Asymmetric Spillover Effect of The United States and China Islamic Index on ASEAN Islamic Index during The Covid-19 Pandemic

## Efek Asimetris Spillover Indeks Syariah Amerika Serikat dan Cina terhadap
Indeks Syariah ASEAN selama Pandemi Covid-19
Achmad Jufri, Masriani Adhillah, Abdul Qoyum Magister Ekonomi Syariah, Fakultas Ekonomi dan Bisnis Islam, UIN Sunan Kalijaga, Yogyakarta, Indonesia achmadjufri95@gmail.com*, masrianiadhillah03@gmail.com, abd.qoyum@uin-suka.ac.id

## ABSTRAK
Penelitian ini bertujuan untuk menguji spillover effect indeks saham syariah  Amerika  Serikat  dan  Cina  terhadap  indeks  saham  syariah  ASEAN dengan  menggunakan  metode  Nonlinier  Autoregressive  Distributed  Lag (NARDL)  untuk  menemukan  spillover  effect  yang  bersifat  asimetris  selama pandemi  Covid-19.  Data  yang  diamati  dimulai  pada  1  Januari  2020  sampai dengan  30  September  2021  dengan  total observasi  sebanyak  336  data  untuk masing-masing  indeks  saham.  Penelitian  ini  mendapatkan  beberapa  temuan. Pertama, indeks saham syariah Amerika Serikat dan Cina memiliki pengaruh asimetris  jangka  pendek  terhadap  indeks  saham  syariah  Indonesia,  Malaysia dan  Thailand  selama  pandemi  Covid-19.  Kedua,  indeks  saham  syariah Amerika Serikat dan Cina hanya memiliki pengaruh asimetris jangka panjang terhadap  indeks  saham  syariah  Malaysia  selama  pandemi  Covid-19.  Ketiga, efek ketika terjadi penurunan indeks saham syariah Amerika Serikat dan Cina lebih  besar  dibandingkan  pada  saat  terjadi  kenaikan  terhadap  indeks  saham syariah  Malaysia  selama  pandemi  Covid-19.  Salah  satu  penyebab  hubungan tersebut  adalah  karena  adanya  hubungan  dagang  yang  sangat  erat  antara Amerika Serikat dan Cina terhadap Malaysia. Adapun implikasi dari penelitian ini adalah investor internasional dapat menjadikan hasil penelitian ini sebagai bahan  pengambilan  keputusan  apabila  terjadi  kontraksi  akibat  krisis  seperti pada saat pandemi Covid-19 terhadap indeks saham syariah Amerika Serikat dan Cina untuk mempertahankan maupun menjual portofolio investasi mereka. Kata Kunci: Spillover, Indeks Syariah, Asimetris, Covid-19.

## Informasi Artikel
Submitted: 20-12-2021 Reviewed: 17-01-2022 Accepted: 26-03-2022 Published: 31-05-2022
*) Korespondensi (Correspondence): Achmad Jufri
Open access under Creative Commons Attribution-Non Commercial-Share A like 4.0 International Licence (CC-BY-NC-SA)

## ABSTRACT
This study aims to examine the spillover effect of Islamic stock indexes of the United States and China on the ASEAN Islamic stock index using the Nonlinear  Autoregressive  Distributed  Lag  (NARDL)  method  to  find asymmetric spillover effects during the Covid-19 pandemic. The observed data starts  on  January  1,  2020,  until  September  30,  2021,  with  a  total  of  336 observations for each stock index. This study found some findings. First, the Islamic  stock  indexes  of  the  United  States  and  China  have  a  short-term asymmetric influence on the Islamic stock indices of Indonesia, Malaysia, and Thailand during the Covid-19 pandemic. Second, the Islamic stock indexes of the United States and China have only a long-term asymmetric influence on Malaysia's  sharia  stock  indexes  during  the  Covid-19  pandemic.  Third,  the effect when there is a decline in Islamic stock indexes of the United States and China is greater than when there is an increase in the Malaysian sharia stock index during the Covid-19 pandemic. One of the reasons for this relationship is the very close trade relationship between the United States and China with Malaysia. The research implication of this study is that international investors can use the results of this research as a decision-making material in the event of a contraction due to the crisis (one of which is the Covid-19 pandemic) in the  United  States  and  China  Islamic  stock  indexes  to  maintain  or  sell  their investment portfolios.
Keywords: Spillover, Islamic Index, Asymmetric, Covid-19.

## I. PENDAHULUAN
Globalisasi  merupakan  sebuah  proses  yang  menghilangkan  batas  jarak  antar  negara. Eksistensinya saat ini menciptakan berbagai perubahan dalam setiap kehidupan manusia. Salah satunya adalah dalam bidang ekonomi. Globalisasi ekonomi tidak hanya melibatkan individu sebagai pelaku ekonomi tetapi juga negara. Dengan adanya globalisasi ekonomi, hubungan antar negara menjadi makin erat dan saling bergantung satu sama lain (Panjaitan & Novel, 2021). Hubungan tersebut terjalin karena adanya  hubungan  perdagangan  dan  keuangan,  seperti  ekspor  dan  impor  dan  investasi  di  sektor real seperti Foreign direct investment , dan akuisisi maupun di sektor keuangan, seperti pasar modal.
Hubungan  yang  erat  tersebut  menyebabkan  gejolak  yang  saling  berkaitan  antara  negara,  baik positif  maupun  negatif.  Misalnya,  pada  saat  suatu  negara  maju  dengan  perekonomian  yang  kuat mengalami  guncangan  atau  kondisi  yang  buruk,  seperti  krisis  maupun  penurunan  pertumbuhan,  hal tersebut dapat menyebabkan ketidakstabilan bagi perekonomian di negara-negara lain, khususnya yang memiliki hubungan perdagangan maupun keuangan dengan negara tersebut (Sari et al ., 2017). Kondisi tersebut dikenal sebagai efek tumpahan atau spillover effect (Wang & Han, 2021). Salah satu contoh dari guncangan tersebut adalah pandemi Covid-19.
Pandemi  Covid-19  memulai  penyebarannya  dari  akhir  tahun  2019.  Sejak  saat  itu,  kondisi perekonomian  global  mengalami  penurunan  yang  signifikan. International  Monetary  Funds  (IMF) mencatat kontraksi ekonomi di negara maju sebesar -4,6% dengan kontraksi terbesar terjadi di Spanyol -10,8%, Inggris -9,8%, dan Italia -8,9%.  Sedangkan di negara berkembang terkontraksi sebesar -2,1% dengan penurunan terbesar terjadi di Meksiko -8,3%, India -7,3%, Afrika Selatan, Amerika Latin dan Karibian masing-masing -7,0%. Sementara apabila dilihat dari volume perdagangan dunia, negara maju terkontraksi sebesar -9,2% dan negara berkembang sebesar -6,7%. Harga komoditas sangat terkontraksi sebesar -32% (International Monetary Fund, 2021).
Penelitian  Hasan et  al. (2021),  Rahmayani  &  Oktavilia  (2021),  dan  Saleem et  al. (2021) menemukan  bahwa  pandemi  Covid-19  juga  menyebabkan  kontraksi  di  sektor  investasi,  yaitu  pasar modal.  Dampak  tersebut  tidak  hanya  dialami  oleh  negara-negara  berkembang  namun  juga  negara- negara  maju.  Di  Amerika  Serikat,  Covid-19  sangat  berdampak  terhadap  volatilitas  pasar  dan pengaruhnya lebih besar dibandingkan pengaruh dari indikator-indikator ekonomi lainnya (Baek et al., 2020). Liu et al. (2020) meneliti 21 indeks saham di beberapa negara yang paling banyak terkena virus dan  menemukan  bahwa  negara-negara  yang  paling  banyak  terkena  virus  menyebabkan  indeks  pasar modal  jatuh  signifikan  serta  negara-negara  di  Asia  mengalami  abnormal return yang  lebih  negatif dibandingkan dengan negara lain.
