## ANALISIS INTEGRASI PASAR MODAL KAWASAN ASIA-PASIFIK (APEC): IMPLIKASI DIVERSIFIKASI INTERNATIONAL
Citra Putri Subhi

## Fitriyah
Fakultas Ekonomi Universitas Islam Negeri Maulana Malik Ibrahim Malang Jl. Gajayana No. 50 Malang Email: citraputrisubhi@gmail.com
Abstract: The purpose of this study was to determine the presence of capital market integration in the Asia Pacific region which has implications for portfolio diversification opportunities internationally. This study uses quantitative methods to the analysis of the model using VECM (Vector Error correction model) with a stationary test level level , different stationary , cointegration and correlation . The population is the entire country in the Asia -Pacific (APEC) which has a capital markets while the sample is 10 APEC countries which include U.S. state (^ DJIA), Australia (^AORD), HongKong (^HSI), Japan (^ N225), Singapore (^ STI), Singapore (^ KS11 ), New Zeland (^ NZ50),  Indonesia (^ JKSE),  Malaysia (^ KLSE), Chinese (^ SSEC) . The results of these studies demonstrate that there are capital market integration in the Australian state of capital market (^ AORD)- Malaysia (^ KLSE) and Hong Kong (^ HSI )-South Korea (^ KS11) and there are opportunities in the area of portfolio diversification proficiency level shows that there are 20 pairs market index has a negative correlation coefficient.
Keywords: APEC, market capitalization, integration, cointegration
Kegiatan ekonomi di dunia saat ini menjadi semakin berkait dan bergantung satu sama lain. Hampir tidak ada negara yang tidak mempunyai interaksi dengan dunia luar. Interaksi kegiatan ekonomi tersebut baik menyangkut  kegiatan  sektor  rill  maupun  sektor keuangan.  Pasar  modal  merupakan  tongak  penting dalam perekonomian dunia. Banyak industri dan peru- sahaan yang mengunakan institusi ini sebagai media untuk memperkuat posisi keuangannya. Dalam per- kembangannya, saat ini bukan hanya negara-negara industri barat yang mempunyai pasar modal, negara- negara  sedang  berkembangpun  banyak  yang  mem- punyai  pasar  modal  sehingga  terbentuklah  pasar modal  international.  Dengan  adanya  pasar  modal international, para pemodal bisa melakukan investasi di berbagai negara (Investasi Intenational). (Husnan, 1998:220).
Menurut  Tandelilin  (2010:508)  Diversifikasi internasional  memberikan  manfaat  lebih  besar  bagi investor dibanding hanya berinvestasi pada pasar lokal. Dalam jangka panjang, kontribusi return melalui diver- sifikasi  internasional  yang  diperoleh  investor  akan lebih tinggi dibanding investasi investasi yang hanya dilakukan pada pasar modal lokal. Dengan melakukan
diversifikasi internasional, investor akan memperoleh manfaat pengurangan resiko pada tingkat keuntungan tertentu.  Besarnya  manfaat  yang  akan  diperoleh investor akan sangat tergantung dari koefisien korelasi, resiko dan tingkat return di masing-masing pasar modal tersebut.
Konsep  diversifikasi  berawal  dari  disertasi Markowitz  pada  1952.  Markowitz  menurunkan manfaat utama diversifikasi secara kuantitatif dengan mengunakan  portofolio  yang  terdiri  atas  dua  aset berisiko.Dengan  matematika  sederhana,  Markowitz berhasil membuktikan bahwa risiko portofolio dapat menjadi  minimum,  jika  kedua  asset  tersebut mempunyai koefisien korelasi negatif sempurna, yaitu negatif  (www.m.sindonews.com).  Sehingga  dapat dijelaskan  bahwa Diversifikasimerupakan  sebuah strategi  investasi  dengan  menempatkan  dana  dalam berbagai  instrument  investasi  dengan  tingkat  risiko dan potensi keuntungan yang berbeda, atau strategi ini biasa disebut dengan alokasi aset (asset allocation). (www.  Ekonomi.kabo)
Asia-Pasifik  Economic  Cooperation (APEC) atau  Kerjasama  Ekonomi  Asia  Pasifik  merupakan forum  kerjasama  yang  bertujuan  mengukuhkan
pertumbuhan  ekonomi  dan  mempererat  komunitas negara-negara APEC (www.ikrcs.or.id). APEC men- jadi tumpuan, harapan dan keinginan untuk mencipta- kan iklim kondusif bagi kerja sama antara berbagai kekuatan ekonomi di kawasan yang akhirnya diharap- kan dapat membangun integrasi ekonomi yang meng- untungkan  menuju  kesejahteraan  dan  kemakmuran kawasan. (Winarno, 2008:21).
Di antara 21 negara anggota APEC hampir selu- ruhnya mempunyai pasar modal. Diantaranya terda- pat negara negara yang memiliki bursa lebih dari satu. Di  dalam  perkembangannya,  saat  ini  terdapat  11 indeks dari bursa kawasan Asia Pasifik yang masih bertahan dalam kategori Major World Indices (Indeks Papan  utama),  beberapa  di  antaranya  merupakan indeks dari bursa Negara anggota APEC.
dari invetor asing untuk mengembangkan ekonomi di wilayah domestik.
Hendrawan & Gustyana (2011), menguji keter- kaitan antar bursa saham Asia yang terdiri dari bursa saham Jakarta Composite (^JKSE)-Indonesia, KLSE Composite (^KLSE)-Malaysia, Thailand Composite Index (^SET). Philipines Composite Index (^PSEI)- Philipina. Straits Times (^STI)-Singapura, Nikkei 225 (^N225)-Jepang,Hang Seng (^HSI)-Hongkong,Seoul Composite (^KS11)-Korea Selatan, Shanghai Com- posite  (^SSEC)-Cina  dengan  mengunakan  data periode  Januari  tahun  2000  sampai  dengan  januari 2010.  Metode  yang  digunakan  adalah  metode Johansen  yaitu multivariate  cointegration dan bivariate  cointegration .  Hasil  penelitian  ini  mem- buktikan bahwa terdapat integrasi dalam keseimbang- an  jangka  panjang  (kointegrasi)  pada  bursa  saham Asia periode Januari 2000–Januari 2010.
Nurhayati (2010), menguji integrasi pasar modal di kawasan ASEAN yaitu negara Indonesia, Malaysia, Philiphina, Singapura, Thailand dengan mengunakan data time  series bulanan  Indeks  Harga  Saham Gabungan masing masing bursa efek di kelima Negara dari  bulan  juli  1997  sampai  maret  2010.Pengujian dalam penelitian ini adalah uji deteksi stasioneritas, uji kointegrasi, uji kointegrasi johansen dan uji koin- tegrasi  berbasis ARDL.Hasil  penelitian  ini  menun- jukkan  dalam  jangka  pendek  integrasi  pasar  modal tidak terjadi ditunjukan dengan data tidak stasioneritas pada  tingkat  level.  Dalam  jangka  panjang  terjadi integrasi pasar modal (kointegrasi), walaupun tidak sepenuhnya.Ditunjukan dengan terdapat satu vector dalam uji kointegrasi Johansen. Selanjutnya dengan mengunakan  uji  kointegrasi  pendekatan ARDL  ter- bukti bahwa pasar modal Indonesia dipengarui pasar modal  negara-negara  ASEAN  yang  lain  secara signifikan  sedangkan  pasar  modal  Indonesia  tidak mempunyai pengaruh yang signifikan terhadap pasar modal negara-negara lain. Ini dapat diartikan bahwa pasar modal Indonesia ada pada posisi rentan, mudah terpengaruh oleh gejolak pasar modal yang terjadi di negara-negara  lain  khususnya  dalam  satu  kawasa ASEAN.
Endri (2009), menguji integrasi pasar saham di Negara Negara kawasan ASEAN-5 yaitu Indonesia, Malaysia,  Singapura,  Thailand  plus  China  dengan mengunakan data indeks harga saham harian selama periode 2 Januari 2003 sampai 31 Desember 2009. Hasil penelitian ini menunjukan bahwa derajat inte- grasi baik pasar saham negara-negara ASEAN-5 saja
Tabel 1. Bursa Asia Pasifik ”Major World Indices”
Sumber: http:// yahoo.finance.com/2013 diakses 30 september
2013 No  Nama
Simbol Negara 1 All Ordinaries AORD Australia 2 Shanghai Composite SSEC Cina 3 Hang Seng HIS Hongko ng 4 BSE 30 BSESN  India 5 Jakarta Composite JK SE Indonesia 6 KLSE Composite KLSE Malaysia 7 Nikkei 225 N225 Jepang 8 NZSE 50 NZ50 New Zeland 9 Straits Times STI Singapura 10 Seoul Compo site KS11 Korea Selatan 11 Taiwan Weighted TWII Taiwan
Pada  tabel  1  atas  kita  dapat  melihat  bahwa  9 (Sembilan) pasar modal negara anggota Asia-Pasifik (APEC) masuk dalam kategori major world indices (indeks papan utama) di kawasan Asia-Pasifik yang beberapa  diantaranya  merupakan  negara  berkem- bang.  Berdasarkan  hal  tersebut  dan  dengan  adanya penetapan sasaran perdagangan bebas dan investasi untuk negara berkembang 2020 sebagai wujud liberali- sasi perdagangan dan investasi yang merupakan salah satu pilar  dalam kunci  pencapaian tujuannya.Maka mengetahui hubungan antar variabel Indeks sebagai respon liberalisasi perdagangan dan investasi merupa- kan  hal  yang  menarik  untuk  diketahui  dan  dengan mengetahui hubungan antar variabel indeks merupa- kan faktor pendukung dalam pengambilan keputusan melakukan portofolio diversifikasi international. Porto- folio  diversifikasi  International  akan  memberikan peluang  bagi  investor  domestik  untuk  melakukan diversifikasi investasi ke negara asing dan memberikan peluang bagi investor domestik untuk menerima modal
maupun ASEAN-5 plus China masih rendah, dimana hanya terdapat satu vektor yang terkointegrasi secara signifikan. Analisis pergerakan bersama jangka pan- jang (kointegrasi) membawa implikasi penting terha- dap pengelolahan portofolio international dan diversi- fikasi risiko.
Berdasarkan gap research di atas maka peneli- tian ini bertujuan untuk menganalisis Integrasi pasar modal pada kawasan Asia-Pasifik (APEC) dan meng- analisis  potensi  pasar  modal  kawasan  Asia-Pasifik (APEC) sebagai alternatif portofolio diversifikasi.

