DOI: doi.org/10.21009/JRMSI.013.1.05

## PERHATIAN INVESTOR DAN LIKUIDITAS SAHAM PERUSAHAAN PUBLIK DI BURSA EFEK INDONESIA
Berto Usman Universitas Bengkulu Email : berto_usman@unib.ac.id
Chairil Afandy Universitas Bengkulu Email : caffandi@unib.ac.id
Intan Zoraya Universitas Bengkulu Email : intan_zoraya@unib.ac.id

## ABSTRAK
Signifikannya geliat internet di Indonesia membuat kontribusi internet ( Google ) sebagai media perantara  penyampaian  informasi  ke  publik  menjadi  sarana  yang  semakin  diminati.  Hal  ini menjadi relevan karena andil internet terhadap perkembangan ekonomi Indonesia juga tercatat sebagai  determinan  yang  penting.  Oleh  sebab  itu,  penelitian  ini  bermaksud  menguji  peran Internet  yang  dapat  dianalogikan  sebagai  representasi  dari  perhatian  investor,  dan menghubungkannya dengan likuiditas saham perusahaan publik yang diperdagangkan di Bursa Efek Indonesia (BEI). Dengan menggunakan basis teori asimetri informasi, penelitian ini juga mengkaji  secara  empiris  upaya  mitigasi  terhadap  kesenjangan  informasi  antara  investor terinformasi  ( informed )  vs.  investor  tidak  terinformasi  ( uninformed ).  Secara  operasional, penelitian ini menggunakan sampel dari 82 perusahaan publik di BEI dengan periode waktu pengamatan  bulanan  dari  bulan  Januari  2013  sampai  dengan  Desember  2017.  Dengan karakteristik dan struktur data panel, maka penelitian ini menggunakan analisis regresi panel dengan jumlah data sebesar 4,920 observasi (perusahaan-bulan). Analisis yang digunakan juga menerapkan fixed-effect model (FEM) pada level perusahaan ( firm -FE) dan tahun ( Month -FE), yang  disertai  dengan clustered SE  guna  mengantisipasi  potensi overestimasi pada  nilai standard error (SE) . Hasil penelitian menunjukkan bahwa terdapat asosiasi yang positif antara perhatian investor yang diwakili oleh GSV ( Google Search Volume ) dengan likuiditas saham perusahaan, TV ( Trading Volume ). Implikasi dari temuan ini menunjukkan bahwa stakeholder ( investor ) dapat  mempergunakan informasi publik yang tersedia dan didistribusikan melalui internet  untuk  mereduksi  tingkat  asimetri  informasi  yang  terjadi  antara informed vs. uninformed investor di pasar modal.
Kata Kunci: Perhatian investor, Likuiditas, Google, Trading volume , Asimetri informasi
http://doi.org/10.21009/JRMSI

## PENDAHULUAN
Penelitian ini bertujuan menguji asosiasi antara perhatian investor dan likuiditas saham perusahaan publik yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia (BEI). Sejumlah penelitian terdahulu di bidang keuangan dan pasar modal telah menyebutkan bahwa progres  teknologi informasi dan  komunikasi  (TIK)  dapat  menjadi  barometer  peningkatan  nilai  pasar  dan  ekonomi perusahaan.  Hal  ini  dapat  dilihat  dari  tingginya  tingkat  kesadaran  investor  terhadap  berita ( news ) & informasi yang terkait pada suatu perusahaan (Bank, Larch, & Peter, 2011; Zhi Da, Engelberg, & Gao, 2011; Joseph, Wintoki, & Zhang, 2011; Berto Usman & Tandelilin, 2014). Di  antara  banyaknya  media  distribusi  informasi,  internet  memainkan  peran  penting  bukan hanya  untuk  mengakses  informasi,  tetapi  juga  sebagai  alat  yang  dapat  dimanfaatkan perusahaan untuk mempublikasikan berbagai macam bentuk laporan keuangan, non-keuangan, ataupun  berita  yang  relevan  agar  dapat  menarik  perhatian  investor  untuk  berinvestasi  pada perusahaan  tersebut.  Kemudahan  semacam  ini  dapat  membantu  perusahaan  dalam  menekan biaya  promosi  yang  dilakukan  secara  konvensional,  di  mana  sejumlah  informasi  yang dikeluarkan  perusahaan  dapat  menjadi  pertimbangan  penting  bagi  calon  investor  untuk menempatkan dananya ke pasar modal.
Merujuk pada penelitian Aouadi, Arouri, & Teulon (2013), pemain saham atau calon investor  perlu  memiliki  dan  memahami  informasi  yang  berhubungan  dengan  dinamika perubahan harga serta tingkat likuiditas saham. Pengetahuan mengenai sejumlah informasi ini diperlukan untuk mengantisipasi risiko, agar calon investor dapat mengambil keputusan terbaik mengenai  saham  perusahaan  yang  layak  untuk  dipilih  dan  dimasukkan  ke  dalam  portofolio investasi. Sejalan dengan teori  investasi,  hampir semua bentuk  investasi  mengandung unsur risiko  yang  mengarah  pada  suatu  ketidakpastian.  Calon  investor  tidak  dapat  memprediksi dengan pasti tingkat return potensial yang akan diperolehnya, sehingga dalam kondisi ini calon investor dihadapkan pada sebuah risiko. Salah satu cara yang dapat dilakukan investor untuk meminimalisir  potensi  risiko  tersebut  adalah  dengan  mengumpulkan  berbagai  macam informasi yang relevan, sehingga pencarian informasi melalui internet ( Google ) dapat menjadi wadah yang menarik sebagai alternatif pengumpulan informasi sekaligus sebagai upaya untuk mereduksi situasi asimetri informasi (Bank et al., 2011; Joseph et al., 2011; Scheitle, 2011).
Secara umum, literatur juga menyebutkan bahwa informasi yang masuk ke pasar akan tersebar secara tidak merata, sehingga akan menyebabkan calon investor terbagi ke dalam dua bentuk, yaitu informed investor dan uninformed investor (Nurazi, Kananlua, & Usman, 2015; Nurazi  &  Usman,  2019;  Usman  &  Tandelilin,  2014).  Menurut  teori  asimetri  informasi,
http://doi.org/10.21009/JRMSI
perbedaan informasi  muncul  karena  adanya pihak yang lebih mengetahui informasi internal dan prospek perusahaan di masa yang akan datang dibandingkan pihak lainnya, sehingga pihak yang  terinformasi  cenderung  lebih  diuntungkan  dibanding  pihak  yang  tidak  terinformasi dengan baik (Brown & Hartzell, 2001; Usman & Yennita, 2018). Oleh sebab itu, penelitian ini dimaksudkan untuk menyelidiki terjadinya kondisi asimetri informasi antara informed investor dan uninformed  investor ,  di  mana  kesadaran  investor  terhadap  informasi  diduga  turut berimplikasi  terhadap  prestasi  investor dan reputasi  dari broker, terutama dari segi  aktivitas perdagangan  saham  yang  membutuhkan  banyak  informasi.  Di  samping  itu,  heterogenitas informasi  yang  tidak  seimbang  di  antara  para  investor  dan  broker  ini  pada  akhirnya  akan menyebabkan uninformed investor  memiliki  prestasi  yang  inferior  dibanding informed investor,  dan  pada  saat  yang  bersamaan  memberi  celah  bagi  broker  untuk  menjual  saham dengan  harga  yang  relatif  lebih  tinggi  dengan  mengeksploitasi  kelemahan  (kekurangan informasi) dari uninformed investor.

