ANALISIS KOINTEGRASI INDEKS HARGA SAHAM DI 5 (LIMA) NEGARA TERHADAP INDEKS HARGA SAHAM GABUNGAN DI INDONESIA (STUDI KASUS PADA NEGARA CHINA, JEPANG, KOREA, TAIWAN, DAN SINGAPURA)
Oleh: Riesa Desvita Sari  Dan Andrieta Shintia Dewi
Prodi S1 Manajemen Bisnis Telekomunikasi dan Informatika, Fakultas Ekonomi dan Bisnis, Universitas Telkom

## ABSTRAK
Krisis  ekonomi  yang  melanda  negara  China  menyebabkan  People  Bank  of  China (PBOC) menetapkan strategi devaluasi Yuan. Strategi ini berdampak pada pelemahan indeks harga saham di bursa China dan dibeberapa bursa saham global. Bursa saham global  ikut  mengalami  keadaan  hal  sama,  hal  ini  dikarenakan  volatilitas  dan  kejadian pada satu bursa saham di suatu negara bisa berhubungan dengan bursa saham negara lain.  Tujuan  dari  penelitian  ini  yaitu  untuk  menganalisis  hubungan  jangka  panjang (kointegrasi)  indeks  harga  saham  di  5  (lima)  negara  terhadap  indeks  harga  saham gabungan di Indonesia. Indeks harga saham yang digunakan dalam penelitian ini adalah IHSG (Indonesia), SSEC (China), Nikkei 225 (Jepang), KOSPI (Korea), TWII (Taiwan), dan  STI  (Singapura).  Penelitian  ini  menggunakan  pendekatan  kuantitatif  dengan menggunakan  data time  series yang  dimulai  dari  1  Agustus  2012  sampai  dengan  31 Agustus 2015. Pengujian kointegrasi dilakukan dengan menggunakan metode Johansen dalam  dua  tahap  yaitu  tahap  pertama  pengujian multivariate  cointegration dan  tahap kedua  pengujian bivariate  cointegrationt .  Hasil  penelitian  memperlihatkan  bahwa terdapat hubungan positif jangka panjang (kointegrasi) diantara keenam indeks harga saham  baik  dalam  hubungan  keseluruhan  ( multivariate )  maupun  dalam  berpasangan ( bivariate ).  Hubungan  jangka  panjang  yang  paling  signifikan  terjadi  pada  hubungan antara indeks KOSPI dengan IHSG pada periode 1 Agustus 2012 sampai dengan 31 Agustus 2016.
Kata  kunci:  Devaluasi  Yuan;  Indeks  Harga  Saham;  Kointegrasi; Multivariat e; Bivariate

## ABSTRACT
The economic crisis that struck China caused People Bank of China (PBOC) to establish devaluation strategy to Yuan on 11th of August 2015. This Strategy directly affects the shift  on  stock  price  index  in  the  Chinese  stock  exchange  and  several  global  stock exchange. The global stock exhange willingly or not are forced to encounter the same condition, this caused by  the volatility and incidents on a stock exchange in a country may be associated with the stock exchange of other countries. The purpose of this study is  to analyze  the  long-term  relationship  (cointegration) between  stock price  index  in  5 (five) countries on Indonesia Composire Index in Indonesia. The stock price index used in  this  study  is  Indeks  Harga  Saham  Gabungan  (Indonesia,  SSE  Composite  Index (China),  Nikkei 225  (Japan),  KOSPI  Composite  Index  (Korea),  TSEC  Weighted  Index (Taiwan),  and  STI  Index  (Singapore).  This  study used  the  quantitative approach.  The data used time series data, that started from August 1, 2012 until August 31, 2015. The cointegration was tested using the Johansen method, which was done in two stage. The first stage using the multivariate cointergration test, by performing overall index of IHSG, SSEC, N225, KOSPI, TWII, dan STI. The second stage using the bivariate cointegration test, which was done by pairing the stock price index. Based on the results aqcuired from
Vol.2, No.2, Juni 2018
the data, it can be concluded that there is long-term relationship (cointegration) between stock  price  index  by  overall  and  in  pairs.  The  KOSPI-IHSG  index  pair  is  the  most significant long-term index of stock price index, so it can be said that KOSPI index is the index that most influence IHSG.
Keywords:  Devaluation  of  Yuan; Stock  Price  Index;  Cointegration;  Multivariate; Bivariate

