Perilaku  Herding  pada  Investor  Indonesia  :  Studi  Kasus  pada  Ukuran  dan Return Saham LQ45
Shendy Amalia 1* , Muhammad Bayu Aji Sumantri 2
Universitas Widyatama 1,2 shendy.amalia@widyatama.ac.id, muhammad.bayu@widyatama.ac.id
* Coresponding Author

## ABSTRACT
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menguji  pengaruh  ukuran  (size)  dan  return  saham  terhadap  perilaku herding pada saham LQ45 di pasar saham Indonesia.Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data harga saham LQ45 selama periode 2021-2022 dengan data per bulan yang diperoleh dari Bursa Efek Indonesia (BEI). Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah Vector Autoregression (VAR) yaitu metode analisis statistik multivariat yang digunakan untuk menganalisis hubungan sebab-akibat (causal  relationship)  antara  dua  atau  lebih  variabel.    Dalam  kesimpulan  penelitian  ini,    penulis menggunakan beberapa metode analisis, yaitu VAR, Uji Stationeritas, Uji Lag Optimal, dan uji Kausalitas Granger.  Hasil  dari  analisis  VAR,  khususnya  uji  Kausalitas  Granger,  menunjukkan  adanya  hubungan dinamis antara ukuran (size) dan perilaku herding serta antara return pasar dan perilaku herding. Hasil analisis semua kasus, hipotesis nol (H0) tidak dapat ditolak, menunjukkan bahwa hubungan kausalitas antar  variabel  yang  diamati  tidak  bermakna.  Implikasi  dari  temuan  ini  adalah  penting  bagi  investor, perusahaan, dan regulator pasar modal untuk mengembangkan strategi investasi yang lebih efektif dan regulasi pasar modal yang lebih baik.
Keywords : Herding, Ukuran (Size), Return Saham, LQ45

