Estimasi Bullish dan Bearish dengan Model Perpindahan Markov dan Risiko Sistematis ( beta ) dengan Model Penilaian Modal Sharpe dalam Investasi Saham di Bursa Efek Indonesia, Tahun 2011 - 2016

## Prima Respati
Program Magister (S2) Manajemen, Sekolah Pascasarjana Institut Pertanian Bogor Kampus Dramaga Bogor 16680 e-mail: prespati@gmail.com

## Budi Purwanto*
Departemen Manajemen, Fakultas Ekonomi dan Manajemen Institut Pertanian Bogor Kampus Dramaga Bogor 16680 e-mail: budipurwanto@apps.ipb.ac.id

## Abdul Kohar Irwanto
Departemen Manajemen, Fakultas Ekonomi dan Manajemen Institut Pertanian Bogor Kampus Dramaga Bogor 16680

## ABSTRACT
Various research including Panggabean (2010) and Usman (2016) show that the long-term trend of Indonesia's capital market is on an uptrend, marked by more bullish periods and longer duration than bearish;  and  the  development  determined  by  rising  rates  of  return  rather  than  interest  rates  and exchange rates (Defrizal et al, 2015). However, the research has not determined  yet whether there are any difference risks in bullish and bearish conditions, especially for systematic or market risk. This study aims to 1) identify the bullish and bearish segmentation period using the Markov  Switching Model, and 2) measure systematic risk using the capital assets pricing model (CAPM) with the Sharpe beta indicator. Using the composite stock price index (JCI) and trading data from TICMI (The Indonesia Capital Market Institute) period 2011-2016, consists of 560 issuers, it was found that there were 10 segments that could be identified as 5 bullish periods for 30 weeks , and 5 bearish periods for 8 weeks. Other finding indicates that the probability of switching from bullish to bearish is 3.33% and from bearish to bullish is 12.14%. That means there are positive sentiments that the market tends to be bullish rather than vice versa. The result of beta or systematic risk identification indicates that during bullish and bearish period the market proved  to  be  different  risk.  Other  interesting  findings,  in  both  these  two  different  conditions  there  are negative betas exist that still gives a positive yield.
Keywords: bullish, bearish, markov switching model, capital asset pricing model (CAPM), systematic risk (beta)

## ABSTRAK
Berbagai  riset  termasuk  Panggabean  (2010)  dan  Usman  (2016)  menunjukkan  bahwa kecenderungan  jangka  panjang  pasar  modal  Indonesia  berada  pada  kecenderungan  naik  ( uptrend ), ditandai  dengan  periode bullish lebih  banyak,  dan  durasi  lebih  panjang,  daripada bearish . Perkembangan  perkembangan  itu  dipicu  oleh  kenaikan  tingkat  imbalan,  alih-alih  suku  bunga  dan  nilai tukar  (Defrizal  et  al  2015).  Namun  riset-riset  tersebut  tidak  mengidentifikasi  eksistensi  kondisi bullish dan bearish dan  berdampak  perbedaan  risiko,  terutama  risiko  sistematis  atau  risiko  pasar,  kecuali mengasumsikan  saja  keberadaannya.    Penelitian  ini  bertujuan  1)  mengidentifikasi  segmentasi  periode
222 | Respati P, Purwanto B, Irwanto AK - Estimasi Bullish dan Bearish dengan Model Perpindahan
bullish dan bearish dengan  menggunakan  model  perpindahan  Markov  ( Markov  Switching ),  dan mengukur  risiko  sistematis  menggunakan  model  penilaian  modal  ( capital  assets  pricing  model,  CAPM ) dengan  indikator beta Sharpe.    Menggunakan  data  indeks  harga  saham  gabungan  (IHSG)  serta  data perdagangan  bersumber  dari  TICMI  ( The  Indonesia  Capital  Market  Institute )  periode  2011-2016  yang mencakup 560 emiten, diperoleh hasil bahwa dalam periode tersebut terdapat 10 segmen yang dapat diidentifikasi sebagai 5 periode bullish selama 30 pekan, dan 5 periode bearish selama 8 pekan.  Temuan lain  menunjukkan  bahwa  peluang  perpindahan  dari  kondisi bullish ke bearish sebesar  3,33%  dan  dari kondisi bearish ke bullish sebesar  12,14%.  Artinya  terdapat  sentimen  positif  bahwa  pasar  cenderung menjadi bullish daripada  sebaliknya.    Hasil  identifikasi  risiko  sistematis  menunjukkan, berbeda  dengan konsep dasar CAPM, bahwa beta pada periode bullish dan bearish tidak sama.  Temuan menarik lainnya, pada kedua kondisi tersebut terdapat beta negatif yang dapat memberikan tingat imbalan positif. Kata  kunci: bullish , bearish ,  model  pergantian Markov ,  model  penilaian  harga  modal  (CAPM),  risiko sistematik ( beta ).

## I. Pendahuluan
Dalam  pergeseran  kekuatan  ekonomi  global,  konsultan  investasi  terkemuda dunia, PriceWaterhouse-Cooper mengeluarkan laporan dan prediksi (PwC 2015; 2017) bahwa  Indonesia  akan  menjadi  salah  satu  negara  besar  di  dunia  pada  tahun  2050. Laporan yang merupakan pemutakhiran proyeksi pertumbuhan ekonomi global jangka panjang  yang  telah  dipublikasikan  dua  tahun  sebelumnya  (PwC  2013),  dengan pembaruan model memasukkan proyeksi kecenderungan demografi, investasi modal, tingkat  pendidikan  dan  kemajuan  teknologi,  ekonomi  Indonesia  diestimasi  akan menjadi lebih besar daripada Inggris dan Perancis pada tahun 2030, dan akan menjadi ekonomi terbesar ke-empat setelah China, India dan AS pada tahun 2050.
