## ANALISIS KOINTEGRASI BURSA SAHAM INDONESIA DENGAN BURSA-BURSA SAHAM DI ASEAN
Fadly Aprianto 1 , Irni Yunita 2 , Aldilla Iradianty 3
Program Studi S1 Manajemen Bisnis Telekomunikasi dan Informatika, Fakultas Ekonomi dan Bisnis, Universitas Telkom
1 fadly.aprianto@gmail.com , 2 irniyunita81@yahoo.com , 3 aldilla@ypt.or.id
Abstrak: Globalisasi ekonomi yang terjadi saat ini mendorong terjadinya integrasi bursa saham.  Pergerakan  integrasi  tersebut  dapat  terjadi  melalui  bursa  saham  regional, seperti  ASEAN.  Hal  tersebut  memberikan  indikasi  bahwa  bursa  saham  Indonesia berpeluang untuk terintegrasi secara regional dengan bursa saham lainnya di ASEAN. Integrasi  bursa  saham  dapat  menjadi  pertimbangan  dalam  mengambil  keputusan investasi untuk melakukan diversifikasi internasional.
Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis ada atau tidaknya kointegrasi antara bursa saham Indonesia dengan bursa saham Singapura, Malaysia, Thailand, Filipina, Vietnam,  dan  Laos.  Pendekatan  kointegrasi  digunakan  untuk  menganalisis  integrasi bursa saham. Penelitian ini menggunakan data indeks harga saham penutupan harian pada periode Januari 2011-Januari 2016 dan diuji menggunakan uji kointegrasi Engle- Granger.
Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa terdapat kointegrasi antara bursa saham Indonesia  dengan  bursa  saham  Malysia,  Thailand,  Filipina,  dan  Laos  pada  tingkat signifikansi  1%,  5%,  dan  10%.  Bursa  saham  Indonesia  terkointegrasi  dengan  bursa saham  Malaysia  pada  tingkat  signifikansi  5%  dan  10%.  Sedangkan,  bursa  saham Indonesia tidak terkointegrasi dengan bursa saham Singapura pada tingkat signifikansi 1%, 5%, dan 10%. Selain itu, bursa saham Indonesia tidak terkointegrasi dengan bursa saham  Vietnam  pada  tingkat  signifikansi  1%  dan  5%.  Berdasarkan  hasil  penelitian tersebut,  investor  dapat  melakukan  diversifikasi  internasional  dengan  berinvestasi  di negara-negara yang tidak saling terkointegrasi.
Kata  Kunci:  Kointegrasi,  Engle-Granger,  Bursa  Saham,  ASEAN,  Diversifikasi Internasional

## PENDAHULUAN
Proses  globalisasi  telah  terjadi  di  berbagai  aspek  kehidupan,  salah  satunya adalah  globalisasi  ekonomi  dan  keuangan  yang  berkaitan  langsung  dengan  pasar saham dunia, termasuk pasar saham regional ASEAN. Globalisasi dapat meningkatkan efisiensi  pasar,  menurunkan  risiko  investasi  dengan  diversifikasi,  dan  menggunakan arbitrase  dengan  cara  yang  relevan.  Di  sisi  lain,  hal  tersebut  dapat  meningkatkan volatilitas  harga  dan  ketidakstabilan  perdagangan,  karena  korelasi  yang  tinggi  antar bursa  saham  (Srikanth  dan  Aparna,  2012:204).  Globalisasi  menimbulkan  gejala menyatunya  ekonomi  semua  bangsa  yang  mengakibatkan  suatu  negara  akan mengalami  interdependensi  dengan  negara  lain.  Hal  tersebut  mendorong  terjadinya integrasi pasar modal. Integrasi pasar modal merupakan suatu keadaan dimana harga- harga saham di berbagai pasar modal di dunia mempunyai hubungan yang sangat dekat ( closely  corralated )  antara  suatu  pasar  modal  dengan  pasar modal  lainnya,  sehingga pasar modal di dunia dapat mencapai suatu harga internasional (international pricing) atas saham-saham mereka dan memberikan akses yang tidak terbatas atau hambatan apapun kepada para investor diseluruh dunia untuk memilikinya (Mailangkay, 2013:723).
