## ANALISIS OVERREACTION PADA SAHAM-SAHAM LQ-45 DI BURSA EFEK INDONESIA
Joshua Duta Wacana Program Studi Magister Manajemen, Universitas Tarumanagara
joshuamarbun@hotmail.com ( corresponding author )

## Carunia Mulya Firdausy

## Program Studi Magister Manajemen, Universitas Tarumanagara
Abstract: The behavior of investors as individuals in taking attitudes and actions is different in  addressing  information.  Market  participants  do  not  all  consist  of  rational  and  emotional people.  In  some  cases,  some  investors  behave  excessively  in  response  to  information  by spontaneously  selling  stocks  when  the  market  moves  beyond  expectations  or  buying  newly profitable stocks regardless of the fundamental valuation of the stock price. Such deviations include the phenomenon of the January effect, the phenomenon size effect, and the day of the week. The overreaction hypothesis is one of the deviations that occur in the capital market. The results showed  LQ-45 stocks on the  Indonesia Stock Exchange  despite several  overreaction symptoms but showed less significant results. Based on this, it can be concluded that there is no overreaction anomaly in the stock market in the Indonesia Stock Exchange especially on LQ-45  stocks  in  2013-2015.  The  results  also  show  that  contrarian  strategies  cannot  be performed to obtain an abnormal return.
Keywords: January Effect, Market Overreaction, Indonesia Stock Exchange, LQ-45

## PENDAHULUAN
Salah  satu  hipotesis  pasar  modal  yang  menjadi  acuan  para  investor  dalam  melakukan pengambilan keputusan adalah Efficient Market Hypothesis (EMH). Kondisi efficient market digunakan  ketika  harga  saham  akan  selalu  tercermin  secara  dari  informasi  yang  tersedia  di pasar. Pada penelitiannya, De Bondt dan Thaler (1985) menyatakan bahwa pergerakan ekstrem harga  saham  ke  arah  sebaliknya  yang  cenderung  di  luar  kewajaran.  Perilaku  ini  disebabkan karena  reaksi  berlebihan  dari  para  investor  terhadap  informasi-informasi  yang  tidak  terduga sehingga harga saham melewati bergerak di luar nilai teoritis yang seharusnya terjadi. Hasil penelitian Zarowin (1990) yang menyatakan bahwa overreaction semata-mata merupakan efek dari reinkarnasi dari size effect dan hanya berlaku pada perusahaan kecil dan kurang dikenal serta dinyatakan juga bahwa efisiensi pasar masih diperkirakan hanya terjadi pada perusahaan besar  yang  terdaftar  di  bursa.  Penelitian market  overreaction di  negara  Malaysia  yang dilakukan oleh Ali et al. (2011) dimana pada penelitiannya mereka melakukan penelitian pada Bursa  Malaysia  periode  Januari  2000  –  Oktober  2010  dengan  data  mingguan,  mereka menemukan bahwa winner portfolios cenderung memiliki return yang negatif sedangkan loser portfolios memiliki return yang  positif  dari  bermacam  periode  dari  1  sampai  52  minggu. Penelitian overreaction di Bursa Efek Indonesia sendiri memiliki hasil yang beraneka ragam. Ada  yang  menunjukkan  terdapat  indikasi  reaksi  berlebihan  yang  ditandai  dengan  portofolio loser mengungguli portofolio winner , ada yang hanya terjadi pada saham loser dan terasosiasi positif dengan ukuran perusahaan. Ada hasil yang berbeda juga bahwa pada saham-saham LQ- 45 periode 2003-2007 tidak terjadi gejala overreaction di Bursa Efek Indonesia pada seluruh
periode  penelitian  (triwulan,  semester,  dan  tahunan).  Perbedaan  penelitian  ini  dengan penelitian  sebelumnya  adalah  dalam  hal  pemilihan  sampel  dan  periode  penelitian.  Pada penelitian  Manurung  (2003)  digunakan  sampel  saham  yang  tergabung  dalam  indeks  LQ-45 dengan  periode  replikasi  3  (tiga),  6  (enam),  12  (dua  belas)  bulan.  Pada  penelitian  Pasaribu (2011), digunakan sampel saham yang tergabung dalam indeks LQ-45 dengan periode tahun 2003-2007.  Dari  uraian  yang  sudah  dibahas  sebelumnya,  peneliti  tertarik  untuk  melakukan penelitian  berjudul  “Analisis Overreaction pada  Saham-saham  LQ-45  di  Bursa  Efek Indonesia”.

