## TESTING THE WEAK FORM OF EFFICIENT MARKET HYPOTHESIS: EMPIRICAL STUDY FROM THE STOCKS OF TELECOMUNICATIONS SECTOR IN INDONESIA STOCK EXCHANGE
Y.B. Aldo Riyano 1 , Lukas Purwoto 2 , dan Caecilia Wahyu E.R. 3 1,2,&3 Universitas Sanata Dharma Yogyakarta Email: aldoriyano@gmail.com, luk@usd.ac.id * , caecilia50@gmail.com

## ABSTRACT
This  study  aims  to  test  the  weak  form  of efficient  market  hypothesis  in  the  shares  of  the  telecommunications sector of the Indonesia Stock Exchange for the period 2014 to 2018. Using daily data, this study applies graph analysis and formal tests such as run tests, correlation tests, and autocorrelation test. The visual observations show a lack of a deviant pattern of random patterns in each of the four stocks studied. The results of the run test show  that  random  moving  stock  returns  occur  in  three  stocks,  namely:  shares  of  XL  Axiata  Tbk,  Smartfren Telecom  Tbk,  and  Telekomunikasi  Indonesia  (Persero)  Tbk,  but  not  randomly  on  Indosat  Tbk  shares. Correlation  test  results  show  that  random  movable  stock  returns  occur  in  three  stocks,  namely:  shares  of  XL Axiata  Tbk,  Indosat  Tbk, and  Telekomunikasi  Indonesia  (Persero)  Tbk,  but  not  random in  shares  of  Smartfren Telecom Tbk. The autocorrelation test results show that random moving stock returns occur in all four stocks. The  results  of  this  study  lead  to  the  conclusion  that  the  shares  of  the  telecommunications  sector  tend  to  be efficient  in  the  weak  form.  However,  the  test  results  also  show  that  there  is  still  little  opportunity  for  the occurrence of non-random patterns.

## Keywords: Weak Form of Efficient Market Hipothesis, Random Walk, andStock Market

## PENGUJIAN HIPOTESIS PASAR EFISIEN BENTUK LEMAH: STUDI EMPIRIS PADA SAHAM- SAHAM SEKTOR TELEKOMUNIKASI DI BURSA EFEK INDONESIA

## ABSTRAK
Penelitian  ini bertujuan  untuk menguji  hipotesis  pasar  efisien  dalam  bentuk  lemah  pada  saham-saham  yang masuk dalam sektor telekomunikasi di Bursa Efek Indonesia untuk periode 2014 sampai dengan 2018. Dengan menggunakan  data  harian,  penelitian ini  menerapkan  analisis  grafik  maupun  uji  formal  seperti run  test,  uji korelasi,  dan  uji  autokorelasi. Hasil  pengamatan  secara  visual  memperlihatkan kurang adanya  suatu  pola  yang menyimpang  dari  pola  acak pada  masing-masing  keempat  saham  yang  diteliti. Hasil run  test menunjukkan bahwa return saham  bergerak secara acak  terjadi  pada  tiga  saham,  yaitu:  saham XL  Axiata  Tbk, Smartfren Telecom  Tbk,  dan Telekomunikasi  Indonesia  (Persero)  Tbk,  namun  tidak  acak  pada saham Indosat  Tbk.  Hasil uji  korelasi  menunjukkan  bahwa return saham  bergerak  acak  terjadi  pada  tiga  saham,  yaitu:  saham XL  Axiata Tbk, Indosat  Tbk, dan Telekomunikasi  Indonesia  (Persero)  Tbk,  namun  tidak  acak  pada saham Smartfren Telecom  Tbk.  Hasil  uji  autokorelasi  menunjukkan  bahwa return saham  bergerak  acak  terjadi  pada  seluruh keempat  saham. Hasil-hasil  penelitian  ini  mengarahkan  pada  kesimpulan  bahwa saham-saham  sektor telekomunikasi cenderung efisien  dalam  bentuk  lemah.Namun  demikian,  hasil-hasil  pengujian juga memperlihatkan masih ada sedikit peluang bagi munculnya pola pergerakan return saham yang tidak acak.
Kata Kunci: Hipotesis Pasar Efisien Bentuk Lemah, Random Walk, dan Pasar Saham
e-ISSN 2580-3743

