## Efektifitas Penggunaan Analisis Stochastic Oscillator Dan Moving Average Convergence-Divergence Pada Perdagangan Saham-Saham Perbankan di Bursa Efek Indonesia
Debora Siahaan 1* , Iskandar Muda 2 Nisrul Irawati 3
1,2,3) Program Studi Magister Manajemen, Universitas Sumatera Utara
1) d3by.michaela@gmail.com, 2) iskandar1@usu.ac.id , 3) nisrul@usu.ac.id *Corresponding Author Diajukan : 2 Februari 2024 Disetujui : 16 Februari 2024
Dipublikasi : 1 Juli 2024

## ABSTRACT
The objective of the research is to find out how effective stochastic oscillator and moving average convergence-divergence  (MACD)  technical  analysis  is  in  yielding  capital  gain  and  abnormal return, viewed from descriptive analysis, analysis of effects, and disparity test analysis by using some theories and previous research results. This research uses daily stock closing price data from the  issuers  in  banking  su-sector  of  the  research  period  of  2015-2019.  The  research  employs descriptive  analytic  approach,  regression  analysis  and  disparity  test,  supported  by  IBM  SPSS version  25  software.  The  result  of  the  descriptive  analysis  shows  that  buy  and  sell  stochastic oscillator  and  MACD  signals  are  effective  in  yielding  capital  gain.  The  result  of  regression analysis  shows  that  gain  signal  yielded  by  indicator  of  Stochastic  Oscillator  and  MACD  has significant  effects  on  capital  gain  in  which  the  probability  value  (Asymp.  Sig)  of  Stochastic Oscillator  on  capital  gain  is  0.000,  and  the  probability  value  (Asymp.Sig)  of  MACD  on  capital gain  is  0.000.  The  result  of  the  disparity  test  analysis  shows  that  there  is  no  difference  in abnormal  return  in  the  pre  and  post  appearance  of  gain  signal  in  Stochastic  Oscillator  and  in MACD
Keywords:  stochastic  oscillator,  moving  average  convergence-divergence,  gain  signal,  capital gain, abnormal return