## TINJAUAN TEORITIS
Dalam pasar saham, abnormal return sering kali ditemukan akibat adanya penyampaian informasi,  seperti  kegiatan  merger  dan  akuisisi,  penerbitan  laporan  keuangan,  gejala  politik baik dalam negeri maupun luar negeri, dan aktivitas lainnya yang memicu terjadinya anomali pasar. Anomali-anomali  yang pernah ditemukan adalah small firm January effect, neglected firm  effect,  book  to  market  ratio,  post  earning  announcement,  January  effect,  reversal,  size effect,  P/E  effect,  the  holiday  effect,  market  to  book  value  effect, dan the  day  and  the  week effect .  Selain  anomali-anomali  tersebut,  terdapat  satu  anomali  yang  pernah  terjadi  di  pasar saham,  yaitu overreaction . Overreaction adalah  suatu  anomali  dimana  saham  periode sebelumnya menunjukkan return yang positif ( winner ) berbalik menjadi negatif pada periode berikutnya. Hal ini juga berlaku pada saham dengan return yang negatif ( loser ) yang menjadi terbalik dengan menghasilkan return yang positif (Pettengill & Jordan, 1990). Implikasi dari hal  ini adalah bahwa return yang diharapkan untuk seluruh saham  adalah sama untuk  suatu periode tertentu, sehingga: R (Rj) = E (Rm). Dengan demikian, ex post abnormal return pada sekuritas J untuk periode t yang mengontrol pada pasar efek adalah: Ujt (AR) = Rjt – Rmt Sedangkan Cumulative Abnormal Return (CAR) merupakan jumlah atau kumulatif dari return periode sekuritas tersebut selama suatu periode tertentu, dimana : CARi = ∑ ARjt. ARjt merupakan abnormal  return sekuritas  J  pada  periode  t  dimana abnormal  return portofolio (terbobot  rata)  merupakan  rata-rata  dari abnormal  return sekuritas  yang  termasuk  dalam portofolio pada periode tertentu, yaitu Arpt = [∑Arjt ] / N. Dengan N adalah jumlah sekuritas pada portofolio dan CAR portofolio merupakan kumulatif dari AR portofolio selama periode tertentu,  dimana:  CARpT  =  ∑  ArpT.  Dengan  T  adalah  jangka  waktu  kumulasi  periode portofolio. Berdasarkan kerangka pemikiran di atas, maka dapat dirumuskan hipotesis sebagai berikut:
H 0 : ACAR w,t = 0 H 1 : ACAR w,t < 0 ACAR w,t < 0 (rata-rata CAR portofolio winner pada periode observasi adalah negatif)
H 0 : ACAR L,t = 0 H 1 : ACAR L,t < 0 ACAR L,t < 0 (rata-rata CAR portofolio loser pada periode observasi adalah positif)
H 0 : ACAR L,t - ACAR w,t = 0 H 1 : ACAR L,t - ACAR w,t < 0 ACAR L,t -  ACAR w,t >  0  (selisih  rata-rata  CAR  portofolio loser dan winner adalah  positif mengindikasikan adanya abnormal return yang diperoleh)
Dua hipotesis pertama diuji dengan t- test sebagai berikut.
tp,t = ACAvRp,t

