## HEDGING CRYPTOCURRENCY SEBAGAI ALTERNATIF  DALAM INVESTASI
Meigia Nidya Sari Universitas Pembangunan Panca Budi meigia@dosen.pancabudi.ac.id

## ABSTRACT
This research analyzes cryptocurrency as a hedging investment that is  attractive  to investors  with their  hopes. However, cryptocurrency  is still  much more risky  than equity  or commodities,  Investors  are attracted  by the  dynamics of  cryptocurrency which shows that  it is very similar  to gold and forex  investments.  Variables  in this research  (1)  Independent  Variable  is  JCI  (Rupiah)  which  is  the  Combined Stock Price  Index.  Overview  of  stock  price  movements  in  Indonesia  as  a  whole.  (2) Dependent  variable  is  Bitcoin  (Rupiah)  which  is  a  cryptocurrency.  This  type  of research  is  quantitative  and  data  processing  to  produce  a  hypothesis  in  this research using the Eviews 11 application.  The result  of the research is that Bitcoin has  hedging  capabilities  against  the  stock  market  in  normal  conditions,  the  first hypothesis  is accepted.  Bitcoin  has no hedging  ability  against  the stock  market in abnormal economic conditions. The second hypothesis is rejected
Keywords: Cryptocurrency,  Bitcoin, Hedging, Investment Return

## ABSTRAK
Penelitian  ini  menganalisis cryptocurrency sebagai  hedging dalam  investasi  yang menarik  bagi  investor  dengan harapannya. “ Saat ini cryptocurrency dapat dilihat lebih  berisiko  daripada  ekuitas  dan    Investor  tertarik  dengan  dinamika cryptocurrency yang menunjukkan bahwa ia sangat mirip  dengan emas dan investai forex. ” Variabel  yang diteliti, (1)  varibal  independen  IHSG (Rupiah)  yaitu Indeks Harga  Saham  Gabungan,  hal  ini  gambaran  pergerakan  harga  saham  di Indonesia secara keseluruhan, (2) variabel dependen adalah  Bitcoin (Rupiah) yaitu Mata uang kripto yang merupakan cryptocurrency . “ Jenis penelitian  ini  adalah kuantitatif dan olah data untuk menghasilan  hipotesis  dalam penelitian  ini menggunkanan  aplikasi Eviews  11. ” Hasil  penelitian  yaitu  Bitcoin memiliki  kapabilitas  hedging terhadap pasar  saham  pada  keadaan  normal,  Hipotesis  pertama  diterima.  Bitcoin  tidak memiliki  kemampuan  lindung  nilai  terhadap pasar  saham  dalam  kondisi ekonomi yang tidak normal. Hipotesis kedua ditolak.
Kata Kunci : Crytocurrency , Bitcoin, Lindung Nilai, Pengembalian Investasi

## PENDAHULUAN
Cryptocurrency merupakan  sistem  uang  tunai online digital  yang  bekerja  tanpa konfirmasi  pihak  ketiga  yang  memungkinkan  (sekaligus  kekurangannnya)  untuk
melaksanakan  transaksi  moneter  secara  langsung  antar  pengguna  tanpa  melalui lembaga  keuangan  resmi.  (Nasution  dkk.  2019). “ Pada  tahun  2008  Satoshi Nakamoto menerbitkan opsi berbeda dalam transaksi moneter dengan menerbitkan artikel  tentang  Bitcoin  sebagai  solusi  pembayaran  peer-to-peer  (Hasani,  2022) ” . Bitcoin  diciptakan  untuk  memenuhi  permintaan  akan  sistem  yang  dapat mengimplementasikan  transaksi moneter online antar pihak tanpa konfirmasi pihak ketiga  (Nakamoto,  2008). “ Dalam  transaksi  moneter  tradisional,  satu  pihak mengirim  uang  atau  produk  yang  setara  ke  pihak  lain  dan  pihak  ketiga mengkonfirmasinya. ”
Gambar 1 Grafik Harga Bitcoin 2014 sd September 2022
Manfaat investasi dalam penambangan Bitcoin dalam hal ini tidak dipelajari dengan baik,  oleh  karena  itu  banyak  investor  kehilangan  sejumlah  besar  uang  dalam mengembangkan  operasi  penambangan  yang gagal  setelah beberapa  bulan. “ Pada Gambar 1.1 terlihat bahwa harga bitcoin  di tahun 2014-2017 stagnan dan lonjakan harga  bitcoin  di  tahun  2018  dengan  mencapai  harga  tertinggi  pada tahun  2021, sesuai  perkembangan  instrumen  investasi  di  dunia  mulai  menggunakan  bitcoin sebagai instrumen investasi. ” Cryptocurrency sebagai lindung nilai berbiaya rendah menarik  bagi  investor  dengan harapannya.  “Tetapi  dapat dilihat, cryptocurrency masih jauh lebih berisiko daripada ekuitas atau komoditas”. Investor tertarik dengan dinamika cryptocurrency  yang menunjukkan  bahwa ia sangat mirip  dengan emas. Hasil penelitian terdahulu  menganalisis  apakah cryptocurrency sebagai alat dalam melaksanakan  headging  (Sebastião  &  Godinho,  2020).  Penelitian    lainnya menganalisis  volatilitas cryptocurrency (Charfeddine  dkk,  2020),  dan  terkait
kemampuan  bitcoin  untuk meminimalkan  risiko  pasar  atau kebalikannya  di masa pandemic  Covid 19  (Conlon  &  McGgree.  2020).  “Hasil  latar  belakang,  dan gap pada  penelitian  ini,  disandingkan  dengan  penelitian  terdahulu,  peneliti  akan melaksanakan penelitian yang berjudul Hedging Cryptocurrency Sebagai Alternatif Dalam  Investasi”.  Tujuan  penelitian  yang  dilaksanakan  yaitu “ pertama  untuk menganalisis  dan mengetahui  apakah bitcoin memiliki  kapabilitas  hedging dalam pasar saham pada keadaan normal, (2) untuk menganalisis  dan mengetahui apakah bitcoin  memiliki  kapabilitas  hedging  terhadap pasar  saham  dalam  keadaan tidak normal. ”