Untuk  mencapai  kondisi  itu,  diperlukan  barometer  pergerakan  ekonomi  dan indeks  harga  sebagai  indikator,  yang  konsisten  menunjukkan  kecenderungan pergerakan  naik.  Catatan  investasi  Mega  Investama  (2017),  sebagai  salah  satu konfirmasi atas kondisi terakhir, menunjukkan Bursa Efek Indonesia sebagai barometer pergerakan ekonomi, dan indeks harga saham gabungan (IHSG) sebagai indikatornya, telah  mencapai  tingkat  tertinggi  dan  melanjutkan  kinerja  positif  selama  9  bulan berturut-turut.    Laporan  tersebut  mencatat,  meskipun  imbal  hasil  obligasi  dan  nilai tukar  rupiah  relatif  melemah,  IHSH  memberikan  kenaikan  1,78%  MoM  ke  level 6005,78, atau tumbuh 13,3% dari awal tahun 2017.
Indikator kuantitatif tersebut dikonfirmasi dengan penilaian positif oleh berbagai lembaga  pemeringkat  investasi  terkemuka  di  dunia.    Setelah  krisis  moneter  tahun 1998, peringkat Indonesia adalah selective default . Perkembangan terakhir, peringkat investasi Indonesia pada tahun 2017 layak investasi ( investment grade ).  Peringkat itu diperoleh  dari  lembaga  pemeringkat  internasional,  antara  lain Fitch  Ratings (2017), Moody’s  Investors  Services ,  dan Japan  Credit  Rating  Agency  Ltd  (JCRA) (2017) ,  serta S&P (2017).
Kondisi  pasar  menanjak  naik  (yang  lazim  disebut  sebagai  kondisi bullish )  dan turun (atau bearish ), merupakan gejala normal dalam arti lazim dalam dinamika pasar modal.    Namun  demikian,  beberapa  implikasi  perlu  diwaspadai,  antara  lain  apakah kecenderungan  tersebut  secara  keseluruhan  dan  dalam  jangka  panjang  naik,  atau bersifat  acak  dan  stasioner  saja;  apakah  risiko  atau  volatilitas  yang  menyertai merupakan gejala wajar ataukah akibat reaksi pasar berlebihan ( overreaction ); apakah rangkaian  dalam  siklus bullish-bearish menimbulkan  dampak  perbedaan  risiko  dan
Respati P, Purwanto B, Irwanto AK - Estimasi Bullish dan Bearish dengan Model Perpindahan | 223
tingkat  imbalan  yang  layak  diharapkan  dari  investasi  di  pasar  modal,  atau  tidak;  dan sebagainya.
Riset  mengenai  kondisi  apakah  terjadi bullish dan bearish di  pasar  modal Indonesia,  pernah  dilakukan  oleh  Panggabean  (2010),  untuk  periode  2004  –  2009. Riset tersebut bertujuan utama mengidentifikasi apakah pasar modal Indonesia dalam kondisi fluktuatif ( volatile ). Hasil risetnya menunjukkan bahwa pasar modal Indonesia dapat  dibagi  dalam  dua  rezim,  yaitu  stabil  dan volatile .    Rerata  panjangnya  periode stabil adalah 16, dan volatil 10 pekan.
Identifikasi  lain  pola bullish dan bearish dilakukan  oleh  Usman  (2016).    Dengan menggunakan  perangkat  analisis candlestick ,  riset  bertujuan  untuk  mengungkap inklinasi  pergerakan  harga  dan  persentase bearish dan bullish yang  ditunjukkan  oleh IHSG.    Hasilnya  menunjukkan  bahwa  dalam  periode  antara  tahun  1997  –  2013, terdapat 61,15% (96 kali) bullish dan 38,85% (61 kali) bearish .
Selanjutnya, faktor penentu tingkat imbalan  investasi baik dalam kondisi bullish dan bearish di  pasar  modal  Indonesia,  menurut Defrizal et al (2015)  secara  bersama- sama adalah imbalan pasar saham, suku bunga, dan nilai tukar. Secara parsial, tingkat imbalan  saham  berpengaruh  positif  dan  merupakan  faktor  utama  penentu  tingkat imbalan  sektoral  di  semua  industri,  baik  dalam  keadaan bullish maupun bearish . Sebaliknya,  suku  bunga  dan  nilai  tukar  tidak  secara  konsisten  berpengaruh  terhadap tingkat  imbalan  sektoral  dalam  industri  yang  berbeda-beda.    Faktor  pemicu  atau determinan  dinamika  pasar  modal  Indonesia  baik  dalam  kondisi bullish dan bearish adalah tingkat imbalan investasi.
Berbagai riset di atas telah mengkonfirmasi kecenderungan jangka panjang pasar bahwa  modal  Indonesia  berada  pada  kecenderungan  menanjak  naik  ( uptrend ), ditandai  dengan  kecenderungan bullish lebih  banyak  dan  durasinya  lebih  panjang daripada bearish ;  serta  merupakan  perkembangan  yang  dipicu  oleh  kenaikan  tingkat imbalan  alih-alih  suku  bunga  dan  nilai  tukar.  Namun  belum  terdapat  temuan  yang memastikan  apakah  dalam  kondisi bullish dan bearish tersebut  terdapat  perbedaan atau perubahan risiko, terutama risiko sistematis yang lazim diukur dengan beta pasar. Riset  ini  bertujuan  mengidentifikasi  segmentasi  periode bullish dan bearish dan mengukur risiko sistematis atau beta yang relevan dengan tiap-tiap periode tersebut.

## II. Tinjauan Pustaka
Bullish dan bearish merupakan  istilah  populer  dalam  praktek  investasi  di  pasar modal.  Konsep  tersebut  penting  dan  pemakaiannya  lazim,  namun  kepustakaan keuangan  tidak  memberikan  suatu  definisi  tunggal  dan  metode  sama  dalam pengukurannya (Kole 2010).
