## PERGERAKAN HARGA SAHAM DI INDONESIA DISEBABKAN OLEH KEDATANGAN INFORMASI DAN NOISE
Monica Weni Pratiwi Universitas Bakrie Email:monica.wenipratiwi@bakrie.ac.id
Anang Sucahyo Balai Penyuluhan Pertanian, Perikanan dan Kehutanan Kecamatan Kokap Kabupaten Kulon Progo
Email: anangsucahyo@yahoo.com

## Abstrak
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menginvestigasi  secara  empiris  pergerakan  harga  saham  di Indonesia  yang  disebabkan  oleh  kedatangan  informasi  dan noise . Perbedaan  antara noise dan informasi  ditunjukkan  oleh  perbedaan  nilai  autokorelasi,  yang  menunjukkan  nilai-nilai  autokorelasi negatif noise ,  sedangkan  nilai  autokorelasi  positif  atau  nol  menunjukkan  tidak  ada noise melainkan kedatangan informasi. Sampel yang digunakan dalam penelitian ini adalah perusahaan yang terdaftar di indeks LQ-45 untuk tahun 2009 dan 2011. Hasil penelitian menunjukkan volatilitas harga saham di Indonesia  disebabkan  oleh noise dan  kedatangan  informasi.  Informasi  tentang  periode  malam  ini mempengaruhi return  on periode  malam  dua  hari  kemudian.  Selain  itu,  informasi  kembali  pada periode perdagangan hari ini mempengaruhi volatilitas harga saham periode nanti malam. Sementara koreksi yang disebabkan oleh noise yang dibuat selama periode perdagangan. Volatilitas harga saham karena kedatangan informasi dan noise tidak sensitif terhadap ukuran perusahaan dan pasar up-down
Kata Kunci : volatilitas harga, informasi, noise

## Abstract
The  purpose  of this  research  is to examine the  price volatility  of  stock  reflects information and noise. The difference between noise and information indicated by the difference in the value of the autocorrelation,  which  indicates  negative  autocorrelation  values  of  noise,  while  the  autocorrelation value is positive or zero indicates no noise but rather the arrival of information. Sample used in this study  are  the  firms  listed  in  the  LQ-45  indexesfor  the  year  of  2009  and  2011.  Results  showed  price volatility of stock in Indonesia are caused by noise and arrival information. Information on this night period affects the return on the period of the night two days later. In addition, information returns on this  day  trading  period  affect  the  price  volatility  of  stock  period  later  that  evening.  While  the correction caused by the noise made during the trade period. The price volatility of stock due to the arrival  of  information and the noise is  not  sensitive  to  the  size  of the  company and  up-down  market conditions, but sensitive to trading volume.
Keywords : price volatility, information, noise

## PENDAHULUAN

## Latar Belakang
Harga  saham  dalam  pasar  modal  di Indonesia  mencerminkan  adanya  kedatangan informasi.  Semakin  pendek  waktu  antara kejadian dalam perusahaan dengan pembentukan  harga  yang  baru,  pasar  semakin efisien.  Bila  penyebaran  kedatangan  informasi berjalan  baik  maka  pelaku  pasar  dapat  segera membentuk  harga  yang  baru.  Sehingga  tidak ada  satu  pun  pelaku  pasar  yang  dapat memanfaatkan analisis tersebut untuk mendapatkan  keuntungan  ekstra,  yang  lebih besar  dari  keuntungan  yang  diperoleh  pelaku pasar  lainnya.  Berarti  harga  sekuritas  secara penuh mencerminkan semua kedatangan informasi yang dipublikasikan (public information) termasuk yang ada dalam laporan keuangan seperti pendapatan, deviden, pengumuman stock split, pengembangan produk  baru,  kesulitan  keuangan,  maupun perubahan  data-data  akuntansi  perusahaan (Jones, 2000).
Selain kedatangan informasi, pergerakan  harga  saham  bisa  berarti  adanya noise (Huang, et  al .,  2000).  Kedatangan informasi  merupakan  adanya  informasi  publik dan  privat  yang  ada  dalam  suatu  pasar  saham. Noise merupakan  fluktusi  harga  dan  volume yang  tidak  memberikan  informasi  penting tentang  pergerakan  harga  di  pasar  (market). Fluktuasi  harga  dan  volume  yang  tidak memberikan  informasi  ini  membuat  investor menjadi tidak tepat dalam melakukan penilaian terhadap  nilai  saham  yang  sesungguhnya. Ketidaktepatan  penilaian  investor  terhadap nilai  saham  yang  sesungguhnya  membuktikan bahwa noise memegang  peran  penting  dalam menciptakan harga suatu saham. Noise trading adalah  perdagangan  saham  yang  membuat noise seakan-akan merupakan sebuah kedatangan  informasi.  Jika  semakin  banyak yang  melakukan noise  trading ,  maka  pasar menjadi  semakin  tidak  likuid  (Fama,  1991; Harsono, 2003; Sumiyana, 2007).
Perbedaan antara noise dan kedatangan  informasi  terindikasi  oleh  adanya perbedaan nilai autokorelasi, yakni autokorelasi  antara  periode  perdagangan  dan periode  sebelumnya  serta  autokorelasi  antara periode non perdagangan dan periode sebelumnya  (Amihud  &  Mendelson,  1991; Sumiyana,  2007),  dan return harian  (Guner  & Onder,  2002).  Nilai  autokorelasi  negatif
menandakan  adanya noise ,  sedangkan  nilai autokorelasi positif atau bernilai nol mengindikasikan tidak adanya noise melainkan adanya kedatangan informasi.
Menurut  hipotesis noise ,  pergerakan harga  yang  tidak  disebabkan  oleh  perubahan fundamental  dari  perusahan  itu  pasti  menuju kembali ke harga semula di periode selanjutnya, sehingga return berkorelasi negatif.  Jika  informasi  hanya  mempengaruhi pergerakan  harga  saham  selama  satu  periode akan  berakibat  nilai  autokorelasinya  menjadi bernilai  nol.  Jika  pengaruhnya  dalam  waktu yang  lama  atau  lebih  dari  satu  periode  maka nilai autokorelasinya bernilai positif
(Sumiyana, 2007). Hasil dari penelitian Fama
(1970)menyatakan  bahwa  harga  saham  yang ada tidak sepenuhnya mencerminkan kedatangan  informasi  yang  ada  atau  adanya noise .  Ada  penyimpangan  dari  pasar  yang biasanya  efisien,  ketergantungan  positif  dari perubahan  harga  imbal  hasil  saham  biasa, bertentangan  dari  model ‘fair  game’ pasar yang  efisien  untuk  perubahan  harga  yang periodenya lebih dari satu hari.
Penelitian yang dilakukan oleh Black (1986)  membuktikan  efek noise di  dunia membuat  perdagangan  di  pasar  keuangan menjadi  mungkin  dan  dengan  demikian memungkinkan  kita  untuk  mengamati  harga aset  keuangan. Noise menyebabkan  pasar menjadi  tidak  efisien. Noise membuat  sangat sulit  untuk  menguji  teori-teori  praktis  atau akademis tentang pasar keuangan atau ekonomi.
Sumiyana (2007) menyatakan bahwa terjadi noise dan kedatangan informasi di pasar modal indonesia. Return untuk intraday (antar periode  dalam  hari)  mempunyai  probabilitas besar  terjadi noise ,  sedangkan return untuk interday (antar  hari)  mempunyai  probabilitas sangat  besar  terjadi  kedatangan  informasi ( return positif)  atau  mempunyai  kemungkinan sangat kecil terjadi noise .
Melihat hasil penelitian diatas, peneliti  tertarik  untuk  meneliti  fenomena adanya noise dan  kedatangan  informasi  di pasar  modal  Indonesia.  Penelitian  ini  berbeda dengan  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Fama (1970) yang meneliti tentang reksadana di New York. Penelitian ini mereplikasi dari penelitian yang  dilakukan  oleh  Sumiyana  (2007). Perbedaannya, terletak pada sampel perusahaan yang akan diteliti. Dalam
penelitian  yang  dilakukan  Sumiyana  (2007) meneliti perusahaan dalam Indeks LQ 45 tahun 1999-2006, sedangkan penelitian yang peneliti lakukan  adalah  meneliti  perusahaan  dalam Indeks  LQ  45  pada  tahun  2009  dan  2011. Pemilihan  tahun  secara  random  (acak)  ini dilakukan agar lebih banyak perbandingannya, sehingga  diputuskan  tidak  meneliti  dengan tahun secara berurutan.
Dalam penelitian ini, peneliti menggunakan variabel harga saham dan return saham.  Sebagai  variabel  pengontrol  untuk melihat  pergerakan  harga  saham  yang  ada digunakan variabel ukuran perusahaan, volume perdagangan  dan  kondisi up  down  market . Karena data intraday perusahaam LQ 45 tidak lagi dipublish ,  maka  peneliti  menggunakan data  periode  non  perdagangan  ( return  open  – close -1 ) dan periode perdagangan ( return close -  open )  saham  pada  tahun  2009  dan  tahun 2011.  Variabel  pengontrol  digunakan  untuk melihat  sensitivitas  apakah  antar  periode- periode yang diteliti mempunyai nilai autokorelasi yang negatif atau positif. Uji yang dilakukan adalah menggunakan uji autokorelasi.
Tujuan Penelitian Penelitian ini bertujuan untuk menginvestigasi  secara  empiris  pergerakan harga  saham  di  Indonesia  yang  disebabkan oleh kedatangan informasi dan noise .

