JASa ( Jurnal Akuntansi, Audit dan Sistem Informasi Akuntansi ) Vol. 3 No. 2 /Agustus  2019 ISSN 2550-0732 print / ISSN 2655-8319 online

## ANALISIS VOLATILITY SPILLOVER HARGA BITCOIN DENGAN HARGA ALTCOIN TAHUN 2013-2018
(STUDI PADA BITCOIN DAN ALTCOIN : ETHEREUM, RIPPLE, BITCOIN CASH, DAN EOS)

## Amanintia Syaira Aulia
Prodi S1 Manajemen Bisnis Telekomunikasi dan Informatika, Fakultas Ekonomi dan Bisnis, Universitas Telkom
amanintia@student.telkomuniversity.ac.id
ABSTRAK: Kesuksesan  Bitcoin  sebagai cryptocurrency ,  mendorong  munculnya  banyak cryptocurrency lain yang disebut sebagai altcoin . Sebagai pelopor cryptocurrency , volatilitas yang terjadi pada harga Bitcoin memiliki kemungkinan untuk memiliki efek menular ( spillover ) terhadap volatilitas  harga altcoin .  Begitu  pula  sebaliknya,  harga  altcoin  yang  terus  menguat  pun  turut menciptakan  kemungkinan  bagi  harga altcoin untuk  memengaruhi  harga  Bitcoin.  Sedangkan, sampel yang dipilih berdasarkan teknik purposive sampling adalah Bitcoin dan altcoin Ethereum, Ripple,  Bitcoin  Cash,  dan  EOS,  karena  memiliki  kapitalisasi  pasar  paling  tinggi  berdasarkan website Cryptocurrency  Market  Capitalizations.  Data  yang  digunakan  adalah  data time  series berupa  data  harian  harga  penutupan  Bitcoin  dan altcoin Ethereum,  Ripple,  Bitcoin  Cash,  dan EOS yang diambil dari website Cryptocurrency Market Capitalizations. Kemudian, untuk dapat menjawab pertanyaan penelitian, data tersebut dianalisis menggunakan uji Augmented Dickey- Fuller, uji GARCH dan uji Granger Causality .
Hasil analisis menggunakan GARCH menunjukan bahwa terjadi volatility spillover antara Bitcoin dengan  Ethereum serta  Bitcoin  dengan Bitcoin  Cash.  Lalu,  uji  Granger Causality menunjukan hasil  bahwa volatility  spillover yang  terjadi  antara  Bitcoin  dan  Ethereum  adalah  hubungan kausalitas  satu  arah  (tunggal)  dari  Bitcoin  ke  Ethereum.  Sedangkan,  pada  Bitcoin  dan  Bitcoin Cash terjadi hubungan kausalitas dua arah (bilateral).
Kata kunci : volatility spillover, Bitcoin , altcoin, GARCH , Granger Causality.
ABSTRACT: Bitcoin’s success as a cryptocurrency has driven a lot of other cryptocurrencies to emerge,  which  are  called  as  altcoins.  Being  the  cryptocurrency  pioneer,  volatility  that  affects Bitcoin’s  price  has  a  large  chance  to  affect  directly  or  has  a  contangion  effect,  usually  called spillover,  towards  altcoins’  price  volatility.  Some  goes  for  the  other  way  round,  the  constant increase of altcoins’ price keeps creating opportunities for altcoins to affect Bitcoin’s price. This study’s aim is to gather more about the occurence of volatility spillover between Bitcoin and four other biggest altcoins with the highest market capitalization, starting with Ethereum, Ripple, Bitcoin Cash, and EOS. Population of this research is all the cryptocurrency available in the world. While the sample chosen by purposive sampling technique are Bitcoin, Ethereum, Ripple, Bitcoin Cash, and EOS, because they have the biggest market capitalization based on Cryptocurrency Market Capitalizations website. The data that are used are time series of daily closing price data for Bitcoin and the other four altcoins taken from a Cryptocurrency Market Capitalization website. Furthermore, the methods that are being used are Augmented Dickey-Fuller test, GARCH test and Granger Causality test.
The  result  from  using  GARCH  shows  that  there  is  exist  volatility  spillover  among  bitcoin  and Ethereum, and Bitcoin with Bitcoin Cash. Then, Granger Causality shows that volatility spillover between Bitcoin and Ethereum is a one-way causality from Bitcoin to Ethereum. While between Bitcoin and Bitoin Cash is a two-way causality (bilateral).
Keywords: volatility spillover, Bitcoin, altcoin, GARCH, Granger Causality.
