## KOINTEGRASI DAN KAUSALITAS INDEKS HARGA SAHAM GABUNGAN DAN DOW JONES INDUSTRIAL INDEX
Paulus Sulluk Kananlua Program Studi Manajemen, Fakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas Bengkulu Paulus_Kananlua@yahoo.com

## ABSTRAK
Paulus  Sulluk  Kananlua; Penelitian  ini  untuk  menganalisis  dampak  dari  krisis  keuangan  global  yang terjadi di Amerika dan surrogated oleh Indeks Dow Jones Industrial (DJI) terhadap Bursa Efek Indonesia, diwakili  oleh  indeks  komposit  (IHSG).  Penelitian  ini  dilakukan  dengan  menggunakan  data  time  series mulai  dari  Januari  2007  sampai  Juli  2014.  Data  yang  digunakan  terdiri  dari  observasi  60  bulan.  Dalam rangka  untuk  memeriksa  data  time  series,  Vector  Autoregressive  Model  (VAR)  yang  digunakan.  Kami menjalankan alat statistik untuk memperkirakan respon yang disebabkan oleh guncangan dari variabel penelitian.  Sebelum  mengestimasi  model  Vector  Autoregression  (VAR),  data  yang  digunakan  harus mengikuti  tes  unit  root,  uji  kointegrasi,  uji  kausalitas  granger,  dan  kemudian  runned  dengan menggunakan  model  VAR.  Hasil  kami  menunjukkan  bahwa  data  tidak  stasioner  pada  level,  tetapi stasioner pada perbedaan pertama. Output estimasi ditafsirkan dihasilkan dari fungsi respon impuls dan variance decomposition menunjukkan bahwa respon DJI ini jauh lebih besar disebabkan oleh guncangan dari  DJI  sendiri  dengan  jumlah  rata-rata  berdiri  di  atas  99,36%.  Selanjutnya,  proporsi  IHSG  rata-rata adalah 0,64%. Sementara itu respon dari IHSG yang dipicu oleh DJI adalah 53,10% rata-rata. nilai tetap sebagai 46,90% disebabkan oleh shock dari IHSG.

## ABSTRACT
Paulus Sulluk Kananlua; This research is obviously intended to analyze the impact of global financial crisis which happened in America and surrogated by the Dow Jones Industrial Index (DJI) towards the Indonesian Stock Exchange, represented by the composite index (IHSG). The study is conducted by using time series data ranging from January 2007 to July 2014. Data used consists of 60 months observation. In order to examine the time series data, Vector Autoregressive Model (VAR) is employed. We run the statistical tool to estimate the respon caused by the shock of research variable. Before estimating the model of Vector Autoregression (VAR), the data used must following the unit root test, cointegration test, granger causality test, and then runned by using VAR model. Our result reveals that the data is not stationer at level, but stationer at first difference.  The  interpreted  estimation  output  resulting  from  impulse  response  function  and  variance decomposition  show  that  DJI’s  respons  is  much  bigger  caused  by  the  shock  from  DJI  itself  with  average number  stand  on  99.36%.  Further,  the  proportion  of  IHSG  on  average  is  0.64%.  Meanwhile  the  respon  of IHSG sparked by the DJI is 53.10% on average. The remained value as 46.90% is caused by the shock from IHSG.
Key Words: DJI, IHSG, VAR, Unit Root Test, Cointegration Test, Granger Test, Impulse Response,

## Variance Decomposition

## PENDAHULUAN
Krisis  ekonomi  yang  melanda  perekonomian  global  pada  tahun  2007  menyebabkan  sebagian besar pertumbuhan ekonomi negara-negara maju maupun negara berkembang menurun secara drastis. Dampak  krisis  tersebut  menjadi  salah  satu  faktor  yang  notabene  mempengaruhi  perekonomian  dunia secara langsung. Merambahnya dampak krisis global ini ditandai dengan semakin banyaknya penurunan nilai  indeks  harga  saham  disetiap  pasar  modal.  Penurunan  ini  dapat  terjadi  karena  sebagian  besar aktivitas perekonomian antar negara saling terintegrasi satu sama lain.
Krisis keuangan Global yang berawal di Amerika kian merambat ke Eropa hingga ke Asia. Hal ini berdampak tidak hanya pada aktivitas perdagangan pasar saham di Eropa dan Amerika, tetapi juga pada pasar saham di benua lainnya yang terintegrasi langsung dengan pasar modal Amerika (Kaniawati, 2009). Indonesia  yang  terletak  di  Benua  Asia  juga  turut  merasakan  dampak  yang  dihasilkan  oleh  krisis perekonomian  tersebut.  Tetapi  dampak  yang  dirasakan  tidak  separah  yang  dialami  oleh  negara-negara maju dan berkembang lainnya, di mana Pasar modal Indonesia masih mampu bertahan hingga menjadi pasar modal yang memiliki nilai penutupan nomor 2 terbaik di Asia Pasifik setelah Philipina. Selain itu,
pasar modal Indonesia juga menjadi pasar modal terbaik nomor 8 di Dunia pada akhir tahun 2011 (Media Indonesia, 30 Desember 2011).
Berbanding  terbalik  dengan  pasar  modal  Amerika,  di  mana  terjadi  koreksi  cukup  tajam  yang ditunjukkan oleh Dow Jones Index (DJI). Pada tahun 2007, nilai pasar DJI  merosot tajam dari 13.264 ke titik  terendahnya  pada  level  7.608  di  bulan  maret  tahun  2009.  Hal  ini  menandakan  bahwa  krisis  yang terjadi di Amerika sangat berdampak pada aktivitas perekonomiannya. Namun demikian, Amerika tidak hanya  terintegrasi  dengan  pasar  modal  di  Eropa  saja,  tetapi  juga  terintegrasi  dengan  pasar  modal  di negara berkembang lainnya seperti Indonesia.
Dampak buruk dari krisis perekonomian Global yang merambah Amerika, Indonesia, dan negara- negara  lainnya  dapat  dilihat  dari  kecenderungan  merosotnya  investasi  yang  terjadi  di  pasar  modal Indonesia.  Husnan  (1994)  mengungkapkan  bahwa  ada  beberapa  kecenderungan  yang  dapat  diamati, yaitu kegiatan utama di pasar sekunder masih didominasi oleh perdagangan saham. Kedua, bursa masih menjadi  alternatif  pendanaan  bagi  perusahaan  besar.  Ketiga,  peran  pemodal  asing  masih  sangat  besar. Selain itu, dua faktor yang menyebabkan pasar modal membuka diri bagi pemodal asing adalah dana yang dimiliki dan pengalaman analisis yang dimiliki oleh investor-investor tersebut.
Begitu terbukanya pasar modal Indonesia terhadap para pemodal asing berakibat pada besarnya pengaruh bursa-bursa di luar negeri terhadap Bursa Efek Indonesia. Roll, (1994) dalam Husnan (1994) menunjukkan bahwa terjadi kecenderungan pasar modal Indonesia makin terintegrasikan dengan pasar modal lain di Dunia. Hal ini menyebabkan apabila terjadi shock atau gangguan keuangan dipasar modal yang terintegrasi dengan pasar modal Indonesia, mengakibatkan pasar modal Indonesia juga mengalami hal  serupa  sebagai  dampak  dari  terbukanya  pasar  modal  Indonesia  terhadap  bursa-bursa  saham  di negara-negara  lain.  Hal  inilah  yang  terjadi  di  antara  pasar  modal  Amerika  (AMEX)  dan  pasar  modal Indonesia (BEI), di mana terdapat integrasi yang menyebabkan pergerakan nilai indeks di kedua Negara ini cenderung menunjukkan tren pergerakan yang hampir sama.
Gambar 1.  Perkembangan Pergerakan Nilai Indeks DJI dan IHSG Selama Periode Waktu 1 Januari 2007 – Juli 2014
0 4, 000 8, 000 12, 000 16, 000 20, 000 1/1 2/07 5/0 1/07 9/0 4/07 1/0 2/08 5/0 1/08 9/0 2/08 1/0 2/09 4/0 1/09 8/0 3/09 12/ 01/ 09 4/0 1/10 8/0 2/10 12/ 01/ 10 4/0 1/11 8/0 1/11 12/ 01/ 11 4/0 2/12 8/0 1/12 12/ 03/ 12 4/0 1/13 8/0 1/13 12/ 02/ 13 4/0 1/14 8/0 1/14 DJI IHS G
Gambar 1.1 menunjukkan pergerakan Bursa Efek Amerika (AMEX) yang diproksi oleh Dow Jones Index (DJI)  mengalami  penurunan  sebagai  akibat  krisis  keuangan  Global  yang  dipicu  oleh  kegagalan Amerika dalam mengelola kredit perumahannya ( Subprime mortagages ) . Krisis keuangan yang terjadi di Amerika turut berdampak langsung pada kinerja perdagangan di Bursa Efek Indonesia (IDX). Selain itu, menurunnya kinerja Bursa Efek Amerika juga juga berbanding lurus dengan menurunnya kinerja Bursa Efek  Indonesia  di  periode  pengamatan  yang  sama.  Hal  ini  dibuktikan  dengan  turut  turunnya  aktivitas perdagangan di BEI  yang diproksi oleh Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG). Selanjutnya pada saat DJI mengalami penurunan nilai indeks dipertengahan tahun 2008, hal yang sama juga terjadi pada IHSG, di mana IHSG merespon shock yang terjadi pada DJI sebagai sebuah akibat dari terintegrasinya pasar modal Indonesia dengan pasar modal Amerika.
Telah  banyak  penelitian  yang  meneliti  pengaruh  pergerakan  nilai  bursa  asing  terhadap  bursa efek  Indonesia,  tetapi  masih  sedikit  penelitian  yang  meneliti  dampak  runtutan  krisis  ekonomi  yang diproksi  oleh  sebuah  indeks  bursa  terhadap  indeks  bursa  negara  lain  yang  saling  terintegrasi. Sebelumnya Husnan (1994) meneliti bahwa semakin terintegrasi dan terbukanya pasar modal Indonesia terhadap  pasar  modal  asing,  menyebabkan  semakin  rentannya  pasar  modal  Indonesia  terhadap kemungkinan  risiko  yang  terjadi  pada  pasar  modal  yang  terintegrasikan  tersebut.  Selain  itu  Husnan (1994) juga menyatakan bahwa semakin besar proporsi investasi asing di Bursa Efek Indonesia, semakin besar  peluang  asing  untuk  mendominasi  jumlah  saham  yang  diperdagangkan.  Lebih  jauh,  Mauliano (2009) meneliti korelasi antara berbagai macam bursa yang saling terintegrasi seperti DJI, NYSE, FTSE, STI,  N225,  HSI,  KOSPI,  KS11  dan  KLSE.  Hasil  penelitianya  menunjukkan  bahwa  selama  periode
pengamatan  pada  tahun  2004  sampai  2009,  ditemukan  korelasi  yang  kuat  antara  indeks  bursa  yang saling terintegrasi tersebut. Hal yang lebih mengejutkan menunjukkan bahwa indeks bursa asing ternyata lebih mendominasi Indeks Harga Saham Gabungan di Indonesia. Besarnya dominasi asing terhadap Bursa Efek Indonesia tentu saja berdampak pada pergerakan indeks dalam negeri, sehingga munculnya krisis ekonomi menjadi topik menarik untuk dikaji secara komprehensif. Demikian, fokus utama penelitian ini adalah  untuk  menjawab,  (1)  apakah (shock) krisis  keuangan  global  yang  menerpa  Bursa  Efek  Amerika (AMEX) yang diproksi dengan Dow Jones Index (DJI) berpengaruh terhadap Bursa Efek Indonesia (IDX) yang  diproksi  dengan  Indeks  Harga  Saham  Gabungan  (IHSG)?  (2)  apakah  hubungan  kausalitas  antara Bursa  Efek  Amerika  (AMEX)  yang  diproksi  oleh Dow  Jones  Index (DJI)  dan  Bursa  Efek  Indonesia  (IDX) yang diproksi oleh Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG) bersifat dua arah?

