## PENGARUH REPRESENTATIVENESS DAN OVERCONFIDENCE TERHADAP KEPUTUSAN INVESTASI INVESTOR PADA INVESTOR SAHAM DI JABODETABEK
Bastian Ekajaya Program Studi Magister Manajemen, Universitas Tarumanagara bastian.117212003@stu.untar.ac.id
Agus Zainul Arifin Program Studi Magister Manajemen, Universitas Tarumanagara agusz@fe.untar.ac.id ( corresponding author )
Masuk: 07-12-2023, revisi: 07-01-2024, diterima untuk diterbitkan: 09-01-2024
Abstract: Based  on  data  on  capital  market  investor  registration  at  the  Indonesian  Central Securities  Depository  (KSEI)  from  2020  to  2023,  it  continues  to  increase.  This  shows  that interest and importance of investing are growing. So, it requires the right investment decision to  avoid  the  risk  of  loss  from  the  selected  asset.  This  study  aims  to  study  the  impact  of representativeness and overconfidence on investment  decisions. This research sample uses a non-probability  sampling  method  with  a  purposive  sampling  technique  with  a  total  of  515 investor  respondents  in  Jabodetabek.  The  collected  data  is  analyzed  using  validity  and reliability. Data collection is carried out by distributing questionnaires in the form of Google Forms.  The  results  of  this  study  show  that  representativeness  and  overconfidence  have  a positive and significant effect on the investment decisions of stock investors in Jabodetabek. Keywords: Representativeness, Overconfidence, Investment Decisions
Abstrak: Berdasarkan  data  pendaftaran  investor  pasar  modal  di  Kustodian  Sentral  Efek Indonesia  (KSEI)  dari  tahun  2020  hingga  2023  terus  mengalami  peningkatan.  Hal  ini menunjukkan  bahwa  mulainya  tumbuh  minat  dan  pentingnya  berinvestasi.  Sehingga membutuhkan keputusan investasi yang tepat agar terhindar dari risiko kerugian dari aset yang dipilih.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mempelajari  dampak representativeness dan overconfidence terhadap keputusan investasi. Sampel penelitian ini menggunakan metode non - probability sampling dengan  teknik purposive sampling dengan  jumlah  data  515  responden investor  di  Jabodetabek.  Data  yang  dikumpulkan  dianalisis  menggunakan  validitas  dan reliabilitas. Pengumpulan data dilakukan dengan penyebaran kuesioner dalam bentuk Google Form.  Hasil  penelitian  ini  menunjukkan  bahwa representativeness dan overconfidence berpengaruh  positif  dan  signifikan  terhadap  keputusan  investasi  investor  saham  di Jabodetabek.
Kata Kunci: Representativeness, Overconfidence, Keputusan Investasi

