Ekuitas: Jurnal Ekonomi dan Keuangan                                                                         p-ISSN 2548 – 298X Akreditasi No. 32a/E/KPT/2017                                                                                          e-ISSN 2548 – 5024 DOI: 10.24034/j25485024.y2021.v5.i2.4511

## ANALISIS CALENDAR ANOMALIES DI PASAR SAHAM INDONESIA TAHUN 1998 – 2018
Hasna Fairuz Surachmadi hasna16004@mail.unpad.ac.id Anhar Fauzan Priyono Heriyaldi
Departemen Ilmu Ekonomi, Fakultas Ekonomi dan Bisnis, Universitas Padjadjaran

## ABSTRACT
The Efficient  Market Hypothesis Theory of Fama states that stock prices cannot  be predicted by its movement tendency (random walk). In some stock markets, the movement of stock prices has a seasonal effect, which is the repetition of stock movements at a certain time that can be called a calendar anomalies. The repetition or seasonal effect on rate of return shows that the stock price can be predicted, thus it can be exploited by investors to get the probability  of  a  higher  rate  of  return.  This  research  aims  to  see  whether  calendar  anomalies  prevail  in  the Indonesian stock market by using the daily and monthly rate of return of LQ45 and the Jakarta Composite Index (JCI) with an observation period of 21 years from 1998 to 2018 and estimated using the GARCH-M model (1,1). The results of this research are the  existence of daily anomalies on  Monday as the day with the lowest rate of return and Wednesday as the day with the highest rate of return. In addition, we also get the results of monthly anomalies in August as the month with the lowest rate of return and December as the month with the highest rate of return.
Key words: day-of-the-week effect, January effect, GARCH-M, market anomalies

## ABSTRAK
Teori  Efficient  Market  Hypothesis  dari  Fama  menyebutkan  bahwa  harga  saham  tidak  dapat diprediksi  kecenderungan  pergerakannya  (random  walk).  Pada  beberapa  pasar  saham  di  dunia, pergerakan dari harga saham memiliki seasonal effect, yaitu adanya pengulangan pergerakan saham pada  suatu  waktu  tertentu  yang  dapat  disebut  sebagai  calendar  anomalies.  Pengulangan  atau seasonal  effect  pada  tingkat  pengembalian  menunjukkan  bahwa  harga  saham  dapat  diprediksi sehingga  dapat  diekploitasi  oleh  investor  untuk  mendapatkan  probabilitas  tingkat  pengembalian yang lebih tinggi. Penelitian ini bertujuan untuk melihat apakah calendar anomalies berlaku di pasar saham  Indonesia  dengan  menggunakan  variabel  tingkat  pengembalian  harian  dan  bulanan  Indeks LQ45  dan  Indeks  Harga  Saham  Gabungan  (IHSG)  dengan  periode  observasi  21  tahun  dari  1998 sampai 2018 serta diestimasi dengan menggunakan model GARCH-M (1,1). Hasil dari penelitian ini adalah  adanya  anomali  harian  pada  hari  Senin  sebagai  hari  dengan  tingkat  pengembalian  terendah dan  hari  Rabu  sebagai  hari  dengan  tingkat  pengembalian  tertinggi.  Selain  itu,  didapat  pula  hasil adanya  anomali  bulanan  pada  bulan  Agustus  sebagai  bulan  dengan  tingkat  pengembalian  terendah dan bulan Desember sebagai bulan dengan tingkat pengembalian tertinggi.
Kata kunci: day-of-the-week effect, January effect, GARCH-M, anomali pasar

## PENDAHULUAN
Pergerakan harga saham selalu berubah dari  waktu  ke  waktu.  Dinyatakan  dalam Efficient Market Hypothesis I, semakin efisien sebuah pasar saham maka perubahan harga yang  terjadi  akan  semakin  sulit  diprediksi.
Hal  tersebut  dikarenakan  pasar  saham semakin  cepat  menggambarkan  seluruh informasi yang ada atau dapat disebut juga harga  yang  muncul  memenuhi  asumsi random  walk  hypothesis (Malkiel  dan  Fama, 1970). Random  walk  hypothesis menjelaskan
204 Ekuitas: Jurnal Ekonomi dan Keuangan – Volume 5, Nomor 2, Juni 2021 : 203 – 223
bahwa harga saham tidak dipengaruhi oleh harga saham pada periode sebelumnya dan dapat  disebut  juga  sebagai  keadaan  pasar dengan tingkat efisiensi weak form test . Harga  yang  menggambarkan  seluruh informasi  akan  memperkecil  peluang  bagi investor  untuk  memiliki  saham  dengan harga  yang overvalued maupun undervalued sehingga  membuat  para  investor  jarang mendapatkan  tingkat  pengembalian saham yang  mengungguli  pasar.  Membeli  saham yang  berisiko  lebih  tinggi  dengan  harapan akan  didapatkannya  tingkat  pengembalian yang  lebih  tinggi  pula  merupakan  salah satu  cara  untuk  bisa  mendapatkan  tingkat pengembalian saham yang lebih tinggi pada pasar  saham.  Tingkat  pengembalian  yang lebih tinggi pada saham dengan risiko yang lebih  tinggi  dianggap  sebagai  kompensasi dari risiko yang diterima oleh investor atau disebut  juga  sebagai risk-return  tradeoff. Hubungan  positif  antara  risiko  dengan tingkat  pengembalian  dapat  dijelaskan dengan Capital  Asset  Pricing  Model  (CAPM) yang  persamaannya  menunjukkan  bahwa semakin  tinggi  koefisien  dari beta, yang merupakan  risiko  suatu  aset  yang  tidak terdiversifikasi,  maka  akan  menghasilkan tingkat pengembalian yang lebih tinggi pula dengan  asumsi  hal-hal  diluar  model dianggap  konstan  (Gitman  dan  Zutter, 2015).  Singkatnya,  kata  “efisien”  pada Efficient  Market  Hypothesis I menyatakan bahwa  investor  tidak  memiliki  peluang untuk bisa memperoleh abnormal profits dari transaksi pasar modal (tidak dapat mengungguli pasar).
Pada kenyataannya, terdapat perbedaan dari  teori Efficient  Market  Hypothesis  I dengan  apa  yang  sebenarnya  terjadi , yaitu bahwa  tidak  semua  pasar  saham  dapat sepenuhnya  efisien  jika  mengikuti  kriteria pada  hipotesis  tersebut.  Penelitian  dari Guidi et  al. (2011)  memperkuat  pernyataan tersebut  dengan  hasil  penelitian  bahwa indeks  pasar  saham  di Central  and  Eastern Europe (CEE) dengan menggunakan analisis autokorelasi tidak memenuhi asumsi random walk hypothesis, khususnya saat CEE
tergabung  dalam European  Union ,  begitu pula  penelitian  dari  Borges  (2010)  untuk  di negara  Prancis  dan  Inggris.  Bukti  lainnya bahwa  efisiensi  pasar  saham  tidak  dapat sepenuhnya  dijelaskan  dalam Efficient Market  Hypothesis  I adalah  harga  saham yang dapat dilihat kecenderungan pergerakannya  pada  suatu  waktu  tertentu atau  adanya seasonal  effect .  Hal  tersebut mendasari  adanya  pengembangan  dari Efficient  Market  Hypothesis  I, yaitu Efficient Market Hypothesis II, yang mempertimbang- kan  adanya  efek seasonal pada  tingkat pengembalian  (Fama,  1991) . Adanya  efek seasonal pada  tingkat  pengembalian  dapat disebut  juga  sebagai  anomali  karena fenomena  tersebut  tidak  hilang  walaupun informasinya sudah diketahui oleh investor.
Efek seasonal pada tingkat pengembalian atau calendar anomalies pertama kali terdokumentasi  pada  Indeks  Dow-Jones oleh  Fields  (1931)  dan  Wachtel  (1942). Kedua  penelitian  tersebut  menjelaskan bahwa  tingkat  pengembalian  Indeks  Dow- Jones  pada  hari  Sabtu cenderung  lebih tinggi  dibandingkan  hari  Jumat  dan  hari Senin  Fields  (1931)  serta  tingkat  pengem- balian  bulan  Januari  yang  cenderung  lebih tinggi dibandingkan bulan Desember (Wachtel,  1942).  Kedua  penelitian  itu mendorong  banyaknya  penelitian-peneliti- an  lain  dengan  harapan  dapat  menjelaskan anomali  pasar  tersebut  sehingga day-of-the- week  effect dan January  effect merupakan bentuk calendar  anomalies yang  banyak menjadi perhatian di kalangan akademisi.
Adanya day-of-the-week  effect didukung oleh beberapa penelitian yang melihat pasar saham  di  Amerika  Serikat.  Penelitian  dari Berument  dan  Dogan  (2012)  yang  menggu- nakan data indeks NYSE, S&P500, NASDAQ,  AMEX,  dan  DOW  mendapat hasil  bahwa  dengan expected  returns dari hari  Senin  selalu  negatif  dan  terendah dibandingkan  hari  lain  dalam  seminggu. Selain  itu,  didapatkan  pula  hasil  bahwa tingkat pengembalian pada hari Jumat lebih tinggi  dibandingkan  hari  Senin  dan  tingkat pengembalian  tertinggi  jatuh  pada  hari
-0,10% 0,07% 0,16% -0,11% 0,06% 0,16% -0,15% -0,10% -0,05% 0,00% 0,05% 0,10% 0,15% 0,20% Senin Selasa Rabu Kamis Jumat LQ45 IHSG
Rabu  atau  Jumat.  Penelitian  lain  oleh Urquhart  dan  McGroarty  (2014)  mendapat hasil  bahwa  tingkat  pengembalian  pada hari  Senin  adalah  negatif  pada  empat  dari enam  subsampel,  yaitu  pada  tahun  1919- 1937,  1938-1956,  serta  1957-1975  dan  pada keseluruhan data yaitu dari tahun 1900-2013 yang  diteliti  dengan  menggunakan  Indeks Dow  Jones  Industrial  Averages .  Selain  pada pasar  saham  Amerika  Serikat, day-of-the- week  effect juga  muncul  pada  pasar  saham negara  lainnya  yang  dibuktikan  dengan penelitian  dari  Ariss et  al. (2011)  yang mendapat  hasil  bahwa  tingkat  pengem- balian pada hari Rabu di negara-negara Gulf Cooperation  Council (Abu  Dhabi,  Bahrain, Kuwait,  Muscat,  Qatar,  Saudi  Arabia,  dan Dubai) adalah positif secara signifikan.
Berbeda  dengan day-of-the-week  effect, January  effect merupakan  anomali  yang menunjukkan  adanya  kebiasaan  tingkat pengembalian positif yang jatuh pada bulan Januari. Pernyataan tersebut didukung oleh penelitian  dari  Perez  (2018)  yang  membuk- tikan  dengan  pengujian  Wilcoxon  bahwa
adanya  tingkat  pengembalian  yang  lebih tinggi di bulan Januari dibandingkan bulan lainnya  pada  pasar  saham  di  beberapa negara  seperti  Amerika  Serikat,  Israel, Lebanon,  Filipina,  dan  Sri  Lanka. Ada  pula penelitian  lainnya  dari  Agnani  dan  Aray (2011)  membuktikan  dengan  menggunakan sampel  data value-weighted  returns bulanan pada lima jenis portfolio di Amerika Serikat pada  tahun  1940-2006  bahwa  adanya tingkat  pengembalian  yang  lebih  tinggi dibandingkan  bulan  lainnya  pada  bulan Januari  untuk  kelima  jenis  portfolio tersebut.
Indonesia merupakan salah satu negara yang tidak luput dari adanya day-of-the-week effect . Zhang et al. (2017) mendapatkan hasil pada  penelitiannya  yang  menggunakan sampel  Indeks  Harga  Saham  Gabungan (IHSG)  tahun  1990-2016.  Hasil  tersebut menjelaskan  bahwa  terdapat day-of-the-week effect pada  IHSG  pada  hari  Rabu  yang  di mana  tingkat  pengembalian  indeks  itu positif  dan  paling  tinggi  dibandingkan hari lainnya
Gambar 1 Rata-Rata Return Harian Indeks LQ45 dan IHSG Tahun 1998-2018
Sumber: webpage Investing dan Yahoo Finance, diolah (2020)
206 Ekuitas: Jurnal Ekonomi dan Keuangan – Volume 5, Nomor 2, Juni 2021 : 203 – 223
Gambar  1  menunjukkan  bahwa  per- gerakan  tingkat  pengembalian  harian  pada Indeks LQ45 dan IHSG memiliki konsistensi yang  sama  di  mana  tingkat  pengembalian terendah  jatuh  pada  hari  Senin  dan  tingkat pengembalian  tertinggi  jatuh  pada  hari Jumat.  Selain  itu,  tingkat  pengembalian pada  hari  Selasa,  Rabu,  dan  Kamis  menun- jukkan kestabilan yang di mana nilai tingkat pengembalian  ketiga  hari  tersebut  tidak jauh berbeda.
January  effect juga  muncul  pada  pasar saham  Indonesia  yang  dibuktikan  oleh  pe- nelitian dari Fitriyani (2013) yang mendapat hasil  bahwa  terbuktikan  adanya January effect di  Bursa  Efek  Indonesia  secara  signi- fikan dengan melihat tingkat pengembalian Indeks LQ45 untuk tahun 2009-2011. Walau- pun  begitu,  ada  pula  penelitian  lain  dari Simbolon  (2015)  yang  menunjukkan  bahwa tidak  adanya January  effect pada  12  emiten yang  terdaftar  pada  Indeks  LQ4  dengan menggunakan  periode  data  tahun  2006- 2013.
Gambar  2  menunjukkan  sifat  pergera- kan  Indeks  LQ45  dan  IHSG  yang  searah  di mana  tingkat  pengembalian  terendah  jatuh pada  bulan  Agustus  sedangkan  tingkat
pengembalian  tertinggi  jatuh  pada  bulan Desember.  Selain  kedua  bulan  tersebut, tingkat  pengembalian  yang  dihasilkan kedua  indeks  bergerak  secara  konsisten dengan  nilai  yang  berbeda-beda.  Kekonsis- tenan  tersebut  dapat  dilihat  dengan  kesa- maan  nilai  tingkat  pengembalian  positif maupun  negatif  pada  kedua  indeks.  Grafik 2  juga  menunjukkan  tidak  adanya January effect karena  tingkat  pengembalian  bulan Januari  bukanlah  tingkat  pengembalian tertinggi walaupun bernilai positif.
Walaupun menunjukkan adanya inefisiensi  pasar,  adanya calendar  anomalies di pasar saham dapat menguntungkan bagi investor karena memberi kesempatan untuk mengeksploitasi calendar  anomalies dengan tujuan  mendapat  tingkat  pengembalian yang lebih tinggi. Eksploitasi tersebut dapat dalam  bentuk  pembelian  saham  pada  hari dengan  kebiasaan  tingkat  pengembalian cenderung rendah dan menjualnya kembali pada  hari  dengan  kebiasaan  tingkat pengembalian cenderung tinggi. Karena itu, dengan  mengetahui  bagaimana day-of-the- week effect dan January effect berlaku di pasar saham dapat memengaruhi keputusan yang diambil oleh investor.