## TELAAH PUSTAKA
Pergerakan harga saham
merefleksikan  dua  hal,  yaitu  informasi  dan noise (Huang et  al .,  2000;  Sumiyana,  2009).
Noise merupakan  fluktusi  harga  dan  volume yang  tidak  memberikan  informasi  penting tentang  pergerakan  harga  di  pasar  ( market ).
Fluktuasi  harga  dan  volume  yang  tidak memberikan  informasi  ini  membuat  investor menjadi tidaktepat dalam melakukan penilaian terhadap nilai saham yang sesungguhnya.
Perbedaan antara noise dan informasi diindikasikan oleh perbedaan nilai autokorelasi.  Nilai  autokorelasi  yang  negatif menandakan  adanya noise .  Sedang  nilai autokorelasi  yang  positif  menandakan  adanya kedatangan  informasi.  Jika  informasi  tersebut hanya  mempengaruhi  satu  periode  maka  nilai autokorelasinya  bernilai  nol.  Akan  tetapi apabila  pengaruh  dari  informasi  tersebut  lebih dari  satu  periode  maka  nilai  autokorelasinya menjadi positif.
Noise merupakan  salah  satu  faktor penting yang diperhatikan oleh investor karena noise tingkat  tinggi  dapat  memiliki  nilai negatif  terhadap  pasar  modal  dan  ekonomi, seperti  harga  efek  yang  kurang  informatif, kurang alokasi modal yang efisien, peningkatan  risiko,  dan  gelembung  aset (Thaler,  1985;  Hwang,  2004).  Pedagang noise menempatkan noise ke  dalam  harga  kumulatif saham,  sehingga  harga  saham  cenderung bergerak  kembali  ke  nilainya  di  sepanjang waktu.  Semakin  jauh  harga  saham  menjauhi nilainya,  maka  semakin  cepat  saham  tersebut balik kembali (Black, 1986; Sumiyana, 2009). Perbedaan  pengujian noise dengan pengujian  efisiensi  pasar  bentuk  lemah  adalah pengujian noise merupakan  pengujian  yang melihat  adanya  penyimpangan  fluktuasi  harga dan  volume  yang  tidak  memberikan  informasi terhadap nilai saham yang sesungguhnya. Alat pengujiannya  menggunakan  uji  autokorelasi. Sedangkan  pengujian  efisiensi  pasar  bentuk lemah  merupakan  sejauh  mana  informasi  di masa  lalu  dapat  memprediksi  return  di  masa yang akan datang. Alat pengujiannya menggunakan  uji  run-test  atau  regresi  linier. Perbedaan  ini  terlihat  ketika  harga  sekuritas pada efisiensi pasar bentuk lemah mencerminkan secara penuh informasi di masa lalu.  Akan  tetapi  harga  sekuritas  pada noise , informasi  tidak  bisa  mencerminkan  harga saham  tersebut  karena  adanya  penyimpangan. Maka  dari  itu  perbedaan  jelas  terlihat  antara noise dengan  efisiensi  pasar  bentuk  lemah adalah  noise  merupakan  penyimpangan  dalam efisiensi pasar bentuk lemah.
Menurut  Sumiyana  (2009), noise trader membentuk taksiran yang salah terutama  masalah  variansi distribusi  perolehan aktiva  tertentu.  Untuk  ketidaktepatan  persepsi seperti  itu,  pedagang noise tidak  hanya menghasilkan  perolehan  lebih  tinggi  daripada investor  rasional  tetapi  juga  bisa  bertahan  dan mendominasi  pasar  dalam  kekayaan  jangka panjang  sekali  pun  mereka mengambil resikoberlebihan. Ketidaktepatan penilaian investor terhadap nilai saham yang sesungguhnya  membuktikan  bahwa noise memegang  peran  cukup  penting  dalam menciptakan  harga  dari  suatu  saham.Fakta yang  ada  di  lapangan  menunjukkan  bahwa perdagangan noise menempatkan noise ke dalam  harga  sekuritas  yang  diperdagangkan (Fama,  1991;  Harsono,  2003;  Sumiyana, 2007).
Pendekatan  berdasarkan noise  trading menyatakan  bahwa  terdapat  variabilitas  harga yang diakibatkan oleh perdagangan tak terduga yang  nampak  tidak  berkorelasi  dengan informasi  yang  valid  (Harsono,  2003). Noise trading melihat  seakan-akan noise merupakan informasi.  Semakin  banyak noise  trading maka semakin  tidak  likuid  suatu  pasar,  dalam  arti semakin sering perdagangan yang memungkinkan  pengamatan  terhadap  harga (Harsono,2003).
Noise yang  ditempatkan noise  trader ke dalam  hargasaham  akan  kumulatif,  sehingga harga  saham  akan  cenderung  bergerak  balik kenilainya  di  sepanjang  waktu.  Semakin  jauh harga saham bergerak menjauhinilainya, semakin cepat cenderung balik kembali (Black, 1986).
Penelitian  terdahulu  tentang  adanya noise diuji  oleh  Chelley  dan  Steeley  (2001) yang menyatakan return periode non perdagangan mempunyai volatilitas yang lebih tinggi  dan  berkorelasi  serial  negatif  dengan return periode perdagangan. Hal tersebut terjadi    karena  adanya overreaction dan noise , sehingga  ada  perbedaan  perilaku return pada return  periode  non  perdagangan  dan return periode perdagangan. Artinya kesalahan penentuan  harga  periode  non  perdagangan dapat dikoreksi pada trading  time .
Penelitian  tentang  adanya noise dalam  kaitan  dengan  ukuran  perusahaan  dan volume  perdagangan  telah  dilakukan  oleh Easley  dan  O‟Hara  (1987)  dalam  penelitian yang  berjudul  „ Price,  Trade  Size  and Information  in  Securities  Markets ‟.  Dalam penelitiannya  Easley  dan  O‟Hara  menyatakan bahwa noise membuat  perusahaan  dengan ukuran  perusahaan  dan  volume  perdagangan kecil  mempunyai  efisiensi  produksi  rendah, leverage  tinggi,  tingkat  profitabilitas  rendah sehingga volatilitas return lebih tinggi dibanding dengan ukuran perusahaan besar dan volume perdagangan besar.
Penelitian  tentang  adanya noise dalam  kaitan  dengan  kondisi  pasar  telah dilakukan  oleh  Huang et  al .  (2000)  dalam penelitian yang berjudul „ Stock Price Behavior Over  Trading  and  Non  Trading  Periods  : Evidence  from  The  Taiwan  Stock  Exchange ‟ menyatakan  bahwa  perilaku  harga  saham sensitif  terhadap  kondisi  pasar.    Hasil penelitiannya menunjukkan bahwa pada return harian  terdapat noise pada  kondisi  pasar  yang up market. Sedangkan pada kondisi pasar yang
down  market tidak  menunjukkan  gejala terjadinya noise. Apabila  ada noise maka pergerakan  harga  yang  naik  pada  periode perdagangan  di  ikuti  pembalikan  harga  pada periode  non  perdagangan  yang  berkelanjutan dan  begitupun  sebaliknya.  Maka  hipotesis noise menerangkan  bahwa  pergerakan  harga saham  yang  tidak  disebabkan  oleh  perubahan fundamental  perusahaan  akan  membuat  harga kembali  ke  harga  semula  pada  periode selanjutnya, sehingga return nya negatif.
Sedangkan  menurut  penelitian  yang dilakukan  oleh  Sumiyana  (2007)  menyatakan bahwa noise untuk return periode  non perdagangan  dan  periode  perdagangan  dalam korelasinya dengan interval sebelumnya terbukti valid .  Pola  pertama  dari  hasil penelitian  yang  dilakukan  Sumiyana  (2007) menyatakan  bahwa  adanya noise mempunyai interval  dengan  satu,  dua  dan  tiga  periode sebelumnya,  baik  periode  perdagangan  dan periode nonperdagangan. Kedua, pola terjadinya noise mempunyai  interval  dengan satu periode sebelumnya. Ketiga, pola terjadinya  kedatangan  informasi  atau  tidak pernah  terjadi noise mempunyai  interval dengan  empat  periode  sebelumnya.Dapat disimpulkan bahwa return untuk data intraday (antar  periode  di  dalam  hari)  mempunyai probabilitas  besar  terjadi noise ,  sedangkan return untuk interday (antar  hari)  mempunyai probabilitas  sangat  besar  terjadi  kedatangan informasi ( return positif secara konsisten) atau mempunyai  kemungkinan  kecil  untuk  terjadi noise .
Dengan  demikian  penelitian  ini membuktikan bahwa noise lebih banyak terjadi untuk return perdagangan  siang  hari  daripada return perdagangan  pagi  hari.  Hal  ini  didapat dalam  korelasi  dengan  interval  satu,  dua  dan tiga  periode  sebelumnya.  Tetapi  jika return periode non perdagangan dan periode perdagangan  dikorelasikan  dengan lag empat periode  sebelumnya  maka  hasilnya  adalah kedatangan informasi bukannya noise .

