Jurnal Manajemen Bisnis dan Keuangan e-ISSN: 2716-3695 p-ISSN: 2775-1465 Vol. 3, No. 2, Oktober 2022, Hal. 47-55 DOI: https://doi.org/10.51805/jmbk.v3i2.59
Pengaruh Regret Aversion Bias dan Overconfidence terhadap Pengambilan Keputusan Investasi Cryptocurrency
Ema Nursalimah 1 (1920603053@radenfatah.ac.id)* Indah Utami 2 (1920603111@radenfatah.ac.id) Maya Panorama 3 (mayapanorama_uin@radenfatah.ac.id)
1,2,3 Fakultas Ekonomi dan Bisnis Islam, Universitas Islam Negeri Raden Fatah, Palembang, Sumatera Selatan, Indonesia *Penulis Korespondensi
Artikel Masuk: 11 Juni 2022 Artikel Diterima: 5 Oktober 2022

## Abstract
This study aims to assess the effect of bias regret and overconfidence on cryptocurrency investment decision-making. The population in this study is investors from Sumatra, Java,  and  Nusa  Tenggara  (Bali)  who  have  invested  or  only  know  about cryptocurrencies. The sampling technique of this study uses the objective sampling method for a population of 35 people. The method used in this study is a quantitative method using primers which were analyzed by path analysis using the SmartPLS 3.0 program. The results obtained in this study indicate that bias regret has no significant effect on investment decision-making, while overconfidence has a significant effect on investment decision-making.
Keywords: cryptocurrency; regret aversion bias; overconfidence JEL Classification: G11; D81; D14

## Abstrak
Penelitian ini bertujuan untuk menyelidiki pengaruh regret aversion bias dan overconfidence pada pengambilan keputusan investasi cryptocurrency . Populasi dalam  penelitian  ini  adalah  masyarakat  investor  dari  Sumatera,  Jawa,  dan Nusa  Tenggara  (Bali)  yang  pernah  berinvestasi  atau  hanya  mengetahui tentang cryptocurrency .  Untuk  teknik  pengambilan  sampel  penelitian  ini menggunakan metode objective sampling untuk populasi sebanyak 35 orang. Metode  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  metode  kuantitatif dengan  menggunakan  primer  yang  dianalisis  dengan  path  analysis menggunakan program SmartPLS 3.0. Hasil yang diperoleh dalam penelitian ini  menunjukkan  bahwa regret  aversion  bias tidak  berpengaruh  signifikan terhadap  pengambilan  keputusan  investasi,  sedangkan overconfidence berpengaruh signifikan terhadap pengambilan keputusan investasi.
Kata Kunci: cryptocurrency ; regret aversion bias ; overconfidence Klasifikasi JEL: G11; G81; D14

## PENDAHULUAN
Cryptocurrency merupakan uang dalam platform software yang menggantikan rupiah yang di gunakan untuk membeli layanan pada software yang akan di akses. Akses database yang diberikan oleh cryptocurrency merupakan teknologi blockchain. Blockchain adalah teknologi yang dapat melindungi ribuan data dalam komputer di seluruh  dunia,  dengan  keunggulan  murah  dan  memastikan  uang  investor  aman dari  kejahatan cyber .  Indonesia  termasuk  sebagai  salah  satu  negara  yang  telah memperoleh lisensi resmi perdagangan mata uang digital atau crypto . Secara total, 229  jenis  mata  uang cryptocurrency dimasukkan.  Otoritas  pengatur  perdagangan berjangka  komoditi  bertanggung  jawab  atas  hal  ini  (BAPPEBTI).  Menurut peraturan BAPPEBTI (PERBA), perdagangan fisik menggunakan cryptocurrency di Indonesia terdapat kepastian hukum dan keamanan bagi mereka yang berurusan dengan cryptocurrency fisik di Indonesia.
