## PENGARUH JANUARY EFFECT TERHADAP ABNORMAL RETURN SAHAM INDEKS LQ-45 YANG TERDAFTAR DI BURSA EFEK INDONESIA TAHUN 2018-2019
Tirza Oktovianti Lenggono Fakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas Pattimura Jl. Ir. M. Putuhena Kampus Poka-Ambon, 97233, Indonesia

## ABSTRACT
This study aims to examine the effect of the January Effect on Abnormal Return on the LQ-45 Index on the Indonesia Stock Exchange in 2018-2019. The January Effect is an anomalous condition when in January stock prices generally experienced a significant increase. The January Effect was first observed around 1942 by a banker named  Sidney  B.  Wachtel. He  noted that since  1925,  there  has  been  an  increase  in  share  prices  in  January, especially  for  small  cap  stocks.  Abnormal  return  is  the  difference  between  actual  return  and  expected  return. Abnormal return or  abnormal return  is the acquisition of  profits from the shares obtained. This research is a quantitative research. The population of this study is the LQ-45 Index which is listed on the Indonesia Stock Exchange in 2018-2019. The sampling technique used was purposive sampling and research data were obtained as many as 34 companies from a total of 45 companies. The data analysis method used is simple linear regression. The results of this study indicate that the January Effect has a negative effect on Abnormal Return. Investors are expected to be even more careful in investing by clearly analyzing the issues related to the January Effect.
Kata Kunci : January Effect, Abnormal Return. JEL Classification : G19, G10

