## Analisis Korelasi Indeks Saham Global

## Rakhmat Hadi Sucipto
Universitas Bina Sarana Informatika E-mail: rakhmat.rac@bsi.ac.id
Article History: Received: 19 Januari 2024 Revised: 27 Januari 2024 Accepted: 31 Januari 2024
Abstract: Pasar saham dari berbagai negara saat ini saling memengaruhi satu dengan lainnya. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui hubungan indeks harga saham global tersebut. Indeks yang menjadi objek penelitian terdiri dari Indeks Komposit Jakarta (Indeks Harga Saham Gabungan/IHSG), Straits Times Index (Singapura), PSEi Index (Filipina), KLCI Malaysia, SET Thailand, KOSPI Korea Selatan, JCI Jepang, Shanghai Composite Index (Cina), Indeks DAX Jerman, FTSE 250 Inggris, Nasdaq (AS), SPX (AS), dan DJI (AS). Analisis penelitian menggunakan bantuan uji korelasi untuk melihat tingkat hubungan antar-indeks tersebut. Hasil penelitian menunjukkan bahwa semua indeks memiliki keterkaitan satu dengan lainnya, tetapi pola hubungannya berbeda-beda, mulai dari moderat, kuat, dan sangat kuat. Terdapat kecenderungan hubungan yang sangat kuat antarindeks dari negara- negara maju, seperti Amerika Serikat dan Eropa. Pola korelasi sangat kuat muncul antarsesama indeks AS, yaitu Nasdaq, SPX, dan DJI. Lalu, pola yang sama terjadi antara DAX Jerman dan FTSE250 Inggris. Sesama indeks Asia Tenggara juga menunjukkan karakteristik hubungan yang sangat kuat. Terjadi pola yang sangat ekstrem antara STI Singapura dengan Nasdaq yang menunjukkan korelasi sangat lemah.
Keywords: korelasi, indeks harga saham, bursa saham, koefisien korelasi.
PENDAHULUAN Kegiatan pasar modal saat ini makin dinamis. Ini terjadi karena dukungan teknologi informasi dan komunikasi (TIK) yang berkembang sangat pesat. Imbas lanjutannya, kegiatan pasar modal di satu negara bakal berpengaruh terhadap pasar modal negara-negara lainnya (Bhattacharyya & Banerjee, 2004).
Perdagangan bursa saham yang berlangsung secara elektronik mampu menyedot daya tarik investor yang lebih beragam. Banyak investor asing yang juga ternyata tertarik untuk terlibat di pasar modal Indonesia. Memang dari sisi jumlah masih terbilang kecil, tetapi investor asing tercatat cukup dominan dalam memiliki aset bursa saham (Mulyana, 2022; Putra, 2020; Saumi, 2023). Investor kerap mencermati perkembangan bursa saham negara-negara lain, termasuk investor Indonesia. Sedemikian pentingnya, semua sekuritas pasti memberikan fitur khusus

## EKOMA : Jurnal Ekonomi, Manajemen, Akuntansi Vol.3, No.2, Januari 2024
…………………………………………………………………………………………………………………………………….. ISSN : 2828-5298 (online)