Investasi dengan mata uang cryptocurrency di Indonesia berkembang sangat pesat sehingga mampu bersaing dengan negara lain. Mata uang cryptocurrency di Indonesia merupakan salah satu bursa lokal terbesar dengan anggota terbanyak di Asia  Tenggara.  Karena  Indonesia  telah  memiliki  lisensi  yang  diberikan  oleh pemerintah untuk digunakan sebagai produk investasi, cryptocurrency ini ditangani dan  didefinisikan  seperti  itu.  Berdasarkan  data  BAPPEBTI,  jumlah  investor cryptocurrency diperkirakan mencapai sebelas juta pada tahun 2021 dan turun di bawah lima juta pada tahun 2020. Selain itu, jumlah total transaksi perdagangan cryptocurrency pada tahun 2021 meningkat menjadi Rp859,45 miliar hanya dalam satu tahun, atau rata-rata Rp2,3 miliar per hari.
Investasi  mata  uang  digital  ini  begitu  menjanjikan  sehingga  banyak  orang tertarik  untuk  memasuki  dunia  investasi cryptocurrency .  Perilaku  investor  tidak semuanya  yang  berpikiran  rasional.  Hal  ini  disebut  sebagai  perilaku  keuangan ( behavioral  finance ).  Banyak  bias  yang  dapat  mempengaruhi  keputusan  investasi termasuk regret aversion bias dan overconfidence .
Adapun research  gap penelitian  terdahulu,  dalam  perilaku  keuangan ( behavioral  finance )  dengan  bias  yang  mempengaruhi  pengambilan  keputusan investor dalam berinvestasi, yaitu regret aversion bias dan overconfidence. Menurut penelitian  Budiarto  &  Susanti  (2017),  perilaku regret  aversion  bias mempunyai pengaruh  yang  positif  dan  memiliki  signifikansi  dalam  proses  pengambilan keputusan  berinvestasi    yang  dilakukan  investor  pada  umumnya.  Penelitian  ini menunjukkan  bahwa  responden  rawan  mengalami experienced  regret maupun aniticipated  regret sehingga  jika  investor  gagal  atau  kalah  dalam  keputusan investasinya,  maka  akan  memiliki  pengaruh  traumatis  saat  melakukan pengambilan  keputusan  berinvestasi  kedepannya.  Pernyataan  ini  bertentangan pada  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Lestari  &  Wardani  (2020).  Perilaku regret aversion bias bukanlah faktor terpenting atau dapat dikatakan memiliki pengaruh negatif  dalam  mempertimbangkan  saat  membuat  keputusan  berinvestasi,  sebab tidak  terdapat  perbedaan  dalam  keputusan  saat  berinvestasi  yg  dilakukan  oleh responden.
Menurut penelitian Kartini & Nugraha (2015), perilaku overconfidence terdapat dalam  pengaruh  yang  positif  dan  signifikansi  terhadap  pada  pengambilan
keputusan  saat  melakukan  investasi  yang  dilakukan  investor,  sedangkan  hal  ini bertentangan dengan pernyataan pada penelitian  yang dilakukan oleh  Sartika & Humairo (2021), perilaku overconfidence memiliki pengaruh negatif terhadap hasil berinvestasi. Akibatnya, tingkat kepercayaan diri yang tinggi dalam menghadapi kenyataan  bahwa  investasi  tidak  selalu  berhasil  akan  membuat  investor  enggan mengambil  keputusan  investasi.  Berdasarkan  pembahasan  tersebut  untuk mengetahui  sejauh  mana  perilaku regret  aversion  bias dan overconfidence mempengaruhi investor dalam mengambil keputusan berinvestasi di cryptocurency , dari  pembahasan  tersebut  penulis  tertarik  sehingga  menarik  judul  penelitian dengan  judul  “Pengaruh regret  aversion  bias dan overconfidence terhadap pengambilan keputusan investasi cryptocurrency ”.
𝐻 1 : regret aversion bias berpengaruh positif terhadap pengambilan keputusan investasi cryptocurrency .
𝐻 2 : overconfidence berpengaruh  positif  terhadap  pengambilan  keputusan investasi cryptocurrency.

## METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  menggunakan  pendekatan  kuantitatif  dengan  menggunakan populasi  dalam  penelitian  masyarakat  Pulau  Sumatera,  Pulau  Jawa,  dan  Pulau Nusa  Tenggara  (Bali)  yang  telah  melakukan  atau  hanya  mengetahui  tentang bagaimana cara berinvestasi dalam investasi cryptocurrency .
Sampel yang digunakan adalah perwakilan dari masyarakat Pulau Sumatera, Pulau Jawa, dan Pulau Nusa Tenggara (Bali) yang telah menjadi investor ataupun masyarakat  yang  mengetahui  mengenai  bagaimana  cara  berinvestasi  dalam investasi cryptocurrency.
Teknik purposive sampling digunakan dalam penelitian ini karena responden yang dipilih memenuhi kriteria sebagai berikut: memiliki aset ataupun mengetahui cryptocurrency pada usia 20-25 tahun. Menggunakan metode convenience sampling , yaitu  metodologi  pengambilan  sampel  yang  melibatkan  penyebaran  kuesioner kepada responden yang sudah dikenal agar mendapatkan data dengan cepat dan menghemat  waktu  penelitian.  Menggunakan  metode snowball  sampling ,  yaitu meminta  informasi  dari  responden  yang  dipilih  sebelumnya  untuk  membantu menyebarkan kepada responden lain yang juga termasuk dalam kriteria penelitian. Data  pada  penelitian  ini  dievaluasi  menggukan  metode Partial  Least  Square (PLS)  dengan  bantuan software SmartPLS  3.0.  PLS  adalah  program  yang memungkinkan  untuk  menguji dua  model:  model  pengukuran  ( outer  model )  dan model struktural ( inner model ).

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Pengujian Model Pengukuran ( Outer Model )
Pengujian  validitas  ( convergent  validity )  dilakukan  untuk  mengetahui  nilai suatu indikator, pengujian ini  dilakukan  dengan menggunakan ataupun melihat antara  nilai  indikator  dengan  nilai  variabel  ( loading  factor ). Loading  factor dalam
penelitian  ini  menggunakan  standar  batasan  dengan  nilai  di  atas  0,7.  Untuk menganalisis data dalam penelitian ini dilakukan dengan cara mengumpulkan data melalui  pengolahan  data  penyebaran  kuesioner  melalui  media  sosial  dengan menggunakan tiga belas pertanyaan dari setiap variabel dan untuk analisis data pada  penelitian  ini  menggunakan  aplikasi  SmartPLS  3.0  sehingga  mendapatkan hasil nilai loading factor dengan tiga belas indikator yang dapat di lihat dalam tabel berikut ini:
Tabel 1. Nilai Loading Factor 13 Indikator Variabel Indikator Outer Loading Regret Aversion Bias (RAB) RAB1 0,928 RAB2 0,980 Overconfidence (OVC) OVC1 0,798 OVC2 0,817 OVC3 0,863 OVC4 0,813 Pengambilan Keputusan Investasi (PKI) PKI1 0,777 PKI2 0,750 PKI3 0,600 PKI4 0,804 PKI5 0,818 PKI6 0,635 PKI7 0,720 Catatan: data diolah menggunakan SmartPLS 3.0.
Indikator  pada  masing-masing  variabel  memiliki  nilai loading  factor ,  dalam variabel  pengambilan  keputusan  investasi  terdapat  dua  indikator  yang  tidak memenuhi  standar  batasan  yaitu  PKI3  (0,600)  dan  PKI6  (0,635)  sehingga  nilai loading factor pada indikator variabel PKI3 dan PKI6 akan dikeluarkan dari model atau dihapus, sedangkan variabel lainnya yang telah memiliki nilai loading factor dengan  nilai  yang  berada  di  atas  standar  batasan  0,7  dinyatakan  valid  sehingga dapat  memenuhi convergent  validity .  Berikut  ini  adalah  tabel  nilai loading  factor setelah dikeluarkan atau dihapusnya indikator PKI3 dan PKI6 sehingga menjadi sebelas indikator yang telah valid:
Tabel 2. Nilai Loading Factor 11 Indikator Variabel Indikator Outer Loading Regret Aversion Bias (RAB) RAB1 0.934 RAB2 0.976 Overconfidence (OVC) OVC1 0.788 OVC2 0.814 OVC3 0.869 OVC4 0.818 Pengambilan Keputusan Investasi (PKI) PKI1 0.789 PKI2 0.772 PKI4 0.809 PKI5 0.826 PKI7 0.721 Catatan: data diolah menggunakan SmartPLS 3.0.