## METODE  PENELITIAN Populasi dan Sampel
Populasi  dan  sampel  pada  penelitian ini adalah perusahaan yang sahamnya termasuk  dalam  kategori  saham  yang  aktif diperdagangkan.  Oleh  karena  itu,  sampel dalam  penelitian  ini  adalah  perusahaan- perusahaan  yang  termasuk  dalam  Indeks
Saham  LQ  45  tahun  2009  dan  tahun  2011. Indeks saham LQ 45 dipilih karena perusahaan yang  terdaftar  didalamnya,  berlikuiditas  tinggi sehingga mengurangi adanya saham tidur baik di  sesi  periode  non  perdagangan  ataupun  sesi periode perdagangan di hari perdagangan.
Adanya saham tidur atau saham yang tidak  aktif  dapat  mengganggu  keakuratan penelitian  yang  dilakukan.  Pemilihan  tahun 2009  dan  2011  dipilih  karena  sampel  yang berbeda  dari  perusahaan  yang  berbeda  dan dalam  interval  waktu  yang  berbeda  untuk memastikan  bahwa  perusahaan  sampel    tidak secara  khusus  pada  satu  sampel  dan  satu periode  waktu  (Chan,  Christie  &  Schultz, 1995)
Definisi Operasional  Variabel Penelitian a. Kedatangan Informasi dan Noise
Dalam  penelitian  ini  kedatangan informasi  dan noise diukur  dengan  nilai autokorelasi  dari  pergerakan  harga  saham. Pengukuran
ini dianggap tepat menggambarkan  kedatangan  informasi  dan noise karena  berfokus  dalam  penghitungan nilai autokorelasi saja.
Nilai autokorelasi positif menggambarkan adanya kedatangan informasi, sedang nilai autokorelasi negatif menggambarkan adanya noise dalam kaitannya dengan volatilitas harga saham. Uji autokorelasi  didapat  dari  mengkorelasikan harga  periode  non  perdagangan  (pembukaan) dengan harga periode perdagangan (penutupan)  dalam  satu  hari.  Alat  yang digunakan  untuk  menguji  autokorelasi  adalah dengan menggunakan SPSS 21.

## b. Return
Dari statistik deskriptif return periode  harga  saham  sekarang  dan return periode  harga  saham  kemarin  didapat  jumlah keseluruhan  return,  rata-ratanya,  median, variansi,  standar  deviasi, return maksimal, return minimal serta skewness.Return ditentukan dengan logaritma natural dari harga relatif R t = ln ( P t / P t-1 ).
c. Ukuran Perusahaan
Analisis  komparasi  uji  autokorelasi berbasis  ukuran  perusahaan  dilakukan  dengan menghitung return periode  R 1 ,  R 2 ,R 3 dan  R 4 dalam  ukuran  perusahaan  mulai  dari  ukuran perusahaan terkecil, ukuran perusahaan menengah  dan  ukuran  perusahaan  yang terbesar.  Setelah  itu  hasilnya  akan  dikorelasi
dengan lag P -1 ,  P -2 ,  P -3 dan  P -4 .    Pembagian ukuran perusahaan
didapat dengan membaginya ( Quintiles ) menjadi 5 sama besar berdasarkan  ukuran  perusahaan  dari  data  yang dipilih.  Pengukuran  ukuran  perusahaan  dalam penelitian ini diperoleh dari :
Ukuran  Perusahaan  = Total  Aset  Langsung + Total  Aset Tidak Langsung

## d. Volume Perdagangan
Analisis  komparasi  uji  autokorelasi berbasis volume perdagangan dilakukan dengan menghitung return periode R 1 , R 2 ,R 3 dan R 4 dalam volume perdagangan mulai dari  volume  perdagangan  terkecil  hingga volume perdagangan yang terbesar. Setelah itu akan dikorelasi dengan lag P -1 , P -2 , P -3 dan P -4 . Pembagian  volume  perusahaan  dilakukan dengan Quintiles, sehingga  nantinya  akan didapat  pembagian  perusahaan  yang  sama banyaknya.
Volume Trading = Volume Penjualan x Harga Penutupan (close) Harian

