## J-MAS
Jurnal Manajemen dan Sains, Vol 9, No 1 (2024): April, 556-563 Program Magister Manajemen Universitas Batanghari ISSN 2541-6243 (Online), ISSN 2541-688X (Print), DOI: 10.33087/jmas.v9i1.1704

## Analisis Integrasi Dinamis Pasar Modal Indonesia terhadap Pasar Modal ASEAN Pasca Berlakunya Masyarakat Ekonomi ASEAN

## Wa Nia*, Sitti Zakiah Ma’mun, Muhammad Sofian Maksar
Universitas Muhammadiyah Kendari, Kendari *Correspondence: raisyawijaya04@gmail.com

## ABSTRAK
Penelitian  ini  bermaksud    untuk  memahami  integrasi  dinamis  pasar  modal  Indonesia  terhadap  Pasar  Modal ASEAN sebelum dan setelah diberlakukannya MEA (Masyarakat Ekonomi ASEAN) atau AEC. Sampel yang di pakai  dalam  observasi  ini  adalah  serangkaian  data  yang  dikumpulkan  pada  periode  Januari  2011  sampai Desember  2015  sebelum  diberlakukan  MEA  dan  Januari  2016  sampai  dengan  Desember  2022  setelah diberlakukannya MEA, sedangkan Pasar modal yang diteliti adalah Bursa Saham Indonesia, Bursa Saham Kuala Lumpur, Bursa Saham Singapura, Bursa Saham Filipina dan Bursa Saham Thailand. Penelitian ini menganalisis integrasi  dinamis  pasar  modal  Indonesia  terhadap  ASEAN  paska  pemberlakuan  MEA  menggunakan  metode Orthogonal Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity (OGARCH) yang bisa memanifestasikan  tingkat  integrasi  secara  terukur.  Hasil  penelitian    ini  adalah  adanya  co-movement  diantara pasar  modal  ASEAN  yang  diteliti,  akan  tetapi  tidak  semua  pasar  modal  ASEAN  ini  terintegrasi  penuh.  Hasil observasi  ini  juga  menemukan  bahwa  Bursa  Saham  Indonesia,  Bursa  Saham  Kuala  Lumpur,  Bursa  Saham Thailand,  dan  Bursa  Saham  Singapura  terintegrasi  tetapi  Bursa  Saham  Filipina  tidak.  Bursa  Saham  Filipina cenderung tersegmentasi daripada terintegrasi.
Kata kunci : Integrasi Pasar Modal; Masyarakat Ekonomi ASEAN; OGARCH; PCA

## ABSTRACT
This research intends to understand the dynamic integration of the Indonesian capital market with the ASEAN Capital Market before and after the implementation of the MEA (ASEAN Economic Community) or AEC. The sample  used  in  this  observation  is  a  series  of  data  collected  in  the  period  January  2011  to  December  2015 before the MEA was implemented and January 2016 to December 2022 after the MEA was implemented, while the  capital  markets  studied  were  the  Indonesian  Stock  Exchange,  Kuala  Lumpur  Stock  Exchange,  Stock Exchange Singapore, Philippine Stock Exchange and Thai Stock Exchange. This research analyzes the dynamic integration  of  the  Indonesian  capital  market  towards  ASEAN  after  the  implementation  of  the  MEA  using  the Orthogonal Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity (OGARCH) method which can manifest the level of integration in a measurable way. The results of this research are that there is co-movement among the ASEAN capital markets studied, however, not all ASEAN capital markets are fully integrated. The results of this observation also found that the Indonesian Stock Exchange, Kuala Lumpur Stock Exchange, Thailand Stock Exchange  and  Singapore  Stock  Exchange  were  integrated  but  the  Philippine  Stock  Exchange  was  not.  The Philippine Stock Exchange tends to be segmented rather than integrated.