Pasar modal yang terintegrasi menunjukkan pergerakan bersama (comovement) indeks  pasar  saham  yang  stabil  dalam  jangka  panjang  (Suparmun,  2012:14).  Pada tahun  2012  hingga  awal  tahun  2013,  pergerakan  indeks  bursa  saham  ASEAN menunjukkan pergerakan bersama dengan mengalami tren kenaikan. Sebaliknya, pada tahun 2015 terjadi pergerakan yang searah pada indeks bursa saham ASEAN dengan
mengalami  tren  penurunan.  Jika  pergerakan  indeks  bursa  saham  dilihat  secara  lima tahunan, terdapat satu indeks bursa saham yang mengalami penurunan, yaitu  indeks bursa saham STI sebesar 17,05%. Sedangkan, indeks bursa saham yang mengalami kenaikan  adalah  bursa  saham  IHSG,  KLCI,  SET,  PSEi,  VN-Index,  dan  Laos  masing- masing 26,94%, 4,78%, 23,13%, 56,80%, 17,94% dan 23,98%.
Pada  tahun  2010,  seluruh  menteri  keuangan  negara-negara  di  ASEAN melaksanakan sebuah pertemuan yang menghasilkan keputusan untuk membuat peta konsep integrasi keuangan yang bertujuan untuk menciptakan integrasi ekonomi yang lebih besar pada tahun 2015. Langkah penting dalam proses ini adalah pengembangan pasar  modal  jangka  panjang  untuk mencapai  integrasi  lintas  negara  yang  lebih  tinggi (Guidi  dan  Gupta,2013:266).  Hal  tersebut  memberikan  bukti  bahwa  bursa  saham Indonesia berpeluang untuk terintegrasi secara regional dengan bursa saham yang ada di  wilayah  ASEAN.  Beberapa  hal  tersebut  dapat  menjadi  bahan  pertimbangan  bagi investor  dalam  melakukan  investasi  di  berbagai  negara  di  ASEAN.  Sesuai  dengan konsep  portofolio,  diversifikasi  pada  berbagai  negara  diharapkan  bisa  memberikan tingkat  pengembalian  yang  lebih  tinggi  dan  pengurangan  risiko  yang  lebih  besar dibanding  berinvetasi  hanya  pada  pasar  dalam  negeri  (Tandelilin,  2010:505). Permasalahan yang terjadi adalah bagaimana keterkaitan antar bursa saham Indonesia dengan bursa-bursa saham lainnya yang ada di ASEAN. Apakah bursa saham Indonesia terkointegrasi  dengan  bursa  saham  Singapura,  Malaysia,  Thailand,  Filipina,  Vietnam dan  Laos?  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menganalisis  ada  atau  tidaknya  kointegrasi bursa saham Indonesia dengan bursa-bursa saham di ASEAN.

## KAJIAN PUSTAKA

## A.  Investasi
Investasi dapat diartikan sebagai komitmen untuk menanamkan sejumlah dana pada  saat  ini  dengan  tujuan  memeroleh  keuntungan  di  masa  datang  (Tandelilin, 2010:1).  Investasi  membutuhkan  aktiva  yang  produktif  untuk  mengubah  satu  unit konsumsi  yang  ditunda  untuk  dihasilkan  menjadi  lebih  dari  satu  unit  konsumsi  di masa yang akan datang (Jogiyanto, 2013:5).

## 1.  Diversifikasi Investasi
Diversifikasi investasi adalah suatu bentuk investasi dengan menempatkan dana  pada  lebih  dari  satu  tempat  atau  sekuritas  sebagai  bentuk  solusi  untuk menghindari  risiko  dan  memperbesar  keuntungan  (Fahmi,  2012:19).  Dengan melakukan diversifikasi internasional, seorang investor dapat mengurangi tingkat risiko investasinya, karena pergerakan harga pasar saham di seluruh negara di dunia tidak berkorelasi secara sempurna (Hill dan Jain, 2015:406).
2.  Pasar Modal
Pasar  modal  adalah  tempat  pertemuan  antara  pihak  yang  memiliki kelebihan  dana  dengan  pihak  yang  membutuhkan  dana  dengan  cara memperjualbelikan  sekuritas.  Sedangkan  tempat  dimana  terjadinya  jual-beli sekuritas disebut dengan bursa efek. Oleh karena itu, bursa efek merupakan arti dari  pasar  modal  secara  fisik  (Tandelilin,  2010:26).  Bursa  efek  adalah  suatu lembaga yang menyediakan fasilitas sistem untuk mempertemukan penjual dan pembeli  efek  jangka  panjang  antar  berbagai  perusahaan  dengan  tujuan memperdagangkan surat surat berharga perusahaan yang telah tercatat di bursa efek (Halim, 2015:1).
3.  Indeks Harga Saham Indeks harga saham adalah deskripsi harga-harga saham pada suatu saat tertentu  terhadap  perubahan  maupun  pergerakan  harga  saham.  Indeks  harga
saham  gabungan  adalah  suatu  nilai  yang  digunakan  untuk  mengukur  kinerja gabungan seluruh saham yang tercatat di suatu bursa efek sampai pada waktu tertentu. Maksud dari gabungan seluruh saham ini adalah kinerja saham yang dimasukkan dalam perhitungan seluruh saham yang tercatat di bursa tersebut (Sunariyah, 2011:140).