Kontraksi  ekonomi  yang  dialami  setiap  negara  tidak  hanya  murni  diakibatkan  oleh  Pandemi Covid-19, melainkan oleh guncangan yang terjadi di negara-negara lainnya akibat dari spillover effect . Dampak dari kondisi tersebut pernah diteliti oleh Marçal et al. (2020) ketika terjadi krisis subprime di Amerika, krisis Euro dan perlambatan pertumbuhan Cina. Dalam penelitian tersebut ditemukan bahwa krisis  subprime  Amerika  menyebakan  kontraksi  di  negara  lain  sampai  sebesar  -4,7%.  Perlambatan pertumbuhan  Cina  menyebabkan  kontraksi  hingga  2,2%  dan  krisis  Euro  menyebabkan  kontraksi sebesar -3% ke negara-negara lain. Wang & Han (2021) menganalisa dampak yang diakibatkan oleh penurunan  sektor  energi,  ekonomi  dan  lingkungan  akibat  pandemi  Covid-19  di  Amerika  Serikat terhadap  negara-negara  lain.  Hasil  penelitian  tersebut  membuktikan  bahwa  sebagian  besar  negara mengalami penurunan indeks emisi karbon akibat dari pengurangan emisi karbon di Amerika Serikat.
Selain  penelitian  di  atas,  beberapa  penelitian  berikut  menemukan  bahwa  pasar  modal  suatu negara dengan negara lain memiliki keterkaitan satu sama lain. Penelitian He et al. (2020) menemukan hubungan antara pasar modal Amerika Serikat, Eropa dan Asia. Penelitian  Lento & Gradojevic (2021) menemukan  bahwa  perubahan  harga  pada  indeks  S&P  500  secara  umum  menyebabkan  pergerakan harga  pada  pasar  keuangan  lainnya.  Penelitian  Aslam et  al. (2020)  menemukan  korelasi  56  indeks saham global. Penelitian Abdullahi (2021) menguji hubungan antar indeks saham syariah di 10 negara dan  menemukan  bahwa  pergerakan  indeks saham cenderung  sama dan  ditemukan  adanya  hubungan jangka panjang.
Penelitian-penelitian  sebelumnya  lebih  banyak  mengkaji spillover  effect antar  indeks  saham konvensional.  Sedikit  sekali  yang  meneliti  hubungan  antar  indeks  saham  syariah.  Oleh  karena  itu, peneliti  memfokuskan  penelitian  ini  untuk  mengkali spillover  effect antar  indeks  saham  syariah.
Penelitian ini bertujuan untuk menguji spillover effect indeks saham syariah Amerika Serikat dan Cina terhadap indeks saham syariah ASEAN selama pandemi Covid-19 dengan pendekatan yang berbeda, yaitu  model Nonlinier  Auto  Regressive  Distributted  Lag (NARDL).  Penelitian  sebelumnya menggunakan metode GMM, ARDL dan MGARCH (Abdullahi, 2021),  metode Sharpe, Teynor dan Jensen (Azhar et al., 2021), complex network method (Aslam et al., 2020), LASSO model (Lento & Gradojevic, 2021) model EGARCH (Panjaitan & Novel, 2021), nonprametrik Mann-Whitney (He et al., 2020), univariate global autoregressive (Marçal et al., 2020), dan  analisis input-output (Wang & Han, 2021) untuk mengukur hubungan antar indeks saham.
Indeks  saham syariah  Amerika  Serikat  dan  Cina,  yaitu Dow  Jones Islamic  Market (DJIM) dipilih  sebagai  variabel  independen  berdasarkan  penelitian  Marçal et  al. (2020)  yang  menemukan bahwa  guncangan  di  Amerika  memiliki  dampak  pada  pasar  global,  sedangkan  guncangan  di  Cina berdampak  pada  skala  regional.  Selain  itu,  pada  tahun  2021,  pasar  bursa  Amerika  Serikat  memiliki kapitalisasi  terbesar  di  dunia,  yaitu  US$  30,923  Miliar  (Kayo,  2021)  dan  selama  pandemi  Covid-19 pada  tahun  2020,  IMF  mencatat  Cina  merupakan  satu-satunya  negara  yang  tidak  terkontraksi  atau pertumbuhan  positif  sebesar  2,3% (International  Monetary  Fund, 2021).  Oleh  karena  itu,  peneliti tertarik  untuk  mengkaji  lebih  mendalam spillover  effect dari  kontraksi  pada  pasar  modal  syariah  di Amerika Serikat dan Cina terhadap pasar modal syariah di ASEAN yang terpilih yang diakibatkan oleh pandemi  Covid-19  sebagai  kajian  pendukung  bagi  penelitian  sebelumnya  dengan  menggunakan pendekatan yang berbeda, yaitu model NARDL.

## II. KAJIAN LITERATUR

## Contagion Effect Theory
Forbes  &  Rigobon  (2002)  menjelaskan  tentang contagion  effect atau spillover  effect sebagai sebuah peningkatan pergerakan pasar yang signifikan yang diakibatkan oleh adanya sebuah guncangan dari sebuah negara. Secara lebih spesifik, contagion effect dapat dijelaskan dengan empat hal. Pertama, contagion effect didefinisikan sebagai hubungan antar pasar yang meningkat akibat adanya guncangan pada waktu krisis. Kedua, contagion merupakan efek yang dialami pasar yang disebabkan oleh faktor eksternal.  Ketiga, contagion didefinisikan  sebagai  transmisi  guncangan  yang  terjadi  akibat  perilaku investor.  Keempat, contagion disebabkan  oleh  faktor  fundamental  (Setiawan  &  Kartiasih,  2021). Sedangkan Wycislak (2014) mendefinisikan contagion effect sebagai proses penyebaran informasi yang berulang yang menyebabkan adanya mekanisme tindakan pada entitas yang terkena dampak (misalnya perusahaan).
Dalam  pengertian  yang  lebih  luas, spillover  effect didefinisikan  sebagai  transmisi  guncangan yang terjadi secara umum di seluruh negara. Dalam pengertian restriktif, spillover effect didefinisikan sebagai  propagasi  guncangan  berlebih  yang  terjadi  antara  dua  negara  yang  diakibatkan  oleh  faktor fundamental  dan  dipicu  oleh  guncangan  umum.  Dalam  pengertian  yang  sangat  ketat, spillover didefinisikan sebagai perubahan mekanisme transmisi yang terjadi selama periode gejolak dan dapat diidentifikasi  melalui  peningkatan  yang  signifikan  dalam  korelasi  tingkat  pasar  (Lee,  2012).  Dalam penelitian ini, definisi yang digunakan adalah definisi yang terakhir.
Spillover effect menciptakan pergerakan yang saling berkaitan antara pasar modal satu dengan pasar  modal  lainnya.  Keterkaitan  tersebut  dapat  dijadikan  sebagai  salah  satu  sumber  informasi  bagi investor bagaimana kondisi pasar di masa depan dan risiko ekonomi yang akan ditimbulkan terhadap suatu  negara  yang  diakibatkan  oleh  pergerakan  pasar,  baik  positif  maupun  negatif  dari  negara  lain. Dengan integrasi pasar yang makin kuat, Spillover juga dapat memprediksi pergerakan selanjutnya dari harga  sebuah  aset  (McMillan,  2020).  Menurut  Panjaitan  dan  Novel  (2021),  integrasi  atau  kuatnya hubungan  antarnegara  disebabkan  oleh  hubungan  perdagangan  dan  keuangan.  Sehingga  apabila hubungan antarnegara makin kuat, spillover effect yang ditimbulkan pun makin kuat. Amerika Serikat tercatat sebagai negara yang memiliki kapitalisasi pasar modal terbesar di dunia dan Cina sebagai satu- satunya  negara  yang  mengalami  pertumbuhan  positif  selama  pandemi  Covid-19.  Hal  tersebut mengindikasikan kondisi keuangan dan perekonomian yang baik dan berpengaruh terhadap negara lain.