## METODE

## Desain  Penelitian
Penelitian ini adalah penelitian kuantitatifuntuk mengetahui  integrasi market  index pada  kawasan Asia-Pasifik  (APEC)  pengukurannya  mengunakan angka  dan  analisis  datanya  mengunakan  prosedur statistik. Populasi dalam penelitian ini adalah seluruh negara  anggota  APEC  ( Asia-Pasifik  Economic Cooperation) yang  memiliki  pasar  modal.  Dalam penelitian ini teknik yang digunakan adalah Nonpro- bability  Sampling dengan Sampling  Purposive . Adapun kriteria penentuan sampel dalam penelitian ini adalah negara yang memiliki Indeks Pasar dengan kriteria kapitalisasi pasar pada negara tersebut, negara yang  memiliki  Indeks pasar  yang  mempublikasikan Historical  pricenya pada  tahun  2009–2013  dan memiliki data yang lengkap sesuai yang dibutuhkan dalam penelitian. Dari kriteria tersebut maka sampel dalam  penelitian  ini  sejumlah  11  dengan  rincian sebagai berikut:
masing  diambil  dari  situs  yang  beralamat  di  www. Yahoo-finance.com

## Metode  Analisis
Di dalam penelitian ini model analisis yang diguna- kan adalah model analisis VECM yang mengadopsi dari model analisis VAR. Sims dalam (Regowo,2008: 28)  berpendapat  pada  model  analisis  ini  variabel- variabelnya diberlakukan sama sehingga tidak ada lagi variabel endogen dan eksogennya. Dalam pengolahan data nya digunakan software EViews 4.1
Menurut Ajija, dkk. (2011:163) VECM ( Vector Error  Corection  Model )  merupakan  suatu  model analisis  ekonometrika  yang  dapat  digunakan  untuk mengetahui  tingkah  laku  jangka  pendek  dari  suatu variabel terhadap jangka panjangnya, akibat adanya shock  yang  permanen.
Asumsi yang harus dipenuhi dalam analisis VECM adalah  semua  variabel  indenpenden  harus  bersifat stasioner. Uji kestasioneran data dapat dilakukan me- lalui pengujian terhadap ada tidaknya unit root dalam variabel dengan uji Augmented Dickey Fuller (ADF). Langkah-langkah VECM ( Vector Error Corec- tion Model ) meliputi: Uji stasionertitas Data, Penen- tuan Lag Length, Uji Kausalitas Granger, Uji Koin- tegrasi,  Estimasi  VECM  ( Vector  Error  Corection Model ),  IRF,  Variance  Decomposite.

## Uji  Stasioneritas  Data  dan  Derajat  Integrasi
Gujarati (2003:817) menjelaskan bentuk persa- maan uji stasioner dengan analisis ADF dalam persa- maan berikut:
Sumber: http:// yahoo.finance.com
Tabel 2. Daftar Sampel Penelitian
No Negara Indeks Simbol 1 Amerika Dow Jones Industrial Average Stock DJIA 2 Australia All Ordinaries AORD 3 Hongkong Hang Seng HSI 4 Jepang Nikkei 225 N225 5 Singapura Straits T imes STI 6 Korea Selatan KOSPI Co mposite Indeks KS1 1 7 New Zeland NZX 50 NZ50 8 Indonesia Jakarta Comp osite JKSE 9 Malaysia FTSE Bursa Malaysia KLCI KLSE 10 Cina Shanghai Composite SSEC
Data  yang  dipergunakan  dalam  penelitian  ini adalah  data  sekunder  yang  berupa  indeks  harga saham penutupan bulanan untuk 10 (sepuluh) negara anggota APEC selama periode Januari 2009 sampai desember  2013.  Data  indeks  harga  saham  masing
Di mana: Y t = Bentuk  dari first  difference  o = Intersep
∆ Y t = α o + γ Y t-1 + β t ∑ ∆ =1 Y t-i+1 + t