## TELAAH LITERATUR
Hedging
Lindung  nilai (hedging) “ merupakan  upaya  untuk  meminimalisir  risiko  dari penurunan  nilai  yang  dialami  oleh  aset  investasi. “ Lindung  nilai  atau  hedging adalah  dengan  mengeliminasi  semua  risiko. ” Lindung  nilai (hedging) dapat didefinisikan sebagai startegi untuk mengurangi penurunan nilai portofolio dengan cara  meminimalisir  penurunan  aset  yang  akan  dilindungi  dengan  melakukan investasi  pada  aset  tertentu  yang  dapat  meminimalisir  penurunan  tersebut. Berdasarkan  pengertian  tersebut  lindung  nilai  berarti  sebuah  strategi  yang mengkombinasikan  diversifikasi  portofolio  dan  pengalokasian  aset  untuk mengurangi  risiki  penurunan  nilai  aset yang   diinvestasikan.   “Diversfikasi  dapat didefinisikan  sebagai  strategi  untuk  berinvestasi  dalam  berbagai  jenis  instrumen investasi untuk meminimalkan  risiko  yang melekat pada suatu aset”. Namun dalam kondisi  pasar  yang  mengalami  penurunan  ekstrim,  ada  kemungkinan  strategi diversifikasi tidak lagi efektif sehingga aset tidak dapat dilindungi dan penyusutan aset tidak dapat dihindari Oleh karena itu, diperlukan pengalokasian aset pada suatu instrumen yang nilainya  tidak memiliki  korelasi dengan aset tersebut.

## Return Dalam Investasi
Return merupakan salah bentuk dari hasil atas risiko yang ditanggung oleh investor dan menjadi motivasi bagi investor dalam berinvestasi (Tandelilin,  2017). Menurut Tandelilin,  (2017) return investasi terdiri dari dua komponen utama yaitu yield dan
capital  gain.  Petama  Yield  merupakan cashflow periodik  atas  investasi  yang dilakukan, baik berupa bunga (dari obligasi)  atau dividen (dari saham).  (2) Capital gain  (loss) adalah  apresiasi  (atau  depresiasi)  harga  aset.  Definisi  sederhananya adalah perubahan harga dari aset saat dibeli dan dijual. Berikut jenis-jenis  return (1) Return realisasi (realized  return), return realisasi  biasanya digunakan oleh investor untuk  menentukan  return  harapan  dan  menganalisis  risiko  investasi  (Tandelilin, 2017). (2)  Return Yang Diharapkan  ( Expected  Return ), menurut (Hartono, 2017), return  yang  diharapkan  adalah  pengembalian  yang  digunakan  untuk mengambil keputusan  investasi.  “Investor  akan  memperoleh  return  yang  diharapkan  dimasa mendatang dan masih merupakan estimasi, sehingga return tersebut belum terjadi”.

## Bitcoin
Bhosale  &  Mavale  (2018)   mendefinisikan bitcoin sebagai cryptocurrency untuk pembayaran di dunia, bitcoin berperan sebagai mata uang digital tidak terpusat pada satu pengelola,  karena sistemnya  yang bekerja tanpa bank sentral. “ Jaringan  peer- to-peer  dan aktivitas  transaksi  terjadi  secara  langsung  dengan  sesama  pengguna tanpa adanya perantara  verifikasi  transaksi  dilakukan  oleh  node jaringan  melalui penggunaan kriptografi dan dicatat dalam buku yang didistribusikan untuk umum yang dikenal dengan nama blockchain. Tata cara pembelian  bitcoin adalah dengan memastikan  membeli  bitcoin pada exchange broker  yang sudah memiliki  izin  dari Bappebti.  “Pada tahap  awal,  investor  harus  membuat  akun  bursa  untuk  trading bitcoin  dengan  mengisi  data  pribadi,  rekening  bank  untuk  pemilihan  metode pembayaran  dan  verifikasi  identitas”.  Setelah  akun  terverifikasi,  investor  dapat langsung bertransaksi  dan melakukan  pembayaran, lalu  bitcoin dapat ditransfer ke virtual  wallet  pribadi  sembari  terus  memantau  harga  bitcoin  yang  cenderung fluktuatif.

