## Ekonomis: Journal of Economics and Business
Volume 7, 1 (2023): 606-613 Online ISSN: 2597-8829 (Online), DOI: 10.33087/ekonomis.v7i1.769 http://ekonomis.unbari.ac.id

## Perbandingan Analisis Teknikal dengan Pendekatan
Moving Average dan Parabolic SAR dalam Memprediksi Pengembalian Saham pada Indeks Saham LQ45

## Isnaini Nuzula Agustin, Fariono*
Fakultas Ekonomi dan Bisnis, Universitas Internasional Batam *Correspondence: Fariono.ong@gmail.com
Abstrak. Seiring dengan perkembangan jumlah investor saham yang cukup pesat di Indonesia, analisis teknikal sangat diperlukan  untuk  membantu investor dalam usaha  mendapatkan pengembalian  yang optimal. Penelitian ini  dilakukan  untuk  membandingkan  performa  antara  dua  jenis  analisis  teknikal,  yaitu  moving  average  dan parabolic  sar.  Penelitian  ini  merupakan  penelitian  kuantitatif  dengan  metode  komparatif  analisis.  Teknik pengambilan  sampel  yang  digunakan  yaitu  purposive  sampling  dengan  indeks  LQ45  sebagai  objek  penelitian. Data merupakan data bulanan indeks LQ45 pada periode tahun tahun 2017-2021, sehingga didapatkan total 60 observasi. Analisis data meliputi statstika deskriptif dan Uji Kruskal Wallis. Hasil uji menunjukkan bahwa tidak terdapat perbedaan signifikan antara performa indikator moving average dengan inidikator parabolic sar. Namun demikian,  parabolic  sar  menunjukkan  ketepatan  prediksi  yang  lebih  tinggi  dibandingkan  dengan  moving average. Hasil penelitian ini diharapkan dapat mendukung investor dalam memilih indikator teknikal yang baik, sehingga dapat memperoleh hasil prediksi harga saham dengan lebih akurat untuk mendapatkan pengembalian yang optimal.
Kata kunci : LQ45; moving average; parabolic sar, pengembalian; perbandingan
Abstract. Along with the rapid development of the number of stock investors in Indonesia, technical analysis is needed to assist investors in their efforts to obtain optimal returns. This research was conducted to compare the performance of two types of  technical analysis, namely moving average and parabolic sar.  This research is a quantitative research with comparative analysis method. The sampling technique used was purposive sampling with  the  LQ45  index  as  the  research  object.  The  data  is  monthly  data  for  the  LQ45  index  in  the  2017-2021 period, so a total of 60 observations were obtained. Data analysis includes descriptive statistics and the Kruskal Wallis test. The test results show that there is no significant difference between the performance of the moving average  indicator  and  the  parabolic  sar  indicator.  However,  the  parabolic  sar  shows  higher  prediction accuracy  compared  to  the  moving  average.  The  results  of  this  study  are  expected  to  support  investors  in choosing  good  technical  indicators,  so  that  they  can  obtain  more  accurate  stock  price  prediction  results  to obtain optimal returns.
Keywords : comparison; LQ45; moving average; parabolic sar; return

