian mengalami kenaikkan pada
tiap periodenya menjadi 2,139554% pada akhir periode. Sama halnya
dengan yield atau imbal hasil sukuk dalam bentuk capital gain, tingkat
margin deposito mudharabah pada periode ke-2 hanya menyumbang
kontribusi sebesar 0,023531% dan terus meningkat menjadi 0,150749%
pada akhir periode. Pada variabel harga sukuk kontribusi periode ke-2
adalah 1,014599%. Kemudian pada periode ke-3 hingga ke-30 stabil
berkontibusi hanya 1,19% an saja. Pada periode ke-2 harga emas
berkontribusi pada fluktuasi volume perdagangan sukuk negara ritel SR-
006 sebesar 0.657504%. Pada setiap periodenya terus mengalami
95
peningkatan meskipun hanya sedikit menjadi 0,719890% pada akhir
periode. Tidak jauh beda dengan variabel lainnya, BI rate terus mengalami
kenaikkan dalam kontribusinya pada fluktuasi volume perdagangan sukuk
negara ritel SR-006 meskipun sangat kecil yaitu 0,160669% pada periode
ke-2 dan 0,178854% pada akhir periode.
D. Interpretasi Hasil Penelitian
1. Pengaruh Yield atau Imbal Hasil Sukuk dalam Bentuk Capital Gain
terhadap Volume Perdagangan Sukuk Negara Ritel SR-006
Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa yield atau imbal hasil sukuk
dalam bentuk capital gain berpengaruh signifikan terhadap volume
perdagangan sukuk negara ritel SR-006 pada jangka panjang. Dengan
demikian penelitian ini menolak H0 yang menyatakan yield atau imbal
hasil sukuk dalam bentuk capital gain tidak signifikan berpengaruh
terhadap volume perdagangan sukuk negara ritel SR-006. Koefisien yield
atau imbal hasil sukuk dalam bentuk capital gain pada penelitian ini
sebesar 3608175 pada jangka panjang, ini berarti yield atau imbal hasil
sukuk dalam bentuk capital gain berpengaruh positif terhadap volume
perdagangan sukuk negara ritel SR-006.
Penelitian ini didukung oleh penelitian yang dilakukan Sumarna dan
Badjra (2016) kupon obligasi korporasi berpengaruh positif terhadap
perubahan harga obligasi korporasi. Berdasarkan penelitian Wafa (2010)
harga sukuk berpengaruh signifikan terhadap tingkat permintaan sukuk
96
negara ritel-I. Hal ini dikarenakan return yang disyaratkan investor dari
suatu investasi meningkat akan meningkatkan permintaan terhadap
obligasi (Mishkin dalam Hastin, Idris dan Aimon, 2013: 256).
2. Pengaruh Tingkat Imbal Hasil Deposito Mudharabah terhadap Volume
Perdagangan Sukuk Negara Ritel SR-006.
Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa tingkat imbal hasil deposito
mudharabah berpengaruh signifikan terhadap volume perdagangan sukuk
negara ritel SR-006 pada jangka pendek dan jangka panjang. Dengan
demikian penelitian ini menolak H0 yang menyatakan tingkat imbal hasil
deposito mudharabah tidak signifikan berpengaruh terhadap volume
perdagangan sukuk negara ritel SR-006. Koefisien tingkat imbal hasil
desposito mudharabah pada penelitian ini sebesar 42249,86 pada jangka
pendek dan 79647,53 pada jangka panjang, ini berarti tingkat imbal hasil
deposito mudharabah berpengaruh positif terhadap volume perdagangan
sukuk negara ritel SR-006.
Penelitian ini didukung oleh penelitian Wafa (2010), tingkat bagi
hasil deposito bank syariah mempunyai pengaruh yang signifikan terhadap
tingkat permintaan sukuk negara ritel periode Maret 2009 – Juni 2010.
Perubahan suku bunga dapat mempengaruhi harga saham secara terbalik
(citteris paribus). Artinya, jika suku bunga deposito naik maka harga
saham turun, sebaliknya jika suku bunga deposito turun maka harga saham
akan naik dan hal ini akan sejalan dengan return investasi yang juga akan
97
naik (Fabozzi dalam Nasir, 2011: 9). Jika harga pasar obligasi naik,
yieldnya pasti turun, sebaliknya, jika harga pasar obligasi turun , yieldnya
pasti naik (analisis Horison dan Swap obligasi dalam Sharpe, 2005: 386).
Risiko pasar (Market Risk) merupakan suatu potensi kerugian dimana
investor ketika menjualnya di pasar sekunder terjadi kenaikan tingkat
suku bunga. Risiko ini tidak akan terjadi karena sampai saat ini tingkat
bunga bank yang di patok BI rate cenderung turun. Bahkan tingkat
besaran bunga deposito semakin turun seiring dengan menurunnya BI
rate, serta pendapatan bagi hasil dan profit margin dari deposito pada
bank syariah tidak sebesar profit margin atau yield yang dihasilkan sukuk.
Sehingga investor masih memburu investasi yang hasilnya lebih besar
dari bunga bank (Yulianti, 2011:120).
3. Pengaruh Harga Sukuk terhadap Volume Perdagangan Sukuk Negara Ritel
SR-006
Hasil peneltian ini menunjukkan bahwa harga sukuk berpengaruh
signifikan terhadap volume perdagangan sukuk negara ritel SR-006 pada
jangka panjang. Dengan demikian penelitian ini menolak H0 yang
menyatakan harga sukuk tidak berpengaruh signifikan terhadap volume
perdagangan sukuk negara ritel SR-006. Koefisien yang dimiliki harga
sukuk dalam penelitian ini sebesar 308021,8 pada jangka panjang, ini
artinya harga sukuk berpengaruh positif terhadap volume perdagangan
sukuk negara ritel SR-006.
98
Penelitian ini didukung oleh penelitian yang dilakukan Wafa (2010)
harga sukuk berpengaruh positif signifikan terhadap tingkat permintaan
sukuk ritel-I. Yield lebih besar dari bunga deposito bank menyebabkan
investor tidak mengalami kerugian jika dijual di pasar sekunder (Yulianti,
2011:120). Risiko tingkat harga (price/ collateral risk) terjadi ketika
spesifikasi aset yang tercermin pada nilai penerbitan sukuk yang diajukan
berbeda dengan nilai pasar sesungguhnya dan laporan atas nilai
underlaying asset (Nasrullah, 2015: 203).
4. Pengaruh Harga Emas terhadap Volume Perdagangan Sukuk Negara Ritel
SR-006
Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa harga emas berpengaruh
signifikan terhadap volume perdagangan sukuk negara ritel SR-006 pada
jangka panjang dan jangka pendek. Dengan demikian penelitian ini
menolah H0 yang menyatakan harga emas tidak berpengaruh signifikan
terhadap volume perdagangan sukuk negara ritel SR-006. Koefisien harga
emas dari hasil uji estimasi VECM yang dilakukan sebesar 0,017908
untuk jangka panjang dan 0,006922 untuk jangka pendek, ini berarti harga
emas berpengaruh positif terhadap volume perdagangan sukuk negara ritel
SR-006.
Penelitian ini didukung oleh penelitian Susanto, Murhadi dan
Ernawati (2013) harga emas dunia berpengaruh positif signifikan terhadap
IHSG. Pada penelitian Witjaksono (2010) harga emas dunia berpengaruh
99
yang positif terhadap IHSG. Peningkatan kesejahteraan masyarakat
Indonesia mengakibatkan kesempatan untuk melakukan diversifikasi
investasi untuk mengurangi risiko. Pada teori harga barang pengganti,
harga barang pengganti dapat mempengaruhi permintaan barang yang
dapat digantikannya. Sekiranya harga barang pengganti bertambah murah
maka barang yang digantikannya akan mengalami pengurangan dalam
permintaan (Sukirno, 2012: 80).
