## CONTAGION EFFECT ANTAR NEGARA ASEAN-5

## R. Adisetiawan, Ahmadi

## Dosen Fakultas Ekonomi Universitas Batanghari

## ABSTRACT
This  study  was  conducted  to  determine  whether  there  is  a  contagion  effect  on the stock  exchanges  among ASEAN-5  countries  (Indonesia,  Singapore,  Malaysia,  Thailand  and  Philippines)  during  2001.1  -  2018.5 period using the monthly return data of the five ASEAN-5 stock exchanges. This study uses granger causality test to see the direction of mutual influence that indicates the existence of contagion effect. The results revealed that the Indonesian stock exchange has a mutually influential relationship with the Thai stock exchange.
Keywords: contagion effect, return, granger causality test

## PENDAHULUAN
Pengertian pasar modal menurut Undang-undang Pasar Modal No. 8 Tahun 1995 adalah Pasar Modal yaitu sebagai suatu kegiatan yang bersangkutan dengan penawaran umum dan perdagangan efek, perusahaan publik  yang  berkaitan  dengan  efek  yang  diterbitkannya,  serta lembaga  dan  profesi  yang  berkaitan  dengan efek.  Pasar  modal  memiliki  peranan  penting  bagi  perekonomian  suatu  negara  dan  merupakan  sebuah alternatif  sektor  keuangan  selain  perbankan.  Pasar  modal  juga  merupakan  sarana  yang  digunakan  para investor baik perusahaan maupun  individu dalam mencapai tujuan utama dari berinvestasi yaitu memperoleh keuntungan. Sebelum melakukan investasi- investor perlu memastikan bahwa investasi yang akan dilakukan dapat memberikan tingkat pengembalian yang diharapkan. Tingkat pengembalian memiliki hubungan yang erat dengan risiko  yang dihadapi saat melakukan investasi. Risiko  yang dihadapi investor terbagi atas dua yaitu risiko sistematik dan risiko non-sistematik ( unique risk ). Risiko yang tidak dapat dihindari adalah risiko sistematik yang merupakan risiko yang terjadi secara makro seperti risiko inflasi, nilai tukar mata uang, dan tingkat suku bunga. (Adisetiawan, 2017).
Selama beberapa tahun belakangan terjadi krisis besar yang merupakan risiko sistematik dan sangat mempengaruhi ekonomi dunia yaitu krisis keuangan global  yang  terjadi  di  Amerika  Serikat  Serikat  (2008) dan  krisis  hutang  yang terjadi  di benua Eropa  (2010).  Krisis  Amerika Serikat  Serikat  pada tahun  2008, berawal dari permasalahan kegagalan pembayaran kredit perumahan ( subprime mortgage default ) di Amerika Serikat Serikat (AS). Krisis kemudian menggelembung merusak sistem perbankan bukan hanya di AS, namun meluas hingga ke Eropa lalu ke Asia, secara beruntun menyebabkan efek domino terhadap solvabilitas dan likuiditas lembaga-lembaga keuangan di negara-negara tersebut, yang antara lain menyebabkan kebangkrutan ratusan bank, perusahaan sekuritas, reksadana, dana pensiun dan asuransi. Krisis merambat ke belahan Asia terutama negara-negara seperti Jepang, Korea, China, Singapura, Hongkong, Malaysia, Thailand termasuk Indonesia  yang  kebetulan  sudah  lama  memiliki  surat-surat  berharga  lembaga-lembaga  keuangan  tersebut. (Adisetiawan, 2017).
Krisis Amerika Serikat yang terjadi pada tahun 2008 memberikan dampak negatif bagi bursa saham dibeberapa negara. Pada penutupan perdagangan saham akhir pekan Jumat (24/10/2008) IHSG turun sebesar 92,390 poin (6,91%) menjadi 1.244,864; posisi terendah sejak Juni 2006. IHSG mengikuti pelemahan bursa saham  Asia  yang  semakin  memburuk  seperti  Hang Seng  turun  8,3%;  KOSPI turun 10,33%;  Nikkei  turun 9,6%; Shanghai turun 1,92%; STI Singapura turun 8,73% dan Taiwan turun 3,19%  ( www.finance.detik.com, 2008:3). Pengaruh  krisis Subprime mortgage menurut BI (Bank Indonesia) melalui PEKKI (Perkembangan Ekonomi Keuangan dan  Kerjasama  International)  dirasakan oleh kelima  negara ASEAN-5  dimana  negara Singapura  menjadi  negara  pertama  yang  mengalami  kontraksi  ekonomi  diantara  negara  ASEAN-5  pada triwulan  ke  tiga  tahun  2008  bersama  dengan  negara  Jepang,  Selandia  Baru  dan  Taiwan.  Ekonomi  negara Malaysia, Thailand dan Filipina juga mengalami kontraksi pada triwulan pertama tahun 2009. Negara Filipina memiliki tingkat penganguran yang tinggi yaitu sebesar  7,7%  akibat  krisis  yang  terjadi.  Indonesia  terkena dampak  dari  krisis terutama nilai ekspor ke negara Eropa dan AS yang menurun tajam sehingga membuat
pertumbuhan  ekonomi  Indonesia  menjadi  melambat  (Yoshendy,  2012).  Oleh  karena  adanya  kesamaan terkena dampak negatif dari krisis subprime mortgage 2008, ASEAN-5 digunakan sebagai objek penelitian. Tahun 2010, krisis terjadi pada negara-negara Uni Eropa. Krisis hutang benua Eropa yang merupakan Krisis  ekonomi  yang berawal  dari  negara Yunani dan menimbulkan efek domino.  Berturut-turut ekonomi Irlandia, Portugal, Italia, dan Spanyol terguncang. Dampak krisis ini juga mulai terasa di Indonesia melalui jalur keuangan dan jalur perdagangan. Jalur keuangan terlihat dari anjloknya Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG). Jalur perdagangan terlihat melalui penurunan ekspor ( www.infografis.kompas.com, 2012). Krisis juga pernah terjadi pada pertengahan tahun 1997, dimana hampir semua negara-negara ASEAN mengalami  krisis  ekonomi.  Dimulai  dari  negara  Thailand  yang  mengalami  kesulitan  akibat  semakin membesarnya defisit transaksi berjalan  negara  tersebut  selama  lebih  kurang  lima  tahun  terakhir.  Keadaan ini diperberat oleh memburuknya kinerja perbankan Thailand yang diakibatkan oleh besarnya kredit macet yang belum teratasi. Masalah yang terjadi menimbulkan krisis ekonomi yang ditandai dengan jatuhnya nilai tukar mata uang Baht terhadap dolar Amerika Serikat, besarnya arus modal keluar negeri ( capital outflows ), dan menipisnya  cadangan  devisa  untuk  pembangunan.  Kemudian  krisis  ini  menjalar ke negara ASEAN lain  seperti  Fhilipina,  Malaysia,  Singapura,  dan  Indonesia.  Jatuhnya  nilai  tukar  mata  uang  tentu  saja memberikan  pengaruh  negatif  bagi  pasar  modal  yang  terkena  dampak  krisis. Good  market  approach (Dornbusch  &  Fischer, 1980) menyatakan  perubahan mata  uang atau  kurs  mempengaruhi competitiveness suatu perusahaan, yang selanjutnya mempengaruhi pendapatan perusahaan atau cost of fund dan kemudian mempengaruhi harga sahamnya. Krisis  yang terjadi memberikan dampak negatif bagi pasar modal negara- negara ASEAN.
Fakta-fakta  yang  telah  dijabarkan  dapat  dilihat  bahwa  setiap  krisis yang terjadi di suatu negara akan memiliki dampak negatif bagi negara lain. Hal tersebut mengindikasikan bahwa negara-negara tersebut memiliki  integrasi  pada  bidang  ekonomi  dan  memberikan  dugaan  adanya  hubungan  mempengaruhi  dan dipengaruhi  atau  yang  lebih  dikenal  dengan contagion  effect . Contagion  effect atau efek menular adalah suatu  fenomena  ketika krisis  keuangan  yang terjadi  pada suatu  negara akan  memicu  krisis  keuangan  atau ekonomi  pada negara lain (Trihadmini,  2011). Contagion  effect menular/  terjadi   jika  terdapat  hubungan dagang  ( trade links ) dan  kesamaan  kondisi  dan kebijakan  makroekonomi  (Harjito, 2010). Efek  penularan ( contagion  effect ) dapat  terjadi  bagi  semua  kejadian  diberbagai  bidang,  baik  krisis  ekonomi  maupun keuangan.  Krisis  di  bidang  keuangan  seperti  fluktuasi  harga  saham  yang  terjadi  di  suatu  pasar  modal berdampak  pada  fluktuasi menurunnya return saham  dan  pada  akhirnya  berpengaruh  pada  pola abnormal return sebagai tolok ukur kinerja saham yang bersangkutan, karena adanya indikasi terdapatnya contagion effect pada saat terjadinya krisis, maka akan dilakukan pengujian apakah ada hubungan saling mempengaruhi dan  dipengaruhi  pada  saat  terjadi  krisis  di  Amerika  Serikat  di  antara  negara  ASEAN-5  dengan menggunakan Granger  Causality  test.  Granger  Causality  test digunakan  untuk  bisa  mengetahui  arah kausalitas  yang  terjadi  antar  negara  ASEAN-5  pada  saat  terjadi  krisis    pada  tahun  2008  dengan  periode pengamatan  yang  digunakan  adalah  2001.1  –  2018.5.  Periode  ini  ditentukan  berdasarkan  analisa  PDB (Produk Domestik Bruto) negara Amerika Serikat dimana PDB diyakini sebagai indikator ekonomi terbaik dalam menilai perkembangan ekonomi suatu negara (Bank Indonesia, 2012).
Krisis  Amerika  Serikat  sendiri  dipilih  karena  merupakan  krisis  global  yang  sangat  luas  dampak krisisnya.  Selain  itu,  Amerika  Serikat  sendiri  merupakan  negara  adidaya  yang  tidak  diprediksi  bisa mengalami  krisis  dan  negara  ASEAN-5  merupakan  negara  kumpulan  yang  terbentuk  sejak  tahun  1967, terkena dampak krisis tahun 1997 dan 2008, memiliki kerjasama sejak awal terbentuk di bidang ekonomi, memiliki letak geografis  yang saling berdekatan, dan  mempunyai pasar modal yang memiliki karakteristik yang serupa yaitu  masih kurangnya penyebaran informasi dan transparansi (Harjito, 2010).

