Jurnal Keuangan dan Perbankan, Vol.15, No.2 Mei 2011, hlm. 159–167 Terakreditasi SK. No. 64a/DIKTI/Kep/2010
Korespondensi dengan Penulis:
Riko Hendrawan : Telp. +62 22 203 5691/ Fax. +62 22 203 3830 E-mai: riko_hendrawan@yahoo.com
KOINTEGRASI BURSA-BURSA SAHAM DI ASIA

## Riko Hendrawan Teika Trikartika Gustyana
Institut Manajemen TELKOM Jl. Setiabudi No.156A, Bandung, 40152

## Abstract
One important indicator of capital market development could be seen from the value of the composite stock price index. Composite stock price index reflected the performance of all shares registered in particular coun- try. The objective of this research was to know whether there was co integration or long-term equilibrium among Indonesia, Malaysia, Singapore, Thailand, Philippines, Hongkong, Japan, South Korea and China, either in groups or in pairs using the method of co-integration during January 2000 - January 2010. The results of this research using Johansen Co-Integration test indicated that there was long-term equilibrium among Indonesia, Malaysia, Singapore, Thailand, Philippines, Hongkong, Japan, South Korea and China in the period of January 2000 - January 2010, in groups and in pairs. The results showed that the South Korea stock market was the most influential to the Indonesian stock markets, and China’s stock market was the most dominant stock market among these countries during January 2000 - January 2010.
Key words: composite index, cointegration, multivariate, bivariate, Johansen Co-Integration Test.
Salah satu keputusan kebijakan yang paling penting pada 25 tahun terakhir adalah merespon liberalisasi keuangan pada pasar modal di seluruh dunia. Libe- ralisasi pasar modal memberikan kesempatan ke- pada investor asing untuk berinvestasi pada seku- ritas domestik dan domestik investor memiliki hak untuk bertransaksi pada sekuritas asing (Bekaert, et al ., 2001).
Situasi keuangan suatu negara sangat dipe- ngaruhi oleh kondisi perekonomian internasional, terutama bagi negara berkembang. Saat ini keter- gantungan negara berkembang pada negara maju masih sangat tinggi, yang berarti kondisi pereko- nomian negara maju mempunyai pengaruh yang besar pada negara berkembang. Dengan demikian
tidak heran jika pergerakan IHSG dan indeks-indeks lainnya di Asia mengikuti pergerakan indeks bursa saham negara maju.
Saat krisis keuangan yang terjadi di Amerika Serikat pada bulan Oktober 2008, indeks Dow Jones Industrial Average dalam perdagangan hari itu ditutup turun hingga 800 poin menjadi di bawah level psikologis 10.000 dan akhirnya ditutup turun 369,35 poin (3,58%) di posisi 9.955,50, kemudian NASDAQ composite juga merosot hingga 4,34%.
Di Asia, berbagai bursa saham juga makin terpuruk menghadapi demam krisis global ini. Pasar saham di Jepang, Korea Selatan, Taiwan dan Singapura langsung melemah begitu perdagangan dibuka. Indeks Nikkei 225 di bursa Jepang ditutup