## PENDAHULUAN
Secara  Bahasa,  Investasi  memiliki  makna,  “penanaman  uang  atau  modal  dalam  suatu perusahaan  atau  proyek  untuk  tujuan  memperoleh  keuntungan”  menurut  (KBBI,  n.d.).  Dalam melakukan  investasi  terdapat  banyak  jenis  instrumen  investasi  antara  lain  pasar  modal,  pasar  uang, obligasi,  reksa  dana, exchange  traded  fund, derivatif,  ataupun  efek  beragun  aset.  Berdasarkan  data dari  Kustodian  Sentral  Efek  Indonesia  KSEI  (2021),  pertumbuhan  identitas  tunggal  setiap  investor khususnya  pasar  modal  pada  tahun  2020  sampai  bulan  september  2021  mengalami  peningkatan hingga  65,73%  yaitu  dari  3.880.753  menjadi  6.431.44  investor.  Berdasarkan  data  yang  dipaparkan tersebut,  terlihat  adanya  peningkatan  jumlah  investor  yang  cukup  signifikan  di  pasar  modal. Berdasarkan penelitian oleh Brama & Rahmawati (2019), umumnya terdapat sekitar 85% hingga 90% investor yang kurang berhasil mendapatkan return yang diharapkan. Hal ini merupakan dampak dari investor baru yang  kurang  teredukasi dengan baik dalam  melakukan investasi dipasar modal. Selain itu, sebagian investor melakukan transaksi jual beli saham secara spekulatif atau bersifat judi. Di sisi lain, metode-metode pemilihan dan Teknik jual beli saham telah banyak tersedia di berbagai platform maupun sekuritas.
Dalam  memprediksi  harga  saham,  terdapat  dua  pendekatan  yang  umumnya  dilakukan  oleh investor,  yaitu  analisis  fundamental  dan  analisis  teknikal.  Analisis  fundamental  merupakan  analisis
Isnaini  Nuzula  Agustin  dan  Fariono, Perbandingan  Analisis  Teknikal  dengan  Pendekatan  Moving  Average dan Parabolic SAR dalam Memprediksi Pengembalian Saham pada Indeks Saham LQ45
prediksi  harga  saham  berdasarkan  performa  laporan  keuangan  perusahaan.  Sedangkan  Analisis teknikal merupakan analisis saham yang memprediksi pergerakan saham di masa depan berdasarkan harga  saham  di  masa  lalu.  Analisis  teknikal  umumnya  digunakan  untuk  investor  jangka  pendek, dengan memanfaatkan sinyal jual dan sinyal beli yang ada pada indikator teknikal. Dengan semakin berkembangnya  teknologi,  jenis  analisis  teknikal  pun  semakin  berkembang  pesat.  Oleh  karena  itu, investor perlu mengetahui performa dari masing-masing jenis analisis teknikal agar dapat memperoleh hasil prediksi yang sesuai.
Analisis  teknikal  memiliki  beberapa  keunggulan  dibanding  dengan  analisis  fundamental. Teknikal  analisis  cenderung  lebih  mudah  untuk  dipahami  bagi  investor  pemula.  Karena  dengan adanya indikator-indikator modern membuat investor lebih mudah dalam menganalisa harga jual beli. Analisis  ini  juga  memiliki  jangka  waktu  yang  relatif  singkat.  Selain  itu,  dalam  analisis  teknikal investor  lebih  cepat  dalam  memberikan  return.  (Jakpar  et  al.,  2018).  Keunggulan  analisis  teknikal lainnya  yaitu  dapat  mengenali  tren  sedini  mungkin.  Dengan  ketersediaan  data  harga  buka,  harga tertinggi,  harga  terendah,  harga  penutupan,  dan  volume  dan  juga  berbagai  rentang  waktu,  jika digunakan  dengan  benar  dapat  memberikan  panduan  tren  lebih  praktis  dan  cepat  sehingga  bisa mendapatkan manfaat yang optimal (Pramudya & Ichsani, 2020).
Analisis  teknikal  sendiri  terdiri  dari  dua  jenis  yaitu  analisis  teknikal  klasik  dan  analisis teknikal modern (Jakpar et al., 2018). Analisis klasik lebih mungutamakan membaca sebuah psikologi pasar  dalam  bentuk candlestick, pola  dari  kumpulan candlestick, dan  juga  menentukan support resistance secara  manual.  Sedangkan  analisis  teknikal  modern  lebih  memanfaatkan  teknologi informasi  dengan  algoritma  yang  lebih  kompleks,  contohnya  indikator trend  following dan  juga indikator momentum. Beberapa jenis indikator teknikal yang memanfaatkan indikator trend following antara  lain  garis Moving  Average dan Parabolic  Sar. Indikator-indikator  ini  penulis  gunakan  dalam menentukan  jual  atau  beli  di  indek  saham  LQ45,  untuk  mengukur  indikator  mana  yang  memiliki tingkat akurasi yang lebih baik sehingga yang  menjadi parameter untuk  mendapatkan pengembalian saham dalam waktu dan data yang sama (Pramudya & Ichsani, 2020).
Indeks LQ45 merupakan indeks yang dikenal paling liquid, paling banyak diperdagangkan di pasar  saham  Indonesia.  Adapun  penelitian  ini  menggunakan  indeks  LQ45  dikarenakan  dalam melakukan  transaksi jual  beli  dipasar  modal  dibutuhkan  pasar  yang  likuid  agar  proses jual  beli  bisa dilakukan dengan cepat, sehingga hal ini mendasari dalam memakai indeks LQ45. LQ45 merupakan indeks  yang  terdiri  dari  45  saham  teraktif  dari  total  perusahaan  publik.  Saham  saham  ini  selalu dievaluasi  dalam  kurun  waktu  6  bulan  sekali  oleh  Bursa  Efek  Indonesia  (BEI).  Perusahaan  dalam Indeks ini memiliki kondisi keuangan yang baik, prospek pertumbuhan, nilai dan frekuensi transaksi yang  tinggi  (Pramudya  &  Ichsani,  2020).  Selain  itu,  indeks  ini  juga  menjadi  indeks  yang  paling banyak digunakan oleh manajer investasi sebagai dasar produk investasi (Arief, 2019).

## Literatur Harga Saham
Harga  saham  adalah  angka  dalam  kepemilikan  suatu  aset  perusahaan  yang  dibayar  dengan uang  sebagai  penyertaan  (Octaviani  &  Komalasari,  2017).  Harga  saham  adalah  penawaran  dalam bentuk  harga  perusahaan  yang  berada  di  pasar  modal  dalam  saat  tertentu.  Pelaku  pasar,  permintaan dan  penawaran  pasar  menentukan  sebuah  harga  saham  di  pasar  modal  (Oktavia  &  Genjar,  2017). Harga  saham  adalah  salah  satu  komponen  penting  untuk  diperhatikan  dan  dapat  mengukur kesejahteraan  pemegang  saham.  Selain  itu,  harga  saham  juga  bisa  menjadi  riwayat  catatan  dalam melakukan  penafsiran  harga  dimasa  depan  (Wulandari  &  Badjra,  2019).  Menurut  pengertian  yang dikutip dari beberapa sum ber, pengertian harga saham adalah suatu nilai pasar yang dibayar dengan uang untuk memiliki asset suatu perusahaan .