## LANDASAN TEORI

## Integrasi Antara Pasar Modal
Pandangan ekonomi mainstream menyebutkan bahwa arus dana yang keluar masuk dari suatu negara  yang  berinteraksi  dengan  negara  lainnya,  akan  membawa  manfaat  terhadap  negara  tersebut. Manfaat  pertama  yang  dihasilkan  dapat  berupa  portofolio  investasi  yang  dapat  menyediakan non-debt creating investasi  bagi  negara  berkembang  yang  sedang  mengalami  kelangkaan  modal.  Dengan  adanya arus  modal  asing,  dapat  menambah  tabungan  domestik  untuk  meningkatkan  investasi.  Di  samping menyediakan  mata  uang  asing  kepada  Negara  yang  sedang  berkembang,  arus  modal  asing  juga mengurangi tekanan gap kurs mata uang bagi negara-negara tersebut yang selanjutnya dapat membuat aktivitas  impor  lebih  mudah.Kedua,  kenaikan  arus  modal  asing  ke  pasar  modal  suatu  Negara  dapat meningkatkan alokasi modal menjadi lebih efisien bagi negara tersebut.  Arus modal seperti penanaman modal langsung dapat merangsang negara-negara lain yang kelebihan modal agar mengalirkan dananya kepada negara yang kekurangan modal, dimana return yang ditawarkan negara tersebut pada umumnya lebih menarik (BAPEPAM, 2008).
Arus  modal  asing  yang  terjadi  sebagai  akibat  integrasi  pasar  modal  juga  dapat  mendorong stimulasi  perkembangan  pasar  modal  domestik  suatu  negara.  Perkembangan  pasar  modal  domestik tersebut  terjadi  melalui  kompetisi  di  antara  pemodal  institusi.  Kompetisi  ini  menciptakan  teknologi keuangan yang semakin canggih  dan  memerlukan investasi dalam bidang informasi serta aktivitas jasa keuangan. Kompetisi ini pada akhirnya membawa efisiensi alokasi capital dan risk sharing . Peningkatan efisiensi  tersebut  terjadi  karena  adanya  internasionalisasi  yang  membuat  pasar  menjadi  lebih  likuid, selanjutnya cost  of  foreign  capital semakin  murah  karena  portfolio  asing  dapat  didiversifikasi  diantara negara-negara yang saling terintegrasi.
Pasar  modal  yang  sudah  maju  menerima  dampak  arus  modal  asing  dari  sisi demand .  Di  pasar modal  tersebut  akan  tersedia  sekumpulan  aset  dengan  berbagai  risiko, return dan  likuiditas.  Hal  ini meningkatkan  pilihan  aset  dan  mendorong  pasar  modal  menjadi  lebih vibrant, karena  menyediakan likuiditas yang tinggi bagi penabung atau pemodal untuk selanjutnya meningkatkan tabungan.

## PENELITIAN SEBELUMNYA
Husnan (1994) meneliti bahwa pasar modal yang terbuka terhadap pasar modal asing cenderung rentan  terhadap  fluktuasi  pasar  partnernya.  Hal  ini  mengakibatkan  adanya  hubungan  interdependesi antara  dua  pasar  yang  saling  terintegrasi  tersebut.  Dependensi  ini  muncul  sebagai  akibat  keterbukaan pasar yang memungkinkan salah satu pihak untuk meakukan dominasi terhadap pasar modal partnernya. Dengan  dasar  yang  sama,  Mauliano  (2009)  meneliti  keterkaitan  antara  beberapa  bursa  asing  terhadap kinerja  Bursa  Efek  Indonesia.  Hasil  penelitiannya  mengungkapkan  bahwa  sebagian  besar  Indeks  Bursa asing  yang  masuk  ke  dalam  penelitiannya  mendominasi  Indeks  Harga  Saham  Gabungan  di  Bursa  Efek Indonesia.
Lebih lanjut Parthapratim (2006) menguji pengaruh investasi portofolio asing pada ekonomi dan industri di India. Investasi portofolio asing pada dasarnya berinteraksi dengan ekonomi rill melalui pasar saham. Temuan dari penelitian ini menunjukkan bahwa manfaat yang dirasakan oleh investasi portofolio asing  belum  tercapai  di  India.  Investasi  portofolio  secara  keseluruhan  berkonsentrasi  pada  pasar sekunder, namun mekanisme transmisi oleh aktivitas pasar sekunder di pasar saham untuk mendorong ekonomi riil belum terlihat di India.
Penelitian  terbaru  mengenai  kointegrasi  dua  pasar  modal  yang  saling  berhubungan  pernah  dikaji  oleh Nurazi,  Zulkarnain  dan  Kananlua,  (2013).  Hasil  penelitiannya  mengungkapkan  bahwa  terdapat ketergantungan yang tinggi dari pasar modal Indonesia terhadap pasar modal Cina yang diproksi dengan Shanghai Composite  Index (SHCOMP). Keterbukaan yang tinggi dan kerjasama di bidang ekonomi antara kedua negara ini membuat kinerja kedua Negara saling mempengaruhi satu sama lain. Namun demikian, berdasarkan  hasil  yang  diperoleh,  pengaruh  yang  duji  dengan  menggunakan  uji  Granger  test
menunjukkan  dominasi  Bursa  Efek  Cina  lebih  besar  terhadap  Bursa  Efek  Indonesia.  Hal  ini  semakin memperjelas  bahwa  pada  saat  Bursa  Efek  Cina  mengalami shock berupa  krisis  atau  penurunan  kinerja ekonomi, turut berdampak pada terkoreksinya nilai IHSG.