## Keywords : Capital Market Integration; ASEAN Economic Community; OGARCH; PCA

## PENDAHULUAN
Pasar Modal merupakan tempat memperjual belikan utang jangka panjang dan sekuritas ekuitas yang periode return pinjaman tidak kurang dari satu tahun atau lebih, berlainan dengan pasar saham yang  lain  dengan  periode  return  jangka  pendek,  di  mana  kurang  dari  satu  tahun  sebagaimana  pasar uang.  Kawasan  pasar  modal  adalah  satu  diantara  bidang  kegiatan  perekonomian  yang  diperikirakan mempunyai  prospek  besar  untuk  dikembangkan  setelah  diberlakukannya  Masyarakat  Ekonomi ASEAN  (MEA).  Maka  dari  itu,  pengintegrasian  atau  penyatuan  kegiatan  pasar  modal  di  kawasan ASEAN layak di jadikan opsi utama dalam penerapan MEA (Rasyidin, 2016). Integrasi pasar modal di berbagai kawasan ASEAN dapat dikatakan sebagai syarat utama terwujudnya kelajuan arus modal dan  investasi.  Melalui  aktivitas  pengintegrasian  kegiatan  pasar  modal  diinginkan  bisa  memajukan
tumbuhnya  investasi  di  antara  mitra  kawasan  ASEAN,  agar  bisa  melajukan  mekanisme  atau  proses pembangunan negara-negara  ASEAN yang maju dan kuat secara ekonomi.
ASEAN  Economic  Community (AEC)  atau  Masyarakat  Ekonomi  ASEAN  (MEA)  adalah implementasi   mengenai  gagasan  atau keinginan  negara-negara  bagian   ASEAN  agar  dapat menjadi wilayah yang makmur dan sejahtra serta mempunyai daya saing tinggi. Dibentuknya MEA dari tahun 2015  bermanfaat  sebagai  kawasan  landasan  produksi  dan  pasar  tunggal.  Program  MEA  meliputi keleluasaan  peredaran  komoditas,  pekerja,  aliran  modal,  serta  bermaksud  dalam  mengurangi  serta menekan angka kemiskinan dan ketidak seimbangan sosial ekonomi (FEBRIYANTO, 2019). Dengan diberlakukannya  MEA  akan    bisa    menghadirkan  surplus  yang  meningkat  untuk  para  investor  atas integrasi  pasar  modal  di  kawasan  ASEAN.  Dikarenakan  pengintegrasian  bursa  mengharuskan orientasi  peraturan  transparansi  dan good  corporate  governance dari  pasar  uang  dan  para  pelaku usaha  pasar  modal  ke  level  standar  internasional.  Dengan  terintegrasinya  pasar  modal  di  kawasan ASEAN  bisa  memberi  pemahaman  baru  untuk  investor  pasar  modal  di  negara-negara  ASEAN  agar dapat sama-sama membuka kesempatan masuknya bursa pasar modal asing ke negara masing-masing. Selain dari itu, jika pasar modal terintegrasi terdapat beberapa keunggulan dalam pembuatan regulasi pasar  modal  di  kawasan  ASEAN,  contohnya  adanya  kemudahan  bagi  para  investor  untuk menanamkan modalnya di negara-negara ASEAN manapun, akses yang lebih mudah bagi perusahaan untuk  mendapatkan  dana  masyarakat  dan  elastisitas    pergerakan  modal  di  kawasan  ASEAN. Walaupun  begitu,    terintegrasinya  pasar  modal  ini  pun  memerlukan  kesiapan  yang  baik  dari  unsur hukum dan  bagi pelaku pasar modal di level nasional. Dengan adanya regulasi yang baik dan sesuai antar negara ASEAN, walaupun peraturan pasar modal kini masih sangat bebas, serta masih jauh dari keterbukaan  dan  manajemen  perusahaan  yang  baik,  namun  Dengan  di  berlakukannya  MEA  saat  ini diharapkan  bisa  memajukan  mutu  keterbukaan    dan  manajemen  pasar  modal  yang  baik  dan  alhasil akan meningkatkan investasi di pasar modal dalam negri.
Integrasi pasar modal  sendiri yakni subjek yang banyak di gemari oleh para peneliti di pasar saham,  oleh  sebab  itu    tidak  mengherankan  jika  sudah  banyak  penelitian  sebelumnya  yang  meneliti tentang integrasi pasar modal yang  dilakukan baik secara internasional (Mink, 2015), ataupun secara regional  (Kim  &  McKenzie,  2008;  Sohel  Azad,  2009).  Telah  banyak  penelitian  yang  dilakukan sebelumnya  yang  meneliti    Pasar  modal  ASEAN  yang    menemukan  bahwa  pasar  saham  ASEAN sepenuhnya  ter  integrasi  kecuali  Indonesia    pada  periode  1987  sampai  1995  (Palac  &  McMiken, 1997).  Lalu  penelitian  lain  menyatakan  bahwa  seluruh  pasar  modal  di  kawasan  ASEAN  memiliki interkoneksi  kecuali  Indonesia  (Roca  et  al.,  1998).  Sementara  itu,  dengan    memakai  data  dari  Asia setelah krisis (2004-2009) pun menunjukan bahwasannya pasar modal di Indonesia tidak mempunyai co-movement  atas  pasar  modal    di  wilayah  ASEAN,  sedangkan  pasar  modal  yang  lain  mempunyai pergerakan  yang  sama  (Suryanta,  2011).  