## Rumusan Masalah
Jika  dilihat  dari  aspek  urgensi  penelitian,  hampir  sebagian  besar  literatur  terdahulu menunjukkan bahwa pasar modal Indonesia adalah pasar modal yang kurang efisien. Hal ini mengindikasikan bahwa informasi yang masuk ke pasar tidak dapat diserap dengan cepat oleh pasar  dan  tercermin  pada  perubahan  harga  saham.  Oleh  sebab  itu,  penelitian-penelitian terdahulu juga melaporkan bahwa secara umum investor yang berada di pasar modal Indonesia terdikotomi ke dalam dua kelompok, yaitu investor yang terinformasi ( informed ), dan investor yang  tidak  terinformasi  ( uninformed ).  Sudah  banyak  penelitian  terdahulu  yang  menguji perhatian  investor  terhadap return (terutama  pada  konteks  studi  pasar  modal  maju).  Tetapi, masih sedikit literatur dan peneliti yang secara khusus mendedikasikan konsentrasinya untuk mengkaji  secara  lebih  mendalam  asosiasi  antara  perhatian  investor  dengan  likuiditas  saham perusahaan-perusahaan  yang  ada  di  Bursa  Efek  Indonesia.  Oleh  sebab  itu,  peneliti  melihat peluang  ini  sebagai  celah,  di  mana  secara  empiris,  literatur  terdahulu  yang  sudah dipublikasikan masih menyisakan pertanyaan penelitian yang dapat dieksplorasi lebih lanjut mengenai  asosiasi  antara  perhatian  investor  dan  likuiditas  saham.  Rumusan  masalah  yang menjadi  pertanyaan  penelitian  pada  penelitian  ini  adalah;  apakah  perhatian  investor  yang diwakili  oleh  pencarian  informasi  melalui  internet  berasosiasi  dengan  likuiditas  perusahaan publik di  Bursa  Efek  Indonesia? Selain itu, studi  ini turut  berkontribusi  pada tiga aspek;  (i) kontribusi  terhadap  perkembangan  literatur  di  bidang  manajemen  keuangan,  terutama  pasar modal mengenai ilustrasi terhadap dinamisnya perhatian investor dan hubungannya dengan
http://doi.org/10.21009/JRMSI
likuiditas saham di Bursa Efek Indonesia. (ii) kontribusi secara metodologi, terutama terhadap penggunaan  proksi  baru  sebagai  pengukuran  variabel  perhatian  investor.  Literatur  terkini menyebutkan  bahwa,  perhatian  investor  dapat  dilihat  melalui  sejauh  apa  aktivitas  pencarian informasi  yang  dilakukannya  di  dunia  virtual,  dan  literatur  merekomendasikan  untuk menggunakan trafik hasil pencarian melalui Google ( Google Search Volume ) sebagai alternatif pengukuran  variabel  perhatian  investor.  (iii)  selain  temuan  empiris,  hasil  dari  penelitian  ini juga  diharapkan  dapat  menyediakan  rekomendasi  baik  bagi  investor,  perusahaan,  serta pengambil  kebijakan  (pemerintah)  dalam  mempelajari  peran  perhatian  investor  dan hubungannya dengan likuiditas saham di pasar modal Indonesia.

## Tujuan Penelitian
Penelitian ini secara khusus bertujuan menguji hubungan antara perhatian investor yang merepresentasikan  perbedaan  kinerja  investasi  antara  investor  terinformasi  ( informed )  dan investor  yang  tidak  terinformasi  ( uninformed )  dengan  likuiditas  saham-saham  perusahaan publik di Bursa Efek Indonesia (BEI).

## TELAAH PUSTAKA

## Teori Asimetri Informasi
Penelitian ini menggunakan sebuah teori yang menjelaskan hubungan di antara kedua konsep  utama  yang  sedang  dikaji.  Setelah  melakukan  riset  terhadap  literatur  terdahulu, ditemukan bahwa teori asimetri informasi menjadi teori yang lazim dan tepat digunakan oleh peneliti di bidang pasar modal untuk mengerti situasi perbedaan informasi yang muncul, baik asimetri informasi yang muncul antar investor ( informed & uninformed ), ataupun perbedaan informasi  yang  muncul  antara  investor  dan  perusahaan,  serta  antara  investor  dan  broker. Sebelum  menjadi  teori,  Kenneth  (1963)  pertama  kali  memperkenal  sebuah  situasi  di  mana umumnya  pihak  penjual  cenderung  akan  memiliki  informasi  yang  lebih  banyak  mengenai produknya jika dibandingkan dengan pihak pembeli, meskipun tidak menutup kemungkinan bahwa kondisi sebaliknya juga bisa saja terjadi. Namun, pada tahun-tahun berikutnya, kondisi ini  diperkenalkan  sebagai  sebuah  istilah,  yang  kemudian  dikenal  sebagai  teori  asimetri informasi. Istilah asimetri informasi diperkenalkan oleh Akerlof (1970) dan kemudian menjadi lazim digunakan dalam bidang ilmu pasar modal dan investasi. Secara umum, teori tersebut menyebutkan  bahwa  terjadi  suatu  kondisi  di  mana  terdapat  ketidakseimbangan  antara informasi yang diperoleh oleh pihak manajemen ( information preparer ) dibandingkan dengan informasi yang dimiliki oleh pihak pemegang saham dan stakeholder ( information user ).
http://doi.org/10.21009/JRMSI
Karena terjadinya perbedaan informasi ini, maka kemungkinan risiko dan prospek perusahaan dinilai secara berbeda oleh kedua belah pihak. Terdapat pihak tertentu yang memiliki informasi lebih baik, sehingga dapat dikatakan bahwa terjadi asimetri informasi di  antara kedua belah pihak  tersebut.  Investor  yang  pada  umumnya  memiliki  informasi  lebih  sedikit  akan  terus berusaha  untuk  mencari  informasi  tambahan,  sehingga  investor  tersebut  menjadi  lebih terinformasi.