## Sp/√Z
Dimana: tp,t  = t – hitung portofolio loser/winner pada waktu ke-t Sp = standar deviasi dari sampel
Z = jumlah replikasi
Rumus untuk standar deviasi baik winner maupun loser adalah sebagai berikut.
𝑆𝑝 = √∑ ( 𝐴𝑣𝑅𝑝, 𝑧, 𝑡 − 𝐴𝑣𝑅𝑝, 𝑡 𝑍 − 1 ) 𝑡 𝑡=1 Dimana: Sp
= Standar Deviasi
AvRp,z,t  = abnormal return portofolio pada replikasi ke-z dan minggu ke-t AvRp,t = abnormal return portofolio pada minggu ke-t
Untuk hipotesis ketiga diuji dengan t- test sebagai berikut.
tL,t – w,t = (𝐴𝐶𝐴𝑅𝐿−𝑡−𝐴𝐶𝐴𝑅𝑤,𝑡)
√ 2 𝑆2𝑡 𝑁
Dimana: tL,t – w,t  = t- statistik S 2 t = pooled variance pada minggu ke – t
Rumus untuk mendapatkan pooled variance adalah sebagai berikut.
S 2 t = ∑ (𝐶𝐴𝑅𝑤,𝑧,𝑡−𝐴𝐶𝐴𝑅𝑤,𝑡) 𝑡 𝑡=1 2 + ∑ (CARL,z,t−ACAR L,t) 𝑡 𝑡=1 2
2(𝑍−1)
Dimana:
S 2 t = pooled variance pada minggu ke – t ACAR w,t  = ACAR portofolio winner pada minggu – t ACAR L,t  = ACAR portofolio loser pada minggu – t CAvRw,z,t  = CAvR portofolio winner pada minggu – t pada replikasi ke-z CAvRL,Z,t  = CAvR portofolio loser pada minggu – t pada replikasi ke-z
Dasar pengujian adalah sebagai berikut:
1. Untuk pengujian sisi kiri tolak ho apabila < 0, -t(a,df)
2. Untuk pengujian sisi kanan tolak ho apabila > 0, -t(a,v)
3. A adalah taraf nyata yang dipilih 5%
4. V adalah derajat kebebasan v = n – 1
5. Menarik kesimpulan ada tidaknya overreaction

## METODE PENELITIAN
Peneliti  akan  meneliti  saham-saham  likuid  atau  sering  ditransaksikan  yang  telah dikumpulkan oleh Bursa Efek Indonesia yang dikenal dengan nama “LQ-45” sehingga jumlah saham yang diambil sebanyak 45 (empat puluh lima) saham. Peneliti akan membatasi waktu penelitian,  yaitu  periode  Januari  2013  sampai  dengan  Desember  2015.  Selain  data  saham, peneliti  meneliti  Indeks  Harga  Saham  Gabungan  (IHSG)  selama  periode  tersebut  di  atas dimana  kedua  data  tersebut  masih  merupakan  data  dari  Bursa  Efek  Indonesia.  Metode penelitian  yang  digunakan  adalah  metode  deskriptif.  Data  yang  digunakan  merupakan  data sekunder historis yaitu berupa harga saham dan Indeks Harga Saham Gabungan yang terdapat di pusat data Bursa Efek Indonesia. Saham-saham yang terpilih hanya berjumlah 26 (dua puluh enam) saham. Dari sampel tersebut akan mulai dilakukan proses formasi dengan membentuk portofolio winner dan loser .
Tabel 1