## PENDAHULUAN
Pasar modal dikategorikan sebagai pasar efisien jika harga  semua  sekuritas  yang  diperdagangkan  telah mencerminkan semua informasi yang tersedia. Menurut Suad  Husnan  (2005:256),  pasar  modal  yang  efisien merupakan pasar yang harga sekuritas-sekuritasnya telah mencerminkan semua informasi yang relevan. Semakin cepat informasi baru tercermin pada harga sekuritas, maka semakin  efisien  pasar  tersebut.  Dengan  demikian  akan sangat sulit bagi para pemodal untuk mendapatkan tingkat keuntungan  di  atas  normal  secara  konsisten  dengan melakukan  transaksi  perdagangan  di  Bursa  Efek. Perdebatan tentang pasar yang efisien masih sering terjadi sampai  saat  ini.  Muncul  sejumlah  penelitian  yang menyatakan  bahwa  adanya  anomali  pasar  yang merupakan  penyimpangan  yang  terjadi  sehingga  dapat mempengaruhi  harga  saham,  pasar  efesien  terjadi  jika pasar bereaksi dengan cepat dan akurat untuk mencapai harga  keseimbangan  baru  yang  sepenuhnya mencerminkan infomasi yang tersedia (Desak Nyoman dan Sri Werastuti, 2012).
Anomali adalah kejadian atau peristiwa yang tidak dapat  diantisipasi  dan  menawarkan  investor  peluang untuk memperoleh abnormal return . Ada beberapa bentuk
anomali  musiman  yang  menawarkan  investor  peluang untuk  memperoleh abnormal  return di  saat-saat  tertentu, bukti  penyimpangan  yang  berpola  musiman  tersebut dapat  terjadi  yaitu January  Effect dan Day  Of  The  Week . January  effect merupakan  bagian  dari  anomali  musiman dalam tahun atau biasa disebut month of the year effect yang merupakan kecenderungan terjadinya peningkatan return khususnya pada pekan pertama bulan Januari (Andreas dan Daswan, 2011).
January Effect (Efek Januari) adalah suatu kepercayaan dimana  harga  saham  cenderung  naik  di  bulan  Januari. Efek kalender ini menciptakan kesempatan bagi investor saham  untuk  membeli  saham  di  harga  lebih  rendah sebelum Januari dan menjualnya setelah harga sahamnya naik. Adanya peristiwa January Effect ini dapat dimanfaatkan sebagai  salah  satu  bentuk  dari  anomali  musiman  yang memberikan  kesempatan  kepada  investor  untuk memperoleh abnormal return . Abnormal return merupakan return  yang  diperoleh  dari  selisih  antara expected  return dengan realized  return ,  atau  selisih  antara  return  yang diharapkan dengan return yang didapatkan sesungguhnya. Abnormal return dapat berbentuk keuntungan atau bernilai positif jika selisih return yang didapatkan lebih besar dari return yang diharapkan atau dapat juga bernilai negatif jika return  yang  diperoleh  lebih  sedikit  dari  return  yang
diharapkan serta Abnormal Return sering digunakan untuk melakukan  penilaian  kinerja  surat  berharga. Abnormal Return juga  dapat  dijadikan  sebagai  pengujian  pasar efesiensi, (www.finansialku.com).
Sejak  awal  tahun  ini,  Indeks  Harga  Saham Gabungan (IHSG) yang diperdagangkan di Bursa Efek Indonesia (BEI), terus menunjukkan kinerja positif. Pada perdagangan  Kamis  (17/1),  IHSG  melanjutkan penguatan dengan ditutup naik 10,42 poin atau 0,16% ke level 6.423,78. Sementara itu, indeks LQ45 naik 3,31 poin (0,32%)  ke  1.024,90.  Padahal  pada  akhir  2018,  IHSG berada di posisi 6.194. Jika dilihat dari awal tahun IHSG sudah menguat 3,9%. Menurut Vice President Research Artha Sekuritas Indonesia, Frederik Rasali, di pasar modal saat ini tengah terjadi January Effect. Fenomena ini biasa terjadi setiap awal tahun. ”Penguatan IHSG yang terjadi disebabkan oleh January Effect. Hal ini ada dua penyebab, yaitu IHSG sudah mengalami jenuh jual sepanjang 2018 sehingga pada 2019 ini banyak investor institusional yang mulai kembali masuk ke Indonesia,” terang Frederik di Jakarta, ( www.suaramerdeka.com ). Pergerakan LQ45 sendiri selama tahun 2018 ini cenderung melemah. Meskipun  pada  awalnya  sempat  mengalami kenaikkan hingga  menyentuh level  tertingginya  di  1.132, (24/01/2018),  pelemahan  nya tak  tertahankan.  Namun sejak awal tahun hingga hari ini (4/11/2019) indeks LQ45 yang  berisi  jajaran  saham  paling  likuid  di  Bursa  Efek Indonesia (BEI) tidak mampu membukukan imbal hasil positif, dan justru mencatatkan koreksi tipis 0,27%. Akan tetapi  bukan  berarti  beberapa  emiten  yang  tergabung dalam indeks tersebut tidak mampu menorehkan imbal hasil  fantastis.  Dari  20  emiten  yang  harga  sahamnya berhasil  membukukan  imbal  hasil  positif,  ada  yang mampu cuan hingga lebih dari dua kali lipat sepanjang tahun berjalan. Berikut Tim Riset CNBC Indonesia mencoba  merangkum  kinerja  emiten  LQ45 yang  sudah merilis  laporan  keuangan  9  bulan  pertama tahun 2019 dengan imbal hasil tertinggi.
Pada kinerja keuangan dan imbal hasil saham emiten LQ45, PT Bank Pensiunan Nasional Syaria Tbk (BTPS) menduduki posisi jawara dengan perolehan cuan tertinggi mencapai 110,58%. Selain itu, perusahaan juga unggul dari sisi  pertumbuhan  pendapatan  paling  pesat  mencapai 26,65% secara tahunan menjadi Rp 2,84 triliun di akhir September 2019 dari sebelumnya Rp 2,24 triliun di akhir September tahun lalu (www.cbnindonesia.com).
Fenomena  januari  efek  yang  terjadi  saat  ini  sama dengan penelitian yang dilakukan oleh Anissa Ratu (2015) yang  menyatakan  dalam  penelitiannya  yang  berjudul January  Effect  Pada  Abnormal  Return  Studi  Empiris Pada Perusahaan Manufaktur yang Terdapat Di Bursa
Efek Indonesia Periode 2011-2014 bahwa Berdasarkan hasil  analisis  yang  telah  dijelaskan,  maka  dapat memberikan kesimpulan untuk hipotesis pertama pada penelitian ini adalah terjadi fenomena January effect yang di sebabkan karena Abnormal return bulan januari lebih tinggi. Dalam penelitian ini menggunakan paired simple t- tes,  dimana  sebelumnya  melakukan  uji  normalitas. Berdasarkan  hasil  uji  normalitas,  data  tidak  terdistribusi secara normal.
Untuk  selanjutnya  pengujian  wilcoxon.  Setelah dilakukan  uji  wilcoxon  dan  hasil  dari  uji  tersebut dinyatakan bahwa terjadi fenomena January effect pada perusahaan manufaktur periode tahun 2011-2014, artinya terjadi perbedaan makna antara return saham awal bulan januari yang dimana lebih tinggi daripada return saham akhir  bulan  desember,  Dan  sama  halnya  juga  dengan penelitian dari Muhammad Subhan, Amir Hasan, Errin Yani Wijaya (2016) yang menyatakan bahwa Perbedaan Abnormal Return yang signifikan sebelum dan sesudah January effect pada rentang tahun 2013 hingga tahun 2015 tidak selalu terjadi di Indonesia khususnya pada saham perusahaan LQ45, perbedaan yang signifikan hanya terjadi pada tahun 2013 dan tahun 2014.
Namun hal ini bertolak belakang dengan penelitian yanng  dilakukan  oleh  beberapa  penelitian  yang  yang menyatakan bahwa januari efek tidak terjadi. Oleh karena itu  peneliti bertujuan  untuk  meneliti  kembali  salah  satu fenomena  pasar  ini  yaitu januari  effect yang  dikatakan memiliki  perngharuh  terhadap abnormal  return .  Subjek dalam penelitian ini adalah perusahaan yang berada pada indeks 45 saham yang memiliki tingkat likuiditas tertinggi di  Bursa  Efek  Indonesia  atau  indeks  LQ  45  dan merupakan salah satu indikator indeks saham di BEI yang dapat dijadikan acuan sebagai bahan untuk menilai kinerja perdagangan  saham.  Dari  sekian  banyak  saham  yang terdaftar di BEI, saham yang berada pada indeks LQ 45 ini merupakan saham yang paling banyak diminati oleh para investor.

