Ekuitas: Jurnal Ekonomi dan Keuangan                                                                         p-ISSN 2548 – 298X Akreditasi No. 158/E/KPT/2021                                                                                          e-ISSN 2548 – 5024 DOI: 10.24034/j25485024.y2023.v7.i2.4746

## OVER-REACTION ATAUKAH FALSE-SIGNAL PADA INDIKATOR STOCHASTIC ?
Nugroho Wisnu Murti nugroho.wm@stie-aub.ac.id Universitas Dharma AUB Surakarta Titik Setyaningsih Universitas Sebelas Maret Surakarta Indriyana Widyastuti Universitas Dharma AUB Surakarta

## ABSTRACT
This article investigated the effectiveness of using stochastic signal for stock trading. We observed all stock prices fluctuation listed companies in Indonesia. Spesifically, we used data set during on the highest price Indonesia composite index and relatively stable over the last 10 years. Therefore, volatility effect has been controlled. We did manually data collecting to capture stochastic signals consist of upturn signal and downturn signal to estimate stock return using balance panel linear regression analysis. We found potentially false stochastic signals to estimate stock returns. This conclusion is robust based on consistent results to estimate abnormal returns, even on the three sub-samples. In addition, overreaction measurements are also carried out to capture false signal triggers. However, this cannot be proven using linear combination analysis. Therefore, this overreaction analysis is the second robustness test which strengthens of false stochastic signal conclusion. This finding has practical implications regarding the small chance of getting consistent returns using this signal, even though it can be said to be the main signal in technical analysis. This conclusion is limited for one type of indicator. However, this design is replicable to examine the aggregate recommendations on weighted combinations of technical analysis indicators.
Key words: stochastic, over-reaction, false-signal, stock, technical analysis

## ABSTRAK
Artikel ini menguji efektivitas penggunaan indikator stochastic dalam technical analysis dalam trading saham ( swing trade ). Indikator tersebut penting untuk diuji dengan mempertimbangkan bahwa keputusan beli saham untuk tujuan investasi ( value investing ) juga memerlukan teknikal analisis untuk mengetahui kewajaran harga saham. Observasi dilakukan terhadap dua tahun fluktuasi harga saham pada seluruh emiten di Indonesia yang relatif paling stabil dan pada nilai tertinggi selama 10 tahun terakhir. Dengan demikian, efek volatilitas harga yang terlalu tinggi telah dikendalikan. Data diperoleh secara manually data collecting dengan mentabulasi sinyal yang dihasilkan dari indikator teknikal analisis stochastic berupa sinyal yang menunjukkan harga diprediksi akan naik atau sebaliknya untuk mengestimasi return saham dengan menggunakan analisis balance panel regression . Penelitian ini menemukan bahwa terdapat potensi sinyal yang salah dari indikator stochastic untuk mengestimasi return saham. Kesimpulan ini robust dengan estimasi pada abnormal return bahkan pada analisis terhadap tiga sub sampel penelitian (90 hari observasi terhadap estimasi abnormal return mulai dari 2 Januari tahun t yang dibagi menjadi tiga masa observasi). Sesungguhnya penelitian ini mencurigai potensi salah sinyal tersebut karena fenomena over-reaction . Akan tetapi, fenomena over-reaction tersebut tidak ditemukan pada observasi. Sehingga, hal tersebut menjadi robustness test kedua pada penelitian ini untuk memperkuat kesimpulan.
Kata kunci: stochastic , reaksi berlebih, salah signal , saham, analisis technical .
152 Ekuitas: Jurnal Ekonomi dan Keuangan – Volume 7, Nomor 2, Juni 2023 : 151 – 170

## PENDAHULUAN
Artikel ini bertujuan menguji akurasi analisis teknikal berdasarkan indikator stoch- astic untuk mengestimasi return saham di pasar modal Indonesia. Indikator ini mena- rik karena dapat dikatakan sebagai indikator utama bahkan seolah wajib diketahui oleh investor ketika melakukan analisis teknikal (terutama pemula). Pendapat tersebut mem- pertimbangan ketersediaan rangkuman re- komendasi trading dalam berbagai situs investasi dunia seperti www.investing.com . Selain itu, pendapat ini juga ketersediaan informasi sinyal stochastic sebagai tampilan utama pada beberapa aplikasi trading per- usahaan sekuritas. Beberapa perusahaan se- kuritas yang dapat di obeservasi tersebut antara lain tampilan default saat me- nampilkan chart pada reliance , IPOT, ajaib dan stockbit (sinarmas).
Penelitian ini mencurigai adanya poten- si false signal pada indikator tersebut. Dasar pertama kecurigaan tersebut adalah karakte- ristik pasar modal Indonesia sebagai emer- ging market yang memiliki perdagangan yang tipis ( thin trading ). Salah satu cirinya adalah sejumlah saham yang tidur (tidak ada transaksi) dalam jangka waktu yang lama sebagaimana juga disampaikan oleh (Wijayana dan Achjari, 2020). Dampak thin trading adalah pada penentuan beta saham yang berpotensi bias termasuk dalam penentuan expected return (Hartono, 2018: 161). Bias tersebut juga dicurigai berdampak pada sulitnya memprediksi pergerakan har- ga saham. Dengan demikian, indikator stoch- astic yang diestimasi dengan menggunakan pendekatan statistik inferensial juga berpeluang mengalami bias estimasi.
Dasar kecurigaan kedua dikaitkan de- ngan Random Walk Hypothesis (RWH). Ketika terdapat potensi bias estimasi atau prediksi pergerakan saham di suatu negara akibat karakteristik thin trading , maka fenomena tersebut dapat dijelaskan dalam RWH. Salah satu ciri RWH adalah prediksi pergerakan harga saham yang sulit atau hampir tidak bisa dilakukan sebagaimana dijelaskan da- lam identifikasi Efficient Market Hypothesis
(EMH) oleh (Fama, 1970). Harga saham saham identic bergerak secara random, sehingga analisis teknikal maupun funda- mental memiliki peluang kecil untuk dapat memprediksi pergerakan harga saham.
Penelitian RWH banyak dilakukan di berbagai negara baik satu negara maupun cross-country. Khusus pada negara berkem- bang pembuktikan atas RWH menghasilkan kesimpulan yang berbeda-beda. Beberapa penelitian di sejumlah negara berkembang seperti india, negara di timur tengah dan termasuk Indonesia menyimpulkan bahwa pergerakan harga saham di negara tersebut identik memenuhi RWH (Ananzeh, 2021; Obeidat et al ., 2021). Akan tetapi riset lain dengan menggunakan design dan masa ob- servasi yang berbeda menghasilkan kesim- pulan yang baliknya (Ngene et al ., 2016). Berbeda lagi pada penelitian pasar modal di India yang menemukan mixed evidence bah- wa RWH dapat terbukti tergantung masa observasinya dan desain yang digunakan (de Souza, 2020).
Hal yang menarik pada beberapa hasil temuan di atas adalah terkait dengan masa observasi yang berpotensi menghasilkan ke- simpulan berbeda tentang RWH. Penelitian ini mencurigai bahwa masa observasi ter- sebut identik dengan main trend indeks saham di negara tersebut pada masa tertentu (jika di Indonesia adalah Indeks Harga Saham Gabungan-IHSG). Trend yang di- maksud adalah trend naik, turun maupun sideway yang juga menunjukkan sentimen pasar pada saat itu. Pada setiap trend akan mungkin sekali menghasilkan kesimpulan yang berbeda.
Diantara tiga kemungkinan trend ter- sebut, trend naik dan turun memiliki pe- luang untuk dapat diprediksi lebih mudah dengan menggunakan teknik analisa tekni- kal dasar maupun secara fundamental. Akan tetapi pada pola sideway , ada kemungkinan prediksi harga saham sulit dilakukan. Kecu- rigaan ini mendasarkan pada kondisi sideway yang umumnya pasar lebih cenderung me- nunggu atau sedang dalam jangka waktu yang relatif lama pasar sedang mengumpul-
Over-Reaction ataukah False-Signal ...– Murti, Setyaningsih, Widyastuti 153
kan berbagai macam informasi untuk me- nentukan keputusan investasi.