## PENDAHULUAN
Pasar saham merupakan tempat bertemunya para penjual dan pembeli suatu instrumen keuangan yang umumnya berumur lebih dari satu tahun.Salah satu instrumen keuangan jangka panjang yang sering diperjualbelikan ialah saham perusahaan.Di pasar  primer,  pihak  penjual  adalah  perusahaan  yang  membutuhkan  dana dengancara menerbitkan  sahamnya  melalui  pasar  modal,sedangkan pihak  pembeli  adalah  investor  yang  membeli  saham perusahaan  tersebut. Akan  tetapi  di pasar  sekunder,  para  penjual  maupun  pembeli  ialah  para  investor  yang mengharapkan untuk memperoleh keuntungan dalam perdagangan saham.
Seiring  bertambahnya  usia,  Bursa  Efek  Indonesia (BEI) terus  mengalami  pertumbuhan yang sangat signifikan  sampai  pada  waktu  sekarang  ini.  Nilai  kapitalisasi  Pasar  Modal  Indonesia  pada tahun  1977  hanya sebesar  Rp2,73  miliar saja,  namun pada 8  Agustus  2018 telah  mencapai  Rp6.870,7  triliun (Tempo.co, 2018).Menurut Kepala  EksekutifPengawas  Pasar  Modal  Otoritas  Jasa  Keuangan  (OJK), Hoesen,  Indeks Harga Saham  Gabungan  (IHSG)telah tumbuh sebesar 6.119  persen  sejak tahun 1977  yang  hanya sebesar 98  menjadi 6.094,83pada  8  Agustus  2018 (Tempo.co, 2018). Bursa  Efek  Indonesia  menjadi  pasar  yang  aktif  dalam menyediakan perdagangan saham-saham perusahaan yang beraneka macam jenis usahanya kepada para investor baik investor domestik maupun investor asing.
Dalam perdagangan saham, informasi menjadi satu faktor kunci bagi para investor di pasar saham guna memperoleh  keuntungan. Dengan  informasi  yang  didapatkan, para investor kemudian mengambil suatu keputusan, apakah akan melakukan keputusan beli ataukah jual ataupun tetap tidak melakukan aksi.Pasar modal dikatakan  efisien  jika  harga  semua  sekuritas  yang  diperdagangkan  telah  mencerminkan  semua  informasi  yang tersedia.  Dalam  hal  ini,  informasi  relevan  yang  tersedia  bisa  meliputi  semua  informasi  yang  tersedia  baik informasi  di  masa  lalu  maupun  saat  ini  serta  informasi  yang  bersifat  pendapat/opini  rasional  yang  beredar  di pasar  yang bisa  mempengaruhi  perubahan  harga  (Tandelilin,  2017).Pasar  saham  yang  efisien  dalam  bentuk lemah berarti harga saham telah mencerminkan seluruh informasi yang dapat diperoleh dengan memeriksa data perdagangan  pasar  semisal  riwayat  harga dan  volume  perdagangan di  masa  lalu (Bodie et  al.,  2014). Oleh karenanya  dalam  pasar  efisien,  harga  saham  bergerak  secara  acak  sehingga  pengetahuan  akan  perilaku  runtut harga  masa lalu tidak akan bisa digunakan  untuk  memprediksi perilaku  harga di  masa  mendatang  seperti  yang dilakukan oleh para analis teknikal atau chartist (Fama, 1995).
Selama  bertahun-tahun  selama  ini,  hipotesis  pasar  efisien  telah  menjadi  satu  proposisi  yang  sentral dalam bidang keuangan (Dupernex, 2007). Dengan berjalannya waktu, hipotesis pasar efisien ini telah menarik banyak  peneliti  terdahulu  dengan  mengujinya  di  pasar  sekuritas,  seperti  di  pasar  saham  Eropa  (Worthington& Higgs,  2004),  di  pasar  saham  Hong  Kong  (Chaibi,  2014),  di  pasar  saham  Nigeria  (Obayagbona  &  Igbinosa, 2015), di pasar saham Nairobi (Muthama& Mutothya, 2013), dan di sejumlah pasar saham internasional (Li & Liu,  2012). Hasil-hasil  penelitian yang menyediakan  temuan  yang  mendukung  hipotesis  pasar  efisien  telah disediakan oleh para peneliti terdahulu, namun ketidak sepakatan pandangan masih saja terjadi sampai hari ini. Di dalam praktek perdagangan pasar saham, banyak analisis maupun investor yang telah dan sedang menerapkan berbagai  macam  cara  teknik  dan  grafik  yang  diharapkan  dapat  membantu  dalam  meraih  keuntungan  dari perdagangan  saham. Sebagai  contoh  praktis, Thiono (2015) dari Danareksa  Research Institutemenguraikan sejumlah teknik yang dapat digunakan dalam memprediksitren harga saham dalamanalisis teknikal.
Rumusan  masalah  penelitian ini adalah  apakah return-return dari saham-sahamyang  termasuk  dalam sektor telekomunikasi di Bursa Efek Indonesia bergerak secara acak.Alasan menggunakan sektor telekomunikasi untuk diteliti adalah, pertama, karena pada era globalisasi ini, teknologi semakin berkembang dan dengan adanya internet  maka kemajuan informasi  akan terasakan  bagi  banyak  pihak  sekarang  ini  dan  di  masa  mendatang. Alasan kedua menggunakan sektor telekomunikasi adalah karena sektor ini yang pertumbuhannya relatif paling cepat  dan  diharapkan  menarik  banyak  perhatian  di  tahun  2019. Muhammad  Nafan  Aji,  analis  dari Binaartha Sekuritas,  mengatakan  bahwa sejumlah  sektor  saham  akan  menjadi  menarik  untuk  diperhatikan  pada  tahun pemilu  ini (yaitu tahun  2019) karena  daya  beli  konsumen  akan  meningkat, dan  salah  satunya  adalah  sektor telekomunikasi (Kompas.com, 2018). Menurut Nafan Aji, saham sektor telekomunikasi menarik lantaran pemilu legislatif dan eksekutif akan mendorong kenaikan trafik internet, dan media sosial digunakan secara masif untuk kampanye politik (Kompas.com, 2018).
Penelitian ini bertujuan untukmenguji hipotesis pasar saham yang efisien dalam bentuk lemah di Bursa Efek  Indonesia  khususnya  dalam  sektor  telekomunikasi.Penelitian  terdahulu  yang  menguji  hipotesis  efisiensi pasar  saham  bentuk  lemah  sangat  jarang  yang  menerapkan  data  harian  pada  suatu  saham  tertentu.  Penelitian terdahulu  umumnya  menggunakan  data  pasar  saham  atau  suatu  indeks  kumpulan  saham  serta  pada  data  yang bukan data harian. Dengan  menggunakan data bulanan, Khajar (2008) menguji efisiensi  bentuk lemah pada 10 saham yang tergabung dalam Indeks LQ45. Dengan menggunakan data pasar (Indeks Harga Saham Gabungan), Utami (2018) melakukan penyelidikan efisiensi pasar bentuk lemah pada tiga pasar saham Asia termasuk Bursa Efek  Indonesia.Sementara  itu, Kurniawati&Lestari (2011)  juga  melakukan  pengujian  efisiensi  di  Bursa  Efek Indonesia,  namun  mereka  memfokuskan  perhatian  kepada  pengujian  bentuk  setengah  kuat. Berbeda  dengan sejumlah  penelitian  terdahulu  tersebut,  penelitian  ini  menyediakan  hasil  studi  efisiensi  pasar  efisien  bentuk lemah dengan menggunakan data harian pada saham-saham di sektor telekomunikasi.

## TINJAUAN PUSTAKA Konsep Pasar Modal Efisien
Menurut  Tandelilin  (2017), pasar  modal  dikatakan  efisien apabila harga  semua  sekuritas  yang  diperdagangkan telah mencerminkan semua informasi yang tersedia. Dalam hal ini, informasi relevan yang tersedia bisa meliputi semua  informasi  yang  tersedia  baik  informasi  di  masa  lalu  (misalkan  laba  perusahaan  tahun  lalu),  maupun informasi  saat  ini  (misalkan  rencana  kenaikan  dividen  tahun  ini),  serta  informasi  yang  bersifat  sebagai pendapat/opini rasional yang beredar di pasar yang bisa mempengaruhi perubahan harga (misalnya jika banyak investor  di  pasar  berpendapat  bahwa  harga  saham  akan  naik,  maka  informasi  tersebut  nantinya  akan  tercemin pada perubahan harga saham yang cenderung naik).
Konsep pasar modal yang efisien menyiratkan adanya suatu proses penyesuaian harga sekuritas menuju harga  keseimbangan  yang  baru,  sebagai  respon atas  informasi  baru  yang  masuk  ke  pasar.  Meskipun  proses penyesuaian harga tidak harus berjalan dengan sempurna, tetapi yang dipentingkan adalah harga yang terbentuk tersebut  tidak  bias.  Dengan  demikian,  pada  waktu  tertentu  pasar  bisa overadjusted atau underadjusted ketika bereaksi terhadap informasi baru, sehingga harga baru yang terbentuk tersebut bisa jadi bukan merupakan harga yang  mencerminkan  nilai  intrinsik  dari  sekuritas  tersebut (Tandelilin, 2017).  Jadi  hal  yang  penting  dari mekanisme pasar efisien adalah harga yang terbentuk tidak bias dengan estimasi harga keseimbangan.
Sebagai  ilustrasi (Tandelilin, 2017),  pada  saat suatu informasi  diumumkan  (t=0)  harga  saham  berada pada  posisi  Rp100.  Jika  pasar  efisien  maka  informasi  tersebut  akan  dengan  cepat menyesuaikan  harga  saham sesuai dengan nilai saham yang baru. Misalnya karena adanya informasi baru masuk ke pasar, dan menyebabkan nilai baru dari saham adalah Rp120, maka dalam pasar yang efisien harga saham akan naik dengan cepat ke nilai Rp120.Tetapi jika proses penyesuaian harga pasar saham  tersebut tidak berjalan dengan efisien  maka akan ada lag dalam  proses  tersebut.  Walaupun  akhirnya  harga  saham  akan  berada  pada  Rp  120,  tetapi  hal  itu  akan memakan waktu tertentu.
Ada beberapa kondisi yang harus terpenuhi untuk tercapainya pasar efisien, yaitu (Tandelilin, 2017): (1) Ada banyak investor yang rasional dan berusaha untuk memaksimalkan profit. Investor-investor tersebut secara aktif berpartisipasi di pasar dengan menganalisis, menilai, dan melakukan perdagangan saham. Di samping itu, mereka juga merupakan price taker, sehingga tindakan dari satu investor saja tidak akan mampu mempengaruhi harga  dari  sekuritas. (2) Semua  pelaku  pasar  dapat  memperoleh  informasi  pada  saat  yang  sama  dengan  cara yang  murah  dan  mudah. (3) Informasi  yang  terjadi  bersifat  acak. (4) Investor  bereaksi  secara  cepat  terhadap informasi  baru,  sehingga  harga  sekuritas  akan  berubah  sesuai  dengan  perubahan  nilai  sebenarnya  akibat informasi tersebut.
Jika  kondisi-kondisi tersebut  terpenuhi  maka  akan  terbentuk  pasar  di  mana  investor-investor  dengan cepat bisa bereaksi melakukan penyesuaian harga sekuritas ketika terdapat informasi baru di pasar (informasi ini terjadi  secara  acak),  sehingga  harga-harga  sekuritas  di  pasar  tersebut  akan  sepenuhnya  mencerminkan  semua informasi yang tersedia(Tandelilin, 2017). Karena informasi yang mempengaruhi harga sekuritas tersebut terjadi secara acak maka perubahan harga yang terjadi akan bersifat independen satu dengan yang lainnya dan bergerak secara acak pula. Artinya, perubahan harga yang terjadi hari ini tidak tergantung kepada perubahan harga yang terjadi di  waktu  yang lalu karena harga baru tersebut berdasarkan pada reaksi investor terhadap informasi baru yang terjadi secara acak (Tandelilin, 2017).