## Pemilihan Sampel
No.  Kode Saham Nama Emiten 1 AALI Astra Agro Lestari Tbk. 2 ADRO Adaro Energy Tbk. 3 ASII Astra International Tbk. 4 BBCA Bank Central Asia Tbk. 5 BBNI Bank Negara Indonesia Tbk. 6 BBRI Bank Rakyat Indonesia 7 BMRI Bank Mandiri (Persero) Tbk. 8 CPIN Charoen Pokphand Indonesia Tbk. 9 GGRM Gudang Garam Tbk. 10 INDF Indofood Sukses Makmur Tbk. 11 INTP Indocement Tunggal Prakasa Tbk. 12 ITMG Indo Tambangraya Megah Tbk. 13 JSMR Jasa Marga (Persero) Tbk. 14 KLBF Kalbe Farma Tbk. 15 LPKR Lippo Karawaci Tbk. 16 LSIP PP London Sumatera Tbk. 17 PGAS Perusahaan Gas Negara (Persero) Tbk, 18 PTBA Tambang Batubara Bukit Asam (Persero) Tbk. 19 SMGR Semen Indonesia (Persero) Tbk. 20 TLKM Telekomunikasi Indonesia (Persero) Tbk. 21 UNTR United Tractors Tbk. 22 UNVR Unilever Indonesia Tbk. 23 ASRI Alam Sutera Realty Tbk, 24 EXCL XL Axiata Tbk. 25 ICBP Indofood CBP Sukses Makmur Tbk, 26 INCO Vale Indonesia Tbk.
Sumber: Peneliti (2017)
Dalam melakukan penelitian ini, peneliti membagi beberapa variabel penelitian sebagai berikut.

## Harga Saham
Harga saham yang dimaksud  merupakan data penutupan transaksi harian harga saham yang konsisten berada pada perhitungan saham-saham sektor konsumsi selama periode Januari 2013 sampai dengan Desember 2015 di Bursa Efek Indonesia.