4.  Integrasi Pasar Modal
Integrasi pasar modal berarti harga saham di berbagai pasar modal dunia memiliki korelasi yang semakin erat secara positif (Handaru, 2005:280). Integrasi pasar  modal  di  suatu  wilayah  akan  menyebabkan  pasar  modal  saling berpengaruh.  Peristiwa  di  suatu  negara  akan  saling  berpengaruh  terhadap peristiwa  yang  terjadi  di  negara-negara  lain,  khususnya  negara-negara  yang berada dalam satu kawasan (Harjito, 2010:2).

## B.  Metode Penelitian
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  indeks  harga  saham penutupan harian bursa saham Indonesia (IHSG), Singapura (STI), Malaysia (KLCI), Thailand  (SET),  Filipina  (PSEI),  Vietnam  (VN-Index),  dan  Laos  (LCI)  periode  12 Januari 2011-12 Januari 2016. Data diperoleh melalui situs web finance.yahoo.com , quotes.wsj.com , www.  investing.com ,  dan www.lsx.com.la .  Proses  penyesuaian data  akan  dilakukan  karena  waktu  libur  setiap  bursa  yang  berbeda,  yaitu  dengan mengisi data harga penutupan pada saat hari libur sesuai dengan harga penutupan hari  sebelumnya  karena  tidak  ada  informasi  yang  berubah  pada  hari  itu  dari  hari sebelumnya,  berarti  informasi  hari  sebelumnya  dapat  digunakan  untuk menggambarkan informasi pada saat hari libur (Ali et al., 2010:398). Metode analisis data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  uji  akar  unit  Augmented  Dickey- Fuller (ADF) dan uji kointegrasi Engle-Granger menggunakan aplikasi Eviews.
1.  Uji Akar Unit Augmented Dickey-Fuller (ADF) Data time series yang tidak stasioner menyebabkan hasil regresi meragukan atau disebut regresi lancung ( spurious regression ). Regresi lancung adalah situasi dimana  hasil  regresi  menunjukkan  koefisien  regresi  yang  signifikan  secara statistik  namun  hubungan  antara  variabel  di  dalam  model  tidak  saling berhubungan  (Widarjono,  2013:305).  Berdasarkan  hal  tersebut,  maka  perlu dilakukan uji stasioneritas data time series yang digunakan dalam penelitian ini. Uji stasioneritas data dalam penelitian ini menggunakan uji akar unit Augmented Dickey-Fuller (ADF). Pengujian ini digunakan untuk melihat apakah terdapat akar unit  di  dalam  model  atau  tidak  (Rosadi,  2012:38).  Pengujian  dilakukan  dengan menguji hipotesis H 0 : γ = 0 (terdapat akar unit) dalam persamaan regresi. Adapun formulasi uji ADF sebagai berikut (Widarjono, 2013:309):
∆𝑌 𝑡 = 𝛾𝑌 𝑡−1 +   ∑ 𝛽 𝑖 𝑘 𝑖=1 ∆𝑌 𝑡−i+1 +   𝑒 𝑡 (1) ∆𝑌 𝑡 =   𝛼 0 +   𝛾𝑌 𝑡−1 +   ∑ 𝛽 𝑖 𝑘 𝑖=1 ∆𝑌 𝑡−i+1 +   𝑒 𝑡 (2) ∆𝑌 𝑡 =   𝛼 0 + 𝛼 1 𝑇 +   𝛾𝑌 𝑡−1 +   ∑ 𝛽 𝑖 𝑘 𝑖=1 ∆𝑌 𝑡−i+1 +   𝑒 𝑡 (3)
dengan ∆𝑌 𝑡 =   𝑌 𝑡 − 𝑌 𝑡−1
Keterangan : Y t : mewakili indeks harga saham ASEAN
T
: Tren Waktu
k : Besarnya waktu kelambanan (lag)
𝛼 0 : Konstanta
β,γ, 𝛼 1 : Koefisien 𝑒 𝑡 : error term
Persamaan (1) merupakan uji ADF tanpa konstanta dan tren, persamaan (2) merupakan uji dengan konstanta tanpa tren, dan persamaan (3) merupakan uji dengan  konstanta  dan  tren.  Menurut  Rosadi  (2012:41)  bahwa  di  dalam mengaplikasikan  uji  ADF,  harus  ditentukan  banyaknya  lag  dari  komponen diferensi yang akan dimasukkan ke dalam model. Said and Dickey (1984) dalam Ariefianto  (2012:138)  menyatakan  bahwa  penentuan  lag  maksimal  dapat ditentukan dengan menggunakan formula:
Lag maksimum = T 1/3
Keterangan: T = Jumlah observasi Sedangkan  untuk  penentuan  lag  optimum  yang  akan  digunakan  dalam model  akar  unit  dapat  ditentukan  melalui  kriteria  informasi  yaitu  Akaike  Info Criterion (AIC). Hipotesis nol (H0) ditolak jika nilai statistik uji ADF memiliki nilai yang  lebih  kecil  dibandingkan  nilai  kritis.  Jika  H0  ditolak,  maka  data  stasioner (Rosadi, 2012:41). Jika H0 diterima, maka selanjutnya akan dilakukan pengujian ADF  pada  diferensi  orde  1  untuk  melihat  apakah  diferensi  orde  1  dapat menstasionerkan data (Rosadi, 2012:44-45).
