## Jurnal Riset Ekonomi dan Bisnis
http://journals.usm.ac.id/index.php/jreb

## APAKAH SAHAM FARMASI DI BURSA EFEK INDONESIA MENGIKUTI HIPOTESIS RANDOM WALK SAAT PANDEMI COVID-19?
Dwi Tjahjo Purnomo dwitjahjo@unimus.ac.id
Program Studi Manajemen, Universitas Muhammadiyah Semarang, Semarang, Indonesia

## Info Artikel
________________ Sejarah Artikel: Diterima : 02-03-2021 Disetujui : 28-04-2021 Dipublikasikan: 30-04-2021
________________ Keywords: Indonesian Market ; Random walk. ____________________

## Abstrak
___________________________________________________________________ Berbeda  dengan  saham  lain  yang  turun  cukup  tajam  saat  dimulainya  pandemi  Covid-19,  pergerakan harga  saham  farmasi  justru  mengalami  peningkatan.  Kenaikan  harga  saham  farmasi  sejalan  dengan ekspektasi investor terhadap peningkatan permintaan obat dan suplemen kesehatan yang berdampak pada  kenaikan  harga  saham  di  pasar.  Penelitian  ini  secara  empiris bertujuan  untuk  menguji  perilaku rantai jual beli di Bursa Efek Indonesia (BEI) yaitu PT Indo Farma Tbk (INAF), PT Kimia Farma Tbk (KAEF), PT Kalbe Farma Tbk (KLBF), PT Phapros Tbk (PEHA), PT Pyridam Farma Tbk (PYFA), dan PT Tempo Scan Pacific  Tbk  (TSPC).  Secara  khusus,  penelitian  ini  menyelidiki  apakah  akan  melaporkan  apakah  saham farmasi selama Pandemi Covid-19 mengikuti Random Walk Hypothesis (RWH) atau sebaliknya apakah pergerakan harga dapat diprediksi. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah harga penutupan saham harian dari tanggal 2 Januari 2020 sampai dengan 2 Februari 2021. Data dianalisis menggunakan uji Augmented Dickey-Fuller untuk adanya Uji Unit Root, uji Variance Ratio, dan Autoregressive Moving Average. (ARMA). Hasilnya, berdasarkan Uji Akar Unit, semua data stasioner di tingkat. Pengujian lebih lanjut menggunakan Variance Ratio, baik secara stand alone intersep maupun trend dan antar semua data  juga  tidak  bergerak  secara  acak  dan  tidak  mengikuti  Hipotesis  Random  Walk.  Terakhir,  dengan menggunakan model ARMA, pergerakan log return saham farmasi di BEI dapat diprediksi.
.

## DO PHARMACEUTICAL STOCKS IN INDONESIAN STOCK EXCHANGES FOLLOW THE RANDOM WALK HYPOTHESIS DURING COVID-19 PANDEMIC?

## Abstract
_________________________________________________________
In contrast to other stocks that fell quite sharply at the start of the Covid-19 pandemic, pharmaceutical stock price movements have increased. The increase in the price of pharmaceutical stocks is in line with investors' expectations of an increase in demand for medicines and health supplements, which will have an  impact  on  the  increase  in  stock  prices  in  the  market.  This  study  empirically  aims  to  examine  the behavior of the chain buying and selling on the Indonesia Stock Exchange (IDX), namely PT Indo Farma Tbk (INAF), PT Kimia Farma Tbk (KAEF), PT Kalbe Farma Tbk (KLBF), PT Phapros Tbk (PEHA), PT Pyridam Farma Tbk (PYFA), and PT Tempo Scan Pacific Tbk (TSPC). Specifically, this study investigates whether to report  whether  pharmaceutical  stocks  during  the  Covid-19  Pandemic  followed  the  Random  Walk Hypothesis (RWH) or vice versa whether the price movements were predictable. The data used in this study are daily stock closing prices from January 2, 2020, to February 2, 2021. The data were analyzed using the Augmented Dickey-Fuller test for the existence of the Unit Root Test, Variance Ratio test, and Autoregressive Moving Average (ARMA). The result, based on the Unit Root Test, all data is stationary at  the  level.  Further  testing  using  the  Variance  Ratio,  both  by  stand-alone  intercept  and  trend  and between all data also does not move randomly and does not follow the Random Walk Hypothesis. Finally, using the ARMA model, the log return movement of pharmaceutical stocks in IDX can be predicted.
🖂 Alamat korespondensi : Jl. Kedungmundu Raya No. 18 SEMARANG, 50273
E-mail: dwitjahjo@unimus.ac.id ISSN 1979-4800 (cetak) 2580-8451 (online)

