## OBSERVASI DATA INTRADAY, KAJIAN ILMU KEPERILAKUAN PADA SAHAM HRTA

## Andreas Kiky
Sekolah Tinggi Ilmu Ekonomi Wiyatamandala andreas.kiky@wiyatamandala.ac.id

## ABSTRACT
It  is  very  long  story  from  the  beginning  of  our  financial  system  until  the  era  of information technology. At the first time money was created in order to simplified and  made  trade  more  convenient  for  the  human.  But  through  the  history  the function  of  money  has  started  to  disoriented  and  changed,  not  just  as  tools  but also something that signaling our wealth and our wants. Investing nowadays not only worked and transacted very fast and accurate but also made human chasing the money and wealth as the purpose of life. These pheomonema sometimes lead human into heuristic bias in decision making about investment. In some big event such  as  financial  crisis,  researcher  concludes  that  might  be  an  error  in  human decision making. Cause of this error might be the intuitive system of our thinking process.  So  in  this  research,  researcher  wants  to  examine  some  signal  of behavioral aspect of investor decision making in intraday data.
Keywords: Financial  Decision  Making,  Intraday  Analysis,  Behavioral  Finance, Stock Market Psychology.

## 1. PENDAHULUAN
Data  perdagangan  saham  intraday adalah  data  yang  sangat  istimewa dari perdagangan saham. Data intraday menunjukan perubahan transaksi  yang deal antar  para buyer dan seller .  Perubahan  harga  pada data  intraday  sendiri  mencerminkan kekuatan demand dan supply dari transaksi  efek  sekaligus  menjadi penentu  harga  pasar  yang  setiap waktu berubah. Idealnya data intraday  ini  sendiri  adalah  data  yang sangat  berharga  dalam  melakukan
investigasi  pada  perilaku trader atau para  investor  “harian”. Trader merupakan  para  “pemburu”  di  bursa efek, yang sehari-hari mencari saham-saham  tertentu  berdasarkan analisis  ataupun  trend  pasar  untuk ditransaksikan  dalam  jangka  waktu yang  sangat  singkat. Perilaku  para trader ini  sangat  menarik,  karena umumnya dalam pengambilan sebuah keputusan sistem yang mereka  gunakan  adalah  sistem  yang bersifat cepat dan intuitif. (Kahneman,  Think  Fast  and  Slow,
2013)  membahas  mengenai  dua sistem  pengambilan  keputusan  dan proses  berpikir.  Dalam  sistem  1 manusia cenderung intuitif dan cepat dalam mengambil keputusan.
Sedangkan  pada  sistem  2  manusia cenderung  berpikir  dan  membuat kalkulasi tertentu sebelum memutuskan sesuatu. Sebagai contoh sederhana,  jika  kita  ditanya  1+1 maka dengan cepat kita bisa menjawab  2,  yang  artinya  sistem  1 kita  bekerja  dan  memberikan  kita sebuah jawaban. Akan tetapi jika kita ditanya 29 x 48 maka sebagian orang akan berhenti dan menghitung terlebih dahulu sebelum memberikan jawaban.  Pada  kasus  kedua  maka sistem  2  bekerja.  Tidak  ada  sistem yang lebih baik dari yang lain, kedua sistem  tersebut  ada  sebagai  bagian dari  kemampuan  berpikir  manusia. Menariknya ketika manusia menggunakan  sistem  1,  pada  kasus tertentu kita bisa mengalami bias dan membuat  kesalahan.  Perilaku  dan pengambilan  keputusan  seperti  ini umum  terjadi  bagi  para trader yang mengandalkan  intuisi, habit dan pengalaman  historis  sebagai  acuan pengambilan  keputusan.  Hal  ini dikarenakan mereka memang
dituntut  untuk  membuat  keputusan yang  sangat  cepat  karena  pasar  akan tetap  terus  berubah  dan  jika  mereka melewatkannya  maka  kesempatan akan terlewatkan.