## Indeks Harga Saham Gabungan
Guna menghitung return pasar harian, peneliti menggunakan data Indeks Harga Saham Gabungan  selama  periode  Januari  2013  sampai  dengan  Desember  2015  di  Bursa  Efek Indonesia.  Kegunaan  data return harian  saham  dan  data return pasar  adalah  peneliti  dapat menghitung abnormal return , cumulative abnormal return , dan average cumulative abnormal return dari masing-masing saham.
Metode  yang  digunakan  dalam  pembentukan  atau  formasi  portofolio  dan  periode observasi, peneliti menggunakan tiga periode antara lain:
1. Periode  formasi  3  (tiga)  bulan  dilanjutkan  dengan  periode  observasi  selama  3  (tiga) bulan.
2. Periode formasi 6 (enam) bulan dilanjutkan dengan periode observasi selama 6 (enam) bulan.
3. Periode  formasi  1  (satu)  tahun  dilanjutkan  dengan  periode  observasi  selama  1  (satu) tahun.
Pada  tahap  lebih  lanjut,  peneliti  akan  melakukan  tahap-tahap  pembentukan  portofolio dengan penjelasan sebagai berikut:
1. Menghitung return harian dari harga saham yang ada selama periode pembentukan, yaitu selama triwulan, semester, dan tahunan dengan rumus:
Rj,t = 𝑃𝑗.𝑡−𝑃𝑗,𝑡−1 𝑃𝑗,𝑡−1 Ket:
Rj,t  = return saham ke-j pada hari ke-t.
Pj,t  = harga saham ke-j pada hari ke-t.
Pj,t-  = harga saham ke-j pada hari ke t-1.
2. Menghitung return pasar harian, dengan rumus:
Rm,t = IHSG t – IHSG t−1 IHSG t−1
Ket:
Rm,t = return pasar pada hari ke-t.
IHSG t = Indeks Harga Saham Gabungan pada hari ke-t. IHSG t-1  = Indeks Harga Saham Gabungan pada hari ke t-1.
3. Menghitung abnormal return saham harian, yaitu dengan rumus:
ARj,t = Rj,t – Rm,t
Ket:
ARj,t  = abnormal return saham ke-j pada hari ke-t.
Rj,t = return saham ke-j pada hari ke-t.
Rm,t  = return pasar pada hari ke-t.
4. Mengumulatifkan return selama tiga bulan dan satu  tahun tersebut  ( formation period ) untuk membentuk CAR triwulan, semester, tahunan:
CARj,T = Σ ARj,t
Ket:
CARj,T  = cumulative  abnormal  return saham  ke-j  selama  T  triwulan,  semester,  dan tahun ke-t, dimana t = 1, 2, 3.
ARj,t = abnormal return saham ke-j pada triwulan, semester, dan tahun ke-t, di mana t = 1, 2, 3.
Setelah terbentuk portfolio winner dan loser , maka tahap berikutnya adalah mengamati perilaku return pada  periode  observasi  atau  pengujian.  Secara  lebih  jelas,  tahap-tahap  pada periode observasi dengan metode sebagai berikut:
1. Menghitung return pasar harian dengan menggunakan Indeks Harga Saham Gabungan. Perhitungan return pasar  dilakukan  sesuai  dengan  periode  observasi  selama  triwulan, semester, dan tahunan.
2. Menghitung abnormal  return saham  triwulan,  semester,  dan  tahunan,  untuk  saham- saham pada portfolio winner dan loser , dengan rumus:
ARj,t = Rj,t – Rm,t
Ket:
ARj,t  = abnormal return saham ke-j pada hari ke-t.
Rj,t = return saham ke-j pada hari ke-t.
Rm,t  = return pasar pada hari ke-t.
3. Menghitung  CAR portfolio  winner dan loser selama  jangka  waktu  periode  observasi, dengan rumus:
CARp,T = Σ ARp,t
Ket:
CARpT  = cumulative abnormal return portfolio (baik winner maupun loser ) selama T hari.
ARp,t  = abnormal return portfolio pada hari ke-t.
Setelah  CAR portfolio  winner dan loser diperoleh,  maka  tahap  selanjutnya  adalah mencari  abnormal  profit  yang  ada.  Abnormal  profit  ini  diperoleh  dengan  cara mengurangi CAR portfolio loser dengan CAR portfolio winner selama periode observasi.
4. Menghitung rata-rata CAR (ACAR) portfolio winner . ACAR dengan rumus:
ACARW,t = ΣCARW,n,t N ACARL,t = ΣCARL,n,t N
Ket:
ACARW,t  = average CAR portfolio winner pada hari ke-t ACARL,t  = average CAR portfolio loser pada hari ke-t CARW,n,t  = CAR portfolio winner pada hari ke-t pada replikasi ke-n CARL,n,t  = CAR portfolio loser pada hari ke-t pada replikasi ke-n
N = jumlah replikasi
5. Menghitung selisih CAR portfolio loser dengan CAR portfolio winner dengan rumus: ΔACARt = ACARL,t – ACARW
Ket:
ΔACARt  = selisih antara ACARL,t dengan ACARW,t pada hari ke-t
ACARW,t  = average CAR portfolio winner pada hari ke-t ACARL,t  = average CAR portfolio loser pada hari ke-t
Proses selanjutnya adalah pengujian ketiga hipotesis apakah signifikan secara statistik. Dengan  adanya  uji  signifikansi,  maka  dapat  ditarik  kesimpulan  apakah  terjadi overreaction secara konsisten dan signifikan pada hasil penelitian terhadap saham-saham LQ-45.

## HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
Gejala overreaction yang dianalisis oleh peneliti akan dilakukan terhadap masing-masing grafik CAvR beserta dengan pembahasan masing-masing yang dilakukan dari satu periode ke periode berikutnya. Berdasarkan tabel tersebut, terlihat beberapa saham yang memiliki rata- rata tertinggi keuntungan ( return ) per hari adalah saham UNVR dengan return rata-rata sebesar -0,00219 dan tingkat risiko yang diwakili standar deviasi sebesar 0,09277, diikuti oleh saham BBRI dengan mean sebesar -0,00226 dan standar deviasi sebesar 0,09922, sedangkan saham BBCA  mendapati  posisi  paling  bawah  dalam  perolehan  keuntungan  rata-rata  per  hari,  yaitu sebesar -0,04950 dengan risiko atau standar deviasi sebesar 0,09168. Bagi saham-saham yang memiliki tingkat risiko terendah dimiliki oleh saham JSMR dan saham TLKM dengan risiko sebesar 0,09111 dan 0,08927, sedangkan tingkat risiko terbesar dimiliki oleh saham CPIN yang memiliki return rata-rata tertinggi.