Akan  tetapi,  setelah  beberapa  peneliti  selanjutnya menemukan  bahwa  yang  meneliti  topik  mengenai  integrasi  pasar  modal  ASEAN  dengan  memakai objek  oservasi  pasca    krisis  di  Asia  Tenggara  pun  menunjukan  bahwasannya  kelima  pasar modal  di ASEAN  (termasuk  Indonesia)  saling  terintegrasi.  Hal  ini  dapat  disebabkan  karena  setelah  krisis subprime pada tahun 2008, integrasi pasar modal ASEAN semakin kuat setelah krisis subprime 2008 (Shabri  Abd  Majid  &  Hj  Kassim,  2009).  Bahkan  penelitian  lainnya  menyimpulkan  bahwa  integrasi pasar  modal  dikawasan  ASEAN  semakin  terintegrasi  dalam  berbagai  krisis  yang  terjadi  (Karim  & Karim, 2012) dan (Suganda & Soetrisno, 2016). Temuan ini  pun  dipastikan dengan  hasil observasi yang  diteliti  Integrasi  bersama  Pasar  saham  Bukti  dari  Indonesia,  Malaysia,  Korea  Selatan,  Hong Kong dan Pasar Saham AS pun menunjukan bahwa Indonesia, Malaysia, Korea Selatan, Hong Kong, dan pasar saham AS saling terintegrasi semasa dan pasca  krisis (Utami, 2019). Lalu bersumber dari data  yang  di  teliti  mengenai  nilai  hubungan,  pasar  modal  periode  Juni-Desember  2016 dari  lima negara yang mempunyai nilai hubungan negatif yakni: (Indonesia-Singapura), (Malaysia-Singapura), dan (Philipina-Singapura)  (FEBRIYANTO, 2019). Pada masa pertengahan tahun 2016, menyiratkan kesempatan  investasi  agar  meningkatkan  keuntungan  dan  memperkecil  risiko  diversifikasi  investasi pada  negara  (Indonesia-Singapura),  (Malaysia-Singapura),  (Filipina-Singapura),  lalu  dengan menggunakan  Metode Orthogonal  Garch Guna  Memperkirakan  Matriks  Kovarians Return Indeks Harga Saham Sektoral Di Bursa Efek Indonesia (Robiyanto, 2019), lalu diperkuat lagi dengan peneliti selanjutnya  yang  mengemukakan  bahwa  adanya  integrasi  pada  Bursa  Efek    ASEAN-5  dan  Bursa saham  Malaysia,  Singapura,  Thailand,  dan  Filipina  signifikan  mempengaruhi  Indonesia  yang menunjukan bahwa tingkat integrasi pasar saham Asia Tenggara bervariasi (Jovy, 2021). Selanjutnya
(Brigitta  &  Mahastanti,  2022)  mengemukakan  bahwa  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  telah terbukti  adanya  integrasi  antara  pasar  modal  Indonesia  dengan  pasar  modal  Malaysia,pasar  modal Singapura, pasar modal Filipina,pasar modal Thailand, dan pasar modal Vietnam.  Namun demikian, riset ini  pun menunjukan  bahwa di temukan meningkatnya integrasi pasar modal Indonesia bersama pasar modal yang terhimpun dalam ASEAN Exchange, terlebih di  masa pandemi  Covid-19. Sebuah Studi menyimpulkan bahwa pasar modal ASEAN terintegrasi (Rasyidin, 2016), lalu dalam penelitian yang menganalisis pasar modal Asia dalam dua periode selama pandemi yakni (September-Desember 2019)  dan  (Maret-Juni  2020)  dibuktikannya  secara  empiris  bahwa  pelaku  pasar  modal  tidak terintegasi  penuh  dalam  dua  periode  tersebut  dan  IHSG  menjadi  lebih  tersegmentasi  pada  masa COVID-19  menyusul  Nifty  50  yang  selalu  tersegmentasi  pada  kedua  periode  tersebut  berdasarkan hasil  tersebut  berimplikasi  positif  bahwa  pada  masa  pandemi  dapat  meningkatkan  keuntungan portofolio melalui pasar modal yang terintegrasi (Cahyaningrum & Robiyanto, 2021).
Berbagai  macam  kajian  yang  telah    dilakukan  terkait  integrasi  pasar  modal  khususnya  untuk pasar modal di kawasan ASEAN akan tetapi belum ada yang meneliti tentang perubahan pasar modal Indonesia terhadap ASEAN sebelum dan Pasca Pemberlakuan MEA (Masyarakat Ekonomi ASEAN). Beragam  obeservasi  yang  suda  dilakukan  cenderung  memakai  alat  analisis  yang  belum  mampu merumuskan  tingkat  derajat  integrasi  pasar  modal  secara  kuantitatif  (Robiyanto,  2017),  hingga dibutuhkan  suatu  penyelidikan  yang  mampu  mengukur  tingkat  integrasi  pasar  modal  secara kuantitatif.  Penelitian  sebelumnya  menyelidiki  integrasi  pasar  modal  di  ASEAN  5  dengan menggunakan  metode  Orthogonal  Generalized  Autoregressive  Conditional  Heteroscedasticity (OGARCH) yang dapat memberikan tingkat integrasi secara kuantitatif.
Dalam penelitian ini, peneliti berfokus pada penutupan harian bursa efek Indonesia, Malaysia, Singapura,  Thailand,  dan  Filipina  menggunakan  metode  OGARCH  (Ortogonal  Generalized Autoregresif Conditional Heteroscedasticity) dan peneliti akan menggunakan metode OGARCH yang digunakan (Robiyanto, 2017). Namun penelitian ini lebih diperluas dari penelitian yang sebelumnya dengan  menambahkan  harga  saham  sebelum  dan  pasca  pemberlakuan  MEA  (Masyarakat  Ekonomi ASEAN).

