## KAUSALITAS DAN INDEKS HARGA SAHAM 11 NEGARA TERHADAP INDEKS HARGA SAHAM INDONESIA

## Ahmadi

## Dosen Fakultas Ekonomi Universitas Batanghari

## ABSTRACT
This  research  aims  to  prove  the  relationship  of  reciprocity  between  the  stock prices  index  in  11  countries  (Singapore,  Malaysia,  Thailand,  the  Philippines,  South Korea, Hong Kong, Japan, Taiwan, Australia, London and NYSE) as well as stock price index korelasinya 11 countries with Indonesia stock price index.
In  this  research  using  statistical  methods,  namely:  test  the  Granger  Causality and  Bivariate  Correlation.  Variable  sample  used  consists  of  stock  price  index  in  12 countries.  Research  results  using  test  Dickey  Fuller  pointed  out  that  the  original data on the level of zero stationer with a confidence level of 99%. The results of the research there is a trade-off between the price index stocks on 11 countries against Indonesia's share price index that is only on the Hong Kong stock index, and from all countries who were  the  object  of  this  research  have  a  significant  correlation  with  Indonesia  stock index.
Keywords: Exchange Rate, Stock Price Index

## I. PENDAHULUAN
Globalisasi  dari  sudut  pandang ekonomi merupakan proses pengintegrasian ekonomi nasional bangsa-bangsa  ke  dalam  sebuah  sistem ekonomi  global  atau  globalisasi  juga dapat  diartikan  sebagai  suatu  perluasan hubungan  ekonomi  di  antara  negara- negara  yang  berbeda  dalam  membuat sebuah  tatanan  ekonomi  dunia  yang  di dalamnya  terdapat  ketergantungan  satu sama lain disetiap bidang perekonomian nasionalnya  (Leaflet  Spanish  Students Union).  Sehingga  dapat  disimpulkan bahwa  globalisasi  adalah  suatu  proses dimana  ekonomi  semua  negara  saling berintegrasi  secara  timbal  balik  antara satu  negara  dengan  negara  lain,  dan dengan demikian memberi peluang bagi masing-masing negara untuk
mengembangkan  dan  meningkatkan kemajuan ekonominya (Singh, 1998).
Sejak  memasuki  era  globalisasi, satu  persatu  negara  di  dunia  mulai  ikut dalam  proses  globalisasi.  Hal  ini
berakibat kalau terjadi sesuatu peristiwa buruk  di  satu  negara  atau  kawasan, maka  kawasan  lain  tak  pelak  terseret juga  ke  peristiwa  tersebut.  Sebagai contoh  kemerosotan  ekonomi  Amerika Serikat  (AS)  yang  sudah  mulai  dari awal  tahun  2001  sedikit  demi  sedikit menular  juga  ke  benua-benua  lain, seperti  Benua  Eropa  dan  Asia.  Jika  AS dapat  cepat  mengatasi  krisis  yang dideritanya diharapkan AS bisa memainkan  perannya  lagi  sebagai lokomotif perekonomian global. Masalah  integrasi  bursa  saham antar  negara telah  dipelajari  sejak  akhir dekade 80-an, khususnya setelah jatuhnya Wall  Street 1987.  Sejak  saat itu,  beberapa  ahli  melakukan  penelitian sejenis  diberbagai  belahan  dunia.  Pada umumnya  para  ahli  sepakat  bahwa bursa-bursa  saham  internasional  saling terkait  satu  sama  lain.  Bursa  saham  di USA  mempengaruhi  bursa  saham  di negara-negara  lainnya,  tetapi  tidak sebaliknya.
Bursa  di  Indonesia,  salah  satu indikator  indeks  yang  berlaku  di  Bursa
Efek  Indonesia  (BEI)  adalah  Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG). Persentase  perubahan  angka  IHSG dalam  suatu  periode  mencerminkan rata-rata  tertimbang  dari  imbal  hasil ( return )  saham-saham  di  BEI  dalam periode  tersebut.  Dari  data  yang  ada sejak  Januari  2001  hingga  Desember 2015, IHSG memberikan rata-rata imbal hasil  yang  positif,  bahkan  pergerakan IHSG  cenderung  berfluktuasi  positif terimbas  oleh  pergerakan  indeks  pasar luar negeri, karena dalam era globalisasi ini  BEI  sudah  terintegrasi  dengan beberapa  bursa-bursa  di  negara  lain, sehingga masa depan BEI ikut
ditentukan  oleh  prospek  pasar  saham global (Sembel, 1999). Keterkaitan Bursa Saham
Indonesia  (BEI)  dengan  bursa-bursa saham  di  negara-negara  lain  terlihat pada saat dilanda krisis moneter, hal itu juga  dirasakan  pada  bursa  saham Thailand, Hongkong, Korea Selatan dan Malaysia.  Untuk  melihat  fenomena keterkaitan  bursa  saham  antar  negara, maka  pada  penelitian  ini  dilakukan pengujian  kausalitas dan korelasi  antara indeks harga saham 11 negara (Singapore, Malaysia, Thailand,
Philippina,  Korea  Selatan,  Hongkong, Jepang,  Taiwan,  London,  Australia  dan indeks  saham  New  Jones  (NYSE) terhadap  indeks  harga  saham  Indonesia (IHSG)  periode  Januari  2001  hingga Desember 2015.
