## PERILAKU HERDING PADA SAHAM IPO (INITIAL PUBLIC OFFERING) DI BURSA EFEK INDONESIA
Ifal Rahman 1 , Tri Widyastuti 2 , Syamsul Bahri 3
Universitas Pancasila 1,3 , Universitas Bhayangkara Jakarta Raya 2
Email: ifalrahman@yahoo.com

## ABSTRAK
Kata kunci: Perilaku Herding, CSSD, CSAD, IPO Perilaku  Herding  adalah  fenomena  yang  terjadi  dimana  jika  sebuah  kelompok bergerak  secara  kesatuan  dengan  motif  yang  irasional.  Secara  spontan,  dapat disebabkan oleh emosi kolektif yang timbul karena sosial shock yang ekstrem, atau dapat dimanipulasi oleh orang yang mempunyai keahlian menggiring kearah yang  sama.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menganalisis  pengaruh  imbal  balik pasar  terhadap  penyebaran  imbal  balik  yang  diukur  dengan  metode  Cross- Sectional  Absolute  Standart  (CSSD)  dan  Cross-Sectional  Absolute  Deviation (CSAD) dan untuk mengetahui indikasi herding di Bursa Efek indonesia periode 2020-2021.  Populasi  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  perusahaan yang  melakukan  IPO  dari  2020-2021  berjumlah  104.  Hasil  penelitian menunjukan  Variabel  independen  imbal  balik  pasar  memiliki  pengaruh  positif dan signifikan terhadap variabel dependen  penyebaran imbal balik yang diukur dengan metode Cross-Sectional Absolute Standart (CSSD) dan Cross-Sectional Absolute Deviation (CSAD). Pada periode pengamatan menunjukan tidak adanya indikasi perilaku herding yang terjadi pada tahun 2020-2021.
ABSTRACT Keywords: Herding Behavior, CSSD, CSAD, IPO. Herding behavior is a phenomenon that occurs when a group moves as a unit with irrational motives. Spontaneously, it can be caused by collective emotions arising from extreme social shock, or it can be manipulated by people who have the expertise to lead in the same direction. This study aims to analyze the effect of market returns on the spread of returns as measured by the Cross-Sectional Absolute  Standard  (CSSD)  and  Cross-Sectional  Absolute  Deviation  (CSAD) methods and to find out indications of herding on the Indonesian Stock Exchange for the 2020-2021 period. The population used in this study is 104 companies that have  conducted  IPOs  from  2020-2021.  The  results  show  that  the  independent variable market returns has a positive and significant influence on the dependent variable on the spread of returns as measured by the Cross-Sectional Absolute Standard  (CSSD)  method  and  Cross-Sectional  Absolute  Deviation  (CSAD). During  the  observation  period,  there  were  no  indications  of  herding  behavior occurring in 2020-2021.

