Volume 23 NO 1, Januari 2021
Jurnal Ekonomi dan Bisnis Dharma Andalas

## Reaksi Pasar Modal di Asia Tenggara Terhadap Pandemi Covid-19
Sari Octavera1 1 , Febri Rahadi 2
Fakultas Ekonomi dan Bisnis, Universitas Dharma Andalas 1,2
email: sarioctavera@gmail.com 1
febri@unidha.ac.id 2

## ABSTRACT
Covid  19  is  global  case  in almost around the  world.  Early  April 2020,  Covid 19  cases  reached  1 million in a number of countries and increased significantly. This pandemic caused a major impact on  economic  activity,  and  more  than  100  countries  carried  out  a  full  or  partial  lockdown  which resulted in economic disruption in many sectors including the stock market. This study investigation impact that occurs on the stock market, especially in Southeast Asia (Malaysia, Indonesia, Thailand and  Singapore).  Change  in  the  composite  index  from  the  capital  market  are  used  as  a  proxy  to measure  market  reactions  using  the  OLS  panel  data  regression  model. The  natural log  of  GDP  is used as a control variabel for differences between the four capital markets. In addition, to control for the effect of different transaction days, a dummy variable is included in the regression model. The result show that changes in the number of covid 19 infections have been shown to significantly affect index changes. The market response in this regard has moved in a negative direction. Meanwhile, the measurement of the effect to the death  to covid 19 is not proven to significantly affect change in the composite stock market index.
Keywords :COVID-19 pandemic,southest asian capital market, IHSG, stock return market, GDP

## ABSTRAK
Covid  19  menjadi  kasus  global  dengan  penyebaran  yang  sangat  cepat  hampir  diseluruh  belahan dunia. Awal April 2020 kasus Covid 19 menyentuh angka 1 juta penderita yang tersebar di sejumlah negara  dan  terus  meningkat  secara  signifikan.  Pandemi  ini  berpengaruh  besar  terhadap  aktifitas perekonomian  hampir  di  seluruh  dunia.  Puncaknya,  akhir  Maret  2020  lebih  dari  100  negara melakukan Lockdown baik secara penuh maupun sebagian yang memberikan dampak terbatasnya aktifitas ekonomi di berbagai sektor seperti transportasi, pariwisata, perbankan, asuransi termasuk pasar  modal.  Penelitian  ini  berupaya  melihat  dampak  yang  terjadi  di  pasar  modal  khususnya  di empat negara di Asia Tenggara (Malaysia, Indonesia, Thailand dan Singapura). Perubahan Indeks gabungan  dari  pasar  modal  dipergunakan  sebagai  proksi  untuk  mengukur  reaksi  pasar  dengan menggunakan  pendekatan  model  regresi  data  panel  Ordinary  Least  Square  (OLS).  Untuk mengendalikan dampak yang mungkin muncul dari perbedaan yang mendasar dari keempat pasar modal  tersebut,  dipergunakan  log  natural  PDB  sebagai  variabel  kontrol.  Selain  itu,  untuk mengontrol efek perbedaaan hari transaksi dimasukkan pula variabel dummy didalam model regresi.
Hasil menunjukkan perubahan angka terinfeksi COVID-19 terbukti secara signifikan mempengaruhi perubahan indeks. Respon pasar terkait hal tersebut bergerak kearah negatif. Sementara pengukuran terhadap  pengaruh  angka  maninggal  dunia  akibat  COVID-19  tidak  terbukti  secara  signifikan mempengaruhi perubahan indeks pasar saham gabungan.
Kata kunci : pandemi COVID-19, pasar modal asia tenggara, IHSG, stock return market, GDP