Tidak hanya isu RWH yang sampai saat saat ini masih menjadi isu menarik dalam literatur ilmiah maupun pertimbangan ke- putusan investasi multinasional karena inkonsistensi hasil yang memberi penekanan bahwa pergantian masa observasi penelitian membutuhkan kontrol yang berbeda. Akan tetapi pengujian atas efektivitas teknikal analisis juga ditemukan berbeda-beda di beberapa negara. Penggunaan analisis tek- nikal efektif untuk mengestimasi return dan menemukan efektivitas analisis tersebut (Almujamed et al ., 2014; Masry, 2017; de Souza et al. , 2018). Disisi lain, review yang dirumuskan berdasarkan beberapa empirical reseach pada perdagangan saham pada sejumlah  negara  di  Asia  secara  tersirat  me- nyarakankan bahwa penggunaan teknikal analisis sebaiknya juga tidak hanya mengan- dalkan satu jenis indikator atau alat saja (Tharavanij, 2017). Terlebih lagi dijelaskan bahwa  di  beberapa  yang  termasuk  dalam emerging market ditemukan anomaly EMH, sehingga ada potensi penggunaan analisis teknikal saja memiliki peluang kecil kecil umtuk menghasilkan return secara konsisten (Tharavanij, 2017). Beberapa hasil penelitian diatas kembali memberikan dasar atas pen- tingnya dilakukan penelitian tentang tek- nikal analisis dengan design yang diupa- yakan lebih robust . Urgensi penelitian ini juga dapat diru- muskan dari celah riset tentang teknikal analisis pada saham dari beberapa riset yang lebih banyak fokus pada menguji efektivitas teknikal analisis pada sejumlah perusahaan saja antara lain penelitian (Abidin et al ., 2015; Reeves et al ., 2019; Tobing et al ., 2019; Monika dan Yusniar, 2020). Artinya efektivitas teknikal analisis mungkin akan lebih sulit digeneralisasi efektivitasnya untuk saham lain di Indonesia. Beberapa indikator yang digunakan dalam penelitian tersebut antara lain stochastic , moving average dan MACD bahkan ada beberapa yang fokus pada volu- me dan market capitalization .
Secara singkat perbedaan beberapa ke- simpulan tersebut terutama berpotensi dise- babkan dari periode dan obyek saham atau emiten yang teliti. Sebuah indikator mung- kin hanya cocok dipakai untuk saham ter- tentu dan periode tertentu saja, dan tidak co- cok digunakan untuk perusahaan lain. Akan tetapi, secara umum dapat disimpulkan bahwa beberapa penelitian tersebut mem- berikan kesimpulan tentang tingkat akurasi yang rendah pada penggunaan teknikal analisis untuk mengestimasi return saham. Melihat eksistensi teknikal analisis sampai saat ini yang tidak hanya dipakai untuk analisis saham, maka sesungguhnya teknik ini tetap dipercaya. Pendapat ini dida- sarkan pada fakta perkembangan jumlah indikator analisis teknikal yang mencoba memberikan sinyal teknikal secepat mung- kin untuk memprediksi pergerakan harga saham. Perkembangan ini sesungguhnya merefleksikan ketidakpuasan analis dan trader tentang indikator yang sebelumnya ada. Selain itu, tidak jarang bahwa antar indikator merekomendasikan keputusan yang berbeda dalam satu saham. Misalkan dicontohkan pada rekomendasi trading saham kode SIDO pada tanggal 6 November 2020 yang ditunjukkan pada gambar 1.
Sebanyak 7 (tujuh) indikator teknikal yang merekomendasikan untuk membeli, 2 indikator jual dan 1 indikator menyarankan untuk hold dalam trading harian. Meskipun disimpulkan beli pada kode perusahaan tersebut, tetapi konsensus atas kesimpulan tersebut sepertinya tidak memberikan pem- bobotan yang presisi.  Karena kesimpulan tersebut sepertinya didasarkan keputusan apa yang paling banyak direkomendasikan dari beberapa alternatif indikator tersebut.
Perkembangan penelitian tentang stock technical analysis menjadi semakin penting mengingat bahwa saat ini keputusan jual dan beli saham meskipun untuk jangka panjang, tidak bisa hanya mengandalkan dari analisis fundamental saja.

## Gambar 1 Ringkasan Indikator Analisis Teknikal kode saham SIDO
Sumber: Indikator teknikal analisis saham SIDO yang diakses dari www.investing.com pada penutupan perdagangan sesi kedua 6 November 2020.
Investor juga perlu tahu bagaimana minat pasar terhadap saham emiten tertentu yang hanya bisa dilihat dari fluktuasi harga dan volume perdagangan saham. Bisa saja perusahaan dengan fundamental yang baik tetapi tidak terlalu diminati oleh pasar. Selain itu, penentuan area support dan resis- tance sebagai dasar analisis teknikal juga sangat membantu keputusan jual dan beli meskipun secara fundamental perusahaan investor sudah memahaminya untuk men- dapatkan harga terbaik menurut perspektif setiap investor. Pendapat tersebut sesuai dengan hasil penelitian yang menunjukkan bahwa integrasi antara teknikal dan funda- mental analisis memilih predictive value yang lebih baik jika hanya menggunakan salah satu saja (Agustin et al ., 2019; Elbialy, 2019)
investigasi atas ketepatan indikator technical analysis dalam stock trading juga diperkuat dari beberapa hasil penelitian yang menun- jukkan sebagai anomali EMH. Anomali EMH yang ditunjukkan dapat penelitian ini adalah adanya efek hari tertentu juga dapat menjelaskan fluktuasi harga. Hasil peneli- tian tersebut salah satunya yang menginves- tigasi tentang weekend effect pada stock price antara lain (Caporale et al ., 2016; Yan et al ., 2016). Termasuk juga sentimen yang berbeda oleh investor pada hari senin dibandingkan dengan hari lain atau biasa disebut sebagai Monday effect (Ülkü dan Rogers, 2018; Bishal et al. , 2019; Pozdílková, 2019). Meskipun Monday effect dalam perdagangan saham tidak bisa dibuktikan oleh (Miss et al ., 2020).
Over-Reaction ataukah False-Signal ...– Murti, Setyaningsih, Widyastuti 155
Beberapa temuan tersebut sebagai refe- rensi yang menguatkan bahwa irasionalitas investor yang disampaikan dalam beberapa penelitian behavioral finance semakin bisa menjelaskan fenomena fluktuasi harga saham. Artinya, indikator analisis teknikal seperti stochastic yang mendasarkan pada data historis juga berpotensi memiliki mem- berikan sinyal yang kurang tepat dengan adanya beberapa efek hari sebagai ditemu- kan dalam penelitian diatas.
Jika potensi false signal stochastic dite- mukan dalam penelitian ini, maka hasil ini dapat juga menjadi salah satu referensi da- lam kerangka penelitian yang menguji Ran- dom Walk Hypothesis (RWH). RWH masih menjadi topik penelitian yang menarik teru- tama untuk menjelaskan fenomena estimasi pergerakan harga saham yang berpotensi sulit untuk diprediksi (de Souza, 2020; Obeidat et al ., 2021).
Keunikan pertama penelitian ini adalah fokus pada penggunaan satu indikator saja yaitu sinyal yang dihasilkan dari indikator stochastic , tetapi diharapkan mampu mere- presentasikan efektivitas indikator ini pada seluruh saham di Indonesia, yang belum dapat ditemukan pada beberapa referensi penelitian diatas. Selain itu, indikator stoch- astic juga menjadi indikator yang menarik karena dapat dikatakan sebagai indikator utama yang pada sejumlah perusahaan sekuritas di Indonesia menampilkan indi- kator tersebut sebagai default indicator pada menu teknikal analisis. Selain itu, pada situs investasi dunia seperti www.investing.com dengan data base sangat besar sebagaimana ditunjukkan pada Gambar 1 menunjukkan bahwa model estimasi stochastic digunakan sebanyak dua kali untuk memberikan rekomendasi trading harian.
Keunikan kedua penelitian ini adalah cara melakukan rekam data sinyal stochastic yang dilakukan secara manually data collec- ting pada pembagian 3 sub sampel yang berbeda dan pada masa indeks harga saham gabungan sedang mengalami sideway . Pertimbangan pentingnya sideway trend menjadi penting untuk mengobservasi RWH
telah disampaikan di atas. Akan tetapi urgen- si yang juga penting adalah sideway trend IHSG terjadi di Indonesia sepanjang tahun 2018 dan 2019 selain sebagai puncak IHSG pada titik tertinggi sebelum efek pandemic Covid-19. Selain itu periode sideway tersebut dapat dikatakan sebagai periode terlama sideway IHSG selama 10 tahun terakhir.
Manually data collecting (inputing) dilaku- kan dengan mencatat banyaknya sinyal naik (beli) dan turun (jual) pada tahun observasi penelitian. Tiga sub sampel yang dimaksud adalah meneliti pada 3 sampel yang berbeda berdasarkan periode observasi yang berbe- da. Periode tersebut diobservasi pada awal tahun buku selama 90 hari transaksi perda- gangan di pasar modal Indonesia dengan membaginya menjadi tiga periode observasi sama besar. Hal ini dilakukan sebagai lang- kah robustness test terhadap kesimpulan dari perspektif pemilihan sampel penelitian.
Keunikan ketiga penelitian ini adalah mengestimasi efektivitas sinyal stochastic yang tidak hanya berdasar return saham te- tapi juga abnormal return . Sehingga kesim- pulan dari penelitian ini diharapkan robust tentang efektivitas penggunaan teknikal analisis tertentu saja dengan mengikuti karakteristik perdagangan pasar saham di Indonesia.

