## Jurnal

## Kajian Ekonomi dan Pembangunan
http://ejournal.unp.ac.id/students/index.php/epb/index

## Contagion Effect Pasar Finansial Antar Negara ASEAN
Dina Sri Wahyuni 1 , Doni Satria 2 , Yeniwati 3
1,2,3 Program Studi Ekonomi Pembangunan Fakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas Negeri Padang, Indonesia * Korespondensi: dinasriwahyuni2000@gmail.com , donisatira@fe.unp.ac.id, yeni.eko@fe.unp.ac.id.

## Abstract:
This study aims to determine whether stock price indices influence each other in the  ASEAN  region  and  whether  there  is  a  contagion  effect  between  financial markets in the ASEAN region. The data used in this research is time series data from  January  3,  2017  to  December  30,  2021  from  the  official websitesinvesting.com  and  wsj.com.  This  research  is  a  quantitative  research using the GARCH analysis model. The results of the study show that stock price indices influence each other in the ASEAN region and there is a contagion effect between financial markets in the ASEAN region Keywords : financial market, contagion effect, GARCH

## Abstrak:
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  apakah  indeks  harga  saham  saling mempengaruhi di kawasan ASEAN dan apakah terdapat contagion effect antar pasar  finansial  di  kawasan  ASEAN.  Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini adalah  data time  series dari  tanggal  3  Januari  2017  sampai  dengan  30 Desember  2021  dari  situs  resmi  investing.com  dan  wsj.com.  Penelitian kuantitatif  ini  menggunakan  model  analisis  GARCH.  Penelitian  ini menunjukkan  hasil  bahwa  indeks  harga  saham  saling  mempengaruhi  di kawasan ASEAN dan terdapat contagion effect antar pasar finansial di kawasan ASEAN.
Kata kunci : : Pasar Finansial, Contagion Effect , GARCH
Kode Klasifikasi JEL : B22, D53

## PENDAHULUAN
Globalisasi  yang  berlangsung  dari  tahun  ketahun  berdampak  besar  terhadap  stabilitas keuangan  suatu  negara  (Chan-Lau,  2008).  Bank  Indonesia  menyatakan  bahwa,  Stabilnya sistem finansial suatu negara terlaksana ketika sistem finansial beroperasi secara efektif dan efisien.  Sehingga  dapat  menahan  kerentanan  internal  dan  eksternal,  serta  dapat mengalokasikan dana atau sumber keuangan dengan baik untuk mendukung pertumbuhan dan stabilitas ekonomi (Hasnani, 2022) . Stabilitas sistem keuangan harus menjadi prioritas, mengingat ketidakstabilan sistem keuangan selalu menimbulkan biaya ekonomi, politik, dan sosial yang tinggi (Trihadmini, 2013).
Ferguson,(2003)  dan  Chant  et  al.,(2003)  menyatakan  bahwa  ketidakstabilan  finansial berdampak  terhadap  perekonomian.  Morley,(2016)  dalam  survey  literatur  yang  dilakukan menyimpulkan bahwa sektor finansial dan shock finansial berpengaruh pada perekonomian secara  keseluruhan  melalui  pengaruhnya  pada  siklus  perekonomian.  Studi  yang  dilakukan Dees et al .,(2007) menyimpulkan bahwa shock finansial memiliki dampak spillover kepada perekonomian  dan  menjalar  mempengaruhi  negara  atau  wilayah  lain  lebih  cepat dibandingkan shock makroekonomi.  Studi-studi  yang  dilakukan  Eichengreen  et  al.,(1997); Kaminsky et al.,(2003); Mendoza & Calvo,(2000) menunjukkan adanya korelasi antar pasar finansial negara terutama saat terjadi krisis. Efek menjalar dari shock finansial yang melintas batas negara dikenal dengan istilah financial-market contagion .

## Info Artikel
Diterima: 05 Februari 2024
Disetujui: 23 Februari 2024
Terbit daring: 01 Maret 2024
DOI: -
Sitasi: Sri, Dina.W, Satria,Doni & Yeniwati (2024). Contagion Effect Pasar Finansial Antar Negara ASEAN
Schinasi,(2006)  mengungkapkan  bahwa  stabilitas  sistem  keuangan  merupakan  keadaan  di mana sistem finansial secara efektif memfasilitasi alokasi sumber daya dari penabung kepada investor  dari  waktu  ke  waktu  serta  mengalokasikan  sumber  daya  ekonomi  secara keseluruhan.  Stabilitas  sistem  keuangan  merupakan  syarat  perlu  tercapainya  stabilitas makroekonomi sebuah negara.
Menurut  Otoritas  Jasa  Keuangan  (OJK),  stabilitas  sistem  keuangan  adalah  suatu  keadaan dimana  mekanisme  ekonomi  dalam  penetapan  harga,  alokasi  dana  dan  manajemen  risiko berfungsi dengan baik dan mendukung pertumbuhan ekonomi. Sistem keuangan dikatakan stabil  apabila  sistem  keuangan  tersebut  kuat  dan  tahan  terhadap  guncangan  ekonomi  dan mampu melaksanakan fungsi intermediasi, melakukan pembayaran, dan menyebarkan risiko dengan  cepat.  Sistem  keuangan  yang  stabil  dapat  mendistribusikan  sumber  keuangan  dan menyerap  guncangan  ( shock )  untuk  mencegah  gangguan  pada  sektor  riil  dan  sistem keuangan.
Ada  beberapa  faktor  yang  dapat  mempengaruhi  stabilitas  sistem  finansial  suatu  negara, namun  secara  umum  terdapat  dua  faktor  yang  mempengaruhi  stabilitas  sistem  finansial suatu  negara  yaitu  faktor  internal  dan  faktor  eksternal  (Trihadmini,  2013).Faktor  internal adalah  faktor  yang  berasal  dari  dalam  negara  itu  sendiri,  seperti  suku  bunga,  nilai  tukar, inflasi  domestik,  dan  ketergantungan  yang  tinggi  pada  bank.  Faktor  eksternal,  di  sisi  lain adalah yang disebabkan oleh guncangan di lingkungan eksternal, yaitu guncangan likuiditas global  yang  mendorong  arus  masuk  atau  keluar  modal  jangka  pendek,  ketidakseimbangan keuangan  global,  dan  guncangan  likuiditas  global  yang  mendorong  terjadinya contagion effect (Trihadmini, 2013).
