## KAJIAN ASPEK STUDI PERILAKU DALAM PENGAMBILAN KEPUTUSAN INVESTASI

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

## ABSTRACT
Challenge to find the best stock has been very big question in investing strategy. For the investor,  fund  manager  or  financial  planner  portfolio  selection  process  is  the  most difficult part of the investing strategy. Investors face many lists of the stocks that should be  choosen  and  wait  the  price  appreciation  in  order  to  gain  capital-gain  or  dividend. The selection process has been the debate for most of investor and common mistake that always happen is heuristic bias. Sometimes investors choose the stocks just base on the pure  intict  or  market  reaction  rather  than  the  fundamental  information  of  the  firm performance. Speculative goal and instinct to grab fast capital gain causes the bias in decision making. This research wants to observe the stock ticker fluency name  effect on stocks value and trading volume. This research takes 45 stocks as the sample base on LQ-45 Index.
Keywords: Stock Ticker Fluency, Portfolio Selection, LQ-45, Speculative Investor.

## 1. PENDAHULUAN
Seorang investor dalam membuat keputusan  investasi  umumnya  akan mempertimbangkan  aspek fundamental perusahaan  sebelum  pada  akhirnya
memilih perusahaan untuk menginvestaskan uangnya. Aspek
fundamental menjadi  penting  sekali sebab  menjadi  tolak  ukur  kinerja perusahaan  dalam  jangka  panjang. (Graham  &  Zweig,  2006)  dalam bukunya  menyebutkan  seorang  investor hendaknya  menjadi  seorang value investor daripada menjadi trader .
Tantangan bagi seorang investor adalah cermat  dalam  membuat  sebuah  pilihan investasi  yang  memiliki  daya  tahan ( sustainable )  dalam  jangka  panjang (kurang  lebih  10  –  20  tahun).  Akan tetapi  mudah  sekali  bagi  seorang investor  untuk  menjadi  seorang trader sebab  setiap  kali  investor  melihat capital  gain maka  godaan  untuk menjual  saham  tersebut  menjadi  sangat tinggi.  Tantangan  yang  dihadapi  dalam ilmu keuangan modern adalah bagaimana mengkaji kembali pengambilan keputusan seorang
investor. (Markowitz, 1952) yang merupakan pioneer dalam pengembangan model pasar modal juga mengembangkan  model  berdasarkan
kondisi setelah keputusan dibuat.
Padahal  aspek  pengambilan  keputusan juga  menjadi  sangat  penting  dalam investasi.
Oleh karena itu muncul beberapa kajian keperilakuan  dalam  ilmu  keuangan. Ilmu  ini  sendiri  adalah  penggabungan antara  ilmu  psikologi  dan  juga  ilmu investasi. Pengembangan riset ini sendiri  mulai  tumbuh  dan  populer  pada tahun  2008.  Memang  ilmu  ini  sendiri bukanlah  ilmu  baru,  akan  tetapi  baru populer  ketika  investor  dan  akademisi
mulai sadar tantangan dalam pengambilan keputusan investor. Banyak sekali kesalahan dan ketidakwajaran ( irrational ) dalam
pengambilan keputusan tersebut.
(Kahneman,  2013)  lebih  jauh  bahkan membukukan  kajian  ilmiah  mengenai bagaimana  manusia  membuat  sebuah keputusan  yang  juga  dipengaruhi  oleh kondisi  mental  dan  lingkungan  di sekitarnya.
Penelitian ini  bertujuan  untuk menggali
dan mendeskripsikan apakah
penyebutan ticker yang mudah
berpengaruh  terhadap  pemilihan  saham favorit  bagi  investor. Gap yang  ingin dijawab  oleh  penelitian  ini  adalah apakah  benar  para  investor  memilih saham  hanya  dengan  menggunakan sistem  1  ( heuristic  system ).  Jika memang  penelitian  ini  secara  empiris membuktikannya  maka  seluruh  kajian analisis fundamental menjadi  kurang berarti  dan  sekaligus  menjadi  sinyal bagi para investor untuk mengantisipasi gelombang booming dan recession yang akan timbul sebagai akibat pengambilan keputusan  yang  tidak  berlandaskan aspek fundamental .

## 2. TELAAH LITERATUR
(Thaler,  Misbehaving:  The  Making  of
Behavioral Economics, 2016)
menyebutkan  bahwa  perilaku  manusia dapat  menyimpang  dan  cenderung irrational dalam  membuat  keputusan.
