FINANCE: a Research Journal on Islamic Finance Vol.07 No. 02 Desember 2021 http//jurnal.radenfatah.ac.id/index.php/i-finance Achmad Jufri, Slamet Haryono ……… Covid-19 dan Indeks Saham Syariah di Asia

## COVID-19, KURS DAN INDEKS SAHAM SYARIAH DI ASIA: SEBUAH PENDEKATAN SIMETRIS DAN ASIMETRIS
Achmad Jufri1*), Slamet Haryono2)
12 Master of Islamic Economics, State Islamic University Sunan Kalijaga, Yogyakarta *Koresponden email: achmadjufri95@gmail.com email: slamet.haryono@uin-suka.ac.id

## Abstrak
Penelitian ini bertujuan untuk menguji hubungan simetris jangka panjang pandemi Covid-19 dan kurs dollar terhadap indeks saham syariah di wilayah Asia dan menguji hubungan asimetris spillover effect indeks saham syariah  Cina  terhadap  indeks  saham  syariah  di  wilayah  Asia  dalam  periode  01  Januari   2020  sampai  30 Septermber  2021.  Untuk  menguji  hubungan  simetris  jangka  panjang,  digunakan  model  Autoregressive Distributed lag (ARDL) dan model Nonlinier Autoregressive Distributed Lag (NARDL). Hasil penelitian dengan  model  ARDL  menemukan  bahwa  di  Cina, Indonesia,  Sri  Lanka,  Taiwan  dan  Thailand,  variabel kurs  memiliki  pengaruh  jangka  panjang  terhadap  indeks  saham  syariah  dengan  nilai  signifikansi  masing- masing sebesar 0,000, 0,026, 0,059, 0,006 dan 0,000 serta tidak signifikan di Jepang, Kuwait, dan Qatar dengan nilai signifikansi sebesar 0,478, 0.685 dan 0,679. Variabel jumlah kasus memiliki pengaruh jangka panjang  terhadap  indeks  saham  syariah  di  Cina,  Jepang,  Kuwait,  Sri  Lanka  dan  Thailand  dengan  nilai signifikansi  masing-masing  sebesar  0,017,  0,000,  0,026,  0,059  dan  0,002  serta  tidak  signifikan  di Indonesia, Qatar dan Taiwan dengan nilai signifikansi sebesar 0,209, 0,818, dan 0,130.  Variabel jumlah kematian  memiliki  hubungan jangka  panjang  terhadap  indeks saham  syariah  di  Cina, Jepang, Kuwait  dan Qatar  dengan  nilai  signifikansi  masing-masing  sebesar  0,020,  0,027,  0,056,  dan  0,063  serta  tidak signifikan  di Indonesia,  Sri  Lanka,  Taiwan  dan  Thailand  dengan nilai signifikansi  sebesar  0,606,  0,876, 0,124  dan  0,744.  Hasil  penelitian  dengan  model  NARDL  menunjukkan  bahwa  indeks  saham  syariah Cina  berpengaruh  asimetris  terhadap  indeks  saham  Taiwan  dan  Pakistan  dengan  nilai  signifikansi  sebesar 0,000 dan 0,000. Di Sri Lanka, nilai signifikansi sebesar 0,016 dan 0,051. Kesimpulan: Pengujian dengan model  ARDL  menemukan  bahwa  variabel  kurs  berkointegrasi  terhadap  indeks  saham  syariah  Cina, Indonesia,  Sri  Lanka,  Taiwan  dan  Thailand.  Jumlah  kasus  berkointegrasi  terhadap  indeks  saham  Cina, Jepang,  Kuwait,  Sri  lanka  dan  Thailand.  Jumlah  kematian  berkointegrasi  terhadap  indeks  saham  Cina, Jepang, Kuwait dan Qatar. Sedangkan pengujian dengan model NARDL menemukan bahwa indeks saham syariah Cina berpengaruh asimetris terhadap indeks saham syariah Taiwan, Pakistan, dan Sri Lanka dalam jangka panjang.
Kata kunci : Covid-19, Kurs dollar, Indeks saham syariah, ARDL, NARDL

## COVID-19, EXCHANGE RATE AND ISLAMIC STOCK INDICES IN ASIA: A SYMMETRICAL AND ASYMMETRICAL APROACH

## Abstract
This study aims to examine the long-term symmetrical relationship between the Covid-19 pandemic and the dollar exchange rate to Islamic stock indices in the Asian region and to examine the asymmetric relationship of the spillover effect of China's Islamic stock index on Islamic stock indices in the Asian region in the period January 1 st 2020 to September 30 th 2021. To test the long-term symmetrical relationship, the Autoregressive Distributed lag (ARDL)
Diterima: 22 Nov 2021      Direvisi: 5 Jan 2022       Disetujui: 5 Jan 2022      Dipubikasi: 13 Jan 2022
FINANCE: a Research Journal on Islamic Finance Vol.07 No. 02 Desember 2021 http//jurnal.radenfatah.ac.id/index.php/i-finance Achmad Jufri, Slamet Haryono ……… Covid-19 dan Indeks Saham Syariah di Asia
model  and  the  Nonlinier  Autoregressive  Distributed  Lag  (NARDL)  model  were  used  to  test  the  long-term asymmetric  relationship.  The  results  of  the  study  using  the  ARDL  model  found  that  in  China,  Indonesia,  Sri Lanka, Taiwan and Thailand, the exchange rate variable had a long-term effect on the sharia stock index with a significance value of 0.000, 0.026, 0.059, 0.006 and 0.000 respectively and was not significant at Japan, Kuwait, and Qatar with a significance value of 0.478, 0.685 and 0.679. The variable number of cases has a long-term effect on the sharia stock index in China, Japan, Kuwait, Sri Lanka and Thailand with a significance value of 0.017, 0.000, 0.026, 0.059 and 0.002 and is not significant in Indonesia, Qatar and Taiwan with a value of significance of 0.209, 0.818, and 0.130. The variable number of deaths has a long-term relationship to the sharia stock index in China, Japan, Kuwait and Qatar with a significance value of 0.020, 0.027, 0.056, and 0.063 respectively and is not significant in Indonesia, Sri Lanka, Taiwan and Thailand with a significant value. of 0.606, 0.876, 0.124 and 0.744. The results of the research using the NARDL model show that the Chinese Islamic stock index has an asymmetric effect on the Taiwan and Pakistan stock indices with a significance value of 0.000 and 0.000 respectively at the time of rising and falling. In Sri Lanka, the significance values are 0.016 and 0.051 respectively on the rise and fall. Conclusion: Testing with the ARDL model found that the exchange rate variable was cointegrated with the Islamic  stock indexes of China, Indonesia, Sri  Lanka, Taiwan  and  Thailand. The number  of cases  cointegrated against the stock indexes of China, Japan, Kuwait, Sri Lanka and Thailand. The number of deaths is cointegrated against the stock indexes of China, Japan, Kuwait and Qatar. Meanwhile, testing using the NARDL model found that the Chinese Islamic stock index had an asymmetrical effect on the Taiwan, Pakistan, and Sri Lanka Islamic stock index in the long run.
Kata kunci : Covid-19, Exchange rate, Islamic stock Indices, ARDL, NARDL