## PENDAHULUAN
Sejumlah  negara  di  dunia  telah  mengalami  resesi  ekonomi  akibat  pandemi  Covid-19. Badan Pusat Statistik mencatat pertumbuhan ekonomi sepanjang 2020 mengalami kontraksi 2,07 persen  secara  year  on  year.  Beberapa  negara  yang  mengalami  resesi  ekonomi  antara  lain Singapura, Korea Selatan, Jerman, Jepang, Perancis, Hong Kong, dan Amerika Serikat. Pandemi Covid-19  juga  memengaruhi  pasar  modal  dan  menyebabkan  terjadinya  perubahan  waktu
perdagangan  di  Bursa  Efek  Indonesia  dan  hal  ini  merupakan  sinyal  negatif  (kabar  buruk)  yang menyebabkan investor lebih tertarik untuk menjual kepemilikan sahamnya (Kusnandar & Bintari, 2020).  Kondisi  pandemi  Covid-19  juga  mempengaruhi  dinamika  pasar  saham  (He  et  al.,  2020; Junaedi & Salistia, 2020) (Liu et al., 2015) menyebabkan bursa saham di seluruh dunia mengalami penurunan (Ngwakwe, 2020), dan meningkatkan inefisiensi di pasar saham (Lalwani & Meshram, 2020). Di Indonesia, hal ini juga memberikan dampak buruk bagi pasar modal dan memengaruhi investor dalam membuat keputusan investasi (Pitaloka et al., 2020).
Pasca percepatan vaksinasi yang diiringi dengan kebijakan positif dari pemerintah selama pandemi.  Saat  ini  Indonesia  sedang  memasuki  babak  baru  dalam  pemulihan  ekonomi.  Hal  ini, memberikan harapan baru bagi para investor pasar modal Indonesia, baik asing maupun domestik. Pertumbuhan ekonomi pada kuartal  IV-2021 mencapai  5,02% year on year (yoy) (Badan Pusat Statistik) dan terus membaik dari kondisi sebelumnya dan mampu mengeluarkan Indonesia dari resesi  yang  tentunya  menjadi  optimisme  baru  dalam  berinvestasi.  Perkembangan  positif  juga berhasil mengangkat kinerja pasar modal, yang tahun ini telah berkontribusi kurang lebih sebesar Rp 1.200 triliun untuk pembangunan ekonomi (https://investor.id/market-and- corporate/274155/pasar-modal-pasca-pandemi-harapan-baru-para-investor diakses pada 22 Maret 2022).  Hal  tersebut,  terlihat  dari  peningkatan  signifikan  terutama  di  investor  retail,  baik  dalam jumlah investor baru maupun nilai transaksi yang ada di Bursa Efek Indonesia (BEI) sejak tahun lalu. Mengacu pada data Kustodian Sentral Efek Indonesia (KSEI), saat ini jumlah investor pasar modal sudah mencapai lebih dari 6,7 juta orang, dimana lebih dari 3 juta orang (45,7%) merupakan investor saham atau melonjak hampir 200% sejak sebelum pandemi Covid-19 masuk ke Indonesia. Begitu juga, dengan rata-rata nilai transaksi perdagangan yang ada di BEI, dimana per Oktober 2021 telah mencapai Rp 13,5 triliun atau meningkat hampir 50% dari tahun sebelumnya sebesar Rp 9,2 triliun. Data tersebut  menjadi  representasi  dari upaya pemerintah  dalam menanggulangi pandemi Covid-19 yang telah berhasil mengembalikan, bahkan meningkatkan minat masyarakat Indonesia dalam berinvestasi.
Dengan  membaiknya  kondisi  ekonomi  dan  pertumbuhan  ekonomi,  Indonesia  menjadi negara tujuan investor global sebagai alternatif berinvestasi selain di negara maju. Iklim investasi indonesia  tentunya  menarik  perhatian  investor  dalam  dan  luar  negeri  untuk  memanfaatkan momentum ini untuk berinvestasi.
Situasi  pasar  saham  yang  kondusif  dimanfaatkan  dengan  baik  oleh  perusahaan  – perusahaan  untuk  melakukan  initial  public  offering  (IPO).  Nilai  emisi  semakin  meningkat  dari tahun  ke  tahun.  Nilai  penggalangan  dana  dari  initial  public  offering  (IPO)  pada  tahun  2021 meningkat sebelas kali lipat. Bursa Efek Indonesia (BEI) mencatat, total nilai emisi IPO di BEI sepanjang tahun 2021 mencapai Rp 62,61 triliun atau melesat 1.071% dibanding keseluruhan nilai emisi 2020 yang hanya sekitar Rp 5,58 triliun. Besarnya nilai emisi initial public offering (IPO) dikarenakan  dari  sisi  demand,  yaitu  kemampuan  investor  untuk  menyerap  saham  saham  IPO sangat tinggi.
Herding  adalah  fenomena  yang  terjadi  dimana  jika  sebuah  kelompok  bergerak  secara kesatuan dengan motif yang irasional. Secara spontan, dapat disebabkan oleh emosi kolektif yang timbul karena sosial  shock yang ekstrem,  atau dapat  dimanipulasi  oleh orang yang mempunyai keahlian  menggiring  kearah  yang  sama.  Perilaku  herding  menjadi  sangat  penting  jika  pasar didominasi dengan investor institusi yang besar. Institusi dapat membeli saham IPO dalam volume yang besar sehingga dapat menciptakan pergerakan harga.
Penelitian  yang  dilakukan  menandakan  bahwa  kemungkinan  prilaku  herding  dalam berinvestasi lebih cenderung terjadi pada emerging market. (Guo et al., 2020) mengukur perilaku investasi dari berbagai pasar modal internasional seperti Hongkong, Jepang, Korea Selatan, dan Taiwan. Hasilnya adalah bahwa tidak ditemukan perilaku herding di Amerika dan Hongkong pada saat kondisi market bearish dan partial herding pada pasar jepang pada saat kondisi pasar turun. Chang,  Cheng  dan  Khorana  bahwa  di  Korea  Selatan  dan  Taiwan,  dua  emerging  market  pada sampel terdapat adanya aktivitas herding.