Beberapa penelitian berikut ini dijelaskan untuk memperkuat uraian di atas. Penelitian Purbasari (2019) menguji spillover volatilitas dari Amerika Serikat dan Jepang terhadap pasar modal di ASEAN- 5 dengan menggunakan metode Bivariate GARCH-FULL BEKK. Hasil penelitian tersebut menemukan
beberapa hal. Pertama, spillover volatilitas memiliki sifat dan besaran yang berbeda bergantung pada periodenya, yaitu sebelum krisis, pada saat krisis, dan pasca krisis. Kedua, spillover volatilitas sebelum krisis tidak ditemukan. Ketiga, terdapat spillover volatilitas dari Amerika Serikat dan Jepang terhadap pasar modal di ASEAN-5. Keempat, hubungan eksternal antara Amerika serikat, Jepang dan ASEAN- 5 menjadi lebih kompleks pasca krisis. Kelima, negara-negara yang mendapatkan spillover volatilitas yang lebih besar disebabkan oleh adanya perdagangan dan penanaman modal asing langsung.
Vo & Tran (2019) mengungkapkan bahwa spillover volatilitas merupakan aspek penting dalam integrasi keuangan internasional dan analisis terhadap spillover volatilitas dari negara maju terhadap negara  berkembang  sangat  penting  bagi  investor  untuk  portofolio  investasi  dan  manajemen  risiko. Untuk  mendukung  pertanyaan  tersebut,  Vo  dan  Tran  meneliti  spillover  volatilitas  dari  pasar  modal Amerika  Serikat  terhadap  pasar  modal  ASEAN  dengan  menggunakan  metode  EGARCH  dan  ICSS. Hasil  penelitian  tersebut  menemukan  bahwa  spillover  volatilitas  dari  pasar  modal  Amerika  Serikat terhadap pasar modal ASEAN signifikan.
Penelitian  Thai  Hung  (2019)  menguji return dan spillover volatilitas  harian  antara  Cina  dan ASEAN-4 dengan menggunakan GARCH-BEKK. Hasil penelitian menemukan bahwa volatilitas pada pasar Cina dapat memengaruhi pasar ASEAN-4. Dalam konteks return saham, hubungan antara pasar Cina dan pasar ASEAN-4 menjadi luar biasa pada saat dan setelah krisis keuangan global pada tahun 2008. Hal tersebut dapat mengindikasikan bahwa pasar modal antar negara lebih terintegrasi atau saling berkaitan pada saat krisis.
Sznajderska & Kapuściński (2019) menjelaskan bahwa perlambatan ekonomi dan melebarnya ketidakseimbangan  domestik  di  Cina  dapat  mengganggu  para  ekonom  dan  politisi  di  seluruh  dunia. Dampak  transisi  yang  dilakukan  Cina  menuju  model  pertumbuhan  yang  baru  menyebabkan ketidakpastian  terhadap  negara  lain.  Dalam  penelitiannya,  ditemukan  bahwa spillover lebih  kuat terhadap negara-negara yang tidak fleksibel terhadap nilai tukar, bagian manufaktur yang lebih tinggi dalam nilai bruto, dan terhadap negara dengan perekonomian yang lebih besar. Jebran & Iqbal (2016) menguji spillover volatillitas antara pasar modal di wilayah Asia dengan menggunakan model GARCH dan menemukan bahwa terdapat hubungan langsung dua arah antara Jepang dan Cina, Sri Lanka dan Cina, Sri Lanka dan Hong Kong serta hubungan langsung satu arah dari India ke Cina, Sri Lanka ke Jepang, Pakistan ke Sri Lanka, Hong Kong ke India dan Jepang.
Beberapa penelitian di atas menjelaskan pengaruh dari spillover effect Amerika Sertikat dan Cina terhadap  negara-negara  ASEAN  dengan  beberapa  metode  berikut,  yaitu  Bivariate  GARCH-FULL BEKK,  EGARCH  dan  ICSS,  GARCH-BEKK,  dan  GARCH.  Penelitian  ini  menganalisis  lebih mendalam  mengenai  pengaruh spillover  effect yang  bersifat  asimetris,  baik  dalam  jangka  pendek maupun jangka panjang dengan menggunakan metode yang berbeda dari penelitian sebelumnya, yaitu metode  NARDL.  Berdasarkan  uraian  teori  dan  penelitian  pendukung  yang  telah  dijelaskan,  maka hipotesis diajukan adalah sebagai berikut:
H 1 :  Indeks  saham  syariah  Amerika  Serikat  memiliki  pengaruh  asimetris  jangka  pendek  dan  jangka panjang terhadap indeks saham syariah ASEAN.
H 2 : Indeks saham syariah Cina memiliki pengaruh asimetris jangka pendek dan jangka panjang terhadap indeks saham syariah ASEAN.

## III. METODE PENELITIAN
Penellitian ini merupakan jenis penelitian kuantitatif yang bertujuan untuk menguji hubungan satu variabel dengan variabel lainnya (Sekaran & Bougie, 2018). Data dalam penelitian ini adalah data time  series  harian,  yaitu  indeks  saham  syariah  yang  diamati  mulai  tanggal  01  Januari  2020  sampai dengan  30  September  2021.  Data  tersebut  peneliti  dapatkan  dari  investing.com.  Populasi  dalam penelitian  ini  adalah  semua  indeks  saham  di  ASEAN.  Adapun  teknik  pengambilan  sampel  yang digunakan adalah purposive sampling dengan beberapa kriteria, yaitu merupakan indeks saham syariah dan merupakan indeks saham individual negara (bukan gabungan atau global). Sehingga berdasarkan Teknik  tersebut,  diperoleh  tiga  indeks  saham  syariah  di  ASEAN,  yaitu  Indonesia  (IDX  Shariah), Malaysia (FTSE Sharia) dan Thailand (FTSE Sharia).  Informasi yang digunakan oleh peneliti untuk mengukur indeks saham adalah harga penutupan saham (closing price) pada hari sebelumnya.
Data tersebut kemudian dianalisis menggunakan metode NARDL yang dikembangkan oleh Shin et al. (2012) untuk mengetahui pengaruh asimetris jangka pendek dan jangka panjang dari indeks saham syariah Amerika Serikat dan Cina terhadap indeks saham syariah di ASEAN. Secara umum, hubungan asimetris variabel-variabel tersebut ditunjukkan dengan persamaan berikut:
INDO t = β 0 + β 1 US + t + β 2 US - t + β 3 CIN + t + β 4 CIN - t + e t (1)
THAI t = β 0 + β 1 US + t + β 2 US - t + β 3 CIN + t + β 4 CIN - t + e t (2) MLY t = β 0 + β 1 US + t + β 2 US - t + β 3 CIN + t + β 4 CIN - t + e t (3)
Keterangan:
INDO  : Indeks saham syariah Indonesia
THAI  : indek saham syariah Thailand MLY  : Indeks saham syariah Malaysia
US : Indeks saham syariah Amerika Serikat
CIN : Indeks saham syariah Cina
Tanda  positif  (+)  dan  negative  (-)  secara  berturut-turut  menunjukkan  kondisi  indeks  saham  ketika mengalami kenaikan dan penurunan.