Tinjauan Pustaka Pasar Modal Menurut Kamus Lengkap Ekonomi  (2000:1268),  pasar  modal
(bursa  saham)  adalah  perdagangan surat-surat  berharga  yang  terorganisir melalui  bursa  utama  dan  bursa  paralel. Termasuk  dalam  surat  berharga  yang diperdagangkan  adalah  saham  biasa,
saham preferen, obligasi konversi, opsi, hak  saham,  dan  sertifikat  hak  beli saham.
Pasar  modal  merupakan  wahana untuk mempertemukan pihak-pihak yang  memerlukan  dana  jangka  panjang dengan  pihak  yang  memiliki  dana tersebut.  Menurut  Undang-undang  No. 8  tahun  1995  tentang  pasar  modal, dinyatakan  bahwa  pasar  modal  adalah kegiatan  yang  bersangkutan  dengan penawaran  umum  dan  perdagangan efek,  perusahaan  publik  yang  berkaitan dengan  efek  yang  diterbitkannya,  dan lembaga  dan  profesi  yang  berkaitan dengan efek.

## Indeks Harga Saham
Pada dasarnya indeks merupakan  suatu  angka  yang  dibuat sedemikian rupa sehingga dapat dipergunakan untuk melakukan perbandingan  antara  kegiatan  yang sama (produksi, ekspor, hasil penjualan,
jumlah uang beredar, dan lain sebagainya)  dalam  dua  waktu  yang berbeda. Sedangkan indeks harga saham merupakan indikator yang secara umum mencerminkan kecenderungan pergerakan  harga  saham  di  bursa  efek. Perhitungan  indeks  saham  dilakukan secara  terus  menerus  dengan  berpatok pada  harga  saham  terakhir  yang  terjadi di bursa efek yang bersangkutan. Indeks = Harga Pasar/Harga Dasar Dimana  :  Harga  Pasar  =  Jumlah  saham tercatat  dikalikan  dengan  harga  pasar terakhir;  Harga  Dasar  =  jumlah  saham tercatat dikalikan dengan harga perdana Nilai  pasar  adalah  kumulatif jumlah saham hari ini dikali harga pasar hari  ini  (kapitalisasi  pasar),  atau  ditulis dengan formula: Nilai pasar = 1
Dimana : c = closing price (harga  yang terjadi) untuk emiten ke-i; n  =  jumlah saham  yang  tercatat  untuk  emiten  ke-i;
N  =  jumlah  emiten  yang  tercatat  di bursa efek
Nilai  dasar  adalah  kumulatif jumlah saham yang tercatat dikali harga perdana.  Perhitungan  indeks  saham  di bursa  efek  biasanya  menggunakan metode weighted  average (pembobotan berdasarkan kapitalisasi pasar).
Kelemahan  metode  ini,  jika  ada  saham yang  mempunyai  jumlah  saham  yang sangat besar, maka saham tersebut akan sangat mendominasi pergerakan indeks, sehingga  tidak  lagi  mengambarkan pergerakan  pasar  secara  keseluruhan. Beberapa emiten juga melakukan pencatatan  saham  dengan  jumlah  yang sangat  besar,  terutama  di  sektor perbankan  yang  sedang  dalam  proses take-over atau rekapitalisasi oleh pemerintah. Dengan bobot saham perbankan  yang  besar-besar,  indeks harga  saham  akan  berprilaku  seperti indeks perbankan. Langkah yang dilakukan  bursa  efek  terhadap  bobot saham  yang  besar  tersebut  adalah  tidak memasukkan saham-saham dengan nilai nominal baru tersebut ke dalam perhitungan indeks harga saham. Pembatasan  itu  dipandang  perlu  karena dari  teori  perhitungan  indeks  dan kenyataan  yang  ada  di  pasar,  jika seluruh  saham  yang  tercatat  digunakan untuk  penghitungan  indeks,  maka  hal ini tidak akan mencerminkan pergerakan pasar. ( www.idx.co.id ) Pergerakan  nilai  indeks  akan menunjukkan  perubahan  situasi  pasar yang  terjadi.  Pasar  yang  sedang bergairah  atau  terjadi  transaksi  yang aktif,  ditunjukkan  dengan  indeks  harga saham  yang  mengalami  kenaikan. Sedangkan  keadaan  stabil  ditunjukkan indeks  harga  saham  yang  tetap,  dan keadaan  pasar  lesu  ditunjukkan  dengan indeks  harga  saham  yang  mengalami penurunan.
Faktor-faktor  yang  Mempengaruhi Indeks Harga Saham Faktor-faktor makroekonomi yang  mempengaruhi indeks  harga saham, diantaranya : (a) Tingkat Inflasi, meningkatnya laju inflasi akan menyebabkan  para  investor  enggan untuk menginvestasikan dananya dalam bentuk saham, mereka cenderung untuk memilih  investasi  dalam  bentuk  logam mulia  atau  real  estate,  jenis  ini  dapat melindungi  investor  dari  kerugian  yang disebabkan  inflasi  (Winger,  1992). Maka  dapat  disimpulkan  bahwa  tingkat inflasi akan mempengaruhi harga saham yang  berarti  juga  ikut  mempengaruhi indeks  harga  saham;  (b)  Tingkat  Suku Bunga,  tingkat  suku  bunga  yang  tinggi akan  menyebabkan  investor  menarik investasi  sahamnya  dan  memindahkan pada investasi yang menawarkan tingkat pengembalian  lebih  baik  dan  aman, seperti  deposito.  Akibat  aksi  para investor yang menarik sahamnya menyebabkan pasar modal sepi.