Guncangan  likuiditas  global  yang  mendorong  terjadinya contagion  effect akan  berdampak kuat  pada  pasar  finansial  suatu  negara.  Pasar  finansial  memainkan  peran  penting  dalam perekonomian negara dan merupakan alternatif dari sektor keuangan di samping perbankan. Pasar finansial adalah alat yang digunakan investor, baik perusahaan maupun individu untuk mencapai tujuan utama berinvestasi, yaitu untuk mendapatkan keuntungan dari berinvestasi (Adisetiawan & Ahmadi, 2018).
Pendorong  utama  peningkatan  integrasi  pasar  finansial  sebuah  negara  kedalam  ekonomi global  adalah  peningkatan  efisiensi  pasar  finansial,  yang  memfasilitasi  aliran  modal keseluruh  dunia.  Investor  dapat  dengan  bebas  berinvestasi  dan  menjalin  hubungan  kerja sama  dengan  negara  lain  agar  arus  modal  antar  negara  dapat  mengalir  dengan  lancar. Kebebasan ini memberikan banyak kesempatan bagi investor untuk berinvestasi saham guna mendapatkan  keuntungan  dan  menghindari  risiko.  Namun,  dalam  sistem  keuangan  global yang lebih luas, hal ini mengandung risiko dari pengaruh eksternal. Integrasi keuangan, yang memudahkan  investor  untuk  berinvestasi  dan  menngelola  hubungan  perdagangan  dengan negara  lain,  akan  semakin  mempererat  hubungan  antar  negara  dan  mengarah  pada  saling ketergantungan. Pola saling ketergantungan ini akan menjadi hal yang negatif. Karena ketika satu  negara  mengalami  goncangan  ekonomi,  negara  lain  bereaksi  dengan  cepat.  Semakin terintegrasi  ekonomi  suatu  negara,  semakin  banyak  situasi  di  negara  lain  mempengaruhi perkembangan  ekonomi  negara  tersebut.  Negara-negara  maju  dengan  ekonomi  yang  kuat lebih cenderung mempengaruhi ekonomi negara-negara berkembang lainnya (Abduraimova, 2022; Pratama, 2015).
Peristiwa di satu negara saling mempengaruhi peristiwa yang terjadi di negara lain, terutama di negara-negara yang berada di kawasan yang sama, seperti ASEAN. Penelitian sebelumnya telah  menemukan  bahwa  krisis  di  satu  negara  dapat  memiliki  dampak  positif  dan  negatif pada  negara  yang  lain.  Selain  itu,  krisis  yang  diakibatkannya  memiliki  konsekuensi  jangka panjang dan pendek terhadap ekonomi negara yang terbuka dan terintegrasi satu sama lain. Krisis  yang  terjadi  memiliki  dampak  yang  menular  ( Contagion  effect ) baik  secara  ekonomi maupun finansial. Pada saat terjadi krisis keuangan, seperti fluktuasi harga saham di salah
satu  pasar  modal,  hal  ini  akan  mempengaruhi  fluktuasi return saham  di  negara  lain  yang menjadi tolak ukur kinerja saham (Adisetiawan & Ahmadi, 2018; Harjito, 2010).
Dalam  konteks  ilmu  ekonomi, contagion  effect atau  efek  menular  adalah  ketika  situasi ekonomi  suatu  negara  menular  ke  negara  lain,  akhirnya  mempengaruhi  situasi  ekonomi negara  yang  terkena  dampak,  sehingga  keadaanya  sama  dengan  negara  asal.  Efek  menular sering disebut dengan efek domino karena model yang menjadi contoh efek penularan adalah seperti permainan domino dimana jika krisis ekonomi terjadi di satu negara, maka penularan akan  terjadi  di  negara  lain  (Cecchetti  &  Schoenholtz,  2008). Contagion  effect atau  efek menular dapat terjadi ketika suatu negara memiliki ikatan dagang dan konkro ekonomi yang serupa  dengan  negara  lain  (Adisetiawan  &  Ahmadi,  2018). Contagion  effect ini  juga  dapat dikenali  untuk  memprediksi  dengan  tepat  dampaknya,  mengingat  dampaknya  terhadap perekonomian domestik sangat besar.
Menurut  Forbes  &  Rigobon,(2000)  dan  Lee,(2012), contagion  effect  theory menyatakan bahwa  tidak  ada  satu  negara  pun  dalam  suatu  kawasan  yang  dapat  menghindari  efek menular  dari  suatu  peristiwa  yang  terjadi  di  satu  negara.  World  bank  mengklasifikasikan contagion  effect kedalam  tiga  kategori  (Lee,  2012):  a)  Dalam  arti  luas:  efek  menular diidentifikasi dengan transmisi umum guncangan antar negara. Pengertian ini berlaku baik untuk  periode  stabil  maupun  krisis  dan  mengacu  negatif  tetapi  juga  pada  efek  limpahan positif ( positif spillover effect ). b) Pengertian restriktif: efek menular mencakup penyebaran shock ( propagation  of  shocks )  antara  dua  negara  atau  lebih  negara  daripada  yang sebenarnya diperhitungkan berdasarkan prinsip-prinsip fundamental sesudah mempertimbangkan  pergerakan  bersama  yang  dipicu  oleh  guncangan  bersama  ( common shocks ).  Ketika  mengadopsi  pengertian  ini,  kita  perlu  mengetahui  pengetahuan  apa  yang menjadi dasar-dasarnya. c) Pengertian yang sangat resktriktif: efek menular dapat diartikan secara  sederhana  suatu  perubahan  mekanisme  transmisi  yang  berlangsung  pada  periode krisis  serta  dapat  dilihat  sebagai  dasar  untuk  meningkatkan  korelasi  antar  pasar  secara signifikan.
Menurut  Aswad,(2021) contagion  effect dapat  disebabkan  oleh  beberapa  hal  yakni:  a) Adanya  hubungan  saling  ketergantungan  antar  perekonomian  beberapa  negara  yang disebabkan  oleh  berbagai  faktor  seperti  kesamaan  kondisi  makroekonomi,  hubungan dagang, dan perbankan. b) Adanya asimetri informasi yang menyebabkan investor bertindak secara kolektif dan mengabaikan kinerja makroekonomi negara yang bersangkutan. Hal ini dikarenakan  adanya  globalisasi  perekonomian,  investor  dapat  dengan  mudah  mengetahui informasi mengenai suatu hal, namun sayangnya informasi yang diterima tidak lengkap, dan menjadi acuan bagi investor untuk mengambil keputusan.