## Tren Fenomena Pencarian Informasi Melalui Internet di Indonesia
Google Trend merupakan salah satu fitur Google yang pada dasarnya ditujukan untuk meriset keyword dan trend pencarian di berbagai kawasan di dunia. Fitur Google yang disebut dengan Google trend telah menjadi alat pengukuran  potensial yang dapat digunakan dalam banyak  penelitian  sosial.  Hal  ini  dikarenakan  kemampuannya  yang  dapat  menguantifikasi fenomena secara lintas waktu dan lintas ekologis. Data yang diperoleh kemudian dibandingkan dengan total data pencarian yang terekam dalam server Google di seluruh dunia (Bank, Larch,
& Peter, 2011; Da, Engleberg, & Gao, 2011; Joseph, Wintoki, & Zhang, 2011; Scheitle, 2011).
Menurut  Da  et  al.  (2011),  Bank  et  al.  (2011),  dan  Nurazi  &  Usman,  (2019) Google melakukan pencarian kata berdasarkan taksonomi dari kata yang dimasukkan oleh para pencari informasi  ( internet  user ).  Data  yang  masuk  ke server akan  ditransformasikan  oleh Google dengan mengeliminasi sejumlah trend umum dalam suatu pencarian populer di internet. Untuk setiap saham yang menjadi sampel dalam penelitian ini, maka pengkategorian kata didasarkan pada  nama  perusahaan  seperti  yang  tercantum  pada  daftar  perusahaan  yang listing di  Bursa Efek Indonesia ( ticker symbols ). Selanjutnya Google trend akan melakukan filterisasi terhadap hasil  pencarian.  Untuk  mengantisipasi  terjadinya  bias  pencarian  pada  data  yang  digunakan, maka  filterisasi  pencarian  dibatasi  pada  kategori finance serta business  and  industries . Selanjutnya kategori lokasi yang ditetapkan adalah hasil pencarian di Indonesia dengan jangka waktu pengamatan bulanan dari Januari 2013 sampai dengan Desember 2017.

## Hubungan Perhatian Investor dan Likuiditas Saham
Likuiditas saham dapat diukur dengan melihat bagaimana aktivitas perdagangan saham terjadi  di  lantai  bursa.  Perdagangan  saham  yang  aktif  menunjukkan  bahwa  saham  tersebut digemari oleh investor, yang berarti saham tersebut juga relatif mudah diperdagangkan. Hal ini menyebabkan investor yang memiliki informasi mengenai saham tertentu akan mempengaruhi tingkat likuiditasnya, di mana kecenderungan perubahan harga yang menjadi informasi bagi investor juga akan mengubah volume perdagangan saham (Wang, 1993). Beberapa penelitian
http://doi.org/10.21009/JRMSI
empiris telah dilakukan untuk mengkaji hubungan antara perhatian investor dengan likuiditas saham.  Penelitian  yang  dilakukan  Kiymaz  (2001)  menemukan  adanya  keterkaitan  antara berita-berita  yang  masuk  ke  pasar  terhadap  tingkat return dan  likuiditas  saham.  Perusahaan yang  diberitakan  berada  dalam  kabar  yang  baik  ( positif  rumors )  cenderung  memiliki return dan trading  volume yang  lebih  tinggi  dibanding  perusahaan  yang  berada  dalam  berita  yang negatif ( negatif rumors ). Sementara itu, Benbunan & Fich (2004), Grullon, Kanatas, & Weston (2004), Gündüz & Hatemi (2005), Nurazi & Usman (2019), Trueman, Wong, & Zhang (2003), Turmakin  &  Whitelaw  (2001)  juga  menemukan  hasil  yang  serupa,  di  mana  terjadinya perubahan harga saham  mencerminkan masuknya informasi baru ke dalam  pasar.  Informasi yang  masuk  dan  tercermin  dalam  harga  saham  tersebut  akan  berpengaruh  positif  pada perubahan volume perdagangan saham. Akan tetapi,  potensi kecenderungan hubungan yang non-linear juga mungkin terjadi antara pencarian informasi dengan likuiditas saham. Beberapa penelitian juga melaporkan bahwa semakin tinggi pencarian informasi terhadap suatu saham, dapat berbanding terbalik dengan tingkat likuiditas dan kemudahan perdagangan suatu saham. Anomali ini terjadi jika intensitas pencarian informasi melalui internet (Google) dilakukan oleh investor pasif dan investor pemula. Penelitian Ding & Hou (2015) menjelaskan bahwa sebelum memutuskan untuk berinvestasi, pasif investor dan investor pemula cenderung berusaha untuk mengumpulkan  informasi  sebanyak-banyaknya  agar  menjadi  familiar  dengan  perusahaan- perusahaan  yang  akan  menjadi  konten  portofolio  investasinya.  Kebanyakan  informasi  yang dicari  berhubungan  dengan  sejarah  perusahaan,  kinerja  keuangan  dan  potensi outlook perusahaan dalam jangka menengah maupun jangka panjang. Saat informasi yang diperoleh tidak  sesuai  dengan  ekspektasi  kedua  jenis  investor  tersebut,  intensitas  pencarian  informasi yang  masif  cenderung  tidak  akan  berdampak  signifikan  terhadap  tingkat  likuiditas  saham perusahaan, sehingga investor ritel yang memiliki banyak informasi tidak selalu memutuskan untuk melakukan investasi dan pembelian saham yang dipromosikan dengan biaya iklan dan cakupan media yang luas.
Secara logika, semakin tinggi tingkat pencarian pada suatu saham, akan mengakibatkan uninformed investor bertransformasi menjadi informed investor . Peralihan ini pada akhirnya menyebabkan masing-masing investor memiliki informasi yang seimbang mengenai keadaan pasar  dan  perusahaan.  Pengetahuan  mengenai  saham-saham  yang  memiliki  prospek  bagus dapat dimanfaatkan oleh investor untuk melakukan pembelian, sehingga pembelian tersebut
http://doi.org/10.21009/JRMSI
mendorong  saham  menjadi  semakin  likuid  dan  aktif  diperdagangkan.  Dengan  demikian, disusun hipotesis dua sebagai berikut.
H1: Perhatian investor berasosiasi positif dengan likuiditas saham perusahaan

## Model Penelitian
Lebih  lanjut,  penelitian  ini  juga  mengembangkan  sebuah  model  penelitian  yang mencerminkan  konsep  serta  operasionalisasi  variabel  penelitian.  Model  penelitian  yang diajukan dibuat dengan mengacu pada teori utama (asimetri informasi), dan sejumlah argumen penelitian  yang  dikembangkan  dalam  formulasi  hipotesis  penelitian.  Penelitian  ini  secara khusus menguji hubungan antara perhatian investor dan likuiditas saham, di mana hubungan kedua  konsep  utama  tersebut  dijelaskan  dengan  bantuan  teori  asimetri  informasi.  Untuk mempermudah tujuan analisis empiris, kedua konsep utama yang menjadi variabel independen dan dependen dalam penelitian ini menggunakan proksi pengukuran yang berbeda. Masing- masing  variabel  dioperasionalisasikan  dengan  menggunakan  satu  proksi.  Adapun  variabel perhatian  investor  diproksi  oleh Google  Search Volume (GSV),  sedangkan  likuiditas  saham diproksi  oleh Trading  Volume (TV).  Selain  itu,  untuk  mengantisipasi  potensi  terjadinya masalah  endogenitas  yang  dapat  mengganggu  hasil  estimasi,  maka  penelitian  ini  juga menggunakan sejumlah variabel kontrol pada level perusahaan.  Model penelitian yang akan diaplikasikan pada penelitian ini digambarkan sebagai berikut.