Istilah misbehaving mengacu  pada perilaku-perilaku tersebut dan membahas berbagai macam penyimpangan  yang  mungkin  terjadi ketika trigger terjadi.  Kajian  mengenai
buku ini masih sejalan dengan
(Kahneman,  2013)  ketika  manusia dihadapkan dengan sistem 1 dan sistem 2  dalam  pengambilan  keputusan. Bias
dan error cenderung  terjadi  ketika
mental depletion ataupun heuristic bias .
(Thaler,  Nudge:  Improving  Decisions About  Health,  Wealth,  and  Happiness,
2009) merupakan buku sebelum misbehaving . Buku ini banyak membahas bagaimana perilaku manusia dapat  dimanipulasi  atau  diarahkan ( nudge ) menuju ke arah yang lebih baik.
Pembahasan  mengenai  perilaku  pada buku  ini  banyak  membahas  bagaimana
pembuat keputusan harus mempertimbangkan faktor heuristic dan juga faktor-faktor
lingkungan
( environment )  dari  pembuat  keputusan sehingga dapat menemukan celah untuk mengarahkan  ( nudging )  dari  target nudging tersebut.  Sebagai  contoh  maka buku  tersebut  membahas  bagaimana proses melelahkan bagi seseorang untuk mengisi  formulir  pendaftaran  dana pensiun  di  Amerika  Serikat.  Akibatnya jarang  sekali  karyawan  bergabung dalam  program  dana  pensiun  sekalipun sebenarnya  program  tersebut  sangat bermanfaat  bagi  mereka  di  hari  tua.
Menyadari  persoalan  tersebut  maka ditemukan  celah  untuk  meningkatkan partisipasi  karyawan  dalam  program dana  pensiun  tersebut  yakni  dengan membuat default  setting atau  isian
standar  yang  sudah  diisikan  sehingga karyawan  cukup  memberikan signature saja  dan  memperoleh  manfaat  dana pensiun.  Akar  masalah  dari  kurangnya partisipasi  tersebut  adalah  “kemalasan” karyawan  untuk  mengisi  formulir  yang banyak dan melelahkan ( mental depletion )  sehingga  dibutuhkan  solusi
default setting untuk mengantisipasinya.
Buku  lain  yang  membahas  studi perilaku yang menarik untuk membahas fenomena  ini  juga  ditemukan  dalam (Ariely,  2010).  Dalam  buku ini  dibahas juga  lebih  jauh  mengenai  fenomena- fenomena  perilaku  yang irrational dari manusia.  Terutama  yang  menjadi  fokus penelitian ini adalah bagaimana perilaku manusia  dalam  membelanjakan  uang. Jebakan mental  accounting terkadang menjadi  faktor  utama  menyebabkan manusia terjebak dalam perilaku konsumtif.  Lebih  jauh  lagi,  manusia lupa  bahwa  menggunakan  konsep opportunity  cost jauh  lebih  tepat  untuk menghentikan  impuls  konsumtif  atau belanja manusia.
(YiLin,  2010)  mengkaji  mengenai perubahan nama perusahaan pada
Lexis-Nexis database . Perusahaan yang diidentifikasi  merupakan  perusahaan dalam  periode  1980  –  2000.  Dari  data
awal  terdapat  5685  perusahaan  yang melakukan  perubahan  nama  dan  pada akhirnya  setelah  melakukan screening process sampel  yang  diambil  menjadi 1965  sampel.  Terdiri  atas  697  nama perusahaan dengan brand adoption , 627
dengan broader  focus  name ,  321
dengan narrower  focus  name dan  193
radical  changes. Temuan  empiris  dari penelitian  ini  membuktikan  perubahan nama  perusahaan  menjadi  sesuatu  yang sesuai  dengan brand ( brand  adoption ) menimbulkan  kesan  positif  dan  juga secara  empiris  memiliki stock  return
yang lebih tinggi. Sedangkan
perusahaan  dengan unfavorable  media coverage ataupun stock  return yang rendah  cenderung  mengubah  nama secara radikal.