(Shefrin, 2002) secara umum pembahasan  mengenai  perilaku  dan studi behavioral finance mencakup 3 tema  secara  umum  yakni heuristic, framing dan market  inefficient .
Secara heuristic 95% manusia membuat keputusan dengan
menggunakan  intuisi  atau mental shortcut ataupun rules  of  thumbs.
Lalu manusia juga cenderung mengandalkan  informasi  masa  lalu, stereotype dan  berbagai  anekdot dalam  bereaksi  terhadap  suatu  event atau  sesuatu  ( framing  effect ).  Dan dalam kasus market inefficient dalam menentukan  atau  menilai  harga sesuatu  manusia  terkadang  salah dikarenakan  kurangnya  informasi yang mereka dapatkan.
Fenomena  akan  kesalahan  yang terjadi karena overconfidence ataupun overoptimistic sering  sekali ditemukan, bukan hanya dalam skala kecil,  akan  tetapi  juga  dalam  skala yang sangat besar. Financial Crisis Terdapat beberapa fenomena irrational  decision  making oleh
beberapa  pelaku  pasar  atau  investor. (Galbraith  &  Hale,  2004)  membahas mengenai dot-com  bubble yang terjadi  antara  tahun  1997  hingga tahun  2001.  NASDAQ  Composite
Index  sendiri  mengalami  kenaikan yang  sangat  tinggi  pada  tahun  1990 dan  turun  secara  drastic  pada  akhir tahun  2000  yang  disebabkan  oleh Dot-Com Bubble .
Gambar 1. NASDAQ Composite Index
(sumber: https://en.wikipedia.org/wiki/File:Nasdaq_Composite_dot-
com_bubble.svg#file) Fenomena Dot-Com Bubble
merupakan salah satu fenomena yang erat kaitannya dengan studi perilaku. Ketika ini terjadi bisa jadi kita adalah satu  satu  dari  orang-orang  yang  ikut dengan  semangat  membeli  berbagai saham  Dot-Com  dikarenakan  oleh euphoria  pasar  yang  terjadi  saat  itu. Pada  saat  kejadiaan  ini  terjadi sebagian  besar  orang  memutuskan untuk  membeli  saham  Dot-Com pastinya dikarenakan adanya
heuristic  bias .  Efek  akhirnya  dapat terlihat pada Indeks NASDAQ
sendiri  yang  pada  akhirnya  turun sangat tajam di akhir tahun 2000. Cerita  dan  fenomena  yang  tidak kalah  menariknya  terjadi  secara global  pada  tahun  2007  dan  2008 ketika  Amerika  Serikat  mengalami krisis subprime  mortgage .  Krisis yang  terjadi  dikarenakan  adanya produk subprime  mortgage yang sangat  berisiko  akan  tetapi  dijadikan produk  investasi  dengan  tawaran return yang  sangat  tinggi.  Secara rasional  dan  akal  sehat  maka tentunya  investor  harusnya  tidak
membeli  produk  ini.  Akan  tetapi sejarah  membuktikan  keserakahan manusia  sehingga  terjadilah  krisis hebat pada tahun 2007-2008 tersebut. (Eichengreen  &  Rourke,  2010)  dan (Eigner  &  Umlauft,  2015)  bahkan menyatakan  krisis  keuangan  pada tahun 2007-2008
ini dapat
disamakan  dampaknya  dengan  Great Depression pada tahun 1930an. Jika  dianalisis  lebih  dalam  maka penyebab  terjadinya  krisis  yang cukup  hebat  dalam  beberapa  decade terakhir  sebenarnya  diakibatkan  oleh kesalahan heuristic manusia  itu sendiri. Dalam penelitian ini, peneliti mengamati  data  intraday  dari  saham HRTA  yang  baru  IPO.  Tujuan penelitian ini mengkaji dan
mempelajari apakah terdapat informasi  tersembunyi  dari  data intraday  itu  sendiri.  Apakah  terdapat atau  terdeteksi  adanya  perubahan harga  akibat irrational  decision making ataupun  faktor  perilaku lainnya.

