## Penerapan Model Garch
(Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity) Untuk Menguji Efisiensi Pasar Bentuk Lemah Periode 2016-2018
Eka Yulianti 1 , Dwi Jayanti 2
Fakultas Ekonomi dan Bisnis, Universitas Jenderal Achmad Yani

## Abstract
The purpose of this study is to determine whether returns follow a random pattern and test the market efficiency of a weak form using ARCH-GARCH. The population in this study is all shares that are incorporated in the Kompas 100 index group on the Indonesia Stock Exchange with a sample used in this study amounting to 83 shares using purposive sampling technique. The analysis technique used in applying the GARCH model in this study uses the help of the Eviews 8 program software. The results of this study are that the  movement  of  returns  follows  a  random  pattern  during  the  2015-2018  period,  the efficient market is in a weak form during the 2016-2018 period, so investors do not can use stock movement data in the past for consideration of investment.
Keywords: Arch Garch ; Efficient Market Hypothesis; Return

## Abstrak
Tujuan penelitian ini adalah untuk menentukan apakah tingkat pengembalian mengikuti pola yang acak dan menguji efisiensi pasar bentuk lemah menggunakan ARCH-GARCH. Populasi dalam penelitian ini adalah seluruh saham yang tergabung dalam indeks grup Kompas  100  di  Bursa  Efek  Indonesia,  sedangkan  sampel  yang  terpilih  menggunakan teknik purposive sampling
sebanyak  83  saham.  Teknik  Analisa  data  menggunakan  model  GARCH  yang  diolah menggunakan  program  Eviews  versi  8.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  terdapat pergerakan  pola  tingkat  pengembalian  yang  acak  selama  2016  hingga  2018,  sehingga investor tidak menggunakan data pergerakan saham sebagai dasar pertimbangan dalam memutuskan investasi.
Kata kunci: Arch-Garch, Hipotesis efisien pasar, tingkat pengembalian
Corresponding author: yulianti_eka92@yahoo.com 1

## PENDAHULUAN
Pasar  modal  merupakan  wahana  investasi  yang  pertumbuhannya  semakin  pesat dewasa  ini.  Selain  itu,  pasar  modal  juga  merupakan  salah  satu  wahana  investasi  yang menjanjikan keuntungan berupa return / capital  gain bagi  investor. Keuntungan inilah yang menjadi motivasi bagi investor untuk berinvestasi. Return yang mungkin diperoleh oleh  investor  ini  tentunya  terdapat  ketidakpastian  di  dalamnya.  Ketidakpastian merupakan risiko yang salah satunya dapat diakibatkan oleh pergerakan sekuritas yang tak  menentu.  Pergerakan  sekuritas  di  pasar  modal  dapat  disebabkan  oleh  berbagai informasi yang diserap dan tercermin dalam pergerakan harga saham.
Informasi yang relevan dengan pasar modal dapat menjadi salah satu pertimbangan investor dalam mengelola investasinya. Seiring dengan perkembangan Ilmu pengetahuan dan  Teknologi,  Informasi  dapat  dengan  mudah  tersebar  melalui  berbagai  media  dan diserap oleh berbagai pihak. Bagi pasar modal informasi ini sangat diperlukan investor sebagai dasar pengambilan keputusan aksi jual dan beli saham. Aksi jual beli saham inilah yang  dapat  mempengaruhi  permintaan  dan  penawaran  saham  di  pasar  modal  sehingga dapat  membentuk  harga  keseimbangan  yang  baru.  Adapun  pergerakan  harga  saham  di pasar modal Indonesia yang salah satunya tercermin dalam Indeks Kompas 100 selama periode 2018 adalah sebagai berikut :
Tabel 1.
Perkembangan KOMPAS 100 2018 BULAN KOMPAS 100 Januari 1397 Februari 1395 Maret 1287 April 1233 Mei 1228 Juni 1174 Juli 1208 Agustus 1226 September 1205 Oktober 1178 November 1234 Desember 1258 Sumber: finance.yahoo.com, diolah kembali, 2019
Tabel  1  menunjukkan  pergerakan  Indeks  Kompas  100  selama  tahun  2018.  Pada tahun tersebut terlihat bahwa nilai Indeks Kompas 100 berfluktuasi setiap bulannya. Pada
bulan Januari Indeks ditutup dengan nilai 1397 dan terus mengalami penurunan hingga bulan Juni. Pada bulan Juni dan seterusnya mulai mengalami kenaikan kembali namun dengan  kenaikan  yang  tidak  stabil.  Pergerakan  indeks  ini  dapat  menjadi  salah  satu informasi  bagi  investor dalam mempertimbangkan kapan saham  akan dijual  dan dibeli khususnya  saham  yang  tergabung  dalam  Indeks  Kompas  100.  Indeks  Kompas  100  ini merupakan  salah  satu  indeks  yang  dapat  menjadi  indikator  pergerakan  saham  di  pasar modal  Indonesia  dimana  Indeks  ini  beranggotakan  100  saham  yang  memiliki  nilai kapitalisasi  pasar  tinggi.  Oleh  sebab  itu,  penelitian  ini  bertujuan  untuk  membuktikan apakah pola perubahan  harga  Indeks  Kompas 100 tersebut  dapat  dipakai  oleh investor untuk  memperkirakan  pergerakan  saham  pada  periode  yang  akan  datang.  Informasi seperti ini memiliki keterkaitan dengan hipotesis pasar efisien yang berasumsi bahwa jika pasar efisien dalam bentuk lemah, maka nilai-nilai masa lalu tidak dapat digunakan untuk memperkirakan harga di masa sekarang (Yulianti, 2018).
Berdasarkan  uraian  tersebut  peneliti  ingin  mempertegas,  mengkaji  dan membuktikan efisien atau tidaknya pasar modal bentuk lemah pada periode 2016-2018 di Indonesia.  Keunggulan  dari  penelitian  ini  dari  penelitian  yang  telah  dilakukan sebelumnya adalah menggunakan metode ARCH GARCH dalam menguji efisiensi pasar bentuk  lemah.  Penelitian  ini  diharapkan  dapat  memberikan  informasi  terkait  kondisi efisiensi  pasar modal yang lebih baik  dan dapat  digunakan sebagai  dasar pengambilan keputusan  baik  bagi  calon  investor,  maupun  perusahaan  dan  pemerintah  sebagai regulator. Adapun tujuan penelitian secara rinci adalah untuk mengetahui apakah return mengikuti  pola  acak  dan  menguji  efisiensi  pasar  bentuk  lemah  menggunakan  ARCH- GARCH. Hasil penelitian ini diharapkan dapat digunakan sebagai bahan pertimbangan bagi investor dalam pengambilan keputusan investasi dan informasi mengenai alternatif metode  pengujian  efisiensi  pasar  bentuk  lemah  di  pasar  modal  Indonesia  melalui penerapan model ARCH-GARCH.