2.  Uji Kointegrasi Engle-Granger Konsep  kointegrasi  digunakan  untuk  mengetahui  adanya  kemungkinan hubungan  keseimbangan  antara  dua  atau  lebih  variabel time  series .  Definisi formal  dari  kointegrasi  diberikan  pada  Engle  dan  Granger  (1987)  menyatakan bahwa  komponen-komponen  dari  vector 𝑋 𝑡 = (𝑋 𝑡1 , 𝑋 𝑡2 , … , 𝑋 𝑡𝑘 ) dikatakan berkointegrasi dalam orde d,b apabila berlaku (Rosadi, 2012:201):
a.  Semua  komponen  dari 𝑋 𝑡 merupakan  proses  integrated  order  d,  atau  I(d), dan
b. Terdapat  vector  α  =  ( 𝑎 1 , 𝑎 2 , … , 𝑎 𝑘 )(≠ 0) sedemikian  hingga 𝛼 ′𝑋 𝑡 = ∑ 𝑎 𝑖 𝑋 𝑡𝑖 ~ 𝑘 𝑖=1 𝐼(𝑑 − b) ,  b>0.  Vektor  α  sering  disebut  sebagai  vektor kointegrasi.
Penelitian  ini  menggunakn  uji  kointegrasi  Engle-Granger.  Metode Engle-Granger  merupakan  uji  kointegrasi  yang  berdasarkan  pada  regresi dengan ordinary  least  square ,  berikut  persamaan  regresi  yang  digunakan (Widarjono, 2013:316):
𝑌 𝑡 = 𝛽 0 +   𝛽 1 𝑋 𝑡 +   𝑒 𝑡 (4)
Keterangan:
Y t : mewakili indeks bursa saham IHSG (Indonesia) 𝑋 𝑡
: mewakili indeks bursa-bursa saham ASEAN
𝛽 0 : Konstanta 𝛽 1 : Koefisien 𝑒 𝑡 : error term
Persamaan  (4)  akan  menghasilkan  residual.  Residual  merupakan kombinasi  linier  antar  dua  variabel.  Untuk  mengetahui  ada  atau  tidaknya kointegrasi antar variabel, maka dilakukan uji akar unit terhadap residualnya.
Dua  variabel  dikatakan  berkointegrasi  jika  residualnya  tidak  mengandung akar unit atau bersifat stasioner. Berikut persamaan residual yang digunakan:
𝑒 𝑡 = 𝑌 𝑡 −   𝛽 0 − 𝛽 1 𝑋 𝑡 (5)

## HIPOTESIS
Berdasarkan hal tersebut, maka hipotesis penelitian ini adalah sebagai berikut: H01:  Tidak  terdapat  kointegrasi  antara  bursa  saham  Indonesia  dengan  bursa  saham Singapura.
H02:   Tidak terdapat kointegrasi antara bursa saham Indonesia dengan bursa saham Malaysia.
H03:   Tidak terdapat kointegrasi antara bursa saham Indonesia dengan bursa saham Thailand.
H04:   Tidak terdapat kointegrasi antara bursa saham Indonesia dengan bursa saham Filipina.
H05:   Tidak terdapat kointegrasi antara bursa saham Indonesia dengan bursa saham Vietnam.