## METODOLOGI
Penelitian  ini  merupakan  jenis  penelitian  deskriptif  kuantitatif.  Data  dan  informasi  yang diperoleh  didentifikasi  dan  dideskripsikan  dengan  menggunakan  bantuan  alat  analisis  statistik.  Lebih lanjut, penelitian ini menekankan pada penggunaan data sekunder, yaitu dengan melakukan identifikasi dan menguraikan fenomena yang terjadi berdasarkan informasi yang diperoleh dari data penelitian.

## Sampel
Penelitian  ini  menguji  hubungan  sebab  akibat,  dan  kointegrasi  antara  Bursa  Efek  Amerika (AMEX) dan Bursa Efek Indonesia (BEI). Untuk lebih memperjelas obyek penelitian, maka populasi yang digunakan dalam penelitian ini adalah Bursa Efek Amerika dan Bursa Efek Indonesia. Sedangkan sampel yang digunakan dalam penelitian ini terdiri dua harga atau nilai indeks saham gabungan di kedua Negara Amerika dan Indonesia, yaitu data perdagangan Dow Jones Index (DJI) dan indeks harga saham gabungan (IHSG) yang diambil dalam bentuk times series bulanan selama kurun waktu dari 1 Januari 2007 sampai dengan 31 Juli 2014.

## Definisi Operasional Variabel
Penelitian  ini  menggunakan  data  sekunder  berupa  data time  series ,  yaitu  data  yang  diperoleh secara tidak langsung dari pihak lain atau  media perantara berupa bukti, catatan, atau laporan historis yang telah tersusun dalam arsip yang telah dipublikasikan atau tidak dipublikasikan (Cooper & Schindler 2011).  Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  terdiri  dari  91  data  observasi  yang  dihimpun  secara bulanan, dari bulan Januari 2007 sampai bulan Desember 2014. Sebagai langkah untuk memperjelaskan proses pengukuran terhadap variabel yang digunakan, maka dilakukan operasionalisasi variabel sebagai berikut:
1. Hubungan kointegrasi dan hubungan kausalitas: adalah hubungan sebab akibat yang diukur dengan menggunakan  derajat  waktu  jangka  panjang.  Dalam  penelitian  ini,  rentang  waktu  yang  digunakan adalah selama 91 bulan.
2. Hubungan kausalitas dinamis: merupakan hubungan antara dua bursa efek yaitu Bursa Efek Amerika dan Bursa Efek Indonesia yang dimodelkan dengan pemodelan Vector autoregressive.
3. Dow Jones Index (DJI) merupakan indeks saham gabungan di Bursa Efek Amerika.
4. Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG) merupakan indeks saham gabungan di Bursa Efek Indonesia.

## Metode Analisis
Dalam  hubungan  antar  variabel  ekonomi  sering  ditemui  adanya  kelambanan,  karena menyangkut  perilaku  manusia  (Widarjono,  2009).  Hal  ini  tentunya  juga  dapat  terjadi  dalam  hubungan antara variabel makro terhadap fluktuasi harga saham. Jika ada perubahan variabel makro, belum tentu dengan  serta  merta  akan  mengubah return saham  (Lestari,  2005).  Kadang-kadang  untuk  melihat pengaruhnya  diperlukan  waktu  penyesuaian  atau  kelambanan.  Secara  teori  timbulnya  kelambanan semacam ini disebabkan oleh tiga faktor, yaitu faktor psikologis, faktor kelembagaan, dan faktor teknologi (Gujarati,  1998).  Adanya  kelambanan  ini  akan  mengakibatkan  regresi  linier  saja  sering  tidak  bias menjawab apa yang dikehendaki teori.
Sebagai langkah untuk mengatasi adanya faktor kelambanan, maka model yang digunakan dalam penelitian ini adalah model Vector Auto Regressive (VAR). Sedangkan untuk mengetahui dampak respon masing-masing  variabel  sebagai  akibat  suatu  goncangan (shock) ,  digunakan  analisis impulse  response (impulse response analysis) dan dekomposisi varian (variance decomposition). Selanjutnya, basis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data nilai Dow Jones Index (DJI) dan Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG) yang diperoleh secara bulanan. Observasi terhadap data tersebut dimulai dari bulan Januari 2007 sampai bulan Juli 2014.
Uji Akar-Akar Unit (Unit Root Test) Estimasi model ekonometrik time series akan menghasilkan kesimpulan yang tidak berarti ketika data yang digunakan mengandung akar unit (tidak stasioner ). Keadaan data yang tidak stasioner ini dapat menghasilkan kondisi Regresi lancung ( spurious regression) pada hasil estimasi regresi. Hal ini ditandai dengan tingginya koefisien determinasi R 2 dan nilai t stasistik yang tidak signifikan. Adanya hasil regresi lancung (spurious  regression) akan  mengarahkan  pada  hasil  penafsiran  yang  menyesatkan  (Insukindro,
1998). Lebih jauh, data time series dikatakan stasioner jika rata-rata varian dan kovarian pada setiap lag adalah tetap atau sama pada setiap waktu (Widarjono, 2009).
Uji  stasioneritas  dapat  dilakukan  dengan  beberapa  metode.  Salah  satu  metode  yang  dapat digunakan  adalah  dengan  menggunakan correlogram dengan  melihat  koefisien  ACF  dan  PACF (Widarjono,  2009).  Selain  itu  Gujarati  (1995)  juga  menyatakan  bahwa  selain  uji  ACF  dan  PACF,  uji  DF (Dickey  Fuler) dan  ADF (Augmented  Dickey  fuller) dapat  dijadikan  prosedur  standar  untuk  menguji hipotesis nol (H0) adanya akar unit (seri tidak stasioner ) terhadap hipotesis alternatif (H1) sebuah seri stasioner . Jika Y t adalah seri dengan panjang lag p, maka: ∆ Y t = α 0 + γY t- 1 + β i Y t-i +1 ε t Di mana: ∆ Y t : Bentuk dari first difference α 0 I : Intercept Y : Variabel yang diuji stasioneritasnya
P
: Panjang lag yang digunakan dalam model ε : Error term
Penentuan Lag Optimal Salah  satu  permasalahan  yang  muncul  pada  saat  melakukan  uji stasioneritas dalam  analisis Vector  Autoregressive (VAR)  adalah  penentuan lag yang  optimal.  Jika lag yang  digunakan  dalam  uji stasioneritas  terlalu  sedikit,  maka  residual  dari  regresi  tidak  akan  menampilkan  proses white  noise sehingga model tidak dapat mengestimasi actual error secara tepat. Hal yang terjadi sebagai akibat terlalu sedikitnya lag dalam mengestimasi adalah γ dan standar error tidak diestimasi dengan baik. Namun jika memasukan  terlalu  banyak lag maka  dapat  mengurangi  kemampuan  untuk  menolak  H 0 .  Hal  ini  terjadi karena  dengan  bertambahnya  parameter  yang  berlebihan  akan  mengurangi degree  of  freedom (Harris, 1995).
Untuk menentukan lag optimal, maka dalam penelitian ini digunakan beberapa kriteria informasi yang  terdiri  dari Akaike  Information  Criterion (AIC), Schwart  information  Criterion (SIC)  dan Hannan- Quinn (HQ)  yang  paling  kecil  di  antara  berbagai lag yang  diajukan.  Selanjutnya,  penelitian  ini menggunakan  91  bulan  observasi  dengan  periode  pengamatan  dari  Januari  2007  sampai  Juli  2014. Dengan begitu, jumlah lag yang akan diujikan adalah sebanyak 6 Lag.
Uji Kausalitas Granger Metode  yang  digunakan  untuk  menganalisis  hubungan  kausalitas  antar  variabel  yang  diamati adalah  dengan  melakukan  uji  kausalitas Granger .  Uji  kausalitas Granger ditujukan  untuk  melihat  arah hubungan antar variabel DJI dan IHSG. Widarjono (2009) menyatakan bahwa  adanya kointegrasi antara dua  variabel  mengindikasikan  bahwa  ada  hubungan  atau  keseimbangan  jangka  panjang  antara  kedua variabel tersebut. Dalam jangka pendek, bisa saja ada ketidakseimbangan (disequilibrium). Hal ini berarti apa  yang  diinginkan  pelaku  ekonomi (desired) belum  tentu  sama  dengan  apa  yang  terjadi  sebenarnya. Dengan  adanya  perbedaan  maka  diperlukan  penyesuaian (adjustment). Model  yang  memasukan penyesuaian untuk melakukan koreksi bagi ketidakseimbangan disebut sebagai model koreksi kesalahan (error correction model).
Apabila kedua variabel yang diujikan pada penelitian ini tidak stasioner pada tingkat level, maka keduanya diindikasikan mengandung kointegrasi. Hal ini berarti ada hubungan atau kesimbangan jangka panjang  antara  kedua  variabel  tersebut.  Model  ECM Engle-Granger dalam  penelitian  ini  ditulis  sebagai berikut:
∆ Y = β 0 + β 1 ∆ X t + β 2 EC t + ε t Di mana: ∆ Y : IHSG X : DJI EC t : (Y t-1 – β 0 – β 1 X t-1 )