## TINJAUAN LITERATUR
Tandelilin  (2017)  mengungkapkan  bahwa  investasi  merupakan  komitmen  atas berbagai  dana  atau  sumber  daya  lain  yang  dilaksanakan  pada  saat  ini  yang  tujuannya adalah untuk memperoleh sejumlah keuntungan di masa datang. Dalam sebuah investasi tentunya  seorang  investor  mengharapkan return ,  Jogiyanto  (2016)  mengatakan  bahwa
Return merupakan hasil  yang diperoleh dari investasi”. Sedangkan menurut  Tandelilin (2017), “ Return merupakan salah satu faktor yang memotivasi investor berinvestasi dan juga merupakan imbalan atas keberanian investor menanggung risiko atas investasi yang dilakukannya”. Return yang  diperoleh  di  pasar  modal  tentunya  mengandung  risiko, Tandelilin  (2017)  mengungkapkan  bahwa  risiko  merupakan  kemungkinan  perbedaan antara return kenyataan yang diterima dengan return harapan”. Return dan risiko ini dapat dipengaruhi  oleh  berbagai  informasi  yang  relevan  dengan  pasar  modal  dan  hal  ini berkaitan dengan hipotesis pasar efisien. Return merupakan imbalan yang diperoleh dari kegiatan investasi, imbalan tersebut dapat berupa dividen atau capital gain dari perubahan harga saham pada akhir periode (Bodie et al., 2009) dalam Ferli (2018)
Tandelilin, (2017) menyatakan bahwa dalam konteks keuangan, konsep pasar yang efisien  lebih  ditekankan  pada  aspek  informasi,  artinya  pasar  yang  efisien  adalah  pasar dimana  harga  semua  sekuritas  yang  diperdagangkan  telah  mencerminkan  semua informasi  yang  tersedia.  Pasar  efisien  penekanannya  pada  aspek  informasi  yaitu  pasar yang  menggambarkan  informasi  harga  sekuritas  yang  diperdagangkan.  Informasinya meliputi  informasi  saat  ini  (contohnya  rencana  kenaikan  dividen  tahun  ini),  informasi masa  lalu  (contohnya  laba  perusahaan  tahun  lalu),  dan  informasi  yang  mencerminkan pendapat / opini rasional yang dapat mempengaruhi perubahan harga. Konsep ini sebagai respon  atas  informasi  baru  yang  masuk  ke  pasar  dengan  adanya  penyesuaian  harga sekuritas  menuju  harga  keseimbangan  yang  baru.  Pasar  tidak  efisien  adalah  kondisi dimana harga saham  di  pasar signifikan dipengaruhi perilaku investor  akibatnya  harga saham  tidak menggambarkan keadaan perusahaan sebenarnya, sedangkan  pasar efisien menggambarkan  keadaan  pasar  (harga  saham)  yang  sebenarnya.  Pedersen  (2015). (Grossman  &  Siglitz,  Fama  dalam  Nisar  &  Hanif,  2012)  Untuk  mencapai  pasar  yang efisien, investor sangat penting memahami informasi sistem harga. Jumlah ekuilibrium antara  individu  yang  telah  diinformasikan  dan  yang  tidak,  bergantung  pada  sejumlah keterbatasan  seperti  ketersediaan  informasi,  biaya  informasi,  kualitas  informasi  dan waktu informasi lalu. Pasar yang efisien ditunjukkan biaya transaksi di pasar yang rendah.
Menurut Fama (1970), hipotesis pasar efisien dapat digolongkan ke dalam bentuk lemah, bentuk semi kuat dan bentuk kuat, sebagai berikut:
1. Weak  –  Form  Efficiency (efisiensi  lemah)  yaitu  harga  sekuritas  di  pasar  modal menggambarkan  seluruh  informasi  masa  lalu  pergerakan  sekuritas.  Bentuk  ini  terkait
dengan random  walk  theory yang  menyatakan  bahwa  data  masa  lalu  tidak  berkaitan dengan  nilai  sekarang.Teori  ini  beranggapan  bahwa  analisis  teknikal  yang  berusaha memprediksi harga saham berdasarkan informasi harga historis tidak berlaku.
2. Semi –  Strong Form Efficiency (efisiensi setengah kuat) yaitu harga sekuritas sudah mencerminkan  semua  informasi  yang  tersedia  untuk  publik  ( all  publicity  available information ).  Tidak  ada  investor  yang  akan  mendapat return dengan  hanya mengandalkan informasi yang tersedia untuk umum. Informasi yang dipublikasikan dapat berupa:  (a)  informasi  yang  dipublikasikan  yang  mempengaruhi  hanya  harga  sekuritas perusahaan  yang  mempublikasi.  Contoh:  pengumuman  laba,  pembagian  dividen  dan perubahan  pergantian  manajemen,  (b)  informasi  yang  dipublikasikan  yang mempengaruhi harga sekuritas sejumlah perusahaan. Contoh: regulasi pemerintah, dan ( c ) informasi yang dipublikasikan yang mempengaruhi semua harga saham perusahaan go publik. Contoh: regulasi yang mewajibkan semua perusahaan mencantumkan laporan arus kas.
3. Strong  –  Form  Efficiency (efisiensi  kuat)  yaitu  harga  saham  sudah  mencerminkan semua  informasi  tentang  perusahaan  baik  itu  informasi  yang  dipublikasikan  ataupun informasi  yang  tidak  dipublikasikan  ( private  information ).  Dengan  demikian,  percuma saja usaha investor, yang mempunyai informasi umum maupun informasi orang dalam, untuk memprediksi harga saham.
Efisiensi  pasar  bentuk  lemah  berkaitan  dengan  teori random  walk dan  juga berkaitan dengan estimasi return atau harga sekuritas berdasarkan return atau harga masa lalu. Teori random walk dikemukakan pertama kali oleh Bachelier dalam Yulianti (2018) yang berasumsi bahwa informasi baru yang menjadi dasar para analis digunakan untuk memperkirakan  nilai  intrinsik  akan  terjadi  secara  independen.  Selanjutnya,  evaluasi terhadap  informasi  baru  juga  akan  independen.  Atas  dasar  pernyataan  tersebut  maka artinya perubahan harga pasar berturut-turut terjadi secara acak.
Hipotesis  Pasar  Efisien  (HPE)  dikatakan  benar,  jika  perubahan  harga  masa  lalu tidak  berhubungan  dengan  harga  sekuritas  sekarang,  sehingga  tidak  dapat  digunakan untuk  memprediksi  harga  atau return dari  sekuritas  (Yulianti,  2018).  Hal  ini menimbulkan  pertanyaan  bahwa  apakah  informasi  yang  terkandung  pada  harga-harga sekuritas masa lalu yang berurutan sudah secara penuh mencerminkan harga sekarang. Kemudian,  bagaimana  keterkaitan  antara  harga  atau return antara  periode  sekarang
dengan  periode  sebelumnya.  Jika  HPE  benar,  maka  perubahan  harga  masa  lalu  tidak berhubungan  dengan  harga  sekuritas  sekarang,  sehingga  tidak  dapat  digunakan  untuk memprediksi harga atau return dari sekuritas.
Arifin dalam Eliyawati (2014) menjelaskan pengujian efisiensi pasar bentuk lemah dapat diuji dengan cara menggunakan aturan perdagangan teknis ( technical trading rules ) atau uji statistik.
1. Uji statistik  yaitu diantaranya,  uji menggunakan korelasi dan regresi, uji run, dan uji cyclical
2. uji secara aturan perdagangan teknis