## TINJAUAN TEORETIS
Jika mengikuti dinamika perdagangan saham dunia khususnya dalam daily trading dalam pasar sekunder, maka hal tersebut sesungguhnya didominasi oleh persepsi jual beli jangka pendek. Sehingga pengaruh har- ga saham pada waktu sebelumnya menjadi faktor penting sebagai pertimbangan estima- si harga di masa depan. Ciri khas tersebut yang digunakan sebagai dasar pengembang- an teknikal analisis yang mendominasi per- timbangan investasi jangka pendek yang juga biasa disebut dengan trading . Estimasi harga saham dengan teknik tersebut diper- caya saat ini karena terbukti secara praktek bahkan dapat dijelaskan dalam teori keuang- an klasik (EMH) sebagaimana yang pertama kali dirumuskan oleh (Fama, 1970). Sehingga
156 Ekuitas: Jurnal Ekonomi dan Keuangan – Volume 7, Nomor 2, Juni 2023 : 151 – 170
efektivitas teknikal analisis menurut EMH sesungguhnya tergantung dari efisiensi pasar saham pada suatu negara (Sánchez- Granero et al. , 2020; Niroomand et al ., 2020; Maloumian, 2022) Karakteristik harga saham yang meng- ikuti pola random walk sebagai ciri EMH weak form sering dikaitkan dengan ciri khas thin market pada negara berkembang yang secara empiris ditemukan oleh beberapa peneliti (Joel et al ., 2018).
Isu thin market pada negara berkem- bang juga diteliti di Indonesia yang menje- laskan bahwa karakteristik pasar modal bentuk lemah memang melekat pada negara berkembang (Ardianti dan Mirza, 2016). Karakteristik perdagangan saham di Indonesia yang memiliki perdagangan yang tipis masih disampaikan sampai dengan saat ini (Wijayana dan Achjari, 2020). Ketika feno- mena perdagangan saham di suatu negara dapat dijelaskan dengan RWH, maka peng- gunaan berbagai analisis (baik fundamental maupun teknikal) untuk memprediksi harga saham tidak akan akurat (Fama, 1970).
Efektivitas penggunaan analisis teknikal dalam kajian empiris dibuktikan oleh bebe- rapa peneliti di Indonesia (Monika dan Yusniar, 2020). Akan tetapi ada peneliti lain yang menunjukkan anomali atau menjelas- kan sebagai false signal of stochastic pada beberapa emiten di Indonesia (Tobing et al ., 2019). Inkonsistensi hasil penelitian tersebut dapat ditunjukkan sebagai kemampuan ge- neralisasi identifikasi EMH untuk menjelas- kan fluktuasi harga saham yang dapat dies- timasi atau tidak untuk memperoleh abnor- mal return.
Disisi lain, Indonesia masih diindikasi- kan sebagai negara yang memiliki karak- teristik thin market (Wijayana dan Achjari,
2020). Karakteristik tersebut memiliki konse- kuensi terhadap perhitungan beta saham yang berpotensi bias (Hartono, 2018: 161). Lebih lanjut dijelaskan bahwa bias dalam perhitungan beta tersebut juga mengakibat- kan bias dalam mengestimasi return ekspek- tasian. Dengan demikian, hal tersebut juga berpotensi bahwa analisis dalam melakukan
forecasting harga saham dengan analisis tek- nikal dan fundamental juga berpotensi bias. Terlebih lagi technical analysis yang meng- gunakan pendekatan statistik inferensial seperti salah satunya indikator stochastic yang diobservasi dalam penelitian ini.
Fenomena bias dalam forecasting terse- but dapat dijelaskan dengan Random Walk Hypothesis bahwa harga saham bergerak secara random dan estimasi sulit dilakukan. Abnormal return yang didapatkan dari kegiatan trading maupun investasi akan sulit terjadi secara konsisten. Karena hal tersebut lebih identic dengan keberuntungan. Random Walk Hypothesis terbukti di beberapa negara yang termasuk dalam kategori memiliki emerging market sebagaimana ditemukan oleh (de Souza, 2020; Obeidat et al ., 2021). Dengan demikian penelitian yang dilakukan di Indonesia ini menduga bahwa indikator sinyal stochastic memiliki potensi false signal . RWH dipopulerkan pertama kali dita- hun 1963 dan 1964 pada oleh peneliti yang berbeda dari hasil penelusuran artikel ilmiah yang terindeks scopus dengan kata kunci “ Random Walk Hypothesis ” oleh (Godfrey et al ., 1964; Granger dan Morgenstern, 1963). Penelitian dengan tema ini masih juga sangat diminati terutama untuk memberikan sinyal tentang potensi sulit tidaknya estimasi harga saham pada sebuah negara bahkan tidak hanya sektor saham saja (Ananzeh, 2021; Apopo dan Phiri, 2021; Obeidat et al ., 2021). Jika fenomena fluktuasi harga saham dapat dijelaskan dengan RWH, maka hal tersebut mengindikasikan bahwa estimasi fluktuasi harga saham mungkin sulit dilakukan. Dampaknya hal ini memberikan sinyal yang kurang baik bagi investor maupun trader.
Pemetaan tentang penelitian RWH da- pat ditunjukkan dengan bantuan aplikasi vos-viewer yang ditunjukkan pada gambar 2. Gambar tersebut menunjukkan secara visual tentang arah penelitian RWH sampai dengan saat ini sebagaimana yang disampaikan dalam catatan kaki nomor 1.
Pada gambar 2 dapat ditunjukkan bah- wa isu tentang Random Walk Hypothesis yang
Over-Reaction ataukah False-Signal ...– Murti, Setyaningsih, Widyastuti 157
ditunjukkan pada lingkaran biru dan kuning paling besar, diikuti dengan market efficiency (lingkaran warna biru) dan stock market (lingkaran warna hijau terbesar). Secara vi- sual, hasil tersebut mengindikasikan bahwa RWH sampai dengan saat ini lebih banyak dijelaskan dengan fenomena fluktuasi sa- ham dibandingkan instrument pasar modal yang lain. Isu pasar efisien sangat logis da- lam mapping ini karena RWH dapat dika- takan sebagai bagian yang dapat dijelaskan dalam EMH weak form (Fama, 1970).
Pengertian EMH weak form sejalan de- ngan RWH yang memprediksi bahwa harga saham masa depan tidak dapat diprediksi
baik menggunakan data masa lalu terkait saham tersebut ataupun data historis lain misalkan dari analisis fundamental maupun teknikal. Kedua analisis tersebut tidak akan dapat diandalkan untuk dapat memperoleh return secara konsisten dalam jangka pan- jang. Dengan demikian harga pada pasar efisien ini mengikuti random walk karena informasi juga muncul secara random. Informasi tersebut secara cepat juga dires- pon oleh pasar untuk membentuk harga wajar yang baru. Jika ada pihak yang men- dapatkan abnormal return , maka hal tersebut tidak dapat konsisten dan lebih dekat karena keberuntungan.

## Gambar 2
Mapping Visual Penelitian Random Walk Hypothesis
Sumber  : Output VOS-viewer berdasarkan pencarian pada artikel terindeks scopus dengan kata kunci pencarian “random walk hypothesi” pada judul. Abtrak dan kata kunci. Gambar visual diestimasi dengan menggunakan kata kunci pada semua artikel yang dapat diperoleh yaitu sebanyak 320 artikel dengan scenario tersebut
158 Ekuitas: Jurnal Ekonomi dan Keuangan – Volume 7, Nomor 2, Juni 2023 : 151 – 170
Selain itu, visual pada gambar 1 juga mengindikasikan belum dapat ditemukan penelitian yang mungkin hanya fokus pada analisis teknikal saja untuk menguji RWH. Pendapat tersebut didasarkan pada visual gambar 2 dengan kata kunci yang dekat de- ngan kata technical analysis . Dengan demi- kian penelitian ini dapat menempatkan diri dalam kerangka penelitian menguji RWH dengan menggunakan indikator technical analysis.
RWH dapat dibuktikan pada sejumlah negara berkembang (Ananzeh, 2021; Apopo dan Phiri, 2021; Obeidat et al ., 2021). Tetapi disisi lain RWH juga tidak dapat dibuktikan pada sejumlah emerging market di beberapa negara termasuk Indonesia dan negara berkembang lain diantaranya lain  Bahrain, Kuwait, Oman, Qatar, Saudi Arabia dan United Arab Emirates (Ngene et al ., 2016). Masa penelitian dengan temuan meno- lak RWH di Indonesia tersebut dilakukan pada masa kecenderungan trend naik pada IHSG. Sementara itu masa observasi peneli- tian ini adalah pada area yang cenderung mengalami sideway yaitu pada tahun 2018 dan 2019. Dengan demikian, ada kemung- kinan menghasilkan kesimpulan yang berbeda

## METODE PENELITIAN
Penelitian ini melakukan observasi se- luruh emiten yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia atas fluktuasi harga saham harian yang digunakan untuk mengestimasi return dan abnormal return . Estimasi abnormal return dilakukan dengan menggunakan market model seperti yang dilakukan oleh (MacKinlay, 1997). Indeks pasar yang digu- nakan untuk menghitung abnormal return penelitian ini adalah Indonesia Composite Index . Model ini membutuhkan periode esti- masi dan periode jendela. Periode yang digunakan dalam penelitian ini adalah awal tahun aktivitas perdagangan saham yang dibatasi sampai dengan hari ke-90. Pertim- bangan tersebut didasarkan pada hari ke-90 aktivitas perdagangan yang ada disekitar awal bulan Mei. Sebagaimana kita ketahui
bahwa laporan keuangan untuk kepentingan perpajakan PPh Badan dilaporkan pada akhir bulan April, sehingga desain untuk mengobservasi peran technical analysis ini telah mengendalikan potensi informasi akuntansi yang secara empiris berhubungan dengan fluktuasi harga saham sejak seminal penelitian oleh Ball dan Brown (1968) sebagaimana disampaikan oleh (Kothari dan Wasley, 2019).