5. Pengaruh BI rate terhadap Volume Perdagangan Sukuk Negara Ritel SR-
006
Pada hasil penelitian yang telah dilakukan BI rate berpengaruh
signifikan terhadap volume perdagangan sukuk negara ritel SR-006 pada
jangka panjang dan jangka pendek. Dengan demikian dalam penelitian ini
menolah H0 yang menyatakan BI rate tidak berpengaruh signifikan
terhadap volume perdagangan sukuk negara ritel SR-006. Dari hasil uji
estimasi VECM koefisien BI rate sebesar −23321,80 untuk jangka panjang
dan −66035,25 ntuk jangka pendek, ini berarti BI rate berpengaruh
signifikan negatif terhadap volume perdagangan sukuk negara ritel SR-
006.
Penelitian ini didukung dengan penelitian yang dilakukan oleh
Rahman, Paminto dan Nadir (2016), BI rate berpengaruh signifikan
terhadap tingkat permintaan sukuk ritel SR-005 dengan arah negatif. Hal
ini dikarenakan terdapat interest rate risk adalah risiko yang berasal
100
variabilitas return akibat perubahan suku bunga. Perubahan suku bunga ini
berpengaruh negatif terhadap sekuritas (Rodoni, 2009: 48). Adapun risiko
tingkat pengembalian (rate of return risk) ada pada semua tipe sukuk
dengan pengembalian tetap. Imbal hasil yang mengacu pada LIBOR atau
benchmark konvensional lainnya membuat return pada sukuk dipengaruhi
oleh suku bunga (Nasrullah, 2015: 203).
101
BAB V
PENUTUP
A. Kesimpulan
Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pengaruh yield atau imbal
hasil sukuk dalam bentuk capital gain, harga sukuk, tingkat imbal hasil
deposito mudharabah, harga emas dan BI rate terhadap volume perdagangan
sukuk negara ritel SR-006. Berdasarkan data yang telah dikumpulkan dan
pengujian dengan metode VAR/VECM yang telah dilakukan, maka dapat
diambil kesimpulan sebagai berikut:
1. Harga sukuk negara ritel SR-006 berpengaruh terhadap volume
perdagangan sukuk negara ritel SR-006. Penelitian ini didukung oleh
penelitian yang dilakukan Wafa (2010) harga sukuk berpengaruh positif
signifikan terhadap tingkat permintaan sukuk ritel-I.
2. Yield atau imbal hasil sukuk negara ritel SR-006 dalam bentuk capital
gain berpengaruh terhadap volume perdagangan sukuk negara ritel SR-
006. Penelitian ini didukung oleh penelitian yang dilakukan Sumarna dan
Badjra (2016) kupon obligasi korporasi berpengaruh positif terhadap
perubahan harga obligasi korporasi. Berdasarkan penelitian Wafa (2010)
harga sukuk berpengaruh signifikan terhadap tingkat permintaan sukuk
negara ritel-I.
3. Harga emas berpengaruh terhadap volume perdagangan sukuk negara ritel
SR-006. Penelitian ini didukung oleh penelitian Susanto, Murhadi dan
102
Ernawati (2013) harga emas dunia berpengaruh positif signifikan terhadap
IHSG. Pada penelitian Witjaksono (2010) harga emas dunia berpengaruh
yang positif terhadap IHSG.
4. BI rate berpengaruh terhadap volume perdagangan sukuk negara ritel SR-
006. Penelitian ini didukung dengan penelitian yang dilakukan oleh
Rahman, Paminto dan Nadir (2016), BI rate berpengaruh signifikan
terhadap tingkat permintaan sukuk ritel SR-005 dengan arah negatif.
5. Tingkat imbal hasil deposito mudharabah berpengaruh terhadap volume
perdagangan sukuk negara ritel SR-006. Penelitian ini didukung oleh
penelitian Wafa (2010), tingkat bagi hasil deposito bank syariah
mempunyai pengaruh yang signifikan terhadap tingkat permintaan sukuk
negara ritel periode Maret 2009 – Juni 2010.
B. Saran
Berdasarkan dari kesimpulan yang telah dipaparkan, maka peneliti dapat
menyampaikan beberapa saran sebagai berikut:
1. Berdasarkan hasil dari penelitian ini mengenai faktor-faktor yang
mempengaruhi volume perdagangan sukuk negara ritel SR-006 baik itu
positif maupun negatif dapat dijadikan sebagai pertimbangan bagi investor
dan manager investasi dalam pengambilan keputusan dalam berinvestasi.
2. Dalam penelitian ini variabel-variabel yang digunakan hanya terdiri dari 5
(lima) fakor dan sukuk yang digunakan jatuh tempo pada tahun 2017.
103
Disarankan penelitian selanjutnya dapat memperluas variabel dan
memperbarui suku yang digunakan.
104
DAFTAR PUSTAKA
Abidin, Sugeng, Suhandak dan Raden Rustam Hidayat. 2016. “Pengaruh Faktor-
Faktor Teknikal terhadap Harga Saham (Studi pada Harga Saham IDX30
di Bursa Efek Indonesia Periode Tahun 2012-2015). Jurnal Administrasi
Bisnis (JAB) Vol. 37 No.1.
Ahmad, Nursilah Siti Nurazira Mohd Daud dan Zurina Kefeli. 2012. “Economic
Forces and the Sukuk Market”. Journal Social and Behavioral Sciences
Vol. 65.
Al-Arif, M. Nur Rianto. 2011. Dasar-Dasar Ekonomi Islam. Solo: PT Era Adicitra
Intermedia.
Ariefianto, Moch. Doddy. 2012. Ekonometrika Esensi dan Aplikasi dengan
Menggunakan EViews. Jakarta: Erlangga.
Brooks, Chris. 2008. Introductory Econometrics for Finance. Cambridge:
Cambridge University Press.
Burhanuddin S. 2010. Aspek Hukum Lembaga Keuangan Syariah. Yogyakarta:
Graha Ilmu.
Datuk, Bahril. 2014. “Sukuk, Dimensi Baru Pembiayaan Pemerintah untuk
Pertumbuhan Ekonomi”. Jurnal Riset Akuntansi dan Bisnis Vol. 14 No. 1.
Dipraja, Sholeh. 2011. Siapa Bilang Investasi Emas Butuh Modal Gede? (Rp 200
Ribu Bisa Kok!). Jakarta: Tetangga Pustaka.
Direktorat Pembiayaan Syariah. 2010. Tanya Jawab Surat Berharga Syariah
Negara (Sukuk Negara) Instrumen Keuangan Berbasis Syariah. Jakarta:
Kementerian Keuangan Republik Indonesia.
Direktorat Pengelolaan Surat Utang Negara. 2006. Empat Tahun Undang-Undang
SUN (Surat Utang Negara). Jakarta: Departemen Keuangan Republik
Indonesia.
Effendi, Erdianza Septian dan Suwardi Bambang Hermanto. 2017. “Pengaruh
Rasio Keuangan dan Volume Perdagangan terhadap Return Saham”.
Jurnal Ilmu dan Riset Akuntansi Vol. 6 No.11.
Forum Studi Keuangan Negara. 2017. Esai Keuangan Negara Sumbangsih
Pemikiran untuk Negeri. Yogyakarta: Diandra Kreatif.