Turunnya  permintaan  akan  saham mengakibatkan  terjadinya  kelebihan penawaran saham, sehingga harga-harga saham  turun  dan  akan  menyebabkan indeks harga saham juga turun (Samsul,
2006); (c) Tingkat Pertumbuhan Ekonomi,  pertumbuhan  ekonomi  suatu negara menunjukkan kondisi perekonomian negara yang bersangkutan. Suatu perekonomian dikatakan mengalami pertumbuhan apabila  aktivitas  ekonomi  sekarang lebih tinggi dibanding tahun sebelumnya.  Pertumbuhan  ini  ditandai dengan  meningkatnya  jumlah  fisik barang  atau  jasa  yang  dihasilkan  yang mengakibatkan  kenaikan  pendapatan masyarakat. Dengan meningkatnya pendapatan masyarakat, maka meningkat juga kemampuan masyarakat untuk  berinvestasi  di  pasar  saham maupun  pasar  uang.  Dengan  makin banyaknya masyarakat yang
berinvestasi  akan  menaikkan  harga- harga  saham  dan  indeks  harga  saham juga ikut naik.
Hipotesa Dalam penelitian ini dirumuskan Hipotesa  (H 0 )  dengan  dugaan  bahwa ada  kausalitas  antara  indeks  harga saham  11  negara  (Singapore,  Malaysia, Thailand,  Philippina,  Korea  Selatan, Hongkong,  Jepang,  Taiwan,  NYSE, London  dan  Australia)  terhadap  indeks harga saham (IHSG) Indonesia

## II. METODE PENELITIAN
Penelitian ini menggunakan pendekatan kuantitatif dengan menemukan masalah penelitian, merumuskan  hipotesis,  merumuskan konsep-konsep, merumuskan
metodologi, merumuskan alat-alat analisis  data  serta  pengukuran  data (Bungin,  2008).  Data  indeks  harga saham 12 negara (Indonesia, Singapore, Malaysia,  Thailand,  Philippina,  Korea Selatan,  Hongkong,  Jepang,  Taiwan, NYSE,  London  dan  Australia)  didapat dari website Statistik Pasar Modal  yang juga  merupakan  data  indeks  harga penutupan  akhir  bulan  ( closing  price ) periode  Januari  2001  hingga  Desember 2015.  Oleh  karena  itu,  jenis  penelitian ini  tergolong historical  research atau documentary research (Bungin, 2008).

## Teknik Analisa Data Uji Stasioneritas Data
Uji  stationeritas  data  dilakukan dengan  pengujian  akar-akar  unit  ( unit root ) untuk melihat apakah data tersebut stasioner  atau  tidak.  Data  dikatakan stasioneritas  apabila  data  tersebut  tidak terdapat  akar-akar  unit,  dimana mean , variance ,  dan covariance data  tersebut konstan.
Pengujian stasioneritas data pada
penelitian ini menggunakan uji Augmented Dickey-Fuller (ADF)
(Gujarati,  2006).  Bentuk  persamaan  uji stasioneritas dalam penelitian ini adalah:
ΔIHSGt  =  α 0IHSG +  α 1 T  +  γ 1 IHSG t-1 + β 1 ∑ΔIHSG t-1 + ε t ΔSSIt  =  α 0SSI +  α 2 T  +  γ 2 SSI t-1 + β 2 ∑ΔSSI t-1 + ε t ΔKLSEt  =  α 0KLSE +  α 3 T  +  γ 3 KLSE t-1 + β 3 ∑ΔKLSE t-1 + ε t ΔSETIt  =  α 0SETI +  α 4 T  +  γ 4 SETI t-1 + β 4 ∑ΔSETI t-1 + ε t ΔPSEt  =  α 0PSE +  α 5 T  +  γ 5 PSE t-1 + β 5 ∑ΔPSE t-1 + ε t
ΔKOSPIt = α 0KOSPI +  α 6 T + γ 6 KOSPI t-1 + β 6 ∑ΔKOSPI t-1 + ε t ΔHISt  =  α 0HIS +  α 7 T  +  γ 7 HIS t-1 + β 7 ∑ΔHIS t-1 + ε t ΔNIKKEIt  =  α 0NIKKEI +  α 8 T  + γ 8 NIKKEI t-1 + β 8 ∑ΔNIKKEI t-1 + ε t ΔTWSEt = α 0TWSE + α 9 T + γ 9 TWSE t-1 + β 9 ∑ΔTWSE t-1 + ε t ΔNYSEt  =  α 0NYSE +  α 10 T  + γ 10 NYSE t-1
+ β 10 ∑ΔNYSE t-1 + ε t
