PENGARUH KURS, OIL –PRICE TERHADAP INDEKS HARGA SAHAM GABUNGAN ( IHSG ) TAHUN 2003 – 2012 - Aris Mardiyono (Serat Acitya, 2014)
Tingkat  suku bunga di  Indonesia  dikendalikan  oleh Bank Indonesia melalui BI rate. BI Rate adalah respon bank sentral terhadap  tekanan  inflasi  ke masa depan  supaya tetap  berada  pada  sasaran  yang  ditetapkan. Perubahan BI rate dapat memicu pergerakan di pasar saham Indonesia. Penurunan BI rate secara otomatis memicu penurunan tingkat suku  bunga  kredit  dan  deposito. Adapun tujuan penelitian ini adalah  pertama untuk mengetahui pengaruh kurs terhadap Indeks  Harga  Saham  Gabungan  pada periode 2003-2013 dan kedua mengetahui pengaruh harga minyak dunia terhadap  Indeks  Harga  Saham  Gabungan periode 2003 -2013. Didalam penelitian ini digunakan data sekunder time series untuk data IHSG,Kurs dan oil-price dalam bentuk data bulanan. Periode observasi dari tahun Januari 2003 s/d Mei 2013. Alat analisis digunakan model Arima dan Model Arch/Garch. Hasil analisis : Koefisien d(ihsg) sebesar -1919,161 dengan probabilitas sebesar 0,00. Probabilitas signifikan lebih kecil dari 5 % sehingga dapat disimpulkan bahwa d(ihsg) mempengaruh kurs dan oil price secara  negatif dan signifikan . Kata Kunci: Kurs, Oil Price, IHSG, BI Rate, Suku Bunga The interest rate in Indonesia is controlled by Bank Indonesia through BI. BI Rate is the central bank's response to inflation pressures into the future in order to remain in the target set. BI rate changes can trigger the movement in the Indonesian stock market. The decline in BI Rate will automatically trigger a decline in interest rates on loans and deposits. The purpose of this study is the first to determine the effect of the exchange rate against the Composite Stock Price Index in the period 2003-2013 and the second determine the effect of oil price on the Composite Stock Price Index in the period 2003 -2013. In this study used secondary data time series for data CSPI, exchange rate and oil-price in the form of monthly data. Year observation period from January 2003 s / d in May 2013. Analytical tool used model of Arima and Model Arch / Garch. Result analysis: coefficient d (JCI) of -1919.161 with a probability of 0.00. Significantly smaller probability of 5% so that it can be concluded that d (JCI) influence the exchange rate and the oil price is negative and significant Keywords: exchange rate, oil price, BI Rate, Interest Rate