## Gambar 2 Rata-Rata Return Bulanan Indeks LQ45 dan IHSG Tahun 1998-2018
Sumber: webpage Investing dan Yahoo Finance, diolah (2020)
-4,14% 4,79% -3,82% 4,55% -5% -4% -3% -2% -1% 0% 1% 2% 3% 4% 5% 6% Jan Feb Mar Apr Mei Jun Jul Agu Sep Okt Nov Des
R e tu rn I n d e k s Bulan LQ45 IHSG
Analisis Calendar Anomalies Di Pasar Saham Indonesia ...– Surachmadi, Priyono, Heriyaldi 207
Berdasarkan paparan sebelumnya, maka tujuan  yang  ingin  dicapai  pada  penelitian ini  adalah:  (1)  bagaimana day-of-the-week effect berlaku  pada  tingkat  pengembalian Indeks LQ45 dan IHSG?; dan (2) bagaimana January  effect berlaku  pada  tingkat  pengem- balian Indeks LQ45 dan IHSG.

## TINJAUAN TEORETIS Pasar Modal
Pasar  modal  merupakan  jenis  pasar yang  masuk  ke  dalam  pasar  keuangan. Salah  satu  fungsi  utama  dari  pasar keuangan  adalah  mempertemukan  pihak yang  membutuhkan  dana  dengan  pihak yang  memiliki  dana.  Walaupun  begitu, pasar  keuangan  berbeda  dengan  perantara keuangan.  Perbedaan  dari  kedua  hal tersebut  adalah  bagaimana  dana  berpindah dari  pihak  yang  memiliki  dana  ( lenders ) ke pihak yang membutuhkan dana ( borrowers ). Dengan  perantara  keuangan,  dana  yang berpindah  dari lenders kepada borrowers harus  melalui  perantara  seperti  bank,  reksa dana,  bank  investasi  atau  dana  pensiun, sehingga  disebut  juga  sebagai  pendanaan tidak  langsung.  Berbeda  dengan  perantara keuangan,  pasar  keuangan  tidak  menggu- nakan  perantara  sehingga  dana  dari lenders dapat langsung berpindah kepada borrowers sehingga  disebut  juga  sebagai  pendanaan langsung.
Pasar  modal  memiliki  produk  yang diperjualbelikan  sebagai  pemindah  dana dari lenders kepada borrowers. Produk tersebut  adalah  obligasi  atau  surat  utang, yang  dimana  adanya  pembayaran  secara periodik  pada  suatu  waktu  tertentu  dan saham  yang  merupakan  bukti  kepemilikan seseorang  di  suatu  perusahaan  (Mishkin, 2016).  Seseorang  dapat  memiliki  bukti kepemilikan  di  sebuah  perusahaan  dengan membeli  saham  jika  perusahaan  tersebut sudah  melakukan  penawaran  umum.  Me- nurut  Undang-Undang  Republik  Indonesia Nomor 8 Tahun 1995 Tentang Pasar Modal, penawaran  umum  adalah  kegiatan  pena- waran  efek  yang  dilakukan  oleh  emiten untuk  menjual  efek  kepada  masyarakat
berdasarkan  tata  cara  yang  diatur  dalam undang-undang  ini  dan  peraturan  pelak- sanaannya. Perusahaan dapat disebut sudah melakukan  penawaran  umum  jika  perusa- haan  tersebut  sudah  terdaftar  pada  bursa efek.  Saat  perusahaan  sudah  melakukan penawaran  umum  ( Initial  Public  Offering/Go Public ),  banyak  manfaat  yang  bisa  didapat untuk  perusahaan  tersebut  seperti  adanya akses  bagi  perusahaan  untuk  sarana pendanaan  jangka  panjang,  meningkatkan nilai  dan image perusahaan  dan  adanya insentif pajak.