Terjadinya  peningkatan  pada  nilai loading  factor untuk  setiap  indikator. Setelah indikator PKI3 dan PKI6 dikeluarkan atau dihapus dari model berdasarkan persyaratannya  dapat  disimpulkan  bahwa uji convergent  validity telah  valid  atau terpenuhi, sehingga dapat melanjutkan discriminant validity dengan menggunakan data  hasil  analisis nilai cross  loading .  Nilai cross  loading ini  dapat  melihat perbandingan  nilai  pada  setiap  indikator  dan  variabelnya  masing-masing.  Nilai cross loading ini dapat dikatakan valid apabila setiap indikator yang berada dalam suatu  variabel  lebih  besar  dari  indikator  variabel  lainnya  sehingga  model pengukuran  ini  dapat  memenuhi  persyaratan discriminant  validity .  Berikut  ini merupakan hasil analisis data nilai cross loading yang dilakukan dengan pengolahan data menggunakan aplikasi SmartPLS 3.0:
Tabel 3. Nilai Cross Loading OVC PKI RAB OVC1 0,788 0,568 0,145 OVC2 0,814 0,630 0,368 OVC3 0,869 0,621 0,381 OVC4 0,818 0,711 0,123 PKI1 0,645 0,789 0,328 PKI2 0,577 0,722 0,103 PKI4 0,629 0,809 0,019 PKI5 0,667 0,826 0,030 PKI7 0,496 0,721 0,211 RAB1 0,280 0,116 0,934 RAB2 0,303 0,191 0,976
Catatan: data diolah menggunakan SmartPLS 3.0.
Cross  loading pada  penelitian  ini  telah  memenuhi  syarat  dapat  dilihat  pada setiap indikator pada suatu variabelnya lebih besar daripada nilai yang terdapat pada  indikator  dalam  suatu  variabel  lain.  Dapat  disimpulkan  bahwa  semua variabel  pada  penelitian  ini  sudah  memiliki discriminant  validity yang  baik. Membandingkan nilai akar AVE dengan nilai AVE. Discriminant validity yang lebih baik  dapat  dikatakan  bahwa  apabila  variabel  pada  akar  kuadrat  AVE  untuk masing-masing  variabel  lebih  besar  dari  antara  dua  variabel  lainnya.  Nilai  AVE yang baik disyaratkan memiliki nilai lebih besar dari 0,5. Berikut ini merupakan tabel analisis data nilai AVE dan akar kuadrat AVE untuk masing-masing variabel:
Tabel 4. Nilai AVE dan Akar Kuadrat AVE Variabel AVE Akar Kuadrat AVE Regret Aversion Bias (RAB) 0,913 0,955 Overconfidence (OVC) 0,677 0,823 Pengambil Keputusan Investasi (PKI) 0,615 0,784
Catatan: data diolah menggunakan SmartPLS 3.0.
Semua variabel menunjukkan nilai AVE yang lebih besar dari 0,5 yaitu dengan nilai terendah 0,784 untuk pengambil keputusan investasi (PKI) dan tertinggi 0,955 untuk regret aversion bias (RAB). Nilai ini memenuhi persyaratan batas nilai AVE minimum,  yaitu  0,5.  Langkah  selanjutnya  adalah  membandingkan  akar  kuadrat dari  AVE yang  dimaksud  dengan  nilai  antar  variabel  pada  model  lain  setelah
mengetahui  nilai  akar  kuadrat  dari  AVE untuk  masing-masing  variabel.  Tabel berikut  yang  menampilkan  nilai  antar  variabel  dengan  nilai  akar  kuadrat  AVE dalam  penelitian  ini,  menunjukkan  hasil  nilai  antar  variabel  dengan  nilai  akar kuadrat AVE lainnya:
Tabel 5. Nilai Antar Variabel dengan Nilai Akar Kuadrat AVE
RAB OVC PKI Regret Aversion Bias (RAB) 0,307 0,169 0,955 Pengambil Keputusan Investasi (PKI) 0,774 0,784 Overconfidence (OVC) 0,823
Catatan: data diolah menggunakan SmartPLS 3.0.