Guharati, Damodar N. 2006. Dasar-Dasar Ekonometrika. Jakarta: Erlangga.
Gumilang, Reshinta Candra, R. Rustam Hidayat dan Maria Goretti Wi Endang
NP. 2014.“Pengaruh Variabel Makro Ekonomi, Harga Emas Dan Harga
Minyak Dunia Terhadap Indeks Harga Saham Gabungan (Studi pada
105
Bursa Efek Indonesia Periode 2009-2013)”. Jurnal Administrasi Bisnis
(JAB) Vol. 14 No.1.
Hadi, Nor. 2013. Pasar Modal Acuan Teoritis dan Praktis Investasi di Instrumen
Pasar Modal. Yogyakarta: Graha Ilmu.
Halim, Abdul. 2015. Analisis Investasi di Aset Keuangan. Jakarta: Mitra Wacana
Media.
Hamidi. Luthfi. 2007. Gold Dinar Sistem Moneter Blobal yang Stabil dan
Berkeadilan. Jakarta: Senayan Abadi Publishing.
Hastin, Mira, Idris dan Hasdi Aimon. 2013. “Analisis Pasar Obligasi Pemerintah
di Indonesia”. Jurnal Kajian Ekonomi Vol. 1 No. 02.
Hulwati. 2009. Ekonomi Islam Teori dan Praktiknya dalam Perdagangan Obligasi
Syariah di pasar Modal Indonesia dan Malaysia. Ciputat: Ciputat Press
Group.
Huda, Nurul dan Mustafa Edwin Nasution. 2014. Investasi pada Pasar Modal
Syariah. Jakarta:Kencana.
Hutapea, Ganda, Elvania Margareth dan Lukas Tarigan. 2014. “Analisis
Pengaruh Kurs US/IDR, Harga Minyak, Harga Emas terhadap Return
Saham (Studi Kasus Pada Bei Periode 2007-2011)”. Buletin Ekonomi
Vol. 18 No. 2.
Heykal, Mohamad. 2012. Tuntunan dan Aplikasi Investasi Syariah. Jakarta: PT
Alex Media Komputindo.
Ikatan Bankir Indonesia. 2014. Memahami Bisnis Bank Syariah. Jakarta: PT
Gramedia Pustaka Utama.
Kewal, Suramaya Suci. 2012. “Pengaruh Inflasi, Suku Bunga, Kurs, Dan
Pertumbuhan Pdb Terhadap Indeks Harga Saham Gabungan”. Jurnal
Economia Vol.8 No.1.
Latumaerissa, Julius R. 2012. Bank dan Lembaga Keuangan Lain. Jakarta:
Salemba Empat.
Mahmudi. 2007. Analisis Laporan Keuangan Pemerintah Daerah Panduan Bagi
Eksekutif, DPRD, dan Masyarakat dalam Pengambilan Keputusan
Ekonomi, Sosial dan Politik. Yogyakarta: Unit Penerbitan dan Percetakan
Sekolah Tinggi Ilmu Manajemen YKPN.
Manab, Abdul dan Agus Eko Sujianto. 2016. Pengaruh Stabilitas Ekonomi Makro
Terhadap Penerbitan Sukuk Negara di Indonesia, Malaysia dan Brunei
Darussalam. Tulungagung: Cahaya Abadi.
Mankiw, N. Gregory. 2003. Teori Makroekonomi. Jakarta: Erlangga.
106
Martalena dan Maya Malinda. 2011. Pengantar Pasar Modal. Yogyakarta: ANDI.
Masruroh, Aini. 2015. Manajemen Produk dan Jasa Layanan Perbankan Syariah.
Ciputat: UIN Press.
Nafik, Muhamad HR. 2009. Bursa Efek dan Investasi Syariah. Jakarta: PT
Serambi Ilmu Semesta.
Nariman, Augustpaosa. 2016. “Pengaruh Faktor Internal dan Eksternal
Perusahaan terhadap Yield to Maturity Obligasi Korporasi yang terdaftar
di Bursa Efek Indonesia”. Jurnal Akuntansi Vol. 20 No. 02.
Nasir, Azwir dan Achmad Mirza. 2011. “Pengaruh Nilai Kurs, Inflasi, Suku
Bunga Deposito dan Volume Perdagangan Saham Terhadap Return
Saham pada Perusahaan Perbankan yang Terdaftar di Bursa Efek
Indonesia”. Jurnal Ekonomi Universitas Riau Vol. 19 No.4.
Nasrullah, Aan. 2015. “Studi Surat Berharga Negara: Analisis Komparatif Sukuk
Negara dengan Obligasi Negara dalam Pembiayaan Defisit APBN”.
Jurnal LENTERA: Kajian Keagamaan, Keilmuan dan Teknologi Vol. 1
No. 2.
Nurhayati, Sri dan Wasilah. 2015. Akuntansi Syariah di Indonesia. Jakarta:
Salemba Empat.
Pujoalwanto, Basuki. 2014. Perekonomian Indonesia Tinjauan Historis, Teoritis
dan Empiris. Yogyakarta: Graha Ilmu.
Rahim, Syazwani Abd dan Nursilah Ahmad. 2016. “Confidence Effect Among
Sukuk Investors Following Sukuk Announcements in Malaysia”. South
East Asia Jurnal of Contemporary Business, Economics and Law, Vol. 10.
Rahman, Faizul, Ardi Paminto dan Maryam Nadir. “Pengaruh Harga Sukuk
Negara Ritel SR-005, Tingkat Inflasi dan BI rate Terhadap Tingkat
Permintaan Sukuk Negara Ritel SR-005”. Jurnal Manajemen Vol. 8 No.1.
Rita, Maria Rio dan Lluis Sarquella. 2010. “Pengaruh Corporate Governance
terhadap Peringkat Obligasi an Yield Obligasi”. Jurnal Manajemen dan
Keuangan Vol. 8 No. 1.
Rodoni, Ahmad. 2009. Investasi Syariah. Jakarta: Lembaga Penelitian UIN
Jakarta.
Said, Ali dan Rihab Grassa. 2013. “The Determinants of Sukuk Market
Development: Does Macroeconomic Factoe Influence the Construction of
Certain Structure of Sukuk?”. Journal Finance and Banking Vol. 3 No. 5.
Salim dan Budi Sutrisno. 2008. Hukum Investasi di Indonesia. Jakarta: PT Raja
Gafindo Persada.
107
Samuelson dan Nordhaus. 2004. Ilmu Makroekomi. Jakarta: PT Media Global
Edukasi.
Santoso, Tyas Aurumaa dan I Made Sudana. 2013. “Diversifikasi Investasi
Saham: Perbandingan Risiko Total Portofolio Melalui Diversifikasi
Domestik dan Internasional”. Jurnal Manajemen Teori dan Terapan Vol. 6
No.1.
Sharpe, Wiliian F, Gordon J. Alexander dan Jeffery V. Bailey. 2005. Investasi.
Jakarta: PT Indeks Kelompok Gramedia.
Suharto. Frento T. 2015. Lebih Mudah dan Untung Berdagang Emas Ketimbang
Main Forex. Jakarta: Kompas Gramedia.
Sukirno, Sadono. 2012. Mikro Ekonomi Teori Pengantar. Depok: PT
Rajagrafindo Persada.
Sumarna, I Wayan dan Ida Bagus Badjra. 2016. “Pengaruh Rating, Maturitas,
Tingkat Suku Bunga dan Kupon terhadap Perubahan Harga Obligasi
Korporasi di Bursa Efek Indonesia”. E-Jurnal Manajemen Unud Vol. 5
No.12.