## METODE

## Data
Data yang dipakai dalam penelitian ini adalah data time series berupa harga penutupan indeks harian pasar saham di ASEAN 5 yaitu: harga saham Indonesia (JKSE), Malaysia (KLCI), Singapura (FTSE),  Thailand (SET)  dan  Filipina (PSEI).  Data  harga saham  harian  ASEAN  5  ini  diperoleh  dari website  https://finance  yahoo.com/  dan  https://www.investing.com/  &  www.msci  finance.  Waktu pengamatan dimulai data dari januari 2011 hingga desember 2015 sebelum pemberlakuan MEA dan januari 2016 sampai Desember 2022 pasca pemberlakuan MEA dalam bentuk data harian.

## Teknik Analisis Data Orthogonal Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity (OGARCH)
Penelitian  ini  memakai  metode  OGARCH  untuk  menganalisis  integrasi  pasar  modal.  Dalam model OGARCH, data deret waktu yang diteliti diubah secara linier menjadi data deret waktu yang tidak  terikat  satu  sama  lain  dengan  menggunakan  PCA    (Luo,  2015).  Yang  akan  diteliti  dalam penelitian  ini  akan  memakai  metode  penelitian  kuantitatif  yang  memakai  data  sekunder.  OGARCH ialah  alat  analisis  yang  dipakai dalam  penelitian ini yang  akan  menghitung  integrasi  pasar modal di kawasan  ASEAN.  OGARCH  sendiri  ialah  metode  yang  dihasilkan  dari  perubahan  metode  GARCH yang  bisa  menampakan  masalah  seperti nonpositive  definite  covariance  matrices dan  kerangka multivariasi  yang  tidak  disamaratakan  dengan  baik.  Model  OGARCH  lebih  cocok  digunakan  atas deret  waktu  keuangan  dikarenakan  lebih  sederhana  dan  ketepatan  hasil  lebih  tinggi  dalam memprediksi hubungan. Asumsi yang digunakan dalam OGARCH yaitu: matriks kovarian bersyarat dari komponen utama akan menjadi diagonal dan kovarian bersyarat tidak harus nol sempurna .

## Model Estimasi di OGARCH
Apabila Y membentuk matriks T X k dari pengembalian harian k indeks harga saham komposit pada  harian  T,  pengembalian  harian  dapat  dihitung  dengan  menggunakan  logaritma  alami  dari
penutupan  harian  berikutnya  dari  indeks  harga  saham  komposit  dibagi  dengan  penutupan  harian  of Indeks Harga Saham Komposit serta dapat dinyatakan dalam pers. (1) berikut:
Dimana P i merupakan penutupan harian indeks harga saham gabungan pada periode i. Tahap pertama:
Memasukan data ke dalam matriks XTX k dengan model yang diperkirakan serta dirata ratakan untuk masing-masing y i dan mendapat matriks korelasi XX ' . .
Tahap kedua:
dilakukan  principal  component  analysis  (PCA)  pada  XX’  untuk  mendapatkan  vektor eigenvalue. Matriks eigenvector dilambangkan dengan L dan  kolom mth-nya dengan l m = (m 1 , m, ... , l k, m), 1 KX eigenvector diasosiasikan dengan eigenvalue λ m. Sehingga kolom ini menjadi λ 1> λ 2> …. > λ k . Tahap ketiga:
Menetapkan  berapa  jumlah  komponen  utama  yang  akan  digunakan.  Jika  komponen  utama pertama dipilih, maka komponen utama mth dari sistem adalah:
Di  mana  x i adalah    kolom  ith  dari  kolom    X n ,    matriks  TXn  kemudian  diekstraksi  dari  X. Dengan demikian, matriks komponen utama P diwakili oleh matriks TX n dan diperoleh Tahap keempat:
Varians  bersyarat  dari  komponen  utama  ith
1  diperkirakan  dengan  menggunakan GARCH (1,1):
Tahap kelima:
Matriks kovarian bersyarat X n adalah dan matriks korelasi bersyarat Y adalah:

## Dimana
Keakuratan  matriks  kovarians  bersyarat  V t dari  pengembalian  asli  ditentukan  oleh  berapa jumlah komponen dari n yang dipilih untuk mewakili system yang ada.