## PENDAHULUAN
Sejak  terjadinya  Pandemi  Covid-19,  harga  saham-saham  yang  diperdagangkan  di  Bursa Global mengalami penurunan, termasuk saham-saham yang diperdagangkan Bursa Efek Indonesia (BEI). Namun, saham farmasi yang diperdagangkan di BEI justru mengalami kenaikan harga sejak awal pandemi, dan menghasilkan return yang mengungguli pasar. Fenomena tersebut mendorong keingintahuan  untuk  mengetahui  apakah  pergerakan harga  saham-saham  farmasi  mengikuti Random Walks Hypothesis (RWH).
Menurut teori RWH, harga saham bergerak secara acak. Teori ini merupakan turunan dari teori Hipotesis Pasar Efisien yang menyatakan bahwa semua informasi yang tersedia dan relevan di pasar (termasuk informasi mengenai akan meningkatnya kebutuhan obat-obatan dan supplemen kesehatan  selama  pandemi)  telah  tercermin  dalam  harga.  Sehingga  dalam  jangka  panjang  tidak mungkin  bagi  investor  untuk  menghasilkan  return  yang  lebih  tinggi  dari  return  pasar  dengan menggunakan informasi ini. Dalam ekonometrika, Pasar efisien menyatakan bahwa harga saham periode  berikutnya  merupakan  suatu  variable  random  yang  terdistribusi  secara  independen  dan identik ( independent, indentically distributed, iid ). Disisi lain, para investor selalu berusaha untuk memperoleh return diatas pasar. Salah satu cara untuk menghasilkan return yang lebih tinggi dari return pasar adalah dengan mengenali pola yang terbentuk dari pergerakan harga yang dihasilkan dari informasi tersebut (Dash, 2019)
Penelitian  tentang  RWH telah  banyak  dilakukan.  Penelitian  awal  tentang  RWH  sudah dimulai oleh (Cowles, 1933; Working, 1934), kemudian dilanjutkan oleh peneliti dalam kerangka Eficient Market Hypothesis (EMH) pada tahun 1950-an dan 1960-an seperti (Fama, 1965; M.G. Kendall,  1953;  Osborne,  1959;  Sidney,  1961).  Sebagian  besar  menghasilkan  pendapat  bahwa return suatu  saham  merupakan  proses  acak  sehingga  tidak  mungkin  memprediksi  pergerakan harga  di  masa  mendatang  menggunakan  informasi  masa  lalu.  Meskipun  demikian,  sejumlah peneliti seperti (Aggarwal, 2018, 2019; Balsara, Chen, & Zheng, 2007; Dash, 2019; Huang, 2019; Lawal,  Somoye,  &  Babajide,  2017;  Lo &  MacKinlay,  2011;  Zhang,  Ma, &  Zhu,  2019;  Zhang, Wei,  Ma,  &  Yi,  2019)  menemukan  bukti  empiris  yang  menentang  teori  random  walk.  Mereka berpendapat bahwa harga saham akan mengalami tren seiring waktu, yang dapat digunakan untuk memprediksi return di  masa  depan  dengan  cara  mengekstrapolasi  harga  historis  (Ali,  Shahzad, Raza,  &  Al-Yahyaee,  2018;  Brown,  Goetzmann,  &  Kumar,  1998).  Sementara  penelitian  yang dilakukan  oleh  (Sadath,  Hiremath,  &  Kamaiah,  2012)  belum  menghasilkan  kesimpulan  terkait RWH.
Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui apakah saham farmasi yang diperdagangkan di BEI mengikuti RWH pada saat wabah Covid-19. Oleh karena itu, kontribusi utama kami terletak pada penyelidikan RWH pada saham-saham farmasi yang diperdagangkan di BEI selama pandemi Covid-19. Temuan kami menolak hipotesis nol, baik pengujian dengan menggunakan Unit Root Test (URT) maupun Variance Ratio Test (VR). Temuan ini berarti bahwa data yang diuji adalah stasioner dan tidak mengikuti RWH. Pergerakan harga saham farmasi pada saat pandemi Covid- 19 tidak sejalan dengan RWH sehingga investor diharapkan dapat memprediksi pergerakan harga saham guna memperoleh return yang melebihi return pasar.