Persamaan (1), (2), dan (3) diatas apabila  diaplikasikan pada model NARDL dapat dijelaskan dalam persamaan matematis berikut:
ΔINDO t = β 0 + β 1 INDO t-1 + β 2 US + t-1 + β 3 US - t-1 + β 4 CIN + t-1 + β 5 CIN - t-1 + ∑ 𝑛 𝑘=1 α 1i ΔINDO t-1 + ∑ 𝑛 𝑘=0 (α 2i ΔUS + t-1 + α 3i ΔUS - t-1 ) + ∑ 𝑛 𝑘=0 (α 4i ΔCIN + t-1 + α 5i ΔCIN - t-1 ) + μ t (4)
ΔTHAI t = β 0 + β 1 THAI t-1 + β 2 US + t-1 + β 3 US - t-1 + β 4 CINA + t-1 + β 5 CINA - t-1 + ∑ 𝑛 𝑘=1 α 1i ΔTHAI t- 1 + ∑ 𝑛 𝑘=0 (α 2i ΔUS + t-1 + α 3i ΔUS - t-1 ) + ∑ 𝑛 𝑘=0 (α 4i ΔCIN + t-1 + α 5i ΔCIN - t-1 ) + μ t (5) ΔMLY t = β 0 + β 1 MLY t-1 + β 2 US + t-1 + β 3 US - t-1 + β 4 CIN + t-1 + β 5 CIN - t-1 + ∑ 𝑛 𝑘=1 α 1i ΔMLY t-1 + ∑ 𝑛 𝑘=0 (α 2i ΔUS + t-1 + α 3i ΔUS - t-1 ) + ∑ 𝑛 𝑘=0 (α 4i ΔCIN + t-1 + α 5i ΔCIN - t-1 ) + μ t (6)
Persamaan  (4),  (5)  dan  (6)  dapat  menemukan  pengaruh  asimetris  dalam  jangka  pendek  dan jangka panjang dari indeks saham syariah Amerika Serikat dan Cina. Koefisien asimetris jangka pendek ditunjukkan  oleh  koefisien ∑ α 2i ΔUS t−1 + n k=0 , ∑ α 3i ΔUS t−1 − n k=0 , ∑ α 4i ΔCIN t−1 + n k=0 , dan ∑ α 5i ΔCIN t−1 − n k=0 . Sedangkan pengaruh asimetris jangka panjang indeks Amerika Serikat diperoleh dengan perhitungan -(β 2 / β 1 ) dan -(β 3 / β 1 ), serta pengaruh asimetris indek Cina dengan perhitungan -(β 4 / β 1 ) dan -(β 5 / β 1 ).
Pengujian  persamaan  (4),  (5)  dan  (6)  dilakukan  dengan  beberapa  langkah.  Pertama,  Uji stasioneritas  data.  Kedua,  menguji  persamaan  di  atas  dengan  menggunakan  metode  OLS  untuk mengeliminasi  lag  yang  tidak    signifikan.  Ketiga,  menguji  hubungan  jangka  panjang  indeks  saham syariah Amerika Serikat dan Cina terhadap indeks saham syariah ASEAN. Untuk menguji hubungan jangka  panjang tersebut,  digunakan  pendekatan  Bounds  Testing  (Pesaran  et  al., 2001), yaitu apabila β 1 =β 2 =β 3 =β 4 =β 5 =0  maka  tidak  terdapat  kointegrasi.  Sebaliknya  apabila  β 1 ≠β 2 ≠β 3 ≠β 4 ≠β 5 ≠0,  maka terdapat kointegrasi. Dari kedua rumus tersebut akan diperoleh nilai F. Apabila nilai F lebih besar dari nilai upper bound I(I), maka terdapat kointegrasi. Sebaliknya apabila nilai F lebih kecil dari nilai lower bound  I(0),  maka  tidak  terdapat  kointegrasi.  Sedangkan  apabila  nilai  F  berada  di  antara  nilai  upper bound I(I) dan lower bound I(0), maka hasil tidak dapat diputuskan.
Apabila terdapat kointegrasi, maka dilajutkan dengan menguji pengaruh asimetris jangka panjang indeks  saham  syariah  Amerika  Serikat  dan  Cina  terhadap  indeks  saham  syariah  ASEAN.  Pengaruh asimetris tidak  ditemukan apabila  -(β 2 / β 1 )  =  -(β 3 / β 1 ).  Sedangkan apabila  -(β 2 / β 1 ) ≠ -(β 3 / β 1 ), maka terdapat pengaruh asimetris. Uji Statistik Wald F digunakan untuk melakukan uji kointegrasi dan uji asimetris. Apabila pengaruh asimetris ditemukan, maka ketika terjadi peningkatan atau penurunan pada indeks  saham  syariah  Amerika  Serikat  dan  Cina,  pengaruhnya  akan  berbeda  terhadap  indeks  saham syariah ASEAN yang terpilih dalam penelitian ini baik pada jangka pendek maupun jangka panjang.

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN
Selama  periode  penelitian,  yaitu  mulai  1  Januari  2020  hingga  30  September  2021,  peneliti memperoleh 336 observasi dari masing-masing indeks saham. Jumlah tersebut diperoleh dari proses eliminasi hari kerja bursa yang tidak sama agar menghasilkan data yang tidak bias dan pengukuran yang seimbang. Tabel 1 merupakan statistik deskriptif dari indeks saham syariah ASEAN yang terpilih dan indeks saham regresornya.
Tabel 1. Statistik Deskriptif CIN (US$) US (US$) INDO (US$) MLY (US$) THAI (US$) Mean 17.77937 7276.016 0.011402 3253.756 35.82988 Median 17.96579 7287.750 0.011974 3279.536 37.39884 Maximum 24.35183 9396.100 0.013586 3690.282 41.14569 Minimum 11.06381 4339.230 0.008056 2537.350 24.68139 Std. Dev. 3.994242 1227.969 0.001401 261.3342 3.892593 Skewness -0.180449 -0.148228 -0.582515 -0.604134 -0.776203 Kurtosis 1.546815 2.174700 2.248437 2.788296 2.693901 Jarque-Bera 31.38792 10.76609 26.91001 21.06625 35.05125 Probability 0.000000 0.004594 0.000001 0.000027 0.000000 Sum 5973.869 2444741. 3.830957 1093262. 12038.84 Sum Sq. Dev. 5344.579 5.05E+08 0.000658 22879011 5076.013 Observations 336 336 336 336 336

## Sumber: EVIEWS 10, data diolah, 2021
Berdasarkan tabel 1 di atas, indeks saham syariah Cina mencapai harga tertinggi sebesar US$ 24.35183 dan terendah sebesar  US$ 11.06381 dengan rata-rata harga sebesar  US$ 17.77937. Indeks saham syariah Amerika Serikat mencapai harga tertinggi sebesar US$ 9396.100 dan terendah sebesar US$ 4339.230 dengan rata-rata harga sebesar US$7276.016.  Indeks saham syariah Indonesia mencapai harga  tertinggi  sebesar  US$  0.013586  dan  terendah  sebesar  US$0.008056  dengan  rata-rata  harga sebesar US$ 0.011402. Indeks saham syariah Malaysia mencapai harga tertinggi sebesar US $3690.282 dan  terendah  sebesar  US$  2537.350  dengan  rata-rata  harga  sebesar  US$  3253.756.  Indeks  saham syariah Thailand mencapai harga tertinggi sebesar US$ 41.14569 dan terendah sebesar US$ 24.68139 dengan rata-rata harga sebesar US$ 35.82988.
Syarat pengujian atau estimasi model NARDL adalah tidak ada data yang stasioner pada tingkat diferensi kedua, atau dengan kata lain, data harus sudah stasioner pada level atau diferensi pertama. Oleh  karena  itu,  peneliti  melakukan  uji  stasioneritas  data  dengan  uji  akar  unit (unit  root  test) untuk mengetahui hal tersebut. Pengujian akar unit menggunakan standar Augmented Dickey Fuller (ADF) dan Philip-Perron (PP). Hasil pengujian menunjukkan bahwa semua data indeks saham syariah dalam penelitian ini tidak stasioner pada tingkat level namun stasioner pada tingkat diferensi pertama pada taraf signifikansi  α=1% (lihat table 2).  Oleh karena semua data tidak ada yang stasioner pada diferensi kedua, maka estimasi dengan model NARDL dapat dilakukan untuk menguji hubungan asimetris indeks saham syariah Amerika Serikat dan Cina terhadap indeks saham syariah ASEAN yang terpilih.
Tabel 2.
Unit Root Test ADF PP Level First Difference Level First Difference No Trend Trend No Trend Trend No Trend Trend No Trend Trend THAI -1.57 -1.03 -11.2*** -11.3*** -1.59 -1.13 -21.21*** -21.26*** INDO -1.09 -0.34 -8.96*** -18.96*** -1.20 -0.43 -18.8*** -18.9*** MLY -1.54 -1.59 -18.62*** -18.62*** -1.63 -1.68 -18.64*** -18.63*** CIN -0.52 -2.67 -18.54*** -18.54*** -0.42 -2.63 -18.63*** -18.63*** US -0.99 -1.93 -21.83*** -21.81*** -1.034 -2.30 -21.73*** -21.71***
Sumber: EVIEWS 10, data diolah, 2021 Keterangan: ***, **, * secara berurutan menunjukkan signifikasi pada α=1%, α=5%, dan α=10%.
