## PERILAKU AKTIVITAS PERDAGANGAN INTRAHARI DI BURSA EFEK JAKARTA
Luluk Kholisoh 1
Darmadi 2
Dennis Virzi 3
Fakultas Ekonomi, Universitas Gunadarma
1 luluk@staff.gunadarma.ac.id

## ABSTRACT
The primary objective of this study is to investigate the pattern of intraday trading within industrial sector which are listed in LQ45 and the domination of telecommuniaction sector in trading activities at the Jakarta Stock Exchange. An examination on the behavior of intraday stock trading activities at the Jakarta Stock Exchange in the period between 2002 and 2003 is accomplished in this study. Trading activities used in this study were volatility of return, volatility of stock price, volume of trading (based on transactions), spread, relative spread, depth, and relative depth (based on order). Approximately 8 millions trading activities were particized into time interval of 30 minutes.  Regression analysis with dummy variable for independent variable was applied. Results of the study showed that there were high means of trading activities both at the beginning and the end of trading. This finding is in accordance with a number of theories and results of several empirical studies which indicate that trading behaviors in each capital market are varied. In addition, it was also indicated that trading activities at the Jakarta Stock Exchange, rather than by telecommunication sector, were dominated by financial sector.
Key words: intraday trading; stock trading behavior; capital market.

## ABSTRAK
Penelitian ini melakukan pengujian terhadap perilaku saham intrahari di Bursa Efek Jakarta dengan menggunakan saham aktif di LQ45 selama periode 2001-2003. Aktivitas  yang digunakan dalam penelitian ini adalah volatilitas return, volatilitas harga dan volume perdagangan (berbasis transaksi), serta spread, relaive spread, depth dan relative depth (berbasis pesanan). Sekitar 8 juta dipartisi dalam interval waktu 30 menit. Penelitian ini ditujukan untuk melihat pola perdagangan intrahari di sekitar sector industri yang tergabung dalam LQ45. Selain itu pengujian dilakukan untuk melihat domonasi dari sector telekomunikasi dalam aktivitas perdagangan di Bursa Efek Jakarta.
Analisis yang digunakan adalah analisis regresi dengan dummy variable untuk variable independent. Hasil dari penelitian ini menggambarkan bahwa ada aktivitas perdagangan rata-rata yang tinggi di awal dan di akhir perdagangan. Hal ini mendukung beberapa teori dan studi empiris yang menjelaskan fenomena itu di setiap pasar modal. Selain itu penelitian ini tidak menemukan cukup bukti yang kuat untuk mendukung hipotesis bahwa sector telekomunikasi mendominasi aktivitas perdagangan di Bursa Efek Jakarta, melainkan sector keuangan. Hal ini memungkinkan karena kedua sector ini yaitu telekomunikasi dan keuangan merupakan dua sector yang sangat diminati oleh investor dan kapitalisasi.
Kata kunci: perilaku saham, Bursa Efek Jakarta

## PENDAHULUAN
Penyajian dalam bagian pen- dahuluan ini disusun terstruktur ber- dasarkan latar belakang, rumusan ma- salah, dan tujuan dari penelitian. Latar be- lakang membahas dua masalah penting dalam teori mikrostruktur pasar ( market micro-structure ) yaitu bagaimana pola ak-tivitas perdagangan intrahari ( intra- day ) dari saham-saham sektoral yang terdapat pada LQ45 dan apakah ada statistis signifikan perbedaan aktivitas perdagangan diantara saham-saham pada sektoral tersebut.
Dengan tersedianya data intrahari, penelitian di bidang mikrostruktur pasar semakin berkembang. Salah satu peng- ujian empiris dengan menggunakan data intrahari adalah dengan mengiden-tifikasi variasi pola dari aktivitas perdagangan di pasar modal.. Aktivitas perdagangan yang tinggi dari data intrahari dapat menghasil- kan observasi yang lebih baik mengenai perilaku investor dibanding data harian, mingguan atau bulanan. Data intrahari mampu memberikan observasi mengenai perilaku investor pada setiap transaksi yang mereka lakukan, dan hal ini lebih baik dibanding observasi perilaku inves- tor di setiap akhir hari atau akhir minggu.
Beberapa studi empiris menunjukkan bahwa aktivitas perdaga- ngan terkonsentrasi pada perioda waktu tertentu. Beberapa pasar modal interna- sional menunjukkan aktivitas perdaga- ngan yang tinggi di awal atau di akhir perdagangan, dengan aktivitas perda- gangan membentuk pola U-shape , L- shape dan W-shape . Namun, dari pene- litian sebelumnya belum banyak yang melakukan pengamatan terhadap pola aktivitas perdagangan untuk saham de- ngan sektor industri yang sama. Pe- nelitian sebelumnya lebih banyak me- lakukan pengamatan terhadap pola ak- tivitas perdagangan secara cross sec- tional , sehingga tujuan untuk melihat pola informasi di sektor industri tertentu tidak
bisa diamati. Hal ini sangatlah perlu mengingat setiap sektor industri memiliki karakteristik yang berbeda baik dalam aktivitas perdagangan maupun dalam me- respon aliran informasi yang masuk ke pasar.
Mengingat pentingnya pengamatan terhadap perilaku aktivitas perdagangan in-trahari di masing-masing sektor industri, maka penelitian ini dilakukan dengan melihat aspek mikrostruktur pasar yang diharapkan lebih mampu men- jelaskan fenomena tersebut.
Menganalisis perilaku volatilitas return, volatilitas harga, dan volume perdagangan intrahari dari saham di sektor industri yang termasuk dalam LQ45 antara tahun 2001-2003.Me- ngetahui apakah sektor telekomunikasi lebih dominan dibanding sektor lainnya dilihat dari sisi mikrostruktur pasar.