## PENDAHULUAN
Berawal  dari  kasus  lokal,  COVID- 19 menyebar ke seluruh dunia silih berganti dengan  penularan  melalui  “kasus  impor” dari  luar  wilayah  asal  atau transmisi  lokal antar  penduduk.  Untuk  pertama  kalinya, negara  Cina  melaporkan  adanya  penyakit baru  ini  pada  31  Desember  2019.  Akan tetapi,  kasus  pertama  yang  terdeteksi adalah pada 1 Desember 2019 dari laporan yang  diterbitkan  oleh  jurnal  medis The Lancet oleh dokter dari rumah sakit Jin Yin Tan  di  Wuhan,  Cina.  Kantor  Organisasi Kesehatan Dunia (WHO) di Cina mendapatkan pemberitahuan tentang adanya sejenis pneumonia yang penyebabnya tidak diketahui yang terdeteksi di kota Wuhan, Provinsi Hubei, Cina. (Kompas.com, 2020). Pada akhirnya covid  19  ini  menjadi  kasus  global  dengan penyebaran  sangat  cepat  hampir  diseluruh belahan  dunia  tanpa  terkecuali  seperti, Italia, Iran, Prancis, Spanyol, Amerika dan negara-negara di Asia Tenggara dan juga di benua  Australia.  Awal  April  penderita infeksi  Covid  19  telah  mencapai  1  juta orang yang tersebar di sejumlah negara dan meningkat  secara  signifikan  hanya  dalam hitungan hari.
Pandemi ini menyebabkan pengaruh  yang  sangat  besar  terhadap aktifitas  perekonomian  hampir  diseluruh belahan  dunia.  Dan  puncaknya  pada  akhir Maret  2020  lebih  dari  100  negara melakukan Lockdown baik  secara  penuh maupun sebagian yang memberikan dampak  terhadap  terbatasnya  aktifitas ekonomi  negara-negara  tersebut  yang berdampak  di  berbagai  sektor  seperti
transportasi, pariwisata, perbankan, asuransi  termasuk  pasar  modal.(Safitri,
2020).  Salah  satu  contoh,  aktivitas perjalanan udara turun 70-90% dibandingkan  bulan  Maret  2019  di  kota- kota  besar  di  dunia.  Berbagai  acara  dan kegiatan yang telah diagendakan sebelumnya  ditangguhkan  sampai  batas waktu  yang  tidak  ditentukan.  Berbagai respon  diambil  terhadap  penyakit  ini, mengingat  hal  ini  belum  pernah  terjadi sebelumnya.  Di  lain  sisi,  pemerintah mengambil langkah-langkah darurat, seperti penetapan jarak sosial dan investasi, melakukan  karantina  personal  hingga wilayah, serta berupaya menganalisis kasus demi  kasus  untuk  merumuskan  strategi pencegahan penyebaran. Selain itu, pemerintah  dan  kementrian  keuangan hingga bank sentral meluncurkan berbagai paket  dukungan  dan  stimulasi  untuk mengatasi kerusakan ekonomi.
Goodell  J.W.  Res.  Lett  (2020) menyajikan survei literatur yang komprehensif  tentang  dampak  ekonomi yang  disebabkan  oleh  bencana  alam, seperti  perang,  perubahan  iklim  atau bencana  lokal,  dan  menyoroti  bahwa pandemi  COVID-19  ini  menimbulkan perlambatan  ekonomi  dan  dapat  berakibat kepada  kerusakan  ekonomi  secara  global yang  belum  pernah  terjadi  sebelumnya. Perlambatan tersebut sudah terlihat dimana beberapa  negara  masuk  dalam  kondisi resesi,  dimana  pada  kuartal  II  2020  ini dengan  angka  Gross  Domestic  Product (GDP)  tumbuh  negatif,  seperti  Singapura, Korea  Selatan  dan  Jepang.  Negara  Eropa satu  demi  satu  juga  mengalami  resesi,
seperti  Italia,  Prancis  dan  Jerman.  Selain itu,  sentimen  penggerak  pasar  lainnya yakni  kembali  memburuknya  hubungan dua  negara  ekonomi  terbesar  dunia  yaitu Amerika  Serikat  (AS)  dan  Cina  yang belakangan semakin meruncing. Mulai dari tuduhan  AS  terhadap  Cina  karena  tidak mempu  menghalau  penyebaran  COVID- 19,  masalah  undang-undang  keamanan nasional  Hong  Kong,  sampai  dengan pengusiran konsulat Cina di AS.
Penelitian  ini  berupaya  untuk melihat  dampak  yang  terjadi  di  pasar saham  khususnya  di  Asia  Tenggara (Malaysia, Indonesia, Thailand dan Singapura).  Terkait  dengan  pandemi  ini, bagaimana kondisi pasar saham di keempat negara  tersebut.  Adapun  data  yang digunakan untuk periode semester pertama (Januari  –  Juni)  tahun  2020  berupa  data sebaran  peningkatan  kasus  positif,  data kematian akibat COVID-19.
Tujuan  utama  dalam  penelitian  ini adalah  untuk  mengeksplorasi  bagaimana pasar saham menanggapi pandemic COVID-19  ini.  COVID-19  ini  telah membawa  ketidakpastian  yang  ekstrem sehubungan  dengan  seberapa  mematikan penyakit  ini,  informasi  kapan  vaksin  akan ditemukan, serta dampak kebijakan stumulus  yang  dilakukan  pemerintah. Terdapat  dugaan  bahwa  terjadi  reaksi investor di pasar modal dan juga dibarengi dengan  volatilitas  yang  belum  pernah terjadi  sebelumnya.  Pasar  saham  bergerak naik  dan  turun  seiring  dengan  pembaruan berita  COVID-19.  Latar  belakang  inilah yang  menguatkan  penelitian  yang  akan dilakukan,  seperti  apakah  dampaknya terhadap pergerakan pasar modal terutama pasar Asia Tenggara.