## e. Kondisi Pasar Up dan Down
Analisis  komparasi  uji  autokorelasi berbasis  kondisi  pasar up  –  down  market dilakukan  dengan  menghitung return periode R 1 , R 2 ,R 3 dan R 4 dalam kondisi pasar up – down market mulai  dari return pasar up dan return pasar down. Setelah itu akan dikorelasi dengan lag P -1 ,  P -2 ,  P -3 dan  P -4 .  Pengukuran return pasar  dihitung  dari return harian  dari  IHSG (Indeks Harga Saham Gabungan ).
Return Market (Rm) = ln ( P IHSG / P IHSG t-1 ) Dimana :
P IHSG     = Harga penutupan IHSG P IHSG t-1 = Harga penutupan IHSG hari sebelumnya

## Metode Analisis Data
Analisis data adalah proses penyederhanaan  data  kedalam  bentuk  yang mudah  dibaca  dan  diinterprestasikan.  Data periode  non  perdagangan  didapat  dari  harga pembukaan  ( open-close -1 )  dan  data  periode perdagangan  didapat  dari  harga  penutupan (close-open -1 ). Data harian terdiri dari dua jenis return  yaitu  return open  to  open dan return close to close.
Prosedur  pengolahan  data  dalam penelitian  ini  dengan  memilah  data  ke  dalam variabel-variabel yang digunakan dalam penelitian  ini.  Dari  hasil  operasional  variabel yang  akan  diuji,  nilai  variabel  tersebut dimasukkan dalam program SPSS 21.
Pengujian Hipotesis
a. Langkah  Prosedural  dalam  Pengujian Hipotesis :
Langkah prosedural dalam pengujian hipotesis
:
1. Dari data periode non perdagangan dan periode perdagangan diperoleh dua seri harga. Data itu membentuk dua return saham  yaitu return periode  non perdagangan  (R 1 ), return periode perdagangan (R 2 ), return open to open (R 3 ) dan return close to close (R 4 ).
2. Selanjutnya dari perusahaan- perusahaan tersebut dibuat reratanya.
3. Menguji  autokorelasi return antara
periode  non  perdagangan  dengan periode sebelumnya dan antara periode perdagangan dengan periode sebelumnya. 4. Membentuk ukuran perusahaan quintiles untuk menganalisis
sensitivitas perilaku harga.
5. Membentuk trading  volume  quintiles dengan  mengelompokkan  perusahaan berdasarkan trading volume  harian menurut trading volume tahun berjalan secara  keseluruhan.  Berbasis  bentukan trading volume quantiles ini digunakan untuk mengendalikan uji autokorelasi.
6. Membagi  sampel  menjadi  dua, return harian  dalam  kondisi  naik (up) atau dalam  kondisi  turun (down) yang digunakan  untuk  menentukan  tingkat sensitivitas perilaku harga periode non perdagangan dan periode perdagangan.
b. Pengujian Autokorelasi
Autokorelasi  adalah  keadaan  terjadi korelasi  untuk  pengamatan  satu  dengan  yang lain  dan  disusun  menurut  runtun  waktu. Menurut  Gurajati  (1999)  Uji  autokorelasi dilakukan  untuk  mengetahui    apakah  ada korelasi  antara  anggota  serangkaian  observasi yang  diurutkan  menurut  waktu  (data time series )atau ruang (seperti data cross sectional). Noise diindikasikan  dengan  adanya  nilai autokorelasi yang negatif, sedangkan kedatangan  informasi  diindikasikan  dengan adanya nilai autokorelasi yang bernilai positif.
Dalam
pengujian hipotesis menggunakan  uji  korelasi Pearson untuk mengukur  keeratan  hubungan    antara  dua variabel  atau    lebih,  yang  mengukur  seberapa kuat  hubungannya,  hubungannya  positif  atau negatif  dan  untuk  mengetahui  hubungannya signifikan atau tidak.

## HASIL DAN PEMBAHASAN Deskripsi Statistik
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian ini  adalah  data  dari  perusahaan-perusahaan yang  termasuk dalam daftar indeks saham LQ 45  pada  tahun  2009  dan  tahun  2011.  Jumlah perusahaan  yang  masuk  dalam  indeks  saham LQ  45  tahun  2009  dan  2011  adalah  103 perusahaan.  Jumlah  tersebut  diperoleh  dari data  seluruh  perusahaan  yang  terdaftar  di  dua semester  pada  tahun  2009  dan  tahun  2011. Selanjutnya dari perusahaan-perusahaan tersebut dihitung rerata return hariannya. Pada tahun 2009 ada 241 hari perdagangan dan 2011 ada  247  hari  perdagangan,  sehingga  total  ada 288 hari perdagangan.
Analisis  statistik  deskriptif  pada Tabel 1.  Tabel  tersebut  menyajikan  data  rata-rata, standar  deviasi,  median  serta  nilai  maksimum, nilai  minimum  dan  juga skewness  return dari periode  non  perdagangan  (R 1 )  dan  periode perdagangan  (R 2 )  return open  to  open dan return close to close di Bursa Efek Indonesia. Dalam tabel tersebut menunjukkan bahwa rata- rata return saham  periode  non  perdagangan 0,0001,  return  periode  perdagangan  sebesar 0,0012, return open to open 0,0013 dan return close to close 0,0013.
Standar  deviasi    merupakan  ukuran penyebaran  yang  berfungsi  untuk  mengukur besar  atau  kecil  resiko  dari  return  yang diperoleh. Dari Tabel 1, standar deviasi  antara return  periode  perdagangan  dan  periode  non perdagangan lebih besar pada periode perdagangan.  Hal ini mengindikasikan bahwa pada total return periode perdagangan memiliki resiko tertinggi daripada periode non perdagangan.  Sedangkan  untuk  return open  to open memiliki standar deviasi yang lebih besar dibandingkan dengan return close to close. Skewness merupakan derajat
ketidaksimetrisan suatu distribusi. Nilai skewness bernilai  negative  sehingga  return- return  memiliki  derajat  ketidaksimetrisan bernilai  negatif  atau  mengumpul  pada  nilai negatif, karena nilainya lebih kecil dari 0 (nol).