## Jurnal Keuangan dan Perbankan | KEUANGAN
Vol. 15, No. 2, Mei 2011: 159–167
turun 556,88 poin atau 5,32% menjadi 9.916,21, ini merupakan harga terendah sejak Desember 2003. Sementara itu Indeks Strait Times di bursa saham Singapura merosot 30,21 poin atau 1,39% menjadi 2.138,11. Bursa Indonesia sendiri dengan IHSG se- makin terpuruk dengan ditutup anjlok 29,018 poin ke level 1.619,721.
Saling ketergantungan dan hubungan dina- mis tersebut antara bursa saham menjadi celah penelitian yang banyak dilakukan oleh beberapa peneliti sebagaimana dilakukan oleh Eun & Shim (1989), Fischer & Palasvirta (1990), Hamao, et al., (1990) dengan menyatakan bahwa bursa Amerika paling memiliki pengaruh terhadap pasar modal negara lain.
Lamba & Otchere (2001), menguji hubungan dinamis antara pasar saham di Afrika Selatan de- ngan pasar saham di negara-negara maju. Data yang digunakan selama periode Mei 1998 - Mei 2000 dengan menggunakan multivariate cointegration dan vector correction model . Hasil penelitian menun- jukkan bahwa dalam jangka panjang terjadi hu- bungan yang dinamis antara bursa di Afrika Se- latan dengan bursa di negara-negara maju.
Narayan, et al . (2004) menguji kointegrasi bursa saham di Asia Selatan, yaitu: India, Bang- ladesh, Pakistan, dan Srilanka. Data yang diguna- kan selama tahun 1995–2001 dengan menggunakan uji multivariate cointegration dan granger causality . Dari hasil penelitian menunjukkan bahwa bursa Bangladesh adalah bursa yang paling exogeneous yang menggambarkan kapitalisasi pasar yang kecil dan sederhana.
Shachmurove (2006) menguji hubungan dina- mis antar bursa saham di Amerika Serikat dengan bursa saham empat negara berkembang yang diperkirakan menjadi pemimpin abad 21, yaitu: Cina, Brazil, Rusia, dan India. Data yang digunakan menggunakan data harian dari Mei 1995 hingga Oktober 2005 dengan menggunakan VAR Model menunjukkan bahwa terdapat hubungan dinamis dalam jangka panjang antara bursa saham di
Amerika Serikat dengan keempat bursa saham negara tersebut.
Zuhri & Endri (2008) meneliti keterkaitan bilateral dan multilateral pada pasar saham Indo- nesia, Malaysia, Filipina, Singapura, dan Thailand. Menggunakan data dari Januari 1999–Januari 2008, penelitian ini menggunakan prosedur keterkaitan Johansen untuk menjelaskan perilaku pasar saham pada ASEAN-5. Berdasarkan pengujian multivari- ate co-integration memberikan hasil bahwa kelima bursa saham ASEAN memiliki hubungan jangka panjang. Hasil penelitiannya menunjukkan adanya pergeseran perubahan integrasi antar bursa saham negara-negara ASEAN pasca krisis keuangan Asia, menunjukkan bahwa peran sentral integrasi bursa saham Singapura digantikan oleh bursa saham In- donesia.
Kucukcolak (2008) menguji hubungan dina- mis antara bursa saham Turki dengan negara-ne- gara Eropa, yaitu: Yunani, Inggris, Jerman, dan Perancis. Data yang digunakan adalah data periode Januari 2001 hingga Desember 2004 dengan meng- gunakan Model Engle-Granger. Hasil Penelitian menunjukkan bahwa tidak terjadi kointegrasi anta- ra bursa saham Turki dengan keempat negara Ero- pa tersebut.
Marashdeh & Bin (2010) menguji hubungan dinamis antara bursa negara-negara yang terga- bung dalam Gulf Cooperation Council (GCC), yaitu: Bahrain, Kuwait, Oman, SaudiArabia, Qatar, dan United Arab Emirates dengan bursa Amerika dan Eropa dengan menggunakan metode auto- regressive distributed lag (ARDL) dengan menggu- nakan data periode Mei 2002 hingga April 2009. Hasil penelitian menunjukkan bahwa bursa di negara GCC tidak terintegrasi secara utuh sehing- ga memungkinkan terjadinya arbitrase pada bursa tersebut. Namun bursa-bursa di negara GCC ter- integrasi dengan bursa di Amerika dan di Eropa.
Peningkatan integrasi pasar-pasar keuangan dunia saat ini telah menjadi semakin berhubungan erat dan semakin ketergantungan satu sama

## Kointegrasi Bursa-Bursa Saham di Asia
Riko Hendrawan & Teika Trikartika Gustyana
lainnya, maka perubahan ekonomi suatu negara tidak bisa dipisahkan dengan ekonomi negara lain. Pertumbuhan ekonomi yang pesat di wilayah Asia Tenggara menimbulkan peningkatan integrasi antar negara di Asia Tenggara dan memperkuat posisi mereka dalam perekonomian dunia.
Goopta (1993) menyatakan ada tiga jenis alir- an modal yang masuk ke suatu negara yaitu pena- naman modal langsung atau Foreign Direct Invest- ment (FDI), pinjaman dari luar ( external borrowing ) baik jangka pendek, maupun jangka panjang dan penanaman modal portofolio ( portfolio investment ) yang biasanya berupa investasi pada pasar modal di negara tujuan dalam bentuk saham dan obligasi yang akan meningkatkan keterkaitan antar negara.
Pasar modal memiliki peran yang sangat pen- ting dalam perekonomian suatu negara, dimana pasar modal berperan sebagai lembaga interme- diasi dana dari pihak pemilik dana kepada pihak yang membutuhkan dana. Perkembangan pereko- nomian negara-negara maju dalam sejarahnya amat didukung oleh pendanaan dari pasar modal. Dengan diberlakukannya kebijakan perekonomian terbuka dan pasar bebas dan juga perkembangan teknologi yang pesat, investor menjadi mudah un- tuk mengakses pasar-pasar modal di seluruh dunia.
Riset ini bertujuan untuk menguji keterkaitan antar bursa saham di Asia yang terdiri dari bursa saham Indonesia, Malaysia, Singapura, Thailand, Philipina, Hongkong, Jepang, Korea Selatan, dan Cina dengan menggunakan data periode Januari tahun 2000 sampai dengan Januari tahun 2010 de- ngan dua rumusan penelitian yaitu pertama adalah untuk menguji apakah bursa–bursa di Asia terinte- grasi dan yang kedua adalah untuk menguji bursa manakah yang paling dominan di Asia.