## Cryptocurrency
Cryptocurrency adalah  sistem  uang  tunai online digital  yang  bekerja  tanpa konfirmasi  pihak  ketiga. “ Kekurangan  pihak  ketiga  memungkinkan  untuk melaksanakan  transaksi  moneter  secara  langsung  antar  pengguna  tanpa  melalui lembaga  keuangan  resmi  (Corbet  dkk,  2019) ” .  Tahun  2008  adalah  awal  untuk cryptocurrency,  ketika  sekelompok  penulis  anonim  bernama  Satoshi  Nakamoto
menerbitkan  opsi  berbeda  untuk  transaksi  moneter  dengan  menerbitkan  artikel tentang  Bitcoin  sebagai  solusi  pembayaran  peer-to-peer.  Bitcoin  dibuat  untuk memenuhi  permintaan sistem yang dapat mengimplementasikan  transaksi moneter online  antar  pihak tanpa konfirmasi  pihak. “ Dalam  transaksi  moneter  tradisional, satu  pihak  mengirimkan  uang  atau  produk  yang  setara  ke  pihak  lain  dan  pihak ketiga  mengonfirmasi  hal  itu”. Cryptocurrency yang  diterbitkan  kemudian  ini diberi  label  sebagai  Altcoin  karena  merupakan  cryptocurrency  alternatif  untuk Bitcoin. “Selain itu, metode investasi dalam cryptocurrency telah berkembang  dari waktu ke waktu ” .

## METODOLOGI PENELITIAN
Jenis  yang  dilakukan  pada  penelitian  ini  adalah  kuantitatif  yang  merupakan penelitian empiris yang datanya berupa angka-angka untuk mewakili jawaban guna memberikan  bukti pemecahan masalah dalam penelitian.  Ruang lingkup penelitian ini  menganalisis  kemampuan  kapabilitas cryptocurrency khususnya bitcoin dalam melakukan  hedging di pasar  saham  Indonesia yang  dibedakan dalam dua kondisi yaitu  kondisi  ekonomi  normal  dan  tidak  normal.  Variabel  operasional  dalam penelitian  ini (1) “ Variabel Independen adalah IHSG (Rupiah) yaitu Indeks Harga Saham  GabunganGambaran  pergerakan  harga  saham  di  Indonesia  secara keseluruhan ” ,(2) “ Variabel  Dependen adalah    Bitcoin  (Rupiah)  yaitu Mata  uang kripto  yang  merupakan cryptocurrency .  Teknik  yang  peneliti  lakukan  dalam mengumpulkan  data  yang  dilaksanakan  dalam  penelitian  dibagi  atas  studi dokumentasi  dan dataset kuantitatif.    Populasi  dalam  penelitian  ini  adalah  harga penutupan harian  bitcoin dan  Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG) periode 01 Januari  2018  hingga  31  Desember  2022    total  600  data  observasi  untuk  setiap variabel  dalam kondisi ekonomi  normal  dan 600 data untuk setiap variabel  dalam kondisi ekonomi tidak normal. “ Sampel dalam penelitian ini adalah 600 data harga penutupan harian bitcoin, 600 data pada harga penutupan harian IHSG pada periode tanggal 01 Januari  2018 hingga tanggal 31 Desember 2019 untuk kondisi ekonmi normal  dan 600  data harga  penutupan harian  mata uang  kripto.  bitcoin, 600  data harga penutupan harian IHSG periode tanggal 01 Januari 2020 hingga 31 Desember 2021 untuk kondisi ekonomi  tidak normal. ” Metode analisis  data dalam penelitian
ini  dengan statistik deskriptif  yang menganalisis   rata-rata (mean), varians, standar deviasi,  nilai  maksimum  dan  minimum,  sum,  kurtosis  dan skewness.  Olah  data peneitian  menggunakan  Eviews  11.  “Pengujian  data menggunkanan  uji    asumsi klasik  mengetahui  apakah  hasil  estimasi  regresi  memiliki  residual  yang berdistribusi  normal,  bebas  dari  gejala  autokorelasi,  gejala  multikolinearitas,  dan gejala  heteroskedasitas”. Penelitian ini  menggunakan uji  akar unit (unit root  test) yang dikembangkan oleh Dickey-Fuller dengan ketentuan jika  suatu variabel  data mengandung unit root maka data tersebut tidak stasioner.  “Untuk mengetahui ada tidaknya hubungan searah  maupun  dua arah  yang terjadi pada variabel  penelitian maka  akan  dilakukan uji  Granger  Causality”.   Uji  hipotesis  menggunakan  model GARCH ( Generalized Autoregressive  Conditionally Heteroscedastic ),  model yang dapat menggambarkan volatilitas (standar deviasi) dari data.

## HASIL DAN PEMBAHASAN Analisis Deskriptif
Pada tabel 1 dapat dilihat  mean atau  nilai rata-rata return Bitcoin (BC) saat normal sebelum  pandemic  covid  19  sebesar  -20,0002011  dan  nilai  maksimum  sebesar 0,140000  dan  nilai  minimum  sebesar  -0,282000.  “Nilai  standar  deviasi  adalah 0,036434 lebih  besar dari nilai  mean,  merupakan  nilai return BC memiliki  ragam serta tidak serupa dengan nilai  mean”. Perbedaan cukup jauh nilai  rata-rata dengan nilai  maksimum  dan  minimumnya  mengindikasikan  return  pada  masa  normal memiliki  volatilitas tinggi.  Pada Tabel  4.1 Statistik Deskriptif Variabel  Penelitian diketahui  nilai  rata-rata  return  IHSG  pada  normal  sebelum  pandemi  Covid -19 sebesar 0,0000095 dengan nilai maksimum adalah 0,024000 dan nilai minimumnya adalah  -0,035000.  “Nilai  standar deviasi  sebesar  0,037143  yang  besar  dari  nilai mean,  nilai  return  IHSG memiliki  variasi  yang beragam  dan tidak serupa  dengan nilai  rata-rata”.  Perbedaan  selisih  nilai  rata-rata  dengan  nilai  maksimum  dan minimum mengindikasikan return IHSG memiliki  pergerakan yang  fluktuatif, pada kondisi normal sebelum  pandemi Covid-19 IHSG memiliki  volatilitas tinggi

