## KEUANGAN
Dwiarso Utomo, Fuad
Korespondensi dengan Penulis:
Dwiarso Utomo :  Telp. +62 24 671 4389, +62  24 351 7261 Fax.  +62 24 356 9684,  E-mail:dwi@dosen.dinus.ac.id

## BENARKAH PASAR MODAL KITA EFISIEN? BUKTI DARI JAKARTA STOCK EXCHANGE

## Dwiarso Utomo Fuad
Fakultas Ekonomi Jurusan Akuntansi Universitas Dian Nuswantoro Jl. Nakula I No.5-11 Semarang - 50131
Abstract: This study tested efficiency of market hypothesis to stock prices in Indonesia by using two unit root tests. First, we implemented a test that could account for two structural breaks because of financial crisis in the underlying series. Second, we employed variance ratio test to test the null hypothesis of random walk after adjusting for heterocedasticity. The results indicated that there were breaks, particularly in the intercept of the trend function. We also found that our heterocedastic-consistent variance ratio test documents rejected random walk hypothesis. The results somehow revealed the ambiguous results which were perhaps due to heterocedasticity in the data.
Keywords : Random Walk Hypothesis, structural breaks, Augmented Dickey Fuller Test, Variance Ratio Test
Hipotesis  efisiensi  pasar  merupakan  salah  satu proposisi yang paling kontroversial dalam keuangan dan  sangat  mempengaruhi  literatur  akuntansi. Efisiensi pasar menyatakan bahwa harga pada pasar yang  kompetitif merefleksikan  seluruh  informasi yang  tersedia  dan  sehingga  tidak  mungkin menghasilkan  laba abnormal dengan  meng- gunakan  informasi  sebelumnya.  Secara ekonometrika, efisiensi pasar menyatakan bahwa harga  periode  berikutnya  merupakan  variabel random yang terdistribusi secara independen dan identik ( independent, indentically distributed, iid).
Sejauh  ini,  uji  efisiensi  pasar  pada  pasar  yang berkembang tidak konklusif. Misalnya, meskipun banyak sekali penelitian menyatakan bahwa harga
saham  berpola random  walk ,  Lo  dan  MacKinlay (1988)  dan  Uruttia  (1995)  membuktikan  bahwa harga saham tidak acak.
Penelitian ini menguji properti random walk pada  pasar  modal  Indonesia,  yaitu  pada  Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG) dan LQ-45 Jakarta Stock Exchange (JSX). Penelitian ini dilakukan pada JSX karena pasar modal JSX sangat rapuh terhadap adanya “tekanan” terutama karena krisis keuangan yang melanda Asia selama periode 1997-1998. JSX masih  mengalami  trauma  tersebut  paling  tidak sampai awal 2000. Dampak dari krisis moneter yang menyebabkan  adanya structural  breaks dapat dilihat dari plot  time  series IHSG  periode harian, sebagaimana yang disajikan pada Gambar 1.
Jurnal Keuangan dan Perbankan, Vol. 12, No.1 Januari 2008, hal. 43– 55 Terakreditasi SK. No. 167/DIKTI/Kep/2007

## KEUANGAN
Penelitian ini berkontribusi terhadap literatur akuntansi dalam beberapa hal. Pertama, uji ini akan sangat berguna untuk menjawab suatu pertanyaan yang paling fundamental dalam akuntansi: kenapa relevansi earning dari  waktu  ke  waktu  semakin menurun (Ryan dan Zarowin, 2003). Jika pasar tidak efisien,  maka  hilangnya  relevansi earning hanya akan  dapat  dijawab  dengan  suatu  perubahan pendekatan  penelitian  menjadi  riset  akuntansi keuangan keperilakuan. Beberapa penelitian telah membuktikan bahwa investor mengevaluasi harga berdasarkan  pada  bagaimana  investor  tersebut melakukan framing berdasarkan pada losses dan gains , sebagaimana yang dibuktikan oleh Prospect Theory (Kahneman dan Tversky, 1979; Alles, 2004; DeGeorge et  al. , 1999; Caylor et al . 2007). Kedua, sebagian  besar  penelitian  yang  menguji  efisiensi pasar berfokus kepada pasar maju daripada pasar berkembang  (kecuali  penelitian  yang  dilakukan oleh Narayan dan Smyth, 2004; Chaudury dan Wu 2003). Ketiga, penelitian ini menguji adanya mean reversion yang memungkinkan beberapa structural breaks pada property  time  series dengan menggunakan two breaks augmented Dickey Fuller Test dan Variance Ratio Test . Hal ini penting untuk
dilakukan karena beberapa penelitian sebelumnya gagal untuk membuktikan ketidakefisiensian pasar atau  sering kali  menolak kemungkinan  hipotesis adanya unit root karena tidak adanya break dalam property time series .
Artikel ini disusun dalam beberapa bagian. Bagian  kedua  menjelaskan  secara  terperinci metodologi yang digunakan. Bagian ketiga menguji data  dan  membahas  hasil  penelitian.  Bagian terakhir menyimpulkan secara ringkas artikel ini.