## METODE
Penelitian ini menggunakan data harga penu- tupan harian masing-masing indeks saham dari Indonesia yaitu Jakarta Composite Index (kode: ^JKSE), Malaysia yaitu Kuala Lumpur Composite
Index (kode: ^KLSE), Thailand yaitu Thailand Composite Index (kode: ^SET), Philipina yaitu Phillipines Composite Index (kode:^PSEI), Singa- pura yaitu Strait Times Composite Index (kode:^STI), Jepang yaitu Nikkei 225 (kode: ^N225), Hongkong yaitu Hang Seng Composite Index (kode: ^HSI), Korea Selatan yaitu dengan Composite Index (kode: ^KOSPI), dan Cina dengan Shanghai Composite Index (kode:^SSEC) tanggal 1 Januari 2000 hingga 30 Januari 2010 sebanyak 2427 hari observasi. Data indeks masing- masing pasar diperoleh dari www.yahoo-finance.com, www.bloomberg.com dan www.online.wsj.com.
Metodologi penelitian dilakukan dengan menggunakan prosedur Johansen yang dilakukan dengan dua tahap. Tahap pertama dilakukan peng- ujian kointegrasi untuk sembilan bursa saham, yaitu: Indonesia, Malaysia, Singapura, Thailand, Philipina, Hongkong, Jepang, Korea Selatan, dan Cina periode Januari 2000 – Januari 2010 secara bersama dengan teknik multivariate cointegration test . Teknik ini digunakan untuk melihat apakah secara berkelompok variabel indeks bursa saham antar negara memiliki hubungan jangka panjang antara satu sama lain.
Pada pengujian tahap kedua dilakukan peng- ujian secara berpasang-pasangan sembilan bursa saham di Indonesia, Malaysia, Singapura, Thailand, Philipina, Hongkong, Jepang, Korea Selatan dan Cina periode Januari 2000–Januari 2010 memiliki hubungan jangka panjang, dari hasil uji bivariate ini juga bisa terlihat negara mana yang paling domi- nan di antara bursa-bursa saham tersebut.
Pengujian kointegrasi Johansen digunakan untuk mengestimasi dan menguji sejumlah hubung- an kointegrasi dan trend common stochastic di antara komponen vektor Xt dari variabel yang tidak sta- sioner, termasuk perbedaan dinamis jangka pen- dek dan jangka panjang. Prosedur Johansen di- mulai dengan menyatakan bahwa variabel stokas- tik dalam suatu vektor (n x 1), Xt sebagai the unre- stricted vector autoregression (VAR). Adapun model VAR yang digunakan dalam penelitian ini adalah:
Vol. 15, No. 2, Mei 2011: 159–167
Dimana [ ] t t t t t t t t it t 9 8 7 6 5 4 3 2 , , , , , , , , Χ Χ Χ Χ Χ Χ Χ Χ Χ = Χ adalah vektor (9x1) indeks harga saham ASEAN- 5, Hongkong, Jepang dan Cina, A1 adalah param- eter matrik (9x9), c adalah vektor konstan (9x1), åt adalah vektor (9x1) random error terms dengan rata-rata nol dan varian konstan, dan p adalah the lag-length . Johansen (1988), Johansen dan Juselius (1990), sistem persamaan (1) dapat ditulis kembali dalam bentuk perbedaan pertama:
t p t p t t t c ε + + Χ Α + Χ Α + Χ Α = Χ − − − ... 2 2 1 1 … (1) t p t p t p t t ε + ΠΧ + ∆Χ Γ + + ∆Χ Γ + ∆Χ Γ = ∆Χ − − − − − − 1 1 2 2 1 1 1 ... t p t t p i i ε + ΠΧ + ∆Χ Γ = − − − − ∑ 1 1 1 (2)
Dimana ë i ’s adalah korelasi canonical kuadrat terkecil n-r antara residual seri X t-p dan ÄX t , diko- reksi untuk efek the lagged differences dari proses X, dan T adalah jumlah observasi. Sebagai alternatif, pengujian maksimum eigenvalue dapat digunakan untuk membandingkan hipotesa-null vektor ko- integrasi r yang berlawanan dengan hipotesis al- ternatif vektor kointegrasi (r+1). Pengujian statistik LR untuk hipotesis ini diberikan oleh:
Dimana
p i i p i i i t t t Ι       Α − Ι − = Π       Α − Ι − = Π Χ − Χ = ∆Χ ∑ ∑ = − = − 1 1 1 1 , ,
adalah matrik identitas (9x9), ПX t-p mengandung informasi yang berkaitan dengan keseimbangan hubungan jangka panjang diantara variabel X t .
Eksistensi hubungan jangka panjang diantara indeks harga saham gabungan Indonesia, Malay- sia, Singapura, Thailand, Philipina, Hongkong, Jepang, dan Cina ditunjukkan oleh rank matrik
П
, r, dimana r adalah 0 < r < n. Dua matrik α dan β dengan dimensi (nxr) sehingga αβ ’ =
П
. Matrik β mengandung vektor kointegrasi r dan memiliki sifat bahwa β ’ X t adalah stasioner. Á adalah matrik dari presentasi error correction yang mengukur the speed of adjustment dalam
∆
X t.
Sebagai evaluasi model, dua pengujian statis- tik dapat digunakan untuk hipotesis ada tidaknya vektor kointegrasi r. Pertama, pengujian statistic rasio likelihood (LR) atau trace test untuk hipotesis bahwa terdapat paling banyak r vektor kointegrasi yang berbeda dengan suatu alternatif umum, de- ngan formulasi sebagai berikut:
) 1 ln( ) ( 1 ∑ + = − Τ − = − n r i i r trace λ λ (3)