Selanjutnya, menurut Chittedi,(2015), penyebab terjadinya contagion effect terbagi menjadi dua kategori. Kategori pertama adalah menekankan pada spillover effect yang timbul akibat interdependensi  normal  antara  pasar  saham.  Interdependensi  atau  ketergantungan  dalam hal ini merupakan sebuah shock (guncangan), yang terjadi secara global atau lokal dan bisa ditransmisikan  lintas  negara  yang  disebabkan  oleh  hubungan  riil  dan  keuangan  negara- negara yang terlibat. Kategori kedua adalah keterlibatan dalam krisis keuangan yang semata- mata  merupakan  akibat  dari  tindakan  investor  dan  pelaku  keuangan  lainnya,  terlepas  dari kondisi  makroekonomi atau  faktor  lain  yang  mendasarinya.  Pada  kategori  kedua  ini,  dapat dikatakan bahwa contagion effect terjadi ketika adanya pergerakan indeks pasar saham yang sama, meskipun disaat itu tidak terjadi guncangan global dan interdependensi.
Menurut  Ahmad et  al .,(2013), contagion  effect pada  pasar  keuangan  menandakan  bahwa pasar saham pada suatu negara yang terkena krisis memiliki level independensi yang tinggi. hal ini pada akhirnya akan menghasilkan penyebaran shock (guncangan) yang cepat di pasar saham  dalam  rentang  waktu  yang  singkat.  Peningkatan  korelasi return saham  yang signifikan selama krisis menunjukkan bahwa fenomena contagion effect dapat didefinisikan sebagai penyebaran shock (guncangan) keuangan dari satu negara ke negara lain.

## METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  merupakan  penelitian  deskriptif  dengan  pendekatan  kuantitatif.  Pada penelitian  ini  memakai  data  sekunder  yang  didapatkan  dari  situs  resmi  investing.com  dan wsj.com.  Data  yang  digunakan  dalam  penelitian ini  data time  series dari  tanggal  3 Januari 2017  sampai  dengan  30  Desember  2021.  Variabel  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini adalah  indeks  harga  saham  dari  keenam  negara  di  ASEAN  yaitu  Indeks  Harga  Saham Gabungan  (IHSG),  Kuala  Lumpur  Stock  Exchange  (KLSE),  Strait  Times  Index  (STI),  Stock Exchange  of  Thailand  (SET),  Vietnam  Index  (VNI)  danPhilipina  Stock  Exchange  Index (PSEI).
Metode analisis data merupakan metode yang diterapkan untuk membuktikan hipotesis yang diajukan.  Model  analisis  yang  diterapkan  pada  penelitian  ini  adalah  model  ekonometika Generalized  Autoregressive  Conditional  Heteroscedasticity (GARCH).  Serta  untuk  melihat apakah terdapat contagion effect pada pasar finansial peneliti menggunakan model analisis VAR  dengan  uji Implus  Response  Function (IRF).  Sebelum  menggunakan  model  GARCH peneliti  terlebih  dahulu  menggunakan  model  analisis autoregressive  integrated  moving average (ARIMA). Model ARIMA digunakan karena merupakan salah satu teknik peramalan pada  data time  series .  Model  ini  tidak  membuat  asumsi  khusus tentang  data  historis  deret waktu,  tetapi  menggunakan  metode  literasi  untuk  menentukan  model  terbaik.  model  yang dipilih  kemudia  diperiksa  lagi  data  historis  untuk  melihat  apakah  menggambarkan  data dengan benar.
Model terbaik diperoleh ketika residual antara model prediktif dan data historis kecil, acak, dan  terdistribusi  secara  independen.  Namun,  jika  model  yang  dpilih  tidak  menjelaskan dengan  baik,  maka  proses  spesifikasi  model  harus  diulang.  Jika  model  terbaik  telah didapatkan  maka  dapat  dilanjutkan  menggunakan  model  analisis  GARCH.  Model  analisis GARCH merupakan  salah  satu  model  yang dapat  menjelaskan data  dengan  volatilitas  yang tinggi pada data time series .
Robert  Engle  (1982),  merupakan  pakar  ekonometrika  yang  pertama  kali  menganalisis masalah  heteroskedastisitas  varian  residual  pada  data time  series. Menurut  Robert  Engle, varians  residual  suatu  variabel  ini  disebabkan  karena  varians  residual  tidak  hanya merupakan  fungsi  dari  variabel  independen,  tetapi  juga  bergantung  pada  seberapa  besar residualnya di masa lalu. Contohnya pada saat meramalkan return saham, varians residual yang terjadi pada periode ini sangat berbeda dengan varians residual periode sebelumnya.
Model  yang  dikembangkan  oleh  Engle,  yang  mengasumsikan  bahwa  varians  residual  data time  series tidak  konstan,  disebut  model autoregressive  conditional  heteroscedasticity (ARCH).  Model  ARCH  Robert  Engle  kemudian  disempurnakan  oleh  tim  Bollerslev. Bollerslev (1986) menyatakan bahwa varians residual tidak hanya bergantung pada residual periode  lalu,  tetapi  juga  pada  varians  residual  periode  lalu.  Model  ini  dikenal  sebagai generalized autoregressive conditional heteroscedasticity (GARCH). Oleh karena itu model ARCH merupakan kasus dari model GARCH.
Secara umum model GARCH yakni dapat dinyatakan melalui persamaan berikut:
(1)
Dimana p menandakan  unsur  ARCH  dan q menandakan unsur  GARCH.  Seperti  model ARCH, model GARCH tidak dapat diestimasi dengan menggunakan metode ordinary  least square , melainkan dengan menggunakan metode estimasi maximum likehood .