## Tabel 2
Statistik Data Return Saham

## Sumber: Peneliti (2017)
Peneliti pun melakukan metode yang sama terhadap data abnormal return saham. Hasil pengolahan data tersebut dapat dilihat pada Tabel 3 di bawah ini.

## Tabel 3 Statistik Data Abnormal Return Saham

## Sumber: Peneliti (2017)
Berdasarkan  tabel  di  atas  yang  menggambarkan  statistik  deskriptif abnormal  return saham,  ditemukan  bahwa  saham  yang  memiliki  rata-rata abnormal  return tertinggi  adalah saham UNVR dengan nilai mean 0,00385 dan tingkat risiko 0,03344 diikuti oleh saham BBRI dengan  nilai mean 0,00378  dan  tingkat  risiko  0,03531.  Saham  yang  memiliki  tingkat pengembalian rendah dimiliki oleh saham PTBA dan ITMG, yaitu dengan nilai mean -0,00743 dan  -0,01165  dengan  tingkat  risiko  masing-masing  0,05421  dan  0,05671.  Kemudian  pada Tabel 4, memperlihatkan selisih CAvR dan rata-rata selisih ACAR dari saham loser dan winner serta tingkat signifikansi untuk seluruh replikasi.

## Tabel 4
Average Cumulative Abnormal Return Periode Tiga Bulanan Saham Winner dan Loser

## Tabel 5 Selisih ACAR Loser 3 Bulanan
Sumber: Peneliti (2017)
Dari  penelitian  ini  menunjukkan  tidak  ada  tanda-tanda  terjadinya overreaction pada periode tiga bulanan. ACAR loser selalu berada di area negatif. Nilai ACAR winner pada akhir bulan  seluruhnya  bernilai  positif  (0,08730;  0,14933;  0,28317)  menyebabkan  nilai  t- statistic untuk hipotesis kedua bernilai positif (4,9272; 5,4653; 5,9435). Hal ini menunjukkan nilai t- statistic untuk portofolio winner tidak ada yang signifikan (lebih kecil dari t- critical -1,7960). Hasil ini menunjukkan hipotesis 1 belum terpenuhi. Seluruh nilai ACAR loser yang bernilai negatif (-0,09914; -0,17364; -0,33232). Hal ini menyebabkan nilai t- statistic untuk hipotesis pertama bernilai negatif (-6,9250; -5,9979; -7,4155), berarti tidak terdapat nilai ACAR loser yang  signifikan  (tidak  lebih  besar  dari  t- critical 1,7960).  Hasil  ini  menunjukkan  hipotesis  2 belum terpenuhi. Berikut akan dibahas mengenai hipotesis 3. Selisih ACAR loser dan winner periode  ini  tidak  ada  yang  bernilai  lebih  besar  dari  nol  (-0,18645;  -0,32297;  -0,61549), akibatnya nilai t- statistic pun menjadi negatif seluruhnya (-12,2502; -8,9822; -8,0230).
Pada  periode  semesteran,  dari  grafik  ACAR  terlihat  bahwa  tidak  ada  tanda-tanda terjadinya overreaction pada periode enam bulanan. Nilai ACAR winner seluruhnya bernilai positif  (0,0041;  0,0966;  0,1446;  0,2185;  0,2534;  0,2716)  menyebabkan  t- statistic juga seluruhnya bernilai positif sehingga nilai t- statistic untuk portofolio winner signifikan (lebih besar dari t- critical -2,0150). Hasil ini menunjukkan bahwa hipotesis 1 sudah terpenuhi. Nilai ACAR loser seluruhnya bernilai negatif (-0,0328; -0,1022; -0,2027; -0,2511; -0,3113; -0,3685) sehingga t- statistic juga bernilai negatif pada bulan yang sama (-1,1337; -2,9699; -6,2571; - 5,7314; -3,9193; -4,7353) oleh karena itu nilai t- statistic untuk portofolio loser tidak ada yang signifikan (lebih besar dari t- critical -2,0150). Hasil ini menunjukkan bahwa hipotesis 2 belum terpenuhi.  Terpenuhinya  hipotesis  1  dan  tidak  terpenuhinya  hipotesis  2  menyebabkan  tidak terpenuhinya hipotesis 3. Selisih ACAR loser dan winner periode ini tidak ada yang bernilai lebih besar dari nol (-0,0370; -0,1988; -0,3473; -0,4695; -0,5647;-0,6401), akibatnya nilai t- statistic juga menjadi negatif seluruhnya (-0,6924; -3,2646; -12,073; -6,6952; -5,277; -6,3845).