Lebih  lanjut,  Nachrowi  dan  Usman  (2006)  menjelaskan  bahwa  supaya  taksiran parameter  bersifat  BLUE,  maka  var  (u1)  harus  sama  dengan  σ2  (konstan)  atau error mempunyai varian yang sama. Jika varian berubah-ubah maka dikatakan heteroskedastis . Menurut Winarno (2007), salah satu asumsi yang mendasari estimasi dengan metode OLS adalah  data  residual  harus  terbebas  dari  autokorelasi.  Selain  autokorelasi,  asumsi  lain yang sering digunakan adalah variabel pengganggu atau residual yang bersifat konstan dari waktu ke waktu. Apabila residual tidak bersifat konstan, maka terkandung masalah heteroskedastisitas.
Kemudian,  Purbasari  (2019)  mengungkapkan  bahwa  perkembangan  penelitian dengan memakai data yang jenisnya time series cukup pesat dalam menjawab pemodelan volatilitas. Hal tersebut dilakukan untuk memperkirakan tingkat return yang diharapkan hanya  dengan  menggunakan  informasi  periode  sebelumnya  atau  yang  lebih  dikenal sebagai lag Autoregressive Moving Average (ARMA). Model ini juga merupakan salah satu  model yang  digunakan dalam penelitian ini yang merupakan salah satu  rangkaian dari proses pengujian yang dilakukan. Adanya beberapa karakteristik data keuangan yang bersifat leptokurtosis, volatility clustering dan leverage effect tidak dapat ditangkap oleh model struktural linear.
Menurut  Eliyawati  (2014),  ARCH  singkatan  dari Autoregressive  Conditional Heteroscedasticity .  Lebih  lanjut,  muncul  variasi  dari  model  ini,  yang  dikenal  dengan nama GARCH, singkatan dari Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity .  Model  ARCH  dikembangkan  oleh  Robert  Engle  (1982)  dan dimodifikasi  oleh Mills  (1999). GARCH dimaksudkan untuk  memperbaiki ARCH dan dikembangkan  oleh  Tim  Bollerslev  (1986  dan  1994).    Menurut  Winarno  (2007  :  82),
dalam  model  ARCH,  varian  residual  data  runtun  waktu  tidak  hanya  dipengaruhi  oleh variabel  independen,  tetapi  juga  dipengaruhi  oleh  nilai  residual  variabel  yang  diteliti. Model ARCH menggunakan dua persamaan berikut ini,
Yt = β0 + β1 X1t + εt σt2 = α0 + α1 εt-1 2 dengan Y adalah variabel dependen, X variabel independen, ε adalah pengganggu atau residual, σt2 adalah varian residual, α1 εt-1 2 disebut dengan komponen ARCH.
Penelitian  terdahulu  terkait  dengan  pengujian  efisiensi  pasar  bentuk  lemah menunjukkan  hasil  yang  berbeda-beda.  Utami  (2018),  melakukan  penelitian  di  pasar modal Indonesia, Malaysia, dan Korea selatan dengan menggunakan uji run , autokorelasi, uji root dan GARCH. Hasil penelitian menunjukkan bahwa Pasar Modal Indonesia, Korea Selatan  pada  periode  sebelum  krisis  ekonomi  global  telah  efisien  dalam  bentuk  lemah Sedangkan, pasar modal Malaysia pada periode sebelum krisis tidak efisien dalam bentuk lemah. Selanjutnya, pada saat krisis ekonomi global pasar modal Indonesia tidak efisien dalam  bentuk  lemah.Lebih  lanjut,  penelitian  Hase  dan  Haryono  (2018)  menunjukkan bahwa Pasar modal Indonesia dikatakan efisien dalam bentuk lemah.Kesimpulan tersebut diperoleh karena setidaknya dari ketiga uji yang dilakukan, dua diantaranya dinyatakan lolos (bergerak acak/ mengikuti pola random walk ). Senada dengan Hase dan Haryono (2018) penelitian yang menunjukkan bahwa efisien dalam bentuk lemah baik di dalam dan luar negeri adalah penelitian Fauzel (2018), Eliyawati, dkk (2014), Patel dan Patel (2014),  Al  Jafari  (2012),  Chigozie  (2010),  Khajar  (2008),  dan  Kodrat  (2007).  Fauzel (2018) menggunakan uji run,  root , korelasi seri dan GARCH dalam penelitiannya dan menunjukkan  hasil  bahwa  Pasar  efisien  dalam  bentuk  lemah  pada stock  exchange  of Mauritius.  Eliyawati,  dkk  (2014),  menguji  efisiensi  pasar  modal  di  Indonesia  dengan menggunakan  GARCH  menunjukkan  hasil  bahwa efisiensi  pasar modal  di  Indonesia termasuk efisiensi bentuk yang lemah ( weak form efficiency ) yang juga ditunjukkan oleh retur n harga saham  yang mengalami  volatilitas dan random walk . Dengan mengetahui pergerakan harga sekuritas di masa lalu tidak dapat diterjemahkan ke dalam prediksi yang akurat tentang harga saham di masa yang akan datang. Patel dan Patel (2014) menguji efisiensi pasar modal India menggunakan GARCH dan terbukti bahwa pasar modal India efisien  dalam  bentuk  lemah.Selanjutnya,  Al  Jafari  menggunakan  tambahan  model TARCH  selain  GARCH,  dan  menunjukkan  hasil  bahwa  pasar  modal  Muscat  efisien dalam  bentuk  lemah.Kemudian,  pasar  modal  Nigeria  yang  dibuktikan  oleh  Chigozie
(2010)  menggunakan  GARCH  adalah  efisien  dalam  bentuk  lemah.Penelitian  di  pasar modal  Indonesia  dengan  membagi  dua  periode  analisis  saat  krisis  dan  tidak  atau  saat bullish dan bearish dengan menggunakan uji run dan korelasi seri dilakukan oleh Khajar (2008)  dan  Kodrat  (2007).Penelitian  Khajar  (2008)  menunjukkan  bahwa  pasar  modal Indonesia efisien dalam bentuk lemah dalam dua periode analisis yakni saat dan sesudah krisis  moneter.Sedangkan  penelitian  Kodrat  menunjukkan  bahwa  pasar  modal  efisien dalam bentuk lemah pada kondisi bearish. Pada kondisi gabungan dan bullish pasar modal Indonesia tidak efisien.
Lebih  lanjut,  terdapat  beberapa hasil penelitian yang tidak sejalan dengan yang diuraikan  sebelumnya,  diantaranya  adalah  penelitian  Guermezi  &  Boussada  (2016), penelitian ini menggunakan uji run, root, dan model GARCH dan hasilnya menunjukkan bahwa pada sektor perbankan di pasar modal Tunisia pasar tidak efisien dalam bentuk lemah.  Kemudian  Owido,  dkk  (2013)  melakukan  penelitian  dengan  menguji  efisiensi pasar  modal  Nairobi  menggunakan  metode    GARCH,  hasil  penelitian  menunjukkan bahwa return tidak  berpola  random    artinya  pasar  tidak  efisien  dalam  bentuk  lemah. Senada dengan Guermezi & Boussada (2016) dan Owido, dkk (2013), Hameed & Ashraf (2006) melakukan pengujian efisiensi pasar modal di Pakistan dan hasilnya menunjukkan bahwa  Pasar  modal  pakistan  tidak  efisien  dalam  bentuk  lemah.  Berbagai  penelitian terdahulu  yang telah diuraikan tersebut  menunjukkan hasil yang berbeda-beda. Hal  ini menjadi  dasar bagi peneliti untuk  mengkaji kembali bagaimana kondisi  efisiensi pasar bentuk  lemah  di  pasar  modal  Indonesia  periode  2016-2018  melalui  penerapan  model GARCH.