## Landasan Teori Peran dan Manfaat Pasar Modal
Secara  umum  peran  dan  manfaat  yang  diperoleh  dari  pasar  modal menurut Otoritas Jasa Keuangan (2016) adalah :
a. Pasar modal merupakan  wahana pengalokasian dana secara efisien.
Investor dapat melakukan investasi pada beberapa perusahaan melalui pembelian  efek-efek  yang  baru ditawarkan  ataupun  yang  diperdagangkan  di  pasar modal.  Sebaliknya,  perusahaan  dapat  memperoleh dana  yang  dibutuhkan  dengan  menawarkan  instrumen  keuangan  jangka  panjang  melalui  pasar  modal tersebut.
b. Pasar  modal  sebagai  alternatif  investasi  pasar  modal  memudahkan  alternatif  berinvestasi  dengan memberikan keuntungan dengan sejumlah risiko tertentu
c. Memungkinkan para investor untuk memiliki perusahaan  yang sehat dan berprospek  baik.  Perusahaan yang  sehat  dan  mempunyai  prospek  yang baik, sebaiknya tidak hanya dimiliki oleh sejumlah orang- orang  tertentu  saja,  karena  penyebaran  kepemilikan  secara  luas  akan  mendorong  perkembangan perusahaan menjadi lebih transparan.

## Contagion Effect Theory
Bank  Dunia  mempunyai  tiga  definisi  tentang contagion  effect (Yang, 2002). Pertama, contagion dalam arti luas adalah kejutan  yang ditransmisikan melewati lintas batas negara, atau terjadinya hubungan saling mempengaruhi antar beberapa negara . Contagion dapat terjadi dalam kondisi normal ataupun krisis. Kedua,  transmisi  dari  suatu  kejutan  melewati  lintas  batas  negara  atau  secara umum  terjadinya  korelasi yang  signifikan  antar  negara  yang  terjadi  diluar beberapa saluran fundamental. Ketiga, menghubungkan contagion dengan suatu fenomena ketika korelasi antar negara meningkat selama periode krisis dibandingkan dengan korelasi pada periode perekonomian normal.
Berkaitan dengan contagion terdapat dua penafsiran utama, yang pertama berasal dari interpendensi adanya saling ketergantungan antar ekonomi pasar seperti kesamaan makro ekonomi, hubungan dagang dan pinjaman dari bank (kredit bank) (Barry, Rose  &  Wyploz,  1996).  Rijckeghm  dan  Weder  (1999)  serta Kim    dan    Sheen  (2001)  menyatakan  bahwa  kredit  bank  serta  perilaku  investor  melalui  saluran  finansial merupakan  sumber  penting  yang  memicu  krisis,  hipotesis  tentang kreditor  yang  sama  dilandaskan  pada kecenderungan  lembaga  peminjam  untuk  membatasi  pinjaman  ketika  bank  mengalami  kerugian.  Ketika lembaga-lembaga  finansial  mengalami default di  suatu  negara,  mereka  cenderung  untuk  menarik  modal bukan hanya di negara itu saja, melainkan juga dari negara-negara lainnya, agar mereka bisa menghindari penurunan lebih jauh nilai aset mereka. Kategori contagion kedua menekankan pada perilaku investor. Jenis contagion ini berasal dari asimetri information , perilaku  secara  kolektif  dan hilangnya  kepercayaan tanpa memandang  kinerja  makro  ekonomi  suatu  negara  yang  bersangkutan.  Hal ini terjadi karena para pelaku pasar modal sebenarnya banyak menerima informasi yang sama (melalui alat komunikasi yang sama, seperti Reuters), sehingga suatu reaksi atas sepotong informasi yang baru dapat menyebar ke seluruh dunia dalam waktu yang singkat dan menyampaikan pesan pada pelaku pasar modal internasional untuk melakukan reaksi yang sama. Presepsi pasar ini, bisa ditafsirkan oleh para investor di pasar lainnya sebagai suatu indikasi akan munculnya suatu krisis dalam waktu dekat (Barry, Rose & Wyplosz, 1996).
Krisis  negara-negara  Asia  tahun  1997  menurut  penelitian  Bank  Dunia  terutama  disebabkan  oleh adanya contagion  effect ( domino  effect) dari  negara  lain  (Tan,  Jose  Antonio,  1998).  Menurut  riset  yang dilakukan oleh Eun dan Shim (1989) pasar Amerika Serikat adalah pasar modal yang paling berpengaruh, sehingga  perubahan  pasar  Amerika  Serikat  akan  dapat  mempengaruhi  pergerakan  pasar  modal  lainnya. Krugman (1999), menyatakan bahwa dua hal penting tentang pemikiran para ekonom mengenai krisis mata uang dan saham. Pertama, menganalisis dasar-dasar perekonomian secara terpisah tidak memungkinkan kita untuk  bisa  memahami  penyebab  dan  dinamika  dari  krisis  keuangan  dan  saham, dan yang kedua, adalah bahwa krisis cenderung untuk menjalar padahal kurang sekali pengetahuan yang kita miliki untuk memahami secara pasti mengapa krisis bisa menjalar ke negara-negara lainnya.