## Y = Variabel yang diuji stasioneritasnya
P = Panjang lag yang digunakan dalam model  = Error  term
Dalam persamaan tersebut, kita ketahui bahwa H 0 menunjukan adanya unit root dan H t menunjukan kondisi tidak adanya unit root. Jika dalam uji stasio- neritas  ini  menunjukan  nilai  ADF statistik yang  lebih besar  daripada Mackinnon  critical  value, maka dapat diketahui bahwa data tersebut stasioner karena tidak  mengandung  unit  root.  Sebaliknya  jikanilai ADF statistik yang  lebih  kecil  daripada Mackinnon critical value, maka dapat disimpulkan data tersebut tidak stasioner pada derajat level. Dengan demikian, differencing data untuk memperoleh data yang stasio- ner  pada  derajat  yang  sama  di first  different I  (1) harus dilakukan, yaitu dengan mengurangi data terse- but dengan data periode sebelumnya.
Berdasarkan analisis ADF di atas, maka persa- maan uji stasioner yang digunakan dalam penelitian ini sebagai berikut:
1. t 1 i - t 11 1 t 1 - t o DJIA ε DJIA β γDJIA α Y       
   p i 2. t 1 i - t 11 1 t 1 - t o AORD ε AORD β γAORD α Y          i 3. t 1 i - t 11 1 t 1 - t o HSI ε HSI β γHSI α Y          i 4. t 1 i - t 11 1 t 1 - t o N225 ε 225 N β γ225 α Y          i 5. t 1 i - t 11 1 t 1 - t o STI ε STI β γSTI α Y          i 6. t 1 i - t 11 1 t 1 - t o KS11 ε 11 KS β γKS11 α Y       
  i 7. t 1 i - t 11 1 t 1 - t o NZ50 ε 50 NZ β γNZ50 α Y          i 8. t 1 i - t 11 1 t 1 - t o JKSE ε JKSE β γJKSE α Y          i 9. t 1 i - t 11 1 t 1 - t o KLSE ε KLSE β γKLSE α Y          i 10. t 1 i - t 11 1 t 1 - t o SSEC ε SSEC β γSSEC α Y          i
Di mana:
Y DJIA ,  Y AORD ,  Y HSI ,  Y N225 ,  Y STI ,  Y KS11 ,  Y NZ50 ,  Y JKSE , Y KLSE , Y SSEC adalah  Bentuk  dari  first  difference  o =  Intersep DJIA, AORD, HSI, N225, STI, KS11, NZ50, JKSE, KLSE, SSEC adalah Variabel yang diuji stasioneritas- nya P=11 adalah Panjang lag yang digunakan dalam model  = Error term

## Penentuan  Lag  Lenght
Menurut Ajija, dkk. (2011:163) Salah satu perma- salahan  yang  terjadi  dalam  uji  stasioneritas  adalah penentuan lag optimal . Selanjutnya, untuk mengetahui
jumlah lag optimal yang digunakan dalam uji stasio- neritas, berikut adalah kriteria yang digunakan.
Akaike Information Criterion (AIC): -2 ( T 1 ) +2 ( k + T )
Schwarz Information Criterion (SIC): -2 ( T 1 ) + k   T T log
Hannan Quinn Information Criterion (HQ): -2 ( T 1 )
+ 2 k log   T T log
Di mana:
1 = Nilai fungsi log likelihood yang sama jumlah-
nya dengan - T 1 (1+log(2  ) + log ( T ' "   ); ' "   T = Jumlah Observasi
k = Parameter yang diestimasi
Untuk mengetahui jumlah lag optimal yang digu- nakan  dalam  uji  stasioneritas  dalam  penelitian  ini adalah:
• Akaike Information Criterion (AIC): -2 ( 10 1 )  + 2 ( DJIA, AORD, HSI, N225, STI, KS11, NZ50,
JKSE,  KLSE,  SSEC + 10 )
• SchwarzInformation  Criterion (SIC):  -2  ( 10 1 )  + DJIA,  AORD,  HSI,  N225,  STI,  KS11,  NZ50,
JKSE,  KLSE, SSEC  
10 10 log
• Hannan  Quinn  Information  Criterion (HQ):
-2 ( 10 1 ) + 2 DJIA, AORD, HSI, N225, STI, KS11,
NZ50, JKSE, KLSE, SSEC log  
10 10 log
Di mana: 1 = Nilai fungsi log likelihood yang sama jumlahnya dengan - T 1 (1+log(2  ) + log ( T ' "   )); ' "   10 = Jumlah Observasi DJIA, AORD, HSI, N225, STI, KS11, NZ50, JKSE, KLSE, SSEC = Parameter yang diestimasi Dalam  penentuan lag  optimal dengan  meng- gunakan kriteria informasi tersebut, kita pilih/tentukan kriteria  yang  mempunyai Final  Prediction  Error Correction (FPE)  atau  jumlah  dari AIC,  SIC,  HQ yang paling kecil diantara berbagai lag diajukan.

## Uji  Kausalitas  Granger
Dalam penelitian ini, uji kausalitas Granger digu- nakan untuk melihat arah hubungan diantara variabel- variabel DJIA, AORD, HSI, N225, STI, KS11, NZ50, JKSE, KLSE, SSEC. Dalam uji Kausalitas Granger menunjukan nilai probabilitas F-statistik <  = 10%,
5%, 1% maka, terdapat hubungan mempengarui. Jika sebaliknya probabilitas F-statistik >  = 10%, 5%, 1% maka, tidak terdapat hubungan mempengaruhi.