## PENDAHULUAN
Pasar modal merupakan salah satu bagian dari pasar finansial yang memiliki hubungan dengan  penawaran  dan  permintaan  terhadap  dana  jangka  panjang.  Aktivitas perdagangan  pasar  modal  disuatu  negara  dapat  mencerminkan  baik  atau  buruknya kemampuan perekonomian negara tersebut. Pasar modal dijadikan sebagai salah satu indikator  bagi  perkembangan  perekonomian  disuatu  negara [1] .  Sebuah  negara  yang mempunyai  fundamental  perkembangan  perekonomian  baik,  akan  memiliki kecenderungan yang lebih baik dalam bertahan untuk menghadapi shock yang terjadi pada pasar modalnya. Hal ini dapat terjadi karena  stabilnya pergerakan indeks harga saham  yang  menjadi  fakor  kunci  untuk  mempertahankan  posisi  pasar  modal  dimata investor maupun dimata calon investor.
Krisis keuangan yang tidak terduga melanda Negara China pada tahun 2015, dimana krisis keuangan ini dipicu oleh tingkat utang negara yang diperkirakan mencapai sebesar USD 26 Triliun baik total  utang publik  maupun total  utang swasta  pada  akhir  tahun  2015 [2] .  Untuk mengatasi  krisis  keuangan  tersebut,  People  Bank  of  China  (PBOC)  mengambil  langkah dengan melakukan devaluasi mata uang China yaitu Yuan. Devaluasi Yuan dilakukan pada tanggal 11 Agustus 2015 [3] . Devaluasi merupakan penurunan nilai mata uang yang dilakukan dengan sengaja terhadap uang luar negeri (KBBI). Langkah devaluasi Yuan diambil dengan tujuan untuk meningkatkan kinerja ekspor yang sedang terpuruk. Langkah devaluasi Yuan yang diambil tidak hanya berdampak pada pemerintah China, namun juga berdampak pada perdagangan saham di bursa Shanghai dan dibeberapa bursa saham negara lainnya. Bursa saham negara lain mau tidak mau ikut terpengaruh oleh pergerakan bursa saham negara China,  dimana  volatilitas  dan  kejadian  pada  satu  bursa  saham  disuatu  negara  bisa berhubungan dengan bursa saham negara lainnya. Hal ini dikarenakan pasar modal negara China menjadi pasar modal besar dan Negara China dipandang menjadi kekuatan ekonomi global terbesar ke-dua di dunia [4] . Sehingga ketika pasar modal negara China mengalami pelemahan, maka beberapa negara lainnya ikut mengalami keadaan yang sama, keadaan ini  dinamakan  dengan contagion  effect .  Menurut  Dornbusch,  Park  and  Claessens [5] , contagion effect merupakan keadaan dimana meningkatnya hubungan yang signifikan diantara beberapa pasar keuangan setelah terjadinya shock yang ditransmisikan pada beberapa negara.
Berdasarkan data yang diperoleh dari Bloomberg [6] , pada perdagangan Rabu (12/8/2015) yaitu satu hari setelah ditetapkannya devaluasi Yuan terdapat beberapa indeks harga saham di  dunia  yang  mengalami  pelemahan  sebagai  akibat  dari  hubungan  antar  bursa  saham. Indeks harga saham Shanghai Comp pada bursa saham Shanghai ditutup melemah sebesar 1,06% ke level 3.886,32. Indeks harga saham gabungan (IHSG) di Bursa Efek Indonesia ditutup melemah 3,1% ke level 4.479,49 dan dapat dipastikan bahwa Bursa Efek Indonesia menjadi bursa saham yang mengalami pelemahan terlemah di dunia (Marketbisnis.com, 12 Agustus  2015).  IHSG  pada  hari  itu  hanya  mampu  bergerak  pada  level  tertinggi  yaitu 4.572,05 dan pada level terendah yaitu 4.455,72. Keadaan yang sama juga dialami oleh Bursa  Singapura  yang  mengalami  pelemahan  harga  saham  sebesar  2,90%  ke  level 3.061,49. Bursa saham Jepang dan Bursa saham Korea juga tidak terlepas dari keadaan
yang  sama, dimana  pada  bursa  saham  Jepang  indeks  saham  Nikkei  225  mengalami pelemahan  sebesai  1,58%  ke  level  20.392,77.  Bursa  saham  Korea  dengan  indeks KOSPI  mengalami  pelemahan  sebesar  0,56  ke  level  1.975,47.  Bursa  saham  Taiwan dengan  indeks  Taiwan  Capitalization  Weighted  ditutup  melemah  ke  level  8283,38. Pelemahan harga saham tidak hanya dialami oleh bursa saham di Asia, namun juga di beberapa bursa saham Amerika, dimana indeks Dow Jones ditutup melemah 1,21% ke level 17.402,84. Indeks harga saham S&P juga melemah 0,96% ke level 2.084,07.
Fenomena hubungan jangka pendek tersebut tidak dapat dipastikan bahwa hubungan antar  bursa  saham  juga  akan  terjadi  pada  hubungan  jangka  panjang.  Penelitian terdahulu yang dilakukan oleh  Mei-Se Chien et al (2015) [7] , dimana penelitian tersebut dilakukan untuk menguji proses konvergensi dinamis antara pasar saham lintas batas yang  ada  di  China  dengan  pasar  saham  Negara-Negara  ASEAN-5  menggunakan analisis kointegrasi rekursif. Dalam penelitian tersebut menunjukan hasil bahwa enam pasar  saham  yang  berasa  di  ASEAN-5  memperlihatkan  adanya  hubungan  jangka panjang kointegrasi dari tahun 1994-2002, dimana secara keseluruhan integrase terletak pada  keuangan  regional  antara  China  dan  ASEAN-5  secara  bertahap  mengalami peningkatan.  Penyesuaian  kointegrasi  terletak  pada  hubungan  China  dan  Indonesia yang  menunjukan  hasil  adanya  hubungan  kointegrasi  yang  signifikan  dibandingkan dengan negara-negara lain yang tidak signifikan.
Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk  meneliti  menganalisis  kointegrasi  indeks  harga saham di 5 (lima) negara terhadap indeks harga saham gabungan di Indonesia. Studi kasus  yang  digunakan  pada  negara  negara  China,  Jepang,  Korea,  Taiwan,  dan Singapura.  Metode  penelitian  yang  digunakan  adalah  penelitian  kuantitatif  dengan menggunakan  data  return  saham  tiap  indeks  harga  saham  periode  1  Agustus  2012 hingga 31 Agustus 2016.