Secara  garis  besar,  terdapat  dua  pendekatan  dalam  mengidentifikasi bullish- bearish tersebut, yaitu pendekatan candlestick sebagaimana dipakai oleh Umar (2016) atau  model  pergantian  Markov  seperti  dipakai  oleh  Panggabean  (2010).    Dalam penilaian  intuitif,  pasar  dalam  kondisi bearish dan bullish ditandai  berbeda,  yaitu periode bullish ,  harga-harga  akan  cenderung  naik  secara  bertahap  dan  volatilitasnya rendah;  sementara  selama  periode bearish ,  harga-harga  akan  cenderung  “jatuh” secara dramatis dan volatilitasnya tinggi (Kole 2010).
Risiko pasar atau risiko sistematis dalam investasi dikenal dengan indikator beta ( β )  yang  diukur  dengan  menggunakan  model  penilaian  modal  ( capital  assets  pricing
224 | Respati P, Purwanto B, Irwanto AK - Estimasi Bullish dan Bearish dengan Model Perpindahan
model,  CAPM )  dari  Sharpe  (1963,  2014).    Dalam  pemodelan  CAPM  secara  implisit diasumsikan bahwa pasar bersifat homogen, tidak memilah dan membedakan apakah kondisi pasar bullish atau bearish .  Akibatnya, risiko sistematis atau beta dalam model Sharpe bersifat tunggal dan tidak dibedakan oleh kondisi berbeda termasuk bullish dan bearish .   CAPM semata-mata menjelaskan hubungan antara return dan beta (Sharpe, 2005; Bodie et al, 2014).  Investor secara keseluruhan diasumsikan rasional, berharap atas  tingkat  imbalan  lebih  tinggi  untuk  tiap-tiap  kenaikan  risiko  yang  bersedia diterimanya; dan sebaliknya, pada tiap tingkat imbalan yang diharapkan, investor lebih menyukai  risiko  yang  lebih  rendah.    Sharpe et  al. (2005)  menjelaskan  bahwa  CAPM merupakan model kesetimbangan ( equilibrium ) harga aktiva dengan ekspektasi tingkat imbalan  merupakan  fungsi  linier  positif  dari  sensitivitas  harga  sekuritas  terhadap perubahan nilai portofolio pasar.
Dalam  berinvestasi,  CAPM  lazim  digunakan  sebagai  model  untuk  menentukan suatu  tingkat  imbalan  yang  wajar  dapat  diharapkan  dari  suatu  investasi  dalam  aset. Model mempertimbangkan hanya risiko sistematis yang relevan, yakni risiko yang tidak dapat  dieliminasi  dengan  menambahkan  aset  baru  ke  dalam  portfolio  yang  telah dideversifikasi dengan baik ( well diversified ) (Dymond 2015).
Beta  ( β )  merupakan  ukuran  besarnya  risiko  pasar  suatu  saham  yang menunjukkan  hubungan  antara  harga  saham  dan  harga  pasarnya  (Fahmi  2015).  Beta juga  berfungsi  sebagai  pengukur  volatilitas  tingkat  imbalan  investasi.  Volatilitas merupakan  fluktuasi  tingkat  imbalan  investasi  dalam  periode  tertentu.    Jika  secara statistik  fluktuasi  tersebut  persis  mengikuti  fluktuasi  dari  imbal  hasil  pasar,  maka dikatakan beta dari sekuritas tersebut bernilai satu (Hartono 2015). Nilai beta menjadi indikator penting dalam berinvestasi karena menunjukkan tingkat imbalan yang dapat diharapkan sesuai dengan perkembangan pasar.

## III. Metode Penelitian
III.1.  Data dan Prasyarat Stasioneritas
Riset  dilakukan  pada  populasi  emiten  saham  terdaftar  di  BEI  periode  Tahun 2011  –  2016.  Data  yang  digunakan  adalah  harga  saham  dan  IHSG.  Nama  emiten  dan data IHSG diperoleh dari laman http://www.idx.co.id; data harga saham diperoleh dari TICMI.    Proksi  untuk  tingkat  imbalan  bebas  risiko  menggunakan  data  Sertifikat  Bank Indonesia (SBI) yang diperoleh dari laman http://www.bi.go.id. Data historis yang sama tersedia  di  beberapa  situs,  antara  lain  http://yahoo.finance.com.  Pengamatan mencakup seluruh emiten dengan kriteria 1) terdaftar dan aktif diperdagangkan dalam periode  Tahun  2011  –  2016;  2)  tidak  keluar  dari  bursa  ( delisting )  selama  periode tersebut.
Setelah  pengambilan  data  IHSG,  seleksi  emiten  sesuai  kriteria,  dan  uji normalitas  data  saham  tiap  emiten,  tahapan  analisis  selanjutnya  meliputi:    1)  Uji stasioneritas  pada  data  IHSG;  2)  Segmentasi bullish dan bearish dengan  model perpindahan Markov ; 3) Pengujian normalitas data titap-tiap emiten; 4) Penghitungan return mingguan;  5)  Penghitungan  nilai  harapan return (rata-rata);  serta  6) Penghitungan beta untuk setiap periode bullish dan setiap periode bearish
Respati P, Purwanto B, Irwanto AK - Estimasi Bullish dan Bearish dengan Model Perpindahan | 225
Untuk menerapkan analisis perpindahan Markov, prasyarat yang harus dipenuhi sesuai  analisis  runut  waktu  ( time  series )  adalah.  Suatu  data  runut  waktu  dikatakan stasioner jika (Ariyani et al 2014):
1. , konstan untuk semua t
2. , konstan untuk semua t
Uji  stasioneritas  terdiri  atas  stasioneritas mean dan  stasioneritas  varian.  Secara visual,  stasioneritas  dapat  diamati  dengan  diagram  plot.  Pengujian  kuantitatif  dapat dilakukan dengan uji Bartlett dan uji akar unit Augmented Dickey Fuller (Brockwell dan Davis  2002).    Dalam  uji Augmented  Dickey  Fuller ,  stasioneritas  diperiksa  dengan menentukan  apakah  polinomial autoregressive memiliki  sebuah  akar  tepat  pada lingkaran unit, atau di dekat lingkaran unit. Brockwell dan Davis merumuskan hipotsis ujinya:
H0: ϕ = 1 (data tidak stasioner) dan H1: ϕ < 1 (data stasioner). Statistik uji:
(1)
dengan
, dan   merupakan rataan sampel dari .