## Uji  Kointegrasi
Menurut Ajija, dkk. (2011:163) Salah satu pen- dekatan yang dapat digunakan dalam uji kointegrasi (hubungan  keseimbangan  jangka  panjang)  adalah metode  johansen.  Uji  Kointegrasi  metode  johansen dapat dianalisis melalui metode VAR dengan opdo P yang ditunjukan melalui persamaan:
y t = Ay t-1 + ………+A p y t-p +B  t + t  di mana : y t = vektor- k pada  variabel-variabel  yang  tidak stasioner
 t = vektor- d pada variabel deterministik
t  = vektor inovasi Selanjutnya, persamaan tersebut dapat ditulis kembali menjadi
t t 1 1 1 t t B π y Y            p t Dalam pengujian kointegrasi ada atau tidaknya keseimbangan jangka panjang antar variabel diidentifi- kasi dengan cara membandingkan antara nilai estimasi trace  statistic dan maximum  eigen  value dengan nilai kritisnya ( critical value ) dengan signifikansi 1%, 5%. Apabila nilai estimasi trace statistic dan maxi- mum eigen value lebih besar daripada nilai kritisnya pada signifikansi 1%, 5%, maka menunjukkan bahwa vektor  kointegrasi  pada  tingkat  signifikan  1%,  5%. Namun, apabila nilai estimasi trace statistic dan maxi- mum eigen value lebih kecil daripada nilai kritisnya maka  dapat  dikatakan  bahwa  tidak  terdapat  vektor kointegrasi. (Santosa, 2013:85)
Estimasi VECM  (Vector  Error  Corection  Model)
Menurut Ajija, dkk. (2011:163) Perilaku dinamis dari  model  VEC  dapat  dilihat  melalui  respons  dari setiap variabel endogen terhadap kejutan pada variabel tersebut maupun terhadap variabel endogen lainnya. Ada dua cara untuk dapat melihat karakteristik dina- mis model VEC, yaitu dengan melalui IRF function dan variance decomposition.
Persamaan VECM ( Vector Error Corection Model ) dalam penelitian ini sebagai berikut:
 X= DJIA,  AORD,  HSI,  N225,  STI,  KS11,  NZ50,
JKSE, KLSE, SSEC + '  X t-1 +
t i - t 1 ε X      i k i Di mana:
i  = koefisien matriks (  x  );j = 1,….., k
DJIA, AORD, HSI, N225, STI, KS11, NZ50, JKSE, KLSE, SSEC = matriks ( px1) yang meliputi seluruh komponen determinan dalam sistem.
 = matriks ( pxr );0 <r<p dan r merupakan jumlah kombinasi  linear  elemen  Xt  yang  hanya  dipengarui oleh shock transistor.
 ’  X t-1 = error correction term, yaitu jumlah pemberat pembalik rata-rata pada vector kointegrasi pada data ke t-1
 = matriks dari koefisien error correction Dalam  estimasi  VECM  untuk  melihat  apakah terdapat hubungan jangka panjang atau jangka pendek dengan  melihat  perbandingan  nilai t -statistik  hasil estimasi  terhadap  nilai t -tabel.  Jika t -statistik  lebih besar  daripada  nilai t -tabel,  maka  dapat  dikatakan bahwa terdapat hubungan jangka panjang atau jangka pendek  (Ajija,  dkk.,  2011:163). Adanya  hubungan jangka panjang atau pendek menunjukan bahwa varia- bel indenpenden mempengarui variabel dependennya. (Santosa, 2013:86)

## HASIL  DAN  PEMBAHASAN

## Hasil
Deteksi Stasioneritas Data dan Uji Derajat Integrasi
*Sumber: Hasil pengolahan data Eviews

## Tabel 3. Hasil Uji Stasioneritas: Tingkat Level
No Aug mented Dickey-Fuller test Statistic t-Statistic Prob.* 1. ^DJIA (Amerika) -2.147533 0.5091 2. ^AORD (Australia) -2.796690 0.2043 3. ^HSI (Hongkong) -2.985407 0.1450 4. ^N225 (Jepang) -0.245131 0.9905 5. ^STI (Singapura) -2.788201 0.2074 6. ^KS11 (Korea Selatan) -1.205416 0.9001 7. ^NZ50 (New zeland) -1.390121 0.8538 8. ^JKSE (Indonesia) -2.449622 0.3513 9. ^KLSE (Malaysia) -2.860879 0.1825 10. ^ SSEC (Cina) -4.110766 0.0103 Test Critical values : 1%   level 5%   level 10% level -4.121303 -3.487845 -3.172314
Dari hasil pengujian tersebut di atas, dapat dike- tahui  bahwa  Nilai ADF statistik pada market  index 10 negara anggota APEC lebih kecil daripada Mackinnon critical value (1%,5% dan 10%) dan nilai probabi- litasnya lebih besar dari  =1%,  =5%, atau  =10%. Artinya bahwa10 market index APEC tidak stasioner pada  derajat  level.  Hal  ini  berarti market  index disepuluh  negara  negara  anggota APEC  memiliki kemungkinan  terintegrasi  (mempunyai  hubungan jangka panjang). Untuk mengetahui derajat integrasi

## Uyunur Rochmawati Miladiyah, Slamet
pada data tersebut perludilakukan pengujian lanjutkan dengan  tes  yang  kedua  (tes  derajat  integrasi):  1st Different  -  Trent  &Intercept.
Dari  hasil  analisis  data  tingkat  1st  Different  - Trent  &  Intercept  indeks  pasar  10  negara  anggota APEC diperoleh nilai ADF statistik , Mackinnon critical value dan  nilai  probabilitas  untuk  masing-masing variabel seperti yang tercantum pada tabel berikut.
penelitian ini lag optimal yang digunakan adalag lag 1. Pemilihan ini berdasarkan Reimers (1992) dalam Tim studi tentang analisis hubungan kointegrasi dan kausalitas serta hubungan dinamis antara aliran modal Asing, perubahan nilai tukar dan pergerakan IHSG di  pasar  modal  Indonesia,  menemukan  bahwa  SC berjalan  baik  menemukan  bahwa  SC  berjalan  baik dalam lag yang optimal pada penentuan lag optimal uji  kausalitas  granger.  sehingga lag  optimal yang direkomendasikan dalam pengujian kausalitas granger adalah lag 1.

## Uji  Kausalitas  Granger
Dari hasil uji Kausalitas Granger pada indek pasar 10 negara anggota APEC yang berjumlah 65 market index berpasangan menunjukan secara berpasangan tidak terdapat market  index yang  menunjukan  nilai probabilitas F-statistik <  = 10%, 5%, 1%. Sehingga dapat dikatakan bahwa tidak terdapat hubungan saling mempengarui  diantara market  index dalam  derajat level (jangka pendek).

## Uji  Derajat  Kointegrasi
Hasil  analisis  data  uji  derajat  kointegrasi  pada 10 market  index Negara APEC  di  tunjukan  pada tabel berikut.
Tabel 4. Hasil Uji Stasioneritas: Tingkat First Difference
*Sumber: Hasil pengolahan data Eviews
No Aug mented Dickey-
Fuller test Statistic t-Statistic Prob.* 1. ^DJIA (Amerika) -7.3036 50 0.0000 2. ^AORD (Australia) -8.6501 84 0.0000 3. ^HSI (Hongkong) -8.1639 01 0.0000 4. ^N225 (Jepang) -6.9800 58 0.0000 5. ^ST I (Singapura) -6.0676 31 0.0000 6. ^KS11 (Korea Selatan) -7.3736 83 0.0000 7. ^NZ50 (New zeland) -5.8772 28 0.0000 8. ^JKSE (Indonesia) -5.0151 77 0.0008 9. ^KLSE (Malaysia) -8.3668 16 0.0000 10. ^ SSEC (Cina) -8.0499 83 0.0000 Test Critical values : 1%   level 5%   level 10% level -4.1273 38 -3.4906 62 -3.1739 43
Dari hasil pengolahan data pada tabel 4, dapat diketahui bahwa 10 market index APEC telah stasio- ner pada tingkat first difference. Hal ini berarti mar- ket  index di  sepuluh  negara  negara  anggota APEC terintegrasi  derajat  pertama  artinya  bahwa market index disepuluh negara negara anggota APEC mem- punyai hubungan jangka panjang.