Penelitian ini membatasi periode penga- matan pada tahun 2018 dan 2019 sebagai periode harga IHSG pada titik tertinggi dan stabil berdasarkan pola yang ditunjukkan pada gambar 3. Langkah ini dilakukan untuk mengendalikan pengaruh kondisi ekonomi yang berpotensi berbeda jika pengamatan dilakukan dengan lebih panjang.  Selain itu, dua tahun observasi pengamatan ini dapat dikatakan pada periode dua tahun berturut- turut dimana IHSG mengalami side, sebe- lum turun dengan signifikan pada tahun 2020 atas dampak pandemic Covid-19.
Sampel 90 hari masa perdagangan terse- but diidentifikasi dalam 3 sub sampel.  Tiga sub sampel tersebut terdiri dari hari ke 1 sampai 30; 31 sampai 60 dan 61 sampai 90. Identifikasi ini juga umum digunakan salah satu contohnya untuk mengidentifikasi umur piutang. Selain itu, liner dengan riset technical analysis , bahwa periode 30 hari atau kurang lebih 4 minggu adalah rata-rata batas maksimal untuk melakukan eksekusi cut gain maupun lose dengan pertimbangan technical analysis . Riset empiris dengan de- sain event-study untuk menguji value rele- vance menggunakan estimasi jumlah hari perdagangan tersebut sebanyak 90 hari ter- sebut juga pernah digunakan oleh (Davidson et al ., 1994). Beberapa skenario periode jen- dela tersebut dapat diatur sesuai dengan tu- juan penelitian, sebagaimana juga yang dila- kukan oleh (Wijayana dan Achjari, 2020). Pertimbangan robustness test dengan meng- identifikasi sub sampel yang dilakukan pada berbagai riset empiris juga menjadi pertim- bangan untuk memperkuat kesimpulan.
Over-Reaction ataukah False-Signal ...– Murti, Setyaningsih, Widyastuti 159
Gambar 3 Fluktuasi Indonesia Composite Index
Sumber:  Indonesia Composite Index yang diakses dari www.investing.com pada penutupan perdagangan sesi kedua 5 November 2020
Penelitian ini mengobservasi return dan sinyal stochastic pada tahun 2018 dan 2019. Periode terbaru yaitu (2020) dikeluarkan dari observasi karena berpotensi memiliki data outlier yang menyebabkan bias kesimpulan karena masa pandemi di Indonesia yang dimulai awal tahun 2020 sampai hampir mendekati akhir tahun tersebut. Selain itu, pemilihan dua periode (2018 dan 2019) me- rupakan puncak capaian terbaik IHSG sela- ma 5 tahun terakhir sebagaimana ditunjuk- kan pada gambar 3. Secara visual, gambar tersebut mengindikasikan bahwa tahun 2018 dan 2019 merupakah masa side-way atas per- gerakan saham harga saham di Indonesia. Penelitian ini juga mengidentifikasi Periode aktivitas perdagangan tersebut diakses dari OSIRIS yang dapat menunjukkan pada tanggal berapa saja aktivitas perdagangan pasar reguler saham di Indonesia. Sehingga periode estimasi abnormal return terdiri dari 3 periode yaitu: 1 st Period = hari ke 1-30 (2 Januari s/d 12 Februari), 2 nd Period = hari ke
31-60 (13 Februari s/d 27 Maret), 3 rd Period = hari ke 61-90 (28 Maret s/d 11 Mei).
Berdasar identifikasi subsample diatas, perhitungan return dan abnormal return juga dilakukan pada tiga periode tersebut. Return selama 30 hari tersebut dihitung berdasarkan rata-rata return harian secara geometric. Formula untuk menghitung return harian tersebut ditunjukkan pada formula (1) yang secara umum digunakan untuk menghitung return level sebagaimana disampaikan oleh (Hartono, 2018: 64). Hasil perhitungan return harian tersebut digunakan untuk mengesti- masi rata-rata geometric pada indentifikasi 3 periode subsample. Estimasi abnormal return dilakukan penelitian ini sebagai robustness test selaian identifikasi sub sampel. Abnormal return diestimasi dengan Market Model mengadopsi formula yang disampaikan oleh (Hartono, 2018: 79). Model tersebut terutama untuk mengestimasi expected return yang di- sampaikan pada formula (2). Expected return digunakan untuk mengestimasi abnormal return yang ditunjukkan pada formula (3).
160 Ekuitas: Jurnal Ekonomi dan Keuangan – Volume 7, Nomor 2, Juni 2023 : 151 – 170
R it = ................................................ (1)
ER it = α i + β 1 RM t + e it ................................. (2) AR it = R it - ER it .............................................. (3)
Keterangan: R it = return harian P it = harga saham perusahaan i pada hari ke t P it -1 = harga saham perusahaan i pada 1 hari sebelum hari ke t ER it = expected return saham i pada periode t (30 hari  3 sub sampel) RM t = return harian indeks pasar (Indonesia composite index atau IHSG) yang diestimasi seperti formula 1 pada hari ke t AR it = abnormal return saham i pada hari ke t
Sinyal technical yang diobservasi pene- litian ini adalah sinyal stochastic yang menja- di default atau bawaan yang ada pada tampilan awal fasilitas indikator technical analysis pada hampir semua perusahaan sekuritas. Selain itu, indikator ini juga relatif mudah dibaca dan seolah menjadi indikator yang wajib diketahui oleh investor yang fokus pada technical analysis . Pertimbangan lain adalah sinyal stochastic ini juga sering muncul dalam bagian pertama dari berbagai indikator teknikal yang mengeluarkan reko- mendasi trading dalam berbagai web yang menyediakan informasi instrumen investasi. Identifikasi sinyal stochastic dilakukan berda- sarkan sinyal yang mengindikasikan harga akan naik (sinyal naik) dan sebaliknya (sinyal turun).
Tabulasi dilakukan secara manual menghitung jumlah sinyal tersebut pada setiap 30 hari periode sebagaimana disam- paikan di atas untuk setiap perusahaan. Identifikasi kedua sinyal tersebut dapat ditunjukkan berdasarkan gambar 4. Sinyal stochastic dilihat berdasarkan pertemuan garis berwarna biru dan merah pada chart bagian bawah. Jika garis biru memotong
garis merah dari bawah, maka perpotongan tersebut adalah sinyal naik. Sebaliknya, ketika garis biru memotong merah dari atas, akan ditangkap sebagai sinyal turun. Sehingga jumlah sinyal naik dan turun selama setiap periode sub sampel akan berpotensi berbeda. Selisih total sinyal naik dibanding dengan sinyal turun diestimasi untuk menjelaskan return abnormal return saham. Jika selisih sinyal tersebut menunjuk- kan hubungan yang berlawanan terhadap return , maka sinyal stochastic berpotensi memberikan false-signal , demikian juga sebaliknya.
Analisis untuk mengestimasi penjelasan sinyal stochastic terhadap return dan abnor - mal return dilakukan dengan regresi bergan- da balance panel . Formula (4) merupakan persamaan yang menunjukkan hubungan setiap sifat sinyal stochastic secara parsial terhadap return , Cara yang sama juga digu- nakan untuk mengestimasi abnormal return yang ditunjukkan pada formula (5).
R it = α i + β 1 SN it + β 2 ST it + e it ....................... (4) AR it = α i + β 1 SN it + β 2 ST it + e it ................... (5) R it = α i + β 1 SNST it e it .................................... (6) AR it = α i + β 1 SNST it e it ................................. (7)
Keterangan: R it = return harian AR it = abnormal return saham i pada hari ke t SN it = banyaknya  sinyal  naik stochastic perusahaan i pada periode t (setiap periode sub sampel) ST it = banyaknya sinyal turun stochastic perusahaan i pada periode t (setiap periode sub sampel) SNST it = banyaknya sinyal naik dikurangi banyak sinyal turun stochastic (selisih) perusahaan i pada periode t (setiap periode sub sampel)

## Gambar 4
Indikator Sinyal Stochastik BBRI 30 Hari Pertama Awal Tahun 2019
Sumber: Indonesia Composite Index yang diakses dari www.investing.com pada penutupan perdagangan sesi kedua 5 November 2020
Robustness test ketiga adalah estimasi overreaction yang juga berpotensi menggang- gu kesimpulan SNST sebagai ukuran untuk menjelaskan akurasi sinyal stochastic untuk memprediksi return saham. Logika yang dibangun mendasarkan pada perbandingan hubungan SN terhadap return dibanding hubungan ST terhadap return . Overreaction berpotensi mengganggu kesimpulan dari hasil analisis formula (4 s/d 7) karena belum menangkap apakah setiap tambahan 1 sinyal baik naik maupun turun direspon secara seimbang antara besarnya return dan lose . Karena bisa saja terjadi bahwa pasar jauh lebih sensitif terhadap good news dibanding- kan bad news yang juga dapat terjadi pada sinyal teknikal. Sehingga hubungan yang berlawanan antara sinyal stochastic dengan return sesungguhnya karena overreaction . Penelitian ini berharap overreaction tersebut tidak dapat terdeteksi. Dengan demikian
tidak adanya perbedaan signifikan pada kedua hubungan tersebut mengindikasikan dapat memperkuat kesimpulan pengukuran SNST untuk menjelaskan return . Analisis yang dipakai pada tahap robustness test ketiga ini adalah teknik linear combination (lincom) analysis. Dasar perhitungan yang digunakan adalah koefisien beta pada persamaan (4) dan (5) dengan formula (7). lincom t = β 1 SN it - β 2 ST it ........................... (7)
Hubungan antar estimasi return pada setiap periode juga dapat mengganggu esti- masi pengukuran SNST. Penelitian ini meng- estimasi hubungan antar return tersebut pada formula (8) menjadi analisis yang ber- tujuan mengetahui potensi hubungan return antar periode yang berbeda. Penelitian ini berharap tidak terdapat hubungan signifi- kan antara return pada setiap periode untuk memperkuat kesimpulan pengukuran SNST.