## Hipotesis Pasar Efisien
Telah disebutkan pada uraian sebelumnya bahwa pasar yang efisien adalah pasar yang harga sekuritasnya sudah mencerminkan semua informasi  yang ada. Oleh  karena itu, aspek penting dalam  menilai efisiensi pasar adalah seberapa  cepat  suatu  informasi  baru  diserap  oleh  pasar  yang  tercermin  dalam  penyesuaian  menuju  harga keseimbangan yang baru. Pada pasar yang efisien, harga sekuritas akan dengan cepat terevaluasi dengan adanya informasi penting yang berkaitan dengan sekuritas tersebut (Tandelilin, 2017).
Sedangkan pasar yang kurang efisien harga sekuritas akan kurang bisa mencerminkan semua informasi yang  ada,  atau  terdapat lag dalam  proses  penyesuaian  harga,  sehingga  akan  terbuka  celah  bagi  investor  untuk memperoleh  keuntungan  dengan  memanfaatkan  situasi lag tersebut.  Dalam  kenyataannya  sulit  sekali  ditemui baik  itu  pasar  yang  benar-benar  efisien  ataupun  benar-benar  tidak  efisien.  Pada  umumnya  pasar  akan  efisien tetapi pada tingkat tertentu saja (Tandelilin, 2017).
Konsep  pasar  efisien  ini  memang  menarik  untuk  dibahas  ataupun  diteliti  karena  merupakan  konsep dasar yang bisa membantu kita memahami bagaimana sebenarnya mekanisme harga yang terjadi di pasar. Untuk memudahkan penelitian tentang efisiensi pasar, Fama (1970) dalam Tandelilin (2017) mengklasifikasikan bentuk pasar  yang  efisien  ke  dalam  tiga efficient  market  hypothesis (EMH)  sebagai  berikut: (1) Efisien  dalam  bentuk lemah  (weak  form).  Pasar  efisien  dalam  bentuk  lemah  berarti  semua  informasi  di  masa  lalu  (historis)  telah tercermin dalam harga yang terbentuk sekarang. Oleh karena itu, informasi historis tersebut (peristiwa masa lalu, termasuk  historis  perkembangan  harga  dan  volume  perdagangan  di  masa  lalu)  tidak  bisa  lagi  digunakan  untuk memprediksi  perubahan  harga  di  masa  yang  datang,  karena  sudah  tercermin  pada  harga  saat  ini.  Implikasinya adalah bahwa investor tidak akan bisa memprediksi nilai pasar saham di masa datang dengan menggunakan data
e-ISSN 2580-3743
historis. (2) Efisien dalam bentuk setengah kuat (semi strong). Pasar efisien dalam bentuk setengah kuat berarti harga  pasar  saham  yang  terbentuk  sekarang  telah  mencerminkan  informasi  historis  ditambah  dengan  semua informasi  yang dipublikasikan (seperti pengumumanlaba, dividen, stock split, penerbitan saham baru, kesulitan keuangan yang dialami perusahaan, dan peristiwa-peristiwa terpublikasi lainnya yang berdampak pada aliran kas perusahaan di masa datang). Pada pasar efisien bentuk setengah kuat, return tak normal hanya terjadi di seputar pengumuman (publikasi)  suatu peristiwa sebagai representasi respon pasar  terhadap pengumuman.  Suatu pasar dinyatakan  efisien  dalam  bentuk  setengah  kuat  bila  informasi  terserap  atau  direspon  dengan  cepat  oleh  pasar (dalam  satu  hingga  dua  spot  waktu  atau  hari  di  seputar  pengumuman). Return tak  normal  yang  terjadi berkepanjangan  (lebih  dari  tiga  spot  waktu)  mencerminkan  sebagian  respon  pasar  terlambat  dalam  menyerap atau menginterpretasi informasi, dan dengan demikian dianggap pasar tidak efisien dalam bentuk setengah kuat. (3) Efisien  dalam  bentuk  kuat  (strong  form).  Pasar  efisien  dalam  bentuk  kuat  berarti  harga  pasar  saham  yang terbentuk  sekarang  telah  mencerminkan  informasi  historis  ditambah  informasi  yang  dipublikasikan  ditambah dengan informasi yang tidak dipublikasikan. Pada pasar efisien bentuk kuat, tidak akan ada seorang investor pun yang bisa memperoleh return tak normal.