## Kajian Penelitian Terdahulu
Penelitian sebelumnya yang menjadi rujukan dalam penelitian ini adalah:
a. Penelitian  yang dilakukan Monica Weni Pratiwi yang berjudul pendekatan Contagion Theory Terhadap Krisis  Dubai  mencoba  mengkaji  pengaruh  krisis      Dubai  terhadap return saham  di  negara  Indonesia, Malaysia, Singapura, Thailand, dan Philipina ( Contagion Theory ). Data yang digunakan dalam  penelitian ini adalah  nilai  harga  saham  dua  bulan  sebelum  dan  dua  bulan  sesudah  pemerintah  Dubai  menyatakan
default , yaitu pada tanggal 28 November 2009. Metode yang digunakan adalah meregresikan negara origin dengan  negara afektif. Berdasarkan analisis  yang dilakukan, diketahui  harga saham  Dubai berpengaruh terhadap harga saham Malaysia pada hari ketiga dengan tingkat signifikansi 10%. Harga saham Malysia berpengaruh   terhadap harga saham Singapura pada hari ketiga dengan tingkat signifikansi  1%. Selain itu, harga saham Malaysia berpengaruh terhadap harga saham Thailand pada hari pertama dengan tingkat signifikansi 10%.
b. Penelitian yang dilakukan Hsien-Yi Lee  yang berjudul Contagion in International stock Markets during the Sub Prime Mortgage Crisis yang menggunakan dua puluh indeks saham internasional, penelitian ini menguji  apakah contagion  effect terjadi  di  pasar  internasional  sebelum  dan  setelah  krisis subprime mortgage keuangan  di  AS  dengan  menggunakan  data  harian  indeks  saham  AS  periode  23  Juli  2006 sampai  dengan  22  Juli  2007  dan  23  Juli  2007  sampai  dengan  22  Januari  2008.  Menggunakan heteroscedaticity  biases didasarkan  pada  koefisien  korelasi  untuk  menguji  adanya contagion  effect , penelitian ini menunjukkan bahwa pasar saham dari beberapa negara (yaitu Hong Kong, Taiwan,Australia dan Selandia Baru) tidak terkena dampak contagion effect . c. Penelitian  yang  dilakukan  Neeltje  van  Horen,  Henk  Jager,  dan  Frac Klaassen  yang  berjudul Foreign Exchange    Market    Contagion    in    the  Asian    Crisis:    A    Regression-Based    Approach penelitian  ini mengkaji apakah, selama krisis Asia, terjadi contagion dari Thailand ke negara krisis lain melalui pasar uang  dan,  menentukan  kontribusi  penularan  ini  terhadap  krisis.  Lebih  khusus  dari  penelitian  ini  diuji apakah efek dari tekanan pasar uang Thailand, negara asal krisis, pada pasar uang dari empat negara krisis Asia meningkat selama krisis. Menggunakan data EMP (exchange Market Pressure) yaitu nilai tukar dan tingkat  suku  bunga  periode  January  1995  sampai  dengan  Juli  1998.  Untuk  mengukur contagion yang terjadi  digunakan  koefisien  korelasi,  dan  kemudian  diterapkan  analisis  regresi.  Dari  penelitian  ini ditemukan bukti penularan dari Thailand ke Indonesia dan Malaysia, dengan 13% dan 21% dari tekanan pada mata uang masing diatribusikan contagion . Untuk Korea dan Filipina tidak ada bukti contagion dari Thailand.
d. Penelitian  yang  dilakukan  Ludovicius  Sensi  Wondabio  yang  berjudul  Analisa  Hubungan  Index  Harga Saham Gabungan (IHSG) Jakarta (JSX), London (FTSE), Tokyo (NIKKEI), dan Singapura (SSI). Tujuan dari  penelitian  ini  adalah  untuk  menganalisis  hubungan  antara  Indeks  Harga  Saham  Jakarta  (BEJ)  dan London Stock Price Index (FTSE), Tokyo Stock Price Index (NIKKEI) dan Singapore Stock Price Index (SSI) menggunakan model ekonometrik dari heterokedastisitas Autokorelasi Kondisi (ARCH)/Autokorelasi heterokedastisitas Kondisi  Generalized (GARCH) dan autoregresi Vector (VAR) untuk  periode  2001-2005.  Berdasarkan  hasil  penelitian  ini,  pola  hubungan    antara    BEJ    dan    FTSE, NIKKEI  dan  SSI  memiliki  pola perbedaan dan karakteristik  yang unik. FTSE dan NIKKEI memiliki dampak  yang signifikan  terhadap BEJ  BEJ tetapi tidak memiliki dampak terhadap  FTSE dan NIKKEI. Kondisi  ini  telah  menyetujui  bahwa negara-negara  maju  memiliki  dampak yang  signifikan terhadap perekonomian negara berkembang. Hubungan antara BEJ dan SSI memiliki dampak negatif terhadap BEJ. e. Penelitian  Adisetiawan  (2017)  mengungkapkan  bahwa  selama  periode  2001-2016  dan  pada  tingkat keyakinan 99% terjadi kausalitas antara indeks pasar modal Taiwan (TWSE) dengan indeks pasar modal Indonesia (IHSG), dan hubungan kointegrasi jangka panjang dan pengaruh yang sangat signifikan antara indeks  pasar  modal  Indonesia  (IHSG)  dengan  indeks  pasar  11  negara  (Singapore,  Malaysia,  Thailand, Philippina, Korea Selatan, Hongkong, Jepang, Taiwan, Amerika, Inggris, dan Australia). Hasil penelitian juga  membuktikan  bahwa  pasar  modal  Indonesia  telah  terintegrasi  dengan  pasar  modal  global  dengan derajat yang bervariasi antar jenis pasar modal global, hal ini ditunjukkan oleh pergerakan yang searah dan  pengaruh  perkembangan  pasar  modal  global  yang  signifikan  di  pasar  modal  Indonesia.  Meskipun terintegrasi, masing-masing pasar modal global memiliki tingkat integrasi yang bervariasi.

## Hipotesis
Untuk  mendapatkan  hasil  empirik  dari  penelitian  ini,  hipotesa  yang  ada  perlu  ditetapkan  dan  diuji. Hipotesa penelitian ini disusun berdasarkan rumusan masalah yang ada, sehingga dapat ditarik hipotesa dalam penelitian  ini,  yaitu: return indeks  masing-masing  negara  ASEAN  (Indonesia,  Singapura,  Malaysia, Thailand, dan Filipina) saling mempengaruhi secara signifikan .

## METODE
Populasi merupakan jumlah keseluruhan obyek yang akan diteliti. Dalam  penelitian ini populasi yang digunakan adalah  data  harian  Indeks  komposit  lima  negara:  Indonesia  (IHSG),  Singapura  (STI),  Malaysia (KLSE),  Thailand  (SET50),  Filipina  (PSEI)  yang  mewakili  saham  yang  terdaftar  pada  bursa  saham masing-masing negara. Sampel yang digunakan dalam penelitian ini adalah data closing price bulanan Indeks komposit  lima  negara:  Indonesia  (IHSG), Singapura (STI), Malaysia (KLSE), Thailand (SET50), Filipina (PSEI)  periode  2001.1-2018.5. Jenis data  yang digunakan adalah data  sekunder, yaitu  data yang diperoleh secara tidak  langsung melalui  media  perantara atau  biasanya  telah dikumpulkan oleh lembaga  pengumpul data. Data sekunder yang diperlukan dalam penelitian ini diperoleh dari website yahoo finance , dan website resmi Thailand Stock Exchange ( www.SET.or.th ).
Metode  pengumpulan  data  dalam  penelitian  ini  adalah  penelitian  dokumenter.  Pengumpulan  data dilakukan    dengan  kategorisasi  dan    klasifikasi  bahan-bahan  tertulis  yang  terkait  dengan  penelitian,  lalu melakukan studi kepustakaan dengan mempelajari buku-buku dan literatur, jurnal-jurnal ekonomi, dan bacaan lain yang berhubungan dengan pasar modal. Dalam penelitian ini, pengumpulan dilakukan dengan melakukan pencatatan  harga  penutupan  bulanan  Indeks  komposit  lima  negara:  Indonesia  (IHSG),  Singapura  (STI), Malaysia (KLSE), Thailand (SET50), Filipina (PSEI) yang mewakili saham yang terdaftar pada bursa saham masing-masing negara periode 2001.1-2018.5.