## Tabel 1. Deskripsi Data
Periode N Mean Std Dev  Median Min Max Skewness 2009 return non trading 241 0,0016 0,0102 0,0025 -0,0369 0,0311 -0,7201 return trading 241 0,0014 0,0176 0,0006 -0,0615 0,0641 0,0611 return open to open 241 0,0030 0,0228 0,0028 -0,0772 0,0953 0,0074 return close to close 241 0,0030 0,0200 0,0022 -0,0538 0,0678 0,1181 2011 return non trading 247 -0,0013 0,0102 -0,0001 -0,0611 0,0310 -1,3126 return trading 247 0,0010 0,0135 0,0016 -0,0802 0,0529 -0,7854 return open to open 247 -0,0003 0,0181 -0,0002 -0,1209 0,0628 -1,2310 return close to close 247 -0,0003 0,0176 0,0016 -0,1083 0,0554 -1,3611 Total return non trading 488 0,0001 0,0103 0,0007 -0,0611 0,0311 -0,9827 return trading 488 0,0012 0,0156 0,0012 -0,0802 0,0641 -0,2019 return open to open 488 0,0013 0,0206 0,0011 -0,1209 0,0953 -0,3625 return close to close 488 0,0013 0,0189 0,0019 -0,1083 0,0678 -0,4532
Sumber : Hasil Penelitian (2013)
Pengujian  Pergerakan  Harga  Berdasarkan Kedatangan  Informasi  atau  Noise  pada tahun 2009 dan tahun 2011
Pergerakan  harga  saham  umumnya didorong  oleh  adanya  kedatangan  informasi atau noise . Noise terindikasi  dengan  adanya koreksi return saham untuk periode berikutnya.  Pergerakan  harga  saham  yang disebabkan  oleh noise cenderung  kembali  ke harga semula pada periode berikutnya.
Dari  hasil  pengujian  yang  tersaji lengkap pada Tabel 2 pada return periode non perdagangan  (R 1 )  tahun  2009  dan  tahun  2011. Dari  Tabel  2  menunjukkan  bahwa  untuk periode  non  perdagangan  (R 1 )  menunjukkan untuk lag 1 (periode perdagangan sebelumnya) dan  lag  4  (periode  non  perdagangan  2  malam sebelumnya)  menunjukkan  autokorelasi positif dalam  arti  terjadi  kedatangan  informasi. Dengan kata lain ada informasi pada siang hari dan 2 malam sebelumnya yang mempengaruhi pergerakan harga saham pada malamini.
Sedangkan autokeralasi negatif terjadi untuk periode perdagangan (R 2 ) dengan lag  2  (periode  perdagangan  sebelumnya), sehingga antar hari perdagangan menunjukkan noise .  Artinya  pergerakan  harga  saham kemarin  dikoreksi  pada  hari  ini.  Dengan  kata lain  pergerakan  hari  kemarin  disebabkan  oleh noise.
Pengujian Pergerakan Harga Berbasis Size
Tolak  ukur  yang  menunjukkan  besar kecilnya  suatu  suatu  perusahaan,  antara  lain total penjualan, rata-rata tingkat penjualan dan total  aktiva  (Ferry  dan  Jones,  1979    dalam Hadinugroho,  2002).  Ukuran  perusahaan  yang didasarkan pada total asset s yang dimiliki oleh perusahaan diatur dengan ketentuan BABEPAM No. 11/PM/1997, yang menyatakan bahwa perusahaan menengah atau kecil adalah perusahaan yang memiliki jumlah kekayaan (total  assets) tidak  lebih  dari  100 milyar  rupiah.  Sedangkan  perusahaan  besar umumnya  memiliki  total  aktiva  yang  besar pula sehingga dapat menarik investor untuk   menanamkan    modalnya    pada perusahaannya.
Ukuran (size) perusahaan bisa diukur dengan  menggunakan  total  aktiva,  penjualan, atau modal dari perusahaan tersebut. Perusahaan  yang  memiliki  total  aktiva  besar menunjukkan bahwa perusahaan tersebut telah mencapai  tahap  dewasa  dimana  dalam  tahap ini  arus  kas  perusahaan  sudah  positif  dan dianggap  memiliki  prospek  baik  dalam jangka waktu  yang  relatif  lama,  selain  itu  juga mencerminkan bahwa perusahaan relatif  stabil dan lebih mampu menghasilkan laba dibanding perusahaan  dengan  total  asset   yang  kecil (Indriani, 2005 dalam Sari, 2004).
Tabel 2. Analisis  Komparasi  Uji  Autokorelasi tahun 2009 dan tahun 2011
lag 4 lag 3 lag 2 lag 1 2009 R 1 0,0815 -0,0119 -0,1584 ** 0,2971 +++ R 2 -0,0399 0,0750 -0,1108 * -0,0625 R 3 0,0518 0,0244 0,0195 -0,1247 * R 4 0,0427 0,0536 -0,0150 0,0410 2011 R 1 0,0946 0,0451 0,0387 0,1575 ++ R 2 0,0944 0,0159 -0,1325 ** 0,0779 R 3 0,0238 -0,2010 *** 0,0476 -0,0114 R 4 -0,1486 ** -0,1722 *** 0,0961 0,0109 All R 1 0,1065 ++ 0,0149 -0,0373 0,2325 +++ R 2 0,0110 0,0494 -0,1190 *** 0,0009 R 3 0,0469 -0,0579 0,0369 -0,0726 R 4 -0,0348 -0,0404 0,0424 0,0351 Sumber : Hasil Penelitian (2013) Ket * noise signifikan pada 0,1, ** noise signifikan pada 0,05, *** noise signifikan pada 0,01 + informasi signifikan pada 0,1, ++ informasi signifikan pada 0,05, +++ informasi signifikan pada 0,01 Lag P -1 , artinya korelasi dengan senjang waktu satu periode sebelumnya Lag P -2 , artinya korelasi dengan senjang waktu dua periode sebelumnya Lag P -3 , artinya korelasi dengan senjang waktu tiga periode sebelumnya Lag P- 4 , artinya korelasi dengan senjang waktu empat periode sebelumnya R 1 : Return periode non perdagangan ( open ke close) R 2 : Return periode perdagangan ( close ke open) R 3 : Return open to open R 4 : Return close to close
Secara teoritis perusahaan yang lebih besar  mempunyai  kepastian (certainty) yang lebih besar daripada perusahaan kecil sehingga akan mengurangi tingkat ketidakpastian mengenai  prospek  perusahaan  ke  depan (Yolana  dan  Martani,  2005).  Perusahaan dengan size kecil  sangat  riskan  terhadap perubahan  kondisi  ekonomi  dan  cenderung kurang  menguntungkan  dibanding  dengan perusahaan  besar,  ini,  oleh  karena  itu noise cenderung  terjadi  pada  perusahaan size kecil (Yolanda dan Martini, 2005)
Hasil  penelitian  (ditunjukkan  pada Tabel  3)  menunjukkan  bahwa  pergerakan harga  saham  tidak  sensitif  terhadap  ukuran perusahaan.  Hal  ini  mendukung  Sumiyana
(2007)  yang  menyatakan  bahwa  terjadinya noise untuk  pasar  yang  mempunyai  ukuran perusahaan  berukuran  kecil  lebih  tinggi dibanding dengan perusahaan yang mempunyai  ukuran  perusahaan  besar  terbukti tidak  valid.  Karena  menurut  hasil  penelitian Sumiyana  (2007)  ukuran  perusahaan  yang berukuran  besar  atau  kecil  sama-sama  terjadi noise .Hasil  penelitian  yang  dilakukan  oleh Sumiyana berbanding terbalik dengan penelitian yang dilakukan oleh Fama & French (1992) yang menyatakan bahwa perilaku harga saham dan noise lebih sensitif terhadap ukuran perusahaan  kecil  daripada  ukuran  perusahaan yang besar.
Tabel 3. Analisis Komparasi Uji Autokorelasi Berbasis Size Size lag 4 lag 3 lag 2 lag 1 2009 R 1 Terkecil 0,0975 -0,0121 -0,1748 *** 0,2959 +++ B -0,0117 0,0328 -0,1700 *** 0,2030 +++ C 0,1084 + -0,0020 -0,1890 *** 0,2969 +++ D 0,1077 + 0,0030 -0,0374 0,2240 +++ Terbesar 0,0753 -0,0625 -0,1284 ** 0,2463 +++ R 2
Terkecil -0,0391 0,0809 -0,1181 * -0,0619 B 0,0040 0,0821 -0,0154 -0,1042 * C 0,0195 0,0816 -0,1009 -0,0938 D -0,1148 * 0,0208 -0,1165 * -0,1007 Terbesar -0,0966 0,0802 -0,0504 0,0356 R 3 Terkecil 0,0757 0,0494 0,0320 -0,1319 ** B 0,0027 -0,0668 0,0327 -0,0688 C 0,0983 0,0287 0,0572 -0,1310 ** D 0,0140 0,0317 -0,0664 -0,1196 * Terbesar -0,0450 0,0388 -0,0090 -0,0664 R 4 Terkecil 0,0887 0,0929 -0,0122 0,0250 B -0,0181 -0,0500 0,0161 0,0765 C 0,0576 0,0891 0,0103 0,0377 D -0,0147 0,0325 -0,0573 0,0026 Terbesar 0,0221 0,0169 -0,0850 0,0679 Size lag 4 lag 3 lag 2 lag 1 2011 R 1
Terkecil 0,0756 0,1241 + 0,0056 0,1324 ++ B 0,0739 -0,0375 0,0486 0,0561 C 0,1455 ++ 0,0327 0,0327 0,1324 ++ D 0,0641 0,0613 0,0349 0,2003 +++ Terbesar 0,0849 0,0125 0,0627 0,1485 ++ R 2 Terkecil 0,0895 -0,0493 -0,1129 * 0,0645 B 0,0869 0,0182 -0,0103 -0,0164 C 0,1216 + -0,0009 -0,1615 ** 0,0932 D 0,0192 0,0845 -0,1168 * -0,0307 Terbesar 0,0407 0,0320 -0,1066 * 0,1206 + R 3
Terkecil 0,0210 -0,1920 *** 0,0141 0,0085 B 0,0867 -0,1871 *** 0,0606 -0,0154 C 0,0419 -0,1842 *** 0,0907 -0,0426 D -0,0113 -0,1958 *** 0,0176 -0,0411 Terbesar -0,0079 -0,1793 *** 0,0064 0,0180