## Saham
Menurut  Bursa  Efek  Indonesia,  saham merupakan  tanda  penyertaan  modal  sese- orang  atau  pihak  (badan  usaha)  dalam suatu  perusahaan  atau  perseroan  terbatas. Penyertaan  modal  tersebut  merupakan salah  satu  bentuk  tanda  kepemilikan  sese- orang  atas  suatu  badan  usaha  tertentu. Semakin  banyak  saham  yang  dimiliki  sese- orang  menunjukkan  kepemilikan  seseorang yang  semakin  besar.  Dengan  memiliki saham,  seseorang  dapat  memiliki  beberapa bentuk  keuntungan.  Keuntungan  tersebut bisa  dalam  bentuk  pembagian  keuntungan perusahaan  (dividen)  atau  dalam  bentuk selisih  antara  harga  beli  dengan  harga  jual saham  ( capital  gain ).  Dalam  pasar  modal, ada  dua  jenis  saham  yang  diperjualbelikan, yaitu saham biasa ( common stock ) dan saham preferen ( preferred stock ).
Saham  biasa  merupakan  saham  yang diperjualbelikan  secara  terbuka  di  bursa efek sedangkan saham preferen merupakan saham  dengan  bentuk  yang  berbeda dibandingkan saham biasa karena memiliki karakteristik  gabungan  antara  obligasi  dan saham  biasa.  Hal  tersebut  ditunjukkan dengan  para  pemegang  saham  yang dijanjikan  adanya  pembayaran  dividen secara  berkala  yang  harus  dibayarkan sebelum  adanya  pembagian  dividen  untuk pemegang saham biasa (Gitman dan Zutter, 2015).
208 Ekuitas: Jurnal Ekonomi dan Keuangan – Volume 5, Nomor 2, Juni 2021 : 203 – 223

## Indeks Harga Saham
Dalam  memudahkan  investor  untuk menilai  sebuah  investasi,  salah  satu  alat yang  dapat  digunakan  adalah  dengan melihat  indeks  harga  saham.  Indeks  harga saham  adalah  suatu  pengukuran  dari sekumpulan  saham  tertentu  pada  pasar saham. Indeks ini merupakan salah satu alat yang  dapat  digunakan  investor  untuk menggambarkan  pasar  dan  untuk  mem- bandingkan  tingkat  pengembalian  suatu investasi  tertentu.  Menurut  Lo  (2016), indeks  harga  saham  memiliki  dua  fungsi, yaitu  sebagai  sumber  informasi  karena memberikan  pengukuran  secara  umum tentang  performa  investasi  dan  sebagai basis untuk perbandingan performa saham. Indonesia  merupakan  salah  satu  negara yang  memiliki  banyak  jenis  indeks  harga saham,  seperti  IHSG  (IHSG),  LQ45,  JII ( Jakarta  Islamic  Index ),  Sri-Kehati,  dan  lain- lain. Banyaknya indeks saham di Indonesia bertujuan untuk memudahkan para investor  untuk  melihat  pertumbuhan  atau pelambatan  perubahan  nilai  harga  saham secara  agregat  atau  keseluruhan  sesuai dengan  indeks  yang  digunakan  karena setiap indeks memiliki karakteristik anggotanya  masing-masing.  Indeks  yang digunakan  pada  penelitian  ini  adalah Indeks  LQ45  dan  IHSG.  Indeks  LQ45  atau LiQuid 45 merupakan indeks yang beranggotakan  45  saham  paling  likuid  di Bursa  Efek  Indonesia.  Pemilihan  perusa- haan yang masuk ke dalam LQ45 dilakukan dengan  adanya  seleksi  atas  penilaian likuiditas  dan  kapitalisasi  pasarnya  yang setiap  enam  bulan  sekali  (Februari  dan Agustus)  adanya  pembaharuan  anggota sesuai dengan performa perusahaan. Faktor lain  yang  harus  dipenuhi  dan  menjadi pertimbangan untuk dapat masuk ke dalam perhitungan  Indeks  LQ45  adalah  perusa- haan  telah  tercatat  di  BEI  minimal  3  bulan, aktivitas  transaksi  perusahaan  di  pasar reguler  (nilai,  volume,  dan  frekuensi  tran- saksi),  jumlah  hari  perdagangan  di  pasar reguler,  kapitalisasi  pasar  pada  periode waktu  tertentu,  dan  melihat  pula  keadan
keuangan dan prospek pertumbuhan perusahaan.  Berbeda  dengan  LQ45,  IHSG merupakan indeks yang mengukur pergera- kan  semua  saham  yang  tercatat  di  Bursa Efek  Indonesia  sehingga  dianggap  dapat menggambarkan  keadaan  pasar  saham secara keseluruhan di Indonesia.

## Risiko
Risiko  menurut  Gitman  dan  Zutter (2015)  merupakan  sebuah  pengukuran untuk  ketidakpastian  dari  tingkat  pengem- balian  yang  akan  didapat  dari  sebuah investasi.  Semakin  tidak  pastinya  sebuah tingkat  pengembalian  maka  dapat  dikata- kan  bahwa  investasi  tersebut  semakin berisiko. Walaupun begitu, tingkat pengem- balian  yang  diharapkan  dari  investasi dengan risiko tinggi akan tinggi pula akibat dari  tingkat  pengembalian  yang  dianggap sebagai  kompensasi  dari  tingginya  risiko yang ada. Hal tersebut sesuai dengan istilah “ high  risk,  high  return ”.  Gitman  dan  Zutter (2015)  membagi  risiko  di  pasar  saham menjadi beberapa jenis, yaitu:

## Diversifiable risk
Risiko  ini  merupakan  salah  satu  jenis risiko yang muncul akibat dari hal-hal tidak terduga  yang  terjadi  di  suatu  perusahaan, seperti  penyerangan  perusahaan,  gugatan hukum,  dan  lain-lain.  Dampak  dari peristiwa-peristiwa  tersebut  dapat  dimini- malisir  dengan  adanya  diversifikasi  atau kepemilikan  jenis  saham  yang  berbeda- beda.

## Nondiversifiable risk
Berbeda  dengan diversifiable  risk, risiko jenis  ini  tidak  dapat  diminimalisir  dengan adanya  diversifikasi  jenis  saham  karena risiko  ini  muncul  akibat  dari  kondisi  pasar yang  memengaruhi  semua  perusahaan. Risiko  ini  dapat  disebut  juga  sebagai  risiko sistematis. Faktor yang dapat memunculkan risiko  ini  adalah  adanya  perang,  inflasi, peristiwa politik, dan lain-lain.
Analisis Calendar Anomalies Di Pasar Saham Indonesia ...– Surachmadi, Priyono, Heriyaldi 209

## Tingkat Pengembalian Saham
Tingkat  pengembalian  menurut  Gitman dan  Zutter  (2015)  merupakan  pengukuran yang  menunjukkan  jumlah  untung  atau rugi  yang  dihasilkan  dari  sebuah  investasi pada waktu tertentu. Untung atau rugi yang dihasilkan dapat diukur untuk intra periode maupun antar periode. Intra periode meru- pakan  perhitungan  yang  menunjukkan tingkat  pengembalian  dalam  satu  periode dari  mulai  pasar  dibuka  hingga  pasar ditutup.  Metode  tersebut  menggunakan harga  pembuka  dan  penutup  suatu  saham. Berbeda dengan intra periode, antar periode menunjukkan  tingkat  pengembalian  untuk periode yang berbeda. Metode ini menggu- nakan  harga  pembuka  atau  penutup  pada periode  yang  berbeda.  Penelitian  ini menggunakan  tingkat  pengembalian  antar periode yang persamaannya adalah sebagai berikut:
R t = P t -P t-1 P t-1 ×100%
Di mana: =  Tingkat pengembalian periode t =  Harga penutup saham pada periode t
=  Harga penutup saham pada
periode sebelumnya (t-1)

## Efficient Market Hypothesis
Merujuk  pada  penelitian  Malkiel  dan Fama  (1970),  dalam  pelaksanaannya,  salah satu  peran  utama  dari  pasar  modal  adalah adanya  pengalokasian  modal.  Pasar  yang dianggap  paling  baik  adalah  pasar  yang harganya  merupakan  tanda  akurat  yang memengaruhi  keputusan  investor  dalam alokasi  saham  tersebut.  Karena  itu,  harga yang  ada  harus  memenuhi  asumsi  bahwa harga sepenuhnya menggambarkan seluruh informasi  yang  ada,  dalam  hal  ini  dapat disebut  juga  dengan  efisien.  Semakin efisiennya  suatu  pasar  maka  akan  menga- kibatkan  harga  saham  yang  semakin  tidak dapat  diprediksi  akibat  dari  sifat  informasi yang  secara  acak  untuk  muncul  di  pasar dan  semakin  cepatnya  harga  bereaksi terhadap informasi yang ada.
Ada  beberapa  tingkatan  yang  dikemu- kakan oleh Malkiel dan Fama (1970) tentang seberapa efisien sebuah pasar, yaitu:

## Weak form test
Salah  satu  tingkatan  yang  menunjuk- kan bahwa harga saham sudah mencermin- kan  informasi  yang  ada  dengan  memper- timbangkan  data  historisnya.  Pada  tingka- tan  ini,  pasar  saham  sudah  disebut  efisien jika  data  historis  tidak  memengaruhi  harga saham  untuk  periode  selanjutnya,  yang artinya  bahwa  performa  sebelumnya  tidak memengaruhi  performa  masa  depan.  Hal tersebut  menunjukkan  bahwa  analisis  yang hanya  mengandalkan  data  historis  serta tren harga saham akan sia-sia. Tingkatan ini juga  menyebutkan  bahwa  harga  bergerak secara acak ( random walk theory ).

## Semi-strong form test
Berbeda  dengan weak  form  test, tingkatan  ini  menunjukkan  bahwa  harga saham  yang  ada  sudah  memuat  seluruh informasi  publik  yang  muncul.    Tingkatan ini  melihat  bagaimana  harga  yang  ada secara  efisien  mampu  untuk  menyesuaikan dengan informasi publik lain yang ada.