## PENDAHULUAN Latar Belakang
Pada  tahun  2023,  seseorang  karyawan  swasta  dapat  berinvestasi  di  pasar  modal  agar tabungannya  terhindar  dari  inflasi.  Hal  ini  juga  berlaku  untuk  perusahaan,  agar  profit  yang didapatkan lebih maksimal. Perkembangan teknologi dan informasi tidak bisa dihindari dengan meningkatnya persaingan dalam pekerjaan dan bisnis.
Direktur  Pengembangan  Bursa  Efek  Indonesia  (BEI),  Jeffrey  Hendrik  mengatakan investor  saham  di  Indonesia mencapai  4,1  juta, dan termasuk tertinggi  di  kawasan  ASEAN. Data tersebut jika dibandingkan dengan Thailand 3,5 juta, Malaysia 2,5 juta, Vietnam 2,1 juta, Filipina 1,2 juta, dan 921 ribu di Singapura. Tetapi jumlah investor pasar modal di Indonesia baru 1,5% dari rasio penduduk. Dibandingkan negara ASEAN, Singapura 16,2% penduduknya
investor saham, Malaysia 8,7%, Thailand 2%, dan Vietnam 2,6%, Indonesia hanya unggul dari Filipina 1,1% (Melani, 2022).
Untuk  menumbuhkan  jumlah  investor  saham  di  Indonesia,  salah  satu  potensi  terbesar adalah generasi  muda yang berumur < 40 tahun. Jumlah investor yang berumur < 40 tahun, yaitu 81,02%. Pemerintah melalui Bursa Efek Indonesia (BEI) saat ini telah membuat langkah- langkah  agar  meningkatkan  jumlah  investor  dengan  memberikan  pengetahuan  pasar  modal secara intensif, salah satunya dengan edukasi sekolah pasar modal secara rutin. BEI memiliki rencana  menambah  100  galeri  investasi  baru,  seiring  dengan  bertambahnya  jumlah  investor ritel. Selain itu, BEI memiliki platform digital, seperti  YouTube untuk  memberikan edukasi kepada para investor muda.
Teori  perilaku  terencana  dapat  digunakan  untuk  menjelaskan  faktor-faktor  yang memengaruhi  keputusan  investasi  individu  dengan  cara  yang  lebih  sederhana.  Teori Plant Behavior dari Ajzen (1991) menjelaskan seseorang dapat bertindak sesuai dengan keinginan dan  persepsi  kontrol  melalui  perilaku  tertentu.  Keinginan  ini  dipengaruhi  oleh  keyakinan tentang  hasil  dan  evaluasi  perilaku  (keyakinan  perilaku),  keyakinan  mengenai  standar  yang diharapkan  dan  motivasi  untuk  memenuhi  harapan  tersebut  (keyakinan  normatif),  serta keyakinan  tentang  faktor  yang  mendukung  atau  mencegah  perilaku  dan  kesadaran  akan kekuatan faktor tersebut ( locus of control ). Dengan menggunakan teori perilaku terencana, kita dapat menyimpulkan bahwa keputusan investasi seseorang dimulai dari minat dan keyakinan, yang dipengaruhi oleh berbagai faktor yang memengaruhi seseorang dalam memutuskan untuk berinvestasi.
Representativeness adalah pengambilan keputusan berdasarkan pemikiran stereotip yang akan mengakibatkan investor membuat keputusan investasi yang tidak tepat, yaitu keputusan investasi yang tidak memaksimalkan keuntungan  (Sina, 2014). Aspek psikologis yang kerap terjadi dalam representativeness adalah kecondongan investor saat memilah dan mengevaluasi investasi  dengan  beranggapan  jika  perusahaan  baik  maka  investasinya  juga  baik. Representativeness heuristic ini akan mendorong investor untuk berinvestasi pada saham yang memiliki track record laba tinggi (Barber & Odean, 2000). Representativeness ini bertentangan dengan  konsep  rasionalitas  dan  hipotesis  pasar  yang  efisien,  dimana  akan  memengaruhi keputusan investasi.
Overconfidence adalah cognitive bias , yang dapat diartikan sebagai keyakinan yang tidak memiliki  alasan  dalam  penalaran  intuitif,  penaksiran  dan  kapabilitas  kognitif  manusia (Pompian, 2006). Seseorang yang melebih-lebihkan pengetahuan dan keterampilan mereka, itu adalah cerminan dari overconfidence (Hvide, 2002). Investor yang sudah nyaman dan sudah berhasil dengan investasi yang mereka lakukan, akan melakukan investasi lain di masa depan seiring  dengan  tingkat  percaya  diri  mereka  yang  terus  meningkat.  Kepercayaan  diri  dalam tingkatan yang tinggi itu yang akan menjadikan seseorang overconfidence .

## Tujuan Penelitian
Tujuan  penelitian  ini  untuk  mengetahui  apakah  terdapat  pengaruh representativeness, terhadap  keputusan  investasi  melalui overconfidence sebagai  variabel intervening .  Untuk menguji variabel ini, maka digunakan sampel para investor pasar modal yang telah melakukan transaksi saham.