## KAJIAN PUSTAKA

## 1. Investasi
Investasi  merupakan  penanaman  modal.  Investasi  pada  hakikatnya  merupakan penempatan  sejumlah  dana  pada  saat  ini  dengan  harapan  untuk  memperoleh keuntungan  dimasa  mendatang [8] .  Sejalan  dengan  pengertian  tersebut,  investasi juga merupakan penanaman dana yang dilakukan oleh suatu perusahaan ke dalam suatu aset dengan harapan memperoleh pendapatan di masa yang akan datang

## 2. Pasar Modal
Pasar  modal  merupakan  suatu  tempat  yang  asing  di  telinga  masyarakat  umum, namun  menurut  pelaku  ekonomi  pasar  modal  merupakan  tempat  yang  sangat menguntungkan bagi perusahaan dan investor. Pasar modal secara umum adalah suatu sistem keuangan yang terorganisasi, termasuk didalamnya adalah bank-bank komersial  dan  semua  lembaga perantara di  bidang  keuangan,  serta  keseluruhan surat-surat  berharga  yang  beredar.  Pasar  modal  adalah  tempat  berbagai  pihak, khususnya perusahaan menjual saham ( stock ) dan obligasi ( bond ), dengan tujuan dari hasil penjualan tersebut nantinya akan dipergunakan sebagai tambahan dana atau untuk memperkuat modal perusahaan
3. Saham
Saham dapat didefinisikan dengan tanda bukti penyertaan kepemilikan modal atau dana pada suatu perusahaan, dan kertas yang tercantum dengan jelas nilai nominal, nama  perusahaan,  disertai  dengan  hak  dan  kewajiban  yang  dijelaskan  kepada setiap pemegangnya, serta persediaan yang siap untuk dijual [11] . Saham juga dapat diartikan sebagai salah satu surat berharga yang diperdagangkan di pasar  modal yang bersifat kepemilikan [12] .
Vol.2, No.2, Juni 2018

## 4. Harga Saham
Harga  saham  secara  umum  dapat  diartikan  sebagai  harga  yang  ditentukan  oleh investor  melalui  permintaan  dan penawaran.  Harga  saham  dapat  ditentukan  oleh kekuatan  pasar,  dalam  arti  tergantung  pada  permintaan  dan  penawaran  dimana jumlah  permintaan  dan  penawaran  akan  mencerminkan  kekuatan  pasar.  Harga saham merupakan harga yang terjadi di bursa pada waktu tertentu. Harga saham dapat berubah naik atau pun turun dengan cepat. Hal tersebut dimungkinkan karena tergantung  dengan  permintaan  dan  penawaran  antara  pembeli  saham  dengan penjual saham ] .

## 5. Indeks Harga Saham
Indeks pasar saham merupakan indikator yang mencerminkan dari kinerja saham di  pasar.  Indeks  pasar  inilah  yang  digunakan  untuk  pengambilan  keputusan transaksi  saham  yang  dilakukan oleh  investor, dimana  transaksi  investasi  saham terjadi  pada  setiap  saham  dengan  variasi  permasalahan  yang  berbeda-beda, pergerakan  harga  saham  memerlukan  identifikasi  dan  penyajian  informasi  dan bersifat spesifik .
6. Return Saham
Return saham dapat diartikan sebagai tingkat pengembalian untuk saham biasa dan merupakan pembayaran kas yang dapat diterima akibat kepemilikan suatu saham pada saat awal investor melakukan investasi . Pendapatan investasi dalam saham meliputi  keuntungan  jual  beli  saham,  dimana  jika  mendapatkan  untung  disebut capital  gain dan  jika  mendapatkan  rugi  disebut capital  loss . Return saham  dapat dirumuskan sebagai berikut
R it : 𝑃 𝑡 −𝑃 𝑡−1 𝑃 𝑡−1
Keterangan : P t : Harga saham periode t
R it : Return saham I periode t P t-1 : Harga saham periode sebelum t

## 7. Kointegrasi
Konsep  dari  kointegrasi  untuk  pertama  kalinya  dikemukakan  oleh  Engle  dan Granger  pada  tahun  1987.  Kointegrasi  berhubungan  dengan  masalah  dalam menentukan suatu hubungan jangka panjang atau keseimbangan yang terjadi pada jangka  panjang [19] ,.  Konsep  kointegrasi  memiliki  dua  atau  lebih  variabel  runtun waktu yang memiliki hubungan dalam jangka panjang.