JASa ( Jurnal Akuntansi, Audit dan Sistem Informasi Akuntansi ) Vol. 3 No. 2 /Agustus  2019 ISSN 2550-0732 print / ISSN 2655-8319 online

## PENDAHULUAN Latar belakang
Cryptocurrency diciptakan  sebagai jawaban  atas  kendala  yang  dihadapi  oleh sistem  pembayaran  saat  ini  yang  sangat bergantung kepada pihak ketiga (Syamsiah, 2017). Pelopor dalam cryptocurrency adalah Bitcoin,  yang  diciptakan  pada  tahun  2009 oleh  seseorang  yang  menyebut  dirinya Satoshi Nakamoto (Wijaya, 2016:15). Bitcoin disukai  karena  sistemnya  yang  transparan, dimana  transaksi  yang  terjadi  dapat  dilihat oleh  setiap  orang,  sehingga  Bitcoin  pun tumbuh menjadi peluang investasi bagi para investor. Kesuksesan Bitcoin ini menyebabkan  munculnya  uang  virtual lainnya  yang  kemudian  disebut  sebagai alternative coin atau altcoin (Ciaian, Rajcaniova,  &  Kancs,  2017).  Ethereum, Ripple,  Bitcoin  Cash,  dan  EOS  merupakan altcoin  yang  termasuk  ke  dalam top cryptocurrencies menurut website Cryptocurrency Market Capitalizations pada bulan  September  2018.  Keempat altcoin tersebut  posisinya  tepat  dibawah  Bitcoin yang merupakan pelopor dari cryptocurrency .  Artinya,  Ethereum,  Ripple, Bitcoin  Cash,  dan  EOS  merupakan altcoin yang  paling  populer  dan  memiliki  nilai kapitalisasi pasar paling tinggi.Harga Bitcoin cepat sekali mengalami perubahan, terutama pada tahun 2017 dan
2018. Di awal tahun 2013, yaitu pada tanggal 28  April  2013,  harga  Bitcoin  masih  berada USD  134,21.  Namun,  pada  16  Desember 2017,  Bitcoin  mencapai  harga  tertingginya yaitu  USD  19.497,40.  Tak  lama setelah  itu, pada  5  Februari  2018  harga  Bitcoin  turun drastis ke angka USD 6.955,27 (Cryptocurrency  Chart,  2018).  Artinya, Bitcoin memiliki volatilitas yang tinggi. Bitcoin diperkirakan  nilainya  20  kali  lebih volatile dibandingkan dengan USD (Tumber, 2015:26). Volatilitas pun menjadi salah satu faktor penting bagi investor dalam berinvestasi.  Tingginya  volatilitas  akan menyebabkan semakin besarnya resiko dan ketidakpastian  yang  dihadapi  investor, sehingga memengaruhi minat investor untuk berinvestasi (Kartika, 2010).
Sebagai pelopor cryptocurrency , volatilitas  tinggi  yang  terjadi  pada  harga Bitcoin memiliki kemungkinan untuk memengaruhi  atau  memiliki  efek  menular ( spillover ) terhadap volatilitas harga altcoin. Ditambah  lagi,  Bitcoin  memiliki  kapitalisasi pasar  yang  sangat  tinggi,  dan  merupakan yang  paling  tinggi  dibandingkan altcoin manapun. Semakin besar kapitalisasi pasar, maka semakin mahal cryptocurrency tersebut dihargai oleh pasar. Namun, dapat dilihat  pada  Gambar  1  dan  Gambar  2,  kini harga  dan  kapitalisasi  pasar altcoin mayor terus menguat dari waktu ke waktu.
JASa ( Jurnal Akuntansi, Audit dan Sistem Informasi Akuntansi ) Vol. 3 No. 2 /Agustus  2019 ISSN 2550-0732 print / ISSN 2655-8319 online
Gambar 1. Perbandingan Harga Bitcoin dan Altcoin Ethereum, Ripple, Bitcoin Cash, dan EOS dalam USD
S umber: Cryptocurrency Chart (2018)
Gambar 2. Perbandingan Kapitalisasi Pasar Bitcoin dan Altcoin Ethereum, Ripple, Bitcoin Cash, dan EOS dalam USD
S umber: Cryptocurrency Chart (2018)
Hal  tersebut  membuktikan  bahwa mood pasar terhadap altcoin pun terus meningkat. Ada  kemungkinan  bahwa altcoin yang  kuat akan semakin kuat dan perubahan harganya tidak  bergantung  pada  Bitcoin.  Tidak menutup  kemungkinan  justru  harga altcoin yang  kemudian  dapat  memengaruhi  harga Bitcoin.  Berdasarkan  fenomena  tersebut, penulis melakukan penelitian untuk mengetahui volatility  spillover antara  harga Bitcoin  dengan  harga altcoin Ethereum, Ripple,  Bitcoin  Cash,  dan  EOS  pada  tahun 2013-2018.