## HASIL

## Deskripsi Data dan Pengujian Stasioneritas Data
Tabel 1 menunjukkan matrik korelasi dianta- ra indeks saham di bursa saham kesembilan ne- gara. Koefisien korelasi diantara kesembilan ne- gara-negara tersebut memberikan hasil yang posi- tif. Hasil ini mengidentifikasikan bahwa terjadi korelasi yang kuat dan searah diantara sembilan bursa saham. Dengan kata lain, kesembilan bursa saham bergerak secara bersama ( comovement ). Dari sembilan bursa saham, korelasi yang paling tinggi terjadi antar Malaysia dan Filipina yaitu sebesar 95% diantara negara lain dan yang paling rendah adalah korelasi antar Cina dan Jepang sebesar 8%.

## Pengujian Stasioneritas Data pada Tingkat Level
Dari hasil uji stasioneritas data pada tingkat level (Tabel 2) baik dengan tren dan intercept ataupun dengan intercept saja dengan kelambanan berdasarkan kriteria AIC ( Akaike Information Crite- rion ) menghasilkan nilai absolut statistik ADF (ta) lebih kecil dari nilai kritis MacKinnon pada setiap a, sehingga data-data tersebut termasuk data tidak stasioner.

## Riko Hendrawan & Teika Trikartika Gustyana
HANGSENG JKSE KLSE KOSPI NIKKEI PSEI SET SHANGHAI STI HANGSENG 1.000000 0.813812 0.896575 0.852589 0.558024 0.903854 0.456603 0.714118 0.931981 JKSE 0.813812 1.000000 0.917171 0.947417 0.254472 0.922097 0.532068 0.544960 0.801443 KLSE 0.896575 0.917171 1.000000 0.935794 0.458932 0.953213 0.542671 0.574989 0.906947 KOSPI 0.852589 0.947417 0.935794 1.000000 0.386682 0.936863 0.585768 0.557588 0.871047 NIKKEI 0.558024 0.254472 0.458932 0.386682 1.000000 0.506808 0.196513 0.084714 0.605870 PSEI 0.903854 0.922097 0.953213 0.936863 0.506808 1.000000 0.543622 0.543037 0.928844 SET 0.456603 0.532068 0.542671 0.585768 0.196513 0.543622 1.000000 0.267646 0.552799 SHANGHAI 0.714118 0.544960 0.574989 0.557588 0.084714 0.543037 0.267646 1.000000 0.620265 STI 0.931981 0.801443 0.906947 0.871047 0.605870 0.928844 0.552799 0.620265 1.000000 Variabel Nilai t- Statistik ADF P. Value Nilai t-kritis Tabel MacKinnon Kesimpulan 1% 5% 10% ^JKSE 0.189376 0.9720 -3.43284 -2.862529 -2.567342 Tidak Stasioner ^KLSE -0.572819 0.8741 -3.43284 -2.862529 -2.567342 Tidak Stasioner ^STI -1.156690 0.6951 -3.43284 -2.862529 -2.567342 Tidak Stasioner ^SET -2.999136 0.0351 -3.43289 -2.862550 -2.567353 Tidak Stasioner ^PSEI -0.725073 0.8385 -3.43284 -2.862529 -2.567342 Tidak Stasioner ^N225 -1.988275 0.2922 -3.43284 -2.862529 -2.567342 Tidak Stasioner ^KOSPI -0.768927 0.8270 -3.43284 -2.862529 -2.567342 Tidak Stasioner ^HIS -1.316265 0.6241 -3.43284 -2.862529 -2.567342 Tidak Stasioner ^SSEC -1.207583 0.6734 -3.43285 -2.862531 -2.567343 Tidak Stasioner
Tabel 1. Korelasi antar Bursa-bursa Saham di Asia Periode Januari 2000-Januari 2010
Tabel 2. Hasil Uji Stasioneritas pada Tingkat Level