## Uji Kointegrasi
Widarjono  (2009)  dalam  bukunya  menjelaskan  bahwa  metode Johansen menjadi  salah  satu pendekatan yang dapat digunakan dalam uji kointegrasi. Uji kointegrasi dengan metode Johansen dapat dianalisis melalui model Autoregressive dengan ordo P yang ditunjukkan oleh persamaan berikut;
y t = A 1 y t -1 +.........+ A p y t - p I + Bπ t + ε t Di mana: y t : Vektor-k pada variabel-variabel yang tidak stasioner
π t : Vektor-d pada variabel deterministik ε t : Vektor inovasi Selanjutnya persamaan tersebut dapat ditulis ulang menjadi:
∆ Y t = П y t- 1 + β i i ∆ Y t-i + B π t + ε t Di mana:
П = i – I, i -
j
Representasi teori Granger menyebutkan bahwa koefisien matriks П memiliki τ < k reduce rank yang  mempunyai  k  x    τ matriks  α dan β dengan rank ,  seperti  П  = αβ dan β’y t yang  merupakan  I  (0).  Τ merupakan bilangan kointegrasi (rank) , sedangkan tiap kolom β menunjukan vector kointegrasi. α lebih dikenal  dengan  parameter  penyesuaian  pada  VECM.  Selanjutnya  metode  Johansen  digunakan  untuk mengestimasi matriks П dari unrestricted VAR dan untuk melakukan pengujian apakah hasil reduced rank П dapat diterima atau tidak.
Selanjutnya dalam pengujian reduce rank tersebut, Johansen menggunakan dua tes statistik yang berbeda  yaitu trace  test (λ trace )  dan maximum  eigenvalue test  (λ max ). Trace  test menguji  H0  pada persamaan  kointegrasi  τ  sebagai  kointegrasi  alternatif  dari  persamaan  kointegrasi-k  dimana  k merupakan bilangan variabel endogen untuk τ = 0,1,.....,k-1.

## Estimasi VAR
Metode Vector  Auutoregression adalah  Model  persamaan  regresi  yang  mengunakan  data time series . Model ini pertama kali dikembangkan oleh  Christopher Sims pada tahun 1980. Kerangka analisis yang praktis dalam model ini akan memberikan informasi yang sistematis dan mampu menaksir dengan baik informasi dalam persamaan yang dibentuk dari data time series. Selain itu, perangkat estimasi dalam model  VAR  mudah  digunakan  dan  diinterpretasikan.  Perangkat  estimasi  yang  digunakan  dalam  model VAR ini adalah fungsi impulse dan variance decomposition. Persoalan yang muncul dalam di dalam data time series adalah berkaitan dengan stasioneritas data dan kointegrasi antar variabel di dalamnya. Model VAR menganggap bahwa semua variabel ekonomi adalah saling tergantung satu sama lain. Lebih  jauh  Gujarati  (1995)  mengungkapkan  beberapa  keuntungan  dengan  menggunakan  VAR,  di antaranya adalah:
1. VAR mampu melihat lebih  banyak variabel dalam menganalisis fenomena ekonomi jangka pendek dan jangka panjang.
2. VAR mampu mengkaji konsistensi model empirik dengan teori ekonometrika.
3. VAR  mampu  mencari  pemecahan  terhadap  persoalan  variabel  runtun  waktu  yang  tidak stasioner dan regresi lancung atau korelasi lancung dalam analisis ekonometrika.
Karena  dalam  penelitian  ini  variabel  yang  diamati  terdiri  dari  dua  variabel,  maka  spesifikasi model  penelitiannya  dinamakan bivariate  vector  autoregression, di  mana  hubungan  interdependensi antara DJI dan IHSG dispesifikasikan dalam sistem persamaan yang terdiri atas dua persamaan sebagai berikut:
IHSG t = α 1 + i DJI t-1 + i IHSG t-i + ε 1t DJI t = α 2 + i DJI t-1 + i IHSG t-i + ε 2t Di mana: DJI : Down Jones Index IHSG
: Indeks Harga Saham Gabungan
ε 1t dan ε 2t adalah proses white noise (independen terhadap perilaku historis DJI dan IHSG . Pada persamaan  (1),  pola  pergerakan  harga  saham  IHSG  dipengaruhi  oleh  variabel  pergerakan  harga  IHSG sendiri  pada  periode  sebelumnya  dan  oleh  pola  pergerakan  DJJI  sebelumnya.  Begitu  juga  sebaliknya. Estimasi  terhadap  model  VAR  ini    dapat  dilakukan  dengan  metode ordinary  least  square (OLS)  dengan asumsi  bahwa white  noise  ε 1t dan ε 2t independen  terhadap  nilai  historis  variabel  yang  diamati,  maka parameter estimasi model yang diperoleh dengan metode estimasi OLS konsisten.
Fungsi Impulse Response Fungsi impulse  response pada  dasarnya  menelusuri  pengaruh  goncangan  standar  deviasi terhadap  perubahan-perubahan  nilai  variabel endogen periode  sekarang  dan  periode  ke  depan. Goncangan terhadap variabel i secara langsung akan berpengaruh pada variabel tersebut, dan menyebar dampaknya kepada seluruh variabel endogen melalui struktur dinamis VAR (Kurnia, 2005).
Lebih  lanjut  Widarjono  (2009)  menyatakan  bahwa  koefisien  yang  secara  individual    berada  di dalam  model  VAR  sulit  untuk  diinterpretasikan,  maka  itu  para  ahli  menggunakan  analisis impulse response.  Impulse  response ini  merupakan  salah  satu  analisis  penting  di  dalam  model  VAR.  Widarjono (2009) menyatakan analisis impulse response ini digunakan untuk melacak respon dari variabel endogen di dalam sistem VAR karena adanya gonjangan (shocks) atau perubahan di dalam variabel gangguan ( . Impulse    response dalam  penelitian  ini  difokuskan  untuk  mengetahui  respon  IHSG  dan  DJI  apabila terdapat shock u IHSG dan u DJI. Dalam kasus bivariate VAR antara DJI dan IHSG, maka persamaan yang diamati dalam penelitian ini adalah sebagai berikut:
IHSG t = α 11 IHSG t- 1 + α 12 DJI t- 1 + ε 1 t DJI t = α 21 IHSG t- 1 + α 22 DJI t- 1 + ε 2 t Perubahan  pada  ε 1 t akan  segera  berpengaruh  terhadap  nilai  IHSG  sekarang,  begitu  juga  hal tersebut  akan  berpengaruh  terhadap  nilai  IHSG  dan  DJI  periode  selanjutnya.  Hal  ini  disebabkan  baik karena lag IHSG dan lag DJI ada dalam dua persamaan tersebut. Jika dua variabel inovasi ε 1t dan ε 2t dalam contoh  persamaan  tersebut  tidak  berkorelasi,  interprestasi  fungsi impulse  response bersifat  langsung, dimana ε 1 t merupakan variabel inovasi untuk IHSG dan ε 2t untuk variabel DJI. Dalam kenyataannya, variabel innovasi ε 1t dan ε 2t biasanya saling berkorelasi sehingga keduanya memiliki  komponen  bersama  dalam  dampaknya  terhadap  variabel endogen ,  keduanya  tidak  bisa dipisahkan dampaknya terhadap variabel secara terpisah.  Dengan saling berkorelasinya variabel, maka tidak bisa diketahui respon suatu variabel yang berasal dari variabel inovasi secara terpisah. Oleh karena itu, Variance  Decomposition diperlukan  untuk  memisahkan  dampak  masing-masing  variabel  inovasi tersebut secara individual terhadap respon yang diterima suatu variabel (Kurnia, 2005).