## 1210
tentang aktivitas dan pergerakan saham asing pada aplikasi atau perangkat lunaknya. Informasi ini penting karena tren positif atau negatif dari pasar saham satu negara bisa memengaruhi bursa saham negara-negara lainnya.
Pasar saham global telah menjadi semakin terkait dan saling memengaruhi, terutama dengan globalisasi ekonomi yang terus berkembang. Indeks saham dari berbagai bursa di seluruh dunia, termasuk Amerika, Asia, Asia Tenggara, dan Eropa, mengalami fluktuasi yang dapat dipengaruhi oleh berbagai faktor, seperti peristiwa ekonomi, politik, dan keuangan yang terjadi di negara sendiri maupun negara lain. Oleh karena itu, penelitian mengenai korelasi antara indeks saham dari wilayah-wilayah ini menjadi penting untuk pemahaman yang lebih baik terhadap dinamika pasar global.
Globalisasi ekonomi telah mengubah lanskap keuangan global, menghubungkan pasar- pasar di seluruh dunia. Perkembangan teknologi dan komunikasi telah memungkinkan investor untuk dengan cepat merespons peristiwa-peristiwa yang terjadi di berbagai negara. Oleh karena itu, penelitian tentang korelasi indeks saham dapat memberikan wawasan tentang sejauh mana peristiwa di satu negara dan wilayah dapat memengaruhi pergerakan pasar di negara lain. Bagi investor, pengetahuan tentang korelasi antar-indeks saham dapat menjadi dasar untuk mengelola risiko dan melakukan diversifikasi portofolio secara efektif. Memahami sejauh mana pergerakan indeks saham satu wilayah berkorelasi dengan yang lain dapat membantu investor mengoptimalkan alokasi aset mereka.
Sejarah telah menunjukkan bahwa krisis ekonomi di satu wilayah dapat memicu reaksi berantai di pasar global. Korelasi antar-indeks saham dapat menjadi indikator penting dalam memahami sejauh mana dampak krisis ekonomi dapat menyebar dan memengaruhi pasar saham di wilayah lain.
Perkembangan ekonomi suatu wilayah seringkali terkait erat dengan kinerja pasar sahamnya. Penelitian tentang korelasi ini dapat membantu dalam memahami bagaimana pertumbuhan ekonomi di satu wilayah dapat merangsang atau menekan investasi di wilayah lain. Globalisasi juga telah meningkatkan ketergantungan antarnegara dalam rantai pasokan dan perdagangan.
Penelitian tentang korelasi indeks saham di beberapa negara, yaitu dari Amerika, Asia, Asia Tenggara, dan Eropa akan memberikan pandangan yang lebih holistik tentang hubungan pasar saham global dan membantu pemangku kepentingan dalam membuat keputusan investasi yang lebih informasional dan mengurangi risiko. Penelitian ini mencoba untuk mengetahui korelasi antar-indeks bursa saham dari regional tersebut.
LANDASAN TEORI Ada ribuan indeks di dunia investasi. Indeks pasar melacak kinerja sekelompok saham, mendeteksi naik turunnya sekelompok saham atau aset lain yang dipilih (Tretina, 2022). Indeks saham merupakan indikator yang baik mengenai apa yang dilakukan pasar secara keseluruhan (Aziz, 2018). Pentingnya indeks pasar saham membantu perusahaan membuat investasi mereka lebih aman dan mudah diakses (Nirmal Bang, 2022).
Sebagian besar investor akan merasakan manfaat memperdagangkan saham yang memiliki korelasi tinggi dengan indeks utama. Ini menciptakan peluang bagi investor harian karena mereka dapat mengidentifikasi saham mana yang cenderung memberikan keuntungan lebih baik, dengan mempertimbangkan pergerakan masing-masing saham relatif terhadap indeks (Boxer, 2014).
Setiap negara mempunyai bursa saham yang berbeda-beda, dan seorang trader baru perlu
memahaminya sehingga mereka dapat menentukan cara memperdagangkan indeks saham di pasar saham tersebut. Saat ini diperkirakan ada lebih dari 630.000 perusahaan yang diperdagangkan secara publik di dunia (Credit Financier Invest, 2022).
Ada rujukan penelitian sebelumnya tentang korelasi saham global, seperti yang dikembangkan oleh Srikanth & Aparna (2012) yang mengamati sembilan indeks saham komposit, yaitu: Sensex, Dow Jones Average, NYSE, NASDAQ, S&P500, HangSeng, SSE Composite Index, Nikkei225, dan FTSE100. Hasil riset mereka menunjukkan terdapat integrasi substansial antarpasar saham domestik dan internasional. Simpulan yang serupa juga muncul dari Goetzmann, Li, & Rouwenhorst (2001) yang meneliti Long-Term Global Market Correlations dengan periode waktu data penelitian yang panjang. Hasilnya, korelasi makin terlihat ketika perdagangan sudah mengadopsi online trading . Stevanius & Sukamulja (2020) juga pernah meneliti kointegrasi saham-saham global. Keduanya mengambil sampel bursa saham Indonesia, Malaysia, Thailand, Hong Kong, Korea Selatan, Jepang, dan Singapura. Secara umum indeks bursa dari negara-negara tersebut memiliki korelasi dalam jangka pendek maupun jangka panjang. Santoso et al., (2023) juga pernah meneliti integrasi saham global. Mereka menggunakan metode Vector Error Correction Model (VECM) dan menemukan fakta pergerakan indeks pasar saham global dapat memengaruhi pergerakan IHSG.
Cao, Shi, & Li (2017) menemukan fakta bahwa pasar saham internasional membentuk jaringan abstrak yang kompleks melalui korelasi fluktuasi indeks harga saham. Hasil riset mereka juga menunjukkan, hubungan antara pasar saham Tiongkok dan pasar saham luar negeri menjadi semakin erat, dan hubungan antara keduanya menunjukkan peningkatan yang signifikan terutama setelah Tiongkok bergabung dengan WTO.
Riset Morgan Stanley Capital International (MSCI, 2023) menyatakan bahwa pasar negara maju adalah landasan investasi global. Pasar modal negara-negara maju juga lebih matang dibandingkan kelompok negara lainnya.
Indeks pasar saham AS memiliki tingkat kepercayaan tertinggi di antara indeks saham negara lain. Indeks saham Turki XU100 saja bergerak mengikuti indeks pasar saham Eropa dan indeks saham AS. Selain itu, Indeks Hang Seng (HSI) Hong Kong pun mengikuti pola tersebut (Kartal, Sert, & Kutlu, 2022). Riset Ghosh, Saidi, & Johnson (1999) menemukan bukti empiris indeks harga saham beberapa negara didominasi oleh Amerika Serikat, beberapa didominasi oleh Jepang, dan negara-negara lainnya tidak didominasi oleh Amerika Serikat selama periode waktu yang diteliti. Mendasarkan pada tujuan penelitian tersebut, maka hipotesis yang dikembangkan adalah: H1: Terjadi korelasi antara IHSG dan indeks saham lainnya.
H2: Terjadi korelasi antara STI Singapura dan indeks saham lainnya.
H3: Ada korelasi antara PSEI Filipina dan indeks saham lainnya.
H4: Terdapat korelasi antara Indeks Malaysia dan indeks saham lainnya.
H5: Ada korelasi antara Indeks Thailand dan indeks saham lainnya.
H6: Terjadi hubungan antara KOSPI Korea dan indeks saham lainnya.
H7: Ada hubungan antara JCI Jepang dan indeks saham lainnya.
H8: Terdapat korelasi antara HSI Hong Kong dan indeks saham lainnya.
H9: Terjadi hubungan antara Shanghai Index dan indeks saham lainnya.
H10: Ada korelasi antara Indeks DAX Jerman dan indeks saham lainnya.
H11: Terdapat hubungan antara FTSE 250 Inggris dan indeks saham lainnya.
H12: Terjadi korelasi antara Nasdaq dan indeks saham lainnya.

## EKOMA : Jurnal Ekonomi, Manajemen, Akuntansi Vol.3, No.2, Januari 2024
…………………………………………………………………………………………………………………………………….. ISSN : 2828-5298 (online)

## 1212
H13: Ada hubungan antara SPX AS dan indeks saham lainnya.
H14: Terjadi hubungan antara DJI AS dan indeks saham lainnya.
METODE PENELITIAN Penelitian ini menggunakan metode kuantitatif dengan memanfaatkan data sekunder indeks bursa saham dari AS, Eropa, Asia Tenggara, dan Asia. Seperti yang tersaji pada Tabel 1, dari Asia Tenggara adalah Straits Times Index (STI), Philippine Stock Exchange (PSEI), FTSE Bursa Malaysia KLCI, Indeks Bursa Saham Thailand (SET), dan Indeks Harga Saham Gabungan/IHSG (Indonesia). Dari Asia meliputi Indeks Saham Korea Selatan (KOSPI), Japan Composite Index (JCI), Hang Seng Index/HSI (Hong Kong), dan Shanghai Composite Index/SHC (Cina). Mewakili indeks saham dari Eropa adalah DAX (Jerman) dan FTSE 250 (Inggris); serta dari Amerika Serikat terdiri dari Nasdaq, SPX (S&P 500), Dow Jones Industrial Average/DJI (AS). Penelitian ini mencakup periode 24 tahun mulai dari tahun 2000 hingga 2023. Riset menggunakan uji korelasional untuk mengetahui hubungan antara dua variabel atau lebih sebagaimana adanya tanpa perlakuan (Abdullah, 2015; Hong, 2020). Analisis korelasi untuk mengukur tingkat keeratan hubungan di antara variabel-variabel, baik antara variabel respons dengan variabel independen maupun sesama variabel independen (Mubarak, 2021; Sihabudin et al., 2021). Tingkat hubungan variabel ditunjukkan dengan koefisien korelasi adalah nilai r yang diperoleh. Nilai r ini bisa bersifat negatif dan juga positif. Jika r negatif maka korelasi yang diperoleh adalah hubungan negatif. Sebaliknya bila r bernilai positif, terjadi pola hubungan yang positif antarvariabel tersebut (Nuryadin, 2022).
Tabel 1. Indeks Harga Saham dari Negara AS, Eropa, dan Asia
No. Indeks Negara No. Indeks Negara 1 Indo Indonesia 8 HK HSI Kong Kong 2 Sin STI Singapura 9 Chi SHC Cina 3 Phi PSEI Filipina 10 Ger DAX Jerman 4 Mal KLCI Malaysia 11 UK FTSE250 Inggris 5 Thai SET Thailand 12 AS Nasdaq AS 6 Kor KOSPI Korsel 13 AS SPX AS 7 Jpn JCI Jepang 14 AS DJI AS Sumber: Olah data penelitian (2023)