## Uji  Lag  Lenght
Tabel 5. Hasil Pengujian Lag Lenght

## *Sumber: Hasil Pengolahan Data Eviews
Dari hasil pengolahan data pada 5 dapat dilihat bahwa dalam pengujian lag lenght pada indek pasar 10 negara anggota APEC. Tanda bintang terbanyak berada pada lag 4 dan SC berada pada lag 1. Pada
Tabel 6. Hasil Uji Kointegrasi Indeks Pasar Saham
Dari hasil uji kointegrasi 10 market index negara APEC pada  tabel 6  di atas,  terdapat 2  vektor yang mempunyai nilai trace statistic dan maximum eigen value lebih besar dari nilai kritisnya baik pada signifi- kan  1%  maupun  5%.  Hal  ini  menunjukan  bahwa terjadi  kointegrasi (hubungan  keseimbangan  jangka panjang) pada 10 market index Negara APEC.
Uji VECM (Vector Error Corection Model)
nilai t -tabel = 1% (1,296). Maka, terdapat hubungan jangka panjang. Artinya bahwa market index ^AORD (Australia)  dalam  jangka  panjang  mempengarui market  index ^KLSE  (Malaysia).  Ketiga,  nilai t - statistik antara market index ^AORD (Australia) dan ^N225(Jepang) sebesar 1.75546 yaitu lebih dari nilai t -tabel = 1% (1,296). Maka, terdapat hubungan jangka panjang.  Artinya  bahwa market  index ^AORD (Australia)  dalam  jangka  panjang  mempengarui market  index ^N225(Jepang).  Keempat,  nilai t - statistik antara market index ^HSI (Hongkong) dan ^KS11 (Korea Selatan) sebesar 3.67352 yaitu lebih dari nilai t -tabel = 1% (1,296). Maka, terdapat hubungan jangka panjang. Artinya bahwa market  index ^HSI (Hongkong)  dalam  jangka  panjang  mempengarui market  index ^KS11  (Korea  Selatan) Kelima,  nilai t -statistik  antara market  index ^KLSE (Malaysia) dan ^AORD (Australia) sebesar 2.03360 yaitu lebih dari nilai t -tabel = 1% (1,296). Maka,  terdapat  hubungan  jangka  panjang. Artinya bahwa market  index ^KLSE  (Malaysia)  dalam jangka panjang mempengarui market index ^AORD (Australia).  Keenam,  nilai t -statistik  antara market index ^KLSE  (Malaysia)  dan  ^HSI  (Hongkong) sebesar  1.87257  yaitu  lebih  dari  nilai t -tabel  =  1% (1,296).  Maka,  terdapat  hubungan  jangka  panjang. Artinya  bahwa market  index ^KLSE  (Malaysia) dalam  jangka  panjang  mempengarui market  index ^HSI  (Hongkong).  Ketujuh,  nilai t -statistik  antara market  index ^KS11  (Korea  Selatan)  dan  ^HSI (Hongkong) sebesar 1.54904 yaitu lebih dari nilai t - tabel = 1% (1,296). Maka, terdapat hubungan jangka panjang. Artinya bahwa market index ^KS11 (Korea Selatan) dalam jangka panjang mempengarui market index ^HSI  (Hongkong).
Kedelapan, nilai t -statistik antara market index ^KS11  (Korea  Selatan)  dan  ^SSEC  (Cina)  sebesar 1.50049 yaitu lebih dari nilai t -tabel = 1% (1,296). Maka,  terdapat  hubungan  jangka  panjang. Artinya bahwa market index ^KS11 (Korea Selatan) dalam jangka  panjang  mempengarui market  index ^SSEC (Cina).  Kesembilan,  nilai t -statistik  antara market index ^N225 (Jepang) dan ^KLSE (Malaysia) sebe- sar 1.60839 yaitu lebih dari nilai t -tabel = 1% (1,296). Maka,  terdapat  hubungan  jangka  panjang. Artinya bahwa market index ^N225 (Jepang)  dalam jangka panjang mempengarui market index ^KLSE (Malaysia) dan  kesepuluh,  nilai t -statistik  antara market  index ^SSEC (Cina) dan ^DJIA (Amerika) sebesar 1.60839 yaitu  lebih  dari  nilai t -tabel  =  1%  (1,296).  Maka, terdapat  hubungan  jangka  panjang. Artinya  bahwa
Sumber: Hasil pengolahan data Eviews
Tabel 7. Hasil Uji VECM (Nilai t-Statistik Lebih Besar daripada nilai t-tabel)
*Sumber: Hasil Pengolahan Data Eviews
No Market index t-statistik 1. AORD – JKSE 1.43941 2. AORD – KLSE 1.60570* 3. AORD – N2 25 1.75546 4. HSI – KS11 3.67352** 5. KLSE – AORD 2.03360* 6. KLSE – HSI 1.87257 7. KS11 – HSI 1.54904** 8. KS11 – SSEC 1.50049 9. N225 – KLSE 1.60839 10. SSEC – DJIA 1.83374
t tabel (n=58; ?? =0,1) =  1,296 (n=58; ?? =0,05) =  1,671 (n=58; ?? =0,01) = 2.390   
Dari  hasil  uji  VECM  di  atas  dapat  dihasilkan bahwa  terdapat  10  pasang market  index memiliki nilai t -statistik  lebih  besar  daripada  nilai t -tabelnya. Pada xxxx diatas menunjukan pertama, nilai t -statistik antara market index ^AORD(Australia) dan ^JKSE (Indonesia) sebesar 1.43941 yaitu lebih dari nilai t - tabel = 1% (1,296). Maka, terdapat hubungan jangka panjang.  Artinya  bahwa market  index ^AORD (Australia)  dalam  jangka  panjang  mempengarui market  index ^JKSE  (Indonesia).  Kedua,  nilai t - statistik antara market index ^AORD (Australia) dan ^KLSE (Malaysia) sebesar 1.60570 yaitu lebih dari
market index ^N225 (Jepang) dalam jangka panjang mempengarui market  index ^KLSE  (Malaysia).
Dalam estimasi VECM di atas, dapat kita bukti- kan  bahwa  pada  10 market  index negara  kawasan Asia Pasifik (APEC) terdapat 2 market index yang terintegrasi  (hubungan  saling  mempengarui)  dalam keseimbangan  jangka  panjang  yaitu market  index ^AORD (Australia) - ^KLSE (Malaysia) dan market index ^HSI  (Hongkong)  -  ^KS11  (Korea  Selatan). Artinya  bahwa  terjadi  integrasi  (hubungan  saling mempengarui) dalam keseimbangan jangka panjang pasar modal pada market index negara kawasan Asia Pasifik (APEC) pada periode Januari 2008 – Desember 2013 yaitu pada market index ^AORD (Australia) - ^KLSE  (Malaysia)  dan market  index ^HSI (Hongkong) - ^KS11(Korea Selatan).
Besarnya korelasi 10 market index negara kawasan Asia  Pasifik  (APEC)  pada  derajat integrasi  first different. Ditunjukkan pada tabel 8 di bawah ini:
Uji  Hipotesis  Implikasi  Diversifikasi  Interna- tional Pasar Modal Kawasan Asia-Pasifik (APEC)
Hasil perhitungan dalam penelitian ini menunjukan bahwa hasil analisis data dalam Uji VECM ( Vector Error  Corection  Model )  dari  90 market  index ber- pasangan hanya terdapat 2 market index berpasangan yang  memiliki  hubungan  jangka  panjang  maupun pendek. Hasil koefisien korelasi pada derajat integrasi- first different menunjukan bahwa terdapat 20 market index memiliki koefisien korelasi negatif Maka, dapat disimpulkan bahwa Ho ditolak. Artinya bahwa terdapat pasar modal di kawasan Asia-Pasifik (APEC) yang berpotensi sebagai alternatif portofolio diversifikasi.