## Analisis Teknikal
Analisa teknikal adalah pembelajaran tentang prilaku pasar yang tercerminkan dalam bentuk grafik, dalam memprediksi harga dimasa depan. Analisa teknikal ialah analisis yang didasarkan pada perhitungan  (rumus,  grafik,  chart,  dan  sebagainya),  serta  digabungkan  oleh  beberapa  rumus matematika  untuk  memberikan  gambaran  untuk  prediksi  harga  dimasa  depan,  tingkat  keakuratan analisis  teknikal  tidak  pernah  mencapai  seratus  persen.  Berdasarkan  dua  pengertian  diatas,  analisa teknikal  adalah  harga  yang  mencerminkan  prilaku  pasar  dan  harga  membentuk  grafik  untuk
Isnaini  Nuzula  Agustin  dan  Fariono, Perbandingan  Analisis  Teknikal  dengan  Pendekatan  Moving  Average dan Parabolic SAR dalam Memprediksi Pengembalian Saham pada Indeks Saham LQ45
menentukan  keputusan  harga  dimasa  yang  akan  datang.  Grafik  teknikal  umumnya  dibentuk  dari beberapa candlelistik, dalam  kurun  waktu  tahun,  bulan,  harian, jam,  hingga  menit  (Ardhianto  et  al., 2018).
Analisis teknikal dibagi menjadi dua jenis, yaitu analisis teknikal klasik dan analisis teknikal modern. Analisis teknikal klasik merupakan Teknik pengambilan keputusan berdasarkan interpretasi penggunanya terhadap grafik. Sedangkan Analisis teknikal modern mengambil keputusan berdasarkan perhitungan  kuantitatif,  bukan  interpretasi  subjektif  berdasarkan  bentuk  pola  grafik.  Terdapat  dua klasifikasi indikator modern yaitu indikator Trend Following dan indikator Oscillator . Beberapa jenis indikator trend following antara lain garis Moving average , Parabolic sar, Bollinger bands, dan lain- lain . Sedangkan  untuk indikator Oscillator antara  lain Relative  strength  index,  Stochastic, dan  lain- lain (Hafizah et al., 2019).
Penulis memilih dua indikator analisa teknikal yaitu indikator moving average dan Parabolic sar.  Moving  average termasuk  sebuah  indikator  yang  tertua  yang  pernah  digunakan  dalam  pasar saham.  Sedangkan Parabolic  sar  adalah sebuah  indikator  yang  berfungsi  untuk  menentukan  arah trend.  Adapun Sar memiliki  arti Stop  and  reverse. Dua  indikator  ini  dipilih  berdasarkan  “Enam Indikator Saham Terbaik” berdasarkan penelitian-penelitian sebelumnya (Nugroho, 2022).

## Hipotesis Pasar Efisien
Hipotesis  pasar  efisien  atau the  efficient  market (EMH)  atau  juga  disebut  sebagai random walk  theory adalah  pertimbangan  mengenai  nilai  perusahaan  yang  mencerminkan  semua  data mengenai  nilai  bisnisnya. Tingkat  efisiensi  dipasar  modal  diukur  berdasarkan  korelasi  harga  dengan informasi yang ada dipasar. Pasar yang efisien merupakan pasar yang harganya dapat menyesuaikan dengan cepat, tercermin dari nilai rata-rata, tanpa ada nilai yang salah terhadap informasi baru. Teori ini pertama kali dipaparkan pada tahun 1965 oleh Eugene Fama (Malini, 2019).
Hipotesis pasar efisien dalam pasar keuangan menyatakan bahwa harga sekarang sepenuhnya merupakan  bentuk  cerminan  dari  segala  informasi  yang  tersedia  (Hawaldar  et  al.,  2017).  Hal  ini menjelaskan  bahwa  informasi  baik  dari  masa  lalu  dan  juga  masa  sekarang,  serta  informasi  yang berasal  dari  eksternal  maupun  internal  perusahaan.  Disisi lain,  teori  hipotesis pasar  efisien  diartikan oleh spesialis keuangan dan akademisi bahwa reaksi harga saham berkorelasi dengan informasi baru karena informasi atau berita tentang pasar akan tersebar dengan cepat dan mempengaruhi harga saham (Yildirim, 2017). Kedua premis diatas membentuk suatu kesimpulan bahwa terdapat faktor tambahan yang mendorong pergerakan sebuah harga saham yaitu faktor psikologi dan faktor prilaku pasar.
Menurut  Hawaldar  et  al.,  (2017),  hipotesis  pasar  efisien  memilki  tiga  bentuk,  yaitu  lemah, semi-kuat,  kuat.  Pasar  efisien  bentuk  lemah  ini  menjadikan  harga  dan  volume  perdagangan  sebagai dasar  informasi.  Informasi  ini  merupakan  informasi  masa  lalu  yang  tersedia  langsung  di  pasar. Ringkasnya,  hipotesis  pasar  efisien  bentuk  lemah  ini  menentukan  keputusan  investasi  berdasarkan informasi  harga  masa  lalu  dengan  membaca  pola  tertentu  untk  memperoleh  keuntungan  (Yildirim, 2017). Informasi yang digunakan hipotesis ini mengarah kepada analisis teknikal.