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil analisis deskriptif terhadap 14 indeks global tersaji pada Tabel 2. Seperti yang ditunjukkan pada tabel tersebut, Nasdaq mengalami fluktuasi terbesar yang diindikasikan dengan koefisien variasi sangat tinggi sebesar 82,7%. IHSG ternyata juga menjadi indeks yang mengalami fluktuasi tinggi karena memiliki koefisien 63,6% yang menjadi nilai terbesar kedua setelah Nasdaq.
Dari kawasan Asia, fluktuasi terbesar terjadi pada IHSG, lalu menyusul Indeks Komposit Filipina (PSEI). Dalam kasus indeks AS, Nasdaq menunjukkan fluktuasi tertinggi, diikuti SPX dan DJI. Dari Eropa, fluktuasi lumayan besar terjadi pada DAX Jerman. Dari total 14 indeks saham tersebut, STI Singapura menunjukkan gejala fluktuasi yang paling kecil, yang ditunjukkan dengan koefisien variasi sebesar 23,5%.
Tabel 2. Hasil Uji Statistik Deskriptif Index N Minimum Maximum Mean Std. Deviation Variance Coefficient of Variation Sin STI 24 1,341.0 3,482.3 2,735.4 641.9 411,975.7 23.5% Phi PSEI 24 1,018.4 8,558.4 4,710.0 2,525.1 6,376,207.4 53.6% Mal KLCI 24 646.3 1,867.0 1,343.3 402.5 162,015.4 30.0% Thai SET 24 269.2 1,753.7 1,082.2 482.6 232,916.2 44.6% Kor KOSPI 24 504.6 2,977.7 1,762.0 697.5 486,468.8 39.6% Jpn JCI 24 8,455.4 33,464.2 16,930.2 7,117.5 50,658,118.6 42.0% HK HSI 24 9,321.3 29,919.2 20,329.1 5,682.8 32,293,754.8 28.0% Chi SHC 24 1,161.1 5,261.6 2,639.0 954.1 910,360.3 36.2% Ger DAX 24 2,892.6 16,751.6 8,856.6 4,001.2 16,009,706.7 45.2% UK FTSE250 24 4,319.3 23,480.8 13,334.6 5,953.3 35,441,222.4 44.6% AS Nasdaq 24 1,335.5 15,645.0 5,214.9 4,313.5 18,606,223.4 82.7% AS SPX 24 879.8 4,769.8 2,062.5 1,188.1 1,411,491.6 57.6% AS DJI 24 8,341.6 37,689.5 17,870.4 9,248.3 85,530,520.9 51.8% Indo 24 392.0 7,176.0 3,716.6 2,363.9 5,587,789.7 63.6% Sumber: Olah data penelitian (2024)
Hasil uji korelasi harus mempertimbangkan pedoman kekuatan koefisien korelasi yang ditunjukkan dengan rentang nilai korelasi. Rentang nilai 0,8-1 adalah sangat kuat; 0,6-0,8 kuat; 0,4-0,6 moderat; 0,2-0,4 lemah; dan 0-0,2 sangat lemah (LaMorte, 2021). Berdasarkan hasil uji korelasi seperti yang tersaji pada Tabel 3, terjadi hubungan yang signifikan antara IHSG dengan indeks terpilih lainnya, dengan indikasi nilai signifikansi lebih kecil dari 0,05. Ini berarti hipotesis pertama (H1) diterima. Ada beberapa variasi tingkat hubungan. Kebanyakan terjadi hubungan yang sangat kuat antara IHSG dan indeks global lainnya. Hanya IHSG dengan JCI Jepang dan HIS Hong Kong yang menunjukkan korelasi kuat, sedangkan dengan indeks Shanghai Cina pola relasinya moderat. Sisanya menunjukkan korelasi yang sangat kuat.
Tabel 3. Korelasi IHSG dengan Indeks Pilihan Lain Indeks Koefisien Sig. (2-tailed) Tingkat Korelasi Hipotesis Indo Sin STI .801** 0.000 Sangat Kuat Diterima Indo Phi PSEI .960** 0.000 Sangat Kuat Diterima Indo Mal KLCI .865** 0.000 Sangat Kuat Diterima Indo Thai SET .957** 0.000 Sangat Kuat Diterima Indo Kor KOSPI .926** 0.000 Sangat Kuat Diterima Indo Jpn JCI .795** 0.000 Kuat Diterima Indo HK HSI .729** 0.000 Kuat Diterima Indo Chi SHC .589** 0.002 Moderat Diterima Indo Ger DAX .925** 0.000 Sangat Kuat Diterima Indo UK FTSE250 .953** 0.000 Sangat Kuat Diterima Indo AS Nasdaq .813** 0.000 Sangat Kuat Diterima Indo AS SPX .840** 0.000 Sangat Kuat Diterima