H06:   Tidak terdapat kointegrasi antara bursa  saham Indonesia dengan bursa saham Laos.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
A.  Uji Akar Unit
1.  Uji Akar Unit pada Tingkat Level
Berdasarkan jumlah sampel yang digunakan, yaitu sebanyak 1301 sampel, maka  jumlah  kelambanan  (lag)  yang  digunakan  adalah  sebesar  11 dengan lag optimum berdasarkan kriteria Akaike Info Criterion (AIC). Pengujian stasioneritas data  tujuh  bursa  saham  ASEAN  pada  tingkat  level  memberikan  hasil  nilai  t- statistik  ADF  yang  lebih  besar  daripada  nilai  t-kritis  MacKinnon  pada  tingkat signifikansi 1% dan 5%. Pada tingkat signifikansi 10%, bursa saham Singapura memiliki  nilai  t-statistik  ADF  yang  lebih  kecil  daripada  nilai  t-kritis  Mackinnon, sedangkan  bursa  saham  Indonesia,  Malaysia,  Thailand,  Filipina,  Laos  dan Vietnam  memiliki  nilai  t-statistik  ADF  yang  lebih  besar  daripada  nilai  t-kritis MacKinnon.  Berdasarkan  hasil  tersebut  dapat  disimpulkan  bahwa  data  indeks harga  saham  tujuh  bursa  yang  digunakan  bersifat  tidak  stasioner  pada  tingkat level  atau  I(0).  Tabel  4.1  dibawah  ini  menunjukkan  hasil  uji  stasioneritas  data menggunakan tes ADF tanpa tren.
Tabel 4.2 Uji ADF tanpa Tren Variabel Nilai t-statistik ADF Nilai t-kritis MacKinnon Kesimpulan 1% 5% 10% IHSG -0.893716 -3.435184 -2.863562 -2.567896 Tidak stasioner KLCI -1.336952 -3.435180 -2.863561 -2.567895 Tidak stasioner STI -2.625589 -3.435173 -2.863557 -2.567894 TIdak stasioner SET -0.762857 -3.435169 -2.863556 -2.567893 Tidak stasioner PSEI -0.438973 -3.435196 -2.863568 -2.567899 Tidak stasioner LCI -2.222751 -3.435200 -2.863569 -2.567900 Tidak stasioner VNINDEX -1.621598 -3.435211 -2.863574 -2.567903 Tidak stasioner
Sumber: Data yang telah diolah
Pengujian  stasioneritas  data  dengan  menggunakan  tren  pada  uji  ADF memberikan  hasil  bahwa  nilai  t-statistik  ADF  lebih  besar  daripada  nilai  t-kritis MacKinnon pada tingkat signifikansi 1% dan 5%. Pada tingkat signifikansi 10%, bursa saham Singapura, Filipina, dan Laos memiliki nilai t-statistik ADF yang lebih
kecil  daripada  nilai  t-kritis  Mackinnon,  sedangkan  empat  bursa  saham  lainnya memiliki nilai t-statistik ADF yang lebih besar daripada nilai t-kritis MacKinnon.
Berdasarkan hasil tersebut, dapat disimpulkan bahwa data yang digunakan bersifat  tidak  stasioner  pada  tingkat  level  atau  I(0).  Oleh  karena  itu,  perlu dilakukan  uji  stasioneritas  data  pada  tingkat first  difference ,  yaitu  pada  tingkat derajat  1  atau  I(1)  agar  diperoleh  data  yang  stasioner.  Tabel  4.3  dibawah  ini menunjukkan hasil uji stasioneritas data menggunakan tes ADF dengan tren:
Tabel 4.3 Uji ADF dengan Tren Variabel Nilai t-statistik ADF Nilai t-kritis MacKinnon Kesimpulan 1% 5% 10% IHSG -2.691454 - 3.965142 - 3.413282 - 3.128667 Tidak stasioner KLCI -2.605844 - 3.965137 - 3.413280 - 3.128665 Tidak stasioner STI -3.192528 - 3.965126 - 3.413274 - 3.128662 TIdak stasioner SET -2.918719 - 3.965120 - 3.413271 - 3.128660 Tidak stasioner PSEI -3.258573 - 3.965159 - 3.413290 - 3.128671 Tidak stasioner LCI -3.133756 - 3.965164 - 3.413293 - 3.128673 Tidak stasioner VNINDEX -2.611337 - 3.965159 - 3.413290 - 3.128671 Tidak stasioner Sumber: Data yang telah diolah
2.  Uji Akar Unit pada Tingkat First Difference
Uji stasioneritas data pada tingkat first dfference dilakukan apabila hasil uji stasioneritas data pada tingkat level memberikan hasil bahwa data bersifat tidak stasioner. Uji stasioneritas data pada tingkat first difference dilakukan dengan uji ADF tanpa tren dan menggunakan tren. Tabel 4.4 dibawah ini menunjukkan hasil uji ADF tanpa tren.