## Variance Decomposition
Selain impulse  response, model  VAR  juga  menyediakan  analisis forecast  error  decomposition  of variance atau  seringkali  disebut  dengan variance  decomposition. Widarjono  (2009)  menyatakan  bahwa Analisis ini menggambarkan relatif pentingnya setiap variabel di dalam sistem VAR karena adanya shocks. Variance decomposition berguna untuk memprediksi kontribusi persentase varian setiap variabel karena adanya  perubahan  variabel  tetentu  di  dalam  sistem  VAR.  Dalam  penelitian  ini, varian  decomposition ditujukan untuk mengetahui proporsi varians σ DJI dan σ IHSG karena shock u DJI dan u IHSG.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Volatilitas DJI dan IHSG Selama Kurun Waktu 2007-2014 Dow Jones Index (DJI) dan Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG) merupakan dua indeks harga saham besar yang menjadi ukuran dari bursa efek Amerika dan bursa efek Indonesia. Kedua  indeks ini secara umum merupakan cerminan dari kinerja kedua bursa efek tersebut. Di Indonesia, kinerja indeks harga saham gabungan telah mengalami volatilias pergerakan yang cukup signifikan dari waktu ke waktu. Tercatat  bahwa  selama  periode  penelitian,  dari  bulan  Januari  2007  sampai  dengan  Juli  2014,  terdapat perubahan nilai indeks yang cukup dramatis. Hal ini ditunjukkan dengan tingginya tingkat fluktuasi dari kondisi resesi dan recovery nilai  indeks.  Pada  tahun  2007,  terlihat  pada  Gambar  5.1  bahwa  nilai  IHSG sempat terkoreksi dengan niai yang sangat besar, dari 2800 rupiah dari tahun 2007 menjadi sekitar 1300 rupiah pada tahun 2009.
Signifikan  dan  drastisnya  penurunan  nilai  indeks  dipicu  oleh  beberapa  faktor,  seperti terintegrasinya  pasar  modal  Indonesia  yang  diwakili  oleh  IHSG  turut  dipengaruhi  dampak  negatif  dari melemahnya  kinerja  ekonomi  global,  sehingga  memicu  terjadinya  krisis  keuangan  global  yang berimplikasi  pada  melemahnya  pasar-pasar  saham  di  dunia.  Pada  awalnya,  krisis  yang  terjadi  tersebut berasal  dari  kegagalan  pemerintah  Amerika  untuk  melakukan  pengelolaan  hutang  yang  nilainya  lebih besar  bila  dibandingkan  dengan  nilai Gross  National  Product (GNP).  Selain  itu,  macetnya  kredit perumahan  di  Amerika  yang  dikenal  dengan Subprime  mortage juga  menjadi  indikasi  awal  kesulitan keuangan  yang  dialami  Negara super  power tersebut.  Dengan  demikian,  dampak  negatif  tersebut  turut berimpikasi pada kinerja pasar modal global termasuk pasar-pasar di kawasan Asia, terutama Indonesia.
Gambar 2.  Perkembangan Pergerakan Nilai Indeks IHSG Selama Periode 1 Januari 2007 – Juli 2014
1,000 2,000 3,000 4,000 5,000 6,000 1/1 2/0 7 5/0 1/0 7 9/0 4/0 7 1/0 2/0 8 5/0 1/0 8 9/0 2/0 8 1/0 2/0 9 4/0 1/0 9 8/0 3/0 9 12 /01 /09 4/0 1/1 0 8/0 2/1 0 12 /01 /10 4/0 1/1 1 8/0 1/1 1 12 /01 /11 4/0 2/1 2 8/0 1/1 2 12 /03 /12 4/0 1/1 3 8/0 1/1 3 12 /02 /13 4/0 1/1 4 8/0 1/1 4 IHSG
Sumber: Hasil Penelitian, 2014.
Gambar 1 menunjukkan tingginya tingkat fluktuasi indeks harga saham gabungan yang menjadi proksi dari kinerja psar modal Indonesia. Selanjutnya kami juga melakukan plotting terhadap kondisi rill dari  bursa  efek  Amerika  yang  diukur  dengan  menggunakan  nilai Dow  Jones  Industrial  Index .  Dari informasi yang tertera pada Gambar 2, dapat dilihat bahwa pergerakan DJI juga mencerminkan fluktuasi yang sangat tajam, di mana kondisi resesi yang dialami oleh Amerika sagat berdampak buruk terhadap perekonomian Negara tersebut. Pada tahun 2007, nilai DJI sempat menembus angka 14.000 Dollar yang berarti  bahwa  kinerja  DJI  menunjukkan  performa  yang  positif  selama  periode  operasional.  Namun demikian situasi berubah pada pertengahan tahun 2009, di mana nilai DJI terkoresi negatif ke level 7.000 Dollar.
Gambar 3.  Perkembangan Pergerakan Nilai Indeks DJI Selama Periode 1 Januari 2007 – Juli 2014
6,000 8,000 10,000 12,000 14,000 16,000 18,000 1/1 2/0 7 5/0 1/0 7 9/0 4/0 7 1/0 2/0 8 5/0 1/0 8 9/0 2/0 8 1/0 2/0 9 4/0 1/0 9 8/0 3/0 9 12 /01 /09 4/0 1/1 0
8/0 2/1 0 12 /01 /10 4/0 1/1 1
8/0 1/1 1 12 /01 /11 4/0 2/1 2 8/0 1/1 2 12 /03 /12 4/0 1/1 3 8/0 1/1 3 12 /02 /13 4/0 1/1 4 8/0 1/1 4 DJI
Sumber: Hasil Penelitian, 2014.
Gambar  2  di  atas  memperlihatkan  bahwa  meskipun  terjadi  koreksi  yang  cukup  tajam  sebagai akibat dari buruknya pengelolaan sistem keuangan di tahun 2009, DJI sebagai proksi dari ukuran kinerja bursa  efek  Indonesia  dapat  menunjukkan  performa  positif  sehingga  kembali  menembus  level  16.599 dollar pada tahun 2013. Hal ini terjadi karena telah muncul beberapa aktivitas Initial Public Offering (IPO) yang cukup fenomenal, seperti penjualan saham perdana raksasa teknologi Facebook yang dengan nilai 20 Dollar perlembar saham. Selain itu, pemerintah Amerika juga mendapatkan bailout keuangan sehingga dapat  dengan  cepat  dapat  melakukan  revitalisasi  terkait  masalah  penanganan  dampak  krisis  yang dialaminya.
Semakin  baiknya  perkembangan  perekonomian  Amerika  yang  tercermin  pada  kinerja  DJI  juga berimplikasi positif terhadap kinerja IHSG di Bursa Efek Indonesia. Seperti terlihat pada pada Gambar 3, apabila dilakukan komparasi mengenai kinerja IHSG dan DJI selama kurun waktu pengamatan yang sama, terlihat  bahwa  meskipun  kinerja  IHSG  masih  berada  jauh  dari  DJI,  namun  pola  pergerakan  yang ditunjukkan  oleh  kedua  indeks  menunjukkan  adalnya  hubungan  jangka  panjang  yang  dikenal  dengan hubungan  kointegrasi.  Selain  itu,  juga  terdapat  hubungan  kausalitas  antara  kedua  indeks,  di  mana peningkatan nilai DJI berhubungan positif dengan peningkatan IHSG.
Gambar 4.  Perkembangan Pergerakan Nilai Indeks DJI dan IHSG Selama Periode Waktu 1 Januari 2007 – Juli 2014
0 4,000 8,000 12,000 16,000 20,000 1/1 2/07 5/0 1/07 9/0 4/07 1/0 2/08 5/0 1/08 9/0 2/08 1/0 2/09 4/0 1/09 8/0 3/09 12 /01 /09 4/0 1/10 8/0 2/10 12 /01 /10 4/0 1/11 8/0 1/11 12 /01 /11 4/0 2/12 8/0 1/12 12 /03 /12 4/0 1/13 8/0 1/13 12 /02 /13 4/0 1/14 8/0 1/14
DJI IHS G
Sumber: Hasil Penelitian, 2014.
Uji Stasioneritas ( Unit Root Test )
Berdasarkan uji akar unit dengan menggunakan Augmented Dickey fuller (ADF) dan Dickey fuller (DF),  kedua  variabel  yang  dianalisa  dalam  penelitian  ini  baru  stasioner  setelah  didiferensiasikan  pada orde pertama. Uji dilakukan pada tingkat none. Berikut hasil dari uji akar unit variabel DJI dan IHSG pada first different:
Tabel 1 Uji Root Test Pada Variabel IHSG ( First First Difference )
Null Hypothesis: D(IHSG) has a unit root Exogenous: None Lag Length: 0 (Automatic based on SIC, MAXLAG=11) t-Statistic Prob.* Augmented Dickey-Fuller test statistic -7.793464 0.0000 Test critical values: 1% level -2.590622 5% level -1.944404 10% level -1.614417 *MacKinnon (1996) one-sided p-values. Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(IHSG,2)
Method: Least Squares Date: 10/09/14   Time: 07:55
Sample (adjusted): 3/01/2007 8/01/2014 Included observations: 91 after adjustments Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. D(IHSG(-1)) -0.806813 0.103524 -7.793464 0.0000 R-squared 0.402926     Mean dependent var 1.019121 Adjusted R-squared 0.402926     S.D. dependent var 231.0189 S.E. of regression 178.5096     Akaike info criterion 13.21809 Sum squared resid 2867910.     Schwarz criterion 13.24568 Log likelihood -600.4231     Hannan-Quinn criter. 13.22922 Durbin-Watson stat 1.987815 Sumber: Hasil estimasi menggunakan E Views 6.
Catatan * signifikan pada α = 5%
Tabel 2 Uji Root Test Pada Variabel DJI ( First First Difference )
Null Hypothesis: D(DJI) has a unit root
Exogenous: None Lag Length: 0 (Automatic based on SIC, MAXLAG=11)
t-Statistic Prob.* Augmented Dickey-Fuller test statistic -8.184819 0.0000 Test critical values: 1% level -2.590622 5% level -1.944404 10% level -1.614417 *MacKinnon (1996) one-sided p-values. Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(DJI,2)
Method: Least Squares Date: 10/09/14   Time: 08:15
Sample (adjusted): 3/01/2007 8/01/2014 Included observations: 91 after adjustments Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. D(DJI(-1)) -0.857733 0.104796 -8.184819 0.0000 R-squared 0.426580     Mean dependent var 10.01945 Adjusted R-squared 0.426580     S.D. dependent var 645.0424 S.E. of regression 488.4552     Akaike info criterion 15.23130 Sum squared resid 21472963     Schwarz criterion 15.25889 Log likelihood -692.0242     Hannan-Quinn criter. 15.24243 Durbin-Watson stat 1.961566 Sumber: Hasil Penelitian, 2014.