Nilai  akar  kuadrat  dari  AVE telah  memenuhi  kriteria.  Jelas  bahwa  nilai masing-masing variabel lebih tinggi dari yang lain, menunjukkan bahwa variabel dalam  model  penelitian  ini  memiliki discriminant  validity yang  baik.  Selain mengevaluasi convergent  validity dan discriminant  validity dari outer  model ,  juga dimungkinkan untuk mengukur reliabilitas variabel dengan menghitung reliability composite -nya  dan  nilai Cronbach's  alpha .  Suatu  variabel  dianggap  reliabel  jika reliability composite -nya dan nilai Cronbach's alpha keduanya di atas 0,7. Berikut ini adalah output aplikasi SmartPLS 3.0, yang menunjukkan bahwa:
Tabel 6. Nilai Composite Reliab ility dan Cronbach’s Alpha
Composite Reliability Cronbach’s Alpha Regret Aversion Bias (RAB) 0,954 0,910 Overconfidence (OVC) 0,893 0,841 Pengambil Keputusan Investasi (PKI) 0,889 0,843
Catatan: data diolah menggunakan SmartPLS 3.0.
Composite reliability dan C ronbach’s alpha untuk semua variabel tersebut telah memenuhi persyaratan dengan nilai masing-masing di atas 0,7 sehingga memenuhi kriteria discriminant  validity .  Berdasarkan  tabel  di  atas  terdapat  nilai composite reliability terkecil  dengan  nilai  0,889  dari  variabel  pengambil  keputusan  investasi (PKI) dan nilai terbesar 0,954 sedangkan nilai C ronbach’s alpha terkecil terdapat nilai 0,841 dari variabel overconfidence (OVC) dan nilai terbesar 0,910 pada variabel regret aversion  bias (RAB).  Berdasarkan  nilai  yang  dihitung,  semua  variabel  ini  tampak sangat baik dan telah mencapai nilai minimum yang dapat diterima.
Pengujian Model Struktural ( Inner Model )
Model  struktural  dapat  diuji  dengan  memeriksa R-squared untuk  variabel endogen. Model penelitian yang disarankan peneliti ini berkinerja lebih baik berarti semakin  besar  nilai R-squared .  Nilai R-squared pada  variabel  endogen  untuk penelitian ini ditunjukkan pada tabel berikut:
Tabel 7. R-Squared Variabel R-Squared Pengambil Keputusan Investasi (PKI) 0.604 Catatan: data diolah menggunakan SmartPLS 3.0.
Hasil R-squared pada  penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  variabel regret aversion  bias dan  variabel overconfidence mampu  menjelaskan  variabilitas  yang terdapat pada variabel Pengambil Keputusan Investasi sebesar 60,4%, dan memiliki sisa sebesar 39,6% yang diprediksi terdapat diterangkan dari variabel lainnya yang diluar  dari  penelitian  yang  peneliti  teliti  dalam  penelitian  ini.  Setelah R-Squared terpenuhi,  dapat  melanjutkan  dengan  melakukan  pengujian  hipotesis  ( path coefficients ). Pengujian hipotesis penelitian ini menggunakan nilai yang dilihat dari hasil bootstrapping dengan rules of thumb yang digunakan pada penelitian ini adalah t-statistic lebih dari 1,96 dengan tingkat signifikansi p-value 0,05 (5%) dan koefisien beta  bernilai  positif.  Berikut  ini  merupakan  hasil  nilai  pada  pengujian  hipotesis ( path coefficients ) yang terdapat dalam penelitian ini yang dapat dilihat pada Tabel 8  dan  untuk  gambaran  dari  hasil  model  dari  penelitian  ini  ( bootstrapping )  dapat dilihat pada gambar berikut:
Gambar 1. Hasil Model Penelitian (Nilai Bootstrapping )
Tabel 8. Hasil Pengujian Hipotesis ( Path Coefficients ) Original Sample (O) Sample Mean (M) Standard Deviation t-statistic p-value RAB → PKI -0.075 -0.047 0.150 0.501 0,617 OVC→ PKI 0.797 0.806 0.086 9.305 0.000 Catatan: data diolah menggunakan SmartPLS 3.0.