## Pengujian pada Tingkat Level First Difference
Hasil  uji  memperlihatkan  (Tabel  3)  bahwa uji stasioneritas tingkat selisih pertama (first differ- ence )  menghasilkan  data  stasioner  karena  nilai absolut ADF lebih besar dari nilai absolut statistik MacKinnon baik dengan tren dan intercept maupun dengan intercept saja.
Variabel Nilai t- Statistik ADF P. Value Nilai t-kritis Tabel MacKinnon Kesimpulan 1% 5% 10% ^JKSE -44.30298 0.0001 -3.432848 -2.862529 -2.567342 Stasioner ^KLSE -47.98875 0.0001 -3.432848 -2.862529 -2.567342 Stasioner ^STI -50.25575 0.0001 -3.432848 -2.862529 -2.567342 Stasioner ^SET -23.27043 0.0000 -3.432848 -2.862529 -2.567342 Stasioner ^PSEI -44.83009 0.0001 -3.432848 -2.862529 -2.567342 Stasioner ^N225 -50.58537 0.0001 -3.432848 -2.862529 -2.567342 Stasioner ^KOSPI -48.42965 0.0001 -3.432848 -2.862529 -2.567342 Stasioner ^HIS -50.81841 0.0001 -3.432848 -2.862529 -2.567342 Stasioner ^SSEC -21.98106 0.0000 -3.432848 -2.862529 -2.567342 Stasioner
Tabel 3. Hasil Uji Stasioneritas pada Tingkat First Difference

## Hasil Pengujian Multivariate Kointegrasi
Pengujian ada atau tidaknya keseimbangan antar  variabel  dilakukan  dengan  cara  memban- dingkan antara nilai estimasi trace statistic dan maxi- mum eigen value dengan nilai kritisnya (critical value) dengan  tingkat  signifikansi  5%.  Apabila  nilai estimasi trace statistic dan maximum eigenvalue lebih

## Jurnal Keuangan dan Perbankan | KEUANGAN
Vol. 15, No. 2, Mei 2011: 159–167
besar daripada nilai kritisnya pada tingkat signifi- kansi 5%, maka menunjukkan bahwa terdapat vek- tor kointegrasi pada tingkat signifikansi 5%. Na- mun, apabila nilai estimasi trace statistic dan maxi- mum eigenvalue lebih kecil daripada nilai kritisnya maka dapat dikatakan bahwa tidak terdapat vek- tor kointegrasi. Dari hasil pengujian kointegrasi multi- variate antar bursa diperoleh hasil pada Tabel 4.
Pada tabel 4, dapat terlihat terdapat bahwa terdapat 5 vektor kointegrasi pada tingkat signifikansi 1% dan 5%, dimana nilai estimasi trace statistic dan maximum eigen value yang lebih besar dari nilai critical value baik pada tingkat signifikansi
Eigen Value Trace Statistic Critical Value 1% 5% None* 0.058102 481.7062 210.0548 197.3709 At most 1* 0.043239 337.5670 171.0905 159.5297 At most 2* 0.035199 231.1295 135.9732 125.6154 At most 3* 0.021935 144.8433 104.9615 95.75366 At most 4* 0.017724 91.43493 77.81884 69.81889 At most 5 0.009715 48.37268 54.68150 47.85613 At most 6 0.006654 24.86460 35.45817 29.79707 At most 7 0.003611 8.787837 19.93711 15.49471 At most 8 3.2E-05 0.078000 6.634897 3.841466
Tabel 4. Hasil Uji Multivariate Kointegrasi Antar Bursa Saham di Asia
1% maupun 5%, hal ini menunjukkan adanya keseimbangan jangka panjang pada bursa saham Indonesia, Malaysia, Singapura, Thailand, Philipina, Hongkong, Jepang, Korea Selatan, dan Cina pada periode Januari tahun 2000 sampai dengan Januari tahun 2010 karena memiliki lebih dari satu vektor kointegrasi.