## Tabel 3. Lanjutan
R 4
Terkecil -0,0951 -0,1732 *** 0,1061 ++ -0,0363 B -0,1094 * -0,1438 ** 0,0739 0,0485 C -0,1018 -0,1408 ** 0,1297 ++ -0,0394 D -0,1977 *** -0,1732 *** 0,0280 0,0766 Terbesar -0,1615 ** -0,1865 *** 0,0631 0,0338 All R 1 Terkecil 0,0972 ++ 0,0385 -0,0867 * 0,2343 +++ B 0,0606 0,0007 -0,0259 0,1320 +++ C 0,1437 +++ 0,0154 -0,0567 0,2226 +++ D 0,1064 ++ 0,0286 0,0196 0,2111 +++ Terbesar 0,0969 ++ -0,0246 -0,0056 0,1955 +++
R 2
Terkecil 0,0006 0,0339 -0,1163 *** -0,0145 B 0,0362 0,0504 -0,0133 -0,0644 C 0,0581 0,0471 -0,1234 *** -0,0092 D -0,0715 0,0479 -0,1163 *** -0,0680 Terbesar -0,0363 0,0557 -0,0753 * 0,0762 + R 3 Terkecil 0,0615 -0,0233 0,0291 -0,0840 * B 0,0438 -0,1071 ** 0,0509 -0,0395 C 0,0820 + -0,0468 0,0755 * -0,0902 ** D 0,0121 -0,0445 -0,0278 -0,0823 * Terbesar -0,0224 -0,0548 0,0037 -0,0219 Size lag 4 lag 3 lag 2 lag 1 R 4 Terkecil 0,0261 -0,0006 0,0343 0,0063 B -0,0499 -0,0831 * 0,0505 0,0720 C -0,0066 -0,0071 0,0703 0,0105 D -0,0740 * -0,0369 -0,0152 0,0399 Terbesar -0,0614 -0,0771 * -0,0061 0,0571 Sumber : Hasil Penelitian (2013)

## Pengujian  Pergerakan  Harga  Berbasis Trading Volume
Hasil  penelitian  dapat  dilihat  pada Tabel  4.    Tabel  4  menunjukkan  periode  non perdagangan  (R 1 )  menunjukkan  untuk  lag  1 dan  lag  4  (kecuali  qintil  ke-2)  menunjukkan kedatangan informasi. Return pada periode ini tidak  sensitive  tehadap trading  volume. Sedangkan  periode  perdagangan  (R 2 )  dengan
lag  1  dan  lag  2  menunjukkan noise . Noise ini sensitif  terhadap trading  volume ,  dimana semakin  kecil trading  volume semakin noise.
Demikian  juga  untuk  return  pembukaan  (R 3 ) juga  menunjukkan  semakin  kecil trading volume semakin noise. Sedangkan untuk return penutupan  (R 4 )  menunjukkan  bahwa  semakin besar trading  volume cenderung  digerakkan oleh informasi.
Tabel 4. Analisis Komparasi Uji Autokorelasi Berbasis Trading Volume
Trading volume lag 4 lag 3 lag 2 lag 1 2009 R 1 Terkecil 0,0940 0,0048 -0,1389 ** 0,2196 +++ B 0,0296 0,0255 -0,1850 *** 0,2463 +++ C 0,0755 0,0171 -0,1351 ** 0,2627 +++ D 0,0618 -0,0455 -0,1083 * 0,3184 +++ Terbesar 0,1089 + -0,0185 -0,1522 ** 0,2552 +++ R 2
Terkecil -0,0107 0,0303 -0,1601 ** -0,1293 ** B -0,0491 0,0810 -0,0821 -0,1439 ** C -0,0256 0,0176 -0,1000 -0,1829 *** D 0,0288 0,0319 -0,1259 * -0,0229 Terbesar -0,0948 0,1231 + -0,0150 -0,0018 R 3 Terkecil 0,0271 -0,0558 0,0819 -0,0982 B 0,0064 0,0363 -0,0009 -0,1567 ** C 0,0269 -0,0190 0,0272 -0,1567 ** D 0,0485 -0,0105 0,0206 -0,1122 * Terbesar 0,0529 0,0605 -0,0292 -0,0450 R 4 Terkecil -0,0017 -0,0040 -0,0061 -0,0370 B 0,0599 0,0717 0,0066 0,0417 C 0,0296 -0,0448 -0,0081 0,0180 D 0,0082 0,0326 0,0122 0,0259 Terbesar 0,0401 0,0695 -0,0651 0,0985 2011 R 1 Terkecil 0,0838 0,0394 -0,0201 0,2046 +++ B 0,0658 0,0464 0,1180 + 0,2234 +++ C 0,0810 0,0231 -0,0207 0,1098 + D 0,1309 ++ 0,0354 0,0359 0,0747 Terbesar 0,0759 0,0630 0,0585 0,1143 + R 2 Terkecil 0,1058 + -0,0110 -0,1894 *** -0,0751 B 0,0982 0,0223 -0,1619 ** -0,0116 C 0,1013 0,0328 -0,0742 0,0864 D 0,1067 + -0,0030 -0,1616 ** 0,1076 + Terbesar 0,0060 0,0255 -0,0376 0,0974 R 3 Terkecil 0,1194 + -0,2470 *** 0,0855 -0,1716 *** B -0,0067 -0,1751 *** 0,1100 + -0,0152 C -0,0495 -0,1721 *** 0,0402 0,0582 D 0,0553 -0,2007 *** 0,0004 -0,0128 Terbesar 0,0067 -0,1544 ** 0,0011 0,0294