## TELAAH PUSTAKA
Perlu dibahas dua pendekatan yang sering digunakan para profesional dalam memprediksi harga saham, yaitu (1) teori analisis teknikal dan (2) teori analisis fundamental untuk memahami teori  random  walks.  Para  analis  teknikal  menggunakan  teori  Dow  sebagai  dasar  dalam memprediksi pergerakan harga saham.  Ironisnya  salah satu  asumsi  yang digunakan dalam teori Dow adalah “ Market Discount Everything ”, yang diartikan oleh para peneliti yang menentang teori Dow, bahwa pasar bergerak acak sehingga tidak dapat di prediksi. Penelitian yang dilakukan oleh
(Cowles,  1933)  mengenai  teori  Dow  yang  ditulis  dalam  editorial  yang  diterbitkan  oleh  Wiliam Peter  Hamilton  berhasil  menemukan  bukti  yang  kuat  untuk  menentang  kemampuan  dari  para teknikal  analis  dalam  memprediksi  pergerakan  Indek  Dow  Jones.  Pertanyaan  mengenai  asumsi tersebut  sebenarnya  telah  dijawab  oleh  Robert  Rhea  dengan  menyatakan  “Sejarah  cenderung terulang  Kembali  ( history  repeat  sitself )”.  Artinya  pergerakan  harga  saham  individu  akan membentuk  pola-pola  yang  cenderung  terulang  dikemudian  hari.  Dengan  mengenali  pola-pola yang terbentuk dari perilaku harga masa lalu, kita dapat memahami pola yang cenderung berulang di masa mendatang (Brown et al., 1998). Pola yang berulang inilah yang menjadi dasar bagi analis teknikal  dalam  memprediksi  harga  saham  di  masa  depan,  unutk  meningkatkan  potensi return . Sedangkan  teori  fundamental  menggunakan  nilai  intrinsik  (dalam  istilah  ekonom,  harga ekuilibrium) saham individu. Harga saham individu sangat bergantung pada potensi pendapatan yang  dihasilkan  selama  beberapa  waktu.  Dimana  potensi  pendapatan  tersebit  bergantung  pada faktor  fundamental  seperti  kualitas  manajemen,  industri,  dan  prospek  ekonomi,  dan  lain-lain. Dalam membuat prediksi harga di masa depan, faktor-faktor ini digunakan untuk menghitung nilai intrinsik saham atau harga ekuilibriumnya.
Literatur mengenai keuangan keperilakuan mencoba menjelaskan pola return pasar saham melalui perilaku investor yang tidak rasional. Penelitian yang dilakukan di berbagai bursa di dunia secara empiris telah  mengamati  berbagai  anomali pasar yang terjadi,  seperti January effect dan book-to-market  effect .  Penelitian  ini  menemukan  bukti  yang  konsisten  bahwa  reaksi  psikologis investor terhadap beberapa jenis  peristiwa pasar menghasilkan tren pasar  (Barberis, Shleifer, & Vishny, 1998; Daniel, Hirshleifer, & Subrahmanyam, 1998; Hong & Stein, 1999). Reaksi yang terjadi ketika terjadi perubahan preferensi investor yang tidak terduga atau reaksi terhadap sinyal perubahan dalam berbagai kondisi pasar dapat menjelaskan keacakan pergerakan harga saham.
Penelitian ini menggunakan Unit Root Test Augmented Dickey-Fuller dan Phillip Perron , baik  hanya  menggunakan  intersep  yang  berdiri  sendiri  maupun  tren  &  intersep.  Pengujian  ini digunakan untuk mengetahui kestasioneran dari data log-return . Hipotesis nol dari pengujian URT adalah  data  tidak  stationer.  Apabila  data  yang  diuji  dinyatakan  stationer,  maka  pengujian selanjutnya adalah Uji VR untuk mengetahui apakah pergerakan data bersifat acak. Hipotesis Nol yang  dibangun  dari  Uji  VR  ini  adalah  data  bersifat  acak.  Terakhir,  penetilian  ini  juga  mencari pemodelan Auto-regressive  moving  average (ARMA)  terbaik  untuk  masing-masing log-return saham .

## METODE
Penelitian  ini  mengkaji  RWH  enam  saham  farmasi  yang  tercatat  di  BEI  yaitu  PT  Indo Farma  Tbk  (“INAF”),  PT  Kimia  Farma  Tbk.  (“KAEF”),  PT  Kalbe  Farma  Tbk  (“KLBF”),  PT Phapros  Tbk  (“PEHA”),  PT  Pyridam  Farma  Tbk  (“PYFA”),  dan  PT  Tempo  Scan  Pacific  Tbk (“TSPC”).  Harga  saham  penutupan  harian  dikumpulkan  dari  BEI  selama  periode  penelitian  2 Januari 2020 hingga 2 Februari 2021, periode satu tahun satu bulan. Penelitian ini menggunakan harga penutupan saham harian untuk menghitung return saham, adapun return dari masing-masing saham farmasi dihitung menggunakan rumus sebagai berikut:
𝑟 𝑡 = ln⁡(𝑃 𝑡 ) − ln⁡(𝑃 𝑡−1 )
dimana r t merupakan harga saham saat ini, P t-1 merupakan harga saham satu periode sebelumnya (Chen, 2011)
Seperti  yang  telah  dikemukakan  dalam  telaah  pustaka  di  atas,  analisis  empiris  RWH  telah dilakukan dengan menggunakan berbagai teknik. Dalam penelitian ini digunakan uji parametrik
yaitu Unit  Root  Test , Variance Ratio Test ,  dan  ARMA.  Tes  ini  telah  populer  yang  banyak digunakan dalam berbagai literatur. Kami akan menjelaskan secara singkat ketiga tes tersebut.