## METODE PENELITIAN
Penelitian ini menggunakan data intrahari yang dipartisi ke dalam 30 menit interval dan menggunakan analisis uji beda dua rata-rata dengan uji t .
Saham yang dijadikan sampel adalah saham LQ45 yang memiliki frekuensi perdagangan yang cukup tinggi dan nilai kapitalisasi yang cukup besar. Pemilihan saham diambil berdasarkan kri-teria sebagai berikut: merupakan sa- ham berkapitalisasi besar, merupakan saham yang aktif diperdagangkan, me- rupakan saham yang secara konsisten ma- suk dalam LQ45 selama perioda penga- matan, dan selama perioda pengamatan ti- dak melakukan pemecahan saham, pem- bagian dividen, maupun penerbitan saham baru ( right issue ). Dari hasil pe- nelusuran terambil 26 saham yang secara konsisten dan aktif masuk dalam kriteria saham LQ45 selama perioda 2001-2003. Kemudian dari 26 saham yang masuk sektor industri manufaktur ada sebanyak 16 saham dan 10 saham industri non- manufaktur. Pengukuran yang dilakukan:

## Volatilitas Return, Volatilitas Harga dan Volume Perdagangan

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Mekanisme dan pola Perdagangan
BEJ menganut system pesanan driven market atau pasar yang digerakkan oleh pesanan - pesanan dari pialang dengan sistem lelang secara terus menerus atau berkesinambungan ( continous auction ). Pembeli atau penjual yang hendak me- lakukan transaksi atau dengan kata lain ingin membeli atau menjual efek, tidak dapat langsung membeli atau menjual efek di lantai bursa, melainkan harus menghubungi perusahaan pialang. Perusahaan pialang membeli dan menjual efek di lantai bursa atas perintah atau permintaan (pesanan) investor. Akan tetapi, perusahaan pialang juga dapat melakukan jual beli efek untuk dan atas nama perusahaan itu sendiri sebagai bagian dari investasi portofolio mereka. Aktivitas jual dan beli efek di lantai bursa dilakukan perusahaan pialang melalui orang yang ditunjuk sebagai Wakil Perantara Pedagang Efek (WPPE).
Di perusahaan pialang tersebut, calon investor akan diminta untuk membuka 2 macam rekening. Rekening yang satu diperuntukkan bagi efek yang dimiliki (yang dijual atau dibeli) oleh calon investor tersebut, sedangkan yang lainnya untuk penyimpanan uang yang dapat dipakai membeli ataupun menerima uang dari hasil penjualan efek. Setelah proses perdagangan selesai, proses penyelesaian transaksi akan dilakukan oleh dua lembaga penyelesaian transaksi.
Pelaksanaan perdagangan efek di- lakukan pada jam perdagangan pada setiap hari bursa dalam 2 (dua) kali pertemuan (sesi) yaitu, pukul 09.30 WIB sampai dengan pukul 12.00 WIB dan pukul 13.30 WIB sampai dengan pukul 16.00 WIB. Khusus hari Jum’at sesi perdagangan dibuka pukul 09.30 WIB
sampai dengan pukul 11.30 WIB dan pukul 14.00 WIB sampai dengan pukul 16.00 WIB.
Selain itu, di BEJ juga meng-
gunakan system Auto Rejection , yaitu sistem yang otomatis menolak penawaran beli dan atau penawaran jual yang melebihi parameter yang diberlakukan. Sistem tersebut dilakukan berdasarkan kelompok harga dan penentuan batas parameter rejection mengacu pada harga terakhir di Pasar Reguler pada hari Bursa sebelumnya. Sistem ini menggantikan system auto halting . Perbedaan yang berarti adalah bahwa pada system auto rejection , perdagangan tetap berjalan, sedangkan dengan system auto halting perdagangan akan terhenti. Walaupun demikian, system auto halting bisa di- gunakan jika terjadi sesuatu yang terlalu ekstrim atau hal-hal yang mencurigakan terhadap pelonjakan harga yang tidak normal.
Beberapa teori mencoba men- jelaskan fenomena adanya aktivitas perdagangan rata-rata yang yang berbeda di awal dan di akhir sesi perdagangan yang terjadi di pasar modal. Pertama, trading mechanism hypothesis . Teori ini menjelaskan bahwa adanya perbedaan aktivitas perdagangan disebabkan oleh perbedaan mekanisme perdagangan di awal perdagangan dengan sepanjang hari perdagangan ataupun di akhir per- dagangan. Bukti empiris yang men- dukung teori ini ditunjukkan oleh hasil studi Amihud dan Mendelson (1987) di New York Stock Exchange (NYSE),