## TINJAUAN PUSTAKA
Heuristik  adalah  suatu  proses  dimana  seseorang  menyimpulkan  atas  apa  yang  mereka temukan pada diri mereka sendiri serta informasi yang tersedia. Hal ini sering membuat mereka mengembangkan  aturan  sendiri  yang  tidak  selalu akurat.  Heuristik  ini  dapat  mengakibatkan investor  melakukan  kesalahan  dalam  situasi  tertentu  (Chandra  &  Kumar,  2011).  Penelitian Luong dan Ha (2011) menemukan bahwa heuristik sebagai aturan praktis yang menyebabkan pengambilan  keputusan  lebih  mudah,  terutama  dalam  lingkungan  yang  kompleks  dan  tidak
pasti  dengan  mengurangi  kesukaran  dan  menilai  probabilitas  yang  mungkin  terjadi  serta memprediksi penilaian yang lebih sederhana.

## Keputusan Investasi
Keputusan investasi akan berpengaruh terhadap besarnya keuntungan yang diharapkan di  masa  depan,  sehingga  perlu  dilakukan  pertimbangan  yang  matang  dalam  menentukan keputusan  investasi  (Gunawan  &  Jati,  2013).  Menurut  Tandelilin  (2010),  dasar  keputusan investasi  dibagi  menjadi  tiga,  yaitu  tingkat return yang  diharapkan,  tingkat  risiko,  dan hubungan  antara return dan  risiko  dimana  hubungan  antara return dan  risiko  dari  suatu investasi memiliki hubungan yang linier.

## Representativeness
Hirshleifer  et  al.  (2011)  menjelaskan representativeness adalah sikap seseorang dalam pengambilan  keputusan  yang  cenderung  menyederhanakan  dalam  waktu  yang  terbatas  yang diikuti  oleh  sumber  daya  kognitif  yang  mengarahkan  pada  tindakan  meniru  masa  lalu  atau keterwakilan terhadap sesuatu. Maka dapat disimpulkan representativeness merupakan salah satu bias kognitif yang dimiliki investor dalam pengambilan keputusan berdasarkan peristiwa masa lalu dan menyimpulkan fenomena hanya berdasarkan sampel yang ada.

## Overconfidence
Overconfidence terjadi  di  saat  seseorang overestimate pada  pengetahuan  dan keterampilan  mereka  (Hvide,  2002).  Pada  keadaan  tersebut,  berlebihan  berarti  seseorang menganggap  dirinya  lebih  baik  dari  yang  lain  (Larrick  et  al.,  2007).  Pada  investasi, overconfidence berarti  investor  terlalu  percaya  diri  dengan  keputusan  penilaian  mereka sehingga  mengabaikan  faktor  risiko  yang  berhubungan  dengan  keputusan  investasi  (Odean, 2011). Menurut Simon et al. (2000), overconfidence terjadi karena penilaian awal investor tidak tepat  setelah  mereka  menerima  informasi  baru,  oleh  sebab  itu,  mereka  tidak mempertimbangkan sejauh mana penilaian mereka mungkin salah.

## Pengaruh Representativeness terhadap Keputusan Investasi
Suatu  saham  perusahaan yang dipilih untuk investasi  berpotensi  adanya pengaruh dari representativeness. Pola  pertumbuhan  pendapatan  yang  tinggi  membuat  investor  memiliki kepercayaan  bahwa  hal  tersebut  berpeluang  akan  terulang  di  masa  depan.  Prediksi pertumbuhan  laba  di  masa  depan  disimpulkan  oleh  laba  masa  lalu  menggunakan representativeness heuristic (Shleifer, 2000). Beberapa penelitian yang memberikan hasil yang mendukung heuristic  theory dimana representativeness berpengaruh  positif  terhadap keputusan investasi, yaitu Toma (2015), Irshad et al. (2016), Ramdani (2018), Rasheed et al. (2018), serta Soraya et al. (2023).

## Pengaruh Overconfidence terhadap Keputusan Investasi
Overconfidence dalam heuristic  theory merupakan  salah  satu  bias  yang  memengaruhi seseorang  dalam  membuat  keputusan  investasi.  Investor  yang  menghubungkan  kesuksesan masa lalu dengan kemampuan mereka dan kegagalan masa lalu dengan nasib buruk cenderung overconfidence (Chen  et  al.,  2007).  Beberapa  penelitian  yang  memberikan  hasil  yang mendukung heuristic  theory dimana overconfidence berpengaruh  positif  terhadap  keputusan investasi,  yaitu  Metawa  et  al.  (2019),  Antoni  dan  Joseph  (2017),  serta  Yuliani  dan Nurwulandari (2023).