## HASIL
Tabel berikut adalah data pengembalian rata-rata dari lima pasar modal di Kawasan ASEAN dari sebelum  maupun pasca pemberlakukan MEA (Masyarakat Ekonomi ASEAN).
Tabel 1. Rata-rata Return pasar modal ASEAN 5 sebelum pemberlakuan MEA data yang di observasi
Januari 2011-Desember 2015 Variable Obs Mean Std. Dev Min Max R_Indonesia 1,303 -0,195 1,574 -9,798 7,308 R_Singapore 1,303 -0,020 0,998 -4,968 5,125 R_Malaysia 1,303 -0,231 0,907 -4,450 5,783 R_Philipina 1,303 0,031 1,226 -7,937 6,411 R_Thailand 1,303 -0.011 1,364 -6,682 7,068
Sumber: Hasil Olah Data (2023)
Tabel 2. Rata-rata Return pasar modal ASEAN 5 setelah pemberlakuan MEA data yang di observasi
Januari 2016-Desember 2022 Variable Obs Mean Std. Dev Min Max R_Indonesia 1,826 0,009 1,456 -11,514 15,632 R_Singapore 1,826 -0,002 1,071 -7,32 7,318
R_Malaysia 1,826 -0,012 0,854 -6,002 7,202 R_Philipina 1,826 -0,013 1,368 -14,510 7,986 R_Thailand 1,826 0,016 1,187 -11,881 8,262
Sumber: Hasil Olah Data (2023)
Tabel  diatas  menjelaskan Return rata-rata  dari  masing-masing  ke  lima  pasar  modal  yang  di teliti  yang  dimana  pada  tabel  1. Return rata-rata sebelum  pemberlakuan  MEA yang mana  dari  tabel tersebut diatas dapat dilihat pada kolom mean yang menjadi nilai rata-rata return dengan data yang di observasi  sebanyak  1.303  data  sejak  Januari  2011-Desember  2015,  begitu  pula  pada  tabel  2  di  atas yang  menjelaskan  nilai  rata-rata Return pasca  pemberlakuan  MEA  data  yang  di  observasi  sebanyak 1.826 data sejak Januari 2016-Desember 2023
Metode OGARCH merupakan metode yang digunakan untuk mempermudah proses penelitian terhadap  data time  series yang  dapat  memberikan  tingkat  integrasi  secara  kuantitatif.  diperlukan analisis  OGARCH  karena  dalam  penerapan  model  OGARCH  data  time  series  yang  diamati  secara linear  dapat  diubah  menjadi  time  series  independen  menggunakan  PCA  (Luo,  2015).  Didalam penelitian  yang  lain  metode  OGARCH  menggunakan  Principal  Component  Analysis  (PCA)  untuk meringkas  variasi  faktor  penjelas  dalam  data  time  series  dan  kemudian  menggunakan  matriks kovarians  PCA  untuk  menyesuaikan  data  awal  matriks  kovarians  (Bai,  2011).  Hasil  analisis OGARCH ini akan menunjukkan jumlah variasi total pada data yang mampu dijelaskan oleh masing- masing  komponen  prinsip  (Alexander,  2011).  Kaitannya  dengan  analisis  integrasi  pasar  modal, semakin  besar  jumlah  variasi  total  yang  dapat  dijelaskan  oleh  komponen-komponen  prinsip  akan semakin terintegrasi pasar modal. PCA didefinisikan sebagai prosedur yang menggunakan perubahan ortogonal dalam meringkas konten informasi penting dari serangkaian variabel yang terikat satu sama lain  menjadi  variabel  yang  tidak  terkait.  Variabel  ortogonal  baru  tersebut  kemudian  disebut  sebagai komponen utama (PC) dan jumlah PC kurang dari jumlah variabel awal. Asumsikan bahwa K jumlah variabel  dan  M  adalah  jumlah  komponen  utama,  M  diharapkan  kurang  dari  karena  diharapkan penyimpangan dari data akan dikeluarkan dan dapat menyederhanakan perhitungan (Bai, 2011).
Lebih  lanjut,  jumlah  komponen  utama  yang  digunakan  dalam  analisis  akan  menentukan keakuratan  perhitungan  untuk  PCA  menunjukkan  jumlah  total  variasi  dalam  data  awal  yang  bisa dideskripsikan oleh setiap komponen utama. Jadi secara umum, komponen utama harus menghitung varians  terbesar  yang  mungkin  dan  varians  apa  pun  yang  mengikutinya  kemungkinan  merupakan varians  tertinggi  dengan  mempertimbangkan  ortogonal  dari  komponen  sebelumnya  (Alexander, 2011).  Metode OGARCH menggunakan  komponen  utama  yang  dicontohkan  oleh  GARCH  serta  di kombinasikan bersama PCA. Metode ini akan bisa memanifestasikan tiap-tiap komponen utama yang dibentuk  dari  varians  GARCH  dari  indeks-indeks  harga  saham  sektoral,  dan  kemmudian  dari  lima indeks  harga  saham    yang  ada,  maka  akan  terbentuk  komponen-komponen  utama  yang  mempunyai faktor penggerak yang sama.
Teknik  OGARCH  bisa    bekerja  dengan  baik  dalam  serangkaian  data  yang  saling  berkorelasi diantara  data  yang  satu    dengan  yang  lain  (Bai,  2011).  Dengan  begitu,  sebelum  melakukan  analisis OGARCH,  di  butuhkan    analisis  korelasi  untuk  pasar  modal  di  kawasan  ASEAN  yang  di  observasi dalam penelitian ini. Pada Tabel 3 di bawah ini bisa dilihat hasil analisis korelasi asean capital market return .  Jika  dilihat  berdasarkan  Tabel  3  korelasi  pengembalian  dari  hasil  pasar  modal  Indonesia terhadap  ASEAN  yang  di  teliti  dalam  penelitian  ini  signifikan  oleh  karena  itu  Analisis  OGARCH tepat  untuk  di  terapkan  pada  serangkaian  data  yang  dipakai  dalam  penelitian  ini.  Sedangkan, berdasarkan  hasil  analisis  OGARCH  (yang  di  gabungkan  antara  OGARCH  dan  PCA)  yang  sudah dilakukan  menunjukan  bahwa  jenis  kondisional  dari  setiap  return  pasar  modal  di  Kawasan  ASEAN membentuk dua komponen utama. Lebih detailnya bisa dilihat Tabel 4 dan Tabel 5, sedangkan pada gambar Tabel 4 dapat di lihat urutan Eigenvalue dan Porporsi Kumulative Eigenvalue.
Tabel 3. Korelasi Return Pasar Modal dikawasan ASEAN 5
IDX KLCI STI PSE SET IDX Correlations Coefficient 1,000 SIg 0,000 KLCI Correlations Coefficient 0,524 1,000 SIg 0,000 0,000