## Tabel 1 Statistik Deskriptif Variabel Penelitian
Pada tabel 1 masa  pandemi  Covid-19 nilai  mean atau rata-rata  return BC sebesar 0,003134,  nilai  maksimum  sebesar  0,203000  dan  nilai  minimumnya  sebesar  - 0,351000. “ Nilai  standar deviasi  adalah 0,037950,  nilai  tersebut  lebih  besar  dari nilai  mean, ini  mengindikasikan  bahaw nilai  return BC bervariasi  berbeda dengan nilai  mean/  rata-rata  dalam  masa  pandemi  Covid-19  kondisi  krisis. Selanjutnya pada masa pandemi Covid-19  nilai rata-rata return IHSG sebesar 0.000127 dengan nilai  maksimum  sebesar  0,112000  dan  nilai  minimum  sebesar  0,063000.  Nilai standar  deviasi  adalah  0,010785,  nilai  ini  lebih    besar  dari  nilai  mean, mengindikasikan  return  IHSG memiliki  nilai  yang  beragama  dari    nilai  rata-rata pada masa pandemi Covid-19

## Uji Normalitas
Uji Normalitas digunakan guna menentukan data dikumpulkan apakah berdistribusi normal. “ Uji normalitas menggunakan uji Jarque-Bera  (J-B) dan pada deteksi data terdistribusi normal atau tidak dilakukan dengan membandingkan nilai probabilitas Jarque-Bera dengan tingkat Alpha, signifikansi  yang digunakan 𝛼 = 0,05.
Gambar 2 Uji Normalitas Jarque-Berra  Kondisi Sebelum Pandemi
”
NORMAL BC NORML IHSG PANDEMI BC PANDEMI IHSG Mean -0,000201 0,0000095 0,003134 0.000127 Minimum -0,282000 -0,035000 -0,351000 -0,063000 Maximum 0,140000 0,024000 0,203000 0,112000 Std. Dev 0,037437 0,007143 0,037950 0,010785 Observations 700 700 700 700
Dalam gambar  4.1 pengujian  normalitas  dengan grafik Jarque-Berra   didapat nilai 403.5321  dengan  nilai  p-value  0,000000  dimana  nilainya  p-value  <  0,05. “ Data pada kondisi sebelum  pandemic Covid-19 atau normal  dalam penelitian  ini data t berdistribusi normal. ”
Gambar 3 Uji Normalitas Jarque-Berra  Kondisi Pandemi Covid-19
Dalam  gambar  3  pengujian  normalitas  dengan grafik  Jarque-Berra    didapat nilai 7172.790 dengan nilai p-value 0,000000 dimana nilainya p-value < 0,05. Data pada kondisi pandemic Covid-19 dalam penelitian ini data t berdistribusi normal.

## Uji Autokorelasi
Uji  Autokorelasi  pada  masa  normal  sebelum  pandemic  Covid-19  menggunakan Durbin- Watson berdasarkan tabel adalah 1,756713. “ Selanjutnya pada tabel nilai dL dan dU pada T = 700 dan k = 2, yaitu nilai  dL = 1,87297 dan dU = 1,87869. ” Selanjutnya  nilai 4 – 1,756713 = 2,243287
Tabel 2 Uji Autokorelasi Durbin Watson Masa Normal
Deteksi  Autokorelasi  yaitu    d =  2,243287    >  dU: 1,87869,  maka  tidak terdapat autokorelasi positif. “ Dengan kata lain, tidak terjadi gejala autokorelasi yang tinggi pada  residual.  Selanjutnya  uji  Autokorelasi  pada  masa  pandemic  Covid -19 menggunakan Durbin-  Watson berdasarkan  tabel adalah  1,326618.  Selanjutnya pada tabel nilai dL dan dU pada T = 700 dan k = 2, yaitu nilai dL = 1,87297 dan dU = 1,87869. Selanjutnya   nilai  4 – 1,326618= 2,673382 Deteksi Autokorelasi yaitu d = 2,673382  > dU: 1,87869, maka tidak terdapat autokorelasi positif. Dengan kata lain, tidak terjadi gejala autokorelasi yang tinggi pada residual. ”
Durbin-Watson stat
1.756713

## Tabel 3 Uji Autokorelasi Durbin Watson Masa Pandemi

## Uji Heteroskedastisitas
Pengujian  ini  untuk   mengetahui  ada atau tidaknya penyimpangan  asumsi  klasik heteroskedastisitas  yaitu adanya ketidaksamaan varian  dari residual  untuk semua pengamatan pada model regresi. ” Syarat  yang harus terpenuhi dalam model regresi adalah tidak adanya  gejala heteroskedastisitas.” Uji ini menggunakan uji Breusch- Pagan (BP),  jika  nilai  probabilitas  Chi-square  > 0,05 berarti  tidak terdapat gejala heteroskedastisitas.
Tabel 4  Uji Heteroskedasitas
Berdasarkan tabel 4 dapat dilihat dalam uji Breusch-Pagan (BP), dibagi  yaitu:
a. Pada  masa  normal  sebelum  pandemic  covid -19,  nilai  probabilitas  Chi- square adalah 0,0000 < 0,05 yang berarti terdapat gejala heteroskedastisitas
b. Pada  masa  normal  s  pandemic  covid -19,  nilai  probabilitas  Chi-square adalah 0,0000 <0,05 yang berarti terdapat gejala heteroskedastisitas