(Green & Jame, 2013) meneliti mengenai  pengaruh name  fluency dari sebuah  perusahaan  terhadap  keputusan investasi.  Data  penelitian  ini  diambil dalam  periode  1982  –  2009.  Setelah dilakukan screening maka  diperoleh
18.585  nama  dari  perusahaan  dari 133.400  total  nama  perusahaan  yang ada.  Dalam  penelitian  efek  dari name fluency dilihat  dampaknya  terhadap
breadth  ownership,  liquidity dan firm value. Temuan  pada fluency terhadap
breadth  ownership adalah  perusahaan dengan fluency  score tinggi  maka  lebih lama untuk dipegang ( held ) oleh mutual fund . Setiap peningkatan 1 point fluency score maka akan meningkatkan breadth ownership sebanyak 2,03%. Selanjutnya untuk  hasil fluency  score terhadap liquidity maka  perusahaan  dengan fluency  score yang  tinggi  akan  lebih menarik  untuk  sering  diperdagangkan oleh  pemegang  saham.  Setiap  kenaikan 1  point fluency  score maka liquidity mengurangi illiquidity sebesar  4,61%.
Selanjutnya fluency score terhadap firm value juga ditemukan perusahaan dengan fluency  score tinggi  juga ditemukan secara empiris meningkatkan Tobin’s  Q  Ratio  perusahaan  sebesar 1,90%.  Kajian  empiris  ini  menemukan adanya  fenomena  penyebutan  nama ( fluency )  yang  baik  mempengaruhi ketiga aspek tersebut.
(Xing,  Anderson, & Hu, 2016) meneliti mengenai  pengaruh stock  ticker yang favorit  ( likeability )  dan  mudah  untuk disebutkan  ( pronounceability )  terhadap
nilai perusahaan. Temuan dari penelitian ini adalah perusahaan dengan likeability ticker akan cenderung memiliki  nilai  perusahaan  (Tobin’s  Q Ratio)  yang  tinggi.  Hal  serupa  juga
ditemukan pada ticker
dengan
pronounceability yang  tinggi  juga memiliki  nilai  perusahaan  yang  relatif tinggi,  sekalipun  efeknya  lebih  lemah dibandingkan likeability  ticker .  Data penelitan diambil selama periode
observasi  1982  –  2011.  Berdasarkan hasil  maka  sampel  yang  diambil  adalah
1.959 perusahaan dari 27.785
perusahaan.
(Durham  &  Santhanakrishnan,  2016) dalam penelitiannya mengamati
berbagai  saham  dengan fluency yang baik serta pengaruhnya terhadap pilihan investor.  Hipothesis  yang  diuji  pada penelitian  tersebut  adalah  apakah  para investor  cenderung  berspekulasi  pada saham dengan ticker yang lebih familiar
dan enak untuk disebutkan dibandingkan aspek fundamental
perusahaan.  Temuan  dari  penelitian  ini adalah  saham  dengan ticker yang memiliki fluency tinggi  cenderung memberikan return yang  rendah  dalam periode  pengamatan  penelitian.  Data penelitian terdiri atas 22.456 data saham dari  CRSP  pada  periode  pengamatan tahun 1966-2010.
Berdasarkan  temuan  tersebut,  maka dalam  mengukur  nilai  perusahaan banyak  digunakan  Tobin’s  Q  Ratio. Dalam buku (Ross, Westerfield, Jordan, Lim,  &  Tan,  2014)  maka  ditemukan rumus Tobin’s Q Ratio dapat dideskripsikan sebagai berikut: Tobin s Q Ratio = ( quit  Market  alue iabilit  Market  alue )
( quit   ook  alue iabilit   ook  alue ) atau dengan persamaan Tobin s Q Ratio = Market  alue otal Asset

## 3. METODE PENELITIAN
Penelitian merupakan penelitian kuantitatif. Data yang digunakan adalah
data  sekunder  yang  dihimpun  dari
berbagai  publikasi  pada  Bursa  Efek Jakarta. Cut-off untuk  data  adalah Desember  2018.  Data  yang  menjadi sampel  penelitian  adalah  perusahaan
terbuka pada Bursa Efek Indonesia yang tergabung  dalam  LQ45  berdasarkan publikasi  pada  Februari  2019.  Model
yang  akan  dianalisis  dalam  penelitian ini terdiri atas 2 model yaitu:
Model 1:
Firm Value t = b 0 + b 1 fluency_score t-1 + ε t
Model 2:
Trading Volume t = b 0 + b 1 fluency_score t-1 ε t
Berikut  ini  adalah  tabel  indikator  skor fluency yang  digunakan  sebagai  acuan  dalam penelitian ini.