## Gambar 1. Model Penelitian
Perhatian Investor Likuiditas Saham Google Search Volume (GSV) Teori Asimetri Informasi Trading Volume (TV) Variabel Kontrol Firm-level

## METODE PENELITIAN
Pengumpulan data yang dilakukan dalam penelitian ini dimulai dengan tahapan studi literatur untuk mempelajari buku-buku, jurnal, hasil laporan berkala, dan data sekunder lainnya yang diperoleh dari berbagai sumber yang relevan dengan penelitian ini. Selain itu, pada tahap ini  juga  dilakukan  pengumpulan  data  mengenai  hasil  volume  pencarian  perusahaan  dengan menggunakan fitur Google trends yang disediakan oleh Google . Data Google trends tersebut selanjutnya disebut dengan istilah Google Search Volume atau disingkat GSV. Selain itu, data- data  mengenai  informasi  keuangan  perusahaan  diperoleh  dari  kompilasi  laporan  tahunan Indonesian Capital Market Directory (ICMD).
Selanjutnya,  populasi  dalam  penelitian  ini  adalah  seluruh  saham-saham  perusahaan yang  tergabung  dan  diperdagangkan  di  Bursa  Efek  Indonesia.  Sedangkan  sampel  penelitian yang  akan  digunakan  adalah  saham-saham  perusahaan  yang  tergabung  di  Bursa  Efek Indonesia, pada periode pengamatan bulanan dari tahun 2013 (Januari) sampai dengan tahun 2017 (Desember). Sampel tersebut diambil dengan menggunakan metode purposive sampling dengan kriteria sebagai berikut; (i) Perusahaan  yang tergabung dan aktif diperdagangkan di Bursa Efek Indonesia selama kurun waktu 2013 – 2017. (ii) Perusahaan yang memiliki data pencarian  untuk  dapat  dikuantifikasi  oleh Google  trend dan  tidak  mengalami  suspensi  atau penghentian  sementara  selama  kurun  waktu  pengamatan.  (iii)  Perusahaan  yang mempublikasikan  laporan  keuangannya  secara  konsisten  selama  periode  waktu  2013-2017 (data  keuangan  yang  digunakan  adalah  data  rasio  keuangan  yang  dilaporkan  secara triwulanan/kuartalan).

## Definisi Operasional
Agar  dapat  mempermudah  pemahaman  dalam  menggambarkan  konsep  penelitian secara lebih komprehensif, maka dibentuk definisi operasional yang memuat pengukuran dari setiap variabel penelitian. Definisi operasional variabel yang digunakan dalam penelitian ini dapat dilihat pada Tabel berikut.
Tabel 1. Definisi Operasional Variabel Penelitian
No  Variabel Definisi Pengukuran Sumber 1 TV Trading Volume Logaritma natural dari jumlah saham yang diperdagangkan dikali dengan harga saham (bulanan) ICMD 2 GSV Google Search Volume Pencarian informasi tahunan (Skala rasio dalam bentuk 0%-100%) Google Trends 3 RET Return Return aktual (bulanan) ICMD 4 ROE Return on Equity Perbandingan net income terhadap total asset (triwulan) ICMD
http://doi.org/10.21009/JRMSI
5 PER Price Earnings Ratio Perbandingan harga pasar terhadap earnings per share (triwulan) ICMD 6 DP Dividen payout Perbandingan antara dividend per share terhadap earnings per share (triwulan) ICMD 7 LOGSIZE Size Logaritma Natural dari total asset (triwulan) ICMD 8 DER Debt to Equity Perbandingan rasio utang terhadap modal (triwulan) ICMD 9 LOGP Stock Price Logaritma Natural dari harga saham di akhir tahun t (bulanan) ICMD

## Metode Analisis
Metode analisis yang digunakan dalam penelitian ini menggunakan teknik regresi data panel dengan konsep Ordinary Least Square (OLS). Ada beberapa keuntungan menggunakan data panel, di antaranya Baltagi (2008) dan Gujarati & Porter (2010) mengatakan bahwa data panel  merupakan  gabungan  dua  karakteristik  data  dalam  bentuk time  series dan  data cross- section, sehingga mampu menyediakan data dengan kuantitas yang lebih banyak dan mampu menghasilkan degree of freedom yang lebih besar. Data panel juga dapat mengurangi potensi koliniaritas antar variabel independen, sehingga memberikan hasil estimasi ekonometri yang relatif  lebih  efisien.  Selanjutnya,  penggabungan  informasi  dari  data time-series dan cross- section juga dianggap dapat mengatasi masalah yang timbul ketika ada masalah penghilangan variabel ( omitted variabel ). Dengan demikian, penelitian ini menggunakan model regresi data panel sebagai berikut.
Model empiris hipotesis penelitian
TV i,t =  α + β 1 GSV i,t +   β ∑ Controls i,t +   β ∑ MonthFE i,t + ε i,t
TV  adalah trading  volume ,  yang  menjadi  variabel  dependen  utama.  Dalam  model ekonometri di atas, TV merupakan fungsi dari variabel independen utama yaitu GSV ( Google Search  Volume )  dan  sejumlah  variabel  kontrol  yang  terdiri  atas;  RET,  ROE,  PER,  DP, LOGSIZE,  DER,  dan  LOGP.  Tujuan  utama  memasukkan  variabel  kontrol  adalah  untuk mereduksi potensi  terjadinya masalah endogenitas, terutama isu omitted correlated variabel bias . Selain itu, karena penelitian ini juga menggunakan sampel dari banyak perusahaan yang berbeda, penelitian ini juga akan menerapkan estimasi dengan menggunakan firm fixed-effect dan month fixed-effect model. Analisis terhadap model statistik tersebut akan dilakukan dengan menggunakan bantuan software analisa statistik, yaitu STATA.
HASIL DAN PEMBAHASAN
http://doi.org/10.21009/JRMSI