## Pasar Modal Efisien
Suatu  pasar  dikatakan  efisien apabila harga sekuritas-sekuritasnya mencerminkan  semua  informasi  yang
relevan  dengan  segera.  Karena  itu  konsep efisiensi  lebih  tepat  ditafsirkan  sebagai konsep  yang continuum bukan  dikotomi. Semakin  cepat  suatu  pasar  bereaksi terhadap  informasi  baru  semakin  efisien pasar  tersebut.  Tetapi  apa  yang  dimaksud dengan relevan? Fama (1970) mengklasifikasikan informasi menjadi tiga tipe  yaitu:  (1)  perubahan  harga  di  waktu yang lalu ( past price change ), (2) informasi yang  tersedia  kepada  publik  ( public information ),  dan  (3)  informasi  yang tersedia  baik  kepada  publik  maupun  tidak ( public and private information ). Selanjutnya  terobosan  penting  dalam perkembagan teori keuangan adalah dikemukannya  hipotesis  pasar  efisien ( Efficient-Market Hypothesis ). Suatu pasar dikatakan efisien apabila tidak seorangpun, baik  investor  individu  maupun  investor institusi, akan mampu memperoleh abnormal return dalam jangka waktu yang lama dengan menggunakan strategi perdagangan  yang  ada.  Artinya,  harga  – harga  yang  terbentuk  di  pasar  merupakan cerminan  dari  informasi  yang  ada  ( stock prices  reflect  all  available  information ). Jika pasar bereaksi dengan cepat dan akurat untuk  mencapai  harga  keseimbangan  baru yang sepenuhnya mencerminkan informasi yang  tersedia,  maka  kondisi  pasar  seperti ini  disebut  dengan  pasar  efisien  (Hartono, 2013).
Bodie,  Kane,  &  Marcus  (2013) menyatakan  bahwa  ada  tiga  bentuk  untuk menyatakan  efisien  pasar  modal,  yaitu: Bentuk  efisiensi  yang  lemah  ( weak  form efficiency ),  efisiensi  setengah  kuat  ( semi strong )  dan  efisiensi  yang  kuat  ( strong forms ).

## Saham
Stock  Valuation (nilai  saham) perusahaan  dapat  dipandang  dari  berbagai sudut.  Bagi  pemilik  perusahaan,  nilai perusahaan  dapat  dilihat  dari  nilai  saham
perusahaan  yang  bersangkutan.  Anoraga dan  Pakarti  (2001)  mengatakan  harga saham adalah uang yang dikeluarkan untuk memperoleh bukti penyertaan atau pemilikkan  suatu  perusahaan.  Menurut Sartono (2005), faktor-faktor yang mempengaruhi harga saham adalah kondisi fundamental  emiten,  hokum  permintaan atau penawaran, tingkat suku bunga, valuta asing,  dana  asing  di  bursa, news dan rumors, dan  indeks  harga  saham.Bursa saham  menggolongkan  perubahan  harga saham dalam dua kategori Sartono, (2005) yaitu:  a) Kategori  top  gainer ,  yaitu perusahaan  yang  mengalami  perubahan harga  saham  dengan  persentase  tertinggi pada hari bursa. Top gainer terdiri dari 10 perusahaan  lintas  sektor  yang  terdaftar  di Bursa  Efek  Indonesia  dengan  perubahan harga  saham  tertinggi  pada  suatu  hari bursa.    b) Kategori  top  loser ,  yaitu perusahaan  yang  mengalami  perubahan harga  saham  dengan  persentase  terendah pada  hari  bursa.  Top  loser  terdiri  dari  10 perusahaan  lintas  sektor  yang  terdaftar  di Bursa  Efek  Indonesia  dengan  perubahan harga  saham  terendah  pada  suatu  hari bursa.

## Perilaku Pelaku Pasar
Choi,  Kedar-Levy,  &  Yoo  (2012) mengungkapkan  bahwa  di  pasar  terdapat dua  tipe  investor:  investor  yang  rasional yakni  bebas  sentimen  dan  investor  tidak rasional  adalah  cenderung  mengalami sentimen.  Dua  tipe  investor  tersebut bersaing  di  pasar  dan  menentukan  harga serta return. Jika terjadi dominasi sentimen investor  maka  akan  mengarah  pada terbentuknya  pasar  yang  tidak  efisien. Baker  &  Wurgler  (2006)  mendefinisikan sentimen investor adalah keyakinan tentang  masa  depan  cash  flow  dan  risiko investasi  yang  tidak  didukung  oleh  fakta. Sedangkan  Lu,  Mehran,  &  Gao  (2016) mengemukakan  bahwa  sentimen  investor
adalah perasaan individu yang optimis atau pesimis  yang  berlebihan  terhadap  suatu situasi.    Kedua  definisi  tersebut  memberi tekanan  pada  faktor  psikologis  yakni keyakinan  atau  perasaan  terhadap  situasi tertentu.