## Pengujian Bivariate Kointegrasi
Hasil uji kointegrasi secara berpasang- pasangan ( bivariate test ) antar bursa ke sembilan ne- gara objek penelitian diperoleh hasil pada Tabel 5.
Negara Eigenvalue Trace Statistic 1% 5% Indonesia Hongkong 0.014470 36.19451 19.93711 15.49471 Indonesia Malaysia 0.013017 31.80330 19.93711 15.49471 Indonesia Korea Selatan 0.012176 29.72109 19.93711 15.49471 Indonesia Jepang 0.002180 5.295958 19.93711 15.49471 Indonesia Filipina 0.00954 23.30081 19.93711 15.49471 Indonesia Thailand 0.023355 56.91540 19.93711 15.49471 Indonesia Cina 0.010198 28.28095 19.93711 15.49471 Indonesia Singapura 0.008711 21.74501 19.93711 15.49471 Hongkong Malaysia Hongkong Hongkong Jepang Hongkong Hongkong Hongkong Hongkong Malaysia Malaysia Malaysia Filipina Malaysia Malaysia
Cina Malaysia
Korea Selatan
Korea Selatan
Tabel 5. Uji Bivariate Co-Integration antar Bursa-bursa Saham di Asia

## Kointegrasi Bursa-Bursa Saham di Asia
Riko Hendrawan & Teika Trikartika Gustyana
Negara Eigenvalue Trace Statistic 1% 5% Indonesia Indonesia Malaysia Indonesia Indonesia Indonesia Indonesia Indonesia Malaysia Jepang Hongkong Hongkong Hongkong Hongkong Malaysia Malaysia Filipina Cina Malaysia Korea Selatan Korea Selatan Tabel 5. Uji Bivariate Co-Integration antar Bursa-bursa Saham di Asia Hongkong Malaysia 0.013778 34.50880 19.93711 15.49471 Hongkong Korea Selatan 0.014407 37.26972 19.93711 15.49471 Hongkong Jepang 0.002418 10.94242 19.93711 15.49471 Hongkong Filipina 0.013109 33.17697 19.93711 15.49471 Hongkong Thailand 0.020742 51.92061 19.93711 15.49471 Hongkong Cina 0.010065 27.95196 19.93711 15.49471 Hongkong Singapura 0.013795 34.33381 19.93711 15.49471 Malaysia Korea Selatan 0.005491 13.80461 19.93711 15.49471 Malaysia Jepang 0.001565 4.266889 19.93711 15.49471 Malaysia Filipina 0.012601 30.83096 19.93711 15.49471 Malaysia Thailand 0.024459 60.10562 19.93711 15.49471 Malaysia Cina 0.0114466 32.81246 19.93711 15.49471 Malaysia Singapura 0.015447 38.74094 19.93711 15.49471 Korea Selatan Jepang 0.001663 4.441907 19.93711 15.49471 Korea Selatan Filipina 0.009934 24.41539 19.93711 15.49471

## PEMBAHASAN
Terdapat i tiga puluh enam kemungkinan pa- sangan indeks harga saham dari sembilan negara Asia (Tabel 5). Berdasarkan uji kointegrasi Johan- sen bivariate menunjukkan bahwa dua puluh de- lapan pasangan bursa yaitu Indonesia-Hongkong, Indonesia-Malaysia, Indonesia-Korea Selatan, In- donesia-Filipina, Indonesia-Thailand, Indonesia- Cina, Indonesia-Singapura, Hongkong-Malaysia, Hongkong-Korea Selatan, Hongkong-Filipina, Hongkong-Thailand, Hongkong-Cina, Hongkong- Singapura, Malaysia-Filipina, Malaysia-Thailand,
Malaysia-Cina, Malaysia-Singapura, Korea Selatan- Filipina, Korea Selatan-Thailand, Korea Selatan- Singapura, Jepang-Thailand, Jepang-Cina, Filipina- Thailand, Filipina-Cina, Filipina-Singapura, Thai- land-Cina, Thailand-Singapura, dan Cina-Singa- pura dapat dilihat bahwa pada tingkat signifikansi 1% dan 5% nilai trace statistic lebih besar dari nilai kritisnya.
Berdasarkan hasil tersebut berarti ke dua puluh delapan pasangan indeks saham memiliki keterkaitan jangka panjang, atau dengan kata lain