## METODE
Menurut  (F.  X.  Sugiyono,  2017)  bahwa  Metode  Penelitian  adalah  cara  ilmiah  untuk memperoleh data dengan tujuan dan kegunaan tertentu. Metode Penelitian juga merupakan analisis teoritis mengenai suatu cara atau metode. Penelitian merupakan suatu penyelidikan yang sistematis untuk  meningkatkan  sejumlah  pengetahuan,  juga  merupakan  suatu  usaha  yang  sistematis  dan terorganisasi untuk menyelidiki masalah tertentu yang memerlukan jawaban.

## Populasi Penelitian
Menurut  (D.  Sugiyono,  2017)  populasi  merupakan  luas  keseluruhan  wilayah  yang digeneralisasi  yang  terdiri  dari  objek  atau  subjek  yang  mempunyai  kuantitas,  kualitas  dan karakteristik tertentu sesuai dengan yang ditetapkan oleh peneliti yang digunakan untuk menyusun interpretasi  dan  data  penelitian  yang  berakhir  dengan  kegiatan  penarikan  kesimpulan.  Populasi dalam penelitian ini adalah saham yang melakukan IPO dari 2020-2021 berjumlah 104 emiten.

## Operasional Variabel Penelitian

## Imbal Balik Pasar
Data Return Pasar untuk penelitian ini menggunakan data pasar secara keseluruhan yang diambil dari closing indeks harga saham gabungan.
Rm = IHSG t – IHSG t – 1
IHSG t – 1
Rm : Imbal Balik Pasar IHSG : indeks harga saham gabungan di BEI ke t atau t -1 Cross Sectional Absolute Deviation (Guang et al., 2017).
Untuk mendeteksi herding pada saham IPO, menggunakan metode CSAD dengan menggunakan data  saham  pada  hari  pertama  sampai  dengan  hari  ke  -  20  saham  IPO  dari  tahun  2020  sampai dengan tahun 2021.
Ri,t : imbal balik saham individual pada periode t Rm,t  : imbal balik pasar pada periode t
N : jumlah perusahaan dalam sampel
Cross Sectional Standart Deviation (Christie & Huang, 1995).
Untuk mendeteksi herding pada saham IPO, menggunakan metode CSAD dengan menggunakan data saham pada hari pertama sampai dengan hari ke-20 saham IPO dari tahun 2020 sampai dengan tahun 2021.
Ri,t : imbal balik saham untuk saham i pada waktu t.
Rm,t   : cross-sectional rata-rata N return pada portofolio pasar pada waktu t.
N : jumlah saham dalam portofolio

## Metode Regresi CSAD
α : variabel intersect
γ1 : koefisien linear antara CSAD dan imbal balik portofolio pasar
γ2 : koefisien non-linear antara CSAD dan imbal balik portofolio pasar
Rm,t  : imbal balik portofolio pasar pada periode t εt : standard error
Perlu diketahui nilai absolut pada Rm,t diperlukan untuk membandingkan koefisien linear. Lalu, hubungan  non-linear  dapat  diketahui  dari  nilai  koefisien  γ2  yang  negatif  dan  signifikan  secara statistik.