## Uang
Uang yang saat ini umum digunakan di dunia adalah uang fiat, yaitu uang yang nilai nominalnya  jauh  lebih  besar  dari  nilai komoditas  atau  nilai  pembuatan  uang tersebut.  Uang  fiat  merupakan  uang  fisik dalam  bentuk  kertas  maupun  koin  yang diterbitkan  oleh  bank  sentral,  seperti  rupiah (Rp) yang diterbitkan oleh Bank Indonesia. Setelah uang fiat dalam bentuk fisik, muncul uang digital yang disebut juga sebagai uang
elektronik  atau electronic  money ( e-money ) untuk  menggantikan  uang  dalam  bentuk kertas dan koin tersebut. Uang elektronik ini dapat  dikatakan  masih  termasuk  ke  dalam uang fiat, karena nilainya sama dengan uang fisik yang direpresentasikannya. Uang digital tersebut  merupakan  cikal  bakal  hadirnya cryptocurrency yang merupakan mata uang berbasis kriptografi (Wijaya, 2016:10).

## Cryptocurrency
Cryptocurrency adalah  nama  yang diberikan  untuk  sebuah  sistem  yang menggunakan  kriptografi  untuk  melakukan proses  pengiriman  data  secara  aman  dan untuk  melakukan  proses  pertukaran  token digital  secara  tersebar  (Dourado  &  Brito, 2014). Cryptocurrency hadir sebagai jawaban atas kendala yang dihadapi sistem pembayaran saat ini yang sangat bergantung kepada pihak ketiga (Syamsiah, 2017).
Bitcoin  dan cryptocurrency lainnya menyimpan  seluruh  informasi  transaksinya dalam  sebuah  basis  data  yang  disebut
JASa ( Jurnal Akuntansi, Audit dan Sistem Informasi Akuntansi ) Vol. 3 No. 2 /Agustus  2019 ISSN 2550-0732 print / ISSN 2655-8319 online
blockchain di  dalam  jaringan  internet. Blockchain tersusun  atas  blok-blok  yang saling  terkait  satu  sama  lain,  karena  nilai hash sebuah  blok  akan  dimasukkan  dalam proses  pembuatan  blok  berikutnya. Hash dapat diibaratkan sebagai sidik jari elektronik ( digital fingerprint ). Dokumen elektronik yang berbeda  memiliki  nilai hash yang  berbeda pula.  Dengan  teknik  ini,  maka  usaha  untuk mengubah  informasi  di  dalam  sebuah  blok akan  semakin  sulit  sebab  harus  mengubah blok-blok berikutnya juga (Wijaya, 2016:18).

## Investasi
Investasi adalah komitmen sejumlah uang  atau  sumber  daya  lainnya  yang dilakukan  saat  ini  ( present  time )  dengan harapan  memperoleh  manfaat  ( benefit )  di kemudian hari ( in future ) (Tandelilin, 2010:3). Keputusan investor untuk melakukan investasi  adalah  tingkat  imbal  hasil  ( return ) dan  tingkat  risiko  ( risk ),  serta  hubungan antara keduanya (Tandelilin, 2010:9). Return adalah pendapatan dari modal awal investasi.  Pendapatan  investasi  ini  meliputi keuntungan  jual  beli,  dimana  jika  untung disebut  sebagai capital  gain dan  jika  rugi disebut  sebagai capital  loss (Samsul, 2006:160).  Sedangkan  risiko  bisa  diartikan sebagai  kemungkinan return aktual  yang lebih rendah dengan return yang diharapkan. Hubungan  antara return dan  risiko  bersifat searah (Tandelilin, 2010:11). Semakin besar risiko,  maka  semakin  tinggi  pula return , begitu pula sebaliknya (Samsul, 2006:161).

## Volatilitas
Sebagai  mata  uang  baru,  stabilitas nilai cryptocurrency masih rendah. Frekuensi bagi cryptocurrency untuk mengalami kenaikan  dan  penurunan  atau  volatilitas cenderung masih  tinggi  (Tumber,  2015:26). Volatilitas  sendiri  merupakan  suatu  ukuran yang  menunjukkan  seberapa  besar  harga berfluktuasi  dalam  suatu  periode  waktu (Munandar et  al. ,  2016).  Pada  umumnya, volatilitas suatu aset disebabkan oleh suatu informasi baru pada pasar yang menyebabkan  orang  mengubah  pendapat
mereka  mengenai  suatu  aset.  Kemudian, terjadi  perubahan  dalam  nilai  pada  aset tersebut  yang  disebut  sebagai  volatilitas (Hull,  2015:2013).  Volatilitas  yang  tinggi berarti  harga  naik  tinggi  dengan  cepat namun  kemudian  tiba-tiba  turun  dengan cepat pula. Salah satu aplikasi dari volatilitas adalah memprediksi risiko. Prediksi volatilitas  memiliki  pengaruh  yang  penting dalam  pengambilan  keputusan  investasi, karena  dapat  membantu  investor  dalam membuat  keputusan  untuk  meminimalkan risiko (Nastiti & Suharsono, 2012).