Sumarwan, Ujang. 2015. Pemasaran Strategik: Perspektif Perilaku Konsumen dan
Marketing Plan. Bogor: PT Penerbit IPB Press.
Susanto, Budi, Werner R. Murhadi dan Endang Ernawati. 2013. “Analisis
Pengaruh Ekonomi Makro, Indeks Dow Jones dan Indeks Nikkei 225
terhadap Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG) di BEI Periode 2007-
2011”. Jurnal Ilmiah Mahasiswa Universitas Surabaya Vol. 2 No. 1.
Yuliadi, Imamudin. 2008. Ekonomi Moneter. Jakarta: PT Indeks
Wafa, M. 2010. “Analisa Faktor-Faktor yang mempengaruhi Permintaan Sukuk
Negara Ritel-I Periode Maret 2009-Juni 2010”. Jurnal Ekonomi Islam
LaRiba Vol.4 No.2.
Witjaksono, Ardian Agung. 2010. “Analisis Pengaruh Tingkat Suku Bunga SBI,
Harga Minyak Dunia, Harga Emas Dunia, Kurs Rupiah, Indeks Nikkei
225 dan Indeks Dow Jones terhadap IHSG (Studi Kasus pada IHSG di BEI
Selama Periode 2000-2009)”. Tesis. Semarang: Univesitas Diponegoro.
Yaya, Rizal, Aji Erlangga Martawireja dan Ahim Abdurahim. 2014. Akuntansi
Perbankan Syariah Teori dan Praktik Kontemporer Berdasarkan PAPSI
2013. Jakarta: Salemba Empat.
Yuliati, Lilis. 2011. “Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Minat Masyarakat
Berinvestasi Sukuk”. Walisongo Vol. 19 No. 1.
108
Zin, Mohamad Zaid Mohd, Ahmad Asmadi Sakat dkk. 2011. “The Effectiveness
of Sukuk in Islamic Finance Market”. Australian Journal of Basic and
Applied Sciences Vol. 5 No.12.
www.akucintakeuangansyariah.com
www.bi.go.id
www.dmia.danareksa.com
www.finance.detik.com
www.harga-emas.org
www.idx.com
www.investasi.kontan.co.id
www.kemenkeu.go.id
109
LAMPIRAN
1. Uji Stasioneritas Data
Null Hypothesis: VOL has a unit root
Exogenous: Constant
Lag Length: 2 (Automatic - based on SIC, maxlag=8)
t-Statistic Prob.*
Augmented Dickey-Fuller test statistic -5.823165 0.0000
Test critical values: 1% level -3.661661
5% level -2.960411
10% level -2.619160
*MacKinnon (1996) one-sided p-values.
Augmented Dickey-Fuller Test Equation
Dependent Variable: D(VOL)
Method: Least Squares
Date: 03/14/18 Time: 08:47
Sample (adjusted): 2014M09 2017M03
Included observations: 31 after adjustments
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
VOL(-1) -2.022259 0.347278 -5.823165 0.0000
D(VOL(-1)) 0.707750 0.273078 2.591746 0.0152
D(VOL(-2)) 0.506106 0.167710 3.017752 0.0055
C 490.2902 92.34331 5.309429 0.0000
R-squared 0.729466 Mean dependent var -0.654839
Adjusted R-squared 0.699407 S.D. dependent var 374.3668
S.E. of regression 205.2517 Akaike info criterion 13.60627
Sum squared resid 1137463. Schwarz criterion 13.79130
Log likelihood -206.8971 Hannan-Quinn criter. 13.66658
F-statistic 24.26758 Durbin-Watson stat 1.965564
Prob(F-statistic) 0.000000
110
Null Hypothesis: D(VOL) has a unit root
Exogenous: Constant
Lag Length: 4 (Automatic - based on SIC, maxlag=8)
t-Statistic Prob.*
Augmented Dickey-Fuller test statistic -5.390430 0.0001
Test critical values: 1% level -3.689194
5% level -2.971853
10% level -2.625121
*MacKinnon (1996) one-sided p-values.
Augmented Dickey-Fuller Test Equation
Dependent Variable: D(VOL,2)
Method: Least Squares
Date: 03/14/18 Time: 08:48
Sample (adjusted): 2014M12 2017M03
Included observations: 28 after adjustments
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
D(VOL(-1)) -5.286109 0.980647 -5.390430 0.0000
D(VOL(-1),2) 3.174297 0.848199 3.742395 0.0011
D(VOL(-2),2) 2.116409 0.620236 3.412264 0.0025
D(VOL(-3),2) 1.060325 0.404640 2.620418 0.0156
D(VOL(-4),2) 0.433252 0.186883 2.318309 0.0301
C -27.68970 44.03539 -0.628806 0.5360
R-squared 0.913232 Mean dependent var 27.06393
Adjusted R-squared 0.893512 S.D. dependent var 701.4166
S.E. of regression 228.8900 Akaike info criterion 13.89177
Sum squared resid 1152594. Schwarz criterion 14.17724
Log likelihood -188.4848 Hannan-Quinn criter. 13.97904
F-statistic 46.30985 Durbin-Watson stat 2.019306
Prob(F-statistic) 0.000000
111
Null Hypothesis: X_BIRATE_ has a unit root
Exogenous: Constant
Lag Length: 0 (Automatic - based on SIC, maxlag=8)
t-Statistic Prob.*
Augmented Dickey-Fuller test statistic 0.564565 0.9864
Test critical values: 1% level -3.646342
5% level -2.954021
10% level -2.615817
*MacKinnon (1996) one-sided p-values.
Augmented Dickey-Fuller Test Equation
Dependent Variable: D(X_BIRATE_)
Method: Least Squares
Date: 03/14/18 Time: 08:49
Sample (adjusted): 2014M07 2017M03
Included observations: 33 after adjustments
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
X_BIRATE_(-1) 0.022390 0.039658 0.564565 0.5764
C -0.002357 0.002731 -0.862988 0.3948
R-squared 0.010177 Mean dependent var -0.000833
Adjusted R-squared -0.021753 S.D. dependent var 0.002394
S.E. of regression 0.002419 Akaike info criterion -9.151852
Sum squared resid 0.000181 Schwarz criterion -9.061155
Log likelihood 153.0056 Hannan-Quinn criter. -9.121335
F-statistic 0.318733 Durbin-Watson stat 1.761197
Prob(F-statistic) 0.576433
112
Null Hypothesis: D(X_BIRATE_) has a unit root
Exogenous: Constant
Lag Length: 0 (Automatic - based on SIC, maxlag=8)
t-Statistic Prob.*
Augmented Dickey-Fuller test statistic -4.736022 0.0006
Test critical values: 1% level -3.653730
5% level -2.957110
10% level -2.617434
*MacKinnon (1996) one-sided p-values.
Augmented Dickey-Fuller Test Equation
Dependent Variable: D(X_BIRATE_,2)
Method: Least Squares
Date: 03/14/18 Time: 08:49
Sample (adjusted): 2014M08 2017M03
Included observations: 32 after adjustments
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
D(X_BIRATE_(-1)) -0.855615 0.180661 -4.736022 0.0000
C -0.000735 0.000459 -1.603151 0.1194
R-squared 0.427807 Mean dependent var -2.98E-19
Adjusted R-squared 0.408734 S.D. dependent var 0.003175
S.E. of regression 0.002441 Akaike info criterion -9.132045
Sum squared resid 0.000179 Schwarz criterion -9.040436
Log likelihood 148.1127 Hannan-Quinn criter. -9.101679
F-statistic 22.42991 Durbin-Watson stat 2.056621
Prob(F-statistic) 0.000049
113
Null Hypothesis: X_HARGAEMAS_ has a unit root
Exogenous: Constant
Lag Length: 0 (Automatic - based on SIC, maxlag=8)
t-Statistic Prob.*
Augmented Dickey-Fuller test statistic -1.979800 0.2938
Test critical values: 1% level -3.646342
5% level -2.954021
10% level -2.615817
*MacKinnon (1996) one-sided p-values.