## Metode Regresi CSSD
CSSDt = α + βL DtL + βU DtU + εt α : koefisien dispersi rata-rata sampel tanpa melibatkan adanya dummy    variabel βL βU  : koefisien indikator herding jika menunjukan nilai negatif yang signifikan secara statistik DtL : bernilai = 1, jika imbal balik pada hari t berada pada ekstrim 1% dan 5% lower tail dari distribusi imbal hasil pasar; dan = 0 jika sebaliknya DtU : bernilai = 1, jika imbal balik pada hari t berada pada ekstrim 1% dan 5% upper tail dari distribusi imbal hasil pasar; dan = 0 jika sebaliknya ε : standard error.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
1. Regresi Cross Sectional Standart Deviation
Untuk  mengetahui  apakah  terdapat  perilaku herding dengan  metode  CSSD,  dilakukan analisis regresi dengan hasil sebagai berikut:
Jurnal Cahaya Mandalika (JCM) | 612

## Tabel.1 Hasil Uji Regresi Metode CSSD
Dari hasil regresi di atas maka dapat dibuat persamaan regresi sebagai berikut:
CSSD t = 0,091181 + 0,519623 R m - β L 0,032638 D t L + β U 0,009532 D t U + ε t

## a. Koefisien Determinasi
Hasil  perhitungan  Koefisien  Determinasi  dengan  program  Eviews  seperti  tampilan  pada tabel 4.30, nilai koefisien determinasi yang digunakan adalah Adjusted R-Squared. Nilai Adjusted R-Squared yang diperoleh adalah sebesar 0,655695, yang berarti besarnya pengaruh imbal balik pasar, variabel dummy Upper tail dan variabel dummy Lower tail secara bersama-sama terhadap penyebaran  imbal  balik  dengan  metode  CSSD  yaitu  sebesar  0,655695.  Nilai  ini  menunjukkan bahwa  variasi  total  pengaruh  seluruh  variabel  bebas  terhadap  penyebaran  imbal  balik  dengan metode CSSD sebesar 65.55%.