ΔFTSEt = α 0FTSE + α 11 T + γ 11 FTSE t-1 + β 11 ∑ΔFTSE t-1 + ε t ΔASXt  =  α 0ASX +  α 12 T  +  γ 12 ASX t-1 + β 12 ∑ΔASX t-1 + ε t Dimana  :  IHSGt  :  data  IHSG  saat  ini; IHSG t-1 :  data  IHSG  satu  periode sebelumnya;  ΔIHSGt  :  data  IHSG  saat ini –  data  IHSG  satu  periode sebelumnya;  SSIt  :  data  SSI  saat  ini; SSI t-1 : data SSI satu periode sebelumnya; ΔSSIt  : data SSI saat ini  – data  SSI  satu  periode  sebelumnya; KLSEt  :  data  KLSE  saat  ini;  KLSE t-1 : data  KLSE  satu  periode  sebelumnya; ΔKLSEt  :  data  KLSE  saat  ini  –  data KLSE satu periode sebelumnya; SETIt : data  SETI  saat  ini;  SETI t-1 :  data  SETI satu periode sebelumnya; ΔSETIt : data SETI  saat  ini  –  data  SETI  satu  periode sebelumnya;  PSEt  :  data  PSE  saat  ini; PSE t-1 :  data  PSE  satu  periode sebelumnya; ΔPSEt : data PSE saat ini – data  PSE  satu  periode  sebelumnya; KOSPIt : data KOSPI saat ini; KOSPI t-1 :  data  KOSPI  satu  periode  sebelumnya;

## ΔKOSPIt  :  data  KOSPI  saat  ini  –  data
KOSPI satu periode sebelumnya; HISt : data HIS  saat ini; HIS t-1 : data HIS satu periode  sebelumnya;  ΔHISt  :  data  HIS saat  ini  –  data  HIS  satu  periode sebelumnya;  NIKEEIt  :  data  NIKKEI saat  ini;  NIKKEI t-1 :  data  NIKEEI  satu periode  sebelumnya;  ΔNIKKEIt  :  data NIKKEI  saat  ini  –  data  NIKKEI  satu periode  sebelumnya;  TWSEt  :  data TWSE  saat  ini;  TWSE t-1 :  data  TWSE satu periode sebelumnya ΔTWSEt  :  data  TWSE  saat  ini  –  data TWSE satu periode sebelumnya; NYSEt  : data NYSE saat ini; NYSE t-1 : data  NYSE  satu  periode  sebelumnya; ΔNYSEt  :  data  NYSE  saat  ini  –  data NYSE satu periode sebelumnya;  FTSEt :  data  FTSE  saat  ini;  FTSE t-1 :  data FTSE satu periode sebelumnya; ΔFTSEt  :  data  FTSE  saat  ini  –  data FTSE satu periode sebelumnya ASXt : data ASX saat ini; ASX t-1 : data ASX satu periode sebelumnya; ΔASXt : data  ASX  saat  ini  –  data  ASX  satu periode  sebelumnya;  α,  β  :  koefisien regresi; ε : error terms Panjang lag yang  digunakan dalam  penelitian  ini  menggunakan Akaike  Information  Criteria (AIC). Sedangkan  langkah-langkah  dalam unit root test adalah sebagai berikut :
a. Merumuskan Hipotesis
H 0 :  γ  =  0,  dimana  H 0 =  ada unit root (data tidak stasioner) H 1 :  γ  ≠  0,  dimana  H 1 =  tidak  ada unit root (data stasioner)
b. Menetapkan level  of  significance (α) = 1%
c. Menetapkan Kriteria Jika ADF tes-statistik < nilai kritis- McKinnon,  maka  gagal  tolak  H 0 ,
sehingga kesimpulannya data memiliki unit  root atau  data  tidak stasioner;
Jika ADF tes-statistik > nilai kritis-
McKinnon, maka tolak H 0 , sehingga  kesimpulannya  data  tidak
memiliki unit  root atau  data stasioner.
Nilai  uji Augmented  Dickey-Fuller (ADF)  tes  statistik  didapat  dengan bantuan menggunakan E-Views .
d. Melakukan differencing Apabila dari hasil uji ADF
diperoleh  data  belum  stasioner, maka perlu dilakukan first difference .  Apabila  dari  hasil  uji ternyata  data first  difference belum stasioner,  maka  dilakukan second difference pada  data  tersebut.  Cara ini dilakukan sampai diperoleh data yang stasioner.