## Behavioural Finance
Behavioral finance pertama kali didefinisikan oleh Shefrin pada tahun 2000 (Sisbintari, 2017). Sejarah  teori  ini  dimulai  melalui  penelitian  dalam  bidang  psikologi.  Seorang  ilmuwan  bernama Statman  menelaah  perilaku  seorang  Investor  melalui  aspek  kejiwaan.  Hasil  menelaah  tersebut memberi kesimpulan bahwa fear of regret merupakan salah satu gejala psikologis yang dialami oleh Investor.  Dengan  demikian,  tindakan  Investor  dalam  bermain  pasar  modal  menjadi  ragu-ragu  serta tindakannya menjadi tidak rasional. Melalui serangkain peristiwa tersebut, dengan bantuan penelitian dalam  bidang  keuangan,  didapatkan  pendekatan  baru  yang  bernama behavioral  finance . Behavioral finance adalah  teori  mengenai  hubungan  seorang  Investor  dan  tingkah  laku  keuangan  melalui pengaruh  psikologisnya  (Addinpujoartanto  &  Darmawan,  2020).  Pendekatan  ini  diharapkan  dapat menjabarkan prosedur pengambilan keputusan oleh seorang Investor (Sisbintari, 2017).

## Signaling Theory
Signaling theory atau dalam Bahasa Indonesia dikenal dengan nama teori sinyal pertama kali ditemukan  oleh  Spence  di  tahun  1973  (Khairudin  &  Wandita,  2017).  Spence  berprinsip  bahwa kualitas suatu perusahaan dapat dilihat melalui cara mereka membedakan diri (Khairudin & Wandita,
Isnaini  Nuzula  Agustin  dan  Fariono, Perbandingan  Analisis  Teknikal  dengan  Pendekatan  Moving  Average dan Parabolic SAR dalam Memprediksi Pengembalian Saham pada Indeks Saham LQ45
2017).  Cara  pembedaan  dimaksud  adalah  melalui  pengiriman  sinyal  mengenai  kualitas  perusahaan yang  bisa  dipercaya  kepada  pasar  modal  (Khairudin  &  Wandita,  2017). Signaling  theory adalah pembahasan  mengenai  harga  pasar  yang  mengalami  pasang  surut  atau  naik-turun  dan  berpengaruh terhadap  keputusan  seorang  investor  (Safitri  &  Kurniasari,  2019). Signaling  theory mempunyai konsep  berupa  informasi  ke  informasi.  Informasi  demikian  terdiri  dari well  informed dan poor informed . Informasi berupa sinyal disampaikan Manajer lewat laporan keuangan. Kemudian, Investor akan  menerima  sinyal  terkait  pertanda  baik  atau  pertanda  buruk  mengenai  keuangan  yang diinvestasikan.  Konsep  terpenting  dari signaling  theory adalah  Manajer  perusahaan  yang menyampaikan  laporan  keuangan  tersebut  (Maharani  &  Mawardhi,  2022).  Kualitas  informasi  yang didapat  merupakan  salah  satu  hal  penting  dalam  teori  ini  karena  informasi  yang  diperoleh  investor akan mempengaruhi tindakan investor. Informasi yang dikategorikan baik merupakan informasi yang menyajikan  keadaan  perusahaan  masa  lalu,  proyeksi  masa  depan  perusahaan,  informasi  yang  sesuai dengan keadaan, dan juga informasi tersedia tepat sesuai waktu (Maharani & Mawardhi, 2022).

## Moving Average
Dalam  indikator moving  average ini  memiliki  beberapa  fungsi  yang  dapat  digunakan  untuk menghitung  rata-rata  harga  saham  dari  waktu  ke  waktu.  Periode  waktu  yang  digunakan  umumnya adalah Moving  average  5,  10,  20,  40,  200. Selain  itu,  indikator  ini juga  dapat  menentukan  harga  di area support atau resistance (Faris  et  al.,  2021) . Tujuan  lain  dari  indikator  ini  adalah  untuk mengantisipasi tren, dimana tren naik dapat dilihat dari harga diatas harga garis moving average, dan tren turun bisa dilihat dari harga dibawah garis moving average (Hari & Dewi, 2017). Pada penelitian ini kita menggunakan simple moving average (SMA), salah satu indikator trend following. Indikator ini baik digunakan saat adanya pergerakan harga saham dalam sebuah tren, Ketika sebuah harga tidak bergerak  dalam  tren  indikator  ini  dapat  memberikan  sinyal  yang  terlambat  atau  salah  memberikan perkiraan  dalam  pergerakan  harga.  Penelitian  ini  menggunakan  jangka  waktu  5  dan  20  karena lebih mendekati akurasi (Hari & Dewi, 2017). Adapun Rumus (SMA) sebagai berikut:
t t t t n n
Keterangan : X t = data aktual pada periode (t) tertentu; n = banyak data