## KERANGKA PEMIKIRAN
Penelitian  ini  dilakukan  untuk  menguji  kointegrasi  indeks  harga  saham  baik  secara berpasangan  maupun  secara  berkelompok  pada  negara  Indonesia,  China,  Jepang, Korea,  Taiwan,  dan  Singapura.  Aktivitas  pasar  modal  merupakan  salah  satu  bagian penting dari pasar finansial yang memiliki hubungan antara penawaran dan permintaan terhadap dana jangka panjang. Aktivitas di pasar modal dapat tercermin dari diperjual belikannya  surat-surat  berharga,  dimana  salah  satu  instrument  yang  diperjual berlikannya adalah saham. Untuk itu, aktivitas pergadangan pasar saham di pasar modal suatu  negara  dapat  mencerminkan  baik  atau  buruknya  kemampuan  perekonomian suatu negara. Ketika terjadi krisis perekonomian di suatu negara, keadaan tersebut akan berhubungan dengan kondisi pasar sahamnya yang juga akan mengalami kondisi yang tidak sehat. Selanjutnya, pasar saham tersebut akan berhubungan dengan pasar saham dinegara lain, dimana hubungan yang ditimbulkan terjadi pada harga saham yang dapat
Vol.2, No.2, Juni 2018
mengalami  penurunan  ataupun  mengalami  kenaikan  secara  langsung  dalam  jangka pendek.  Hubungan  yang  terjadi  ini  dinamakan  dengan contagion  effect .  Menurut Dornbusch,  Park  and  Claessens [20] , contagion  effect merupakan  keadaan  dimana meningkatnya  hubungan  yang  signifikan  diantara  beberapa  pasar  keuangan  setelah terjadinya shock yang ditransmisikan pada beberapa negara. Hubungan dalam jangka pendek  ini  belum  dapat  dipastikan  bahwa  hubungan  akan  terjadi  juga  pada  jangka panjang.
Pendekatan  hubungan  jangka  panjang  merupakan  konsep  dari  kointegrasi.  Menurut Engle  dan  Granger  (1987) [21] pendekatan  kointegrasi  merupakan  pendekatan  dalam menentukan  suatu  hubungan  jangka  panjang  atau  keseimbangan  yang  terjadi  pada jangka panjang dari variabel atau masalah yang ada. Konsep kointegrasi memiliki dua atau  lebih  variabel  runtun  waktu  yang  memiliki  hubungan  dalam  jangka  panjang. Kerangka pemikiran penelitian dapat dilihat pada Gambar 1 sebagai berikut:
Gambar 1. Kerangka Pemikiran

## Hipotesis
H 1 :  Shanghai  Composite  Index  (SHCOMP)  berhubungan  dalam  jangka  panjang (kointegrasi) dengan Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG).
H 2 : Nikkei 225 (N225) Indeks berhubungan dalam jangka panjang (kointegrasi) dengan Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG).
H 3 : Korean Composite Stock Price Indeks (KOSPI) berhubungan dalam jangka panjang (kointegrasi) dengan Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG).
H 4 :  Taiwan  Capitalization  Weighted  Stock  Index  (TAIEX)  berhubungan  dalam  jangka panjang (kointegrasi) dengan Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG). H 5 : Indeks Straits Times (STI) berhubungan dalam jangka panjang (kointegrasi) dengan Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG).