## METODOLOGI PENELITIAN
Populasi  penelitian  ini  terdiri  dari  seluruh  masyarakat  Jabodetabek  yang  memiliki rekening saham sebanyak 515 responden. Metode pengambilan sampel yang digunakan adalah non-probability  sampling .  Penelitian  ini  menggunakan  jenis  desain  penelitian  deskriptif  dan
penelitian verikatif. Penelitian deskriptif bertujuan untuk menggambarkan kondisi responden, termasuk  jenis  kelamin,  tingkat  pendidikan,  usia,  lama  pengalaman,  dan  tempat  tinggal. Tujuannya adalah untuk memahami hubungan antara satu variabel dengan variabel lain pada responden  yang  memengaruhi  variabel  independen, representativeness dan overconfidence , sedangkan variabel dependen dalam penelitian ini adalah keputusan investasi. Ketiga variabel tersebut  adalah  variabel  laten  yang  diukur  dengan  menggunakan  indikator. Indikator  diukur menggunakan skala Likert dari 1 hingga 10.
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  merupakan  data  primer  yang  dikumpulkan melalui penggunaan kuesioner yang dibuat menggunakan platform Google Docs. Kuesioner tersebut  disebarkan  melalui  berbagai  media  sosial,  seperti  WhatsApp,  Instagram,  Facebook, dan Telegram.  Setelah responden menerima kuesioner, mereka dapat  mengisi  secara online , dan  hasilnya  akan  secara  otomatis  tercatat  dalam  format  Excel  di  Google  Drive komputer peneliti. Data yang telah dikumpulkan dari Excel kemudian diproses menggunakan perangkat lunak SmartPLS 4.0.
Metode analisis dalam penelitian ini menggunakan aplikasi Partial Least Squares (PLS), yang merupakan metode analisis data yang mengatasi asumsi regresi Ordinary Least Squares (OLS)  terkait  dengan  distribusi  normal  multivariat  dan  masalah  multikolinearitas  antara variabel (Ghozali & Latan, 2015). Tahapan pengujian dalam penelitian ini meliputi:

## Uji Validitas dengan Cross Loading
Untuk  memastikan  validitas  konvergen  dari  hasil  uji,  dilakukan  uji  validitas cross- loading . Suatu indikator dari suatu variabel dianggap valid ketika nilai cross-loading indikator tersebut lebih tinggi daripada indikator yang sama dari variabel lain secara berurutan (Hair et al., 2014).

## Uji Reliabilitas
Uji  reliabilitas  digunakan  untuk  mengevaluasi  keakuratan  alat  pengukuran  struktur. Keandalan  alat  ini  dapat  diukur  menggunakan alpha  Cronbach dan  reliabilitas  komposit. Untuk menilai reliabilitas konstruk, kriteria yang digunakan adalah nilai alpha  Cronbach di atas 0,6. Jika menggunakan reliabilitas komposit, nilai reliabilitas komposit harus lebih besar dari 0,7 (Hair et al., 2014). Saat pengujian inner model dilakukan, model di dalamnya dibagi menjadi tiga bagian, yaitu:

## Uji Determinasi (R-Square)
Jika  nilai R- squared mencapai  0,75,  maka  model  tersebut  memiliki  kekuatan  prediksi yang tinggi. Jika nilai R- squared sekitar 0,50, maka model tersebut memiliki tingkat prediksi yang sedang. Namun, jika nilai R- squared hanya sebesar 0,25, maka model tersebut memiliki tingkat prediksi yang rendah (Hair et al., 2014).

## Goodness of Fit Index (GFI)
Goodness of Fit Index (GFI) adalah suatu indikator yang menggambarkan sejauh mana model  secara  keseluruhan  cocok  dengan  data  yang  ada,  dihitung  dengan  membandingkan kuadrat  antara  model  yang  telah  diprediksi  dengan  data  aktual.  Ketika  nilai  NFI  mendekati angka satu, hal ini menunjukkan bahwa model tersebut semakin baik dalam menggambarkan data yang ada.