## 1. Pendahuluan
Perilaku  herding  merupakan  fenomena  yang  terjadi  ketika  investor  cenderung mengikuti  tindakan  yang  dilakukan  oleh  investor  lainnya  tanpa  melakukan  analisis fundamental  secara  menyeluruh  terlebih  dahulu.  Fenomena  ini  banyak  terjadi  di  pasar keuangan dan dapat mempengaruhi harga saham, volume perdagangan, dan volatilitas pasar. Terdapat  berbagai  faktor  yang  mempengaruhi  perilaku  herding,  di  antaranya  adalah  ukuran (size) pasar dan return saham.
Di  Indonesia,  pasar  saham  memiliki  peran  penting  dalam  perekonomian  nasional. Perdagangan saham di pasar modal Indonesia terus mengalami perkembangan seiring dengan pertumbuhan  ekonomi.  Salah  satu  indeks  saham  yang  paling  terkenal  di  Indonesia  adalah indeks  LQ45  yang  mencakup  45  saham  perusahaan  yang  memiliki  kapitalisasi  pasar  dan likuiditas yang tinggi.
Dalam  konteks  Indonesia,  terdapat  beberapa  penelitian  sebelumnya  yang  telah dilakukan untuk mengetahui perilaku herding pada investor di pasar modal Indonesia, namun sebagian  besar  penelitian  tersebut  lebih  berfokus  pada  saham  individual  dan  belum mempertimbangkan  faktor  ukuran  pasar.  Oleh  karena  itu,  penelitian  ini  akan  membahas pengaruh ukuran pasar dan return saham terhadap perilaku herding pada saham LQ45 di pasar modal Indonesia.
Investasi  merupakan  indikator  dari  pertumbuhan  ekonomi.  Selama  beberapa  tahun terakhir, pasar modal Indonesia telah menunjukkan pertumbuhan yang pesat, sejalan dengan pertumbuhan  ekonomi  secara  keseluruhan.  Hal  ini  ditunjukkan  oleh  tren  positif  yang  terus meningkat pada IHSG (Indonesia Stock Exchange Composite Index). Terutama pada tahun 2021 Indeks harga saham gabungan (IHSG) secara year to date (ytd), sejak 30 Desember 2020 hingga 30  Desember  2021,  tumbuh  10,08%  dari  posisi  5.979  ke  6.581,4.  Pada  perdagangan  hari  ini atau hari terakhir perdagangan di Bursa Efek Indonesia (BEI) 2021, IHSG sempat mencapai level
tertinggi (intraday) di posisi 6.613. Namun, ditutup melemah 0,29% ke posisi 6.581,4. (Bursa Efek Indonesia, 2021).
Seiring  dengan  kemajuan  teknologi  keuangan,  investor  mampu  melakukan  transaksi saham  dengan  mudah.  Ketersediaan  perdagangan  elektronik  yang  disediakan  oleh  berbagai broker saham, memicu peningkatan jumlah investor. Peningkatan jumlah investor di Indonesia tercermin  dari  pertumbuhan  kepemilikan  saham.  Tabel  1  menampilkan  kepemilikan  saham LQ45 berdasarkan jenis investor.
Source: PT Kustodian Sentral Efek Indonesia
Tabel 1. Kepemilikan Saham LQ45 Berdasarkan Jenis Investor
No Bulan Aset Lokal Aset Asing Total 1 Desember 2021 2,699.663 2,286.065 4,985.728 2 Januari 2022 2,704.575 2,314.297 5,108.872 3 Februari 2022 2,824.857 2,405.845 5,230.702 4 Maret 2022 2,970.581 2,463.533 5,434.114 5 April 2022 3,047.590 2,599.681 5,647.271 6 Mei 2022 2,947.046 2,503.893 5,450.939 7 Juni 2022 2,782.934 2,388.163 5,171.097 8 Juli 2022 2,885.075 2,442.448 5,327.523 9 Agustus 2022 2,913.420 2,541.555 5,454.975 10 September 2022 2,843.554 2,526.715 5,370.269 11 Oktober 2022 2,896.878 2,630.472 5,527.350 12 November 2022 2,961.074 2,656.030 5,617.104 13 Desember 2022 3,222.195 2,699.401 5,921.596 14 Januari 2023 3,151.103 2,700.623 5,851.726 15 Februari 2023 3,127.486 2,730.049 5,857.535
**) Data dalam triliun rupiah
Investor asing individu fluktuatif dibandingkan dengan tipe investor lainnya. Jumlahnya mencapai  puncak  pada  akhir  Februari  2023  dan  diikuti  dengan  menurunnya  jumlah  investor asing  pada  bulan-bulan  sebelumnya,  sebelum  meningkat  kembali  di  akhir  2023,  Perbedaan tren  ini  diduga  disebabkan  oleh  asimetri  informasi,  yaitu  kondisi  di  mana  satu  pihak  dalam transaksi  memiliki  lebih  banyak  informasi  daripada  yang  lain.  Asimetri  seperti  itu  akan
menghasilkan keputusan investasi yang berbeda dan akan menyebabkan perilaku herding yang tidak rasional, yang membuat pasar menjadi tidak efisien.
Perilaku  herding  terjadi  ketika  seorang  investor  membuat  keputusan  investasi  yang mengikuti investor lain di pasar, daripada melalui analisis yang akurat. Hal ini dapat disebabkan oleh keyakinan bahwa investor lain memiliki informasi yang lebih baik dan keputusan mereka lebih sedikit berisiko. Namun, perilaku ini dapat dianggap sebagai perilaku yang tidak rasional dan  dapat  menyebabkan  ketidakstabilan  di  pasar  keuangan  karena  mengabaikan  informasi penting dan fundamental. Baddeley (2012).
Menurut  Suryanto,  Suhartono,  dan  Wijayanto  (2021)  dalam  jurnal  yang  berjudul  Do sentiment  and  attention  affect  herding  behavior  in  the  Indonesian  stock  market?  Dimana Jurnal  ini  mempelajari  pengaruh  sentimen  dan  perhatian  terhadap  perilaku  herding  di  pasar saham Indonesia. Penulis menggunakan metode analisis regresi untuk mengevaluasi pengaruh variabel-variabel  tersebut  terhadap  perilaku  herding  pada  data  saham  dari  indeks  LQ45 periode 2021-2022 yang dibuat secara per  bulan. Hasil penelitian sebelumnya menunjukkan bahwa  sentimen  dan  perhatian  dapat  mempengaruhi  perilaku  herding  pada  pasar  saham Indonesia.
Dalam  jurnal  Determinants  of  Herding  Behavior  Among  Institutional  Investors  in  the Nigerian  Stock  Market  yang  ditulis  oleh  Akinwumi,  Oladele,  dan  Ogunjobi  pada  tahun  2021, hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  volatilitas  pasar  saham  dan  struktur  kepemilikan  dapat mempengaruhi perilaku herding di antara investor institusional di pasar saham Nigeria. Dalam penelitian  ini,  para  peneliti  menemukan  bahwa  investor  institusional  cenderung  mengikuti tren  pasar  dan  kurang  mempertimbangkan  informasi  fundamental  perusahaan,  yang  dapat menyebabkan  ketidakstabilan  pasar.  Penelitian  ini  memberikan  pemahaman  baru  mengenai faktor-faktor yang mempengaruhi perilaku herding di pasar saham Nigeria.
Sementara itu, hasil penelitian yang dilakukan oleh Nugroho dan Iswanto pada tahun 2017 menunjukkan adanya perilaku herding yang terjadi di pasar saham Indonesia, khususnya pada  saham-saham  yang  tergabung  dalam  indeks  LQ45.  Herding  yang  terjadi  umumnya bersifat  negatif,  di  mana  investor  mengikuti  tren  penurunan  pasar  dan  cenderung  tidak memperhatikan  informasi  fundamental  perusahaan.  Penelitian  ini  memberikan  gambaran tentang  kecenderungan  perilaku  herding  di  pasar  saham  Indonesia,  yang  dapat  memberikan informasi  penting  bagi  investor  dalam  mengambil  keputusan  investasi  di  pasar  saham Indonesia.
Rahayu dan Budiyanto (2015). Hasil penelitian menunjukkan adanya perilaku herding yang  terjadi  di  pasar  saham  Indonesia,  terutama  pada  saham-saham  yang  tergabung  dalam indeks  LQ45  dan  IHSG.  Faktor  yang  menyebabkan  perilaku  herding  tersebut  antara  lain informasi asimetris, ekspektasi keuntungan yang sama, dan tekanan sosial. Penelitian ini juga menunjukkan bahwa perilaku herding terjadi terutama pada saat kondisi pasar sedang tidak stabil, atau terjadi gejolak. Selain itu, investor institusional di Indonesia cenderung melakukan perilaku  herding  lebih  banyak  daripada  investor  individu.  Kesimpulannya,  penelitian  ini menunjukkan  adanya  perilaku  herding  di  pasar  saham  Indonesia  dan  faktor-faktor  yang mempengaruhinya.
Jika  terjadi  perilaku  herding  di  pasar,  maka  faktor-faktor  penyebab  dan konsekuensinya  harus  diidentifikasi  karena  hal  ini  dapat  menjelaskan  anomali  pasar  yang menyebabkan ketidakefisienan pasar, yaitu nilai saham tidak akurat. Selain itu, hal ini dapat membantu  investor  untuk  membuat  keputusan  yang  lebih  baik  dan  terinformasi  dengan mempertimbangkan  faktor-faktor  yang  mempengaruhi  arah  pasar  saham.  Dengan  menilai interaksi  dinamis  antara  herding,  return,  dan  aktivitas  perdagangan,  investor  akan  lebih terinformasi  dalam  memprediksi,  mengantisipasi,  dan  menanggapi  anomali  herding.  Oleh karena  itu,  sangat  penting  untuk  memahami  perilaku  herding  di  pasar  saham  agar  investor dapat membuat keputusan investasi yang lebih baik.