## Jurnal Keuangan dan Perbankan | KEUANGAN
Vol. 15, No. 2, Mei 2011: 159–167
ke dua puluh delapan pasangan bursa saham saling terintegrasi.
Berlawanan dengan dua puluh delapan pa- sangan yang lain, yaitu: Indonesia-Jepang, Hong- kong-Jepang, Malaysia-Korea Selatan, Malaysia- Jepang, Korea Selatan-Jepang, Jepang-Filipina, dan Jepang-Singapura tidak menunjukkan adanya hubungan jangka panjang diantara tujuh pasangan bursa saham. Dengan kata lain tidak terjadi integrasi pada pasangan bursa saham tersebut.
Lain halnya dengan pasangan bursa saham Korea Selatan-Cina, dimana dengan tingkat signi- fikansi 1% menunjukkan hasil bahwa tidak ter- dapat hubungan jangka panjang atau dengan kata lain bursa saham tersebut tidak terintegrasi, tetapi pada tingkat signifikansi 5% menunjukkan hasil sebaliknya, dimana Korea Selatan–Cina memiliki keterkaitan walaupun dengan nilai yang sangat kecil.
Secara keseluruhan bursa saham Cina dan Indonesia menjadi bursa saham yang paling teri- ntegrasi dengan tujuh bursa saham lainnya. Tetapi jika dilihat dari nilai Market Capitalization pada ta- hun 2010, maka Cina merupakan negara yang memiliki bursa saham paling dominan dibanding- kan dengan negara Indonesia, Malayasia, Singa- pura, Thailand, Filipina, Hongkong, Jepang, dan Korea Selatan. Karena dengan kapitalisasi pasar yang lebih besar daripada negara lainnya, akan membuat Cina menjadi acuan untuk negara-negara lainnya.
Berbeda dengan penelitian yang dilakukan oleh Endri & Zuhri (2008) sebelumnya yang me- nunjukkan bahwa pada periode tahun 1999–2008 bursa saham Indonesia yang paling banyak ter- integrasi dengan bursa saham negara-negara ASEAN-5 dan menjadikan bursa saham Indonesia paling dominan di dalam kerja sama regional ini. Sedangkan hasil riset ini menunjukkan bahwa pada periode Januari tahun 2000 sampai dengan Januari tahun 2010, dengan semakin meningkatnya keter- bukaan perekonomian menunjukkan bahwa bursa
saham yang paling banyak terintegrasi dengan bursa Indonesia, Malaysia, Singapura, Thailand, Philipina, Hongkong, Jepang dan Korea Selatan adalah bursa saham negara Cina atau diwakili oleh bursa saham Shanghai. Dan menunjukkan bahwa bursa saham Cina memiliki peran sentral diantara negara-negara objek penelitian ini dan menjadikan Cina pusat keuangan di Asia dalam jangka panjang.

## KESIMPULAN DAN SARAN

## Kesimpulan
Peneitian ini bertujuan untuk menguji apakah bursa–bursa di Asia terintegrasi dan untuk meng- uji bursa manakah yang paling dominan di Asia. Dengan melakukan pengujian Johansen Test de- ngan melihat jumlah vektor yang terintegrasi pada tingkat signifikansi 1% dan 5 % menunjukkan bahwa terdapat 5 vektor yang terintegrasi, baik pada tingkat signifikansi 1% maupun 5%. Vektor yang terintegrasi ini membuktikan bahwa terjadi kointegrasi atau keseimbangan jangka panjang antar bursa saham Asia pada periode Januari tahun 2000 sampai dengan Januari 2010.
Dari hasil uji berpasangan antar bursa di asia menunjukkan bahwa terdapat 36 kemungkinan pa- sangan bursa saham, menunjukkan dua puluh delapan pasangan bursa saham yaitu Indonesia- Hongkong, Indonesia-Malaysia, Indonesia-Korea Selatan, Indonesia-Filipina, Indonesia-Thailand, Indonesia-Cina, Indonesia-Singapura, Hongkong- Malaysia, Hongkong-Korea Selatan, Hongkong- Filipina, Hongkong-Thailand, Hongkong-Cina, Hongkong-Singapura, Malaysia-Filipina, Malaysia- Thailand, Malaysia-Cina, Malaysia-Singapura, Korea Selatan-Filipina, Korea Selatan-Thailand, Korea Selatan-Singapura, Jepang-Thailand, Jepang- Cina, Filipina-Thailand, Filipina-Cina, Filipina- Singapura, Thailand-Cina, Thailand-Singapura, dan Cina-Singapura menunjukkan adanya kointe- grasi secara berpasang-pasangan baik pada tingkat signifikansi 1% maupun 5%. Sisanya, sebanyak