Persamaan (4) menguji hubungan asimetris jangka pendek dan jangka panjang indeks saham syariah Amerika Serikat dan Cina terhadap indeks saham syariah Indonesia selama pandemi Covid-19. Hasil estimasi model NARDL ditunjukkan oleh Tabel 3 berikut:
Tabel 3. Hasil Estimasi Model NARDL (Indonesia) Variable Coefficient Standard Error C 0.178999** 0.075787 Long-run INDO t-1 -0.035188** 0.014752 CIN + t-1 0.025120* 0.014755 CIN - t-1 0.019822* 0.011581 US + t-1 -0.017608 0.025383 US - t-1 -0.011464 0.023165 Short-run ∆CIN - t-1 0.278194*** 0.059255 ∆US - t-1 0.391706*** 0.076519 ∆US + t-1 0.287162*** 0.083894 ∆INDO t-3 0.132116*** 0.046754 ∆US - t 0.220035*** 0.069753 ∆US - t-5 0.142826** 0.062989 ∆US - t-2 0.151427** 0.074624 ∆INDO t-2 -0.119405** 0.048890 ∆INDO t-1 -0.145205*** 0.053598 R-squared 0.383518 J-B 61.21619 0.00000 LM 0.103275 0.9019
Sumber: EVIEWS 10, data diolah, 2021 Keterangan: ***, **, * secara berurutan menunjukkan signifikasi pada α=1%, α=5%, dan α=10%.
Tabel  3  menunjukkan  bahwa  dalam  jangka  panjang,  dalam  kondisi  pandemi,  indeks  saham syariah Indonesia dipengaruhi oleh lag indeks itu sendiri dan indeks saham syariah Cina baik ketika terjadi  kenaikan  maupun    penurunan.  Sedangkan  indeks  saham  syariah  Amerika  Serikat  tidak signifikan.  Delta  (∆)  menunjukkan  perubahan  indeks  saham  dalam  jangka  pendek.  Dalam  tabel  2, indeks saham syariah Indonesia dipengaruhi oleh perubahan indeks saham itu sendiri pada lag pertama, kedua dan ketiga (∆INDO t-1, ∆INDO t-2, ∆INDO t-3 ),  kemudian  oleh  indeks  saham  syariah  Cina  ketika terjadi penurunan pada lag pertama (∆CIN - t-1 ), serta indeks saham syariah Amerika Serikat ketika terjadi kenaikan pada lag pertama (∆US + t-1 ), dan ketika terjadi penurunan pada saat itu, lag pertama, kedua dan kelima (∆US - t, ∆US - t-1, ∆US - t-2, ∆US - t-5 ).
Persamaan (5) menguji hubungan asimetris jangka pendek dan jangka panjang indeks saham syariah Amerika Serikat dan Cina terhadap indeks saham syariah Malaysia selama pandemi Covid-19. Hasil estimasi model NARDL ditunjukkan oleh Tabel 4 berikut:
Tabel 4. Hasil Estimasi Model NARDL (Malaysia) Variable Coefficient Standard Error C 0.482545*** 0.157575 Long-run MLY t-1 -0.050837*** 0.016604 CIN + t-1 -0.003001 0.011834 CIN - t-1 0.007569 0.010230 US + t-1 -0.011349 0.024667 US - t-1 -0.026857 0.018732 Short-run ∆CIN - t 0.148928*** 0.055941 ∆US - t-1 0.294015** 0.060901 ∆US - t 0.194047*** 0.052652 ∆CIN - t-1 -0.114232*** 0.052494 ∆US - t-5 0.143813*** 0.054573 R-squared 0.263654 J-B 19.19075 0.000068 LM 0.900179 0.4075
Sumber: EVIEWS 10, data diolah, 2021 Keterangan: ***, **, * secara berurutan menunjukkan signifikasi pada α=1%, α=5%, dan α=10%.
Berdasarkan  hasil  estimasi  model  NARDL  persamaan  (5)  pada  tabel  4  di  atas,  menemukan bahwa dalam jangka panjang, indeks saham syariah Malaysia hanya dipengaruhi oleh lag indeks itu pada lag pertama (MLY t-1 ), sedangkan indeks saham syariah Amerika Serikat dan Cina tidak signifikan. Dalam  jangka  pendek,  indeks  saham  syariah  Malaysia  dipengaruhi  oleh  perubahan  indeks  saham
syariah  Cina  pada  saat  itu  ketika  terjadi  penurunan  (∆CIN - t ),  dan  perubahan  indeks  ketika  terjadi penurunan  pada  lag  pertama  (∆CIN - t-1 ).  Sedangkan  dalam  jangka  pendek,  indeks  saham  syariah Amerika  berpengaruh  ketika  terjadi  penurunan  indeks  pada  saat  itu,  lag  pertama  dan  kelima  (∆US - t , ∆US - t-1 , ∆US - t-5 ).
Persamaan (6) menguji hubungan asimetris jangka pendek dan jangka panjang indeks saham syariah Amerika Serikat dan Cina terhadap indeks saham syariah Thailand selama pandemi Covid-19. Hasil estimasi model NARDL ditunjukkan oleh Tabel 5 berikut:
Tabel 5. Hasil Estimasi Model NARDL (Thailand) Variable Coefficient Standard Error C 0.298682** 0.126690 Long-run THAI t-1 -0.042640** 0.017963 CIN + t-1 0.017028 0.015776 CIN - t-1 0.000552 0.012310 US + t-1 -0.062255** 0.027599 US - t-1 -0.058273** 0.025270 Short-run ∆US - t 0.412257*** 0.071103 ∆US - t-1 0.635354*** 0.079069 ∆THAI t-1 -0.204386*** 0.049295 ∆US - t-5 0.282324*** 0.078798 ∆CIN - t 0.238304*** 0.068782 ∆US - t-4 -0.219774*** 0.075650 ∆THAI t-5 -0.122769*** 0.047213 R-squared 0.394837 J-B 189.4334 0.000000 LM 1.731706 0.1891
Sumber: EVIEWS 10, data diolah, 2021 Keterangan: ***, **, * secara berurutan menunjukkan signifikasi pada α=1%, α=5%, dan α=10%.
Hasil estimasi persamaan (6) menunjukkan bahwa dalam jangka panjang, indeks saham syariah Thailand dipengaruhi oleh lag pertama indeks itu sendiri (THAI t-1 ) dan indeks saham syariah Amerika Serikat  ketika  terjadi  kenaikan  dan  penurunan  pada  lag  pertama  (US + t-1 ,  US - t-1 ).  Sedangkan  dalam jangka pendek, indeks saham syariah Thailand dipengaruhi oleh perubahan pada lag pertama dan kelima indeks itu sendiri (∆THAI t-1 , ∆THAI t-5 ), perubahan indeks saham syariah Amerika Serikat ketika terjadi penurunan pada lagi pertama, keempat dan kelima (∆US - t-1, ∆US - t-4, ∆US - t-4 ).
Setelah dilakukan estimasi model NARDL pada persamaan (4), (5) dan (6), selanjutnya adalah menguji kointegrasi dengan menggunakan pendekatan bound test yang dikembangkan oleh (Pesaran et al., 2001) untuk menemukan hubungan jangka panjang indeks saham syariah Amerika Serikat dan Cina terhadap indeks saham syariah Indonesia, Malaysia dan Thailand dengan membandingkan nilai F hitung dan F kritis dari Pesaran. Hasil uji kointegrasi ditunjukkan oleh tabel 6 berikut:
Tabel 6. Uji Kointegrasi Variabel Independen F-Statistic Indonesia Malaysia Thailand CIN 2.148876 5.414639** 2.867932 US 3.567304 9.063168*** 10.28666***
Sumber: EVIEWS 10, data diolah, 2021 Keterangan: ***, **, * secara berurutan menunjukkan signifikasi pada I(I)=1%, I(I)=5%, dan I(I)=10%.