## 1. Unit Root Test
Pendekatan yang biasa digunakan untuk menguji RWH adalah Unit Root Test , pengujian ini merupakan uji nonparametrik untuk keacakan. Uji unit root dilakukan untuk menguji apakah data yang digunakan stasioner atau tidak. Sebuah kumpulan data dinyatakan stasioner jika nilai mean dan varian dari data deret waktu tidak berubah secara sistematis dari waktu ke waktu, atau beberapa ahli menyatakan bahwa mean dan  varian adalah konstan. Pendekatan yang digunakan dalam  tes  ini  rendah.  Sehingga  dalam  menggunakan  pengujian  ini  dimungkinkan  untuk  tidak mendeteksi pola pergerakan harga saham yang terbentuk, meskipun beberapa pola telah terbentuk. Beberapa  penelitian  telah  menunjukkan  bukti  adanya  autokorelasi  dalam  jangka  pendek  dalam pergerakan harga saham, misalnya (Lo & MacKinlay, 2011).
Proses random walk merupakan proses stokastik dalam pemodelan ekonometri {xt} yang memenuhi dinamika X t = X (t-1) + ε t , dimana {ε t } merepresentasikan “ Random White Noise Shocks ”. Sehingga  dalam  melakukan  pengujian  RWH  dapat  dilakukan  dengan  pemodelan  menggunakan logaritma  harga  saham  yang  merupakan  proses  random,  atau  dengan  pemodelan  menggunakan urutan  pertama  dari  logaritma  harga  saham  sebagai  proses white  noise (Dash,  2019).  Model statistik  uji  stasioneritas  yang  digunakan  dalam  memvalidasi  hipotesis  random  walk  dalam penelitian  ini  adalah  Augmented  Dickey-Fuller  dan  Phillip  Perron.  Dimana Unit  Root  Test Augmented Dickey-Fuller dirumuskan sebagai berikut :
∆𝑟 𝑡 = ⁡𝛼 + 𝛿𝑟 𝑡−1 + ∑ 𝛿 𝑗 ∆𝑟 𝑡−1 + 𝜀 𝑡 𝑞 𝑗=1
∆𝑟 𝑡 = ⁡𝛼 + 𝛽 𝑡 + 𝛿𝑟 𝑡−1 + ∑ 𝛿 𝑗 ∆𝑟 𝑡−1 + 𝜀 𝑡 𝑞 𝑗=1
Dimana return di lambangkan dengan r t dan ε t merupakan white noise. Sedangkan Unit Root Test Phillip Perron dirumuskan sebagai berikut :
∆𝑟 𝑡 = 𝛼𝑟 𝑡−1 + 𝑥 𝑡 𝑛 𝛿 + 𝜀 𝑡
Dimana α=p-1

## 2. Variance Ratio Tests
Untuk mengetahui apakah pergerakan harga mengikut pola random, dilakukan pengujian menggunakan  rasio  varian standar atau modifikasinya yang telah disempurnakan.  Metode yang diperkenalkan  oleh  (Lo  &  MacKinlay,  2011;  Summers  &  Poterba,  1988)  telah  banyak dipergunakan dalam penelitian. Metodologi Varian Rasio menguji hipotesis random walk (RWH) dengan melihat kestabilan data, dan fakta bahwa peningkatan varian random  walk  diasumsikan linier selama interval sampling, Artinya, varian (X t -X t-q ) adalah q dikalikan dengan varian (X t -X t- 1 ). Oleh karena itu, RWH dapat  diperiksa dengan membandingkan 1/q  dikalikan dengan  varian (X t -X t-q )  dengan  varian  (X t -X t-1 ).  Sehingga  Varian  Rasio  (VR)  dapat  dihitung  dengan  rumus sebagai berikut :
𝑉𝑅 𝑞 = 𝜎 2 (𝑞) 𝜎 2 (1)
dimana σ 2 (q) adalah 1/q dikalikan varian dari (X t − X t-q ) and σ 2 (1) adalah varian dari (X t − X t-t-1 ). Hipotesis nol jika VR (q) tidak berbeda secara statistik dari 1.
Standar Distribusi normal asymptotic yang digunakan untuk menguji hipotesis nol  dari random walk dengan asumsi homoskedastisitas adalah Z(q), dihitung sebagai:
𝑍(𝑞) = (𝑉𝑅(𝑞) − 1