## Uji Hipotesis (Uji t)
Pengujian hipotesis ini dilakukan dengan menguji tingkat signifikansi model penelitian. Tingkat signifikansi model dapat dilihat melalui nilai t- score. Untuk menggolongkan model, prasyaratnya adalah nilai-T harus melebihi 1,96 (Hair et al., 2014).

## HASIL DAN KESIMPULAN Uji Outer Loading
Tabel  1  menggambarkan  hasil  uji  validitas  faktor,  indikator-indikator  pada  setiap variabel  dianggap  valid  jika  nilai loading faktornya  >  0,7  (Ghozali  &  Latan,  2015).  Hasil pembebanan eksternal dalam ditemukan dalam Gambar 1 dan Tabel 1.
Gambar 1 Outer Loadings Models
Sumber: Peneliti (2023)

## Tabel 1
Hasil Uji Outer Loadings
KI OC RP KI1 0,804 KI2 0,850 KI3 0,844 KI4 0,820 KI5 0,835 KI6 0,844 KI7 0,853 OC1 0,863 OC2 0,855 OC3 0,882 OC4 0,875 OC5 0,880 OC6 0,886 OC7 0,842 RP1 0,872 RP2 0,853 RP3 0,771 RP4 0,821 RP5 0,869 RP6 0,821 RP7 0,812
Sumber: Peneliti (2023)
Hasil uji outer loadings untuk RP, OC, dan KI. Nilai terendah untuk RP adalah 0,771, KI  adalah  0,804  dan  OC  adalah  0,842.  Dari  hasil  uji outer  loadings ini,  dapat  disimpulkan bahwa semua indikator untuk mengukur variabel tersebut telah dinyatakan valid.

## Uji Validitas dengan Cross Loading
Nilai cross-loading pada  setiap  konstruk  dihitung  untuk  memastikan  bahwa  korelasi antara konstruk dan item yang diukur lebih tinggi daripada korelasi dengan konstruk lainnya. Nilai beban lateral yang diharapkan adalah lebih dari 0,7 (Ghozali & Latan, 2015).

## Tabel 2
Hasil Uji Diskriminan Validitas – Cross Loadings
KI OC RP KI1 0,804 0,749 0,741 KI2 0,850 0,699 0,720 KI3 0,844 0,662 0,690 KI4 0,820 0,657 0,671 KI5 0,835 0,674 0,711 KI6 0,844 0,699 0,728 KI7 0,853 0,690 0,696 OC1 0,717 0,863 0,820 OC2 0,745 0,855 0,801 OC3 0,690 0,882 0,820 OC4 0,733 0,875 0,813 OC5 0,670 0,880 0,802 OC6 0,700 0,886 0,805 OC7 0,762 0,842 0,787 RP1 0,724 0,840 0,872 RP2 0,701 0,792 0,853 RP3 0,633 0,746 0,771 RP4 0,739 0,766 0,821 RP5 0,738 0,799 0,869 RP6 0,745 0,738 0,821 RP7 0,646 0,727 0,812
Sumber: Peneliti (2023)
Tabel 2 menampilkan hasil analisis statistik untuk validasi cross-loading . Hasil tersebut dianggap valid ketika nilai beban lateral lebih besar dari 0,7  (Chin, 1998). Dalam penelitian ini, nilai cross-loading terendah untuk OC adalah 0,842, sedangkan untuk RP adalah 0,771 dan KI adalah 0,804. Dengan demikian, dapat disimpulkan bahwa konstruk ini valid berdasarkan hasil tersebut.

## Uji Reliabilitas
Hasil analisis reliabilitas menunjukkan bahwa semua konstruk reliable . Nilai Cronbach alpha yang dianggap reliabel jika lebih dari 0,6 (Hair et al., 2014), untuk hasil penelitian ini didapati bahwa nilai terendah adalah 0,926. Selain itu, hasil composite reliability (Rho_a) yang dianggap reliabel jika lebih dari 0,7 (Hair et al., 2014).