## EKOMA : Jurnal Ekonomi, Manajemen, Akuntansi Vol.3, No.2, Januari 2024
…………………………………………………………………………………………………………………………………….. ISSN : 2828-5298 (online)
Indo AS DJI .878** 0.000 Sangat Kuat Diterima
Sumber: Olah data penelitian (2024)
Mendasarkan pada data Tabel 4, hasil uji korelasi menunjukkan bahwa terjadi korelasi yang signifikan antara STI Singapura dan indeks saham pilihan lainnya. Ini ditunjukkan dari nilai signifikansi yang semuanya lebih rendah dari 0,05, artinya H2 diterima. Derajat hubungan antar- indeks harga saham bervariasi. Hubungan sangat lemah terjadi antara STI dan Nasdaq, sementara dengan SPX AS, DJI AS, dan JCI Jepang masih moderat. Namun, pola hubungan STI dengan SHC, DAX, dan FTSE250 Inggris tergolong kuat. Hubungan sangat terjadi antara STI dengan PSEI, KLCI, SET, KOSPI, Indeks Hang Seng, serta IHSG.
Tabel 4. Korelasi STI Singapura dengan Indeks Pilihan Lain
Indeks Koefisien Korelasi Sig. (2- tailed) Tingkat Korelasi Hipotesis Sin STI & Phi PSEI .808** 0.000 Sangat Kuat Diterima Sin STI & Mal KLCI .887** 0.000 Sangat Kuat Diterima Sin STI & Thai SET .800** 0.000 Sangat Kuat Diterima Sin STI & Kor KOSPI .838** 0.000 Sangat Kuat Diterima Sin STI & Jpn JCI .567** 0.004 Moderat Diterima Sin STI & HK HSI .871** 0.000 Sangat Kuat Diterima Sin STI & Chi SHC .753** 0.000 Kuat Diterima Sin STI & Ger DAX .703** 0.000 Kuat Diterima Sin STI & UK FTSE250 .770** 0.000 Kuat Diterima Sin STI & AS Nasdaq .492* 0.014 Sangat Lemah Diterima Sin STI & AS SPX .539** 0.007 Moderat Diterima Sin STI & AS DJI .575** 0.003 Moderat Diterima Sin STI & Indo .801** 0.000 Sangat Kuat Diterima
Sumber: Olah data penelitian (2024)
Hasil uji korelasi antara Indeks Bursa Saham Filipina (PSEI) dan indeks-indeks terpilih lainnya terpampang pada Tabel 5. Dari sini tampak jelas bahwa nilai signifikansi uji jauh lebih rendah dari 0,05 yang berarti H3 diterima. Artinya, terdapat korelasi yang signifikan antara Indeks Bursa Saham Filipina dan indeks-indeks lainnya. Namun, tingkat korelasinya berbeda- beda. Khusus dengan Shanghai Cina, PSEI memiliki hubungan yang moderat. Tingkat hubungan yang kuat terjadi dengan JCI, Nasdaq, SPX, dan DJI. Korelasi yang kuat terjadi dengan sesama indeks Asia, di antaranya dengan STI, KLCI, SET, KOSPI, Hong Kong, dan Indonesia. Dengan dua indeks Eropa, yaitu DAX dan FTSE250 juga memiliki pola hubungan yang sangat kuat. Ini membuktikan bahwa sesama indeks harga saham negara Asia memiliki pola hubungan yang sangat kuat. Demikian pula dengan Eropa, indeks harga saham Filipina ini memiliki pola hubungan yang sangat kuat. Pola korelasi dengan indeks AS masuk dalam kategori kuat.

## Tabel 5. Korelasi PSEI Filipina dengan Indeks Pilihan Lain
1215 Indeks Koefisien Korelasi Sig. (2- tailed) Tingkat Korelasi Hipotesis Phi PSEI & Sin STI .808** 0.000 Sangat Kuat Diterima Phi PSEI & Mal KLCI .918** 0.000 Sangat Kuat Diterima Phi PSEI & Thai SET .966** 0.000 Sangat Kuat Diterima Phi PSEI & Kor KOSPI .882** 0.000 Sangat Kuat Diterima Phi PSEI & Jpn JCI .721** 0.000 Kuat Diterima Phi PSEI & HK HSI .811** 0.000 Sangat Kuat Diterima Phi PSEI & Chi SHC .593** 0.002 Moderate Diterima Phi PSEI & Ger DAX .870** 0.000 Sangat Kuat Diterima Phi PSEI & UK FTSE250 .953** 0.000 Sangat Kuat Diterima Phi PSEI & AS Nasdaq .699** 0.000 Kuat Diterima Phi PSEI & AS SPX .730** 0.000 Kuat Diterima Phi PSEI & AS DJI .776** 0.000 Kuat Diterima Phi PSEI & Indo .960** 0.000 Sangat Kuat Diterima
Sumber: Olah data penelitian (2024)
Merunut pada Tabel 6, hasil uji korelasi menunjukkan terjadi hubungan yang signifikan antara Indeks Bursa Saham Malaysia (KLCI) dan indeks saham pilihan lainnya karena nilai signifikansi semuanya lebih kecil dari 0,05. Hasil ini menginformasikan kepada kita bahwa H4 diterima. Ada tiga pola hubungan antara KLCI dan indeks saham lainnya, yaitu moderat, kuat, dan sangat kuat. Korelasi sangat kuat terjadi dengan indeks harga saham Asia. Hanya JCI Jepang yang memiliki pola moderat dengan KLCI. Dengan Shanghai Cina, indeks harga saham Malaysia relasinya kuat. Dengan semua indeks AS, KLCI menunjukkan korelasi yang moderat. Dengan Eropa ada dua pola, yaitu kuat dengan DAX dan sangat kuat dengan FTSE250 Inggris.
Tabel 6. Korelasi KLCI Malaysia dengan Indeks Pilihan Lain
Indeks Koefisien Korelasi Sig. (2- tailed) Tingkat Korelasi Hipotesis Mal KLCI & Phi PSEI .918** 0.000 Sangat Kuat Diterima Mal KLCI & Thai SET .895** 0.000 Sangat Kuat Diterima Mal KLCI & Kor KOSPI .860** 0.000 Sangat Kuat Diterima Mal KLCI & Jpn JCI .496* 0.014 Moderat Diterima Mal KLCI & HK HSI .857** 0.000 Sangat Kuat Diterima Mal KLCI & Chi SHC .629** 0.001 Kuat Diterima Mal KLCI & Ger DAX .700** 0.000 Kuat Diterima Mal KLCI & UK FTSE250 .820** 0.000 Sangat Kuat Diterima Mal KLCI & AS Nasdaq .489* 0.015 Moderat Diterima Mal KLCI & AS SPX .515** 0.010 Moderat Diterima Mal KLCI & AS DJI .563** 0.004 Moderat Diterima Mal KLCI & Indo .865** 0.000 Sangat Kuat Diterima Mal KLCI & Sin STI .887** 0.000 Sangat Kuat Diterima Sumber: Olah data penelitian (2024)
Indeks Bursa Saham Thailand (SET), seperti terpampang pada Tabel 7, setelah melalui uji korelasi menunjukkan hasil yang signifikan terhadap indeks saham lainnya, yang ditunjukkan dengan nilai signifikansi lebih kecil dari 0,05. Ini memberi arti H5 diterima sehingga SET dengan

## EKOMA : Jurnal Ekonomi, Manajemen, Akuntansi Vol.3, No.2, Januari 2024
…………………………………………………………………………………………………………………………………….. ISSN : 2828-5298 (online)