## Teknik Analisa Data
Langkah pertama setelah data didapatkan adalah menyamakan jumlah hari kerja antara satu negara dengan  negara  yang  lain  dengan  asumsi  semua  negara  yang  dipilih  sebagai  negara  yang  akan  diteliti (Indonesia, Singapura,  Malaysia, Thailand,  Filipina)  memiliki  hari  kerja  yang sama.  Jika ada  negara  yang memiliki hari libur pada saat  di  negara lain  merupakan  hari kerja maka di  negara  yang terdapat hari libur tersebut akan diperhitungkan tetap sebagai hari kerja dengan menggunakan nilai indeks bulan sebelumnya. a. Menghitung Return Bulanan
b. Melakukan Uji Stasioner
Pengujian stasioner data yang akan dianalisis dilakukan dengan menggunakan Augmented  Dickey-Fuller . Augmented  Dickey-Fuller diperlukan agar data menjadi stasioner mengingat dalam penelitian ini data yang digunakan adalah  data  yang  sifatnya time  series. Suatu  data time  series dapat  cenderung non - stasioner  disebabkan  karena trend waktu  pengamatannya  linier  atau  eksponensial.  Stasioneritas merupakan  salah  satu  pra-syarat  penting  dalam  model  ekonometrika  untuk  data  runtun  waktu  ( time series )  (Dickey  &  Fuller,  1981). Augmented dickey fuller memiliki persamaan: ∆𝑌 𝑡 = 𝜗𝑌 𝑡−1 + 𝛼 𝑖 ∑ ∆ 𝑚 𝑖=1 𝑌 𝑡−1 + 𝜀 𝑡 dimana: 𝑌 𝑡 = variabel yang diteliti; 𝜗 = koefisien regresi; t = periode; m = panjang lag; dan 𝜀 𝑡 = error term Dengan menggunakan tabel yang sesuai dengan salah satu model time series , maka hipotesis yang akan di uji:
H0 : δ= 0 , model tersebut tidak stasioner Ha : δ ≠ 0 , model tersebut stasioner
Jika kita  tidak  menolak  hipotesis  δ = 0, maka ρ  =  1.  Artinya kita memiliki unit  root, dimana data time series  Yt  tidak stasioner. Null  hypothesis yang menyatakan  tidak  adanya  sifat  stasioner  dalam  model akan  ditolak,  apabila  nilai t-statistik  yang diperoleh  berkaitan dengan koefisien regresi model ini lebih kecil dari nilai t-tabel pada tingkat  signifikan tertentu.  Apabila nilai probabilitas  yang dihasilkan  lebih kecil  dari  α  =  5%,  maka  terjadi  penolakan  H0 atau  Ha diterima  yang berarti  data  bersifat  stasioner. Sebaliknya,  bila  nilai  probabilitas  lebih  besar  dari  α  =  5%,  maka  terjadi  penerimaan  H0  yang mengindikasikan bahwa data bersifat non-stationer , maka akan dilakukan differencing 1 kali.
c. Metode Vector Auto Regression (VAR)
Pendekatan  VAR  merupakan  rangkaian  model time  series multivariat yang dikembangkan Sims (1980). VAR  adalah  suatu  sistem  persamaan  yang  memperlihatkan  setiap  peubah  sebagai  fungsi  linier  dari konstanta dan nilai lag dari peubah-peubah yang ada dalam sistem (Enders, 2004). Dalam model VAR, semua  variabel  yang  digunakan  dalam  analisis  dianggap  berpotensi  menjadi  variabel  endogen,  dengan
mengabaikan pemisahan antara variabel eksogen dan endogen atau dalam arti lain yaitu semua variabel berhak menjadi variabel dependent dan independent. Selain VAR, terdapat pula VAR FD ( Vector Auto Regression First Difference ). Perbedaan keduanya terletak pada kestasioneritasan data yang digunakan. Model umum VAR sebagai berikut (Achsani et al , 2005): 𝑋 𝑡 = 𝜇 𝑡 + i + 𝑋 𝑡−1 + 𝜀 𝑡 dimana: 𝑋 𝑡 = vektor  dari  variabel  endogen dengan  dimensi  (n  x  1); 𝜇 𝑡 = vektor  dari  variabel  eksogen, termasuk konstanta (intersep) dan tren; Ai = koefisien matriks dimensi (n x n); dan 𝜀 𝑡 = vektor dari residual.
- Uji Kestabilan model VAR
Uji  ini  akan  dilakukan  dengan  metode trial  and  error dimana lag yang  akan  dipilih  melalui serangkaian  percobaan  sampai  pada lag maksimum  yang tidak bisa diterima lagi oleh model/ yang membuat  model  tidak  stabil.  Melalui  VAR stability  condition  check , dengan  menghitung  akar-akar fungsi polinominal atau roots of characteristic polinominal . Jika semua akar dari fungsi polinominal tersebut berada di dalam unit circle atau jika nilai absolutnya < 1 maka model VAR tersebut dianggap stabil
- Uji Lag Optimum
Uji lag optimum  dilakukan  untuk  memperoleh lag yang  tepat  untuk  digunakan  pada  uji  kausalitas granger.  Uji  ini  dilakukan  untuk  menenentukan  panjang lag yang  optimal  yang  digunakan  dalam model.  Penentuan  jumlah lag optimal  yang  akan  digunakan  dalam  model  granger  dapat  ditentukan berdasarkan  kriteria Akaike  Information  Criterion (AIC), Schwarz  Information  Criterion (SC)  dan Hannan Quinnon Criterion (HQ). Penentuan panjang lag yang optimal didapat dari persamaan VAR dengan nilai AIC, SC atau HQ yang terkecil (dalam Bapepam, 2008). Rumus untuk menghitung nilai AIC, SC dan HQ adalah: AIC = - 2 ( ι / T ) + 2 ( κ / T ) SC = - 2 ( ι / T ) + κ log(T) / T HQ = - 2 ( ι / T ) + 2κ log(log(T)) / T d. Melakukan Uji Pairwise Granger Causality/Block Exogeneity Wald Tests
Tujuan uji kausalitas granger adalah untuk meneliti apakah X mendahului  (menyebabkan) Y ataukah Y mendahului X, ataukah hubungan antara X dengan Y saling timbal balik (dua arah), ataukah antara X dan Y tidak ada hubungan sama sekali. Sedangkan persamaan  yang digunakan  untuk melakukan pengujian Granger Causality , dapat dituliskan sebagai berikut: 𝑌 𝑡 = ∑ 𝑎 𝑖 𝑚 𝑖=1 𝑋 𝑡−1 + ∑ 𝑏 𝑗 𝑛 𝑗=1 𝑌 𝑡−1 + 𝑣 𝑡 ; X → Y 𝑋 𝑡 = ∑ 𝑐 𝑖 𝑟 𝑖=1 𝑋 𝑡−1 + ∑ 𝑑 𝑗 𝑠 𝑗=1 𝑌 𝑡−1 + 𝜇 𝑡 ; X → Y
Hasil  regresi  persamaan  tersebut,  maka  akan  dihasilkan  empat  kemungkinan  nilai  koefisien  regresi, masing-masing nilai koefisien adalah:
1. Jika secara statistik ∑ 𝑎 𝑖 𝑚 𝑖=1 ≠ 0 dan ∑ 𝑏 𝑗 𝑛 𝑗=1 = 0, maka terdapat kausalitas satu arah ( unidirectional causality ) dari (x) ke (y);
2. Jika secara statistik ∑ 𝑐 𝑖 𝑟 𝑖=1 = 0 dan ∑ 𝑑 𝑗 𝑠 𝑗=1 ≠ 0, maka terdapat kausalitas satu arah ( unidirectional causality ) dari (y) ke (x);
3. Jika secara statistik ∑ 𝑎 𝑖 𝑚 𝑖=1 = 0 dan ∑ 𝑏 𝑗 𝑛 𝑗=1 = 0, maka antara (y) ke (x) tidak saling mempengaruhi (independence) atau tidak signifikan) antara satu dengan yang lainnya;
4. Jika secara statistik ∑ 𝑎 𝑖 𝑚 𝑖=1 ≠ 0 dan ∑ 𝑏 𝑗 𝑛 𝑗=1 ≠ 0, maka antara (y) ke (x) terdapat hubungan kausalitas ( feedback atau bilateral causality ) antara satu dengan yang lainnya.
Uji kausalitas dilakukan karena ada empat kemungkinan arah kausalitas. Pertama,  X  menyebabkan Y  apabila  hipotesa  nol  menyatakan  bj  = 0  dengan  j = 1,..,k  dapat  ditolak  (bj  = 0,  i = 1, 2,…k).  Kedua, Y  menyebabkan  X  apabila hipotesa nol  yang menyatakan bj = 0 dengan j = 1,…,k dapat ditolak. Ketiga, hubungan  timbal  balik  terjadi  apabila  X  menyebabkan  Y  dan  pada  saat  yang sama Y menyebabkan X. Keempat, kedua variabel tersebut saling independen (Kuncoro, n.d). Pengujian dengan uji kausalitas Granger dilakukan dengan melihat nilai probabilitas yang dihasilkan dengan tingkat kepercayaan pada level 5%. Bila nilai probabilitas lebih kecil dari α, maka tolak H0 dan terima Ha.