Tabel 4.4 Uji ADF tanpa tren
Sumber: Data yang telah diolah
Variabel Nilai t-statistik ADF Nilai t-kritis MacKinnon Kesimpulan 1% 5% 10% IHSG -20.90506 - 3.435184 - 2.863562 - 2.567896 Stasioner KLCI -20.55653 - 3.435180 - 2.863561 - 2.567895 Stasioner STI -34.34500 - 3.435173 - 2.863557 - 2.567894 Stasioner SET -35.18302 - 3.435173 - 2.863557 - 2.567894 Stasioner PSEI -17.62338 - 3.435200 - 2.863569 - 2.567900 Stasioner LCI -9.836839 - 3.435200 - 2.863559 - 2.567900 Stasioner VNINDEX -11.04095 - 3.435211 - 2.863574 - 2.567903 Stasioner
Hasil uji ADF tanpa tren menunjukkan bahwa data seluruh bursa saham memiliki nilai t-statistik ADF yang lebih kecil daripada nilai t-kritis Mackinnon pada tingkat  signifikansi  1%,  5%  dan  10%.  Berdasarkan  hasil  tersebut  dapat disimpulkan bahwa data yang digunakan bersifat stasioner pada tingkat derajat satu atau I(1).
Hasil uji ADF dengan tren menunjukkan hasil bahwa seluruh data indeks bursa  saham  yang  digunakan  memiliki  nilai  t-statistik  ADF  yang  lebih  kecil daripada  nilai  t-kritis  MacKinnon  pada  tingkat  signifikansi  1%,  5%,  dan  10%. Berdasarkan hasil uji ADF tanpa tren dan uji ADF dengan tren pada tingkat first difference , dapat disimpulkan bahwa data yang digunakan bersifat stasioner pada tingkat derajat 1  atau  I(1)  yang menunjukkan seluruh  data stasioner  pada  orde yang  sama.  Oleh  karena  itu,  data  dapat  digunakan  untuk  melakukan  uji kointegrasi antar bursa saham. Tabel 4.5 dibawah ini menunjukkan hasil uji ADF dengan tren.
Tabel 4.5 Uji ADF dengan Tren Variabel Nilai t-statistik ADF Nilai t-kritis MacKinnon Kesimpulan 1% 5% 10% IHSG -20.92204 - 3.965142 - 3.413282 - 3.128667 Stasioner KLCI -20.56296 - 3.965137 - 3.413280 - 3.128665 Stasioner STI -34.34038 - 3.965126 - 3.413274 - 3.128662 Stasioner SET -35.22319 - 3.965126 - 3.413274 - 3.128662 Stasioner PSEI -17.64082 - 3.965164 - 3.413293 - 3.128673 Stasioner LCI -9.846628 - 3.965164 - 3.413293 - 3.128673 Stasioner VNINDEX -11.04023 - 3.965181 - 3.413301 - 3.128678 Stasioner
Sumber: Data yang telah diolah

## B.  Uji Kointegrasi
Uji kointegrasi yang digunakan dalam penelitian ini adalah uji kointegrasi dengan metode  Engle-Granger.  Metode  Engle-Granger  mengemukakan  bahwa kointegrasi  sebagai  fenomena  dimana  kombinasi  linear  dari  dua  variabel  yang tidak stasioner akan menjadi stasioner. Kombinasi linear ini dikenal dengan nama persamaan  kointegrasi  dan  dapat  diinterpretasikan  sebagai  hubungan keseimbangan  jangka  panjang  diantara  variabel  (Ikrima  dan  Muharram, 2014:138). Variabel dikatakan stasioner jika nilai statistik uji akar unit kombinasi linear dua variabel memiliki nilai yang lebih kecil dibandingkan dengan nilai kritis. Tabel 4.6 dibawah ini menunjukkan hasil uji kointegrasi bursa saham Indonesia dengan  enam  bursa  saham  lainnya  di  ASEAN  secara  berpasang-pasangan menggunakan metode Engle-Granger.
Tabel 4.6 Hasil Uji Kointegrasi Engle-Granger Variabel Nilai t- statistik ADF Nilai t-kritis MacKinnon Kesimpulan 1% 5% 10% IHSG – KLCI - 2.063522 - 2.566746 - 1.941068 - 1.616535 Terkointegrasi IHSG – STI - 0.822083 - 2.566757 - 1.941069 - 1.616534 Tidak terkointegrasi IHSG – SET - 2.953284 - 2.566750 - 1.941068 - 1.616535 Terkointegrasi IHSG – PSEI - 2.686118 - 2.566756 - 1.941069 - 1.616534 Terkointegrasi IHSG – LCI - 2.756390 - 2.566757 - 1.941069 - 1.616534 Terkointegrasi IHSG - VNINDEX - 1.850202 - 2.566748 - 1.941068 - 1.616535 Tidak terkointegrasi
Sumber: Data yang telah diolah
Tabel diatas menunjukkan bahwa bursa saham Indonesia terkointegrasi dengan tiga bursa saham pada tingkat signifikansi 1%, 5%, dan 10%, yaitu bursa saham  Thailand,  Filipina  dan  Laos.  Selain  itu,  bursa  saham  Indonesia  juga terkointegrasi  dengan  bursa  saham  Malaysia  pada  tingkat  signifikansi  5%  dan 10%.  Hasil  yang  berbeda  ditunjukkan  oleh  hubungan  antara  bursa  saham Indonesia  dengan  bursa  saham  Singapura  dan  Vietnam  yang  tidak  saling terkointegrasi  karena  nilai  t-statistik  ADF  yang  lebih  besar  daripada  nilai  t-kritis MacKinnon pada tingkat signifikansi 1% dan 5%.