## PENDAHULUAN
Kegiatan investasi, khususnya investasi dalam bentuk aset finansial, sangat erat kaitannya dengan  pasar  modal,  dimana  terdapat  dua  (2)  kemungkinan  yang  selalu  terjadi  pada  kegiatan perdagangan  di  pasar  modal  yakni:  kemungkinan  hasil  (return)  dan  kemungkinan  risiko  (risk). Mengharapkan return maksimal melalui kegiatan investasi di lantai bursa adalah wajar bagi para investor  dan  trader  yang  terlibat  di  dalam  dinamika  pasar  modal.  Untuk  memperoleh  return maksimal pada dasarnya tidak membutuhkan proses yang rumit. Para investor atau trader hanya perlu  membeli  instrumen  saat  harganya  murah  dan  menjual  instrumen  tersebut  saat  harganya mahal. Akan tetapi momentum untuk menentukan apakah harga suatu efek sedang “murah” atau sedang “mahal” tidaklah sederhana bahkan terbilang sulit dilakukan karena berhubungan dengan berbagai  hal  di  masa  mendatang  yang  mungkin  terjadi.  Orang-orang  hanya  dapat  memprediksi atau meramalkan kemungkinan pergerakan harganya dengan menggunakan berbagai metode.
Analisis  fundamental  dan  analisis  teknikal  adalah  dua  metode  analisis  yang  dapat digunakan  dalam  menilai  instrumen  saham.  Bodie  menyatakan  bahwa  inti  dari  analisis fundamental terletak pada nilai dari sebuah perusahaan atau emiten yang ditentukan dari besarnya return  yang  dapat  diharapkan (Bodie  &  Marcus,  2014) .  Tandelilin  menjelaskan,  analisis  teknikal
merupakan teknik analisis andal yang memanfaatkan data historis untuk memperkirakan potensi pergerakan  harga  saham  serta  indikator  lainnya  (Tandelilin,  2017).  Dasar  filosofis  analisis fundamental,  menurut  Caginalp  dan  Balenovich,  berkaitan  erat  dengan  teori  ekonomi  klasik bahwa harga bergerak ke arah yang mengurangi selisih antara harga saat ini dan nilai sebenarnya, sehingga  investor  yang  menggunakan  analisis  fundamental  selalu  berusaha  mencari  saham, komoditas  atau  instrumen  keuangan  yang  harga  saat  ini  tidak  mencerminkan  harga  sebenarnya (Caginalp & Balenovich, 2003) .
Kelayakan  penggunaan  perangkat-perangkat  analisis  teknikal  telah  menarik  banyak tanggapan  dari  para  peneliti  maupun  pelaku  pasar  modal.  Para  ilmuwan  ini  melakukan  banyak penelitian  untuk  mengetahui  seberapa  besar  kemampuan  analisis  teknikal  dapat  membuat perbedaan  bagi  investor  untuk  mendapatkan  keuntungan  tidak  wajar,  dalam  arti  perbedaan keuntungan  yang  aktual  dengan  keuntungan  yang  biasa.  Park  dan  Irwin  merangkum  92  studi analisis  teknikal  modern  sejak  tahun  1960 (Park  &  Irwin,  2004) .  58  studi  dari  penelitian  tersebut menghasilkan kesimpulan positif, 24 negatif, dan 10 sisanya berkesimpulan campuran. Beberapa teknik  moving  average  menjadi  objek  penelitian  Brock  et  al.    pada  tahun  1992  yang  berujung pada  kesimpulan  bahwa  teknik-teknik  moving  average  tersebut  dapat  digunakan  untuk meramalkan  harga  saham (Brock  &  LeBaron,  1992) .  (Lento,  2007)  melakukan  penelitian  atas profitabilitas  dari  aturan  perdagangan  teknis  terpilih  untuk  kemudian  dibandingkan  dengan strategi B dan H di delapan pasar saham Asia-Pasifik. Indikator Simple Moving Average (SMA) dan  Displacement  Moving  Average  (DMA)  adalah  tools  yang  digunakan  oleh  Kakani  dan Sundhar saat memutuskan untuk meneliti seberapa besar efisiensi pasar modal India, yang  pada hakekatnya  memiliki  efisiensi  yang  lemah (Kakani  &  Sundhar,  2006) .  Indeks  BSE  Sensex,  S&P CNX  Nifty  dan  bahkan  berbagai  saham  individu  lainnya  telah  menjadikan  SMA  dan  DMA sebagai indikator-indikator terapan selama 15 tahun (1991–2005). Studi ini menyimpulkan bahwa DMA  cukup  efektif  digunakan  untuk  menghasilkan  capital  gain. (Naha  &  Zaidi,  2003) memasukkan  analisis  teknikal  Moving  Average  Convergence-Divergence  (MACD)  sebagai indikator  tambahan  saat  memutuskan  untuk  melanjutkan  penelitian  Kakani  dan  Sundhar. Kesimpulan  yang  diperoleh  Naha  dan  Zaidi  atas  penelitian  tersebut  adalah  bahwa  teknik  SMA, DMA serta MACD mampu memberikan imbal hasil yang cukup baik di pasar saham India.
Namun,  tidak  semua  peneliti  mendapatkan  hasil  dan  kesimpulan  yang  mendukung keefektifan  alat-alat  analisis  teknikal  dalam  memprediksi  harga  untuk  menghasilkan  abnormal return. Menurut Fama, hipotesis pasar efisien (Efficient Market Hypothesis) menyatakan bahwa tidak  mungkin  ada  orang  yang  memperoleh  keuntungan  yang  menyimpang  dari  norma  dan  hal tersebut  dinyatakan  oleh  Fama  di  dalam  publikasi  penelitiannya  di  tahun  1966 (Fama  &  Blume, 1966) .  Kesimpulan penelitian  Fama  tersebut  kemudian  dibenarkan  Marshall et  al.  di tahun  2010 saat  mempelajari  dan  menyelidiki  seberapa  efektif  peran  indikator  teknikal  yang  diterapkan  di pasar modal negara-negara berkembang. Marshall melakukan penelitian yang menemukan bahwa pasar  modal  di  negara-negara  berkembang  tidak  menganut  teori  random  walk,  yang  pada akhirnya  menjadi  bukti  yang  mendukung  validitas  hipotesis  pasar  efisien.  Bertentangan  dengan hasil  Marshall,  Kim  dan  Syamsuddin  justru  memperoleh  kesimpulan  penelitian  bahwa  pasar modal  Filipina,  Malaysia  dan  Indonesia  tidak  menunjukkan  efisiensi  pasar  apapun (Kim  & Shamsuddin, 2007) .
Indikator Moving Average – dari 200 lebih jenis indikator analisis teknikal - adalah yang paling  mudah  digunakan,  demikian  menurut  klaim  Caginalp  dan  Balenovich,  dengan  catatan bahwa  indikator  ini  hanya  efektif  ketika  tren  pasar  sedang  kuat,  baik  itu  tren  naik  maupun  tren turun.  Moving  Average  tidak  cukup  efektif  digunakan  ketika  kondisi  pasar  sedang  bergejolak (Caginalp & Balenovich, 2003) . Pasar saham Indonesia cenderung menunjukkan karakter fluktuatif dimana harga-harga saham bergerak naik turun namun tidak secara acak. Kondisi pasar seperti ini mengharuskan  penggunaan  indikator  yang  lebih  reseptif  dan  perseptif.  Indikator  dengan  daya tanggap dan sensitivitas tinggi biasanya ditemukan dalam kategori oscillator. Analis teknis yang menggunakan  osilator  memulai  analisis  mereka  dengan  mengidentifikasi  level  di  mana  suatu sekuritas mungkin mengalami  jenuh  beli atau  jenuh jual. Mereka  kemudian  menilai momentum untuk  mengambil  keputusan  dan  menemukan  perbedaan  antara  harga  dan  indikator  seperti Konvergensi-Divergensi.  Indikator  Stochastic  Oscillator  dan  MACD  (Moving  Average
Convergence-Divergence)  merupakan  dua  indikator  dari  kelompok  oscillator  yang menggabungkan manfaat penggunaan Moving Average sebagai indikator tren dengan keunggulan osilator  itu  sendiri.  George  C.  Lane  adalah  tokoh  yang  berjasa  mengembangkan  Stochastic Oscillator pada tahun 1950-an, dan Gerald Appel mengembangkan indikator MACD pada tahun 1985.
Stochastic  Oscillator  mempunyai  kekurangan,  yakni  cenderung  membuka  celah  adanya sinyal  palsu.  Proses  pemulusan  hasil  hitung  Stochastic  Oscillator  kemudian  dilakukan  dengan menggunakan Moving Average (Octaviany, 2013) untuk meminimalisir sinyal palsu tersebut dan biasanya  Moving  Average  yang  dikombinasikan  dengan  Stochastic  Oscillator  adalah  Simple Moving  Average.  Analisis  Pinakin  mengungkapkan  bahwa  Moving  Average  Convergence- Divergence  (MACD)  menghasilkan  sinyal  yang  lebih  tepat  dan  menghasilkan keuntungan  lebih besar  dibandingkan  dengan  Stochastic  Oscillator.  Dengan  membandingkan  hasil  perhitungan kedua indikator, dapat disimpulkan bahwa MACD mengungguli Stochastic Oscillator dalam hal akurasi dan tingkat pengembalian (Pinakin, 2013). Alasan-alasan tersebut menjadi latar belakang peneliti untuk meneliti seberapa efektif kemampuan dari masing-masing Stochastic Oscillator dan MACD  dimana  dalam  penelitian  ini  efektifitas  yang  dimaksud  dibatasi  pada:  seberapa  besar kemampuan  masing-masing  indikator  tersebut  dalam  memperoleh  capital  gain  dan  abnormal return.
Dimungkinkan  untuk  melakukan  penelitian  dan  eksperimen  secara  deskriptif  untuk menentukan  efektivitas  Stochastic  Oscillator  dan  MACD  dalam  mencapai  keuntungan  finansial dengan  menggunakan  uji  analisis  deskriptif,  sebagaimana  penelitian  yang  telah  dilakukan  oleh (Prabhata,  2012). Dalam  upaya  memperoleh  hasil  penelitian  yang  lebih  mendalam,  peneliti memutuskan untuk melanjutkan penelitian ini tidak hanya sebatas penelitian deskriptif tetapi juga meneliti  apakah  terdapat  hubungan  pengaruh  dari  kedua  indikator  tersebut  dalam  memperoleh capital  gain  dan  dilanjutkan  dengan  meneliti  apakah  juga  terdapat  hubungan  pengaruh  kedua indikator tersebut dalam memperoleh abnormal return.
Salah satu sektor yang berpengaruh besar dalam pertumbuhan ekonomi daerah sekaligus berperan penting sebagai katalisator kemajuan suatu negara adalah sektor keuangan, dalam hal ini merujuk  kepada  industri  perbankan.    Fungsi  utamanya  sebagai  perantara  atau  mediator  adalah untuk  menjembatani  pihak-pihak  yang  membutuhkan  bantuan  keuangan  dengan  para  pemilik sumber daya yang diperlukan guna mendukung kegiatan perekonomian, sehingga pada akhirnya mendorong perekonomian negara ke depan.
Hasil  penelitian  yang  sangat  beragam  tersebut  serta  melihat  arti  pentingnya  sektor perbankan  sebagai  penggerak  roda  perekonomian  negara  Indonesia  menjadi  alasan  penulis melakukan penelitian tentang penggunaan technical analysis khususnya di pasar saham Indonesia pada sektor perbankan.

## STUDI LITERATUR

## Analisis Harga Saham
Pergerakan  harga  saham  di  lantai  bursa  dapat  dibaca  atau  dianalisis  dengan  beberapa metode.  Analisis  teknikal  dan  analisis  fundamental  merupakan  model  analisis  utama  yang digunakan  sebagai  instrumen  pengambilan  keputusan  di  pasar  saham.  Analisis  fundamental menggunakan  informasi  yang  tersedia  untuk  masyarakat  umum  mengenai  suatu  saham  untuk dianalisis  di  tiga  bidang,  yakni  bidang  ekonomi,  industri  dan  perusahaannya.  Analisis  teknikal, sebaliknya, menggunakan berbagai indikator teknis yang menitikberatkan pengambilan keputusan berdasarkan pada sejarah harga saham tersebut (Isidore & Christie, 2018).