## Penentuan Lag Optimal
Sebelum  estimasi  terhadap  model  VAR  dilakukan,    hal  pertama  yang  harus  dilakukan  adalah menentukan berapa panjang lag yang tepat dalam model VAR. Pada dasarnya, semakin panjang lag dalam model  VAR  bisa  menggambarkan  cakupan  analisis  yang  lebih  luas  dari  perilaku  dinamis  data.  Tetapi semakin  panjang lag dalam  model,  akan  semakin  mengurangi degree  of  freedom (Kurnia  2005).  Dalam penelitian ini, ditentukan panjang lag yang ditetapkan adalah sepanjang 6 lag. Untuk  menentukan lag  length optimal,  pada  penelitian  ini  menggunakan  kriteria  informasi dengan  menggunakan  metode Akaike  Information  Criterion (AIC), Schwarz  Criterion (SC)  dan Hannan- Quinn (HQ). Dari hasil uji tersebut dapat diketahui bahwa E Views 6 telah merekomendasikan lag optimal pada model VAR tersebut. Hasil menunjukan bahwa jumlah lag optimal yang direkomendasaikan adalah lag 6. Proses pengujian dalam penentuan lag length optimal pada penelitian ini menggunakan perangkat lunak E-Views versi 6. Hasil output dapat dilihat pada Tabel Berikut:
Tabel 3 Hasil lag Optimal dengan Menggunakan Model VAR Model 1 Lag AIC SC HQ 0 16.03093 16.08539 16.05292 1 16.05569 16.11051 16.07781 2 16.01668 16.09946 16.05008 3 15.95576 16.06686 16.00056 4 15.88145 16.02126 15.93780 5 15.78864 15.92940 15.84535 6 15.74027  15.93867  15.82016 Sumber: Hasil Penelitian, 2014.
Uji Kausalitas Granger ( Granger Test )
Granger (1983) dalam Widarjono (2009) menyatakan bahwa keberadaan variabel nonstasioner menyebabkan kemungkinan besar adanya hubungan jangka panjang antara variabel di dalam sistem VAR. Hubungan kausalitas dua arah terjadi dari variabel DJI terhadap IHSG pada α = 5%
Tabel 4 Granger Test Result
Pairwise Granger Causality Tests
Date: 10/09/14   Time: 08:42 Sample: 1/12/2007 8/01/2014
Lags: 2 Null Hypothesis: Obs F-Statistic Prob. IHSG does not Granger Cause DJI 91 2.17857 0.1194 DJI does not Granger Cause IHSG 0.20141 0.8180
Sumber: Hasil Penelitian, 2014.
Uji Kointegrasi ( Cointegration Test )
Uji kointegrasi dilakukan untuk mengetahui kemungkinan terjadinya kestabilan jangka panjang (long  run  equilibrium) di  antara  variabel-variabel  yang  diamati.  Uji  kointegrasi  dalam  penelitian  ini menggunakan pendekatan Johansen dan didapat hasil analisis sebagai berikut:

## Tabel 5 Cointegration Test Result
Date: 10/09/14   Time: 08:44 Sample (adjusted): 4/02/2007 8/01/2014 Included observations: 90 after adjustments Trend assumption: Linear deterministic trend Series: IHSG DJI
Lags interval (in first differences): 1 to 2 Unrestricted Cointegration Rank Test (Trace) Hypothesized Trace 0.05 No. of CE(s) Eigenvalue Statistic Critical Value Prob.** None 0.084329 8.967805 15.49471 0.3684 At most 1 0.011477 1.038924 3.841466 0.3081 Trace test indicates no cointegration at the 0.05 level * denotes rejection of the hypothesis at the 0.05 level **MacKinnon-Haug-Michelis (1999) p-values Unrestricted Cointegration Rank Test (Maximum Eigenvalue) Hypothesized Max-Eigen 0.05 No. of CE(s) Eigenvalue Statistic Critical Value Prob.** None 0.084329 7.928881 14.26460 0.3860 At most 1 0.011477 1.038924 3.841466 0.3081 Max-eigenvalue test indicates no cointegration at the 0.05 level * denotes rejection of the hypothesis at the 0.05 level **MacKinnon-Haug-Michelis (1999) p-values Unrestricted Cointegrating Coefficients (normalized by b'*S11*b=I): IHSG DJI 0.001401 -0.000348 -0.000484 0.000593 Unrestricted Adjustment Coefficients (alpha): D(IHSG) -6.665253 -18.52338 D(DJI) 106.2256 -33.66625 1 Cointegrating Equation(s): Log likelihood -1256.097 Normalized cointegrating coefficients (standard error in parentheses) IHSG DJI 1.000000 -0.248577 (0.11473) Adjustment coefficients (standard error in parentheses) D(IHSG) -0.009335 (0.02663) D(DJI) 0.148776 (0.07188)
Sumber: Hasil Penelitian, 2014.
Dari hasil estimasi model Johansen maka dapat diketahui bahwa data tidak menunjukan adanya hubungan kointegrasi. Pada Tabel hasil estimasi kointegrasi dapat diketahui nilai trace statistic dan max
eigen  statistic masing-masing  lebih  kecil  daripada critical  value- nya  baik  pada  tingkat  5%  maupun  1%. Setelah diketahui bahwa tidak terdapat hubungan kointegrasi pada tiap variabel, maka dapat dipastikan bahwa model yang digunakan dalam penelitian ini adalah VAR (Vector Autoregression) bentuk differensi.
Hasil Estimasi Vector Autoregression Bentuk Differensi
Model VAR menganggap bahwa semua variabel ekonomi adalah saling tergantung dengan yang lain  (Widarjono,  2009).  Hal  ini  sangat  mungkin  terjadi  karena  masing-masing  faktor  yang  menjadi variabel  penentu  kinerja  dari  sebuah  variabel  memiliki  interdependensi.  Setelah  dilakukan  pengolahan data  melalui  model  VAR  bentuk  differensi  dengan  menggunakan  E  Views  6  maka  hasil  yang  dapat diketahui  mengenai output estimasi  bentuk  VAR  pada  bursa  efek  Amerika  dan  Bursa  efek  Indonesia adalah sebagai berikut:

## Tabel 6 Output Estimasi Vector Auto Regression Bentuk Differensi
Vector Autoregression Estimates Date: 10/09/14   Time: 08:55 Sample (adjusted): 7/02/2007 8/01/2014
Included observations: 87 after adjustments Standard errors in ( ) & t-statistics in [ ] IHSG DJI IHSG(-1) 1.213044 0.201168 (0.14041) (0.37089) [ 8.63924] [ 0.54239] IHSG(-2) -0.445346 -0.081719 (0.21684) (0.57278) [-2.05379] [-0.14267] IHSG(-3) 0.482477 0.501300 (0.22013) (0.58147) [ 2.19178] [ 0.86213] IHSG(-4) -0.502414 -0.920176 (0.22116) (0.58420) [-2.27168] [-1.57511] IHSG(-5) 0.275406 0.880828 (0.21876) (0.57785) [ 1.25893] [ 1.52432] IHSG(-6) -0.021710 -0.372509 (0.13956) (0.36863) [-0.15557] [-1.01052] DJI(-1) -0.008533 0.998492 (0.05344) (0.14116) [-0.15967] [ 7.07324] DJI(-2) 0.075710 -0.142498 (0.07598) (0.20069) [ 0.99646] [-0.71003] DJI(-3) -0.083043 0.038072 (0.07756) (0.20486) [-1.07074] [ 0.18584] DJI(-4) 0.036979 0.288344 (0.07792) (0.20583) [ 0.47456] [ 1.40087] DJI(-5) -0.006459 -0.306753 (0.07591) (0.20053) [-0.08508] [-1.52974] DJI(-6) -0.027282 0.036519 (0.05189) (0.13707) [-0.52574] [ 0.26642] C 178.5348 411.3620 (122.920) (324.689) [ 1.45244] [ 1.26694] R-squared 0.976858 0.967302 Adj. R-squared 0.973105 0.962000
Sum sq. resids 2436719. 17001804 S.E. equation 181.4625 479.3267 F-statistic 260.3010 182.4288 Log likelihood -568.8987 -653.4048 Akaike AIC 13.37698 15.31965 Schwarz SC 13.74545 15.68812 Mean dependent 3344.305 12310.83 S.D. dependent 1106.498 2458.888 Determinant resid covariance (dof adj.) 5.15E+09 Determinant resid covariance 3.73E+09 Log likelihood -1205.599 Akaike information criterion 28.31262 Schwarz criterion 29.04956 Sumber: Hasil Penelitian, 2014.
Hasil Impulse Response Estimasi  terhadap  fungsi impulse  response bertujuan  untuk  menelusuri  dampak  goncangan (shock) variabel  inovasi  terhadap  variabel  lainnya.  Berdasarkan  hasil  estimasi,  dampak  respon  yang diterima akibat goncangan variabel dapat dilihat secara grafis. Dari Gambar 5.4 di bawah dapat diketahui bahwa  dampak  respon  suatu  variabel  akibat shock variabel  lainnya  sampai  dengan  sepuluh  periode setelah ( shock) semakin melebar.
Gambar 4 Impulse Response Sampai 10 Kuartal
-200 -100 0 100 200 300 400 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Response of IHSG to IHSG -200 -100 0 100 200 300 400 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Response of IHSG to DJI -200 0 200 400 600 800 1,000 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Response of DJI to IHSG -200 0 200 400 600 800 1,000 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Response of DJI to DJI
Response to Cholesky One S.D. Innovations ± 2 S.E.
Sumber: Hasil estimasi Impulse Response model VAR dengan bentuk Differensi (Hasil estimasi menggunakan E Views 6).
Gambar  4  di  atas  menggambarkan  fungsi impulse  response dengan  pengamatan  sepuluh  (10) kuartal  setelah shock. Dari  Gambar  tersebut  tampak  dari  pengamatan  sampai  dengan  sepuluh  kuartal setelah shock , dampak respon yang diterima oleh IHSG akibat goncangan semakin besar. Hal ini terlihat dari paramater variabel IHSG dan DJI yang semakin melebar.

## Variance Decomposition
Variance  decomposition bertujuan  untuk  memisahkan  dampak  masing-masing  variabel  inovasi tersebut secara individual terhadap respon yang diterima suatu  variabel (Kurnia,  2005). Hasil variance decomposition pada  persamaan  VAR  bentuk  differensi  difokuskan  pada  kontribusi shock variabel  DJI terhadap Variabel IHSG. Hal ini dapat dilihat pada Tabel berikut:

## Tabel 7 Variance Decomposition
Variance
Decomposition of IHSG: Period S.E. IHSG DJI 1 181.4625 100.0000 0.000000 2 283.5177 99.98582 0.014176 3 348.4255 99.57418 0.425824 4 419.7388 99.40753 0.592465 5 470.0858 99.32797 0.672026 6 511.6237 99.05782 0.942178 7 554.5093 98.95156 1.048442 8 590.9818 99.00832 0.991681 9 624.8538 99.08556 0.914442 10 657.7828 99.17007 0.829928 Mean 99.36 0.64 Variance Decomposition of DJI: Period S.E. IHSG DJI 1 479.3267 31.88767 68.11233 2 692.7335 34.87744 65.12256 3 825.6677 37.46575 62.53425 4 955.9005 43.46778 56.53222 5 1102.979 45.53954 54.46046 6 1241.868 48.59852 51.40148 7 1364.644 52.59087 47.40913 8 1470.141 55.67892 44.32108 9 1575.657 58.16988 41.83012 10 1673.635 60.70346 39.29654 Mean 46,90 53.10 Cholesky Ordering:
IHSG DJI Sumber: Hasil Penelitian, 2014.
Berdasarkan  informasi  pada  Tabel  di  atas  yang  didapat  melalui  dekomposisi  varian  fungsi impulse response tampak bahwa respon respon IHSG lebih banyak disebabkan karena goncangan pada DJI dengan proporsi 99.36 %. Proporsi nilai rata-rata DJI adalah 0.64 %. Sedangkan respon IHSG disebabkan oleh shock DJI dengan proporsi 53.10 %. Sisanya sebesar 46.90 % disebabkan karena shock IHSG.

