## PERILAKU OVERCONFIDENCE DI BURSA EFEK INDONESIA (BEI) (Studi kasus pada Index LQ45 periode 2014-2016)
Indri Hartiyaningsih Jurusan Manajemen STIE Bank BPD Jateng Email: indrihartiyan002@gmail.com
Yanuar Rachmansyah Jurusan Manajemen STIE Bank BPD Jateng Email: yanuarrachmansyah@stiebankbpdjateng.ac.id
Received: May 2018; Accepted: June 2018; Available online: July 2018

## Abstrak
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengidentifikasi  perilaku overconfidence investor  di  Bursa Efek  Indonesia  dari tahun  2014  hingga  2016. Overconfidence adalah  bias  psikologis  yang  dapat menyebabkan  investor  melakukan  perdagangan  yang  berlebihan  sebagai  efek  dari  keyakinan bahwa mereka memiliki pengetahuan khusus yang sebenarnya  tidak mereka miliki dan membuat investor overstimate ( overestimating )  kemampuannya  untuk  mengevaluasi  investasi.  Pendekatan untuk melihat perilaku overconfidence adalah dengan melihat pola hubungan antara return saham, volatilitas saham, dan volume transaksi.
Dalam penelitian ini digunakan Vector Autoregression (VAR). Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah return saham, volatilitas saham dan volume transaksi bulanan. Sampel yang digunakan  adalah  perusahaan  yang  secara  konsisten  memasukkan  Indeks  LQ45  periode  2014 hingga 2016. Analisis VAR menggunakan beberapa metode untuk menjawab masalah penelitian yaitu  estimasi  model  VAR  dan  Impulse  Response  Function.  Dari  hasil  pengujian  menggunakan analisis VAR, menunjukkan bahwa investor Indonesia mengalami overconfidence . Hasil estimasi Vector  Autoregression menunjukkan  bahwa  hubungan  antara  return  dan  volume  perdagangan tidak  signifikan,  tetapi  memberikan  kontribusi  positif  berdasarkan  nilai  koefisien.  Sementara hubungan  antara  volatilitas  dengan  volume  perdagangan  menunjukkan  hasil  positif  yang signifikan.
Kata  kunci: Overconfidence ,  Return  Saham,  Volume  Perdagangan,  Volatilitas, Vector Autoregression (VAR), Fungsi Respon Impuls

## Abstract
This  study  purposed  to  identify  overconfidence  behavior  investor  in  Indonesia  Stock Exchange from 2014 until 2016. Overconfidence is a psychological bias that can cause investors to  excessive  trading  as  the  effect  of  the  belief  that  they  have  specific  knowledge  they  do  not actually  have  and  making  the  overstimate  investor  (overestimating)  his  ability  to  evaluate  an investment. Approach to  see  the  behavior  of  overconfidence is  to  see  the  pattern  of  relationship between stock returns, stock volatility and transaction volume.
In this study using the Vector Autoregression (VAR). The data used in this study are the stock return, volatility of the stock and the volume of monthly transactions. The samples used are companies that consistently enter Index LQ45 period 2014 until 2016. VAR analysis uses several methods to answer the research problem that is estimation of VAR model and Impulse Response Function.  From  the  test  results  using  VAR  analysis,  show  that  Indonesian  investors  experience overconfidence.  The  result  of  Vector  Autoregression  estimation  shows  that  the  relationship between  return  and  trade  volume  is  not  significant,  but  gives  positive  contribution  based  on coefficient value. While the relationship between volatility with trade volume showed a significant positive result.
Keywords: Overconfidence,  Stock  Return,  Trading  Volume,  Volatility,  Vector  Autoregression (VAR), Impulse response function
How to Cite : Hartiyaningsih, I., & Rachmansyah, Y. (2018). Perilaku Overconfidence Di Bursa Efek Indonesia (BEI) (Studi kasus pada Index LQ45 periode 2014-2016). Media Ekonomi dan Manajemen, 33 (2), 214-230 .