## √𝜃(𝑞)
~𝑁(0,1)
Standar Distribusi normal asymptotic yang digunakan untuk menguji hipotesis nol random walk dengan asumsi heteroskedastik adalah Z * (q), dihitung sebagai:
𝑍 ∗ (𝑞) = (𝑉𝑅(𝑞) − 1 √𝜃 ∗ (𝑞) ~𝑁(0,1)
Standar Distribusi normal asymptotic dari VR (x; k) digunakan oleh (Lo & MacKinlay, 2011) jika menggunakan asumsi bahwa k ditetapkan ketika T → ∞ dan dengan heteroscedasticity bersyarat, hipotesis  nol  dinyatakan  sebagai  V  (k)  =  1, V(𝑘) = 1 ,  maka  uji  statistik 𝑀(𝑥; 𝑘)⁡ dirumuskan sebagai berikut :
𝑀(𝑥; 𝑘) = 𝑉𝑅(𝑥; 𝑘) − 1 𝜃 ∗ (𝑘) 1 2
Dengan mengikuti standar distribusi normal asymptotic, dimana
𝜃 ∗ (𝑘) = ∑ [ 2(𝑘 − ⁡𝑗) 𝑘 ] 2 𝛿(𝑗) 𝑘−1 𝑗=1 𝛿(𝑗) = { ∑ (𝑥 𝑡 − µ̂) 2 (𝑥 𝑡−𝑗 − µ̂) 2 𝑇 𝑡=𝑗+1 } ÷ {[∑(𝑥 𝑡 − µ̂) 2 𝑇 𝑡=1 ] 2 }
3. Autoregressive Moving Average (ARMA)
Dalam penelitian ini model ARMA (p,q) dirumuskan sebagai berikut:
𝑟 𝑡 = 𝑎 + ∅ 1 𝑟 𝑡−1 + ⋯ + ∅ 𝑝 𝑟 𝑡−𝑝 + 𝜃 1 𝑟 𝑡−1 + ⋯ + 𝜃 𝑞 𝑟 𝑡−𝑞
Untuk  menentukan  Model  ARMA  terbaik,  penelitian  ini  menggunakan  hasil  unit  root.  Model terbaik dari autoregressive (AR) dan moving average (MA) ditentukan dengan Kriteria Informasi Akaike, dan tidak adanya korelasi serial dalam kesalahan (Darrat, 2000).
.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Dari data diskripsi statistik pada tabel 1, terlihat bahwan KAEF memiliki range log-return yang  tertinggi  yaitu  sebesar  40,21%  dan  KLBF  memiliki  range  log-return  yang  terendah  yaitu sebesar  24,32%.  PYFA  memiliki  log-return  tertinggi  yaitu  24,03%,  dengan  log-return  terendah dihasilkan oleh kaef sebesar -17,89%. Seluruh data menghasilkan rata-rata log-return positif, dan secara statistik mempunyai standar deviasi yang signifikan, slope positif dan ekses kurtois yang positif.
Selanjutnya kami melakukan Unit Root Test untuk mengetahui stasioneritas dari log-return saham. Penelitian ini mengggunakan Unit Root Test Augmented Dickey-Fuller dan Phillip Perron , pada tingkat level, baik dengan intersep yang berdiri sendiri maupun tren & intersep.
Tabel 1. Diskripsi Statistik dari Log-Return Saham-saham Farmasi
INAF KAEF KLBF PEHA PYFA TSPC Mean 0.004702   0.003596 - 0.000241 0.000705   0.006172   0.000133 Median - 0.008375 - 0.004305 - 0.001527 0.000000   0.000000   0.000000 Maximum 0.223144   0.223144   0.163188   0.223144   0.240336   0.221261 Minimum - 0.158605 - 0.178937 - 0.080043 - 0.105361 - 0.094187 - 0.072245 Std. Dev. 0.072155   0.064438   0.029838   0.051571   0.058228   0.027481 Skewness 1.265586   1.567978   1.076470   1.920533   1.728766   2.241428 Kurtosis 5.114248   6.398760   8.239826   9.334060   7.358527   19.94183 Jarque-Bera 119.6456   235.2436   353.0002   603.6151   340.4641   3378.339 Probabilitas 0.000000   0.000000   0.000000   0.000000   0.000000   0.000000 Sum 1.241202   0.949339 - 0.063716 0.186190   1.629439   0.035215 Sum Sq. Dev. 1.369264   1.092040   0.234153   0.699466   0.891710   0.198615 Observations 264 264 264 264 264 264
Sumber : data diolah
Hasil Unit Root Test Augmented Dickey-Fuller pada level, baik dengan intersep maupun tren  &  intersep  sebagaimana  tersaji  pada  tabel  2  menunjukkan  bahwa  semua  log-return  saham yang  diteliti  memiliki  nilai  statistik Augmented  Dickey-Fuller lebih  kecil  dari  nilai  kritis,  dan berhubungan dengan satu sisi. p-value (untuk pengujian tiap sampel dengan 263 observasi) adalah 0,0000,  dimana  jika  skor  kritis  berada  pada  tingkat  kepercayaan  1%,  5%,  dan  10%  maka  nilai statistik lebih kecil dari nilai kritis sehingga Hipotesis nol tidak dapat diterima. Artinya semua log- return saham farmasi tidak memiliki root atau dapat dikatakan stationer.