## Uji Kausalitas Granger
Salah  satu  pendekatan  yang dilakukan  untuk  mengetahui  hubungan dua arah yang saling mempengaruhi dan dipengaruhi  atau  kata  lain  hubungan simultan, maka dilakukan uji Kausalitas Granger dan data yang digunakan dalam penelitian  adalah time  series (Gujarati, 2006). Bentuk persamaan uji Kausalitas Granger dalam penelitian ini adalah : Hubungan antara IHSG dengan SSI IHSG t = ∑α 1i IHSG t-1 + ∑β 1i SSI t-1 + ε t SSI t = ∑α 2i SSI t-1 + ∑β 2i IHSG t-1 + ε t Hubungan antara IHSG dengan KLSE IHSG t = ∑α 3i IHSG t-1 + ∑β 3i KLSE t-1 + ε t KLSE t =  ∑α 4i KLSE t-1 +  ∑β 4i IHSG t-1 + ε t Hubungan antara IHSG dengan SETI IHSG t = ∑α 5i IHSG t-1 + ∑β 5i SETI t-1 + ε t SETI t = ∑α 6i SETI t-1 + ∑β 6i IHSG t-1 + ε t Hubungan antara IHSG dengan PSE IHSG t = ∑α 7i IHSG t-1 + ∑β 7i PSE t-1 + ε t PSE t = ∑α 8i PSE t-1 + ∑β 8i IHSG t-1 + ε t Hubungan antara IHSG dengan KOSPI IHSG t =  ∑α 9i IHSG t-1 +  ∑β 9i KOSPI t-1 + ε t KOSPI t = ∑α 10i KOSPI t-1 + ∑β 10i IHSG t-1 + ε t Hubungan antara IHSG dengan HIS IHSG t = ∑α 11i IHSG t-1 + ∑β 11i HIS t-1 + ε t HIS t = ∑α 12i HIS t-1 + ∑β 12i IHSG t-1 + ε t
Hubungan antara IHSG dengan NIKKEI IHSG t = ∑α 13i IHSG t-1 + ∑β 13i NIKKEI t-1 + ε t
NIKKEI t = ∑α 14i NIKKEI t-1 +
∑β 14i IHSG t-1 + ε t Hubungan antara IHSG dengan TWSE IHSG t = ∑α 15i IHSG t-1 + ∑β 15i TWSE t-1 + ε t TWSE t =  ∑α 16i TWSE t-1 +  ∑β 16i IHSG t-1 + ε t Hubungan antara IHSG dengan NYSE IHSG t = ∑α 17i IHSG t-1 + ∑β 17i NYSE t-1 + ε t NYSE t =  ∑α 18i NYSE t-1 +  ∑β 18i IHSG t-1 + ε t Hubungan antara IHSG dengan FTSE IHSG t =  ∑α 19i IHSG t-1 +  ∑β 19i FTSE t-1 + ε t FTSE t =  ∑α 20i FTSE t-1 +  ∑β 20i IHSG t-1 + ε t Hubungan antara IHSG dengan ASX IHSG t =  ∑α 21i IHSG t-1 +  ∑β 21i ASX t-1 + ε t ASX t = ∑α 22i ASX t-1 + ∑β 22i IHSG t-1 + ε t Dimana  :  IHSGt  :  data  IHSG  saat  ini; IHSG t-1 :  data  IHSG  satu  periode sebelumnya;  SSIt  :  data  SSI  saat  ini; SSI t-1 : data SSI satu periode sebelumnya;  KLSEt  :  data  KLSE  saat ini;  KLSE t-1 :  data  KLSE  satu  periode sebelumnya; SETIt : data SETI saat ini; SETI t-1 :  data  SETI  satu  periode sebelumnya;  PSEt  :  data  PSE  saat  ini; PSE t-1 :  data  PSE  satu  periode sebelumnya; KOSPIt  : data KOSPI saat ini; KOSPI t-1 : data KOSPI satu periode sebelumnya;  HISt  :  data  HIS  saat  ini; HIS t-1 : data HIS satu periode sebelumnya;  TWSEt  :  data  TWSE  saat ini;  TWSE t-1 :  data  TWSE  satu  periode sebelumnya;  NIKKEIt  :  data  NIKKEI saat  ini;  NIKKEI t-1 :  data  NIKKEI  satu periode  sebelumnya;  NYSEt  :  data NYSE  saat  ini;  NYSE t-1 :  data  NYSE satu  periode  sebelumnya;  FTSEt  :  data FTSE saat ini; FTSE t-1 : data FTSE satu periode  sebelumnya;  ASXt  :  data  ASX
saat ini; ASX t-1 : data ASX satu periode sebelumnya; α, β : koefisien regresi; ε :
error terms Langkah-langkah dalam melakukan  uji  Kausalitas  Granger adalah : a. Merumuskan hipotesis H 0 :  β  =  0,  dimana  H 0 =  X  tidak mempengaruhi Y H 1 :  β  ≠  0,  dimana  H 1 =  X mempengaruhi Y
b. Menetapkan level  of  significance (α) = 1%
c. Menetapkan kriteria : Jika nilai probabilitas pada X → Y atau Y → X < 0,05, maka tolak H 0 ; Jika nilai probabilitas pada X → Y atau  Y  →  X  >  0,05,  maka  gagal tolak H 0 . Kriteria yang berlaku dalam penelitian ini adalah :
X  =  IHSG,  maka  Y  =  SSI,  atau sebaliknya;  X  =  IHSG,  maka  Y  = KLSE, atau sebaliknya; X = IHSG, maka Y = SETI, atau sebaliknya; X =  IHSG,  maka  Y  =  PSE,  atau sebaliknya;  X  =  IHSG,  maka  Y  = KOSPI,  atau  sebaliknya;  X  = IHSG,  maka  Y  =  HIS,  atau sebaliknya;  X  =  IHSG,  maka  Y  = NIKKEI,  atau  sebaliknya;  X  = IHSG,  maka  Y  =  TWSE,  atau sebaliknya;  X  =  IHSG,  maka  Y  = NYSE, atau sebaliknya; X = IHSG, maka  Y  =  FTSE,  atau  sebaliknya; X  =  IHSG,  maka  Y  =  ASX,  atau sebaliknya. Keterangan : → = mempengaruhi Nilai  probabiltas  uji  Kausalitas
Granger ini didapat dengan bantuan menggunakan
E-Views
dibandingkan  dengan  nilai  kritis
F tabel .