## PENDAHULUAN
Pandemi Covid-19 menyebabkan perekonomian global terkontraksi (lihat Gambar 1). International Monetary Fund (IMF) mencatat kontraksi paling tinggi dialami oleh Spanyol 10,8%,  Inggris  9,8%,  Italia  8,9%,  Prancis  8,0%,  dan  India  7,3%  (International  Monetary Fund, 2021). Penelitian Wang & Han (2021) menguji spillover effect kontraksi ekonomi yang terjadi di Amerika Serikat terhadap sektor energi, ekonomi dan lingkungan di negara-negara lain. Penelitian tersebut menemukan bahwa penurunan indeks emisi karbon eksternal dan internal  mayoritas  negara  merupakan  dampak  dari  pengurangan  konsumsi  energi  dan karbon di Amerika Serikat akibat pandemi Covid-19.
Gambar 1 Pertumbuhan GDP Global dalam Perspektif Sejarah
Sumber: Brokings Global Working Paper (Yeyati & Filippini, 2021) Secara  lebih  spesifik,  pandemi  Covid-19  juga  berdampak  negatif  terhadap  pasar
FINANCE: a Research Journal on Islamic Finance Vol.07 No. 02 Desember 2021 http//jurnal.radenfatah.ac.id/index.php/i-finance Achmad Jufri, Slamet Haryono ……… Covid-19 dan Indeks Saham Syariah di Asia
modal. (Alber, 2020a, 2020b; Alber & Saleh, 2020; Gormsen & Koijen, 2020; Hasan et al. , 2021; Mazur et al ., 2020; Rahmayani & Oktavilia, 2021; Saleem et al. , 2021; Saraswati, 2020; Sattar et al., 2020; B. Yan et al ., 2020; C. Yan, 2020) Hal tersebut ditunjukkan dengan indeks saham yang menurun secara signifikan,  (McKibbin & Vines, 2020; Tambunan, 2020) dan volatilitas  harga  saham  tinggi  (M.  Ali  et  al.,  2020).  Di  Amerika  Serikat,  indeks  Dow mengalami penurunan sebesar 700 poin (Macheel & Stevens, 2021) dan semua nilai saham sektor  S&P  jatuh  sebesar  hampir  5  persen  (Jain,  2021).  Penelitian  Baker et  al. (2020) menunjukkan  bahwa  pasar  modal  Amerika  Serikat  mengalami  reaksi  yang  lebih  besar dibandingkan ketika pandemi-pandemi sebelumnya yang terjadi pada tahun 1968, 1957 dan 1918.  Di Inggris, FTSE All-share Index menurun hingga 35 persen (Griffith et al. , 2020). Di  Cina,  Shanghai  Composite  menurun  sebesar  7,7  persen  dan  Shenzhen  Component Index jatuh mendekati 8,5 persen (L. He, 2020).
Beberapa  kontraksi  pasar  modal  tersebut  salah  satunya  disebabkan  oleh  sentimen investor,  yaitu  keinginan  pelaku  pasar  untuk  berinvestasi  (Chen  &  Haga,  2021).  Krisis keuangan yang terjadi di suatu negara dapat menyebabkan guncangan yang kuat bagi pelaku pasar,  salah  satunya  adalah  investor  (Ryu et  al., 2020).  Penelitian  Kim  &  Ryu  (2020) menemukan bahwa sentimen investor memiliki kemampuan memprediksi yang lebih kuat dibandingkan  beberapa  variabel  makroekonomi.  Pada  pandemic  Covid-19,  sentimen investor  salah  satunya  dipengaruhi  oleh  pertumbuhan  penyebaran  virus  yang  ditandai dengan jumlah kasus dan jumlah kematian. Penelitian O’Donnell et al. (2021) menemukan bahwa  perubahan  indeks  harga  saham  di  Spanyol,  Italia,  Inggris  dan  Amerika  Serikat disebabkan  oleh  jumlah  kasus  Covid-19  per  hari.  Penurunan  return  saham    terjadi  ketika jumlah  kasus  yang  terkonfirmasi  meningkat  (Ashraf,  2020).  Jumlah  kasus  baru  memiliki pengaruh yang lebih tinggi terhadap indeks saham dibandingkan dengan jumlah kematian Covid-19 (Grima et al. , 2021).
Faktor  lain  yang  mempengaruhi  pergerakan  indeks  saham  adalah  nilai  tukar. Menurut  Robiyanto et  al. (2019)  mata  uang  domestik  yang  melemah  dapat  menyebabkan semakin  tingginya  jumlah  uang  yang  harus  dibayarkan  untuk  melunasi  utang  luar  negeri serta  meningkatkan  harga  bahan-bahan  baku  yang  diimpor  dan  pada  akhirnya menyebabkan return saham berkurang. Di sisi lain, nilai tukar juga mempengaruhi volatilitas harga  saham.  Menurut  Asih  &  Akbar  (2016),  pada  saat  rupiah  melemah,  investor  akan memindahkan  dananya  ke  pasar  uang  yang  menjanjujan  keuntungan  lebih  besar  sehingga hal  tersebut  akan  menurunkan  harga  saham.  Penelitian  Saidi et  al. (2021)  mengamati pengaruh nilai tukar dan volatilitasnya terhadap harga saham periode 2006  - 2019 dengan metode  ARDL  dan  NARDL  dan  menemukan  bahwa  kedua  variabel  tersebut  memiliki pengaruh  simetris  dan  asimetris  terhadap  harga  saham.  Selama  pandemi,  nilai  tukar memiliki korelasi yang dinamis dengan indeks saham (Syahri & Robiyanto, 2020). Penelitan R. Ali et al. (2020) dan Mustafa (2020) menemukan bahwa nilai tukar berpengaruh negatif terhadap indeks saham. Penelitian Nguyen et al. (2020) menemukan bahwa pengaruh nilai tukar terhadap indeks saham Vietnam tidak konsisten dan hanya berpengaruh dalam model GARCH  (1,  1).  Dalam  konteks  pandemi  Covid-19,  penelitian  Sharma et  al. (2021)  juga menemukan  bahwa  pandemi  Covid-19  memiliki  hubungan  yang  kuat terhadap  nilai tukar dan  return  saham.    Penelitian  Czech et  al. (2020)  mengkonfrimasi  bahwa  nilai  tukar mengalami  depresiasi  selama  pandemi.  Disisi  lain,  penelitian  Asaad  (2021)  menemukan hasil yang berbeda, bahwa nilai tukar tidak signifikan terhadap indeks saham ISX60 di Iraq.
Hubungan  yang  dibentuk  oleh  globalisasi  ekonomi  memainkan  peran  penting dalam  menjelaskan  pertumbuhan  dan  siklus  ekonomi  lintas  negara  (Marçal  et  al.,  2020).
FINANCE: a Research Journal on Islamic Finance Vol.07 No. 02 Desember 2021 http//jurnal.radenfatah.ac.id/index.php/i-finance Achmad Jufri, Slamet Haryono ……… Covid-19 dan Indeks Saham Syariah di Asia
Salah  satunya  adalah  menjelaskan  bagaimana  guncangan  ekonomi  di  suatu  negara  dapat menyebabkan  ketidakstabilan  perekonomian  di  negara  lain  (Sari  et  al.,  2017).  Fenomena tersebut juga dikenal dengan istilah spillover effect (Wang & Han, 2021). Penelitian Marçal et al. (2020) menemukan bahwa guncangan yang terjadi di Amerika Serikat (krisis subprime) dapat  menimbulkan  reaksi  negatif  terhadap  negara  lain  sebesar  -4,7%  sampai  -2,2%  yang terkonsentrasi  di  negara-negara  Eropa,  Amerika  Selatan  dan  Kanada.  Guncangan  yang terjadi di Jerman (krisis Euro) akan menimbulakan reaksi negatif sebesar -3% sampai 0,7% terhadap  perekonomian  negara  yang  terkonsentrasi  di  negara-negara  Eropa,  Asia  dan Amerika  Latin.  Sedangkan  guncangan  yang  terjadi  di  Cina  (perlambatan  pertumbuhan) dapat menyebabkan reaksi negatif sebesar 2,2% sampai 0,5% pada negara-negara Amerika Selatan dan Asia.
Perkembangan  teknologi  yang  semakin  pesat  dan  deregulasi  keuangan menyebabkan  integrasi  pasar  modal  antar  negara  semakin  kuat  (Jebran  et  al.,  2017),  baik secara global maupun regional  (Rusmita & Swastika, 2021). Penelitian Q. He et al. (2020) menemukan spillover  effect dua  arah  antara  pasar  modal  negara-negara  di  Asia,  Eropa  dan Amerika  Serikat.  Penelitian  Lento  &  Gradojevic  (2021)  menyatakan  bahwa  pergerakan indeks harga S&P 500 menyebabkan pergerakan harga di pasar keuangan lainnya sebelum pasar  mengalami  guncangan  akibat  pandemi  Covid-19.  Namun,  selama  pandemi,  terjadi hubungan kausalitas dua arah antar indeks harga saham yang diamati. Penelitian Sumani & Saadah  (2019)  menemukan  bahwa  guncangan  yang  terjadi  di  pasar  modal  Singapura, Malaysia,  Thailand  dan  Filipina  dapat  menyebabkan  guncangan  terhadap  pasar  modal Indonesia.
Penelitian  Hung  (2019)  menemukan  bahwa  volatilitas  pasar  modal  Cina  memiliki dampak yang signifikan terhadap pasar modal negara ASEAN yang diamati, yaitu Vietnam, Thailand, Singapura, dan Malaysia.  Penelitian Aslam et al. (2020) menganalisa hubungan 56 indeks  saham  global  dan  menemukan  bahwa  korelasi  postif  indeks-indeks  saham  global meningkat  selama  pandemic  Covid-19.  Penelitian  Abdullahi  (2021)  menguji  korelasi  dan volatilitas sepuluh  indeks saham Syariah dan menemukan bahwa pasar bergerak bersama- sama  dan  transimi  volatilitas  yang  tinggi  antara  pasar  modal  selama  pandemic.  Penelitian Rusmita  &  Swastika  (2021)  menemukan  bahwa  indeks  saham  Malaysia  dan  Indonesia memiliki korelasi yang kuat. Namun sebaliknya, penelitian  Panjaitan & Novel (2021) tidak menemukan adanya volatilitas spillover dari pasar modal Cina, Singapura, Korea Selatan, dan Jepang terhadap Indonesia.
Penelitian  ini  betujuan  untuk  mengkaji  pengaruh  nilai  tukar,  jumlah  kasus  dan jumlah  kematian  yang  disebabkan  Covid-19  terhadap  indeks  saham  syariah  di  Asia menggunakan  model Auto  Regressive  Distributed  Lag (ARDL)  dan  mengukur  efek  asimetris antar  indeks  saham  syariah  Cina  terhadap  indeks  saham  syariah  di  Asia  lainnya  dengan menggunakan NonLinier Auto Regressive Distributed Lag (NARDL).
Metode  NARDL  belum  pernah  digunakan  oleh  peneltian  sebelumnya  untuk mengukur hubungan antar indeks saham, seperti penelitian (Abdullahi, 2021) menggunakan metode GMM, ARDL dan MGARCH, Azhar et al. (2021)  menggunakan metode Sharpe, Teynor  dan  Jensen, Aslam  et  al. (2020)  menggunakan complex  network  method ,    Lento  & Gradojevic  (2021)  menggunakan  LASSO  model,  Jebran et  al. (2017),  Panjaitan  &  Novel (2021),  Sumani  &  Saadah  (2019)  menggunakan  model  EGARCH,  Q.  He et  al .  (2020) menggunakan  tes  nonprametrik  Mann-Whitney,  Marçal et  al .  (2020)  menggunakan pendekatan univariate  global  autoregressive ,  dan  Wang  &  Han  (2021)  menggunakan  analisis input-output.
FINANCE: a Research Journal on Islamic Finance Vol.07 No. 02 Desember 2021 http//jurnal.radenfatah.ac.id/index.php/i-finance Achmad Jufri, Slamet Haryono ……… Covid-19 dan Indeks Saham Syariah di Asia
Pemilihan  wilayah  Asia  sebagai  batasan  penelitian  didasarkan  pada  sebuah penelitian komparasi yang dilakukan oleh Topcu & Gulal (2020), yang menemukan bahwa dalam  klasifikasi  regional,  dampak  pandemi  Covid-19  tertinggi  terjadi  di  pasar  negara berkembang di wilayah Asia dibandingkan dengan Eropa. Sedangkan dalam penelitian Liu et al. (2020) pasar modal di Asia lebih terdampak dari total 22 negara yang diamati. Hal ini disebabkan oleh karena Asia merupakan asal mula penyebaran Covid-19. Oleh karena itu, penting untuk diketahui sebesar besar dampak Covid-19 terhadap indeks saham syariah di Asia dan bagaimana indeks saham syariah tersebut dipengaruhi oleh indeks saham syariah Cina  selama  pandemi  Covid-19.  Hasil  penelitian  ini  dapat  digunakan  oleh  investor internasional  yang  ingin  berinvestasi  di  pasar  modal  Syariah  di  Asia  dan  dapat  dijadikan tambahan pertimbangan bagi para pemangku kebijakan dan para peneliti dalam mengambil langkah pencegahan apabila terjadi gejolak atau guncangan di salah satu negara di Asia yang dapat berdampak pada pasar domestik negara tertentu.

## METODE PENELITIAN Pendekatan penelitian
Penelitian  ini  merupakan  penelitian  kuantitatif.  Apabila  dilihat  dari  tujuannya, penelitian  ini  termasuk  ke  dalam  studi  kausal  untuk  menguji  pengaruh  suatu  variabel terhadap variabel lainya (Sekaran, 2019). Dalam penelitian ini, variabel yang akan diuji pengaruhnya  terhadap  indeks  saham  syariah  di  Asia  adalah  nilai  tukar,  jumlah  kasus baru, jumlah kematian akibat Covid-19 dan indeks saham syariah Cina.

## Sumber data
Jenis data dalam penelitian ini adalah data sekunder berupa indeks saham syariah di Asia yang diperoleh dari investing.com. Data yang diamati adalah data harian indeks saham syariah periode 01  Januari 2020 sampai dengan  30  September 2021. Pemilihan data harian disebabkan oleh perilaku investor yang cenderung mengamati kondisi pasar setiap  hari.  Sehingga  dengan  menggunakan  data  harian  dapat  lebih  merepresentasikan perilaku pasar.