## Tabel 4. Lanjutan
R 4
Terkecil -0,0831 -0,1532 ** 0,1016 -0,0432 B -0,1408 ** -0,2020 *** 0,0588 0,0719 C -0,1674 *** -0,1430 ** 0,1013 0,0118 D -0,1114 * -0,1276 ** 0,1220 + -0,0647 Terbesar -0,1723 *** -0,1595 ** 0,0592 0,0515 All R 1 Terkecil 0,1123 ++ 0,0160 -0,0501 0,2015 +++ B 0,0694 0,0284 0,0041 0,2232 +++ C 0,0917 ++ 0,0190 -0,0617 0,1937 +++ D 0,1064 ++ -0,0098 -0,0259 0,2111 +++ Terbesar 0,1127 ++ 0,0217 -0,0340 0,2124 +++ R 2 Terkecil 0,0511 0,0014 -0,1728 *** -0,1074 ** B 0,0163 0,0440 -0,1136 ** -0,0844 * C 0,0198 0,0219 -0,0906 ** -0,0693 D 0,0585 0,0175 -0,1397 *** 0,0338 Terbesar -0,0624 0,0991 ++ -0,0127 0,0436 R 3 Terkecil 0,0771 + -0,1515 *** 0,0863 + -0,1332 *** B 0,0030 -0,0547 0,0506 -0,0911 ** C 0,0033 -0,0703 0,0371 -0,0708 D 0,0524 -0,0764 * 0,0146 -0,0751 * Terbesar 0,0584 0,0187 -0,0004 -0,0027 R 4 Terkecil -0,0406 -0,0793 * 0,0551 -0,0362 B -0,0386 -0,0643 0,0352 0,0591 C -0,0573 -0,0859 * 0,0459 0,0190 D -0,0387 -0,0340 0,0640 -0,0099 Terbesar -0,0037 0,0201 -0,0068 0,1038 ++
Sumber : Hasil Penelitian (2013)
Pengujian  Pergerakan  Harga  Berbasis Up-Down Market
Huang, Liu dan Fu (2000)
menyatakan  bahwa  perilaku  harga  saham sensitif  terhadap  kondisi  pasar  yang up markets. Hasil penelitian (Tabel 5) menunjukkan  bahwa  pergerakan  harga  saham yang  diakibatkan  kedatangan noise maupun informasi  tidak  sensitif  terhadap  kondisi  pasar ( up-down  market ).  Hal  ini  dibuktikan  adanya
noise dan informasi untuk up market dan down market. Penelitian  ini  mendukung  Sumiyana (2007)  yang  menyatakan  bahwa  terjadinya noise untuk  kondisi  pasar  yang  mempunyai return positif  lebih tinggi  daripada  pasar  yang mempunyai return yang  negatif  terbukti  tidak valid.  Hal  ini  dikarenakan  baik  dalam  kondisi pasar  yang  mempunyai return positif  dan kondisi  pasar  yang  mempunyai return yang negatif sama-sama terdapat noise.
Tabel 5.  Analisis  Komparasi  Uji  Autokorelasi Berbasis Up-Down Market
lag 4 lag 3 lag 2 lag 1 2009 down market R 1 -0,0146 0,1072 -0,0198 0,3477 +++ R 2 -0,0785 0,2281 ++ -0,1088 -0,4721 *** R 3 0,0846 0,0780 -0,0267 -0,0110 R 4 0,0297 0,0095 -0,0126 0,2672 +++ up market R 1 0,1810 ++ -0,1019 -0,2727 *** 0,3018 +++ R 2 -0,0134 0,0344 -0,1722 ** -0,3073 *** R 3 0,0319 -0,0120 0,0591 -0,1966 ** R 4 0,1031 0,1107 -0,0441 -0,0516 2011 down market R 1 0,4243 +++ 0,0552 0,1720 + 0,0555 R 2 0,2381 +++ 0,0171 0,0818 0,0076 R 3 -0,0320 -0,1864 * -0,0048 -0,0356 R 4 -0,2503 *** 0,0482 0,3131 +++ 0,1491 up market R 1 -0,1238 -0,0131 -0,1251 0,2646 +++ R 2 -0,1003 -0,0344 -0,4220 *** -0,4013 *** R 3 0,0812 -0,1983 ** 0,1241 -0,0249 R 4 0,0993 -0,2862 *** -0,2280 *** -0,2265 *** All down market R 1 0,2007 +++ 0,0895 0,1062 0,2056 +++ R 2 0,0517 0,0936 -0,0229 -0,2502 *** R 3 0,0458 -0,0110 -0,0156 -0,0103 R 4 -0,1093 0,0273 0,1674 ++ 0,1932 +++ up market R 1 0,0412 -0,0664 -0,1824 *** 0,2818 +++ R 2 -0,0709 -0,0451 0,0180 -0,2562 *** R 3 0,1376 ++ -0,1338 ** -0,0525 0,9158 +++ R 4 -0,0361 -0,0885 -0,1052 * -0,0552
Sumber : Hasil Penelitian (2013)

## PENUTUP

## Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  analisis  data  dan pembahasan  mengenai  Pergerakan  Harga Saham  di  Indonesia  yang  disebabkan noise atau kedatangan informasi  pada Indeks saham LQ  45  tahun  2009  dan  tahun  2011  dapat diambil  kesimpulan    bahwa  pergerakan  harga saham di Indonesia disebabkan oleh noise dan kedatangan  informasi.  Informasi  pada  periode malam  hari  ini  berpengaruh  terhadap  return pada  periode  malam  dua  hari  setelahnya. Selain  itu  informasi  return  pada  periode perdagangan hari ini mempengaruhi pergerakan  harga  saham  periode  malam  nanti malam.  Sedangkan  koreksi  harga  yang disebabkan  oleh noise dilakukan  pada  saat periode perdagangan (R 2 ).
Pergerakan harga saham yang disebabkan kedatangan informasi dan noise ini tifak  sensitif  terhadap    ukuran  perusahaan  dan
kondisi up-down  market .Sedangkan  pada volume  perdagangan  menunjukkan  semakin kecil volume perdagangan menunjukkan koreksi hargayang disebabkan oleh
noise kecuali pada saat periode non perdagangan (R 1 ).

## Keterbatasan Penelitian
Penelitian  ini  memiliki  keterbatasan- keterbatasan  yang  dapat  melemahkan  validitas dari  hasil  penelitian.  Adapun  keterbatasannya adalah return yang digunakan untuk penelitian hanya ada dua sesi, yaitu sesi non perdagangan menggunakan  data  pembukaan  (R 1 )  dan  sesi perdagangan  menggunakan  data  penutupan (R 2 ),  padahal  ada  kemungkinan  terjadinya ketidakstabilan  harga  yang  tajam  terjadi  saat sesi istirahat. Penelitian ini tidak menggunakan data intraday ,  sehingga  peneliti  hanya  bisa menggunakan  data  dari  harga  pembukaan (open) dan  harga  penutupan (close) pada Indeks saham LQ 45 di Bursa Efek Indonesia.
Penelitian
selanjutnya dapat
menggunakan  data intraday untuk  meneliti volatilitas  return  dan  menambah  jumlah sampel  dari  perusahaan  dengan  menambah periode  dari  penelitian.  Sehingga,  diharapkan bisa lebih menjelaskan tentang noise (kebisingan)  dalam  perilaku  harga  saham  di Bursa  Efek    Indonesia.  Selain  itu  penelitian selanjutnya  dapat  menggunakan  kategori penelitian  selain  indeks  saham  LQ  45, sehingga  lebih  dapat  menggambarkan  kondisi saham yang berfrekuensi sedang dan berfrekuensi  rendah  untuk  diperdagangkan. Agar dapat dibandingkan dikemudian hari.