Tabel 1. Keterangan Skor Fluency Skor Fluency Keterangan 1 tidak ada huruf vokal tidak terbaca 2 tidak ada huruf konsonan tidak terbaca 3 tidak ada huruf konsonan / vokal tapi terbaca 4 1 huruf vokal, sulit dibaca 5 1 atau 2 huruf vokal, bisa dibaca 6 2 huruf vokal, mudah dibaca Periode  observasi  untuk  waktu  t  adalah tahun 2019. Sedangkan untuk waktu t-1 adalah tahun 2018. Pengamatan
dilakukan  pada  data  tahunan  untuk model  1  dan  model  2.  Model  tersebut
akan  dianalisis  dengan  menggunakan t- test dan nilai koefisien determinasi (R 2 ).

## 4. HASIL & ANALISIS
Berikut ini adalah hasil analisis deskriptif dari penelitian ini. Tabel 2 Hasil Deskriptif Penelitian (1) Ticker Fluency_Score Q Ratio TA Price Share Outstanding ADHI 5 1,556.67 28,339,861.00 1,390.00 31,738,092.93 ADRO 5 15,271.63 106,763,370.00 1,835.00 888,529,032.16 AKRA 5 38,791.17 20,580,028.00 3,670.00 217,526,794.20 ANTM 3 426.37 32,846,366.00 845.00 16,573,447.54 ASII 5 200,094.74 333,325,000.00 7,350.00 9,074,364,410.00 BBCA 5 419,999.26 798,966,227.00 24,150.00 13,895,040,257.84 BBNI 5 68,034.38 763,523,705.00 7,400.00 7,019,710,647.04
Ticker Fluency_Score Q Ratio TA Price Share Outstanding BBRI 5 4,377.80 1,296,898,292.00  3,150.00 1,802,400,873.84 BBTN 3 4,560.55 272,304,662.00 2,630.00 472,190,079.52 BMRI 5 41,541.30 1,173,644,878.00  6,725.00 7,249,774,173.44 BRPT 3 2,233.84 100,796,876.00 1,840.00 122,371,816.17 BSDE 5 880.28 52,421,952.00 1,155.00 39,953,249.72 CPIN 6 139,759.34 26,675,312.00 5,075.00 734,605,704.20 ELSA 6 428.94 5,792,731.00 372.00 6,679,381.50 ERAA 6 28,036.80 12,325,054.00 2,400.00 143,981,269.69 EXCL 5 90.40 59,903,830.00 2,760.00 1,962,175.50 GGRM 3 19,106,302.53 66,871,360.00 74,050.00 17,254,077,443.52 HMSP 3 63,283.02 49,114,276.00 3,850.00 807,298,643.07 ICBP 4 277,150.48 33,820,264.00 8,825.00 1,062,130,572.51 INCO 6 9,027.07 32,028,057.00 3,710.00 77,929,788.96 INDF 3 70,671.61 95,989,207.00 5,900.00 1,149,781,704.40 INDY 3 31,839.16 54,920,510.00 2,800.00 624,508,161.80 INKP 3 1,446,294.89 130,229,235.00 17,350.00 10,855,900,676.15 INTP 3 71,989.15 26,634,347.00 18,500.00 103,642,372.89 ITMG 3 9,114,415.17 21,995,060.00 25,850.00 7,755,207,290.58 JSMR 3 24,248.69 75,504,099.00 4,470.00 409,591,799.55 KLBF 3 5,555.70 17,530,869.00 1,380.00 70,577,034.54 LPPF 3 1,060,819.05 5,005,256.00 6,925.00 766,739,483.16 MEDC 3 2.22 77,292,981.00 1,000.00 171,681.33 MNCN 1 3,802.03 16,007,237.00 805.00 75,602,562.08 PGAS 6 9,948.56 99,437,189.00 2,250.00 439,669,564.08 PTBA 6 1,309,796.45 22,470,372.00 4,320.00 6,812,873,508.42 PTPP 3 6,361.29 48,612,906.00 1,525.00 202,780,775.25 PWON 6 1,737.76 24,617,321.00 515.00 83,065,772.67 SCMA 5 29,314.84 6,188,633.00 1,875.00 96,756,674.40 SMGR 3 142,342.08 50,775,764.00 9,925.00 728,214,401.20 SRIL 6 945.20 19,709,646.00 344.00 54,155,423.34 TKIM 6 1,383,095.09 43,814,496.00 13,775.00 4,399,246,040.35 TLKM 3 51,889.05 204,893,000.00 3,640.00 2,920,797,530.00 TPIA 5 40,981.09 45,701,118.00 4,920.00 380,666,996.64 UNTR 3 7,030,654.36 107,579,342.00 33,000.00 22,919,793,028.08 UNVR 5 26,196,470.84 19,522,970.00 47,025.00 10,875,766,385.50 WIKA 6 2,989.22 56,896,030.00 1,365.00 124,596,995.46 WSBP 1 649.28 16,378,340.00 358.00 29,704,481.64 WSKT 3 19,572.04 129,244,759.00 1,700.00 1,487,990,637.62