## Tabel 6 Selisih Winner Loser Periode 6 Bulanan

## Sumber: Peneliti (2017)
Pada  periode  tahunan,  ACAR winner memiliki  nilai  yang  cukup  stabil  dalam  setahun dimana  posisi  ACAR winner selalu  berada  pada  nilai  yang  positif  sehingga  t- statistic juga menjadi positif. Oleh karena itu, semua nilai t- statistic bernilai signifikan (lebih kecil dari t- critical 2,9200).  Hasil  ini  menunjukkan  hipotesis  1  belum  terpenuhi.  Pada  ACAR loser sebagian besar bernilai negatif sehingga t- statistic juga bernilai negatif. Oleh karena itu, nilai t- statistic untuk  portofolio loser ada sebagian signifikan dan ada yang tidak (t- critical sama dengan -2,9200) khususnya pada bulan 1, 2, 3, 4, 8 dan 9 (-0,0818; -0,1692; -0,2323; -0,2287; -0,1969;  -0,2693).  Berdasarkan  hasil-hasil  ini,  dapat  disimpulkan  bahwa  hipotesis  2  sudah terpenuhi sebagian. Seperti dijelaskan periode sebelumnya, tidak terpenuhinya hipotesis 1 dan terpenuhi  sebagian  hipotesis  2  secara  tidak  langsung  menyebabkan  tidak  terpenuhinya hipotesis 3. Jika dicermati, tidak terdapat pola pergerakan yang jelas antara portofolio winner dan loser . Tingkat signifikansi yang diperoleh juga cenderung rendah, karena dari dua belas bulan  tidak  ada  ACAR  yang  signifikan.  Hasil  ini  menunjukkan  bahwa  hipotesis  3  tidak signifikan, walaupun ada kecenderungan mengarah kepada overreaction .