## PENDAHULUAN
Pasar  modal  merupakan  komponen penting dalam perekonomian sebuah negara. Banyak perusahaan yang
memanfaatkan pasar modal untuk menyerap investasi sebagai upaya memperkuat  posisi  keuangannya.  Pasar modal adalah pertemuan antara pihak yang kelebihan  dana  dengan  pihak yang membutuhkan dana dengan cara memperjual  belikan  sekuritas  (Tandellin 2010:  26).  Pihak  yang  membutuhkan  dana adalah  perusahaan  yang  menjual  saham sedangkan  pihak  yang  kelebihan  dana adalah masyarakat atau investor yang akan menanamkan  dananya  pada  perusahaan yang  mereka  inginkan  dengan  membeli saham. Dalam rangka melaksanakan kegiatan  investasi  tersebut,  investor  perlu mengambil keputusan investasi. Keputusan investasi  seorang  investor  selama  ini dilihat dari dua sisi, yaitu : faktor ekonomi yang  membahas  sejauh  mana  keputusan tersebut  dapat  memaksimalkan  kekayaan dan behavioral  motivation atau  motivasi dalam  perilaku  yang  menjelaskan  tentang keputusan  investasi  berdasarkan  aspek psikologis investor (Christiani dan Mahastanti, 2011).
Dalam  literatur  keuangan    ada  suatu asumsi  kuat  mengenai  pasar  modal  yang telah  dibangun  sejak  lama  yaitu  tentang hipotesis  pasar  efisien  ( efficiency  market hypotesis ).  Menurut  fama  (1970)  dalam Jogiyanto (2014:597)
suatu pasar dikatakan efisien jika harga-harga sekuritas mencerminkan  secara  penuh informasi  yang  tersedia (a  security  of market  is  efficient  if  security  prices  fully reflect  the  information  available). Atinya harga  saham  akan  merefleksikan  seluruh informasi yang ada pada saat itu, sehingga investor  percaya  bahwa  harga  tersebut adalah harga yang fair. Secara keseluruhan hipotesis  pasar  efisien  telah  menjadi  dasar teori  keuangan  standar  yang  menjelaskan bahwa  pelaku  pasar  memiliki  perilaku yang  rasional.  Pada  dasarnya  investor rasional  akan  memaksimalkan  utilitasnya (imbal  hasil  dan  risiko)  berdasarkan
informasi  yang  tersedia  di  pasar.  Akan tetapi teori tersebut tidak dapat memberikan  penjelasan  adanya  anomali- anomali  di  pasar  modal  seperti  jauary effect, size effect dan sebagainya.
Dewasa  ini  perilaku  investor  sudah tidak  sepenuhnya  dijelaskan  oleh  teori keuangan  standar.  Dalam  kenyataannya investor  dalam  melakukan  investasi  tidak hanya  mempertimbangkan  estimasi  dari prospek  investasinya  namun  ada  faktor psikologi  yang  mempengaruhi  dalam keputusan  investasi.  Fakta  yang  ada menunjukan  bahwa  sejak  tahun  1990-an semakin banyak penelitian yang menemukan ketidakefisienan pasar. Semakin banyak penelitian yang membuktikan  bahwa  aspek  perilaku  ikut berperan dalam  pembentukan  harga  di pasar  modal.  Sejak  saat  itulah  mulai berkembang behavioral  finance yang membahas  sejauh  mana  aspek  psikologi berpengaruh dalam pengambilan keputusan investasi (Asri Marwan, 2013:202-203).
Behavioral  finance secara  umum didefinisikan  sebagai  aplikasi  psikologi dalam keuangan (Pompian, 2006:4). Behavioral  finance merupakan  pendekatan yang  menjelaskan  bagaimana  manusia melakukan investasi yang dipengaruhi oleh faktor psikologi. Behavioral finance dibagi menjadi dua topik yaitu behavioral finance macro yang  mendeskripsikan  anomali- anomali dalam hipotesis pasar efisien yang mungkin  dapat  dijelaskan  dengan  model behavioral (keperilakuan)  dan bahavioral finance  micro yang  menguji  perilaku- perilaku  atau  bias-bias  psikologis  dari investor  individual  yang  membedakannya dari  perilaku  rasional  yang  dikemukakan oleh  teori  ekonomi  klasik,  teori  portofolio dan  hipotesis  pasar  efisien  (Pompian, 2006:9).  Ada  beberapa  jenis  psikologi yang  menyebabkan  pada  saat  kondisi tertentu  investor  bertidak  tidak  rasional. Salah  satu  perilaku  tidak  rasional  investor adalah perilaku overconfidence.
Overconfidence adalah perasaan percaya diri yang berlebih. Overconfidence menyebabkan  orang overestimate terhadap
pengetahuan yang dimiliki dan understimate terhadap risiko dan melebih- lebihkan  kemampuan  yang  dimiliki  dalam hal  melakukan  kontrol  atas  apa  yang terjadi  (Nofsinger,  2005:10).  Perilaku overconfidence mencerminkan  perilaku manusia  yang  irasional  karena  proses pengambilan  keputusan  tidak  dilakukan berdasarkan  prinsip-prinsip  rasionalitas normatif  yang  mengacu  pada expected utility tertinggi (Asri Marwan, 2013:147) Overconfidence membuat  investor cenderung  mengikuti  strategi  perdagangan pada  masa  lalu  dengan  harapan  akan mendapatkan gain yang sama di masa akan datang  (Griffin,  Haris  dan  Topaloglu, 2003). Overconfidence membuat  pasar menjadi  tidak  seimbang  dan  bergerak dengan pola yang sulit diprediksi. Perubahan pola  tersebut  terutama  akan mempengaruhi  pola  hubungan  antara return, volume perdagangan dan volatilitas. Menurut  Gervais dan Odean (2001) return masa  lalu  yang  diperoleh  investor  dapat digunakan untuk mengidentifikasi perilaku overconfidence investor di pasar keuangan. Return digunakan untuk
mengidentifikasi apakah investor melakukan  perdagangan  lagi  atau  tidak. Jika  investor  memperoleh  return  tinggi, maka  dia  akan  meningkatkan  volume perdagangan  dimasa  depan.  Sebaliknya jika  investor  memperoleh  return  yang rendah,  mereka  tidak  akan  melakukan perdagangan sehingga volume perdagangan  menurun.  Hal  serupa  juga  di kemukakan  oleh  Statman  dan  Theorly (2006)  yang  melakukan  pengujian  tentang overconfidence, dia  menyatakan  bahwa tingkat overconfidence berubah  bersama r eturn sehingga return dapat  digunakan untuk mengidentifikasi perilaku
overconfidence . Investor akan lebih overconfidence setelah mendapatkan return yang positif dan menurun setelah mendapatkan return yang negatif. Berdasarkan pernyataan diatas dapat disimpulkan bahwa return yang tinggi akan membuat investor overconfidence dan akan menaikan  volume  perdagangannya  dengan
harapan  akan  mendapatkan  keuntungan yang sama di masa mendatang.
Hubungan  antara  volatilitas  dengan volume  perdagangan  dapat  dijelaskan melalui  Teori  Prospek  yang  dikemukakan oleh Kehneman dan Tversky (1979). Teori ini  menyatakan  bahwa  seseorang  dalam kondisi ketidakpastian, orang akan memilih pilihan yang menghasilkan expected  utility terbesar.  Teori  ini  juga mengungkapkan adanya ketidak- konsistenan  perilaku  manusia  terhadap risiko  demi  mendapatkan  keuntungan  dan perilakunya  ketika  menghadapi  risiko keugian (asymetry of human choices) (Asri Marwan,  2013:234).    Dari  teori  tersebut dapat    disimpulkan  bahwa  dalam  kondisi pasar normal, ketika tingkat risiko (volatilitas)  naik  maka  investor  akan cenderung  menghindari  risiko  kerugian dengan mengurangi transaksinya, sehingga volume perdagangan menurun.
Akan  tetapi  pasar  modal  indonesia menunjukan  fenomena  yang  berbeda seperti grafik di Gambar 1.
Hubungan  antara  return  dan  volume perdagangan ditemukan fenomena menarik dimana  ketika  return  turun  volume perdagangan  meningkat.  Hal  tersebut terlihat  pada  saham  BBCA  dan  AKRA. Pada  bulan  Februari  sampai  April  2015 saham  BBCA  ketika  return  menurun  dari 0.0542, 0.0514 menjadi -0.0911 pada bulan April volume perdagangan justru meningkat  menjadi    dari      230.571.500  , 304.450.300  sampai  413.703.700  lebih tinggi  dari  bulan  sebelumnya.  Hal  yang sama juga terjadi pada saham AKRA yaitu dimana  return  menurun  dari  bulan  Juni sampai  Agustus  2015  sebesar  0.0821918 menjadi  -0.029536  dan  -0.004348  tetapi volume perdagangan justru meningkat dari 108.511.200,  140.977.800  dan  menjadi 189.376.000.  Ketika  return  turun  investor cenderung lebih agresif menjual beli saham yang  mengakibatkan  volume  perdagangan meningkat. Sebaliknya ketika return saham meningkat  investor  cenderung  menahan pembelian  sehingga  volume  perdagangan menurun,  seperti  yang  terlihat  pada  saham
AKRA pada bulan november dan desember  2015  misalnya  return  saham meningkat dari 0.0338983 menjadi 0.1762295.  Volume  perdagangan  justru menurun  dari      323.279.100  menjadi 141.199.300
Selanjutnya hubungan antara volatilitas  dan  volume  perdagangan  tidak sesuai  dengan  teori  prospek.  Sebagai contoh  pada  saham  AKRA  dibulan Januari-Maret  2016,  volatilitas  (tingkat risiko)  naik  dari  0.0158,  0.0164  menjadi 0.271  yang  diikuti  dengan  kenaikan volume  perdagangan  dari  94.932.800, 115.246.600  dan  161.164.800  dan  pada
saham  BBCA  ketika  volatilitas  naik  dari 0.002  menjadi  0.005  dan  0.049  volume perdagangan  juga  mengalami  kenaikan sebesar  216.387.400,  320.311.200  dan 364.043.300 pada Mei-Juli 2016. Fenomena  tersebut  menunjukan  pasar modal  tidak  efisien.  Hal  tersebut  juga didukung oleh penelitian Sindhu dan Waris (2014)  yang  menyatakan  bahwa    return berhubungan  positif  dengan  volatilias  dan volume perdaganga. Hasil penelitian tersebut  juga  didukung  oleh  penelitian Salma  Zaiane  (2013)  dimana  volatilitas berhubungan positif dengan volume perdagangan.
Gambar 1. Fenomena Yang Berbeda Pasar Modal Indonesia
-0,1 -0,05 0 0,05 0,1 - 100.000.000 200.000.000 300.000.000 400.000.000 500.000.000 600.000.000 BBCA VOLUME RETURN AVERAGE RETURN = 0.014594884 -0,15 -0,1 -0,05 0 0,05 0,1 0,15 0,2 - 50.000.000 100.000.000 150.000.000 200.000.000 250.000.000 300.000.000 350.000.000 AKRA VOLUME RETURN AVERAGE RETURN 0.0115677