Augmented Dickey-Fuller Test Equation
Dependent Variable: D(X_HARGAEMAS_)
Method: Least Squares
Date: 03/14/18 Time: 08:50
Sample (adjusted): 2014M07 2017M03
Included observations: 33 after adjustments
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
X_HARGAEMAS_(-1) -0.236851 0.119634 -1.979800 0.0567
C 121059.2 60846.57 1.989582 0.0555
R-squared 0.112247 Mean dependent var 787.5152
Adjusted R-squared 0.083609 S.D. dependent var 20625.63
S.E. of regression 19744.56 Akaike info criterion 22.67784
Sum squared resid 1.21E+10 Schwarz criterion 22.76853
Log likelihood -372.1843 Hannan-Quinn criter. 22.70835
F-statistic 3.919610 Durbin-Watson stat 1.599394
Prob(F-statistic) 0.056663
114
Null Hypothesis: D(X_HARGAEMAS_) has a unit root
Exogenous: Constant
Lag Length: 1 (Automatic - based on SIC, maxlag=8)
t-Statistic Prob.*
Augmented Dickey-Fuller test statistic -4.734928 0.0006
Test critical values: 1% level -3.661661
5% level -2.960411
10% level -2.619160
*MacKinnon (1996) one-sided p-values.
Augmented Dickey-Fuller Test Equation
Dependent Variable: D(X_HARGAEMAS_,2)
Method: Least Squares
Date: 03/14/18 Time: 08:50
Sample (adjusted): 2014M09 2017M03
Included observations: 31 after adjustments
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
D(X_HARGAEMAS_(-1)) -1.169654 0.247027 -4.734928 0.0001
D(X_HARGAEMAS_(-1),2) 0.270264 0.183427 1.473418 0.1518
C 1415.756 3708.762 0.381733 0.7055
R-squared 0.499738 Mean dependent var -221.3226
Adjusted R-squared 0.464005 S.D. dependent var 28090.68
S.E. of regression 20565.65 Akaike info criterion 22.79240
Sum squared resid 1.18E+10 Schwarz criterion 22.93117
Log likelihood -350.2822 Hannan-Quinn criter. 22.83763
F-statistic 13.98535 Durbin-Watson stat 2.115078
Prob(F-statistic) 0.000061
115
Null Hypothesis: X_HARGASUKUK_ has a unit root
Exogenous: Constant
Lag Length: 0 (Automatic - based on SIC, maxlag=8)
t-Statistic Prob.*
Augmented Dickey-Fuller test statistic -2.973479 0.0479
Test critical values: 1% level -3.646342
5% level -2.954021
10% level -2.615817
*MacKinnon (1996) one-sided p-values.
Augmented Dickey-Fuller Test Equation
Dependent Variable: D(X_HARGASUKUK_)
Method: Least Squares
Date: 03/14/18 Time: 08:50
Sample (adjusted): 2014M07 2017M03
Included observations: 33 after adjustments
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
X_HARGASUKUK_(-1) -0.450955 0.151659 -2.973479 0.0057
C 0.454352 0.152950 2.970598 0.0057
R-squared 0.221918 Mean dependent var -0.000424
Adjusted R-squared 0.196819 S.D. dependent var 0.008359
S.E. of regression 0.007492 Akaike info criterion -6.891337
Sum squared resid 0.001740 Schwarz criterion -6.800640
Log likelihood 115.7071 Hannan-Quinn criter. -6.860820
F-statistic 8.841580 Durbin-Watson stat 2.213395
Prob(F-statistic) 0.005656
116
Null Hypothesis: D(X_HARGASUKUK_) has a unit root
Exogenous: Constant
Lag Length: 0 (Automatic - based on SIC, maxlag=8)
t-Statistic Prob.*
Augmented Dickey-Fuller test statistic -8.277242 0.0000
Test critical values: 1% level -3.653730
5% level -2.957110
10% level -2.617434
*MacKinnon (1996) one-sided p-values.
Augmented Dickey-Fuller Test Equation
Dependent Variable: D(X_HARGASUKUK_,2)
Method: Least Squares
Date: 03/14/18 Time: 08:50
Sample (adjusted): 2014M08 2017M03
Included observations: 32 after adjustments
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
D(X_HARGASUKUK_(-1)) -1.390942 0.168044 -8.277242 0.0000
C -0.000739 0.001404 -0.526387 0.6025
R-squared 0.695471 Mean dependent var 3.47E-18
Adjusted R-squared 0.685320 S.D. dependent var 0.014127
S.E. of regression 0.007925 Akaike info criterion -6.777136
Sum squared resid 0.001884 Schwarz criterion -6.685528
Log likelihood 110.4342 Hannan-Quinn criter. -6.746771
F-statistic 68.51274 Durbin-Watson stat 1.976197
Prob(F-statistic) 0.000000
117
Null Hypothesis: X_MARGINDEPOSITO1_ has a unit root
Exogenous: Constant
Lag Length: 0 (Automatic - based on SIC, maxlag=8)
t-Statistic Prob.*
Augmented Dickey-Fuller test statistic -1.183265 0.6698
Test critical values: 1% level -3.646342
5% level -2.954021
10% level -2.615817
*MacKinnon (1996) one-sided p-values.
Augmented Dickey-Fuller Test Equation
Dependent Variable: D(X_MARGINDEPOSITO1_)
Method: Least Squares
Date: 03/14/18 Time: 08:51
Sample (adjusted): 2014M07 2017M03
Included observations: 33 after adjustments
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
X_MARGINDEPOSITO1_(-1) -0.107589 0.090926 -1.183265 0.2457
C 0.007451 0.006600 1.128883 0.2676
R-squared 0.043213 Mean dependent var -0.000327
Adjusted R-squared 0.012349 S.D. dependent var 0.003432
S.E. of regression 0.003411 Akaike info criterion -8.464791
Sum squared resid 0.000361 Schwarz criterion -8.374094
Log likelihood 141.6691 Hannan-Quinn criter. -8.434274
F-statistic 1.400116 Durbin-Watson stat 2.348073
Prob(F-statistic) 0.245699
118
Null Hypothesis: D(X_MARGINDEPOSITO1_) has a unit root
Exogenous: Constant
Lag Length: 0 (Automatic - based on SIC, maxlag=8)
t-Statistic Prob.*
Augmented Dickey-Fuller test statistic -7.507843 0.0000
Test critical values: 1% level -3.653730
5% level -2.957110
10% level -2.617434
*MacKinnon (1996) one-sided p-values.