## LANDASAN TEORITIS
Pengaruh January Effect Terhadap Abnormal Return
Penelitian  mengenai  keberadaan january  effect pada abnormal return telah dilakukan sebelumnya oleh bebarapa peneliti, dimana Imam Subekti (2006) menyatakan bahwa para  pelaku  pasar  modal  Indonesia  memiliki kecenderungan  untuk  bereaksi  secara  berlebihan  pada lima  hari  pertama  di  bulan  januari.  Kondisi  tersebut
berbanding  terbalik  dengan  yang  terjadi  di  bulan Desember. Abnormal return tinggi di awal bulan januari dan rendah  pada  bulan  desember.  Ni  Made  W Pradnyaparamita,  Henny  Rahyuda,  (2017)  dalam penelitian  pengujian  anomali  pasar january  effect pada perusahaan  LQ45  di  bursa  efek  indonesia  yang mengatakan  Hasil  pengujian  pengaruh January  Effect terhadap Abnormal return saham memberikan kesimpulan yaitu rata-rata keseluruhan abnormal return saham tertinggi terjadi pada bulan Januari dan terendah terjadi pada bulan lainnya. Berdasarkan hasil yang diperoleh dari pengujian Paired-Samples  T-Test menunjukkan  bahwa  terdapat perbedaan  yang  signifikan  pada abnormal  return saham bulan Januari dengan bulan lain. Abel Tasman dkk (2015), mengatakan  bahwa  berdasarkan  hasil  uji  hipotesis  dan
pembahasan baik dari segi return dan abnormal return maka dapat disimpulkan bahwa Januarry effect terjadi pada saham yang masuk ke dalam MBX di Bursa Efek Indonesia. Dengan demikian dapat dikatakan bahwa Januari Efek memiliki pengaruh positif pada Abnormal Return karena memiliki perbandikan yang signifikan. Pengaruh positif ini terlihat  dari  beberapa  penelitian  sebelumnya  yang mengatakan bahwa J anuary Effect benar-benar terjadi pada bulan januari dengan berdasarkan akan tingkat kenaikan positif Abnormal Return yang mempengharui January Effect . Berdasarkan  uraian  di  atas,  dapat  dikembangkan hipotesis sebagai berikut :
H1  : January  Effect  berpengaruh  positif terhadap Abnormal Return
Gambar (1) Model Penelitian

## Populasi dan Sampel
Menurut Sugiyono (2010:117) populasi adalah wilayah  generalisasi  yang terdiri  atas  obyek  atau  subyek yang mempunyai kualitas dan karakteristik tertentu yang ditetapkan  oleh  peneliti  untuk  dipelajari  dan  kemudian ditarik kesimpulannya. Populasi dalam penelitian ini adalah perusahaan yang tergabung dalam Indeks LQ-45 yang Bursa  Efek  Indonesia  (BEI)  pada  tahun  2018-2019. Sampel  adalah  bagian  dari  jumlah  dan  karakter  yang dimiliki oleh populasi tersebut. Dalam penelitian ini teknik sampling yang digunakan adalah teknik Nonprobability
Sampling.  Teknik non-probability  sampling yang  digunakan adalah purposive sampling . Menurut  Sugiono  (2013  :  126) purposive  sampling adalah  teknik  penentuan  sampel  dengan pertimbangan tertentu. Alasan digunakannya pemilihan teknik purposive sampling  adalah  karena  tidak  semua  sampel  memiliki kriteria  yang  sesuai  dengan  kriteria  yang  telah  penulis tentukan, oleh karena itu penulis memilih teknik purposive sampling dengan kriteria tertentu yang harus dipenuhi oleh sampel yang digunakan dalam penelitian ini.
Perusahaan yang dipilih sebagai sampel didasarkan pada kriteria – kriteria berikut :
Tabel (1) Kriteria Sampel N o Kriteria Sampel 1. Perusahaan yang tergabung dalam Indeks LQ-45 yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia (BEI) selama periode 2018 sampai dengan 2019.
2
. Saham harus tercatat secara terus menerus selama periode penelitian, karena bila datanya tidak ada maka hasilnya akan bias.
Sumber : Data Sekunder, 2020.
Berdasarkan kreteria yang ditentukan maka jumlah sampel dalam penelitian ini adalah 34 perusahaan yang tergabung dalam indeks Lq-45 dengan 2 tahun periode pengamatan jadi jumlah sampel sebanyak 68 sampel.
Jenis Data
Jenis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah jenis data kuantitatif. Data kuantitatif adalah jenis data yang dapat diukur atau dihitung secara langsung, yang berupa informasi  atau  penjelasan  yang dinyatakan  dengan bilangan atau berbentuk angka. (Sugiyono, Statistik untuk Pendidikan, (Bandung: Alfabeta, 2010), h.15).
January Effect
(X1) Abnormal Return
(Y)

## Sumber Data
Sumber data adalah tempat data diperoleh dengan menggunakan  metode  tertentu  baik  berupa  manusia, artefak, ataupun dokumen-dokumen. Sumber data dalam penelitian  ini  adalah  Data  sekunder  yaitu  data  yang mengacu pada informasi yang dikumpulkan dari sumber yang telah ada. Sumber data sekunder adalah catatan atau dokumentasi  perusahaan,  publikasi  pemerintah,  analisis industri oleh media, situs Web, internet dan seterusnya. Dalam hal ini perkembangan harga saham Indeks LQ-45 dari  tahun  2018-2019  yang  diperoleh  dari www.yahoofinance.com .