## Epidemi dan Pasar Modal
Respon  pasar  modal  terhadap pandemik  COVID-19  mengarahkan  pada beberapa  kekhawatiran  dan  menimbulkan beberapa  pertanyaan  di  kalangan  investor dan  analis.  Terdapat  beberapa  bukti  yang menunjukkan  bahwa  pemegang  saham lebih  meminati  saham-saham  perusahaan yang  kurang  rentan  terhadap  dampak pandemik (Capelle-Blancard & Desroziers, 2020).
Pada awalnya, pandemi ini diabaikan  dan  dianggap  tidak  membawa dampak yang besar terhadap pasar. Hingga kemudian  Eropa  menjadi  episentrum, semua  orang  kini  berperilaku  seolah-olah jutaan  orang  telah  terinfeksi  dan  kelak memiliki  dampak  ekonomi.  Akan  tetapi, Krugman (2020) menyatakan bahwa pasar modal  bukanlah  parameter  yang  akurat untuk  menilai  ekonomi.  Dasar  dari pernyataan  ini  bahwa  pergerakan  di  pasar modal  lebih  kepada  pengaruh  psikologis dari para pelaku pasar sedangkan ekonomi itu  sendiri  berdiri  pada  asas  kepentingan dan  kebutuhan  manusia.  Sementara  itu, Schiller  &  Malkiel  (2020)  telah  meneliti mengenai  perilaku  tidak  biasa  di  pasar modal  dalam  masa  pandemi.  Temuan mereka  menunjukkan  bahwa  pergerakan tidak  rasional  yang  terjadi  di  pasar  tidak begitu  nyata  dan  tidak  dapat  dinyatakan bahwasanya pasar tidak efisien.
Penelitian  telah  dilakukan  pula pada  beberapa  peristiwa  yang  tidak terencana  atau  biasa  disebut Black  Swan Events , termasuk juga serangan teroris dan epidemi.  Peristiwa-peristiwa tersebut akan menyebabkan  kejutan,  ketakutan  dan
kepanikan  pada  investor  global  dan  akan menyebabkan  respon panic-selling yang tajam  (Burch,  Emery,  &  Fuerst,  2016). Sementara  itu  Carter  dan  Simkins  (2004); Chen  dan  Siems  (2004);  Kollias  et  al (2011);  Nikkinen,  Omran,  Sahlström (2008); Papakyriakou, Sakkas, (2019) telah memberikan  gambaran  luas  dalam  telaah literatur terkait dengan dampak dari bagian dari Black  Swan  Events di  pasar  modal. Kesimpulan  yang  diperoleh  bahwasanya serangan  teroris,  dan  juga  dalam  hal  ini epidemi,  merupakan  peristiwa  yang  tak terduga  dan  memberikan  dampak  serius pada  kehidupan  dan  mengarahkan  pada perilaku panic-selling di  pasar  modal. Nippani  &  Washer,  (2004)  memfokuskan studi  mereka  pada  indeks  saham  dari delapan  negara  yang  terkena  dampak  dari virus  SARS  dan  menemukan  bahwa merebaknya virus SARS tidak memberikan dampak  negatif  pada  pasar  modal  di delapan negara tersebut, dengan pengecualian  pasar  modal  di  Cina  dan Vietnam. Sementara Chen, Jang, Hospitality (2007) meneliti tentang dampak  dari  merebaknya  virus  SARS terhadap  kinerja  saham-saham  perhotelan di  pasar  modal  Cina  dan  Taiwan  dan menemukan bahwa terdapat pengaruh yang negatif dan signifikan.

## Desain Penelitian
Penelitian ini merupakan penelitian eksplanatori . Penelitian
eksplanatori adalah penelitian yang bertujuan  untuk  menguji  suatu  teori  atau hipotesis  guna  memperkuat  atau   bahkan menolak    teori    atau    hipotesis    hasil penelitian    yang    sudah    ada sebelumnya (Wikipedia, 2020) . Penelitian ini berupaya untuk  melihat  dampak  yang  terjadi  di pasar saham  khususnya di  Asia Tenggara (Malaysia, Indonesia, Thailand dan Singapura).

## M a r k e t   Return
Return market adalah tingkat imbal hasil  portofolio  pasar.  Untuk  saham  kita akan  menggunakan  acuan  IHSG  untuk menentukan return market
Market return = 𝐼𝐻𝑆𝐺 𝑡− 𝐼𝐻𝑆𝐺𝑡−1 𝐼𝐻𝑆𝐺 𝑡−1 Variabel yang sama juga digunakan dalam penelitian yang sama tentang dampak COVID-19 terhadap negara-negara di dunia (Badar Nadeem Ashraf, 2020)

## Data pertumbuhan COVID-19
Data  covid  yang  digunakan  adalah data  harian  berupa  data Growth  Positive untuk  data  pertumbuhan  angka  positif COVID-19  dan Growth  Death untuk pertumbuhan angka kematian akibat COVID-19. Data tersebut diperoleh melalui  publikasi  data  oleh  John  Hopkins University. Data yang diperoleh merupakan data harian penderita dan angka kematian akibat COVID-19.