## b. Uji F
Pengujian  ini  dilakukan  untuk  mengetahui  apakah  semua  variabel  independen  di  dalam model secara bersama-sama berpengaruh terhadap variabel dependen. Pengujian dilakukan dengan menggunakan Uji-F, yaitu perbandingan nilai kritis F dengan hasil F- hitung. Pengujian pengaruh variabel independen terhadap variabel dependen dilakukan melalui pengujian besar perubahan dari variabel dependen  yang dapat dijelaskan oleh perubahan nilai semua variabel independen.
Nilai  probabilitas  untuk  Uji  F  pada  output  tabel  4.30  adalah  sebesar  0,000  (Prob  F-statistic  = 0,000144) yang berarti dengan tingkat keyakinan 95 persen terdapat pengaruh imbal balik pasar, variabel  dummy Upper  tail dan  variabel  dummy Lower  tail secara  bersama-sama  terhadap penyebaran imbal balik dengan metode CSSD.
c. Uji t
Pengujian  ini  dilakukan  untuk  mengetahui  apakah  variabel  independen  secara  individu (masing-masing) berpengaruh signifikan atau tidak terhadap variabel dependen.
Dependent Variable: CSSD Method: Least Squares Date: 12/04/22   Time: 01:47 Sample: 1 20 Included observations: 20
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 0.091181 0.030016 3.037785 0.0078 RETURN_MARKET 0.519623 0.215203 2.414577 0.0281 UPPER 0.009532 0.026059 0.365792 0.7193 LOWER -0.032638 0.032852 -0.993477 0.3353 R-squared 0.710059     Mean dependent var 0.153870 Adjusted R-squared 0.655695     S.D. dependent var 0.040824 S.E. of regression 0.023954     Akaike info criterion -4.448488 Sum squared resid 0.009181     Schwarz criterion -4.249342 Log likelihood 48.48488     Hannan-Quinn criter. -4.409613 F-statistic 13.06121     Durbin-Watson stat 1.668161 Prob(F-statistic) 0.000144
Berdasarkan pada persamaan regresi pada tabel 4.30 di atas, pengaruh secara parsial ketiga variabel  independen  terhadap  penyebaran  imbal  balik  dengan  metode  CSSD  adalah  sebagai berikut:
Variabel independen imbal balik pasar memiliki hubungan yang signifikan terhadap variabel dependen CSSD. Hal ini dapat dilihat dari nilai probabilitas pada variabel independen imbal balik pasar yaitu sebesar 0,0281 yang lebih kecil dari 0,05. Nilai koefisien regresi variabel imbal balik pasar  sebesar 0,519623 menunjukkan apabila variabel imbal balik pasar  mengalami kenaikan satu satuan, maka penyebaran imbal balik dengan metode CSSD akan mengalami peningkatan sebesar 0,519623.
Variabel independen dummy lower tail memiliki pengaruh yang tidak signifikan terhadap variabel dependen penyebaran imbal balik CSSD. Hal ini dapat dilihat dari nilai probabilitas pada variabel  independen  dummy  lower  tail  yaitu  sebesar  0,3353  yang  lebih  besar  dari  0,05.  Nilai koefisien  regresi  variabel  dummy  lower  tail  sebesar  -0,032638  menunjukkan  apabila  variabel dummy lower tail mengalami kenaikan satu satuan, maka penyebaran imbal balik dengan metode CSSD akan mengalami penurunan sebesar -0,032638.
Variabel independen dummy Upper tail memiliki pengaruh yang tidak signifikan terhadap variabel dependen penyebaran imbal balik CSSD. Hal ini dapat dilihat dari nilai probabilitas pada variabel  independen  dummy Upper  tail yaitu  sebesar  0,7193  yang  lebih  besar  dari  0,05.  Nilai koefisien  regresi  variabel  dummy Upper  tail sebesar  0,009532  menunjukkan  apabila  variabel dummy Upper tail mengalami kenaikan satu satuan, maka penyebaran imbal balik dengan metode CSSD akan mengalami peningkatan sebesar 0,009532.
2. Pengaruh  Imbal  Balik  Pasar  Terhadap  Penyebaran  Imbal  Balik  Dengan  Metode CSSD.
Hasil  pengujian  antara  imbal  balik  pasar  dengan  penyebaran  imbal  balik  dengan  metode CSSD menunjukkan pengaruh signifikan dan positif dengan besaran pengaruh sebesar 0,519623.
a. Indikasi Perilaku Herding dengan Metode CSSD (Christie dan Huang, 1995).
(Christie  &  Huang,  1995),  berpendapat  bahwa  dalam  pergerakan  harga  yang  ekstrem, investor cenderung menyimpan informasi yang menurut mereka benar dan mengikuti mengikuti konsensus pasar. Sehingga, Christy dan Huang memeriksa apakah penyebaran imbal balik saham secara signifikan lebih rendah daripada rata-rata pasar dalam kondisi pergerakan harga ekstrem. Pada hasil regresi Tabel 4.1, nilai koefisien β L menunjukan nilai -0,032638 dan tidak signifikan hal ini dapat dilihat dari nilai probabilitas yaitu sebesar 0,3353 yang lebih besar dari 0,05 dan β U menunjukan nilai 0,009532 dan tidak signifikan dapat dilihat dari nilai probabilitas yaitu sebesar 0,7193 yang lebih besar dari 0,05.Hal ini menunjukan tidak adanya indikasi perilaku herding yang terjadi pada tahun 2020-2021 dengan metode CSSD. Karena menurut Christie dan Huang, 1995 indikasi perilaku herding terjadi Jika nilai β L dan β U adalah negatif dan signifikan.