## Analisis Fundamental
May  berpendapat  bahwa  cakupan  informasi  yang  tersedia  di  dalam  analisis  fundamental meliputi laporan keuangan, rasio-rasio tingkat kesehatan perusahaan, tata kelola perusahaan, peta pesaing,  dan  omzet  penjualan  produk  dari  perusahaan  yang  bersangkutan.  Data-data  historis maupun real-time sangat  dibutuhkan  ketika  membuat  prediksi  finansial  untuk  memperoleh analisis fundamental yang akurat (May, 2018).
Suatu  perusahaan  dinilai  baik  secara  fundamental  dengan  mengukur  profitabilitasnya berdasarkan hal-hal berikut:
1. ROE ( Return on Equity ), yaitu rasio  antara laba bersih dan modal saham. ROE merupakan satu  di  antara  sekian  banyak  kriteria  yang  menggambarkan  apakah  suatu  perusahaan bertumbuh  atau  tidak.  Peningkatan  ROE  berarti  laba  bersih  perusahaan  meningkat,  dan penurunan ROE berarti laba bersih perusahaan menurun.
2. NPM  ( Net  Profit  Margin ),  yaitu  rasio  antara  laba  bersih  dengan  omzet  penjualan.  Rasio NPM menggambarkan seberapa besar perusahaan mampu menghasilkan laba setelah pajak. Produktivitas  operasional  perusahaan  meningkat  seiring  dengan  meningkatnya  rasio  NPM, yang  berimbas  pada  peningkatan  kepercayaan  investor.  Tingkat  NPM  dianggap  baik  jika marginnya di atas 5%.
3. EPS ( Earning per Share ), adalah metrik yang mengukur profitabilitas suatu investasi dengan menunjukkan  jumlah  pengembalian  yang  diperoleh  pada  setiap  lembar  saham.  Saham dengan rasio EPS tinggi sudah pasti menarik minat investor secara inheren daripada saham dengan rasio EPS rendah. EPS yang rendah biasanya didahului oleh penurunan harga saham.

## Analisis Teknikal
Menurut Tandelilin, analisis teknikal adalah metode yang digunakan untuk memprediksi pergerakan harga saham dan indikator lain di pasar saham dengan cara menganalisis data pasar di masa-masa  sebelumnya  seperti  histori  naik-turunnya  harga  dan  besar-kecilnya  volume perdagangan. Pendukung analisis teknikal percaya pada fakta bahwa harga saham selalu bergerak dalam pola tertentu yang selalu berulang. Pergerakan harga dapat digambarkan sebagai rangkaian ground wave yang terjadi secara terus menerus (Tandelilin, 2017).

## Moving Average Convergence Divergence (MACD)
Seorang  trader  dan  fund  manager  kenamaan  di  Wall  Street  bernama  Gerald  Appel menciptakan  Indikator  Moving  Average  Convergence  Divergence  (MACD)  di  tahun  1960-an. Fungsi  utama  indikator  ini  adalah  untuk  menilai  korelasi  antara  dua  garis  Exponential  Moving Average (EMA) dalam durasi yang bervariasi (Halilbegovic, 2016). Kombinasi masa EMA yang sering  digunakan  adalah  EMA-26  dan  EMA-12  dimana  fungsi  indikator  Rata-rata  Bergerak (Moving  Average),  yang  pada  dasarnya  adalah  fungsi  indikator  lagging  diubah  menjadi momentum oscillator (leading indicator). Bagan oscillator dibagi menjadi dua bagian tanpa batas bawah  dan  atas  dengan  garis  level  nol.  Tampilan  oscillator  akan  menampilkan  dua  garis,  yang disebut  garis  MACD  dan  garis  sinyal.  Jika  garis  MACD  berpotongan  di  atas  garis  sinyal  maka dianggap  sebagai  sinyal  beli,  sedangkan  jika  garis  MACD  berpotongan  di  bawah  garis  sinyal maka dianggap sebagai sinyal jual.

## METODE
Penelitian  ini  termasuk  penelitian  kuantitatif,  dimana  data  numerik  memainkan  peran utama  dalam  keseluruhan  prosedur  analisis  data.  untuk  menemukan  jawaban  atas  pengetahuan yang  ingin  diketahui.    Menurut  (Sujarweni,  2014)  penelitian  kuantitatif  berarti  penelitian  yang memperoleh  hasil  melalui  metode  statistik  atau  metode  kuantifikasi  ataupun  pengukuran  yang lain. Lokasi pengambilan data untuk penelitian ini adalah di website https://idx.co.id dikombinasi dengan  data-data  dari  https://finance.yahoo.com.  Peneliti  mengambil  data  harga  saham  emiten- emiten sub sektor perbankan yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia selama periode 2015 sampai dengan  2019  sebagai  objek  yang  diteliti.  Dalam  penelitian  ini,  populasinya  adalah  perusahaan perbankan  yang  terdaftar  di  Bursa  Efek  Indonesia  dari  tahun  2015  hingga  2019,  yang  jumlah keseluruhannya ada 45 perusahaan perbankan.
Peneliti  menggunakan purposive  sampling untuk  teknik  pengambilan  sampelnya  karena peneliti memiliki beberapa kriteria khusus yang harus dipenuhi suatu calon sampel agar terpilih, sebab sampel-sampel yang terpilih tersebut   dipakai untuk tujuan tertentu (Gunawan, 2013) . Berikut ini adalah persyaratan spesifik yang diperlukan:
1. Perusahaan  sampel  berasal  dari  sub  sektor  perbankan  dan  sudah  terdaftar  pada  2015  - 2019.
2. Perusahaan  bank  yang  aktivitas  sahamnya  selama  kurun  waktu  2015  -  2019  mengalami kondisi bullish (tren naik) dan bearish (tren turun)
3. Sudah melakukan Initial Public Offering (IPO) maksimal sejak 01 Januari tahun 2015.
4. Aktivitas  transaksi  saham  terjadi  secara  berkelanjutan  dan  tidak  pernah  diberhentikan perdagangannya oleh BEI (tidak pernah suspended ) sepanjang 2015-2019.
5. Termasuk dalam klasifikasi Bank Umum Kegiatan Usaha (BUKU) 3 dan 4 Berdasarkan  kriteria-kriteria  tersebut  di  atas,  peneliti  memilih  emiten  yang  memenuhi  kelima kriteria yang telah ditentukan sehingga didapat enam belas perusahaan sebagai sampel.

## HASIL

## Hasil Uji Statistik Deskriptif X1, Y1, X2 dan Y2
Analisis  deskriptif  adalah analisis  yang  menawarkan penjelasan  singkat  dan terorganisir tentang  variabel  yang  dianalisis,  sebagaimana  adanya  data  tersebut  ditampilkan.  Jumlah  data, rata-rata  sampel  dan  standar  deviasi  menggambarkan  hakikat  analisis  deskriptif.    Hasil pengolahan data tersebut direkapitulasi di Tabel 1.
Tabel 1. Rekapitulasi Statistik Deskriptif X1, Y1, X2, dan Y2
Sumber: Data Diolah
Analisis  deskriptif  yang  telah  dijabarkan  atas  variabel  X1,  X2,  Y1  dan  Y2  tersebut memberikan kesimpulan dalam menegakkan hipotesis 1 dan 2 penelitian ini yaitu sebagai berikut: 1.  Pasangan  sinyal buy dan sell Stochastic  Oscillator  terbukti  efektif  digunakan  untuk memperoleh capital  gain pada  perdagangan  saham-saham  sub  sektor  perbankan  di  Bursa  Efek Indonesia 2. Pasangan sinyal buy dan sell MACD terbukti efektif digunakan untuk memperoleh capital gain pada perdagangan saham-saham sub sektor perbankan di Bursa Efek Indonesia Efektifitas  pasangan  sinyal buy dan sell Stochastic  Oscillator  dan  MACD  ini  kemudian dilanjutkan  ke  analisis  pengaruh.  Tujuannya  adalah  untuk  melihat  lebih  jauh  kemungkinan adanya hubungan pengaruh antara X1 dan Y1 serta X2 dan Y2 guna menegakkan hipotesis 3 dan 4.