## Gross Domestic Product (GDP )
Merupakan  salah  satu  indikator penting untuk mengukur kondisi perekonomian  suatu  negara.  Diambil  dari situs  resmi  Badan  Pusat  Statistik,  GDP menjadi salah satu indikator penting untuk mengetahui  kondisi  ekonomi  di  suatu negara  dalam  suatu  periode tertentu.  GDP pada  dasarnya  merupakan  jumlah  nilai tambah  yang  dihasilkan  oleh  seluruh  unit usaha dalam suatu negara. Atau merupakan jumlah  nilai  barang  dan  jasa  akhir  yang dihasilkan oleh seluruh unit perekonomian. (Kompas.com,  2019).  Pada  penelitian  ini digunakan  Log  (GDP) diambil dari World Development Indicator (WDI) Bank Dunia yang  mengukut  tingkat  perkembangan ekonomi.

## METODE PENELITIAN
Untuk  melihat  dampak  COVID-19 ini terhadap pasar saham di Asia Tenggara
,  kami  menggunakan  teknik  analisis  data panel  daripada  metodologi  studi  peristiwa karena beberapa alasan.
1. Penyebaran  COVID-19  berkembang disuatu  negera  dan  menyebar  dalam beberapa  hari  kenegara  lain,  jadi  bukan terjadi disuatu negara saja
2. Regresi dara panel lebih baik menjelaskan  hubungan  waktu  yang bervariasi  antara  variabel  (Ashraf  B.N., 2017)
3. Analisis data panel mengektraksi variasi cross sectional dan time series dari data panel yang mendasari dan meminimalkan masalah seperti multikolonieritas, heteroskedastisitas dan bias estimasi  (J.M., 2010)
Model Regresi sebagai berikut :
Dimana : c dan t   : masing-masing  mewakili  negara dan hari. Y   : Return Market (Harga Pasar) X1  :  confirmcase c,t =  Data  pertumbuhan angka positif COVID-19 di negara c pada hari ke t .
X2  :  deathcase c,t = Data  pertumbuhan angka kematian akibat COVID-19 di negara c pada hari ke t . X3  :  Log  (GDP)  ( Gross  Domestc  Bruto ) merupakan  variabel  kontrol  diantara perbedaan di keempat negara.
X4 : ∑t=1T−1εtDt = dummy variabel untuk
minimimalkan  ketidakpastian  dan perbedaan  antara  negara  untuk mengontrol International Daily
Events ,  misalnya  perbedaan  libur nasional  atau    hari  besar  disetiap negara  yang  memberi  pengaruh  ke pasar modal. Model pengujian yang dipergunakan  adalah  Regresi  Data  Panel dengan  menggunakan  metode  Ordinary
Least  Squares  (OLS).  Pengujian  dengan analisis korelasi Spearman dilakukan untuk memastikan tidak terjadi masalah multikolinearitas  pada  model.  Selain  itu, untuk  memastikan  apakah  dalam  model regresi  terjadi  ketidaksamaan  varians (heteroskedastisitas)  dari  residual  satu pengamatan  ke  pengamatan  yang  lain, model  regresi  dilakukan  dengan  Robust Standar  Error  sehingga  dapat  dipastikan model  regresi  data  panel  tersebut  layak untuk dipergunakan dalam penelitian.

## Rancangan Penelitian
Rancangan penelitian adalah model berfikir konseptual bagaimana teori berhubungan dengan  berbagai  faktor  yang telah  didefinisikan  sebgai  hal  penting. Dalam  penelitian  ini rancangan penelitian ini digambarkan sebagai berikut :
Gambar 1 Rancangan Penelitian
Yc,t= confirmcase c,t + deathcase c,t + Log GDP c +∑t=1T−1εtDt +εc,t

## Teknik Pengumpulan dan Metode Analisa Data
Data  dalam  penelitian  ini  adalah data  sekunder  berupa  data Market Return di  keempat  pasar modal  yang  ada  di Indonesia,  Malaysia,  Singapura  dan Thailand. data harian jumlah penderita dan kematian akibat COVID-19, angka GDP 4 negara  di  Asia  Tenggara  (Indonesia, Malaysia, Singapura dan Thailand) untuk periode Januari-April
2020 yang dipergunakan  sebagai  kontrol  serta  hari- hari libur nasional di tiap tiap negara untuk mengontrol  hari  perdagangan  di  pasar modal.  Dalam  menganalisis  data  dan pengujian variabel-variabel dalam penelitian  ini  menggunakan  statistik deskriptif,  uji  asumsi  klasik,  dan  uji hipotesis sebagai berikut : Merumuskan Hipotesis Nol (Hipotesis Simultan)
H0  : Artinya tidak ada pengaruh  yang signifikan  antara variabel independen secara parsial terhadap
variabel dependen.
Ha  :  Artinya  ada  pengaruh  yang signifikan  antara  variabel independen  secara parsial terhadap variabel dependen