## Strong form test
Strong  form  test merupakan  tingkatan efisiensi  yang  paling  tinggi  pada  teori Efficient  Market  Hypothesis. Tingkatan  ini menunjukkan bahwa semua informasi yang bersifat  publik  maupun  pribadi  dipertim- bangkan  dalam  harga  saham  yang  ada  di pasar.  Pada  tingkat  ini  pula  dapat  dilihat apakah  adanya  beberapa  investor  atau suatu kelompok yang memiliki akses untuk segala informasi berkaitan dengan pemben- tukan harga secara monopolistik.
Karena  kurangnya  kemampuan Efficient Market  Hypothesis pada  masa  itu  untuk menjelaskan  beberapa  hal,  maka  ada perkembangan dari teori tersebut oleh Fama (1991) menjadi Efficient Market Hypothesis II. Teori  tersebut  menjelaskan  bahwa  harga saham  sepenuhnya  menggambarkan  infor- masi  yang  ada.  Pengembangan  ini  didasari adanya  permasalahan  hipotesis  karena
210 Ekuitas: Jurnal Ekonomi dan Keuangan – Volume 5, Nomor 2, Juni 2021 : 203 – 223
penelitian  tersebut  hanya  menjelaskan  bah- wa kita dapat menguji apakah harga secara penuh menggambarkan informasi yang ada dalam konteks pricing model . Pengembangan ini  lalu  mengubah  tingkatan  efisiensi  pasar menjadi:
Test for return predictability
Permasalahan  efisiensi  pasar  dan equilibrium-pricing tidak  dapat  dipisahkan sehingga  tingkatan  ini  mempertimbangkan adanya  pengujian asset-pricing  models dan anomali pasar. Bukti bahwa adanya tingkat pengembalian seasonal dan  harga  yang sangat  bervolatilitas  juga  menjadi  pertim- bangan dalam lingkup return predictability.

## Event studies
Salah  satu  tingkatan  yang  paling dekat  untuk  dapat  menyelesaikan  adanya permasalahan efisiensi pasar dan equilibrium-pricing karena memberikan bukti tingkat efisiensi secara langsung.

## Tests for private information
Tingkatan  yang  meluruskan  bukti bahwa  para  pekerja  perusahaan  memiliki informasi  yang  tidak  tergambarkan  pada harga  saham.  Walaupun  begitu,  apakah para pekerja perusahaan memiliki informasi tersendiri  atau  tidak  masih  diikuti  dengan permasalahan hipotesis.

## Day-of-the-week effect
Day-of-the-week  effect atau  biasa  dikenal juga dengan weekend effect merupakan salah satu  anomali  yang  terjadi  di  pasar  saham. Anomali  ini  menunjukkan  adanya  kebia- saan sifat tingkat pengembalian pada suatu hari  tertentu.  Dalam  hal  ini, day-of-the-week effect menunjukkan  bahwa  adanya  tingkat pengembalian  yang  relatif  tinggi  di  hari Jumat dan tingkat pengembalian hari Senin yang sangat rendah. Ada beberapa argumen yang  disimpulkan  oleh  Berument  dan Dogan (2012) bahwa perusahaan cenderung akan  mengumumkan  berita  buruk  pada saat pasar saham menuju tutup, yaitu pada hari  Jumat  untuk  menunda  penurunan harga  saham.  Hal  tersebut  mendorong
harga  saham  pada  hari  Senin  cenderung rendah.  Selain  itu,  adanya  penurunan volume  transaksi  pada  hari  Senin  karena dianggap  merupakan  hari  yang  strategis untuk merencanakan investasi untuk seminggu ke depan.
Fenomena  ini  menjadi  salah  satu perhatian  para  akademisi,  ditunjukkan dengan  berbagai  penelitian  yang  mencoba untuk  menjelaskan  fenomena  tersebut. Penelitian  dari  Urquhart  dan  McGroarty (2014),  yang  merupakan  rujukan  utama penelitian  ini,  memperkuat  bukti  bahwa adanya day-of-the-week effect di mana tingkat pengembalian  pada  hari  Senin  cenderung lebih  rendah  dibandingkan  hari  lainnya pada  Indeks Dow  Jones  Industrial dengan mengestimasi menggunakan model volatile- tas GARCH (1,1). Selain penelitian tersebut, ada  pula  penelitian  dari  Ariss et  al .,  (2011), Berument dan Dogan (2012), serta Zhang et al . (2017) yang mendapat hasil serupa, yaitu adanya day-of-the-week  effect di  berbagai pasar saham dunia.

## January effect
Salah  satu  bentuk  dari  anomali  pasar adalah January effect, di mana adanya perbe- daan  signifikan  tingkat  pengembalian  pada suatu  bulan  tertentu,  yang  pada  kasus  ini jatuh  pada  bulan  Januari.  Fenomena  ini menangkap  bahwa  pada  bulan  Januari, tingkat  pengembalian  suatu  perusahaan cenderung  lebih  tinggi  dibandingkan  de- ngan bulan lainnya pada tahun yang sama. Menurut Agnani dan Aray (2011),   diantar berbagai penjelasan mengenai fenomena ini, salah  satu  hipotesis  yang  paling  terkenal adalah  adanya  penjualan  saham  untuk menghindari pajak. Sesaat sebelum pergan- tian  tahun,  investor  akan  menjual  sekuritas mereka  untuk  menghindari  adanya  penge- naan  pajak  dari net  capital  gains sehingga adanya tekanan jual di akhir tahun. Setelah pergantian  tahun,  harga  akan  melambung sehingga  menyebabkan  tingkat  pengemba- lian yang tinggi di bulan Januari. Selain itu, January  effect juga  seringkali  berhubungan dengan  saham  dari  perusahaan  kecil  yang
Analisis Calendar Anomalies Di Pasar Saham Indonesia ...– Surachmadi, Priyono, Heriyaldi 211
cenderung  untuk  melakukan  penjualan penghindaran pajak tersebut.
Beberapa  penelitian  yang  membahas dan  membuktikan  bahwa January effect ber- laku  di  beberapa  pasar  saham  antara  lain adalah  penelitian  dari  Perez  (2018)  dan Urquhart  dan  McGroarty  (2014)  sedangkan penelitian yang menunjukkan bahwa January  effect tidak  berlaku,  melainkan adanya  anomali  pada  bulan  lain  adalah penelitian dari Ariss et al. (2011).

## METODE PENELITIAN Data
Penelitian ini menggunakan data runut waktu  ( time  series )  yang  merupakan  data sekunder  bersumber  dari webpage Yahoo Finance  dan  Investing,  dapat  dilihat  pada Tabel  1  sampai  dengan  Tabel  4.  Data
diambil  dalam  bentuk  data  harga  penutup harian  dan  bulanan  dari  Indeks  LQ45  serta IHSG dengan periode selama 21 tahun dari 1  Januari  1998  sampai  31  Desember  2018.
Data  yang  digunakan  konsisten untuk  kedua  indeks  dengan  jumlah observasi  sebanyak  5,114,  rata–rata  tingkat pengem-balian  terendah  jatuh  pada  hari Senin,  dan  rata-rata  tingkat  pengembalian tertinggi jatuh pada hari Rabu.
Pada data bulanan pula dapat dilihat bahwa data untuk LQ45 dan IHSG memiliki pergerakan  yang  sama  di  mana  rata-rata tingkat  pengembalian  terendah  ada  pada bulan  Agustus  sedangkan  rata-rata  tingkat pengembalian  tertinggi  ada  pada  bulan Desember  dengan  jumlah  observasi  seba- nyak 251.

## Tabel 1
Ringkasan Statistik Return Harian LQ45 Variabel N Mean SD Min Max Senin 1,017 -0.1238 2.003 -13.81 15.44 Selasa 1,035 0.0505 1.753 -12.87 12.44 Rabu 1,054 0.0939 1.803 -12.63 9.106 Kamis 1,013 0.0738 1.896 -15.80 11.35 Jumat 995 0.1439 1.728 -8.556 14.04 Return (all) 5,114 0.0476 1.840 -15.79 15.20
Sumber: webpage Investing (2020) Tabel 2 Ringkasan Statistik Return Harian IHSG Variabel N Mean SD Min Max Senin 1,017 -0.1202 1.687 -10.93 13.13 Selasa 1,035 0.0495 1.459 -9.293 11.49 Rabu 1,054 0.1032 1.508 -10.95 7.623 Kamis 1,013 0.0848 1.550 -12.73 8.073 Jumat 995 0.1486 1.411 -7.155 10.20 Return (all) 5,114 0.0531 1.528 -12.73 13.13
Sumber: webpage Investing (2020)
Tabel 3 Ringkasan Statistik Return Bulanan LQ45 Variabel N Mean SD Min Max Januari 20 1.148 7.027 -10.64 19.14 Februari 21 0.177 4.667 -12.47 8.009 Maret 21 1.891 7.160 -14.29 14.07 April 21 2.222 10.70 -20.36 25.50
212 Ekuitas: Jurnal Ekonomi dan Keuangan – Volume 5, Nomor 2, Juni 2021 : 203 – 223
Variabel N Mean SD Min Max Mei 21 0.438 8.252 -17.37 15.75 Juni 21 1.925 5.440 -7.460 14.07 Juli 21 1.668 6.186 -11.38 14.75 Agustus 21 -4.622 9.418 -40.52 6.015 September 21 -1.632 10.62 -29.84 15.24 Oktober 21 -0.027 11.73 -42.49 14.32 November 21 2.607 9.050 -7.833 33.54 Desember 21 4.576 4.699 -5.816 15.72 Return (all) 251 0.863 8.370 -42.49 33.54 Sumber: webpage Yahoo Finance (2020) Tabel 4 Ringkasan Statistik Return Bulanan IHSG Variabel N Mean SD Min Max Januari 20 1.211 5.550 -8.981 14.15 Februari 21 0.575 3.585 -9.874 7.400 Maret 21 1.885 6.125 -11.69 11.55 April 21 2.465 9.571 -16.27 22.96 Mei 21 0.661 7.965 -14.79 16.70 Juni 21 1.969 5.183 -6.040 12.56 Juli 21 2.126 5.860 -10.19 13.65 Agustus 21 -4.203 8.307 -34.13 5.723 September 21 -1.023 9.130 -21.51 12.76 Oktober 21 7.9e-4 10.16 -37.72 11.38 November 21 2.142 6.855 -5.800 25.02 Desember 21 4.369 3.981 -3.050 14.80 Return (all) 251 1.014 7.306 -37.72 25.02 Sumber: webpage Yahoo Finance (2020