## 1216
indeks pilihan lainnya secara nyata memiliki hubungan yang nyata. Namun, pola korelasinya berbeda. Pola relasi SET Thailand dengan sesama negara Asia Tenggara sangat kuat. Hubungan SET dengan negara-negara Asia ada yang kuat dan sangat kuat. Hubungan sangat kuat terjadi antara SET dan KOSPI Korea Selatan, sementara SET dengan JCI Jepang dan Indeks Hang Seng polanya kuat. Khusus korelasi antara SET Thailand dan Shanghai Cina Index pola hubungannya moderat. Korelasi sangat kuat juga terjadi antara SET Thailand dengan dua indeks Eropa (DAX Jerman dan FTSE250 Inggris).
Tabel 7. Korelasi SET Thailand dengan Indeks Pilihan Lain
Indeks Koefisien Korelasi Sig. (2- tailed) Tingkat Korelasi Hipotesis Thai SET & Kor KOSPI .885** 0.000 Sangat Kuat Diterima Thai SET & Jpn JCI .712** 0.000 Kuat Diterima Thai SET & HK HSI .753** 0.000 Kuat Diterima Thai SET & Chi SHC .529** 0.008 Moderate Diterima Thai SET & Ger DAX .849** 0.000 Sangat Kuat Diterima Thai SET & UK FTSE250 .931** 0.000 Sangat Kuat Diterima Thai SET & AS Nasdaq .711** 0.000 Kuat Diterima Thai SET & AS SPX .745** 0.000 Kuat Diterima Thai SET & AS DJI .791** 0.000 Kuat Diterima Thai SET & Indo .957** 0.000 Sangat Kuat Diterima Thai SET & Sin STI .800** 0.000 Sangat Kuat Diterima Thai SET & Phi PSEI .966** 0.000 Sangat Kuat Diterima Thai SET & Mal KLCI .895** 0.000 Sangat Kuat Diterima
Sumber: Olah data penelitian (2024)
Pada Tabel 8, hasil uji korelasi menunjukkan Indeks KOSPI Korea Selatan memiliki hubungan yang signifikan dengan indeks-indeks lainnya, yang diindikasikan dengan nilai signifikansi lebih kecil dari 0,05, yang berarti H6 diterima. Secara nyata KOSPI mempunyai korelasi kuat dan sangat kuat dengan indeks pilihan lainnya. Terdapat hubungan yang sangat kuat antara KOSPI dan indeks yang berasal dari negara-negara Asia Tenggara. Dengan indeks dari sesama negara Asia lainnya, yaitu JCI Jepang, indeks Hang Seng Hong Kong, dan Indeks Shanghai Cina, KOSPI memiliki hubungan kuat. Hubungan kuat juga terjadi dengan Nasdaq dan SPX AS. Khusus dengan DJI AS, KOSPI menunjukkan pola hubungan yang sangat kuat. Dengan indeks dari Eropa (DAX Jerman dan FTSE250 Inggris), KOSPI menunjukkan pola relasi yang sangat kuat.
Tabel 8. Korelasi KOSPI Korea dengan Indeks Pilihan Lain
Indeks Koefisien Korelasi Sig. (2-tailed) Tingkat Korelasi Hipotesis
1217 Kor KOSPI & Jpn JCI .758** 0.000 Kuat Diterima Kor KOSPI & HK HSI .782** 0.000 Kuat Diterima Kor KOSPI & Chi SHC .676** 0.000 Kuat Diterima Kor KOSPI & Ger DAX .875** 0.000 Sangat Kuat Diterima Kor KOSPI & UK FTSE250 .912** 0.000 Sangat Kuat Diterima Kor KOSPI & AS Nasdaq .798** 0.000 Kuat Diterima Kor KOSPI & AS SPX .797** 0.000 Kuat Diterima Kor KOSPI & AS DJI .815** 0.000 Sangat Kuat Diterima Kor KOSPI & Indo .926** 0.000 Sangat Kuat Diterima Kor KOSPI & Sin STI .838** 0.000 Sangat Kuat Diterima Kor KOSPI & Phi PSEI .882** 0.000 Sangat Kuat Diterima Kor KOSPI & Mal KLCI .860** 0.000 Sangat Kuat Diterima Kor KOSPI & Thai SET .885** 0.000 Sangat Kuat Diterima Sumber: Olah data penelitian (2024)
Indeks Saham Jepang (JCI) dengan indeks-indeks saham lainnya berdasarkan uji korelasi, seperti terlihat pada Tabel 9, menunjukkan hasil yang signifikan, ditunjukkan dengan nilai signifikansi lebih kecil dari 0,05, yang berarti H7 diterima. Ini memberi informasi JCI dengan indeks-indeks pilihan lainnya benar-benar secara nyata mempunyai hubungan. Ada tiga pola korelasi, yaitu moderat, kuat, dan sangat kuat. Hubungan moderat terjadi dengan Indeks Saham Hang Seng Hong Kong, Indeks Shanghai Cina, STI Singapura, dan KLCI Malaysia. Pola relasi yang kuat terjadi dengan IHSG, PSEI Filipina, SET Thailand, serta KOSPI Korsel.
Tabel 9. Korelasi JCI Jepang dengan Indeks Pilihan Lain
Indeks Koefisien Korelasi Sig. (2-tailed) Tingkat Korelasi Hipotesis Jpn JCI HK HSI .476* 0.019 Moderat Diterima Jpn JCI Chi SHC .500* 0.013 Moderat Diterima Jpn JCI Ger DAX .942** 0.000 Sangat Kuat Diterima Jpn JCI UK FTSE250 .866** 0.000 Sangat Kuat Diterima Jpn JCI AS Nasdaq .935** 0.000 Sangat Kuat Diterima Jpn JCI AS SPX .957** 0.000 Sangat Kuat Diterima Jpn JCI AS DJI .954** 0.000 Sangat Kuat Diterima Jpn JCI Indo .795** 0.000 Kuat Diterima Jpn JCI Sin STI .567** 0.004 Moderat Diterima Jpn JCI Phi PSEI .721** 0.000 Kuat Diterima Jpn JCI Mal KLCI .496* 0.014 Moderat Diterima Jpn JCI Thai SET .712** 0.000 Kuat Diterima Jpn JCI Kor KOSPI .758** 0.000 Kuat Diterima Sumber: Olah data penelitian (2024)
Uji korelasi antara Indeks Hang Seng Hong Kong dan indeks pilihan lainnya, seperti yang terungkap pada Tabel 10, menunjukkan hasil yang berbeda nyata, diindikasikan dengan nilai signifikansi lebih kecil dari 0,05. Ini artinya H8 diterima sehingga indeks Hong Kong benar- benar memiliki korelasi dengan indeks lain dengan pola moderat, kuat, dan sangat kuat. Pola moderat muncul ketika berkorelasi dengan semua indeks AS, yaitu Nasdaq, SPX, dan DJI. Pola yang sama ini terjadi dengan JCI Jepang. Korelasi kuat muncul dengan indeks Shanghai Cina,

## EKOMA : Jurnal Ekonomi, Manajemen, Akuntansi Vol.3, No.2, Januari 2024
…………………………………………………………………………………………………………………………………….. ISSN : 2828-5298 (online)
DAX Jerman, FTSE250 Inggris, IHSG, SET, dan KOSPI. Pola hubungan sangat kuat terjadi dengan STI, PSEI, dan KLCI.