## Statistik Deskriptif
Sebelum masuk ke analisis utama, tahapan hasil dan pembahasan pada penelitian ini dimulai  pada  penjabaran  hasil  statistik  deskriptif  masing-masing  variabel  penelitian.  Setiap variabel diurutkan mulai dari variabel dependen, independen, hingga variabel kontrol sebagai berikut.
Tabel 2. Sebaran Statistik Variabel Penelitian Variabel obs mean sd p25 p50 p75 min max TV 4,920 66.916 31.356 44.009 68.284 92.533 0.000 121.577 GSV 4,920 2.824 7.027 0.000 0.000 2.500 0.000 45.000 ROE 4,920 16.388 48.305 1.490 10.525 20.340 -105.900 316.570 PER 4,920 22.226 63.813 3.400 14.860 24.210 -138.800 421.470 DP 4,920 21.572 31.373 0.000 0.085 37.990 0.000 138.550 LOGSIZE 4,920 9.960 3.693 7.429 10.576 13.047 -2.302 15.779 DER 4,920 0.844 2.668 0.410 0.930 1.720 -14.490 9.470 LOGP 4,920 7.263 1.777 6.003 7.390 8.289 3.912 11.884
Catatan: setiap variabel kontinu sudah melalui tahapan winsorisasi pada tingkat 1 dan 99 persen.
Tabel  2  menjelaskan  informasi  terkait  sebaran  data  statistik  penelitian  yang  sudah melalui tahapan winsorisasi. Proses winsorisasi penting dilakukan agar data yang digunakan untuk  melakukan  estimasi  model  tidak  mengandung  permasalahan  bias  estimasi  yang disebabkan oleh data outlier . Data outlier atau anomali data secara khusus di- treatment dengan menggunakan  fungsi  winsor2  pada  kode syntax  STATA ,  dan  setiap  variabel  non-dikotomi (kontinu) diberikan perlakuan yang sama sehingga sebaran data penelitian mengikuti sebaran distribusi  normal.  Secara  terperinci,  indikator  yang  menjadi  proksi  dari  variabel  dependen adalah variabel Trading Volume (TV). Nilai rata-rata dari TV untuk setiap sampel bulanan dari 82  perusahaan  yang  diukur  sejak  tahun  2013  sampai  dengan  2017  (4,920  perusahaan-bulan observasi)  adalah  66.92.  Nilai  rata-rata  ini  berarti  bahwa  tingkat  likuiditas  perusahaan tergolong berada pada level moderat, mengingat ada perusahaan sampel yang sama sekali tidak mengalami perubahan tingkat likuiditas dengan nilai minimal TV sebesar 0, dan juga terdapat perusahaan sampel lainnya yang tergolong sebagai sampel yang sangat likuid dengan nilai TV maksimal tercatat sebesar 121.58. Selanjutnya yang menjadi variabel independen utama dalam penelitian ini adalah perhatian investor, yang diwakili oleh penggunaan variabel Google Search Volume (GSV)  sebagai  proksinya.  Nilai  rata-rata  dari  aktivitas  pencarian  informasi  dengan frekuensi bulanan yang dilakukan investor melalui Google tercatat sebesar 2.82 persen, dengan standar deviasi berada pada tingkat 7.03 persen. Informasi ini menunjukkan bahwa jika interval pencarian berada pada rentang 0 persen untuk tingkat pencarian terendah dan100 persen untuk pencarian tertinggi, maka informasi rata-rata dari 82 perusahaan termasuk ke dalam trafik
http://doi.org/10.21009/JRMSI
tingkat  pencarian  informasi  yang  sangat  rendah.  Akan  tetapi,  rendahnya  nilai  rata-rata pencarian  informasi  tidak  serta  merta  mencerminkan  tingkat  pencarian  informasi  yang  juga rendah  untuk  setiap  perusahaan  sampel.  Dalam  data  set  yang  digunakan,  terdapat  beberapa perusahaan yang memiliki tingkat  pencarian informasi  yang cukup tinggi,  meskipun tingkat pencarian  informasi  maksimal  belum  mampu  menembus  rasio  >50  persen  (setelah diwinsorisasi).

## Matriks Korelasi
Sebelum masuk ke analisis utama (pengujian hipotesis penelitian), tahapan yang perlu dilakukan setelah analisis statistik deskriptif adalah melakukan analisis korelasi.
Tabel 3. Matriks Analisis Korelasi Variabel TV GT ROE PER DP  LOGSIZE DER  LOGP TV 1 GT 0.051*** 1 ROE 0.036* 0.048*** 1 PER 0.060*** 0.048*** -0.002 1 DP 0.330*** 0.037** 0.150*** 0.041** 1 LOGSIZE 0.967*** 0.053*** 0.106*** 0.043** 0.281*** 1 DER 0.085*** 0.001 -0.585*** -0.008 0.047*** 0.008 1 LOGP 0.462*** 0.097*** 0.098*** 0.100*** 0.472*** 0.368*** 0.169*** 1
Catatan: tanda bintang ( asterisk ) berarti * p<0.05, ** p<0.01, *** p<0.001.
Analisis  korelasi  diperlukan  sebagai  justifikasi  awal  terhadap  potensi  hubungan  dari dua variabel yang akan dianalisis. Dalam konteks ini, hubungan yang akan dikaji adalah antara variabel  dependen  (TV)  dan  variabel  independen  utama  (GSV).  Hasil  matriks  korelasi menunjukkan  bahwa  terdapat  hubungan  positif  yang  signifikan  antara  kedua  konsep  utama, yaitu  perhatian  investor  yang  diwakili  oleh  GSV  dan  likuiditas  perusahaan  publik  di  Bursa Efek  Indonesia yang diwakili  oleh TV. Hubungan  atau korelasi yang positif tersebut  secara statistik  signifikan  pada  tingkat alpha 1  persen  (p  <  0.01).  Selanjutnya,  penelitian  ini  juga mengakomodir  analisis  terhadap  hubungan  variabel  kontrol  dengan  variabel  dependen. Keputusan  memasukkan  variabel  kontrol  menjadi  penting  untuk  mengontrol  beberapa karakteristik  internal  perusahaan,  sehingga  hasil  estimasi  tidak  mengalami  bias.  Selain  itu, penelitian  ini  juga  mengkaji  apakah  di  antara  penggunaan  variabel  independen  dan  kontrol terjadi  masalah  multikoliniaritas.  Literatur  di  bidang  statistik  menyebutkan  bahwa  jika  nilai korelasi  antara  dua  variabel  independen  >0.65,  maka  dianggap  terjadi  potensi  masalah multikoliniaritas yang tinggi di antara kedua variabel independen tersebut, sehingga salah satu dari kedua variabel yang dimaksud harus dikeluarkan dari model penelitian. Dalam konteks data yang kami teliti, variabel LOGSIZE menunjukkan hubungan/korelasi positif yang sangat
kuat dengan TV (0.967) dan signifikan secara statistik (p < 0.01). Namun, hal ini tidak menjadi masalah karena kedua variabel tersebut bukan mengambil peran sebagai variabel independen, melainkan variabel independen (kontrol) dan dependen. Selanjutnya, penelitian ini dilanjutkan pada analisis utama yang mengakomodir pengujian hipotesis penelitian.