## KAJIAN PUSTAKA

## Teori Pasar Modal
Pasar  modal  mempunyai  peranan penting  bagi  perekonomian  suatu  negara. Pasar modal adalah pertemuan antara pihak yang  kelebihan  dana  dengan  pihak  yang membutuhkan dana dengan cara memperjual  belikan  sekuritas  (Tandellin 2010:  26).  Pihak  yang  membutuhkan  dana adalah  perusahaan  yang  menjual  saham sedangkan  pihak  yang  kelebihan  dana adalah masyarakat atau investor yang akan menanamkan  dananya  pada  perusahaan yang  mereka  inginkan  dengan  membeli saham.  Pasar  modal  menurut  Undang- Undang  Pasar  Modal  Pasal  1  No.8  tahun 1995 merupakan kegiatan yang bersangkutan  dengan  penawaran  umum dan  perdagangan  efek,  perusahaan  publik yang berkaitan dengan efek yang diterbitkannya,  serta  lembaga  dan  profesi yang  berkaitan  dengn  efek.  Sedangkan menurut  Keputusan  Menteri  Keuangan  RI No.1548/KMK/1990 dalam Sunariyah (2011)  pasar  modal  adalah  suatu  sistem keuangan  yang  terorganisasi,  termasuk didalamnya  adalah  bank-bank  komersial dan  semua  lembaga  perantara  dibidang keuangan, serta keseluruhan surat berharga yang beredar.
Jenis-jenis  pasar  modal  menurut sunariyah (2011:12-15) adalah :
1. Pasar Perdana (Primary Market) Pasar  perdana  adalah  penawaran saham dari perusahaan yang
menerbitkan  saham  (emiten)  kepada pemodal selama waktu yang
ditetapkan  oleh  pihak  sebelum  saham tersebut  diperdagangkan  di  pasar sekunder.
2. Pasar Sekunder (Secondary Market) Pasar  sekunder  merupakan  pasar dimana saham dan sekuritas diperjual- belikan  secara  luas  setelah  melalui masa  penjualan  di  pasar  perdana. harga  saham  di  pasar  sekunder ditentukan oleh permintaan dan penawaran antara pembeli dan penjual.
3. Pasar Ketiga (Third Market) Pasar ketiga merupakan tempat perdagangan saham atau sekuritas lain di  luar  bursa (over  the  counter market).
4. Pasar Keempat (Fourth Market)
Pasar  keempat  merupakan  bentuk perdagangan  efek  antar  pemodal  atau dengan  kata  lain  pengalihan  saham dari satu pemegang saham ke pemegang  lainnya  tanpa  melalui perantara pedagang efek.

## Investasi
Investasi merupakan penanaman modal  untuk  satu  atau  lebih  aktiva  yang dimiliki  dan  biasanya  berjangka  waktu lama dengan harapan mendapatkan keuntungan dimasa akan datang (Sunariyah,2011:4). Keputusan penanaman modal  dapat  dilakukan  oleh  individu maupun  sutu  entitas  yang  mempunyai kelebihan  dana.  Dari  pengertian  tersebut dapat disimpulakan bahwa investasi merupakan penyaluran sumber dana sekarang  dengan  menempatkan  dana  pada suatu emiten berupa pembelian efek berupa saham dengan harapan mendapat keuntungan dimasa akan datang.
Menurut  Sunariyah  (2011:4)  Investasi dibagi menjadi dua yaitu :
1. Investasi  Dalam  Bentuk  Aktiva  Riil (Real Assets)
Aktiva riil merupakan aktiva berwujud seperti  emas,  perak,  intan,  barang- barang seni dan real estate
2. Investasi  dalam  Bentuk  Surat-Surat Berharga  ( Marketable  Securities atau
Financial Assets)
Aktiva  financial  adalah  surat-surat berharga yang pada dasarnya merupakan  klain  atas  aktiva  riil  yang dikuasai  oleh  suatu  entitas.  Investasi pada  aset  keuangandapat  dilakukan dengan dua cara yaitu :
- Investasi langsung
- Investasi tidak langsung
Hipotesis Pasar Efisien (Efficienct Market Hypotesis)
Hipotesis  Pasar  Efisien (Efficient Market  Hypothesis) pertama kali  dikemu- kakan  oleh  Eugene  Fama.  Menurut  Fama (1990) dalam Jogiyanto (2014) suatu pasar sekuritas dikatakan efisien jika harga-harga sekuritas  mencerminkan  secara  penuh informasi  yang  tersedia (a  security  market in  efficient  if  security  prices  fully  reflect the  information  available). Fama  (1970) membagi  tiga  macam  bentuk  utama  dari pasar  efisien  berdasarkan  informasi  yang tersedia di pasar, yaitu :
1. Efisiensi  Pasar  Bentuk  Lemah (Weak Form)
Pasar  dikatakan  efisien  dalam  bentuk lemah  jika  harga-harga  dari  sekuritas mencerminkan  secara  penuh (fully reflect) informasi masa lalu. Informasi masa  lalu  merupakan  informasi  yang sudah  terjadi.  Bentuk  efisiensi  pasar secara  lemah  ini  berkaitan  dengan dengan  teori  langkah  acak (random walk  theory) yang  menyatakan  bahwa data  masa  lalu  tidak  berhubungan dengan  nilai  sekarang.  Jika  pasar efisien  secara  bentuk  lemah,  maka nilai-nilai  masa  lalu  tidak  dapat digunakan  untuk  memprediksi  harga sekarang.  Ini  berarti  bahwa  untuk pasar  yang  efisien  bentuk  lemah, investor  tidak  dapat  menggunkan informasi  masa  lalu  untuk  men- dapatkan  keuntungan  yang  tidak normal.
2. Efisiensi  Pasar  Bentuk  Setengah  Kuat (Semistong Form)
Pasar  dikatakan  efisien  setengah  kuat jika harga-harga sekuritas mencermin- kan  semua  informasi (fully  reflect) semua  informasi  yang  dipublikasikan (all  publicly  available  information) termasuk  informasi  yang  berada  di laporan-laporan  keuangan  perusahaan emiten.
3. Efisiensi  Pasar  Bentuk  Kuat (Strong Form)
Pasar  dikatakan  efisien  dalam  bentuk kuat  jika  harga-harga  sekuritas  secara penuh  mencerminkan (fully  reflect) semua informasi yang tersedia termasuk  informasi  yang  privat.  Jika pasar  efisien  dalam  bentuk  ini,  maka tidak ada investor yang dapat memperoleh  keuntungan  tidak  normal (abnormal  return) karena  mempunyai informasi privat.