## Uji Multikolinearitas
Uji  multikolinearitas  ini,  digunakan  dalam  menguji  pada  model  regresi  apakah ditemukan  adanya  korelasi  antar  variabel  bebas  atau  variabel  independen.  Uji dengan memperhatikan  nilai Variance  Inflation  Factor (VIF). Jika  tidak terdapat gejala multikolinearitas  apabila nilai centered VIF < 10.
Tabel 5 Uji Multikolinearitas F-statistic 12.57082 Prob. F(2.697) 0.0000 Obs*R-squared 20.83572 Prob. Chi-Square(2) 0.0000 F-statistic 14.18118 Prob. F(2.696) 0.0000 Obs*R-squared 26.38814 Prob. Chi-Square(2) 0.0000 Durbin-Watson stat 1.326618
Coefficent
Uncentered
Centered
Variable Variance VIF VIF C 7.04E-08 1.000539 NA BC 0.000146 2.474237 2.474061 Coefficent Uncentered Centered Variable Variance VIF VIF C 1.57E-07 1.008427 NA BC 0.000442 2.582191 2.571775
Dapat  dilihat  pada  tabel  bahwa, Variance  Inflation  Factor (VIF)  Bitcoin  (BC) sebelum pendemi sebesar 2,474061 < 10  dan ketika pendemi sebesar 2,571775 <10 berarti  kedua variabel  Bitcoin  baik  masa  sebelum  pandemi  dan setelah  pendemi tidak terdapat gejala multikolinearitas
Uji Unit root Augmented-Dickey Fuller
Uji unit root menggunakan  uji  Augmented Dickey-Fuller,  ketentuannya jika  nilai Augmented Dicky-Fuller  (ADF)  t-statistic  lebih  kecil  dibandingkan dengan  test critical  values atau nilai  kritis,  maka data dapat dikatakan stasioner.  Uji  ini  dapat dilihat probabilitas  ≥ 0,05 maka data tidak stasioner, namun apabila probabilitas  < 0.05, maka data stasioner. Uji dilakukan  dengan  tingkat level first difference dan bisa dilanjutkan second difference jika data tidak stasioner
Tabel. 6 Uji Unit root Augmented-Dickey Fuller
Berdasarkan tabel   nilai  ADF Test IHSG pada masa  sebelum  pandemic  covid 19 sebesar -27,32728 <  nilai Critical Value level 1% (-3,567082), 5% (-2,776376) dan 10%  (-2,579913)  dapat dilihat pada  nilai  probabilitas  0,0000  <  0,05  berarti  data return  IHSG stasioner.    Selanjutnya  nilai  ADF Test  BC masa  sebelum  pandemi covid-19 sebesar  -29,38537 <  nilai  Critical Value baik pada level 1% (-3,58172), 5% (-2,997199)  dan 10% (-2,5589914)  dan nilai  probabilitas  0,0000 < 0,05 yang berarti data return BC stasioner. Berdasarkan tabel 4.6 nilai  ADF Test IHSG pada masa    pandemic  covid  19 sebesar  -26,28834  <    nilai  Critical  Value  level  1%  (- 3,548190),  5%  (-2,776391)  dan  10%  (-2,589927)  dapat  dilihat  pada  nilai probabilitas  0,0000  <  0,05  berarti  data return  IHSG stasioner.    Selanjutnya  nilai
Variable Test t-Statistic Prob -27.32728 0,0000 1% Level -3.567082 5% Level -2.776376 10% Level -2.579913 -29.38537 0,0000 1% Level -3.358172 5% Level -2.997199 10% Level -2.589914 Variable t-Statistic Prob -26.28834 0,0000 1% Level -3.548190 5% Level -2.776391 10% Level -2.589927 -29.62157 0,0000 1% Level -3.548192 5% Level -2.989175 10% Level -2.679715 BC ADF Test Statistic Test Critical Values IHSG ADF Test Statistic Test Critical Values ADF Test Statistic ADF Test Statistic BC Test IHSG Test Critical Values Test Critical Values
ADF Test BC masa   pandemi covid -19 sebesar  -29,62157 <  nilai  Critical  Value baik  pada level  1%  (-3,548192),  5%  (-2,989175)  dan 10%  (-2,679715)  dan nilai probabilitas  0,0000 < 0,05 yang berarti data return BC stasioner