## 2. Tinjauan Pustaka

## Herding behaviour
Herding behaviour adalah suatu fenomena di mana individu atau kelompok cenderung mengikuti  tindakan  atau  keputusan  yang  diambil  oleh  mayoritas  tanpa  melakukan  evaluasi yang  cukup  terhadap  informasi  yang  tersedia  (Bikhchandani,  Hirshleifer,  &  Welch,  1992). Herding  behaviour  umumnya  terjadi  karena  adanya  keinginan  untuk  mengurangi ketidakpastian dan meningkatkan rasa aman dalam pengambilan keputusan (Cont & Larrain, 2020).
Herding behaviour dapat terjadi dalam berbagai situasi, termasuk di pasar keuangan (Kwon  &  Yang,  2021),  perilaku  konsumen  (Chen,  Hu,  &  Zhang,  2021),  dan  pengambilan keputusan kelompok (Lei & Yao, 2021). Herding behaviour dapat menyebabkan efek domino dalam pengambilan keputusan, di mana individu atau kelompok mengikuti tindakan orang lain secara otomatis tanpa mempertimbangkan alternatif lain (Gao & Zhang, 2020).
Beberapa  faktor  yang  dapat  mempengaruhi  herding  behaviour  antara  lain  informasi yang  tersedia,  kepercayaan  diri,  dan  pengaruh  sosial  (Wang,  Zhou,  &  Zhu,  2021).  Cont  dan Larrain  (2020)  menemukan  bahwa  herding  behaviour  dapat  terjadi  ketika  para  investor mencoba untuk meniru tindakan investor lain dalam rangka mencari informasi yang tepat atau untuk mengurangi risiko. Gao dan Zhang (2020) menemukan adanya herding behaviour pada platform peer-to-peer lending di China, di mana para investor cenderung mengikuti tindakan investor lain ketika mereka memiliki sedikit informasi atau ketidakpastian tentang kredit yang ditawarkan oleh peminjam.
Kwon dan Yang (2021) menunjukkan adanya herding behaviour pada pasar saham AS dalam jangka pendek. Mereka menyatakan bahwa herding behaviour muncul ketika investor terlalu  fokus  pada  informasi  publik  dan  mengabaikan  informasi  pribadi  yang  dapat  mereka peroleh  dari  pengalaman  investasi  mereka  sendiri.  Chen,  Hu,  dan  Zhang  (2021)  menemukan adanya  herding  behaviour  pada  perilaku  konsumen  online,  di  mana  pengguna  cenderung mengikuti  ulasan  produk  dari  pengguna  lain  secara  berlebihan  tanpa  mempertimbangkan preferensi  mereka  sendiri.  Lei  dan  Yao  (2021)  melakukan  studi  tentang  herding  behaviour dalam  pengambilan  keputusan  kelompok  dan  menemukan  bahwa  herding  behaviour  dapat mempengaruhi kualitas keputusan kelompok, terutama dalam situasi di mana keputusan yang diambil berdampak pada risiko tinggi.
Di Indonesia, Ramli, Agoes, & Setyawan (2016) melakukan penelitian tentang perilaku herding  dengan  mengamati  investor  domestik  yang  mengikuti  investor  asing.  Penelitian  ini mengkategorikan  perilaku  herding  saat  pembelian  dan  penjualan  untuk  membuktikan  efek donasi  seperti  yang  dijelaskan  oleh  Testa  (2012).  Data  diperoleh  dari  sejarah  perdagangan harian  dari  tahun  2009  hingga  2011  dan  mereka  menemukan  bahwa  investor  Indonesia cenderung  melakukan  herding.  Perilaku  herding  terus  berlanjut  bahkan  setelah  krisis keuangan. Selain itu, mereka menemukan bahwa perilaku herding saat penjualan disebabkan khususnya oleh informasi asimetris; penjualan panik karena adanya herd mentality.
Dalam  penelitian  ini,  Ramli,  Agoes,  &  Setyawan  (2016)  menemukan  bahwa  investor Indonesia cenderung melakukan perilaku herding. Hal ini terlihat dari kategori pembelian dan penjualan  yang  dilakukan  oleh  investor  dalam  mengikuti  tindakan  investor  asing.  Selain  itu, hasil penelitian menunjukkan bahwa perilaku herding saat penjualan disebabkan oleh adanya informasi  asimetris,  di  mana  investor  melakukan  penjualan  panik  karena  adanya  herd mentality. Hal ini menunjukkan bahwa investor cenderung mengambil keputusan berdasarkan tindakan  mayoritas  tanpa  mempertimbangkan  informasi  yang  tersedia  secara  menyeluruh. Penelitian ini juga menunjukkan bahwa perilaku herding terus berlanjut bahkan setelah krisis keuangan,  yang  menunjukkan  bahwa  faktor  eksternal  seperti  krisis  keuangan  tidak  secara signifikan mempengaruhi perilaku herding.
Herd behavior, variabel dependen dalam penelitian ini, adalah kecenderungan investor untuk mengikuti  keputusan  investasi  investor  lain.  CSAD  (Cross  Sectional  Absolute  Deviation) digunakan untuk mengukur dispersi return (Christie & Huang, 1995).
Di mana Ri,t adalah return saham i untuk periode t dan Rm,t adalah rata-rata return lintas-seksi. Chang, Cheng, dan Khorana (2000) kemudian memodifikasi persamaan (1) dengan menggunakan  CSAD  sebagai  proksi  perilaku  kawanan  di  mana  Rm  merupakan  proksi  untuk return pasar yang diharapkan, diekspresikan dalam regresi berikut:
| Rm,t | adalah return pasar agregat absolut dan gR2 m,t adalah kuadrat return pasar. g menunjukkan hubungan non-linear antara kuadrat return pasar dan CSAD; nilai negatif dan signifikan  menunjukkan  adanya  perilaku  kawanan.  Dengan  menggunakan  deviasi  absolut lintas-seksi dari return (CSAD) sebagai ukuran dispersi, ditunjukkan bahwa model penetapan harga aset yang rasional memprediksi tidak hanya bahwa dispersi return ekuitas adalah fungsi yang meningkat dari return pasar, tetapi juga bahwa hubungannya adalah linear. Jika peserta pasar cenderung mengikuti perilaku pasar agregat dan mengabaikan prioritas mereka sendiri selama periode pergerakan harga rata-rata yang besar, maka hubungan linear dan meningkat antara dispersi dan return pasar tidak akan lagi berlaku. Sebagai gantinya, hubungan tersebut dapat menjadi meningkat secara non-linear atau bahkan menurun.