## 2. TELAAH LITERATUR
Data intradays adalah  data  yang sangat kompleks dan dalam maknanya. Dalam penelitian ini, data intraday merupakan  catatan  pada
setiap  transaksi  yang  berhasil  dari saham tertentu. Catatan ini menunjukan  waktu  transaksi  terjadi dan  sekuritas  mana  yang  merupakan penjual  dan  pembeli  dari  transaksi tersebut. Penelitian mengenai intraday sendiri telah lama dilakukan oleh berbagai peneliti. (Chan, Christie, & Schultz, Market Structure and  the  Intraday  Pattern  of  Bid-Ask Spread  for  NASDAQ  Securities, 1995)  menemukan bid-ask  spread dari  2  sampel  perusahaan  NASDAQ memiliki  rentang  yang  relatif  stabil sepanjang  hari  perdagangan.  Akan tetapi mengalami penyempitan ( narrowed )  pada  waktu  mendekati penutupan.  (Hussain,  2011)  meneliti bid-ask  spread pada  saham  DAX30 di  Jerman.  Periode  pengamatan adalah  5  Mei  2004  hingga  29 September  2005.  Selama  1  tahun periode pengamatan. Hasil pengamatan  tersebut  menemukan bahwa  baik trading  volume dan bid- ask  spread dari  data  intraday  yang diamati  memiliki  pengaruh  terhadap return  volatility .  (Chordia,  Roll,  & Subrahmanyam,  2008)  mengamati saham-saham pada NYSE dan membaginya  menjadi  3  sub-periode pengamatan  yakni  1993-1997,  1997-
2001, dan 2001-2002. Selama periode  pengamatan  maka  saham- saham  tersebut  diukur  likuiditasnya dan didapatkan Quote Spread
(QSPR) dan Effective Spread (ESPR).  Selanjutnya  untuk  variabel bebas  yang  digunakan  adalah Order Imbalance dalam  jumlah  transaksi (#)  dan  nilai  transaksi  ($).  Dalam penelitian tersebut, kemampuan prediksi return dalam jangka pendek dengan  mengandalkan  data  historis, cenderung  turun  ketika bid-ask spread menjadi  lebih  sempit.  Ketika periode  menjadi  sangat  likuid  (aktif) maka  harga  dan return saham
cenderung mendekati nilai benchmark dari random  walk atau dengan kata lain kita kehilangan cara untuk  memprediksi  harga  saham karena harga terbentuk secara random atas  dasar  kekuatan  pasar.
(Chung  &  Ness,  2001)  meneliti variasi  data  intraday  dengan  metode analisis before-after ketika  pasar NASDAQ mengalami reformasi.
Temuan  penelitian  ini  adalah spread mengalami  penurunan  setelah order
handling  rule diubah.  Temuan  ini
konsisten dengan kesimpulan sementara  atas limit-order  trader yang  memiliki  peranan  penting
dalam  membentuk intraday  trading pattern di  NASDAQ.  (Duong  & Kalev, 2008) meneliti model samuelson yang  menyatakan  bahwa harga  di  masa  yang  akan  datang (harga kontrak derivatif) akan semakin  fluktuatif  saat  mendekati masa  akhir  dari  kontrak  (atau mendekati  jatuh  tempo).  Data  yang dikumpulkan  adalah  data  dari  20 future market . Temuan penelitian ini mengkonfirmasi  bahwa  pada  pasar sektor  agrikultur  model samuelson ini  dikonfirmasi  ada.  (Gleason, Mathur,  &  Peterson,  2004)  meneliti adanya perilaku herding yang terjadi pada  pelaku  pasar  / trader di  ETFs ( Exchange  Trade  Funds ).  Temuan dari penelitian ini adalah para pelaku pasar  tidak  melakukan herding pada kondisi  pasar  yang  sangat  ekstrim. Hal ini kemungkinan besar dikarenakan  adanya  perilaku  para pelaku  pasar  yang  terkena  efek  dari loss  aversion  condition .  Sehingga pada  akhirnya  ketika  kondisi  pasar sangat  ekstrim,  mereka  cenderung tidak berbuat apa-apa untuk menghindari  terjadinya loss .  Untuk kajian  teori  mengenai loss  aversion sendiri sudah diteliti sangat lama dan dapat  ditemukan  pada  (Kahneman,
Think  Fast  and  Slow,  2013)  serta pada  (Benartzi  &  Thaler,  1995).