## Behavioral Finance
Behavioral finance adalah studi tentang  pengaruh  psikologi  pada  perilaku investor  dan  efek  berikutnya  di  pasar modal. Behavioral finance menarik karena membantu  menjelaskan  mengapa  dan bagaimana  mungkin  pasar  tidak  efisien.
Menurut Shefrin (2000) behavioral finance adalah  studi  yang  mempelajari  tentang bagaimana fenomena
psikologi mempengaruhi  tingkah  laku  keuangannya. Behavioral finance secara umum didefinisikan  sebagai  aplikasi  psikologi dalam keuangan (Pompian,2006:4).
Menurut  Pompian  (2006:9) behavioral finance dibagi menjadi dua yaitu :
1. Behavioral finance macro , yang mendeskripsikan anomali-anomali dalam  hipotesis  pasar  efisien  yang mungkin  dapat  dijelaskan  dengan model behavioral (keperilakuan).
2. Behavioral finance micro , yang menguji  perilaku-perilaku  atau  bias- bias psikologis dari investor individual yang  membedakannya  dari  perilaku rasional  yang  dikemukakan  oleh  teori ekonomi  klasik,  teori  portofolio  dan hipotesis pasar efisien.
Menurut Ricciardi (2000) behavioral finance merupakan  suatu  disiplin  ilmu yang didalamnya melekat informasi berbagai disiplin ilmu ( interdisipliner ) dan terus menerus berintegrasi sehingga pembahasannya tidak bisa dilakukan isolasi.
Sumber : Ricciardi (2005:10)
Gambar 2. Keterlibatan Behavioral Finance dengan berbagai disiplin ilmu
Gambar  2  memperlihatkan  bahwa behavioral finance dipengaruhi oleh beberapa  faktor  yaitu  sosiologi,  keuangan, ekonomi,  akuntansi  dan  psikologi.  Hal tersebut  menerangkan  bahwa behavioral finance tidak  semata-mata  selalu  bersifat rasional  namun  juga  dipengaruhi  oleh krtidakrasionalan  yaitu  seperti  psikologi dan sosiologi.

## Overvonfidence
Overconfidence adalah perasaan percaya diri yang berlebih. Overconfidence menyebabkan  orang  overestimate  terhadap pengetahuan  yang  dimiliki  dan under- stimate terhadap  risiko  dan  melebih- lebihkan  kemampuan  yang  dimiliki  dalam hal  melakukan  kontrol  atas  apa  yang terjadi  (Nofsinger,  2005  :10  dalam Nugroho  dan  Kartini  2015).  Seorang  yang overconfident akan merasa lebih pintar dan memiliki lebih banyak informasi (Pompian,  2006:51).  Menurut  (Pompian, 2006:  54)  investor  yang  mengalami overconfidence  akan  mengalami  kesalah investasi, diantaranya adalah :
1. Investor yang overconfidence menaksir  secara  berlebihan  kemam-
puan  mereka  untuk  mengevaluasi perusahaan  sebagai  investasi  yang potensial.  Akibatnya,  mereka  bisa tidak memperhatikan informasi negatif yang  biasanya  mengindikasikan  tanda peringatan  bahwa  pembelian  saham tidak  boleh  dilakukan  atau  stok  yang sudah dibeli harus dijual.
2. Investor  yang overconfidence dapat melakukan perdagangan secara berlebihan sebagai akibat kepercayaan bahwa  mereka  memiliki  pengetahuan khusus  yang  tidak  dimiliki  orang  lain. Perilaku  perdagangan  yang  berlebihan telah  terbukti  menghasilkan  return yang buruk dari waktu ke waktu.
3. Karena  mereka  tidak  tahu,  tidak mengerti,  atau  tidak  memperdulikan data  statistik  kinerja  investasi  historis, overconfidence investor dapat meremehkan risiko penurunan mereka. Akibatnya,  dapat  mengalami  kinerja portofolio yang buruk.
4. Overconfidence investor memiliki portofolio  yang  kurang  terwakili, sehingga mengambil risiko lebih besar tanpa  perubahan  risiko  yang  sepadan. Seringkali,  overconfidence  investor
Behavioral Finance Sosiology Invesment Psychology Finance Behavior Economic Economic Economic Behavior Accounting
bahkan  tidak  tahu  mereka  menerima lebih  banyak  risiko  daripada  yang biasanya dapat mereka toleransi Kesalahan-kesalahan  yang  biasanya muncul  sebagai  akibat  adanya  perilaku overconfidence dalam  kaitannya  dengan investasi dipasar keuangan menurut
Pompian (2006:59-60) yaitu
1. Overconfidence dapat  menyebabkan investor  melakukan excessive  trading (transaksi  yang  berlebihan)  sebagai efek  dari  keyakinan  bahwa  mereka memiliki  pengetahuan  khusus  yang sebenarnya mereka tidak miliki.
2. Overconfidence membuat investor overstimate (menaksir  terlalu  tinggi) kemampuannya  dalam  mengevaluasi suatu investasi.
3. Overconfidence menyebabkan investor understimate (menaksir terlalu rendah) terhadap risiko dan cenderung mengabaikan risiko.
4. Overconfidence menyebabkan investor memiliki kecenderungan tidak mendiversifikasi portofolio
investasinya.
Perilaku overconfidence mencermin- kan perilaku manusia yang irasional karena pengambilan  keputusan  tidak  dilakukan bedasarkan prinsip-prinsip rasionalitas normatif  yang  mengacu  pada expected utility tertinggi  (Asri  Marwan,  2013). Lichtensein dan Fischhoff (1997) mengatakan bahwa fenomena over- confidence merupakan kecenderungan pengambilan  keputusan  tanpa  disadari untuk  memberikan  bobot  penilaian  yang berlebih  pada  pengetahuan  dan  akurasi informasi yang dimiliki serta mengabaikan informasi publik  yang tersedia.

## Teori Prospek
Teori  Prospek  dikemukakan  oleh Kahneman  dan  Tversky  (1979).  Teori  ini bertentangan dengan manfaat harapan yang banyak dipakai dalam menerangkan proses pengambilan  keputusan.  Teori  prospek pada  dasarnya  adalah  sebuah  teori  yang menyangkut  keputusan  yang  akan  diambil investor  dengan  melihat  risiko  (berkaitan
dengan perilakunya terhadap risiko). Terori ini  juga  menjelaskan  bagaimana  investor menilai  secara  probabilistik  berbagai outcomes  (kejadian  atau  hasil)  dengan memperhatikan risiko dan peluang masing- masing serta membuat keputusan berdasarkan nilai potensial kerugian (losses) dan keuntungan (gains).