## Kointegrasi Bursa-Bursa Saham di Asia
Riko Hendrawan & Teika Trikartika Gustyana
tujuh pasang bursa saham, yaitu: Indonesia-Jepang, Hongkong-Jepang, Malaysia-Korea Selatan, Ma- laysia-Jepang, Korea Selatan-Jepang, Jepang-Fili- pina, dan Jepang-Singapura menunjukkan tidak terdapatnya kointegrasi diantara mereka baik pada tingkat signifikansi 1% maupun 5%. Dan satu pa- sang bursa saham yaitu Korea Selatan-Cina, pada tingkat signifikansi 1% tidak terdapat kointegrasi tetapi pada tingkat signifikansi 5% terdapat ko- integrasi, walaupun dengan nilai yang sangat kecil.

## Saran
Dampak dari terintegrasinya terintegrasinya bursa-bursa di Asia memungkinkan investor untuk melakukan diversifikasi porfolionya kepada ne- gara-negara yang bursa sahamnya dijadikan objek penelitian pada penelitian ini. Untuk penelitian selanjutnya adalah dengan memperluas bursa- bursa saham yang dijadikan sampel penelitian dan juga hubungan jangka pendek antar bursa di ting- kat Asia dimana pada penelitian ini belum dilaku- kan hubungan dalam jangka pendek.

## DAFTAR PUSTAKA
Bekaert, G., Harvey, C.R., & Lundblad, C. 2001. Does Fi- nancial Liberalization Spur Growth?. National Bureau of Economics Research . Working Paper 8245 , April: 1-41.
Engle, R.F. & Granger C.W.J. 1987. Cointegration and Error Correction: Representation, Estimation & Testing. Econometrica , 55(2): 251-279.
Eun, C. & Shim, S. 1989. International Transmission of Stock Market Movement. Journal Financial and Quan- titative Analysis , 24: 241-256.
Fischer, K.P. & Palavirta, A.P. 1990. High Road to Global Marketplace: The International Transmission of Stock Market Fluctuation. The Financial Review, 25: 371-394.
Goopta, S. 1993. Portfolio Investment Flows to Emerging Markets . Debt and International Finance Division. International Economics Department. The World Bank.
Hamao, Y., Masulis, R., & Ng.V. 1990. Correlation in Price of Changes and Volatility Across International Stock Market. Review of Financial Studies , 3: 281- 307.
Johansen, S. 1988. Statistical Analysis of Cointegration Vectors. Journal of Economics Dynamics and Control, 12: 231-254.
Kucukcolak. 2008. Cointegration of The Turkis Equity Market with Greek and Other European Union Equity Market. International Research Journal of Fi- nance and Economics , (13): 58-73.
Lamda, S.A. & Otchere, I. 2001. An Analysis of the Dy- namic Relationship between South African Eq- uity Market and Major Equity Market. Multinational Finance Journal , 5(3): 201-224.
Maradesh, H.A. & Shresta, M.B. 2010. Stock Market Cointegration in the GCC Countries. International Research Journal of Finance and Economics , (37): 102- 114.
Narayan, P., Smyth, R., & Mohan, M.N. 2004. Interdependce and Dynamics Linkages between the Emerging Market of South Asia. Accounting Jour- nal , 44: 419-439.
Shachmurove, Y. 2006. Dynamics Linkages among the Stock Exchanges of the Emerging Market Tigers of the Twenty First Century. International Journal of Business, 11(3): 319-344
Zuhri, M. & Endri. 2008. Analisis Keterkaitan Dinamis Pasar Saham di antara Negara-negara ASEAN-5. Finance & Banking Journal , 10(1): 1-21.