## METODE PENELITIAN
Penelitian ini mengunakan dua metode analisis, yaitu metode deskriptif dan kuanti- tatif.  Metode  deskriptif  digunakan  untuk menjelaskan  hasil  yang  didapat  dengan melihat kondisi dan hubungan yang terjadi. Metode  kuantitatif  merupakan  metode pengolahan  dengan  menggunakan  data numerik  agar  menghasilkan  hasil  dan pengukuran  yang  objektif.  Model  yang digunakan  dalam  pengolahan  data  adalah model  volatilitas  GARCH-M  (1,1).  Pengola- han  data  akan  dilakukan  dengan  menggu- nakan program STATA 14.
Variabel  yang  digunakan  merupakan variabel  tingkat  pengembalian  harian  dan bulanan  dari  Indeks  LQ45  dan  IHSG  pada periode 1 Januari 1998 sampai 31 Desember 2018.  Melihat  penelitian  dari  Urquhart  dan
McGroarty  (2014),  maka  perhitungan  ting- kat  pengembalian  menggunakan  rumus sebagai berikut:
R t = ln P t - ln P t -1 × 100                  (3.1) Di mana:
=  Tingkat pengembalian periode t =  Harga  penutup  indeks  pada periode t
=  Harga  penutup  indeks  pada periode sebelumnya (t-1)
Tingkat  pengembalian  dengan  rumus (3.1) menunjukkan bahwa tingkat pengembalian  yang  digunakan  merupakan tingkat  pengembalian  yang  membanding- kan  harga  penutup  pada  periode  t  dengan harga penutup pada periode sebelumnya (t- 1)  sehingga  hasil  tingkat  pengembalian
Analisis Calendar Anomalies Di Pasar Saham Indonesia ...– Surachmadi, Priyono, Heriyaldi 213
menunjukkan  tingkat  pengembalian  antar periode, bukan intra periode.
Merujuk  pada  penelitian  Zhang et  al. (2017),  model  yang  digunakan  pada penelitian  ini  adalah  model  dengan  dasar GARCH  (1,1).  Model  GARCH  dikembang- kan  oleh  Bollerslev  (1986)  yang  memung- kinkan  model  untuk  menangkap  varians antar  waktu  karena  persamaan conditional variance menempatkan  varians  sebagai dependen  sehingga  model  ini  tepat  untuk digunakan  pada  penelitian  ini.  GARCH merupakan model dasar yang dipilih dalam penelitiannya  didasari  oleh  kelebihan  yang dimiliki dibandingkan dengan model ARCH.
Persamaan  yang  digunakan  merujuk pada  penelitian  Zhang et  al .  (2017)  adalah sebagai berikut untuk day-of-the-week effect :
Rt = α 0 + α 1 T t + α 2 W t + α 3 H t + α 4 F t + α 5 R t-1 + ε t (3.2)
h t 2 = β 0 + β 1 ε t-1 2 + β 2 h t-1 2 (3.3)
Didapat pula dua persamaan untuk melihat January effect sebagai berikut:
Rt = α 0 + α 1 FEB t + .... + α 11 DES t + α 12 R t-1 + ε t (3.4)
h t 2 = β 0 + β 1 ε t-1 2 + β 2 h t-1 2 (3.5)
Untuk  mencapai  tujuan  penelitian, peneliti  memasukkan  volatilitas  ke  dalam persamaan conditional mean sehingga model yang digunakan berubah menjadi GARCH- M  (1,1).  Hal  itu  dilakukan  untuk  melihat bagaimana  risiko  dapat  berpengaruh  terha- dap  tingkat  pengembalian.  Dengan  meng- gunakan  model  GARCH-M  (1,1),  maka didapatlah  dua  persamaan  untuk  melihat day-of-the-week effect sebagai berikut:
R t= α 0 + α 1 T t + α 2 W t + α 3 H t + α 4 F t + α 5 R t-1 + γh t + ε t (3.6)
h t 2 = β 0 + β 1 ε t-1 2 + β 2 h t-1 2 (3.7)
Didapat pula dua persamaan untuk melihat January effect sebagai berikut:
Rt = α 0 + α 1 FEB t + .... + α 11 DES t + α 12 R t-1 + γh t + ε t (3.8)
h t 2 = β 0 + β 1 ε t-1 2 + β 2 h t-1 2 (3.9)
dengan  variabel (tingkat  pengembalian periode  t), , , , ( Dummy  hari Selasa- Jumat), , … ( Dummy bulan  Feb- Des), (tingkat  pengembalian  periode sebelumnya  t-1), ℎ (varians  tingkat pengembalian),   ( error term ), - ; -
(nilai  koefisien),
; (konstanta),
(nilai error periode  sebelumnya  –  ARCH), ℎ (nilai  varians  periode  sebelumnya  – GARCH).
Ukuran yang menentukan apakah hasil estimasi  dari  model  volatilitas  GARCH dianggap  baik  adalah  nilai  penjumlahan dari  ARCH  dan  GARCH.  Hasil  penjum- lahan  yang  kurang  dari  satu  menunjukkan model  yang  sudah baik.  Hal  tersebut harus dipenuhi  agar  menunjukkan  adanya  proses kembalinya  varians  rata-rata.  Penjumlahan yang  semakin  dekat  dengan  satu,  maka proses  tersebut  berlangsung  semakin  lam- bat.  Jika  penjumlahan  menghasilkan  angka yang lebih  dari  satu,  model  dianggap tidak baik karena proses kembalinya varians rata- rata  tidak  terjadi  atau  terus  meningkat seiring dengan waktu (eksplosif). Lalu, nilai penjumlahan yang sama dengan satu meng- indikasikan  bahwa  varians  tidak  beru-bah antar  waktu  di  mana  hal  tersebut  tidak mungkin terjadi pada data keuangan. Selain yang  sudah  dijabarkan  sebelumnya,  syarat yang  harus  dipenuhi  sebagai  ukuran  baik tidaknya  model  adalah  nilai  koefisien > 0; ≥ 0; ≥ 0 (Bollerslev,  1986;  Engle,
2001)

## Metode Pengujian Statistik Uji Stasioneritas
Menentukan  apakah  sebuah  data sudah  stasioner  atau  belum  merupakan
214 Ekuitas: Jurnal Ekonomi dan Keuangan – Volume 5, Nomor 2, Juni 2021 : 203 – 223
salah  satu  hal  penting  sebelum  melakukan estimasi  dengan  menggunakan  data  runut waktu  ( time  series ).  Stasioner  merupakan suatu kondisi data yang di mana data terse- but  memiliki  nilai  rata-rata  dan  varians yang  tidak  berubah-ubah  seiring  dengan waktu.  Dengan  nilai  rata-rata  dan  varians yang  tidak  berubah  seiring  dengan  waktu, hasil  estimasi  yang  dihasilkan  akan  baik dan bukan regresi palsu ( spurious regression ) karena data yang tidak stasioner menunjuk- kan  bahwa  data  tersebut  dipengaruhi  oleh kebiasaan data itu sendiri. Pengujian stasio- neritas  yang  paling  banyak  digunakan adalah  pengujian  akar  unit  yang  salah satunya  adalah Dickey-Fuller  Test (Chris, 2014).

## Uji Heteroskedastisitas
Salah  satu  asumsi  yang  harus dipenuhi  dalam  pengolahan  data  meru- pakan  asumsi homoskedastisitas,  yang  arti- nya  bahwa  data  sudah  memiliki  varians dari error yang  konstan.  Asumsi  homo- skedastis  yang  tidak  terpenuhi  dapat disebut  juga  dengan  adanya  masalah heteroskedastisitas,  yang  di  mana  varians dari error berubah-ubah  seiring  dengan waktu.  Dengan  memodelkan  data  dengan masalah  heteroskedastisitas  dengan  model berbasis Ordinary  Least  Square akan  mem- buat  hasil  estimasi  menjadi  bias  dan  tidak memenuhi  kriteria best  linear  unbiased  esti- mators  (BLUE) sehingga  permodelan  akan lebih  baik  menggunakan  model  volatilitas ARCH-GARCH  karena  model  tersebut dapat  menangkap  adanya  masalah  heteros- kedastisitas (Chris, 2014). Salah satu pengu- jian  yang  dapat  melihat  apakah  varia-bel bersifat  heteroskedastis  adalah  dengan melakukan pengujian ARCH Effect.