Berdasarkan  hasil  uji  kointegrasi  secara  keseluruhan  bursa  saham Indonesia dengan enam bursa saham lainnya di ASEAN, maka dapat disimpulkan bahwa bursa saham Indonesia terkointegrasi dengan empat bursa saham lainnya yaitu bursa saham Malaysia, Thailand, Filipina, dan Laos. Oleh karena itu H02, H03,  H04,  dan  H06  yang  menyatakan  bahwa  tidak  terdapat  kointegrasi  antara bursa  saham  Indonesia  dengan  keempat  bursa  saham  tersebut  dinyatakan ditolak.  Selain  itu,  hasil  uji  kointegrasi  juga  menunjukkan  bahwa  bursa  saham Indonesia tidak terkointegrasi dengan bursa saham Singapura dan Vietnam. Oleh karena  itu,  H01  dan  H05  yang  menyatakan  bahwa  tidak  terdapat  kointegrasi antara bursa saham Indonesia dengan kedua bursa saham tersebut dinyatakan diterima.
Hasil uji kointegrasi yang telah dilakukan terhadap bursa saham Indonesia dengan  enam  bursa  saham  lainnya  di  ASEAN  mengimplikasikan  bahwa  bursa saham Indonesia dapat menjadi pilihan investasi dalam melakukan diversifikasi internasional bagi investor yang telah menanamkan modalnya di Singapura atau Vietnam. Sedangkan bagi investor yang telah berinvestasi di Malaysia, Thailand, Filipina dan Laos, sebaiknya tidak melakukan diversifikasi internasional dengan berinvestasi  di  bursa  saham  Indonesia  karena  Indonesia  memiliki  hubungan keseimbangan jangka panjang dengan keempat bursa saham tersebut.
Beberapa hasil dari penelitian ini menunjukkan hasil yang sama dengan penelitian terdahulu, yaitu penelitian oleh Hendrawan dan Gustyana (2011) dan Santosa (2013) yang menunjukkan bahwa bursa saham Indonesia terkointegrasi dengan  bursa  saham  Malaysia,  Filipina,  dan  Thailand.  Selain  itu,  penelitian Arsyad  (2015)  memberikan  hasil  bahwa  bursa  saham  Indonesia  tidak terkointegrasi  dengan  bursa  saham  Vietnam.  Tiga  penelitian  tersebut  tidak melakukan uji kointegrasi terhadap bursa saham Indonesia dengan bursa saham Laos.  Penelitian  ini  menunjukkan  hasil  yang  berbeda  dengan  tiga  penelitian
sebelumnya,  yaitu  bahwa  bursa  saham  Indonesia  dengan  bursa  saham Singapura  tidak  terkointegrasi,  sedangkan  tiga  penelitian  sebelumnya menyatakan dua bursa saham tersebut terkointegrasi.

## KESIMPULAN
Berdasarkan  berbagai  tahapan  penelitian  yang  telah  dilakukan,  maka  dapat disimpulkan bahwa:
1.  Uji  kointegrasi  terhadap  bursa  saham  Indonesia  dengan  bursa  saham  Singapura memberikan hasil bahwa bursa saham Indonesia tidak terkointegrasi dengan bursa saham Singapura pada tingkat signifikansi 1%, 5%, dan 10%.
2.  Uji  kointegrasi  terhadap  bursa  saham  Indonesia  dengan  bursa  saham  Malaysia memberikan hasil bahwa bursa saham Indonesia terkointegrasi dengan bursa saham Malaysia pada tingkat signifikansi 5% dan 10%.
3.  Uji  kointegrasi  terhadap  bursa  saham  Indonesia  dengan  bursa  saham  Thailand memberikan hasil bahwa bursa saham Indonesia terkointegrasi dengan bursa saham Thailand pada tingkat signifikansi 1%, 5%, dan 10%.