Kriteria uji: H0 ditolak (data stasioner) jika  < t*, nilai probabilitas < α, dengan t* adalah nilai kritis dari Dickey Fuller .
Data  rataan  runut  waktu  yang  tidak  stasioner  dapat  distasionerkan  dengan transformasi differensiasi derajat (Permatasari, 2014):
(2)
Sedangkan data varian runtun waktu tidak stasioner, dilakukan transformasi data (Permatasari  2014).    Sedangkan  data  harga  atau  indeks  yang  tidak  stasioner  dapat distasionerkan  dengan  menggunakan  nilai  tingkat  imbalan  yang  merupakan  turunan log  normal  dari  data  harga  atau  indek,  sebagaimana  dilakukan  oleh  Perlin  (2012). Persamaan untuk menghitung tingkat imbalan dalam hal ini adalah:
(3)
dengan penjelasan:
: nilai imbal hasil pada periode t
: nilai data pada periode t
: nilai data pada 1 periode sebelum t
III.2.   Metode Segmentasi Bullish-Bearish dengan Model Perpindahan Markov Model perpindahan Markov dirumuskan oleh Hamilton (1989) sebagai:
(4)
Suatu  peubah  acak  tidak  teramati  ( unobservable  latent  variable )  yang  disebut dengan state atau regime disimbolkan dengan  , dengan untuk
226 | Respati P, Purwanto B, Irwanto AK - Estimasi Bullish dan Bearish dengan Model Perpindahan
dan untuk untuk mengidentifikasi terdapatnya dua kondisi
berbeda, yaitu bullish dan bearish .
Dalam  rantai markov ,  nilai  sekarang  dipengaruhi  oleh  nilai  di  masa  lalu (Hamilton, 1989); maka besarnya peluang atau probabilitas nilai   adalah sebesar:
= (5) , dimana i,j=1,2 Dengan  menetapkan sebagai  peluang  transisi  atau  besarnya  kemungkinan
perubahan  dari state i  ke  j,  nilai  peluang  transisi  tersebut  dapat  dirangkum  dalam matriks peluang sebagai berikut:
(6)
Kombinasi  paling  sederhana  dari  perpindahan markov dengan  model  runut waktu  ( time  series )  adalah Markov  Switching  Autoregressive (MSAR),  yaitu  kombinasi antara Markov  Switching  Model dengan Autoregressive  (AR)  Model (Kim  dan  Nelson 1999).
Misalkan  AR  orde  r  yang  nilai  rata-rata  dan  variannya  dipengaruhi  oleh perubahan regime sebanyak 2 pilihan, maka model MS(2)-AR(r) adalah sebagai berikut:
(7) dengan ,  serta dan bernilai dan jika  proses  berada pada state 1 dan bernilai dan    jika proses berada pada state 2.
Persamaan di atas mencakup:
: data pengamatan
: koefisien autoregressive
: rataan pada saat t yang dipengaruhi perubahan state : varian pada saat t yang dipengaruhi perubahan state
: residual pada saat t
Untuk  menentukan  suatu  kondisi  apakah  naik  atau  turun,  Hamilton  (1989) mengidentifikasinya melalui nilai , dengan ketentuan . Dalam penelitian ini, merupakan state saat  IHSG bearish ,  sedangkan
merupakan state saat IHSG mengalami bullish .
III.3.   Pengukuran Tingkat Imbalan Pasar ( ), Saham ( ) dan Bebas Risiko ( )
Tingkat  imbalan  pasar  merupakan  tingkat  imbalan  lebih  tinggi  yang  diharapkan oleh  investor  karena  bersedia  berinvestasi  di  pasar  modal.    Tingkat  imbalan pasar ( market return ) dengan indicator IHSG pada periode ke-t adalah:
(8)
Respati P, Purwanto B, Irwanto AK - Estimasi Bullish dan Bearish dengan Model Perpindahan | 227
Dimana:
= Imbal hasil pasar pada akhir minggu ke t = IHSG pada akhir minggu ke t = IHSG pada akhir minggu sebelumnya (t-1)
Serupa  dengan  perhitungan  tingkat  imbalan  pasar,  tingkat  imbalan saham  ( ) dihitung dengan rumus:
(9)
Di mana:
= Imbal hasil saham pada akhir minggu ke t
= harga penutupan (close price) pada akhir minggu ke t
= harga penutupan (close price) pada akhir minggu sebelumnya (t-1)
Rata-rata  tingkat  imbalan  saham  yang  dapat  diharapkan  diukur  dengan  nilai tengah tingkat imbalan seluruh emiten:
(10)
Di mana:
= rata-rata / harapan imbal hasil saham i pada periode j = imbal hasil saham i pada periode j = Jumlah periode
Sedangkan tingkat imbalan yang dikorbankan ( opportunity cost ) dihitung dengan patok duga investasi berpendapatan tetap yang dikeluarkan oleh Negara.  Patok duga yang lazim dipakai di Indonesia adalah tingkat bunga Sertifikat Bank Indonesia (SBI).