## Uji Granger Causality
Uji ini untuk mengetahui apakah variabel tersebut memiliki  hubungan satu arah atau dua arah.
Tabel 7 Uji Granger Causality
Dari tabel diatas  hasil pengujian Granger Causality pada masa sebelum pandemic covid 19 diatas menunjukan  bahwa tingkat probabilitas  pada variabel  BC terhadap variabel  IHSG sebesar  0,1677  >  0,05  dan variabel  IHSG terhadap  variabel  BC sebesar  0,3917 > 0,05, pada tingkat probabilitas  keduanya melebihi  tingkat alpha 0,05.  Sehingga  output  tersebut  mengindikasikan  antara  return  IHSG dan  return bitcoin  tidak memiliki  hubungan kausalitas.  Selanjutnya  hasil  pengujian  Granger Causality pada masa  pandemi covid 19 dapat dilihat pada tabel diatas menunjukan bahwa  tingkat  probabilitas  pada  variabel  BC  terhadap  variabel  IHSG  sebesar 0,1170 > 0,05 dan variabel IHSG terhadap variabel BC sebesar 0,4836> 0,05, pada tingkat probabilitas keduanya melebihi  tingkat alpha 0,05. Sehingga output tersebut mengindikasikan  antara return  IHSG dan return bitcoin tidak memiliki  hubungan kausalitas.

## Uji Generalized Autoregressive  Conditionally  Heteroscedastic  (GARCH)
Model  GARCH  merupakan  model  yang  analisis  dalam  peramalan  data  yang memiliki  heteroskedatisitas.    Model  GARCH dipilih  sebagai  metode  pengujian untuk menciptakan model.
Null Hypothesis: Obs F-Statistic Prob. BC does not Granger Cause IHSG 700 1.85265 0.1677 IHSG does not Granger Cause BC 1.38282 0.3917 Null Hypothesis: Obs F-Statistic Prob. BC does not Granger Cause IHSG 700 5.25713 0.1170 IHSG does not Granger Cause BC 0.84688 0.4836
Tabel. 8 Uji GARCH Sebelum Pandemi Covid -19
Pada tabel sebelumnya model GARCH sebelum pandemic Covid 19 yang terbentuk berdasarkan variance  residual, berikut persamaan:
IHSG-BC 𝜎𝑡 2 = 0,0000613 + 0,312851 𝜀𝑡 2−1 − 0,181285 𝜎𝑡 2−1
Persamaan  tersebut  menggambarkan  pergerakan  varians  dari  residuals.  Nilai konstanta residual  0,0000613 > 0. Model menunjukan  bahwa koefisien signifikan yang terlihat pada nilai probability variance equation adalah 0,0000 < 0,05.   Model yang  terbentuk  ini  dapat  digunakan  sebagai  estimator  apabila  sudah  dapat digunakan  lebih  lanjut  dianalisis  dengan  ARCH effect, dapat dilihat  pada  tabel berikut:
Tabel. 9 Pengujian ARCH Effect Sebelum Pandemi Covid 19
Berdasarkan  tabel  diatas  didapat  nilai  Prob.  Chi-square  0,5523  >  0.05  dapat disimpulkan  bahwa  model  GARCH  sudah  terbebas  dari  ARCH  effect  dan merupakan  model yang layak dan siap untuk dianalisis  dalam hipotesis. Koefisien return  Bitcoin  pada tabel  sebelumnya  memiliki  nilai  negatif  yaitu  -0,007235,  ini menunjukkan  bahwa return bitcoin  memiliki  korelasi  negatif dengan return IHSG yang berarti setiap kenaikan  1% return BTC akan menurunkan  0,007235% return IHSG. Berdasarkan  tabel    return  Bitcoin  memiliki  tingkat  probabilitas  0,4312  > 0,05. Hasil ini memperlihatkan bahawa return bitcoin tidak memiliki  pengaruh yang signifikan  terhadap return IHSG. Hasil analisis  memperlihatkan  pergerakan  harga bitcoin  sebelum  pandmi  Covid 19  bahwa  return  hariannya  tidak mempengaruhi return Indeks Harga Saham  Gabungan (IHSG) d ari uraian tersebut maka hipotesis dari pernyataan ini adalah: H1 Bitcoin memiliki  kapabilitas hedging terhadap pasar saham pada keadaan normal, Hipotesis 1 diterima. ”
Variable Coefficient Std. Error z-Statistic Prob. C 0.000137 0.000368 0.584263 0.7328 BC -0.007235 0.007269 -0.875233 0.4312 C 0.0000613 0.00000412 15.28235 0.0000 RESID(-1)^2 0.312851 0.053997 5.281187 0.0000 GARCH(-1) -0.181285 0.057534 -4.198698 0.0000 Heteroskedasticity Test: ARCH F-statistic 0.382427 Prob. F(2.697) 0.5536 Obs*R-squared 0.383262 Prob. Chi-Square(2) 0.5523
Tabel. 10 Uji GARCH Masa Pandemi Covid-19
Pada  tabel  diatas  model  GARCH  masa  pandemic  Covid  19  yang  terbentuk berdasarkan variance  residual, berikut persamaan:
IHSG-BC 𝜎𝑡 2 = 0,00000575 + 0,127412 𝜀𝑡 2−1 − 0,948397 𝜎𝑡 2−1
Persamaan  tersebut  menggambarkan  pergerakan  varians  dari  residuals.  Nilai konstanta residual 0,00000575 > 0. Model menunjukan bahwa koefisien signifikan yang terlihat pada nilai probability variance equation adalah 0,0000 < 0,05.   Model yang  terbentuk  ini  dapat  digunakan  sebagai  estimator  apabila  sudah  dapat digunakan  lebih  lanjut  dianalisis  dengan  ARCH effect, dapat dilihat  pada  tabel berikut:
Tabel. 11 Pengujian ARCH Effect Masa Pandemi Covid 19
Berdasarkan  tabel  diatas  didapat  nilai  Prob.  Chi-square  0,5379  >  0.05  dapat disimpulkan  bahwa  model  GARCH  sudah  terbebas  dari  ARCH  effect  dan merupakan model yang layak dan siap untuk dianalisis dalam hipotesis. Pada tabel dapat  dilihat  bahwasannya  koefisien  return  Bitcoin  memiliki  nilai  positif  yaitu 0,01724.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  return  bitcoin  memiliki  korelasi  positif dengan return  IHSG oleh  karena itu kenaikan  1% return  Bitcoin akan menambah 0,01724%  return  IHSG. Pada  tabel  bahwasannya  return  BTC  memiliki  tingkat probabilitas  0,0468 <  0,05.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  return  bitcoin  memiliki pengaruh  yang  signifikan  terhadap  return  IHSG.  Berdasarkan  hasil  ini, mengindikasikan  bahwa  pergerakan  harga  bitcoin  pada  kondisi  krisis  yang tercermin  dari  return  hariannya  turut  serta  mempengaruhi  return  Indeks  Harga Saham Gabungan (IHSG). H2 : Bitcoin tidak  memiliki  kemampuan  lindung nilai terhadap  pasar  saham  dalam  kondisi  ekonomi  yang  tidak  normal,  Hipotesis  2 ditolak
Variable Coefficient Std. Error z-Statistic Prob. C 0.000392 0.000385 0.949427 0.4592 BC 0.001724 0.008794 2.187995 0.0468 C 0.00000575 0.0000096 5.58737 0.0000 RESID(-1)^2 0.127412 0.016275 7.871257 0.0000 GARCH(-1) 0.948397 0.021356 43.468850 0.0000 Heteroskedasticity Test: ARCH F-statistic 0.741175 Prob. F(1,739) 0.5376 Obs*R-squared 0.744362 Prob. Chi-Square(2) 0.5379