## Teori Random Walk
Menurut Samsul (2015), hasil penelitian Maurice Kendall pada tahun 1953 menyatakan bahwa pola harga saham tidak  dapat  diprediksi  (unpredictable),  tampaknya  harga  saham  bergerak  secara  acak  (random  walk).  Pada awalnya,  hasil  penelitian  Kendall  mengganggu  pemikiran  para  ahli  ekonomi  keuangan.  Memang  pasar  saham banyak dipengaruhi oleh psikologi pasar atau “ animal spirit ” yang mengikuti aturan yang tidak logis. Akhirnya, para ekonom dapat memahami penafsiran hasil studi Kendall tersebut.
Harga pasar bergerak secara acak diartikan bahwa naik turunnya harga saham tergantung informasi baru (new information) yang akan diterima (Samsul, 2015). Informasi baru adalah informasi yang akan diterima, dan tidak  diketahui  kapan  diterimanya,  oleh  karena  itu  informasi  baru  dan  harga  saham  disebut unpredictable. Apakah  informasi  tersebut  merupakan  kabar  buruk  (bad  news)  ataukah  kabar  baik  (good  news)  juga tidak diketahui.  Apabila  informasi  itu  sudah  diketahui  maka  disebut  informasi  sekarang  ( today’s  information )  dan segera akan mempengaruhi harga saham sekarang. Akan tetapi tidak satupun pihak yang dapat menebak dengan benar  terus-menerus  harga  saham  pada  hari  esok  karena  informasi  baru  untuk  hari  esok  tidak  dapat  diketahui pada hari ini. Prakiraan harga saham esok hari dapat dilakukan pada hari ini berdasarkan informasi hari ini, tetapi tidak ada jaminan mengenai kebenarannya (Samsul, 2015).
Bad  news berarti  informasi  akan  berdampak  negatif  terhadap  harga  saham,  yaitu  penurunan  harga saham(Samsul, 2015).  Beberapa  contoh bad  news antara  lain:  kenaikan  drastis  tingkat  bunga  bank,  kenaikan drastis  harga  bahan  bakar,  kenaikan  tajam  inflasi,  penurunan  tingkat  bunga  kredit,  dan  perluasan  usaha. Informasi  dapat  bersifat  mendua  tergantung  bidang  usahanya,  misalnya:  kenaikan  kurs  valuta  asing  dipandang menguntungkan  bagi  perusahaan  dibidang  ekspor,  tetapi  merugikan  dibidang  impor  atau  debitor  valuta  asing. Harga  saham di  pasar  bukan  saja  dipengaruhi  oleh  psikologi  masa  investor, bad  news, good  news,  tetapi  juga oleh hasil analisis para investor.
Harga  saham  di  pasar  tidak  lain  adalah  harga  konsensus  antarinvestor,  dan  harga  pasar  suatu  saham dapat  terjadi beberapa  kali  dalam  satu  hari  dengan  rentang  lebar  antara  harga  pasar  terendah  dan  harga  pasar tertinggi.  Rentang  harga  pasar  harian  yang  lebar  antara  harga  terendah  dan  harga  tertinggi  merupakan  indikasi bahwa pasar tidak efisien (Samsul, 2015).
Dalam pasar yang efisien fluktuasi harga harian di antara harga terendah dan harga tertinggi sangat tipis (Samsul, 2015).  Perbandingan  antara  harga  saham  di  pasar  dan  nilai  intrinsik  saham  mencerminkan  tingkat efisiensi pasar. Dalam pasar efisien kuat (strong efficient market) para investor memiliki informasi yang relatif tidak banyak berbeda sehingga tawaran harga beli dan tawaran harga jual hanya berbeda sedikit karena analisis dilakukan  berdasarkan  fundamental  yang  rasional.  Sebaliknya  dalam  pasar  efisiensi  lemah (weak  efficient market)  perbedaan  antara  harga  pasar  dan  nilai  intrinsik  relatif  besar,  karena  terbentuknya  harga  pasar  banyak dipengaruhi oleh faktor emosional investor yang irasional dan informasi yang terbatas. Pasar sempurna (perfect market) hanya ada dalam teori, bahwa harga pasar sama dengan nilai intrinsik perusahaan. Dalam praktik tidak akan pernah ada harga pasar yang sama dengan nilai intrinsik perusahaan dari waktu ke waktu (Samsul, 2015).

## Hipotesis Penelitian
Menurut  Fama  (1970) dalam Tandelilin  (2017) dan Bodie et  al. (2014:364), salah  satu  bentuk  dari pasar  yang efisien adalah efisiensi dalam bentuk lemah. Dalam  hal ini, hipotesis pasar efisien  merupakan teori pendukung yang menyatakan bahwa harga saham seharusnya mengikuti gerakan acak atau random walk(Dupernex, 2007). Dengan  kata  lain, hipotesis  efisien bentuk  lemah  berarti bahwa semua  informasi  di  masa  lalu  (historis)  akan tercemin dalam harga yang terbentuk sekarang sehingga harga saham akan bergerak secara acak (random walk). Penelitian  ini  menguji  hipotesis  efisiensi  bentuk  lemah  pada  saham-saham  yang  termasuk ke dalam  sektor telekomunikasi  di  Bursa  Efek  Indonesia.  Dengan  mempertimbangkan  teori random  walk dan  hipotesis  efisien bentuk lemah, penelitian ini mengajukan hipotesis sebagai berikut:
H 0 : Return-return saham dalam sektor telekomunikasi di Bursa Efek Indonesia bergerak secara acak. H a : Return-return saham dalam sektor telekomunikasi di Bursa Efek Indonesia bergerak secara tidak acak.

## METODE PENELITIAN
Penelitian ini mengambil sampel perusahaan-perusahaan yang tergabung dalam sektor telekomunikasi di Bursa Efek  Indonesia.  Saham  perusahaan  dipersyaratkan  harus  merupakan  saham  yang  aktif  diperdagangkan. Ada sebanyak  lima  saham  yang  masuk  dalam  sektor,  namun saham  Bakrie  Telecom  Tbk  merupakan  saham yang tidak  aktif  karena  harga  saham  yang jarang berubah  sejak  Desember  2012.  Oleh  karenanya,  penelitian  ini menganalisis  sebanyak  empat  perusahaan,  yaitu:  saham  perusahaan XL  Axiata  Tbk, Smartfren  Telecom  Tbk, Indosat Tbk, dan Telekomunikasi Indonesia (Persero) Tbk.
Periode  waktu  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  data  selama  lima  tahun  terkini  yang  bisa diperoleh,  yaitu  tahun  2014  sampai  dengan  2018.Data  harga  saham  yang  diambil  adalah  harga  saham  harian sebanyak 1.238 hari yang terhitung mulai tanggal 3 Januari 2014 hingga 31 Desember 2018. Setelah data harga saham sudah dalam bentuk excel, langkah selanjutnya adalah  menghitung return saham.Return saham dihitung dengan formula sebagai berikut:

## = −
dengan keterangan: R t =Return saham P t = Harga saham pada akhir hari t P t-1 = Harga saham pada akhir hari t-1
Hasil  dari return saham  ini selanjutnya digunakan  untuk analisis  selanjutnya  dengan  menerapkan software IBM  SPSS  23. Analisis  efisiensi  bentuk  lemah  dilakukan  dengan  tiga  uji,  yaitu run  test, uji korelasi, dan uji autokorelasi.

## Run Test
Run test merupakan  uji  non  parametrik,  yang  mana  bilangan  dihitung  dan  dibandingkan  terhadap  distribusi samplingnya  di  bawah random  walk  hypothesis (Obayagbona &Igbinosa,  2015). Uji  inidigunakan  untuk menentukan  apakah  harga-harga  saham  berjalan  secara  acak  (random)  atau  tidak (Sunyoto,  2013). Menurut Hartono (2017), suatu run adalah urutan tanda yang sama dari perubahan-perubahan nilai. Misalnya perubahan- perubahan  harga saham yang  meningkat  diberi  tanda  positif  (+),  perubahan  harga  yang  menurun  diberi  tanda negatif  (-)  dan  harga  sekuritas  yang  tidak  berubah  diberi  tanda  nol  (0).  Perubahan-perubahan  harga saham sebagai  berikut  :  +++00+----- terdiri  dari  4 run,  yaitu run pertama  berupa  tiga  perubahan  bentuk  positif  yang sama  (+++), run kedua  berupa  dua  perubahan  bentuk  nol  yang  sama  (00), run ketiga  berupa  satu  perubahan bentuk  positif  yang  sama  (+)  dan run keempat  berupa  lima  perubahan  bentuk  negatif  yang  sama  (-----).Jika perubahan harga saham berkorelasi secara positif dari waktu ke waktu (yang berarti perubahan tanda akan sama dari waktu ke waktu), maka diharapkan akan terjadi sedikit perubahan tanda atau akan terjadi runtun yang sedikit. Sebaliknya  jika  perubahan  harga saham berkorelasi  secara  negatif  dari  waktu  ke  waktu,  maka  akan  banyak terjadi perubahan tanda dari negatif ke positif atau dari positif ke negatif atau akan terjadi banyak run.