## Teknik Pengumpulan Data
Pengumpulan  data  dilakukan  untuk  memperoleh informasi yang dibutuhkan dalam rangka mencapai tujuan penelitian.  Menurut  Nazir  (2011:  328)  teknik pengumpulan data merupakan alat ukur yang diperlukan dalam  melaksanakan  suatu  penelitian.  Data  yang dikumpulkan  dapat  berupa  angka-angka,  keterangan tertulis,  informasi  lisan,  dan  beragam  fakta  yang berhubungan dengan fokus penelitian yang diteliti.
Dengan  demikian,  maka  peneliti  menggunakan teknik utama pengumpulan data penelitian kepustakaan. Teknik  penelitian  ini  merupakan  penelitian  yang digunakan  dengan  cara  mempelajari  teori-teori  yang terdapat  dalam literarure-literature dan  sumber-sumber lainnya yang relevan dengan masalah yang diteliti.
Definisi  Operasional  Variabel  Dan  Pengukuran Variabel
Dalam penelitian ini variabel yang digunakan yaitu january effect dan abnormal return dengan definisi variabelnya seperti berikut :
Variabel terikat X1 ( dependent variable) January effect adalah suatu kondisi yang terjadi di pasar modal  dimana  pada  bulan  januari  cenderung  rata-rata pengembalian  bulannya  lebih  tinggi  dibanding  dengan bulan selain bulan Januari. Maka variabel january effect ini akan dilihat dan diukur menggunakan closing price pada periode pengamatan 7 hari di awal minggu bulan januari (Yoga, 2009).
Variabel bebas ( Independent variable) Abnormal return merupakan selisih antar return yang sesungguhnya ( actual return ) dengan return yang diharapkan ( expected return ).
Menentukan a ctual return :
Rit = actual return Pt = Ending value Pi = Beginning value Return ekspetasi 1 / ] . [ 1     N Rij t Ri E N i E[Rit]  = Return ekspektasi   N i Rij 1 = Sum Return I
N - 1    = Jumlah
Abnormal Return
Dimana: RTNit   = Abnormal return sekuritas ke-i pada periode peristiwa ke-t Rit =  Return  saham  sekuritas  ke-i  pada periode peristiwa ke-t E[Rit]  = Return ekspektasi sekuritas ke-i pada periode peristiwa ke-t

## Metode Analisis Data

## Uji Hipotesis
Uji hipotesis merupakan metode pengambilan keputusan yang didasarkan dari analisis data, baik dari percobaan yang terkontrol maupun dari observasi (tidak terkontrol).

## Analisis Regresi Sederhana
Analisis  regresi  linier  sederhana  adalah  hubungan secara linear antara satu variabel independen (X) dengan variabel dependen (Y). Analisis ini untuk mengetahui arah hubungan  antara  variabel  independen  dengan  variabel dependen  apakah  positif  atau  negatif  dan  untuk memprediksi  nilai  dari  variabel  dependen  apabila  nilai variabel  independen  mengalami  kenaikan  atau penurunan..  Data  yang  digunakan  biasanya  berskala interval atau rasio.
Rumus regresi linear sederhana sebagi berikut:
RTNi,t = Ri,t –E[Ri,t]
Y’ = a + bX
Rit = Pt - Pi Pi
Keterangan: Y’ =  Variabel  dependen  (nilai  yang diprediksikan)
X   = Variabel independen a    = Konstanta (nilai Y’ apabila X = 0) b    =  Koefisien  regresi  (nilai peningkatan ataupun penurunan)

## Uji t (Parsial)
Menurut  Ghozali  (2012:  98)  uji  beda  t-test digunakan untuk menguji seberapa jauh pengaruh variabel independen  terhadap  variabel  dependen.  Uji  statistik  t dimaksudkan  untuk  mengetahui  tingkat  signifikansi pengaruh masing-masing variabel bebas terhadap variabel terikat  dengan  asumsi  variabel  bebas  yang  lain  tidak berubah. Dasar pengambilan keputusan yang digunakan dalam uji t yaitu sebagai berikut:
1.   Jika nilai probabilitas signifikansi > 0,05 maka hipotesis ditolak.  Hipotesis  yang  ditolak  memiliki  arti  bahwa variabel  independen  tidak  berpengaruh  signifikan terhadap variabel dependen.
2.   Jika nilai probabilitas signifikansi < 0,05 maka hipotesis diterima.  Memiliki  arti  bahwa  variabel  independen berpengaruh signifikan terhadap variabel dependen.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Deskripsi Objek Penelitian
Objek  penelitian  ini  adalah  Indeks  LQ-45  yang terdaftar  di  Bursa  Efek  Indonesia  periode  2018-2019. Metode  pemilihan  sampel  dilakukan  dengan  teknik purposive sampling, yaitu memilih sampel berdasarkan kriteria- kriteria tertentu. Jumlah perusahaan yang dapat dijadikan sampel  dalam  penelitian  ini  adalah  sebanyak  34 perusahaan,  sehingga  total  sampel  dalam  penelitian  ini adalah sebanyak 68 unit observasi (n=34x2=68).

## Analisis Data
Analisis data penelitian merupakan bagian dari proses pengujian data setelah tahap pemilihan dan pengumpulan data dalam penelitian.