## METODE
Harga penutupan mingguan dan harian yang diperoleh dari Indeks Harga Saham Gabungan dan LQ-45  selama  periode  1  Januari  1990  sampai  31 Desember  2004  digunakan  sebagai  data  dalam penelitian  ini.  Indeks  Harga  Saham  Gabungan Jakarta  Stock  Exchange merupakan  indeks gabungan harga saham yang listing di Bursa Efek Jakarta yang merefleksikan perubahan-perubahan harga  seluruh  saham.  LQ-45  merupakan  indeks berbobot yang terdiri dari 45 saham yang memiliki
5 .2 5 .6 6 .0 6 .4 6 .8 7 .2 9 0 9 1 9 2 9 3 9 4 9 5 9 6 9 7 9 8 9 9 0 0 0 1 0 2 0 3 0 4 Gambar 1. Plot Time Series IHSG JSX Periode Harian
Dwiarso Utomo, Fuad
volatilitas harga paling tinggi. Untuk mengeliminasi adanya thin trading dan non-synchronous trading , LQ 45 digunakan yang juga untuk merefleksikan basis industri yang luas (Hartono, 2005). Kedua data tersebut diperoleh dari Indonesian Securities Market Database Universitas Gadjah Mada Yogyakarta.
Return mingguan  masing-masing  sekuritas dihitung sebagai return dari harga penutupan hari Rabu sampai harga penutupan hari Rabu minggu berikutnya. Jika harga pada hari Rabu tersebut tidak tersedia,  karena  libur  misalnya,  maka  harga  hari Kamis atau Selasa digunakan. Jika harga penutupan hari  Selasa  juga  tidak  tersedia,  maka  harga penutupan hari Kamis digunakan. Namun, jika baik hari  Selasa,  Rabu  dan  Kamis  juga  tidak  tersedia, maka return mingguan  untuk  periode  tersebut dianggap sebagai missing value .

## Augmented Dickey Fuller Test (ADF)
Hipotesis null sederhana yang menyatakan bahwa logaritma natural indeks harga saham ( p ) random walk dinyatakan sebagai berikut:
t t t p c p H D 1 . (1)
Dimana c adalah parameter konstanta dan t H merupakan  proses stationary yang  memung- kinkan untuk berkorelasi secara serial. Uji ADF, yang merupakan uji random walk hypothesis yang paling populer, dapat dinyatakan sebagai berikut:
¦ ' ' k j t j t j t t p d p c p 1 1 H D (2) ¦ ' ' k j t j t j t t p d t p c p 1 1 H E D (3)
Persamaan  (2)  menguji  hipotesis null mengenai random walk dan hipotesis alternatifnya menguji  adanya mean  reversion ,  sedangkan persamaan (3), hampir sama dengan persamaan (2), menguji hipotesis null mengenai random walk dan hipotesis alternatif adanya trend stationary . Pada kedua  persamaan,  parameter  tambahan k ,
j t p ' ditambahkan untuk mengeliminasi adanya
gangguan terhadap dependensi parameter pada distribusi asymptotic yang disebabkan oleh adanya korelasi  serial  pada error .  Dalam  hal  ini,  jika parameter D tidak berbeda secara signifikan dari nol, maka  hipotesis null mengenai random  walk tidak dapat ditolak. Di samping itu, jika ditemukan bahwa D <  0,  maka  hipotesis  alternatif  tentang mean reversion diterima. Peneliti juga menguji unit root  test dengan  menggunakan  uji  Phillips  dan Perron (PP) yang juga menguji persamaan (2) dan (3).  Namun,  nilai  kritis  untuk  menerima  atau menolak hipotesis diturunkan berdasarkan asumsi non-parametrik.
Salah satu keterbatasan dari uji ADF adalah uji tersebut memiliki kekuatan yang lemah dalam menguji hipotesis mean reversion (Chaudury dan Wu, 2003).  Perron (1989)  menyatakan  bahwa  uji tersebut  terbukti  sangat  lemah  ketika  terdapat break pada deterministic trend function , padahal uji tersebut didasarkan pada distribusi asymptotic yang  mempertimbangkan  adanya broken  trend . Treatment yang  dilakukan  oleh  Perron  (1989) tentang structural  break bersifat  endogen  dan merupakan subyek dari masalah “ data snooping” (Chaudury dan Wu, 2003). Zivot dan Andrews (1992) mengkritisi  model  Perron  dan  mereka  memper- lakukan break sebagai endogen untuk menghindari adanya hasil yang spurious mengenai tanggal break .
Prosedur yang disarankan oleh Zivot dan Andrew dimulai  dengan  mengestimasi  tiga  persamaan berikut:
Model A: ¦ ' ' k j t j t j t t t p d U D t p c p 1 1 H T E D (4) Model B: ¦ ' ' k j t j t j t t t p d T D t p c p 1 1 H J E D (5)
Model C: ¦ ' ' k j t j t j t t t t p d T D U D t p c p 1 1 H J T E D (6)
Hipotesis null dalam persamaan (4), (5) dan (6) adalah D = 0, yang berarti bahwa terdapat unit root dalam p. Hipotesis alternatif adalah D < 0, yang