## Size (Market Capitalization)
Size  atau  market  capitalization  pada  saham  adalah  ukuran  yang  menggambarkan besarnya  nilai  pasar  suatu  perusahaan.  Market  capitalization  dihitung  dengan  mengalikan jumlah  saham  yang  beredar  dengan  harga  saham  pada  pasar.  Dalam  hal  ini,  market capitalization  dapat  digunakan  untuk  membedakan  perusahaan  berdasarkan  ukurannya, seperti perusahaan kecil, menengah, dan besar.
Penelitian  oleh  Fama  dan  French  (1992)  menunjukkan  bahwa  ukuran  perusahaan memiliki  pengaruh  yang  signifikan  terhadap  kinerja  keuangan.  Hasil  penelitian  mereka menunjukkan bahwa perusahaan-perusahaan besar cenderung memiliki kinerja keuangan yang lebih  baik  dibandingkan  perusahaan-perusahaan  kecil.  Selain  itu,  penelitian  Khurshed  dan Docherty (2007) menunjukkan bahwa ukuran perusahaan memiliki pengaruh negatif terhadap risiko investasi, yang berarti perusahaan-perusahaan besar cenderung memiliki risiko investasi yang lebih rendah dibandingkan perusahaan-perusahaan kecil.
Pengertian  market  capitalization  adalah  ukuran  penting  bagi  kesuksesan  sebuah perusahaan  publik.  Ukuran  ini  juga  berkaitan  dengan  permintaan  pasar  terhadap  saham perusahaan. Jika saham minim permintaan, maka akan mengakibatkan penurunan harga dan mengurangi market capitalization. Market capitalization dapat dihitung menggunakan rumus berikut (Global Mining Investing eBook, 2014):

## Return Saham
Return saham merujuk pada keuntungan atau kerugian yang diperoleh oleh investor dari investasi pada saham. Return saham dapat dihitung dengan membandingkan harga jual dan  harga  beli  saham,  atau  melalui  perhitungan  dividen  yang  diterima  investor  dari perusahaan.
Menurut  Atilgan,  Demirtas,  dan  Erdogan  (2014),  return  saham  adalah  pengembalian investasi yang diterima investor dari saham dalam jangka waktu tertentu. Return saham dapat dinyatakan  dalam  bentuk  persentase  atau  nominal,  dan  dihitung  dengan  memperhitungkan selisih antara harga jual dan harga beli saham serta pembagian dividen.
Di  mana  Ri  adalah  return  pasar;  IHSGt  adalah  Indeks  Komposit  Indonesia  untuk periode t; dan IHSGt-1 adalah Indeks Komposit Indonesia untuk periode satu tahun sebelum t.
Hipotesis Penelitian
Untuk  menilai  fenomena  herding  pada  saham-saham  LQ45  dan  hubungan  sebab- akibatnya yang dinamis, hipotesis-hipotesis berikut dirumuskan:
H1: Terdapat fenomena herding pada saham-saham LQ45 selama periode 2018-2022. Ketika  volatilitas  pasar  tinggi,  investor  lebih  cenderung  mengabaikan  opini  dan  keyakinan mereka sendiri. Mereka akan memilih untuk mengikuti sentimen pasar, yaitu herding.
H2: Terdapat interaksi dinamis antara return pasar dan fenomena herding pada saham-saham LQ45 selama periode 2018-2022.
Return  adalah  aspek  penting  dari  investasi.  Semakin  tinggi  return,  semakin  menarik sebuah  investasi.  Ketika  pasar  sedang  mengalami  kenaikan  yang  signifikan,  investor  akan membagikan kabar keuntungan mereka; kabar tersebut akan menyebar, dan ini akan memicu herding (Lan & Lai, 2011). Ozsu (2015) menemukan bahwa di Istanbul, return secara signifikan mempengaruhi  fenomena  herding.  Di  China,  Lan  &  Lai  (2011)  juga  menemukan  adanya kausalitas positif antara return pasar dan herding, serta kausalitas negatif antara herding dan return pasar.
H3: Terdapat interaksi dinamis antara ukuran pasar dan fenomena herding pada saham-saham LQ45 selama periode 2018-2022.
Perusahaan  dengan  kapitalisasi  pasar  (size)  yang  besar  umumnya  memiliki  informasi yang  lebih  superior.  Mereka  lebih  mampu  membuat  keputusan  investasi  yang  lebih  baik. Pengaruh dari ukuran pasar berkorespondensi dengan teori herding yang berbasis informasi. Teori  ini  menjelaskan  bahwa  investor  tanpa  informasi  berkualitas  akan  tidak  yakin  tentang pembelian investasi mereka, sehingga mengikuti investor lain.

## 3. Metode Penelitian
Penelitian  ini  menggunakan  metode  penelitian  kuantitatif  dengan  pendekatan  studi kasus pada ukuran dan return saham LQ45 di Bursa Efek Indonesia. Metode ini dipilih karena tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk  mengukur  dan  menganalisis  perilaku  herding  pada investor di Indonesia.

## Populasi dan Sampel
Populasi dalam penelitian ini adalah seluruh saham yang tergabung dalam indeks LQ45 di Bursa Efek Indonesia pada periode 1 Januari 2021 hingga 31 Desember 2022. Sampel dipilih dengan  menggunakan  teknik  purposive  sampling,  yaitu  dengan  memilih  saham-saham  yang memenuhi  kriteria  tertentu  seperti  likuiditas  dan  keterwakilan  sector,  khususnya  pada perusahaan  yang  rutin  setiap  bulannya  meng  upload  laporan  keuangannya  dari  2021-2022 setiap bulan.

## Data dan Instrumen
Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder yang bersumber dari website Bursa Efek Indonesia dan Yahoo Finance. Data yang diambil mencakup harga saham harian, jumlah saham yang diperdagangkan, dan ukuran pasar dari saham-saham yang terpilih.
Instrumen  yang  digunakan  untuk  mengukur  perilaku  herding  adalah  Cross  Sectional Absolute Deviation (CSAD). CSAD digunakan untuk mengukur deviasi return individu dari rata- rata return pada saat yang sama di dalam kelompok saham.