## Populasi dan sampel
Populasi  dalam  penelitian  ini  adalah  seluruh  indeks  saham  yang  berada  di wilayah Asia. Teknik pengambilan sampel pada penelitian ini adalah purposive sampling dengan kriteria sebagai berikut: Tabel 1
Kriteria Purposive Sampling No  Kriteria Jumlah 1 Indeks saham di wilayah Asia 54 2 Indeks saham merupakan indeks saham syariah 28 3 Indeks  saham  diterbitkan  oleh  masing-masing  negara  (bukan gabungan) 13
Sumber: investing.com
Sehingga  dalam  penelitian  ini  diperoleh  sampel  sebanyak  13  indeks  saham syariah  berupa Dow  Jones  Islamic  Market  (DJIM) , Financial  Time  Stock  Exchange  (FTSE) Sharia dan Indeks syariah lainnya, yang terdiri dari Thailand (FTSE Sharia), Indonesia (IDX Shariah) , Malaysia (FTSE Shariah) , Cina (DJIM) , Taiwan (FTSE Shariah) , Jepang
FINANCE: a Research Journal on Islamic Finance Vol.07 No. 02 Desember 2021 http//jurnal.radenfatah.ac.id/index.php/i-finance Achmad Jufri, Slamet Haryono ……… Covid-19 dan Indeks Saham Syariah di Asia
(DJIM) ,  Bangladesh (DSEX  Shariah), India (DJIM), Pakistan (KMIAS), Sri  Lanka (DJIM), Kuwait (DJIM), Qatar (QERI), dan Turki (DJIM). Indeks saham syariah Cina dipilih  sebagai  variabel  independen  disebabkan  oleh  pengaruhnya  terhadap  pasar keuangan dalam skala regional  (Marçal et  al., 2020) khususnya ASEAN  (Hung, 2019) serta sebagai sumber penyebaran  pertama virus  corona dan satu-satunya negara yang mencapai pertumbuhan perekonomian positif pada masa pandemi Covid-19 di tahun 2020 (International Monetary Fund, 2021)

## Penilaian variabel
Standar  pengukuran  tinggi  rendahnya  harga  saham  yang  disajikan  dalam perdagangan  saham  dapat  dilihat  pada  harga  pembukaan (opening  price) atau  harga penutupan (closing price) pada hari bursa sebelumnya (previous price) . (Junaidi et al., 2021) Standar  yang  digunakan  sebagai  penilain  indeks  saham  syariah  dalam  penelitian  ini adalah previous  price dari  masing-masing  indeks  saham.  Sedangkan  untuk  mengukur menilai  variabel  Covid-19,  peneliti  menggunakan  jumlah  kasus  baru  dan  jumlah kematian  perhari  yang  disebabkan  oleh  Covid-19  di  masing-masing  negara  di  Asia. Nilai tukar diukur dengan menggunakan nilai dari kurs tengah, yaitu jumlah dari kurs jual dan kurs beli dibagi dua.
Teknik Analisis
Penelitia  menggunakan  aplikasi  pengolah  data  Stata  versi  17  untuk mempermudah dalam menguji dan mengestimasi data.
Uji Stasioneritas Data Kumpulan  data time  series merupakan  data  dengan  karateristik  yang  random  atau acak.  Sifat  tersebut  menyebabkan  data  tidak  stasioner  (Ghozali  &  Ratmono,  2018). Stasioneritas data dapat dilihat dari konstannya rata-rata dan varian sepanjang waktu serta nilai kovarian dari dua periode waktu bergantung pada jarak atau lag-nya dan bukan waktu sesungguhnya  dimana  kovarian  tersebut  dihitung.(Widarjono,  2018)  Untuk  menguji stasionaritas  data,  dilakukan  dengan;  Uji  Akar  Unit  atau  Unit  Root  Test  dengan Augmented Dickey-Fuller (ADF) dan Philip-Perron.

## Model ARDL
Persamaan  umum  pengaruh  nilai  tukar,  jumlah  kasus  dan  jumlah  kematian akibat pandemi Covid-19 terhadap indeks saham syariah dirumuskan sebagai berikut: INDEKS pt = β 0 + β 1 KURS pt + β 1 CASE pt + β 1 DEATH pt + e (1) Keterangan: INDEKS p adalah  indeks  saham  syariah  negara  p  di  wilayah  Asia,  KURS p adalah  nilai  tukar  negara  p,  CASE p adalah  jumlah  kasus  negara  p,  DEATH p adalah jumlah kematian negara p, β 0 adalah konstanta dan β 1 adalah koefisien nilai tukar negara p dan t adalah waktu. Adapun persamaan ARDL untuk mengukur pengaruh jangka pendek nilai  tukar,  jumlah  kasus  dan  jumlah  kematian  terhadap  indeks  saham  syariah  di  Asia adalah sebagai berikut:
Achmad Jufri, Slamet Haryono ……… Covid-19 dan Indeks Saham Syariah di Asia
Persamaan  (2)  merupakan  model  regresi  ARDL  jangka  pendek.  Sedangkan untuk  meregresi  model  jangka  panjang  menggunakan  model  ECM-ARDL  dengan rumus berikut:
(3) Keterangan: merupakan koreksi kesalahan atau residual periode sebelumnya. Terdapat  beberapa  langkah  untuk  mengestimasi  model-model  diatas. Pertama, melakukan uji stasioneritas pada variabel-variabel yang diamati sebagaimana dijelaskan pada tahap awal teknik analisis. Kedua, mengestimasi persamaan (2) untuk menentukan  panjang  kelambanan  optimal  dengan  menggunakan Akaike  Information Criteria  (AIC). Ketiga,  menguji  adanya  hubungan  jangka  panjang  (kointegrasi) berdasarkan Bound  Testing  Approach (Pesaran  et  al.,  2001).  Keempat,  melakukan estimasi  model  ECM-ARDL  untuk  mengetahui  koefisien  regresi  jangka  pendek apabila ditemukan adanya kointegrasi pada persamaan (2).

## Model NARDL Persamaan NARDL
Persamaan  asimeteris  indeks  saham  syariah  Cina  terhadap  indeks  saham syariah Asia dapat dirumuskan sebagai berikut: INDEKS pt = β 0 + β 1 CIN + t + β 2 CIN - t + e t (4) INDEKS p adalah indeks saham syariah negara p di wilayah Asia, CIN + adalah kondisi  ketika  indeks  saham  syariah  Cina  mengalami  kenaikan  dan  CIN - adalah  kondisi ketika  indeks  saham  syariah  Cina  mengalami  penurunan.  Adapun  model  persamaan NARDL untuk mengukur pengaruh asimetris jangka panjang indeks saham syariah Cina terhadap indeks saham syariah di Asia adalah sebagai berikut:
Δ INDEKS pt = β 0 + β 1 INDEKS pt-1 + β 4 CIN t-1 + β 5 CIN - t-1 + α 1i Δ INDEKS pt-1 + ( α 4i Δ CIN + t-1 + α 5i Δ CIN - t-1 ) + μ t (5) Untuk mengestimasi model-model tersebut dilakukan beberapa Langkah berikut. Pertama, mengestimasi model NARDL dengan metode OLS dengan panjang lag 5 hari (karena  data  harian)  untuk  menghilangkan  lag  yang  tidak  signifikan  dengan  prinsip  the generate to specific method . Kedua, melakukan uji kointegrasi. Pendekatan ini dikembangkan oleh  Pesaran,  Shin  dan  Smith.  Nilai  F  hitung  nanti  akan  dibandingkan  dengan  nilai  F kritis yang terdiri dari upper bound I(I) dan Lower bound I(0). Jika nilai F hitung lebih besar dari nilai upper bound I(I) pada α=1% sampai α=10% maka H 0 di tolak dan terjadi kointegrasi.  (Pesaran et  al .,  2001)  Hipotesis  uji  kontegrasi  dalam  penelitian  ini  adalah sebagai berikut:
H 0 : β i = 0, i = 1, 2, …., 5 (tidak terdapat kointegrasi antar indeks saham) H a : β i ≠ 0, i = 1, 2 , …., 5 ( terdapat kointegrasi antar indeks saham) Ketiga,  melakukan  uji  asimetris.  Uji  asimetris  indeks  saham  syariah  Cina  dan indeks saham syariah di Asia dihitung dengan memasukkan nilai koefisien dari hasil estimasi model NARDL dengan rumus sebagai berikut:
- (β 2 / β 1 ) = - (β 3 / β 1 ) = - (β 4 / β 1 ) = - (β 5 / β 1 )
FINANCE: a Research Journal on Islamic Finance Vol.07 No. 02 Desember 2021 http//jurnal.radenfatah.ac.id/index.php/i-finance Achmad Jufri, Slamet Haryono ……… Covid-19 dan Indeks Saham Syariah di Asia