## HASIL
ASEAN-5  merupakan  kumpulan  negara-negara  Asia  Pasifik  yang  memiliki  letak  geografis  yang berdekatan,  dan  didukung  pula  oleh  hubungan  kerjasama  ekonomi  yang  kuat.  ASEAN-5  yang  terdiri  dari negara Indonesia, Malaysia, Singapura, Thailand, dan Fhilipina yang merupakan negara pelopor berdirinya ASEAN. ASEAN ( Association of Southeast Asian Nations ) bertujuan meningkatkan pertumbuhan ekonomi, kemajuan  sosial,  dan  pengembangan  kebudayaan  negara-negara  di  Asia  Tenggara.  Adanya  kerjasama ekonomi  yang  dilakukan  sejak  didirikannya  ASEAN  membuat  ekonomi  negara-negara  ASEAN  memiliki integrasi. Integrasi yang terjadi bukan hanya terjadi antar negara kawasan ASEAN tapi juga dipengaruhi oleh negara-negara  berkembang  seperti  Amerika  Serikat.  Integrasi  yang  terjadi  menimbulkan contagion  effect seperti yang terlihat melalui perbandingan antar return saham seperti pada Gambar 1 yang menjelaskan bahwa ketika terjadi krisis di Amerika Serikat di akhir tahun 2008 berpengaruh terhadap return saham ASEAN-5. Menurunnya return indeks  ASEAN-5 disaat terjadinya krisis  Amerika Serikat membuktikan bahwa indeks Amerika memiliki integrasi terhadap ASEAN-5.
-.4 -.3 -.2 -.1 .0 .1 .2 .3 .4 .5 2002 2004 2006
2008 2010 2012 2014 2016 ihsg klse ps e seti sti Gambar 1. Pergerakan Return Saham ASEAN-5 Selama Periode Januari 2001 – Mei 2018

## Unit Stationeritas
Hasil pengujian stasioneritas data return indeks saham ASEAN-5 adalah sebagai berikut:

## Tabel 1

## Hasil Uji Akar Unit Augmented Dickey-Fuller (ADF) pada tingkat level 0
Variabel Nilai t statistik ADF Nilai t kristis tabel McKinnon 1% 5% 10% IHSG -11.30906 -3.461783 -2.875262 -2.574161 STI -12.23587 -3.461783 -2.875262 -2.574161 KLSE -14.66680 -3.461783 -2.875262 -2.574161 SETI -13.76347 -3.461783 -2.875262 -2.574161 PSE -12.75390 -3.461783 -2.875262 -2.574161 Sumber : data olahan
Hasil uji stationeritas dengan uji Augmented Dickey-Fuller (ADF) menunjukkan bahwa semua data return indeks pasar ASEAN-5 yang digunakan stationer pada level 0, dimana nilai level 0 merupakan nilai nominal  dari  variabel  tersebut  (Sudarjah  dan  Yusuf,  2008).  Hasil  pengujian  ADF test pada  Tabel  1 membuktikan bahwa kelima variabel utama yang digunakan dalam model, yaitu IHSG, STI, KLSE, SETI, dan
PSEI stasioner pada level 0 yang dilihat dari t-statistik ADF lebih besar dari nilai t-kritis Mackinnon untuk semua tingkat keyakinan.

## Uji VAR (Vector Autoregression)
Dalam suatu permodelan, bila tidak diketahui apakah suatu variabel eksogen atau endogen, maka untuk pembentukan  model  yang  melibatkan  banyak  variabel  sebaiknya  memperlakukan  semua  variabel  menjadi variabel endogen (Sim, 1980).
a. Uji Kestabilan Model VAR
Setelah dilakukan uji kestabilan model VAR diketahui bahwa model VAR yang digunakan memiliki lag maksimum  yaitu  pada lag 33.  Setelah  memasuki lag ke-34,  model  menjadi  tidak  stabil  dan  adanya kecenderungan menjadi model yang tidak stationer. Gambar 2 dapat terlihat bahwa model VAR dengan menggunakan lag maksimal  yaitu  33  adalah  stabil,  karena roots yang  ada  memiliki modulus <  1  dan semuanya terletak dalam unit circle .
-1.5 -1.0 -0.5 0.0 0.5 1.0 1.5 -1.5 -1.0 -0.5
0.0 0.5 1.0 1.5

## Inverse Roots of AR Characteristic Polynomial
Gambar 2
Hasil Uji Stabilitas VAR (lag 33)

## b. Penentuan Panjang Lag
Setelah  diketahui  panjang lag maksimum  akan  ditentukan  panjang lag yang  tepat  sesuai  dengan menggunakan VAR lag order  selection criteria menggunakan  AIC, SC, dan  HQ.  Berdasarkan Tabel  2 diputuskan  untuk  mengambil lag berdasarkan Schwarz  Information  Criterion (SIC)  yaitu  sebesar  0. Penggunaan  SIC  biasanya  dilakukan  untuk  memilih order model  yang  lebih  rendah  dibandingkan  jika menggunakan  AIC,  maka  ordo  pertama  dipilih  untuk  menghindari over-parameterization (Setyasmoro, 2009).

## Tabel 2
Hasil VAR Lag Order Selection Criteria Criteria lag value AIC ( Akaike Information Criterion ) 33 -27.25478 SIC ( Schwarz Information Criterion ) 0 -17.05484 HQC ( Hannan Quinnon Criterion ) 33 -21.19044 Sumber: data olahan

## Uji Pairwise Granger Causality
Langkah selanjutnya yang dilakukan adalah melakukan uji granger causality yang akan menghasilkan 4 (empat) kemungkinan nilai koefisien regresi, masing-masing nilai koefisien adalah:
a. Jika  secara  statistik ∑ 𝑎 𝑖 𝑚 𝑖=1 ≠  0  dan ∑ 𝑏 𝑗 𝑛 𝑗=1 =  0,  maka  terdapat  kausalitas  satu  arah  ( unidirectional causality ) dari (x) ke (y)
b. Jika  secara  statistik ∑ 𝑐 𝑖 𝑡 𝑖=1 =  0  dan ∑ 𝑑 𝑗 𝑠 𝑗=1 ≠  0,  maka  terdapat  kausalitas  satu  arah  ( unidirectional causality ) dari (y) ke (x) c. Jika  secara  statistik ∑ 𝑎 𝑖 𝑚 𝑖=1 =  0  dan ∑ 𝑏 𝑗 𝑛 𝑗=1 =  0,  maka  antara  (y)  ke  (x)  tidak  saling  mempengaruhi ( independence atau tidak signifikan) antara satu dengan lainnya. d. Jika  secara  statistik ∑ 𝑎 𝑖 𝑚 𝑖=1 ≠  0  dan ∑ 𝑏 𝑗 𝑛 𝑗=1 ≠  0,  maka  antara  (y)  ke  (x)  terdapat  hubungan  kausalitas ( feedback atau bilateral causality ) antara satu dengan lainnya. Hasil  uji granger  causality berdasarkan  VAR  pada  Tabel  2  dapat  dijelaskan  bahwa  tingkat return IHSG Indonesia sebagai variable dependent tidak dipengaruhi ( non-granger cause ) oleh tingkat return indeks STI  Singapura  dengan  nilai probability sebesar  0,60996.  Sebaliknya  tingkat return indeks  STI  Singapura sebagai variable  dependent dipengaruhi  ( granger  cause )  tingkat return IHSG  Indonesia  dengan  nilai probability sebesar  0.01448. Jadi  dapat  dikatakan  bahwa  tidak terdapat  hubungan  timbal  balik  (kausalitas) antara tingkat return IHSG Indonesia dengan return indeks STI Singapura dengan tingkat keyakinan 95%. IHSG  Indonesia  sebagai variable  dependent tidak  dipengaruhi  ( non-granger  cause ) return indeks KLSE Malaysia dengan nilai probability sebesar 0.25118. Sebaliknya return indeks KLSE Malaysia sebagai variable  dependent dipengaruhi  ( granger  cause ) return IHSG  Indonesia  dengan  nilai probability sebesar 0.00159. Jadi dapat dikatakan bahwa  tidak terdapat hubungan timbal balik (kausalitas) antara return IHSG Indonesia dengan return indeks KLSE Malaysia dengan tingkat keyakinan 95%.
Tabel 3