III.4.   Estimasi Beta CAPM
Berdasarkan model Sharpe (1963) yang dikembangkan kemudan oleh Fama dan Macbeth (1973), Guo (2011), persamaan yang disarankan oleh Fama dan French (2004) untuk mengestimasi beta adalah:
( R it – R ft ) = α i + β i ( R mt – R ft ) + e i (11)
Dimana:
R it = imbal hasil sekuritas/saham i α i = intercept dari regresi β i = beta sekuritas/saham i R mt
= imbal hasil pasar R ft
= asset bebas resiko e i = random disturbance dari regresi
Persamaan  Fama  dan  French  (2004)  ini  berbeda  dan  mengoreksi  kelaziman estimasi beta dalam model indeks tunggal dengan memberikan koreksi sebesar tingkat imbalan bebas risiko.  Parameter statistik untuk pengujian model ini sama dengan yang dipakai  dan  telah  dijelaskan  dalam  bagian  pengukuran  tingkat  imbalan  pada  bagian sebelumnya.
228 | Respati P, Purwanto B, Irwanto AK - Estimasi Bullish dan Bearish dengan Model Perpindahan

## IV. Hasil dan Pembahasan
IV.1.  Gambaran Umum
Perkembangan IHG periode Tahun 2011 – 2016 tampak seperti pada Gambar 1. Secara  intuitif,  Tahun  2015  sering  disebut  sebagai  periode bearish ,  sebagaimana terlihat  pada  Gambar,  setelah  Bulan  Maret  2015  menunjukkan  terdapat  penurunan tajam IHSG, dari 5.456 pada 29 Maret 2015 menjadi 4.209 pada 20 September 2015, atau  terjadi  penurunan  -22,86%  dalam  waktu  kurang  dari  6  bulan.    Namun,  bila dicermati  lebih  mendalam,  sejatinya  penurunan  juga  terjadi  pada  Tahun  2013  dan pertengahan  Tahun  2011.    Secara  keseluruhan,  IHSG  berkecenderungan  positif  atau naik  dari  kisaran  3.700  pada  tahun  2011  menjadi  5.200  pada  akhir  tahun  2016. Namun, di antara kenaikan tersebut, secara berkala terjadi juga penurunan-penurunan meski  relative  lebih  kecil  daripada  kenaikannya.    Kasat  mata  dapat  dilihat  langsung adanya pergerakan IHSG meningkat antara Januari-September 2011, September 2011 –  Juni  2013;  September  2013  –  Mei  2015  dan  September  2015  –  Desember  2016. Gambaran  umum  intuitif  deskriptif  ini  akan  diuji,  apakah  dapat  diidentifikasi  dan didefinisikan secara lebih akurat batasannya.
Gambar 1 . Grafik pergerakan Indeks Harga Saham Gabungan periode 2011-2016

## IV.2.  Kestabilan Pasar Modal Indonesia
Dengan  menggunakan  model  perpindahan  Markov,  segmentasi bullish-bearish pada IHSG periode 2011 – 2016 dapat diidentifikasi kecenderungan naik ( uptrend ) dan turun ( downtrend ) secara statistik nyata namun belum tentu tampak jelas secara kasat mata.    Hasil  pengujian  prasyarat  kestabilan  ( stationerity )  pada  perkembangan  IHSG dengan  menggunakan Augmented  Dickey-Fuller (ADF)  menunjukkan  bahwa  data nominal  IHSG  tersebut  tidak  stasioner  (Tabel  1),  dan  oleh  karena  itu  diperlukan transformasi agar prasyarat tersebut terpenuhi.  Dengan transformasi indeks menjadi tingkat imbalan (Wizsa et al 2016), hasil uji memenuhi syarat seperti pada Tabel 2.
Respati P, Purwanto B, Irwanto AK - Estimasi Bullish dan Bearish dengan Model Perpindahan | 229
Tabel 1.  Hasil uji stasioneritas data IHSG
t-Statistic Prob.* Augmented Dickey-Fuller test statistic -1,761355 0,3994 Test critical values : 1% level -3,451283 5% level -2,870651 Tabel 2.  Hasil uji stasioneritas tingkat imbalan t-Statistic Prob.* Augmented Dickey-Fuller test statistic -19,87918 0,0000 Test critical values: 1% level    -3,451283 5% level    -2,870651
Hasil uji stasioneritas ADF pada data imbal hasil IHSG (Tabel 2) didapatkan nilai t- Statistik  sebesar  -19,87918  yang  nilai  mutlaknya  lebih  besar  daripada  nilai  kritis  uji α=5%  sebesar  -2,870651  maupun  α=1%  sebesar  -3,451283.  Dengan  kata  lain, stasioneritas pasar modal di Indonesia  nyata dilihat pada ukuran imbal hasil, alih-alih pada indeks harga yang secara langsung dapat diamati. IV.3. Bullish dan Bearish pada Pasar Modal Indonesia Hasil  segmentasi  dengan  model  perpindahan markov menunjukkan  bahwa uptrend atau bullish signifikan  dengan  koefisien  0,306726  atau  30,67%,  namun downtrend atau bearish tidak nyata pada  =5% meskipun koefisiennya sesuai sebesar -0,502505 atau turun sebesar 50,25%. Hal ini menunjukkan bahwa model perpindahan markov dapat  mengidentifikasi  secara  signifikan  kondisi bullish di  Pasar  Modal Indonesia  dalam  periode  2011  –  2016.    Pada  periode bullish ,  tingkat  imbalan  naik sebesar 30,67%, dan bearish turun 50,25% (Tabel 3).
Tabel 3.  Hasil analisis Markov-switching Model Variable Coefficient Std. Error z-Statistic Prob. Regime 1 C -0,502505 0,497836 -1,009378 0,3128 Regime 2 C 0,306726 0,114329 2,682835 0,0073
Model  yang  paling  sesuai  untuk  digunakan  pada  analisis  perpindahan markov adalah autoregressive lag-3  dengan  nilai AIC , HQC dan SC terkecil  yaitu  4,307048, 4,340945, dan 4,391823, atau AR(3).