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN

## Uji Stasioneritas
Hasil  pengujian  stasioneritas data  variabel  indeks  harga  saham  12
negara (Indonesia, Singapore, Malaysia, Thailand,  Philippina,  Korea  Selatan, Hongkong,  Jepang,  Taiwan,  NYSE,
London dan Australia) dengan menggunakan E-Views 7.1. Tabel  1,  terlihat  bahwa  semua variabel penelitian memiliki nilai absolut  t statistik ADF  yang  lebih  besar daripada nilai t kritis pada tabel McKinnon pada  tingkat  99%  kepercayaan.  Dengan kata  lain,  H 0 ditolak  yang  berarti
variabel  indeks  harga  saham  stasioner pada tingkat level atau berintegrasi pada derajat  nol  (I(0)),  dengan  tingkat kepercayaan  99%.  Pada  pengujian selanjutnya,  variabel  indeks  harga saham  diikutsertakan  dalam  pengujian karena semua variabel penelitian memiliki  derajat  integrasi  yang  sama yaitu  derajat  nol  (I(0))  dengan  tingkat kepercayaan 99%. Tabel 1
Hasil Uji Akar Unit Augmented Dickey-Fuller (ADF) pada tingkat level
Sumber : data olahan
Uji Kausalitas Granger Hasil pengujian Kausalitas
Granger  antara  indeks  harga  saham Indonesia  (IHSG)  dengan  indeks  harga saham  11  negara  (Singapore,  Malaysia, Thailand,  Philippina,  Korea  Selatan, Hongkong,  Jepang,  Taiwan,  NYSE, London  dan  Australia)  dengan  bantuan E-Views 7.1 dapat dilihat pada Tabel 2. Tabel 2 terlihat hubungan antara indeks  saham  Singapore  (SSI)  dengan IHSG, H 0 gagal ditolak yang berarti SSI tidak  mempengaruhi  IHSG,  hal  ini ditunjukkan  dengan  nilai  probabilitas sebesar  0,08084  yang  lebih  besar  dari nilai  kritis  5%.  Pada  hubungan  antara IHSG  dengan  SSI,  H 0 ditolak  yang berarti IHSG mempengaruhi SSI, hal ini ditunjukkan  dengan  nilai  probabilitas
sebesar  0,01094  yang  lebih  kecil  dari nilai  kritis  5%.  Dari  sini  dapat disimpulkan  bahwa tidak terdapat hubungan  timbal  balik  antara  SSI (indeks saham Singapore) dengan IHSG (indeks saham Indonesia).
Hubungan  antara  indeks  saham Malaysia  (KLSE)  dengan  IHSG,  H 0 gagal  ditolak  yang  berarti  KLSE  tidak mempengaruhi
IHSG, hal ini ditunjukkan  dengan  nilai  probabilitas sebesar  0,50175  yang  lebih  besar  dari nilai  kritis  5%.  Pada  hubungan  antara IHSG  dengan  KLSE,  H 0 ditolak  yang berarti IHSG mempengaruhi  KLSE, hal ini ditunjukkan dengan nilai probabilitas sebesar  0,000042  yang  lebih  kecil  dari nilai  kritis  5%.  Dari  sini  dapat disimpulkan  bahwa tidak terdapat hubungan  timbal  balik  antara  KLSE Variabel Nilai t statistik ADF Nilai t kristis tabel McKinnon 1% IHSG -0,405128 -3,483312 SSI -1.293868 -3,483312 KLSE -0,777099 -3,482879 SETI -1,729396 -3,484198 PSE -0,393191 -3,483312 KOSPI -1,176172 -3,485586 HIS -1,262830 -3,483312 Nikkei -2,625873 -3,484198 TWSE -1,574199 -3,482879 NYSE -2,536005 -3,484653 FTSE -1,937843 -3,482879 ASX -1,827417 -3,484198
(indeks  saham  Malaysia)  dengan  IHSG (indeks saham Indonesia).
Hubungan  antara  indeks  saham
Thailand  (SETI)  dengan  IHSG,  H 0
gagal  ditolak  yang  berarti  SETI  tidak mempengaruhi IHSG, hal ini
ditunjukkan  dengan  nilai  probabilitas sebesar  0,32517  yang  lebih  besar  dari nilai  kritis  5%.  Pada  hubungan  antara IHSG  dengan  SETI,  H 0 ditolak  yang berarti  IHSG  mempengaruhi  SETI,  hal ini ditunjukkan dengan nilai probabilitas sebesar  0,03823  yang  lebih  kecil  dari nilai  kritis  5%.  Dari  sini  dapat disimpulkan  bahwa tidak terdapat hubungan  timbal  balik  antara  SETI (indeks  saham  Thailand)  dengan  IHSG
(indeks saham Indonesia).
Hubungan  antara  indeks  saham Fhilipina (PSE) dengan IHSG, H 0 gagal ditolak yang berarti PSE tidak mempengaruhi IHSG, hal ini
ditunjukkan  dengan  nilai  probabilitas sebesar  0,96561  yang  lebih  besar  dari nilai  kritis  5%.  Pada  hubungan  antara IHSG  dengan  PSE,  H 0 ditolak  yang berarti  IHSG  mempengaruhi  PSE,  hal ini ditunjukkan dengan nilai probabilitas sebesar  0,00185  yang  lebih  kecil  dari nilai  kritis  5%.  Dari  sini  dapat disimpulkan  bahwa tidak terdapat hubungan  timbal  balik  antara  PSE (indeks  saham  Fhilipina)  dengan  IHSG
(indeks saham Indonesia).