## KEUANGAN
berarti bahwa p adalah breakpoint stationary . DU t merupakan  indikator  variabel dummy untuk perubahan intersep yang terjadi pada waktu TB, sedangkan DT adalah perubahan slope pada fungsi trend , yang dapat didefinisikan sebagai berikut:
¯ ® ­ ! otherwise B T t if DU t 0 1 1 1 ¯ ® ­ ! otherwise B T t if TB t T D t 0 1 1 1
Narayan  dan  Smyth  (2004)  telah  mem- peringatkan kemungkinan bahayanya uji Zivot dan Andrew ketika terdapat dua structural breaks dalam suatu  series.  Pendekatan  yang  dilakukan  oleh Lumsdaine dan Pappel (1997) memungkinkan dua structural breaks yang dapat  dinyatakan sebagai berikut:
' t t t t U D U D t p c p 1 2 1 \ T E D ¦ ' k j t j t j p d 1 H (7)
' t t t t DT DT t p c p 1 2 1 Z J E D ¦ ' k j t j t j p d 1 H (8)
' t t t t t U D T D U D t p c p 1 2 1 1 \ J T E D ¦ ' k j t j t j t p d T D 1 2 H Z (9) ¯ ® ­ ! otherwise B T t if DU t 0 1 1 1 ¯ ® ­ ! otherwise B T t if DU t 0 2 1 2 ¯ ® ­ ! otherwise B T t if TB t T D t 0 1 1 1 ¯ ® ­ !
otherwise B T t if TB t T D t 0 2 2 2
Dimana  DU1  dan  DU2  adalah structural breaks pada intersep dan DT1 dan DT2 adalah break yang terdapat pada fungsi trend persamaan (7), (8) dan (9). Sehingga, persamaan (7) menguji unit root yang  memungkinkan dua structural breaks pada intersep, persamaan (8) menguji random walk yang memungkinkan  pengujian  2 break pada slope .
Sedangkan persamaan  (9)  menguji hipotesis null mengenai random walk yang meliputi break pada slope dan juga pada slope .

## Variance Ratio Test
Variance ratio test yang dikembangkan oleh Lo dan MacKinlay (1988) juga digunakan secara luas untuk menguji hipotesis mengenai random walk . Meskipun variance ratio test ini sensitif terhadap adanya perubahan harga yang berkorelasi, uji ini robust terhadap berbagai bentuk heterocedasticity dan non-normality pada stochastic error . Variance ratio dikembangkan berdasarkan pada suatu fakta bahwa variance mengenai perbedaan-q pada suatu series  yang  tidak  berkorelasi  merupakan  q-kali variance perbedaan  pertamanya.  Sehingga,  jika diperoleh observasi n+1, p 0 , p 1 , p 2 . . . ; p n pada suatu jarak interval yang sama, 1/q dari variance P t , P t-q ,  diharapkan  sama  dengan  variance p t - p t-1 , untuk  suatu time  series yang  berkarakteristik random walk . Secara lebih mudahnya variance ratio ,
VR(q) didefinisikan sebagai:
2 1 2 V V q (q) VR (10)
Dimana  merupakan estimator yang tidak bias mengenai 1/q dari varians perbedaan ke-q logaritma return saham ( p t – p t-q ) dan  merupakan estimator yang tidak bias mengenai variance logaritma return ( p t – p t-1 ).  Lo  dan  MacKinlay  lebih  lanjut menunjukkan bahwa estimator  and  dapat dihitung dengan:
¦ n q t q t t q qu p p m 2 2 ) ( 1 V
(11)
Dwiarso Utomo, Fuad
¦ n t t t u p p n 1 2 1 2 1 ) ( 1 1 V (12) Dimana ) ( 1 , 1 ) 1 ( 0 p p nq u nq q q nq q m nq ¸¸ ¹ · ¨¨ © § (13)
p nq adalah  observasi  terkhir  dan p 0 merupakan observasi pertama dan n adalah jumlah observasi pada data runtun waktu.
Uji  statistik  pertama,  z(q)  dihitung berdasarkan pada asumsi homocedasticity , dengan asymptotic  variance dari  VR  statistikyang didefinisikan sebagai:
) ( 3 ) 1 ( ) 1 2 ( 2 ) ( nq q q q q I (14)
Dan z statistik definisikan sebagai:
> @ ) 1 , 0 ( ) ( 1 ) ( ) ( 2 1 N q q VR q Z a o  I
(15)
Sedangkan VR statistik yang bebas heterocedasticity diperoleh dengan:
) ( ) ( 2 ) ( ^ 1 2 j q j q q q j G I ¦ » ¼ º « ¬ ª
(16)
Dimana, 2 1 2 ^ 1 2 ^ 1 1 1ˆ 2 ^ 1 ^ ) ( ) ( ) ( ) ( » ¼ º « ¬ ª ¦ ¦ nq t t t j t j t q j t t t p p p p p p j P P P G
(17)
Statistic variance ratio dapat distandarisasikan secara asymptotic menjadi statistik normal standar Z*(q) , yang dihitung sebagai:
> @ ) 1 , 0 ( ) ( 1 ) ( ) ( 2 1 N q q VR q Z a o  I (18)
Variance  ratio pada  teori  samplingnya mengasumsikan  bahwa  pengujian  yang berdasarkan pada perkiraan asymptotic sehingga memerlukan  jumlah  sampel  yang  besar.  Dengan memperhatikan  jumlah  ukuran  sampel  sebagai pertimbangan  dalam  melakukan  pengujian variance ratio , maka sampel harian juga digunakan.
Meskipun demikian Lo dan MacKinlay (1988) telah memperingatkan  kemungkinan  bahaya  yang mungkin disebabkan oleh penggunaan data harian. Mereka  menyatakan  bahwa  data  harian  akan menghasilkan bias yang berhubungan dengan non- trading , bid-ask spread, non-synchronous trading, dan  lain  sebagainya  yang  mungkin  akan menyebabkan hasilnya agak bias.