## Hasil Uji VAR Granger Causality
Dependent Variable Exclude Probability IHSG STI 0.60996 KLSE 0.25118 SETI 0.01541 PSE 0.68922 STI IHSG 0.01448 KLSE 0.36902 SETI 0.00434 PSE 0.81826 KLSE IHSG 0.00159 STI 0.04141 SETI 0.10702 PSE 0.11953 SETI IHSG 0.04741 STI 0.39459 KLSE 0.36112 PSE 0.42340 PSE IHSG 0.00534 STI 0.03301 KLSE 0.04887 SETI 0.00557 Sumber: data olahan
IHSG Indonesia sebagai variable dependent dipengaruhi ( granger cause ) return indeks SETI Thailand dengan nilai probability sebesar 0.01541. Sebaliknya return indeks SETI Thailand sebagai variable dependent juga dipengaruhi ( granger cause ) return IHSG Indonesia dengan nilai probability sebesar 0.04741. Jadi dapat dikatakan  bahwa  terdapat  hubungan  timbal  balik  (kausalitas)  antara return IHSG  Indonesia  dengan return indeks  SETI  Thailand  dengan  tingkat  keyakinan  95%.  IHSG  Indonesia  sebagai variable  dependent tidak
dipengaruhi  ( non-granger  cause ) return indeks  PSE  Fhilipina  dengan  nilai probability sebesar  0.68922. Sebaliknya return indeks PSE Fhilipina sebagai variable dependent dipengaruhi ( granger cause ) return IHSG Indonesia  dengan  nilai probability sebesar  0.00534.  Jadi  dapat  dikatakan  bahwa  tidak  terdapat  hubungan timbal balik (kausalitas) antara return IHSG Indonesia dengan return indeks PSE Fhilipina dengan tingkat keyakinan  95%.  Indeks  STI  Singapura  sebagai variable  dependent tidak  dipengaruhi  ( non-granger  cause ) return indeks  KLSE  Malaysia  dengan  nilai probability sebesar  0.36902.  Sebaliknya return indeks  KLSE Malaysia sebagai variable dependent dipengaruhi ( granger cause ) return indeks STI Singapura dengan nilai probability sebesar  0.04141. Jadi  dapat  dikatakan  bahwa  tidak terdapat  hubungan  timbal  balik  (kausalitas) antara return indeks  STI  Singapura  dengan return indeks  KLSE  Malaysia  dengan  tingkat  keyakinan  95%. Indeks STI Singapura sebagai variable dependent dipengaruhi ( granger cause ) return indeks SETI Thailand dengan nilai probability sebesar 0.00434. Sebaliknya return indeks SETI Thailand sebagai variable dependent tidak dipengaruhi ( non-granger cause ) return indeks STI Singapura dengan nilai probability sebesar 0.39459. Jadi  dapat  dikatakan  bahwa  tidak  terdapat  hubungan  timbal  balik  (kausalitas)  antara return indeks  STI Singapura dengan return indeks SETI Thailand dengan tingkat keyakinan 95%. Indeks STI Singapura sebagai variable  dependent tidak  dipengaruhi  ( non-granger  cause ) return indeks  PSE  Fhilipina  dengan  nilai probability sebesar 0.81826. Sebaliknya return indeks PSE Fhilipina sebagai variable dependent dipengaruhi ( granger cause ) return indeks STI Singapura dengan nilai probability sebesar 0.03301. Jadi dapat dikatakan bahwa tidak terdapat hubungan timbal balik (kausalitas) antara return indeks STI Singapura dengan return indeks PSE Fhilipina dengan tingkat keyakinan 95%.
Indeks  KLSE  Malaysia  sebagai variable  dependent tidak  dipengaruhi  ( non-granger  cause ) return indeks SETI Thailand dengan nilai probability sebesar 0.10702. Sebaliknya juga return indeks SETI Thailand sebagai variable dependent tidak dipengaruhi ( non-granger cause ) return indeks KLSE Malaysia dengan nilai probability  sebesar  0.36112.  Jadi  dapat  dikatakan  bahwa tidak terdapat  hubungan timbal  balik  (kausalitas) antara return indeks KLSE Malaysia dengan return indeks SETI Thailand dengan tingkat keyakinan 95%. Indeks KLSE Malaysia sebagai variable dependent tidak dipengaruhi ( non-granger cause ) return indeks PSE Fhilipina dengan nilai probability sebesar 0.11953. Sebaliknya return indeks PSE Fhilipina sebagai variable dependent dipengaruhi  ( granger  cause ) return indeks  KLSE  Malaysia  dengan  nilai probability sebesar 0.04887. Jadi dapat dikatakan bahwa tidak terdapat hubungan timbal balik (kausalitas) antara return indeks KLSE Malaysia dengan return indeks PSE Fhilipina dengan tingkat keyakinan 95%. Indeks SETI Thailand sebagai variable dependent tidak dipengaruhi ( non-granger cause ) return indeks PSE Fhilipina dengan nilai probability sebesar 0.42340. Sebaliknya return indeks PSE Fhilipina sebagai variable dependent dipengaruhi ( granger cause ) return indeks SETI Thailand dengan nilai probability sebesar 0.00557. Jadi dapat dikatakan bahwa  tidak terdapat  hubungan  timbal  balik  (kausalitas)  antara return indeks  PSE Thailand  dengan return indeks SETI Thailand dengan tingkat keyakinan 95%.
Hasil dari uji granger causality pada Tabel 3, maka didapat hubungan 1 (satu) arah yang terlihat pada Gambar 3.
Indonesia IHSG Malaysia KLSE Thailand SETI Singapura STI Fhilipina PSE