## Parabolic Sar
Indikator Parabolic Stop and Reverse atau biasa disebut Parabolic SAR merupakan indikator dalam menganlisa tren harga dengan landasan harga dan waktu (Prasetijo et al., 2017). Indikator ini dikembangkan  oleh  seorang  yang  terkenal  bidang  teknikus  yaitu  Welles  Wilder,  pada  tahun  1978 (Muis et al., 2021). Indikator ini merupakan indikator harga dan waktu yang membentuk suatu kurva parabola matematis (Prasetijo et al., 2017). Sinyal membeli dalam indikator ini adalah ketika PSAR berubah  menjadi  hijau  atau  baru  berubah  arah  trend  menjadi  naik.  Selanjutnya  sinyal  jual  dalam indikator  ini  ketika  PSAR  berubah  menjadi  merah  atau  baru  berubah  arah  tren  menjadi  turun (Prasetijo et al., 2017). Indikator PSAR memiliki performa yang baik untuk keadaan pasar tren naik dan tren turun,  hanya  saja kekurangannya  ketika  pasar  dalam  keadaan sideways (Muis et  al.,  2021). Indikator ini terdiri dari harga dan waktu sehingga indikator ini memiliki parameter yang harus diatur disaat  penggunaannya.  Nilai Step dan Maximum,  Step merupakan  faktor  percepatan dalam  indikator ini,  angka  pecepatan  ini  akan  dipengarui  oleh  pergerakan  pasar  saat  mencapai  harga  tertinggi  yang baru atau harga terendah yang baru hingga angka percepatan akan ditentukan nilai maximum. Angka percepatan  yang  rendah  akan  merespon  lebih  lama  dari  pergerakan  harga  saham  kurang  merespon, sebaliknya angka percepatan yang tinggi akan merespon cepat dari pergerakan harga saham. Welles Wilder  menyarankan  untuk  memakai  0,02  dan  0,22  (Chae  et  al.,  2011).  Rumus  dari Parabolic  sar sebagai berikut ini :
SAR n+1 = SAR n + a (EP - SAR n )
Keterangan : SAR n+1 = nilai sar besok; SAR n = nilai sar hari ini; EP (Extreme point) = Harga tertinggi (tren  naik);  EP  (Extreme  point)  =  Harga  terendah  (tren  turun);  Fa  (Faktor  Akselerasi)  =  nilai  awal
Isnaini  Nuzula  Agustin  dan  Fariono, Perbandingan  Analisis  Teknikal  dengan  Pendekatan  Moving  Average dan Parabolic SAR dalam Memprediksi Pengembalian Saham pada Indeks Saham LQ45
0,02  dan  meningkat  sebesar  0,02  setiap;  EP  baru  tercapai,  dibatasi  0,2  setelah  0,2  Fa  mencapai  0,2 (maksimal)

## METODE
Jenis penelitian menggunakan metode kuantitatif dengan pendekatan kuantitatif-komparatif. Dalam pengambilan data sekunder ini diperoleh dari situs tradingview.com. Manajemen data indikator moving average dan psar menggunakan aplikasi microsoft excel. Pengambilan sampel dengan teknik purposive sampling didapat indeks LQ45 sebagai objek penelitian. Total data mencapai 60 yang merupakan data tahun 2017 hingga 2021. Data yang diperoleh kemudian diuji statistik deskriptif, uji normalitas ( kolmogorov Smirnov ) dan uji kruskal wallis.

## Uji Normalitas-Kolmogrov Smirnov
Uji  normalitas  dilakukan  untuk  mengetahui  apakah  data  yang  akan  diteliti  berasal  dari populasi yang normal atau tidak. Kriteria pengambilan keputusan yang digunakan adalah apabila nilai Sig.  lebih  kecil  dari  α  =  0,05  maka  data  tidak  berdistribusi  normal.  Sebaliknya,  apabila  Sig.  lebih besar dari nilai α = 0,05 maka data berdistribusi normal (Putri et al., 2022).

## Uji Hipotesis-Kurskal Wallis
Uji  hipotesis  dilakukan  untuk  mengetahui  rata-rata  perbedaan  atas  return  saham  yang dihasilkan berdasarkan ketiga jenis indikator teknikal yang dianalisis secara bersamaan. Uji kruskall wallis  merupakan  uji  nonparametric  yang  dalam  penelitian  ini  digunakan  karena  data  menunjukkan tidak berdistribusi normal (Ghoziyah & Permadhy, 2022).
1. Merumuskan hipotesis
a. H 0 =  Tidak  terdapat  perbedaan  yang  signifikan  pada  hasil  prediksi  antara  indikator moving average dan indikator parabolic sar
b. H 1 = Terdapat perbedaan yang signifikan pada hasil prediksi antara indikator moving average dan indikator parabolic sar
2. Menetapkan taraf Signifikansi yaitu sebesar 5% atau a = 0,05
3. Menghitung uji kruskal wallis dengan SPSS versi 26 4. Memberikan kesimpulan untuk menolak atau menerima H 0 Dasar pengambilan keputusan ini apabila Asymp. Sig. lebih besar dari 5% kesimpulannya H 0 diterima H 1 ditolak.  Sebaliknya  kalau  Asymp.  Sig.  lebih  kecil dari  5%  kesimpulannya  H 0 ditolak  H 1 diterima (Ghoziyah & Permadhy, 2022).