## HASIL DAN PEMBAHASAN Hasil Penelitian
Sebelum melakukan pengujian model, peneliti menyajikan statistik deskriptif untuk memberikan gambaran yang komprehesif variabel penelitian di 13 negara yang terpilih dalam penelitian ini.
Tabel 1
Statistik Deskriptif (Indonesia dan Malaysia) Indonesia Malaysia Indeks  Kurs Case Death Indeks Kurs  Case Death Max. 190,39 16575  4215104 141939  15785,18  4,445  2245695 26335 Min. 115,95 13870 2 0  10607,39    4,004 4 0 Std. dev. 16,79 485,57  1276875  39313,81  1071,915     0,09  537560,9  5460,52 Mean 163,16  14499,36  1158350  34544,32  13666,03 4,17  340545,2  2672,82 Obs. 382 411
Sumber: Data Sekunder, diolah (2021)
Tabel  1  menunjukkan  bahwa  indeks  saham  syariah  Indonesia  mencapai harga  tertinggi  dan  terendah  secara  berturut-turut  pada  Rp.  190.39  dan  Rp.  115.95 dengan  rata-rata  harga  Rp.  163.16.  Kurs  dollar  tertinggi  dan  terendah  secara berturut-turut  adalah  Rp.  16.575  dan  Rp.  13870  dengan  rata-rata  Rp.  485.57.  Jumlah kasus  tertinggi  dan  terendah  secara  berturut-turut  adalah  4.215.104  jiwa  dan  2  jiwa. Sedangkan  jumlah  kematian  tertinggi  dan  terendah  secara  berturut  adalah  141.939  jiwa dan nol jiwa.
Kemudian  indeks  saham  syariah  Malaysia  mencapai  harga  tertinggi  dan terendah  secara  berturut-turut  pada  RM15785.18  dan  RM10607.39  dengan  rata-rata harga  RM13666.03.  Kurs  dollar  tertinggi  dan  terendah  secara  berturut-turut  adalah RM4.445  dan  RM4.004  dengan  rata-rata  RM4.173779.  Jumlah  kasus  tertinggi  dan terendah  secara  berturut-turut  adalah  2245695  jiwa  dan  4  jiwa.  Sedangkan  jumlah kematian tertinggi dan terendah secara berturut adalah 26335 jiwa dan nol jiwa. Tabel 2
Statistik Deskriptif (Thailand dan Cina) Thailand Cina Indeks Kurs  Case Death Indeks  Kurs Case Death Max. 1309,62  33,95  1603475 16727 162,96 7,168 96233 4639 Min. 776,97     29,77 4 0        76,67       6,367 548 17 Std. dev.  126,6108 0,96 368197,9 3640,14        22,77       0,258 10962,03 822,8099 Mean 1134,17 31,43     162899,4     1479,51      121,19      6,71     85693,37     4349,491 Obs. 405 391
Sumber: Data Sekunder, diolah (2021)
Tabel 2 menunjukkan bahwa indeks saham syariah Thailand mencapai harga tertinggi  dan  terendah  secara  berturut-turut  pada  1309.62  Baht  dan  776.97  Baht dengan  rata-rata  harga  1134.166  Baht.  Kurs  dollar  tertinggi  dan  terendah  secara berturut-turut adalah 33.95 Baht dan 29.77 Baht dengan rata-rata 31.42827 Baht. Jumlah kasus  tertinggi  dan  terendah  secara  berturut-turut  adalah  1603475  jiwa  dan  4  jiwa. Sedangkan jumlah kematian tertinggi dan terendah secara berturut adalah 16727 jiwa dan nol jiwa.
kemudian indeks saham syariah Cina mencapai harga tertinggi dan terendah secara  berturut-turut  pada  ¥162.96  dan  ¥76.67  dengan  rata-rata  harga  ¥121.1887.
FINANCE: a Research Journal on Islamic Finance Vol.07 No. 02 Desember 2021 http//jurnal.radenfatah.ac.id/index.php/i-finance Achmad Jufri, Slamet Haryono ……… Covid-19 dan Indeks Saham Syariah di Asia
Kurs  dollar  tertinggi  dan  terendah  secara  berturut-turut  adalah  ¥7.168  dan  ¥6.367 dengan  rata-rata  ¥6.70645.  Jumlah  kasus  tertinggi  dan  terendah  secara  berturut-turut adalah  96233  jiwa  dan  548  jiwa.  Sedangkan  jumlah  kematian  tertinggi  dan  terendah secara berturut adalah 4639 jiwa dan 17 jiwa.
Tabel 3
Statistik Deskriptif (Bangladesh dan India) Bangladesh India Indeks Kurs  Case Death Indeks Kurs Case Death Max. 1592,31  85,6  1555911 27510  4416,21 76,97  33766707 448339 Min. 834,77 84,06 3 0    1772,64      71,11 1 0 Std. dev. 172,49      0,21 410695,2 7299,711 663,439      1,17 1,17e+07 149707,1 Mean 1199,99     84,59     602613,5     9456,774     3117,37      74,01 1,18e+07     158152,9 Obs. 279 432
Sumber: Data Sekunder, diolah (2021)
Tabel  3  menunjukkan  bahwa  indeks  saham  syariah  Bangladesh  mencapai harga tertinggi dan terendah secara berturut-turut pada 1592.31 Taka dan 834.77 Taka dengan  rata-rata  harga  1199.993  Taka.  Kurs  dollar  tertinggi  dan  terendah  secara berturut-turut adalah 85.6 Taka dan 84.06 Taka dengan rata-rata 84.59337 Taka. Jumlah kasus  tertinggi  dan  terendah  secara  berturut-turut  adalah  1555911  jiwa  dan  3  jiwa. Sedangkan jumlah kematian tertinggi dan terendah secara berturut adalah 27510 jiwa dan nol jiwa.
kemudian indeks saham syariah India mencapai harga tertinggi dan terendah secara berturut-turut pada  4416.21 Rupee dan 1772.64 Rupee dengan rata-rata harga 3117.368 Rupee. Kurs dollar tertinggi dan terendah secara berturut-turut adalah 76.97 Rupee  dan  71.11  Rupee  dengan  rata-rata  74.00622  Rupee.  Jumlah  kasus  tertinggi  dan terendah  secara  berturut-turut  adalah  33766707  jiwa  dan  1  jiwa.  Sedangkan  jumlah kematian tertinggi dan terendah secara berturut adalah 448339 jiwa dan nol jiwa. Tabel 4
Statistik Deskriptif (Jepang dan Kuwait) Jepang Kuwait Indeks Kurs  Case Death Indeks Kurs Case Death Max. 2832,19 112,11  1702255 17664    894,81 0,315 411655 2449 Min. 1557,33 102,34 2 0         547,6 0,3 1 0 Std. dev.   290,2185      2,29 445478,3 5876,92 97,80727       0,0033 134868,9 768,5187 Mean 2318,092 107,46     367305,7     5662,82     743,1738      0,3043      172026  1012,155 Obs. 413 419
Sumber: Data Sekunder, diolah (2021)
Tabel 4 menunjukkan bahwa indeks saham syariah Jepang mencapai harga tertinggi  dan  terendah  secara  berturut-turut  pada  2832.19  Yen  dan  1557.33  Yen dengan  rata-rata  harga  2318.092  Yen.  Kurs  dollar  tertinggi  dan  terendah  secara berturut-turut  adalah  112.11  Yen  dan  102.34  Yen  dengan  rata-rata  107.4568  Yen. Jumlah kasus tertinggi dan terendah secara berturut-turut adalah 1702255 jiwa dan 2 jiwa. Sedangkan jumlah kematian tertinggi dan terendah secara berturut adalah 17664 jiwa dan nol jiwa. kemudian  indeks  saham  syariah  Kuwait  mencapai  harga  tertinggi  dan terendah  secara  berturut-turut  pada  894.81  Dinar  dan  547.6  Dinar  dengan  rata-rata harga 743.1738 Dinar. Kurs dollar tertinggi dan terendah secara berturut-turut adalah 0.315 Dinar dan 0.3 Dinar dengan rata-rata 0.3043294 Dinar. Jumlah kasus tertinggi dan
FINANCE: a Research Journal on Islamic Finance Vol.07 No. 02 Desember 2021 http//jurnal.radenfatah.ac.id/index.php/i-finance Achmad Jufri, Slamet Haryono ……… Covid-19 dan Indeks Saham Syariah di Asia
terendah  secara  berturut-turut  adalah  411655  jiwa  dan  1  jiwa.  Sedangkan  jumlah kematian tertinggi dan terendah secara berturut adalah 2449 jiwa dan nol jiwa. Tabel 5
Statistik Deskriptif (Pakistan dan Qatar) Pakistan Qatar Indeks Kurs  Case Death Indeks Kurs Case Death Max. 24055,86  170,5  1246538 27785    4068,29 3,676   118778 197 Min. 12924,47 151,72 2 0       3020,9      3,64 3 0 Std. dev.   2697,547     4,75 368315,5 8371,84 266,5174       0,010 47336,16 74,01353 Mean 20458,6 160,94      505073    11064,58 3563,183      3,649 55024,36     72,56566 Obs. 395 99
Sumber: Data Sekunder, diolah (2021)
Tabel 5 menunjukkan bahwa indeks saham syariah Pakistan mencapai harga tertinggi dan terendah secara berturut-turut pada 24055.86 Rupee dan 12924.47 Rupee dengan  rata-rata  harga  20458.6  Rupee.  Kurs  dollar  tertinggi  dan  terendah  secara berturut-turut adalah 170.5 Rupee dan 151.72 Rupee dengan rata-rata 160.9409 Rupee. Jumlah kasus tertinggi dan terendah secara berturut-turut adalah 1246538 jiwa dan 2 jiwa. Sedangkan jumlah kematian tertinggi dan terendah secara berturut adalah 27785 jiwa dan nol jiwa.
kemudian  indeks  saham  syariah  Qatar  mencapai  harga  tertinggi  dan terendah  secara  berturut-turut  pada  4068.29  Riyal  dan  3020.9  Riyal  dengan  rata-rata harga 3563.183 Riyal. Kurs dollar tertinggi dan terendah secara berturut-turut adalah 3.676  Riyal  dan  3.64  Riyal  dengan  rata-rata  3.648687  Riyal.  Jumlah  kasus  tertinggi  dan terendah  secara  berturut-turut  adalah  118778  jiwa  dan  3  jiwa.  Sedangkan  jumlah kematian tertinggi dan terendah secara berturut adalah 197 jiwa dan nol jiwa.
Tabel 6
Statistik Deskriptif (Sri Lanka dan Taiwan) Sri Lanka Taiwan Indeks Kurs  Case Death Indeks Kurs Case Death Max. 1957,85  201 517377 12906   15158,69  30,464 16223 842 Min. 1197,04 181,4 1 0     6712,71     27,524 1 0 Std. dev.   145,7887      6,38 142688,5 2988,969 2664,339      0,887       5902,4 297,0285 Mean 1632,118 190,56     102942,9     1498,588 11647,89     28,770 3671,292 153,0973 Obs. 376 411 Sumber: Data Sekunder, diolah (2021)
Tabel  6  menunjukkan  bahwa  indeks  saham  syariah  Sri  Lanka  mencapai harga  tertinggi  dan  terendah  secara  berturut-turut  pada  1957.85  Rupee  dan  1197.04 Rupee  dengan  rata-rata  harga  1632.118  Rupee.  Kurs  dollar  tertinggi  dan  terendah secara  berturut-turut  adalah  201  Rupee  dan  181.4  Rupee  dengan  rata-rata  190.5638 Rupee. Jumlah kasus tertinggi dan terendah secara berturut-turut adalah 517377 jiwa dan 1 jiwa. Sedangkan jumlah kematian tertinggi dan  terendah secara berturut adalah 12906 jiwa dan nol jiwa. kemudian  indeks  saham  syariah  Taiwan  mencapai  harga  tertinggi  dan terendah secara berturut-turut pada TW$ 15158.69 dan TW$6712.71 dengan rata-rata harga TW$11647.89. Kurs dollar tertinggi dan terendah secara berturut-turut adalah TW$30.464 dan TW$27.524 dengan rata-rata TW$28.77053. Jumlah kasus tertinggi dan terendah secara berturut-turut adalah 16223 jiwa dan 1 jiwa. Sedangkan jumlah kematian tertinggi dan terendah secara berturut adalah 842 jiwa dan nol jiwa.
FINANCE: a Research Journal on Islamic Finance Vol.07 No. 02 Desember 2021 http//jurnal.radenfatah.ac.id/index.php/i-finance Achmad Jufri, Slamet Haryono ……… Covid-19 dan Indeks Saham Syariah di Asia