## Uji Autokorelasi
Autokorelasi  merupakan  salah  satu masalah  yang  melanggar  asumsi  tidak  ada korelasi  antar error. Masalah  autokorelasi yang  tidak  diperbaiki  akan  memunculkan dampak  koefisien  yang  diestimasi  tidak
efisien  sehingga  estimasi standard  error dapat salah. Karena itu, hasil estimasi tidak akan menggambarkan yang sebenarnya dan meningkatkan  kemungkinan  untuk  kesala- han  di  mana  adanya  kecenderungan  untuk menolak  hipotesis  pada  saat  seharusnya hipotesis tersebut benar. Nilai dari R-squared juga  cenderung  tinggi  jika  masalah  autoko- relasi  tidak  diperbaiki  karena  adanya  auto- korelasi pada residual akan mengarah pada perkiraan  yang  terlalu  rendah  dari  nilai error variance yang sebenarnya (Chris, 2014). Penelitian  ini  menggunakan  grafik  korelo- gram  untuk  melihat  adanya  masalah  auto- korelasi pada variabel tertentu.
Data  yang  digunakan  untuk  mengesti- masi day-of-the-week  effect sudah  dilakukan metode  pengujian  statistik  dengan  hasil data sudah stasioner, terdapat ARCH effect / heteroskedastisitas, dan tidak terdapat auto- korelasi.  Tabel  menunjukkan  hasil  estimasi dari tingkat pengembalian harian LQ45 dan IHSG.  Sebelum  dilakukan  estimasi  dengan menggunakan  model  volatilitas  GARCH, maka  pengujian  dilaku-kan  untuk  melihat apakah data yang diguna-kan sudah sesuai. Hasil  yang  dida-pat  menunjukkan  bahwa data  yang  diguna-kan  sudah  stasioner, bersifat heteroske-dastis, dan tidak memiliki autokorelasi.
Hasil  estimasi  pada  tabel  5  menunjuk- kan bahwa secara signifikan adanya seasonal effect atau  anomali  pasar  yang  konsisten  di antara  kedua  indeks,  yaitu  bahwa  rata-rata tingkat  pengembalian  terendah  terjadi  hari Senin  dan  rata-rata  tingkat  pengembalian tertinggi  pada  hari  Rabu.  Rata-rata  tingkat pengembalian  pada  hari  Jumat  menunjuk- kan  angka  yang  tinggi  pula  secara  signi- fikan  walaupun  tidak  setinggi  hari  Rabu. Lalu, estimasi yang dihasilkan dapat dikata- kan  sudah  baik  karena  nilai  penjumlahan dari  koefisien  ARCH  dan  GARCH  tidak lebih dari satu untuk kedua indeks.
Analisis Calendar Anomalies Di Pasar Saham Indonesia ...– Surachmadi, Priyono, Heriyaldi 215
Tabel 5 Hasil Estimasi Return Harian LQ45 IHSG Variabel Return ARCHM ARCH Return ARCHM ARCH L1.Return 0.0917*** 0.0996*** (0.0153) (0.0154) Selasa 0.194*** 0.183*** (0.0552) (0.0453) Rabu 0.284*** 0.271*** (0.0526) (0.0428) Kamis 0.116** 0.140*** (0.0522) (0.0430) Jumat 0.250*** 0.245*** (0.0525) (0.0429) Sigma2 0.0200* 0.0207 (0.0112) (0.0136) L1.ARCH 0.137*** 0.132*** (0.00714) (0.00648) L1.GARCH 0.850*** 0.860*** (0.00726) (0.00639) Konstanta -0.128*** 0.0625*** -0.119*** 0.0360*** (0.0428) (0.00687) (0.0353) (0.00407) Observasi 5,113 5,113 5,113 5,113 5,113 5,113 Sumber: pengolahan peneliti (2020)
Hasil  yang  konsisten  untuk  kedua indeks  tersebut  dapat  diduga  akibat  dari pergerakan  IHSG  yang  sebagian  besar didorong  oleh  Indeks  LQ45.  Hal  itu  terjadi karena emiten dari Indeks LQ45 merupakan 45  perusahaan  dengan  likuiditas  tertinggi dan  memegang  kapitalisasi  yang  besar  di pasar saham.
Tingkat  pengembalian  hari  Senin  yang paling  rendah  dibandingkan  dengan  hari lainnya  dalam  seminggu  menunjukkan adanya  jumlah  investor  yang  menjual saham  lebih  banyak  dibandingkan  investor yang membeli saham. Hal tersebut diindika- sikan  terjadi  karena  akumulasi  penjualan pada  saat  pasar  saham  tidak  beroperasi  di hari  Sabtu  dan  Minggu.  Tekanan  jual  pada hari  Senin  diduga  dapat  terjadi  akibat  dari munculnya berita buruk yang memengaruhi pasar saham pada akhir pekan dan kebiasa- an investor yang menggunakan akhir pekan
untuk  mengevaluasi  saham  yang  dimili- kinya
Hasil  lain  dari  penelitian  ini  adalah tingkat  pengembalian  hari  Rabu  yang  pa- ling tinggi dibandingkan hari lainnya dalam seminggu.  Tingkat  pengembalian  tersebut menunjukkan  bahwa  adanya  pem-belian saham  yang  lebih  banyak  diban-dingkan hari lainnya sehingga membukti-kan bahwa terjadi  pembelian  tertinggi  dalam  pasar saham.  Hal  tersebut  diduga  terjadi  karena investor  memiliki  informasi  yang  cukup dari dua hari sebelumnya (Senin dan Selasa) serta  memungkinkan  un-tuk  memprediksi pergerakan  harga  saham  pada  dua  hari kemudian dalam seminggu
Hari  Jumat  merupakan  hari  dengan tingkat  pengembalian  kedua  tertinggi  da- lam  seminggu  setelah  hari  Rabu.  Hal  ini diduga  karena  hari  Jumat  merupakan  hari terakhir  sebelum  akhir  pekan.  Selain  itu, adanya  tekanan  jual  untuk  menghindari
216 Ekuitas: Jurnal Ekonomi dan Keuangan – Volume 5, Nomor 2, Juni 2021 : 203 – 223
adanya  pembebanan  bunga  pada  hari  di akhir  minggu  dari  penggunaan  fasilitas marjin  yang  diberikan  oleh  perusahaan sekuritas.
Hal  lain  yang  didapat  dari  penelitian ini  adalah  adanya  hubungan  antara  risiko dan  tingkat  pengembalian  yang  bersifat positif  secara  signifikan  pada  tingkat signifikansi  10%  untuk  LQ45  sehingga menunjukkan  adanya  kompensasi  tingkat pengembalian  atas  risiko  pada  perusahaan dengan  likuiditas  tertinggi  di  Bursa  Efek Indonesia.  Di  lain  sisi,  pada  IHSG,  risiko tidak  secara  signifikan  berpengaruh  terha- dap  tingkat  pengembalian  pasar  saham
Indonesia.  Hasil  tersebut  ditunjukkan dengan  koefisien  risiko  pada  model  tidak signifikan  terhadap  tingkat  pengembalian IHSG  sehingga  semakin  tinggi  risiko  yang diambil  belum  tentu  akan  menghasilkan tingkat pengembalian yang lebih tinggi pula walaupun  hubungan  dari  kedua  hal  terse- but adalah positif. Hubungan risiko dengan tingkat  pengembalian  IHSG  yang  tidak signifikan diduga karena IHSG meru-pakan kumpulan  dari  seluruh  emiten  yang sahamnya  diperdagangkan  di  Bursa  Efek Indonesia. Selain itu, emiten tersebut memi- liki  kapitalisasi,  kinerja,  dan  frekuensi perdagangan yang sangat beragam.
Gambar 3 Varians Return Harian LQ45 Tahun 1998-2018
Sumber: pengolahan peneliti (2020
0 10 20 30 40 50 60 0 2 -J a n -9 8 1 4 -S e p -9 8 2 8 m a y 1 9 9 9 0 2 -F e b -0 0 1 6 o ct 2 0 0 0 2 9 -J u n -0 1 1 2 -M a r- 0 2 1 2 -N o v- 0 2 0 1 a u g 2 0 0 3 2 2 -A p r- 0 4 0 6 -J a n -0 5 1 6 -S e p -0 5 0 5 -J u n -0 6 1 4 -F e b -0 7 2 4 o ct 2 0 0 7 1 0 -J u l- 0 8 3 1 -M a r- 0 9 1 0 d e c2 0 0 9
2 3 a u g 2 0 1 0 0 5 m a y 2 0 1 1 1 3 -J a n -1 2 2 0 -S e p -1 2 0 3 -J u n -1 3
1 7 -F e b -1 4 2 9 o ct 2 0 1 4
0 8 -J u l- 1 5 2 3 -M a r- 1 6 0 1 d e c2 0 1 6
2 4 a u g 2 0 1 7 0 3 m a y 2 0 1 8 V ar ian s L Q 4 5 Waktu 0 5 10 15 20 25 30 35 40 0 2 -J a n -9 8 0 4 -S e p -9 8 1 1 m a y 1 9 9 9 0 5 -J a n -0 0 0 8 -S e p -0 0 1 6 m a y 2 0 0 1 1 7 -J a n -0 2 1 2 -S e p -0 2 2 6 m a y 2 0 0 3 3 0 -J a n -0 4 0 5 o ct 2 0 0 4 1 4 -J u n -0 5 1 5 -F e b -0 6 1 7 o ct 2 0 0 6 2 2 -J u n -0 7 2 8 -F e b -0 8 0 4 -N o v- 0 8 1 0 -J u l- 0 9 1 8 -M a r- 1 0 1 8 -N o v- 1 0 2 0 -J u l- 1 1 1 9 -M a r- 1 2 1 9 -N o v- 1 2 1 9 -J u l- 1 3 2 6 -M a r- 1 4 2 7 -N o v- 1 4 0 4 a u g 2 0 1 5 0 6 -A p r- 1 6 0 6 d e c2 0 1 6 2 1 a u g 2 0 1 7 1 9 -A p r- 1 8 V ar ian s I H S G
Analisis Calendar Anomalies Di Pasar Saham Indonesia ...– Surachmadi, Priyono, Heriyaldi 217
Gambar  3  dan  4  menunjukkan  varians antar  waktu  untuk  tingkat  pengembalian kedua  indeks  seluruh  periode.  Grafik varians  menunjukkan  konsistensi  yang sama  untuk  kedua  indeks  di  mana volatilitas  yang  tinggi  dapat  terlihat  pada beberapa waktu, yaitu pada tahun 1998 dan tahun  2008.  Hal  tersebut  dapat  diakibatkan karena  pengaruh  dari  beberapa  krisis  yang terjadi  seperti  Krisis  Moneter  1998  dan Krisis Keuangan Global 2008 yang
memunculkan  ketidakpastian  besar  pada saat kedua krisis tersebut terjadi.
Gambar 5 dan 6 menunjukkan rata-rata varians  tingkat  pengembalian  harian  untuk kedua  grafik  tersebut  menunjukkan  hasil yang  searah  di  mana  rata-rata  varians tertinggi  jatuh  pada  hari  Selasa,  sedangkan rata-rata  varians  terendah  jatuh  pada  hari Kamis.  Hasil  tersebut  menunjukkan  bahwa adanya  kompensasi  antara  risiko  dengan tingkat  pengembalian  pada  hari  Rabu  dan Jumat karena risiko yang tinggi diikuti pula dengan  tingkat  pengembalian  yang  tinggi pula  walaupun  hal  tersebut  tidak  berlaku pada hari Selasa.
Gambar 5 Rata-Rata Varians Return Harian LQ45
Sumber: pengolahan peneliti (2020)
3,3 3,35 3,4 3,45 3,5 3,55 Senin Selasa Rabu Kamis
Jumat
R at a - rat a V ar ian s L Q 4 5 Hari 2,3 2,32 2,34 2,36 2,38 2,4 2,42 2,44 2,46 2,48 Senin Selasa Rabu
Kamis Jumat
R at a - rat a v ar ian s I H S G
218 Ekuitas: Jurnal Ekonomi dan Keuangan – Volume 5, Nomor 2, Juni 2021 : 203 – 223
Tabel 6
Hasil Estimasi Tingkat Pengembalian Bulanan LQ45 IHSG (1) (2) (3) (4) (5) (6) Variabel Return  ARCHM  ARCH  Return  ARCHM  ARCH L.Return 0.144* 0.192** (0.0859) (0.0797) Februari 1.096 0.975 (2.311) (2.019) Maret -0.208 -0.114 (1.861) (1.711) April -0.105 -0.305 (1.949) (1.748) Mei -1.821 -1.403 (1.937) (1.788) Juni -0.171 -0.372 (2.248) (1.873) Juli 1.368 1.079 (2.262) (2.045) Agustus -3.532* -3.224* (1.932) (1.716) September 0.444 0.307 (1.971) (1.803) Oktober 0.335 0.0805 (2.206) (2.078) November  -1.173 -1.056 (1.857) (1.795) Desember 3.093 2.869 (2.361) (2.210) Sigma2 0.0107 0.0132 (0.0122) (0.0140) L.ARCH 0.169*** 0.151*** (0.0392) (0.0378) L.GARCH 0.810*** 0.837*** (0.0435) (0.0430) Konstanta 0.477 1.497 0.486 0.677 (1.671) (0.952)  (1.554) (0.566) Observasi 250 250 250 250 250 250 Sumber: pengolahan peneliti (2020) January effect Data yang
digunakan untuk mengestimasi January effect sudah dilakukan metode  pengujian  statistik  dengan  hasil data  sudah  stasioner,  terdapat ARCH effect/ heteroskedastisitas, dan tidak terdapat autokorelasi.  Tabel  6  menunjukkan  hasil
estimasi  model  GARCH  (1,1)  untuk  kedua indeks. Hasil yang didapat konsisten untuk kedua  indeks  di  mana  tingkat  pengem- balian terendah terjadi pada bulan Agustus sedangkan  tingkat  pengembalian  tertinggi terjadi  pada  bulan  Desember.  Bagaimana risiko mempengaruhi tingkat pengembalian
Analisis Calendar Anomalies Di Pasar Saham Indonesia ...– Surachmadi, Priyono, Heriyaldi 219
pada  hasil  ini  menunjukkan  bahwa  risiko berpengaruh  positif  secara  tidak  signifikan terhadap  tingkat  pengembalian  untuk kedua indeks. Hasil dari estimasi ini sudah dianggap  baik  karena  nilai  penjumlahan ARCH  GARCH  yang  tidak  lebih  dari  satu serta  data  yang  digunakan  sudah  menun- jukkan  tidak  ada-nya  stasioneritas,  bersifat heteroskedastis,  dan  tidak  memiliki  auto- korelasi  saat  dilaku-kan  pengujian  sebelum estimasi.
Penelitian  ini  menunjukkan  tidak adanya January  effect pada  pasar  saham Indonesia,  tetapi  anomali  di  mana  tingkat pengembalian  saham  lebih  tinggi  diban- dingkan  bulan  lainnya  terjadi  pada  bulan Desember  walaupun  tidak  signifikan.  Hal ini  disebabkan  karena  banyaknya  investor yang  menjual  saham  untuk  menghindari pajak  dari capital  gains tidak  berlaku  di Indonesia.  Pada  bulan  Desember,  tingkat pengembalian  yang  paling  tinggi  diban- dingkan  bulan  lain  diduga  terjadi  akibat dari adanya akselerasi perekonomian negara  pada  akhir  tahun  yang  ditunjukkan dengan banyaknya jumlah pendanaan yang dikeluarkan  oleh  pemerintah.  Perusahaan- perusahaan  juga  berupaya  keras  untuk meningkatkan  performa  mereka  menjelang akhir  tahun.  Hal-hal  tersebut  didorong dengan  terbitnya  laporan  keuangan  akhir tahun  pada  bulan  Desember.  Selain  itu,
pendapatan  dan  penjualan  pada  bulan Desember  seringkali  meningkat  akibat  dari adanya  fenomena  yang  disebut  sebagai Santa Claus Rally sehingga saham cenderung memiliki  performa  yang  lebih  baik  diban- dingkan bulan lain karena investor cenderung optimis menyambut tahun baru. Pada  bulan  Desember  pula,  uang  yang beredar  di  masyarakat  lebih  banyak  diban- dingkan  dengan  bulan  lainnya  akibat  dari banyaknya  tambahan  penerimaan  akhir tahun.  Alasan  lainnya  dapat  diakibatkan oleh  fenomena window  dressing, yaitu  di mana  manajer  investasi  memperbaiki  per- forma portofolio mereka pada akhir kuartal sehingga  mereka  melakukan  penjualan saham  dengan  performa  kurang  baik  dan membeli  saham  dengan  performa  yang lebih baik.
Hasil  lainnya  dari  penelitian  ini  adalah tingkat  pengembalian  bulan  Agustus  yang secara signifikan paling rendah disbanding- kan  bulan  lainnya.  Tingkat  pengembalian terendah  yang  jatuh  pada  bulan  Agustus diduga  diakibatkan  oleh  beberapa  faktor. Yang  pertama,  tingkat  pengembalian  didu- ga  dipengaruhi  oleh  penerbitan  laporan keuangan  kuartal  2  yang  terbit  pada  bulan Juli.  Laporan  keuangan  tersebut  seringkali menunjukkan  tingkat  inflasi  negara  tinggi yang  disumbang  besar  oleh  komponen pendidikan.