## METODE PENELITIAN
Populasi  dalam  penelitian  ini  adalah  seluruh  saham  yang  tergabung  dalam kelompok  indeks  Kompas  100  di  Bursa  Efek  Indonesia.Sedangkan  sampel  yang digunakan  dalam  penelitian  ini  berjumlah  83  saham  menggunakan  teknik purposive sampling .Variabel  yang  digunakan  adalah return .  Terkait  dengan  variabel  yang digunakan,  skala  dari  variabel return adalah  rasio.  Penulis  menggunakan  dokumen- dokumen yakni data harga penutupan saham harian dari anggota kelompok indeks saham KOMPAS 100 periode Januari 2015 sampai dengan Desember 2018. Periode pengamatan adalah 998 hari pengamatan
Pengumpulan  data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  dokumentasi. Dimulai  melakukan  studi  pustaka  yang  berkaitan  dengan  pasar  modal.  Penelitian  ini menggunakan  model  GARCH  dengan  bantuan  program  Eviews  8.  Metode  ini  juga didukung dengan pengumpulan data dari media internet guna mencapai tujuan penelitian. Adapun tahapan melakukan analisis data adalah sebagai berikut:

## 1. Menghitung Return
Luaran dari tahap ini adalah actual return dan abnormal return ,
2. Uji Stasioneritas Data
Data return aktual dan abnormal return yang dihasilkan pada tahap 1 kemudian diuji kestasionerannya.  Pengamatan  dilakukan  melalui  grafik  dan  tes Augmented  Dickey- Fuller (ADF)Unit Root Test . Winarno (2015) mengungkapkan bahwa jika tidak stasioner maka dilakukan proses differencing .
3. Identifikasi Model ARIMA
Sesudah  terdeteksinya  stasioneritas  data,  dilanjutkan  identifikasi  model  ARIMA  untuk data return dan AR harian indeks saham  Kompas 100 A utocorrelation function (ACF) dan partial autocorrelation function (PACF) adalah metode baku yang dapat digunakan untuk  pemilihan  model  ARIMA . ACF  adalah  perbandingan  antara  kovarian  pada kelambanan k dengan variannya, sedangkan PACF dapat didefinisikan sebagai korelasi antara Yt dan Yt-k. Wenty (2014).
4. Estimasi Model ARIMA
Tahap ini dilakukan dengan melihat nilai Akaike Info Criterion (AIC) dan Schwarz Criterion (SIC) dan akan dipilih nilai AIC dan SIC yang paling kecil.
5. Penentuan model ARCH GARCH
Bentuk umum dari model ARCHdengan orde q (Tsay, 2005) dalam Fakhriyana, dkk (2016) :
Sedangkan bentuk umum dari model GARCH (p,q) adalah :
6. Evaluasi Model
Pada tahap ini dilakukan pengujian kembali dengan menggunakan correlogram residual kuadrat dan uji ARCH-LM serta menguji signifikansi koefisien GARCH dan menentukan efisiensi pasar modal.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Volatilitas  Rata- rata Return Saham Kelompok Indeks KOMPAS 100
Variabel yang digunakan untuk menguji efisiensi pasar bentuk lemah adalah return dan abnormal return saham. Berikut ini disajikan volatilitas return dan abnormal return dari saham-saham perusahaan yang dijadikan sampel selama periode 2015-2018 sebagai berikut:

## Gambar 1. Volatilitas Return Saham
Gambar  1.  merupakan  gambaran  dari  pergerakan  rata-rata return saham  harian selama periode Januari 2015 hingga Desember 2018. Selama periode tersebut  terdapat 98.000 data return harian yang kemudian dirata-ratakan. Gambar tersebut mencerminkan bahwa return saham-saham  yang  terdaftar  dalam  kelompok  Indeks  KOMPAS  100 berfluktuasi dengan kecenderungan tetap ( trend tetap). Hal ini mengindikasikan bahwa return saham kelompok Indeks Kompas 100 memiliki volatilitas yang tinggi. Volatilitas yang tinggi tersebut dapat dilihat dari fase fase yang fluktuasinya tinggi kemudian diikuti dengan  fluktuasi  yang  kembali  rendah  dan  kembali  tinggi.Fluktuasi  ini  juga mencerminkan bahwa data ini memiliki varian yang tidak tetap.