## HASIL
Tabel 1. Ringkasan Statistik Deskriptif Tentang Return
JSX-composite index LQ-45 Daily Weekly  Daily Weekly Mean 488.732  489.006  114.474 114.502 Std.Dev 137.938  138.427 31.188 31.376 Skewness 0.625 0.654 1.004 0.785 Jarque Bera 272.483 63.028  1506.62 53.672 Autocorrelation 1 0.203 0.091 -0.453 -0.293 2 0.039 0.166 -0.003 0.018 3 -0.003 0.084 0.002 0.028 4 -0.009 0.069 -0.005 -0.002 5 -0.009 0.075 -0.005 0.045 6 -0.020 0.061 0.003 -0.011 7 -0.006 -0.001 -0.014 -0.009 8 0.022 0.020 0.000 -0.039 10 0.034 -0.035 0.010 -0.007 11 0.052 -0.014 -0.002 0.011 12 0.068 -0.035 0.006 -0.026 13 0.057 -0.005 0.000 -0.006 14 0.052 -0.015 0.006 -0.081 15 0.018 -0.006 -0.005 0.171 Ljung-Box Q 15 214.78 47.164 451.93 62.461 Jumlah observasi 3427 764 2198 458

## KEUANGAN
Ringkasan  statistik  tentang series  return disajikan pada  Tabel 1. IHSG dan  LQ-45 memiliki jumlah observasi yang berbeda karena berbedanya periode sampling baik harian maupun mingguan. Nilai rata-rata untuk IHSG berkisar pada 490 baik untuk harian maupun mingguan, sedangkan LQ- 45 berkisar pada 115. Korelasi lag pertama untuk IHSG  seluruhnya  positif,  namun  untuk  LQ-45 sebagian besar negatif. Ljung-Box Q Statistic pada lag ke  15  merupakan  suatu  tes  untuk  menguji hipotesis null bahwa tidak ada autokorelasi sampai lag ke 15. Hasilnya menunjukkan bahwa hipotesis null tentang random walk dapat ditolak untuk IHSG dan LQ-45.

## Augmented Dickey Fuller test
Hasil uji ADF dan PP pada persamaan (2) dan (3)  disajikan  pada  Tabel  2.  Panjangnya lag yang optimal, k ,  ditentukan  dengan  menggunakan prosedur  yang  ditentukan  oleh  Campbell  dan Perron  (1991).  Dalam  ini  peneliti  melakukan auxiliary  regression dengan k max-n , kemudian mengestimasi persamaan (2) dan (3) dengan terus melakukan iterasi sampai D pada k max-n signifikan.
Tabel 2: Hasil Uji ADF dan PP
Dari Tabel 2 dapat diketahui bahwa terdapat random walk pada level yang cukup moderat, 10%. Namun hasil tersebut harus diinterpretasikan secara berhati-hati  karena  kemungkinan  terdapat structural  breaks pada  intersep  atau slope atau kedua pada fungsi trend .