## Pembahasan
Bitcoin ” Memiliki  Kapabilitas  Hedging  Terhadap  Pasar  Saham    Dalam Keadaan Ekonomi Normal ”
Bitcoin  menarik  para  pedagang  yang  ingin  mendapatkan  keuntungan  investasi dengan melihat  nilai  dalam  mata  uang  kripto  sebagai  sistem  transaksi  alternatif. Terkait  bitcoin  sebagai  instrumen  investasi  alternatif, termasuk  penelitian  terkait kemampuannya  menjadi  aset  lindung  nilai (hedging). Model  GARCH sebelum pandemic  Covid  19  yang  terbentuk  berdasarkan variance  residual ,  berikut persamaan: IHSG-BC 𝜎𝑡 2 = 0,0000613 + 0,312851 𝜀𝑡 2−1 − 0,181285 𝜎𝑡 2−1 . Koefisien return  Bitcoin  pada tabel  sebelumnya  memiliki  nilai  negatif  yaitu  -0,007235,  ini menunjukkan  bahwa return bitcoin  memiliki  korelasi  negatif dengan return IHSG yang berarti  setiap kenaikan  1% return BTC akan menurunkan  0,007235% return IHSG. Berdasarkan  tabel    return  Bitcoin  memiliki  tingkat  probabilitas  0,4312  > 0,05.    Hasil  ini  memperlihatkan  bahawa  return  bitcoin  tidak memiliki  pengaruh yang  signifikan  terhadap return  IHSG. H1 Bitcoin  memiliki  kapabilitas  hedging terhadap pasar saham  pada keadaan normal, Hipotesis 1 diterima, Penelitian yang dilakukan  oleh  Sebastião  &  Godinho.  (2020)  menemukan  bahwa  bitcoin  efektif sebagai alat lindung nilai  (hedging) yang efektif, dapat meningkatkan kinerja yang disesuaikan dengan risiko, dan menunjukkan  efektivitas lindung nilai  (hedging).
Bitcoin ” Memiliki  Kapabilitas  Hedging  Terhadap  Pasar  Saham    Dalam Keadaan Ekonomi Tidak Normal ”
Bitcoin  berkembang  menjadi  aset  kripto  dengan  performa  terbaik  dan  bahkan selama  pandemi  covid-19, kinerja  bitcoin  terbukti sangat baik  jika  dibandingkan dengan kinerja  aset investasi lainnya. Dengan menggunakan teknologi blockchain, membuat  pencatatan  transaksi  bitcoin  lebih  akurat  dan  jarang  terjadi  kesalahan. model  GARCH masa  pandemic  Covid  19  yang  terbentuk  berdasarkan  variance residual,  berikut  persamaan:  IHSG-BC 𝜎𝑡 2 =  0,00000575  +  0,127412 𝜀𝑡 2−1 − 0,948397 𝜎𝑡 2−1 .  Persamaan  tersebut  menggambarkan  pergerakan  varians  dari residuals.  Nilai  konstanta  residual  0,00000575  >  0.  Model  menunjukan  bahwa koefisien  signifikan  yang  terlihat pada nilai  probability  variance  equation  adalah 0,0000 < 0,05.  Koefisien return Bitcoin memiliki  nilai  positif yaitu 0,01724. Hal
ini  menunjukkan  bahwa return bitcoin  memiliki  korelasi  positif  dengan  return IHSG oleh karena itu kenaikan 1% return Bitcoin akan menambah 0,01724% return IHSG.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  return  bitcoin  memiliki  pengaruh  yang signifikan  terhadap return  IHSG. Berdasarkan  hasil  ini,  mengindikasikan  bahwa pergerakan  harga bitcoin pada kondisi krisis  yang tercermin  dari return hariannya turut  serta  mempengaruhi  return  Indeks Harga  Saham  Gabungan  (IHSG).  H2  : Bitcoin  tidak    memiliki  kemampuan  lindung  nilai  terhadap  pasar  saham  dalam kondisi  ekonomi  yang  tidak  normal,  Hipotesis  2  ditolak.  Hasil  tersebut  selaras dengan hasil  penelitan     bahwa cryptocurrency bukanlah  lindung nilai  yang  baik karena  nilai  efektivitasnya  sangat  rendah  (Susilo  dkk,2020).    Penelitian  lainnya Mokni  dkk (2021)  mengungkapkan  bahwa  bitcoin  memiliki  kemungkinan  untuk bertindak sebagai lindung nilai  dalam kondisi ketidakpastian ekonomi tertentu.