## METODE PENELITIAN
Metode  penelitian  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  metode  kuantitatif. Penarikan sampel yang dilakukan dalam penelitian ini menggunakan teknik penarikan sampel Nonprobability  Sampling. Teknik  sampling  yang  digunakan  adalah sampling jenuh.  Penelitian  ini  dilakukan  dengan  menggunakan  sampel  indeks  harga  saham penutupan  harian  pada  enam  negara  yaitu  negara  Indonesia,  China,  Jepang,  Korea, Taiwan,  dan  Singapura.  Indeks  harga  saham  yang  digunakan  adalah  Shanghai Composite Index (SHCOMP) dengan kode ^SSEC, data Nikkei 225 Indeks dengan kode ^N225, data Taiwan Capitalization Weighted Stock Index (TAIEX) dengan kode ^TWII, data Indeks Straits Times (STI) dengan kode ^STI, data Korean Composite Stock Price Indeks (KOSPI) dengan kode ^KOSPI, dan data Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG)
SSEC N225 KOSPI TWII STI IHSG
Vol.2, No.2, Juni 2018
dengan kode ^IHSG. Waktu dan periode dalam penelitian ini adalah mulai dari 1 Agustus 2012 hingga 31 Agustus 2016. Jumlah data yang digunakan sebanyak 1064 data pada setiap  indeks  harga  saham,  dimana  data  yang  dimaksudkan  dalam  penelitian  ini merupakan data return harga saham selama periode yang digunakan.
Metodologi  penelitian  dilakukan  dengan  menggunakan  prosedur  Johansen  yang dilakukan  dengan  dua  tahap.  Tahap  pertama  dilakukan  pengujian  kointegrasi  untuk enam  indeks  harga  saham  yaitu:  Indonesia,  China,  Jepang,  Korea,  Taiwan,  dan Singapura  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 pengujian secara berpasang-pasangan enam indeks harga saham di Indonesia,  China,  Jepang,  Korea,  Taiwan,  dan  Singapura  yang  memiliki  hubungan jangka  panjang,  dari  hasil  uji  bivariate  ini  juga  bisa  terlihat  negara  mana  yang  paling dominan di antara bursa-bursa saham tersebut. Sistem persamaan kointegrasi menurut Johansen [21] dapat dirumuskan sebagai berikut:
∆X 1 =  1 ∆X t-1 +  2 ∆X t-2 +….+  p-1 ∆X t-p-1 + ПX t-p + ε t = ∑ 𝑝−1 𝑖−1  i ∆X t-1 + ПX t-p + ε t
Keterangan :
∆X t = X t – X t-1 , П t = -[I - ∑ 𝑝−1 𝑖−1 A t ], П = -[I - ∑ 𝑝 𝑖−1 A t ] merupakan matrik identitas (6x6). Dan ПX t-p mengandung  informasi  yang  berkaitan  dengan  keseimbangan  hubungan  jangka panjang diantara variabel X t
Sebelum  melakukan  uji  kointegrasi  Johansen,  dilakukan  pengujian  akar  unit  atau  uji stasioneritas terlebih dahulu. Uji akar-akar unit dilakukan untuk menguji data time series agar  didapatkan  hasil  data  yang  stasioner.  Uji  akar-akar  unit  dilakukan  dengan menggunakan dua tahap dimana pada tahap pertama dilakukan pengujian stasioneritas pada  tingkat  level  dan  pada  tahap  kedua  dilakukan  pengujian  pada  tingkat first difference .

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## A Uji Stasioneritas Pada Tingkat Level
Uji  stasioneritas  pertama  kali  dilakukan  pada  tingkat  level,  dimana  pengujian dilakukan untuk menentukan data time series yang digunakan termasuk ke dalam data yang stasioner atau data yang tidak stasioner. Data time series dikatakan tidak berarti apabila data yang digunakan mengandung akar unit (data tidak stasioner). Hasil pengujian stasioneritas pada tingkat level ada pada Tabel 3.1 sebagai berikut:
Tabel 3.1 Hasil Uji Stasioneritas pada Tingkat Level
Variabel  Nilai t- Statistik ADF P. Value Nilai t-kritis Tabel MacKinnon Kesimpulan 1% 5% 10% ^IHSG - 30.37004 0.0000  - 3.436284 - 2.864048 - 2.568157 Stasioner ^SSEC - 30.38602 0.0000  - 3.436284 - 2.864048 - 2.568157 Stasioner ^N225 - 35.17673 0.0000  - 3.436284 - 2.864048 - 2.568157 Stasioner ^KOSPI - 0.0000  - - - Stasioner
Vol.2, No.2, Juni 2018
31,00719 3.436284  2.864048  2.568157 ^TWII - 31.02483 0.0000  - 3.436284 - 2.864048 - 2.568157 Stasioner ^STI - 33.27001 0.0000  - 3.436284 - 2.864048 - 2.568157 Stasioner

## Sumber: Olahan penulis
Dalam pengujian uji stasioneritas, data dikatakan tidak stasioner apabila nilai Prob > 0,05 (5%) atau apabila nilai t-Statistik ADF > nilai t-kritis MacKinnon (1%, 5%, dan 10%),  sedangkan  data  dikatakan  stasioner  apabila  nilai  Prob  <  0,05  (5%)  atau apabila nilai t-Statistik ADF < nilai t-kritis MacKinnon (1%, 5%, dan 10%).
Pada  Tabel  3.1  hasil  uji  stasioneritas  data  pada  tingkat  level  dapat  disimpulkan bahwa semua data yang digunakan dinyatakan stasioner, dimana nilai Prob semua data lebih kecil dari 0,05 (5%) dan nilai t-Statistik ADF ( Augmented Dickey Fuller ) semua data lebih kecil dari nilai t-kritis MacKinnon (1%, 5%, dan 10%).
B Uji Stasioneritas Pada Tingkat First Difference
Pada pengujian stasioneritas tingkat level, semua data telah dinyatakan stasioner. Namun masih dibutuhkan pengujian lanjutan untuk mendukung hasil dari pengujian stasioneritas  pada  tingkat  level.  Pengujian  stasioneritas  selanjutnya  adalah  pada tingkat first difference . Hasil pengujian stasioneritas pada tingkat first difference ada pada Tabel 3.2 sebagai berikut:
Tabel 3.2 Hasil Uji Stasioneritas pada Tingkat First Difference Variabel  Nilai t- Statistik ADF P. Value Nilai t-kritis Tabel MacKinnon Kesimpulan 1% 5% 10% ^IHSG - 17.91502 0.0000  - 3.436348 - 2.864077 - 2.568172 Stasioner ^SSEC - 13.78413 0.0000  - 3.436401 - 2.864100 - 2.568185 Stasioner ^N225 - 19.42756 0.0000  - 3.436336 - 2.864071 - 2.568169 Stasioner ^KOSPI - 19.94283 0.0000  - 3.436336 - 2.864071 - 2.568169 Stasioner ^TWII - 18.98960 0.0000  - 3.436336 - 2.864071 - 2.568169 Stasioner ^STI - 19.36469 0.0000  - 3.436336 - 2.864071 - 2.568169 Stasioner
Sumber: Olahan penulis
Pengujian  stasioneritas  yang  telah  dilakukan  pada  tingkat  level,  diketahui  bahwa data dapatdikatakan  stasioner apabila  nilai  Prob <  0,05  (5%) atau  apabila nilai  t- Statistik ADF < nilai t-kritis MacKinnon (1%, 5%, dan 10%).
Berdasarkan  Tabel  3.2  hasil  uji  stasioneritas  data  pada  tingkat first  difference didapatkan  hasil  bahwa  semua  data  dinyatakan  stasioner,  dimana  data  tersebut menghasilkan  nilai  Prob  yang  lebih  kecil  dari  0,05  dan  nilai  t-Statistik  ADF (Augmented Dickey Fuller) yang juga lebih kecil dari nilai t-kritis MacKinnon (1%, 5%, dan 10%).
Vol.2, No.2, Juni 2018