## Tabel 7
Statistik Deskriptif (Turki)
Indeks Kurs Case Death Max. 10814,63 8,911  7154040 64054 Min. 6088,93 6,206 1 0 Std. dev. 1018,94     0,6782382       2356847    19583,81 Mean 8912,671       7,662336     2354939    23478,13 Obs. 387
Sumber: Data Sekunder, diolah (2021)
Tabel  7  menunjukkan  bahwa  indeks  saham  syariah  Turki  mencapai  harga tertinggi  dan  terendah  secara  berturut-turut  pada  10814.63  Lira  dan  6088.93  Lira dengan  rata-rata  harga  8912.671  Lira.  Kurs  dollar  tertinggi  dan  terendah  secara berturut-turut adalah 8.911 Lira dan 6.206 Lira dengan rata-rata 7.662336 Lira. Jumlah kasus  tertinggi  dan  terendah  secara  berturut-turut  adalah  7154040  jiwa  dan  1  jiwa. Sedangkan jumlah kematian tertinggi dan terendah secara berturut adalah 64054 jiwa dan nol jiwa.
Sebelum melakukan estimasi model ARDL dan NARDL, hal pertama yang harus  dilakukan  adalah  menguji  stasioneritas  seluruh  data.  Metode  ARDL  dan NARDL mensyaratkan tidak adanya data yang stasioner pada diferensi kedua. Untuk menguji stasioneritas data, peneliti menggunakan uji akar unit atau unit root tes dari Augmented Dicky-Fuller (ADF) sebagai berikut:
Tabel 8 Uji Stasioneritas Data (Indonesia dan Malaysia)
Variabel Aughmented Dicky-Fuller Indonesia Malaysia Level First Difference Level First Difference INDEKS -2,933856 -15,18553*** -1,321000 -20,06068*** KURS -2,452481 -16,47062*** -2,213214 -16,75005*** CASE - 4,347858*** - -3,199096* -3,898194** DEATH -2,586897 -10,16776*** -1,054955 -20,22977***
Sumber: Data Sekunder, diolah (2021) Keterangan : ***, **, * secara berurutan menunjukkan signifikansi pada α =1%, α =5%, dan α =10%
Tabel 8 menyajikan hasil dari uji akar unit ADF untuk empat variabel yang digunakan di Indonesia dan Malaysia. Hasil pengujian menunjukkan bahwa keempat variabel telah stasioner pada first difference sehingga mengujian model dapat dilakukan. Tabel 9 Uji Stasioneritas Data (Thailand dan Cina)
Variabel Aughmented Dicky-Fuller Thailand Cina Level First Difference Level First Difference INDEKS -3,117027 -12,61153*** -1,641592 -19,26105*** KURS -0,993892 -11,48084*** -1,943678 -21,07533*** CASE -2,566042 -4,162104*** -2,637619 -6,014458*** DEATH -2,286312 -4,359991*** -16,27667*** -
Sumber: Data Sekunder, diolah (2021) Keterangan : ***, **, * secara berurutan menunjukkan signifikansi pada α =1%, α =5%, dan α =10%
Tabel 9 menyajikan hasil dari uji akar unit ADF untuk empat variabel yang
FINANCE: a Research Journal on Islamic Finance Vol.07 No. 02 Desember 2021 http//jurnal.radenfatah.ac.id/index.php/i-finance Achmad Jufri, Slamet Haryono ……… Covid-19 dan Indeks Saham Syariah di Asia
digunakan  di  Thailand  dan  China.  Hasil  pengujian  menunjukkan  bahwa  keempat variabel  telah  stasioner  pada  first  difference  sehingga  mengujian  model  dapat dilakukan.
Tabel 10 Uji Stasioneritas Data (Bangladesh dan India)
Variabel Aughmented Dicky-Fuller Bangladesh India Level First Difference Level First Difference INDEKS -2,560841 -15,80794*** -3,352628* - KURS -1,888733 -16,94891*** -3,120663 -21,87815*** CASE -8,195153*** - -5,703776*** - DEATH -30,53834*** - -3,798656** -
Sumber: Data Sekunder, diolah (2021) Keterangan : ***, **, * secara berurutan menunjukkan signifikansi pada α =1%, α =5%, dan α =10%
Tabel 10 menyajikan hasil dari uji akar unit ADF untuk empat variabel yang digunakan  di  Bangladesh  dan  India.  Hasil  pengujian  menunjukkan  bahwa  keempat variabel  telah  stasioner  pada  first  difference  sehingga  mengujian  model  dapat dilakukan.
Tabel 11 Uji Stasioneritas Data (Jepang dan Kuwait)
Variabel Aughmented Dicky-Fuller Jepang Kuwait Level First Difference Level First Difference INDEKS -2,028554 -18,48815*** -5,739619*** - KURS -2,619835 -22,87604*** -3,652079** - CASE -2,911701 -5,907927*** -6,970445*** - DEATH -6,649546*** - -5,738199*** - Sumber: Data Sekunder, diolah (2021)
Keterangan : ***, **, * secara berurutan menunjukkan signifikansi pada α =1%, α =5%, dan α =10%
Tabel 11 menyajikan hasil dari uji akar unit ADF untuk empat variabel yang digunakan  di  Jepang  dan  Kuwait.  Hasil  pengujian  menunjukkan  bahwa  keempat variabel  telah  stasioner  pada  first  difference  sehingga  mengujian  model  dapat dilakukan.
Tabel 12 Uji Stasioneritas Data (Pakistan dan Qatar)
Variabel Aughmented Dicky-Fuller Pakistan Qatar Level First Difference Level First Difference INDEKS -1,657160 -17,49629*** -4,662734*** - KURS -1,421819 -12,65502*** -2,842941 -13,20641*** CASE -6,669716*** - -1,290273 -3,676082** DEATH -3,145668* - -2,878824 -10,19548***
Sumber: Data Sekunder, diolah (2021) Keterangan : ***, **, * secara berurutan menunjukkan signifikansi pada α =1%, α =5%, dan α =10%
Tabel 12 menyajikan hasil dari uji akar unit ADF untuk empat variabel yang
FINANCE: a Research Journal on Islamic Finance Vol.07 No. 02 Desember 2021 http//jurnal.radenfatah.ac.id/index.php/i-finance Achmad Jufri, Slamet Haryono ……… Covid-19 dan Indeks Saham Syariah di Asia
digunakan  di  Pakistan  dan  Qatar.  Hasil  pengujian  menunjukkan  bahwa  keempat variabel  telah  stasioner  pada  first  difference  sehingga  mengujian  model  dapat dilakukan.
Tabel 13 Uji Stasioneritas Data (Sri Lanka dan Taiwan)
Variabel Aughmented Dicky-Fuller Sri Lanka Taiwan Level First Difference Level First Difference INDEKS -2,484921 -18,26626*** -1,956179 -19,48031*** KURS -3,456563* - -2,474470 -20,75352*** CASE -3,462063** - -2,388750 -4,795733*** DEATH -2,684027 -5,250178*** -2,177377 -3,693192** Sumber: Data Sekunder, diolah (2021)
Keterangan : ***, **, * secara berurutan menunjukkan signifikansi pada α =1%, α =5%, dan α =10%
Tabel 13 menyajikan hasil dari uji akar unit ADF untuk empat variabel yang digunakan di Sri  Lanka dan Taiwan. Hasil pengujian menunjukkan bahwa keempat variabel  telah  stasioner  pada  first  difference  sehingga  mengujian  model  dapat dilakukan.
Tabel 14 Uji Stasioneritas Data (Turki)
Variabel Aughmented Dicky-Fuller Level First Difference No Trend Trend No Trend Trend INDEKS -1,684547 -1,180089 -18,28072*** -18,39697*** KURS -1,661122 -2,504844 -18,45357*** -18,43447*** CASE -0,710643 -3,885105** -12,61953*** DEATH -0,679963 -1,390929 -4,925997*** -4,914802*** Sumber: Data Sekunder, diolah (2021)
Keterangan : ***, **, * secara berurutan menunjukkan signifikansi pada α =1%, α =5%, dan α =10%
Tabel 14 menyajikan hasil dari uji akar unit ADF untuk empat variabel yang digunakan  di  Turki.  Hasil  pengujian  menunjukkan  bahwa  keempat  variabel  telah stasioner pada first difference sehingga mengujian model dapat dilakukan.
Hasil Model ARDL
Langkah kedua adalah melakukan estimasi model ARDL untuk menentukan panjang kelambanan optimal dengan menggunakan Akaike Information Criteria (AIC) . Selanjutnya  adalah  menguji  kointegrasi  dengan  menggunakan  pendekatan  bound testing. Dari hasil uji kointegrasi, ditemukan bahwa negara-negara yang memiliki nilai F hitung lebih besar dari F kritis atau upper bound adalah, Cina, Indonesia, Jepang, Kuwait,  Qatar,  Sri  Lanka,  Taiwan,  dan  Thailand.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa variabel independen dalam penelitian ini, yaitu kurs dolar, jumlah kasus dan jumlah kematian  akibat  Covid-19,  memiliki  hubungan  jangka  panjang  dan  jangka  pendek terhadap indeks saham syariah Thailand, Indonesia, Cina, Jepang, Kuwait, Qatar, Sri Lanka, dan Taiwan. Sedangkan di negara lainnya, yaitu Bangladesh, India, Malaysia, Pakistan  dan  Turki  hanya  ditemukan  hubungan  jangka  pendek.  Tabel  3 menunjukkan  hasil  estimasi  model  ARDL.  Penelitian  ini  hanya  berfokus  pada
FINANCE: a Research Journal on Islamic Finance Vol.07 No. 02 Desember 2021 http//jurnal.radenfatah.ac.id/index.php/i-finance Achmad Jufri, Slamet Haryono ……… Covid-19 dan Indeks Saham Syariah di Asia
hubungan  jangka  panjang.  Berikut  hasil  estimasi  model  ECM-ARDL  yang ditemukan.
Tabel 15 Hasil Estimasi Model ECM-ARDL (Cina dan Indonesia) Variable Cina Indonesia Coefficient Std. err. Coefficient Std. err. INDEKS t-1 -0,0413912*** 0,0142609 -0,0427232*** 0,0139077 KURS t -4,890919 *** 0,61062 -1,697348 ** 0,760302 CASE t -1,110757 ** 0,4649031 0,1341011 0,1065819 DEATH t 0,4315102 ** 0,1845538 -0,0650275 0,1261203 C 0,9565322 ** 1,091327 0,861105** 0,3318295 R-Squared 0,1277 0,3754 Sumber: Data Sekunder, diolah (2021)
Keterangan : ***, **, * secara berurutan menunjukkan signifikansi pada α =1%, α =5%, dan α =10%
Hasil  estimasi  pada  tabel  15  menunjukkan  bahwa  semua  variabel independen  dalam  penelitian  ini  signifikan  dengan  pengaruh  terbesar  disebabkan oleh variabel kurs. Koefisien masing-masing variabel menunjukkan ukuran pengaruh kurs  terhadap  indeks  saham  syariah  Cina  sebesar  -4,89.  Artinya,  apabila  kurs  naik 1%,  maka  indeks  saham  syariah  Cina  akan  turun  sebesar  4,59%,  begitupun sebaliknya. Sehingga hasil persamaannya sebagai berikut: ∆ INDEKS t = 0,9565322 – 0,0413912 INDEKS t-1 - 4,890919 KURS t - 1,110757 CASE t + 0,4315102 DEATH t + e Kemudian indeks saham syariah Indonesia menunjukkan respon yang sama dengan  Cina,  yaitu  lebih  dipengaruhi  oleh  perubahan  kurs.  Sedangkan  variabel lainnya  tidak  signifikan.  Kenaikan  1%  kurs  dollar  akan  menyebabkan  penurunan indeks saham syariah Indonesia sebesar 1,69%, begitupun sebaliknya. Sehingga hasil persamaannya sebagai berikut:
∆ INDEKS t = 0,861105 – 0,0427232 INDEKS t-1 – 1,697348 KURS t + e
Tabel 16 Hasil Estimasi Model ECM-ARDL (Jepang dan Kuwait) Variable Jepang Kuwait Coefficient Std. err. Coefficient Std. err. INDEKS t-1 -0,0708416*** 0,0135053 -0,0315463*** 0,0116258 KURS t -0,3725305 0,5245365 -2,092915 5,153902 CASE t 0,1249955 *** 0,0321288 0,3189266 ** 0,14239 DEATH t -0,0985782 ** 0,0443214  -0,1971834 *** 0,1027777 C 0,626587 *** 0,2279894 0,0530253 *** 0,157296 R-Squared 0,1775 0,0834 Sumber: Data Sekunder, diolah (2021)
Keterangan : ***, **, * secara berurutan menunjukkan signifikansi pada α =1%, α =5%, dan α =10%
Hasil  berbeda  ditemukan  di  Jepang  dimana  indeks  saham  syariah  Jepang tidak dipengaruhi oleh kurs melainkan oleh dua variabel lainnya, yaitu jumlah kasus dan  jumlah  kematian  dengan  perubahan  tersebesar  disebabkan  oleh  jumlah  kasus dengan  pengaruh  yang  positif.  Sedangkan  jumlah  kematian  memberikan  pengaruh negatif.
∆ INDEKS t =  0,626587 – 0,0708416  INDEKS t-1 +  0,1249955  CASE t +  0,4315102 DEATH t + e Indeks  saham  syariah  Kuwait  memiliki  respon  yang  sama  dengan  indeks
FINANCE: a Research Journal on Islamic Finance Vol.07 No. 02 Desember 2021 http//jurnal.radenfatah.ac.id/index.php/i-finance Achmad Jufri, Slamet Haryono ……… Covid-19 dan Indeks Saham Syariah di Asia
saham syariah Jepang. Perubahan kurs tidak menyebabkan perubahan indeks saham, melainkan  lebih  disebabkan  oleh  jumlah  kasus  dengan  pengaruh  yang  positif  dan jumlah  kematian  dengan  pengaruh  yang  negatif.  Sehingga  model  persamaanya sebagai berikut:
∆ INDEKS t =  0,0530253 – 0,0315463  INDEKS t-1 +  0,3189266  CASE t – 0,1971834 DEATH t + e Tabel 17 Hasil Estimasi Model ECM-ARDL (Qatar dan Sri Lanka) Variable Qatar Sri Lanka Coefficient Std. err. Coefficient Std. err. INDEKS t-1 -,1115027** 0,0517618 -0,0497718*** 0,0151283 KURS t -1,836322 4,423387 -2,323363 * 1,226083 CASE t 0,0060868 0,0263822 0,064974 * 0,0390401 DEATH t 0,0536523* 0,0283564 -0,0059767 0,0384265 C 1,146696** 0,7173651 0,944709** 0,3453972 R-Squared 0,2898 0,1954 Sumber: Data Sekunder, diolah (2021)
Keterangan : ***, **, * secara berurutan menunjukkan signifikansi pada α =1%, α =5%, dan α =10%
Di  Qatar,  indeks  saham  syariah  hanya  merespon  perubahan  yang  terjadi pada  jumlah  kematian.  Sedangkan  variabel  kurs  dan  jumlah  kasus  tidak  signifikan. Sehingga persamaanya sebagai berikut:
∆ INDEKS t = 1,146696 – 0,1115027 INDEKS t-1 + 0,0536523 DEATH t + e Sedangkan  di  Sri  Lanka,  ditemukan  bahwa  indeks  saham  syariah dipengaruhi  oleh  kurs  dan  jumlah  kasus  dengan  pengaruh  terbesar  diberikan  oleh kurs  dengan  arah  yang  negatif.  Dengan  demikian,  kenaikan  kurs  sebesar  1%, menyebabkan penurunan indeks saham syariah Sri Lanka sebesar 2,32%, begitupun sebaliknya. Sehingga persamaanya sebagai berikut:
∆ INDEKS t = 0,944709 – 0,0497718 INDEKS t-1 - 2.323363 KURS t – 0,064974 CASE t + e
Tabel 18 Hasil Estimasi Model ECM-ARDL (Taiwan dan Thailand) Variable Taiwan Thailand Coefficient Std. err. Coefficient Std. err. INDEKS t-1 -0,0266717** 0,0105332 -0,0925452*** 0,016595 KURS t -5,463257 *** 1,994281 -2,158745 *** 0,3838075 CASE t 0,2112405 0,1393338 0,0516229 *** 0,0161622 DEATH t -0,1425641 0,0925699 0,0063691 0,0194951 C 0,7111575 ** 0,4249898 1,290078 * 0,2327958 R-Squared 0,2056 0,4103 Sumber: Data Sekunder, diolah (2021)
Keterangan : ***, **, * secara berurutan menunjukkan signifikansi pada α =1%, α =5%, dan α =10% Sebagaimana  Indonesia,  indeks  saham  syariah  Taiwan  juga  hanya dipengaruhi oleh kurs dengan pengaruh terbesar dibandingkan dengan negara-negara lain dalam penelitian ini, yaitu sebesar -5,463257, artinya apabila kurs naik 1%, maka indeks  saham  syariah  Taiwan  akan  turun  sebesar  5,46%,  begitupun  sebaliknya. Sehingga persamaanya sebagai berikut:
∆ INDEKS t = 0,7111575 – 0, 0266717 INDEKS t-1 – 5,463257 KURS t + e Indeks  saham  syariah  Thailand  lebih  dipengaruhi  oleh  kurs  dan  jumlah
FINANCE: a Research Journal on Islamic Finance Vol.07 No. 02 Desember 2021 http//jurnal.radenfatah.ac.id/index.php/i-finance Achmad Jufri, Slamet Haryono ……… Covid-19 dan Indeks Saham Syariah di Asia
kasus.  Sedangkan  jumlah  kematian  tidak  signifikan.  Tidak  berbeda  dengan  negara- negara lain, kurs memberikan pengaruh terbesar, yaitu  -2,158745. Apabila kurs naik 1%,  maka  indeks  saham  syariah  Thailand  akan  turun  sebesar  2,16%,  begitupun sebaliknya. Sehingga model akhirnya sebagai berikut: ∆ INDEKS t =  1,290078 – 0,0925452  INDEKS t-1 – 2,158745  KURS t +  0,0516229 CASE t + e Hasil estimasi model jangka panjang menunjukkan bahwa perubahan indeks saham  syariah  Cina,  Indonesia,  Jepang,  Kuwait,  Qatar,  Sri  Lanka,  Taiwan  dan Taiwan  lebih  dipengaruhi  oleh  perubahan  kurs  dibandingkan  dengan  dua  variabel lainnya dan juga menemukan bahwa pengaruh kurs lebih besar dibandingkan dengan variabel lainnya dalam penelitian ini.