## Tabel 3 Hasil Deskriptif Penelitian (2)
Ticker EPS Net Income Volume Market Value ADHI 94.41 336,173.00 83,963.00 44,115,949,172.70 ADRO 169.19 5,251,664.00 993,960.00 1,630,450,774,013.60 AKRA 323.21 673,020.00 285,298.00 798,323,334,714.00 ANTM 26.26 631,129.00 7,809,210.00 14,004,563,171.30 ASII 421.73 21,517,000.00 765,226.00 66,696,578,413,500.00 BBCA 750.68 18,509,938.00 344,664.00 335,565,222,226,836.00 BBNI 613.34 11,445,056.00 410,577.00 51,945,858,788,096.00 BBRI 120.69 14,934,136.00 2,986,141.00 5,677,562,752,596.00 BBTN 211.16 2,236,172.00 499,107.00 1,241,859,909,137.60 BMRI 387.68 18,700,408.00 828,468.00 48,754,731,316,384.00 BRPT 37.77 3,239,921.00 185,138.00 225,164,141,752.80 BSDE 45.56 876,937.00 253,223.00 46,146,003,426.60 CPIN 211.73 3,469,540.00 213,786.00 3,728,123,948,815.00 ELSA 30.25 220,806.00 892,668.00 2,484,729,918.00 ERAA 219.49 655,981.00 455,982.00 345,555,047,256.00 EXCL -13.55 -144,810.00 158,590.00 5,415,604,380.00 GGRM 2994.24 5,762,423.00 18,684.00 1,277,664,434,692,660.00 HMSP 83.31 9,690,297.00 266,703.00 3,108,099,775,819.50 ICBP 298.83 3,554,297.00 61,847.00 9,373,302,302,400.75 INCO 88.56 879,966.00 320,824.00 289,119,517,041.60 INDF 321.16 3,580,090.00 154,987.00 6,783,712,055,960.00 INDY 321.4 1,943,087.00 216,705.00 1,748,622,853,040.00 INKP 1408.51 7,707,365.00 206,544.00 188,349,876,731,202.00 INTP 167.79 617,691.00 58,922.00 1,917,383,898,465.00 ITMG 2634.63 2,943,566.00 27,024.00 200,472,108,461,493.00 JSMR 244.05 1,678,311.00 61,300.00 1,830,875,343,988.50 KLBF 38.49 1,833,646.00 531,087.00 97,396,307,665.20 LPPF 512.61 1,495,756.00 130,129.00 5,309,670,920,883.00 MEDC -9.33 -18,401.00 904,973.00 171,681,330.00 MNCN 69.28 1,091,261.00 403,572.00 60,860,062,474.40 PGAS 134.34 3,272,812.00 1,361,732.00 989,256,519,180.00 PTBA 1705.59 3,994,438.00 641,546.00 29,431,613,556,374.40 PTPP 180.85 1,121,265.00 288,123.00 309,240,682,256.25 PWON 41.53 2,000,139.00 523,851.00 42,778,872,925.05 SCMA 81.33 1,189,680.00 381,572.00 181,418,764,500.00 SMGR 351.91 2,069,320.00 110,972.00 7,227,527,931,910.00 SRIL 51.46 1,052,379.00 2,892,142.00 18,629,465,628.96 TKIM 1188.73 3,700,795.00 237,054.00 60,599,614,205,821.30 TLKM 141.19 20,687,000.00 2,168,570.00 10,631,703,009,200.00 TPIA 146.16 2,604,454.00 76,969.00 1,872,881,623,468.80
Ticker EPS Net Income Volume Market Value UNTR 2432.04 9,424,102.00 89,682.00 756,353,169,926,640.00 UNVR 1193.9 9,109,445.00 53,500.00 511,432,914,278,137.00 WIKA 117.86 1,057,161.00 157,981.00 170,074,898,802.90 WSBP 33.57 884,852.00 637,108.00 10,634,204,427.12 WSKT 331.09 4,494,218.00 507,593.00 2,529,584,083,954.00
Berdasarkan  hasil  deskriptif  dapat terlihat  hasil fluency-score tidak  terlalu besar variasi antara saham dengan ticker non-fluency (sulit  untuk  dilafalkan)
dengan fluent stocks. Temuan dari hasil deskriptif  juga  menemukan  terdapat  2 saham  dengan  nilai net  income yang negatif.  Kedua  saham  tersebut  adalah MEDC  dan  EXCL.  MEDC  sendiri adalah  saham  sektor  pertambangan sedangkan  EXCL  merupakan  saham sektor telekomunikasi.