## Tabel 10. Korelasi Indeks Hang Seng dengan Indeks Pilihan Lain
Indeks Koefisien Korelasi Sig. (2-tailed) Tingkat Korelasi Hipotesis HK HSI Chi SHC .770** 0.000 Kuat Diterima HK HSI Ger DAX .631** 0.001 Kuat Diterima HK HSI UK FTSE250 .754** 0.000 Kuat Diterima HK HSI AS Nasdaq .420* 0.041 Moderat Diterima HK HSI AS SPX .440* 0.031 Moderat Diterima HK HSI AS DJI .491* 0.015 Moderat Diterima HK HSI Indo .729** 0.000 Kuat Diterima HK HSI Sin STI .871** 0.000 Sangat Kuat Diterima HK HSI Phi PSEI .811** 0.000 Sangat Kuat Diterima HK HSI Mal KLCI .857** 0.000 Sangat Kuat Diterima HK HSI Thai SET .753** 0.000 Kuat Diterima HK HSI Kor KOSPI .782** 0.000 Kuat Diterima HK HSI Jpn JCI .476* 0.019 Moderat Diterima
Sumber: Olah data penelitian (2024)
Indeks Shanghai Cina, berdasarkan hasil uji korelasi (Tabel 11), juga menunjukkan hasil yang berbeda nyata dengan indeks lainnya, diindikasikan dari nilai signifikansi yang lebih rendah dari 0,05. Ini memberi makna H9 diterima sehingga benar-benar terjadi korelasi Indeks Shanghai Cina dengan indeks global lainnya. Mayoritas hubungan SHC Cina dengan indeks lainnya berpola moderat, yaitu dengan Nasdaq, SPX, DJI, IHSG, PSEI, SET, dan JCI. Sifat korelasi kuat terjadi dengan DAX, FTSE250, STI, KLCI, KOSPI, dan Hang Seng. Tidak ada pola korelasi yang sangat kuat dengan indeks lainnya.
Tabel 11. Korelasi Indeks Shanghai Cina dengan Indeks Pilihan Lain
Indeks Koefisien Korelasi Sig. (2-tailed) Tingkat Korelasi Hipotesis Chi SHC Ger DAX .613** 0.001 Kuat Diterima Chi SHC UK FTSE250 .605** 0.002 Kuat Diterima Chi SHC AS Nasdaq .454* 0.026 Moderat Diterima Chi SHC AS SPX .473* 0.019 Moderat Diterima Chi SHC AS DJI .484* 0.016 Moderat Diterima Chi SHC Indo .589** 0.002 Moderat Diterima Chi SHC Sin STI .753** 0.000 Kuat Diterima Chi SHC Phi PSEI .593** 0.002 Moderat Diterima Chi SHC Mal KLCI .629** 0.001 Kuat Diterima Chi SHC Thai SET .529** 0.008 Moderat Diterima Chi SHC Kor KOSPI .676** 0.000 Kuat Diterima Chi SHC Jpn JCI .500* 0.013 Moderat Diterima Chi SHC HK HSI .770** 0.000 Kuat Diterima Sumber: Olah data penelitian (2024)
Fakta menarik terjadi antara Indeks Saham Jerman (DAX) dengan indeks saham lainnya.
Berdasarkan hasil uji korelasi (Tabel 12), DAX memiliki hubungan yang signifikan dengan indeks lainnya, terindikasi dari nilai signifikansi lebih rendah dari 0,05, yang artinya H10 diterima. Yang menarik adalah pola hubungan DAX dengan indeks lainnya hanya ada dua, yaitu kuat dan sangat kuat. Dengan indeks Eropa lainnya (FTSE250) dan seluruh indeks AS, pola korelasinya sangat kuat. Hubungan yang sangat kuat juga terjadi dengan IHSG, PSEI, SET, KOSPI, dan JCI. Sisanya menunjukkan hubungan yang kuat dengan STI, KLCI, Hang Seng, dan Shanghai.
Tabel 12. Korelasi DAX Jerman dengan Indeks Pilihan Lain Indeks Koefisien Sig. (2-tailed) Tingkat Korelasi Hipotesis Ger DAX UK FTSE250 .957** 0.000 Sangat Kuat Diterima Ger DAX AS Nasdaq .928** 0.000 Sangat Kuat Diterima Ger DAX AS SPX .951** 0.000 Sangat Kuat Diterima Ger DAX AS DJI .962** 0.000 Sangat Kuat Diterima Ger DAX Indo .925** 0.000 Sangat Kuat Diterima Ger DAX Sin STI .703** 0.000 Kuat Diterima Ger DAX Phi PSEI .870** 0.000 Sangat Kuat Diterima Ger DAX Mal KLCI .700** 0.000 Kuat Diterima Ger DAX Thai SET .849** 0.000 Sangat Kuat Diterima Ger DAX Kor KOSPI .875** 0.000 Sangat Kuat Diterima Ger DAX Jpn JCI .942** 0.000 Sangat Kuat Diterima Ger DAX HK HSI .631** 0.001 Kuat Diterima Ger DAX Chi SHC .613** 0.001 Kuat Diterima Sumber: Olah data penelitian (2024)
Uji korelasi FTSE250 Inggris dengan indeks lainnya, seperti yang terungkap pada Tabel 13, menunjukkan hasil yang signifikan. Ini terindikasi dari nilai signifikansi yang lebih kecil dari 0,05, yang artinya H11 diterima. Mirip dengan DAX, FTSE250 menunjukkan pola korelasi yang kuat dan sangat kuat. Dengan seluruh indeks AS, FTSE250 berkorelasi sangat kuat dan polanya sama dengan DAX Jerman, sesama saham Eropa lain. Pola hubungan sangat kuat juga muncul ketika bersinggungan dengan IHSG, PSEI, KLCI, SET, KOSPI, dan JCI. Hubungan kuat terjadi dengan STI, Hang Seng, dan Shanghai.
Tabel 13. Korelasi FTSE250 Inggris dengan Indeks Pilihan Lain
Indeks Koefisien Sig. (2-tailed) Tingkat Korelasi Hipotesis UK FTSE250 & AS Nasdaq .844** 0.000 Sangat Kuat Diterima UK FTSE250 & AS SPX .869** 0.000 Sangat Kuat Diterima