## Uji Korelasi
Uji  korelasi  bertujuan  untuk  menguji  apakah  terdapat  korelasi  antara return saham pada  satu periodedengan return saham pada periode sebelumnya (Khajar, 2008). Seperti yang telah dicatat oleh Utami (2018), jika harga saham bergerak acak, maka koefisien korelasi haruslah dekat dengan nol untuk suatulag pengamatan. Sebaliknya, jika harga saham tidak bergerak acak, maka korelasi akan secara signifikan berbeda dari nol. Harga saham yang memperlihatkan tidak adanya korelasi yang signifikan akan mengindikasikan bahwa pasar efisien bentuk lemah (Utami, 2018). Sebaliknya, koefisien korelasi yang signifikan mengindikasikan bahwa hipotesis efisiensi bentuk lemah seharusnya ditolak (Phan & Zhou, 2014).

## Uji Autokorelasi
Auto-correlation  function  test juga  dapat  digunakan  sebagai  ukuran  efisiensi  bentuk  lemah  (Chaibi,  2014). Estimasi autokorelasi digunakan untuk  menguji hipotesis bahwa proses dalam  menghasilkan return merupakan suatu  runtut  yang  bersifat  variabel  acak.  Menurut Hiremath (2014),  uji  autokorelasi  membantu  dalam mengevaluasi  apakah  nilai  berurutan  dari  korelasi  serial  adalah  signifikan  berbeda  dari  nol. Pada satu  laman yang  menjelaskan  uji  autokorelasi  (www.statistikian.com),  uji autokorelasi merupakan sebuah  analisis  statistik yang dilakukan untuk mengetahui adakah korelasi variabel yang ada di dalam model prediksi dengan perubahan waktu. Oleh karena itu, apabila asumsi autokorelasi terjadi pada sebuah model prediksi, maka nilai disturbance tidak  lagi berpasangan  secara  bebas,  melainkan  berpasangan  secara  autokorelasi.  Uji  autokorelasi  di  dalam model  regresi  linear,  harus  dilakukan  apabila  data  merupakan  data  runtut  waktu. Yang dimaksud  dengan autokorelasi  sebenarnya ialahbahwa sebuah  nilai  pada  observasi  tertentu  dipengaruhi  oleh  nilai  observasi
e-ISSN 2580-3743
sebelumnya. Autokorelasi adalah terjadi korelasi antara observasi ke-i dengan observasi ke-i-1. Contohnya yaitu: misalkan  sampel  ke-20,  nilainya  dipengaruhi  oleh  sampel  ke-19.  Sampel  ke-19,  nilainya  dipengaruhi oleh sampel  ke-18,  dan  seterusnya.  Salah  satu  cara  melakukan  uji  autokorelasi  adalah  dengan  menggunakan  uji Durbin Watson.  Uji  Durbin  Watson  akan  menghasilkan  nilai  Durbin  Watson  (DW)  yang  nantinya  akan dibandingkan  dengan  dua  (2)  nilai tabel Durbin  Watson,  yaitu Durbin  Upper (DU)  dan Durbin  Lower(DL). Dikatakan tidak terdapat autokorelasi jika nilai DW > DU dan (4-DW) > DU atau bisa dinotasikan juga sebagai berikut: (4-DW) > DU < DW. (www.statistikian.com)

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  awalnya,  data  harga  saham dihitung  menjadi return saham  pada file excel.  Data  harga  saham yang digunakan adalah harga saham harian sebanyak 1.238 hari yang terhitung mulai tanggal 3 Januari 2014 sampai dengan 31 Desember 2018. Hasil dari return saham inilah yang akan digunakan untuk olah data dalam uji run, uji autokorelasi, dan uji korelasi dengan menggunakan software IBM SPSS 23.

## Diagram Scatterplot
Sebelum  melakukan  pengujian  secara  statistik,  analisis  dimulai  dengan  menampilkan  diagram scatterplot.  Hal ini dapat menyediakan petunjuk awal secara visual untuk lebih mengenalkan pada pemahaman data dan analisis berikutnya.  Gambar  1  sampai  dengan  Gambar 4  memperlihatkan grafikscatterplotdari masing-masing keempat perusahaan  yang tergabung dalam Sektor Telekomunikasi, yaitu: saham perusahaan XL Axiata Tbk, Smartfren Telecom  Tbk,  Indosat  Tbk,  dan  Telekomunikasi  Indonesia  (Persero)  Tbk.Diagram scatterplot diperlihatkan untuk dua dimensi, yaitu return saham pada hari t dengan hari t-1.
Sumber: Output hasil olah data penelitian
Gambar 4. GrafikScatterplotSaham Telekomunikasi Indonesia (Persero)Tbk
Sumber: Output hasil olah data penelitian Gambar 2. Grafik ScatterplotSaham Smartfren Telecom Tbk
Sumber: Output hasil olah data penelitian Gambar 3. Grafik ScatterplotSaham Indosat Tbk

## Sumber: Output hasil olah data penelitian
Gambar 1. Grafik ScatterplotSaham XL Axiata Tbk
Hasil scatterplottersebutpada  Gambar  1,  2,  3,  dan  4 menunjukkan  bahwa  titik-titik  dalam  gambar tersebut  membentuk  pola  yang  mengumpul  dan secara  visual kurang dalam  memperlihatkan adanya  pola yang membentuk garis  ataupun  suatu pola  tertentu. Hasil-hasil  visual  ini  mengarahkan  pada petunjuk bahwa  tidak nampakadanya hubungan antara return saham  periode  t  dengan  periode  t-1, dan memperlihatkan  bahwa returnsahamnya bergerak secara acak.