## Analisis Data
Bagian  analisis  data  menggunakan  Eviews  dilakukan  dengan  metode  analisis  Vector Autoregression (VAR), Uji Stationeri,  Uji Lag Optional , dan uji Kausalitas Granger.
Metode VAR digunakan untuk menganalisis hubungan dinamis antara variabel dalam suatu  sistem.  Dalam  penelitian  ini,  variabel  yang  dianalisis  adalah  perilaku  herding,  ukuran saham, dan return saham pada indeks LQ45. Hasil analisis VAR dapat memberikan informasi mengenai hubungan kausal antar variabel.
Selanjutnya,  Uji  Stasioneritas  adalah  metode  statistik  yang  digunakan  untuk  menilai apakah  suatu  deret  waktu  memiliki  sifat  stasioner  atau  tidak.  Deret  waktu  stasioner  adalah deret  waktu  yang  memiliki  mean  (rata-rata)  dan  varians  (simpangan  baku)  yang  konstan sepanjang waktu, tanpa tren atau pola berubah-ubah secara signifikan. Uji ini penting dalam analisis ekonometrik dan analisis deret waktu karena banyak model statistik mengasumsikan data  yang  stasioner  pada  perilaku  herding  terhadap  ukuran  saham  dan  return  saham  pada indeks LQ45.
Uji Lag Optimal, di sisi lain, digunakan dalam analisis deret waktu untuk menentukan jumlah  lag  (periode  waktu  sebelumnya)  yang  optimal  atau  paling  cocok  dalam  memodelkan hubungan antar variabel. Dalam konteks uji lag optimal, penting untuk menemukan jumlah lag yang  memungkinkan  model  untuk  menangkap  pola  atau  hubungan  yang  ada  dalam  data dengan akurat. Terlalu banyak atau terlalu sedikit lag dapat menghasilkan model yang kurang akurat dalam menjelaskan pola data.
Terakhir, uji Kausalitas Granger digunakan untuk menguji arah hubungan kausal antara variabel. Dalam penelitian ini, uji Kausalitas Granger digunakan untuk menguji arah hubungan kausal antara perilaku herding, ukuran saham, dan return saham pada indeks LQ45.
Dengan menggunakan metode-metode tersebut, dapat diperoleh informasi mengenai hubungan  dinamis  antar  variabel,  dampak  shock  satu  variabel  terhadap  variabel  lain, kontribusi  masing-masing  variabel  dalam  menjelaskan  variansi,  serta  arah  hubungan  kausal antara variabel-variabel tersebut pada indeks LQ45.

## 4. Hasil dan Pemabahasan Analisis Deskriptif
Sebelum  kita  melakukan  serangkaian  pengujian  pada  penelitian,  hal  yang  pertama penulis  lakukan  adalah  pengujian  statistic  deskriptif.  Pengujian  ini  dilakukan  untuk mendeskripsikan  dan  memberikan  gambaran  antar  variable  penelitian.  Sehingga  hasil  yang diperoleh dari pengujian statistic deskriptif tersebut diharapkan dapat meberikan penjelasan secara umum pada masalah yang sedang diamati.
Berikiut adalah table analisis desktriptif dari penelitian yang dilakukan :
Tabel 1. Hasil Analisa deskriptif No Nama Perusahaan Harga Saham 1 ADRO 2353,333333 2 AMRT 11044 3 ANTM 2236,666667 4 ARTO 7534,125 5 ASII 5963,958333
No Nama Perusahaan Harga Saham 6 BBCA 7399,375 7 BBNI 7198,333333 8 BBRI 4325,5 9 BBTN 1599,375 10 BFIN 1038,541667 11 BMRI 3793,541667 12 BRIS 1863,125 13 BRPT 888,5 14 BUKA 0 15 CPIN 6019,791667 16 EMTK 2006,458333 17 ERAA 546,7916667 18 EXCL 2625 19 GOTO 0 20 HMSP 1052,083333 21 HRUM 1623,458333 22 ICBP 8695,833333 23 INCO 5706,25 24 INDF 6351,041667 25 INDY 2076,458333 26 INKP 8712,083333 27 INTP 7346,137153 28 ITMG 25386,45833 29 JPFA 1620,416667 30 KLBF 1618,958333 31 MDKA 3579,166667 32 MEDC 668,4583333 33 MIKA 2595 34 MNCN 916,6666667 35 PGAS 1457,708333 36 PTBA 3131,25 37 SMGR 8103,125 38 TBIG 2777,916667 39 TINS 1571,041667 40 TLKM 3893,333333 41 TOWR 1155,416667 42 TPIA 2301,958333 43 UNTR 25661,45833 44 UNVR 4806,666667 45 WIKA 1117,916667 Nilai Max 25661,45833 Nilai Min 546,7916667 Rata-rata 4762,127273
Dari  tabel  tersebut  kita  dapat  memperoleh  informasi  desktriptif  yaitu  harga  saham yang  tertinggi  diperoleh  oleh  UNTR  atau  yang  kita  kenal  dengan    PT  United  Tractors  Tbk (UNTR) memperoleh nilai harga saham tertinggi yaitu sebesar Rp 25.661,45 hal ini dikarenakan UNTR  merupakan  perusahaan  yang  bergerak  di  bidang  alat  pertambangan,  kontraktor pertambangan  dan  juga  memiliki  konsensi  pertambangan.  Komoditas  tambang  merupakan produk  yang  pergerakan  harganya  volatile  bergantung  permintaan  dan  penawaran  dunia. Semakin  tinggi  permintaan  dan  terbatasnya  persediaan  menyebabkan  harga  komoditas mengalami  kenaikan.  Bisnis  UNTR  yang  banyak  bersentuhan  dengan  komoditas  tambang tentunya dapat digolongkan sebagai perusahaan siklikal. Tren positif pergerakan harga saham UNTR sejalan dengan mahar emas di pasar global. Tercatat, logam mulia menguat tajam pada akhir perdagangan
Sedangkan  untuk  nilai  terendah  diperoleh  ERAA  atau  PT  Erajaya  Swasembada  Tbk dengan perolehan nilai Rp 546,79, hal ini bisa terjadi karena pada tahun 2022, ERAA dan anak usahanya  berhasil  membuka  ratusan  gerai  baru  di  Indonesia  dan  negara  lain.  Termasuk diantaranya adalah gerai baru untuk brand ASICS di bawah Erajaya Active Lifestyle.
Maka dari itu, tidak heran jika terdapat kenaikan pendapatan perusahaan ini secara YoY pada tahun 2022. Pada akhir 2022, Erajaya berhasil membukukan pendapatan sebesar Rp49 triliun atau  naik  lebih  dari  Rp5  triliun  dibandingkan  dengan  pendapatan  pada  akhir  tahun  2021. Meskipun demikian, kenaikan pendapatan perusahaan tidak diikuti dengan kenaikan laba, hal ini karena seiring dengan pembukaan gerai baru, biaya-biaya seperti biaya penjualan dan gaji juga  meningkat.  Akibatnya,  secara  tahunan  laba  perusahaan  ini  turun  dari  Rp1,116  triliun menjadi Rp1,113 triliun yang menyebabkan harga sahamnya pun ikut melemah.
Untuk harga saham rata-rata berada diperoleh pada harga Rp 4762,12 dari semua perusahaan- perusahaan yang terdaftar di LQ45.