## EKOMA : Jurnal Ekonomi, Manajemen, Akuntansi Vol.3, No.2, Januari 2024
…………………………………………………………………………………………………………………………………….. ISSN : 2828-5298 (online)
UK FTSE250 & AS DJI .896** 0.000 Sangat Kuat Diterima UK FTSE250 & Indo .953** 0.000 Sangat Kuat Diterima UK FTSE250 & Sin STI .770** 0.000 Kuat Diterima UK FTSE250 & Phi PSEI .953** 0.000 Sangat Kuat Diterima UK FTSE250 & Mal KLCI .820** 0.000 Sangat Kuat Diterima UK FTSE250 & Thai SET .931** 0.000 Sangat Kuat Diterima UK FTSE250 & Kor KOSPI .912** 0.000 Sangat Kuat Diterima UK FTSE250 & Jpn JCI .866** 0.000 Sangat Kuat Diterima UK FTSE250 & HK HSI .754** 0.000 Kuat Diterima UK FTSE250 & Chi SHC .605** 0.002 Kuat Diterima UK FTSE250 & Ger DAX .957** 0.000 Sangat Kuat Diterima
Sumber: Olah data penelitian (2024)
Tabel 14 menyajikan hasil uji korelasi antara Nasdaq dan indeks-indeks pilihan lainnya. Berdasarkan hasil uji, Nasdaq terbukti memiliki hubungan yang signifikan dengan saham lainnya karena nilai signifikansi lebih kecil dari 0,05, yang artinya H12 diterima. Pola hubungannya lebih bervariasi, ada yang moderat, kuat, dan sangat kuat. Dengan sesama indeks AS, Nasdaq memiliki korelasi sangat kuat. Demikian pula korelasinya dengan indeks saham Eropa (DAX dan FTSE250) hubungannya sangat kuat. Dengan indeks Asia, gejalanya berbeda. Sebagai contoh, hubungan dengan IHSG ternyata sangat kuat. Akan tetapi, polanya moderat dengan STI dan KLCI. Hubungan dengan PSEI kuat. Hubungan yang kuat lainnya terjadi dengan PSEI, SET, dan KOSPI.
Tabel 14. Korelasi Nasdaq AS dengan Indeks Pilihan Lain Indeks Koefisien Korelasi Sig. (2-tailed) Tingkat Korelasi Hipotesis AS Nasdaq AS SPX .992** 0.000 Sangat Kuat Diterima AS Nasdaq AS DJI .979** 0.000 Sangat Kuat Diterima AS Nasdaq Indo .813** 0.000 Sangat Kuat Diterima AS Nasdaq Sin STI .492* 0.014 Moderat Diterima AS Nasdaq Phi PSEI .699** 0.000 Kuat Diterima AS Nasdaq Mal KLCI .489* 0.015 Moderate Diterima AS Nasdaq Thai SET .711** 0.000 Kuat Diterima AS Nasdaq Kor KOSPI .798** 0.000 Kuat Diterima AS Nasdaq Jpn JCI .935** 0.000 Sangat Kuat Diterima AS Nasdaq HK HSI .420* 0.041 Moderat Diterima AS Nasdaq Chi SHC .454* 0.026 Moderat Diterima AS Nasdaq Ger DAX .928** 0.000 Sangat Kuat Diterima AS Nasdaq UK FTSE250 .844** 0.000 Sangat Kuat Diterima Sumber: Olah data penelitian (2024)
Berdasarkan hasil uji korelasi, seperti yang terlihat pada Tabel 15, SPX AS (S&P 500) menunjukkan hubungan yang signifikan dengan indeks harga saham lainnya, yang diindikasikan oleh nilai signifikansi lebih kecil dari 0,05, yang artinya H13 diterima. Dari hasil perhitungan, terdapat tiga pola hubungan antara Indeks SPX AS ini dengan indeks-indeks lainnya, baik dengan sesama indeks harga saham AS maupun dengan indeks harga saham Eropa, Asia, dan Asia Tenggara. Muncul tiga pola, yaitu moderat, kuat, dan sangat kuat. Dengan sesama indeks AS,
SPX menunjukkan korelasi sangat kuat, sama dengan pola hubungannya dengan indeks saham Eropa (DAX dan FTSE250). Di luar itu, pola korelasinya moderat dan kuat. Pola moderat terjadi dengan STI, KLCI, HSI, dan SHC. Hubungan kuat muncul dengan PSEI, SET, dan KOSPI.
Tabel 15. Korelasi SPX AS dengan Indeks Pilihan Lain
Indeks Koefisien Korelasi Sig. (2-tailed) Tingkat Korelasi Hipotesis AS SPX AS DJI .993** 0.000 Sangat Kuat Diterima AS SPX Indo .840** 0.000 Sangat Kuat Diterima AS SPX Sin STI .539** 0.007 Moderate Diterima AS SPX Phi PSEI .730** 0.000 Kuat Diterima AS SPX Mal KLCI .515** 0.010 Moderat Diterima AS SPX Thai SET .745** 0.000 Kuat Diterima AS SPX Kor KOSPI .797** 0.000 Kuat Diterima AS SPX Jpn JCI .957** 0.000 Sangat Kuat Diterima AS SPX HK HSI .440* 0.031 Moderat Diterima AS SPX Chi SHC .473* 0.019 Moderat Diterima AS SPX Ger DAX .951** 0.000 Sangat Kuat Diterima AS SPX UK FTSE250 .869** 0.000 Sangat Kuat Diterima AS SPX AS Nasdaq .992** 0.000 Sangat Kuat Diterima Sumber: Olah data penelitian (2024)
Dow Jones Index Average (DJI), sesuai hasil uji korelasi (Tabel 16), menunjukkan hasil yang berbeda nyata, terindikasi dengan nilai signifikansi lebih kecil dari 0,05, yang artinya H14 diterima. Ada tiga pola hubungan yang muncul, yaitu moderat, kuat, dan sangat kuat. Dengan sesama indeks AS (Nasdaq dan SPX), pola hubungannya sangat kuat. Pola sangat kuat juga terjadi dengan indeks saham Eropa (DAX dan FTSE250). Korelasi sangat kuat juga terjadi dengan IHSG Indonesia, KOSPI Korea Selatan, dan JCI Jepang. Hubungan moderat terjadi dengan STI Singapura, KLCI Malaysia, HSI Hong Kong, dan SHC Cina. Korelasi kuat muncul dengan PSEI Filipina dan SET Thailand.
Tabel 16. Korelasi DJI AS dengan Indeks Pilihan Lain
Indeks Koefisien Korelasi Sig. (2-tailed) Tingkat Korelasi Hipotesis AS DJI Indo .878** 0.000 Sangat Kuat Diterima AS DJI Sin STI .575** 0.003 Moderat Diterima AS DJI Phi PSEI .776** 0.000 Kuat Diterima AS DJI Mal KLCI .563** 0.004 Moderate Diterima AS DJI Thai SET .791** 0.000 Kuat Diterima AS DJI Kor KOSPI .815** 0.000 Sangat Kuat Diterima AS DJI Jpn JCI .954** 0.000 Sangat Kuat Diterima AS DJI HK HSI .491* 0.015 Moderat Diterima AS DJI Chi SHC .484* 0.016 Moderat Diterima AS DJI Ger DAX .962** 0.000 Sangat Kuat Diterima AS DJI UK FTSE250 .896** 0.000 Sangat Kuat Diterima AS DJI AS Nasdaq .979** 0.000 Sangat Kuat Diterima AS DJI AS SPX .993** 0.000 Sangat Kuat Diterima Sumber: Olah data penelitian (2024)