## HASIL

## Tabel 1

## Uji Normalitas – Kolmogorov Smirnov

## Sumber: data olahan
Tabel 1 merupakan hasil uji normalitas pada ketiga jenis indikator teknikal. Data sebenarnya yaitu  Closing  Price  indeks  LQ45  menunjukkan  nilai  Asymp.  Sig.  (2-tailed)  kurang  dari  0.05,  yang artinya  bahwa  data  tidak  menyebar  normal.  Demikian  juga  dengan  hasil  prediksi  indikator  MA20 memiliki nilai Asymp. Sig. (2-tailed) kurang dari 0.05 yang juga berarti bahwa data tidak terdistribusi normal.  Sedangkan  hasil  prediksi  PSAR  menunjukkan  nilai  Asymp.  Sig.  (2-tailed)  lebih  dari  0.05
Isnaini  Nuzula  Agustin  dan  Fariono, Perbandingan  Analisis  Teknikal  dengan  Pendekatan  Moving  Average dan Parabolic SAR dalam Memprediksi Pengembalian Saham pada Indeks Saham LQ45
sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa  data  menyebar  normal;  karena  terdapat  dua  variabel  yang  tidak mengikuti sebaran normal, maka Teknik statistic yang digunakan adalah uji non parametrik yaitu Uji Kruskall Wallis.

## Tabel 2 Nilai Mean Rank pada Uji Kruskall Wallis
Sumber: data olahan
Berdasarkan  Tabel  2  terlihat  bahwa  nilai  mean  rank  LQ45  adalah  93.63,  sedangkan  mean rank  untuk  MA20  adalah  85.92,  dan  mean  rank  untuk  PSAR  adalah  91.95.  Hasil  ini  menunjukkan bahwa  indikator  PSAR  memiliki  selisih  mean  rank  yang  lebih  kecil  dengan  LQ45  dibandingkan dengan selisih antara mean rank MA20 dengan LQ45. Hal ini mengindikasikan bahwa hasil prediksi PSAR lebih baik dibandingkan dengan MA20 karena lebih mendekati nilai sebenarnya.

## Tabel 3

## Hasil Uji Hipotesis Kruskal Wallis

## Sumber: data olahan
Tabel 3 merupakan hasil uji hipotesis yang dihasilkan dari uji kruskall wallis. Dilihat hasil uji test statistis  nilai  asyp.  sig.  adalah  0,695  berada  diatas  5%  atau  0,005.  Kesimpulan  ini  berati  H 1 diterima H 0 ditolak. Artinya, meskipun terdapat perbedaaan nilai hasil prediksi, namun tidak terdapat perbedaan  signifikansi  prediksi  harga  saham  diantara  indikator moving  average dan  indikator parabolic sar. Pertumbuhan indeks LQ45 Januari 2017 887,35 sampai Desember 2021 931,41 ialah 6,16%  selama  kurun  waktu  tersebut.  Jika  dihitung  pengembalian  berdasarkan  mean  LQ45 menggunakan  indikator  MA  20,  {(6,16  %  /  93,63%)  x  85,92}  =  5,65%  dan  {(6,16%  /  93,63%)  x 91,95}  =  6,05%  indikator  PSAR  mencapai  pengembalian  6,05%.  Indikator  PSAR  dengan pengembaliannya lebih dekat dibanding MA 20 terhadap LQ45 mencapai {(6,05% / 6,16% ) x 100%} = 98,20% kemiripian pengembalian dengan LQ45 dan {(5,65% / 6,16% ) x 100%} = 91,76% untuk MA 20 terhadap pengembalian LQ45. Selisih pengembalian kedua indikator yaitu keuntungan PSAR dikurangi  keuntungan  MA  20  (6,05%  -  5,65%)  =  0,4%  selisih  pengembalian.  Jika  dihitung  dalam bentuk  persentase  PSAR  lebih  unggul  dibanding  MA  20  {(0,4%  /  5,65%)  x  100%}  =  7,07%. Perhitungan  pengembalian  saham  ini  dihitung  murni  berdasarkan  data  pergerak  harga  masa  lalu, diluar perhitungan biaya transaksi, komisi bursa, levy , PPN, PPh dan biaya lainnya.