Dari  hasil  uji  kointegrasi  pada  tabel  6,  ditemukan  bahwa  indeks  saham  syariah  Cina  hanya berkointegrasi pada indeks saham syariah Malaysia. sedangkan indeks saham syariah Amerika Serikat berkointegrasi terhadap indeks saham syariah Malaysia dan Thailand. Adapun untuk menguji adanya pengaruh asimetris jangka panjang, perlu dilakukan uji asimetris setelah dilakukan uji kontegrasi di atas yang ditunjukkan oleh tabel 7 berikut:
Tabel 7. Uji Asimetris Variabel Independen F-Statistic Indonesia Malaysia Thailand
CIN 0.664219 2.755245* 3.670713 US 0.980098 9.139849*** -0.093381
Sumber: EVIEWS 10, data diolah, 2021 Keterangan: ***, **, * secara berurutan menunjukkan signifikasi pada =1%, α=5%, dan α=10%.
Hasil uji asimteris pada tabel 7 di atas menunjukkan bahwa pengaruh asimetris jangka panjang indeks saham  syariah  Cina  dan  Amerika  Serikat  hanya  terjadi  pada  Indeks  saham syariah Malaysia. analisis lebih lanjut mengenai seberapa besar ukuran pengaruh asimetris tersebut ditunjukkan pada tabel 8 berikut:
Tabel 8. Koefisien Asimetris Jangka Panjang Variabel Independen F-Statistic Indonesia Malaysia Thailand CIN + 0.713897 -0.059039* 0.399349 CIN - 0.563333 0.148884* 0.012936 US + -0.500397 -0.223245* -1.460019 US - -0.325793 -0.528303* -1.366638
Sumber: EVIEWS 10, data diolah, 2021 Keterangan: ***, **, * secara berurutan menunjukkan signifikasi pada α=1%, α=5%, dan α=10%.
Tabel  8  menunjukkan  koefisien  asimetris  jangka  panjang  indeks  saham  syariah  Cina  dan Amerika Serikat pada indeks saham syariah Malaysia. Pada saat indeks saham syariah Cina mengalami kenaikan 1% (CIN + ), terjadi penurunan indeks saham syariah Malaysia sebesar 0.059039%. Namun, pada  saat  terjadi  penurunan  1%  (CIN - ),  indeks  saham  syariah  Malaysia  juga  mengalami  penurunan sebesar  0.148884%.  Dengan  demikian,  dapat  disimpulkan  bahwa  pada  saat  indeks  saham  syariah Malaysia  lebih  terkontraksi  pada  saat  indeks  saham  syariah  mengalami  penurunan  daripada  saat mengalami kenaikan. Di sisi lain, indeks saham syariah Amerika Serikat memiliki hubungan negatif asimetris jangka panjang terhadap indeks saham syariah Malaysia. Pada saat terjadi kenaikan 1% pada indeks saham syariah Amerika Serikat (US + ), indeks saham syariah Malaysia mengalami penurunan sebesar  0.223245%.  Sedangkan  apabila  terjadi  penurunan  1%  pada  indeks  saham  syariah  Amerika Serikat, indeks saham syariah Malaysia mengalami kenaikan  sebesar 0.528303%. Dengan demikian, indeks  saham  syariah  Malaysia  tidak  mengalami  kontraksi  pada  saat  terjadi  kontraksi  pada  indeks saham syariah Amerika Serikat.

## Pembahasan
Penelitian  ini  menemukan  bahwa  indeks  saham  syariah  Cina  memiliki  hubungan  asimetris jangka  pendek  terhadap  indeks  saham  syariah  ASEAN  yang  terpilih,  yaitu  Indonesia,  Malaysia  dan Thailand.  Sedangkan  dalam  jangka  panjang,  indeks  saham  syariah  Cina  hanya  memiliki  pengaruh asimetris  terhadap  indeks  saham  syariah  Malaysia.  Peneliti  berasumsi  bahwa  tidak  ditemukannya pengaruh asimteris jangka panjang dalam penelitian ini disebabkan oleh periode penelitian yang pendek sehingga  pengaruh  asimetris  indeks  saham  syariah  Cina  terhadap  tiga  negara  ASEAN  yang  terpilih hanya dapat ditemukan dalam jangka pendek. Meskipun dengan pendekatan yang berbeda, penelitian ini mendukung hasil dari literatur-literatur sebelumnya tentang spillover effect Cina terhadap negara tetangganya (Lee et al., 2018). Mata et al. (2021) dan Kirkulak Uludag & Khurshid (2019) menemukan bahwa  volatilitas spillovers pasar  portofolio  Cina  lebih  berpengaruh  terhadap  negara-negara tetangganya seperti Hongkong dan Jepang dibanding negara-negara Asia lainnya.
Sznajderska  &  Kapuściński  (2019)  menemukan  bahwa spillover  effect dapat  lebih  kuat dirasakan oleh perekonomian yang kurang fleksibel terhadap nilai tukar dan terhadap perekonomian yang  lebih  besar.  Dizioli et  al. (2016)  menemukan  bahwa  negara-negara  yang  memiliki  hubungan perdagangan yang lebih erat, seperti Malaysia, Singapura dan Thailand dapat merasakan dampak akibat dari penurunan pertumbuhan ekonomi Cina dengan respons penurunan pertumbuhan mulai dari 0,2% hingga  0,5%.  Hung  (2019)  menemukan  integrasi  antara  pasar  modal  Cina  dan  Asia  Tenggara  baik dalam  jangka  pendek  maupun  jangka  panjang.  Integrasi  tersebut  relatif  lebih  kuat  setelah  krisis keuangan  global  pada  tahun  2008  dan  menemukan  bahwa  Singapura  lebih  terpengaruh  dibanding negara-negara lainnya.
Beberapa penelitian tersebut dapat menjelaskan hubungan atau keterkaitan Cina dengan negara- negara lainnya khususnya pada saat krisis keuangan yang diakibatkan oleh pandemi Covid-19. Hasil
penelitian  ini  tentang  hubungan  jangka  panjang  Cina  dan  Malaysia  diperkuat  dengan  fakta  bahwa perdagangan bilateral antara Malaysia dan Cina mencapai titik tertinggi baru pada tahun 2020, yaitu sebesar US$131,16 Miliar pada tahun 2020 serta meningkat sekitar 6% dibandingkan tahun sebelumnya ( Trade  between  Malaysia  and  China  Reached  New  High  in  2020  despite  Covid ,  2021)  meskipun terdapat  tantangan  yang  ditimbulkan  oleh  pandemi  Covid-19  (Komorek,  2021).  Cina  tetap  menjadi mitra dagang terbesar Malaysia selama 12 tahun berturut-turut, dan merupakan sumber investasi asing langsung terbesar di sektor manufaktur Malaysia selama lima tahun berturut-turut (Yujing, 2021).
Tidak berbeda dengan hasil sebelumnya, indeks saham syariah Amerika Serikat juga memiliki pengaruh asimetris jangka pendek terhadap indeks saham syariah Indonesia, Malaysia dan Thailand. Sedangkan pengaruh asimetris jangka panjang hanya ditemukan pada indeks saham syariah Malaysia. Dalam jangka panjang, hasil penelitian ini senada dengan penelitian Ramdhan et al. (2016) bahwa pasar modal Malaysia terintegrasi dengan pasar modal Amerika Serikat.  secara umum, hasil penelitian ini didukung oleh penelitian Lee et al. (2018) dengan menggunakan model E-GARCH untuk mengetahui volatilitas asimetris pasar modal internasional pada saat terjadi krisis keuangan dan bencana alam di nagara lain.  Hasil  penelitian  tersebut menemukan bahwa  goncangan  yang terjadi  di  Amerika serikat menyebabkan  penularan  goncangan  yang  paling  kuat  terhadap  pasar  modal  di  negara-negara  yang sedang berkembang.