## Pengujian Saham XL Axiata Tbk.
Berdasarkan data 1.238 hari perdagangan dari 3 Januari 2014 hingga 31 Desember 2018, rata-rata harga saham XL  Axiata  Tbk  adalah  Rp3.572,03serta harga  tertinggi adalah Rp6.830 dan harga  terendah adalah Rp1.750. Berikutnya, Tabel  1memperlihatkan hasil run testuntuk saham  XL  Axiata  Tbk dengan menggunakan software SPSS 23.Hasil uji tersebut menunjukkan bahwa nilai dari asymp.sig. (2-tailed) adalah 0,446, yang dalam hal ini lebih  besar  dari tingkat  signifikansi  0,05.  Hasil  ini  mengarahkan  pada  keputusan  untuk  tidak  menolak  H 0 sehingga disimpulkanbahwa return saham XL Axiata Tbk bergerak secara acak (random).
Tabel 1. Hasil Run TestSaham XL Axiata Tbk
EXCL Test Value a .00 Cases < Test Value 590 Cases >= Test Value 648 Total Cases 1238 Number of Runs 632 Z .761 Asymp. Sig. (2-tailed) .446
a. Median
Sumber: Output hasil olah data SPSS
Tabel 2 memperlihatkan hasil dari uji korelasi untuk saham perusahaan XL Axiata Tbk. Olah data dari return saham hari t  dengan hari t-1  menghasilkan  nilai  korelasi adalah 0,008 pada nilai Sig (2-tailed) 0,766. Dalam hal ini, p-value tersebut lebih besar dari tingkat signifikansi 5%, yang mengarahkan pada keputusan untuk tidak menolak H 0 . Oleh karena itu, hasil ini menunjukkan tidak adanya hubungan yang signifikan antara return saham XL  Axiata  Tbk pada  hari t  dengan hari t-1, yang  konsisten  bahwa return saham bergerak  secara acak(random).
Tabel 2. Hasil Uji Korelasi Saham XL Axiata Tbk
t EXCL t-1 EXCL t EXCL Pearson Correlation 1 .008 Sig. (2-tailed) .766 N 1238 1238 t-1 EXCL Pearson Correlation .008 1 Sig. (2-tailed) .766 N 1238 1238
Sumber: Output hasil olah data SPSS
Selanjutnya, Tabel 3memperlihatkan hasil dari uji autokorelasi untuk saham perusahaan XL Axiata Tbk. Hasil pengolahan data menghasilkan nilai Durbin Watson (DW) sebesar 1,999. Sementara itu, nilai tabel Durbin Watson  untuk  N=1.250  (nilai  terdekat  untuk  N  =  1.238) pada K=2 diperoleh DU=  1,90678  dan  DL=  1,90542. Dalam  hal  ini,  hasil  uji  menunjukkan  bahwa nilai  DW =  1,999 >  DU = 1,90678 dan  (4 – DW) =  4 – 1,999  = 2,001> DU = 1,90678. Berdasarkan hasil temuan ini maka dapat disimpulkan bahwa tidak terdapat autokorelasi yang menunjukkan tidak adanya hubungan antara return saham XL Axiata Tbk pada hari t dengan hari t-1.

## Tabel 3. Hasil Uji AutokorelasiSaham XL Axiata Tbk
Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Durbin- Watson 1 .008 a .000 -.001 .02848 1.999
a. Predictors: (Constant), t-1 EXCL b. Dependent Variable: t EXCL Sumber: Output hasil olah data SPSS
Pengujian Saham Smartfren Telecom Tbk.
e-ISSN 2580-3743
Berdasarkan data 1.238 hari perdagangan dari 3 Januari 2014 hingga 31 Desember 2018, rata-rata harga saham Smartfren  Telecom  Tbk adalah  Rp65serta harga  tertinggi adalah Rp165dan harga  terendah adalah Rp50. Berikutnya, Tabel 4memperlihatkan hasil run test untuk  saham Smartfren  Telecom  Tbkdengan menggunakan software SPSS  23.Hasil  uji  tersebut  menunjukkan  bahwa  nilai  dari asymp.sig. (2-tailed) adalah  0,056,  yang dalam  hal  ini lebih  besar  dari tingkat  signifikansi  0,05.  Hasil  ini  mengarahkan  pada  keputusan  untuk  tidak menolak H 0 sehingga disimpulkan bahwa return saham Smartfren Telecom Tbk bergerak secara acak (random).
Tabel 4. Hasil Run TestSaham Smartfren Telecom Tbk
FREN Test Value a .00 Cases < Test Value 364 Cases >= Test Value 874 Total Cases 1238 Number of Runs 487 Z -1.915 Asymp. Sig. (2-tailed) .056
a. Median
Sumber: Output hasil olah data SPSS
Tabel 5 memperlihatkan hasil dari uji korelasi untuk saham perusahaan Smartfren Telecom Tbk. Olah data  dari return saham hari t  dengan hari t-1  menghasilkan  nilai  korelasi adalah -0,1 pada nilai Sig  (2- tailed)mendekati0,000. Dalam  hal  ini, p-value tersebut  lebih kecil dari  tingkat  signifikansi  5%,  yang mengarahkan pada keputusan untuk menolak H 0 . Oleh karena itu, hasil ini menunjukkan adanya hubungan yang signifikan antara return saham Smartfren Telecom Tbk pada hari t dengan hari t-1, yang konsisten bahwa return saham bergerak secara tidak acak.
Tabel 5. Hasil Uji KorelasiSaham Smartfren Telecom Tbk
t FREN t-1 FREN t FREN Pearson Correlation 1 -.100** Sig. (2-tailed) .000 N 1238 1238 t-1 FREN Pearson Correlation -.100** 1 Sig. (2-tailed) .000 N 1238 1238
Sumber: Output hasil olah data SPSS
Selanjutnya, Tabel 6memperlihatkan hasil  dari  uji  autokorelasi untuk  saham perusahaan Smartfren Telecom Tbk. Hasil  pengolahan  data menghasilkan  nilai  Durbin  Watson  (DW)  sebesar  1,988. Sementara  itu, nilai tabel Durbin Watson untuk N=1.250 (nilai terdekat untuk N = 1.238) pada K=2 diperoleh DU= 1,90678 dan DL= 1,90542. Dalam hal ini, hasil uji menunjukkan bahwa nilai DW = 1,988> DU = 1,90678 dan (4 – DW) = 4 – 1,988 =  2,012>  DU =  1,90678. Berdasarkan hasil  ini maka  dapat  disimpulkan  bahwa  tidak  terdapat autokorelasi yang menunjukkan tidak adanya hubungan antara return saham Smartfren Telecom Tbk pada hari t dengan hari t-1.

## Tabel 6. Hasil Uji AutokorelasiSaham Smartfren Telecom Tbk
Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Durbin- Watson 1 .100 a .010 .009 .03358 1.988 a. Predictors: (Constant), t-1FREN
b. Dependent Variable: tFREN Sumber: Output hasil olah data SPSS