## KESIMPULAN
Berikut  ini  beberapa  kesimpulan  hasil  analisis  secara  umum  yang  diperoleh  dalam penelitian ini adalah sebagai berikut:
1. Analisis overreaction pada periode tiga bulanan menyimpulkan untuk sementara gejala overreaction belum  terlihat,  walaupun  ada  beberapa  kali  terjadi  kecenderungan overreaction di beberapa replikasi, akan tetapi uji signifikansi gejala overreaction pada ACAR winner < 0, ACAR loser > 0 dan selisih ACAR loser winner > 0 tidak terbukti secara statistik dan tingkat konsistensi anomali overreaction rendah.
2. Analisis overreaction pada  periode  enam  bulanan  pun  mendapatkan  hasil  yang  relatif sama  dengan  periode  3  bulanan  dimana  gejala overreaction belum  terlihat,  walaupun sempat ada kecenderungan pada beberapa replikasi. CAvR loser sempat beberapa kali positif, tetapi setelah diuji tidak terbukti secara signifikan, sedangkan CAvR winner dua kali menunjukkan nilai negatif yang terbukti tidak signifikan juga. Selisih ACAR loser dan winner bernilai negatif tertinggi dicapai pada bulan 6 sebesar -0,6401 dan t-hitung - 6,3845.  Secara  keseluruhan  anomali overreaction tidak  terbukti  secara  statistik  pada periode observasi enam bulanan.
3. Periode  observasi  satu  tahunan  merupakan  periode  observasi  terpanjang  selama penelitian ini. Pada grafik pergerakan ACAR periode tahunan, menunjukkan portofolio winner mengungguli  portofolio loser dengan  konstan  dan  stabil.  Secara  umum  dapat dikatakan  bahwa  pada  replikasi  ini,  hipotesis overreaction belum  terpenuhi.  Hasil penelitian statistik pada nilai CAvR dan ACAR loser dan winner pada periode observasi ini masih memiliki fakta yang sama dengan periode observasi sebelumnya, yaitu tidak signifikan dan gejala overreaction tidak terbukti secara statistik.
4. Dengan  tidak  terjadinya  anomali overreaction beberapa  kali  pada  seluruh  periode observasi  khususnya  pada  saham-saham  yang  tergabung  dalam  saham  LQ-45,  maka dapat  disimpulkan bahwa pasar modal  Indonesia pada Bursa Efek  Indonesia memiliki bentuk pasar yang efisien.
5. Sesuai  dengan  fakta  yang  ditemukan  oleh  De  Bondt  dan  Thaler  (1985)  bahwa  gejala overreaction akan  terjadi  apabila  jangka  waktu  pembentukan  formasi  dan  observasi dilakukan dengan periode yang panjang.
6. Seperti  apa  yang  ditemukan  oleh  De  Bondt  dan  Thaler  (1985)  bahwa  lonjakan  CAvR terbesar dari saham loser pada penelitian ini biasanya terjadi pada bulan Januari yang kemungkinan  akibat  adanya January effect .  Pada  penelitian  ini,  pergerakan  portofolio loser ke area abnormal return positif sering terlihat pada awal bulan pada setiap replikasi, yaitu pada sekitar bulan Januari sampai dengan Maret namun tidak selalu terjadi setiap tahun di Indonesia sebagaimana dikemukakan oleh Manurung (2004).

## REFERENSI
Ali, R., Ahmad, Z., & Anusakumar, S. V. (2011). Stock market overreaction and trading volume: Evidence from Malaysia. Asian Academy of Management Journal of Accounting and Finance , 7 (2), 103–119. https://ejournal.usm.my/aamjaf/article/view/aamjaf_vol7-no2-2011_4
De Bondt, W. F. M., & Thaler, R. (1985). Does the stock market overreact? The Journal of Finance , 40 (3), 793–805. https://doi.org/10.1111/j.1540-6261.1985.tb05004.x Manurung, A. H. (2003). Memahami seluk-beluk instrumen investasi . Adler Manurung Press. Manurung, A. H. (2004). Strategi memenangkan transaksi saham di bursa . PT Elex Media Komputindo.
Pasaribu, R. B. F. (2011). Anomali overreaction di Bursa Efek Indonesia: Penelitian saham LQ-45. Jurnal Ekonomi Dan Bisnis , 5 (2), 87–115. https://doi.org/10.20961/jab.v9i2.101 Pettengill, G. N., & Jordan, B. D. (1990). The overreaction hypothesis, firm size, and stock market seasonality. The Journal of Portfolio Management , 16 (3), 60–64. https://doi.org/10.3905/jpm.1990.409264
Zarowin, P. (1990). Size, seasonality, and stock market overreaction. The Journal of Financial and Quantitative Analysis , 25 (1), 113–125. https://doi.org/10.2307/2330891