## HIPOTESIS
Hubungan  antara Return (Mret)  dan Volume Perdagangan (Mturn)
Return merupakan hasil yang diperoleh  dari  investasi  terdiri  dari  capital gain (loss) dan yield. Sedangkan  volume perdagangan  merupakan  jumalah  lembar saham  yang  diperdagangkan  secara  harian (Jogiyanto,  2010).  Volume perdagangan merupakan  instrumen  yang  digunakan untuk  melihat reaksi  pasar modal terhadap informasi melalui parameter volume saham yang  diperdagangkan  di  pasar  (Sutrisno, 2000). Menurut  Gervais dan Odean (2001) return  masa  lalu  yang  diperoleh  investor dapat  digunakan  untuk  mengidentifikasi perilaku overconfidence investor  di  pasar keuangan. Return digunakan untuk mengidentifikasi apakah investor melakukan  perdagangan  lagi  atau  tidak. Jika  investor  memperoleh  return  tinggi, maka  dia  akan  meningkatkan  volume perdagangan  dimasa  depan.  Sebaliknya jika  investor  memperoleh  return  yang rendah,  mereka  tidak  akan  melakukan perdagangan  sehingga  volume  perdaga- ngan menurun.
Hal  serupa  juga  di  kemukakan  oleh Statman dan Theorly (2006) yang melakuakan pengujian tentang over- confidence ,  dia  menyatakan  bahwa  tingkat overconfidence  berubah  bersama  return sehingga return dapat  digunakan  untuk mengidentifikasi  perilaku  overconfidence. Investor akan lebih overconfidence setelah mendapatkan  return  yang  positif  dan menurun  setelah  mendapatkan  return  yang negatif.    Berdasarkan  pernyataan  diatas dapat  disimpulkan  bahwa  return  yang tinggi akan membuat investor overconfidence dan akan menaikan volume
perdagangannya  dengan  harapan  akan mendapatkan  keuntungan  yang  sama  di masa mendatang.
H1  :  Terdapat  hubungan  positif  antara
Return (Mret) dan Volume Perdagangan (Mturn)
Hubungan  antara  Volatilitas  dengan Volume Perdagangan (Mturn)
Hubungan  antara  volatilitas  dengan volume  perdagangan  dapat  dijelaskan melalui  Teori  Prospek  yang  dikemukakan oleh Kehneman dan Tversky (1979). Teori ini  menyatakan  bahwa  seseorang  dalam kondisi ketidakpastian, orang akan memilih pilihan yang menghasilkan expected  utility terbesar.  Teori  ini  juga mengungkapkan adanya
ketidak- konsistenan  perilaku  manusia  terhadap risiko  demi mendapatkan keuntungan  dan perilakunya  ketika  menghadapi  risiko keugian (asymetry of human choices) (Asri Marwan,  2013:234).  Dari  teori  tersebut dapat  disimpulkan  bahwa  dalam  kondisi normal,  ketika  tingkat  risiko  (volatilitas) meningkat  maka  investor  cenderung  akan mengurangi  transaksinya  terhadap  suatu saham,  sehingga  volume  perdagangan saham menurun.
Akan  tetapi  bias  overconfidence menyebabkan investor understimate (menaksir  terlalu  rendah)  terhadap  risiko dan  cenderung  mengabaikan  risiko  serta tidak sepenuhnya mempertimbangkan kemungkinan  timbulnya  kerugian  dalam portofolio  mereka  (Pompian,  2006:  60). Hal  ini  terjadi  karena  investor  terlalu percaya  diri  pada  penilaiannya  sendiri  dan memberikan bobot  yang  berlebih  pada pengetahuan  serta  akurasi  informasi  yang dimiliki  dengan  mengabaikan  informasi publik  yang tersedia, sehinga membuatnya justru  lebih  agresif  bertransaksi  pada
saham-saham  yang lebih beresiko.  Mereka memilih saham tersebut tanpa menganalisis ulang melalui analisis fundamental  maupun  teknikal  melainkan hanya merujuk pada perolehan keuntungan besar yang mereka dapatkan pada transaksi sebelumnya.  Hipotesis  tersebut  didukung oleh  penelitin  Shindu  dan  Waris  (2014), Salma Zaiane (2013) yang hasil penelitiannya
menunjukan bahwa volatilitas  berhubungan  positif  dengan volume perdagangan saham.
H2  :  Terdapat  hubungan  positif  antara Volatilitas dengan Volume Perdagangan (Mturn)

## METODE PENELITIAN

## Definisi Konsep
Definisi  konsep  merupakan  definisi secara  konseptual  yang  diberikan  pada setiap  konsep  (variabel  konstruk)  yang diajukan dalam penelitian, untuk memudahkan  dalam  memahami  gambaran topik secara umum.Variabel yang digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah Variabel  Endogen  yang  terdiri  dari  Return dan  Volume  Perdagangan  dan  Variabel Eksogen yaitu Volatilitas.

## Definisi Operasional
Untuk  meneliti  suatu  konsep  data secara empiris maka konsep tersebut harus dioperasionalkan dengan cara mengubahnya  menjadi  variabel yang mempunyai  nilai.  Penjelasan  operasiona dari  variabel-variabel  dalam  penelitian  ini adalah seperti Tabel 1.

## Tabel 2. Definisi Operasional Variabel
Variabel Devinisi Operasionalisasi Return (Mret)  Hasil  yang  diperoleh    dari investasi R it : Return saham perusahaan i pada periode t P t : Harga saham i    pada periode t P t-1 : Harga saham i pada periode t-1 Volatilitas Volatilitas  menggambarkan tingkat risiko yang dihadapi pemodal karena mencerminkan fluktuasi harga ∑ ( ̅ ) 2
S : standar deviasi n : jumlah observasi R t : return saham i R t : rata-rata retrn saham Vol.Perdagan gan (Mturn) Volume perdagangan adalah  jumlah  saham  yang diperdagangkan dalam periode  tertentu.  Penelitian ini  menggunakan  periode
bulanan

## Populasi Dan Sampel
Populasi  dalam  penelitian  ini  adalah seluruh  perusahaan  yang  masuk  dalam kelompok Index LQ45 yang ada pada Bursa Efek Indonesia (BEI)  periode  2014-2016. Dengan  menggunakan purposive  sampling , peneliti  memberikan  pertimbangan  melalui kriteria-kriteria sebagai prasyarat unit analisis  pada  penelitian  ini.  Kriteria-kriteria yang dimasksud dalam penelitian ini adalah:
1. Perusahaan-perusahaan yang konsisten berada  di  List  LQ45  minimal  dua tahun pada periode 2014-2016.
2. Saham dari emiten aktif diperdagangkan  selama  periode  tahun 2014 sampai dengan 2016.
3. Ketersediaan  dan  kelengkapan  data selama  periode  pengamatan  2014- 2016.
Berdasarkan  kriteria  tersebut,  maka terdapat  40  (emapat  puluh)  perusahaan. Selanjutnya  data  sampel  dalam  penelitian ini menggunakan data rata-rata dari perusahaan  sampel  sehingga  diperoleh  data
sejumlah  12  bulan  selama  3  tahun  sebesar 36 data observasi.

## Metode Analisis
Penelitian  ini  menggunakan  analisis kuantitatif  sebagai  metode  analisis  data. Analisis  kuantitatif  dilakukan  dengan  cara mengumpulkan  data  yang  sudah  ada kemudian  mengolah  dan  menyajikan  dalam bentuk tabel, grafik dan dibuat analisis agar dapat  ditarik  kesimpulan  sebagai  dasar pengambilan  keputusan  (Ghozali,  2011). Teknik  analisis  yang  digunakan  dalam penelitian ini adalah model Vektor Autoregression
(VAR) menggunakan software aplikasi Eviews 9.
VAR  ( Vector  Autoregression )  adalah pendekatan  non ‐ struktural  (lawan  dari pendekatan struktural, seperti pada persamaan  simultan)  yang  menggambarkan hubungan  yang  “saling  menyebabkan” (kausalistis)  antar  variabel  dalam  sistem. Metodologi VAR pertama kali
dikemukakan  oleh  Sims  (1980).  Dalam tahap awal pengujian variabel  penelitian ini menggunakan metode VAR (Vektor Autoregression) digunakan  apabila  data yang digunakan adalah stasioner seluruhnya pada tingkat level. Penyusunan model VAR dalam  penelitian  ini  terdiri  dari  beberaapa tahapan,  sebelum  tahapan  pengujian  dan perhitungan  dilakukan  maka  seluruh  data harus disamakan dulu satuannya.
Dalam  penelitian  ini  data  diuji kestasioneritas  datanya  dengan  mengguna- kan  uji  akar  unit (unit  root  test) menggunakan  metode Augmented  Dickey Fuller (ADF).  Apabila  data  stasioner  pada tingkat  level  maka  dilanjutkan  dengan persamaan  VAR  biasa (unrestricted  VAR) yang  terdiri  dari  dua  persamaan  guna menentukan  panjang  lag  VAR  yang optimal selanjutnya dilakukan uji stabilitas model  VAR  dan  dilanjutkan  dengan  uji kausalitas  granger,  uji  kointegrasi  serta pemodelan sistem VAR. Jika hasil uji ADF menunjukan hasil data yang tidak stasioner maka  dalam  uji  kointegrasi  hasil  datanya bisa  saling  kointegrasi  dan  tidak  saling kointegrasi.  Apabila  data  tidak  stasioner seluruhnya  pada  tingkat  level  dan  saling kointegrasi  maka  dapat  menggunakan model  VECM (Vektor  Error  Correction Model) yang  merupakan  pengembangan model VAR untuk  analisa lebih mendalam adanya data  yang tidak stasioner. Jika data tidak  stasioner  seluruhnya  pada  tingkat level  dan  tidak  saling  kointegrasi  maka dapat  menggunakan  model  VAR  dengan data bentuk differensi (VAR in difference).