Selanjutnya  melakukan  estimasi  terhadap  pengujian contagion  effect dapat  diuji  dengan implus responses function yang diestimasi menggunakan model VAR. IRF digunakan untuk menggambarkan  shock  yang  diterima  variabel  baik  dari  variabel  itu  sendiri  maupun  dari variabel  lain.  Dengan  melihat speed  of  response yang  diterima,  apabila speed  of  response
meningkat  dan  berlangsung  cepat  pada  periode  setelah  terkena  dampak  Covid-19,  maka contagion effect terjadi.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Hasil Estimasi Model GARCH
Pengujian  yang  dilakukan  dalam  penelitian  ini  menggunakan software  Eviews 10  dengan enam  indeks  saham  yang  ada  di  ASEAN  seperti  IHSG  (Indeks  Harga  Saham  Gabungan), KLSE  (Kuala  Lumpur  Stock  Exchange),  STI  (Strait  Times  Index),  SET  (Stock  Exchange  of Thailand), VNI (Vietnam Index) dan PSEI (Philipina Stock Exchange Index) dan jumlah data sebanyak 7.818 observasi.
Estimasi  ARCH/GARCH  dilakuka  dengan  menggunakan  ordo  model  ARIMA  sebagai dasarnya.  Estimasi  model  ARCH/GARCH  dilakukan  dengan  ordo  yang  berbeda  utuk menentukan model yang paling tepat. untuk mengestimasi model ARCH/GARCH digunakan metode maximum  likelihood .  Berdasarkan  hasil  estimasi  menggunakan  model  GARCH ,maka  diperoleh  model  terbaik  berdasarkan  koefisien  signifikan  terbanyak  dan Akaike,s Information  Criteria (AIC). AIC terkecil dipilih karena semakin kecil nilai kriteria tersebut maka model semakin baik dan layak digunakan dalam peramalan.
Pada IHSG dengan model ARIMA(0,1,1) GARCH(2,1) memperlihatkan indeks saham IHSG berpengaruh negatif signifikan tehadap nilai residual periode sebelumnya pada kelambanan satu  sebesar  0.081403.  Artinya  ketika  indeks  saham  IHSG  meningkat  sebanyak  satu kelambanan  dan  di  pengaruhi  oleh  indeks  saham  IHSG  periode  sebelumnya,  maka  nilai residual periode sebelumnya akan menurun sebesar 0.081403.
Varian  residual  indeks  saham  IHSG  berpengaruh  positif  signifikan  pada  residual  periode sebelumnya  di  kelambanan  satu  sebesar  0.112127,  berpengaruh  negatif  signifikan  pada kelambanan  dua  sebesar  0.07501,  dan  berpengaruh  positif  signifikan  pada  varian  residual periode  sebelumnya  sebesar  0.962824.  Artinya  ketika  varian  residual  meningkat  sebanyak satu  kelambanan,  maka  residual  periode  sebelumnya  akan  meningkat  sebesar  0.0112127. ketika  varian  residual  meningkat  sebanyak  dua  kelambanan,  maka  residual  periode sebelumnya  akan  menurun  sebesar  0.07501  dan  ketika  varian  residual  meningkat  satu kelambanan, maka varian residual periode sebelumnya akan meningkat sebesar 0.962824.
KLSE  dengan  model  ARIMA(2,1,2)  GARCH(1,1)  memperlihatkan  indeks  saham  KLSE berpengaruh  negatif tidak signifikan terhadap indeks saham KLSE periode sebelumnya pada kelembanan  satu  sebesar  0.178280,  berpengaruh  positif  signifikan  pada  kelambanan  dua sebesar  0.545087  dan  berpengaruh  positif  tidak  signifikan  pada  nilai  residual  periode sebelumnya  di  kelembanan  satu  sebesar  0.179721,  berpengaruh  negatif  signifikan  pada kelambanan dua sebesar 0.497537. Artinya ketika indeks saham KLSE naik satu kelambanan maka  indeks  saham  KLSE  periode  sebelumnya  turun  sebesar  0.178280  dan  nilai  residual periode sebelumnya akan naik sebesar 0.179721.
Ketika  indeks  saham  KLSE  naik  dua  kelambanan  maka  indeks  saham  KLSE  periode sebelumnya akan  naik sebesar 0.545087 dan nilai residual periode sebelumnya akan turun sebesar  0.497537.  Varian  residual  indeks  saham  KLSE  berpengaruh  positif  signifikan  pada residual periode sebelumnya dan varian residual periode sebelumnya sebesar 0.055057 dan 0.942926.  artinya  ketika  varian  residual  indeks  saham  KLSE  naik  satu  kelambanan  maka residual  periode  sebelumnya  akan  naik  sebesar  0.055057  dan  varian  residual  periode sebelumnya juga akan naik sebesar 0.942926.

## Tabel 1.Hasil Estimasi Model GARCH
Variabel Model Koefisien Prob. AIC IHSG ARIMA (0,1,1) GARCH (2,1) C 2.741134 0.0219 10.82618 MA (1) -0.081403 0.0115 10.91570 0.0000 0.112127 0.0000 -0.075018 0.0016 0.962824 0.0000 KLSE ARIMA (2,1,2) GARCH
(1,1)
C -0.156572 0.5603 7.443434
AR (1) -0.178280 0.5041 AR (2) 0.545087 0.0056 MA (1) 0.179721 0.5179 MA (2) -0.497537 0.0149 0.570115 0.0232 0.055057 0.0000 0.942926 0.0000 STI ARIMA (2,1,1) GARCH
(2,2)
C 0.159678 0.6909 9.330400
AR (1) 0.851081 0.0000 AR (2) 0.074559 0.0314 MA (1) -0.953509 0.0000 72.78088 0.0002 0.348909 0.0000 -0.167408 0.0019 0.577000 0.0001 0.165534 0.0863 SET ARIMA (2,1,1) GARCH
(1,1)
C 0.175349 0.5523
7.713040 AR (1) 0.037579 0.9917 AR (2) 0.007746 0.9583 MA(1) 0.002721 0.9994 1.170307 0.0000 0.067013 0.0000 0.930181 0.0000 VNI ARIMA (2,1,0) GARCH
(2,1)
C 0.521969 0.0164 7.358227
AR (1) 0.043702 0.1793 AR (2) 0.048987 0.0777 0.422067 0.0010 0.118916 0.0001 -0.046888 0.1126 0.933105 0.0000 PSEI ARIMA (2,1,1) GARCH (1,1) C 1.276283 0.5002
11.57292 AR (1) 0.030312 0.9081 AR (2) -0.049440 0.1727 MA(1) -0.098253 0.7119 486.8335 0.0000 0.132485 0.0000 0.801382 0.0000

## Sumber: Data Diolah, 2023
STI  dengan  model  ARIMA(2,1,1)  GARCH(2,2)  memperlihatkan  indeks  saham  STI berpengaruh  positif  signifikan  terhadap  indeks  saham  STI  periode  sebelumnya  pada
kelembanan  satu  dan  dua  sebesar  0.851081  dan  0.074559,  dan  berpengaruh  negatif signifikan  pada  nilai  residual  periode  sebelumnya  di  kelembanan  satu  sebesar  0.953509. Artinya  ketika  indeks  saham  STI  naik  pada  kelambanan  satu  dan  dua  maka  indeks  saham STI periode sebelumnya akan naik sebesar 0.851081 dan 0.074559. ketika indeks saham STI naik satu kelambanan maka nilai residual periode sebelumnya akan turun sebesar 0.953509.