162 Ekuitas: Jurnal Ekonomi dan Keuangan – Volume 7, Nomor 2, Juni 2023 : 151 – 170
R it90 = α i + β 1 R it30 + β 2 R it60 + e it ................... (8) R it60 = α i + β 1 R it30 + e it ................................... (9) AR it90 = α i + β 1 AR it30 + β 2 AR it60 + e it ....... (10) AR it60 = α i + β 1 AR it30 + e it ........................... (11)
Keterangan: R it90 = return harian pada periode sub sampel ketiga (hari ke 61 s/d 90) R it60 = return harian pada periode sub sampel kedua (hari ke 31 s/d 60) R it30 = return harian pada periode sub sampel pertama (hari ke 1 s/d 30) AR it90 = abnormal return harian pada periode sub sampel ketiga (hari ke 61 s/d 90) AR it60 = abnormal return harian pada periode sub sampel kedua (hari ke 31 s/d 60) AR it30 = abnormal return harian pada periode sub sampel pertama (hari ke 1 s/d 30)

## ANALISIS DAN PEMBAHASAN
Data harga saham emiten Indonesia yang diobservasi adalah Januari sampai dengan Mei tahun 2018 dan 2019 sebagaima- na disampaikan dalam metode penelitian untuk mengestimasi rata–rata abnormal return pada 30, 60 dan 90 hari sejak awal tahun dari data osiris. Selain itu dapat dike- tahui rata-rata return maupun abnormal return (geometrik) pada tiga periode tersebut pada tabel 1.
Tabel 1 juga menunjukkan akumulasi jumlah sinyal naik (SN) dan turun (ST) berdasarkan analisis stochastic serta selisih- nya (sinyal naik dikurangi sinyal turun). Namun perlu diperhatikan bahwa jumlah data yang dapat diobservasi pada setiap periode tersebut berbeda tergantung dengan ketersediaan data baik berdasar sinyal yang dapat diakses dari Investing.com.
Hasil observasi juga menunjukkan bahwa selama 30 hari periode perdagangan, tidak setiap hari sinyal stochastic dapat diob- servasi berdasarkan pendekatan pengamat- an grafik. Hasil ini jelas berbeda ketika cukup mengambil kesimpulan sinyal beli dan sinyal jual seperti yang ditunjukkan pada gambar 1. Gambar 1 dapat meng- hasilkan data jumlah sinyal naik atau beli dan sinyal jual atau turun secara penuh
selama 30 hari observasi. Akan tetapi, pene- litian ini melakukan pengamatan yang fokus pada perpotongan garis sinyal stochastic ( merah dan biru pada gambar 4). Hal ini mempertimbangkan bahwa perpotongan tersebut merupakan early stochastic signal dengan harapan mendapatkan harga saham yang paling murah berdasarkan fluktuasi berdasarkan estimasi sinyal stochastic . Artinya, menangkap sinyal stochastic dengan metode ini diharapkan lebih reliabel untuk menjelaskan abnormal return yang juga diestimasi dalam penelitian ini.
Observasi dibatasi pada web investing. com dan database osiris, maka tidak semua emiten yang tercatat berdasarkan data pada web IDX dapat diobservasi secara berturut- turut selama dua tahun dalam penelitian ini. Manually data inputting atas tabulasi sinyal stochastic penelitian ini berhasil mengobser- vasi 406 emiten yang sama (berturut-turut) pada tahun 2018 dan 2019 untuk periode pertama ( balance panel ). Sementara itu, pene- litian ini juga dapat mengobservasi sebanyak 403 dan 401 emiten pada periode kedua dan ketiga secara berturut-turut. Dengan demi- kian jumlah emiten yang diobservasi yang dapat ditunjukkan pada tabel 1 adalah jumlah obsevasi selama 2 tahun berturut- turut ( balance panel ).
Hasil menarik pertama tentang analisis technical berdasarkan sinyal stochastic dari tabel 1 tersebut adalah pada akumulasi sinyal naik yang dibanding dengan sinyal turun yang tidak berbeda signifikan (p- value > 0,1) dan terjadi pada semua periode obser- vasi (ditunjukkan pada tabel 1 dengan p- value SNST). Selisih yang tidak signifikan tersebut dapat dijelaskan sebagai represen- tasi dari kondisi sideway di pasar saham Indonesia pada periode observasi sebagai- mana ditunjukkan pada gambar 3. Akan te- tapi, hasil ini mengindikasikan bahwa sinyal stochastic yang harapannya dapat memberi- kan pertimbangan untuk mencapai return minimal sebesar ekspektasi, mungkin mem- berikan sinyal yang salah pada masa obser- vasi penelitian (kecenderungan sideway ).
.
Over-Reaction ataukah False-Signal ...– Murti, Setyaningsih, Widyastuti 163

## Tabel 1 Deskripsi Data Full Sample
Keterangan Observasi  rata-rata  Std. Dev  Min Max 1 st Period sinyal naik (SN) 812 5.419 1.838 0 12 sinyal turun (ST) 812 5.366 1.882 0 11 selisih sinyal naik-sinyal turun (SNST) 812 0.052 1.197 -8 5 p-value independent t-test sinyal naik dibanding sinyal turun 0.566 actual geometrik mean return 812 0.002 0.007 -0.035 0.067 abnormal geometrik mean return 812 0.000939  0.006839 -0.03694 0.066621 2 nd Period sinyal naik (SN) 806 5.486 1.866 0 11 sinyal turun (ST) 806 5.459 1.882 0 10 selisih sinyal naik-sinyal turun (SNST) 806 0.027 1.205 -6 6 p-value independent t-test sinyal naik dibanding sinyal turun 0.770 actual geometrik mean return 806 -0.001 0.005 -0.044 0.027 abnormal geometrik mean retur 806 0.0005609 0.005636 -0.04453 0.029451 3 rd Period sinyal naik (SN) 804 5.608 1.849 0 11 sinyal turun (ST) 804 5.491 1.897 0 10 selisih sinyal naik-sinyal turun (SNST) 804 0.118 1.124 -5 5 p-value independent t-test sinyal naik dibanding sinyal turun 0.206 actual geometrik mean return 804 -0.002 0.006 -0.042 0.028 abnormal geometrik mean retur 804 0.0000375 0.006178 -0.03999 0.031128
Sumber:  Sinyal naik dan turun dari analisis stochastic yang ditabulasi secara manual dari www.investing.com yang sudah disesuaikan dengan ketersediaan data harga dari Osiris untuk menghitung rata-rata return harian dan abnormal return harian selama 90 hari dari awal tahun. 1 st Period = hari ke 1-30 (2 januari s/d 12 Februari) ; 2 nd Period = hari ke 31-60 (13 Februari s/d 27 Maret) and 3 rd Period = hari ke 61-90 (28 Maret s/d 11 Mei) yang diobservasi pada tahun 2018 dan 2019.
Pendapat ini berdasarkan pada nilai actual geometric mean return yang berbanding terbalik dengan jumlah sinyal naik stochastic . Tabel 1 menunjukkan besarnya a ctual geome- tric mean return cenderung semakin menurun dari periode satu sampai dengan ketiga (dari 0,002 sampai dengan -0,002), tetapi dengan data jumlah sinyal naik yang semakin ber- tambah dari periode pertama sampai dengan ketiga. Seharusnya, potensi true-signal ditun- jukkan dengan akumulasi sinyal naik yang peningkatannya berbanding lurus dengan peningkatan return .
Akan tetapi yang perlu juga diperha- tikan adalah, kondisi pasar akan mengalami
sideway maupun sedang sideway juga sulit diprediksi. Dengan demikian memprediksi kapan pasar akan mengalami kecenderung- an sideway atau bahkan sedang mengawali sideway , perlu diperhatikan jika diren- canakan untuk menggunakan indikator stochastic dalam trading maupun investasi. Hasil pembahasan pertama penelitian ini dapat memberikan pertimbangan bahwa, ketika akumulasi sinyal stochastic turun dan naik yang tidak berbeda signifkan pada periode observasi tertentu dapat menjadi sinyal bahwa pasar akan mengalami sideway untuk satu atau dua periode berikutnya. Periode pengamatan yang dilakukan pada
164 Ekuitas: Jurnal Ekonomi dan Keuangan – Volume 7, Nomor 2, Juni 2023 : 151 – 170
penelitian ini adalah 30 hari aktivitas per- dagangan saham di Indonesian untuk setiap periodenya, sebagaimana disampaikan da- lam metode penelitian.