## Tabel 3 Hasil Uji Construct Reliability Validity
Cronbach's Alpha Composite Reliability Average Variance Extracted (AVE) KI 0,928 0,942 0,699 OC 0,946 0,956 0,756 RP 0,926 0,940 0,692 Sumber: Peneliti (2023)

## Pengujian Inner Model (Model Struktural) Analisis Uji Determinasi
Tabel 4 Hasil Uji R-Square
R Square R Square Adjusted KI 0,730 0,729

## Sumber: Peneliti (2023)
Dari nilai R -squared yang tertera pada Tabel 4, terlihat bahwa terdapat nilai R -squared sebesar  0,730  atau  73%.  Secara  sederhana,  ini  berarti  variabel  dependen  dapat  dikatakan moderat dengan penjelasan variabel independen, yaitu RP dan OC.

## Pengujian Goodness of Fit Index (GFI)
Tabel 5 Hasil Goodness of Fit Index (GFI)
Saturated Model Estimated Model SRMR 0,044 0,044 NFI 0,919 0,919
Sumber: Peneliti (2023)
Tabel 5 menyajikan hasil analisis statistik untuk uji Goodness of Fit Index (GFI). Indeks Kesesuaian  Model  yang  baik  akan  memiliki  nilai  NFI  mendekati  1  (Hu  &  Bentler,  1999). Dalam penelitian ini, nilai NFI yang diperoleh adalah 0,919, dan nilai SRMR juga kurang dari 0,08 (Hu & Bentler, 1999). Selain itu, nilai SRMR yang ditemukan dalam penelitian ini adalah 0,044, yang menunjukkan bahwa model ini memenuhi kriteria kesesuaian yang baik.

## Pengujian Hipotesis Statistik
Teknik  ini  memberikan t -statistik  untuk  koefisien  jalur  dalam  model  internal,  serta t - statistik  untuk  pembebanan  eksternal  dalam  menguji  signifikansi  model  struktural  dan pengukuran. Untuk menentukan signifikansi, p -value digunakan dimana p -value kurang dari 0,05  dianggap  signifikan  (Ghozali  &  Latan,  2015),  sedangkan p -value  lebih  besar  dari  0,05 menunjukkan hasil yang tidak signifikan.

## Tabel 6 Hasil Uji Hipotesis Statistik
Original Sample (O) Sample Mean (M) Standard Deviation (STDEV) T Statistics (|O/STDEV|) P Values OC 0,283 0,292 0,124 2,293 0,022 RP 0,585 0,573 0,122 4,806 0,000
Sumber: Peneliti (2023)

## Representativeness terhadap Keputusan Investasi
Analisis terhadap hipotesis penelitian menunjukkan bahwa adanya hubungan positif dan signifikan antara representativeness dengan keputusan investasi. Temuan ini sejalan dengan penelitian  dari  Pompian  (2006)  dimana representativeness adalah  bias  dalam  perilaku keuangan untuk membuat keputusan investasi yang terlalu cepat tanpa analisis mendalam dan mengandalkan  pada  pengalaman  masa  lalu  yang  dianggap  mampu  mewakili  atau  menjadi referensi untuk keputusan investasi saat ini. Hasil penelitian ini juga sejalan dengan penelitian- penelitian sebelumnya oleh Toma (2015), Irshad et al. (2016), Ramdani (2018), Rasheed et al. (2018),  serta  Soraya  et  al.  (2023)  yang  menemukan  bahwa representativeness memiliki pengaruh positif dan signifikan terhadap keputusan investasi.

## Overconfidence terhadap Keputusan Investasi
Dalam  pengujian  hipotesis  penelitian,  ditemukan  bahwa overconfidence memiliki pengaruh  positif  dan  signifikan  terhadap  keputusan  investasi  investor  saham.  Hal  ini  dapat dijelaskan melalui penelitian dari Pradikasari dan Isbanah (2018) dimana seorang investor yang memiliki  tingkat overconfidence yang  tinggi  maka  akan overestimate terhadap  pengetahuan yang  dimiliki,  mereka  mengestimasikan  akan overestimate terhadap  pengetahuan  yang dimiliki,  mereka  mengestimasikan  bahwa  akan  mendapatkan  keuntungan  lebih  besar  dalam melakukan  investasi  secara  berulang.  Hasil  analisis  ini  juga  didukung  oleh  Metawa  et  al. (2019), Antoni dan Joseph (2017), serta Yuliani dan Nurwulandari (2023).