Varian  residual  indeks saham  STI  berpengaruh positif signifikan  terhadap  residual  periode sebelumnya  pada  kelambanan  satu  sebesar  0.348909,  berpengaruh  negatif  signifikan  pada kelambanan  dua  sebesar  0.167408  dan  varian  residual  periode  sebelumnya  berpengaruh positif  signifikan  pada  kelambanan  satu  sebesar  0.577000,  berpengaruh  positif  tidak signifikan  pada  kelambanan  dua  sebesar  0.165534.  Artinya  ketika  varian  residual  indeks saham STI naik satu kelambanan maka residual periode sebelumnya akan meningkat sebesar 0.348909  dan  varian  residual  periode  sebelumnya  juga  akan  meningkat  sebesar  0.577000. ketika  varian  residual  indeks  saham  STI  naik  dua  kelambanan  maka  residual  periode sebelumnya akan menurun sebesar 0.167408 dan varian residual periode sebelumnya akan meningkat sebesar 0.165534.
SET  dengan  model  ARIMA(2,1,1)  GARCH(1,1)  memperlihatkan  indeks  saham  SET berpengaruh positif tidak signifikan  terhadap indeks saham SET periode sebelumnya pada kelembanan  satu  dan  dua  sebesar  0.037579  dan  0.007746  dan  berpengaruh  positif  tidak signifikan pada nilai residual periode sebelumnya pada kelembanan satu sebesar 0.002721. artinya  ketika  indeks  saham  SET  naik  satu  dan  dua  kelembanan  maka  indeks  saham  SET periode  sebelumnya  akan  meningkat  sebesar  0.037579  dan  0.007746.  dan  ketika  indek saham SET naik satu kelembanan maka nilai residual periode sebelumnya akan naik sebesar 0.002721.
Varian  residual  indeks  saham  SET berpengaruh positif  signifikan  di  kelembanan  satu  pada residual periode sebelumnya dan varians residual periode sebelumnya sebesar 0.067013 dan 0.930181.  artinya  ketika  varian  residual  indeks  saham  SET  naik  satu  kelembanan  maka residual periode sebelumnya dan varian residual periode sebelumnya juga akan naik sebesar 0.067013 dan 0930181.
VNI  dengan  model  ARIMA(2,1,0)  GARCH(2,1)  memperlihatkan  indeks  saham  VNI berpengaruh  positif  tidak  signifikan  terhadap  indeks  saham  VNI  periode  sebelumnya  pada kelembanan satu dan dua sebesar 0.043702 dan 0.048987. artinya ketika indeks saham VNI naik satu dan dua kelembanan maka indeks saham VNI periode sebelumnya akan meningkat sebesar 0.043702 dan 0.048987.
Varian residual indeks saham VNI berpengaruh positif signifikan terhadap residual periode sebelumnya  pada  kelembanan  satu  sebesar  0.118916,  berpengaruh  negatif  tidak  signifikan pada  kelembanan  2  sebesar  0.046888.  Dan  berpengaruh  positif  signifikan  pada  varian residual  periode  sebelumnya  di  kelembanan  satu  sebesar  0.933105.  artinya  ketika  varian residual indeks saham VNI meningkat satu kelembanan maka residual periode sebelumnya dan  varian  residual  periode  sebelumnya  juga  akan  meningkat  sebesar  o.118916  dan 0.933105.  ketika  varian  residual  indeks  saham  VNI  meningkat  dua  kelembanan  maka residual periode sebelumnya akan menurun sebesar 0.046888.
PSEI  dengan  model  ARIMA(2,1,1)  GARCH(1,1)  memperlihatkan  indeks  saham  PSEI berpengaruh  positif  signifikan  terhadap  indeks  saham  PSEI  periode  sebelumnya  pada kelembanan  satu  sebesar  0.030312, berpengaruh  negatif  tidak  signifikan  pada  kelembanan dua sebesar 0.049440 dan berpengaruh negatif tidak signifikan pada nilai residual periode sebelumnya  di  kelembanan  satu  sebesar 0.098253. Artinya  ketika  indeks  saham  PSEI  naik satu kelembanan maka indeks saham PSEI periode sebelumnya akan naik sebesar 0.030312, ketika  indeks  saham  PSEI  naik  sebesar  dua  kelembanan  maka  indeks  saham  PSEI  periode sebelumnya  akan  turun  sebesar  0.049440  dengan  kata  lain  indeks  saham  VNI  tidak dipengaruhi oleh indeks saham periode sebelumnya pada kelembanan satu dan dua. ketika indeks  saham  PSEI  naik  sebesar  satu  kelembanan  maka  nilai  residual  periode  sebelumnya akan turun sebesar 0.098253.
Varian residual indeks saham PSEI berpengaruh positif signifikan terhadap residual periode sebelumnya dan varian residual periode sebelumnya pada kelembanan satu sebesar 0.132485 dan  0.801382.  Artinya  ketika  varian  residual  indeks  saham  PSEI  naik  sebesar  satu kelembanan  maka  residual  periode  sebelumnya  dan  varian  residual  periode  sebelumnya akan meningkat juga sebesar 0.132485 dan 0.801382.