Augmented Dickey-Fuller Test Equation
Dependent Variable: D(X_MARGINDEPOSITO1_,2)
Method: Least Squares
Date: 03/14/18 Time: 08:51
Sample (adjusted): 2014M08 2017M03
Included observations: 32 after adjustments
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
D(X_MARGINDEPOSITO1_(-1)) -1.280364 0.170537 -7.507843 0.0000
C -0.000291 0.000588 -0.494870 0.6243
R-squared 0.652648 Mean dependent var 0.000153
Adjusted R-squared 0.641070 S.D. dependent var 0.005524
S.E. of regression 0.003310 Akaike info criterion -8.523544
Sum squared resid 0.000329 Schwarz criterion -8.431935
Log likelihood 138.3767 Hannan-Quinn criter. -8.493178
F-statistic 56.36771 Durbin-Watson stat 1.532874
Prob(F-statistic) 0.000000
119
Null Hypothesis: X_YIELDSUKUK_ has a unit root
Exogenous: Constant
Lag Length: 0 (Automatic - based on SIC, maxlag=8)
t-Statistic Prob.*
Augmented Dickey-Fuller test statistic -2.982183 0.0470
Test critical values: 1% level -3.646342
5% level -2.954021
10% level -2.615817
*MacKinnon (1996) one-sided p-values.
Augmented Dickey-Fuller Test Equation
Dependent Variable: D(X_YIELDSUKUK_)
Method: Least Squares
Date: 03/14/18 Time: 08:51
Sample (adjusted): 2014M07 2017M03
Included observations: 33 after adjustments
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
X_YIELDSUKUK_(-1) -0.453273 0.151994 -2.982183 0.0055
C 0.039365 0.013188 2.984830 0.0055
R-squared 0.222929 Mean dependent var 3.64E-05
Adjusted R-squared 0.197863 S.D. dependent var 0.000727
S.E. of regression 0.000651 Akaike info criterion -11.77805
Sum squared resid 1.31E-05 Schwarz criterion -11.68736
Log likelihood 196.3379 Hannan-Quinn criter. -11.74754
F-statistic 8.893416 Durbin-Watson stat 2.211620
Prob(F-statistic) 0.005533
120
Null Hypothesis: D(X_YIELDSUKUK_) has a unit root
Exogenous: Constant
Lag Length: 0 (Automatic - based on SIC, maxlag=8)
t-Statistic Prob.*
Augmented Dickey-Fuller test statistic -8.306702 0.0000
Test critical values: 1% level -3.653730
5% level -2.957110
10% level -2.617434
*MacKinnon (1996) one-sided p-values.
Augmented Dickey-Fuller Test Equation
Dependent Variable: D(X_YIELDSUKUK_,2)
Method: Least Squares
Date: 03/14/18 Time: 08:52
Sample (adjusted): 2014M08 2017M03
Included observations: 32 after adjustments
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
D(X_YIELDSUKUK_(-1)) -1.393947 0.167810 -8.306702 0.0000
C 6.53E-05 0.000122 0.536593 0.5955
R-squared 0.696974 Mean dependent var 0.000000
Adjusted R-squared 0.686873 S.D. dependent var 0.001228
S.E. of regression 0.000687 Akaike info criterion -11.66685
Sum squared resid 1.42E-05 Schwarz criterion -11.57524
Log likelihood 188.6696 Hannan-Quinn criter. -11.63648
F-statistic 69.00129 Durbin-Watson stat 1.975634
Prob(F-statistic) 0.000000
121
2. Uji Lag Optimum
3. Uji Stabilitas VAR
VAR Lag Order Selection Criteria
Endogenous variables: VOL X_YIELDSUKUK_ X_MARGINDEPOSITO1_ X_HARGASUKUK_ X_HAR...
Exogenous variables: C
Date: 03/14/18 Time: 08:53
Sample: 2014M06 2017M04
Included observations: 32
Lag LogL LR FPE AIC SC HQ
0 62.12959 NA 1.21e-09 -3.508100 -3.233274 -3.417003
1 145.6008 130.4237* 6.48e-11* -6.475049 -4.551270* -5.837371*
2 182.3000 43.58033 8.01e-11 -6.518750* -2.946019 -5.334491
* indicates lag order selected by the criterion
LR: sequential modified LR test statistic (each test at 5% level)
FPE: Final prediction error
AIC: Akaike information criterion
SC: Schwarz information criterion
HQ: Hannan-Quinn information criterion
Roots of Characteristic Polynomial
Endogenous variables: VOL X_YIELDSUKUK_ X_M...
Exogenous variables: C
Lag specification: 1 1
Date: 03/14/18 Time: 08:54
Root Modulus
0.996613 0.996613
0.705153 0.705153
0.530467 0.530467
-0.344456 0.344456
0.187015 0.187015
-0.026375 0.026375
No root lies outside the unit circle.
VAR satisfies the stability condition.
122
4. Uji Kointegrasi
Date: 03/14/18 Time: 08:54
Sample (adjusted): 2014M08 2017M03
Included observations: 32 after adjustments
Trend assumption: Linear deterministic trend
Series: VOL X_YIELDSUKUK_ X_MARGINDEPOSITO1_ X_HARGASUKUK_ X_H...
Lags interval (in first differences): 1 to 1
Unrestricted Cointegration Rank Test (Trace)
Hypothesized Trace 0.05
No. of CE(s) Eigenvalue Statistic Critical Value Prob.**
None * 0.798319 119.3733 95.75366 0.0005
At most 1 0.591458 68.13918 69.81889 0.0675
At most 2 0.446705 39.49401 47.85613 0.2411
At most 3 0.317750 20.55435 29.79707 0.3860
At most 4 0.227221 8.318847 15.49471 0.4319
At most 5 0.002199 0.070439 3.841466 0.7907
Trace test indicates 1 cointegrating eqn(s) at the 0.05 level
* denotes rejection of the hypothesis at the 0.05 level
**MacKinnon-Haug-Michelis (1999) p-values
Unrestricted Cointegration Rank Test (Maximum Eigenvalue)
Hypothesized Max-Eigen 0.05
No. of CE(s) Eigenvalue Statistic Critical Value Prob.**
None * 0.798319 51.23410 40.07757 0.0019
At most 1 0.591458 28.64518 33.87687 0.1853
At most 2 0.446705 18.93966 27.58434 0.4192
At most 3 0.317750 12.23550 21.13162 0.5246
At most 4 0.227221 8.248408 14.26460 0.3540
At most 5 0.002199 0.070439 3.841466 0.7907
Max-eigenvalue test indicates 1 cointegrating eqn(s) at the 0.05 level
* denotes rejection of the hypothesis at the 0.05 level
**MacKinnon-Haug-Michelis (1999) p-values
123
Unrestricted Cointegrating Coefficients (normalized by b'*S11*b=I):
VOL X_YIELDSUK... X_MARGIND... X_HARGASU... X_HARGAEM... X_BIRATE_
0.003229 11650.61 257.1778 994.5865 5.78E-05 -75.30488
0.005322 -4237.346 36.45425 -383.9007 -2.79E-05 -33.50188
-0.005539 -44861.33 426.1226 -3868.888 4.58E-05 -154.8471
0.000172 -33468.54 -173.2068 -2982.258 8.22E-06 126.0328
-0.001365 20109.32 122.3886 1618.210 1.74E-06 0.063399
-0.000437 -1264.517 13.31379 -127.5192 -9.91E-06 -110.0852
Unrestricted Adjustment Coefficients (alpha):
D(VOL) -166.7007 -138.8399 36.54611 -9.156917 21.52794 -2.952856
D(X_YIELDS... -8.53E-05 -0.000154 0.000227 -0.000142 -0.000196 -5.05E-06
D(X_MARGIN... -0.000556 -0.000370 -0.000794 0.000324 -0.000672 -0.000100
D(X_HARGA... 0.000901 0.001907 -0.002588 0.001782 0.002196 5.72E-05
D(X_HARGA... -11913.70 1688.106 -1446.576 319.6412 -1129.467 645.4053
D(X_BIRATE_) -0.000698 0.000952 0.000523 -0.000392 -7.32E-05 -5.21E-05
1 Cointegrating Equation(s): Log likelihood 148.2304
Normalized cointegrating coefficients (standard error in parentheses)
VOL X_YIELDSUK... X_MARGIND... X_HARGASU... X_HARGAEM... X_BIRATE_
1.000000 3608175. 79647.53 308021.8 0.017908 -23321.80
(1724870) (16236.4) (149301.) (0.00241) (7464.93)
Adjustment coefficients (standard error in parentheses)
D(VOL) -0.538268
(0.14571)
D(X_YIELDS... -2.75E-07
(4.2E-07)
D(X_MARGIN... -1.80E-06
(1.9E-06)
D(X_HARGA... 2.91E-06
(4.8E-06)
D(X_HARGA... -38.46874
(10.2266)
D(X_BIRATE_) -2.25E-06
(1.3E-06)
124
2 Cointegrating Equation(s): Log likelihood 162.5530
Normalized cointegrating coefficients (standard error in parentheses)
VOL X_YIELDSUK... X_MARGIND... X_HARGASU... X_HARGAEM... X_BIRATE_
1.000000 0.000000 20010.57 -3412.517 -0.001054 -9373.410
(13580.0) (4075.11) (0.00199) (6277.29)
0.000000 1.000000 0.016528 0.086314 5.26E-09 -0.003866
(0.00519) (0.00156) (7.6E-10) (0.00240)
Adjustment coefficients (standard error in parentheses)
D(VOL) -1.277132 -1353852.