4.  Uji  kointegrasi  terhadap  bursa  saham  Indonesia  dengan  bursa  saham  Filipina memberikan hasil bahwa bursa saham Indonesia terkointegrasi dengan bursa saham Filipina pada tingkat signifikansi 1%, 5%, dan 10%.
5.  Uji  kointegrasi  terhadap  bursa  saham  Indonesia  dengan  bursa  saham  Vietnam memberikan hasil bahwa bursa saham Indonesia tidak terkointegrasi dengan bursa saham Vietnam pada tingkat signifikansi 1%, dan 5%.
6.  Uji  kointegrasi  terhadap  bursa  saham  Indonesia  dengan  bursa  saham  Laos memberikan hasil bahwa bursa saham Indonesia terkointegrasi dengan bursa saham Laos pada tingkat signifikansi 1%, 5%, dan 10%.

## DAFTAR PUSTAKA
Ali et  al. (2011). Comovement  between  Emerging  and  Developed  Stock  Markets:  An Investigation Through Cointegration Analysis . World Applied Sciences Journal , Volume 12 , 395-403.
Ariefianto,  Moch.  Doddy.  (2012). Ekonometrika:  Esensi  dan  Aplikasi  dengan Menggunakan Eviews . Jakarta: Erlangga.
Arsyad, Nuruzzaman. (2015). Integration between East and Southeast Asian Equity Markets . Journal of Financial Economic Policy , Volume 7 , 104-121. Fahmi, Irham. (2012). Manajemen Investasi: Teori dan Soal Jawab . Jakarta: Salemba Empat.
Guidi, Francesco and Rakesh Gupta. (2013). Market Efficiency in the ASEAN Region: Evidence  from  Multivariate  and  Cointegration  Tests . Applied  Financial Economics , Volume 23 , 265 –274.
Halim, Abdul. (2015). Analisis Investasi di Aset Keuangan . Jakarta: Mitra Wacana Media. Handaru, Sri, dkk. (2005). Dasar-Dasar Manajemen Keuangan Internasional (Edisi Kedua) . Yogyakarta: Andi. Harjito, Dwipraptono Agus. (2010). Perubahan Musiman (Seasonility) Pasar Modal dan Efek Kontagion di Negara –Negara ASEAN . Jurnal Siasat Bisnis , Volume 14, 1 –
18.
Hendrawan,  Riko  dan  Tieka  Trikartika  Gustyana.  (2011). Kointegrasi  Bursa –Bursa Saham di Asia. Jurnal Keuangan dan Perbankan, Volume 15, 159 –167.
Hill, Charles W. L. and Arun Kumar Jain. (2015). International Business Competing in the Global Marketplace (Tenth Edition) . New Delhi: Mc –Graw Hill
Ikrima, Tara Ninta dan Harjum Muharam. (2014). Co –integration dan Contagion Effect antara Pasar Saham
Syariah di Indonesia, Malaysia, Eropa, danAmerika saat terjadinya Krisis Yunani . Jurnal Dinamika
Manajemen, Volume 5, 131 –146. Jogiyanto,  Hartono.  (2013). Teori  Portofolio  dan  Analisis  Investasi  (Edisi  Kedelapan) . Yogyakarta: BPFE. Mailangkay,  Jeina.  (2013). Integrasi  Pasar  Modal  Indonesia  dan  Beberapa  Bursa  di Dunia (Periode Januari 2013 – Maret 2013) . Jurnal EMBA , Volume 1 , 722 –731. Rosadi, Dedi. (2012). Ekonometrika & Analisis Runtun Waktu Terapan dengan Eviews . Yogyakarta: Andi. Santosa, Budi. (2013). Integrasi Pasar Modal Kawasan Cina - ASEAN . Jurnal Ekonomi Pembangunan , Volume 14 , 78-91. Srikanth, P. and K. Aparna. (2012). Global Stock Market Integration – A Study of Select World Major Stock Markets . Journal of Arts, Science & Commerce , Volume 3 , 203 –211.
Sunariyah. (2011). Pengantar Pengetahuan Pasar Modal (Edisi Keenam) . Yogyakarta: UPP STIM YKPN.
Suparmun, Haryo. (2012). Keterkaitan Pasar Dinamis Pasar Saham Indonesia dan Asia Pasifik . Jurnal Keuangan dan Perbankan , Volume 16 , 13-26. Tandelilin, Eduardus. (2010). Portofolio dan Investasi Teori dan Aplikasi (Edisi Pertama) . Yogyakarta: Kanisius.
Widarjono,  Agus.  (2013). Ekonometrika  Pengantar  dan  Aplikasinya  disertai  Panduan Eviews (Edisi Keempat) . Yogyakarta: UPP STIM YKPN.