## Statistik Deskriptif Return Saham
Penyajian  statistik  deskriptif  pada  penelitian  ini  bertujuan  untuk  memberikan gambaran  mengenai  karakteristik  dari  variabel  penelitian.  Informasi  tersebut diantaranya adalah nilai rata-rata, nilai minimum, dan nilai maksimum serta simpangan
baku  atau  standar  deviasi.  Peneliti  menggunakan E-Views 7  untuk  menguji  statistik deskriptif yang hasilnya adalah sebagai berikut:

## Gambar 2 Statistik Deskriptif
Gambar 2 menunjukkan hasil pengujian statistik deskriptif untuk variabel return saham harian saham-saham yang tergabung dalam Kelompok Indeks Kompas 100. Pada gambar tersebut terlihat bahwa nilai rata-rata return saham harian adalah 0.001026 atau 0.1026 % dengan standar deviasi 0.013775 atau 1.3775 %. Standar deviasi bernilai besar melebihi nilai rata-rata return nya mencerminkan bahwa data return saham harian tersebut memiliki pergerakan yang random dan berfluktuasi.
Nilai terendah atau minimum rata-rata return saham harian adalah  -0.052980 atau -5.2980 % dan nilai tertinggi atau maksimum adalah sebesar 0.229967 atau 22.9967 %. Berdasarkan informasi nilai maksimum dan minimum tersebut terlihat bahwa antara nilai minimum dan maksimum memiliki perbedaan yang cukup tinggi hal ini mengindikasikan bahwa return saham harian pada saham yang tergabung dalam kelompok Indeks Kompas 100 memiliki fluktuasi dan variance yang cukup tinggi.
Lebih lanjut, Gambar 2 juga menunjukkan bahwa rata-rata return saham harian Indeks Kompas 100 memiliki nilai minimum yang lebih rendah dibanding nilai rata-rata (-0.052980<0.001026).  Selain  itu,  gambar  tersebut  juga  menunjukkan  bahwa  nilai maksimum rata-rata return saham memiliki nilai yang lebih besar dibanding nilai rata- rata (0.229967>0.001026).informasi-informasi ini mengindikasikan hasil yang baik pada variabel penelitian.

## Hasil Uji Stasioneritas Data
Pengaplikasian model autoregresif mensyaratkan bahwa data yang dipakai harus bersifat stasioner.Pengujian stasioneritas data dapat dilakukan dengan menggunakan uji
Augmented Dickey-Fuller (ADF). Berdasarkan uji ADF yang dilakukan menunjukkan p-value  =  0.7900>  alpha  0.05.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  pada  pengujian  ini  H0 diterima  yang  berarti  bahwa    data  mempunyai  unit  root  (data  tidak  stasioner).  karena data tidak stasioner pada rataan maka dilakukan differencing 1 kali. Menurut Elyawati (2014), proses diferensi adalah suatu proses mencari perbedaan data satu periode dengan periode  lainnya  secara  sistematis  atau  berurutan.  Adapun  hasil  uji  stasioneritas  data setelah dilakukan diferensi adalah sebagai berikut:
Tabel 2 Hasil Uji Stasioneritas Data Diferensi Tingkat 1
Tabel  2  menggambarkan  hasil  uji  ADF  setelah  dilakukan  diferensi  tingkat  1  terlihat bahwa  p-value  0.000<  alpha  0.05.Hal  ini  berarti  bahwa  data  sudah  stasioner  dengan melakukan diferensi 1 kali maka analisis dapat dilanjutkan.

## Identifikasi Model ARIMA
Model  yang  dapat  digunakan  untuk  melakukan  pemilihan  model  ARIMA  adalah melalui correlogram yaitu  autocorrelation  function  (ACF)  dan  partial  autocorrelation function (PACF). Menurut Winarno (2018) PACF merupakan korelasi antara Yt dan Yt- k  setelah  menghilangkan  efek  antara  Y  yang  terletak  diantara  Yt  dan  Yt-k  tersebut. Eliyawati (2014) mengatakan bahwa model AR menggambarkan nilai perkiraan variabel dependen Yt yang hanya merupakan fungsi linear dari sejumlah Yt aktual pada periode sebelumnya. Selanjutnya model MA menggambarkan nilai perkiraan variabel dependen Yt yang dipengaruhi oleh nilai residual periode sebelumnya. Maka dapat didefinisikan model ARIMA (p,d,q) dimana p dan q adalah tingkat kelambanan dan d adalah tingkat diferensi.
Berdasarkan  grafik autocorrelation dan partial  correlation (terlampir)  pada program e-views 7 dapat diketahui bahwa pada kelambanan 1 grafik autocorrelation dan partial  correlation melebihi  garis  batas  autokorelasinya.Oleh  karena  itu,  dapat
diperkirakan model tentative dari ARIMA pada tingkat lag ke 1.Hasil uji ini didukung oleh  teori  yang  dikemukakan  oleh  Widarjono  (2018)  bahwa  setiap  kelambanan  dari grafik ACF dan PACF seharusnya berada dalam garis batas autokorelasi. Jika terdapat titik  kelamabanan  yang  melewati  garis  batas  autokorelasi  maka  dapat  diidentifikasi sebagai  AR  dan  MA  karena  menunjukkan  besarnya  autokorelasi  atau  efek  terhadap kelambanan  tersebut.  Sehingga,  berdasarkan  hasil  pengujian  ACF  dan  PACF  tersebut maka dapat ditentukanmodel tentatif ARIMA dengan AR (p), dan MA (q) pada lag 1 dengan tingkat diferensi (d) satu kali. Berdasarkan ketentuan model ARIMA yaitu p, d, q maka model yang disusun adalah sebagai berikut:
a. Model ARIMA : AR pada tingkat lag ke 1 yakni AR (1), dengan tingkat diferensi satu kali d(1), serta dengan tanpa mengikutsertakan unsur MA yakni MA (0) adalah ARIMA (1,1,0)
b. Model ARIMA : tanpa mengikutsertakan unsur AR  yakni AR (0), dengan tingkat diferensi  satu  kali  d(1),  dan  dengan  MA  pada  tingkat  lag  1  yakni  MA  (1)  adalah ARIMA (0,1,1)
c. Model ARIMA : AR pada tingkat lag ke 1 yakni AR (1), dengan tingkat diferensi satu  kali  d(1),  dan  dengan  MA  pada  tingkat  lag  1  yakni  MA  (1)  adalah  ARIMA (1,1,1)