## Berlakunya Masyarakat Ekonomi ASEAN
STI Correlations Coefficient 0,489 0,562 1,000 SIg 0,000 0,000 0,000 PSE Correlations Coefficient 0,479 0,470 0,378 1,000 SIg 0,000 0,000 0,000 0,000 SET Correlations Coefficient 0,473 0,516 0,559 0,416 1,000 SIg 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 Sumber: Hasil Olah Data (2023) Tabel 4. Hasil Analisis Principal Component Analysis Korelasi Matrix Principal .Component Eingenvalue Cummulative Value Proportion Cummulative Proportion 1 1,000 2,953 0,591 0,591 2 2,000 0,666 0,133 0,724 Sumber: Hasil Olah Data (2023) Tabel 5. Eingenvectors (Beban) Variabel PC_1 PC_2 PC_3 PC_4 PC_5 R_INDONESIA -0,449 -0,228 0,728 -0,463 -0,020 R_SINGAPURA -0,456 0,482 0,021 0,205 0,18 R_MALAYSIA -0,469 0,071 0,148 0,676 -0,543 R_PHILIPPINES -0,407 -0,763 -0,429 0,086 0,242 R_THAILAND -0,450 0,355 -0,512 -0,527 -0,359
Sumber: Hasil Olah Data (2023)
Principal component (PC) 1 mempunyai eigenvalue dengan nilai 2,953. Proporsi PC 1 adalah 0,591  menunjukan  bahwa  kelima  pasar  modal  di  Kawasan  ASEAN  yakni  pasar  modal  Indonesia, Malaysia,  Singapura,  Thailand  dan  Filipina  mempunyai  penjelasan  data  pengembalian  pokok  yang sama baik sebelum ataupun pasca pemberlakuan MEA (Masyarakat Ekonomi ASEAN). PC 1 ini pun bahkan  mampu  menjelaskan  59,06%  besarnya  beragam  dalam  pengembalian  pasar  modal  ASEAN. Dengan  hal  ini  dapat  dikatakan  bahwa  kelima  pasar  modal  di  Kawasan  ASEAN  menunjukan menunjukan komponen risiko yang sama dan menyumbang 59,06% terhadap ragam kondisional dari masing-masing  return  pasar  modal  baik  sebelum  dan  pasca  pemberlakuan  MEA  (Masyarakat Ekonomi ASEAN).
Sedangkan Principal Component (PC) 2 mempunyai eigenvalue sebesar 0,666 dengan proporsi 0,133. Faktor kedua ini mampu menjelaskan 13,31% jenis data di pasar modal yang diteliti sebelum dan  pasca  pemberlakuan  MEA  (Masyarakat  Ekonomi  ASEAN).  Hal  ini  menunjukan  bahwa  dalam menentukan jumlah jenis data yang diteliti di pasar modal ASEAN terdapat beberapa faktor lain yang memiliki  peran  yang  sama.  Sementara  faktor  risiko  komponen  kedua  menyumbangkan  13,31%  dari jenis data kondisional dari setiap return pasar modal. Kondisional merupakan keuntungan  dari hasil pasar modal dikawasan ASEAN. Dalam konteks integrasi pasar modal, temuan ini juga menyiratkan bahwa  terdapat  72,38%  faktor  yang  sama  yang  dapat  mempengaruhi  pasar  modal  di  Kawasan ASEAN  baik  sebelum  dan  pasca  pemberlakuan  MEA  (Masyarakat  Ekonomi  ASEAN).  Lalu selanjutnya  jenis  data  27,62%  yang  tidak  bisa  dijelaskan  oleh  masing-masing  komponen  utama tersebut  dan  faktor-faktor  tersebut  bersifat  acak  serta  tidak  bisa  mempengaruhi  pasar  modal dikawasan  ASEAN  baik  sebelum  dan  pasca  pemberlakuan  MEA  (Masyarakat  Ekonomi  ASEAN) secara bersamaan.