## b. Regresi Cross Sectional Absolute Deviation
Untuk  mengetahui  apakah  terdapat  perilaku herding dengan  metode  CSAD,  dilakukan analisis regresi dengan hasil sebagai berikut:

## Tabel.2 Hasil Uji Regresi Metode CSAD
Dari hasil regresi di atas maka dapat dibuat persamaan regresi sebagai berikut: CSAD t = 0.037168 + ϒ 1 1.182140 – ϒ 2 2.416868 + εt
c. Koefisien Determinasi
Hasil  perhitungan  Koefisien  Determinasi  dengan  program  Eviews  seperti  tampilan  pada tabel 4.2, nilai koefisien determinasi yang digunakan adalah Adjusted R-Squared. Nilai Adjusted R-Squared yang diperoleh adalah sebesar 0,804264, yang berarti besarnya pengaruh imbal balik pasar, dan imbal balik pasar kuadrat secara bersama-sama terhadap penyebaran imbal balik dengan metode  CSAD  yaitu  sebesar  0,804264.  Nilai  ini  menunjukkan  bahwa  variasi  total  pengaruh seluruh variabel bebas terhadap penyebaran imbal balik dengan metode CSAD sebesar 80,42%.
d. Uji F
Pengujian  ini  dilakukan  untuk  mengetahui  apakah  semua  variabel  independen  di  dalam model secara bersama-sama berpengaruh terhadap variabel dependen. Pengujian dilakukan dengan menggunakan Uji-F, yaitu perbandingan nilai kritis F dengan hasil F- hitung. Pengujian pengaruh variabel independen terhadap variabel dependen dilakukan melalui pengujian besar perubahan dari variabel dependen  yang dapat dijelaskan oleh perubahan nilai semua variabel independen.
Nilai  probabilitas  untuk  Uji  F  pada  output  tabel  4.2  adalah  sebesar  0,000  (Prob  F-statistic  = 0,000000)  yang  berarti  dengan  tingkat  keyakinan  lebih  besar  dari  95  persen  terdapat  pengaruh variabel imbal balik pasar, dan variabel imbal balik pasar  kuadrat secara bersama-sama terhadap penyebaran imbal balik dengan metode CSAD.
Dependent Variable: CSAD Method: Least Squares Date: 11/15/22   Time: 14:42 Sample: 1 20 Included observations: 20
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 0.037168 0.013994 2.655947 0.0166 RETURN_MARKET 1.182140 0.306408 3.858062 0.0013 RM_KUADRAT -2.416868 1.589196 -1.520811 0.1467 R-squared 0.824868     Mean dependent var 0.142390 Adjusted R-squared 0.804264     S.D. dependent var 0.039603 S.E. of regression 0.017521     Akaike info criterion -5.113357 Sum squared resid 0.005219     Schwarz criterion -4.963998 Log likelihood 54.13357     Hannan-Quinn criter. -5.084201 F-statistic 40.03482     Durbin-Watson stat 1.706024 Prob(F-statistic) 0.000000