## Diskusi
Hubungan  antara  dua  pasar  modal  dari  dua  negara  atau  lebihh  merupakan  sebuah  fenomena yang  menarik  untuk  dikaji  secara  lebih  mendalam.  Hingga  saat  ini,  globalisasi  yang  tidak  terbendung mengindikasikan  bahwa  kesempatan  untuk  mendapatkan  peluang  serta  nilai  ekonomis  atas  sebuah kejadian  atau  kerjasama  yang  disetujui  dalam  sebuah  kesepakatan  dapat  memberikan  dampak  positif dari  sisi  keuntungan.  Namun,  sesuai  dengan  konsep high  risk  high  return ,  ada trade  off atas  setiap keputusan  yang  diambil.  Salah  satu  keputusan  untuk  membuat  ekonomi  terbuka  juga  menjadi  sebuah keputusan  yang dilemma .  Disatu  sisi,  akan  ada  hubungan  timbal  balik  yang  bersifat  positif  maupun negatif.  Dengan  demikian,  langkah  pengambilan  keputusan  dalam  membina  hubungan  jangka  panjang akan berdampak pada kinerja pasar modal dan kinerja ekonomi dari kedua negara yang saling bekerja sama dan berintegrasi satu sama ain.
Beberapa  penelitian  terdahulu  menduga  bahwa  ada  hubungan  jangka  panjang  (kointegrasi) antara dua atau lebih bursa saham yang menjadi fokus utama dalam kajian ini. Dalam konteks ini, peneliti menduga bahwa bursa saham Amerika dan juga Bursa saham Indonesia memiliki hubungan yang cukup dinamis.  Hal  ini  ini  cukup  beralasan  karena  Indonesia  dan  Amerika  telah  membangun  hubungan kerjasama baik dalam bidang perdagangan, politik, sosial budaya dan juga ekonomi dalam jangka waktu yang panjang.
Hasil  yang  diperoleh  dari  penelitian  ini  mengungkapkan  bahwa  terdapat  hubungan  jangka panjang antara Bursa Efek Amerika yang diwakili oleh Dow Jones Industrial Index (DJI) dengan Bursa Efek Indonesia yang diwakili oleh Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG). Hal ini dapat dibuktikan dari hasil
pengujian  hubungan  ( Cointegration  test )  melalui  Estimasi  VAR  dalam  bentuk  differensi.  Pada  awalnya, perilaku  data  dari  kedua  variabel  ini  cukup  ekstrim,  karena  menunjukkan  perilaku  data  yang  tidak stasioner. Hal ini disebabkan perilaku data pada DJI cenderung berbeda jauh dengan perilaku data IHSG. Namun  demikian,  berbedanya  perilaku  data  dari  kedua  variabel  tersebut  dipengaruhi  oleh  faktor kelambanan ( lag ), di mana lag memainkan peran besar sehingga setelah dilakukan uji kointegrasi, data menjadi  stasioner  pada  lag  6.  Hal  ini  mengindikasikan  bahwa  kinerja  pasar  modal  dipengaruhi  oleh kinerja atau prestasi sebelumnya dari pasar modal itu sendiri dan juga faktor lainnya.
Adanya  hubungan  yang  signifikan  antara  bursa  efek  Amerika  dan  bursa  efek  Indonesia  juga didukung aktivitas perdagangan luar negeri yang terjadi pada kedua negara tersebut. Indonesia, adalah salah  satu  pasar supplier terbesar  yang  memasok  berbagai  bahan  baku  untuk  pasar  industri  Amerika. Sedangkan  Amerika,  turut  menjadi  pasar supplier terbesar  sebagai  pemasok  berbagai  macam  produk manufaktur maupun non manufaktur ke Indonesia. Secara teori, kinerja pasar modal dari dua Negara ini seharusnya  saling  berkaitan  erat.  Namun  demikian,  perilaku  kedua  data  tidak  menunjukkan  demikian. Amerika  merasakan  dampak  negatif  yang  lebih  hebat  sebagai  akibat  dari  adanya  krisis  keuangan  yang terjadi di Yunani dan menular ke Eropa hingga Asia. Amerika sebagai salah satu pemain besar merasakan dampak negatif seperti turunnya kegiatan ekspor barang ke dari Amerika dan ke pasar Eropa.
Fenomena  krisis  global  yang  turut  melanda  Asia  (China,  Jepang,  Korea,  India,  Malaysia, Singapura)  tidak  terlalu  berimbas  negatif  terhadap  kinerja  pasar  modal  Indonesia.  Hal  ini  dikarenakan tidak  terlalu  besarnya  ketergantungan  Indonesia  terhadap  Amerika  dan  Eropa.  Namun,  Indonesia  juga merasakan  dampak  negatif  karena  kinerja  pasar  modal  Amerika  juga  menurun  selama  kurun  waktu tahun  2009.  Sebagai  langkah  untuk  mengantisipasi  hal  tersebut,  Indonesia  lebih  memperkuat perekonomian nasional dengan mengutamakan sektor rill dan sektor industri kreatif, sehingga meskipun kondisi  keuangan  global  sedang  berada  dalam  situasi  yang  rumit  ( resession ),  Indonesia  masih  bisa mencatatkan kinerja pertumbuhan ekonomi yang kuat, yaitu di atas 6 % pertahun. Hal yang yang sama juga mulai terjadi di Amerika, meskipun pertumbuhan ekonominya cenderung menurun pasca terjadinya shock krisis  global,  namun  Amerika  sudah  mulai  menunjukkan  kinerja  yang  kembali  positif.  Dengan demikian,  terdapat  hubungan  jangka  panjang  antara  kedua  bursa  saham  ini,  karena  aktivitas perekonomiannya  saling  terafiliasi.  Beberapa  hal  yang  membedakan  adalah,  Amerika  merupakan  salah satu  pemain  global  yang  menjadi  pusat  perhatian  Dunia,  sedangkan  Indonesia  merupakan  salah  satu Negara  berkembang  yang  baru  akan  meningkatkan  kinerja  ekonominya,  di  mana  hal  tersebut  terbukti ketika Indonesia masuk dalam kategori Negara dengan pertumbuhan ekonomi terbesar di dunia selama beberapa waktu terakhir ini.
Secara  tidak  langsung,  hasil  yang  diungkapkan  melalui  penelitian  ini  menunjukkan  bahwa semakin  terintegrasinya  pasar  modal  suatu  negara  dengan  pasar  modal  di  negara  lainnya  akan  turut berdampak  pada  kinerja  jangka  panjang.  Industri  keuangan  yang  semakin  canggih  dan  semakin terintegrasi  juga  mengindikasikan  adanya  kemungkinan  bahwa  pasar  modal  tersebut  akan  rentan terhadap  dampak  sistemik  atau contagion  effect yang  muncul  seagai  akibat  dari  negatif  atau memburuknya  pasar  modal  yang  menjadi  rekan  atau  terintegrasi  dengan  kuat  dengan  pasar  modal tersebut. Dengan demikian, reaksi pasar yang berlebihan tidak dapat dielakkan dan dapat berkontribusi negatif  terhadap  kinerja  keseluruhan  dari  pasar  modal  yang  terintegrasi.  Namun  demikian,  apabila counterpart atau pasar modal partner yang saling terintegrasi tersebut mengalami pertumbuhan kinerja yang positif, juga akan turut memberikan kontribusi yang positif terhadap peningkatan nilai dari kedua bursa tersebut.

## KESIMPULAN
Setelah dilakukan analisis terhadap pergerakan nilai Bursa Efek Amerika yang diproksi oleh Dow Jones Industrial Index (DJI) dan Bursa Efek Indonesia yang diproksi oleh Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG),  maka  hasil  estimasi  dengan  menggunakan  model Vector  Autoregressive yang  diinterpreastikan dengan  fungsi impulse  response dan variance  decomposition menghasilkan  beberapa  simpulan  sebagai berikut:
1. Krisis  keuangan  yang  terjadi  di  Amerika  yang  diproksi  oleh Dow  Jones  Industrial  Index (DJI) berpengaruh positif  terhadap pergerakan Bursa Efek Indonesia yang  diproksi oleh  Indeks  Harga Saham  Gabungan  (IHSG).  Hal  ini  dapat  dilihat  dari  hubungan  jangka  panjang  yang  muncul  dari kedua variabel, di mana dalam jangka waktu yang panjang, bursa efek indonesia (IHSG) cenderung bergerak searah dengan performa yang ditunjukkan oleh bursa efek Amerika (DJI)
2. Respon Dow  Jones  Industrial  Index (DJI)  lebih  banyak  disebabkan  oleh  goncangan  pada  DJI  itu sendiri, sedangkan respon Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG) disebabkan oleh shock Dow Jones Industrial  Index (DJI).  Hal  ini  dapat  dilihat  dari  perbedaan  kinerja  dan  rata-rata  ( mean )  fungsi impulse  response yang  muncul,  di  mana  pasar  modal  Amerika  sangat  terintegrasi  dengan  pasar
modal  maju  di  negara  lainnya.  Sedangkan  Indonesia  terintegrasi  dengan  pasar  modal  Amerika, namun kurang terintegrasi dengan pasar modal maju lain di lokasi yang berbeda.

## DAFTAR PUSTAKA
Cooper,D. R., & Pamela S. S. (2011). Business Research Methods, 11 th ed. New York: MaGraw-Hill/Irwin.
Gujarati, N. D. (1995). Basic Econometrics, Third Edition. New York: MacGraw—Hill.
Harris, R. (1995). Cointegration Analysis in Econometric Modelling . New York: Prentice Hall.
Husnan,  S.  (1994).  Invetsasi  Di  Pasar  Modal,  Perkembangan,  Kecenderungan,  Kebutuhan  dan  Prospek.
Kelola. No 7. III. Pp 100-113.
Insukindro.(1998). Syndrum R 2 Dalam Analisis Regresi Linear Runtun Waktu. Jurnal Ekonomi dan Bisnis Indonesia . Vol.13. No.4 pp 1-11.
Kaniawati.(2009). Analisis Perbandingan DJIA Performance Sebelum dan Sesudah Bailout 3 Oktober 2008 dan Pengaruhnya Terhadap Bursa di Berbagai Negara. Jurnal Bisnis dan Manajemen . Vol X. No. 1 pp. 49-71.
Kurnia, S. A. (2005). Ananlisis Interdependensi Neraca Transaksi Berjalan   Neraca  Modal  Indonesia Pendekatan  Model  Vector  Autoregressive  dan  Vector  Error  Correction  1981.1-2002.3. Jurnal Ekonomi Pembangunan . Pp 43-66.
Mauliano,  A.  D.  (2009). Analisis  Faktor-Faktor  yang  mempengaruhi  Pergerakan  Indeks  Harga  Saham Gabungan (IHSG) di Bursa Efek Indonesia. (Tesis Tidak Dipublikasikan) Universitas Gunadharma.
Media Indonesia.(2011). http://www.mediaindonesia.com/read/2011/12/30/288122/20/2/IHSG Terbaik-Kedua-Se-Asia-Pasific (Diakses Tanggal 5 Januari 2012 pukul 16.45 WIB).
Nurazi,  R.,  Zulkarnain,  I.,  &  Kananlua,  P  S.  (2013).  Analisis  Kointegrasi  dan  Hubungan  Dinamis  antara Bursa Efek Cina dan Bursa Efek Indonesia. Laporan Penelitian Dosen Jurusan Manajemen.
Widarjono,  A.  (2009). Ekonometrika  Pengantar  dan  Aplikasinya .  Yogyakarta:  Ekonisia  Fakultas  Eknomi UII.
BAPEPAM, (2008). Analisis hubungan kointegrasi dan Kausalitas serta hubungan dinamis antara Aliran modal asing, perubahan nilai tukar Dan pergerakan ihsg di pasar modal Indonesia. Badan pengawas pasar modal dan lembaga keuangan Departemen keuangan republik Indonesia.
Lestari, M. (2005) Pengaruh Variabel Makro Terhadap Return Saham Di Bursa Efek Jakarta: Pendekatan Beberapa Model. Simposium Akuntansi Nasional VIII.  Solo. Pp 504-513.
Parthapratim, P. (2006): Foreign portfolio investment Stock market and economic development: A case study of India: “Draft paper submitted for the Annual  conference of Development and Change mission promoting development in a globalized world”.