Dalam  konteks  krisis,  Suppakittiwong  &  Aimprasittichai  (2015)  menemukan  bahwa  indeks saham Thailand, Indonesia, Malaysia dan Filipina dipengaruhi oleh indeks saham Amerika baik pada saat krisis maupun tidak. Purbasari (2019) membandingkan spillover volatilitas Amerika Serikat dan Jepang  terhadap  ASEAN-5  dan  menemukan  bahwa  pasar  Amerika  Serikat  memiliki  pengaruh  yang lebih kuat terhadap ASEAN-5 dibandingkan dengan jepang pada saat terjadi krisis dan setelah terjadi krisis. Adanya dampak spillover yang kuat tersebut lebih sebabkan karena hubungan perdagangan dan penanaman  modal  asing  Amerika  Serikat  dengan  ASEAN-5  tersbut.  Begitu  pula  pada  saat  terjadi pandemi, efek spillover Amerika Serikat akan lebih kuat terhadap dengan negara-negara lain khususnya yang memiliki hubungan bisnis yang kuat, dalam penelitian ini adalah Malaysia.
Hubungan jangka antara Amerika Serikat dan Malaysia yang ditemukan dalam penelitian ini didukung  dengan  fakta  bahwa  Amerika  Serikat  merupakan  patner  dagang  ketiga  terbesar  Malaysia (International  Trade  Administration,  2021).  Pada  September  2021,  total  impor  dan  ekspor  Amerika Serikat  ke  Malaysia  secara  berturut  sebesar  US$  42,325.8  Miliar  dan  US$  11,132.7  Miliar  (United States Census Bureau, 2021). Malaysia menjadi salah satu negara perdagangan utama dunia. Malaysia menjadi salah satu pihak dalam General Agreement on Tariffs and Trade (GATT) sejak tahun 1957 dan merupakan anggota pendiri World Trade Organization (WTO) (Thomson Reuters Practical Law, 2021). Hubungan  tersebut  menjadi  salah  satu  indikasi  mengapa  pengaruh  asimetris  jangka  panjang  indeks saham syariah Cina dan Amerika Serikat hanya signifikan pada indeks saham syariah Malaysia.

## V. SIMPULAN
Penelitian ini  dilakukan  untuk mengetahui  pengaruh asimetris  jangka panjang indeks  saham syariah  Amerika  Serikat  dan  Cina terhadap indeks  saham syariah  Indonesia, Malaysia  dan  Thailand dengan menggunakan pendekatan NARDL. Hasil penelitian ini menemukan bahwa, pertama, indeks saham syariah Amerika Serikat dan Cina hanya memiliki pengaruh asimteris jangka panjang terhadap indeks  saham  syariah  Malaysia.  Selain  dari  dukungan  hasil  penelitian  terdahulu  yang  menyatakan bahwa indeks saham Amerika Serikat memiliki spillover effect yang sangat kuat terhadap negara-negara lain dalam lingkup internasional dan spillover effect Cina pada negara-negara tetangga, hasil penelitian ini  juga  didukung  dengan  beberapan  fakta  bahwa  Amerika  Serikat  dan  Cina  memang  memiliki hubungan  dagang  yang  sangat  erat  terhadap  Malaysia,  sehingga  hal  ini  mengindikasikan  penyeban mengapa hanya ditemukan efek asimetris jangka panjang pada indeks saham syariah Malaysia.
Kedua,  efek  ketika  terjadi  penurunan  indeks  saham  syariah  Amerika  Serikat  dan  Cina  lebih besar dibandingkan pada saat terjadi kenaikan indeks harga saham. Dengan demikian, kontraksi yang terjadi  pasar  di  Amerika  dan  Cina  berdampak  lebih  buruk  pada  negara  lain  dibandingkan  pada  saat harga indeks saham stabil maupun positif. Hasil penelitian ini dapat dijadikan acuan bagi para investor mancanegara, khususnya wilayah Asia Tenggara untuk mengidentifikasi pengaruh yang ditimbulkan oleh pasar modal syariah Amerika Serikat dan Cina ketika positif dan negatif pada pasar modal syariah
di Asia Tenggara yang terpilih dalam penelitian ini, yaitu Indonesia, Malaysia, dan Thailand. Dalam penelitian  ini  ditemukan  bahwa  dampak  dari  kontraksi  lebih  tinggi  dibandingkan  pada  saat  positif. Sehingga investor dapat segera mengambil keputusan apabila sudah terjadi kontraksi pada indeks saham syariah  Amerika  Serikat  dan  Cina  untuk  mempertahankan  maupun  menjual  portofolio  investasinya. Selain  itu,  hasil  peneltian  ini  juga  dapat  digunakan  oleh  pemerintah  dari  negara-negara  di  ASEAN sebagai  pihak  yang  memiliki  otoritas  dalam  membuat  kebijakan  untuk  mengantisipasi  maupun meminimalisir  dampak  tumpahan (spillover  effect) dari  Amerika  Serikat  dan  Cina.  Penelitian  ini terbatas pada wilayah Asia tenggara dan hanya menggunakan dua varaibel independen berupa indeks saham. Saran untuk penelitian selanjutnya adalah lebih memperluas lagi ruang lingkup penelitian serta menambahkan variabel makroekonomi seperti inflasi, kurs, suku bunga, dan harga minyak dunia.

## DAFTAR PUSTAKA
Abdullahi,  S.  I.  (2021).  Islamic  equities  and  covid-19  pandemic:  Measuring  Islamic  stock  indices correlation  and  volatility  in  period  of  crisis. Islamic  Economic  Studies,  29 (1),  50-66. https://doi.org/10.1108/IES-09-2020-0037
Aslam,  F.,  Mohmand,  Y.  T.,  Ferreira,  P.,  Memon,  B.  A.,  Khan,  M.,  &  Khan,  M.  (2020).  Network analysis  of  global  stock  markets  at  the  beginning  of  the  coronavirus  disease  (covid-19) outbreak. Borsa Istanbul Review , 20 , 49–61. https://doi.org/10.1016/j.bir.2020.09.003 Azhar, J. A., Wulandari, R., & Kalijaga, U. I. N. S. (2021). Stock performance based on sharia stock screening: Comparasion between syariah stock indices of Indonesia and Malaysia. 1 (1), 14–26. https://doi.org/10.20885/AMBR.vol1.iss1.art2
Baek, S., Mohanty, S. K., & Glambosky, M. (2020). Covid-19 and stock market volatility: An industry level analysis. Finance Research Letters , 37 (January), 1-10.
https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.frl.2020.101748
Dizioli, A., Guajardo, J., Klyuev, VladimirMano, R., & Raissi, M. (2016). Spillovers from China’s growth slowdown and rebalancing to the ASEAN-5 economies. IMF Working Papers , 16 (170), 1. https://doi.org/10.5089/9781475524260.001
Forbes,  K.  J.,  &  Rigobon,  R.  (2002).  No  contagion,  only  interdependence:  Measuring  stock  market comovements. Journal  of  Finance , 57 (5),  2223–2261.  https://doi.org/10.1111/0022- 1082.00494
Hasan, M. B., Mahi, M., Sarker, T., & Amin, M. R. (2021). Spillovers of the covid-19 pandemic: Impact on  global  economic  activity,  the  stock  market,  and  the  energy  sector. Journal  of  Risk  and Financial Management , 14 (5), 200. https://doi.org/10.3390/jrfm14050200
He, Q., Liu, J., Wang, S., & Yu, J. (2020). The impact of covid-19 on stock markets. Economic and Political Studies , 0 (0), 275–288. https://doi.org/10.1080/20954816.2020.1757570
Hung, N. T. (2019). Return and volatility spillover across equity markets between China and Southeast Asian countries. Journal of Economics, Finance and Administrative Science , 24 (47), 66–81. https://doi.org/10.1108/JEFAS-10-2018-0106
International Monetary Fund. (2021). Fault lines widen in the global recovery. World Economic Outlook Update , July 2021 , 1–21. Retrieved from
https://www.imf.org/en/Publications/WEO/Issues/2021/07/27/world-economic-outlook- update-july-2021
International Trade Administration. (2021). The investment climate statement chapter of the CCG is provided by the state department . Retrieved from https://www.trade.gov/country-commercial- guides/malaysia-market-overview
Jebran, K., & Iqbal, A. (2016). Examining volatility spillover between Asian countries’ stock markets. China Finance and Economic Review , 4 (1), 0–13. https://doi.org/10.1186/s40589-016-0031-1 Kayo,  E.  S.  (2021). Bursa  saham  terbesar  di  dunia  (20  besar) .  Retrieved  from https://www.sahamu.com/bursa-saham-terbesar-di-dunia/
Kirkulak Uludag, B., & Khurshid, M. (2019). Volatility spillover from the Chinese stock market to E7 and G7 stock markets. Journal of Economic Studies , 46 (1), 90–105. https://doi.org/10.1108/JES-01-2017-0014
Komorek,  C.  (2021). Record  trade  between  Malaysia  and  China .  Retrieved  from http://www.fruitnet.com/asiafruit/article/184345/record-trade-between-malaysia-and-china
Lee,  H.  Y.  (2012).  Contagion  in  international  stock  markets  during  the  sub  prime  mortgage  crisis. International Journal of Economics and Financial Issues , 2 (1), 41–53.