Sedangkan untuk pengamatan
terjadinya herding sendiri juga dibahas oleh (Bikhchandani & Sharma, 2001). Temuan atas herding sendiri  cukup  kuat  pada  Negara emerging  marketing .  Hal  ini  bisa disebabkan  oleh  berbagai  faktor seperti  lemahnya  standard  pelaporan keuangan,  lemahnya  hukum  dan mahalnya informasi di negara-negara tersebut. Saran dari penelitian tersebut adalah peningkatan transparansi untuk mencegah terjadinya asymmetric  information . Sekalipun
demikian penelitian tersebut juga tidak menjamin penerapan  transparansi  akan  100% mengurangi volatilitas harga. Dalam  kajian  literatur  di  atas,  maka pembahasan  mengenai  kesalahan heuristic ataupun  terjadinya herding merupakan  sebuah flaw yang  sangat menarik  dari  sistem  berpikir  dan pengambilan keputusan dari manusia.  Sedangkan  ilmu  keuangan selama ini yang
selalu mengedepankan  asumsi  dan  pola pikir  rasional  berdasarkan risk dan return dari  suatu  aset  menjadi  tidak valid  jika  memang  ternyata  pelaku
pasar  memilih  suatu  aset  hanya berdasarkan  intuisi  dan  trend  pasar saja.  Berdasarkan  hal  tersebut  maka penelitian  ini  ingin  membahas  lebih dalam  dan  mendeteksi  ada  atau tidaknya faktor pengambilan keputusan  berdasarkan  sistem  1. Diharapkan  pada  pola  data intraday dari  setiap settle  transaction pada perusahaan  yang  menjadi  sampel penelitian ditemukan adanya penyimpangan dari keputusan pembelian investor.

## 3. METODOLOGI PENELITIAN
Data dan Sampel Penelitian
Saham yang dijadikan sampel observasi dalam penelitian ini adalah saham  HRTA  (Hartadinata  Abadi Tbk).  Perusahaan  HRTA  adalah perusahaan yang bergerak di industry jewelery yang  berdomisili  di  daerah Jawa  Barat,  Indonesia.  Pengambilan sampel didasarkan kriteria, perusahaan  yang  baru  saja  IPO  pada tahun  2017  dan  informasi  data intradaynya memang sengaja diamati semenjak  IPO.Data Intraday yang diamati  adalah  data  transaksi  yang terselesaikan  ( done )  antara bidder dan seller .  Periode  pengamatan adalah  dari  tanggal  21  Juni  2017
hingga 15 Agustus 2017.
Penelitian  ini  menggunakan  model yang digunakan oleh (Chan, Christie, &  Schultz,  Market  Structure  and  the Intraday  Pattern  of  Bid-Ask  Spread for  NASDAQ  Securities,  1995)
sebagai framework dan model
penelitian.  Adapun framework ini pada awalnya ditemukan pada penelitian  (Foster  &  Viswanathan, 1993).  Data intraday yang  ada  akan diregresikan berdasarkan model berikut ini:
V i,t = α 0 α 1 D 1 α 2 D 2 α 3 D 3 α 4 D 4 + e i,t
V i,t = Merupakan variabel varians dari data intraday dalam periode tertentu.