## e.Uji t
Pengujian  ini  dilakukan  untuk  mengetahui  apakah  variabel  independen  secara  individu (masing-masing) berpengaruh signifikan atau tidak terhadap variabel dependen. Berdasarkan pada persamaan  regresi  pada  tabel  4.2  di  atas,  pengaruh  secara  parsial  kedua  variabel  independen terhadap penyebaran imbal balik dengan metode CSAD adalah sebagai berikut:
Variabel independen imbal balik pasar memiliki hubungan yang signifikan terhadap variabel dependen CSAD. Hal ini dapat dilihat dari nilai probabilitas pada variabel independen imbal balik pasar yaitu sebesar 0,0013 yang lebih kecil dari 0,05. Nilai koefisien regresi variabel imbal balik pasar  sebesar 1,182140 menunjukkan apabila variabel imbal balik pasar  mengalami kenaikan satu satuan, maka penyebaran imbal balik dengan metode CSAD akan mengalami peningkatan sebesar 1,182140.  Variabel  independen  imbal  balik  pasar  kuadrat    memiliki  hubungan  yang  tidak signifikan  terhadap  variabel  dependen  CSAD.  Hal  ini  dapat  dilihat  dari  nilai  probabilitas  pada variabel independen imbal  balik pasar kuadrat  yaitu sebesar 0,1467 yang  lebih besar dari 0,05. Nilai  koefisien  regresi  variabel  imbal  balik  pasar    sebesar  -2.416868,  menunjukkan  apabila variabel imbal balik pasar kuadrat  mengalami kenaikan satu satuan, maka penyebaran imbal balik dengan metode CSAD akan mengalami penurunan sebesar -2.416868.
3. Pengaruh  Imbal  Balik  Pasar  Terhadap  Penyebaran  Imbal  Balik  Dengan  Metode CSAD.
Hasil pengujian antara imbal balik pasar dengan penyebaran imbal balik dengan metode CSAD menunjukkan pengaruh signifikan dan positif dengan besaran pengaruh sebesar 1,182140.
a. Indikasi Perilaku Herding dengan Metode CSAD (Chang et al., 2000)).
Pendeteksian perilaku herding menurut Chang, Cheng, dan Khorana (2000) perilaku herding dapat dilihat dari hubungan non-linier nilai koefisien ϒ 2 , yang apabila nilainya menunjukan nilai negatif signifikan, maka dapat dikatakan terjadi perilaku herding . Pada hasil regresi di atas, nilai koefisien ϒ 2 menunjukan  nilai  -2.416868  dan  tidak  signifikan  Hal  ini  dapat  dilihat  dari  nilai probabilitas  yaitu  sebesar  0,1467  yang  lebih  besar  dari  0,05.Hal  ini  menunjukan  tidak  adanya indikasi perilaku herding yang terjadi pada tahun 2020-2021 dengan metode CSAD. Nilai CSAD cenderung akan menurun karena ada tekanan pada individu  untuk  "menekan"  pendapat  mereka dan  mengikuti  konsensus  pasar.  Tingkat  penekanan  dapat offset atau  melebihi offset dengan peningkatan  imbal  balik  pasar,  sehingga  tingkat  dispersi  bisa  bertambah  tergantung  pada sensitifitas pasar (Cham et al., 2020; Guo et al., 2020).
Christy  dan Huang dan  Chang, Cheng, dan Khorana meneliti imbal  balik saham  individu lebih  sempit  ke  arah  pasar  pada  saat market  stress .  Idenya  adalah  investor  cenderung  untuk menekan pemikiran mereka dan lebih mengikuti konsensus pasar pada saat pergerakan harga yang besar, jadi perilaku herding cenderung akan terbentuk pada periode ini  (Demirer & Lien, 2001; Kie, 2007). Jadi, dapat disimpulkan bahwa akan terjadi penurunan penyebaran imbal balik saham individu secara signifikan pada saat investor mengikuti konsensus pasar (Demirer & Lien, 2001;
Kie, 2007). Hal ini tidak terjadi pada saham IPO pada pasar Indonesia karena pengerakan harga saham IPO Indonesia cenderung tidak pada saat terjadi market stress, maka perilaku herding tidak terjadi.

## KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  analisis  dan  pembahasan  yang  telah  diuraikan,  maka  dapat  ditarik kesimpulan penelitian yaitu pada periode pengamatan tidak menunjukan adanya indikasi perilaku herding yang terjadi pada tahun 2020-2021 dengan metode CSSD dan CSAD, imbal balik pasar memiliki pengaruh positif dan signifikan terhadap penyebaran imbal balik dengan metode CSSD dan CSAD.  Dapat  disimpulkan selama periode pengamatan investor di  Pasar Modal  Indonesia pada saham IPO cenderung bertindak rasional dalam mengambil keputusan investasi.

## DAFTAR PUSTAKA
Cham,  tat huei, Cheng,  boon liat, Low,  mei peng, & Cheok,  jason boon chuan. (2020). Brand image as the competitive edge for hospitals in medical taourism . Christie,  W.  G.,  &  Huang,  R.  D.  (1995).  Following  the  pied  piper:  do  individual  returns  herd around the market? Financial Analysts Journal , 51 (4), 31–37.
Demirer, R., & Lien, D. (2001). A new measure to test herd formation in equity markets. Financial Management Association International Annual Meeting .
Guang, Y., Endi, Z., Lanyun, Q., Changfu, L., & Wei, W. (2017). Effect of electromagnetic stirring on melt flow velocity of laser melt pool and solidification structure. 红外与激光工程 , 46 (9), 906006.
Guo, C.-X., He, L., Yin, J.-Y., Meng, X.-G., Tan, W., Yang, G.-P., Bo, T., Liu, J.-P., Lin, X.-J., &  Chen,  X.  (2020).  Epidemiological  and  clinical  features  of  pediatric  COVID-19. BMC Medicine , 18 (1), 1–7.
He, Q., Liu, J., Wang, S., & Yu, J. (2020). The impact of COVID-19 on stock markets. Economic and Political Studies , 8 (3), 275–288.
Junaedi, D., & Salistia, F. (2020). Dampak pandemi covid-19 terhadap pasar modal di Indonesia. Al-Kharaj: Jurnal Ekonomi, Keuangan & Bisnis Syariah , 2 (2), 109–131.
Kie,  T.  T.  (2007).  Studi  Notariat:  Beberapa  Mata  Pelajaran  dan  Serba-Serbi  Praktek  Notaris. Jakarta: PT. Ichtiar Baru Van Hoeve .
Kusnandar,  D.  L.,  &  Bintari,  V.  I.  (2020).  Perbandingan  abnormal  return  saham  sebelum  dan sesudah perubahan waktu perdagangan selama pandemi Covid-19. Jurnal Pasar Modal Dan Bisnis , 2 (2), 195–202.
Lalwani,  V.,  &  Meshram,  V.  V.  (2020).  Stock  market  efficiency  in  the  time  of  COVID-19: evidence  from  industry  stock  returns. International  Journal  of  Accounting  &  Finance Review , 5 (2), 40–44.
Liu, L., Oza, S., Hogan, D., Perin, J., Rudan, I., Lawn, J. E., Cousens, S., Mathers, C., & Black, R.  E.  (2015).  Global,  regional,  and  national  causes  of  child  mortality  in  2000–13,  with projections  to  inform  post-2015  priorities:  an  updated  systematic  analysis. The  Lancet , 385 (9966), 430–440.
Ngwakwe,  C.  C.  (2020).  Effect  of  COVID-19  pandemic  on  global  stock  market  values:  a
differential analysis. Acta Universitatis Danubius. Œconomica , 16 (2), 255–269. Pitaloka, H., Al Umar, A. U. A., Hartati, E. R., & Fitria, D. (2020). The economic impact of the COVID-19 outbreak: Evidence from Indonesia. Jurnal Inovasi Ekonomi , 5 (02).
Sugiyono, D. (2017). Prof, Statistika Untuk Penelitian. Bandung: Alfabeta Bandung . Sugiyono, F. X. (2017). Neraca Pembayaran: Konsep, Metodologi dan Penerapan (Vol. 4). Pusat Pendidikan Dan Studi Kebanksentralan (PPSK) Bank Indonesia.

## ensed under a
Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License