## Hasil Model NARDL
Syarat  pengujian  model  NARDL  tidak  beda  dengan  model  ARDL,  yaitu tidak ada data yang stasioner pada tingkat diferensi kedua. Data indeks saham syariah di wilayah Asia telah dilakukan uji stasioneritas pada tabel 14 sampai dengan tabel 26 dan menunjukkan bahwa semua data telah stasioner pada diferensi pertama sehingga estimasi model NARDL dapat dilakukan.  Estimasi model NARDL dilakukan untuk mengetahui efek asimetris jangka panjang indeks saham syariah Cina terhadap indeks saham syariah di wilayah Asia. Setelah dilakukan estimasi, ditemukan efek asimetris jangka  panjang  indeks  saham  syariah  Cina  pada  indeks  saham  syariah  Taiwan, Pakistan dan Sri lanka yang ditunjukkan oleh tabel 35 berikut:
Tabel 19
Koefisien Asimetris Jangka Panjang Var. Indep. Taiwan Pakistan Sri Lanka Coef. Prob. Coef. Prob. Coef. Prob. INDEKS t -0,049*** 0,000 -0,066*** 0,000 -0,039*** 0,004 CIN [+] 0,937*** 0,000 0,686*** 0,000 0,489** 0,016 CIN [-] -0,842*** 0,000 -0,683*** 0,000 -0,503* 0,051 C 0,441*** 0,000 0,6386*** 0,000 0,290*** 0,004
Sumber : Data Sekunder, diolah (2021)
Keterangan: ***, **, * secara berurutan menunjukkan signifikansi pada α =1%, α =5% dan α =10% Tabel  35  menunjukkan  nilai  koefisien  yang  berbeda  ketika  terjadi  kenaikan  dan penurunan pada indeks saham syariah Cina. Hasil estimasi di atas dapat dijabarkan sebagai berikut.  Apabila  terjadi  kenaikan  1%  pada  indeks  saham  syariah  Cina,  maka  akan  terjadi kenaikan  sebesar  0,937%  pada  indeks  saham  syariah  Taiwan.  Namun,  apabila  terjadi penurunan 1% pada indeks saham syariah Cina, maka akan terjadi kenaikan sebesar 0,842% pada  indeks  saham  syariah  Taiwan.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  indeks  saham  syariah Taiwan tidak sepenuhnya dipengaruhi oleh indeks saham syariah Cina. Hal tersebut dapat dilihat pada saat terjadi penurunan indeks saham syariah Cina, indeks saham Taiwan tetap mengalami  peningkatan  (tidak  ikut  terkontraksi).  Sehingga  model  NARDL  pada  indeks saham Taiwan sebagai berikut:
Δ INDEKS t = 0,441 - 0,049 INDEKS t-1 + 0,937 CIN + t – 0.842 CIN - t + e Tidak berbeda dengan Taiwan, indeks saham syariah Pakistan juga menunjukkan reaksi  yang  sama.  Pada  saat  indeks  saham  syariah  Cina  mengalami  kenaikan  1%,  hal tersebut  akan  direspon  positif  oleh  indeks  saham  syariah  Pakistan  sebesar  0,937%. Sebaliknya  apabila  indeks  saham  syariah  Cina  terkontraksi  1%,  indeks  saham  syariah Pakistan tetap positif dan hanya mengalami sedikit kontraksi dari respon sebelumnya, yaitu
FINANCE: a Research Journal on Islamic Finance Vol.07 No. 02 Desember 2021 http//jurnal.radenfatah.ac.id/index.php/i-finance Achmad Jufri, Slamet Haryono ……… Covid-19 dan Indeks Saham Syariah di Asia
0,683%. Sehingga persamaan yang terbentuk adalah sebagai berikut:
Δ INDEKS t = 0,6386 - 0,066 INDEKS t-1 + 0,686 CIN + t - 0,683 CIN - t + e Indeks  saham  syariah  Sri  Lanka  juga  menunjukkan  respon  yang  sama.  Kenaikan 1%  pada  indeks  saham  syariah  Cina  menyebabkan  kenaikan  sebesar  0.489%  pada  indeks saham  syariah  Pakistan.  Namun,  pada  saat  indeks  saham  Cina  terkontraksi  1%,  indeks saham  syariah  Pakistan  tetap  positif,  bahkan  lebih  tinggi  dibanding  pada  saat  terjadi kenaikan, yaitu akan naik sebesar 0,503%. sehingga model yang terbentuk sebagai berikut:
Δ INDEKS t = 0,290 - 0,039 INDEKS t-1 + 0,489 CIN + t - 0,503 CIN - t + e
Pembahasan Model ARDL Pengujian  dengan  model  ARDL  menemukan  bahwa  variabel  kurs berkointegrasi atau memiliki pengaruh jangka panjang terhadap indeks saham syariah Cina sebesar 4,890919%, Indonesia sebesar 1,697348%, Sri Lanka sebesar 2,323363%, Taiwan  sebesar  5,463257%  dan  Thailand  sebesar  2,158745%  dengan  arah  yang negatif.  Nilai  mata  uang  yang  menguat  dapat  menyebabkan  kelesuan  pada perdagangan  di  pasar  saham  (Ningsih,  2020).  Ketika  kurs  dolar  menguat,  pasar keuangan dapat memberikan pengembalian yang lebih tinggi dibandingkan dengan di pasar modal (Asih & Akbar, 2016). Sehingga investor akan cenderung untuk menarik dananya  yang  berada  di  pasar  modal  untuk  kemudian  ditempatkan  dipasarkan keuangan.  Dengan  demikian,  permintaan  menurun  dan  pada  akhirnya  akan menurunkan  harga  saham.  Secara  lebih  spesifik,  apabila  kurs  dolar  menguat  maka perusahaan yang melakukan impor bahan akan mengeluarkan biaya lebih banyak dari pada  sebelumnya  sehingga  pendapatan  semakin  sedikit  dan  perusahaan  akan  lebih memilih  untuk  memenuhi  kebutuhan  pokoknya  dibandingkan  dengan  membagikan deviden.  Apabila  dilihat  dari  hasil  temuan,  pengaruh  kurs  memiliki  dampak  paling besar  dibandingkan  dengan  dampak  dari  variabel  independen  lainnya  dalam penelitian  ini.  Oleh  karena  itu,  para  pelaku  pasar  modal,  khususnya  investor internasional harus memperhatikan pergerakan dari kurs untuk meminimalisir risiko pada  portofolio  investasinya.  Hasil  penelitian  ini  sejalan  dengan  penelitian  yang dilakukan oleh R. Ali et al. (2020), dan Syahri & Robiyanto, (2020).
Sedangkan  pada  variabel  Covid-19,  yaitu  Jumlah  kasus  berkointegrasi terhadap indeks saham Cina sebesar -1,110757%, Jepang sebesar 1,110757%, Kuwait sebesar 0,3189266%, Sri lanka sebesar 0,064974% dan Thailand sebesar 0,0516229%. Penelitian  Sharma et  al. (2021)  juga  menemukan  bahwa  terdapat  hubungan  jangka panjang antara jumlah kasus terhadap pasar saham.  Jumlah kematian berkointegrasi terhadap  indeks  saham  Cina,  Jepang  sebesar  -0,0985782%,  Kuwait  sebesar  - 0,1971834%  dan  Qatar  sebesar  0,0536523%.  Penelitian  ini  mendukung  penelitian Czech et al. (2020) dan Topcu & Gulal (2020) yang menemukan pengaruh pandemi Covid-19  terhadap  indeks  saham.  Jumlah  kasus  yang  semakin  tinggi  menyebabkan peningkatan volatilitas harga saham (Hoshikawa & Yoshimi, 2021). Volatilitas harga saham  menujukkan  profil  risiko  dari  sebuah  investasi.  Sehingga  apabila  volatilitas tinggi,  maka  risiko  yang  dialami  oleh  investor  juga  semakin  tinggi.  Hal  tersebut disebabkan oleh ketidakpastian kondisi ekonomi sebagai dampak dari adanya krisis. Dalam konteks pandemic Covid-19, jumlah  kasus  dan kematian  menjadi salah satu tolak ukur investor untuk mengukur risiko. Jumlah kasus dan jumlah kematian yang semakin  tinggi  menyebabkan  semakin  tingginya  risiko  dan  meningkatkan  sentimen investor pada pasar modal (Chen & Haga, 2021; Kim & Ryu, 2020; Ryu et al., 2020).
Jumlah  kasus  dan  kematian  menyebabkan  beberapa  dampak  terhadap  dunia  usaha seperti  menghentikan  kegiatan  usaha,  berkurangnya  tenaga  kerja,  pendapatan  yang berkurang bahkan tidak ada, namun pengeluaran fixed cost tetap berjalan, seperti biaya sewa, daya listrik dan sebagainya. Sehingga hal tersebut dapat membuat perusahaan tidak membagikan deviden dan anjloknya harga saham.