## HASIL DAN PEMBAHASAN Analisa Deskriptf
Analisa deskriptif dari penelitian ini ditunjukkan oleh tabel 1 berikut:
Tabel 1.
StatistikDeskriptif
Tabel 1 diatas menjelaskan variabel dalam  penelitian  ini,  indeks  saham gabungan  mengalami  penuruan  setiap harinya dengan rata-rata sebesar -
0.03243%  selama  kurun  waktu  dari  akhir Januari sampai akhir Juli 2020 di keempat negara. Perubahan indeks saham gabungan berkisar  antara  -10,7%  hingga  29,3% dengan standar deviasi 2,29%. Pertumbuhan  kasus  terkonfirmasi  diukur sebagai pertumbuhan harian kasus terkonfirmasi  COVID-19  setiap  harinya maksimal sebesar 4 kasus positif  COVID- 19  dengan  minimal  nol  kasus  dan  hal  ini hampir sama dengan pertumbuhan kematian dimana diukur sebagai pertumbuhan  harian  jumlah  pasien  Covid 19  yang  meninggal  dengan  simpangan baku sebesar 31,27% di keempat negara.

## Uji Asumsi Klasik
Hasil dari analisa multikolinieritas ditunjukkan oleh tabel 2 berikut:
Tabel 2.
Analisis Multikolinearitas Hasil matriks korelasi Spearman menunjukkan bahwa tidak terjadi permasalahan multikolinearitas untuk variabel  dependent  dan  independent  yang digunakan  dalam  penelitian  pada  tingkat signifikansi 10%. Sementara untuk menyelesaikan permasalahan heteroskedastisitas, diimplementasikan robust  standar  error  pada  model  yang digunakan pada tiap regresi yang dilakukan.  Hasil  regresi  ditampilkan  pada tabel berikut:

## Uji Hipotesis
Hasil Uji Hipotesis Model Pertama ditunjukkan oleh tabel berikut:
Tabel 3. Regresi Model Pertama
Hasil  regresi  linear  menunjukkan kasus terkonformasi
COVID-19
memberikan  pengaruh  yang  signifikan terhadap  perubahan  indeks  saham  di keempat  negara  yang  dijadikan  sampel. Hal  ini  menjelaskan  bahwa  adanya  kasus terkonfirmasi positif COVID-19 mempengaruhi pertumbuhan
indeks saham.
Hasil Uji Hipotesis Model Kedua ditunjukkan oleh tabel berikut:
Tabel 4. Regresi Model Kedua
Hasil  regresi  linear  model  kedua dengan  menggunakan  variabel  kontrol GDP  menunjukkan  kasus  terkonformasi COVID-19  tetap  memberikan  pengaruh yang signifikan terhadap perubahan indeks saham  di  keempat  negara  dengan  GDP sebagai  kontrol  variabel.  Maka  semakin menjelaskan  bahwa  kasus  terkonfirmasi positif COVID-19 mempengaruhi
pertumbuhan  indeks  saham  di  keempat negara.
Hasil Uji Hipotesis Model Ketiga ditunjukkan oleh tabel berikut:
Tabel 5. Regresi Model Ketiga
Hasil  regresi  linear  model  ketiga dengan  menggunakan  variabel  kontrol GDP dan menjadikan hari libur internasional sebagai variabel dummy tetap menunjukkan kasus
terkonformasi COVID-19  memberikan  pengaruh  yang signifikan  terhadap  perubahan  indeks saham di keempat negara secara rata-rata.
Hasil Uji Hipotesis Model Keempat ditunjukkan oleh tabel berikut:
Tabel 6. Regresi Model Keempat
Regresi  linear  menunjukkan  kasus angka kematian COVID-19 tidak memberikan  pengaruh  yang  signifikan terhadap  perubahan  indeks  saham  di keempat  negara  yang  dijadikan  sampel. Hal  ini  menjelaskan  bahwa  adanya  kasus kematian akibat COVID-19 tidak memberikan pengaruh terhadap pertumbuhan indeks saham.
Hasil Uji Hipotesis Model Kelima
ditunjukkan oleh tabel berikut:

## Tabel 7. Regresi Model Kelima
Regresi linear model kelima dengan menggunakan variabel kontrol GDP menunjukkan kasus kematian yang disebabkan  oleh  COVID-19  tetap  tidak memberikan  pengaruh  yang  signifikan terhadap  perubahan  indeks  saham  di keempat  negara  dengan  GDP  sebagai kontrol variabel.  Maka menjelaskan  bahwa kasus kematian COVID-19 tidak berpengaruh terhadap pertumbuhan indeks saham di keempat negara.
Hasil Uji Hipotesis Model Keenam ditunjukkan oleh tabel berikut:
Tabel 8. Regresi Model Keenam
Hasil regresi linear dengan menggunakan  variabel  kontrol  GDP  dan menjadikan hari libur internasional sebagai variabel dummy tetap menunjukkan bahwasnya  kasus  kematian  COVID-19 tidak mempengaruhi perubahan pertumbuhan  indeks  saham  di  keempat negara  secara  rata-rata  walaupun  dengan menggunakan  GDP  sebagai variabel kontrol sebagai penjelas pengaruh dan juga hari  libur  nasional  sebagai  variabel dummy.