(0.21858) (435336.)
D(X_YIELDS... -1.10E-06 -0.340624
(7.8E-07) (1.55512)
D(X_MARGIN... -3.76E-06 -4.912926
(3.7E-06) (7.36801)
D(X_HARGA... 1.31E-05 2.421201
(9.0E-06) (17.9688)
D(X_HARGA... -29.48514 -1.46E+08
(19.5974) (3.9E+07)
D(X_BIRATE_) 2.81E-06 -12.17017
(2.2E-06) (4.45711)
3 Cointegrating Equation(s): Log likelihood 172.0228
Normalized cointegrating coefficients (standard error in parentheses)
VOL X_YIELDSUK... X_MARGIND... X_HARGASU... X_HARGAEM... X_BIRATE_
1.000000 0.000000 0.000000 -3167.564 -0.005370 -3422.573
(4442.73) (0.00154) (3859.39)
0.000000 1.000000 0.000000 0.086516 1.69E-09 0.001049
(0.00096) (3.3E-10) (0.00083)
0.000000 0.000000 1.000000 -0.012241 2.16E-07 -0.297385
(0.05468) (1.9E-08) (0.04750)
Adjustment coefficients (standard error in parentheses)
D(VOL) -1.479549 -2993360. -32359.89
(0.28591) (1597068) (17124.4)
D(X_YIELDS... -2.35E-06 -10.50205 0.068971
(9.7E-07) (5.42729) (0.05819)
D(X_MARGIN... 6.33E-07 30.69897 -0.494773
(4.8E-06) (26.6136) (0.28536)
D(X_HARGA... 2.74E-05 118.5268 -0.801492
(1.1E-05) (62.8193) (0.67357)
D(X_HARGA... -21.47304 -81059711 -3618820.
(26.1166) (1.5E+08) (1564253)
D(X_BIRATE_) -8.80E-08 -35.65243 0.078152
(2.9E-06) (15.9772) (0.17131)
4 Cointegrating Equation(s): Log likelihood 178.1406
Normalized cointegrating coefficients (standard error in parentheses)
VOL X_YIELDSUK... X_MARGIND... X_HARGASU... X_HARGAEM... X_BIRATE_
1.000000 0.000000 0.000000 0.000000 -0.009069 -7378.319
(0.00199) (4486.64)
0.000000 1.000000 0.000000 0.000000 1.03E-07 0.109093
(2.0E-08) (0.04555)
0.000000 0.000000 1.000000 0.000000 2.01E-07 -0.312672
(1.8E-08) (0.04061)
0.000000 0.000000 0.000000 1.000000 -1.17E-06 -1.248829
(2.3E-07) (0.52106)
125
Adjustment coefficients (standard error in parentheses)
D(VOL) -1.481127 -2686891. -30773.85 -226582.1
(0.28554) (1964193) (18099.5) (171311.)
D(X_YIELDS... -2.37E-06 -5.732921 0.093652 -0.477035
(9.4E-07) (6.47351) (0.05965) (0.56460)
D(X_MARGIN... 6.89E-07 19.85525 -0.550891 1.693754
(4.7E-06) (32.5601) (0.30003) (2.83979)
D(X_HARGA... 2.77E-05 58.88357 -1.110159 4.862896
(1.1E-05) (74.5117) (0.68661) (6.49867)
D(X_HARGA... -21.41797 -91757633 -3674184. -7853886.
(26.1165) (1.8E+08) (1655431) (1.6E+07)
D(X_BIRATE_) -1.56E-07 -22.52980 0.146064 -1.915869
(2.8E-06) (19.1369) (0.17634) (1.66906)
5 Cointegrating Equation(s): Log likelihood 182.2648
Normalized cointegrating coefficients (standard error in parentheses)
VOL X_YIELDSUK... X_MARGIND... X_HARGASU... X_HARGAEM... X_BIRATE_
1.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 -1167.914
(2739.82)
0.000000 1.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.038749
(0.02085)
0.000000 0.000000 1.000000 0.000000 0.000000 -0.450578
(0.07283)
0.000000 0.000000 0.000000 1.000000 0.000000 -0.449130
(0.23959)
0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 1.000000 684789.1
(373930.)
Adjustment coefficients (standard error in parentheses)
D(VOL) -1.510502 -2253979. -28139.07 -191745.3 -0.004132
(0.28696) (2064344) (18425.5) (178573.) (0.00269)
D(X_YIELDS... -2.11E-06 -9.674080 0.069666 -0.794183 8.23E-09
(8.9E-07) (6.41529) (0.05726) (0.55494) (8.4E-09)
D(X_MARGIN... 1.61E-06 6.335134 -0.633177 0.605781 -5.67E-08
(4.7E-06) (33.4828) (0.29885) (2.89638) (4.4E-08)
D(X_HARGA... 2.47E-05 103.0440 -0.841391 8.416511 -1.01E-07
(1.0E-05) (74.1184) (0.66155) (6.41150) (9.7E-08)
D(X_HARGA... -19.87678 -1.14E+08 -3812417. -9681601. -0.801568
(26.3926) (1.9E+08) (1694676) (1.6E+07) (0.24787)
D(X_BIRATE_) -5.56E-08 -24.00201 0.137104 -2.034339 -4.63E-08
(2.8E-06) (20.2598) (0.18083) (1.75254) (2.6E-08)
126
5. Uji Klausalitas Granger
Pairwise Granger Causality Tests
Date: 03/14/18 Time: 09:00
Sample: 2014M06 2017M04
Lags: 1
Null Hypothesis: Obs F-Statistic Prob.