## Volatility Spillover
Spillover merupakan  bagian  dari contagion effect atau efek menular. Contagion atau  efek  menular  itu  sendiri adalah  sebuah  istilah  yang  timbul  karena suatu  fenomena  dimana  ketika  krisis keuangan  terjadi  pada  suatu  negara  akan memicu krisis keuangan atau ekonomi pada negara lainnya  (Trihadmini, 2011). Volatility spillover merupakan sebuah kondisi dimana volatilitas  di  satu  pasar  memberikan  efek terhadap  volatilitas  di  pasar  lainnya.  Istilah volatility  spillover juga  digunakan  untuk menyatakan sebuah kondisi dimana terdapat  ketidakstabilan  atau  kondisi shock yang memberikan  transmisi  dari  satu  pasar ke  pasar  lainnya,  atau  dalam  penelitian  ini adalah  antara  satu cryptocurrency ke cryptocurrency lainnya  (Arini,  Rikumahu,  & Iradianty, 2016).
Berdasarkan  penelitian  terdahulu, terdapat  keterhubungan  antara  Bitcoin  dan altcoin (Ciaian, Rajcaniova, & Kancs, 2017) (Gandal  &  Halaburda,  2014)  (Osterrieder, 2017) (Katsiampa, 2018). Namun, penelitian terdahulu  juga  menyatakan  bahwa  pada jangka  panjang,  hanya  sedikit altcoin yang memiliki  keterhubungan  dengan  Bitcoin (Ciaian, Rajcaniova, & Kancs, 2017) (Gandal & Halaburda, 2014). Artinya, seiring dengan menguatnya harga altcoin , ada kemungkinan  bahwa  perubahan  harga altcoin tidak  lagi  bergantung  pada  Bitcoin dan  justru  ada  kemungkinan  bagi  harga
JASa ( Jurnal Akuntansi, Audit dan Sistem Informasi Akuntansi ) Vol. 3 No. 2 /Agustus  2019 ISSN 2550-0732 print / ISSN 2655-8319 online
altcoin untuk  berbalik  memengaruhi  harga Bitcoin.  Berdasarkan  hal  tersebut,  penulis ingin mengetahui kausalitas atau hubungan sebab-akibat,  beserta  arah  hubungannya, antara  volatilitas  harga  Bitcoin  dengan
volatilitas  harga altcoin mayor  Ethereum, Ripple,  Bitcoin  Cash,  dan  EOS,  yang digambarkan pada kerangka pemikiran pada Gambar 3.
Gambar 3. Kerangka Pemikiran
Sumber: hasil olahan penulis
Berdasarkan  kerangka  penelitian pada  Gambar  3,  maka  dikemukakan hipotesis sebagai berikut:
H:  Terjadi  hubungan  sebab-akibat  antara volatilitas harga Bitcoin dengan volatilitas harga altcoin mayor
Ethereum,  Ripple,  Bitcoin  Cash,  dan EOS.

## METODE PENELITIAN
Metode yang digunakan adalah non- probability sampling dengan tenik purposive sampling . Non-probability  sampling adalah
sebuah teknik sampling yang tidak memungkinkan anggota-anggota dalam populasi  mempunyai  peluang  yang  sama
untuk  dipilih  sebagai  sampel  (Indrawati, 2015:169).  Kemudian,  pada purposive sampling anggota  sampel  tertentu  sengaja dipilih  oleh  peneliti  karena  dapat  mewakili dan memberikan informasi untuk menjawab masalah  penelitian  (Indrawati,  2015:170). Sebelum  melakukan  pengujian,  peneliti terlebih  dahulu  mengubah  data  harga penutupan  harian  dari  Bitcoin,  Ethereum, Ripple, dan Bitcoin Cash menjadi data return dengan  menggunakan rumus sebagai berikut:
𝑅 𝑡 = 𝑃 𝑡 − 𝑃 𝑡−1 𝑃 𝑡−1
Setelah  data  harga  penutupan  diubah
JASa ( Jurnal Akuntansi, Audit dan Sistem Informasi Akuntansi ) Vol. 3 No. 2 /Agustus  2019 ISSN 2550-0732 print / ISSN 2655-8319 online
menjadi  data return harian,  analisis  dapat dilanjutkan  dengan  melakukan  pengujian berikut.