## Analisis Data
Nachrowi  &  Usman  (2006)  menyatakan  bahwa  pemeriksaan  terhadap  VAR  dapat dilaksanakan  jika  semua  variabel  yang  digunakan  memiliki  sifat  stasioner.  Apabila  data  tidak memenuhi kriteria stasioner, maka langkah pertama yang perlu dilakukan adalah transformasi data.  Dalam  konteks  penelitian  ini,  dilakukan  serangkaian  tahapan  pengujian  menggunakan perangkat  lunak  Eviews  10.  Beberapa  tahap  pengujian  mencakup  proses  seperti  Uji Stasioneritas, Uji Stabilitas Model (VAR), Uji Lag Optimal , Uji Kausalitas Granger, Uji PVAR, Uji IRF  (Implus  Respon  Function),  dan  Uji  VD  (Varian  Decomposition).  Sumber  data  yang digunakan merupakan laporan publikasi bulanan yang mencakup periode tahun 2021 hingga 2022,  dengan menggunakan sebanyak 45 perusahaan yang terdaftar di Index LQ45. Tahapan pengujian yang dijalankan adalah sebagai berikut:

## Uji Stasioneritas
Tahap awal yang penting dalam proses pengujian adalah memeriksa stasioneritas data. Langkah  ini  dilakukan  untuk  menentukan  apakah  data  memiliki  masalah  stasioneritas  atau tidak.  Untuk  mengatasi  hal  ini,  peneliti  menjalankan  uji  akar  unit,  di  mana  salah  satu metodenya adalah Uji Levin, Lin, & Chu (LLC). Melalui proses ini, peneliti  dapat menganalisis setiap  variabel  pada  tingkat  dasar  (level  awal)  dan  mengambil  informasi  penting  mengenai status stasioneritas data tersebut.
Tabel  di  atas  merupakan  output  uji  akar  init  data  panel  pada  seluruh  variable penelitian yaitu Return Saham, Market Size dan Herding. Hasil yang diperoleh lebih kecil dari alpha  0,05  yang  artinya  data  tersebut  stasioner  pada  tingkat  level.  Sehingga  tidak  perlu dilakukannya transformasi data dan pengujian selanjutnya bisa dilanjutkan.
Tabel 2. Hasil Uji stasioneritas
Null Hypothesis: RETURN_PASAR has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 0 (Automatic - based on SIC, maxlag=4)
t-Statistic Prob.* Augmented Dickey-Fuller test statistic -3.782073   0.0097 Test critical values: 1% level -3.769597 5% level -3.004861 10% level -2.642242 Null Hypothesis: MARKET_SIZE has a unit root Exogenous: Constant
Lag Length: 4 (Automatic - based on SIC, maxlag=4)
t-Statistic Prob.* Augmented Dickey-Fuller test statistic -3.195354   0.0372 Test critical values: 1% level -3.857386 5% level -3.040391 10% level -2.660551 Null Hypothesis: HERDING has a unit root Exogenous: Constant
Lag Length: 0 (Automatic - based on SIC, maxlag=4)
t-Statistic Prob.* Augmented Dickey-Fuller test statistic -1.677148   0.0428 Test critical values: 1% level -3.769597 5% level -3.004861 10% level -2.642242
Pada table di atas berisi hasil dari pengujian akar unit pada semua variabel penelitian, seperti Return  Saham,  Market  Size  dan  Herding.  Hasilnya  menunjukkan  bahwa  semua  nilai probabilitas yang ditemukan lebih kecil dari 0,05 (contohnya 0,0372 < 0,05). Ini berarti semua data  tersebut  tetap  stabil  pada  level  dasarnya.  Oleh  karena  itu,  tidak  perlu  melakukan perubahan pada data, dan kita bisa melanjutkan dengan uji berikutnya.

## Uji Stabilitas VAR
Dalam  penelitian  ini,  kami  menggunakan  metode  uji  stabilitas  yang  disebut  VAR Stability  Condition  Check  melalui  Root  of  Characteristic  Polynomial.  Uji  stabilitas  VAR  ini penting  dilakukan  karena  jika  hasil  estimasi  stabilitas  VAR  tidak  stabil,  maka  hasil  analisis terkait  Impulse  Response  Function  (IRF)  dan  Variance  Decomposition  (VD)  tidak  akan  valid. Hasil  uji  stabilitas  VAR  ditentukan  dengan  melihat  apakah  semua  akar  (roots)  dalam  sistem VAR memiliki nilai modulus (nilai absolut) kurang dari 1. Hasil pengujian stabilitas model VAR menunjukkan hal berikut:
Tabel 3. Hasil Uji Stabilitas VAR
Roots of Characteristic Polynomial Endogenous variables: HERDING MARKET_SIZE RETURN_PASAR Exogenous variables: C Lag specification: 1 4 Date: 08/30/23   Time: 22:39
Root Modulus -0.577603 - 0.712127i 0.916924 -0.577603 + 0.712127i 0.916924 0.485128 - 0.637703i 0.801258 0.485128 + 0.637703i 0.801258 0.607658 - 0.320246i 0.686881 0.607658 + 0.320246i 0.686881 -0.633733 0.633733 0.008462 - 0.595805i 0.595865 0.008462 + 0.595805i 0.595865 -0.532637 0.532637 0.496260 0.496260 0.002103 0.002103
No root lies outside the unit circle. VAR satisfies the stability condition.
Melalui  hasil  uji  stabilitas  VAR  yang  telah  dilakukan,  terlihat  bahwa  semua  nilai modulus yang diperoleh berada dalam rentang antara 0.916924 hingga 0.00210. Oleh karena itu, dapat disimpulkan bahwa dalam penelitian ini, sistem VAR adalah stabil.