Tabel 4.  Kriteria model MS terbaik berdasarkan nilai AIC terkecil yaitu AR(3) AR(1) AR(2) AR(3) AR(4) Akaike info criterion (AIC) 4,310961 4,312300 4,307048 4,311085 Hannan-Quinn criterion (HQC) 4,344691 4,346112 4,340945 4,345066 Schwarz criterion (SC) 4,395336 4,396874 4,391823 4,396062
Hasil  analisis  menggunakan  model  perpindahan Markov untuk regime 1  dan regime 2  bisa  kita  lihat  pada  Gambar  2.    Pada  Gambar  tampak  bahwa bullish terjadi pada Triwulan I – II Tahun 2011, Triwulan IV 2011 – Triwulan II 2013, Triwulan IV 2013 – Triwulan I 2015, dan Triwulan IV 2015 – pertengahan Triwulan IV 2016.  Satu periode pendek bullish terjadi  pada  pergantian  Triwulan  II  –  Triwulan  III  Tahun  2015.    Hal  ini menunjukkan bahwa dalam periode downtrend yang dikenal secara umum pada Tahun 2015, juga terdapat segmen bullish .  Periode bearish yang cukup terlihat adalah pada periode Triwulan III Tahun 2011, Triwulan III Tahun 2013, dan Triwulan III Tahun 2015. Dengan  analisis  perpindahan  Markov,  tampak  pula  terjadi  bearish  periode  pendek pada Triwulan II Tahun 2015 dan Triwulan IV Tahun 2016.
230 | Respati P, Purwanto B, Irwanto AK - Estimasi Bullish dan Bearish dengan Model Perpindahan
0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0 I II III IV I II III IV I II III IV I II III IV I II III IV I II III IV
2011 2012
2013
2014 2015 2016 P(S(t)= 1) Beari sh P(S(t)= 2) Bul l i sh Markov Switching Smoothed Regime Probabilities
Gambar 2 . Hasil Markov-switching smoothed regime untuk regime 1 dan regime 2.
Peluang terjadinya transisi dari kondisi bullish ke kondisi bearish adalah sebesar 0,033281  atau  3,33%,  sedangkan  peluang  imbal  hasil beralih  dari  kondisi bearish ke kondisi bullish adalah sebesar 0,121400 atau 12,14% (Tabel 5). Peluang kondisi bullish akan tetap bertahan bila kondisi itu telah tercapai adalah sebesar 96,67% dan bearish akan bertahan dalam bearish sebesar 87,86%.
Durasi kondisi bullish dalam periode 2011 – 2016 adalah selama 30,05 pekan dan bearish selama  8,24  pekan.    Kecenderungan  bergerak  naik  ( uptrend )  ,  Artinya  bahwa semua  emiten  ingin  lekas  bebas  dari  kondisi  pasar  yang  terus  turun  yang  terbukti dengan  nilai  peluang  transisi  dari bearish ke bullish sebesar  0,1214  yang  lebih  besar dari  transisi bullish ke bearish sebesar  0,033281.  Sehingga  investor  bisa  melakukan perhitungan  yang  tepat  dalam  melakukan  invesasi  dengan  mengetahui  berapa  lama harapan  kondisi bullish akan  terjadi  dan  berapa  lama  harapan  kondisi bearish terjadi dan peluang untuk terjadinya transisi diantara kedua periode tersebut.
Tabel 5.  Peluang transisi dan durasi waktu peluang terjadinya bullish dan bearish Constant transition probabilities: P(i, k) = P(s(t) = k | s(t-1) = i) ( row = i / column = j)
1 2 1 0,878600 0,121400 2 0,033281 0,966719 Constant expected durations: 1 2 8,237238 30,04680
Hasil  analisis  model  perpindahan markov pada  periode  tahun  2011  dan  2016 menunjukkan  terjadinya bearish selama  63  minggu  dan  terjadinya  periode bullish selama  246  minggu  yang  merupakan  akumulasi  dari  5  periode bullish dan bearish seperti terlihat pada Tabel 6.
Respati P, Purwanto B, Irwanto AK - Estimasi Bullish dan Bearish dengan Model Perpindahan | 231
Tabel 6. Bullish dan Bearish pada IHSG periode Januari 2011- December 2016 No. Periode Bullish Minggu No. Periode Bearish Minggu 1 30 Januari 2011- 24 Juli 2011 26 1 31 Juli 2011- 20 November 2011 17 2 27 November 2011 - 19 Mei 2013 78 2 26 Mei 2013 - 29 September 2013 19 3 06 Oktober 2013 - 19 April 2015 81 3 26 April 2015 - 14 Juni2015 8 4 21 Juni 2015 - 19 Juli 2015 5 4 26 Juli 2015 - 08 November 2015 16 5 15 November 2015 - 04 Desember 2016 56 5 11 Desember 2016 - 25 Desember 2016 3 IV.4.  Beta- Bullish dan Beta- Bearish
Setelah  diperoleh  segmen bullish dan bearish di  Pasar  Modal  Indonesia, segmentasi  tersebut  dipakai  untuk  melakukan  analisis  beta  berdasar  CAPM,  untuk memperoleh  gambaran  beta  pada  kedua  periode.  Hasil  analisis  pada  periode bullish dan bearish dapat  digambarkan  seperti  pada  Gambar  4  dan  5.    Secara  umum  dapat dikatakan  beta  tersebar  tidak  merata  di  keempat  kuadran  seperti  terlihat  pada gambar.
Gambar 3 . Grafik sebaran beta CAPM periode 1 bullish .
232 | Respati P, Purwanto B, Irwanto AK - Estimasi Bullish dan Bearish dengan Model Perpindahan
Gambar 4 . Grafik sebaran beta CAPM periode 2 bearish .