Hipotesis  pertama  penelitian  ini  melihat  bagaimana  variabel regret  aversion bias mempengaruhi  pengambilan  keputusan  investasi.  Hasil  pengujian menunjukkan bahwa t-statistic adalah 0,501 dan koefisien beta regret aversion bias pada  pengambilan  keputusan  investasi  adalah  0,075.  Hipotesis  pertama ditolak berdasarkan temuan ini, yang juga menunjukkan bahwa t-statistic tidak signifikan karena  lebih  kecil  dari  1,96  dan  memiliki p-value kurang  dari  0,05.  Hal  ini menunjukkan bahwa regret aversion bias tidak terbukti memiliki pengaruh positif pada  investor  dalam  pengambilan  keputusan  untuk  berinvestasi  dalam cryptocurrency .
Hipotesis kedua dengan menguji variabel overconfidence berpengaruh positif terhadap  pengambilan  keputusan  investasi.  Menurut  hasil  pengujian, t-statistic adalah  9,305,  dan  koefisien  beta overconfidence untuk  pengambilan  keputusan investasi  adalah  0,797. t-statistic dinyatakan  signifikan  berdasarkan  temuan  ini. Mengingat  lebih  dari  1,96  dan  memiliki  nilai p-value lebih  dari  0,05  sehingga hipotesis  kedua diterima. Ini  menunjukkan  bahwa  bagi  investor, overconfidence telah  terbukti  memiliki  pengaruh  positif  pada  pengambilan  keputusan  investasi terkait cryptocurrency .
Tabel 9. Kesimpulan Hasil Pengujian Hipotesis
Hipotesis Hasil Keterangan Koefisien t-statistic p-value 𝑯 𝟏 : Regret  aversion  bias memiliki
pengaruh positif terhadap pengambilan  keputusan  investasi cryptocurrency -0,075 0,501 0,617 Ditolak 𝑯 𝟐 : Overconfidence
memiliki
pengaruh positif terhadap pengambilan  keputusan  investasi cryptocurrency 0,797 9,305 0,000 Diterima
Catatan: data diolah menggunakan SmartPLS 3.0.
Berdasarkan  hasil  pengujian  hipotesis  pertama,  dapat  disimpulkan  bahwa regret  aversion  bias tidak  berdampak  positif  terhadap  keputusan  investor  untuk berinvestasi  di cryptocurrency .  Dengan  demikian,  hipotesis  ini ditolak .  Hasil penelitian ini sejalan dengan temuan penelitian Nursalimah & Utami (2022), yang menemukan bahwa kecenderungan untuk menyesal bukanlah faktor utama yang mempengaruhi pengambilan keputusan investasi. Penelitian ini menunjukkan hal tersebut  karena  tidak  terdapat  perbedaan  keputusan  investasi  responden  pada kelompok penyesalan yang dialami atau yang diharapkan.
Berdasarkan hasil uji hipotesis kedua, disepakati bahwa investor berpengaruh positif  terhadap overconvidence dalam  mengambil  keputusan  investasi cryptocurrency , sehingga hipotesis ini diterima . Hasil penelitian ini sejalan dengan penelitian  Kartini  &  Nugraha  (2015),  yang  menunjukkan  bahwa  perilaku  terlalu percaya  diri  memiliki  pengaruh  menguntungkan  yang  cukup  luas  terhadap keputusan investasi investor.