## C Uji Multivariate Kointegrasi Antar Indeks Harga Saham
Uji kointegrasi dilakukan untuk mengetahui keberadaan hubungan jangka panjang antar  variabel.  Pada  penelitian  ini,  uji  kointegrasi  indeks  harga  saham  dilakukan dengan menggunakan dua tahap, dimana pada tahap pertama dilakukan pengujian multivariate kointegrasi  antar  indeks  harga  saham.  Pengujian  dilakukan menggunakan  Uji  Kointegrasi  Johansen  dengan  tingkat  signifikansi  1%,  5%,  dan 10%. Hasil pengujian multivariate kointegrasi indeks harga saham ada pada Tabel 3.3 sebagai berikut:
Tabel 3.3 Uji Kointegrasi Multivariate Antar Indeks Harga Saham Eigen Value Trace Statistic Critical Value 1% 5% 10% None* 0.233072  1279.688 104.9615 95.75366 91.11028 At most 1* 0.216021  998.6693 77.81884 69.81889 65.81970 At most 2* 0.184985  740.9372 54.68150 47.85613 44.49359 At most 3* 0.162259  524.3199 35.45817 29.79707 27.06695 At most 4* 0.156077  336.8279 19.93711 15.49471 13.42878 At most 5* 0.137886  157.1214 6.634897 3.841466 2.705545 Sumber: data diolah
Pengujian kointegrasi dilakukan  untuk  melihat  ada  atau  tidaknya  hubungan antar variabel dengan cara membandingkan nilai kritis (tingkat signifikansi 1%, 5%, dan 10%)  terhadap  nilai trace  statistic dan eigen  value .  Hasil  pengujian  dikatakan terdapat vektor kointegrasi apabila nilai trace statistic dan eigen value lebih besar daripada nilai  kritisnya  (tingkat  signifikansi 1%, 5%, dan  10%).  Apabila nilai trace statistic dan eigen value lebih kecil daripada nilai kritisnya (tingkat signifikansi 1%, 5%, dan 10%), maka hasil pengujian dikatakan tidak terdapat vektor kointegrasi.
Berdasarkan  Tabel  3.3  hasil  uji multivariate antar  indeks  harga  saham didapatkanlah  hasil  bahwa  terdapat  enam  vektor  kointegrasi  pada  tingkat signifikansi  1%,  5%,  dan  10%,  dimana  nilai trace  statistic dan eigen  value lebih besar  daripada  nilai  kritisnya.  Hasil  pengujian  ini  menunjukan  adanya  hubungan jangka panjang pada keenam indeks harga saham yaitu IHSG (Indonesia), SSEC (China), N225 (Jepang), KOSPI (Korea), TWII (Taiwan), dan STI (Singapura) pada periode 1 Agustus 2012 sampai dengan 31 Agustus 2016.
D Uji Bivariate Kointegrasi Antar Indeks Harga Saham
Uji  kointegrasi  indeks  harga  saham  tahap  kedua  dilakukan  dengan  cara memasangkan indeks harga saham yang digunakan ( bivariate test ). Terdapat lima kemungkinan pasangan indeks harga saham dari enam bursa saham negara. Hasil pengujian  kointegrasi bivariate antar  indeks  harga  saham  ada  pada  Tabel  3.4 sebagai berikut:
Tabel 3.4 Uji Kointegrasi Bivariate Antar Indeks Harga Saham Indeks Harga Saham No. of CE Eigen Value Trace Statistic 1% 5% 10% SSEC IHSG None*  0.204858 410.3740 19.93711 15.49471 13.42878 At Most 1* 0.146386 167.6140 6.634897 3.841466 2.705545 N225 None*  0.202558 440.1441 19.93711 15.49471 13.42878
Vol.2, No.2, Juni 2018
IHSG At Most 1* 0.172442 200.4428 6.634897 3.841466 2.705545 KOSPI IHSG None*  0.205171 477.0722 19.93711 15.49471 13.42878 At Most 1* 0.198175 233.8960 6.634897 3.841466 2.705545 TWII IHSG None*  0.204656 446.6983 19.93711 15.49471 13.42878 At Most 1* 0.175379 204.2084 6.634897 3.841466 2.705545 STI IHSG None*  0.211065 425.1573 19.93711 15.49471 13.42878 At Most 1* 0.151596 174.0984 6.634897 3.841466 2.705545