## Estimasi Model ARIMA
Pada  bagian  sebelumnya  telah  ditentukan  beberapa  model  tentatif  ARIMA  dan selanjutnya  dapat  diperkirakan  persamaan  untuk  beberapa  model  tersebut  diantaranya sebagai berikut:
a. ARIMA (1,1,0)
Berdasarkan hasil estimasi model ARIMA pada hasil pengujian E- views 7 (terlampir), maka persamaannya adalah :
Jika  tingkat  keyakinan  yang  digunakan  adalah  95  %  yang  artinya  alpha  adalah  5  % Widarjono (2018) mengungkapkan bahwa model dikatakan sudah baik jika probabilitas nilai koefisien secara keseluruhan maupun secara parsial adalah kurang dari alpha 0.05. Hasil dari pengujian yang dilakukan pada penelitian ini menunjukkan bahwa koefisien
D Return Saham = - 0.54177+ 0.026401 AR(1) + є t
regresi AR (1) adalah tidak signifikan karena p-value 0.7900 lebih besar dari alpha 0.05, sehingga model ARIMA (1,1,0) belum cukup baik.
b. ARIMA (0,1,1)
Berdasarkan  hasil  estimasi  model  ARIMA  pada  hasil  pengujian  E- views 7 (terlampir), maka persamaan ARIMA (0,1,1) adalah :
Hasil dari pengujian yang dilakukan pada penelitian ini menunjukkan bahwa koefisien regresi  AR  (1)  adalah  signifikan  karena  p-value  0.0012  lebih  kecil  dari  alpha 0.05.Sehingga model dapat dikatakan cukup baik.
c. ARIMA (1,1,1)
Berdasarkan  hasil  estimasi  model  ARIMA  pada  hasil  pengujian  E- views 7  (terlampir), maka persamaan ARIMA (1,1,1) adalah :
Hasil dari pengujian yang dilakukan pada penelitian ini menunjukkan bahwa koefisien regresi  AR  (1)  adalah  signifikan  karena  p-value  0.0001  lebih  kecil  dari  alpha 0.05.Namun,  niai  probabilitas  keseluruhan  lebih  besar  dari  alpha  0.05  yakni  sebesar 0.9795.sehingga model ARIMA (0,1,1) belum cukup baik.
Berdasarkan  hasil  pengujian  statistik  yang  telah  diuraikan  sebelumnya  model estimasi  terbaik  adalah  model ARIMA  (0,1,1).  Menurut Eliyawati (2018), model yang terbaik  didasarkan  pada goodnessof  fit yakni  tingkat  signifikansi  variabel  independen berdasarkan nilai koefisien determinasi (R 2 ). Selain itu, kriteria lain untuk menetapkan model  terbaik  dapat  dilakukan  dengan  menetapkan  model  yang  mempunyai  ukuran kebaikan  yang  besar  dan  koefisien  yang  nyata.  Kedua  unsur  tersebut  terdapat  pada pengujian ( Akaike Information Criterion ).Menurut (Nachrowi, 2012) model yang terbaik dengan menggunakan kriteria AIC adalah memilih nilai AIC yang paling rendah.Berikut ini disajikan tabel rekapitulasi nilai R 2 dan AIC.
D Return Saham= -0.990249+0.004424 MA(1)+ei D Return Saham = - 0.553277+ 0.026302 AR(1) + є t
Tabel 3 Rekapitulasi Nilai R 2 dan AIC Masing-masing Model ARIMA MODEL R 2 AIC ARIMA (1,1,0) 0.307137 -5.391662 ARIMA (0,1,1) 0.504488 -5.727797 ARIMA (1,1,1) 0.307137 -5.391762
Sumber : Hasil pengolahan E-views, 2019
Tabel  3  menggambarkan  bahwa  model  ARIMA  yang  memiliki  nilai  R 2 paling tinggi  adalah  ARIMA  (0,1,1)  yakni  sebesar  0.504488.  Sehingga  menurut  kriteria  ini model ARIMA (0,1,1) adalah model yang terbaik dari model-model lainnya. Selain itu, menurut kriteria AIC,  model ARIMA (0,1,1) memiliki nilai AIC terendah yakni sebesar -5.727792.  Hal  ini  juga  mengindikasikan  bahwa  model  ARIMA  (0,1,1)  adalah  model terbaik dibandingkan dengan model ARIMA lainnya.

## Uji Diagnosis Model ARIMA
Tahap selanjutnya dari penelitian ini adalah menguji model ARIMA yang terpilih apakah  menghasilkan  residual  yang random ( white  noise ),  sehingga  model  tersebut merupakan model yang baik yang dapat menjelaskan data dengan baik. Eliyawati(2014) mengatakan bahwa residual yang random  dapat dilihat melalui correlogram baik ACF maupun PACF. Apabila nilai koefisien ACF dan PACF masing-masing tidak signifikan berarti  residual  bersifat random dan  tidak  perlu  dicari  model  alternatif lainnya.Berdasarkan  hasil  pengujian  ACF  dan  PACF  pada E-views 7  (terlampir) menunjukkan bahwa dari lag 1 sampai ke 30 tidak ada lag yang signifikan.Artinya tidak terdapat  korelasi  antar  residual,  residual  sudah  homogen  dan  tidak  ada  pola  pada residual.Hal  ini  mencerminkan  bahwa  residual  sudah white  noise sehingga  bisa dikatakan model sudah baik.

## Identifikasi Efek ARCH-GARCH
Pengujian  GARCH  perlu  didahului  oleh    pengidentifikasian  apakah  data  yang diamati mengandung heteroskedastisitas atau tidak. Pengujian terhadap heteroskedastisitas tersebut dapat dilakukan dengan menggunakan uji ARCH-LM dan pola  residual  kuadrat  pada correlogram .  Berdasarkan  hasil  pengujian  tersebut menunjukkan  bahwa  terdapat  unsur  ARCH  atau  heteroskedastisitas  karena  Q-stat
seluruhnya menunjukkan hasil yang tidak signifikan. Oleh karena itu, perlu dilanjutkan dengan menggunakan model GARCH.

## Estimasi Model GARCH
Model  ARCH  GARCH  dilakukan  pada  model  ARIMA  (0,1,1)  yang  dengan dimasukkannya  unsur  ARCH  hasil  estimasi  menunjukkan  bahwa  nilai  AIC  sebesar  - 5.795807lebih  rendah  dibandingkan  dengan  nilai  AIC  pada  ARIMA  yakni  sebesar  - 5.727797. Hal ini mengindikasikan bahwa penggunaan model ARCH lebih tepat untuk data  yang  memiliki  masalah  heteroskedastisitas.  Lebih  lanjut  hasil  estimasi  model GARCH, dapat dilihat pada tabel berikut ini :
Tabel 4 Hasil estimasi model GARCH (1,1)
Sumber : Hasil pengolahan E-views, 2019
Berdasarkan hasil estimasi model GARCH (1.1) koefisien pada model GARCH lebih  signifikan  dibandingkan  dengan  model  ARCH  (1).  Pada  GARCH  (1,1)  nilai  R 2 adalah  sebesar  0.307116  sedangkan  pada  model  ARCH  R 2 lebih  rendah  yakni  sebesar 0.301543.  Hal  ini  mengindikasikan  bahwa  penggunaan  model  GARCH  lebih  baik dibandingkan ARCH.