## SIMPULAN
Kesimpulan dalam penelitian  ini adalah:
1. Bitcoin ” memiliki  kapabilitas hedging terhadap pasar  saham  pada keadaan normal, Hipotesis pertama diterima ”
2. Bitcoin ” tidak    memiliki  kemampuan  lindung  nilai  terhadap pasar  saham dalam kondisi ekonomi yang tidak normal,  Hipotesis kedua ditolak ”
Saran yang nantinya dapat menjadi bahan pertimbangan sebagai berikut:
1. Pertimbangkan  penelitian  lebih  lanjut  dengan  menambahkan  variabel cryptocurrency yang  lebih  beragam  sehingga  kemampuan  hedging  dari cryptocurrency lain  selain  bitcoin, dapat dilihat dan menganalisa  alternatif hedging selain cryptocurrency seperti obligasi,  forex dan emas.
2. Melakukan “ penelitan  lanjutan  pada  tingkat  efektivitas hedging oleh cryptocurrency sehingga dapat  diketahui  apakah hedging oleh cryptocurrency efektif  atau  tidak  jika  dimasukkan  dalam  portofolio investasi. ”

## DAFTAR PUSTAKA
Bhosale, J.,  & Mavale,  S. (2018).  Volatility of select  crypto-currencies:  A comparison  of Bitcoin, Ethereum and Litecoin. Annu. Res. J. SCMS, Pune, 6 . Budish, E.  (2018). The  Economic  Limits  Of  Bitcoin  And  The Blockchain (No. w24717). National Bureau of Economic Research.
Cagli, E. C. (2019). Explosive behavior in the prices of Bitcoin and altcoins. Finance Research Letters , 29, 398-403.
Charfeddine, L.,  Benlagha,  N.,  &  Maouchi,  Y.  (2020).  Investigating  The Dynamic Relationship  Between Cryptocurrencies  And Conventional Assets:  Implications  For  Financial  Investors. Economic  Modelling , 85, 198-217.
Conlon, T., & McGee, R. (2020). Safe haven or risky hazard? Bitcoin during the COVID-19 bear market. Finance Research Letters , 35, 101607. Corbet, S., Lucey, B., Peat, M., & Vigne, S. (2018). Bitcoin Futures—What use are they?. Economics Letter s, 172, 23-27. Eduardus  Tandelilin,  (2017). Pasar  Modal  “Manajemen  Portofolio  dan Investasi ”.  Yogyakarta: PT. Kanisius
Fadhillah, Y., Samosir, K., Angriawan, R., Jamaludin, J., Ardiana, D. P. Y., Parewe, A. M. A., .& Multazam, M. T. (2022). Teknologi Blockchain dan Implementasinya . Yayasan Kita Menulis. Hasani,  M.  N.  (2022).  Analisis  Cryptocurrency  Sebagai  Alat  Alternatif Dalam  Berinvestasi  Di  Indonesia Pada Mata  Uang  Digital  Bitcoin. Jurnal Ilmiah Ekonomi Bisnis, 8(2), 329-344. Lukita,  C.  (2020).  Penerapan  Sistem  Pendataan  Hak  Cipta  Content Menggunakan  Blockchain.  ADI Bisnis  Digital  Interdisiplin  Jurnal, 1(2 Desember),  40-45.
Mokni, K., Bouri, E., Ajmi, A. N., & Vo, X. V. (2021). Does Bitcoin hedge categorical  economic  uncertainty?  A quantile  analysis. Sage  Open , 11(2), 21582440211016377.
Nasution,  D.  S.,  Aminy,  M.  M.,  &  Ramadani,  L.  A.  (2019). Ekonomi Digital . Sanabil. Saefullah,  I.  (2018). Bitcoin  dan  Cryptocurrency:  Panduan Dasar  Untuk Pemula. Kainoe Books.
Sebastião, H., & Godinho, P. (2020). Bitcoin futures: An effective tool for hedging cryptocurrencies. Finance Research Letters ,  33, 101230. Susilo, D., Wahyudi, S., Pangestuti, I. R. D., Nugroho, B. A., & Robiyanto, R.  (2020).  Cryptocurrencies:  hedging  opportunities  from  domestic perspectives  in Southeast Asia emerging  markets. Sage Open , 10(4),
2158244020971609.