## Sumber: Olahan penulis
Pengujian kointegrasi yang telah dilakukan pada tahap pertama, diketahui bahwa hasil pengujian dikatakan terdapat vektor kointegrasi apabila nilai trace statistic dan eigen  value lebih  besar  daripada  nilai  kritisnya  (tingkat  signifikansi  1%,  5%,  dan 10%). Apabila nilai trace statistic dan eigen value lebih kecil daripada nilai kritisnya (tingkat  signifikansi  1%,  5%,  dan  10%),  maka  hasil  pengujian  dikatakan  tidak terdapat vektor kointegrasi.
Pada  Tabel  3.4 uji bivariate kointegrasi antar  indeks  harga  saham,  terdapat  lima kemungkinan pasangan indeks harga saham dari enam bursa saham negara. Hasil pengujian  memperlihatkan  bahwa  lima  pasangan  indeks  harga  saham  tersebut terdapat  vektor  kointegrasi,  dimana  pada  kelima  pasang  indeks  harga  saham menghasilkan nilai trace statistic dan eigen value lebih besar daripada nilai kritisnya (tingkat signifikansi 1%, 5%, dan 10%). Hasil pengujian ini dapat dikatakan bahwa pada lima pasang indeks harga saham tersebut memiliki hubungan jangka panjang dan  saling  terintegrasi  satu  sama  lainnya.  Hubungan  kointegrasi  yang  paling signifikan terdapat pada hubungan antara KOSPI-IHSG, dimana nilai trace statistic pada  hubungan  antara  KOSPI-IHSG  merupakan  nilai trace  statistic yang  paling besar  diantara  hubungan  indeks  harga  saham  yang  lainnya.  Hasil  ini  dapat disimpulkan  bahwa  KOSPI  yang  paling  kuat  dalam  mempengaruhi  IHSG. KESIMPULAN DAN SARAN Kesimpulan Pengujian multivariate kointegrasi yang dilakukan menggunakan nilai kritis dengan tingkat signifikansi 1%, 5%, dan 10% menunjukan hasil terdapat enam vektor yang terintegrasi, baik pada tingkat signifikansi 1%, 5%, dan 10% maka dapat dikatakan bahwa terjadi kointegrasi atau hubungan jangka panjang antar indeks harga saham negara Indonesia, China, Jepang, Korea, Taiwan, dan Singapura pada periode 1 Agustus 2012 sampai dengan 31 Agustus 2016.
Pengujian bivariate kointegrasi yang dilakukan dengan memasangkan indeks harga saham  menunjukan  hasil  terdapat  lima  pasang  indeks  harga  saham  yang  saling terintegrasi. Pengujian ini juga menggunakan nilai kritis dengan tingkat signifikansi 1%,  5%,  dan  10%.  Pengujian bivariate kointegrasi  ini  dapat  menjawab  hipotesis penelitian, dimana dapat ditarik kesimpulan sebagai berikut:
Shanghai  Composite  Index  (SHCOMP)  berhubungan  dalam  jangka  panjang (kointegrasi) dengan Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG).
Nikkei  225  (N225)  Indeks  berhubungan  dalam  jangka  panjang  (kointegrasi) dengan Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG).
Korean  Composite  Stock  Price  Indeks  (KOSPI)  berhubungan  dalam  jangka panjang (kointegrasi) dengan Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG).
Taiwan Capitalization Weighted Stock Index (TAIEX) berhubungan dalam jangka panjang (kointegrasi) dengan Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG). Indeks  Straits  Times  (STI)  berhubungan  dalam  jangka  panjang  (kointegrasi) dengan Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG).
Indeks  yang  paling  mempengaruhi  IHSG  adalah  indeks  KOSPI  pada  bursa saham Korea.
Saran
1.  Aspek Teoritis Peneliti selanjutnya hendaknya melakukan penelitian yang lebih luas dengan menggunakan  objek  penelitian  selain  indeks  harga  saham  IHSG,  SSEC, N225,  KOSPI,  TWII,  dan  STI  sehingga  akan  mendapatkan  hasil  penelitian yang  berbeda  dari  hasil  penelitian  ini.  Hasil  dari  penelitian  ini  hanya  dapat digunakan  sebagai  bahan  acuan,  referensi  dan  tambahan  wawasan  bagi peneliti  selanjutnya  saja.  Selain  itu,  peneliti  selanjutnya  hendaknya menggunakan  rentang  waktu  yang  lebih  lama  sehingga  dapat  memperkuat teori yang ada.
2.  Aspek Praktis
Hasil  penelitian  ini  diharapkan  dapat  memberikan  manfaat  bagi  beberapa pihak berikut ini:
Bagi Investor Dengan  adanya  hubungan  jangka  panjang  diantara  indeks  harga  saham IHSG, SSEC, N225, KOSPI, TWII, dan STI maka investor dapat melakukan diversifikasi  portofolio  internasional  pada  bursa-bursa  saham  negara  yang menjadi objek dalam penelitian ini. Investor juga disarankan untuk tidak hanya mempertimbangkan  keadaan  ekonomi  di  Indonesia  saja  namun  juga  harus mempertimbangkan  keadaan  ekonomi  di  negara  lainnya  agar  dapat meminimalisir tingkat risiko kegagalan dalam berinvestasi.