## Pembahasan
Jumlah kasus terkonfirmasi COVID-19 terbukti memberikan pengaruh terhadap  pertumbuhan  indeks  saham  di keempat  negara  baik  Indonesia,  Malaysia, Singapura dan Thailand. Hal ini ditunjukkan secara statistik  melalui  model regresi yang menunjukkan bahwa perubahan kasus terkonfirmasi  COVID-19 memberikan  hasil  negatif  dan  signifikan terhadap  perubahan  indeks  pasar  modal. Hasil tersebut bertahan setelah mengintegrasikan  variabel  kontrol  PDB Negara.  Selain  itu,  variabel  dummy  untuk mengontrol  efek  perbedaan  hari-hari transaksi  di  pasar  modal  keempat  negara tidak  mengubah  hasil  yang  didapatkan. Sementara  itu,  perubahan  kasus  kematian yang  disebabkan  oleh  Covid19  tidak terbukti mempengaruhi pertumbuhan indeks saham. Ketiga model yang diterapkan tidak menunjukkan adanya hasil yang  signifikan  yang  menandakan  bahwa model  tersebut  tidak  cukup  kuat  untuk memprediksi pengaruh variabel perubahan kasus  kematian  akibat  covid  terhadap perubahan  indeks  pasar.  Hal  ini  mungkin terjadi mengingat bahwa terdapat perbedaaan  yang  signifikan  dari  keempat negara  terkait  dengan  upaya  melakukan pencegahan dan penurunan angka kematian akibat  covid.  Malaysia,  Singapura  dan Thailand  menerapkan  kebijakan  Lock Down pada trimester awal 2020. Kebijakan ini  menyebabkan  angka  kematian  akibat COVID-19  dapat  dikontrol  dan  tidak meningkat lagi secara eksponensial. Berbeda  dengan  Indonesia  yang  tidak menerapkan kebijakan Lock Down namun menerapkan  pembatasan  sosial  berskala besar.  Hal  ini  tidak  dapat  membentuk pembengkakan  angka  kematian  akibat covid di Indonesia. Perlakuan yang berbeda ini  yang  mungkin  menjadikan  bias  pada hasil  model  regresi  4,  5  dan  6  dan
mengarahkan kesimpulan bahwasanya model prediksi dengan variabel perubahan angka  kematian  akibat  COVID-19  tidak cukup kuat untuk membuktikan pengaruhnya  terhadap  perubahan  indeks pasar  modal.  Hasil  ini  serupa  dengan temuan (Badar Nadeem Ashraf, 2020) yang meneliti hal yang sama pada 64 negara.

## SIMPULAN
Penelitian  ini  berupaya  melihat pengaruh dari perubahan angka terinfeksi COVID-19 dan perubahan angka kematian  akibat  COVID-19  pada  empat pasar modal di Asia Tenggara. Perubahan Indeks  gabungan  dari  pasar  modal Indonesia,  Malaysia,  Singapura  dan Thailand  dipergunakan  sebagai  proksi untuk  mengukur  reaksi  pasar  dengan menggunakan  pendekatan  model  regresi data  panel  OLS.  Untuk  mengendalikan dampak  yang  mungkin  muncul  dari perbedaan  yang  mendasar  dari  keempat pasar  modal  tersebut,  dipergunakan  Log natural  PDB  sebagai  variabel  kontrol. Selain  itu,  untuk  mengontrol  efek perbedaaan hari-hari transaksi dimasukkan pula variabel dummy didalam model regresi. Hasil menunjukkan bahwa perubahan  angka  terinfeksi  COVID-19 terbukti  secara  signifikan  mempengaruhi perubahan indeks pasar gabungan. Respon pasar  terkait  hal  tersebut  adalah  bergerak ke  arah  negatif.  Sementara  pengukuran terhadap pengaruh angka maninggal dunia akibat  COVID-19  tidak  terbukti  secara signifikan mempengaruhi perubahan indeks pasar gabungan.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Terimakasih  kepada  LPPM  Universitas Dharma Andalas yang sudah memfasilitasi penelitian  tentang Reaksi  Pasar  Modal  Di Asia  Tenggara  Terhadap  COVID-19 sehingga menghasilkan jurnal ini, dan juga
bagi  Bursa  Efek  Indonesia  yang  sudah memfasilitasi kebutuhan data penelitian.