## SIMPULAN
Pada  penelitian  ini,  dipilih  dua  indikator  teknikal  untuk  dilakukan  perbandingan  yaitu indikator MA  20  dan  PSAR.  Setelah  kedua  indikator  diuji terhadap  indeks  LQ45,  dengan  data lima tahun  MA  20  memperoleh  5,65%  sedangkan  PSAR  6,05%.  Indikator  PSAR  mampu  memberikan pengembalian  saham  0,4%  lebih  tinggi  atau  secara  performa  indikator  PSAR  memberikan  7,07% yang  lebih  baik  terhadap  indeks  LQ45  berdasarkan  analisis kruskal  wallis .  Perhitungan  ini  murni berdasarkan  pergerakan  harga  saham  diluar  biaya  transaksi  lainnya.  Indikator  MA  20  ini  memiliki keakuratan  karena  lebih  sensitif  terhadap  pergerakan  harga  dan  risikonya  lebih  rendah,  cenderung baik  dalam  memutukan  pembelian.  Sedangkan  indikator  PSAR  bisa  melakukan  analisis  dengan pengembalian  hasil  yang  lebih  maksimal  dan  baik  untuk  menentukan  waktu  jual.  Hal  ini  terjadi dikarenakan adanya perbedaan range indikator PSAR lebih lebar dibanding indikator MA 20. Dengan
Isnaini  Nuzula  Agustin  dan  Fariono, Perbandingan  Analisis  Teknikal  dengan  Pendekatan  Moving  Average dan Parabolic SAR dalam Memprediksi Pengembalian Saham pada Indeks Saham LQ45
ini dapat diartikan bahwa semakin lebar range suatu indikator maka batas risiko akan semakin tinggi dan menghasilkan pengembalian yang lebih tinggi juga.