D 1
= 1 jika observasi di antara jam 9:31 A.M. hingga 10:00 A.M.
D 2
= 1 jika observasi di antara jam 10:01 A.M. hingga 11:00 A.M.
D 3
= 1 jika observasi di antara jam 2:31 P.M. hingga 3:30 P.M.
D 4
= 1 jika observasi di antara jam 3:31 P.M. hingga 4:00 P.M.
Rentang  waktu  pengamatan  adalah 60  menit.  Dalam  waktu  60  menit, setiap  perubahan done  transaction akan diringkas dan dihitung rata-rata return per  60  menit.  Data  akan dianalisis dengan menggunakan OLS ( Ordinary  Least  Squared ).  Fokus pengamatan adalah pada waktu 11.01 A.M  hingga  2:30  P.M.  untuk pengamatan midday  period dan waktu sesaat ketika pasar dibuka dan sesaat  sebelum  pasar  ditutup.  Oleh karena  itu Dummy  Variable yang digunakan  terdiri  atas  4  area  waktu pengamatan.
Asumsi  mendasar  dari  logika  model tersebut  telah  ada  pada  penelitian
(Foster  &  Viswanathan,  1993). Diasumsikan pada data jika memang informasi  yang  ada  adalah  simetris, maka  tidak  akan  terjadi asymmetric information sehingga  harga  dan volume  cenderung  stabil  dan  tidak berubah  secara  drastic.  Oleh  sebab itu  variasi  dari settle  transaction akan  relative  stabil  dan  tidak berubah-ubah.
Hipotesis Penelitian:
Ha1 :  Terdapat  Pengaruh  Waktu Area  1 terhadap Volatility Return per jam.
Ha2 :  Terdapat  Pengaruh  Waktu Area  2 terhadap Volatility
Return per jam.
Ha3 :  Terdapat  Pengaruh  Waktu
Area  3 terhadap Volatility
Return per jam.
Ha4 :  Terdapat  Pengaruh  Waktu
Area  4 terhadap Volatility
Return per jam.

## 4. HASIL & PEMBAHASAN
Periode  pengamatan  harga  dimulai dari tanggal IPO, yakni 21 Juni 2017 hingga  15  Agustus  2017.  Terdapat 34  hari  perdagangan,  dan  data  yang dikumpulkan adalah data done
transaction antar  Broker  di  Bursa Efek  Indonesia.  Terdapat  45,414 transaksi  yang  tercatat.  Berikut  ini adalah  data  harga  dari  tanggal  IPO yang  ditransaksikan  dan  berhasil hingga 15 Agustus 2017 jam 16:30.
Gambar 2. Harga saham HRTA dari IPO hingga 15 Agustus 2017 pukul 16:30
Berdasarkan informasi dari
Prospektus  dan  tim due  diligent , harga  saham  HRTA  ditawarkan perdana  adalah  Rp  300  per  lembar saham.  Pada  hari  IPO  mengalami apresiasi  hingga  mencapai  Rp  450 per  lembar  saham.  Secara  perlahan harga  mengalami  depresiasi  yang
cukup  banyak  hingga  pada  15 Agustus  2017  mencapai  Rp  284  per lembar.  Yang  menjadi  menarik  akan penelitian ini adalah apakah penurunan  ini  dipengaruhi  oleh faktor sentiment ? Pada penelitian ini, peneliti berhasil merekap data intraday untuk settle  transaction
250 300 350 400 450 500 1 2 1 6 4 4 3 2 7 6 4 9 0 8 6 5 3 1 0 81 6 1 2 97 9 1 5 14 2 1 7 30 5 1 9 46 8 2 1 63 1 2 3 79 4 2 5 95 7 2 8 12 0 3 0 28 3 3 2 44 6 34 60 9 3 6 77 2 3 8 93 5 4 1 09 8 43 26 1 Harga Harga
sehingga  dimungkinkan  mengamati perubahan settle price antara penjual dan  pembeli.  Memang  tidak  terjadi dalam waktu yang teratur, transaksi 1 hari  dibandingkan  hari  lainnya  bisa berbeda-beda, tergantung dari transaksi  antar  investor.  Diharapkan
data intraday dapat mengungkap sisi emotional dari  investor.  Akan  tetapi memang  hasil  penelitian  ini  masih terbatas  pada  sesi  perdagangan  apa harga  mulai  berubah  secara  tidak teratur.