## Pengujian Saham Indosat Tbk.
Berdasarkan data 1.238 hari perdagangan dari 3 Januari 2014 hingga 31 Desember 2018, rata-rata harga saham Indosat Tbk adalah Rp4.844pada harga tertinggi adalah Rp7.500dan harga terendah adalah Rp1.685. Berikutnya, Tabel 7memperlihatkan hasil run test untuk saham Indosat Tbkdengan menggunakan software SPSS 23.Hasil uji tersebut  menunjukkan  bahwa  nilai  dari asymp.sig. (2-tailed) adalah  0,014,  yang  dalam  hal  ini lebih kecil dari tingkat signifikansi 0,05. Hasil ini mengarahkan pada keputusan untuk menolak H 0 sehingga disimpulkanbahwa return saham Indosat Tbk bergerak secara tidak acak.
Tabel 7. Hasil Run TestSaham IndosatTbk
ISAT Test Value a .00 Cases < Test Value 543 Cases >= Test Value 695 Total Cases 1238 Number of Runs 568 Z -2.464 Asymp. Sig. (2-tailed) .014
a. Median
Sumber: Output hasil olah data SPSS
Tabel  8memperlihatkan hasil dari uji  korelasi untuk  saham perusahaan  Indosat  Tbk.  Olah  data  dari return saham hari t  dengan hari t-1  menghasilkan  nilai  korelasi adalah 0,039 pada nilai Sig  (2-tailed)adalah 0,170. Dalam  hal  ini, p-value tersebut  lebih besar dari  tingkat  signifikansi  5%,  yang  mengarahkan  pada keputusan  untuk tidak menolak  H 0 .  Oleh  karena  itu,  hasil  ini  menunjukkan tidak adanya  hubungan yang signifikan antara return saham  Indosat  Tbk pada  hari t  dengan hari t-1, yang  konsisten  bahwa return saham bergerak secara acak.
Tabel 8. Hasil Uji KorelasiSaham IndosatTbk
t ISAT t-1 ISAT t ISAT Pearson Correlation 1 .039 Sig. (2-tailed) .170 N 1238 1238 t-1 ISAT Pearson Correlation .039 1 Sig. (2-tailed) .170 N 1238 1238
Sumber: Output hasil olah data SPSS
Selanjutnya, Tabel 9memperlihatkan hasil  dari  uji  autokorelasi untuk  saham perusahaan  Indosat  Tbk. Hasil pengolahan data menghasilkan nilai Durbin Watson (DW) sebesar 2,002. Sementara itu, nilai tabel Durbin Watson  untuk  N=1.250  (nilai  terdekat  untuk  N  =  1.238) pada K=2 diperoleh DU=  1,90678  dan  DL=  1,90542. Dalam  hal  ini,  hasil uji  menunjukkan  bahwa nilai  DW =  2,002 >  DU =  1,90678 dan  (4 – DW) =  4 – 2,002  = 1,998>  DU =  1,90678. Berdasarkan hasil  ini maka  dapat  disimpulkan  bahwa  tidak  terdapat  autokorelasi  yang menunjukkan tidak adanya hubungan antara return saham Indosat Tbk pada hari t dengan hari t-1.

## Tabel 9. Hasil Uji AutokorelasiSaham Indosat Tbk
Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Durbin- Watson 1 .039 a .002 .001 .01919 2.002 a. Predictors: (Constant), t-1ISAT
b. Dependent Variable: tISAT Sumber: Output hasil olah data SPSS

## Pengujian Saham Telekomunikasi Indonesia (Persero) Tbk.
Berdasarkan data 1.238 hari perdagangan dari 3 Januari 2014 hingga 31 Desember 2018, rata-rata harga saham Telekomunikasi Indonesia (Persero) Tbk adalah Rp3.465pada harga tertinggi adalah Rp4.800dan harga terendah adalah Rp2.070.  Berikutnya, Tabel 10memperlihatkan hasil run test untuk  saham Telekomunikasi  Indonesia (Persero) Tbkdengan menggunakan software SPSS  23.Hasil  uji  tersebut  menunjukkan  bahwa  nilai  dari asymp.sig. (2-tailed) adalah  0,764,  yang  dalam  hal  ini lebih besar dari tingkat  signifikansi  0,05.  Hasil  ini mengarahkan  pada  keputusan  untuk tidak menolak  H 0 sehingga disimpulkan bahwa return saham Telekomunikasi Indonesia (Persero) Tbk bergerak secara acak.
Tabel  11memperlihatkan hasil dari uji  korelasi untuk  saham perusahaan  Telekomunikasi  Indonesia (Persero) Tbk. Olah data dari return saham pada hari t dengan hari t-1 menghasilkan nilai korelasi adalah -0,034 pada nilai Sig  (2-tailed)adalah  0,233. Dalam  hal  ini, p-value tersebut  lebih  besar  dari  tingkat  signifikansi  5%, yang mengarahkan pada keputusan untuk tidak menolak H 0 . Oleh karena itu, hasil ini menunjukkan tidak adanya hubungan yang signifikan antara return saham Telekomunikasi Indonesia (Persero) Tbk pada hari t dengan hari t-1, yang konsisten bahwa return saham bergerak secara acak.
Tabel 10. Hasil Run TestSaham Telekomunikasi Indonesia (Persero) Tbk
TLKM Test Value a .00 Cases < Test Value 516 Cases >= Test Value 722 Total Cases 1238 Number of Runs 608 Z .301 Asymp. Sig. (2-tailed) .764 a. Median
Sumber: Output hasil olah data SPSS
Tabel 11. Hasil Uji KorelasiSaham Telekomunikasi Indonesia (Persero) Tbk
t TLKM t-1 TLKM t TLKM Pearson Correlation 1 -.034 Sig. (2-tailed) .233 N 1238 1238 t-1 TLKM Pearson Correlation -.034 1 Sig. (2-tailed) .233 N 1238 1238
Sumber: Output hasil olah data SPSS
Selanjutnya, Tabel 12 memperlihatkan hasil  dari  uji  autokorelasi untuk  saham perusahaan Telekomunikasi  Indonesia  (Persero)  Tbk. Hasil  pengolahan  data menghasilkan  nilai  Durbin  Watson  (DW) sebesar 2,010. Sementara  itu,  nilai tabel Durbin  Watson  untuk  N=1.250  (nilai  terdekat  untuk  N  =  1.238) pada K=2 diperoleh DU= 1,90678 dan DL= 1,90542. Dalam hal ini, hasil uji menunjukkan bahwa nilai DW = 2,010 > DU = 1,90678 dan (4 – DW) = 4 – 2,010 = 1,99> DU = 1,90678. Berdasarkan hasil ini maka dapat disimpulkan bahwa  tidak  terdapat  autokorelasi  yang  menunjukkan  tidak  adanya  hubungan  antara return saham Telekomunikasi Indonesia (Persero) Tbk pada hari t dengan hari t-1.

## Tabel 12. Hasil Uji Autokorelasi Saham Telekomunikasi Indonesia (Persero) Tbk
Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Durbin- Watson 1 .034 a .001 .000 .01618 2.010 a. Predictors: (Constant), t-1TLKM
b. Dependent Variable: tTLKM Sumber: Output hasil olah data SPSS