Uji Augmented Dickey-Fuller Pada data time series , seringkali data mengalami permasalahan berupa autokorelasi. Ketika data mengalami masalah  autokorelasi,  maka  data  tersebut umumnya  tidak  stasioner.  Padahal,  untuk menganalisis  data  time  series,  data  yang digunakan  harus  berupa  data  stasioner. Karena hal itu, Dickey-Fuller mengembangkan uji unit root yang kemudian dikenal dengan uji Augmented Dickey-Fuller (ADF),  dengan  formula  sebagai  berikut (Nachrowi & Usman, 2006:355):
∆𝑌 𝑡 =   𝛽 1 + 𝛽 2 𝑡 +  𝛿∆𝑌 𝑡−1 + 𝛼 1 ∆𝑌 𝑡−1 + 𝛼 2 ∆𝑌 𝑡−2 + ⋯ + 𝛼 𝑚 ∆𝑌 𝑡−𝑚 + 𝜀 𝑡
Dimana: m = panjangnya lag yang digunakan Y = variabel yang diamati t = trend waktu
Dengan hipotesis: H 0 : data time series tidak stasioner H 1 : data time series stasioner
Apabila t- statistics ≥ ADF, maka H 0 diterima, sedangkan  jika  t- statistics <  ADF,  maka  H 0 ditolak. Atau jika probabilitas ≥ 0,05 maka H 0 diterima, sedangkan jika probabilitas < 0,05, maka  H 0 ditolak  (Nuryanto  &  Pambuko, 2018:35).
Uji Generalized Auto Regressive Conditional Heteroscedascity (GARCH) Data time series umumnya
mengalami  masalah  heteroskedastisitas. Hal tersebut dapat menyebabkan munculnya varian error yang  tidak  konstan.  Padahal, untuk  memperoleh  hasil  yang  akurat, terdapat  syarat  agar  varians  dari error bersifat  konstan  atau  tidak  berubah-ubah (homoskedastisitas).  Untuk  itu,  digunakan suatu  model  yang  tidak  memandang heteroskedastisitas  sebagai  permasalahan,
tetapi justru memanfaatkan kondisi tersebut untuk  membuat  model.  Model  ini  dikenal dengan nama Generalized Auto Regressive Conditional  Heteroscedascity (GARCH), dengan formula sebagai berikut (Nachrowi & Usman, 2006:419):
𝜎 𝑡 2 =   𝛼 0 + 𝛼 1 𝑢 𝑡−1 2 +  𝛼 2 𝜎 𝑡−1 2 yang menyatakan bahwa varians kondisional dari u pada waktu t tidak hanya bergantung pada kuadrat error seperti pada periode  waktu  sebelumnya,  sebagaimana terjadi pada ARCH, tetapi juga pada varians kondisional pada periode waktu sebelumnya (Gujarati & Porter, 2012:500).
Uji Granger Causality
Uji Granger Causality memiliki maksud  untuk  mengetahui  hubungan  yang terjadi  pada  variabel  penelitian,  apakah suatu variabel  memiliki  hubungan  dua  arah atau  hanya  satu  arah  saja  dengan  variabel lainnya  (Nachrowi  &  Usman,  2006:262). Hipotesis pada uji Granger Causality adalah sebagai berikut:
1.  H 0 :  volatilitas  Bitcoin  tidak  memengaruhi volatilitas Ethereum.
H 1 : volatilitas Bitcoin memengaruhi volatilitas Ethereum.
2.  H 0 :  volatilitas  Bitcoin  tidak  memengaruhi volatilitas Ripple.
H 1 : volatilitas Bitcoin memengaruhi volatilitas Ripple.
3.  H 0 :  volatilitas  Bitcoin  tidak  memengaruhi volatilitas Bitcoin Cash.
H 1 : volatilitas Bitcoin memengaruhi volatilitas Bitcoin Cash.
4.  H 0 :  volatilitas  Bitcoin  tidak  memengaruhi volatilitas EOS.
H 1 : volatilitas Bitcoin memengaruhi volatilitas EOS.
5.  H 0 : volatilitas Ethereum
tidak memengaruhi volatilitas Bitcoin.
H 1 :  volatilitas  Ethereum  memengaruhi volatilitas Bitcoin.
6.  H 0 :  volatilitas  Ripple  tidak  memengaruhi volatilitas Bitcoin.
H 1 : volatilitas Ripple memengaruhi volatilitas Bitcoin.
7.  H 0 : volatilitas Bitcoin Cash tidak memengaruhi volatilitas Bitcoin.
H 1 : volatilitas Bitcoin Cash memengaruhi volatilitas Bitcoin.
8.  H 0 :  volatilitas  EOS  tidak  memengaruhi volatilitas Bitcoin.
H 1 : volatilitas EOS memengaruhi volatilitas Bitcoin.

## HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
Data  harga  penutupan  harian  dari Bitcoin, Ethereum, Ripple, Bitcoin Cash, dan
EOS  diuji  menggunakan  uji Augmented
Dickey-Fuller untuk mengetahui
stasioneritas  data.  Hasilnya,  data  harga penutupan Bitcoin, Ethereum, Bitcoin Cash, dan EOS tidak stasioner pada level. Hanya data harga penutupan Ripple yang stasioner dan tidak memiliki unit root pada level.