Tabel 2 Nilai Probabilitas Hasil Uji Kausalitas Granger dan Korelasi antara indeks harga saham Indonesia (IHSG) dengan 11 negara Null Hypothesis F statistik Probabilitas Korelasi SSI does not Granger Cause IHSG IHSG does not Granger Cause SSI 2,56870 4,68938 0,08084 0,01094 0,909** KLSE does not Granger Cause IHSG IHSG does not Granger Cause KLSE 0,69362 10,9835 0,50175 4,2E-05 0,967** SETI does not Granger Cause IHSG IHSG does not Granger Cause SETI 1,13398 3,35447 0,32517 0,03823 0,864** PSE does not Granger Cause IHSG IHSG does not Granger Cause PSE 0,03500 6,63159 0,96561 0,00185 0,962** KOSPI does not Granger Cause IHSG IHSG does not Granger Cause KOSPI 1,27413 5,30720 0,28343 0,00619 0,970** HIS does not Granger Cause IHSG IHSG does not Granger Cause HIS 5,49039 6,88136 0,00523 0,00148 0,915** NIKKEI225 does not Granger Cause IHSG IHSG does not Granger Cause NIKKEI225 4,47294 0,03954 0,01338 0,96124 0,203* TWSE does not Granger Cause IHSG IHSG does not Granger Cause TWSE 2,79602 6,24682 0,06504 0,00263 0,841** NYSE does not Granger Cause IHSG IHSG does not Granger Cause NYSE 4,61664 1,56049 0,01171 0,21427 0,561** FTSE does not Granger Cause IHSG IHSG does not Granger Cause FTSE 5,43145 2,11477 0,00552 0,12514 0,543** ASX does not Granger Cause IHSG IHSG does not Granger Cause ASX 3,33715 0,97680 0,03887 0,37949 0,840**
**correlation is significant at the 0,01 level (2-tailed)
* correlation is significant at the 0,05 level (2-tailed)
Sumber : Data Olahan E-Views 7.1 dan SPSS
Hubungan  antara  indeks  saham Korea  Selatan  (KOSPI)  dengan  IHSG, H 0 gagal  ditolak  yang  berarti  KOSPI tidak  mempengaruhi  IHSG,  hal  ini ditunjukkan  dengan  nilai  probabilitas sebesar  0,28343  yang  lebih  besar  dari nilai  kritis  5%.  Pada  hubungan  antara IHSG  dengan  KOSPI,  H 0 ditolak  yang berarti  IHSG  mempengaruhi  KOSPI, hal  ini  ditunjukkan  dengan  nilai probabilitas  sebesar  0,00619  yang  lebih kecil dari nilai kritis 5%. Dari sini dapat disimpulkan  bahwa tidak terdapat hubungan  timbal  balik  antara  KOSPI (indeks  saham  Korea  Selatan)  dengan IHSG (indeks saham Indonesia).
Hubungan  antara  indeks  saham Hongkong  (HIS)  dengan  IHSG,  H 0 ditolak yang berarti HIS mempengaruhi IHSG,  hal  ini  ditunjukkan  dengan  nilai probabilitas  sebesar  0,00523  yang  lebih kecil  dari  nilai  kritis  5%.  Pada hubungan  antara  IHSG  dengan  HIS,  H 0 ditolak yang berarti IHSG
mempengaruhi  HIS, hal ini ditunjukkan dengan nilai probabilitas sebesar 0,00148 yang lebih kecil dari nilai kritis 5%.  Dari  sini  dapat  disimpulkan  bahwa terdapat  hubungan  timbal  balik  antara HIS  (indeks  saham  Hongkong)  dengan IHSG (indeks saham Indonesia).
Hubungan  antara  indeks  saham Jepang  (Nikkei  255)  dengan  IHSG,  H 0 ditolak yang berarti Nikkei 255
mempengaruhi
IHSG, hal ini
ditunjukkan  dengan  nilai  probabilitas sebesar  0,01338  yang  lebih  kecil  dari nilai  kritis  5%.  Pada  hubungan  antara IHSG  dengan  Nikkei  255,  H 0 gagal ditolak  yang  berarti  IHSG tidak mempengaruhi  Nikkei  255,  hal  ini ditunjukkan  dengan  nilai  probabilitas sebesar  0,96124  yang  lebih  besar  dari nilai  kritis  5%.  Dari  sini  dapat disimpulkan  bahwa tidak terdapat hubungan  timbal  balik  antara  Nikkei 255  (indeks  saham  Jepang)  dengan IHSG (indeks saham Indonesia).
Hubungan  antara  indeks  saham Taiwan  (TWSE)  dengan  IHSG,  H 0
gagal  ditolak  yang  berarti  TWSE  tidak mempengaruhi IHSG, hal ini ditunjukkan  dengan  nilai  probabilitas sebesar  0,06504  yang  lebih  besar  dari nilai  kritis  5%.  Pada  hubungan  antara IHSG  dengan  TWSE,  H 0 ditolak  yang berarti IHSG mempengaruhi TWSE, hal ini ditunjukkan dengan nilai probabilitas sebesar  0,00263  yang  lebih  kecil  dari nilai  kritis  5%.  Dari  sini  dapat disimpulkan  bahwa tidak terdapat hubungan  timbal  balik  antara  TWSE (indeks  saham  Taiwan)  dengan  IHSG
(indeks saham Indonesia).