## Pembahasan

## Integrasi Pasar Modal Kawasan Asia - Pasifik (APEC)
Dalam  pasar  modal  kawasan  Asia-Pasifik (APEC),  pengujian  integrasi  yang  telah  dilakukan
Tabel 8. Uji Koefisien Korelasi Negara Kawasan Asia Pasifik (APEC) pada Derajat Integrasi-First Different
Dari uji koefisien korelasinegara kawasan Asia Pasifik (APEC) pada derajat integrasi-first different pada  tabel  8  di  atas,  Menunjukkan  bahwa  secara berpasang pasangan terdapat 70 market index yang menunjukan koefisien korelasi positif dan 20 market index menujukan koefisien korelasi negatif.

## Uji  Hipotesisintegrasi  Pasar  Modal  Kawasan Asia–Pasifik  (APEC)
Hasil perhitungan dalam penelitian ini mengenai integrasi  pasar  modal  di  kawasan  Asia-Pasifik (APEC)  menunjukan  bahwa  pada  analisis  data  10 market  index stasioner  pada  derajat  different  dan terdapat 2 vektor dalam uji derajat kointegrasi. maka, dapat disimpulkan bahwa H O ditolak. Artinya bahwa terdapat integrasi jangka panjang pada pasar modal di  kawasan Asia-Pasifik  (APEC)
terhadap 10 market index yaituDow Jones Industrial Average  Stock  (^DJIA)-Amerika,  All  Ordinaries (^AORD)-Australia, Hang Seng (^HSI)-Hongkong, Nikkei  225  (^N225)-Jepang,  Straits  Times  (^STI)- Singapura,Seoul Composite (^KS11)-Korea selatan, NZSE 50 (^NZ50)-New Zeland, Jakarta Composite (^JKSE)-Indonesia,  KLSE  Composite  (^KLSE)- Malaysia, Shanghai Composite (^SSEC)-Cina, menun- jukkan  bahwa  pada  kawasan Asia  Pasifik  (APEC) terdapat integrasi pasar modal dalam jangka panjang (kointegrasi). Hubungan keseimbangan jangka panjang di dalam  10 market index APEC ditunjukan  dengan adanya 2 vektor yang terkointegrasi pada uji kointe- grasi johansen.Adapun penelitian terdahulu yang telah dilakukan oleh Hendrawan & Gustyana (2011) mem- buktikan  bahwa  terdapat  integrasi  jangka  panjang (kointegrasi)  pada  wilayah Asia  dengan  terdapat  5 vektor kointegrasi. Objek penelitian meliputi market
index Jakarta Composite (^JKSE)-Indonesia, KLSE Composite (^KLSE)-Malaysia, Thailand Composite Index (^SET). Philipines Composite Index (^PSEI)- Philipina.Straits Times (^STI)- Singapura, Nikkei 225 (^N225)-Jepang, Hang Seng (^HSI)- Hongkong,Seoul Composite (^KS11)-Korea selatan, Shanghai Composite (^SSEC)-Cina.
Dari hasil penelitian ini dapat di simpulkan bahwa Integrasi  pasar  modal  pada  kawasan  Asia-Pasifik pada  periode  Januari  2009  sampai  Desember  2013 terjadi pada 2 market index. pertama , terjadi integrasi (hubungan saling mempengaruhi) dalam keseimbangan jangka panjang antara market index negara Australia ^AORD dan market index negara Malaysia ^KLSE. Kedua ,  terjadi  integrasi  (hubungan  saling  mempe- ngaruhi) dalam keseimbangan jangka panjang antara market  index negara  Hongkong  ^HSI  dan  market index negara Korea Selatan ^KS11. Dalam hubungan keseimbangan jangka panjang kedua pasang market index tersebut berkorelasi positif. Artinya pertama, bahwa  ketika market  index ^AORD-Australia mengalami shocks berupakenaikan/penurunan indeks harga  saham  gabungan  baik  dalam  jangka  panjang maupun jangka pendek maka akan memberi pengaruh pada market index ^KLSE-Malaysia dan sebaliknya. Kedua, bahwa  ketika market  index Hongkong^HSI mengalami shocks berupa kenaikan/penurunan indeks harga  saham  gabungan  baik  dalam  jangka  panjang maupun jangka pendek maka akan memberi pengaruh pada market index Korea Selatan^KS11 dan sebaliknya. Hasil penelitian ini merujuk pada teori Integrasi pasar modal dapat diartikan sebagai hubungan yang terjadi antar pasar modaldua atau lebih negara-negara di mana jika salah satu pasar mengalami shocks beru- pa  perubahan  indeks  harga  saham  gabungan  maka secara  langsung  akan  memberikan  pengaruh  baik dalam jangka  panjang maupun jangka  pendek pada pasar modal negara yang terintegrasi. Pengaruh yang ditimbulkannya bisa positif atau negatif. (Nurhayati, 2010:5)
Dampak positif dari integrasi pasar saham global bagi  perekonomian  domestik  adalah  mempercepat proses pengembangan pasar modal dalam negeri yang tercermin  pada market  deepening ,  meningkatkan efisiensi pasar dan terbukanya akses yang lebih besar pada  sumber  pembiayaan  luar  negeri. Akan  tetapi disisi lain, integrasi pasar saham ini akan menjadikan pasar saham domestik sangat rentan dipengarui oleh berbagai perkembangan yang terjadi di pasar saham global (Suparmun, 2012:14).
Pengaruh negatif integrasi pada indeks ^AORD dan ^KLSE tampak pada penurunan kedua indeks di akhir tahun 2013. Pada penutupan perdangangan per 31 desember indeks bursa Malaysia ^KLSE mencatat penurunan 0,30% dari level 1.872,52 menjadi 1.866,96 sedangkan ^AORD (Australia) pada penutupan per- dagangan akhir tahun 2013 melemah, Indeks ^AORD melemah  4.90 poin  (0.09 persen)  ke level  5.353,10 (yahoo.finance.com).
Pengaruh positif integrasi  nampak pada indeks ^HSI dan KS11. Pada penutupan pasar di akhir tahun 2013,  indeks  Hang  Seng  (^HSI)  menguat  sebesar 0,26% menjadi 23.306,39 yang sebelumnya dari level 23.244,87 sedangkan indeks ^KS11 pada penutupan perdagangan di akhir tahun 2013 menguat 0,45% ke level 2.011,34 yang sebelumnya di level 2.002,28
Implikasi  Diversifikasi  International  Pasar Modal  Kawasan Asia-Pasifik  (APEC)
Terdapat 2 vektor derajat integrasi yang pada 10 market index dapat mendeteksi dan mengidentifikasi bahwa hubungan dinamis jangka panjang (kointegrasi) di  kawasan  Asia-Pasifik  (APEC)  masih  rendah. Analisis  pergerakan  bersama  panjang  ( cointegra- tion ) pasar saham membawa implikasi terhadap pe- ngelolaan portofolio international (international porto- folio  management)  dan  diversifikasi  risiko.(Endri, 2009). Adapun hasil penelitian yang telah dilakukan Endri  (2009)  membuktikan  bahwa  derajat  integrasi baik pasar saham ASEAN-5 saja maupun ASEAN- 5 plus China  masih rendah,  dimana hanya  terdapat satu vektor yang terkointegrasi secara signifikan.
Sehingga investor international, dengan melihat derajat  integrasi  di  kawasan Asia-Pasifik  (APEC) masih  rendah,  hanya  terdapat  dua  vector  yang  ter- kointegrasi maka, membawa implikasi terhadap teori portofolio modern yang menganjurkan kepada investor untuk  mendiversifikasi  asetnya  pada  saham  antar negara pada kawasan Asia-Pasifik (APEC). Melihat bahwa  di  dalam  anggota  APEC  banyak  negara emerging  market (negara  berkembang).
Menurut Tandelilin (1998), pasar-pasar modal di negara-negara berkembang mempunyai karakteristik risiko dan return yang  berbeda  dengan  pasar-pasar modal yang sudah maju. Beberapa karakteristik risiko dan return yang  ada  dan  harus  diperhatikan  di emerging  market antara  lain: pertama, volatilitas yang  tinggi.  Dalam  ukuran  dollar Amerika,  hampir keseluruhan emerging market mempunyai volatilitas antara 30% sampai 70%. Angka tersebut relatif lebih