Jika
membandingkan  EXCL  dengan  TLKM yang  juga  merupakan  saham  sektor yang  sama,  maka  performa  perusahaan EXCL ditemukan kalah dengan TLKM.
TLKM  sendiri  berhasil  membukukan
keuntungan  bersih  sebesar  20  Triliun. Sedangkan  saham  MEDC  memang terpengaruh  oleh  harga  komoditas bahan  tambang  yang  dijual  yang  dapat mengakibatkan penurunan laba dikarenakan  menurunnya profit  margin jika  harga  komoditas  tersebut  anjlok. Data  di  atas  adalah  data  45  saham paling likuid di pasar.
Selanjutnya, pada penelitian ini dilakukan  uji  hipotesis  atas  2  model penelitian.  Berdasarkan  hasil  sebaran data  maka  dilakukan  transformasi  data terlebih dahulu untuk data Tobin’Q dan data  volume  perdagangan.  Sehingga model dapat ditulis ulang dengan:
Model 1:
LNFirm Value t = b 0 + b 1 fluency_score t-1 ε t
Model 2:
LNTrading Volume t = b 0 + b 1 fluency_score t-1 ε t
Hasil uji regresi dengan model tersebut adalah sebagai berikut:
Tabel 4. Ringkasan Hasil Uji Model (1) Model Summary b M R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Durbin- Watson 1 .016 a .000 -.023 3.33491 2.129 a. Predictors: (Constant), Fluency_Score b. Dependent Variable: Trans_Q ANOVA a Model Sum of Squares df Mean Square F Sig. 1  Regression .118 1 .118 .011 .918 b Residual 478.230 43 11.122 Total 478.348 44 a. Dependent Variable: Trans_Q b. Predictors: (Constant), Fluency_Score Coefficients a Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. Collinearity Statistics B Std. Error Beta Tolerance VIF 1  (Constant) 10.371 1.562 6.641 .000 Fluency_Score -.037 .354 -.016 -.103 .918 1.000 1.000 a. Dependent Variable: Trans_Q Tabel 5. Ringkasan Hasil Uji Model (2) Model Summary b M R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Durbin- Watson 2 .181 a .033 .010 1.24081 1.678
a. Predictors: (Constant), Fluency_Score b. Dependent Variable: Trans_Vol ANOVA a Model Sum of Squares df Mean Square F Sig. 2  Regression 2.249 1 2.249 1.461 .233 b Residual 66.203 43 1.540 Total 68.452 44 a. Dependent Variable: Trans_Vol b. Predictors: (Constant), Fluency_Score
Coefficients a Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. Collinearity Statistics B Std. Error Beta Tolerance VIF 2  (Constant) 11.954 .581 20.574 .000 Fluency_Score .159 .132 .181 1.209 .233 1.000 1.000 a. Dependent Variable: Trans_Vol
Berdasarkan  hasil  uji  hipotesis,  baik
Model  (1)  dan  Model  (2)  tidak ditemukan adanya pengaruh stock ticker fluency pada value dan volume perdagangan saham. Hasil ini
disimpulkan  dari  uji  F  dan  uji  t  yang diperoleh  dari  nilai p-value yang
keduanya menunjukan hasil >5%. Tidak
ditemukannya
konfirmasi
secara
empiris dari efek stock ticker fluency ini menunjukan  tanda  yang  cukup  baik, minimal untuk sampel perusahaan yang menjadi  objek  observasi  penelitian. Tidak  ditemukannya  korelasi  tersebut menjawab bahwa investor tidak semata- mata membeli saham hanya berdasarkan insting  ataupun  rumor  saja,  akan  tetapi masih  ada  faktor  fundamental  yang penting untuk dijadikan alasan pemilihan  saham  tersebut.  Akan  tetapi memang  pada  penelitian  ini  masih dalam  lingkup  sangat  sempit  dan periode pengamatan yang sangat sempit.  Keterbatasan  pengujian  model (1) dan (2) ini hanya terbatas pada  LQ-
45 selama 1 tahun periode pengamatan, sedangkan  penelitian  terdahulu  bahkan mengamati  periode  dalam  waktu  yang lebih  lama.  Nilai  R 2 juga  menunjukan model  sangat  tidak  fit  (<1%)  sehingga jika  dilakukan  penelitian  serupa  maka harus mempertimbangkan bentuk model yang lebih baik.