## Statistik Deskriptif
Analisis statistik deskriptif merupakan analisis yang mencakup  gambaran  frekuensi  data  secara  umum mengenai  variabel-variabel  yang  digunakan  dalam penelitian  ini,  yaitu abnormal  return sebagai  variabel dependen  dan january  effect sebagai  variabel  independen. Berdasarkan data penelitian yang ada maka diperoleh hasil statistik deskriptif sebagai berikut
Tabel (2) Analisis Statistik Deskriptif Descriptive Statistics N Minim um Maxim um Mean Std. Deviation January Effect 68 209,28 83003,5 7 8229,547 0 14853,47618 Abnormal Return 68 ,95 1,35 1,0356 ,06129 Valid N (listwise) 68 Sumber: Data diolah Spss, 2020
Tabel 2 menunjukkan bahwa variabel abnormal return memiliki nilai minimum 0,95  dan nilai maksimum 1,35 dengan rata-rata sebesar 1,0356 dan standar deviasi sebesar 0,06129. Nilai minimum sebesar 0,95 terjadi pada tahun 2018 yang dialami oleh perusahaan Bank Pembangunan Daerah Jawa (BJBR), sedangkan nilai maksimum sebesar 1,35 terjadi pada tahun 2018 yang dialami oleh perusahaan Adhi Karya (Persero) Tbk (ADHI).
January Effect yang diukur dengan closing price memiliki nilai  minimum  209,28  dan  nilai  maksimum  83003,57 dengan  rata-rata  sebesar  8229,55  dan  standar  deviasi sebesar  14853,48. Closing  price terendah  dimiliki  oleh perusahaan  Lippo  Karawaci  Tbk  (LPKR)  pada  tahun 2019 sebesar 209,28 sedangkan closing price terbesar dimiliki oleh  perusahaan Gudang Garam  Tbk (GGRM) pada tahun 2018 sebesar 83003,57.

## Uji Asumsi Klasik
Uji asumsi klasik terdiri atas beberapa pengujian, yaitu uji normalitas, uji multikolinieritas, uji heterokedastisitas, dan uji autokorelasi.

## Uji Normalitas
Model regresi yang baik adalah memiliki distribusi normal atau mendekati normal (Ghozali, 2006: 147). Uji normalitas  menggunakan  uji Kolmogorov-Smirnov  (K-S) dengan hasil pada Tabel 3 berikut :
Tabel (3) Hasil Uji Normalitas
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test Unstandardi zed Residual N 68 Normal Parameters a,b Mean ,0000000 Std. Deviation ,06042467 Most Extreme Differences Absolute ,155 Positive ,155 Negatif -,080 Test Statistic ,155 Asymp. Sig. (2-tailed) ,000 c a. Test distribution is Normal.
b. Calculated from data.
c. Lilliefors Significance Correction. Sumber: Data diolah Spss, 2020
Berdasarkan  hasil  uji  statistik  dengan Kolmogorov- Smirnov seperti yang ditunjukkan oleh Tabel 3 nilai Asymp. Sig. (2-tailed) sebesar 0,000 maka dapat disimpulkan bahwa data tidak berdistribusi dengan normal karena α = 0,000 <
0,05. Oleh karena itu dilakukan transformasi data untuk menghilangkan  data outlier  dengan  hasil  pada  Tabel  4 berikut :
Tabel (4) Hasil Uji Normalitas Setelah Outlier
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test Unstandardi zed Residual N 62 Normal Parameters a,b Mean -,0061482 Std. Deviation ,04808732 Most Extreme Differences Absolute ,112 Positive ,112 Negatif -,077 Test Statistic ,112 Asymp. Sig. (2-tailed) ,051 c a. Test distribution is Normal.
b. Calculated from data. c. Lilliefors Significance Correction. Sumber: Data diolah Spss, 2020
Hasil uji normalitas pada Tabel 4 merupakan hasil transformasi dari sampel sejumlah 68 dan terdapat data outlier  sebanyak  6,  sehingga  jumlah  data  pengamatan dalam penelitian ini menjadi 62. Nilai Asymp. Sig. (2-tailed) sebesar  0,051  yang  lebih  besar  dari  signifikansi  0,05. Dengan demikian, dapat disimpulkan bahwa data telah berdistribusi normal.

## Uji Multikolinearitas
Uji  multikolinearitas  bertujuan  untuk  menguji apakah dalam model regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel-variabel bebas (Ghozali, 2013: 91). Adanya multikolinearitas dapat dilihat dari tolerance value dan nilai Variance  Inflation  Factor (VIF).  Hasil  uji  multikolinearitas ditunjukkan dalam Tabel 5 berikut :
Tabel (5) Hasil Uji Multikolinearitas
Coefficients a Model Collinearity Statistics Toleran ce VIF 1 January Effect 1,000 1,000 a. Dependent Variable: Abnormal Return Saham Sumber: Data diolah Spps, 2020
Tabel 5 menunjukkan hasil bahwa tolerance value yang dimiliki  oleh  masing-masing  variabel  independen  lebih besar  dari  0,1  dan  VIF  lebih  kecil  dari  10.  Dengan demikian, dapat disimpulkan bahwa tidak terjadi masalah multikolinearitas.