Tabel 1. Hasil OLS untuk Model Penelitian Var B t Sig Konstanta -1.419 E-5 -28.436 0.000* D1 2.319 E-5 20.891 0.000* D2 1.154 E-5 11.209 0.000* D3 -1.548 E-6 -1.496 0.135 D4 3.232 E-5 32.638 0.000* F-Stat 354.166 0.000* Berdasarkan  hasil  OLS  di  atas  maka ditemukan  pada  sesi  jam  tertentu terdapat pengaruh pada variasi return
per  jam  dari  saham  HRTA.  Untuk memudahkan analisis maka perhatikan tabel di bawah ini: Tabel 2. Hasil OLS untuk Model Penelitian Var Waktu Observasi D1 09:31 - 10:00 D2 10:31 - 11:00 D3 14:31 - 15:30 D4 15:31 - 16:00
Waktu observasi yang menjadi focus penelitian  ini  terbagi  atas  4  kluster. Pemilihan  lama  waktu  disesuaikan dengan penelitian  (Chan, Christie, & Schultz,  Market  Structure  and  the Intraday  Pattern  of  Bid-Ask  Spread for NASDAQ Securities, 1995). Berdasarkan  hasil  temuan  uji  OLS, maka  terdapat  3  kluster  waktu  yang
terdeteksi  memiliki  pengaruh  pada perubahan return per  jam  dari transaksi  yakni  D1,  D2,  dan  D4. Menurut peneliti jika memang ditemukan  pada  D4,  sudah  memang sangat  wajar  sebab  waktu  itu  adalah waktu  para trader melakukan profit taking jika  memang  pembeli  saham HRTA adalah trader harian.
Ternyata  selain  ditemukan  pada  D4, waktu  D1  dan  D2  juga  ditemukan
gejala yang sama. Peneliti memperkirakan  di  pagi  hari  berarti ditemukan perubahan harga
disebabkan  oleh  aksi  beli  investor ( trader ).  Berarti  berdasarkan  temuan ini  para trader saham  HRTA  secara konsisten melakukan aksi beli di pagi hari  dan  aksi  jual  ketika  sudah  akan tutup.  Waktu  D2  adalah  waktu sebelum makan siang. Ternyata pada penelitian  ini  ditemukan  pengaruh terhadap return per  jam  dari  saham tersebut. Artinya ternyata para investor  cukup  aktif  sekali  pada  jam
itu.
Akan  tetapi  temuan  ini  masih  harus
dikonfirmasi  pada  saham  lainnya. Membandingkan dengan saham perusahaan  lain  akan  lebih  baik  dan lebih banyak informasi. Jika memang keaktifan  ini  konsisten  pada  saham high  capitalization maka  untuk sementara  bisa  disimpulkan  saham dengan high  capitalization menjadi incaran favorit para trader .
Untuk  menambah  kajian,  maka peneliti  juga  melakukan  analisis korelasi antara harga yang
ditransaksikan  dari  waktu  ke  waktu dengan jumlah lot yang ditransaksikan. Analisis
menggunakan pearson  correlation dan ditemukan hasil sebagai berikut: Correlations Price Lot Price Pearson Correlation 1 .075 ** Sig. (2-tailed) .000 N 45414 45414 Lot Pearson Correlation .075 ** 1 Sig. (2-tailed) .000 N 45414 45414
**. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).
Gambar 3. Hasil Analisis Korelasi Harga dengan Jumlah Lot yang ditransaksikan
Tidak dapat disimpulkan ada korelasi yang  cukup  kuat  antara  Harga dengan Jumlah Lot yang ditransaksikan. Nilai Pearson Correlation yang  ditemukan  hanya
0.075, terlalu kecil untuk disimpulkan memiliki hubungan antara  satu  dengan  yang  lain.  Oleh
karena  itu  setiap  transaksi  yang terjadi,  tidak  ada  hubungannya dengan  harga  yang  ditransaksikan. Dugaan peneliti adalah harga terbentuk bukan karena tingginya lot
transaksi.  Untuk  menguji  kekuatan penjelas  model,  maka  peneliti  juga mengkaji  nilai Adjusted R 2 dari model tersebut.
Model Summary b
Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate 1 .174 a .030 .030 .00007164083
a. Predictors: (Constant), D4, D1, D3, D2
b. Dependent Variable: Yt
Gambar 4. Hasil Model Summary
Nilai  dari Adjusted R 2 model  yang diteliti  sangat  jauh  dari fit .  Hanya sekitar 3% saja kemampuan penjelas dari kluster waktu terhadap perubahan return per jam dari saham HRTA.  Oleh  karena  itu  penting sekali untuk mengkaji model penelitian  ini  dengan  pendekatan yang  lain  sehingga  bisa  dihasilkan model yang fit .
Akan  tetapi  jika  memang  ditemukan pada  beberapa  kluster  waktu  yang dinyatakan di atas, maka ini menjadi
sebuah temuan menarik untuk dibuktikan lagi secara lebih luas. Jika
memang kluster waktu ini
berpengaruh terhadap perubahan return per  jam  dari  suatu  saham,
maka  para trader dapat  dengan mudah  dideteksi  aksi  jual  dan
belinya.  Bagi  para  investor  tentunya ini  membantu  mereka  untuk  lebih berhati-hati  terhadap  fluktuasi  harga dari waktu ke waktu. Atau bagi para trader lain  ini  bisa  digunakan sebagai  sinyal  untuk  ikut  waktu membeli dan menjual. Dengan demikian trader dapat  mengambil keuntungan  karena  ikut  arus,  dan investor  dapat  berhati-hati  untuk tidak terlalu cepat membuat keputusan sebab arus transaksi hanya terbentuk  sebagai  akibat  kegiatan buying and selling dari trader .

## 5. KESIMPULAN
Penelitian  ini  menyimpulkan  telah ditemukan  pengaruh  kluster  waktu transaksi  terhadap  perubahan return per  jam  dari  saham  HRTA.  Akan
tetapi  tentunya  hasil  ini  tidak  dapat digeneralisasi  pada  semua  saham pada  Bursa  Efek  Indonesia.  Akan lebih baik jika hasil ini dibandingkan dengan  pengembangan  sampel  yang lebih  luas  sehingga  diperoleh  hasil yang  lebih  komprehensif.  Tujuan dari  penelitian  ini  adalah  mengkaji informasi  apa  yang  bisa  digali  dari data intraday sehingga  ditemukan sebuah indikator dari perilaku investor  atau trader yang  tidak rasional.
Secara  fundamental  saham  HRTA
sendiri cukup baik, karena kemampuan menghasilkan laba, rasio  hutang  dan  juga  likuidatas masih  baik.  Hal  ini  diperoleh  dari informasi  internal  tim due  diligent
dan juga prospectus yang ditawarkan. Temuan  penelitian  ini  yakni  adanya
pola D1, D2 dan D4 yang berpengaruh terhadap perubahan
return per  jam  dari  saham  HRTA.
Pola  D1  dan  D2,  menurut  peneliti disebabkan oleh aksi beli para trader
di pasar sehingga fluktuasi perubahaan sebagai akibat emosi dari trader berpengaruh terhadap volatilitas return per jam. Sedangkan pada  jam  D4  yang  merupakan  jam
terakhir  bursa  adalah  waktu  para trader melakukan profit  taking . Diasumsikan aksi jual ini berpengaruh  pada  volatilitas  pada jam tersebut.