## Hasil Uji Normalitas X1, Y1, X2 dan Y2
Uji  normalitas  yang  digunakan  di  dalam  penelitian  ini  adalah  uji  Kolmogorov-Smirnov dimana data dinyatakan berdistribusi normal apabila nilai probabilitasnya > 0,05 (Sig > 0,05).
Tabel 2. Hasil Uji Normalitas Data X1, Y1, X2, dan Y2
Statistic df Sig.
Statistic df Sig. Persentase Gain Signal Stochastic Oscillator 0.190 16 0.126 0.946 16 0.424 Persentase Capital Gain Stochastic Oscillator 0.175 16 .200 * 0.949 16 0.471 Persentase Gain Signal MACD 0.126 16 .200 * 0.962 16 0.697 Persentase Capital Gain MACD 0.112 16 .200 * 0.981
16 0.971
Kolmogorov-Smirnov a Shapiro-Wilk
*. This is a lower bound of the true significance.
a. Lilliefors Significance Correction
Keterangan Minimum Maximum Mean Std. Deviasi X1 (% Kemunculan Gain Signal Stochastic Oscillator) 33.00 92.00 68.1875 17.22486 X2 (% Kemunculan Gain Signal MACD) 53.00 83.00 65.8125 7.63517 Y1 (% Perolehan Capital Gain Stochastic Oscillator) 30.00 94.00 65.6250 19.27304 Y2 (% Perolehan Capital Gain MACD) 62.00 90.00 79.8750 7.36546
Tabel 2. menunjukkan nilai probabilitas (Sig.) atas X1 adalah 0,126, Y1 adalah 0,200, X2 adalah 0,200 dan Y2 adalah 0,200. Seluruh variabel tersebut bernilai > 0,05 (Sig > 0,05) sehingga dapat disimpulkan bahwa variabel X1, Y1, X2 dan Y2 seluruhnya berdistribusi normal. X1 dan X2  adalah  dua  variabel  yang  masing-masing  berdiri  sendiri  dan  tidak  dapat  diuji  secara bersamaan oleh karena itu hubungan pengaruh X1 terhadap Y1 dan X2 terhadap Y2 diuji dengan analisis regresi linier sederhana dan dalam hal ini uji multikolinearitas tidak dibutuhkan.

## Hasil Uji Regresi Linear Sederhana X1 dan Y1
Berikut  ini  adalah  output  hasil  IBM  SPSS  Versi  25  yang  mengolah  data  X1  dan  Y1 dengan metode analisis regresi linear sederhana.
Tabel 3. Output Variabel Regresi X1 dan Y1

## Sumber: IBM SPSS Versi 25
Dari Tabel 3. diketahui variabel-variabel yang dimasukkan ke dalam proses hitung yaitu: persentase gain  signal Stochastic  Oscillator  sebagai  variabel  bebas  (X1)  dan  persentase capital gain Stochastic sebagai variabel terikat (Y1) Tabel 4. Output Model Summary X1 dan Y1
Sumber: IBM SPSS Versi 25
Nilai R pada Tabel 4. adalah simbol untuk nilai koefisien korelasi yang menilai kuat atau lemahnya  hubungan  kedua  variabel  yang  diteliti.  Kesimpulan  atas  nilai  R  sebesar  0,774  adalah bahwa  korelasi  kedua  variabel  pada  tabel  tersebut  masuk  dalam  kategori  yang  kuat.  Nilai  R Square  menjadi  indikator  efektivitas  model  regresi  dalam  menangkap  interaksi  antara  variabel independen  dan  dependen.  Nilai  R  Square  sebesar  59,9%  dapat  diartikan  bahwa  variabel  bebas X1  mempunyai  pengaruh  sebesar  59,9%  terhadap  Y1  dan  40,1%  dipengaruhi  oleh  faktor-faktor lain di luar X1.
Tabel 5. Output ANOVA X1 dan Y1
R R Square
Adjus ted R Square
Std. Error of the
Es tim ate 1 .774 a 0.599 0.571 12.62737
Model Summary b Model a. Predictors : (Cons tant), Pers entas e Gain Signal Stochas tic Os cillator b. Dependent Variable: Pers entas e Capital Gain Stochas tic Os cillator
Sum of Squares
df
Mean Square F Sig. Regression 3339.444 1 3339.444 20.943 .000 b Residual 2232.306 14 159.450 Total 5571.750 15
a. Dependent Variable: Persentase Capital Gain Stochastic Oscillator
b. Predictors: (Constant), Persentase Gain Signal Stochastic Oscillator 1
ANOVA a Model Variables Entered Variables Removed Method 1 Persentase Gain Signal Stochastic Oscillator b Enter
Variables Entered/Removed a Model
a. Dependent Variable: Persentase Capital Gain Stochastic Oscillator b. All requested variables entered.
Informasi  pada  tabel  5.  ini  memberikan  rincian  tentang  sejauh  mana  pentingnya  atau korelasi fungsi regresi yang telah ditetapkan. Penentuan kriteria dilakukan dengan menggunakan uji  F  atau  uji  nilai  Signifikansi (Sig.).  Ha  dalam  regresi  X1  dan  Y1  ini  adalah  hipotesis  3  yang berbunyi:  “Pasangan gain  signal Stochastic  Oscillator  berpengaruh  secara  signifikan  dalam menghasilkan capital  gain .”  Nilai  probabilitas  (Asymp.  Sig)  sebesar  0,000  <  0,05  pada  tabel ANOVA  di  atas  menjadi  dasar  kesimpulan  H0  ditolak  dan  Ha  diterima,  yang  berarti  bahwa pasangan gain  signal Stochastic  Oscillator  berpengaruh  secara  signifikan  dalam  menghasilkan capital gain .

## Tabel 6. Output Persamaan Regresi X1 dan Y1
Sumber: IBM SPSS Versi 25
Model  persamaan  regresi  yang  diperoleh  sebagaimana  yang  disajikan  pada  Tabel  6., dimana  koefisien  standar  dan  koefisien  variabel  digambarkan  pada  kolom  Unstandardized Coefisien Beta, adalah: Y = 6,559 + 0,866 X

## 4.5.1.3  Hasil Uji Regresi Linear Sederhana X2 dan Y2
Hasil  olahan  data  IBM  SPSS  Versi  25  atas  variabel  X2  dan  Y2  dengan  menggunakan metode analisis regresi linear sederhana adalah sebagai berikut:

## Tabel 7. Output Variabel Regresi X2 dan Y2

## Sumber: IBM SPSS Versi 25
Dari Tabel 7. diketahui variabel-variabel yang dimasukkan ke dalam proses hitung yaitu: persentase gain  signal MACD  sebagai  variabel  bebas  (X2)  dan  persentase capital  gain MACD sebagai variabel terikat (Y2)
Tabel 8. Output Model Summary X2 dan Y2
Standardized Coefficients B Std. Error Beta (Constant) 6.559 13.287 0.494 0.629 Persentase Gain Signal 0.866 0.189 0.774 4.576 0.000 1
a. Dependent Variable: Persentase Capital Gain Stochastic Oscillator Coefficients a
Model Unstandardized Coefficients t Sig. Variables Entered Variables Removed Method 1 Persentase Gain Signal
MACD b
Enter Variables Entered/Removed a Model a. Dependent Variable: Persentase Capital Gain MACD
b. All requested variables entered.
R
R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate 1 .878 a 0.771 0.755 4.50081
Model Summary b
Model
a. Predictors: (Constant), Persentase Gain Signal MACD
b. Dependent Variable: Persentase Capital Gain MACD
Pada  Tabel  8.  nilai  R  sebesar  0,878  menunjukkan  bahwa  korelasi  kedua  variabel penelitian  berada  dalam  rentang  kuat.  Nilai  R  Square  mewakili  koefisien  determinasi  yang menggambarkan  sejauh  mana  model  regresi  dibentuk  oleh  interaksi  antara  variabel  independen dan  dependen.  Signifikansi  nilai  R  Square  sebesar  77,1%  menunjukkan  bahwa  variabel  X2 memberikan  pengaruh  sebesar  77,1%  terhadap  Y2,  sedangkan  22,9%  pengaruhnya  disebabkan oleh faktor selain X1.
Tabel 9. Output ANOVA X2 dan Y2