## Hasil Pengujian Hipotesis Penelitian
Pengujian  terhadap  hipotesis  penelitian  dilakukan  dengan  menggunakan  analisis regresi  data  panel.  Jumlah  kombinasi  dari  observasi  penelitian  tercatat  sebanyak  4,920 perusahaan-bulan (82 perusahaan x 60 bulan). Hasil temuan utama terhadap pengujian asosiasi antara perhatian investor dan likuiditas saham perusahaan publik di Indonesia tersaji pada tabel berikut.
Tabel 4. Pengujian Hipotesis Penelitian Variabel Tanda yang diharapkan TV GT + 0.016* (1.828) ROE +/- -0.005** (-2.081) PER +/- -0.003*** (-2.703) DP +/- 0.015*** (5.245) LOGSIZE +/- 6.812*** (176.1) DER +/- -0.135*** (-3.175) LOGP +/- -0.184 (-1.490) Constant 2.248** (2.185) Month FE YES Firm FE YES Clustered SE YES Observations 4,920 Number of id 82 R-squared 0.886
Catatan: nilai t statistik ada di dalam tanda kurung. Setiap bintang ( asterisk ) secara berurutan memiliki arti *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1.
Tabel  3  di  atas  menyajikan  informasi  mengenai  hasil  pengujian  hipotesis  penelitian dengan menggunakan analisis regresi data panel dengan model Fixed-Effect model pada level perusahaan ( Firm FE ) dan bulan ( Month FE ). Selain itu, analisis data panel juga secara khusus menyisipkan fungsi clustered standard error (SE) untuk mengurangi potensi terjadinya bias
http://doi.org/10.21009/JRMSI
(over  estimasi)  pada  nilai standar  error .  Hasil  pengujian  menunjukkan  bahwa  variabel independen utama (GSV) berasosiasi positif dan signifikan dengan variabel dependen (TV). Outcome ini  menggambarkan  bahwa  hipotesis  penelitian  yang  menduga  adanya hubungan/asosiasi yang positif antara perhatian investor dengan tingkat likuiditas perusahaan publik di Indonesia terbukti dan terdukung secara statistik, dengan nilai koefisien GSV sebesar 0.016  dan  signifikan  pada  tingkat alpha 10  persen  (p  <  0.1).  Selain  itu,  sejumlah  variabel kontrol  yang  digunakan  di  dalam  model  penelitian  turut  menunjukkan  pola  hubungan  yang bervariasi seperti terlihat pada tabel 3.

## Diskusi
Penelitian  ini  secara  umum  menguji  asosiasi  antara  perhatian  investor  dan  likuiditas perusahaan  publik  di  Indonesia.  Menggunakan  teori  asimetri  informasi,  penelitian  ini berargumentasi bahwa tingkat pencarian informasi yang tinggi menggunakan internet ( Google ) cenderung dapat membantu investor untuk memangkas tingkat asimetri informasi yang terjadi antara investor dan perusahaan, serta antara investor yang terinformasi dengan investor yang tidak  terinformasi  dengan  baik.  Di  samping  itu,  penggunaan Google dan  pencatatan traffic pencarian  informasi  yang  dirangkum  oleh Google  Search  Volume (GSV)  dianggap  sebagai salah satu alternatif pengukuran yang baik untuk menangkap perhatian investor terhadap suatu saham.  Oleh  karenanya,  secara  khusus,  penelitian  ini  mengeksplorasi  potensi  asosiasi  yang terjadi antara perhatian investor (GSV) dan likuiditas saham (TV).
Literatur terdahulu juga telah menjelaskan bahwa likuiditas saham dapat diukur dengan melihat  bagaimana  aktivitas  perdagangan  saham  terjadi  di  lantai  bursa.  Perdagangan  saham yang  aktif  menunjukkan  bahwa  saham  tersebut  disukai  oleh  investor,  yang  berarti  saham tersebut juga relatif lebih mudah untuk diperdagangkan. Hal ini menyebabkan investor yang memiliki  informasi  mengenai  saham  tertentu  akan  mempengaruhi  tingkat  likuiditasnya,  di mana  kecenderungan  perubahan  harga  yang  menjadi  informasi  bagi  investor  juga  akan mengubah  volume  perdagangan  saham  (Wang,  1993)  yang  secara  tidak  langsung  juga merefleksikan  tren  naik  ( bullish )  atau  turunnya  ( bearish )  kinerja  suatu  saham  perusahaan selama  suatu  periode  waktu  (Usman,  2016).  Hasil  penelitian  yang  diperoleh  dengan menggunakan  data  dari  82  perusahaan  selama  60  bulan  (2013-2017),  menunjukkan  bahwa terdapat hubungan atau asosiasi yang bersifat positif dan signifikan secara statistik antara GSV dengan TV. Hasil temuan ini juga sejalan dengan penelitian yang dilakukan Kiymaz (2001) yang menemukan adanya keterkaitan antara berita-berita yang masuk ke pasar terhadap tingkat
http://doi.org/10.21009/JRMSI
return dan likuiditas saham. Perusahaan yang diberitakan berada dalam kabar yang baik ( positif rumors/ good news ) cenderung memiliki return dan trading volume yang lebih baik dibanding perusahaan yang berada dalam berita yang negatif ( negatif rumors/ bad news ). Sementara itu, Benbunan  &  Fich  (2004),  Grullon,  Kanatas,  &  Weston  (2004)  Gündüz  &  Hatemi  (2005), Nurazi & Usman  (2019), Trueman, Wong, & Zhang (2003), Turmakin & Whitelaw (2001), Nurazi & Usman, (2015) juga menemukan hasil yang serupa, di mana terjadinya perubahan harga saham  turut  mencerminkan masuknya informasi  baru ke dalam pasar.  Informasi  yang masuk dan tercermin dalam harga saham tersebut dapat berpengaruh positif atau bahkan negatif pada  perubahan  volume  perdagangan  saham,  yang  sekaligus  juga  merefleksikan  tingkat efisiensi  suatu  pasar  modal  (Nurazi,  Usman,  &  Kananlua,  2016;  Rajgopal,  Shevlin,  & Venkatachalam, 2003).
Akan  tetapi,  potensi  kecenderungan  hubungan  yang  non-linear  juga  mungkin  terjadi antara  pencarian  informasi  dengan  likuiditas  saham.  Beberapa  penelitian  juga  melaporkan bahwa semakin tinggi pencarian informasi terhadap suatu saham, malah berbanding terbalik dengan tingkat likuiditas dan kemudahan perdagangan suatu saham. Anomali ini terjadi jika intensitas  pencarian  informasi  melalui  internet  ( Google )  dilakukan  oleh  investor  pasif  dan investor  pemula.  Penelitian  Ding  &  Hou  (2015)  menjelaskan  bahwa  sebelum  memutuskan untuk  berinvestasi,  investor  pasif  dan  investor  pemula  cenderung  berusaha  untuk mengumpulkan  informasi  sebanyak-banyaknya  agar  menjadi  familiar  dengan  situasi  dan kondisi perusahaan-perusahaan yang (mungkin) akan menjadi konten portofolio investasinya. Kebanyakan informasi yang dicari berhubungan dengan sejarah perusahaan, kinerja keuangan, dan  potensi outlook perusahaan  dalam  jangka  menengah  maupun  jangka  panjang.  Saat informasi  yang  diperoleh  tidak  sesuai  dengan  ekspektasi  kedua  jenis  investor  tersebut, intensitas pencarian informasi yang masif cenderung tidak akan berdampak signifikan terhadap tingkat likuiditas saham perusahaan, sehingga investor ritel yang memiliki banyak informasi tidak selalu memutuskan untuk melakukan investasi dan pembelian saham yang dipromosikan dengan biaya iklan dan cakupan media yang luas.
Secara  keseluruhan,  hasil  temuan  penelitian  yang  diperoleh  dengan  menggunakan konteks setting studi  di  pasar  modal  Indonesia  (BEI)  menunjukkan  bahwa  kondisi  asimetri informasi  dapat  direduksi,  dan  tingkat  efisiensi  pasar  dapat  diperkuat  dari  bentuk  lemah  ke semi-kuat dengan intervensi dari sejumlah informasi yang masuk ke pasar. Penelitian ini juga menunjukkan bahwa meskipun nilai koefisien atau magnitude yang ditunjukkan oleh GSV
http://doi.org/10.21009/JRMSI
cenderung lemah, namun koefisien yang bertanda positif tersebut mengindikasikan hubungan yang signifikan pada tingkat alpha 10 persen. Selain itu, kemampuan model statistik dalam menjelaskan peran masing-masing variabel independen (independen utama + variabel kontrol) terhadap variasi yang terjadi pada variabel dependen (TV) tercatat cukup tinggi, yaitu dengan nilai koefisien determinasi (R 2 ) sebesar 88.6 persen.