Berdasarkan hasil esimasi model GARCH diatas maka didapatkan hasil peramalan, adapun hasil peramalan dapat dilihat pada Lampiran 1. Pada Lampiran 1 menunjukkan pada semua model di setiap indeks saham ASEAN dapat digunakan untuk peramalan jangka panjang. Ini terlihat  dari  hasil  peramalan  yang  menunjukkan  bahwa  selisih  antara  data  asli  dengan ramalan  tidak  jauh  berbeda.  Sedangkan  pada  plot  volatilitasnya  terlihat  adanya  volatilitas yang  mengindikasikan  bahwa  potensi  risiko  indeks  saham  setiap  negara  dapat  berubah sesuai  dengan  waktu.  Volatilitas  yang  tinggi  ini  disebabkan  oleh  adanya  faktor-faktor ekonomi  seperti  krisis  ekonomi,  inflasi,  ketidakstabilan  ekonomi,  adanya  guncangan ekonomi dan lain-lain. Oleh karena itu dengan mengetahui potensi risiko yang akan terjadi setiap negara dapat mengantisipasi risiko yang akan datang.

## Pegujian Contagion Effect
Ada  beberapa  literatur  yang  meneliti  mengenai contagion  effect dengan  menggunakan beberapa metode penelitian diantaranya: Nguyen et al.,(2017), dengan menggunakan metode non parameter Chi-plots dan Kendall (K)-plots menyatakan bahwa terdapat ketergantungan dan  adanya  efek  penuluran  ( contagion  effect )  antara  pasar  saham  AS,  Vietnam  dan  China baik  sebelum  krisis  maupun  sesudah  krisis  keuangan  pada  tahun  2008.  Chittedi,(2015), dengan  metode  DCC-GARCH  menyimpulkan  bahwa contagion  effect dapat  terjadi  jika adanya  pergerakan  indeks  saham  yang  sama  walaupun  tidak  terjadi  krisis  atau  pun guncangan global. Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa contagion effect dapat terjadi baik selama masa krisis maupun tidak terjadi krisis.
Trihadmini,(2013)  menyimpulkan  dalam  penelitiannya  tentang contagion and spillover effect di pasar keuangan global sebagai erly warning system dengan mengaplikasikan cross- Market  Correlation,  Implus  Response  Function (IRF) serta Granger  Causality  Test bahwa terdapat efek menular ( contagion effect ) dari mature market ke emerging market maupun diantara  pasar  keuangan  regional.  Penelitian  Celik,(2012),  meneliti  mengenai contagion effect di pasar negara berkembang saat krisis AS dengan model DCC-GARCH menunjukkan hasil bahwa selama terjadi krisis AS terdapat bukti penularan di sebagian negara maju dan negara  berkembang,  pasar  negara  berkembang  paling  terpengaruh  oleh  efek  penularan selama krisis AS.
Berdasarkan beberapa literatur yang meneliti mengenai contagion effect , ternyata contagion selalu terjadi baik disaat krisis maupun tidak. Disaat krisis contagion menjadi menguat serta memberikan efek langsung pada pasar saham dan contagion juga dapat terjadi ketika adanya pergerakan  indeks  saham  yang  sama  walaupun  tidak  terjadi  krisis  atau  guncangan  global. Penelitian-penelitian  yang  telah  dilakukan  sebelumnya  menunjukkan  bahwa  krisis  yang terjadi  membawa  dampak  positif  atau  negatif  bagi  negara  lain.  Selain  itu  krisis  juga membawa pengaruh jangka panjang maupun jangka pendek terhadap perekonomian negara yang saling terbuka dan terintegrasi satu sama lain.
Berikut hasil uji Implus response Function (IRF) dari keenam indeks saham di ASEAN. Hasil  pengujian contagion  effect menggunakan  IRF  dapat  dilihat  pada  Lampiran  2.  Pada gambar 1.  di Lampiran  2,  memperlihatkan  respon  indeks  saham  KLSE,  STI, SET,  VNI  dan PSEI  terhadap  indeks  saham  IHSG  saat  terjadi  guncangan  ( shock ).  Ketika  indeks  saham IHSG  mengalami  guncangan  ( shock )  indeks  saham  KLSE,  STI,  SET,  VNI  juga  mengalami guncangan ( shock ). Pada awal periode sampai periode ke-15 respon indeks KLSE, STI, SET, VNI dan PSEI sangat flkutuatif (naik turun) sejak terjadinya guncangan ( shock ) pada indeks saham IHSG. Setelah masa periode ke-15 fluktuasi mulai mengecil dan stabil atau mendekati titik keseimbangan bermakna bahwa, respon indeks saham KLSE, STI, SET, VNI dan PSEI
terhadap  guncangan  yang  terjadi  tersebut  mulai  menghilang  dan    kembali  stabil.  Dapat disimpulkan  bahwa  selama  terjadi  guncangan  ( shock )  pada  indeks  saham  IHSG  adanya contagion  effect yang  menyebabkan  indeks  saham  KLSE,  STI,  SET,  VNI  dan  PSEI    juga mengalami guncangan ( shock ).
Respon  indeks  saham  IHSG,  STI,  SET,  VNI  dan  PSEI  terhadap  indeks  saham  KLSE  saat terjadi  guncangan  ( shock) yang  terlihat  di  lampiran.  indeks  saham  tersebut  sangat berfluktuatif.  Dimana  pada  awal  periode  sampai  periode  ke-15  indeks  saham    KLSE mengalami guncangan ( shock ) terhadap guncangan yang terjadi di indeks saham IHSG, STI, SET,  VNI  dan  PSEI.  Setelah  periode  ke-15  flkutuasi  mulai  mengecil  dan  kembali  stabil. Indeks saham IHSG dan VNI sangat terguncang dimana pada gambar fluktuasi yang terjadi berlangsung  sangat  tajam  yang  menandakan  kedua  indeks  saham  ini  sangat  terpengaruh dengan  adanya  guncangan  ( shock) yang  terjadi  pada  indeks  saham  KLSE.  Sementara  pada indeks STI, SET dan PSEI fluktuasi yang terjadi tidak setajam  indeks saham IHSG dan VNI ini menandakan bahwa guncangan yang terjadi pada indeks saham KLSE tidak memberikan dampak yang begitu besar terhadap indeks saham  STI, SET dan PSEI.