## Gambar 7
Varians Return Bulanan IHSG Tahun 1998 – 2018
0 50 100 150 200 250 300 350 400 450 500 0 1 /0 1 /1 9 9 8 0 1 /1 2 /1 9 9 8 0 1 /1 1 /1 9 9 9 0 1 /1 0 /2 0 0 0 0 1 /0 9 /2 0 0 1 0 1 /0 8 /2 0 0 2 0 1 /0 7 /2 0 0 3 0 1 /0 6 /2 0 0 4 0 1 /0 5 /2 0 0 5 0 1 /0 4 /2 0 0 6 0 1 /0 3 /2 0 0 7 0 1 /0 2 /2 0 0 8 0 1 /0 1 /2 0 0 9 0 1 /1 2 /2 0 0 9 0 1 /1 1 /2 0 1 0 0 1 /1 0 /2 0 1 1 0 1 /0 9 /2 0 1 2 0 1 /0 8 /2 0 1 3 0 1 /0 7 /2 0 1 4 0 1 /0 6 /2 0 1 5 0 1 /0 5 /2 0 1 6 0 1 /0 4 /2 0 1 7 0 1 /0 3 /2 0 1 8 V ar ian s L Q 4 5

## Gambar 8 Varians Return Bulanan LQ45 Tahun 1998 - 2018
Sumber: pengolahan peneliti (2020)
Hal  tersebut  membuktikan  bahwa adanya pembayaran-pembayaran biaya pendidikan  pada  tengah  tahun.  Dugaan lainnya  adalah  akibat  dari  hadirnya  libur tengah  tahun  pada  bulan  Agustus  yang menyebabkan  tingkat  permintaan  terhadap uang  tinggi.  Sehingga,  investor  menjual sahamnya  untuk  digunakan  pada  libur tengah  tahun.  Peristiwa  tersebut  mendu- kung  dugaan  bahwa  banyaknya  saham yang  dijual  akibat  dari  adanya  kebutuhan lain yang lebih diutamakan.
Gambar  7  dan  8  menujukkan  rata-rata varians antar waktu untuk tingkat pengem- balian  bulanan  kedua  indeks.  Grafik  terse- but  menunjukkan  pola  yang  sama  untuk kedua  indeks,  di  mana  varians  yang  tinggi muncul  pada  tahun  1998-2000  dan  2009- 2010.  Hal  tersebut  menunjukkan  bahwa harga  saham  bulanan  pada  tahun-tahun tersebut  memiliki  risiko  yang  tinggi  akibat dari perubahan pergerakannya yang tinggi. Alasan  dari  varians  yang  tinggi  pada waktu-waktu  tersebut  diduga  akibat  dari dampak  krisis-krisis  yang  terjadi  pada tahun tersebut.
Gambar 9 Rata – Rata Varians Return Bulanan LQ45
0 50 100 150 200 250 300 0 1 /0 1 /1 9 9 8 0 1 /1 1 /1 9 9 8 0 1 /0 9 /1 9 9 9 0 1 /0 7 /2 0 0 0
0 1 /0 5 /2 0 0 1 0 1 /0 3 /2 0 0 2 0 1 /0 1 /2 0 0 3 0 1 /1 1 /2 0 0 3 0 1 /0 9 /2 0 0 4 0 1 /0 7 /2 0 0 5 0 1 /0 5 /2 0 0 6 0 1 /0 3 /2 0 0 7 0 1 /0 1 /2 0 0 8 0 1 /1 1 /2 0 0 8 0 1 /0 9 /2 0 0 9 0 1 /0 7 /2 0 1 0 0 1 /0 5 /2 0 1 1 0 1 /0 3 /2 0 1 2 0 1 /0 1 /2 0 1 3 0 1 /1 1 /2 0 1 3 0 1 /0 9 /2 0 1 4 0 1 /0 7 /2 0 1 5 0 1 /0 5 /2 0 1 6 0 1 /0 3 /2 0 1 7 0 1 /0 1 /2 0 1 8 0 1 /1 1 /2 0 1 8 V ar ian s I H S G Waktu
0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 R at a - R at a V ar ian s L Q 4 5
Analisis Calendar Anomalies Di Pasar Saham Indonesia ...– Surachmadi, Priyono, Heriyaldi 221