## Pembahasan
Hasil pengamatan secara visual memperlihatkan tidak adanya suatu pola yang menyimpang dari pola acak. Hal ini  terjadi  pada  masing-masing  keempat  saham  perusahaan  sektor telekomunikasi  yang  diteliti.  Selanjutnya, penelitian  ini  menguji efisiensi  pasar  dengan  menerapkan  tiga  uji  formal  statistika.  Pertama  adalah  dengan menerapkan run  test.  Hasil run  test menunjukkan  bahwa return saham  bergerak secara acak  terjadi  pada  tiga saham,  yaitu:  saham XL  Axiata  Tbk, Smartfren  Telecom  Tbk,  dan Telekomunikasi  Indonesia  (Persero)  Tbk. Akan tetapi, hasil run test untuk saham Indosat Tbk memperlihatkan adanya pergerakan returnyang tidak acak.
Kedua  adalah  dengan  menerapkan  uji  korelasi. Hasil  uji  korelasi  menunjukkan  bahwa return saham bergerak acak terjadi pada tiga saham, yaitu: saham XL Axiata Tbk, Indosat Tbk, dan Telekomunikasi Indonesia (Persero)  Tbk. Akan  tetapi hasil  uji  korelasi  untuk  saham Smartfren  Telecom  Tbk memperlihatkan  adanya pergerakan return yang tidak acak.
Ketiga  adalah  dengan  menerapkan  uji  autokorelasi.  Hasil  uji  autokorelasi  menunjukkan  bahwa return saham bergerak acak terjadi pada seluruh keempat saham, yaitu: saham XL Axiata Tbk, Smartfren Telecom Tbk, Indosat Tbk, dan Telekomunikasi Indonesia (Persero) Tbk.
Kebanyakan hasil uji  yang  dilakukan  pada  keempat  saham  memperlihatkan  adanya  lebih  banyak dukungan pada  kesimpulan  bahwa return saham  bergerak  secara  acak. Untuk  itu,  penelitian  ini menyetujui bahwa kondisi  pasar  modal  di  Indonesia  khususnya  saham-saham  sektor  Telekomunikasi cenderung efisien dalam  bentuk  lemah.Hasil-hasil  ini  menyepakati dukungan  akan  hipotesis  pasar  efisien  bentuk  lemah  terjadi pada sejumlah temuan di pasar saham di berbagai negara (Worthington& Higgs, 2004, Chaibi, 2014, dan Li & Liu,  2012).Hasil-hasil penelitian ini  melengkapi temuan  penelitian  terdahulu  di  Bursa  Efek  Indonesia  (Khajar,
2008 dan  Utami, 2018). Penelitian  ini menyampaikan  kontribusi  pada  penggunaan data  harian pada saham- saham di sektor telekomunikasi.
Namun, hasil-hasil pengujian pada penelitian ini memang tidak semuanya sepakat pada satu kesimpulan yang sama. Dalam hal ini, hasil penelitian memperlihatkan masih ada sedikit kesempatan bagi munculnya pola pergerakan return saham yang  tidak  acak.  Hal  ini  kiranya  masih  memberikan  sedikit  peluang  bagi  pencarian keuntungan melalui analisis teknikal untuk diwujudkan pada saham-saham sektor telekomunikasi di Bursa Efek Indonesia.

## PENUTUP
Penelitian ini menguji hipotesis pasar efisien dalam bentuk lemah pada saham-saham yang masuk dalam sektor telekomunikasi  di  Bursa  Efek  Indonesia  untuk  periode  2014  sampai  dengan  2018. Dengan  menggunakan  data harian,  hasil  penelitian  ini  menyimpulkan  bahwa kondisi  pasar  modal  di  Indonesia  khususnya  saham-saham sektor telekomunikasi cenderung telah efisien  dalam  bentuk  lemah. Meski  begitu,  hasil-hasil  pengujian juga memperlihatkan masih ada sedikit kesempatan bagi munculnya pola return saham yang tidak acak.
Keterbatasan dalam penelitian ini adalah bahwa hasil penelitian hanya berlaku pada saham-saham yang berada pada  sektor telekomunikasi.  Oleh  karena  itu,  penelitian  selanjutnya  diharapkan dapat menggunakan sampel perusahaan yang sedang diminati oleh masyarakat atau memfokuskan pada sektor-sektor lainnya, seperti sektor perbankan atau sektor barang konsumsi.

## DAFTAR RUJUKAN
Bodie,  Z., Kane, A. &  Marcus,  A.J.  (2014). Manajemen  Portofolio  dan  Investasi.  Edisi  9.  Jakarta  Selatan: McGraw-Hill Education (Asia) dan Salemba Empat.
Chaibi, L.F. (2014). Testing the Random Walk: the Case of Hong Kong Stock Exchange. Journal of Empirical
Studies, 1(2): 54-61.
Dupernex, S. (2007). Why Might Share Prices Follow a Random Walk? Student Economic Review, 21: 167-179. Fama, E.F. (1995). Random Walks in Stock Market Prices. Financial Analysts Journal, January-February: 75-80. Hartono, J. (2017). Teori Portofolio dan Analisis Investasi. Edisi Kesebelas. Yogyakarta: BPFE Yogyakarta. Hiremath,  G.S.  (2014).  Chapter  2:Random  Walk  Characteristics  of  StockReturns. Indian  Stock  Market,
SpringerBriefs in Economics.
Khajar, I. (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,  1(3): 144-164.
Kompas.com.  (2018). Tahun  Politik,  Saham-saham  Apa  Saja  yang  Perlu  Dicermati?.  Diakses  pada  8  Oktober 2018. https://ekonomi.kompas.com/read/2018/09/24/060000826/tahun-politik-saham-saham-apa-saja- yang-perlu-dicermati-?page=all
Kurniawati,  S.L. & Lestari,  W.  (2011).  Pengujian  Efisiensi  Bentuk  Setengah  Kuat  di  Indonesia. Journal  of Business and Banking, 1(2): 143-154.
Li, B. & Liu, B. (2012). A Variance-Ratio Test of Random Walk in International Stock Markets. The Empirical Economics Letters, 11(8): 775-782.
Muthama,  N.  &  Mutothya,  N.  (2013).  An Empirical  Investigation  of  the  Random  Walk  Hypothesis  of  Stock Prices  on  the  Nairobi  Stock  Exchange. European  Journal  of  Accounting  Auditing  and  Finance Research, 1(4): 33-59.
Obayagbona,  J.,  &  Igbinosa,  S.O.  (2015).  Test  of  Random  Walk  Hypothesis  in  the  Nigerian  Stock  Market. Current Research Journal of Social Sciences 7(2): 27-36.
Phan, K.C. & Zhou, J. (2014). Market Efficiency in Emerging Stock Markets: A Case Study of the Vietnamese Stock Market. IOSR Journal of Business and Management, 16(4): 61-73.
Samsul, M.. (2015). Pasar Modal & Manajemen Portofolio. Edisi 2. Jakarta: Erlangga. Statistikian.com. (2017). Pengertian  dan  Penjelasan  Uji  Autokorelasi  Durbin  Watson.  Diakses  pada  18  Maret 2019. https://www.statistikian.com/2017/01/uji-autokorelasi-durbin-watson-spss.html/amp Sunyoto, D. (2013). Analisis Data Ekonomi Dengan Menggunakan SPSS. Jakarta: PT Indeks. Tandelilin, E. (2017). Pasar Modal: Manajemen Portofolio & Investasi. Yogyakarta: PT Kanisius. Tempo.co. (2018). HUT Pasar Modal Ke-41, BEI Gelar Lari dan Jalan Santai. Diakses pada 8 Oktober 2018. https://bisnis.tempo.co/read/1129171/hut-pasar-modal-ke-41-bei-gelar-lari-dan-jalan- santai/full&view=ok
Thiono,  H.  (2015). Memprediksi  Trend  Harga  Saham  dengan  Analisis  Teknikal.  Danareksa  Research Institute.http://dmia.danareksaonline.com/Upload/7-mei-2015Teori_Analisis_Teknikal_New.pdf
Utami,  A.T.  (2018).  Efisiensi  Pasar Bentuk  Lemah  Pada  Pasar  Modal  Indonesia,  Malaysia  dan  Korea  Selatan Periode Krisis Ekonomi Global 2008. Jurnal Inspirasi Bisnis dan Manajemen, 2(2): 101-116.
Worthington,  A.  &  Higgs,  H.  (2004).  Random  Walks  and  Market  Efficiency  in  European  Equity  Markets.
Global Journal of Finance and Economics, 1(1): 59-78.