Dapat disimpulkan bahwa regret aversion bias berpengaruh negatif signifikan terhadap keputusan investasi, sedangkan overconvidence tidak berpengaruh negatif signifikan  terhadap  keputusan  investasi.  Temuan  penelitian  ini  tidak  sejalan dengan penelitian yang dilakukan oleh Sinaga & Silalahi (2022), yang menemukan regret aversion bias dan overconvidence dalam investasi generasi Z pada cryptocurrency di Indonesia.

## SIMPULAN
Menurut  hasil  penelitian  ini, regret  aversion  bias tidak  terlalu  umum  di kalangan investor muda, terutama mereka yang berinvestasi dalam cryptocurrency ,
karena  mereka  tidak  merasakan  risiko  signifikan  saat  mengevaluasi  keputusan investasi  mereka.  Investor  berpikiran  bahwa  mungkin  setiap  berinvestasi  pasti akan mengalami suatu kegagalan dan investor tersebut pasti telah mempersiapkan diri untuk mengatasinya dan perilaku ini dapat berpengaruh bahwa overconvidence- lah yang menjadi suatu faktor dari sikap para investor tersebut karena terdapat rasa kepercayaan  diri  investor  tersebut  dalam  keputusannya  untuk  mengambil keputusan berinvestasi di cryptocurrency ini.
Saran kepada peneliti berikutnya berdasarkan hasil penelitian ini peneliti lain dapat  melanjutkan  dan  menganalisis  variabel  tambahan  dengan  menggunakan variabel  yang  ditemukan  di behavioral  finance atau  perilaku  keuangan  untuk memeriksa  perilaku  investor  sehubungan  dalam  berinvestasi  pada  mata  uang crypto . Selain itu, saran dilakukannya penelitian ini adalah untuk mendorong para investor baru agar dapat berpartisipasi dalam mengetahui peluang investasi.

## DAFTAR PUSTAKA
Budiarto, A., & Susanti, S. (2017). Pengaruh financial literacy, overconfidence, regret aversion  bias,  danrisk  tolerance  terhadap  keputusan  investasi  (studi  pada investor  PT.  Sucorinvest  central  gani  galeri  investasi  BEI  universitas  negeri surabaya). Jurnal Ilmu Manajemen (JIM) , 5 (2), 1 – 9.
Kartini, K., & Nugraha, N. F. (2015). Pengaruh illusions of control, overconfidence dan  emotion  terhadap  pengambilan  keputusan  investasi  pada  investor  di Yogyakarta. Asian Journal of Innovation and Entrepreneurship , 4 (2), 114 – 122. Lestari,  M.  D.,  &  Wardani,  D.  K.  (2020).  PENGARUH  LITERASI  KEUANGAN, EXPERIENCED  REGRET,  MOTIVASI  DAN  STATUS  PENDIDIKAN TERHADAP KEPUTUSAN INVESTAI IRT. JAE (JURNAL AKUNTANSI DAN EKONOMI) , 5 (3), 56 – 63.

## Nursalimah, E., & Utami, I. (2022). PENGARUH REGRET AVERSION BIAS DAN OVERCONFIDENCE TERHADAP PENGAMBILAN
KEPUTUSAN

## INVESTASI
CRYPTOCURRENCY
PADA INVESTOR GENERASI MILENIAL. Robust: Research of Business and Economics Studies , 2 (1), 63 – 78. Sartika,  F.,  &  Humairo,  N.  (2021).  Literasi  Keuangan  dan  Faktor  Sosiodemografi terhadap Keputusan Investasi melalui Bias Perilaku. Jurnal Ilmiah Manajemen Dan Bisnis , 22 (2), 164 – 177.
Sinaga,  A.  N.  A.,  &  Silalahi,  P.  R.  (2022).  Pengaruh  Regret  Aversion  Bias  Dan Overconfidence Terhadap Pengambilan Keputusan Investasi Cryptocurrency Pada Investor Generasi Z. PESHUM: Jurnal Pendidikan, Sosial Dan Humaniora ,
1 (2), 105 – 112.