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Uji stasioneritas
Dalam penelitian ini data diuji dengan menggunakan Augmented  Dickey  Fuller (ADF).  Data  yang  stasioner  menurut  uji ADF memiliki nilai absolut yang lebih besar dari  nilai  kritisnya  (Widarjono,  2007). Pengujian  τ  –  nilai  statistik  yang  diperoleh kemudian dibandingkan dengan t tabel nilai McKinnon Critical Value dengan syarat :
1. Jika  τ  –  nilai  statistik  <  dari  T  tabel McKinnon Critical Value, berarti H0
diterima dan H1 ditolak yang artinya data tidak stasioner.
2. Jika τ – nilai statistik > dari T tabel McKinnon Critical Value, berarti H0 ditolak dan H1 diterima yang artinya data stasioner.
Pengujian  ini  juga  dapat  didasarkan pada  perbandingan antara nilai  probability ADF  dengan  nilai  signifikansi  5%  dengan syarat sebagai berikut:
1. Jika  niali  probability  ADF  <  5% (0,05),  berarti  H0  ditolak  yang artinya data stasioner
2. Jika  niali  probability  ADF  >  5% (0,05),  berarti  H0  diterima  yang artinya data tidak stasioner
Hasil  uji  stasioneritas Augmented Dickey  Fuller (ADF)  yang  dilakukan terhadap  sampel  penelitian  ditunjukan  pada Tabel 2.
Karena  dari  data  variabel-variabel tersebut  tidak  seluruhnya  stasioner  pada tingkat  level  atau  terdapat  salah  satu  data variabel  yang  tidak stasioner yaitu  Market Return,  maka  perlu  dilakukan  differincing data  untuk  menstasionerkan  data-data  yang belum  stasioner.  Hasil  uji  Augmented Dickey  Fuller  (ADF) Firs  Difference dijelaskan Tabel 3 .
Dilihat  dari  Tabel  3,  melalui  uji stasioneritas  pada  tingkat  first  difference bahwa nilai ADF test statistik pada  Market Return,  Market  Turnover  dan  Volatilitas nilainya  lebih  besar  dari  nilai  uji  critical value 5% dan nilai probablity ADF pada ke tiga  variabel  tersebut  nilainya  lebih  kecil dari  signifikansi  5%.  Dapat  disimpulakan H0 ditolak  yang artinya  data stasioner pada tingkat first diffeence.

## Penentun Panjang Lag
Penentuan lag optimal dapat ditentukan  dengan  menggunakan  beberapa kriteria  yaitu  :  LR  ( Likelihood  Ratio ),  AIC ( Akaike Information Criterion ), SIC ( Schwarz  Information  Criterion ),  FPE
( Final Prediction Error ), dan HQ ( Hannan- Quinn  Information  Criterion ).  Berdasarkan perhitungan  pada  masing-masing  kriteria
yang  tersedia  pada  program  Eviews, lag optimal  ditandai  dengan  tanda  *  (bintang). Kriteria  pemilihan  lag  optimal  adalah  pada LR  yang  terbesar  atau  pada  AIC,  SC,  FPE dan  HQ  bernilai  kecil  (Juanda  dan  Junaidi, 2012:  138).  Hasil  uji  VAR Lag  Order Selection  Criteria yang  menunjukan  lag optimal dijelaskan Tabel 4.
Pemilihan lag optimal dalam penelitian ini menggunakan kriteris AIC dan SIC.  Berdasarkan  hasil  uji Lag  Order Selection Criteria menunjukan bahwa lag 1 adalah  kelambanan  yang  optimal  yang ditunjukan  dengan  nilai  kriteria  AIC  dan SIC.

## Estimasi Model VAR
Estimasi  model  VAR  digunakan untuk  menjawab  rumusan  dari  hipotesis. Estimasi  dalam  VAR  menggunakan  jumlah lag  yang  telah  ditentukan  berdasarkan kriteria  perhitungan  lag  optimal.  Lag  yang optimal  diperlukan  untuk  menentukan dalam  kerangka  menangkap  pengaruh  dari setiap  peubah  lainnya  dalam  VAR  (Juanda dan Junaidi ,  2012  :  138).  Dalam  penelitian ini  menggunakan  lag  1  berdasarkan  pada lag lengh criteria . Sebagai perbandingannya dapat  dengan  menggunakan  nilai  kritis  t- statistik  2,03.  Jika  nilai  t-statistik  variabel mendekati  2,03  atau  lebih  besar  2,03  maka dikatakan  signifikan.  Hasil  estimasi  model VAR dijelaskan Tabel 5.
Model persamaan yang terbentuk adalah:
MTURN  =    C  +   0.823635  MRET  (-1)  + 0.091162 MTURN (-1) + 1.590168

## VOLATILITAS
Apabila  perubahan  MTUR  bulan  lalu meningkat  sebesar  1  persen,  maka  akan menyebabkan  perubahan  MTURN  pada bulan  ini meningkat sebesar  0.091162 persen.    Selanjutnya  koefisien  regresi variabel  MRET  sebesar  0.823635    artinya apabila perubahan MRET  bulan  lalu meningkat sebesar 1 persen, akan menyebabkan  MTURN  meningkat  sebesar 0.823635 persen. Apabila perubahan
VOLATILITAS  bulan  lalu meningkat sebesar  1  persen,  akan  menyebabkan perubahan  MTURN  bulan  ini  meningkat sebesar 1.590168 persen.
MRET  =  C  + 0.887649 MRET  (-1) + 0.058332 MTURN  (-1)  -0.141303 VOLATILITAS
Dari  persamaan  di  atas  terlihat pengaruh lag 1 Market Return (MRET) dan Market  Turnover  (MTURN) signifikan terhadap MRET.
Sedangkan dan VOLATILITAS  tidak  signifikan.    Apabila perubahan  MRET  bulan  lalu  meningkat sebesar  1  persen,  akan  menyebabkan perubahan  MRET  bulan  ini  meningkat sebesar 0.887649 persen. Apabila perubahan  MTURN  bulan  lalu  meningkat sebesar  1  persen,  maka  akan  menyebabkan MRET bulan ini meningkat sebesar 0.058332 persen. Koefisien variabel volatilitas  menunjukan  nilai  -0.141303, yang artinya apabila perubahan VOLATILITAS  bulan  lalu  meningkat    1 persen, akan menyebabkan MRET bulan ini menurun sebesar 0.141303 persen.
Uji Kausalitas Granger (Granger Causality)
Uji  kausalitas  adalah  pengujian  untuk menentukan  hubungan  sebab  akibat  antara peubah  dalam  sistem  VAR.  Hubungan sebab  akibat  ini  dapat  diuji  dengan menggunakan uji kausalitas granger (Juanda dan  Junaidi,  2012:145).    Hipotesis  yang dipakai dalam uji kausalitas granger adalah :
 H 0 :  suatu  variabel  tidak  menyebabkan satu variabel lainnya
 H 1 :  suatu  variabel  menyebabkan  satu variabel lainnya
Jika nilai F statistik > F kritis (F tabel) pada  level  signifikansi  maka  H 0 ditolak, yang  berarti  bahwa antar satu  variabel dengan satu variabel lainnya saling mempengaruhi.  Hasil  dari  uji  kausalitas granger dijelaskan Tabel 6.
Dari  hasil  yang  diperoleh  di  Tabel  6 dapat disimpulkan bahwa variabel MTURN secara  statistik  signifikan  mempengaruhi MRET  yang  dibuktikan  dengan  nilai  F-
Statistik lebih besar dari nilai F tabel (3,27) yang  artinya  H0  ditolak  atau  suatu  variabel menyebabkan  variabel  lainnya.  Sedangkan MRET  secara  statistik  tidak  signifikan mempengaruhi  MTURN  dibuktikan  dengan
nilai  F-Statistik  <  F  tabel  (3,2)  atau  H0 diterima, sehingga dapat disimpulkan kausalitas yang terjadi adalah kausalitas satu arah.
Tabel 2. Hasil uji stasioneritas Augmented Dickey Fuller (ADF) pada Tingkat Level Variabel ADF Test Statistic Critical Value 5% Prob ADF Ket MRET -2.263341 -2.948404 0.1890 Tidak Stasioner MTURN -5.849520 -2.948404 0.0000 Stasioner VOLATILITAS -7.143035 -2.948404 0.0000 Stasioner
Tabel 3. Hasil uji stasioneritas Augmented Dickey Fuller (ADF) pada First Difference Variabel ADF Test Statistic Critical Value 5% Prob ADF Ket MRET -8.322157 -2.948404 0.0000 Stasioner MTURN -9.696069 -2.948404 0.0000 Stasioner VOLATILITAS -6.227965 -2.948404 0.0000 Stasioner
Tabel 4. Hasil Uji Lag Selection
Tabel 5. Estimasi Model VAR