## Uji Heteroskedastisitas
Uji  heteroskedastisitas  bertujuan  untuk  menguji apakah  dalam  model  regresi  terdapat  ketidaksamaan varian  dari  residual  satu  pengamatan  ke  pengamatan lainnya  (Ghozali,  2013:  139).  Deteksi  ada  tidaknya heteroskedastisitas  dapat  dilakukan  dengan  melihat  ada tidaknya  pola  tertentu  pada  grafik Scatterplot. Hasil  uji heteroskedastisitas ditunjukkan dalam Gambar 2 berikut :
Sumber: Data diolah Spss, 2020
Gambar (2) Hasil Uji Heteroskedastisitas
Dari  grafik Scatterplot terlihat  bahwa  titik-titik menyebar  secara  acak  baik  di  atas  maupun  di  bawah angka 0 pada sumbu Y, maka dapat disimpulkan bahwa tidak terjadi heteroskedastisitas pada model regresi.

## Uji Autokorelasi
Uji  autokorelasi  bertujuan  untuk  menguji  apakah dalam  model  regresi  linier  terdapat  korelasi  antara kesalahan pengganggu pada periode t dengan kesalahan pengganggu  pada  periode  sebelumnya  (t-1)  (Ghozali, 2013: 110).  Hasil  uji autokorelasi dengan Durbin-Watson (DW)ditunjukkan dalam Tabel 6 berikut :
Tabel (6) Hasil Uji Autokorelasi
Model Summary b M odel R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Durbin- Watson 1 ,202 a ,041 ,024 ,04620 1,948 a. Predictors: (Constant), Lag_X b. Dependent Variable: Lag_Y
Sumber: Data diolah Spss, 2020
Berdasarkan  hasil  uji  autokorelasi  pada  Tabel  6 diperoleh nilai DW sebesar 1,948. Oleh karena nilai DW lebih besar dari nilai batas atas du = 1,6216 dan kurang dari 4-du  =  2,3784;  maka  dapat  disimpulkan  bahwa  tidak terdapat autokolerasi.
Uji Hipotesis
Uji hipotesis merupakan metode pengambilan keputusan yang didasarkan dari analisis data, baik dari percobaan yang terkontrol maupun dari observasi (tidak terkontrol).

## Analisis Regresi Linier Sederhana
Hasil  analisis  regresi  linier  sederhana  ditunjukkan dalam Tabel 7 berikut :
Tabel (7) Hasil Analisis Regresi Linier Sederhana Coefficients a Model Unstandardized Coefficients Standardize d Coefficients T Sig. B Std. Error Beta 1 (Constant) 1,045 ,009 122,6 39 ,00 0 January Effect -2,658E-6 ,000 -,268 -2,158 ,03 5 a. Dependent Variable: Abnormal Return Sumber: Data diolah Spss, 2020
Berdasarkan  Tabel  7,  dapat  dirumuskan  suatu persamaan  regresi  linier  sederhana  yang  menunjukkan hubungan  antara  variabel  independen yaitu january  effect , dengan  variabel  dependen abnormal  return saham sebagai berikut :
Nilai konstanta sebesar 1,045 menunjukkan bahwa apabila january effect nilainya adalah 0, maka abnormal return nilainya adalah 1,045.
Koefisien  regresi january  effect sebesar  -2,658 menunjukkan bahwa setiap kenaikan january effect (closing price) sebesar 1%, maka abnormal return akan mengalami penurunan  sebesar  2,658.  Sebaliknya,  setiap penurunan
closing  price sebesar  1%,  maka abnormal  return akan mengalami kenaikan sebesar 2,658. Uji Parsial (t-test) Menurut  Ghozali  (2013:  98),  uji  statistik  t bertujuan untuk mengetahui seberapa jauh pengaruh satu variabel  independen  secara  individual  (parsial)  dalam menerangkan  variabel  dependen.  Hasil  uji  parsial ditunjukkan dalam Tabel 8 berikut :
Abnormal Return =  1,045 – 2,658 X + 𝒆
Tabel (8) Hasil Uji t-test
Coefficients a Model Unstandardized Coefficients Standardize d Coefficients t Sig. B Std. Error Beta 1 (Constant) 1,045 ,009 122,6 39 ,00 0 January Effect -2,658E-6 ,000 -,268 -2,158 ,03 5 a. Dependent Variable: Abnormal Return
Sumber: Data diolah, 2020
Berdasarkan pada Tabel 8, uji t dalam penelitian ini dapat dijabarkan sebagai berikut :
Nilai unstandardized beta coefficient January Effect sebesar - 2,658, dengan nilai signifikan sebesar 0,035 yang lebih kecil dari  nilai  signifikan  0,05  menunjukkan  bahwa  variabel january  effect berpengaruh negatif  terhadap abnormal  return saham . Dengan demikian, maka Hipotesis diterima dengan arah negatif.