Informasi menarik kedua dari ringkasan hasil analisis statistik pada tabel 1 adalah rata-rata return saham yang ditunjukkan de- ngan estimasi geometric dan abnormal return . Kedua estimasi return tersebut semakin me- nurun dari periode pertama sampai dengan periode ketiga observasi. Hasil ini berpotensi dapat menjelaskan fenomena efek awal tahun ( January effect ) meskipun penelitian ini tidak berfokus untuk mengobservasi hal tersebut. Selain itu, rata-rata return maupun abnormal return yang terbesar terdapat pada 30 hari pertama awal tahun ini memiliki indikasi bahwa laporan keuangan yang dipublikasi pada periode 30 hari pertama awal tahun berpotensi dapat menjelaskan return saham dibandingkan periode setelah- nya. Akan tetapi pertanyaan mendasar adalah, apakah sebagian besar emiten di Indonesia mempublikasikan pada masa tersebut.
Identifikasi data tiap tahun dari tabel 1 dapat ditunjukkan pada tabel 2. Jumlah observasi pada tabel 2 ini lebih banyak dibandingkan dengan tabel 1. Hal ini karena tabel 2 hanya mengobservasi technical ana- lysis dari investing.com setiap tahun ( cross sectional ) dan tidak disesuaikan dengan jumlah ketersediaan data untuk menghitung return dari data base Osiris. Informasi mena- rik dari tabel 2 ini adalah selisih sinyal stochastic naik dikurangi sinyal turun antara tahun 2018 dibanding dengan dengan 2019 pada setiap periodenya. Temuan tersebut dikatakan menarik ketika dikaitkan dengan Random Walk Hypothesis (RWH) .
Jika salah satu yang diyakini dalan analisis teknikal adalah pola yang dapat ber- ulang pada periode tertentu, maka observasi penelitian ini berpotensi belum dapat meme- nuhi kriteria tersebut berdasarkan tabel 2. Hal tersebut ditunjukkan dengan nilai rata- rata sinyal naik dikurangi sinyal turun para periode pertama ditahun 2018 sebesar 0,12 sedangkan ditahun 2019 sebesar 0,01. Dalam
hal ini peneliti tidak mengestimasi p- value atas perbedaan rata-rata antara kedua tahun tersebut karena mempertimbangkan jumlah observasi yang berbeda. Akan tetapi, selisih negatif pada tahun 2018 (-0,16) dan selisih positif pada tahun 2019 (0,19) pada periode kedua tersebut menunjukkan trend yang sama pada dua periode tertentu tidak dapat ditemukan pada periode observasi ini.
Penelitian ini mengakui bahwa estimasi untuk menunjukkan RWH belum secara reliabel dilakukan dalam penelitian ini dibandingkan penelitian sebelumnya, jika hanya dengan membuat kesimpulan dari ringkasan tabel 2. Akan tetapi, deskripsi ini dapat menjadi bagian dari fenomena penting tentang tidak dapat ditemukannya pengu- langan trend antar periode tertentu berda- sarkan indikator stochastic . Meskipun dua periode yang dibandingkan dapat dikate- gorikan sebagai periode peak season dimana periode tersebut sebagian besar emiten mempublikasikan laporan keuangannya. Artinya, aktivitas pasar modal Indonesia pada periode pengamatan yang cenderung sideway berpotensi identik memenuhi Random Walk Hypothesis.
Perlu diperhatikan bahwa potensi banyaknya sinyal naik seharusnya berban- ding lurus dengan banyaknya sinyal turun. Hal ini linier dengan asumsi teori investasi dasar bahwa return yang tinggi juga ber- banding lurus dengan risiko investasinya ( high gain, high risk ). Sementara itu, selisih kedua sinyal tersebut akan menunjukkan dominasi masing-masing sinyal pada setiap periode observasi sebagaimana ditunjukkan pada tabel 1 dan 2. Ketika kedua hal tersebut dihubungkan, maka perhitungan selisih sinyal naik dibanding sinyal turun tersebut tersebut seharusnya berbanding lurus de- ngan return maupun abnormal return saham. Jika selisih sinyal cenderung positif (aku- mulasi sinyal naik lebih besar dibanding dengan sinyal turun), maka selisih tersebut seharunya abnormal maupun return saham menunjukkan nilai positif dan signifikan berpengaruh.
Tabel 2 Deskripsi Data Sampel Pertahun Observasi Keterangan 2018 2019 1 st Period  2 nd Period  3 rd Period  1 st Period 2 nd Period 3 rd Period Jumlah observasi 422 424 427 483 480 474 Rata-rata sinyal naik 5.41 5.20 5.47 5.47 5.74 5.67 Rata-rata sinyal turun 5.28 5.36 5.31 5.46 5.55 5.58 Rata-rata sinyal naik dikurangi sinyal turun 0.12 -0.16 0.15  0.01 0.19 0.09 Jumlah maksimal sinyal naik dikurangi sinyal turun 3 4 5 5 6 4 Jumlah minimal sinyal naik dikurangi sinyal turun -8 -6 -5 -7 -3 -5 Jumlah sinyal naik terbanyak 9 10 11 16 11 10 Jumlah sinyal turun terbanyak 10 10 10 14 10 10
Sumber: Sinyal naik dan turun dari analisis stochastic yang ditabulasi secara manual dari www.investing.com yang belum di disesuaikan dengan ketersediaan data saham dari Osiris saham untuk menghitung rata-rata return harian dan abnormal return harian selama 90 hari dari awal tahun. 1 st Period = hari ke 1-30 (2 januari s/d 12 Februari) ; 2 nd Period = hari ke 31-60 (13 Februari s/d 27 Maret) and 3 rd Period = hari ke 61-90 (28 Maret s/d 11 Mei) yang diobservasi pada tahun 2018 dan 2019
Analisis statistik untuk menjelaskan si- nyal stochastic terhadap return dan abnormal return tersebut ditunjukkan pada tabel 3. Tabel 3 menunjukkan ringkasan statistik inferensi berdasarkan regresi linier balance panel . Analisis dilakukan untuk mengetahui apakah sinyal stochastic dapat menjelaskan fluktuasi return saham maupun abnormal return saham. Penjelasan pertama dapat ditunjukkan dengan hubungan negatif dan signfikan (p- value < 0,1, koefisien -0,00027) variabel dependent return saham dengan selisih jumlah sinyal stochastic naik dan turun (SNST) pada periode kedua observasi (hari ke 31 s/d 60 Panel A). hal tersebut konsisiten dengan Panel B yang mengestimasi hubung- an SNST dengan abnormal return (koefisien - 0,00043, p- value <0,05). Sementara itu observasi pada periode pertama dan ketiga juga menunjukkan hasil yang konsisten ten- tang arah hubungan antara return dan abnormal return dengan SNST.
Jika melihat hubungan secara parsial pa- da kedua sinyal tersebut maka, dapat ditun- jukkan bahwa konsistensi hubungan positif
dengan return hanya terjadi pada sinyal turun stochastic pada 3 periode observasi. Hubungan sinyal positif stochastic terhadap return hanya terjadi pada periode pertama observasi (hari ke 1 sampai 30), bahkan pada periode kedua hubungan negatif sinyal naik terhadap return ditunjukkan signifikan pada periode kedua ( p-value < 0,05) dan ketiga ( p- value < 0,1). Hasil analisis terhadap sinyal naik dan turun stochastic secara parsial menjadi hasil analisis kuantitatif yang dapat mendukung indikasi sinyal salah stochastic untuk memprediksi return saham. Bahkan hasil analisis secara parsial tersebut konsis- ten dengan robustness test dan konsisten pada abnormal return dengan p- value < 0,01. Hasil pengamatan berdasar tabel 3 pada periode ketiga periode selama dua tahun ini mengindikasikan bahwa fluktuasi sinyal stochastic berpotensi tidak searah dengan fluktuasi return saham ( false - signal ).  Dengan kata lain sinyal stochastic yang memberikan sinyal naik, tetapi berpotensi merupakan sinyal salah dengan ditunjukkannya arah yang berlawan terhadap return saham.