Respon  indeks  saham  IHSG,  KLSE,  SET,  VNI  dan  PSEI  terhadap  indeks  saham  STI  saat terjadi  guncangan  ( shock )  yang  terlihat  di  lampiran.    Ketika  indeks  saham  STI  mengalami guncangan  ( shock )  indeks  saham  IHSG,  KLSE,  SET,  VNI  dan  PSEI  juga  mengalami guncangan  ( shock )  yang  ditandai  dengan  fluktuasi  yang  tinggi  pada  indeks  harga  saham. Pada awal periode hinga periode ke-15 flkutuasi sangat tinggi dan berlangsung sangat cepat. Setelah periode ke-15 fluktuasi mulai mengecil dan kembali stabil. Dapat disimpulkan bahwa selama terjadinya guncangan ( shock ) pada indeks saham STI terdapat contagion effect yang menyebabkan  indeks  saham  IHSG,  KLSE,  SET,  VNI  dan  PSEI  juga  mengalami  guncangan ( shock) .
Respon  indeks  saham  IHSG,  KLSE,  STI,  VNI  dan  PSEI  terhadap  guncangan  ( shock )  yang terjadi  pada  indeks  saham  SET  yang  terlihat  di  lampiran.    Masing-masing  indeks  saham memberikan    respon  yang  berbeda  terhadap  guncangan    yang    terjadi.    Pada  awal  periode sampai periode ke-15 fluktuasi yang terjadi sangat  tajam dan tidak seirama. Setelah  periode ke-15 fluktuasi yang terjadi mulai mengecil dan stabil.
Respon  indeks  saham  IHSG,  KLSE,  STI,  SET  dan  PSEI  terhadap  indeks  saham  VNI  saat terjadi guncangan (shock ) yang terlihat di lampiran. Pada awal periode hingga periode ke-20 fluktuasi yang terjadi sangat tajam dan tinggi, ini menandakan bahwa saat terjadi guncangan ( shock )  pada  indeks  saham  VNI  indeks  saham  IHSG,  KLSE,  STI,  SET  dan  PSEI  juga mengalami guncangan (shock).
Respon  indeks  saham  IHSG,  KLSE,  STI,  SET  dan  VNI  terhadap  indeks  saham  PSEI  saat terjadi guncangan ( shock ) yang terlihat di lampiran.  Pada awal periode hingga periode ke-20 fluktuasi yang terjadi sangat tajam dan  tinnggi, dimana saat terjadi guncangan indeks saham lain  merespon  dengan  terjadinya  gucangan  pada  masing-masing  indeks  saham.  setelah periode ke-20 indeks saham mulai stabil yang ditandai dengan fluktuasi yang terjadi mulai mengecil,  ini  menandakan  bahwa  guncangan  yang  terjadi  tidak  memberikan  efek  yang permanen terhadap indeks saham  lain.
Dari  penjelasan  sebelumnya  dapat  di  tarik  kesimpulan  Dimana  hasil pengujian  melihatkan respon dari masing-masing indeks saham terhadap guncangan ( shock ) yang terjadi di negara lain  sangat  fluktuatif.  Dimana  saat  terjadi  guncangan  ( shock )  disuatu  negara  maka  indeks saham dari negara lain juga mengalami guncangan ( shock ) yang menyebabkan indeks saham menjadi turun-naik atau berfluktuasi, ini dapat dilihat dari fluktuasi yang sangat tinggi dan speed of response yang terjadi sangat cepat dan tajam.Namun dampak yang diberikan tidak meninggalkan  efek permanen  dilihat  dari  setelah  terkena  guncangan ( shock )  indeks saham kembali  normal  dan  mendekati  titik  keseimbangan.  Dan  setiap  guncangan  ( shock )  yang terjadi  pada  indeks  saham  di  ASEAN  memberikan  efek  langsung  terhadap  indeks  saham negara lain di ASEAN. Dimana guncangan yang terjadi menandakan adanya contagion effect antar pasar finansial di ASEAN.

## SIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  telah  diuraikan  didapatkan  kesimpulan  bahwa  model terbaik dari ARIMA dan GARCH dalam menjelaskan data indeks saham dari keenam Negara di  ASEAN  yaitu  ARIMA(0,1,1)  GARCH(2,1)  untuk  IHSG,  ARIMA(2,1,2)  GARCH(1,1)  untuk KLSE,  ARIMA(2,1,1)  GARCH(2,2)  untuk  STI,  ARIMA(2,1,1)  GARCH(1,1)  untuk  SET, ARIMA(2,1,0) GARCH(2,1) untuk VNI, ARIMA(2,1,1) GARCH(1,1) untuk PSEI. Berdasarkan hasil uji Implus Response Function (IRF) dimana speed of response yang terjadi berlangsung cepat dan sangat tajam, dimana fluktuasi terjadi pada saat terjadi guncangan (shock) di awal periode hingga periode ke 15-20. Setelah periode 15-20 fluktuasi mengecil dan kembali stabil sehingga  tidak  memberikan  dampak  yang  permanen.  Sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa setiap  guncangan  yang  terjadi  pada  indeks  saham  di  ASEAN  memberikan  efek  langsung terhadap indeks saham negara lain di ASEAN. dimana guncangan yang terjadi menandakan adanya contagion  effect antar  pasar  finansial  di  negara  ASEAN  dan  indeks  saham  antar negara di ASEAN saling mempengaruhi.