## DAFTAR PUSTAKA
Anoraga,  P.,  Jakarta,  P.  P.-P.  A.  M.,  &
2001,    undefined.  (n.d.).  Pengantar Pasar Modal (Edisi Revisi).
Ashraf  B.N.  (2017).  Political  institutions and  bank  risk-taking  behavior. J.
Financ.  Stab. ,  ([Google  Scholar]), 29:13–35.
Badar  Nadeem  Ashraf.  (2020).  Stock markets’  reaction  to  COVID-19:
Cases  or  fatalities? Elsevier  Public Health Emergency Collection , PMCID: PMC .
Baker, M., & Wurgler, J. (2006). Investor sentiment  and  the  cross-section  of stock  returns. Journal  of  Finance ,
61 (4),
1645–1680. https://doi.org/10.1111/j.1540- 6261.2006.00885.x Bodie, Z., Kane, A., & Marcus, A. (2013). Investments and portfolio management. Burch, T. R., Emery, D. R., & Fuerst, M. E. (2016).  Who  Moves  Markets  in  a Sudden
Marketwide Crisis? Evidence  from  9/11. JOURNAL  OF FINANCIAL  AND  QUANTITATIVE ANALYSIS , 51 (2), 463–487. https://doi.org/10.1017/S002210901 6000211
Bursa,  G.,  &  Indonesia,  E.  (2016). Pengetahuan  tentang  efek  efek  yang diperdagangkan  di  pasar  modal,
(021).
Capelle-Blancard,  G.,  &  Desroziers,  A.
(2020, June). The Stock Market Is not the  Economy?  Insights  from  the COVID-19 Crisis.
Carter,  D.,  Finance,  B.  S.-T.  Q.  R.  of  E. and, & 2004,  undefined. (n.d.). The market’s  reaction  to  unexpected, catastrophic  events:  the  case  of
airline stock returns and the September 11th attacks. Elsevier .
Chen,  A.,  economy,  T.  S.-E.  journal  of political,  & 2004,  undefined. (n.d.). The  effects  of  terrorism  on  global capital markets. Elsevier .
Chen, M., Jang, S., Hospitality, W. K.-I. J. of,  &  2007,    undefined.  (n.d.).  The impact  of  the  SARS  outbreak  on Taiwanese  hotel  stock  performance:
an event-study approach. Elsevier . Choi,  J.  J.,  Kedar-Levy,  H.,  &  Yoo,  S.  S.
(2012). Are Individual or Institutional  Investors  the  Agents  of Bubbles?. SSRN  Electronic  Journal . https://doi.org/10.2139/ssrn.2023766 Fama, E. F. (1970). JSTOR: The Journal of Finance, Vol. 25, No. 2 (May, 1970), pp. 383-417. The Journal of Finance .
Goodell J.W. Res. Lett. (2020). COVID-19 and  finance:  agendas  for  future research. Financ.
Hartono,  J.  (2013). Teori  portofolio  dan analisis investasi (Cetakan 8). BPFE. J.M., W. (2010). Econometric Analysis of Cross  Section  and  Panel  Data. The MIT Press; Cambridge, MA:
Kiki  Safitri.  (2020).  “Meredam  Dampak
Pandemi COVID-19 di Pasar Modal”, meredam-dampak-pandemi- COVID-19-di-pasar-modal. Retrieved from https://money.kompas.com/read/202 0/07/28/173724126/ Kollias, C., Manou, E., … S. P.-E. J. of, &
2011,    undefined.  (n.d.).  Stock markets and terrorist attacks:
Comparative  evidence  from  a  large and  a  small  capitalization  market.
Elsevier .
Kompas.com.  (2019).  Apa  Itu  Gross
Domestic Product (GDP)?", https://www.kompas.com/skola/read /2019/12/26/16521. Kompas.com. (2020). No Title. Kompas.Id . Retrieved
from
https://bebas.kompas.id/baca/riset/20 20/04/18/rang
Krugman,  P.-T.  N.  Y.,  &  2020,  U.  (n.d.).
Crashing  Economy,  Rising  Stocks: What’s Going On.
Lu,  X.,  Mehran,  J.,  &  Gao,  H.  (2016). Holiday Trading in Cina: Before and During  the  Financial  Crisis. Journal of  Applied  Finance  &  Banking ,
6 (201), 117–126.
Nikkinen, J., Omran, M., Sahlström, P., of, J. Ä.-I. R., & 2008,  undefined. (n.d.). Stock returns and volatility following the  September  11  attacks:  Evidence from 53 equity markets. Elsevier . Nippani,  S.,  &  Washer,  K.  M.  (2004). SARS:  A  non-event  for  affected countries’  stock  markets? Applied Financial Economics , 14 (15), 1105–
1110.
https://doi.org/10.1080/0960310042
000310579
Papakyriakou, P., Sakkas, A., International, Z. T.-J. of, & 2019,  undefined. (n.d.). The impact of terrorist attacks in G7 countries  on  international  stock markets  and  the  role  of  investor sentiment. Elsevier .
Sartono, R. A.  (2005). TRADING BEHAVIOR AND ASSET PRICING UNDER HETEROGENEOUS
EXPECTATIONS. Gadjah  Mada
International  Journal  of  Business , 7 (1), 15. https://doi.org/10.22146/gamaijb.55 67 Schiller,  R.,  &  Malkiel,  B.  (2020).  Does
COVID-19  Prove  the  Stock  Market Is Inefficient? – Pairagraph.
www.wikipedia.com. (n.d.). No Title.