## Tabel 2. Hasil Pengujian Unit Root Test Augmented Dickey-Fuller
Intersep Tren & Intersep ADF test statistic t-Statistic Prob.* t-Statistic Prob.* INAF -12.00100 0.0000 -11.97645 0.0000 KAEF -12.00777 0.0000 -11.98681 0.0000 KBLF -16.36997 0.0000 -16.35997 0.0000 PEHA -13.55063 0.0000 -13.52698 0.0000 PYFA -13.07159 0.0000 -13.04808 0.0000 TSPC -13.50607 0.0000 -13.49285 0.0000
Sumber : data diolah
Tabel 3 menyajikan hasil pengujian Unit Root Test Phillip Perron pada level, baik metode intercept maupun trend & intercept. Hasil pengujian Unit Root Test Phillip Perron, seluruh sampel memiliki nilai statistik yang lebih kecil dari nilai kritis, dan berhubungan dengan satu sisi, p-value (untuk pengujian tiap sampel dengan 263 observasi) adalah 0,0000, sehingga nilai statistik lebih lecil dari nilai kritis, pada tingkat kepercayaan 1%, 5%, dan 10%. Hasil ini menunjukan bahwa tidak terdapat unit root yang menyebabkan Hipotetis  nol tidak dapat diterima. Dengan kata lain log-return saham-saham farmasi yang diuji adalah stationer (Rehman, Chhapra, Kashif, & Rehan, 2018).
Tabel 3. Hasil Pengujian Unit Root Test Phillip Perron
Intersep Tren & Intersep PP test statistic Adj. t-Stat Prob.* Adj. t-Stat Prob.* INAF -11.72882 0.0000 -11.70185 0.0000 KAEF -11.88804 0.0000 -11.86629 0.0000 KBLF -16.39992 0.0000 -16.39312 0.0000 PEHA -13.47973 0.0000 -13.45461 0.0000 PYFA -13.07159 0.0000 -13.04808 0.0000 TSPC -13.45178 0.0000 -13.41053 0.0000
Sumber : data diolah
Tabel  4,  menyajikan  hasil  Uji  VR  baik  menggunakan  asumsi  homoscedasticity  maupun heteroscedasticity.  Hasil  VR  dengan  menggunakan  asumsi  homoscedastiscity  menunjukkan bahwa dengan menggunakan students modulus maksimum, semua sampel memiliki perkiraan nilai p 0,0000 yang diperoleh dengan derajat kebebasan tidak terbatas. Jadi kami tidak dapat menerima hipotesis  nol  dari  jalur  acak.  Uji  VR  dengan  menggunakan  asumsi  heteroscedasticity  dengan menggunakan Students Modulus maksimum, log-return saham INAF, KLBF dan PYFA memiliki perkiraan nilai p 0,0000 yang diperoleh dengan derajat kebebasan tidak terbatas. Sedangkan log- return KAEF, PEHA dan TSPC memiliki nilai P berturut-turut 0.0004, 0.0001 dan 0.0053 yang diperoleh  dengan  derajat  kepercayaan  1%.  Meskipun  begitu,  berdasarkan  statistik  individu tersebut  kita  harus  menolak  hipotesis  nol,  dan  menyimpulkan  bahwa  log-return  saham-sahsam farmasi tidak mengikuti Random Walk.
Tabel 4. Hasil Pengujian dengan Varian Rasio.
Jumlah Lag (q) Period 2 4 8 16 INAF VR(q) 0.704368 0.384798 0.177675 0.084497 Z(q) -4.79435 -5.33288 -4.50835 -3.373 Probabilitas 0*** 0*** 0*** 0.0007*** Z*(q) -3.78208 -4.3437 -3.76985 -2.94426 Probabilitas* 0.0002*** 0*** 0.0002*** 0.0032*** KAEF VR(q) 0.683254 0.394017 0.170276 0.086437 Z(q) -5.13677 -5.25297 -4.54891 -3.36586 Probabilitas 0*** 0*** 0*** 0.0008*** Z*(q) -3.36455 -3.56057 -3.22715 -2.60788 Probabilitas* 0.0008*** 0.0004*** 0.0013*** 0.0091*** KLBF VR(q) 0.527273 0.270765 0.112777 0.059622 Z(q) -7.66634 -6.32138 -4.86415 -3.46465 Probabilitas 0*** 0*** 0*** 0.0005*** Z*(q) -4.21944 -3.71698 -3.13049 -2.38885 Probabilitas* 0*** 0.0002*** 0.0017*** 0.0169*** PEHA VR(q) 0.616841 0.312741 0.144801 0.070609 Z(q) -6.21379 -5.95751 -4.68858 -3.42417 Probabilitas 0*** 0*** 0*** 0.0006*** Z*(q) -3.79322 -3.94608 -3.37733 -2.71468 Probabilitas* 0.0001*** 0.0001*** 0.0007*** 0.0066*** PYFA VR(q) 0.637838 0.306298 0.156602 0.070491 Z(q) -5.87329 -6.01335 -4.62388 -3.4246 Probabilitas 0*** 0*** 0*** 0.0006*** Z*(q) -3.49944 -4.10174 -3.71528 -3.10454 Probabilitas* 0.0005*** 0*** 0.0002*** 0.0019*** TSPC VR(q) 0.652073 0.306021 0.154338 0.073002 Z(q) -5.64243 -6.01575 -4.63629 -3.41536 Probabilitas 0*** 0*** 0*** 0.0006*** Z*(q) -2.31933 -2.78733 -2.4795 -2.14266 Probabilitas* 0.0204** 0.0053*** 0.0132** 0.0321**
VR untuk return hari ke q, VR(q), disajikan pada baris pertama setiap saham. Z(q), adalah VR uji statistik dengan asumsi homoscedasticity. Z*(q), adalah Varian Raio uji statistik dengan asumsi, heteroscedasticity-consistent.
***: Signifikan pada level 1%. **: Signifikan pada level 5%. *: Signifikan pada level 10%. Sumber : data diolah
Dengan menggunakan kriteria AIC terkecil, hanya Saham KAEF dan KLBF yang memiliki koefisien φ1 dan θ1 dan signifikan secara statistik. Sehingga model terbaik untuk saham KAEF dan KLBF adalah ARMA (1,1). Sedangkan empat saham farmasi lainnya memiliki koefisien θ1
yang  signifikan  secara  statistik.  Sehingga  model  terbaik  untuk  lima  saham  yang  tersisa,  model terbaiknya adalah ARMA (0,1).

## Tabel 5. Hasil ARMA untuk Log-Return dari Saham-saham Farmasi
Constant Const AR(1) Const MA(1) AIC DWS R 2 INAF 0.00483 0.324446 -2.507148 2.001339 0.093805 KAEF 0.003693 -0.310852 0.63667 -2.733637 1.962716 0.104353 KLBF 0.001007 0.954603 -0.992098 -4.183197 1.990094 0.01972 PEHA 0.000729 0.182688 -3.112629 2.00188 0.031755 PYFA 0.006226 0.209615 -2.882907 1.984917 0.044359 TSPC 0.000127 0.217884 -4.378935 2.029959 0.038854

## Sumber : data diolah
Menurut  Grager  dan  Newold,  untuk  menghindari  kemungkinan  regresi  palsu,  kita  perlu membandingkan R 2 > statistik Durbin-Watson. Regresi palsu muncul sebagai akibat dari variabel bebas  dan  variabel  terikat  yang  digunakan  untuk  membentuk  regresi  nonstasioner,  dan  atau pembentukan variabel tidak berkorelasi secara substansial. Jika R 2 > statistik Durbin-Watson, kita harus menduga bahwa hasilnya adalah regresi palsu. Tabel 5 menunjukkan bahwa semua sampel saham memiliki statistik R 2 <Durbin-Watson, sehingga tidak ditemukan regresi yang palsu.