## Sumber: IBM SPSS Versi 25
Ha dalam regresi X2 dan Y2 ini adalah hipotesis 4 yang berbunyi: “Pasangan gain signal MACD  berpengaruh  secara  signifikan  dalam  menghasilkan capital  gain .”  Nilai  probabilitas (Asymp. Sig) sebesar 0,000 < 0,05 pada Tabel 9 di atas menjadi dasar kesimpulan H0 ditolak dan Ha  diterima,  yang  berarti  bahwa  pasangan gain  signal MACD  berpengaruh  secara  signifikan dalam menghasilkan capital gain .
Tabel 10. Output Persamaan Regresi X2 dan Y2

## Sumber: IBM SPSS Versi 25
Model  persamaan  regresi  yang  diperoleh  sebagaimana  yang  disajikan  pada  Tabel  10, dimana  koefisien  standar  dan  koefisien  variabel  digambarkan  pada  kolom  Unstandardized Coeffisien Beta, adalah: Y = 1,672 + 1,046 X.

## Hasil Uji Statistik Deskriptif Abnormal Return
Penelitian ini membahas  tidak  hanya  sebatas  efektifitas gain  signal indicator  Stochastic Oscillator  dan  MACD  dalam  memperoleh capital  gain ,  tetapi  juga  efektifitasnya  dalam menghasilkan abnormal return .
Tabel 11. Rekapitulasi Statistik Deskriptif Average Abnormal Return Stochastic Oscillator
Sumber: Data Diolah
Sum of Squares df Mean Square F Sig. Regression 956.398 1 956.398 47.213 .000 b Residual 283.602 14 20.257 Total 1240.000 15 ANOVA a
Model 1
a. Dependent Variable: Persentase Capital Gain MACD

## b. Predictors: (Constant), Persentase Gain Signal MACD
Keterangan Minimum Maximum Mean Std. Devias i TMIN-5 -0.0577077 0.0397626 -0.0003879 0.0189782 TMIN-4 -0.0566037 0.0176447 -0.0035248 0.0157421 TMIN-3 -0.0572600 0.0126502 0.0073775 0.0157452 TMIN-2 -0.0558524 0.0369375 0.0045793 0.0193303 TMIN-1 -0.0564575 0.0227085 -0.0002403 0.0165799 T-0 -0.0632859 0.0082531 -0.0038511 0.0166119 TPLUS-1 -0.0599317 0.0204915 -0.0003270 0.0175207 TPLUS-2 -0.0562823 0.0080423 -0.0044009 0.0146872 TPLUS-3 -0.0578968 0.0294930 -0.0025965 0.0175506 TPLUS-4 -0.0582506 0.0161455 -0.0014610 0.0163365 TPLUS-5 -0.0594135 0.0105036 -0.0027254 0.0158258 Standardized Coefficients B Std. Error Beta (Constant) 1.672 10.080 0.166 0.871 Persentase Gain Signal 1.046 0.152 0.878 6.871 0.000 1 a. Dependent Variable: Persentase Capital Gain MACD
Model Unstandardized Coefficients t Sig. Coefficients a
Data  statistik  deskriptif  di  atas  menunjukkan  fenomena  emiten  BBRI  mendominasi seluruh  nilai  AAR  terendah.  Sementara  itu  untuk  nilai  AAR  tertinggi  diperoleh  emiten  BNII sebanyak tiga kali, emiten BNLI dua kali, dan emiten BNGA, BSIM, BTPN, MAYA dan NISP masing-masing satu kali.
Tabel 12. Rekapitulasi Statistik Deskriptif Average Abnormal Return MACD
Sumber: Data Diolah
Data statistik deskriptif di atas menunjukkan nilai AAR terendah diperoleh emiten BSIM sebanyak  dua  kali,  dan  emiten  BJBR,  BJTM,  BNII,  BNLI,  MAYA,  NISP  dan  PNBN  masing- masing satu kali. Sementara itu untuk nilai AAR tertinggi diperoleh emiten BSIM sebanyak tiga kali, BBKP dan BTPN dua kali, dan emiten BMRI, BNII, BNLI, dan NISP masing-masing satu kali.  Emiten  BSIM  mengalami  fenomena  irisan  posisi,  dimana  emiten  tersebut  mendominasi untuk  nilai  AAR  tertinggi  dan  AAR  terendah.  Analisis  statistik  yang  digunakan  untuk  meneliti efektifitas gain  signal Stochastic  Oscillator  dan  MACD  dalam  memperoleh abnormal  return adalah dengan menggunakan uji beda, dimana penulis menguji apakah ada perbedaan signifikan terhadap perolehan abnormal return antara sebelum T0 (hari kemunculan gain signal) dan setelah T0. Data yang diolah adalah data pada Tabel 12. dengan terlebih dahulu melakukan uji normalitas dan dilanjutkan dengan uji beda.

## Hasil Uji Normalitas Accumulated AAR Stochastic Oscillator
Accumulated  AAR  Stochastic  Oscillator  pada  Tabel  13.  diuji  dan  dihitung  normalitas datanya dengan bantuan IBM SPSS Versi 25 dan diperoleh keterangan  sebagaimana yang dapat dilihat pada Tabel 13. berikut.
Tabel 13. Hasil Uji Normalitas Accumulated AAR Stochastic Oscillator
Keterangan Minimum Maximum Mean Std. Deviasi TMIN-5 -0.0038350 0.0030791 -0.0006182 0.0021845 TMIN-4 -0.0163290 0.0032929 -0.0030833 0.0053178 TMIN-3 -0.0121416 0.0011865 -0.0039077 0.0040997 TMIN-2 -0.0174759 0.0036302 -0.0027679 0.0053150 TMIN-1 -0.0051650 0.0123296 -0.0002133 0.0043398 T-0 -0.0072666 0.0064706 -0.0011892 0.0037582 TPLUS-1 -0.0049567 0.0247388 0.0045467 0.0076002 TPLUS-2 -0.0065059 0.0075369 0.0001190 0.0042489 TPLUS-3 -0.0072843 0.0053613 -0.0010022 0.0039402 TPLUS-4 -0.0088503 0.0097028 0.0035292 0.0046958 TPLUS-5 -0.0095028 0.0090381 0.0029323 0.0044476
Statis tic df Sig. Statis tic df Sig. Acc AAR Stoch. Os cillator Sebelum  T0 0.412 16 0.000 0.561 16 0.000 Acc AAR Stoch. Os cillator Ses udah T0 0.416 16 0.000 0.421 16 0.000
a. Lilliefors Significance Correction