## Data  IHSG  Harian  dengan  Satu  dan  Dua

## Structural Breaks
Untuk kedua jenis uji, dapat diketahui pada hipotesis null random walk tidak dapat ditolak pada level  yang  cukup  moderat.  Sehingga,  dapat disimpulkan  bahwa  hasil  tersebut  membuktikan tidak terdapat mean reversion pada pasar modal Indonesia. Salah satu alasan yang cukup logis atas penerimaan random  walk  hypothesis adalah kemungkinan  adanya  mis-spesifikasi  tentang deterministic components yang dimasukkan sebagai regressors .  Sangat  mungkin  bahwa  series  yang diteliti is characterized oleh perubahan struktural yang fundamental. Gagal dalam mengantisipasi hal tersebut akan dapat membiaskan pengujian dimana akan  sering  menerima  hipotesis null tentang random walk (Chaudury dan Wu, 2003).
¦ ' ' k j t j t j t t p d p c p 1 1 H D (2) ¦ ' ' k j t j t j t t p d t p c p 1 1 H E D (3)
ADF test PP test k max-n No trend With trend No trend With trend JSXCI-daily 1 -1.219 -1.7585 -1.191 -1.729 JSXCI-weekly 3 -1.928 -2.502 -1.778 -2.282 LQ45 daily 4 -1.691 -1.783 -2.241 -2.318 LQ45-weekly 3 -1.847 -1.917 -1.850 -1.887
Note: Nilai kritis MacKinnon (1996) digunakan untuk menguji adanya unit root
Dwiarso Utomo, Fuad
Sehingga, penelitian ini mempertimbangkan suatu asumsi fundamental dimana kemungkinan terdapat structural  breaks ,  sebagaimana  yang terdapat pada Gambar 1. Sedangkan hasil uji Zivot dan Andrews (1992) disajikan pada Tabel 3. Terdapat dua penemuan yang: pertama , peneliti gagal dalam menolak hipotesis null tentang random walk pada model  A,  B,  dan  C  pada  level  signifikansi konvensional, dan konsisten dengan hasil uji ADF dan PP. Kedua, pada model A dan C, terdapat break yang cukup signifikan yang pada level 1%, tetapi hal  tersebut  tidak  merubah  atau  menimbulkan break pada slope .
Table 3: Uji Random Walk dengan Satu Structural Break pada Data Harian IHSG
Juga menarik untuk diketahui bahwa setelah mempertimbangkan  dua structural  breaks yang disebabkan  oleh  krisis  finansial,  masih  tidak mungkin untuk menolak hipotesis tentang random walk .  Lebih  lanjut,  berdasarkan pada  model AA, hanya break pertama pada intersep yang signifikan pada  level  5%.  Menariknya, break pertama  dan kedua baik pada intersep ataupun slope signifikan pada level 1%. Namun, berdasarkan pada model BB, tidak satu pun break pertama dan kedua pada slope signifikan.
Model A: ¦ ' ' k j t j t j t t t p d U D t p c p 1 1 H T E D (4) Model B: ¦ ' ' k j t j t j t t t p d T D t p c p 1 1 H J E D (5) Model C: ¦ ' ' k j t j t j t t t t p d T D U D t p c p 1 1 H J T E D (6)
Model A Model B Model C DT 30 June 1997 D -0.002 -2.538 -0.001 -1.667 -0.002 -2.447 E 1.13E-06 3.1025 3.74E-07 0.039 8.62E-07 1.763 T -0.002 -2.687 - -0.002 -2.695 J - 7.53E-07 0.784 7.81E-07 0.813 K 1 1 1

## KEUANGAN

## Data IHSG Mingguan dengan Satu dan Dua Structural Breaks
Tabel 5 dan 6 melaporkan uji random walk dengan satu dan dua structural breaks untuk data IHSG  mingguan.  Hasilnya  sekali  lagi  mengin- dikasikan  bahwa random  walk  hypothesis tidak dapat ditolak. Lebih lanjut, berdasarkan pada model
Tabel 4: Uji Random Walk dengan Dua Structural Break pada Data Harian IHSG
A-C,  nampaknya  krisis  moneter  tidak  merubah intersep dan slope fungsi trend . Meskipun setelah mempertimbangkan  dua break (sebelum  dan setelah  krisis  moneter)  pada  fungsi,  dimana diestimasi  dengan model  AA, BB,  dan  CC,  dapat diindikasikan bahwa tidak ada break yan signifikan pada level yang konvensional.
¦ ' ' k j t j t j t t t t p d U D U D t p c p 1 1 2 1 H \ T E D (7) ¦ ' ' k j t j t j t t t t p d DT DT t p c p 1 1 2 1 H Z J E D (8) ¦ ' ' k j t j t j t t t t t t p d T D U D T D U D t p c p 1 1 2 2 1 1 H Z \ J T E D (9)
Model AA Model BB Model CC TB1 30 June 1997 TB2 1 July 1999 D -0.002 -2.626 -0.002 -1.984 -0.002 -2.203 E 1.34E-06 3.181 3.23E-07 0.725 8.11E-07 1.659 T -0.002 -2.533 - -0.006 3.718 \ -9.73E-04 -1.006 - -0.005 3.380 J - 2.29E-06 -0.890 1.72E-05 3.253 Z - 3.66E-06 1.276 1.54E-05 -2.885 k 1 1 1
Dwiarso Utomo, Fuad
Secara  keseluruhan  hasil  uji  ADF  setelah mengendalikan  dampak structural  breaks mengindikasikan  bahwa  pasar  efisien  secara keputusan. Meskipun demikian, adanya volatilitas
Tabel 5: Uji Random Walk dengan  Satu Structural Break pada Data Mingguan IHSG
dan heterocedasticity pada pasar modal mungkin akan mempengaruhi validitas hasil penelitian. Oleh karena itu, Variance Ratio  Test digunakan  untuk menghasilkan suatu kesimpulan yang kuat.
Table 6: Uji Random Walk dengan Dua Structural Breaks pada Data Mingguan IHSG
Model A: ¦ ' ' k j t j t j t t t p d U D t p c p 1 1 H T E
D
(4) Model B: ¦ ' ' k j t j t j t t t p d T D t p c p 1 1 H J E D (5) Model C: ¦ ' ' k j t j t j t t t t p d T D U D t p c p 1 1 H J T E D (6)
M odel A M odel B Model C DT 30 June 1997 D -0.015 -2.907 -0.012 -2.440 -0.015 -2.846 E 4.37-06 2.301 8.71E-07 0.458 3.59E-06 1.422 T -0.008 -1.634 -0.008 -1.635 J 1.09E-05 0.464 1.10E-05 0.471 k 3 3 3 ¦ ' ' k j t j t j t t t t p d U D U D t p c p 1 1 2 1 H \ T E D (7) ¦ ' ' k j t j t j t t t t p d DT DT t p c p 1 1 2 1 H Z J E D (8) ¦ ' ' k j t j t j t t t t t t p d T D U D T D U D t p c p 1 1 2 2 1 1 H Z \ J T E D (9)
Model AA Model BB Model CC TB1 30 June 1997 TB2 1 July 1999 D -0.016 -2.984 -0.014 -2.757 -0.015 -2.966 E 5.26E-06 2.342 2.56E-06 1.149 3.76E-06 1.488 T -0.008 -1.579 - -0.011 -1.408 \ -0.003 -0.745 - -0.011 -1.451 J - -6.92E-05 -1.139 9.90E-05 0.857 Z - 9.87E-05 1.427 -6.14E-05 -0.523 K 3 3 3