Dari gambaran tersebut dapat dikatakan bahwa beta- bullish tidak sama dengan beta- bearish .    Beta  yang  dihasilkan  dari  pengukuran  risiko  sistematis  pada  tiap-tiap segmen  menunjukkan  pergerakan  dinamis  sesuai  dengan  perubahan  bullish-bearish yang terjadi.
Temuan  menarik  dari  hasil  analisis  ini  ialah  bahwa  pada  kedua  periode bullish maupun bearish terdapat beta-negatif yang  memiliki  nilai  imbal  hasil  positif.  Beta- negatif  muncul  baik  pada  kondisi bullish maupun bearish ,  meskipun  signifikansinya tidak  nyata.    Beta-negatif  yang  dihasilkan  pada  periode bearish dan bullish disajikan dalam Tabel 7-8.
Tabel 7.  Beta berdasarkan periode 1 bullish Kode Emiten Beta Thitung P.value CV E(Ri) Stdev LMSH -1,1616 -1,5742 0,1285 12,8805 0,0052 0,0666 BUVA -0,9479 -1,0901 0,2865 5,0128 0,0153 0,0766 BACA -0,7837 -1,1255 0,2715 4,4159 0,0139 0,0614 PTSP -0,5107 -0,3870 0,7022 7,1408 0,0159 0,1139 PLIN -0,1823 -0,2231 0,8253 3,5072 0,0201 0,0703 FORU -0,0651 -0,0948 0,9252 3,2880 0,0179 0,0589 DPNS -0,0541 -0,0810 0,9361 4,5290 0,0127 0,0574 BMTR -0,0469 -0,0953 0,9249 6,4183 0,0066 0,0423
Temuan  menarik  dari  hasil  analisis  ini  ialah  bahwa  pada  kedua  periode bullish maupun bearish terdapat beta-negatif yang  memiliki  nilai  imbal  hasil  positif.  Beta- negatif  muncul  baik  pada  kondisi bullish maupun bearish ,  meskipun  signifikansinya tidak  nyata.    Beta-negatif  yang  dihasilkan  pada  periode bearish dan bullish disajikan dalam Tabel 7-8.
Respati P, Purwanto B, Irwanto AK - Estimasi Bullish dan Bearish dengan Model Perpindahan | 233
Tabel 8.  Tabulasi nilai beta CAPM berdasarkan periode 2 bearish Kode Emiten Beta Thitung P.value CV E(Ri) Stdev MTFN -0,5608 -0,6067 0,5538 37,6090 0,0041 0,1534 BRAM -0,3427 -0,6855 0,5042 7,2240 0,0115 0,0832 ALDO -0,3093 -0,7376 0,4730 2,6148 0,0268 0,0700 EMTK -0,0896 -0,1929 0,8498 6,9372 0,0110 0,0761
Dengan adanya emiten saham yang memiliki beta dengan nilai negatif dan imbal hasil positif dalam segmen bullish dan bearish berpotensi untuk membentuk portofolio lebih  luas  keragamannya  dengan  sumbangan  tingkat  imbalan  positif.    Namun demikian,  peluang  ini  belum  sepenuhnya  teridentifikasi  tuntas,  baik  signifikansi, maupun efektivitasnya untuk pembentukan portfolio tersebut.

## V. Kesimpulan
Hasil  penelitian  dengan model perpindahan Markov AR(3)  menunjukkan  bahwa terdapat  10 regime yang  teridentifikasi  dari  5  periode bullish dan  5  periode bearish pada pergerakan saham Indeks Harga Saham Gabungan, dengan nilai AIC , HQC dan SC yang  terkecil  pada  model  MSAR(3)  yaitu  4,307048,  4,340945,  dan  4,391823.    Hasil analisis  beta  CAPM  menunjukkan  bahwa  pada  semua  periode bullish dan bearish terbukti memiliki beta dengan nilai beta yang negatif yang masih memiliki nilai imbal hasil  yang  positif.  Hasil  penelitian  ini  juga  menunjukkan  nilai  harapan  untuk  periode bullish bertahan adalah selama 30,04680 minggu dan kondisi bearish bertahan adalah sebesar  8,237238  minggu  dengan  peluang  berpindah  dari  kondisi bullish ke  kondisi bearish sebesar  0,033281  dan  peluang  berpindah  dari  kondisi bearish ke  periode bullish adalah  sebesar  0,121400.  Artinya  bahwa semua  emiten  ingin  lekas  bebas  dari kondisi pasar yang terus turun yang terbukti dengan nilai peluang transisi dari bearish ke bullish sebesar  0,1214  yang  lebih  besar  dari  peluang  transisi bullish ke  bearish sebesar 0,033281. Sehingga  investor  perlu melakukan  perhitungan  yang  lebih  cermat dalam  melakukan  investasi  dengan  adanya  waktu bullish dan bearish ,  berapa  lama harapan kondisi bullish dan bearish akan terjadi dan peluang untuk terjadinya transisi diantara  kedua  periode  tersebut.  Hasil  penelitian  ini  menunjukkan  hasil  yang  masih bisa dijelaskan lebih lanjut yaitu terjadinya periode bearish yang cukup konsisten pada periode Triwulan III Tahun 2011, Triwulan III Tahun 2013, dan Triwulan III Tahun 2015. Untuk  itu  saran  yang  pertama  adalah  penelitian  ini  membuka  peluang  penelitian lanjutan  dari  terjadinya  periode bearish yang  konsisten  pada  setiap  Triwulan  III  dan tahun  ganjil  yaitu  pada  tahun  2011,  2013,  dan  2015.  Saran  kedua  adalah  perlunya melakukan penelitian lanjutan mengenai kontribusi beta yang bernilai negatif berimbal hasil positif dalam pembentukan portofolio investasi.