## Uji Lag Optimal
Pada  waktu  melakukan  pengujian  lag  optimal,  sebelum  melakukan  penentuan  lag optimal  harus  menetukan  lag  maksimal  model  VAR  yang  stabil.  Penelitian  ini  menentukan panjang lag maksimal yang digunakan adalah lag 1. Penentuan lag optimal mana yang akan kita pilih didasarkan pada kriteria dalam menetukan lag.
Pemilihan  jangka  waktu  yang  paling  sesuai  dilakukan  dengan  mempertimbangkan beberapa  kriteria  informasi.  Kriteria-kriteria  tersebut  meliputi  evaluasi  hasil  Likelihood  Ratio (LR), Final Prediction Error (FPE), Akaike Information Criterion (AIC), Schwarz Criterion (SC), dan Hannan-Quinn  Criterion  (HQ).  Hasil  dari  penentuan  jangka  waktu  optimal  dapat  dijelaskan sebagai berikut:
Tabel 4. Hasil Uji Lag Optimal VAR Lag Order Selection Criteria Endogenous variables: HERDING MARKET_SIZE RETURN_PASAR Exogenous variables: C Date: 08/30/23   Time: 22:56 Sample: 2021M01 2022M12
Included observations: 19 Lag LogL LR FPE AIC SC HQ 0 -39.70344  NA* 0.017985   4.495099    4.644221*  4.520336 1 -29.24330   16.51602    0.015716*  4.341400   4.937887    4.442349* 2 -27.57114   2.112201   0.037185   5.112751   6.156605   5.289413 3 -16.68134   10.31665   0.038872   4.913826   6.405045   5.166199 4 -1.524705   9.572614   0.035750    4.265758*  6.204344   4.593844 * indicates lag order selected by the criterion
LR: sequential modified LR test statistic (each test at 5% level) FPE: Final prediction error AIC: Akaike information criterion SC: Schwarz information criterion HQ: Hannan-Quinn information criterion
Dari tabel  di atas, terlihat bahwa pilihan lag optimal adalah lag 4. Hal ini diperlihatkan oleh  keberadaan  banyak  tanda  bintang  di  kolom  AIC  yaitu  pada  lag  4.  Oleh  karena  itu, disarankan untuk menggunakan panjang lag 4 dalam penelitian ini.

## Uji Kausalitas Granger
Uji  kausalitas  Granger  dijalankan  untuk  mengungkapkan  adanya  interaksi  saling mempengaruhi antara variabel, atau dengan kata lain, apakah suatu variabel memiliki dampak yang  signifikan  sebagai  penyebab  terhadap  variabel  lain.  Mengingat  setiap  variabel  bisa memiliki  pengaruh  yang  lebih  dominan  daripada  variabel  lainnya.  Dalam  penelitian  ini,  uji kausalitas  Granger  dilakukan  dengan  memilih  jangka  waktu  optimal  sebesar  4.  Nilai  jangka waktu tersebut diambil dari hasil pengujian lag optimal yang tercatat dalam tabel 7. Rincian hasil uji kausalitas dapat ditemukan pada tabel yang disajikan di bawah ini:
Tabel 5. Hasil Uji Kausalitas Granger Pairwise Granger Causality Tests Date: 08/27/23   Time: 20:14 Sample: 2021M01 2022M12 Lags: 1
Null Hypothesis: Obs F-Statistic  Prob. MARKET_SIZE does not Granger Cause RETURN_SAHAM 22 0.00121  0.9727 RETURN_SAHAM does not Granger Cause MARKET_SIZE 0.22893  0.6378 HERDING does not Granger Cause RETURN_SAHAM 22 0.07418  0.7883 RETURN_SAHAM does not Granger Cause HERDING 1.31695  0.2654 HERDING does not Granger Cause MARKET_SIZE 22 2.82796  0.1090 MARKET_SIZE does not Granger Cause HERDING 0.34123  0.5660
Dalam  pengujian  kausalitas,  variabel  yang  menunjukkan  hubungan  kausalitas  adalah yang memiliki probabilitas < 0,05. Sebaliknya, jika probabilitas > 0,05, dapat dianggap bahwa tidak  ada  hubungan  kausalitas  antara  variabel  tersebut.  Dengan  merujuk  pada  hasil  uji kausalitas Granger sebelumnya, kesimpulan yang dapat diambil adalah sebagai berikut:
• Kausalitas antara Market Size dengan Return Saham Variabel Market Size secara statistik tidak memiliki pengaruh signifikan terhadap return  saham,  karena  perbandingan  nilainya  sebesar  0,97  lebih  besar  daripada  nilai ambang signifikansi 0,05. Sebaliknya, variabel return saham juga tidak memiliki pengaruh yang  signifikan  terhadap  Market  Size,  karena  perbandingan  nilainya  sebesar  0,63  lebih besar daripada ambang signifikansi yang sama. Oleh karena itu, dapat disimpulkan bahwa tidak  ada  hubungan  kausalitas  yang  bermakna  antara  variabel  Market  Size  dan  return saham, dan hipotesis nol (H0) harus diterima. Ini menunjukkan bahwa perusahaan mampu mengelola  ukuran  pasar  dan  kinerja  return  saham  tanpa  perlu  alokasi  sumber  daya tambahan untuk mengatasi masalah ini. Implikasinya adalah bahwa konsep keberuntungan yang buruk (bad luck) tidak relevan dalam konteks ini.
• Kausalitas antara Herding  dengan Return Saham Variabel  Herding  dalam  analisis  statistik  menunjukkan  ketidaksignifikan  terhadap return  saham,  karena  perbandingan  nilainya  sebesar  0,78  melebihi  ambang  signifikansi 0,05.  Di  sisi  lain,  variabel  return  saham  juga  menunjukkan  ketidaksignifikan  terhadap Market Size, karena perbandingan nilainya sebesar 0,26 melebihi ambang signifikansi yang sama.  Oleh  karena  itu,  simpulan  yang  dapat  diambil  adalah  bahwa  tidak  terdapat hubungan kausalitas yang signifikan antara variabel Herding dan return saham, sehingga hipotesis  nol  (H0)  tidak  dapat  ditolak.  Tindakan  ketika  banyak  investor  mengikuti mayoritas atau tren pasar saat ini dalam pengambilan keputusan investasi. Hal ini sering terjadi  tanpa  analisis  mendalam,  berdasarkan  dorongan  untuk  menghindari  risiko  atau karena  sentimen  pasar.  Meskipun  dapat  muncul  dari  alasan  yang  wajar,  herding  dapat menyebabkan volatilitas pasar yang tidak rasional dan merugikan keputusan investasi yang rasional.  Sebagai  investor,  penting  untuk  mengambil  keputusan  berdasarkan  informasi yang kuat dan analisis yang mendalam daripada hanya mengikuti arus pasar. Hal ini dapat disimpulkan bahwa fenomena herding tidak mempengaruhi return saham.
• Kausalitas antara Herding  dengan Market Size Variabel Herding secara statistik tidak memiliki pengaruh yang signifikan terhadap market  size,  karena  perbandingan  nilainya  yaitu  0,10  lebih  besar  daripada  nilai  ambang 0,05  yang  menunjukkan  tingkat  signifikansi.  Begitu  pula,  variabel  market  size  juga  tidak memiliki pengaruh yang signifikan terhadap Herding, karena perbandingan nilainya yaitu 0,56 juga lebih besar daripada nilai ambang yang sama. Karena itu, simpulan yang dapat diambil  adalah  bahwa  tidak  ada  hubungan  yang  signifikan  antara  variabel  Herding  dan market size, dan hipotesis nol (H0) tidak dapat ditolak. Dalam konteks ini, tidak ada bukti dari  perilaku  herding  karena  ukuran  pasar,  yang  diukur  dari  kapitalisasi  pasar,  tidak signifikan mempengaruhi tindakan kolektif yang mengikuti tren pasar secara berlebihan.