166 Ekuitas: Jurnal Ekonomi dan Keuangan – Volume 7, Nomor 2, Juni 2023 : 151 – 170
Tabel 3
Ringkasan Hasil Analisis Statistik Inferensi dan Robustness Test Variabel 1 st Period 2 nd Period 3 rd Period Jumlah Obs koef  Jumlah Obs koef Jumlah Obs koef Panel A Variabel Dependent: Return sinyal naik (SN) 812 0.000109  806 -0.00036**  804 -0.00038* p-value 0.605 0.025 0.059 sinyal turun (ST) 812 0.000201  806 0.00018  804 8.48E-07 p-value 0.328 0.253 0.997 selisih sinyal naik-sinyal turun (SNST) 812  -0.000064  806 -0.00027*  804 -0.00016 p-value 0.746 0.078 0.391 Linear combination 812 -0.000093  806 -0.000546*  806 -0.000376 p-value 0.814 0.073 0.315 Return 1 st Period 806 -.007821  804 0.02226 p-value 0.777 0.687 Return 2 nd Period 804 0.03226 p-value 0.616 Panel B Variabel Dependent: Abnormal Return sinyal naik (SN) 812 0.000200  806 -0.00056***  804 -0.00042*** p-value 0.34 0.001 0.04 sinyal turun (ST) 812 0.000116  806 0.00031**  804 0.00003 p-value 0.589 0.076 0.885 selisih sinyal naik-sinyal turun (SNST) 812  -0.000060  806 -0.00043***  804 -0.00020 p-value 0.765 0.01 0.309 Linear combination 812 -.0000841  806 -.0008623***  804 -0.00045 p-value 0.834 0.009 0.243 Abnormal Return 1 st Period 806 -.005329  804 0.01296 p-value 0.856 0.687 Abnormal Return 2 nd Period 804 0.01942 p-value 0.616
Sumber: Sinyal naik dan turun dari analisis stochastic yang ditabulasi secara manual dari www.investing.com yang belum di disesuaikan dengan ketersediaan data saham dari Osiris saham untuk menghitung rata-rata return harian dan abnormal return harian selama 90 hari dari awal tahun. 1 st Period = hari ke 1-30 (2 januari s/d 12 Februari) ; 2 nd Period = hari ke 31-60 (13 Februari s/d 27 Maret) and 3 rd Period = hari ke 61-90 (28 Maret s/d 11 Mei) yang diobservasi pada tahun 2018 dan 2019. Data diulah dengan menggunakan stata 15
Indikasi sinyal salah stochastic dari bebe- rapa robustness test diatas masih mungkin dibantah dengan adanya potensi over- reaction sifat sinyal yang berbeda tersebut. Over-reaction ditunjukkan dengan reaksi yang berlebih dan terjadi umumnya pada bad news atau dalam hal ini ada sinyal turun. Perilaku tersebut logis mengingat sifat alami investor yang cenderung menghindari risiko. Konsekuensinya, ketika terdapat sinyal turun, maka investor akan lebih cepat untuk menjual dibandingkan sinyal naik
yang berpotensi akan cenderung lebih konservatif untuk memutuskan beli.
Pengujian over-reaction dilakukan de- ngan membandingkan koefisien SN diban- dingkan ST baik hubungan dengan return maupun abnormal return . Jika koefisien SN dan ST berbeda signifikan, maka, terdapat indikasi bahwa sinyal naik direspon dengan reaksi yang berbeda dengan sinyal turun. Kondisi tersebut dapat terjadi bahwa sinyal naik direspon terlalu berlebihan dibanding sinyal turun oleh investor demikian juga
Over-Reaction ataukah False-Signal ...– Murti, Setyaningsih, Widyastuti 167
dapat terjadi sebaliknya tergantung nilai koefisien persamaan (7) linear combination analysis . Jika bertanda negative , maka sinyal turun diindikasi diraksi berlebih. Sementara itu koefisien positif pada persamaan 7 me- ngindikasikan sinyal naik yang direaksi secara berlebih dibanding sinyal turun. Fenomena over-reaction ini dapat ditemukan, maka kesimpulan tentang false-signal stochas- tic yang disampaikan sebelumya berpotensi lemah. Akan tetapi, ketika over-reaction terse- but tidak dapat ditemukam, maka hasil ana- lisis persamaan 7 tersebut sebagai robustness test atas untuk memberikan kesimpulan ada- nya potensi false-signal sinyal stochastic pada periode sideway observasi penelitian ini. Hasil analisis tentang over-reaction juga masih ditunjukkan pada tabel 3. Koefisien linear combination pada Panel A maupun Panel B konsisten menunjukkan nilai negatif. Hasil ini sesuai dengan kecenderungan peri- laku investor yang konservastif sebagaimana dijelaskan diatas. Akan tetapi over-reaction terhadaop sinyal turun tersebut tersebut hanya terjadi pada periode kedua ( p-value < 0,1 return Panel A dan p- value < 0,01 pada abnormal return Panel B). Sementara itu pada periode pertama dan ketiga observasi feno- mena over-reaction tidak dapat ditemu-kan (p- value > 0,1). Sebagian besar periode obser- vasi pada panel A maupun B yang tidak da- pat menjelaskan over-reaction memperkuat kesimpulan bahwa terdapat indikasi sinyal salah stochastic untuk memprediksi return . Hasil liner combination analysis tersebut mengindikasikan bahwa investor lebih reak- tif pada sinyal turun stochastic dibandingkan sinyal naik. Hasil ini konsisten dengan tabel 1 pada statistik deskriptif bahwa dominasi sinyal turun ini juga mengindikasikan penurunan nilai return maupun abnormal return selama dua tahun observasi. Sehingga konsistensi tersebut menguatkan bahwa potensi over-reaction atas sinyal turun diban- ding naik stochastic memang tidak dapat ditemukan pada penelitian ini dan menguat- kan kembali tentang indikasi sinyal salah stochastic pada periode sideway fluktuasi saham pada pasar modal Indonesia.

## SIMPULAN DAN SARAN Simpulan
Penelitian dengan bertujuan menguji potensi adanya false-signal indikator technical analysis stochastic pada fluktuasi harga sa- ham di pasar modal Indonesia. Observasi dilakukan terhadap fluktuasi harga saham pada 406 emiten di Indonesia secara berturut-turut ( balance panel ) selama dua tahun (2018 dan 2019). Fokus observasi pada periode tersebut mempertimbangkan feno- mena IHSG yang mencapai nilai tertinggi dan relatif stabil selama 5 tahun terakhir. Selain itu, dua tahun tersebut juga berpo- tensi menjadi periode sideway terpanjang selama 5 tahun terakhir. Dengan demikian, potensi volatilitas yang terlalu tinggi sudah dikendalikan dalam kerangka desain peneli- tian. Selain itu, periode awal awal tahun 2020 adalah periode krisis ekonomi akibat pandemic Covid19 yang juga berdampak negatif pada perdagangan pasar saham.
Penelitian ini menangkap potensi false- signal dari sinyal yang dihasilkan dari estimasi stochastic technical analysis indicator . Hal tersebut mendasarkan pada hubungan negatif sinyal tersebut dengan geometric mean return yang konsisten pada 3 periode sub sampel penelitian. Bahkan hubungan signifi- kan negatif tersebut ditemukan pada periode kedua sebagai periode yang sebagian besar emiten mulai mempublikasikan laporan ke- uangannya. Kesimpulan tersebut robust ka- rena menunjukkan hasil yang konsisten un- tuk mengestimasi abnormal return yang diu- kur dengan mean geometric abnormal return . Kemungkinan adanya over-reaction pada masa observasi penelitian ini juga telah diestimasi. Hasil analisis atas over-reaction menunjukkan bahwa perbandingan sinyal turun dengan sinyal naik ternyata tidak ber- beda signifikan pada sebagian besar inden- tifikasi sub sampel maupun pengguguran variable dependent yang berbeda ( return dan abnormal return ). Hasil tersebut mengindika- sikan bahwa over-reaction tidak dapat dibuk- tikan dapat penelitian ini. Hal ini membe- rikan penguatan kedua bahwa potensi false- signal indicator technical analysis stochastic ter-
168 Ekuitas: Jurnal Ekonomi dan Keuangan – Volume 7, Nomor 2, Juni 2023 : 151 – 170
jadi pada perdagangan saham di Indonesia pada periode side IHSG. Implikasinya, peng- gunaan indikator sinyal ini perlu dipertim- bangkan kembali khususnya pada saat com- posite index mengalami sideway . Harapan untuk mendapatkan return yang konsisten diindikasikan memiliki peluang yang kecil. Artinya, periode sideway composite index di Indonesia yang berpotensi sulit diprediksi dengan sinyal stochastic ini dapat menjadi bagian dari penjelasan fenomena Random Walk Hypothesis yang dibuktikan di beberapa negara emerging market (de Souza, 2020; Obeidat et al ., 2021)

## Saran
Penelitian ini terbatas pada satu jenis indikator saja. Akan tetapi sebagaimana di- sampaikan pada bagian pendahuluan bahwa default indikator ini hampir selalu ada dalam fasilitas akun investasi perusahaan sekuritas. Fakta ini mengindikasikan bahwa indikator stochastic menjadi salah satu indikator yang reliabilitasnya dianggap tinggi. Dengan de- mikian, hasil ini diharapkan menjadi catatan penting untuk mempertimbangkan lebih dari satu indikator dalam menentukan kepu- tusan investasi maupun trading termasuk dalam penelitian technical analysis yang tidak meneliti tentang saham
Desain penelitian terutama pada pengu- kuran yang disampaikan pada bagian meto- de penelitian di atas, diharapkan dapat digu- nakan kembali dengan menguji rekomendasi atas beberapa indikator secara khusus mau- pun secara agregat . Saran yang dapat diberi- kan untuk menguji indikator secara agregat tersebut sebaiknya dilakukan dengan pem- bobotan. Agregat yang dimaksud dalam hal ini adalah kesimpulan keputusan jual, beli atau hold yang mendasarkan lebih dari 1 indikator. Contoh kesimpulan agregat terse- but ditunjukkan pada gambar 1 dimana keputusan membeli saham tersebut direko- mendasikan dengan mendasarkan pada 9 indikator technical analysis .