## 5. KESIMPULAN
Kesimpulan yang diperoleh dari temuan empiris  penelitian  ini  adalah  faktor stock  ticker  fluency tidak  berpengaruh pada value dan volume dari  perusahaan itu sendiri. Secara empiris model sangat tidak  fit  dengan  nilai  R 2 yang  sangat rendah. Penelitian ini tidak
membuktikan  bahwa  ada  pengaruh fluency terhadapa value dan volume berdasarkan hasil uji F dan uji t. Ukuran sampel  dan  juga  periode  pengamatan harus  dikembangkan  dalam  rentang pengamatan yang lebih panjang.
Tantangan dalam pengembangan selanjutnya  adalah  model  penelitian
yang  lebih robust sehingga  diperoleh model yang lebih representatif.
Tentunya  skor  dari fluency sendiri hanya  berdasarkan  indikator  sederhana, untuk pengembangan seharusnya menggunakan  kajian  dari  telaah  bahasa
mengenai tata cara perhitungan
penilaian  pelafalan  yang  baik.  Pada penelitian terdahulu, penilaian pelafalan tersebut ada untuk bahasa Inggris, akan tetapi  tidak  bisa  diaplikasikan  pada penelitian ini karena perbedaan pelafalan bahasa.

## DAFTAR PUSTAKA
Ariely, D. (2010). Predictably
Irrational. New  York:  Harper Perennial.
Durham,  G.,  &  Santhanakrishnan,  M.
(2016). Ticker fluency, sentiment,  and  asset  valuation. The Quarterly Review of
Economics and Finance, 61 , 89-
96. Graham,  B.,  &  Zweig,  J.  (2006). The Intelligent Investor: The Definitive Book on Value Investing.  A  Book  of  Practical Counsel  (Revised  Edition). New York: Collins Business. Green,  T.  C.,  &  Jame,  R.  (2013). Company name fluency, investor  recognition,  and  firm value. Journal  of  Financial
Economics, 109 (3), 813-834.
Kahneman,  D.  (2013). Think  Fast  and Slow. New  York:  Farrar,  Straus and Giroux.
Markowitz, H. (1952). Portfolio Selection. The Journal of
Finance, 7 , 77-91. Ross, S. A., Westerfield, R. W., Jordan, B. D., Lim, J., & Tan, R. (2014). Fundamental of Corporate
Finance  Asia  Global  Edition. McGraw Hill.
Thaler,  R.  (2009). Nudge:  Improving Decisions About Health, Wealth, and  Happiness. New  York: Penguin.
Thaler,  R.  (2016). Misbehaving:  The Making of Behavioral Economics. New  York:  W.  W. Norton & Company.
Xing,  X.,  Anderson,  R.,  &  Hu,  Y.
(2016).  What׳s  a  name  worth? The  impact  of  a  likeable  stock ticker  symbol  on  firm  value. Journal  of  Financial  Markets,
31 , 63-80.
YiLin,  W.  (2010).  What's  in  a  name?
What  leads  a  firm  to  change  its name  and  what  the  new  name foreshadwos. Journal of Banking  &  Finance,  34 ,  1344- 1359.