## Tests of Normality
Kolm ogorov-Smirnov a Shapiro-Wilk
Hasil  uji  normalitas,  baik  Kolmogorov-Smirnov  maupun  Shapiro  Wilk,  menunjukkan nilai probabilitas (Sig.) variabel Accumulated AAR Stochastic Oscillator sebelum T0 dan sesudah T0 < 0,05 (Sig. < 0,05) yang berarti bahwa variabel-variabel tersebut berdistribusi tidak normal. Suatu kelompok data umumnya mengalami distribusi tidak normal dikarenakan ada satu data atau lebih yang memiliki nilai ekstrim, baik secara univariat maupun multivariat, dan keberadaan data ekstrim tersebut berpotensi menyebabkan terjadinya bias pada hasil penelitian. Data yang bernilai ekstrim ini biasa disebut sebagai data outlier.
Solusi yang dapat diambil ketika terjadi data outlier adalah:
1. Menggunakan analisis statistik yang bisa menangani outlier
2. Menghapus outlier
3. Mengganti nilai outlier dengan melakukan imputasi data
4. Transformasi data
Penulis memilih solusi pertama agar analisis data tetap dapat dilakukan tanpa menghapus, mengganti  maupun  mentransformasi  data.  Uji  analisis  statistik  yang  kemudian  penulis  pilih adalah  Wilcoxon  Signed  Rank  Test.  Wilcoxon  Signed  Rank  Test  merupakan  salah  satu  metode statistik  yang  bersifat  non  parametrik.  Metode  ini  biasanya  digunakan  untuk  menilai  perbedaan antara  dua  median.  Metode  ini  berfungsi  sebagai  alternatif  uji-t  satu  sampel  ( one  sample  t-test ) ketika  populasi  tidak  menunjukkan  distribusi  normal.  Hasil  yang  diperoleh  atas  pengujian  ini bernilai  signifikan  apabila  nilai  probabilitas  yang  diperoleh  kurang  dari  0,05  dan  dinilai  tidak signifikan apabila nilai probabilitas yang diperoleh lebih dari 0,05.

## Tabel 14. Hasil Uji One-Sample Wilcoxon Signed Rank Test Pada Accumulated AAR Stochastic Oscillator

## Sumber: IBM SPSS Versi 25
Hasil  uji  yang  diperoleh  atas  Accumulated  AAR  Stochastic  Oscillator  sebelum  T0  dan sesudah T0 adalah tidak signifikan, ditunjukkan dengan nilai probabilitas lebih dari 0,05 (Sig. > 0,05).

## Hasil Uji Beda Accumulated AAR Stochastic Oscillator
Untuk mengetahui adanya disparitas abnormal return yang signifikan pada sebelum dan sesudah  terjadinya gain  signal Stochastic  Oscillator,  pengujian  dilanjutkan  dengan  penilaian  uji beda.
Tabel 15. Hasil Uji Beda Wilcoxon Signed Rank Test Pada Accumulated AAR Stochastic
Oscillator
Acc AAR Stoch. Os cillator
Ses udah T0 - Acc AAR Stoch. Os cillator
Sebelum  T0 Z -1.189 b As ym p. Sig. (2-tailed)
0.234 b. Bas ed on pos itive ranks . Test Statistics a
a. Wilcoxon Signed Ranks  Tes t
Ha dalam uji beda ini adalah hipotesis 5 yang berbunyi: “Terdapat perbedaan yang signifikan terhadap perolehan abnormal return pada saat sebelum dan sesudah kemunculan gain signal Stochastic Oscillator.” Maka H0 berbunyi: “Tidak terdapat perbedaan yang signifikan terhadap perolehan abnormal return pada saat sebelum dan sesudah kemunculan gain signal Stochastic Oscillator.”
Dasar pengambilan keputusan untuk menerima atau menolak H0 pada Wilcoxon Signed Rank Test ini adalah:
1. Jika probabilitas (Asymp.Sig) < 0,05, maka Ho ditolak 2. Jika probabilitas (Asymp.Sig) > 0,05, maka Ho diterima
Hasil uji beda Wilcoxon Signed Test pada Tabel 15. memperlihatkan nilai Z sebesar - 1,189 dan nilai asymp sig. (2-tailed) 0,234 > 0,05. Dengan demikian diperoleh kesimpulan bahwa H0 diterima, yang berarti bahwa tidak terdapat perbedaan yang signifikan terhadap perolehan abnormal return pada saat sebelum dan sesudah kemunculan gain signal Stochastic Oscillator.

## Hasil Uji Normalitas Accumulated AAR MACD
Accumulated AAR MACD pada Tabel 16. diuji dan dihitung normalitas datanya dengan bantuan IBM SPSS Versi 25 dan diperoleh keterangan sebagaimana yang ditunjukkan pada Tabel 16. berikut ini.
Tabel 16. Hasil Uji Normalitas Data Accumulated AAR MACD

## Sumber: IBM SPSS Versi 25
Uji normalitas pada Tabel 16. menunjukkan nilai probabilitas (Sig.) > 0,05 untuk variabel Accumulated  AAR  MACD  Sebelum  T0  dan  Sesudah  T0  yang  berarti  bahwa  variabel-variabel tersebut berdistribusi normal dan akan dilanjutkan dengan uji beda Paired Sample T Test.

## Hasil Uji Beda Accumulated AAR MACD
Pengujian  dilanjutkan  dengan  uji  beda  untuk  melihat  apakah  terdapat  perbedaan  yang signifikan  terhadap  perolehan abnormal  return antara  sebelum  dan  sesudah  kemunculan gain signal MACD.
Tabel 17. Hasil Uji Beda Paired Sample T-Test Accumulated AAR MACD
Paired Differences t df Sig. (2-tailed) 95%  Confidence  Interval  of the Difference Upper Pair 1  Acc  Abnormal  Return  MACD Sebelum  T0  -  Acc  Abnormal Return MACD Sesudah T0 .00237760378 1.723 15 .106
Ha dalam uji beda ini adalah hipotesis 6 yang berbunyi: “Terdapat perbedaan yang signifikan terhadap  perolehan abnormal  return pada  saat  sebelum  dan  sesudah  kemunculan gain  signal MACD.”  Hasil  uji  beda  Paired  Sample  T  Test  pada  Tabel  17.  memperlihatkan  Sig.  (2-tailed) 0,106  >  0,05.  Dengan  demikian  diperoleh  kesimpulan  bahwa  H0  diterima,  yang  berarti  bahwa tidak terdapat perbedaan yang signifikan terhadap perolehan abnormal return pada saat sebelum dan sesudah kemunculan gain signal MACD.
Statis tic df Sig. Statis tic df Sig. Acc AAR MACD Sebelum  T0 0.135 16 .200 * 0.908 16 0.109 Acc AAR MACD Ses udah T0 0.114 16 .200 * 0.971 16 0.857
*. This  is  a lower bound of the true s ignificance.
a. Lilliefors  Significance Correction
Kolm ogorov-Sm irnov a Shapiro-Wilk

## PEMBAHASAN

## Pembahasan Hasil Deskriptif Stochastic Oscillator
Pasangan  sinyal  yang  diperhitungkan  adalah  sinyal buy yang  hanya  muncul  di  area oversold dipasangkan  dengan  sinyal sell yang  hanya  muncul  di  area overbought berikutnya, berlaku untuk enam belas (16) emiten bank yang menjadi sampel penelitian ini. Dari 237 pasang sinyal yang diperoleh, 168 pasang sinyal (68%) menghasilkan gain dan 69 pasang sinyal (32%) menghasilkan loss . Kalkulasi perolehan capital gain dalam satuan Rupiah pada Tabel 4.4 adalah dengan  menghitung  penjualan  satu  lot  saham  pada  harga  saat  sinyal sell muncul  dikurangkan dengan pembelian pada harga saat sinyal buy muncul dan dikurangkan lagi dengan fee penjualan sebesar  0,3%  dari  harga  jual.  Dari  Rp  58.034,-  total  selisih  harga  yang  diperoleh,  Rp  43.451,- (66%) adalah gain dan Rp 14.583,- (34%) adalah loss .
Kesimpulan  deskriptif  efektifitas  Stochastic  Oscillator  terhadap  perolehan  Capital  Gain ini  adalah:  pasangan  sinyal buy dan sell Stochastic  Oscillator  terbukti  efektif  digunakan  untuk memperoleh capital gain dimana persentase kemunculan sinyal buy dan sell Stochastic Oscillator yang  menghasilkan gain lebih  besar  daripada  yang  menghasilkan loss .  Pengamatan  yang  sama juga dapat diamati dari persentase perolehan capital gain -nya dimana persentase perolehan gain lebih besar daripada persentase perolehan loss . Temuan penelitian ini sejalan dengan temuan Adi Prabhata (2012) yang menemukan bahwa pemanfaatan Stochastic Oscillator dapat menghasilkan capital gain yang besar bagi investor, secara spesifik pada saham-saham yang terdaftar di indeks JII. (Mutmainah & Sulasmiyati, 2017) juga menyimpulkan bahwa penggunaan indikator Stochastic Oscillator untuk analisis teknikal adalah tepat dan dapat berfungsi sebagai alat yang andal dalam mengidentifikasi sinyal jual dan beli untuk saham-saham di sub-sektor konstruksi dan bangunan.