## Evaluasi Model
Tahapan  selanjutnya  dari  penelitian  ini  adalah  melakukan  pengujian  kembali menggunakan correlogram dengan  hasil  pada  Ljung-BOX(LB)  sudah  menunjukkan bahwa  lag  1  sampai  30  sudah  signifikan  secara  statistik  artinya  terbebas  dari  unsur heteroskedastisitas.Kemudian, nilai koefisien yang signifikan pada model GARCH (1,1) mencerminkan bahwa terdapat volatilitas pada return saham selama periode pengamatan
penelitian. Selain itu, pada data return saham harian terdapat unsur heteroskedastisitas yang artinya data tidak konstan dan berubah ubah antar satu period ke periode yang lain. Menurut  Eliyawati  (2014),  jika  data  memiliki  unsur  heteroskedastisitas  maka membuktikan bahwa data tersebut memiliki volatilitas yang tinggi.
Hasil penelitian ini dengan sampel yang digunakan adalah saham-saham yang tergabung dalam  kelompok  Indeks  Kompas  100  terbukti  bahwa  pasar  modal  Indonesia  adalah efisien  dalam  bentuk  lemah  hal  ini  ditunjukkan  oleh return saham  yang  memiliki volatilitas yang tinggi dan random walk . Sehingga pergerakan return sekuritas di masa lalu  tidak  dapat  digunakan  untuk  melakukan  estimasi  yang  akurat  untuk  pergerakan return sekuritas di masa yang akan datang.
Penelitian-penelitian  terdahulu  yang  mendukung  efisiensi  pasar  bentuk  lemah diantaranya adalah Yulianti (2019) menguji efisiensi pasar modal pada indeks KOMPAS 100  menggunakan  uji  run  dan  korelasi  seri,  hasil  penelitiannya  menunjukkan  bahwa pasar  modal  Indonesia  efisien  dalam  bentuk  lemah.  Selanjutnya  Utami  (2018), melakukan  penelitian  di  pasar  modal  Indonesia,  Malaysia,  dan  Korea  selatan  dengan menggunakan uji run , autokorelasi, uji root dan GARCH. Hasil penelitian menunjukkan bahwa  Pasar  Modal  Indonesia,  Korea  Selatan  pada  periode  sebelum  krisis  ekonomi global  telah  efisien  dalam  bentuk  lemah  Sedangkan.Lebih  lanjut,  penelitian  Hase  dan Haryono  (2018)  menunjukkan  bahwa  Pasar  modal  Indonesia  dikatakan  efisien  dalam bentuk  lemah.Kesimpulan  tersebut  diperoleh  karena  setidaknya  dari  ketiga  uji  yang dilakukan,  dua  diantaranya  dinyatakan  lolos  (bergerak  acak/  mengikuti  pola random walk ). Senada dengan Hase dan Haryono (2018) penelitian yang menunjukkan bahwa efisien  dalam  bentuk  lemah  baik  di  dalam  dan  luar  negeri  adalah  penelitian  Fauzel (2018), Eliyawati, dkk (2014), Patel dan Patel (2014), Al Jafari (2012), Chigozie (2010), Khajar (2008), dan Kodrat (2007). Fauzel (2018) menggunakan uji run, root , korelasi seri dan GARCH dalam penelitiannya dan menunjukkan hasil bahwa Pasar efisien dalam bentuk lemah pada stock exchange of Mauritius. Eliyawati, dkk (2014), menguji efisiensi pasar  modal  di  Indonesia  dengan  menggunakan  GARCH  menunjukkan  hasil  bahwa efisiensi  pasar modal  di  Indonesia  termasuk  efisiensi  bentuk  yang  lemah  ( weak  form efficiency ) yang juga ditunjukkan oleh retur n harga saham yang mengalami volatilitas dan random  walk .  Dengan  mengetahui  pergerakan  harga  sekuritas  di  masa  lalu  tidak dapat diterjemahkan ke dalam prediksi yang akurat tentang harga saham di masa yang
akan datang. Patel dan Patel (2014) menguji efisiensi pasar modal India menggunakan GARCH dan terbukti bahwa pasar modal India efisien dalam bentuk lemah.Selanjutnya, Al  Jafari  menggunakan  tambahan  model  TARCH  selain  GARCH,  dan  menunjukkan hasil  bahwa  pasar  modal  Muscat  efisien  dalam  bentuk  lemah.Kemudian,  pasar  modal Nigeria  yang  dibuktikan  oleh  Chigozie  (2010)  menggunakan  GARCH  adalah  efisien dalam bentuk lemah.Penelitian di pasar modal Indonesia dengan membagi dua periode analisis saat krisis dan tidak atau saat bullish dan bearish dengan menggunakan uji run dan  korelasi  seri  dilakukan  oleh  Khajar  (2008)  dan  Kodrat  (2007).Penelitian  Khajar (2008) menunjukkan bahwa pasar modal Indonesia efisien dalam bentuk lemah dalam dua periode analisis yakni saat dan sesudah krisis moneter.Sedangkan penelitian Kodrat menunjukkan bahwa pasar modal efisien dalam bentuk lemah pada kondisi bearish. Pada kondisi gabungan dan bullish pasar modal Indonesia tidak efisien.

## SIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan pembahasan yang telah diuraikan sebelumnya, maka dapat disimpulkan bahwa:
1. Pergerakan Return mengikuti pola random selama periode 2015-2018.
2. Pasar efisien dalam bentuk lemah selama periode 2015-2018, sehingga investor tidak dapat  menggunakan  data  pergerakan  saham  di  masa  lalu  sebagai  pertimbangan investasinya.
Saran yang dapat diberikan adalah sebagai berikut:
1. Saran  Untuk  Investor/calon  investor.Pasar  efisien  dalam  bentuk  lemah  berarti informasi  pergerakan  saham  di  masa  lalu  tidak  dapat  digunakan  sebagai  bahan pertimbangan untuk berinvestasi di masa yang akan datang. Oleh karena itu, investor sebaiknya  tidak  menggunakan  data  masa  lalu  tersebut  sebagai  dasar  menentukan strategi investasinya.
2. Saran Untuk Penelitian Selanjutnya
a. Peneliti selanjutnya sebaiknya memperpanjang periode penelitian agar hasil dari penelitian lebih dapat digeneralisir.
b. Penelitian  selanjutnya  hendaknya  menggunakan  tambahan  metode  lain  seperti variance  ratio  test ,  uji  run,  dan  korelasi  seri  serta  menambah  variabel  lainnya seperti inflasi, nilai kurs dan lain lain agar hasil menjadi lebih akurat.
c. Peneliti  selanjutnya  hendaknya  melakukan  analisis  berdasarkan  dua  kategori yakni  pada saat pasar dalam kondisi bullish dan bearish market.