## KESIMPULAN DAN SARAN

## Kesimpulan
Sejalan  dengan  hasil  temuan  penelitian,  dapat  disimpulkan  bahwa  secara  statistik, terdapat  asosiasi  yang  positif  dan  signifikan  antara  perhatian  investor  dan  likuiditas  saham perusahaan publik. Asosiasi yang terjadi memang menunjukkan magnitude yang tidak begitu kuat,  dan  hanya  terverifikasi  pada  tingkat alpha 10  persen  (p  <  0.1).  Akan  tetapi,  hasil  ini mengindikasikan bahwa meskipun literatur terdahulu melaporkan tingkat efisiensi pasar yang relatif  lemah  di  BEI,  telah  terjadi  pergeseran  yang  perlahan  namun  pasti  dalam  konteks efisiensi  pasar  di  BEI.  Selain  itu,  juga  dapat  disimpulkan  bahwa  internet  ( Google )  terbukti efektif  untuk  dipergunakan  sebagai  media  yang  dapat  mengurangi  potensi  kesenjangan informasi  di  antara  investor  ( informed vs. uninformed ).  Karena  sifatnya  sebagai  alat intermediasi  informasi, Google juga  dianggap  berkontribusi  dalam  mengurangi  tingkat asimetri informasi, terutama melalui distribusi informasi publik yang dapat dimanfaatkan oleh stakeholder secara bebas di internet.

## Implikasi Penelitian
Implikasi empiris dan praktis dari penelitian ini dapat diekstrak kembali dari kontribusi penelitian.  Temuan  penelitian  ini  berimplikasi  pada  tiga  aspek  utama,  yaitu;  terhadap pengembangan  literatur,  pengembangan  metode  pengukuran,  dan  rekomendasi  bagi stakeholder .  Pertama,  terkait  dengan  kontribusi  empiris,  hasil  penelitian  ini  dapat  di-klaim sebagai salah satu penelitian yang menyajikan temuan empiris mengenai asosiasi positif yang terjadi antara perhatian investor dan likuiditas saham. Hubungan berbasis data Indonesia ini secara  tidak  langsung  dapat  membantu  peneliti  di  bidang  sejenis  untuk  memetakan  dan mengambil  posisi  mengenai  perdebatan  intelektual  yang  terjadi  pada  proses  pengembangan hipotesis.  Kedua,  berhubungan  dengan  metode  pengukuran,  penelitian  ini  dapat  dianggap sebagai salah satu penelitian yang berkontribusi menggunakan Google Search Volume ( Google trend )  sebagai  proksi  perhatian  investor.  Secara  khusus,  orisinalitas  dari  penelitian  ini ditunjukkan dari tracking pencarian informasi yang dilakukan dalam konteks bulanan
http://doi.org/10.21009/JRMSI
( monthly ),  sehingga  tujuan  peneliti  untuk  menangkap  fenomena seasonality (musiman)  dari perilaku pencarian informasi melalui internet dapat diakomodir. Ketiga, implikasi praktis dari penelitian ini berguna bagi stakeholder , terutama investor ritel yang masuk dalam kategori new investor (pemula). Dalam konteks ini, investor pemula lebih sering dianggap sebagai investor yang  tidak  terinformasi  karena  terbatasnya  jumlah  informasi  yang  dimiliki,  dan  masih minimnya pengalaman investasi. Dengan adanya informasi publik yang didistribusikan melalui internet,  akan  dapat  membantu  mentransformasi  investor  yang  awalnya  tidak  terinformasi dengan  baik  ( uninformed )  menjadi  investor  yang  terinformasi  ( informed ).  Di  samping  itu, pemerintah sebagai regulator dan pengambil kebijakan di pasar modal, juga dipandang penting untuk  melakukan  edukasi,  peningkatan  literasi,  dan  sosialisasi  yang  lebih  masif  mengenai pentingnya berinvestasi di pasar modal untuk mendorong geliat perekonomian nasional.