X_YIELDSUKUK_ does not Granger Cause VOL 33 0.81587 0.3736
VOL does not Granger Cause X_YIELDSUKUK_ 1.78902 0.1911
X_MARGINDEPOSITO1_ does not Granger Cause VOL 33 0.00107 0.9741
VOL does not Granger Cause X_MARGINDEPOSITO1_ 0.16191 0.6903
X_HARGASUKUK_ does not Granger Cause VOL 33 0.77464 0.3858
VOL does not Granger Cause X_HARGASUKUK_ 1.84236 0.1848
X_HARGAEMAS_ does not Granger Cause VOL 33 0.02304 0.8804
VOL does not Granger Cause X_HARGAEMAS_ 0.38013 0.5422
X_BIRATE_ does not Granger Cause VOL 33 0.00146 0.9698
VOL does not Granger Cause X_BIRATE_ 0.57443 0.4544
X_MARGINDEPOSITO1_ does not Granger Cause X_YIELDSUKUK_ 33 2.46190 0.1271
X_YIELDSUKUK_ does not Granger Cause X_MARGINDEPOSITO1_ 0.76326 0.3892
X_HARGASUKUK_ does not Granger Cause X_YIELDSUKUK_ 33 0.11489 0.7370
X_YIELDSUKUK_ does not Granger Cause X_HARGASUKUK_ 0.04552 0.8325
X_HARGAEMAS_ does not Granger Cause X_YIELDSUKUK_ 33 0.46502 0.5005
X_YIELDSUKUK_ does not Granger Cause X_HARGAEMAS_ 0.01023 0.9201
X_BIRATE_ does not Granger Cause X_YIELDSUKUK_ 33 3.66444 0.0652
X_YIELDSUKUK_ does not Granger Cause X_BIRATE_ 0.10219 0.7514
X_HARGASUKUK_ does not Granger Cause X_MARGINDEPOSITO1_ 33 0.69033 0.4126
X_MARGINDEPOSITO1_ does not Granger Cause X_HARGASUKUK_ 2.31425 0.1387
X_HARGAEMAS_ does not Granger Cause X_MARGINDEPOSITO1_ 33 3.07648 0.0896
X_MARGINDEPOSITO1_ does not Granger Cause X_HARGAEMAS_ 2.51904 0.1230
X_BIRATE_ does not Granger Cause X_MARGINDEPOSITO1_ 33 3.18637 0.0844
X_MARGINDEPOSITO1_ does not Granger Cause X_BIRATE_ 7.06966 0.0125
X_HARGAEMAS_ does not Granger Cause X_HARGASUKUK_ 33 0.50343 0.4835
X_HARGASUKUK_ does not Granger Cause X_HARGAEMAS_ 0.01169 0.9146
X_BIRATE_ does not Granger Cause X_HARGASUKUK_ 33 3.63986 0.0660
X_HARGASUKUK_ does not Granger Cause X_BIRATE_ 0.09918 0.7550
X_BIRATE_ does not Granger Cause X_HARGAEMAS_ 33 0.47540 0.4958
X_HARGAEMAS_ does not Granger Cause X_BIRATE_ 8.59409 0.0064
127
6. VECM
Vector Error Correction Estimates
Date: 03/14/18 Time: 09:01
Sample (adjusted): 2014M08 2017M03
Included observations: 32 after adjustments
Standard errors in ( ) & t-statistics in [ ]
Cointegrating Eq: CointEq1
VOL(-1) 1.000000
X_YIELDSUKUK_(-1) 3608175.
(1724870)
[ 2.09185]
X_MARGINDEPOSITO1... 79647.53
(16236.4)
[ 4.90550]
X_HARGASUKUK_(-1) 308021.8
(149301.)
[ 2.06310]
X_HARGAEMAS_(-1) 0.017908
(0.00241)
[ 7.42619]
X_BIRATE_(-1) -23321.80
(7464.93)
[-3.12418]
C -637203.3
Error Correction: D(VOL) D(X_YIELD... D(X_MARGI... D(X_HARG... D(X_HARG... D(X_BIRATE_)
CointEq1 -0.538268 -2.75E-07 -1.80E-06 2.91E-06 -38.46874 -2.25E-06
(0.14571) (4.2E-07) (1.9E-06) (4.8E-06) (10.2266) (1.3E-06)
[-3.69418] [-0.65942] [-0.92831] [ 0.60065] [-3.76165] [-1.70882]
D(VOL(-1)) -0.368230 2.62E-07 2.33E-06 -2.88E-06 15.61059 -1.18E-06
(0.15282) (4.4E-07) (2.0E-06) (5.1E-06) (10.7259) (1.4E-06)
[-2.40954] [ 0.59846] [ 1.15042] [-0.56594] [ 1.45541] [-0.85566]
D(X_YIELDSUKUK_(-1)) -477059.8 3.348499 6.180411 -40.18316 87244005 16.72318
(1466115) (4.20171) (19.4646) (48.7605) (1.0E+08) (13.2780)
[-0.32539] [ 0.79694] [ 0.31752] [-0.82409] [ 0.84785] [ 1.25947]
D(X_MARGINDEPOSIT... 42249.86 -0.025779 -0.272642 0.246541 1193381. 0.091986
(17544.4) (0.05028) (0.23293) (0.58350) (1231368) (0.15889)
[ 2.40816] [-0.51271] [-1.17051] [ 0.42252] [ 0.96915] [ 0.57892]
D(X_HARGASUKUK_(-1)) -43537.42 0.318739 0.546082 -3.814404 7244037. 1.347913
(126760.) (0.36328) (1.68291) (4.21581) (8896727) (1.14801)
[-0.34346] [ 0.87739] [ 0.32449] [-0.90478] [ 0.81424] [ 1.17413]
D(X_HARGAEMAS_(-1)) 0.006922 -3.43E-09 -3.64E-08 3.62E-08 0.416102 9.75E-09
(0.00276) (7.9E-09) (3.7E-08) (9.2E-08) (0.19381) (2.5E-08)
[ 2.50686] [-0.43327] [-0.99335] [ 0.39374] [ 2.14695] [ 0.38976]
D(X_BIRATE_(-1)) -66035.25 -0.073531 -0.001461 0.815498 -1028903. -0.032548
(21599.9) (0.06190) (0.28677) (0.71837) (1516002) (0.19562)
[-3.05721] [-1.18785] [-0.00510] [ 1.13520] [-0.67869] [-0.16639]
C -39.33267 -8.95E-06 -0.000249 7.04E-05 585.5788 -0.000936
(49.4944) (0.00014) (0.00066) (0.00165) (3473.80) (0.00045)
[-0.79469] [-0.06311] [-0.37833] [ 0.04280] [ 0.16857] [-2.08736]
R-squared 0.639665 0.234522 0.230457 0.222229 0.399922 0.297600
Adj. R-squared 0.534568 0.011257 0.006007 -0.004621 0.224899 0.092733
Sum sq. resids 1563869. 1.28E-05 0.000276 0.001730 7.70E+09 0.000128
S.E. equation 255.2669 0.000732 0.003389 0.008490 17916.09 0.002312
F-statistic 6.086393 1.050420 1.026764 0.979631 2.284969 1.452650
Log likelihood -218.1570 190.2473 141.1878 111.8016 -354.1937 153.4277
Akaike AIC 14.13481 -11.39045 -8.324240 -6.487599 22.63710 -9.089229
Schwarz SC 14.50125 -11.02402 -7.957806 -6.121165 23.00354 -8.722795
Mean dependent 11.03375 4.69E-05 -0.000194 -0.000531 1644.500 -0.000859
S.D. dependent 374.1677 0.000736 0.003399 0.008470 20349.98 0.002427
Determinant resid covariance (dof adj.) 2.14E-11
Determinant resid covariance 3.82E-12
Log likelihood 148.2304
Akaike information criterion -5.889401
Schwarz criterion -3.415972