## EKOMA : Jurnal Ekonomi, Manajemen, Akuntansi Vol.3, No.2, Januari 2024
…………………………………………………………………………………………………………………………………….. ISSN : 2828-5298 (online)

## 1222

## KESIMPULAN
Berdasarkan hasil analisis menggunakan model korelasi, peneliti bisa mengambil beberapa kesimpulan. Pertama, semua indeks harga saham memiliki keterkaitan satu dengan lainnya, tetapi pola hubungannya berbeda-beda, mulai dari moderat, kuat, dan sangat kuat. Kedua, ada kecenderungan indeks dari negara-negara maju memiliki hubungan yang sangat kuat. Pola seperti ini muncul antarsesama indeks AS, yaitu Nasdaq, SPX, dan DJI serta antara DAX Jerman dan FTSE250 Inggris yang mewakili negara Eropa. Sesama indeks Asia Tenggara juga menunjukkan karakteristik hubungan yang sangat kuat. Ketiga, terjadi pola yang sangat ekstrem antara Indeks Harga Saham STI Singapura dengan Nasdaq AS yang menunjukkan korelasi sangat lemah. Merujuk pada hasil analisis, ada beberapa saran yang bisa bermanfaat bagi beberapa pihak, di antaranya adalah perlu penelitian lebih lanjut dengan variabel yang sama, tetapi menggunakan model analisis yang berbeda. Saran lainnya, bisa dikembangkan penelitian lanjutan untuk membandingkan sesama indeks dari setiap kawasan untuk melihat pola-pola lainnya.

## DAFTAR REFERENSI
Abdullah, M. (2015). Metode Penelitian Kuantitatif (Cetakan Pe). Yogyakarta: Aswaja Pressindo. Aziz, A. (2018). Advanced Techniques in Day Trading: A Practical Guide to High Probability Strategies and Methods . CreateSpace Independent Publishing Platform. Bhattacharyya, M., & Banerjee, A. (2004). Integration of global capital markets: an empirical exploration. International Journal of Theoretical and Applied Finance , 7 (04), 385–405. Boxer, H. (2014). Profitable Day and Swing Trading, + Website: Using Price / Volume Surges and Pattern Recognition to Catch Big Moves in the Stock Market . Wiley. Cao, G., Shi, Y., & Li, Q. (2017). Structure characteristics of the international stock market complex network in the perspective of whole and part. Discrete Dynamics in Nature and Society , 2017 . Credit Financier Invest. (2022). Stock Market Index. Retrieved January 15, 2024, from https://cfifinancial.com/en/glossary-of-terms/stock-market-index
Ghosh, A., Saidi, R., & Johnson, K. H. (1999). Who moves the Asia‐Pacific stock markets—US or Japan? Empirical evidence based on the theory of cointegration. Financial Review ,
34 (1), 159–169.
Goetzmann, W. N., Li, L., & Rouwenhorst, K. G. (2001). Long-term global market correlations . National Bureau of Economic Research Cambridge, Mass., USA. Hong, Y. (2020). Foundations Of Modern Econometrics: A Unified Approach . World Scientific Publishing Company.
Kartal, B., Sert, M. F., & Kutlu, M. (2022). Determination of the world stock indices’ co- movements by association rule mining. Journal of Economics, Finance and Administrative Science , 27 (54), 231–246.
LaMorte, W. W. (2021). The Correlation Coefficient (r).
MSCI. (2023). Developed Markets Indexes, Capturing Investment Opportunities in Established Capital Markets. Retrieved January 1, 2024, from https://www.msci.com/our- solutions/indexes/developed-markets Mubarak, R. (2021). Pengantar Ekonometrika . Pamekasan: Duta Media Publishing. Mulyana, R. N. (2022). Investor Pasar Modal Tembus 10,11 juta, 99,6% dari Investor Lokal. Retrieved January 5, 2024, from https://investasi.kontan.co.id/news/investor-pasar-modal-
tembus-1011-juta-996-dari-investor-lokal
Nirmal Bang. (2022). Stock Market Indices: Definition and Types of Stock Market Indices. Retrieved January 21, 2024, from https://www.nirmalbang.com/knowledge-center/stock- market-indices.html Nuryadin, B. (2022). Pembelajaran Ekonometrika . Palembang: Bening Media Publishing. Putra, T. (2020). Miris! RI Masih “Dijajah” Asing di Bursa Saham Sendiri. Retrieved from https://www.cnbcindonesia.com/market/20200817113329-17-180287/miris-ri-masih- dijajah-asing-di-bursa-saham-sendiri
Santoso, K., Tannia, T., Siratan, E. D., Renaganis, A. E., Jessie, J., & Handoko, H. (2023). The Effect of The Global Stock Exchange Index on The Indonesia Composite Index (ICI) In the Indonesia Stock Exchange for 2016-2021 Period. Jurnal Muara Ilmu Ekonomi Dan Bisnis , 7 (1), 126–139.
Saumi, A. K. (2023). KSEI: Jumlah Investor Asing Cuma 0,31%, Peluang Penambahan Terbuka Lebar. Retrieved January 1, 2024, from https://market.bisnis.com/read/20231229/7/1728115/ksei-jumlah-investor-asing-cuma-
031-peluang-penambahan-terbuka-lebar
Sihabudin, Wibowo, D., Mulyono, S., Kusuma, J. W., Arofah, I., Ningsi, B. A., … Ratni Purwasih, S. (2021). Ekonometrika Dasar: Teori dan Praktik Berbasis SPSS . Purwokerto: Penerbit CV. Pena Persada. Srikanth, P., & Aparna, K. (2012). Global stock market integration-a study of select world major stock markets. Researchers World , 3 (1), 203.
Stevanius, S., & Sukamulja, S. (2020). Co-Integration and Co-movement between Asian stock price index and Jakarta composite index. The Indonesian Capital Market Review , 12 (1), 5. Tretina, K. (2022). What is a Market Index? Retrieved November 11, 2023, from https://www.forbes.com/advisor/investing/stock-market-index/