## KEUANGAN

## Variance Ratio Test
Tabel 7 menampilkan hasil uji variance ratio mengenai random  walk  hypothesis untuk  data harian IHSG. Variance ratio , VR(q), nilai z berasumsi homocedasticity , Z(q), dan nilai z yang mengeliminasi adanya heterocedasticity Z*(q) disajikan pada tabel tersebut.  Hasil  yang  cukup  mengejutkan  dapat diketahui  di  sini  bahwa  peneliti  dapat  menolak hipotesis null tentang random walk untuk seluruh interval q pada 5% bahkan setelah mengendalikan dampak adanya heterocedasticity pada data.
Untuk membuktikan robustness hasil variance ratio  test , test  statistics dihitung  untuk  dua  sub
periode,  sebelum  krisis  moneter  (3  januari  1990 sampai 30 Juni 1997) dan setelah krisis moneter (1 Juli  1999  sampai  31  Desember  2004).  Peneliti menggunakan cut-off tersebut  karena  peneliti berargumen, berdasarkan hasil sebelumnya (lihat hasil ADF dengan dua structural breaks ) bahwa krisis moneter  mungkin  menyebabkan  perubahan struktural pada data. Demikian juga, hasil penelitian secara konsisten menolak hipotesis null mengenai random  walk pada  seluruh  interval  q  pada  data harian  sebelum  dan  setelah  krisis  moneter.  Hasil penelitian tidak dipengaruhi oleh adanya volatilitas pada data karena Z*(q) seluruhnya signifikan pada level 1%.
Tabel 7: Uji Variance Ratio pada Data Harian dan Mingguan IHSG
q=2 q=4 q=6 q=8 q=12 Q=24 Harian (Seluruh sampel) VR 1.2031 1.3121 1.3379 1.3332 1.3782 1.6410 Z(q) 11.892* 9.765* 8.0020* 6.5949* 5.9057* 6.8474* Z*(q) 6.778* 5.682* 4.7380* 3.9547* 3.5934* 4.3028* Harian (Sebelum krisis moneter 3 Jan 90 until 30 Juni 97) VR 1.2445 1.4632 1.5466 1.6314 1.8422 2.5010 Z(q) 10.4865* 10.6187* 9.4813* 9.1530* 9.6337* 11.7468* Z*(q) 4.1899* 4.7863* 4.7185* 4.9161* 5.7655* 8.2906*

## Harian (Setelah Krisis Moneter 1 Juli 1999 31 Desember 2004)
VR 1.1448 1.2008 1.2615 1.2848 1.3079 1.4107 Z(q) 5.2948* 3.9241* 3.8686* 3.5200* 3.0031* 2.7408* Z*(q) 4.0511* 2.8721* 2.8314* 2.5980* 2.2647** 2.1630** Mingguan (seluruh sampel) VR 1.0080 1.3431 1.5362 1.6765 1.7676 1.6903 Z(q) 2.4312** 5.0691* 5.9956* 6.3217* 5.6590* 3.4819* Z*(q) 1.8283 3.8320* 4.5138* 4.7444* 4.2702* 2.7140* Mingguan (setelah krisis moneter) VR 1.1207 1.1941 1.2688 1.3459 1.4662 1.4080 Z(q) 1.9804** 1.7013 1.7834 1.9181 2.0397** 2.1192** Z*(q) 1.1814 1.1548 1.6271 1.7533 1.8778 1.9818** Mingguan (sebelum krisis moneter) VR 1.1940 1.2159 1.2695 1.2508 1.2652 1.3504 Z(q) 3.8312* 5.4457* 6.1470* 6.3479* 6.1378* 4.5065* Z*(q) 2.3430** 3.6734* 4.3118* 4.5300* 4.5441* 3.6815*
Dwiarso Utomo, Fuad
Dengan menggunakan data mingguan IHSG, terdapat  bukti  yang  lebih  lanjut  yang  semakin mendorong  terhadap  penolakan  hipotesis  null berdasarkan pada uji baik sebelum ataupun setelah mengeliminasi adanya heterocedasticity pada data.
Namun, pada data setelah krisis moneter, hanya 3 dari 6 yang signifikan ada level 5%. Sedangkan pada data  sebelum  krisis  moneter,  dapat  dibuktikan bahwa hipotesis random walk dapat ditolak pada seluruh interval q.