## Kesimpulan dan Saran
Berdasarkan analisis tersebut, dapat ditarik beberapa kesimpulan sebagai berikut:
1. Representativeness berpengaruh positif dan signifikan terhadap keputusan investasi pada investor saham di Jabodetabek.
2. Overconfidence berpengaruh  positif  dan  signifikan  terhadap  keputusan  investasi  pada investor saham di Jabodetabek.
Untuk  penelitian  mendatang,  disarankan  untuk  memperluas  pemahaman  tentang pendekatan teori manajemen lainnya, mengingat perkembangan teknologi keuangan yang pesat dalam  periode  terakhir.  Pendekatan  yang  berbeda  akan  melibatkan  penggunaan  variabel eksogen  yang  berbeda.  Selain  itu,  direkomendasikan  untuk  meningkatkan  jumlah  sampel penelitian yang menggunakan model yang dikembangkan, sehingga hasil penelitian dapat lebih representatif dan akurat.

## DAFTAR PUSTAKA
Ajzen, I. (1991). The theory of planned behavior. Organizational Behavior and Human Decision Processes , 50 (2), 179–211. https://doi.org/10.1016/0749-5978(91)90020-T Antoni, A., & Joseph, A. I. (2017). Influence of behavioural factors affecting investment decision—An AHP analysis. Metamorphosis: A Journal of Management Research , 16 (2), 107–114. https://doi.org/10.1177/0972622517738833
Barber, B. M., & Odean, T. (2000). Trading is hazardous to your wealth: The common stock investment performance of individual investors. Journal of Finance , 55 (2), 773–806. https://doi.org/10.1111/0022-1082.00226
Chandra, A., & Kumar, R. (2011). Determinants of individual investor behaviour: An orthogonal linear transformation approach (29722; MPRA Paper). https://mpra.ub.uni- muenchen.de/id/eprint/29722
Chen, G., Kim, K. A., Nofsinger, J. R., & Rui, O. M. (2007). Trading performance, disposition effect, overconfidence, representativeness bias, and experience of emerging market investors. Journal of Behavioral Decision Making , 20 (4), 425–451. https://doi.org/10.1002/bdm.561
Chin, W. W. (1998). The partial least squares approach to structural equation modeling. In G. A. Marcoulides (Ed.), Modern Methods for Business Research (pp. 295–336). Lawrence Erlbaum Associates.
Ghozali, I., & Latan, H. (2015). Partial least squares: Konsep, teknik dan aplikasi menggunakan program SmartPLS 3.0 (2nd ed.). Badan Penerbit Universitas Diponegoro.
Gunawan, I. P. A., & Jati, I. K. (2013). Pengaruh rasio keuangan terhadap return saham dalam pengambilan keputusan investasi pada saham unggulan yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia. E-Jurnal Akuntansi , 2 (1), 1–18.
Hair, J. F., Sarstedt, M., Hopkins, L., & Kuppelwieser, V. G. (2014). Partial least squares structural equation modeling (PLS-SEM): An emerging tool in business research. European Business Review , 26 (2), 106–121. https://doi.org/10.1108/EBR-10-2013-0128
Hirshleifer, D., Lim, S. S., & Teoh, S. H. (2011). Limited investor attention and stock market misreactions to accounting information. The Review of Asset Pricing Studies , 1 (1), 35– 73. https://doi.org/10.1093/rapstu/rar002
Hu, L. T., & Bentler, P. M. (1999). Cutoff criteria for fit indexes in covariance structure analysis: Conventional criteria versus new alternatives. Structural Equation Modeling , 6 (1), 1–55. https://doi.org/10.1080/10705519909540118 Hvide, H. K. (2002). Pragmatic beliefs and overconfidence. Journal of Economic Behavior and Organization , 48 (1), 15–28. https://doi.org/10.1016/S0167-2681(01)00221-9 Irshad, S., Badshah, W., & Hakam, U. (2016). Effect of representativeness bias on investment decision making. Management and Administrative Sciences Review , 5 (1), 26–30.