Kajian  ini  memang  secara  aplikatif masih  kurang.  Belum  lagi  model yang  diteliti  juga  kurang fit .  Perlu lebih  banyak  lagi  membandingkan ini  pada  sampel  yang  berbeda  ( cross section ).  Akan  tetapi  penelitian  ini berhasil mengungkap sebuah
informasi  dari  data intraday bahwa pada waktu-waktu tertentu ditemukan  volatilitas return yang tidak umum.

## DAFTAR PUSTAKA
Benartzi,  S.,  &  Thaler,  R.  (1995).
Myopic  Loss  Aversion  and the  Equity  Premium  Puzzle.
Quarterly Journal of Economics, CX (1), 73-94.
Bikhchandani,  S.,  &  Sharma,  S.
(2001).  Herd  Behavior  in Financial  Market. IMF  Staff
Papers, XLVII (3), 279-310.
Chan, K., Christie, W., & Schultz, P.
(1995).  Market  Structure  and the  Intraday  Pattern  of  Bid- Ask  Spread  for  NASDAQ
Securities. Journal of Business, LXVIII (1), 35-60.
Chordia, T., Roll, R., & Subrahmanyam,  A.  (2008). Liquidity and Market Efficiency. Journal of Financial Economics, LXXXVII , 249-268.
Chung, K. H., & Ness, R. A. (2001). Order  Handling  Rules,  Tick Size,  and  Intraday  Pattern  of Bid-Ask  Spread  for  Nasdaq Stocks. Journal  of  Financial Market, IV , 143-161.
Dhaoui,  A.  (2015).  What  Does Matter  in  Economy  Today:
When  Human  Psychology
Drives  Financial  Markets. Arab Economics and Business Journal, X , 39-47.
Duong, H. N., & Kalev, P. S. (2008).
The Samuelson Hypothesis in Future  Markets:  An  Analysis
using  Intraday  Data. Journal
of Banking & Finance, XXXII , 489-500.
Eichengreen,  B.,  &  Rourke,  K. (2010,  March).  What  Do  the New Data Tell Us?
Eigner,  P.,  &  Umlauft,  T.  (2015, July). The Great Depressions(s)  of  1929-1933 and  2007-2009?  Parallels, Differences and Policy Lessons. Foster, F., & Viswanathan, S. (1993). A Theory of Interday Variations in Volume Variance  and  Trading  Costs in Securities Markets. Journal  of  Finance,  XLVIII ,
187-211.
Galbraith,  J.,  &  Hale,  T.  (2004).
Income  Distribution  and  the Information Technology Bubble. Association of Public Policy Analysis and Management Fall Conference. Texas. Gleason,  K.  C.,  Mathur,  I.,  &
Peterson,  M.  A.  (2004). Analysis  of  Intraday  Herding Behavior  among  the  Sector ETFs. Journal  of  Empirical Finance, XI , 681-694.
Hussain,  S.  M.  (2011).  The  Intraday
Behavior  Bid-Ask  Spread, Trading  Volume  and  Return Volatility:  Evidence  from DAX 30. International
Journal  of  Economics  and
Finance, III (1), 23-34.
Kahneman,  D.  (2013). Think  Fast and  Slow. New  York:  Farrar,
Straus and Giroux.
McCannon,  B.  C.  (2014).  Finance Education and Social Preference: Experimental Evidence. Journal of Behavioral  and  Experimental Finance 4 , 57-62.
Oprean, C. (2014). Procedia
Economics  and  Finance  16.
21st  International  Economic
Conference 2014, IECS 2014. XVI ,  pp.  458  -  463.  Sibiu,
Romania: Elsevier B.V.
Shefrin, H. (2002). Behavioral Decision Making, Forecasting,  Game  Theory and  Role-Play. International Journal of Forecasting,
XVIII , 375-382.