## Kesimpulan
Berdasarkan pengujian log-return dengan unit root test , baik dengan metode Augmented Dickey-Fuller maupun Phillip Perron, baik menggunakan intersep yang berdiri sendiri, atau tren dan intersep menunjukan bahwa semua log-return saham-saham farmasi adalah stasioner sehingga hipotesis nol yang menyatakan data adalah tidak stationer harus ditolak.
Untuk  menganalisis  data  return  harian  enam  saham  farmasi  di  BEI  yaitu  INAF,  KAEF, KBLI, PEHA, PYFA, dan TSPC, dalam penelitian ini digunakan dua jenis uji parametrik yaitu uji rasio  varian  Lo  dan  MacKinlay  (1988)  dan  uji  autokorelasi.  Uji  VR  memberikan  hasil  yang seragam dari perilaku log-return . Uji autokorelasi secara luas menolak RWH untuk semua saham. Dengan kata lain, uji autokorelasi menemukan bukti yang tidak mendukung penelusuran acak di seluruh saham ini, di mana uji VR menemukan bukti yang tidak mendukung penelusuran acak.
Pemodelan  ARMA  dari  seluruh  saham  farmasi  yang  diperdagangkan  di  BEI  selama pandemi Covid-19 memberikan bukti pergerakan harga yang tidak mendukung teori RWH. Hasil pemodelan  ARMA  terhadap log-return keenam  saham  farmasi  tersebut  signifikan.  Hal  ini menunjukkan  bahwa log-return saham  periode  sebelumnya  berpengaruh  terhadap  return  saham saat  ini.  Namun  di  sisi  lain,  jika  melihat  R 2 yang  tinggi  dari  model  ARMA  dari  saham-saham tersebut (dalam hal ini yang tertinggi adalah 10,4%) ada kemungkinan bahwa log return tersebut disebabkan oleh pergerakan saham yang acak. Sehingga meskipun pergerakan saham farmasi di BEI tidak mengikuti murni random walk , namun masih terdapat kemungkinan terjadi keacakan pada  rangkaian log  return .  Semua log-return saham-saham  tersebut  juga  tidak  menunjukkan adanya regresi palsu ( spurious regression ).

## PENUTUP
Penelitian ini menyelidiki apakah return saham farmasi di BEI mengikuti RWH atau tidak. Penelitian ini menggunakan dua uji parametrik yaitu variance ratio (Lo & MacKinlay, 2014) dan uji autokorelasi untuk mengetahui data harga penutupan harian enam saham farmasi di BEI. Uji VR  memberikan  hasil  yang  sama  dari  perilaku return saham  yang  berbeda.  Uji  autokorelasi menolak  RWH  untuk  semua  saham.  Dengan  kata  lain,  uji  autokorelasi  menemukan  bukti  jalan acak dari semua saham ini, di mana uji rasio varian menemukan bukti yang tidak mendukung jalan acak.
Dalam  penelitian  ini  tentunya  terdapat  beberapa  keterbatasan.  Penelitian  ini  hanya dilakukan pada saat Pandemi Covid-19 yaitu mulai Januari 2020 hingga awal Februari 2021, dan hanya  menggunakan  data  saham-saham  farmasi  yang  berjumlah  enam  saham.  Sehingga  hasil penelitian  ini  tentunya  belum  bisa  digeneralisasikan.  Diperlukan  kajian  yang  lebih  mendalam dengan menggunakan saham-saham dari industri lain dan dengan ukuran kapitalisasi pasar yang lebih besar, serta periode penelitian yang lebih panjang untuk dapat lebih memvalidasi hasil yang diperoleh.  Penelitian  selanjutnya  juga  dapat  memasukkan  faktor  sistematis  lain  yang  diketahui mempengaruhi  pengembalian  saham.  Meskipun  ada  kemungkinan  tidak  terdapat  masalah heteroskedastisitas;  namum  pemodelan  nonliner  dengan  menggunakan  GARCH  juga  dapat memberikan wawasan menarik tentang RWH.