Larrick, R. P., Burson, K. A., & Soll, J. B. (2007). Social comparison and confidence: When thinking you’re better than average predicts overconfidence (and when it does not). Organizational Behavior and Human Decision Processes , 102 (1), 76–94. https://doi.org/10.1016/j.obhdp.2006.10.002
Luong, L. P., & Ha, D. T. T. (2011). Behavioral factors influencing individual investors’ decision-making and performance: A survey at The Ho Chi Minh Stock Exchange [Master Thesis]. Umeå School of Business.
Melani, A. (2022, August 31). Investor saham Indonesia termasuk tertinggi di ASEAN. Liputan6.Com . https://www.liputan6.com/saham/read/5056363/investor-saham- indonesia-termasuk-tertinggi-di-asean
Metawa, N., Hassan, M. K., Metawa, S., & Safa, M. F. (2019). Impact of behavioral factors on investors’ financial decisions: Case of the Egyptian stock market. International Journal of Islamic and Middle Eastern Finance and Management , 12 (1), 30–55. https://doi.org/10.1108/IMEFM-12-2017-0333
Odean, T. (2011). Do investors trade too much? In Advances in Behavioral Economics (pp. 606–632). Princeton University Press. https://doi.org/10.2307/j.ctvcm4j8j.28
Pompian, M. M. (2006). Behavioral finance and wealth management: How to build optimal portfolios that account for investor biases . Wiley.
Pradikasari, E., & Isbanah, Y. (2018). Pengaruh financial literacy, illusion of control, overconfidence, risk tolerance, dan risk perception terhadap keputusan investasi pada mahasiswa di Kota Surabaya. Jurnal Ilmu Manajemen (JIM) , 6 (4), 424–434. Ramdani, F. N. (2018). Analisis pengaruh representativeness bias dan herding behavior dalam pengambilan keputusan investasi (Studi pada mahasiswa di Yogyakarta) [Skripsi, Universitas Islam Indonesia]. https://dspace.uii.ac.id/handle/123456789/10549
Rasheed, M. H., Rafique, A., Zahid, T., & Akhtar, M. W. (2018). Factors influencing investor’s decision making in Pakistan: Moderating the role of locus of control. Review of Behavioral Finance , 10 (1), 70–87. https://doi.org/10.1108/RBF-05-2016-0028 Shleifer, A. (2000). Inefficient markets: An introduction to behavioral finance. In Inefficient Markets . Oxford University Press. https://doi.org/10.1093/0198292279.001.0001 Simon, M., Houghton, S. M., & Aquino, K. (2000). Cognitive biases, risk perception, and venture formation: How individuals decide to start companies. Journal of Business Venturing , 15 (2), 113–134. https://doi.org/10.1016/S0883-9026(98)00003-2 Sina, P. G. (2014). Representativeness bias dan demografi dalam membuat keputusan keuangan. Jurnal Manajemen , 14 (1), 81–96. http://majour.maranatha.edu/index.php/jurnal-manajemen/article/view/1400
Soraya, R., Risman, A., & Siswanti, I. (2023). The role of risk tolerance in mediating the effect of overconfidence bias, representativeness bias and herding on investment decisions. Journal of Economics, Finance and Management Studies , 6 (7), 3324–3335. https://doi.org/10.47191/jefms/v6-i7-36
Tandelilin, E. (2010). Portofolio dan investasi: Teori dan aplikasi . Kanisius.
Toma, F.-M. (2015). Behavioral biases of the investment decisions of Romanian investors on the Bucharest Stock Exchange. Procedia Economics and Finance , 32 , 200–207. https://doi.org/10.1016/s2212-5671(15)01383-0
Yuliani, D., & Nurwulandari, A. (2023). The influence of financial literacy, investment experience, and overconfidence on investment decisions in National University master of management study program students with risk tolerance as an intervening variable. International Journal of Social Service and Research , 3 (10), 2399–2411. https://doi.org/10.46799/ijssr.v3i10.548