## Pembahasan
Variabel january  effect berpengaruh  negatif  dan signifikan terhadap abnormal return saham. Hasil penelitian ini konsisten  dengan  penelitian    Nuari  (2015),  Tasman  et al.(2015)  ,  Muhammad  Subhan  et  al.  (2016), Pradnyaparamita dan Rahyuda (2017). Akan tetapi hasil penelitian ini tidak konsisten dengan penelitian Fitriani dan , Hartini (2013), Mutiasari dan Santi (2017) dan Saofiah et al.  (2019).  Pelaku  pasar  modal  Indonesia  memiliki kecenderungan  untuk  bereaksi  secara  berlebihan  pada lima hari pertama di bulan Januari. Investor cenderung melepas saham untuk menghindari pajak di akhir tahun. Kemudian mereka membeli kembali saham tersebut di bulan  Januari,  yang  mengakibatkan  harganya  naik. Penyebab lain adalah kebanyakan investor individu yang bekerja menerima bonus akhir tahun, kemudian bonus tersebut dibelikan saham di bulan Januari.
January effect adalah salah satu anomali  pasar yang diyakini dapat memberikan keutungan kepada investor. Berdasarkan dengan Efficient market hypothesis atau hipotesis pasar efisien didasarkan pada asumsi bahwa harga-harga dari sekuritas di pasar modal sepenuhnya mencerminkan semua informasi yang tersedia. Hal ini mengartikan bahwa harga  sekuritas  telah  sepenuhnya  mencerminkan pengetahuan dan ekspektasi investor pada waktu tertentu. Semakin  efisien  suatu  pasar  modal,  semakin  besar kemungkinan  suatu  sekuritas  dihargai  pada  atau
mendekati nilai intrinsiknya. Harga saham yang naik pada awal  januari  dapat  mempengaruhi abnormal  return atau return tidak normal yang diperoleh dari return ekspektasi dan  return  saat  ini  yang  merupakan  keuntungan  yang diperoleh dari adanya january effect . Oleh karena itu abnormal return atau  return  tidak  normal  diakatakan  dapat dipengaruhi  oleh Januari  Effect karena  harga  saham meningkat dan hal tersebut berpengaruh terhadap hasil yang didapatkan yaitu Abnormal Return . Berdasarkan  pada  fenomena  yang  terjadi  pada perusahaan  LQ45  yaitu  pada  awal  tahun  2018  saham LQ45  mengalami  peningkatan  begitu  juga  pada  tahun 2019  yang  digambarkan  dengan  5  perusahaan  yang tergabung dalam LQ45, dengan demikian investor secara otomatis  telah  memperoleh  keuntungan  dari Abnormal Return yang diperoleh pada awal tahun.  Namun dalam penelitian  ini January effect dikatakan berpengaruh negatif terhadap Abnormal Return . Ada beberapa faktor yang dapat dilihat bahwa January Effect berpengaruh negatif terhadap Abnormal Return antara lain yaitu yang pertama dilihat dari efesiensi pasar yang lemah sehingga timbulnya return yang negatif, kedua dilihat dari tingginya penutupan IHSG pada tahun 2018. Pengaruh perekonomian yang kurang stabil serta peran politik yang dapat menggoncang harga saham di Bursa Efek Indonesia.
Dari hasil penelitian ini dimana LQ 45 merupakan hasil  uji  Koefisien  regresi january  effect sebesar  -2,658 menunjukkan bahwa setiap kenaikan january effect (closing price) sebesar 1%, maka abnormal return akan mengalami penurunan  sebesar  2,658.  Sebaliknya,  setiap penurunan closing  price sebesar  1%,  maka abnormal  return akan mengalami kenaikan sebesar 2,658. Berpengaruh negatif dikarenakan January  effect mengalami  kenaikan  namun Abnormal  Return mengalami  penurunan.  Hal  ini  tidak sesuai dengan hipotesis yang mengatakan bahwa January Effect berpengaruh  positif  terhadap Abnormal  Return , namun pada hasil penelitian ini January Effect berpengaruh
negatif  terhadap Abnormal  Return .  Dengan  demikian January  Effect mempunyai  pola  musiman  yang  berbeda yang  mempengaruhi Abnormal  Return secara  positif signifikan atau negatif. Jadi berdasarkan dengan hipotesis yg berdebeda dengan hasil penelitian.
Maka  harga  saham  memang  naik  di  awal  tahun tetapi  tidak  menjadi  tolak  ukur  juga  untuk  bisa memperoleh Abnormal  Return .  Pola  musiman  yg  di maksudkan  ialah  benar  adanya  pengaruh January  Effect terhadap Abnormal  return tapi  tidak  selamanya  akan berpengaruh positif atau signifikan. Karena Januarry Effect merupakan  salah  satu  anomali  pasar  yang  diharapkan investor untuk memperoleh keuntungan lewat abnormal return . Tapi dikarenakan harga saham pada bulan januari bisa dikatakan musiman karena tidak selamanya mebawa pengaruh positif terhadap Abnormal Return .

## KESIMPULAN DAN IMPLIKASI

## Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  penelitian  dan  pembahasannya, maka dapat diambil kesimpulan sebagai berikut : Hasil uji Koefisien regresi january effect sebesar -2,658 menunjukkan bahwa setiap kenaikan january effect (closing price) sebesar 1%,  maka abnormal  return akan mengalami  peningkatan sebesar  -2,658.  Sebaliknya,  setiap  penurunan closing  price sebesar  1%,  maka abnormal  return akan  mengalami penurunan  sebesar  -2,658.  Nilai unstandardized  beta coefficientJanuary Effect sebesar -2,658, dengan nilai signifikan sebesar  0,035  yang  lebih  kecil  dari  nilai  signifikan  0,05 menunjukkan  bahwa  variabel january  effect berpengaruh negatif terhadap abnormal return saham . Dengan demikian, maka  Hipotesis  tersebut  tidak  dapat  diterima  karena berpengharuh negarif dan bukan positif.
Implikasi Berdasarkan kesimpulan yang telah dikemukakan di atas, maka peneliti memberikan saran sebagai berikut : 1.  Bagi  Peneliti  Selanjutnya,  disarankan  untuk menambah  variabel  lain  yang  mungkin  dapat memperluas  penelitian  mengenai january  effect dan abormal return.
2.  Bagi Pihak Investor,  disarankan bagi para investor yang akan melakukan investasi saham di Bursa Efek Indonesia agar lebih memperhatikan peluang saham dengan  melihat  dan  mencari  informasi  mengenai pasar  efesiensi  yang  menggambarkan  atau menunjukan cerminan saham yang beredar dan juga
investor diharapkan lebih memahami lagi mengenai penanaman  saham  di  awal  tahun  dengan memanfaatkan anomali pasar january effect maupun anomali pasar lainnya.