## DAFTAR PUSTAKA
Aggarwal, D. (2018). Random walk model and asymmetric effect in Korean composite stock price index.
Afro-Asian J. of Finance and Accounting , 8 (1), 85.
https://doi.org/10.1504/AAJFA.2018.10009906
Aggarwal, D. (2019). Do bitcoins follow a random walk model? Research in Economics , 73 (1), 15–22. https://doi.org/10.1016/j.rie.2019.01.002
Ali,  S.,  Shahzad,  S.  J.  H.,  Raza,  N.,  &  Al-Yahyaee,  K.  H.  (2018).  Stock  market  efficiency:  A comparative  analysis  of  Islamic  and  conventional  stock  markets. Physica  A:  Statistical Mechanics and Its Applications , 503 , 139–153.
https://doi.org/10.1016/j.physa.2018.02.169
Balsara, N., Chen, G., & Zheng, L. (2007). The Chinese Stock Market: An Examination of the Random  Walk  Model  and  Technical  Trading  Rules. Quarterly  Journal  of  Business  and Economics , 46 (2), 43.
Barberis,  N.,  Shleifer,  A.,  &  Vishny,  R.  (1998).  A  model  of  investor  sentiment. Journal  of Financial Economics , 49 (3), 307–343. https://doi.org/10.1016/S0304-405X(98)00027-0 Brown, S. J., Goetzmann, W. N., & Kumar, A. (1998). The Dow Theory: William Peter Hamilton’s Track  Record  Reconsidered. The  Journal  of  Finance , 53 (4),  1311–1333. https://doi.org/10.1111/0022-1082.00054
Chen, J.-H. (2011). Variance Ratio Tests Of Random Walk Hypothesis Of The Euro Exchange Rate. International  Business  &  Economics  Research  Journal  (IBER) , 7 (12),  97–106. https://doi.org/10.19030/iber.v7i12.3318
Cowles,  A.  (1933).  Can  Stock  Market  Forecasters  Forecast? Econometrica , 1 (3),  309. https://doi.org/10.2307/1907042
Daniel, K., Hirshleifer, D., & Subrahmanyam, A. (1998). Investor Psychology and Security Market Under-  and  Overreactions. The  Journal  of  Finance , 53 (6),  1839–1885.  Retrieved  from http://www.kentdaniel.net/papers/published/jf98.pdf
Darrat, A. F. (2000). On Testing the Random-Walk Hypothesis : A Model-Comparison Approach. The Financial Review 35 (2000) 105-24 , 35 (318).
Dash, M. (2019). Testing the Random Walk Hypothesis in the Indian Stock Market Using ARIMA Modelling. Journal of Applied Management and Investments , 8 (2), 71–77. Fama, E. F. (1965). Random Walks in Stock Market Prices. Financial Analysts Journal , 51 (1), 75–80. https://doi.org/10.2469/faj.v51.n1.1861
Hong, H., &  Stein, J.  C. (1999). A Unified Theory of Underreaction, Momentum  Trading,  and Overreaction in Asset Markets. The Journal of Finance , LIV (6). Huang, C. (2019). US Stock Market Efficiency : EMH or AMH ? Canyu Huang, 76 (Icfied), 171– 175.
Lawal,  A.  I.,  Somoye,  R.  O.,  &  Babajide,  A.  A.  (2017).  Are  African  stock  markets  efficient?
Evidence from wavelet unit root test for random walk. Economics Bulletin , 37 (4), 2665– 2679.
Lo,  A.  W.,  &  MacKinlay,  A.  C.  (2011).  Stock  Market  Prices  Do  Not  Follow  Random  Walks: Evidence from a Simple Specification Test. In A Non-Random Walk Down Wall Street (pp. 17–46). Princeton: Princeton University Press. https://doi.org/10.1515/9781400829095.17 M.G.  Kendall,  A.  B.  H.  (1953).  The  Analysis  of  Economic  Time-Series-Part  I :  Price. Journal  of  the  Royal  Statistical  Society , 116 (1),  11–34.  Retrieved  from  http://ww.e-m- h.org/KeHi53.pdf
Osborne,  M.  F.  M.  (1959).  Brownian  Motion  in  the  Stock  Market. Operations  Research , 7 (2), 145–173. https://doi.org/10.1287/opre.7.2.145
Rehman, S., Chhapra, I. U., Kashif, M., & Rehan, R. (2018). Are Stock Prices a Random Walk? An  Empirical  Evidence  of  Asian  Stock  Markets. ETIKONOMI , 17 (2),  237–252. https://doi.org/10.15408/etk.v17i2.7102
Sadath, A., Hiremath, G. S., & Kamaiah, B. (2012). Do Stock Returns in India Follow a Random Walk? The IUP Journal of Applied Economics , XI (2). Retrieved from http://ssrn.com/abstract=2061110
Sidney, A. (1961). Price Movements in Speculative Markets: Trends or Random Walk? Industrial Management Review , 2 (2), 7–26. Retrieved from http://www.citeulike.org/group/2384/article/1204374
Summers,  L.  H.,  &  Poterba,  J.  M.  (1988).  Mean  Reversion  in  Stock  Prices:  Evidence  and Implications. Journal of Financial Economics , 22 (1), 27–59.
Working, H. (1934). A Random-Difference Series for Use in the Analysis of Time Series. Journal of the American Statistical Association , 29 (185), 11–24. https://doi.org/10.1080/01621459.1934.10502683 Zhang, Y., Ma, F., & Zhu, B. (2019). Intraday momentum and stock return predictability: Evidence from China. Economic Modelling , 76 (July 2018), 319–329.
https://doi.org/10.1016/j.econmod.2018.08.009
Zhang, Y., Wei, Y., Ma, F., & Yi, Y. (2019). Economic constraints and stock return predictability: A  new  approach. International  Review  of  Financial  Analysis , 63 (February),  1–9. https://doi.org/10.1016/j.irfa.2019.02.007