## Gambar 10

## Rata – Rata Varians Return Bulanan IHSG
Sumber: pengolahan peneliti (2020 )
Gambar  9  dan  10  menunjukkan perbedaan  varians  setiap  bulannya  untuk periode yang diteliti. Kedua indeks tersebut menunjukkan  pergerakan  yang  searah,  di mana  varians  tertinggi  jatuh  pada  bulan November dan varians terendah jatuh pada bulan  Agustus.  Grafik  tersebut  membukti- kan  bahwa  risiko  yang  lebih  tinggi  dikom- pensasi  dengan  tingkat pengembalian  yang lebih  tinggi  pula  karena  tingkat  pengemba- lian  pada  bulan  Desember  paling  tinggi dengan  varians  yang  tinggi  pula  dan tingkat  pengembalian  pada  bulan  Agustus paling  rendah  dengan  varians  yang  rendah pula.

## SIMPULAN DAN SARAN Simpulan
Calendar  anomalies merupakan  salah satu  fenomena  yang  menunjukkan  adanya seasonal  effect pada  tingkat  pengembalian dimana  adanya  sifat  tingkat  pengembalian tertentu  pada  suatu  waktu  tertentu  yang berulang.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk melihat  apakah calendar  anomalies berlaku pada pasar saham di Indonesia.
Hasil  yang  didapat  konsisten  untuk Indeks LQ45 dan IHSG, bahwa adanya day- of-the-week effect atau anomali pasar di pasar saham  Indonesia  yang  dibuktikan  dengan adanya  tingkat  pengembalian  terendah pada  hari  Senin  dan  tingkat  pengembalian yang  tertinggi  pada  hari  Rabu.  Lalu,  untuk anomali  bulanannya  tidak  dibuktikan adanya January  effect di  pasar  saham Indonesia,  tetapi  adanya  anomali  pada bulan  lain  yaitu  bulan  Agustus  yang memiliki  tingkat  pengembalian  terendah secara signifikan dan bulan Desember yang memiliki  tingkat  pengembalian  tertinggi secara tidak signifikan.
Pada  Indeks  LQ45  juga  ditemukan bahwa  risiko  berpengaruh  positif  secara signifikan  untuk  data  harian  terhadap tingkat  pengembalian  tetapi  tidak  untuk data  bulanannya  walaupun  keduanya bernilai  positif.  Hal  itu  menunjukkan adanya  kompensasi  tingkat  pengembalian atas risiko yang diambil untuk data harian. Berbeda  dengan  hasil  tersebut,  pada  IHSG, adanya  kompensasi  tingkat  pengembalian atas risiko yang diambil positif secara tidak
0 10 20 30 40 50 60 70 R at a - R at a V ar ian s I H S G Bulan
222 Ekuitas: Jurnal Ekonomi dan Keuangan – Volume 5, Nomor 2, Juni 2021 : 203 – 223
signifikan  pada  data  harian  maupun  data bulanan.
Dengan  hasil  penelitian  ini,  dapat disimpulkan  bahwa  investor  akan  menda- patkan probabilitas lebih baik untuk tingkat pengembalian  yang  lebih  tinggi  jika  mela- kukan  pembelian  saham  pada  hari  Senin dan  pada  bulan  Agustus  yang  di  mana tingkat  pengembalian  pada  waktu  tersebut paling rendah dibandingkan waktu lainnya dan  melakukan  penjualan  saham  pada hari Rabu  dan  pada  bulan  Desember  yang  di mana  tingkat  pengembalian  pada  waktu tersebut  paling  tinggi  dibandingkan  waktu lainnya.

## Saran
Pemanfaatan  data  berfrekuensi  tinggi (harian  dan/atau  mingguan)  dapat  diper- timbangkan  untuk  penelitian  selanjutnya. Informasi  atas  perilaku  data  berfrekuensi tinggi  akan  dapat  dimanfaatkan  oleh  para investor  di  pasar  modal,  utamanya  mereka yang berorientasi jangka pendek.

## DAFTAR PUSTAKA
Agnani,  B.  dan  H.  Aray.  2011.  The  January
Effect  Across  Volatility  Regimes.
Quantitative Finance 11(6): 947–953. Ariss,  R.  T.,  R.  Rezvanian,  dan  S.  M. Mehdian.  2011.  Calendar  Anomalies in the Gulf Cooperation Council Stock Markets. Emerging  Markets  Review 12(3): 293–307.
Berument, M. H. dan N. Dogan. 2012. Stock Market  Return and  Volatility:  Day-of- the-Week  Effect. Journal  of  Economics and Finance 36(2): 282–302.
Bollerslev,  T.  1986.  Generalized  Auto- regressive  Conditional  Heteroskedas- ticity. Journal  of  Econometrics 31(3): 307–327.
Borges,  M.  R.  2010.  Efficient  Market  Hypo- thesis in European Stock Markets. The European  Journal  of  Finance 16(7):  711– 726.
Bursa  Efek  Indonesia.  2019.  Saham. https:// www.idx.co.id/produk/saham/ .
Chris,  B.  2014. Introductory  Econometrics  for
Finance, 3rd Edition . Cambridge University Press. United Kingdom.
Engle,  R.  2001.  GARCH  101:  The  Use  of ARCH/GARCH  Models  in  Applied Econometrics. Journal  of  Economic Perspectives 15(4): 157–168.
Fama,  E.  F.  1991.  Efficient  Capital  Markets:
II. The  Journal  of  Finance 46(5):  1575– 1617.
Fields, M. J. 1931. Stock Prices: a Problem in Verification. The  Journal  of  Business  of the University of Chicago 4(4): 415–418.
Fitriyani,  I.  2013.  Analisis  January  Effect pada  Kelompok  Saham  Indeks  LQ-45 di  Bursa  Efek  Indonesia  Tahun  2009- 2011. E-Jurnal Akuntansi : 421–438. Gitman, L. J. dan C. J. Zutter. 2015. Principles of  Managerial  Finance,  Global  Edition .
Pearson Education Limited.
Guidi,  F.,  R.  Gupta,  dan  S.  Maheshwari. 2011.  Weak-form  Market  Efficiency and  Calendar  Anomalies  for  Eastern Europe  Equity  Markets. Journal  of Emerging  Market  Finance 10(3):  337–
389.
Investing.  2020a.  Jakarta  Stock  Exchange Composite  (JKSE). https://id.investing. com/indices/idx-composite .
Investing.  2020b.  Jakarta  Stock  Exchange LQ45  (JKLQ45). https://id.investing. com/indices/jakarta-lq45 .
Lo,  A.  W.  2016.  What  is  an  Index? The Journal  of  Portfolio  Management 42(2):
21–36.
Malkiel, B. G. dan E. F. Fama. 1970. Efficient Capital  Markets:  A  Review  of  Theory and  Empirical  Work. The  Journal  of Finance 25(2): 383–417.
Mishkin, F. 2016. The Economics of Money, Banking,  and  Financial  Markets. Encyclopedia  of  Finance (11th  ed.).
Pearson International. https://doi.org /10.1007/0-387-26336-5_857.
Perez, G. 2018. Does the January Effect Still Exists? International Journal of Financial Research 9(1): 50–73.
Simbolon, I. P. 2015. January Effect of Stock Returns  in  Indonesia:  The  Uncondi- tional  Method  and  the  Conditional
Analisis Calendar Anomalies Di Pasar Saham Indonesia ...– Surachmadi, Priyono, Heriyaldi 223
Method. International  Business  Mana-
gement 9(6): 1221–1225. Undang-Undang Republik Indonesia Nomor  8  Tahun  1995  tentang Pasar
Modal .
Urquhart,  A.  dan  F.  McGroarty.  2014. Calendar  Effects,  Market  Conditions and the Adaptive Market Hypothesis: Evidence  from  Long-run  US  data. International  Review  of  Financial  Ana- lysis 35: 154–166.
Wachtel, S. B. 1942. Certain Observations on Seasonal  Movements  in  Stock  Prices. The Journal of Business of the University of Chicago 15(2): 184–193.
Yahoo  Finance.  2020.  Jakarta  Composite
Index (JKSE). https://finance.yahoo. com/quote/%5EJKSE/ .
Zhang, J., Y. Lai, dan J. Lin. 2017. The Day- of-the-Week  Effects  of  Stock  Markets in  Different  Countries. Finance  Re- search Letters 20: 47–62.