## Saran
Selain implikasi pada konteks empiris dan praktis, penelitian ini juga masih memiliki sejumlah  kelemahan,  sehingga  peneliti  menawarkan  beberapa  saran  yang  dapat  diakomodir oleh penelitian-penelitian selanjutnya. Pertama, penelitian ini memiliki keterbatasan dalam hal data.  Pada  awalnya  peneliti  ingin  menggunakan data  ter- update hingga  pelaporan  keuangan terakhir yang dapat diakses oleh publik (2019/2020). Akan tetapi, sumber data sekunder yang digunakan  pada  penelitian  ini  diekstrak  dari  laporan  tahunan  perusahaan  publik  yang dirangkum  ke  dalam  ICMD  ( Indonesian  Capital  Market  Directory )  yang  mengkompilasi seluruh data perusahaan publik. Akan tetapi, sejak tahun 2018, ICMD melalui ECFIN sudah tidak lagi mengeluarkan data kompilasi untuk setiap laporan keuangan perusahaan publik di Indonesia  (Usman,  2019).  Oleh  sebab  itu,  peneliti  akan  sangat  menyarankan  agar  peneliti selanjutnya  mencari  akses  ke database komersial  yang  dapat  menyediakan  data  sekunder secara lebih komplit. Salah satu alternatif sumber data dapat diperoleh dari database Thomson Reuters EIKON atau Datastream Bloomberg. Kedua, penelitian ini masih belum memisahkan karakteristik  perhatian  investor,  terutama  perhatian  investor  terhadap  informasi  yang dipublikasi  ke  publik.  Meskipun  fitur Google  trend telah  melakukan  filterisasi  untuk  setiap informasi dan berita ke dalam berapa konteks ( finance, economics, business and industries ), namun informasi tersebut belum terdikotomi. Oleh karena itu, hal ini akan menjadi tantangan bagi peneliti selanjutnya agar dapat memisahkan karakteristik informasi berdasarkan kelompok berita  ( good  news dan bad  news ),  sehingga  proksi  pengukuran  terhadap  perhatian  investor dapat dilakukan secara lebih detil dan menyeluruh.
http://doi.org/10.21009/JRMSI

## DAFTAR PUSTAKA
Akerlof, G. A. (1970). The market for “Lemons”: Quality uncertainty and the market mechanism. The Quarterly Journal of Economics , 84 (3), 488. https://doi.org/10.2307/1879431
Aouadi, A., Arouri, M., & Teulon, F. (2013). Investor attention and stock market activity: evidence from France. Economic Modelling , 35 , 674–681. https://doi.org/10.1016/j.econmod.2013.08.034
Baltagi, B. H. (2008). Econometric analysis of panel data. Econometric Theory , 13 (05), 351. https://doi.org/10.1017/S0266466600006150
Bank, M., Larch, M., & Peter, G. (2011). Google search volume and its influence on liquidity and returns of German stocks. Financial Markets and Portfolio Management , 25 (3), 239–264. https://doi.org/10.1007/s11408-011-0165-y
Benbunan, R., & Fich, E. (2004). Effects of Web Traffic Announcement of Firm Value. International Journal of Electric Commerce Summer , 8 , 161–182.
Brown, W. G., & Hartzell, C. J. (2001). Market Reaction to Public Information: The Atypical Case of The Boston Celtics. Journal of Financials Economics , 60 , 333–370. Da, Z, Engleberg, J., & Gao, P. (2011). In search of attention. Journal of Finance , 66 , 1461– 1499.
Da, Zhi, Engelberg, J., & Gao, P. (2011). In Search of Attention. Journal of Finance , 66 (5), 1461–1499. https://doi.org/10.1111/j.1540-6261.2011.01679.x
Ding, R., & Hou, W. (2015). Retail investor attention and stock liquidity. Journal of International Financial Markets, Institutions and Money , 37 , 12–26. https://doi.org/10.1016/j.intfin.2015.04.001
Grullon, G., Kanatas, G., & Weston, J. P. (2004). Advertising, Breadth of Ownership and Liquidity. Review of Financial Study , 17 , 439–461.
Gujarati, D. N., & Porter, D. C. (2010). Econometria. In McGraw-Hill . New-York.
Gündüz, L., & Hatemi, A. (2005). Stock price and volume relation in emerging markets. Emerging Markets Finance & Trade , 41 (1), 29–44. Retrieved from http://www.jstor.org/stable/27750428
Joseph, K., Wintoki, B. M., & Zhang, Z. (2011). Forecasting abnormal stock returns and trading volume using investor sentiment: evidence from online search. International Journal of Forecasting , 27 (4), 1116–1127. https://doi.org/10.1016/j.ijforecast.2010.11.001
Kenneth, J. A. (1963). Uncertainty and the Welfare Economics of Medical Care. The American Economic Review , 53 (5), 941–973.
Kiymaz, H. (2001). The Effect of Stocks Market Rumors on Stock Prices: Evidence From Emerging Market. Journal of Multinational Financial Management , 11 , 105–115.
Nurazi, R, Kananlua, P. S., & Usman, B. (2015). The effect of google trend as determinant of return and liquidity in Indonesia Stock Exchange. Jurnal Pengurusan (UKM Journal of Management) , 45 .
Nurazi, R, & Usman, B. (2019). Does search engine query data contribute to returns and liquidity? Serbian Journal of Management , 14 (1), 1–26. https://doi.org/10.5937/sjm14- 14992
Nurazi, R, Usman, B., & Kananlua, P. S. (2016). Does bid/ask spread react to the increase of internet search traffic? International Research Journal of Business Studies , 8 (3), 181– 196.
Nurazi, Ridwan, & Usman, B. (2015). Public attention and financial information as determinant of firms performance in the telecommunication sector. Jurnal Keuangan
http://doi.org/10.21009/JRMSI
Dan Perbankan , 19 (2), 235–251.
Rajgopal, S., Shevlin, T., & Venkatachalam, M. (2003). Does the stock market fully appreciate the implications of leading indicators for future earnings? Evidence from order backlog. Review of Accounting Studies , 8 (1), 461–492.
Scheitle, C. P. (2011). Google Insight for Search: A Note Evaluating The Use of Search Engine Data in Social Research. Social Science Quarterly , 92 , 2870295.
Trueman, B., Wong, M. H., & Zhang, X. (2003). Anomalous Stock Return Arround InternetFirms Earning Announcements. Journal of Accounting and Economics , 34 , 249– 271.
Turmakin, R., & Whitelaw, R. F. (2001). News or Noise? Internet Message Board Activity and Stock Prices. Financial Analyst Journal , 57 , 41–51.
Usman, B. (2019). Ownership structures, control mechanism and related party transaction: An empirical study of the Indonesian public listed companies. International Journal of Economics and Management , 13 (1).
Usman, Berto. (2016). The phenomenon of bearish and bullish in the Indonesian stock exchange. Esensi: Jurnal Bisnis Dan Manajemen , 6 (2), 181–198. https://doi.org/10.15408/ess.v6i2.3750
Usman, Berto, & Tandelilin, E. (2014). Internet search traffic and its influence on liquidity and returns of Indonesian stocks: An empirical study. Journal of Indonesian Economy and Business , 29 (3), 203–221.
Usman, Berto, & Yennita, Y. (2018). CSR Practice and asymmetry information of Indonesian public listed companies. International Research Journal of Business Studies , 11 (1), 45– 66. https://doi.org/https://doi.org/10.21632/irjbs
Wang, J. (1993). A Model of Intertemporal Asset Prices Under Asymetric Information. Review of Economic Studies , 60 , 249–282.