## Pembahasan Hasil Deskriptif MACD
Pasangan  sinyal  yang  diperhitungkan  adalah  sinyal buy yang  hanya  muncul  di  area golden  cross dipasangkan dengan sinyal sell yang hanya muncul di area dead  cross berikutnya, berlaku untuk enam belas (16) emiten bank yang menjadi sampel penelitian ini. Dari 490 pasang sinyal yang diperoleh, 320 pasang sinyal (66%) menghasilkan gain dan 170 pasang sinyal (34%) menghasilkan loss . Kalkulasi perolehan capital gain dalam satuan Rupiah pada Tabel 4.5 adalah dengan  menghitung  penjualan  satu  lot  saham  pada  harga  saat  sinyal sell muncul  dikurangkan dengan pembelian pada harga saat sinyal buy muncul dan dikurangkan lagi dengan fee penjualan sebesar  0,3%  dari  harga  jual.  Dari  Rp  100.369,-  total  selisih  harga  yang  diperoleh,  Rp  80.611,- (80%) adalah gain dan Rp 19.759,- (20%) adalah loss .
Kesimpulan  deskriptif  efektifitas  MACD  terhadap  perolehan  Capital  Gain  ini  adalah: pasangan  sinyal buy dan sell MACD  terbukti  efektif digunakan  untuk memperoleh capital  gain dimana  persentase  kemunculan  sinyal buy dan sell MACD  yang  menghasilkan gain lebih  besar daripada  yang  menghasilkan loss .  Persentase  perolehan capital  gain menunjukkan  hasil pengamatan serupa  dimana persentase perolehan gain lebih besar daripada persentase perolehan loss .    Temuan  penelitian  ini  sejalan  dengan  penelitian  Adi  Prabhata  (2012)  yang  menyatakan bahwa  pemanfaatan  MACD  dapat  menghasilkan capital  gain secara  signifikan  bagi  investor, khususnya  pada  saham-saham  yang  terdaftar  di  indeks  JII.  (Akbar,  2020)  senada  dengan  Adi Prabhata,  melakukan  penelitian  yang  menunjukkan  bahwa  penggunaan  indikator  MACD  untuk analisa teknikal adalah tepat dan dapat menjadi alat yang andal untuk mengidentifikasi sinyal jual beli pada perdagangan saham subsektor pertambangan batubara.

## Pembahasan Hasil Pengaruh X1 terhadap Y1
Hasil uji pengaruh gain signal Stochastic Oscillator terhadap perolehan capital gain dapat dilihat  pada  Tabel  6.  Nilai  probabilitas  (Asymp.Sig)  sebesar  0,000  <  0,05  merupakan  dasar pengambilan  keputusan  bahwa  H0  ditolak  karena  ternyata  pasangan gain signal Stochastic Oscillator  (X1)  berpengaruh  secara  signifikan  dalam  menghasilkan capital  gain (Y1).  Semakin banyak gain signal Stochastic Oscillator yang muncul maka semakin besar perolehan capital gain yang dapat diraih oleh investor. Dan sebaliknya semakin sedikit gain signal Stochastic Oscillator yang muncul maka semakin kecil perolehan capital gain -nya. Besarnya pengaruh X1 terhadap Y1 dapat dihitung melalui rumus persamaan regresi linear sederhana Y = a + bX dimana a = angka
konstan ( constant ) dan b = koefisien regresi. Berdasarkan hasil uji pada Tabel 6. diketahui bahwa nilai a adalah 6,559 dan b adalah 0,866. Maka rumus regresi linear sederhana untuk X1 dan Y1 adalah: Y = 6,559 + 0,866 X
Rumus tersebut mengandung arti bahwa setiap kali gain signal Stochastic Oscillator (X1) bertambah sebesar 1 satuan maka perolehan capital gain (Y1) meningkat sebesar 6,559 + (0,866 x 1 satuan).

## Pembahasan Hasil Pengaruh X2 terhadap Y2
Hasil uji pengaruh gain signal MACD terhadap perolehan capital gain dapat dilihat pada Tabel  10.  Nilai  probabilitas  (Asymp.Sig)  sebesar  0,000  <  0,05  merupakan  dasar  pengambilan keputusan  bahwa  H0  ditolak  karena  ternyata  pasangan gain signal MACD  (X2)  berpengaruh secara  signifikan  dalam  menghasilkan capital  gain (Y2).  Semakin  banyak gain  signal MACD yang  muncul  maka  semakin  besar  perolehan capital  gain yang  dapat  diraih  oleh  investor.  Dan sebaliknya  semakin  sedikit gain  signal MACD  yang  muncul  maka  semakin  kecil  perolehan capital gain -nya.
Besarnya pengaruh X2 terhadap Y2 adalah : Y = 1,672 + 1,046 X Rumus tersebut mengandung arti bahwa setiap kali gain signal MACD (X2) bertambah sebesar 1 satuan maka perolehan capital gain (Y2) meningkat sebesar 1,672 + (1,046 x 1 satuan).
Pembahasan  Hasil  Beda  Abnormal  Return  Pada  Saat  Sebelum  dan  Sesudah  Gain  Signal Stochastic Oscillator
Data pada Tabel 15 diuji dengan uji beda Wilcoxon Signed Rank Test dan diperoleh nilai asymp  sig.  ( 2-tailed )  sebesar  0,234  >  0,05  yang  menjadi  dasar  kesimpulan  H0  diterima  karena ternyata tidak terdapat perbedaan signifikan terhadap perolehan abnormal return antara sebelum dan  sesudah  kemunculan gain  signal Stochastic  Oscillator.  Hal  ini  bisa  disebabkan  karena investor-investor yang menggunakan indikator Stochastic Oscillator tidak menganggap informasi kemunculan gain  signal Stochastic  Oscillator  sebagai  muatan  informasi  ( information  content ) yang  harus  segera  direspon  pada  saat  itu  juga. Gain  signal terjadi  ketika  harga  jual  ( sell )  pada masa kini lebih tinggi daripada harga beli ( buy ) pada masa sebelumnya. Investor biasanya selalu mengharapkan harga jual saham mencapai harga setinggi-tingginya agar memperoleh capital gain yang  juga  setinggi-tingginya,  barulah  investor  tersebut  bersedia  menjual  sahamnya,  sehingga mereka  cenderung  menunggu  sampai  harga  yang  diharapkan  itu  tercapai.  Penantian  untuk mencapai harga jual yang setinggi-tingginya ini bisa memakan waktu beberapa hari setelah sinyal sell muncul.  Inilah  alasan  mengapa  sekalipun gain  signal Stochastic  Oscillator  sudah  muncul tidak  serta  merta  membuat  pasar  bereaksi  saat  itu  juga.  Kondisi  tersebut  menjadi  alasan  tidak adanya  perbedaan  signifikan  dalam  perolehan abnormal  return pada  saat  sebelum  dan  sesudah kemunculan gain signal Stochastic Oscillator.
Temuan  penelitian  ini  mengkonfirmasi  temuan  sebelumnya  dari  (Prabhata,  2012) yang tidak  dapat  memberikan  bukti  bahwa  penerapan  Stochastic  Oscillator  dapat  menghasilkan keuntungan  besar  yang  menyimpang  dari  norma  ( abnormal  return )  bagi  investor.  Pandangan Fama (Fama  &  Blume,  1966) yakni efficient  market  hypothesis (EMH)  yang  menyatakan  bahwa tidak  mungkin  seseorang  dapat  memperoleh abnormal  return terimplikasi  di  dalam  hasil penelitian ini.