## Tabel 6. Hasil Uji Kausalitas Granger

## PEMBAHASAN
Hipotesis  pertama  menduga  terdapat hubungan  positif  antara  return  saham (MRET)  dengan  volume  perdagangan (MTURN)  ditolak.  Namun  berdasarkan hasil  uji  analisis  yang  dilakukan  dengan model  VAR  dan Impulse  Response Fumction (IRF)  menunjukan  hasil  bahwa koefisien  regresi  variabel  MRET  sebesar 0.823635    artinya  apabila  perubahan MRET  bulan  lalu  meningkat  sebesar  1 persen, akan menyebabkan MTURN meningkat  sebesar  0.823635  persen.  Hal tersebut mengindikasikan adanya hubungan  positif  namun  tidak  signifikan karena  dari  hasil  estimasi  model  VAR dimana  nilai  statistik  0.56955  <  t  statistik (2,03)  yang  menunjukan  hubungan  tidak signifikan  antara  MRET  dengan  MTURN. Artinya  market  return  yang  diperoleh sebelumnya dapat mempengaruhi pergerakan market turnover dimasa mendatang  namun  pengaruhnya  tidak terlalu  besar.  Hasil  tersebut  berbeda dengan  temuan  Sindhu  dan  Waris  (2014),
Statman  dan  Theorly  (2006)  bahwa  return berhubungan  positif  signifikan  dengan volume  perdagangan.  Berdasarkan  hasil analisi yang diperoleh dapat mengidentifikasi
adanya
perilaku overconfidence di  Bursa  Efek  Indonesia. Hal  tersebut  terjadi  karena  ketika  suatu saham  memberikan  return  positif  kepada investor, pada saat itulah timbul keinginan dalam  diri  investor  untuk  meningkatkan
perdagangan kedepannya dengan keyakinan bahwa return yang didapat  akan lebih  besar.  Tanpa  berpikir  panjang layaknya  investor  rasional,  dengan  modal keyakinan  yang  kuat  dan  mengabaikan informasi  pasar  yang  masuk,  investor tersebut  terus  melakukan  perdagangan saham  sehingga  meningkatkan  volume perdagangan menjadi lebih tinggi.
Hipotesis  kedua  menduga  terdapat hubungan  positif  antara  volatilitas  dengan volume  perdagangan  (MTURN)  diterima. Berdasarkan estimasi model VAR dipeoleh hasil  nilai  statistik  3.69768  >  t-statistik (2,03)  yang  artinya  volatilitas  secara statistik  berpengaruh  signifikan  terhadap volume  perdagangan  (MTURN).  Dalam estimasi  model  VAR  koefisien  regresi volatilitas sebesar 1.590168, artinya apabila  perubahan  Volatilitas  bulan  lalu meningkat sebesar 1 persen, akan menyebabkan  perubahan  MTURN  bulan ini  meningkat  sebesar  1.590168  persen. Sehingga  dapat  disimpulkan  terdapat hubungan positif signifikan antara volatilitas  dengan  volume  perdagangan (MTURN).  Hal  tersebut  tidak  sesuai dengan  teori  prospek  yang  menyatakan bahwa seseorang dalam kondisi ketidakpastian, orang akan memilih pilihan yang menghasilkan expected utility terbesar,  dimana  ketika  volatilitas  (tingkat risiko)  naik  investor  akan  menghindari kerugian  dengan  mengurangi  transaksinya sehngga volume perdagangan saham
menurun.  Akan  tetapi  bias  overconfidence menyebabkan
investor
menjadi understimate (menaksir  terlalu  rendah) terhadap  adanya  risiko  dan  cenderung mengabaikan tingkat risiko sehingga membuatnya justru lebih agresif bertransaksi  saham  dan  meningkatkan volume  perdagangan.  Hasil  penelitian tersebut  didukung  oleh  penelitian  Shindu dan Waris (2014), Salma Zaiane (2013).

## PENUTUP

## Simpulan
Simpulan  yang  dapat  diambil  dari hasil  pembahasan  mengenai  perilaku overconfidence di  bursa  efek  Indonesia periode 2014 sampai 2016 yang dilihat dari hubungan  market  return  dengan  market turnover  dan  volatilitas  adalah  sebagai berikut
Dari hasil penelitian dan pembahasan membuktikan  bahwa  H1  :  Terdapat hubungan  positif  antara  Maket  Return dengan  Market  Turover,  ditolak  dan  H2  : Terdapat  hubungan  positif  signifikan antara Volatilitas dengan Market Turnover, diterima.
Dari  pembahasan  analisis  data  dapat ditarik  kesimpulan  bahwa  Investor  di Bursa Efek Indonesia mengalami overconfidence yang mana ditunjukan oleh sikap investor dalam menanggapi guncangan (shock) market return , volatilitas  (tingkat  risiko)  dan  market turnover. Walaupun  demikian,  dampak overconfidence yang  terjadi  relatif  kecil dan tidak terlalu mempengaruhi bursa efek. Maka  investor  dalam  melakukan  investasi seharusnya  tidak  terpaku  pada  perolehan return  masa  lalunya  dengan  harapan mendapatkan  return  yang  sama  bahkan yang lebih tinggi dimasa akan datang serta melakukan  analisis  ulang  lagi  dalam pengambilan keputusan investasi di kemudian  hari  dengan  melakukan  riset seperti  mempelajari  laporan  keuangan perusahaan,  kinerja  perusahaan, track record atau  portofolio  dan  informasi
mengenai  keadaan  perekonomian  yang dipublikasikan  serta  investor  disarankan harus  tetap  mempertimbangkan  volatilitas (tingkat  risiko)  yang  diperoleh  sebelum bertransaksi agar dapat memperoleh keuntungan.  Hal  tersebut  dilakukan  agar investasi  yang  dilakukan  dapat  mem- berikan kepuasan yang optimal.