## DAFTAR RUJUKAN
Abduraimova, K. (2022). Contagion and tail risk in complex financial networks. Journal  of Banking and Finance , 143 , 106560. https://doi.org/10.1016/j.jbankfin.2022.106560 Adisetiawan,  R.,  &  Ahmadi,  A.  (2018).  Contagion  Effect  Antar  Negara  Asean-5. J-MAS (Jurnal Manajemen Dan Sains) , 3 (2), 203. https://doi.org/10.33087/jmas.v3i2.58 Ahmad,  W.,  Sehgal,  S.,  &  Bhanumurthy,  N.  R.  (2013).  Eurozone  crisis  and  BRIICKS  stock markets:  Contagion  or  market  interdependence? Economic  Modelling , 33 ,  209 – 225. https://doi.org/10.1016/j.econmod.2013.04.009
Aswad, M. (2021). Contagion effect covid 19 terhadap pasar modal syariah di Kawasan Asia Pasifik. Asy Syar’iyyah: Jurnal Ilmu Syari’ah Dan Perbankan Islam , 6 (1), 1 – 22. Cecchetti,  S.  G.,  &  Schoenholtz,  K.  L.  (2008). Money  ,  Banking  ,  and  Financial  Markets Fourth Edition . Chan-Lau,  J.  A.  (2008).  The  globalisation  of  finance  and  its  implications  for  financial stability: An overview of the issues. International Journal of Banking, Accounting and Finance , 1 (1), 3 – 29. https://doi.org/10.1504/IJBAAF.2008.020240 Chant, J., Lai, A., Illing, M., & Daniel, F. (2003). Financial stability as a policy goal. Technical Report Bank of Canada , 95 , 111. Chittedi, K. R. (2015). Financial Crisis and Contagion Effects to Indian Stock Market: ‘DCC–
GARCH’ Analysis. Global Business Review , 16 (1), 50 – 60. https://doi.org/10.1177/0972150914553507
Dees, S., Mauro, F. Di, Pesaran, M. H., & Smith, L. V. (2007). Exploring The International Linkages  Of  the  Euro  Area:  A  global  Var  Analysis . 22 (August  2012),  1 – 38. https://doi.org/10.1002/jae
Eichengreen,  B.,  Rose,  A.,  &  Wyplosz,  C.  (1997).  Contagious  Currency  Crises. Trade, Currencies, And Finance , 1 – 49. https://doi.org/10.1142/9789814749589_0010 Ferguson,  R.  W.  (2003).  Should  financial  stability  be  an  explicit  central  bank  objective. Challenges  to  Central  Banking  from  Globalized  Financial  Systems,  International Monetary Fund, Washington DC , 208 – 223. Forbes, K., & Rigobon, R. (2000). Contagion In Latin America: Definitions, Measurement, And Policy Implications . 3 .
Harjito,  D.  agus.  (2010).  Perubahan  Musiman  (  Seasonality  )  Pasar  Modal  Dan  Efek Kontagion Di Negara-Negara Asean. Jurnal Siasat Bisnis , 1 – 18. Hasnani, N. (2022). pengaruh faktor internal dan kesternal terhadap stabilitas keuangan bank umum syariah di indonesia periode 2010;1-2019;5 . Kaminsky,  G.  L.,  Reinhart,  C.  M.,  &  Vegh,  C.  A.  (2003). The  Unholy  Trinity  of  Financial Contagion . 17 (4), 51 – 74.
Khan,  A.  B.,  Siriphan,  T.,  Mookda,  R.,  Kongnun,  T.,  Rattanapong,  S.,  Omanee,  Y.,  & Thonghom, P. (2021). Impact of Global Financial Crisis 2008-09 and Global Oil Prices on  the  Economic  Growth  of  Asean  Countries:  an  Evidence  From  Driscoll-Kraay Standard  Errors  Regression. Academy  of  Accounting  and  Financial  Studies  Journal , 25 (6), 1 – 11. Lee,  H.-Y.  (2012). Contagion  in  International  Stock  Markets  during  the  Sub  Prime Mortgage Crisis . 2 (1), 41 – 53.
Mendoza, E. G., & Calvo, G. A. (2000). Rational contagion and the globalization of securities markets. Journal of International Economics , 51 (99), 79 – 113. Morley, J. (2016). Macro-Finance Linkages. Journal of Economic Surveys , 30 (4), 698 – 711. https://doi.org/10.1111/joes.12108
Pratama,  Y.  I.  P.  (2015).  Analisis  Kointegrasi  dan  Potensi  Contagion  Effect  Antara  Pasar Saham  Negara  Kawasan  Eropa  dan  Indonesia. Jurnal  Ilmiah  Mahasiswa  Fakultas Ekonomi Dan Bisnis Universitas Brawijaya , 4 (2), 1 – 16. Schinasi, G. J. (2006). Safeguarding Financial Stability Theory and Practice . Trihadmini,  N.  (2013).  Contagion  dan  spillover  effect  pasar  keuangan  global  sebagai  early warning system. Finance and Banking Journal , 13 (1), 47 – 61.

## LAMPIRAN
Grafik perbandingan peramalan indeks saham dan plot volatilitas pada pasar finansial.
3,000 4,000 5,000 6,000 7,000 I II III IV I II III IV I II III IV I II III IV I II III IV 2017 2018 2019 2020 2021 IHSGF ± 2 S.E. 0 40,000 80,000 120,000 160,000 I II III IV I II III IV I II III IV I II III IV I II III IV 2017 2018 2019 2020 2021 Forecast of Variance 1,000 1,200 1,400 1,600 1,800 2,000 I II III IV I II III IV I II III IV I II III IV I II III IV 2017 2018 2019 2020 2021 KLSEF ± 2 S.E. 0 200 400 600 800 1,000 1,200 I II III IV I II III IV I II III IV I II III IV I II III IV 2017 2018 2019 2020 2021 Forecast of Variance
2,000 2,400 2,800 3,200 3,600 4,000 I II III IV I II III IV I II III IV I II III IV I II III IV 2017 2018 2019 2020 2021 STIF ± 2 S.E. 0 10,000 20,000 30,000 40,000 50,000 60,000 I II III IV I II III IV I II III IV I II III IV I II III IV 2017 2018 2019 2020 2021 Forecast of Variance 800 1,000 1,200 1,400 1,600 1,800 2,000 I II III IV I II III IV I II III IV I II III IV I II III IV 2017 2018 2019 2020 2021 SETF ± 2 S.E. 0 400 800 1,200 1,600 2,000 2,400 2,800 3,200 I II III IV I II III IV I II III IV I II III IV I II III IV 2017 2018 2019 2020 2021 Forecast of Variance 600 800 1,000 1,200 1,400 1,600 I II III IV I II III IV I II III IV I II III IV I II III IV 2017 2018 2019 2020 2021 VNIF ± 2 S.E. 0 200 400 600 800 1,000 1,200 I II III IV I II III IV I II III IV I II III IV I II III IV 2017 2018 2019 2020 2021 Forecast of Variance 3,000 4,000 5,000 6,000 7,000 8,000 9,000 10,000 I II III IV I II III IV I II III IV I II III IV I II III IV 2017 2018 2019
2020 2021 PSEIF ± 2 S.E. 0 20,000 40,000 60,000 80,000 100,000 120,000 I II III IV I II III IV I II III IV I II III IV I II III IV 2017 2018 2019
2020 2021
Forecast of Variance