Tabel 1. Hasil Uji ADF (Level) pada Data Harga Penutupan
Sumber: olahan penulis (2018)
Oleh  karena  itu,  Ripple  harus  dikeluarkan dari  objek  penelitian,  karena  Ripple  tidak bisa diuji  lebih  lanjut dengan menggunakan uji  GARCH  bersamaan  dengan  Bitcoin, Ethereum, Bitcoin Cash, dan EOS yang data harga penutupannya tidak stasioner.
Kemudian,  data  harga  penutupan  dari Bitcoin,  Ethereum,  Bitcoin  Cash,  dan  EOS perlu  diubah  terlebih  dahulu  menjadi  data return harian dan diuji kembali menggunakan uji Augmented Dickey-Fuller. Hasilnya dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Hasil Uji ADF ( First Difference ) pada Data Return
Sumber: olahan penulis (2018)
Hasil  dari  pengujian  data return pada first difference menunjukan  bahwa  seluruh  nilai probabilitas < 0,05 yang artinya data return Bitcoin,  Ethereum,  Bitcoin  Cash,  dan  EOS sudah  stasioner.  Kemudian,  dilanjutkan
dengan pengujian heteroskedastisitas dengan  uji  White.  Uji  White  memiliki hipotesis sebagai berikut:
H 0: homoskedastisitas atau tidak terdapat
heteroskedastisitas H 1: terdapat heteroskedastisitas
Apabila  prob.  Chi- Square  ≥  0,05,
maka H 0 diterima, sedangkan jika prob. Chi- Square  <  0,05,  maka  H 0 ditolak.  Hasil pengujian dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Hasil Uji Heteroskedastisitas dengan Uji White
Sumber: olahan penulis (2018)
Hasil  dari  uji  heteroskedastisitas dengan  uji  White  menunjukan  bahwa  data return Bitcoin  dan  Ethereum  serta  data return Bitcoin  dan  Bitcoin  Cash  dapat dilanjutkan  dengan  pemodelan  GARCH, karena terdapat heteroskedastisitas.
Sementara  data return Bitcoin  dan  return EOS  bersifat  homoskedastisitas  sehingga tidak  dapat  dilanjutkan  pemodelan  dengan
GARCH. Model GARCH yang dipilih adalah EGARCH, karena menghasilkan Akaike Info Criterion (AIC)  dan  Schwarz Criterion (SIC) yang  paling  kecil  dibandingkan  dengan model  GARCH  lainnya.  Semakin  kecil  nilai AIC  dan  SIC,  semakin  baik  pula  model tersebut  (Nachrowi  &  Usman,  2006:129- 130).

## Tabel 4. Pemodelan EGARCH dan Diagnostic Checking
Sumber: olahan penulis (2018)
JASa ( Jurnal Akuntansi, Audit dan Sistem Informasi Akuntansi ) Vol. 3 No. 2 /Agustus  2019 ISSN 2550-0732 print / ISSN 2655-8319 online
Variance  equation pada  model  EGARCH dirumuskan sebagai berikut (Brooks, 2014:441).
ln(𝜎 𝑡 2 ) = 𝜔 + 𝛽ln (𝜎 𝑡−1 2 ) + 𝛾 𝑢 𝑡−1 √𝜎 𝑡−1 2 + 𝛼 [ |𝑢 𝑡−1 | √𝜎 𝑡−1 2 − √ 2 𝜋 ]
dimana , 𝜔 = intersep atau konstanta. 𝛽 = koefisien logged GARCH (efek GARCH dari volatilitas sebelumnya) 𝛾 = volatilitas asimetris 𝛼 =  dampak  dari shock /efek  ARCH/efek spillover
serta  variabel  gamma  ( 𝛾 )  menggambarkan volatilitas  asimetris  bernilai  positif  atau negatif.
Apabila: 𝛾 =  0, shock negatif  maupun  positif memberikan dampak yang sama. 𝛾 < 0, maka shock negatif akan meningkatkan volatilitas lebih banyak daripada shock positif. 𝛾 > 0, maka shock positif akan meningkatkan volatilitas  lebih  banyak  daripada shock negatif.
Tabel  4  menunjukkan  bahwa  pada return Bitcoin  dan  Ethereum  nilai  γ  adalah 0,019677,  sehingga  γ  >  0.  Artinya, shock
positif dari harga Bitcoin akan meningkatkan volatilitas lebih banyak pada harga Ethereum dibandingkan shock negatif. Selain itu, dapat dilihat bahwa parameter α yang menggambarkan  dampak shock atau  efek spillover  adalah  sebesar  0,310321.  Artinya, volatility  spillover dari  Bitcoin  berpengaruh sebesar 31,03% terhadap Ethereum. Diketahui  pula  pada return Bitcoin  dan Bitcoin  Cash  bahwa  nilai 𝛾 adalah  - 0,069868,  sehingga 𝛾 <  0.  Artinya, shock negatif dari harga Bitcoin akan meningkatkan  volatilitas  lebih  banyak  pada harga  Bitcoin  Cash  dibandingkan shock positif.  Selain  itu,  dapat  dilihat  bahwa parameter α yang menggambarkan dampak shock atau  efek spillover adalah  sebesar 0,48219.  Artinya, volatility  spillover dari Bitcoin berpengaruh sebesar 48,22% terhadap  Bitcoin  Cash  (Lestano  &  Sucito, 2010).