## Tabel 8: uji Variance ratio pada data harian dan mingguan LQ45
Untuk data LQ-45, hasil penelitian tidak dapat disimpulkan  secara  konklusif.  Pada  data  harian, hipotesis null mengenai random walk tidak dapat ditolak  pada  q=2  sampai  q=8.  Untuk  dapat mingguan,  hipotesis null  random  walk diterima untuk  seluruh  nilai  q  pada  level  signifikansi  5%. Secara keseluruhan, variance ratio test memberikan hasil yang cukup mengejutkan, yang mungkin akan merubah  paradigma  riset  akuntansi  keuangan, dimana  efisiensi  pasar  modal  Indonesia  patut dipertanyakan.

## PEMBAHASAN
Penelitian  ini  menemukan  bahwa  terdapat hasil  yang  ambigu  mengenai random-walk hypothesis di pasar modal Indonesia. Random walk hypothesis secara  garis  besar  menyatakan  bahwa
harga saham merefleksikan seluruh informasi yang tersedia di pasar, terutama merefleksikan harga masa lampau. Meskipun demikian, penelitian ini belum dapat membuktikan tentang efisiensi pasar modal ini, meskipun dalam bentuk yang lemah sekalipun.
Hasil  penelitian  yang  masih  belum  dapat membuktikan efisiensi pasar dalam bentuk lemah ini lebih mungkin dikarenakan anomali pada pasar modal  Indonesia.  Anomali  pasar  ini  telah  dapat
ditemukan  oleh  beberapa  penelitian  yang  juga inkonklusif sejak tahun 1950an. Kendall (1953) dan Roberts (1959) misalnya, menyatakan bahwa sama sekali  tidak  ada  pola  khusus  pada  harga  saham, meskipun demikian Lo and MacKinlay (1988) dan Conrad  dan  Kaul  (1988)  menemukan  adanya autokorelasi positif pada return saham di New York Stock  Exchange (NYSE).  Meskipun  demikian, sebagaimana  yang  mereka  laporkan,  adanya korelasi  tersebut  tidak  cukup  besar  untuk digunakan meraih keuntungan dalam bertransaksi.
Selain anomali tersebut, beberapa spekulasi yang  lain  digunakan  untuk  menjelaskan  adanya ambiguitas random-walk hypothesis ini. Pertama, sejalan  dengan  yang  diungkapkan  oleh  Lo  dan KacKinlay (2002) random walk tidak pernah ada.
Sehingga, kinerja saham masa lampau tidak dapat digunakan atau tidak dapat dijadikan indikasi untuk kinerja  saham  masa  mendatang.  Kedua,

## Harian LQ45 (setelah krisis moneter)
Q=2 Q=4 Q=6 Q=8 Q=12 Q=24 VR 1.1300 1.1665 1.2079 1.2192 1.2276 1.300 Z(q) 4.7533* 3.2551* 3.0746* 2.7090* 2.2194 2.0015 Z*(q) 3.6915* 2.4148* 2.2876* 2.0393** 1.7136 1.6261 Mingguan Lq45 (setelah krisis moneter) VR 1.0564 1.0941 1.1213 1.1631 1.2168 1.3963 Z(q) 0.9348 0.8341 0.8135 0.9145 0.9590 1.1994 Z*(q) 0.9022 0.8063 0.7747 0.8645 0.9046 1.1417

## KEUANGAN
Augmented  Dickey  Fuller (ADF)  yang  sebagian membuktikan terhadap tidak ditolaknya random walk  hypothesis bukan  merupakan  teknik ekonometrik  yang  sesuai.  Meskipun  ADF  sangat populer, tetapi dibandingkan dengan teknik yang lain, sebagaimana diungkapkan oleh Pantula et al . (1994),  tidak  lebih  baik  dibandingkan  dengan variance ratio test ataupun uji unit-root yang lain.
Ketiga, behavioral  finance mungkin  lebih dapat  menjelaskan  lemahnya random  walk hypothesis ini.  Kahneman  dan  Tversky  (1979) membuktikan bahwa individual (termasuk investor) akan  berperilaku  dan  bertindak  sesuai  dengan perubahan pada harga saham berdasarkan pada “rugi”  ataupun  “untung”  transaksi  tersebut. Berdasarkan Prospect  Theory Kahneman  dan Tversky  (1979)  tersebut,  karena  investor “kelihatannya” cenderung tidak rasional (meskipun terbukti secara empiris hal itu rasional) dan dapat diprediksi, hal tersebut akan berimplikasi terhadap validitas random walk hypothesis . Prospect Theory , sebagai  bagian  dari behavioral  finance ,  dapat digunakan untuk menjelaskan tentang lemahnya random walk hypothesis .
Keempat,  sejalan  dengan  pernyataan tersebut, tidak ada garis pembatas yang jelas antara diterima  ataupun  ditolaknya random  walk hypothesis . Namun, penjelasan yang lebih logis dan moderat  adalah  seberapa  kuat random  walk hypothesis tersebut berlaku. Misalnya, random walk hypothesis yang  lemah  akan  dengan  mudah diindikasikan  dengan  ditolaknya random  walk hypothesis ,  sebagaimana  yang  terdapat  pada penelitian ini.