## DAFTAR PUSTAKA
Addinpujoartanto,  N.  A.,  &  Darmawan,  S.  2020.  Pengaruh  Overconfidence,  Regret  Aversion,  Loss Aversion,  dan  Herding  Bias  Terhadap  Keputusan  Investasi  di  Indonesia. Jurnal  Riset Ekonomi Dan Bisnis , 13 (3), 175–187. http://journals.usm.ac.id/index.php/jreb Ardhianto, K. A., Mansur, M., & Wahono, B. 2018. Analisa Bandarmology Terhadap Profit Investor (Studi Kasus Saham Jakarta Islamic index Sektor Properti dan Real Estate yang Terdaftar Di Bursa Efek Indonesia Tahun. Jurnal Riset Manajemen , 42–53. www.fe.unisma.ac.id Arief,  I.  A.  2019,  LQ-45,  Indeks  Saham  yang  Segera  Miliki  Hitungan  Baru. CNBC  Indonesia . https://www.cnbcindonesia.com/investment/20190106154342-21-49297/lq-45-indeks-saham- yang-segera-miliki-hitungan-baru
Brama, A., & Rahmawati, W. T., 2019, Sekitar 90% Investor Saham Indonesia Gagal, Simak Ampuh Para  Investor  ini. Kontan .  https://investasi.kontan.co.id/news/sekitar-90-investor-saham- indonesia-gagal-simak-cara-ampuh-para-investor-ini Chae,  S.,  Shin,  S.-Y.,  &  Kong,  I.-Y.  2011.  A  Study  on  the  Automatic  Adjustment  of  the  Parabolic SAR by using the Fuzzy Logic. Journal of Korean Institute of Intelligent Systems , 21 (2), 230– 236.
Dai,  R.  M.,  Kostini,  N.,  &  Tresna,  P.  W.  2019.  Pengaruh  Behavioral  Finance  Terhadap  Kinerja Keungan  Pelaku  Usaha  Kecil  Menengah  Unggulan  di  Kota  Cimahi. Jurnal  Pemikiran  Dan Penlitian Administrasi Bisnis Dan Kewirausahaan , 4 (1), 57–62.
Faris,  A.  A.,  Mahmood,  Z.  M.,  &  Al-Mayaahi,  S.  S. 2021.  Building  an  Efficient  Portfolio  by  using The  Weighted  Moving  Average  in  The  Light  of  The  Global  Pandemic  (COVID19)  (An applied  study  in  the  Iraq  stock  market). Journal  of  Periodicals  of  Engineering  and  Natural Sciences , 9 (4), 549–560.
Ghoziyah,  I.  M.,  &  Permadhy,  Y.  T.  2022.  Analisis  Kinerja  Reksa  Dana  Saham  Dengan  Metode Sharpe, Treynor, dan Jensen Selama Masa Pandemi. Jurnal Riset Manajemen Sains Indonesi , 13 (1), 53–75.
Hafizah,  N.,  Noviani,  E.,  &  Perdana,  H.  2019.  Analisis  Teknikal  Saham  Lq-45  Menggunakan Indikator Bollinger Bands. Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika Dan Terapannya , 8 (4), 943–950.
Hari, Y., & Dewi, L. P. 2017. Forecasting System Approach for Stock Trading with Relative Strength Index  and  Moving  Average  Indicator. Journal  of  Telecommunication,  Electronic  and Computer Engineering , 10 (2–3), 25–29.
Hawaldar, I. T., Rohit, B., & Pinto, P. 2017. Testing of Weak form of Efficient Market Hypothesis: Evidence  from  The  Bahrain  Bourse. Journal  of  Investment  Management  and  Financial Innovations , 14 (2), 376–385. https://doi.org/10.21511/imfi.14(2-2).2017.09
Jakpar, S., Tinggi, M., Tak, A. H., & Yi, C. W. 2018. Fundamental Analysis VS Technical Analysis: The Comparison of Two Analysis in Malaysia Stock Market. UNIMAS Review of Accounting and Finance , 1 (1), 38–61. KBBI. n.d.. No Titl . KBBI. https://kbbi.web.id/investasi
Khairudin,  K.,  &  Wandita,  W.  2017.  Analisis  Pengaruh  Rasio  Profitabilitas,  Debt  To  Equity  Ratio (DER) dan Price To Book Value (PBV) Terhadap Harga Saham Perusahaan Pertambangan di Indonesia. Jurnal Akuntansi Dan Keuangan , 8 (1). https://doi.org/10.36448/jak.v8i1.826 KSEI. 2021. Statistik Pasar Modal Indonesia . https://www.ksei.co.id/files/Statistik_Publik_Desember_2021.pdf
Maharani,  Y.  A.,  &  Mawardhi, W.  2022.  Pengaruh  Profitabilitas,  Firm  Size,  Dan  Growth Terhadap Nilai Perusahaan Dengan Struktur Modal Sebagai Variabel Intervening. Diponegoro Journal of Management , 11 (1), 2–12.
Malini,  H.  2019.  Efficient  Market  Hypothesis  and  Market  Anomalies  of  LQ  45  Index  in  Indonesia Stock  Exchange. SRIWIJAYA  INTERNATIONAL  JOURNAL  OF  DYNAMIC  ECONOMICS AND BUSINESS , 3 (2), 107. https://doi.org/10.29259/sijdeb.v3i2.107-121 Muis,  I.  S.,  Prajawati,  M.  I.,  &  S,  B.  2021.  Analisis  Teknikal  Return  Saham  dengan  Indikator- Indikator Bollinger Band, Parabolic SAR, dan Stochastic Oscillator. Jurnal Samudra Ekonomi
Isnaini  Nuzula  Agustin  dan  Fariono, Perbandingan  Analisis  Teknikal  dengan  Pendekatan  Moving  Average dan Parabolic SAR dalam Memprediksi Pengembalian Saham pada Indeks Saham LQ45
Dan Bisnis , 12 (2), 143–153. https://doi.org/10.33059/jseb.v12i2.2467 Mutiara,  I.,  &  Agustian,  E.  2020.  Pengaruh  Financial  Literacy  dan  Financial  Behavior  terhadap Keputusan Investasi pada Ibu-Ibu PKK Kota Jambi. J-MAS (Jurnal Manajemen Dan Sains) , 5 (2), 263. https://doi.org/10.33087/jmas.v5i2.193 Nugroho,  R.  S.  2022,  Enam  Indikator  Saham  Terbaik  yang  Bisa  Anda  Gunakan! IDX  Channel . https://www.idxchannel.com/milenomic/enam-indikator-saham-terbaik-yang-bisa-anda- gunakan
Octaviani, S., & Komalasarai, D. 2017. Pengaruh Likuiditas, Profitabilitas, dan Solvabilitas Terhadap Harga  Saham  (Studi  Kasus  pada  Perusahaan  Perbankan  yang  Terdaftar  di  Bursa  Efek Indonesia). Jurnal Akuntansi. , 3 (2), 77–89.
Oktavia,  I.,  &  Genjar,  K.  2017.  Sinergitas  Quadruple  Helix:  e-Business  dan  Fintech  sebagai  Daya Dorong Pertumbuhan Ekonomi Lokal
Pramudya,  R.,  &  Ichsani, S.  2020.  Technical  Analysis  To  Determine  Buying  And  Selling  Signal  In Stock Trade. International Journal of Finance & Banking Studies (2147-4486) , 9 (1), 58–67. Prasetijo, A. B., Saputro, T. A., Windasari, I. P., & Windarto, Y. E. 2017. Proceedings, the 2017 4th International  Conference  on  Information  Technology,  Computer,  and  Electrical  Engineering (ICITACEE) :  October  18-19,  2017,  Semarang,  Indonesia. International  Conference  on Information Technology, Computer, and Electrical Engineering , 41–44. Putri, R. N. M. H., Primasari, N. S., & Khusnah, H. 2022. Return Analisis Teknikal Moving Average, Bollinger  Band,  dan  Relative  Strength  Index  pada  Cryptocurrency. Jurnal  Ilmiah  Akuntansi Dan Keuangan , 11 (1), 22–30. http://jurnal.universitasputrabangsa.ac.id/index.php/jiak/index Safitri, H., & Kurniasari, F. 2019. Analisis Institutional Ownership, Independent Commissioner, dan Dividend Policy Pada Nilai Perusahaan Sebagai Strategi Investasi Saham Perusahaan Startup di
Indonesia. Jurnal Manajemen Motivasi , 15 (2), 40.
https://doi.org/10.29406/jmm.v15i2.1739
Sisbintari,  I.  2017.  Sekilas  Tentang  Behavioral  Finance. Jurnal  Ilmiah  Administrasi  Bisnis  Dan Inovasi , 1 (2), 88–101. http://market.bisnis.com/read/20171222/
Wulandari, A. I., & Badjra, I. B. 2019. Pengaruh profitabilitas terhadap harga saham pada perusahaan lq-45 di bursa efek indonesia (BEI). E-Jurnal Manajemen Universitas Udayana , 8 (9), 5722. Yildirim,  H.  2017.  Behavioral  Finance  or  Efficient  Market  Hypothesis? International  Journal  of Academic Value Studies (Javstudies) , 3 (11), 151–158. www.javstudies.com