## DAFTAR PUSTAKA
Al-Jafari, M khaled. 2012. An Empirical Investigation of the Day-of- the-Week Effect on Stock   Returns  and  Volatility:  Evidence  from  Muscat  Securities  Market. International Journal   of Economics and Finance Vol. 4, No. 7
Arifin,  Agus Zainul. 2004. Manajemen Investasi . Jakarta:  Pusat  Pengembangan Bahan Ajar-  UMB.
Chigozie,  Okpara  G.  2010. Analysis  of  Weak-Form  Efficiency  on  the  Nigerian  Stock Market.The International Journal of Applied Economic and Finance.ISSN 1991- 0886.   Nigeria.
Eliyawati,  Wenty  Y,  dkk.  2014. Penerapan  Model  Garch  ( Generalized  Autoregressive Conditional Heteroscedasticity ) Untuk Menguji Pasar Modal Efisien Di Indonesia (Studi pada Harga Penutupan ( Closing Price ) Indeks Saham LQ 45 Periode 2009- 2011). Jurnal Administrasi Bisnis (JAB)| Vol. 7 No. 2. Surabaya
Fakhriyana,  dkk.  2016. Perbandingan  Model  Arch/Garch  Model  Arima  dan  Model Fungsi Transfer (Studi Kasus Indeks Harga Saham Gabngan dan Harga Minyak Mentah Dunia Tahun 2013 sampai 2015). Jurnal Gaussian, Volume 5, Nomor 4, Tahun 2016, Halaman 633-640 .ISSN-2339-2541.
Fauzel,  Sheereen. 2016. A  Generalized  Autoregressive  Conditional  Heteroscedastic Approach  for  the  Assessment  of  Weak-form-efficiency  and  Seasonality  Effect: Evidence from Mauritius. ISSN: 2146-4138. International Journal of Economics and    Financial Issues , 2016, 6(2), 745-755.
Fama, E., 1970. Efficient Capital Markets: A Review Of Theory And Empirical Work. The Journal Of Finance , 25: 383-417
Ferli Ossi, 2018. Prediksi Return Emerging Market di Indonesia Dan Malaysia. SAINS : Jurnal  Manajemen dan Bisnis, Volume X  Nomor 2 Tahun 2018. p-ISSN: 1978- 2241   e-ISSN:2541-1047
Guermezi,  Fatma  S.    &  Boussada,  Amani.  2016. The  Weak  Form  Of  Informational Efficiency: Case Of Tunisian Banking Sector. Ecoforum.Volume 5, Issue 1 (8)
Hameed,  Abid  &  Ashraf,  Hammad.  2006. Stock  Market  Volatility  and  Weak-form Efficiency: Evidence  from  an  Emerging  Market.The  Pakistan  Development Review 45 : 4 Part II (Winter 2006) pp. 1029–1040.
Hase,  Giftana    Juta&  Haryono,  Nadia  A.  2018.  Pengujian  Efisiensi  Pasar  Pada  Pasar Modal  Indonesia Periode Juni 2009 – Juni 2015 (Studi Pada Indeks Harga Saham Gabungan). Jurnal  Ilmu  Manajemen  Volume  6  Nomor  4  –  Jurusan  Manajemen Fakultas Ekonomi Universitas Negeri Surabaya.
Jogiyanto.2016.  Teori  Portofolio  dan  Analisis  Investasi.Edisi  ke  sepuluh.  Yogyakarta: BPFE.
Jones, Charles P. 2007. Investments , 10 Edition, John Wiley &Sons, New York.
Khajar, Ibnu. 2008. Pengujian Efisiensi Dan Peningkatan Efisiensi Bentuk Lemah Bursa Efek   Indonesia Pada Saat Dan Sesudah Krisis Moneter Pada Saham-Saham Lq- 45. Jurnal  Manajemen Teori dan Terapan | Volume 1, No.3,
Kodrat, David S. 2007. Efisiensi Pasar Modal Pada Saat Bullish Dan Bearish Di Pasar Modal  Indonesia.Prosiding Seminar Nasional Manajemen Teknologi VI Program Studi MMT-  ITS, Surabaya
Nachrowi, D. dan Hardius Usman.2006. Pendekatan Populer dan Praktis Ekonometrika untuk   Analisis  Ekonomi  dan  Keuangan.Jakarta  :  Lembaga  Penerbit  Fakultas Ekonomi Universitas Indonesia.
Nisar, S., & Hanif, M. (2012). Testing weak form of efficient market hypothesis: Empirical evidence  from  South-  Asia.World  Applied  Sciences  Journal , 17 (4),414–427. https://doi.org/10.3968/5524
Owido, Patrick K. dkk. 2013. A Garch Approach to Measuring Efficiency: A Case Study of Nairobi  Securities  Exchange.  Research  Journal  of  Finance  and Accounting ISSN 2222- 1697 (Paper ) ISSN 2222-2847 ( Online) Vol.4, No.4
Patel,  Nikunj  &  Patel,  Pankajray.  2014.  Weak  Form  Of  Market  Efficiency  Of  Metal Commodities  In  India . Volume  3,  Number  3,  July  –  September‟  ISSN (Print):2279-  0896, (Online):2279-090X .
Pedersen,  L.  H.  (2015).  E fficiently  Inefficient:  How  Smart  Money  Invests  and  Market Prices  are Determined. United Kingdom: Priceton University Press.
Purbasari, Intan. 2019. Volatility Spillover Effects from The US and Japan to the ASEAN- 5  Markets  and  Among  the  ASEAN-5  Markets. SAINS:  Jurnal  Manajemen  dan Bisnis. p-ISSN: 1978-2241 e-ISSN:2541-1047. Volume XI, Nomor 2,
Tandelilin, Eduardus. 2017. Analisis Investasi dan Manajemen Portofolio.Edisi ke satu. BPFE,  Yogyakarta.
Tri  Utami,  Alia.  2018.    Efisiensi  Pasar  Bentuk  Lemah  Pada  Pasar  Modal  Indonesia, Malaysia dan Korea Selatan Periode Krisis Ekonomi Global 2008. Jurnal Inspirasi Bisnis dan Manajemen Vol 2, (2), ISSN: 2579-931.
Widarjono, Agus. 2018. Ekonometrika (Pengantar dan Aplikasinya Disertai Panduan E- Views).  Yogyakarta  :Unit  Penerbit  dan  Percetakan  Sekolah  Tinggi  Ilmu Manajemen   YKPN.
Winarno,  Wing  Wahyu.  2015.  Analisis  Ekonometrika  dan  Statistika  dengan Eviews . Yogyakarta  :  Unit  Penerbit  dan  Percetakan  Sekolah  Tinggi  Ilmu  Manajemen YKPN.
Yulianti, Eka & Wicaksana, Ifan. 2018. Analisis Reaksi Pasar Modal terhadap Peristiwa BREXIT 2016. Jurnal FEB-UNJANI. Volume 15 No. 1
Yulianti, Eka & Jayanti, Dwi, 2019. Pengujian Efisiensi Pasar Bentuk Lemah pada Pasar Modal  Indonesia.  Jurnal  GEMA.  Vol  X1  No.  2  Hal  89-190.  STIE GENTIARAS_Bandar Lampung

## Halaman ini sengaja dikosongkan
(this page intentionally left blank)