## DAFTAR PUSTAKA
Abidin, S., Suhadak, dan R. R. Hidayat. 2015. Pengaruh Faktor-Faktor Teknikal Terha- dap Harga Saham (Studi Pada Harga Saham IDX30 di Bursa Efek Indonesia Periode Tahun 2012-2015). Jurnal Administrasi Bisnis (JAB) 37(1): 21–27. Agustin, I. N., B. A. Elbialy, dan I. N. Agustin. 2019. The Integration of Funda- mental and Technical Analysis in Pre- dicting the Stock Price. Jurnal Manajemen Maranatha 18(24): 93–102. https://doi. org/10.28932/jmm.v18i2.1611.
Almujamed, H. I., S. Fifield, dan D. Power. 2014. An Investigation of the Role of Technical Analysis in Kuwait. Qualita- tive Research in Financial Markets 5(1): 43– 64. https://doi.org/10.1108/ 17554171311308959.
Ananzeh, I. N. 2021. Investigating the Efficiency of Financial Markets: Empi- rical Evidence from MENA Countries. Investment Management and Financial Innovations 18(1): 250-259. http://dx.doi. org/10.21511/imfi.18(1).2021.21. Apopo,  N.  dan  A.  Phiri.  2021.  On  the (in)Efficiency of Cryptocurrencies: have They Taken Daily or Weekly Random Walks? Heliyon 7(4). https://doi.org/10. 1016/j.heliyon.2021.e06685. Ardianti, Y. dan A. R. Mirza. 2016. A Test ing of Efficient Market Hypothesis in Indoensia Stock Market. Procedia Social and Behavioral Sciences 219: 99-103. https://doi.org/10.1016/j.sbspro.2016.
04.048.
Bishal, B. C., W. Wang, A. Gurun, dan W. Cready. 2019. Individual Investors and the Monday Effect. Managerial Finance 45(9): 1239–1252. https://doi.org/10. 1108/MF-03-2019-0112.
Caporale, G. M., L. A. Alana, dan A. Plastun. 2016. The Weekend Effect: an Exploi- table Anomaly in the Ukrainian Stock Market? Journal of Economic Studies 43(6): 954–965. https://doi.org/10.1108/JES- 09-2015-0167.
Over-Reaction ataukah False-Signal ...– Murti, Setyaningsih, Widyastuti 169
Davidson, W. N., D. L. Worreti, dan C. L. Lee. 1994. Stock Market Reactions to Announced Corporate Illegalities. Journal of Business Ethics 13: 979–987. de  Souza,  J.  J.  2020.  An  Empirical Examination of Random Walk Hypo- thesis. International Journal of Scientific and Technology Research 9(2): 6486–6497. de Souza, M. J. S., D. G. F. Ramos, M. G. Pena, V. A. Sobreiro, dan H. Kimura. 2018. Examination of the Profitability of Tech- nical Analysis Based on Moving Avera- ge Strategies in BRICS. Financial Innova- tion 4(1): 1-18. https://doi.org/10.1186/ s40854-018-0087-z.
Elbialy, B. A. 2019. The Effect of Using Technical and Fundamental Analysis on the Effectiveness of Investment Decisi- ons of Traders on the Egyptian Stock Exchange. International Journal of Applied Engineering Research 14(24): 4492–4501.
Fama, E. F. 1970. Efficient Capital Market: a Review of Theory and Empirical Work. The Journal of Finance 25(2): 383–417. https://doi.org/10.2307/2325486.
Godfrey, M. D., C. W. J. Granger, dan O. Morgenstern. 1964. The Random ‐ Walk Hypothesis Of Stock Market Behavior. Kyklos 17(1): 1–30. https://doi.org/ 10.1111/j.1467-6435.1964.tb02458.x. Granger, C. W. J. dan O. Morgenstern. 1963.
Spectral Analysis of New York Stock Market Prices. Kyklos 16(1): 1–27. https://doi.org/10.1111/j.1467- 6435.1963.tb00270.x.
Hartono, J. 2018. Studi Peristiwa (Menguji Reaksi Pasar Modal Akibat Suatu Peristiwa . BPFE Yogyakarta. Yogyakarta, Indonesia.
Joel, E., A. Abakah, dan P. Alagidede. 2018. Non-linear Approach to Random Walk Test in Selected African Countries. International Journal of Manjerial Finance 14(3): 362–376.
Kothari, S. P. dan C. Wasley. 2019. Com- memorating the 50-Year Anniver-sary of Ball and Brown (1968): The Evolution of Capital Market Research over the Past 50 Years. Journal of Accounting Research
57(5): 1117–1159. https://doi.org/ 10.1111/1475-679X.12287.
MacKinlay, A. C. 1997. Event Studies in Economics and Finance . Journal of Econo- mic Literature XXXV(March): 13–39. Maloumian, N. 2022. Unaccounted Forms of Complexity: a Path Away from the Efficient Market Hypothesis Paradigm. Social Sciences & Humanities Open 5(1): 100244. https://doi.org/10.1016/
j.ssaho.2021.100244.
Masry, M. 2017. The Impact of Technical Analysis on Stock Return s in an Emerging Capital Markets (ECM‘s) Country : Theoretical and Empirical Study. International Journal of Economics and Finance 9(3): 91–107.
Miss,  S.,  M.  Charifzadeh,  dan  T.  A. Herberger. 2020. Revisiting the Monday Effect: a Replication Study for the German Stock Market. Management Review Quarterly 70(2): 257–273. https:// doi.org/10.1007/s11301-019-00167-4. Monika, N. E. dan M. W. Yusniar. 2020. Analisis Teknikal Menggunakan Indika- tor MACD dan RSI pada Saham JII. Jurnal Riset Inspirasi Manajemen dan Kewirausahaan 4(1): 1–8. Ngene, G., K. A. Tah, dan A. F. Darrat. 2016. Macroeconomics and Finance in Emer- ging Market Economies The Random- walk Hypothesis Revisited: New Evidence on Multiple Structural Breaks in Emerging Markets. Macroeconomics and Finance in Emerging Market Economies 10(1): 88–106. https://doi.org/10.1080/ 17520843.2016.1210189.
Niroomand, F., M. Metghalchi, dan M. Hajilee. 2020. Efficient Market Hypo- thesis: a Ruinous Implication for Portu- gese Stock Market. Journal of Economics and Finance 44(4): 749–763. https:// doi.org/10.1007/s12197-020-09514-8. Obeidat,  S.  F.,  L.  A.  Al-Qudah,  dan  F.  I.  A. Kharabsha. 2021. Examining the Ran- dom Walk Hypothesis in the Amman Stock Exchange: an Analytical Study. Accounting 7(1): 137–142. http://dx.doi. org/10.5267/j.ac.2020.10.004.
170 Ekuitas: Jurnal Ekonomi dan Keuangan – Volume 7, Nomor 2, Juni 2023 : 151 – 170
Pozdílková, A. 2019. Monday Effect on Stock Prices: Test ing of Statistical Hypothesis. 18th Conference on Applied Mathematics, APLIMAT 2019 : 968–977. Reeves, O. G., I. S. Saerang, dan J. B. Maramis. 2019. Uji Akurasi Support Resistance Berbasis Data Candlestick Pada Industri Pertambanga yang terdaftar di LQ45. Jurnal Manajemen Bisnis dan Inovasi 6(1): 1–10.
Sánchez-Granero, M. A., K. A. Balladares, J. P. Ramos-Requena, dan J. E. Trinidad- Segovia. 2020. Test ing the Efficient Market Hypothesis in Latin American Stock Markets. Physica A: Statistical Mechanics and its Applications 540:
123082. https://doi.org/10.1016/j. physa.2019.123082.
Tharavanij, P. 2017. Information Efficiency and Anomalies in Asian Equity. Information Efficiency and Anomalies in Asian Equity Markets : 170–185.
Tobing, Y. L. L., I. Syafrida, dan R. Z. Agha. 2019. Anomali Sinyal Stochastic dan Fibonacci Terhadap Pergerakan Saham di Bursa Efek Indonesia (BEI) dengan Metode  Arus  Dana  Investor  Asing. Account: Jurnal Akuntansi, Keuangan, dan Perbankan 6(1): 992-1001.
Ülkü, N. dan M. Rogers. 2018. Who Drives the Monday Effect? Journal of Economic Behavior and Organization 148: 46–65. https://doi.org/10.1016/j.jebo.2018.02.
009.
Wijayana, S. dan D. Achjari. 2020. Market Reaction to the Announcement of an Information Technology Investment: Evidence from Indonesia. Information and Management 57(7): 103248. https:// doi.org/10.1016/j.im.2019.103248.
Yan, Z., L. Y. Cheng, Y. Zhao, dan C. Y. Huang. 2016. Daily Short Covering Acti- vity and the Weekend Effect: Evidence from Taiwan. Pacific-Basin Finance Journal 36: 166-184.