Kemudian, hasil dari analisis model EGARCH  tersebut  ditinjau  kembali  atau dilakukan diagnostic  checking melalui  uji serial correlation ,  uji  efek  ARCH,  dan  uji normalitas.  Hasilnya,  meskipun  data  tidak terdistribusi normal, tidak terdapat autokorelasi  dan  efek  ARCH  pada  hasil  uji EGARCH  sehingga  hasil  pengujian  dapat digunakan. Setelah itu, dilakukan uji Granger Causality untuk mengetahui hubungan yang terjadi antar variabel.
Tabel 5. Hasil Uji Granger Causality
Sumber: olahan penulis (2018)
Pengujian hipotesis dilakukan dengan cara memperhatikan nilai probabilitas dari hasil pengujian dengan nilai signifikan,  yaitu  5%  (0,05).  Apabila  nilai probabilitas < 0,05 maka H 0 ditolak, dan jika probabilitas  >  0,05  maka H 0 diterima.  Hasil uji  Granger Causality pada  Tabel  5 menunjukan  bahwa volatilitas  harga  Bitcoin memengaruhi  volatilitas  harga  Ethereum, namun  tidak  sebaliknya.  Volatilitas  harga Bitcoin  juga  memengaruhi  volatilitas  harga Bitcoin Cash, dan berlaku sebaliknya.

## KESIMPULAN DAN SARAN
Dari  penelitian  yang  telah  dilakukan,  dapat ditarik kesimpulan sebagai berikut:
1.  Terdapat volatility  spillover antara  harga Bitcoin  dengan  harga  Ethereum  pada periode  7  Agustus  2015  sampai  dengan 11  September  2018,  dimana  volatilitas harga  Bitcoin  berpengaruh  sebesar 31,03% terhadap harga Ethereum. S hock positif dari harga Bitcoin akan meningkatkan  volatilitas  lebih  banyak pada  harga  Ethereum  dibandingkan shock negatif.  Hubungan  yang  terjadi antara  Bitcoin  dan  Ethereum  adalah kausalitas  berarah  tunggal  (satu  arah) dari Bitcoin ke Ethereum.
2.  Terdapat volatility  spillover antara  harga Bitcoin dengan harga Bitcoin Cash pada periode  23  Juli  2017  sampai  dengan  11
September 2018, dimana volatilitas harga Bitcoin  berpengaruh  sebesar  48,22% terhadap  harga  Bitcoin  Cash.  S hock negatif dari harga Bitcoin akan meningkatkan  volatilitas  lebih  banyak pada  harga  Bitcoin  Cash  dibandingkan shock positif.  Hubungan  yang  terjadi antara  Bitcoin  dan  Bitcoin  Cash  adalah kausalitas bilateral (dua arah) dari Bitcoin ke Bitcoin Cash.
3. Volatility  spillover antara  harga  Bitcoin dengan  harga  Ripple  serta volatility spillover antara  harga  Bitcoin  dengan EOS  tidak  dapat  diketahui  dengan menggunakan  uji  GARCH,  karena  data Ripple  dan  EOS  tidak  memenuhi  syarat pengujian.
Adapun saran yang dapat diberikan peneliti bagi adalah sebagai berikut:
1.  Bagi investor, dengan mengetahui volatility  spillover yang  terjadi  antara harga Bitcoin dengan harga altcoin mayor Ethereum  dan  Bitcoin  Cash,  peneliti menyarankan agar investor dapat menggunakan informasi dari penelitian ini sebagai  salah  satu  referensi  atau  bahan pertimbangan untuk melakukan investasi pada cryptocurrency ,  terutama  Bitcoin, Ethereum,  dan  Bitcoin  Cash.  Investor dapat lebih berhati-hati apabila melakukan investasi pada Bitcoin dengan Ethereum  atau  Bitcoin  Cash,  karena
JASa ( Jurnal Akuntansi, Audit dan Sistem Informasi Akuntansi ) Vol. 3 No. 2 /Agustus  2019 ISSN 2550-0732 print / ISSN 2655-8319 online
terdapat hubungan kausalitas di
antaranya.
2.  Bagi peneliti selanjutnya, peneliti menyarankan untuk menggunakan
variabel  berupa cryptocurrency selain Ethereum,  Ripple,  Bitcoin  Cash,  dan
EOS.  Peneliti  selanjutnya  juga  dapat mengembangkan penelitian dengan cara mengubah periode penelitian, mengubah model  pengujian  atau  menggunakan permodelan  GARCH/ARCH  lain,  seperti GARCH (1,1) dan TARCH.