## Pembahasan Model NARDL
Hasil penelitian mengenai hubungan indeks saham syariah Cina terhadap indeks saham  syariah  Asia  dijelaskan  dengan  adanya spillover  effect. Berdasarkan  hasil  estimasi model  NARDL,  besarnya spillover  effect indeks  saham  syariah  Cina  pada  saat  terjadi kenaikan (CIN + ) dan penurunan (CIN - ) terhadap indeks saham Taiwan secara berturut- turut adalah sebesar 0,937% dan -0,842%, terhadap indeks saham syariah Pakistan secara berturut-turut  sebesar  0,686%  dan  -0,683%,  dan  terhadap  indeks  saham  syariah  Sri Lanka  sebesar  0,489%  dan  -0,503%.  Angka-angka  tersebut  menunjukkan  pengaruh asimetris spillover effect dari pengerakan indeks saham Syariah Cina terhadap indeks saham syariah  Taiwan,  Pakistan  dan  Sri  Lanka.  Berdasarkan  besarannya,  dapat  disimpulkan bahwa  kontraksi  yang  terjadi  di  Cina  pada  saat  pandemi  Covid-19  tidak  terlalu mempengaruhi  indeks  saham  syariah  lainnya.  Hal  tersebut  dapat  disebabkan  oleh hubungan dagang dan integrasi keuangan yang kurang erat dari ketiga negara tersebut.
Penelitian  mengenai  pengaruh  asimetris  antar  indeks  saham  dengan menggunakan  model  NARDL  belum  pernah  ditemukan  oleh  peneliti.  Namun,  dengan model yang lain, yaitu EGARH, penelitian  Panjaitan & Novel (2021) menemukan efek asimetris spillover pasar  modal  Cina  terhadap  pasar  modal  Indonesia.  Selain  itu,  selain adanya  pengaruh spillover dari  Cina,  penelitian  Jebran et  al. (2017)  menemukan  bahwa pasar modal Pakistan dan Sri Lanka memiliki volatilitas spillover secara asimetris. Hasil penelitian ini juga memperkuat hasil penelitian Guimarães Filho & Hong (2016)  bahwa shock yang  terjadi  di  Cina  dapat  menyebabkan  goncangan  pada perekonomian  negara  di  wilayah  Asia-Pasifik.  Penelitian  Youssef et  al. (2021) menemukan  bahwa  berita  buruk  yang  berasal  dari  Cina  selama  pandemi  Covid-19 merupakan berita buruk bagi beberapa negara yang paling cepat terdampak virus.
Kesimpulan
Hasil  pengujian  dengan  model  ARDL  menemukan  bahwa  variabel  kurs berkointegrasi terhadap indeks saham syariah Cina, Indonesia, Sri Lanka, Taiwan dan Thailand. Jumlah kasus berkointegrasi terhadap indeks saham Cina, Jepang, Kuwait, Sri lanka  dan  Thailand.  Jumlah  kematian  berkointegrasi  terhadap  indeks  saham  Cina, Jepang, Kuwait dan Qatar. Sedangkan pengujian dengan model NARDL, menemukan bahwa  terdapat  hubungan  asimetris jangka  panjang  antara  indeks  saham  syariah  Cina dengan  indeks  saham  syariah  di  3  negara  Asia,  yaitu  Taiwan,  Pakistan  dan  Sri  Lanka. Penelitian ini terbatas pada pasar modal syariah dalam lingkup regional Asia dan hanya menggunakan  satu  variabel  makroekonomi,  yaitu  kurs  dollar.  Untuk  lebih komprehesifnya penelitian ini, peneliti menyarankan  untuk penelitian selanjutnya  agar lebih memperluas cakupannya tidak hanya dalam lingkup regional namun internasional serta menggunakan lebih banyak variabel makroekonomi seperti harga minyak, inflasi, suku bunga dan lainnya.
FINANCE: a Research Journal on Islamic Finance Vol.07 No. 02 Desember 2021 http//jurnal.radenfatah.ac.id/index.php/i-finance Achmad Jufri, Slamet Haryono ……… Covid-19 dan Indeks Saham Syariah di Asia