## Saran
Peneliti yang tertarik untuk melakukan penelitian  di  bidang  yang  sama,  dapat menggunakan  variabel-variabel  lain  yang diperkirakan  akan  berpengaruh  terhadap noise dalam  perilaku  harga  saham  seperti  bentang minta tawar (bid-ask spread) dan kebijakan tike size yang  diduga  berpengaruh  terhadap noise. Investor  yang  akan  memasuki  dunia pasar modal agar lebih hati-hati dalam melihat pergerakan  harga  saham  di  pasar  modal Indonesia.  Sikap  kehati-hatian  diperlukan untuk mengurangi resiko dikemudian hari.

## DAFTAR  PUSTAKA
Amihud,  Y.,  &  H.  Mendelso.  (1986).  “Asset Pricing  and  the  Bid-Ask  Spread ”.
Journal of Financial Economics 17 : 223-249.
Amihud,  Y.,  &  H.  Mendelso.  (1991). “Volatility,  efficienci  and  Trading Evidence  from  the  Japanese  Stock Market ”. Journal of Finance 45:369-
389.
Asri,  M.  (2003).  “Ketidakrasionalan  Investor di  Pasar  Modal”. Pidato  Pengukuhan
JabatanGuru  Besar  Pada  Fakultas
EkonomiUniversitas  Gadjah  Mada
Yogyakarta, tanggal 6 Desember 2003.
Bikchandani,  S.&  Sharma,  S.  (2001).  “Herd behavior  in  financial  markets”. IMF
Staff Papers 47 (3):279.
Black,  F. (1986). “Noise”. Journal  of  Finance 41: 529-543.
Branch,  B.,  &  W,  Freed.  (1977).  “Bid-Ads Spreads  on  the  Amex  and  the  Big board” Journal  of    Finance 32  (1):
159-163.
Chan, K. C., Christie, W. G., & Schultz, P. H. (1995),  Market  Structure  and  the Intraday  Pattern  of  Bid-Ask  Spreads for  Nasdaq  Securities, Journal  of Business , 68 (1): 35-60
Chang,    E.  C.,  Cheng,  J.  W.,  &  Khorana,  A. (2000).  “An  Examination  of  Herd Behaviour  in  Equity  Markets:  An International Perspective”. Journal of Banking and Finance 24:1651–1679.
Chelley,  P.,  &  Steeley.  (2001).  “Opening Returns,  Noise  and  Overreaction”.
Journal  of  Financial  Research 24 (4): 512-521.
DeBondt, W. F. M., & Thaler, R.(1985). “Does The  Stock  Market  Overreact  ?”.
Journal of Finance 40: 793-807.
Easley,  D.,  &  O‟Hara.  (1987).  “Price,  Trade
Size  and  Information  in  Securities Markets”. Journalof Financial Economics 19: 69-90.
Elton,  E,  F.,  Gruber,  M,  J.,  Agrawal,  D.,& Mann,  C.(2001).  “Explaining  the Rate  Spread  on  Corporate  Bonds”.
Journal of Finance 56 (1): 247-277.
Fama,  E,  F.,  (1970).  ”  Efficiency  Capital Markets  a  Review  of  Theory  and Empirical Work”. Journal of Finance 25: 387-417.
Fama,  E.,  F.,  &  French.  (1995).  “  The  Cross Section of Expected Return”. Journal of Finance 47: 427-465.
French, K. R., & Roll, R. (1986). “Stock Price Variances : The Arrival of
Information and the Reaction
Traders”. Journal of Financial Economics 17 : 5-26.
Guner,  N.,  &  Onder,  Z.  (2002).  “  Information and  Volatility  :  Evidence  from  an Emerging Market”. Emerging
Markets  Finance  and  Trade 36  (6)  :
26-46.
Gujarati,  D.  (1999). Ekonometrika  Dasar . Erlangga : Jakarta
Hadinugroho.  (2002).  “Pengaruh  Beta,  Size, Book to Market, Equity and Earnings Yields  terhadap  Return  Saham”.
Tesis UGM. Tidak Terpublikasi.
Harsono, R.D.B. (2003). “Perdagangan
Berbasis Informasi dan Noise, Volume  Transaksi  Investor  Asing dan Domestik dan Volatilitas pasar di
BEJ  Sejak  Liberalisasi  Pasar”. Tesis UGM . Tidak Terpublikasikan.
Huang,  Y.  S.,  Liu,  D.  Y.&  Fu,  T.  W.(2000). “Stock Price Behaviour Over Trading and  Non-Trading  Period  :  Evidence from  the  Taiwan  Stock  Exchange”.
Journal  Business  and  Financial Accounting : 575-602.
Hwang,  S.,  &  Salmon,  M.  (2004).  Market Stress  and  Herding. Journal  of Empirical Finance 11:585-616.
Mehra,  R.&  Prescott,  E.(1985).“The  Equity Premium:  A  Puzzle”. Journal  of Monetary  Economics, vol.  15,  pp. 145–161.
Mulyono, S. (2005). Statistika untuk  Ekonomi
dan Bisnis. Lembaga Penerbit Fakultas Ekonomi Universitas Indonesia : Jakarta. Pompian,  M.  M.  (2006).  “Behaviour  Finance and  Wealth  Management  –  How  to Build Optimal Portfolios that Account  for  Investor  Biases”.USA:
John Wiley & Sons, Inc.
Sari,  W.  (2004).  “Hubungan  antara  Volume Perdagangan  dan  Volatilitas  Harga Intraday di BEJ”. Tesis  UGM.  Tidak Terpublikasikan.
Sewell,M.  V.  (2009)  “The  Application  of Intelligent Systems toFinancial Series Analysis”. Tesis .
Shiller,  R.  J.  (1998).  “Human  Behavior  and
Efficiency of The Financial System”. National Bureau of Economic Research Working Paper, No W6375.
Siegel,  J.  J.,  &  Richard,  H.  T.  (1997). “Anomalies  the  Equity  Premium Puzzle”. Journal of Economic Perspectives , Vol. 11, pp. 191 -200.
Sucahyo,  A.  (  2004).  “  Perilaku  Harga  Saham Selama  Periode  perdagangan  dan Non  Perdagangan  ”. Tesis  UGM.
Terpublikasikan.
Sumiyana.  (2007).  “Noise  atau  Kedatangan
Informasi: Sebuah Phenomena Spesifik  Perilaku  Harga  Saham  di Pasar Modal Indonesia (Study
Empiris  Berbasis  Data  Intraday,
Bursa  Efek  Jakarta  (1999-2006) . Jurnal Ekonomi dan Bisnis Indonesia 22 (3) : 133-161. Sumiyana. (2009). “Perilaku Harga Pembukaan  (Opening  Price):  Noise dan  /  atau  Overreaction  (Studi
Empiris  Berbasis  Intraday  Data, 2006”. Jurnal Riset Akuntansi Indonesia 12 : 30-50. Yolana,C.,  &  Dwi,  M.,  (2005).  “Variabel Variabel yang Mempengaruhi Fenomena Underpricing Pada Penawaran  Saham  Perdana  di  BEJ Tahun 1994-2001”, Simposium Nasional AkuntansiV III, IAI. September 2005.