## Saran
Dari  kesimpulan  dan  pembahasan sebelumnya,  terdapat  beberapa  saran  yang diajukan  dalam  penelitian  ini,  diantaranya adalah:
Untuk  penelitian  yang  akan  datang disarankan  untuk  mencari  ruang  lingkup populasi   yang berbeda dan lebih luas dari populas  dalam  penelitian  ini,  Pengambilan populasi  dalam  penelitian  ini  hanya  dari perusahaan  yang  masuk  ke  dalam  Index LQ45  periode  2014-2016.  Hal  tersebut sangat  membatasai  jumlah  perusahaan yang bisa masuk sebagai sampel penelitian.  Penelitian  selanjutnya  agar menggunkan  seluruh  perusahaan  yang terdaftar  di  Bursa  Efek  Indonesia  sebagai populasinya,  sehingga  perusahaan  yang memiliki  market  capital  kecil  tetapi  likuid juga  terwakili  serta  menambah  rentang waktu  penelitian  menjadi  5  tahun  atau  10 tahun.
Untuk  penelitian  selanjutnya  terkait perilaku overconfidence ,  peneliti  me- nyarankan untuk menggunakan data mingguan  bahkan  harian  agar  dapat memberikan  gambaran  yang  lebik  konkrit mengenai  hubungan  antar  variabel  yang digunakan.  Apalagi  jika  model  VAR  tetap digunakan, akan lebih baik jika pengujiannya  menggunakan  data  yang lebih banyak.

## DAFTAR PUSTAKA
Abaoub  &  Zaiane.  (2009).  Investor Overconfidence  and  Trading  Volume; The  Case  of  An  Emergent  Market. International  Review  of  Business Research Papers , 5(2), 213-222.
Anoraga,  P.,  &  Pakarti,  P.  (2006). Pengantar  Pasar  Modal,  cet  V . Jakarta: PT Rineka Cipta.
Budi, B. (2010). Behavioral Finance, udah Waktunya. Jakarta: PT Evolitera.
Cristianti  &  Mahastanti.  (2011).  Faktor- Faktor yang Dipertimbangkan Investor dalam  Melakukan  Investasi. Journal Manajemen dan Terapan . 4(3), 37-51.
Doddy,  A..  (2012). Ekonometrika  Esensi dan  Aplikasi  dengan menggunakan Eviews . Jakarta: Erlangga.
Fischhoff,  B.,  Solvic,  P.,  &  Lischtenstein,
S.  (1997).  Knowing  With  Certainly  : The appropriateness of Extreme Confidence. Journal  of  Experimental Psikology  Human  Preseption  and Performance . 3(4), 552.
Gervais  &  Odean.  (2001). Learning  to  be
Overconfidence. Review  of  Finansial Studies 14, 1–27.
Griffin,  M.  Etc.  (2003).  The  Dynamics  of Institutional  and  Individual  Trading. The Journal of Finance , 6.
Hartono,  J.  (2014). Teori  Portofolio  dan Analisis  Investasi  Edisi Kesepuluh . Yogyakarta: BPFE Yogyakarta.
Juanda,  B.  &  Junaidi.  (2012). Ekono- metrika  Deret  Waktu  Teori  dan Aplikasi. Bogor: IPB Press.
Mahyus,  E.  (2014). Ekonometrika  Dasar untuk  Penelitian  Di  bidang  Ekonomi, Sosial  dan  Bisnis .  Jakarta:  Mitra Wacana Media.
Marwan, A. (2013). Keuangan
Keperilakuan . Yogyakarta: BPFE Yogyakarta.
Maulana,  R.  &  Yatini.  (2013).  Analisis Pergerakan Return Saham dan Volume Perdagangan  sebelum  dan  Sesudah Pengumuman Laporan Keuangan. JMA, 18 (2), 88.
Napitupulu,  V.  &  Syahyunan.  (2012). Pengaruh  Return  Saham,  Volume Perdagangan  Dan  Volatilitas  Harga Saham Terhadap Bid Ask Spread Pada Perusahaan  Yang  Melakukan  Stock Split  Di  Bursa  Efek  Indonesia. Jurnal Departemen FE USU, Sumatra Utara.
Nugraha,  N.  F.  &  Kartini.  (2015).
Pengaruh Ilusion of Control, Overconfidence dan Emotion terhadap Pengambilan Keputusan Investasi pada  Investor  di  Yogyakarta. Jurnal Inovasi  dan  Kewirausahaan,  4 (2), 114-122.
Pompian,  M.  (2006). Behavioral  Finance and  Wealth  Management  :  How  to Built Optimal Portofolios that Account for  Investor  Biases .  New Jersey:  John  Wiley  and  Sons,Inc. Diakses November 2017.
Santoso,  S.  (2014). Statistik  Multivariate Edisi  Revisi .  Jakarta:  PT  Elex  Media Komputindo.
Shefrin.  (2000).  Beyond Greed  and  Fear:
Understanding Behavioral  Finance and the Psychology of Investing .
Shindu,  M.  I.  &  Waris,  F.  (2014).
Overconfidence and Turnover: Evidence from Karachi Stock Exchange. European Journal of Business  and  Management, 6(7),  128- 135.
Statman, M. & Thorley, S. (2006). Investor Overconfidence  and  Trading  Volume. The  Review  of  Financial  Stu dies, 19(4). Doi :10.1093/rfs/hhj032.
Suad, H. (1998). Dasar – Dasar Portofolio dan  Analisis  Sekuritas  Edisi  Ke dua . Yogyakarta: UPP-AMP YKPN
Sugiyono.  (2016). Metode  Penelitian Kuantitatif  ,  Kualitatif  dan  Kombinasi (Mixed Methods ) . Bandung: Alfabeta.
Sunariyah.  (2011). Pengantar  Penge- tahuan  Pasar  Modal  Edisi  Keenam . Yogyakarta: UPP STIM YKPN.
Sutrisno.  (2000). Manajemen  Keuangan. Yogyakarta: Ekonosia.
Victor,  R.  &  Helen,  S.K.  (2000).  What  is
Behavioral
Finance?.
Bussines,
Education and Technology Journal, 1-
9.
Zaiane, S. (2013). Overconfidence, Trading  Volume  and  The  Disposition Effect:  Evidence  from  The  Shenzhen Stock  Market  of  China. Issues  in Bussiness  Management  and  Eco- nomics, 1 (7), 163-175.
Tandellin,  E.  (2010). Portofolio  dan Investasi  Teori  dan  Aplikasi  Edisi Pertama.Yogyakarta : Kanisius IKAPI.
Tim Studi Volatilitas Pasar Modal Indonesia  dan  Perekonomian  Dunia. (2011). Volatilitas Pasar Modal
Indonesia  dan  Perekonomian  Dunia . Kementrian Keuangan Republik
Indonesia.
Widarjono, A. (2007). Ekonometrika Teori dan Aplikasi untuk  Ekonomi  dan Bisnis Edisi Kedua. Yogyakarta:
Ekonisia Fakultas Ekonomi UII.
Wiryaningtyas,  D.  P.  (2016).  Behavioral
Finance dalam Pengambilan Keputusan . Prosiding Seminar
Nasional UNEJ, 339-344.
Undang- Undang No 8 Tahun 1995 tentang Pasar Modal.
www.idx.co.id www.sahamok.com www.yahoofinance.com