## Pembahasan  Hasil  Beda  Abnormal  Return  Pada  Saat  Sebelum  dan  Sesudah  Kemunculan Gain Signal MACD
Data  pada  Tabel  17.  diuji  dengan  uji  beda  Paired  Sample  T  Test  dan  diperoleh  nilai asymp  sig.  ( 2-tailed )  sebesar  0,106  >  0,05  yang  menjadi  dasar  kesimpulan  H0  diterima.  Fakta bahwa  ternyata  tidak  terdapat  perbedaan  signifikan  terhadap  perolehan abnormal  return antara sebelum  dan  sesudah  kemunculan gain  signal MACD  ini  juga  disebabkan  karena  alasan  yang sama dengan hasil uji beda pada Stochastic Oscillator. Para investor tersebut memiliki kebiasaan selalu  mengharapkan  harga  jual  saham  mencapai  harga  setinggi-tingginya  agar  memperoleh capital  gain yang  juga  setinggi-tingginya,  sehingga mereka  cenderung menunggu  beberapa  hari setelah  sinyal sell muncul,  sampai  harga  yang  diharapkannya  tercapai.  Pasar  tidak  serta  merta
bereaksi sekalipun gain signal MACD sudah muncul dan kondisi ini menyebabkan tidak adanya perbedaan  signifikan  dalam  perolehan abnormal  return pada  saat  sebelum  dan  sesudah kemunculan gain signal MACD. Hasil penelitian ini juga mendukung penelitian yang dilakukan oleh  (Prabhata,  2012) yang  tidak  dapat  membuktikan  bahwa  penggunaan  MACD  secara signifikan  dapat  menghasilkan abnormal  return bagi  investor.  Pandangan (Fama  &  Blume,  1966) tentang efficient market hypothesis (EMH) juga terimplikasi dengan baik di dalam penelitian ini.

## KESIMPULAN
Berdasarkan uraian analisis diperoleh kesimpulan sebagai berikut:
Pasangan sinyal buy dan sell Stochastic Oscillator terbukti efektif digunakan untuk memperoleh capital gain . Pasangan sinyal buy dan sell MACD terbukti efektif digunakan untuk memperoleh capital  gain .  Pasangan gain  signal Stochastic  Oscillator  terbukti  berpengaruh  secara  signifikan dalam  menghasilkan capital  gain .  Pasangan gain  signal MACD  terbukti  berpengaruh  secara signifikan  dalam  menghasilkan capital  gain .  Tidak  diperoleh  bukti  tentang  adanya  perbedaan yang signifikan terhadap perolehan abnormal return pada saat sebelum dan sesudah kemunculan gain signal Stochastic Oscillator. Tidak diperoleh bukti tentang adanya perbedaan yang signifikan terhadap  perolehan abnormal  return pada  saat  sebelum  dan  sesudah  kemunculan gain  signal MACD

## REFERENSI
Akbar,  M.  F.  (2020). Perbandingan  Sinyal  Membeli  dan  Menjual  Secara  Manual  dan  Moving Average  Convergence-Divergence  Pada  Perdagangan  Saham :  Pendekatan  Analisis Teknikal  (Studi  Pada  Perusahaan Sub-Sektor  Pertambangan  Batu  Bara Yang  Terdaftar  di Bursa Efek Indonesia 2017-2018) .
Bodie, K., & Marcus. (2014). Investment.9th ed . Jakarta : Salemba Empat.
Brock,  J.  L.  W.,  &  LeBaron,  B.  (1992).  Simple  Technical  Trading  Rules  and  The  Stochastic Properties of Stock Returns. Journal of Finance , 48 (5), 1731–1764.
Caginalp, P. G., & Balenovich, P. D. (2003). A Theoretical Foundation for Technical Analysis. Journal of Technical Analysis , 59 , 5–22.
Fama, E., & Blume, M. (1966). Filter Tests and Stock Market Trading . Journal of Business , 39 , 226–241.
Gunawan, I. (2013). Metode Penelitian Kualitatif Teori dan Praktik . Jakarta : Bumi Aksara.
Halilbegovic, S. (2016). Analysis of Weaknesses of The Most Powerful Technical . Independent Journal of Management & Production , 7 (2), 367–379.
Isidore,  R.  R.,  &  Christie,  P.  (2018).  Fundamental  Analysis  Versus  Technical  Analysis-A Comparative  Review. International  Journal  of  Recent  Scientific  Research , 9 (1),  23009– 23013.
Kakani,  R.  K.,  &  Sundhar,  S.  (2006).  Profiting  From  Technical  Analysis  in  Indian  Equity Markets : Using Moving Averages. XLRI  Jamshedpur  School  of  Business  Working  Paper , 18 , 20.
Kim, J. H., & Shamsuddin, A. (2007). Are Asian Stock Markets Efficient ? Evidence from New Multiple Variance Ratio Test. Journal of Empirical Finance , 15 (3), 518–532.
Lento, C. (2007). Tests of Technical Trading Rules in the Asian-Pasific. Academy of Accounting and Financial Studies Journal , 11 , 51–73.
May, E. (2018). Smart Traders Not Gamblers . Jakarta : PT. Gramedia Pustaka Utama.
Mutmainah, & Sulasmiyati, S. (2017). Analisis Teknikal Dengan Indikator Stochastic Oscillator Untuk  Menentukan  Sinyal  Membeli  dan  Menjual  Dalam  Perdagangan  Saham  (Studi  Pada Sub Sektor Konstruksi dan Bangunan di Bursa Efek Indonesia Periode 2014-2016). Jurnal Administrasi Bisnis , 49 , 3–4.
Naha,  A.,  &  Zaidi,  Z.  A.  (2003). Examination  of  Yields  and  Spreads  of  Indian  Debt  Securities Through Technical Analysis Tools : An Empirical Study .
Octaviany, P. (2013). Analisis Teknikal Saham Dengan Indikator Gabungan Stochastic Oscillator dan Exponential Moving Average .
Park, C. H., & Irwin, S. H. (2004). The Profitability of Technical Analysis : A Review . Illinois : AgMas Project Research Report.
Pinakin,  S.  N.  (2013).  Comparison  Between  MACD  with  EMA  and  Stochastic  . International Global Research Analysis , 2 (12), 101–106.
Prabhata, A. (2012). Efektifitas Penggunaan Analisis Teknikal Stochastic Oscillator dan Moving Average  Convergence-Divergence  (MACD)  Pada  Perdagangan  Saham-Saham  Jakarta Islamic Index (JII) di Bursa Efek Indonesia. Sinergi Kajian Bisnis Dan Manajemen , 1–14.
Sujarweni,  V.  W.  (2014). Metode  Penelitian :  Lengkap,  Praktis  dan  Mudah  Dipahami . Yogyakarta : Pustaka Baru Press.
Tandelilin,  E.  (2017). Pasar  Modal  “Manajemen  Portofolio  dan  Investasi” .  Yogyakarta : Kanisius.