## Uyunur Rochmawati Miladiyah, Slamet
besar dibandingkan dengan volatilitas pasar Amerika sebesar 15%. Bahkan angka tersebut akan lebih be- sar lagi jika dihitung dengan mengunakan mata uang lokal, sehingga emerging market mempunyai  risiko yang tinggi tetapi juga menjanjikan return yang tinggi pula. Kedua, e merging  market menawarkan return yang tinggi karena emerging market banyak menga- lami pertumbuhan yang cukup menakjubkan.
Ketiga ,  korelasi  yang  rendah  antara emerging market dengan  pasar  modal  yang  maju.  Hubungan yang rendah tersebut akan memberikan manfaat yang lebih besar bagi investor yang akan melakukan diver- sifikasi international. Artinya, jika pasar modal suatu negara  berkembang  mempunyai  korelasi  rendah, maka perubahan siklis ekonomi yang terjadi di negara tersebut  tidak  akan  terlalu  berpengaruh  pada  pasar modal negara maju. Indeks korelasi pasar beberapa negara  tahun  1990–1995  yang  meliputi  negara Amerika, Inggris, Jepang, Argentina, Brazil, China, Kolombia, India, Indonesia, Korea, Malaysia, Meksiko, Philipina, Thailand dan Turki melihatkan bahwa secara umum emerging market dapat memberikan manfaat diversifikasi yang lebih baik dibandingkan jika hanya melakukan diversifikasi pada pasar pasar yang sudah maju saja, kotribusi untuk return jangka panjang me- mang sangat menjanjikan, dan risiko untuk keseluruhan portofolio dapat diturunkan. Di samping beberapa kele- bihan diversifikasi international di atas, ada beberapa hal  yang  perlu  diperhatikan  seperti  faktor-faktor lainnya  yang  bisa  mempengarui  pertumbuhan  pada emerging market tersebut. Faktor-faktor tersebut bisa berupa  faktor-faktor  institusi,  ekonomi,  sosial  dan politik.
Pada persamaan koefisien korelasi pada derajat integrasi-first different di hasilkan bahwa dihasilkan 90  pasang market  index ,  yang  memiliki  koefisien korelasi terdapat 20 pasang market index. 20 pasang market seperti pada tabel 9.
Dalam  penelitiannya  Markowitz  menurunkan manfaat utama diversifikasi secara kuantitatif dengan mengunakan  portofolio  yang  terdiri  atas  dua  aset berisiko. Dengan matematika sederhana, Markowitz berhasil membuktikan bahwa risiko portofolio dapat menjadi  minimum,  jika  kedua  asset  tersebut  mem- punyai  koefisien  korelasi  negatif  sempurna,  yaitu negatif (www.m.sindonews.com). Menurut Tandelilin (1998)  ketika  terjadi  korelasi  yang  rendah  antara emerging  market dengan  pasar  modal  yang  maju. Hubungan  yang  rendah  tersebut  akan  memberikan manfaat  yang  lebih  besar  bagi  investor  yang  akan melakukan  diversifikasi  international. Artinya,  jika
pasar  modal  suatu  negara  berkembang  mempunyai korelasi rendah, maka perubahan siklis ekonomi yang terjadi di negara tersebut tidak akan terlalu berpenga- ruh pada pasar modal negara maju.akan tetapi seba- liknya jika perubahan pasar modal negara maju berko- relasi negatif dengan pasar modal berkembang maka akan berpengaruh terhadap pasar modal negara ber- kembang.  Oleh  karena itu  bagi  negara  berkembang yaitu  Indonesia,  Malaysia  dan  Cina  yang  memiliki pasar modal koefisien korelasi negatif terhadap negara maju  seperti Amerika,  Korea  Selatan,  Singapura, Jepang dan New Zeland harus selalu waspada karena dengan adanya diversfikasi portofolio memungkinkan pasar modal domestik didominasi oleh investor asing jika terjadi hal seperti itu mengakibatkan posisi suatu pasar  modal  menjadi  rentan  terhadap  gelolak  dari pasar modal negara lain.
Pada  pasar  modal  Indonesia  termasuk  pasar modal  yang  sangat  rentan  terhadap  pengaruh  dari investor asing.Pada saat ini jumlah investor asing di Indonesia mencapai 58% sedangkan investor domes- tik hanya 42% (metrotvnews.com) hal ini seharusnya harus menjadi perhatian yang sangat penting karena jika investor asing secara mendadak melakukan pena- rikan  terhadap  investasinya  maka  akan  terjadinya ketidakstabilan pasar modal di negara Indonesia dan akan  sangat  berpengaruh  terhadap  perekonomian Indonesia. Karakteristik pasar modal Indonesiayang didominasi  oleh  beberapa  penyandangdana  yang sangat besar, sementara volumepasarnya masih kecil membuat  pasar  modal  Indonesia  rentan  terhadap pengendalian daripelaku pasar. (Nurhayati, 2010:9). Data menyebutkan kapitalisasi investor di Indonesia sangatlah kecil jika di bandingkan negara lain yaitu
Tabel 9. Koefisien Korelasi Market Index
No. Keterangan
1. Indeks ^DJIA berkorelasi negatif terhadap indeks ^KS11
2. Indeks ^DJIA berkorelasi negatif terhadap indeks ^SSEC
3. Indeks ^JKSE berkorelasi neg atif terhadap indeks ^KS1
4. Indeks ^JKSE berkorelasi neg atif terhadap indeks ^SSEC
5. Indeks ^KLSE berkorelasi negatif terhadap indeks ^KS11
6. Indeks ^KLSE berkorelasi negatif terhadap indeks ^SSEC
7. Indeks ^KS11berkorelasi negatif terhadap indeks ^DJIA
8. Indeks ^KS11berkorelasi negatif terhadap indeks ^JKSE
9. Indeks ^KS11berkorelasi negatif terhadap indeks ^KLSE
10. Indeks ^KS11berkorelasi negatif terhadap indeks ^STI
11. Indeks ^N225 berkorelasi negatif terhadap indeks ^SSEC
12. Indeks ^NZ50 berkorelasi negatif terhadap indeks ^SSEC
13. Indeks ^SSEC berkorelasi negatif terhadap indeks ^DJIA 14. Indeks ^SSEC berkorelasi negatif terhadap indeks ^JKSE 15. Indeks ^SSEC berkorelasi negatif terhadap indeks ^KLSE 16. Indeks ^SSEC berkorelasi negatif terhadap indeks ^N225
17. Indeks ^SSEC berkorelasi negatif terhadap indeks ^NZ50 18.
Indeks ^SSEC berkorelasi negatif terhadap indeks ^STI
19. Indeks ^KLSE berkorelasi negatif terhadap indeks ^KS11
20.
Indeks ^KLSE berkorelasi negatif terhadap indeks ^SSEC
hanya berjumlah 300 ribu investor, sedangkan Malaysia sudah  mempunyai  3–4  juta  investor,  Singapura mempunyai 1,5 juta investor, Australia 7 juta investor. (www.investor.co.id).  Dengan  melihat  realita  yang terjadi bagi pengambil kebijakan (policy-maker) untuk menetapkan  kebijakan  dengan  mendorong  investor domestik untuk lebih meningkatkan perannya dalam investor domestik sehingga dapat mengimbangi inves- tor asing agar pasar modal Indonesia tidak rentan ter- hadap pengaruh investor asing.