## Pembahasan
Dilihat  dari  hasil  analisis  PCA  yang  ditunjukan  pada  Tabel  4,  menggambarkan  bahwa  pasar modal  di  Kawasan  ASEAN      mempunyai  59,06%  faktor  utama  yang  menjadi  penyebab  di  pasar modal terdapat pergerakan yang sama baik sebelum dan pasca pemberlakuan MEA, sehingga terdapat comovement  di  pasar  modal.  Lalu  hasil  penelitian  juga  menunjukan  walaupun  pasar  modal menunjukan memiliki comovement tetapi pasar modal tidak sepenuhnya terintegrasi. Hal itu terlihat dari derajat  proporsi kumulatif yang baru mencapai 59,06%.
Namun jika dianalisis lebih lanjut menggunakan Eigenvector seperti yang terdapat pada Tabel 5 dapat  kita  lihat  bahwa  yang  membentuk  komponen  utama  (PC1)  di  Kawasan  pasar  modal  ASEAN
terdapat  empat  pasar  modal  yang  sama  yang  dimana  Pasar  modal  indonesia  (0.449),  Singapura (0.456), Malaysia (0.469), Thailand (0.451) sedangkan Filipina (0.408) lebih cenderung membentuk komponen    utama  terpisah  yaitu  (PC  2)  baik  sebelum  dan  pasca  pemberlakuan  MEA  (Masyarakat Ekonomi  ASEAN).  Hasil  temuan  ini  lebih  memperjelas  hasil  Analisis  yang  dilakukan  yang  dimana bahwa di empat pasar modal ASEAN bursa efek Indonesia yang diwakili oleh JKSE, Singapura yang diwakili FTSE, Malaysia yang di wakili KLCL, Thailand yang di wakili SET terintegrasi sedangkan Filipina  yang  di  wakili  oleh  PSEI  lebih  cenderung  tersegmentasi.  Keadaan  seperti  ini  dapat  terjadi karena  disebabkan  oleh  faktor  yang  mempengaruhi  pergerakan  saham  di  bursa  efek  Filipina  selama periode pengamatan  lebih cenderung di pengaruhi  oleh  faktor internal daripada  faktor  eksternal lalu dibandingkan  dengan  faktor  eksternal  terutama  regional.  Hasil  analisis  ini  menyiratkan  bahwa sebenarnya  pasar  modal  Indonesia  terintegrasi  dengan  Bursa  efek  Malaysia,  Bursa  Efek  Singapura, Bursa  Efek  Thailand.  Temuan  hasil  penelitian  ini  mengarah  pada  kebijakan  bahwa  jika  ingin membentuk  portofolio  diantara  pasar  modal  yang  terintegrasi  tidak  akan  menghasilkan  diversifikasi yang optimal akan tetapi jika pembentukan portofolio dengan mengikut sertakan Bursa Efek Filipina akan mampu memberikan manfaat diversifikasi.

## SIMPULAN
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengkaji  integrasi  pasar  modal  ASEAN  baik  sebelum  maupun pasca  pemberlakuan  Masyarakat  Ekonomi  ASEAN  (MEA)  dengan    memakai  metode  Orthogonal Generalized  Autoregresive  Conditional  Heteroscedasticity  (OGARCH)  yang  mampu  meringkaskan tingkat integrasi. Secara umum dapat disimpulkan adanya pergerakan yang sama di lima pasar modal di  Kawasan  ASEAN  yang  di  kaji  dalam  penelitian  ini.  Akan  tetapi  ada  dua  komponen  utama  yang mempengaruhi  data  kondisional  dari  ke  lima  pasar  modal  di  Kawasan  ASEAN  yang  dikaji  dalam penelitian ini. Pasca pemberlakuan Masyarakat Ekonomi ASEAN empat pasar modal ASEAN yakni (Bursa  efek  Indonesia,  Bursa  efek  Kuala  Lumpur,  Bursa  Efek  Singapura  dan  Bursa  Efek  Thailand) membentuk  komponen  utama  dengan  bobot  terbesar  sedangkan  Bursa  Efek  Filipina  membentuk komponen  utama  terpisah.  Hal  ini  menunjukan  bahwa  Bursa  Efek  Filipina  lebih  cenderung tersegmentasi  di  era baik  sebelum  ataupun  pasca  pemberlakuan  Masyarakat  Ekonomi  ASEAN    dari pasar modal di Kawasan ASEAN, sementara Bursa Eek Indonesia, Bursa Efek Kuala Lumpur, Bursa Efek  Singapura,  Bursa  Efek  Thailand  lebih  terintegrasi.  Berdasarkan temuan  dari  penelitian  yang  di lakukan  bahwa  baik  sebelum  maupun  pasca  pemberlakuan  MEA  (Masyarakat  Ekonomi  ASEAN) dapat dinyatakan bahwa pasar modal di Kawasan ASEAN belum sepenuhnya terintegrasi