## Pembahasan
Riset  Eun  &  Shim  (1989)  mengungkapkan  pasar  Amerika  Serikat  adalah  pasar  modal  yang  paling berpengaruh,  sehingga  perubahan  pasar  Amerika  Serikat,  sehingga  perubahan  yang  Amerika  Serikat  akan mempengaruhi  pergerakan  pasar  modal  lainnya.  Hasil  penelitian  ini  mengungkapkan  bahwa  tidak  semua negara ASEAN-5 memiliki hubungan kausalitas (timbal balik), hanya pasar modal Indonesia yang memiliki hubungan kausalitas dengan pasar modal Thailand. Sedangkan negara ASEAN lainnya dalam penelitian ini hanya memiliki satu arah, bahkan pasar modal Thailand tidak terdapat hubungan dengan pasar modal Malaysia yang signifikan, sedangkan pasar modal lainnya hanya terdapat 1 (satu) arah dengan pasar modal  4 negara ASEAN lainnya.
Contagion  effect  theory menyatakan  bahwa  terdapat  2  (dua)  penyebab  utama  terjadinya contagion effect ;  yaitu  1)  interpendensi  adanya  saling  ketergantungan  antar  ekonomi  pasar  seperti  kesamaan makroekonomi,  hubungan  dagang,  dan  pinjaman  dari  bank  (Barry,  Rose  &  Wyploz,  1996);  dan  2)  prilaku investor, jenis contagion ini berasal dari asimetri information , yaitu perilaku secara kolektif dan hilangnya kepercayaan  tanpa  memandang  kinerja  makroekonomi  suatu  negara  yang  bersangkutan. Contagion  effect selama  periode  pangamatan  2001.1  –  2018.5  hanya  terjadi  pada  1  (satu) composite  index yang  memiliki hubungan  2  arah  terhadap  pasar  modal  ASEAN  lainnya,  yaitu  pasar  modal  Indonesia  dengan  pasar  modal Thailand.  Hasil  penelitian  ini  juga  membuktikan  bahwa  pasar  modal  Indonesia  mempengaruhi  pergerakan indeks saham ASEAN lainnya dan memperkuat PEKKI (Perkembangan Ekonomi Keuangan dan Kerjasama Internasional)  yang  diterbitkan  Bank  Indonesia  (BI)  mengungkapkan  bahwa  negara  Indonesia  merupakan negara pertama diantara kelima negara ASEAN-5 yang berhasil pulih dari kontraksi akibat krisis yang terjadi dan kemudian menopang pertumbuhan ekonomi ASIA pada triwulan kedua tahun 2009. Negara  Indonesia merupakan  salah  satu  negara  eksportir  komoditas  yang  dibutuhkan  hampir  semua  negara  sekalipun  terjadi krisis. Kegiatan ekspor yang dimiliki negara Indonesia dari komoditas yang dibutuhkan negara lain tentunya membawa  dampak  positif  bagi  cadangan  devisa  kedua  negara  tersebut.  Cadangan  devisa  yang  meningkat berdampak  bagi  peningkatan  kepercayaan  investor  baik  dari  dalam  maupun  dari  luar  negari  dan tentu  saja berdampak positif bagi pasar modal Indonesia.

## SIMPULAN
Berdasarkan hasil penelitian diperoleh kesimpulan sebagai berikut:
a. Tidak  semua return indeks  negara  ASEAN-5  (Indonesia,  Singapura,  Malaysia,  Thailand,  dan  Filipina) saling mempengaruhi (kausalitas) secara signifikan selama periode 2001.1-2018.5.
b. Return  indeks  negara  saling  mempengaruhi  secara  signifikan  hanya  terjadi  pada  2  (dua)  negara  dari ASEAN-5, yaitu indeks komposit negara Indonesia (IHSG) dan indeks komposit negara Thailand (SETI) dengan tingkat keyakinan 95%.