## VI. Daftar Pustaka
Ariyani  FD,  Warsito  B,  Yasin  H.  2014.  Pemodelan  Markov  Switching  Autoregerssive. Semarang (ID). Jurnal Gaussian . 3(3):381-390.
Bodie  Z,  Kane  A,  Marcus  AJ.  2014.  Manajemen  Portofolio  dan  Investasi.  Jakarta  (ID):
Salemba Empat.
Brockwell  PJ,  Davis  RA.  2002.  Introduction  to  time  series  and  forecasting.  New  York (US): Springer.
234 | Respati P, Purwanto B, Irwanto AK - Estimasi Bullish dan Bearish dengan Model Perpindahan
Defrizal, Sucherly, Wirasasmita Y, Nidar SR. 2015. The Determinant Factors of Sectoral Stock Return in Bullish and Bearish Condition at Indonesia Capital Market. IJSR . 4(07): 209-214.
Dymond LH. 2015. A Recent History of Recognized Economic Thought: Contributions of the  Nobel  Laureates  to  Economic  Science.  https://books.google.co.id/books? id=bKjXCQAAQBAJ. Lulu.com.
Ismail MT, Isa Z. (2008). Identifying Regime Shifts in Malaysian Stock Market Returns. International Research Journal of Finance and Economics . 15: 1450-2887. Fahmi I. 2015. Pengantar Teori Portofolio dan Analisis Investasi Teori dan Soal Jawab. Bandung (ID):Alfabeta,cv.
Gitman LJ, Zutter CJ. 2012. Principles of Managerial Finance 13 th ed. Boston (US): The Prentice Hall series in finance. Hlm 329-339.
Guo  Y.  2011.  A  Study  of  the  CAPM  in  Shanghai  Stock  Exchange. http://www.scriptiesonline.uba.uva.nl/410818.  Universiteit  van  Amsterdam. Faculty  of  Bussiness  and  Economics.  Msc  of  Bussiness  Studies  (Finance  Track) September 2011.
Hartono  J.  2015.  Teori  Portofolio  dan  Analisis  Investasi.  Yogyakarta  (ID):  BPFE- Yogyakarta. Ed ke-10.
Husnan  S.  2015.  Dasar-dasar  Teori  Portofolio  &  Aanalisis  Sekuritas.  Yogyakarta  (ID):
UPP STIM YKPN. Ed ke-5, cetakan ke-1.
Kim CJ, Nelson CR. 1999. State Space Model with Regime Switching, Classical and Gibs Sampling Approaches with Applications. Cambridge (MA): MIT Press.
Kole  E,  Dijk  D.    2017.  How  to  Identify  and  Forecast  Bull  and  Bear  Markets? J.  Appl. Econ.. 32: 120-139. doi: 10.1002/jae.2511.
Kusneri  U.  2002.  Beta  Saham  LQ45:  Suatu  Perbandingan  Pada  periode  Bullish  dan Periode Bearish untuk saham-saham yang Tercatat Di Bursa Efek Jakarta [Thesis]. Semarang (ID): Universitas Diponegoro.
Maheu  JM,  McCurdy  TH.  2000.  Identifying  bull  and  bear  market  in  stock  returns.
Journal of Business & Economic Statistics . 18(1):100-112.
Panggabean,  Martin  P.H.    Is  There  Bull  and  Bear  Markets  in  the  Indonesia  Stock Exchange? Jurnal Akuntansi dan Keuangan, Vol. 12, No. 1, Mei 2010: 1-8.
Mega Investama. 2017. IHSG menembus level 6000 dan mencapai rekor tertingginya,
Bagaimana Selanjutnya? Mega Investama Investment Note.
http://www.megainvestama.co.id/info/Investment%20Notes%20November%20 2017.pdf
Permatasari  H,  Warsito  B,  Sugito.  2014.  Pemodelan  Markov  Switching  Vector Autoregressive (MSVAR). Semarang (ID). Jurnal Gaussian . 3(3):421-430.
PwC.  2013.  World  in  2050  The  BRICs  and  beyond:  prospects,  challenges  and opportunities.
https://www.pwc.kz/en/publications/new_publication_assets/world_in_2050_2
013.pdf
_____.  The  World  in  2050  Will  the  shift  in  global  economic  power  continue? https://www.pwc.com/gx/en/issues/the-economy/assets/world-in-2050- february-2015.pdf
Respati P, Purwanto B, Irwanto AK - Estimasi Bullish dan Bearish dengan Model Perpindahan | 235
_____.    2017.  The  Long  View  How  will  the  global  economic  order  change  by  2050? https://www.pwc.com/gx/en/world-2050/assets/pwc-the-world-in-2050-full- report-feb-2017.pdf
Sharpe  WF,  Alexandre  GJ,  Bailey  JV.  2005.  Investasi.  Jakarta  (ID):  Gramedia.  Ed  ke-6. Alih Bahasa , Pristina Hermastuti, Dodi Prastuti; Penyunting, Bambang Sarwiji. Turner CM, Startz R, Nelson CR. 1989. A Markov Model Of Heterokedasticity, Risk, and Learning in the Stock Market. J Fin Eco . 25:3-22. North-Holland (NL).
Usman, Berto.  2016.  The Phenomenon of Bearish and Bulish in the Indonesian Stock Exchange.  Esensi: Jurnal Bisnis dan Manajemen,  Volume 6 (2), Oktober 2016.  P- ISSN: 2087-2038; E-ISSN:2461-1182. Halaman 181 - 198
Wizsa UA, Devianto D, Miyastri. 2016, Model Laju Perubahan Nilai Tukar Rupiah (IDR) terhadap Poundsterling (GBP) dengan Metode Markov Switching Autoregressive (MSAR). Jurnal Matematika. 5(3):56-64. Padang (ID).
Winarno  WW.  2015.  Analisis  Ekonometrika  dan Statistika  dengan  EViews.  Yogyakarta (ID): UPP STIM YKPN. Ed ke-4.