## DAFTAR PUSTAKA
Arini,  N.  N.,  Rikumahu,  B.,  &  Iradianty,  A. (2016).  Volatility  Spillover  Between USD-IDR  Exchange  Rate  Changes and  Indonesia  Stock  Index. Asia
Pacific  of  Advanced  Business  and Social Studies , 321. Brooks, C. (2014). Introductory Econometrics for Finance, 3rd Edition. New York: Cambridge University Press.
Ciaian,  P.,  Rajcaniova,  M.,  &  Kancs,  d. (2017).  Virtual  Relationships  Short- and Long-run Evidence from BitCoin and  Altcoin  Markets. Journal  of International Financial Markets, Institutions and Money , 173-195.
Cryptocurrency  Chart.  (2018,  September 19). Cryptocurrency Chart . Retrieved from Cryptocurrency Chart: https://www.cryptocurrencychart.co m/ Dourado, E., & Brito, J. (2014).
Cryptocurrency. The  New  Palgrave
Dictionary of Economics , 1-10.
Gandal,  N.,  &  Halaburda,  H.  (2014). Competition  in  the  Cryptocurrency Market. Bank  of  Canada  Working Paper , 1-29.
Gujarati, D. N., & Porter, D. C. (2012). Dasar- dasar  Ekonometrika  Buku 1  Edisi  5.
Jakarta: Salemba Empat.
Hull,  J.  C.  (2015). Risk  Management  and Financial  Institution:  Forth  Edtion. New Jersey: John Wiley & Son, Inc.
Indrawati. (2015). Metode Penelitian
Manajemen  dan  Bisnis  Konvergensi
Teknologi Komunikasi dan Informasi. Bandung: Refika Aditama.
Kartika,  A.  (2010).  Volatilitas  Harga  Saham di Indonesia dan Malaysia. Aset , 17-
26.
Katsiampa, P. (2018). Volatility co- movement  between  Bitcoin  and Ether. Finance Research Letters . Lestano,  &  Sucito,  J.  (2010).  Spillover Volatilitas  Pasar  Saham  Indonesia dan  Singapura  Periode  2001-2005. Jurnal Akuntansi dan Keuangan, Vol. 12, No. 1 , 17-25.
Munandar,  A.  I.,  Siregar,  H.,  Andati,  T.,  & Anggraeni,  L.  (2016).  Volatilitas Harga Komoditas Timah. MIX: Jurnal Ilmiah Manajemen , 171-180.
Nachrowi,  N.  D.,  &  Usman,  H.  (2006). Pendekatan  Populer  dan  Praktis Ekonometrika untuk
Analisis
Ekonomi  dan  Keuangan. Jakarta:
Lembaga Penerbit Fakultas Ekonomi Universitas Indonesia.
Nastiti,  K.  L.,  &  Suharsono,  A.  (2012).
Analisis Volatilitas Saham perusahaan  Go  Public  Dengan Metode ARCH-GARCH. Jurnal Sains dan Seni ITS . Nuryanto, & Pambuko, Z. B. (2018). Eviews untuk  Analisis  Ekonometrika  Dasar: Aplikasi  dan  Interpretasi. Magelang:
UNIMMA PRESS.
Osterrieder, J. (2017). Bitcoin and Cryptocurrencies. International Finance and Banking , 56-94. Samsul,  M.  (2006). Pasar  Modal  dan Manajemen Portofolio. Jakarta: Erlangga. Syamsiah,  N.  O.  (2017).  Kajian  atas Cryptocurrency sebagai Alat Pembayaran di Indonesia. Indonesian Jornal on Networking and Security , 53-61.
Tandelilin, E. (2010). Portofolio dan Investasi:  Teori  dan  Aplikasi  (Edisi Pertama). Yogyakarta: Kanisius. Trihadmini,  N.  (2011).  Contagion  dan
JASa ( Jurnal Akuntansi, Audit dan Sistem Informasi Akuntansi ) Vol. 3 No. 2 /Agustus  2019 ISSN 2550-0732 print / ISSN 2655-8319 online
Spillover  Effect  Pasar  Keuangan Global sebagai Early Warning System. Finance and Banking
Journal, Vol. 13 No. 1 , 47-61.
Tumber,  R.  S.  (2015). Cryprocurrency  the
New God. RS Tumber Ltd. Wijaya, D. A. (2016). Mengenal Bitcoin dan
Cryptocurrency. Medan: Puspantara. Yi, S., Xu, Z., & Wang, G.-J. (2018). Volatility connectedness in the cryptocurrency market:  Is  Bitcoin  a  dominant cryptocurrency? International Review of Financial Analysis , 1-61.