## DAFTAR PUSTAKA
Ishomuddin. 2010. Analisis Pengaruh Variabel Makroekonomi Dalam Dan Luar Negeri Terhadap Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG) Di BEI Periode 1999.1 - 2009.12 (Analisis Seleksi Model OLS-ARCH/GARCH). Eprints.undip.ac.id.
Sukirno.  2015. Devaluasi  Yuan  dan  Dampak  Jangka  Panjang  Bagi  Indonesia.
[Online] Available at: http://market.bisnis.com/read/20150813/191/462279/devaluasi-yuan-dan- dampak-jangka-panjang-bagi-indonesia. [Accessed 18 September 2017] Gosta,  D.  R.  2015. Apa  Arti  Devaluasi  Yuan? [Online]  Available  at: http://finansial.bisnis.com/read/20150826/9/465979/apa-arti-devaluasi-yuan. [Accessed 16 September 2017]
Vol.2, No.2, Juni 2018
Vazza, A. P. 2016. Cina dan Perekonomian Global 2016 . [Online] Available at: http://www.republika.co.id/berita/koran/teraju/16/01/15/o0zi977-cina-dan- perekonomian-global-2016. [Accessed 28 September 2017] Dornbusch, R., Park, Y. C., & Claessens. 2000. Contagion : Understandin g How I t Spreads. The World Bank Research Observer vol. 15, issue 2. 177-197 Sukirno.  2015. Devaluasi  Yuan  dan  Dampak  Jangka  Panjang  Bagi  Indonesia.
[Online] Available at: http://market.bisnis.com/read/20150813/191/462279/devaluasi-yuan-dan- dampak-jangka-panjang-bagi-indonesia. [Accessed 18 September 2017] Chien,  M.-S.,  Lee,  C.-C.,  Hu,  T.-C.,  &  Hu,  H.-T.  2015.  Dynamic  Asian  stock market  convergence:  Evidence  from  dynamic  cointegration  among  China  and ASEAN-5. Economic Modelling 51. 84 –98 Fahmi, I. 2012. Manajemen Investasi: Teori dan Soal Jawab. Jakarta: Salemba Empat.
Martono.,  &  Harjito,  A.  2010. Manajemen  Keuangan  (Edisi  3) .  Yogyakarta: Ekonisia.
Fahmi, I. 2012. Manajemen Investasi: Teori dan Soal Jawab. Jakarta: Salemba Empat.
Fahmi, I. 2012. Manajemen Investasi: Teori dan Soal Jawab. Jakarta: Salemba Empat.
Hermuningsih,  S.  2012. Pengantar  Pasar  Modal  Indonesia. Yogyakarta:  UPP STIM YKPN.
Mulyana,  D.  2011.  Analisis  Likuiditas  Saham  Serta  Pengaruhnya  Terhadap Harga Saham Pada Perusahaan yang Berada Pada Indeks LQ45 di Bursa Efek Indonesia. Jurnal Magister Manajemen Volume 4 Nomor 1. 77-96 Darmadji, T., & Fakhruddin, H. M. 2012. Pasar Modal di Indonesia: Pendekatan Tanya Jawab (Edisi 3). Jakarta: Salemba Empat.
Sunariyah.  2011. Pengantar  Pengetahuan  Pasar  Modal  Edisi  Keenam.
Yogyakarta: UPP STIM YKPN.
Gitman, L. J., & Zutter, C. J. 2012. Principles of Manajerial Finance 13th Edition. Global Edition: Pearson Eduaction Limited.
Samsul, M. 2006. Pasar Modal Dan Manajemen Portofolio. Jakarta: Erlangga. Hartono, J. 2007. Teori Portofolio dan Analisis Investasi. Yogyakarta: BPFE.
Engle,  R.  F.,  &  Granger  C.  W.  J.  1987.  Co-Integration  and  Error  Correction: Representation, Estimation, and Testing. Econometrica , Vol. 55, No.2. 251-276
Dornbusch, R., Park, Y. C., & Claessens. 2000. Contagion : Understandin g How I t Spreads. The World Bank Research Observer vol. 15, issue 2. 177-197
Engle,  R.  F.,  &  Granger  C.  W.  J.  1987.  Co-Integration  and  Error  Correction: Representation, Estimation, and Testing. Econometrica , Vol. 55, No.2. 251-276 Johansen,  S.  1988.  Statistical  Analysis  of  Cointegration  Vectors. Journal  of Economics Dynamics and Control 12. 231-254