## DAFTAR PUSTAKA
Adisetiawan, R., 2017, Globalisasi Pasar Modal Dunia dan Pengaruhnya Terhadap Pasar Modal Indonesia,
Ekonomis: Jurnal of Economics and Business , 1(1): 10-17 Adisetiawan, R., 2012,  Kausalitas BI Rate, Inflasi, dan  Indeks  Harga Saham, Manajemen & Bisnis , 11(2), 256-265 Achsani, N.A., O. Holtemöller and H. Sofyan, 2005. Econometric and Fuzzy Modelling of Indonesian Money Demand. in: Pavel Cizek , Wolfgang H., and Rafal W. Statistical Tools For Finance and Insurance. Berlin Heidelberg, Germany: Springer-Verlag
Amir, Amri., 2007. Pengaruh inflasi dan pertumbuhan ekonomi terhadap pengangguran di Indonesia. Jurnal Inflasi dan Pengangguran , 1(1) Ang, Robert., 1997. Buku Pintar Pasar Modal Indonesia, Jakarta: Mediasoft Indonesia Atmadja, Adwin Surja. n.d. The US and The ASEAN-5 Stock Exchanges  Linkages In The Periods of Stock Market Turnoil. Retrieved February 1, 2013, from
http://repository.petra.ac.id/15426/1/jurnas_perbanas_THE_US_AND_THE_ASEAN5_STOCK_EXC HANGES_LINKAGES_IN_THE_PERIODS_OF_STOCK_MARKET_TURMOIL.pdf
Badan Pengawas Pasar Modal dan  Lembaga Keuangan Departemen Keuangan Republik Indonesia. (2008).
Analisis  hubungan  kointegrasi  dan  kausalitas  serta  hubungan  dinamis  antara  aliran  modal  asing, perubahan nilai tukar dan pergerakan IHSG di Pasar Modal Indonesia . Retrieved December 31, 2011, from http://www.bapepam.go.id/pasar_modal/publikasi_pm/kajian_pm/studi2008/Aliran_Dana_Asing.pdf Barry, E., Rose,  A.  & Wyplosz, C. 1996. Contagious  Currency Crises. CEPR Discussion Paper No. 1453.
London: Center for Economic Policy Research, August Charemza, W., Woijciech, & Deadman, F., Derek. 1992. New Directions in Econometric Practice, England: Edward Elgar Darmadji,  T., &   Fakhruddin,  H. M. 2011. Pasar Modal  di  Indonesia : Pendekatan Tanya Jawab . Jakarta _______.,  T  dan  Hendy.,  M.F.  2001, Pasar  Modal  di  Indonesia  Pendekatan Tanya  Jawab ,  Edisi Pertama,Jakarta : Salemba Empat
Darmawan, Fajar.B. 2009. Pengaruh Indeks DJI, FTSE 100, NKY 225, dan HIS terhadap Indeks Harga Saham Gabungan  Sebelum,  Ketika,  dan  Sesudah  Subprime  Mortgage  Pada  Tahun  2006-2009.  (No. 20939/PS/MM/06). Published thesis , Universitas Gajah Mada, Yogyakarta Dickey, David A. & Fuller, Wayne A. 1981. Likelihood Ratio Statistics for Autoregressive Time Series with a Unit
Root,
Econometrica, 49(4), Retrieved July 2, 2013,
from http://www.u.arizona.edu/~rlo/readings/278800.pdf Dornbusch, R. & Fischer, S.. 1980, Exchange Rates and Current Account , American Economic Review, 70, 960-971
Dwiyanti,  Venny.  2012.  Analisa  Comovement  Indeks  Harga  Saham  Pada  Negara  China,  India,  Indonesia, Malaysia,  Singapura,  Hong  Kong  dan  Korea  Selatan  Periode  Pengamatan  2000-2010.  (TA  No. 37010149/MAN/2012). Unpublished undergraduate thesis , Universitas Kristen Petra, Surabaya. Enders, Walter., 2004. Applied Econometric Times Series , International Edition, Wiley & Sons, Incorporated, John Etzel, B.J. 2003. Finance and Investment Dictionary. Indianopolis, Indiana: Wiley Publishing, Inc. Eun, Cheol S. dan Sangdal Shim, 1989, International Transmission of Stock Market Movement , Journal of Financial Quantitative Analysis, June, pp. 241-255.
Gujarati, D N., & Zain, Sumarno. 1988. Ekonometrika Dasar . Jakarta: Erlangga ___________, D N., 2006. Essential of Econometrics (3 rd ed). New York: Mc. Graw Hill. Gunawan,  Luhur.  (2012). Dampak  Krisis  Eropa  di  Indonesia .  Retrieved  March  4,  2013,  from http://infografis.kompas.com/read/2012/06/15/230651/Dampak.Krisis.Ero%20pa.di.Indonesia Gustia,  Irna.  2008 .  IHSG  Terguling  92  Poin  ke  1.244. Retrieved  March  4,  2013,  from http://finance.detik.com/bursa-valas/1025532/ihsg-terguling-92-poin-ke-1244
Harjito, D. A. 2010, Perubahan Musiman (seasonality) Pasar Modal dan Efek Kontagion di Negara-Negara ASEAN, Jurnal Siasat Bisnis (14):1-18. Retrieved November 29, 2012, from
http://journal.uii.ac.id/index.php/JSB/article/view/2025/1779
Harris, Richard., & Sollis, Robert. 2003. Applied Time Series Modelling And Forecasting, England: Wiley. Hendrawan, Riko. 2011.  Kointegrasi Bursa-Bursa Saham di ASIA , Jurnal Keuangan dan Perbankan (15), 159-167. Retrieved September 27, 2012, from
http://jurkubank.files.wordpress.com/2012/01/01ricohendrawan_encr ypted.pdf
Horen, Neeltje Van., Jager, Henk & Klassen Frac. 2006. Foreign Exchange Market Contagion in The Asian Crisis: A Regression-Based Approach, Review of World Economic’s , 142: 374-401 Retrieved March 4, 2013, from http://www1.fee.uva.nl/pp/klaassen/index_files/WApublication.pdf
Husnan, Suad. 2003. Dasar-dasar teori portofolio dan analisis sekuritas . Edisi ketiga. Yogyakarta. Kasiram, Mohammad. 2008. Metodologi Penelitian Kualitatif-Kuantitaif , Malang: UIN Malang Press Kementerian  Perindustrian  Republik  Indonesia, 30  Negara  Asal  Ekspor  Terbesar  Untuk  Produk  Hasil Industri , Retrieved May 15, 2013, from http://www.kemenperin.go.id/statistik/negara.php Kim,  S.  J.  &  Sheen,  J.  2001.  International  Linkages  and  Macroeconomic  News  Effects  on  Interest  rate Volatility - Australia and The US . Pacific- Basin Finance Journal , 8: 85-113 Kolb, W., Robert, 2011. Financial Contagion the Viral Threat to the Wealth of Nations , New Jersey: Wiley.
Krisis  Global  2008 .  2009.  Retrieved  April  29,  2013,  from http://www.indonesiarecovery.com/krisis- keuangan-global-2008/krisis-2008-terparah-sejak-the-great-depression/7-krisis-global-2008.html Krugman, P. 1999. Balance Sheets, the Transfer Problem, and Financial Crises, International Tax and Public Finance , Springer, 6(4):459-472
Lee,  Yi.,  Hsien.,  2012,  Contagion  in  International  Stock  Markets  during  the  Sub  Prime  Mortgage  Crisis,
International Journal of Economics and Financial Issues , 2:41-53. Retrieved September 16, 2013,  from http://www.econjournals.com//
Nasarudin M. I., Surya I., 2004. Aspek Hukum Pasar Modal Indonesia. Jakarta: Kencana. Nasution, Amran. 2008. Memahami Krisis Ekonomi Amerika & Akar Penyebabnya. Retrieved February 28, 2013, from http://www.pkspiyungan.org/2008/10/memahami-krisis-ekonomi-amerika-akar.html Nesty,  Mita.  2013. Pengaruh  Krisis  Ekonomi  Amerikat  Serikat  Terhadap  Bursa  Saham  dan  Perdagangan Indonesia .  90-104.  Retrieved  April  29,  2013,  from http://www.bi.go.id/NR/rdonlyres/2B8CDD27- 1FD7-4D15-9B70-24A0AB949130/28616/MitaNezky.pdf
Otoritas Jasa Keuangan, 2016. Panduan Investasi di Pasar Modal Indonesia , Retrieved 30 March, 2016, from http://www.ojk.go.id/old/old/news/Juni2016/BAB%20I.pdf
Prasetyantoko, A. 2008. Bencana Finansial Stabilitas Sebagai Barang Publik, Jakarta: Kompas Pratiwi, Monica Weni. 2012. Pendekatan Contagion Theory Terhadap Krisis Dubai, Media Riset Akuntansi ,
2(1): 82-98. Retrieved March 4, 2013, from
http://journal.bakrie.ac.id/index.php/journal_MRA/article/view/49
Qomariyah, Nurul. 2009. Kronologi dan Latar Belakang Krisis Finansial Global . Retrieved April 29, 2013, from http://finance.detik.com/read/2009/04/15/120601/1115753/5/kronologi-dan-latar-belakang-krisis- finansial-global
Rachman, Taufik. 2012. Menkeu Optimis Ri Mampu Hadapi Krisis Eropa. Retrieved Februari 28, 2013, from http://www.republika.co.id/berita/ekonomi/keuangan/12/05/26/m4mgig-menkeu-optimistis-ri-mampu- hadapi-krisis-eropa
Rijckeghem  Bureau of Export Trade Promotion (BETP), Philippine Merchandise Total Trade, 2007-2010, Retrieved May 15, 2013, from http://www.dti.gov.ph/uploads/DownloadableForms Rijckeghem,  V.  C.  & Weder,  B.  (1999),  Sources  of  Contagion  :  Finance  or Trade? .  IMF  Working  Papers 99/146. International Monetary Fund
Salamah,  Lilik.  2010. Jurnal  Masyarakat  Kebudayaan  dan  Politik .  Retrieved  February  28,  2013,  from http://mkp.fisip.unair.ac.id
Sanjoko,  Andy.  2013.  Analisa  Monthly  Effect  dan  Pengaruh  Krisis  Tahun  1997-1998  Terhadap  Monthly Effect  di  Indonesia.  (TA  No.  37010184/MAN/2013).  Unpublished  undergraduate thesis ,  Universitas Kristen Petra, Surabaya.
Setyasmoro, Rahardian, 2009. Analisis Cointegration dan Error Correction Model Indeks Bursa Global dan Regional  Asia  Terhadap  Indeks  Harga  Saham  Gabungan  (Studi  Empiris:  2004-2008) .  Retrieved December 5, 2011, from http://www.lontar.ui.ac.id/file?file=digital/130519-T%2027251- Analisis%20cointegration-Metodologi.pdf Siamat, Dahlan. 2005. Manajemen Lembaga Keuangan; kebijakan moneter dan perbankan (Edisi kelima), Jakarta: Lembaga Penerbit Fakultas Ekonomi Universitas Indonesia. Sims, C. A., 1980, Macroeconomics and reality, Econometric a, 48(1):1-48 Sims, C. A., and Zha, T. 1998. Bayesian Methods for Dynamic Multivariate Models, International Economic Review , 39(4): 949-968 Sumantoro. 1988. Aspek-Aspek Hukum Dan Potensi Pasar Modal Di Indonesia, Jakarta : Ghalia Indonesia Supranto,  J,.  2004. Statistik  Pasar  Modal  Keuangan  dan  Perbankan ,  Edisi  Revisi,  Penerbit  Rineka  Cipta, Jakarta Tandelilin, Eduardus. 2001. Analisis Investasi dan Manajemen Portofolio, Edisi Pertama . Yogyakarta: BPFE Tan, Jose Antonio R, 1998, Contagion Effects During the Asian Financial Crisis: Some Evidence from Stock Price  Data  (Pacific  Basin  Working  Paper  Series. Center  for  Pacific  Basin  Monetary  and  Economic Studies Economic  Research  Department  Federal  Reserve  Bank  of  San  Francisco .  Thailand.,  Stock
Exchange. Total Return Index. Retrieved February 25 2013,
from http://www.set.or.th/en/market/tri.html
The Department of The Treasury. 2012. Recent U.S. Economic Growth In Charts . Washington, DC: Author.
Retrieved April 29, 2013,
from http://www.treasury.gov/resource-center/data- chartcenter/Documents/20120502_EconomicGrowth.pdf
The  World  Bank.  GDP,  Economic  Growth,  inflation and  money supply,  export  import,  net  foreign  assets.
(2005-2011). Retrieved March 5, 2013, from http://data.worldbank.org/ Trihadmini, Nuning. 2011, Contagion dan Spillover Effect Pasar Keuangan Global Sebagai Early Warning System . Retrieved March 30, 2013, from
http://perbanasinstitute.ac.id/jurnal/artikel/vol13_no1_juni2011_art_04.PDF
Wondabio,  L.S., 2006. Analisa Hubungan  Index  Saham Gabungan  (IHSG) Jakarta (JSX),  London (FTSE),
Tokyo (NIKKEI), dan Singapura (SSI), Simposium Nasional Akuntansi . Retrieved March 4, 2013, from http://blog.umy.ac.id/ervin/files/2012/06/K-AKPM-07.pdf
Yang, Tracy. 2002, Crisis, Contagion, and East Asian Stock Markets , Institute of Southeast Asian studies. Yoshendy,  Andy.  2012, Kajian  Dampak  Krisis  Keuangan  Subprime Terhadap  Perekonomian  Indonesia , Program Magister Manajemen dan Bisnis Institut Pertanian Bogor