## Daftar Pustaka
Abdullahi,  S.  I.  (2021).  Islamic  Equities  and  COVID-19  Pandemic :  Measuring  Islamic Stock  Indices  Correlation  and  Volatility  in  Period  of  Crisis. Islamic  Economic  Studies . https://doi.org/10.1108/IES-09-2020-0037
Alber, N. (2020a). The Effect of Coronavirus Spread on Stock Markets: The Case of the Worst 6 Countries. SSRN Electronic Journal . https://doi.org/10.2139/SSRN.3578080
Alber, N. (2020b). Finance in the Time of Coronavirus during 100 Days of Isolation: The Case of the European Stock Markets.
SSRN Electronic Journal . https://doi.org/10.2139/SSRN.3631517 Alber, N., & Saleh, A. (2020). The Impact of Covid-19 Spread on Stock Markets: The Case of the GCC Countries. International Business Research , 13 (11), 16. https://doi.org/10.5539/IBR.V13N11P16 Ali, M., Alam, N., & Rizvi, S. A. R. (2020). Coronavirus (COVID-19) — An Epidemic or Pandemic  for  Financial  Markets. Journal  of  Behavioral  and  Experimental  Finance , 27 , 100341. https://doi.org/10.1016/j.jbef.2020.100341
Ali, R., Mangla, I. U., Rehman, R. U., Xue, W., Naseem, M. A., & Ahmad, M. I. (2020). Exchange  rate,  gold price,  and  stock  market  nexus:  A  quantile  regression  approach.
Risks , 8 (3), 1 – 16. https://doi.org/10.3390/risks8030086 Asaad, Z. A. (2021). Oil Price, Gold Price, Exchange Rate and Stock Market in Iraq Pre- During Covid19 Outbreak: an Ardl Approach. International Journal of Energy Economics and Policy , 11 (5), 562 – 571. https://doi.org/10.32479/ijeep.11552 Ashraf, B. N. (2020). Stock markets ’ reaction to COVID-19: Cases or fatalities? Research in International Business and Finance , 54 (May), 101249. https://doi.org/10.1016/j.ribaf.2020.101249
Asih,  N.  W.  S.,  &  Akbar,  M.  (2016).  Analisis  Pengaruh  Inflasi,  Suku  Bunga,  Nilai  Tukar (Kurs)  Dan  Pertumbuhan  Produk  Domestik  Bruto  (PDB)  Terhadap  Indeks  Harga Saham Gabungan (IHSG) Studi Kasus Pada Perusahaan Properti Yang Terdaftar Di Bursa Efek Indonesia. Jurnal Manajemen Dan Akuntansi , 17 (1), 43 – 52. Aslam,  F.,  Mohmand,  Y.  T.,  Ferreira,  P.,  Memon,  B.  A.,  Khan,  M.,  &  Khan,  M.  (2020).
Network  Analysis  of  Global  Stock  Markets  at  the  Beginning  of  the  Coronavirus
Disease (Covid-19) Outbreak. Borsa Istanbul Review , 20 , S49 – S61. https://doi.org/10.1016/j.bir.2020.09.003
Azhar, J. A., Wulandari, R., & Kalijaga, U. I. N. S. (2021). Stock Performance Based on Sharia Stock  Screening :  Comparasion  Between  Syariah  Stock  Indices  of  Indonesia  and  Malaysia . 1 (1), 14 – 26. https://doi.org/10.20885/AMBR.vol1.iss1.art2 Baker, S. R., Bloom, N., Davis, S. J., Kost, K. J., Sammon, M. C., & Viratyosin, T. (2020). The  Unprecedented  Stock  Market  Impact  of  Covid-19. National  Bureau  of  Economic Research .
Chen, S. T., & Haga, K. Y. A. (2021). Using E-GARCH to Analyze the Impact of Investor Sentiment  on  Stock  Returns  Near  Stock  Market  Crashes. Frontiers  in  Psychology , 12 (July). https://doi.org/10.3389/fpsyg.2021.664849
Czech,  K.,  Wielechowski,  M.,  Kotyza,  P., Bene š ová,  I.,  &  Laputková,  A.  (2020).  Shaking stability:  COVID-19  impact  on  the  Visegrad  Group  countries ’ financial  markets. Sustainability (Switzerland) , 12 (15), 1 – 18. https://doi.org/10.3390/SU12156282 Ghozali,  I.,  &  Ratmono,  D.  (2018). Analisis  Multivariat  dan  EKonometrika (Kedua).  Badan Penerbit-Undip.
Gormsen,  N.  J.  C.,  &  Koijen,  R.  S.  J.  (2020).  Coronavirus:  Impact  on  Stock  Prices  and
FINANCE: a Research Journal on Islamic Finance Vol.07 No. 02 Desember 2021 http//jurnal.radenfatah.ac.id/index.php/i-finance Achmad Jufri, Slamet Haryono ……… Covid-19 dan Indeks Saham Syariah di Asia
Growth  Expectations. The  Review  of  Asset  Pricing  Studies , 10 (4),  574 – 597. https://doi.org/10.3386/W27387
Griffith, R., Levell, P., & Stroud, R. (2020). The impact of COVID-19 on Share Prices in the UK. Institute For Fiscal Studies . https://doi.org/10.1920/BN.IFS.2020.BN0276 Grima, S., Özdemir, L., Özen, E., & Rom ā nova, I. (2021). The interactions between covid- 19  cases  in  the  usa,  the  vix  index  and  major  stock  markets. International  Journal  of Financial Studies , 9 (2). https://doi.org/10.3390/ijfs9020026 Guimarães  Filho,  R.,  &  Hong,  G.  H.  (2016).  Dynamic  Connectedness  of  Asian  Equity Markets. IMF Working Papers , 16 (57), 1. https://doi.org/10.5089/9781513572451.001 Hasan,  M.  B.,  Mahi,  M.,  Sarker,  T.,  &  Amin,  M.  R.  (2021). Spillovers of  the  COVID-19
Pandemic:  Impact  on  Global  Economic  Activity,  the  Stock  Market,  and the  Energy Sector. Journal of Risk and Financial Management , 14 (5), 200. https://doi.org/10.3390/jrfm14050200 He, L. (2020). China stocks plunged 8% as coronavirus fears took hold. It ’ s the worst day in years - CNN . Https://Edition.Cnn.Com/. https://edition.cnn.com/2020/02/02/investing/china-markets- coronavirus/index.html He,  Q.,  Liu,  J.,  Wang,  S.,  &  Yu,  J.  (2020).  The  impact of  COVID-19  on  Stock  Markets. Economic and Political Studies , 0 (0), 275 – 288. https://doi.org/10.1080/20954816.2020.1757570
Hoshikawa, T., & Yoshimi, T. (2021). The Effect of the COVID-19 Pandemic on South Korea ’ s  Stock  Market  and  Exchange  Rate. Developing  Economies , 59 (2),  206 – 222. https://doi.org/10.1111/deve.12276
Hung,  N.  T.  (2019).  Return  and  volatility  spillover  across  equity  markets  between  China and  Southeast  Asian  countries. Journal  of  Economics,  Finance  and  Administrative  Science , 24 (47), 66 – 81. https://doi.org/10.1108/JEFAS-10-2018-0106 International  Monetary  Fund.  (2021).  Fault  Lines  Widen  in  The  Global  Recovery. World Economic Outlook Update , July 2021 , 1 – 21.
https://www.imf.org/en/Publications/WEO/Issues/2021/07/27/world-economic- outlook-update-july-2021 Jain,  D.  (2021). Dow,  S&P  500  sink  2%  as  Virus  Surge  Stifles  Recovery  Hopes . Www.Reuters.Com. https://www.reuters.com/business/dow-futures-slide-1-virus- surge-raises-growth-worries-2021-07-19/
Jebran, K., Chen, S., Ullah, I., & Mirza, S. S. (2017). Does volatility spillover among stock markets varies from normal to turbulent periods? Evidence from emerging markets of Asia. Journal of Finance and Data Science , 3 (1 – 4), 20 – 30. https://doi.org/10.1016/j.jfds.2017.06.001
Junaidi,  A.,  Ghafur  Wibowo,  M.,  &  Hasni.  (2021).  Pengaruh  Variabel  Ekonomi  Makro Terhadap Indeks Saham Syariah Indonesia (ISSI) Periode Tahun 2014-2019. In Jurnal Ekonomi Dan Bisnis (Vol. 24, Issue 1). https://doi.org/10.31941/JEBI.V24I1.1364
Kim,  K.,  &  Ryu,  D.  (2020).  Predictive  Ability  Of  Investor  Sentiment  For  The  Stock Market. Romanian Journal of Economic Forecasting , 4 (2019), 33 – 46.
Lento, C., & Gradojevic, N. (2021). S&P 500 Index Price Spillovers around the COVID-19 Market  Meltdown. Journal  of  Risk  and  Financial  Management , 14 (7),  330. https://doi.org/10.3390/jrfm14070330 Liu,  H.,  Manzoor,  A.,  Wang,  C.,  Zhang,  L.,  &  Manzoor,  Z.  (2020).  The  COVID-19 outbreak  and  affected  countries  stock  markets  response. International  Journal  of
FINANCE: a Research Journal on Islamic Finance Vol.07 No. 02 Desember 2021 http//jurnal.radenfatah.ac.id/index.php/i-finance Achmad Jufri, Slamet Haryono ……… Covid-19 dan Indeks Saham Syariah di Asia
Environmental Research and Public Health , 17 (8). https://doi.org/10.3390/IJERPH17082800 Macheel, T., & Stevens, P. (2021). Dow Tumbles 700 Points for its Worst Drop since October as Investors Fear a Covid Resurgence . Www.Cnbc.Com. https://www.cnbc.com/2021/07/18/stock-market-futures-open-to-close-news.html Marçal, E. F., Prince, D. de, Zimmermann, B., Merlin, G., & Simões, O. (2020). Assessing Global Economic Activity Linkages: The Role Played by United States, Germany and China. EconomiA , 21 (1), 38 – 56. https://doi.org/10.1016/j.econ.2020.01.001 Mazur, M., Dang, M., & Vega, M. (2020). COVID-19 and March 2020 Stock Market Crash. Evidence from S&amp;P1500. SSRN Electronic Journal . https://doi.org/10.2139/SSRN.3586603 McKibbin, W., & Vines, D. (2020). Global macroeconomic cooperation in response to the COVID-19 pandemic: A roadmap for the G20 and the IMF. Oxford Review of Economic Policy , 36 , S297 – S337. https://doi.org/10.1093/oxrep/graa032 Mustafa, H. M. (2020). The impact of some macroeconomic variables on the general index of the Iraq Stock Exchange Duration (2005-2018): an applied study. Academic Journal of Nawroz University , 9 (4), 105 – 116. https://doi.org/https://doi.org/10.25007/ajnu.v9n4a917
Nguyen,  T.  N.,  Nguyen,  D.  T.,  &  Nguyen,  V.  N.  (2020).  The  impacts  of  oil  price  and exchange  rate  on  Vietnamese  stock  market. Journal  of  Asian  Finance,  Economics  and Business , 7 (8), 143 – 150. https://doi.org/10.13106/JAFEB.2020.VOL7.NO8.143 Ningsih,  M.  A.  (2020).  Pengaruh  Inflasi,  Suku  Bunga  dan  Nilai  Tukar  Terhadap  Harga Saham. Journal of Chemical Information and Modeling , 53 (9), 1689 – 1699. O ’ Donnell, N., Shannon, D., & Sheehan, B. (2021). Immune or at-risk? Stock markets and the  significance  of  the  COVID-19  pandemic. Journal  of  Behavioral  and  Experimental Finance , 30 , 100477. https://doi.org/10.1016/j.jbef.2021.100477
Panjaitan,  Y.,  &  Novel,  R.  (2021).  Volatility  Spillover  Among  Asian  Developed  Stock Markets to Indonesia Stock Market During Pandemic Covid-19. Jurnal Keuangan Dan Perbankan , 25 (2), 342 – 354. https://doi.org/10.26905/jkdp.v25i2.5532 Pesaran,  M.  H.,  Shin,  Y.,  &  Smith,  R.  J.  (2001).  Bounds  Testing  Approaches  To  The Analysis Of Level Relationships. Journal of Applied Econometrics , 16 , 289 – 326. Rahmayani,  D.,  &  Oktavilia,  S.  (2021).  Does  the  Covid-19  Pandemic  Affect  the  Stock Market  in  Indonesia? Jurnal  Ilmu  Sosial  Dan  Ilmu  Politik , 24 (1),  33 – 47. https://doi.org/10.22146/JSP.56432
Robiyanto,  R.,  Santoso,  M.  A.,  Atahau,  A.  D.  R.,  &  Harijono,  H.  (2019).  The  Indonesia Stock  Exchange  and  its  Dynamics:  An  Analysis  of  The  Effect  of  Macroeconomic Variables. Montenegrin Journal of Economics , 15 (4), 59 – 73. https://doi.org/10.14254/1800-5845/2019.15-4.5 Rusmita,  S.  A.,  &  Swastika,  P.  (2021).  Do  Islamic  Stock  Indexes  Integrated  with Conventional  Stock  Indexes?:  Evidence  from  Indonesia  and  Malaysia. Asian Management And Business Review … , 1 (1), 57 – 67. https://doi.org/10.20885/AMBR.vol1.iss1.art6
Ryu,  D.,  Ryu,  D.,  &  Yang,  H.  (2020).  Investor  Sentiment,  Market  Competition,  and Financial Crisis: Evidence from the Korean Stock Market. Emerging Markets Finance and Trade , 56 (8), 1804 – 1816. https://doi.org/10.1080/1540496X.2019.1675152
Saidi, L. O., Muthalib, A. A., Adam, P., Rumbia, W. A., & Sani, L. O. A. (2021). Exchange rate,  exchange  rate  volatility  and  stock  prices:  An  analysis  of  the  symmetric  and
Achmad Jufri, Slamet Haryono ……… Covid-19 dan Indeks Saham Syariah di Asia
asymmetric  effect  using  ardl  and  nardl  models. Australasian  Accounting,  Business  and Finance Journal , 15 (4), 179 – 190. https://doi.org/10.14453/aabfj.v15i4.11 Saleem, A., Bárczi, J., & Sági, J. (2021). COVID-19 and Islamic Stock Index: Evidence of Market  Behavior  and  Volatility  Persistence. Journal  of  Risk  and  Financial  Management , 14 (8), 389. https://doi.org/10.3390/jrfm14080389 Saraswati,  H.  (2020).  Dampak  Pandemi  Covid-19  Terhadap  Pasar  Saham  Di  Indonesia. Jurnal Riset Akuntansi & Keuangan Dewantara , 3 (2), 153 – 163. http://ejournal.stiedewantara.ac.id/index.php/JAD/issue/view/54
Sari,  L.  K.,  Achsani,  N.  A.,  &  Sartono,  B.  (2017).  Volatility  Transmission  of  the  Main Global  Stock  Return  Towards  Indonesia. Bulletin  of  Monetary  Economics  and  Banking ,
20 (2), 229 – 254.
Sattar,  A.,  Felix,  E.,  &  Fahad,  M.  (2020).  The  Response  of  Financial  Market  Indices  to Covid-19 Pandemic. Financial Studies , 3 . Sekaran, U. (2019). Metode Penelitian Untuk Bisnis (Kedua). Salemba Empat.
Sharma, G. D., Tiwari, A. K., Jain, M., Yadav, A., & Erkut, B. (2021). Unconditional and conditional  analysis  between  covid-19  cases,  temperature,  exchange  rate  and  stock markets  using  wavelet  coherence  and  wavelet  partial  coherence  approaches. Heliyon ,
7 (2), e06181. https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2021.e06181 Sumani, S., & Saadah, S. (2019). Watch Your Neighbor: A Volatility Spillover in ASEAN-5 Stock Exchange. Binus Business Review , 10 (1), 59 – 65. https://doi.org/10.21512/bbr.v10i1.5400
Syahri,  A.,  &  Robiyanto,  R.  (2020).  The  correlation  of  gold,  exchange  rate,  and  stock market on Covid-19 pandemic period. Jurnal Keuangan Dan Perbankan , 24 (3), 350 – 362.
https://doi.org/10.26905/jkdp.v24i3.4621 Tambunan,  D.  (2020).  Investasi  Saham  di  Masa  Pandemi  COVID-19. Widya  Cipta:  Jurnal Sekretari Dan Manajemen , 4 (2), 117 – 123. https://doi.org/10.31294/widyacipta.v4i2.8564
Topcu, M., & Gulal, O. S. (2020). The Impact of COVID-19 on Emerging Stock Markets. Finance Research Letters , 36 , 101691. https://doi.org/10.1016/j.frl.2020.101691
Wang,  Q.,  &  Han,  X.  (2021).  Spillover  effects  of  the  United  States  economic  slowdown induced  by  COVID-19  pandemic  on  energy,  economy,  and  environment  in  other countries. Environmental Research , 196 (February), 110936. https://doi.org/10.1016/j.envres.2021.110936
Widarjono, A. (2018). Ekonometrika: Pengantar dan Aplikasinya (Kelima). UPP STIM YKPN. Yan, B., Stuart, L., Tu, A., & Zhang, Q. (2020). Analysis of the Effect of COVID-19 on the Stock Market and Investing Strategies.
SSRN Electronic Journal . https://doi.org/10.2139/SSRN.3563380 Yan,  C.  (2020).  COVID-19  Outbreak  and  Stock  Prices:  Evidence  from  China. SSRN
Electronic Journal . https://doi.org/10.2139/SSRN.3574374 Yeyati,  E.  L.,  &  Filippini,  F.  (2021).  Social  and  Economic  Impact  of  Covid-19. Global Economy and Development Program at Brookings . Youssef,  M.,  Mokni,  K.,  &  Ajmi,  A.  N.  (2021).  Dynamic  Connectedness  Between  Stock Markets  in  the  Presence  of  the  COVID-19  Pandemic:  Does  Economic  Policy Uncertainty  Matter? Financial  Innovation , 7 (1).  https://doi.org/10.1186/s40854-021- 00227-3