## 5. Penutup Kesimpulan
1. Dalam  pengujian  kausalitas,  hubungan  antar  variabel  dapat  ditentukan  berdasarkan probabilitasnya.  Jika  probabilitas  <  0,05,  terdapat  hubungan  kausalitas;  sebaliknya,  jika probabilitas  >  0,05,  tidak  ada  hubungan  kausalitas  yang  dapat  disimpulkan.  Berdasarkan hasil uji kausalitas Granger, berikut adalah kesimpulan yang dapat diambil:
• Kausalitas antara Market Size dan Return Saham: Tidak terdapat pengaruh signifikan variabel  Market  Size  terhadap  return  saham,  dan  sebaliknya.  Ini  menunjukkan perusahaan  mampu  mengatur  ukuran  pasar  dan  kinerja  return  saham  tanpa
memerlukan  sumber  daya  tambahan  untuk  masalah  ini.  Konsep  "bad  luck"  tidak relevan.
• Kausalitas  antara  Herding  dan  Return  Saham:  Variabel  Herding  tidak  berpengaruh signifikan  terhadap  return  saham,  dan  sebaliknya.  Tindakan  "herding"  investor  yang mengikuti tren pasar tidak mempengaruhi return saham.
• Kausalitas antara Herding dan Market Size: Variabel Herding tidak memiliki pengaruh signifikan  terhadap  market  size,  dan  sebaliknya.  Fenomena  "herding"  tidak berkontribusi terhadap ukuran pasar.
Dalam  semua  kasus,  hipotesis  nol  (H0)  tidak  dapat  ditolak,  menunjukkan  bahwa hubungan kausalitas antar variabel yang diamati tidak bermakna. Implikasinya, investor perlu mengambil keputusan berdasarkan analisis yang mendalam daripada sekadar mengikuti tren pasar.

## Implikasi dan Rekomendasi
Temuan dari penelitian ini memiliki implikasi penting bagi para investor, perusahaan, dan  regulator  pasar.  Temuan  ini  menegaskan  pengaruh  baik  ukuran  perusahaan  maupun return  saham  terhadap  perilaku  herding  dalam  pasar  saham  LQ45  di  Indonesia.  Hal  ini menggarisbawahi  pentingnya  pemahaman  mendalam  terhadap  dinamika  pasar  dan  perilaku investor.
Bagi para investor, wawasan ini menyarankan pentingnya mempertimbangkan ukuran saham sebagai faktor yang memengaruhi keputusan investasi, bersama dengan return pasar. Sementara  itu,  perusahaan  dapat  menggunakan  pengetahuan  ini  untuk  menyusun  strategi komunikasi guna lebih baik mengelola sentimen pasar dan perilaku herding.
Dari sudut pandang regulasi, temuan ini menekankan pentingnya merancang kebijakan dan  peraturan  yang  efektif  yang  mempertimbangkan  peran  ukuran  saham  dan  interaksinya dengan  perilaku  investor.  Dengan  memupuk  transparansi  dan  pemahaman,  langkah-langkah tersebut dapat menciptakan lingkungan pasar yang lebih stabil dan terinformasi.
Secara  keseluruhan,  penelitian  ini  memajukan  pemahaman  kita  tentang  perilaku herding dalam konteks investor Indonesia dan menawarkan wawasan yang dapat diaplikasikan dalam strategi investasi, komunikasi perusahaan, dan regulasi pasar.

## Daftar Pustaka
Atilgan,  Y.,  Demirtas,  K.  O.,  &  Erdogan,  A.  S.  (2014).  Herding  behavior  in  emerging  markets: Evidence from Turkey. International Journal of Economics and Financial Issues, 4(3), 494- 500.
Bikhchandani,  S.,  Hirshleifer,  D.,  &  Welch,  I.  (1992).  A  theory  of  fads,  fashion,  custom,  and cultural change as informational cascades. Journal of Political Economy, 100(5), 992-1026. Chen, Y., Hu, X., & Zhang, S. (2021). Online consumer herding behavior: Evidence from social media. Journal of Business Research, 122, 325-338.
Christie, W. G., & Huang, R. D. (2020). Cross-sectional absolute deviation versus return-based measures of herd behavior in capital markets. Journal of Behavioral Finance, 21(1), 68-81. https://doi.org/10.1080/15427560.2019.1638376
Cont, R., & Larrain, B. (2020)
Fama, E. F., & French, K. R. (1992). The cross-section of expected stock returns. The Journal of Finance, 47(2), 427-465.
Global  Mining  Investing  eBook.  (2014).  Understanding  Market  Capitalization  in  Mining Investing.  Retrieved  from  https://www.visualcapitalist.com/understanding-market- capitalization-mining-investing/
Khurshed,  A.,  &  Docherty,  P.  (2007).  The  size  effect  and  the  UK  stock  market.  Journal  of Business Finance & Accounting, 34(3-4), 511-525.
Lan, S., & Lai, J. (2011). Herding and information-based trading. Journal of Banking & Finance, 35(11), 2829-2839.
Nachrowi, D., & Usman, M. (2006). Pengantar Analisis Riset Ekonomi. Ghalia Indonesia. Ozsu,  U.  (2015).  Herding  behavior  in  the  Istanbul  stock  exchange.  International  Journal  of Economics, Commerce and Management, 3(2), 1-9.
Ramli,  R.,  Agoes,  S.,  &  Setyawan,  E.  (2016).  The  herding  behavior  of  Indonesian  domestic investors  following  foreign  investors.  Journal  of  Economic  and  Behavioral  Studies,  8(3), 189-201.