## KESIMPULAN DAN SARAN

## Kesimpulan
Tujuan  utama  penelitian  ini  adalah  untuk menguji efficient  market  hypothesis dengan
menggunakan data harian dan mingguan IHSG di Jakarta Stock Exchange dan LQ-45. Penelitian ini mengunakan  uji  ADF  dengan  satu  dan  dua structural  breaks dan  juga variance  ratio  test . Bagaimanapun  juga,  hasil  penelitian  ini  sedikit ambigu.  Meskipun  setelah  mengendalikan kemungkinan  adanya break pada slope maupun parameter persamaan ADF, hipotesis null tentang random  walk tidak  dapat  ditolak.  Meskipun demikian variance ratio  test menghasilkan  suatu bukti  yang  kuat  yang  menolak random  walk hypothesis . Hasil penelitian ini  diharapkan dapat memberikan suatu penelitian lebih lanjut yang lebih komprehensif  tentang  properti-properti random walk di  pasar  modal  Indonesia  ataupun  negara- negara berkembang lainnya.

## Saran
Hasil  penelitian  ini  diharapkan  dapat memberikan suatu penelitian lebih lanjut yang lebih komprehensif  tentang  properti-properti random walk di  pasar  modal  Indonesia  ataupun  negara- negara berkembang lainnya. Penelitian lebih lanjut dapat  menggunakan Artificial  Neural  Network sebagai teknik baru dalam menjelaskan fenomena random walk hypothesis. Behavioral finance dapat juga digunakan sebagai landasan teoritis untuk uji unit-root ataupun random walk .

## DAFTAR PUSTAKA
Alles,  L.  2004.  Time  Varying  Skewness  in  Stock Returns: An Information Based Explanation.
Quarterly Journal of Business and Economics, Vol.43 (1/2), pp.45-55.
Campbell,  J.Y.  and  Perron,  P.  1991. Pitfalls  and Opportunities: What Macroeconomists Should Know about Unit Roots , National Bureau of Economic  Research.  In  Macroeconomics Annual. MIT Press, Cambridge.
Dwiarso Utomo, Fuad
Caylor, M.L., Lopez, T.J., and Rees, L. 2007.  Is The Value Relevance of Earnings Conditional on The Timing of Earnings Information? Journal of Accounting and Public Policy, Vol.26, pp.62-
95.
Chaudury, K. and Wu, Y. 2003. Random Walk Versus Breaking Trend in Stock Prices: Evidence from Emerging Markets. Journal of Banking and Finance, Vol.27, pp. 575-592.
Conrad,  J.  and  Kaul,  G.  1988.  Time-variation  in Expected Returns. Journal of Business, Vol.61,
pp.409-425
DeGeorge,  F.,  Patel,  J.,  and  Zeckhauser,  R.    1999.
Earnings Management to Exceed Thresholds.
Journal of Business , Vol.72, No.1, pp.1-33.
Kahneman, D. and Tversky, A. 1979. Prospect Theory:
An  Analysis  of  Decisions  Under  Risk.
Econometrica, Vol. 47, No.2, pp.263-292.
Kendall,  M.1953.  The  Analysis  of  Economic  Time Series,  Part  I:  Prices. Journal  of  the  Royal Statistical Society, Vol.96, pp.11-25.
Lo, A. and MacKinlay, A.C. 1988. Stock Market Prices Do Not Follow Random Walk: Evidence from Simple Specification Tests. Review of Financial Studies No.1, pp.41-66.
Lumsdaine, R. and Papell, D. 1997. Multiple Trend Breaks and The Unit Root Hypothesis. Review
of Economics and Statistics , Vol.79, pp.212- 218.
Narayan, P.K. and Smyth, R. 2004. Is South Korea’s Stock  Market  Efficient? Applied  Economics Letters 11, pp.707-710.
Pantula,  S.,  Gonzales-Farias,  G.,  and  Fuller,  W.A. 1994. A Comparison of Unit Root Test Criteria. Journal of Business and Economic Statistics , Vol.12, pp.449-459.
Perron, P. 1989. The Great Crash, The Oil Price Shock and The Unit Root Hypothesis. Econometrica
Vol.57, pp.1361-1401.
Roberts,  H.  1959.  Stock  Market  Patterns  and
Financial Analysis: Methodological Suggestions,Vol.14, pp.1-10.
Ryan,  S.G.  and  Zarowin,  P.A.  2003.  Why  Has  The
Contemporeneous  Linear  Returns-Earnings Relation Declined? The Accounting Review,
Vol.78, No.2, pp.523-553.
Uruttia, J.L. 1995. Tests of Random Walk and Market Efficiency for Latin American Emerging Equity Markets. Journal of Financial Research , Vol.18, pp.299-309.
Zivot, E. and Andrews, D. 1992. Further Evidence of The Great Crash, The Oil-Price Shock and The Unit Root Hypothesis. Journal of Business and Economic Statistics, Vol.10, pp.251-270.