## DAFTAR PUSTAKA
Alexander, C. (2011). A Primer on the orthogonal GARCH model . Bai,  J.  (2011). Using  Orthogonal  Garch  To  Forecast  Covariance  Matrix  of  Stock  Returns [Thesis]. University of Houston.
Brigitta,  U.,  &  Mahastanti,  L.  A.  (2022).  Integration  of  Indonesian  Capital  Market  and  ASEAN Capital  Market:  A  Study  during  the  Covid-19  Pandemic. Jurnal  Keuangan  Dan  Perbankan , 26 (3), 475–491.
Cahyaningrum,  A.,  &  Robiyanto,  R.  (2021).  Pengujian  Integrasi  Pasar  Modal  di  Kawasan  Asia Sebelum dan Selama Pandemi Covid-19. Jurnal Akuntansi Keuangan Dan Bisnis , Vol. 14 No. 2 (2021) , 211–220. https://doi.org/10.35143/jakb.v14i2.4673

## FEBRIYANTO,  F.  (2019).  KORELASI  PASAR  MODAL  NEGARA  ASEAN-5  DIERA MASYARAKAT EKONOMI ASEAN TERHADAP PELUANG DIVERSIFIKASI INVESTASI INTERNASIONAL. FIDUSIA : JURNAL KEUANGAN DAN PERBANKAN , 2 (1). https://doi.org/10.24127/jf.v2i1.361
Jovy, A. (2021). Analisis Integrasi Bursa Saham ASEAN-5. Jurnal Ilmiah .
Karim,  B.  A.,  &  Karim,  Z.  A.  (2012).  Integration  Of  ASEAN-5  Stock  Markets:  A  Revisit. Asian Academy of Management Journal of Acounting and Finance , 8 (2), 21–41.
Kim, S.-J., & McKenzie, M. D. (2008). Conditional Autocorrelation and Stock Market Integration in the Asia-Pacific. SSRN Electronic Journal . https://doi.org/10.2139/ssrn.943970
Luo,  C.  (2015). Stochastic  Correlations  and  Portfolio  Optimization  by  Multivariate  GARCH [Dissertation]. University of Toronto.
Mink, M. (2015). Measuring stock market contagion: Local or common currency returns? Emerging Markets Review , 22 , 18–24. https://doi.org/10.1016/j.ememar.2014.11.003 Palac,  E.  D.,  &  McMiken.  (1997).  An  Examination  of  ASEAN  Stock  Markets:  A  Cointegration Approach. ASEAN Economic Bulletin , 13 (3), 299–311. Rasyidin.  (2016).  Integrasi  Pasar  Modal  ASEAN  Pasca  Pemberlakukan  MEA. Jurnal  Visioner  & Strategis , 5 (2), 17–24.
Robiyanto,  R.  (2017).  THE  ANALYSIS  OF  CAPITAL  MARKET  INTEGRATION  IN  ASEAN REGION BY USING THE OGARCH APPROACH. Jurnal Keuangan Dan Perbankan , 21 (2). https://doi.org/10.26905/jkdp.v21i2.1138
Robiyanto,  R.  (2019).  Penggunaan  Metode  Orthogonal  GARCH  untuk  Meramalkan  Matriks Kovarians  Return  Indeks  Harga  Saham  Sektoral  Di  Bursa  Efek  Indonesia. Jurnal  Ekonomi Kuantitatif Terapan , 12 (2), 30. https://doi.org/10.24843/JEKT.2019.v12.i02.p05 Roca,  E.  D.,  Selvanathan,  E.  A.,  &  Shepherd,  W.  F.  (1998).  Are  the  ASEAN  Equity  Markets Interdependent? ASEAN Economic Bulletin , 15 (2), 109–120.
Shabri  Abd  Majid,  M.,  &  Hj  Kassim,  S.  (2009).  Impact  of  the  2007  US  financial  crisis  on  the emerging  equity  markets. International  Journal  of  Emerging  Markets , 4 (4),  341–357. https://doi.org/10.1108/17468800910991241
Sohel Azad, A. S. M. (2009). Efficiency, Cointegration and Contagion in Equity Markets: Evidence from  China,  Japan  and  South  Korea. Asian  Economic  Journal , 23 (1),  93–118. https://doi.org/10.1111/j.1467-8381.2009.02002.x
Suganda,  T.  R.,  &  Soetrisno,  Y.  (2016).  UJI  INTEGRASI  DAN  CONTAGION  EFFECT  PASAR MODAL PADA LIMA NEGARA ASEAN (RISET EMPIRIS PASCA TERJADINYA KRISIS SUBPRIME MORTGAGE DAN KRISIS YUNANI). Jurnal Keuangan Dan Perbankan , 20 (2). https://doi.org/10.26905/jkdp.v20i2.358
Suryanta,  B.  (2011).  Capital  Merket  Integration  in  ASEAN  Countries:  Special  Investigation  of Indonesian Towards the Big Four. Asian Journal of Technology Management , 4 (2), 109–114.
Utami, A. T. (2019). Stock Market Co-Integration Evidence from Indonesia, Malaysia, South Korea, Hong  Kong,  and  The  US  Stock  Market. Jurnal  Manajemen  Dan  Bisnis:  Performa ,  75–86. https://doi.org/10.29313/performa.v0i0.3916