## KESIMPULAN  DAN  SARAN

## Kesimpulan
Berdasarkan pengujian dan analisis data tentang integrasi dan implikasi portofolio diversifikasi terdapat hubungan  intergrasi  dalam  keseimbangan  jangka panjang (kointegrasi) antar market index di kawasan Asia-Pasifik  (APEC)  yaitu  pada market  index ^AORD  -  ^KLSE  dan  ^HSI  -  ^KS11  dan  terdapat peluang diversifikasi portofolio dengan melihat bahwa derajat integrasi kawasan Asia-Pasifik (APEC) masih rendah dan melihat koefisien korelasi negatif terdapat pada  20  pasang market  index berpasangan  antara negara maju dan berkembang di wilayah tersebut.

## Saran
Dengan terdapatnya integrasi dalam keseimbangan jangka panjang dan adanya korelasi negatif pada pasar modal  negara  anggota APEC  memberikan  manfaat untuk melakukan diversifikasi international dan dengan melihat derajat integrasi kawasan Asia Pasifik (APEC) merupakan peluang bagi pengambil kebijakan untuk melakukan penyatuan (integrasi) pasar saham APEC dalam rangka memperkuat daya tahan struktur pasar saham dari pengaruh gejolak eksternal.
Bagi para investor jika ingin melakukan diversifi- kasi  portofolio  international  dalam  jangka  pendek/ jangka panjang sebaiknya melakukan analisis dalam teknikalnya dan fundamental dengan berfokus pada industri dan perusahaan yang akan di jadikan diversi- fikasi portofolio. Bagi peneliti selanjutnya dapat me- nambah variabel pasar modal negara negara anggota APEC lainnya yang belum ada di dalam penelitian ini yaitu,  pasar  modal  negara  Brunei  Darussalam, Kanada, Filipina, Thailand, Amerika serikat, Republik Cina,  Meksiko,  Papua  New  Guinea,  Chili,  Peru, Russia, Vietnam.

## DAFTAR  RUJUKAN
Ajija, S.R., Sari, D.W., Setianto, Rahmat, H., & Primanti, M.R. 2011 . Cara cerdas Menguasai Eviews . Jakarta: Penerbit Salemba Empat.
Endri. 2009. Integrasi Pasar Saham Kawasan Perdagangan bebas ASEAN-CHINA .  Jurnal  Manajemen  Bisnis Vol.2 No.2 ,Agustus-November 2009, hal 121–139.
Endri. 2010. ”Keterkaitan Pasar Saham Berkembang dan Maju: Implikasi Diversifikasi Portofolio International”. Jurnal Ekonomi Bisnis No. 2, Vol. 15, Agustus 2010. Hendrawan, R., & Gustyana, T.T. 2011. Kointegrasi Bursa- Bursa Saham Asia. Jurnal Keuangan dan Perbankan,
Vol 15, No. 2 Mei 2011, Hal 159–167
Husnan,  S.  2001. Dasar-Dasar  Teori  Portofolio  dan Analisis Sekuritas . Edisi  Ketiga. Yogyakarta:  Unit Penerbit dan Percetakan AMP YKPN.
Nurhayati,  M.  2010.  Analisis  Integrasi  Pasar  Modal Kawasan ASEAN dalam Rangka menuju Masyarakat Ekonomi ASEAN. Jurnal Penelitian.
Regowo, N.H. 2008. Analisis Integrasi Pasar kopra dunia dengan  Pasar  Kopra  dan  Minyak  Goring  Kelapa Domestik. Skripsi , Institut Pertanian Bogor.
Santosa, B. 2013. “Integrasi Pasar Modal Kawasan Cina-
ASEAN”. Jurnal  Ekonomi  Pembangunan Vol.14, No.1 Juni 2013, Hal 78–91.
Suparmun, H. 2012. Keterkaitan Dinamis Pasar Saham Indonesia dan Asia-Pasifik .  Jurnal Keuangan  dan Perbankan Vol.16, No1 Januari 2012, hal. 13–26. Tandelilin, E. 2010. Portofolio dan Investasi (Teori dan Aplikasi) .  Edisi  Pertama,  Yogyakarta:  Penerbit Kanisius Tandelilin, E. 2001. Analisis Investasi dan Manajemen Portofolio . Edisi Pertama. Yogyakarta: Penerbit BPFE. Tim  Studi  tentang Analisis  Hubungan  Kointegrasi  dan Kausalitas  serta  hubungan  Dinamis  antara  aliran Modal Asing, perubahan Nilai Tukar dan Pergerakan IHSG  di  Pasar  Modal  Indonesia,  2008  “ Analisis Hubungan  Kointegrasi  dan  Kausalitas  serta Hubungan  Dinamis  antara  Aliran  Modal  Asing, Perubahan  Nilai  Tukar  dan  Pergerakan  IHSG  di Pasar Modal Indonesia ”, Jakarta: BAPEPAM dan LK Departemen Keuangan RI.
Winarno, B. 2008. Globalisasi: Peluang dan Ancaman bagi Indonesia . Jakarta:Penerbit Erlangga. http://m.sindonews.com/read/2012/10/14/39/679572/ diversifikasi-untuk-meminimukan-risiko,diakses 29 September 2013.
http://www.ikrcs.or.id, diakses 29 September 2013. http://www. yahoo.finance.com/2013 diakses 30 september 2013. http://www.1mtx.com,diakses 4 Desember 2013. http://www. Investor.co.id diakses 1 Januari 2013.