Hubungan  antara  indeks  saham New  Jones  (NYSE)  dengan  IHSG,  H 0 ditolak yang berarti NYSE mempengaruhi IHSG, hal ini
ditunjukkan  dengan  nilai  probabilitas sebesar  0,01171  yang  lebih  kecil  dari nilai  kritis  5%.  Pada  hubungan  antara IHSG  dengan  NYSE,  H 0 gagal  ditolak yang berarti IHSG  tidak mempengaruhi NYSE, hal ini ditunjukkan dengan nilai probabilitas  sebesar  0,21427  yang  lebih besar dari nilai kritis 5%. Dari sini dapat disimpulkan  bahwa tidak terdapat hubungan  timbal  balik  antara  NYSE (indeks  saham  New  Jones)  dengan IHSG (indeks saham Indonesia).
Hubungan  antara  indeks  saham London  (FTSE)  dengan  IHSG,  H 0 ditolak yang berarti FTSE mempengaruhi IHSG, hal ini
ditunjukkan  dengan  nilai  probabilitas sebesar  0,00552  yang  lebih  kecil  dari nilai  kritis  5%.  Pada  hubungan  antara IHSG  dengan  FTSE,  H 0 gagal  ditolak yang berarti IHSG  tidak mempengaruhi FTSE,  hal  ini  ditunjukkan  dengan  nilai probabilitas  sebesar  0,12514  yang  lebih besar dari nilai kritis 5%. Dari sini dapat disimpulkan  bahwa tidak terdapat hubungan  timbal  balik  antara  FTSE (indeks  saham  London)  dengan  IHSG (indeks saham Indonesia).
Hubungan  antara  indeks  saham Australia  (ASX)  dengan  IHSG,  H 0 ditolak yang berarti ASX mempengaruhi IHSG, hal ini
ditunjukkan  dengan  nilai  probabilitas sebesar  0,03887  yang  lebih  kecil  dari nilai  kritis  5%.  Pada  hubungan  antara IHSG  dengan  ASX,  H 0 gagal  ditolak yang berarti IHSG  tidak mempengaruhi ASX,  hal  ini  ditunjukkan  dengan  nilai probabilitas  sebesar  0,37949  yang  lebih besar dari nilai kritis 5%. Dari sini dapat disimpulkan  bahwa tidak terdapat hubungan  timbal  balik  antara  ASX (indeks  saham  Australia)  dengan  IHSG (indeks saham Indonesia).
Setelah  dilakukan  uji  stationer dengan menggunakan metode Augmented Dickey-Fuller (ADF)
menunjukkan  variabel  indeks  harga saham  12  negara  bersifat stationary ( mean nya  stabil  dan  random error =  0) pada level atau berintegrasi pada derajat nol  (I(0))  dengan  tingkat  kepecayaan 99%.
Hipotesa pertama pada penelitian ini menyatakan adanya hubungan  kausalitas  ( causality )  antara indeks harga saham 11 negara (Singapore, Malaysia, Thailand, Philippina,  Korea  Selatan,  Hongkong, Jepang, Taiwan, NYSE, London dan Australia)  dengan  indeks  harga saham Indonesia (IHSG) dengan menggunakan  metode  Uji  Kausalitas Granger  terbukti  hanya  pada  1  (satu) negara yaitu indek Hongkong (HIS).

## IV. KESIMPULAN
Berdasarkan hipotesa pada
penelitian  ini,  maka  kesimpulan  dari penelitian  ini  adalah  sebagai  berikut  : Hipotesa  1  yang  menyatakan  bahwa diduga  ada  hubungan  timbal  balik antara  indeks  harga  saham  pada  11 negara  (Singapore,  Malaysia,  Thailand, Philippina,  Korsel,  Hongkong,  Jepang, Taiwan, NYSE,  London dan  Australia), diterima  pada  1  negara  yaitu  bursa negara Hongkong (HIS). DAFTAR PUSTAKA Bungin, B., 2008, Metodologi Penelitian  Kuantitatif ,  1 th ed,
Jakarta : Prenada Media. Gujarati, Damodar, 2006, Basic Econometrics , McGraw-Hill, Singapore.
Leaflet  Spanish  Students  Union  (n.d),
Enam Buah Tanya Jawab Mengenai Globalisasi , http://www.marxist.com/indones ia/cahaya/1-globalisasi.html Syahrul,  Prima.,  2001, Kamus  Lengkap Ekonomi : Istilah-Istilah Akuntansi, Keuangan dan Investasi , Jakarta : Citra Harta. Sembel,  Roy,  (1999,  April  5), Viagra Bursa Bersama DJIA , http://kontan-online.com Singh, Kavaljit,  1998, Memahami Globalisasi  Keuangan ,  Jakarta  :
Yakoma-PGI
Samsul,  M.,  2006, Pasar  Modal  dan Manajemen  Portfolio ,  Jakarta  :
Erlangga.
Winger,  B.J.,  &  Ralph  R.F.,  1992,
Investment  :  An  Introduction  to Analysis  and  Planning ,  5 th ed,
Ohio : Merril Publishing Company.