## DAFTAR REFERENSI
Abel  Tasman,  Rosyeni  Rasyid,  Ika  Putriana  Timuria (2015). Analisis January Effect : Studi Empiris Pada Main  Board  Index  (MBX)  Di  Bursa  Effect Indonesia.
Annissa Ratu Nuari, 2015. January Effect Pada Abnormal Return Studi Empiris Pada Perusahaan Manufaktur yang Terdapat Di Bursa Efek Indonesia   Periode 2011-2014
Andreas,  dan  Ria  D.  2011.  January  Effect  pada Perusahaan  LQ-45  Bursa  Efek  Indonesia  2003- 2008. Jurnal Ekonomi. 19(3). p.11 -21.
Dinda Mutiasari dan Santi Paramita. 2017. Analisis january effect  pada  return  saham,  abnormal  return  dan trading  volume  activity  untuk  kelompok  saham indeks lq – 45 di bursa efek indonesia (BEI) tahun 2013-  2016.   Jurnal Akuntansi. Daniel Stephanus, (2018). Categories Finance Tags Capital Asset Pricing  Model, Efficient market hypothesis, Efisien Informasi, Efisien Keputusan, Hipotesis Pasar Efisien. Desak  Nyoman  Sri  Werastuti  (2012).  Anomali  Pasar Return Saham : The Day Of Week Effect, Week Four Effect, Rogalsky Effect, dan January Effect.
Elvira Fitriani dan Titin Hartini, S.E, M.Si. 2017. Pengaruh January Effect Terhadap Abnormal Return
Pada  Saham  Sektor  Otomotif  Yang  Terdaftar Di Bursa Efek Indonesia (BEI).
Fama, Eugene F. (May 1970), “Efficient market: A review of theory and empirical work”, Journal of Finance, 25 (2): 383-417.
Ghozali,  Imam.  2012.  Aplikasi  Analisis  Multivariate dengan  Program  IBM  SPSS    20.  Universitas Diponegoro: Semarang.
Ghozali,  Imam.  2013.  Aplikasi  Analisis  Multivariate dengan  Program  IBM  SPSS  21.  Universitas Diponegoro: Semarang.
Husnan, Suad. 2005. Dasar-Dasar Teori Portofolio dan Analisis Sekuritas. Edisi keempat. Yogyakarta: UPP AMD YKPN Imam Subekti. 2006. Pengujian Anomali Januarry Effect dan Overreaction Hypotesis di Bursa Efek Jakarta.
Dalam Jurnal Ekonomi dan Manajemen, 7(1): 7: h:108-116.
Jogiyanto. (2013). Teori Portofolio dan Analisis Investasi. Yogyakarta: BPFE. Moh.  Nazir.  2011. Metode  Penelitian .  Ghalia  Indonesia:
Jakarta.
Ni  Made  W  Pradnyaparamita,Henny  Rahyuda,  (2017).
Pengujian  anomali  pasar  january  effect  pada perusahaan LQ-45 di Bursa Efek Indonesia.
Rachmawati,  Ike  Kusdyah,  2008,  Manajemen  Sumber Daya Manusia, Penerbit ANDI, Yogyakarta.
Rohmi Saofiah, Zainal Abidin, G.A.Sri Oktaryani. (2017). Analisis January Effect Ditinjau Dari Abnormal Return Dan Trading Volume Activity Pada Kelompok Saham
Lq 45 Di Bursa Efek Indonesia Periode 2010-2016 Santoso,  Singgih,  dan  Fandy  Tjiptono.  2002. Riset Pemasaran: Konsep dan   Aplikasinya dengan
SPSS. PT. Elex Media Computindo: Jakarta. Sherly  Kadir,  Suramaya  Suci  Kedar.  2014.  Fenomena January Effect di Bursa Effect Indonesia (study pada perusahaan yang terdaftar di LQ45 periode 2010- 2013).
Sugiyono.  2010.  Metode  Penelitian  pendidikan pendekatan  Kuantitatif,  Kualitatif,  dan  R&D.
ALFABETA: Bandung.
Sugiono. 2013. Metode Penelitian pendidikan pendekatan Kuantitatif,  Kualitatif,  dan  R&D.  ALFABETA: Bandung. Subhan, M., Amir Hasan, dan Errin Yani Wijaya. (2016).
Analisis Perbedaan Abnormal Return dan Volume Perdagangan Saham Sebelum dan Sesudah January Effect pada Saham Indeks LQ 45 di Bursa Efek Indonesia.
Tandelilin,  Eduardus.  (2010).  Portofolio  dan  Investasi. Yogyakarta: Kanisius