Lee, K.-J., Lu, S.-L., & Shih, Y. (2018). Contagion effect of natural disaster and financial crisis events on  international  stock  markets. Journal  of  Risk  and  Financial  Management , 11 (2),  16. https://doi.org/10.3390/jrfm11020016
Lento,  C.,  &  Gradojevic,  N.  (2021).  S&P  500  index  price  spillovers  around  the  covid-19  market meltdown. Journal of Risk and Financial
Management , 14 (7), 330. https://doi.org/10.3390/jrfm14070330
Liu, H., Manzoor, A., Wang, C., Zhang, L., & Manzoor, Z. (2020). The covid-19 outbreak and affected countries stock markets response. International Journal of Environmental Research and Public Health , 17 (8), 1–19. https://doi.org/10.3390/ijerph17082800
Marçal,  E.  F.,  Prince,  D.  de,  Zimmermann,  B.,  Merlin,  G.,  &  Simões,  O.  (2020).  Assessing  global economic activity linkages: The role played by United States, Germany and China. EconomiA , 21 (1), 38–56. https://doi.org/10.1016/j.econ.2020.01.001
Mata, M. N., Razali, M. N., Bentes, S. R., & Vieira, I. (2021). Volatility spillover effect of Aan-Asia’s property portfolio markets. Mathematics , 9 (12), 1–20. https://doi.org/10.3390/math9121418 McMillan, D. G. (2020). Interrelation and  spillover effects between stocks and bonds: Cross-market and  cross-asset  evidence. Studies  in  Economics  and  Finance,  37 (3),  561-582. https://doi.org/10.1108/SEF-08-2019-0330
Panjaitan,  Y.,  &  Novel,  R.  (2021).  Volatility  spillover  among  Asian  developed  stock  markets  to Indonesia  stock market  during  pandemic covid-19. Jurnal  Keuangan  dan  Perbankan , 25 (2), 342–354. https://doi.org/10.26905/jkdp.v25i2.5532
Pesaran, M.  H.,  Shin,  Y., &  Smith,  R. J.  (2001).  Bounds  testing  approaches  to  the analysis  of level relationships. Journal of Applied Econometrics , 16 , 289–326.
Purbasari, I. (2019). Volatility spillover effects from the US and Japan to the ASEAN-5 markets and among  the  ASEAN-5  markets. Sains:  Jurnal  Manajemen  dan  Bisnis , 11 (2),  293-331. https://doi.org/10.35448/jmb.v11i2.6064
Rahmayani,  D.,  &  Oktavilia,  S.  (2021).  Does  the  covid-19  pandemic  affect  the  stock  market  in Indonesia?
Jurnal Ilmu
Sosial dan
Ilmu Politik , 24 (1), 33–47. https://doi.org/10.22146/JSP.56432
Ramdhan, N., Yousop, N. L. M., Ahmad, Z., Abdullah, N. M. H., & Zabizi, A. Z. (2016). Stock market integration:  The  effect  of  leader  and  emerging  market. Journal  of  Advanced  Research  in Business and Management Studies , 2 (1), 1–10.
Saleem,  A.,  Bárczi,  J.,  &  Sági,  J.  (2021).  Covid-19  and  Islamic  stock  index:  Evidence  of  market behavior  and  volatility  persistence. Journal  of  Risk  and  Financial  Management , 14 (8),  389. https://doi.org/10.3390/jrfm14080389
Sari, L. K., Achsani, N. A., & Sartono, B. (2017). Volatility transmission of the main global stock return towards  Indonesia. Bulletin  of  Monetary  Economics  and  Banking , 20 (2),  229–254. https://doi.org/10.21098/bemp.v20i2.813
Sekaran, U., & Bougie, R. (2018). Metode penelitian untuk bisnis . Jakarta: Salemba Empat.
Setiawan,  A.,  &  Kartiasih,  F.  (2021).  Contagion  effect  of  Argentina  and  Turkey  crisis  to  Asian countries, is it really happening? Jurnal Ekonomi dan Pembangunan Indonesia , 21 (1), 59–76. https://doi.org/10.21002/jepi.v21i1.1333
Shin, Y., Yu, B., & Greenwood-Nimmo, M. (2012). Modelling asymmetric cointegration and dynamic multipliers  in  a  nonlinear  ARDL  framework. SSRN  Electronic  Journal ,  1–61. https://doi.org/10.2139/ssrn.1807745
Suppakittiwong,  T.,  &  Aimprasittichai,  S.  (2015). A  study  of  a  relationship  between  the  U.S.  stock market  and  emerging  stock  markets  in  Southeast  Asia. Unpublished  undergraduate  thesis. Sweden: Linnaeus University.
Sznajderska, A., & Kapuściński, M. (2019). The  spillover effects of chinese economy  on Southeast Asia and Oceania. NBP Working Paper Issue 315 . Retrieved from https://www.nbp.pl/publikacje/materialy_i_studia/315_en.pdf
Thai  Hung,  N.  (2019).  Equity  market  integration  of  China  and  Southeast  Asian  Countries:  Further Evidence from MGARCH-ADCC and wavelet coherence analysis. Quantitative Finance and Economics , 3 (2), 201–220. https://doi.org/10.3934/qfe.2019.2.201
Thomson  Reuters  Practical  Law.  (2021). International  trade  in  goods  and  services  in  Malaysia:
Overview .
Retrieved from https://uk.practicallaw.thomsonreuters.com/w-017- 9602?transitionType=Default&contextData=(sc.Default)&firstPage=true
Trade between Malaysia and China reached new high in 2020 despite Covid . (2021). Retrieved from https://www.freshplaza.com/article/9293748/trade-between-malaysia-and-china-reached-new- high-in-2020-despite-covid/
United  States  Census  Bureau.  (2021). Trade  in  goods  with  Malaysia .  Retrieved  from https://www.census.gov/foreign-trade/balance/c5570.html
Vo,  X.  V.,  &  Tran,  T.  T.  A.  (2019).  Modelling  volatility  spillovers  from  the  US  equity  market  to ASEAN stock markets. Pacific Basin Finance Journal , 59 (February 2020), https://doi.org/10.1016/j.pacfin.2019.101246
Wang, Q., & Han, X. (2021). Spillover effects of the United States economic slowdown induced by COVID-19 pandemic on energy, economy, and environment in other countries. Environmental Research , 196 (February). https://doi.org/10.1016/j.envres.2021.110936 Wycislak,  S.  (2014).  Contagion  effect  and  organization. European  Scientific  Journal , 10 (1),  17–26. https://doi.org/10.19044/esj.2014.v10n1p%25p
Yan, B., Stuart, L., Tu, A., & Zhang, Q. (2020). Analysis of the effect of covid-19 on the stock market and investing strategies. SSRN Electronic Journal . https://doi.org/10.2139/SSRN.3563380 Yan, C. (2020). COVID-19 Outbreak and stock prices: Evidence from China. SSRN Electronic Journal . https://doi.org/10.2139/SSRN.3574374
Yujing, O. (2021). China-Malaysia diplomatic relations – sailing towards a brighter future . Retrieved from https://www.thestar.com.my/opinion/letters/2021/05/31/china-malaysia-diplomatic- relations---sailing-towards-a-brighter-future