Kedua, trading halt hypothesis . Teori ini menjelaskan bahwa perbedaan aktivitas perdagangan banyak disebabkan oleh adanya perdagangan yang terhenti atau adanya perioda non-trading . Bukti empiris yang dilakukan oleh Foster dan Viswanathan (1993) menunjukkan bahwa pedagang berinformasi lebih ( informed trader ) yang mendapatkan informasi privat selama perioda non-trading akan melakukan perdagangan lebih agresif
setelah pembukaan pasar apabila ia menduga informasi yang mereka dapatkan akan segera menjadi informasi publik. Chan et al. (2000) menyimpulkan bahwa selain adanya informasi privat seperti peneliti sebelumnya, peningkatan aktivitas perdagangan di sesi pembukaan juga dikarenakan adanya akumulasi informasi yang berhenti di sepanjang malam dan perdagangan dilakukan hanya untuk menyeimbangkan kembali portofolio sebelum dan sesudah perdagangan berhenti pada malam hari.
Selain itu yang menjadi pertanyaan penting berkaitan dengan aliran informasi adalah apakah ada kemungkingan perbedaan aktivitas perdagangan baik pada perioda trading dan non-trading disebabkan oleh adanya perbedaan tipe informasi yang datang di suatu pasar. Chan et al. (2001) mengamati perbedaan aktivitas perdagangan seputar berita politik dan ekonomi yang mencuat dengan empat perioda sampel yang berbeda, yaitu perioda kejadian , pra- kejadian , pasca-kejadian, dan tidak ada kejadian. Di setiap perioda ditemukan aktivitas perdagangan yang sama, yaitu mengikuti pola-U ( U-shape ). Pola-U dari aktivitas perdagangan dapat diamati jika menggunakan data intrahari. Bukti empiris yang menunjukkan adanya volatilitas harga yang lebih tinggi pada pembukaan pasar dan penutupan pasar
ditemukan oleh Wood, McInish, dan Ord (1985). Studi Chan, Christie, dan Schultz (1995) menemukan bukti bahwa volatilitas return tinggi pada sesi pembukaan dan penutupan. Foster dan Viswanathan (1993) menemukan bukti bahwa volume dan frekuensi perdagangan tinggi pada saat sesi pembukaan pasar. Hal ini menunjukkan bahwa aktivitas perdagangan dari waktu ke waktu berbeda sehingga membentuk suatu pola tertentu, biasanya pola-U yang banyak dijumpai di berbagai pasar modal dunia. Namun, tidak menutup kemungkinan pola-W pada NYSE dan S&P 500 future index , dan pola-L
Dalam bagian hasil dan pembahasan, penyajian dimulai dari diskripsi sampel yang digunakan dalam penelitian, hasil penelitian yang berupa rata-rata aktivitas perdagangan di masing- masing sektor industri, pola aktivitas perdagangan di masing-masing sektor industri, dan perbedaan aktivitas pada kedua industri. Bagian akhir dari bab ini membahas hasil dari penelitian ini.

## Berbasis Transaksi
Deskriptif masing-masing aktivitas perdagangan untuk 26 saham yang masuk dalam saham LQ45 perioda Juli 2001 sampai dengan 2003 dapat dilihat pada Tabel1 sebagai berikut:
Tabel 1 Tabel deskriptif seluruh sampel perioda 2001-2003 untuk seluruh aktivitas perdagangan

## Descriptive Statistics
26670 .00000000000 4.5536560796 .00134406970960 .039841150976953 26670 .00000000000 .493314957650 .00022831914578 .003909603236064 26651 .01323269034 42.213759213 1.004015887838 1.6302239104315 26640 .00000000000 66.616053426 1.004693063443 2.2069091542246 25429 .00005726414 96.110824240 1.000000304782 2.3249085539615 25415 RETVAR1 RETVAR2 ADJFREQ ADJPRICE ADJTRD Valid N (listwise) N Minimum Maximum Mean Std. Deviation
Dalam 26 saham yang ada terdapat 9 sektor industri yang bisa dikategorikan, yaitu sektor industri otomotif, keuangan, pertambangan, wholesaler, komunikasi, rokok, semen, farmasi, dan lainnya. Untuk statistik deskriptif masing-masing sektor dapat dilihat pada lampiran. Dalam
bab ini hanya disajikan statistik deskriptif untuk industri komunikasi yang meru- pakan sektor industri yang cukup besar kapitalisasi dan aktivitas perdagangannya. Statistik deskriptif untuk sektor industri komunikasi dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Tabel deskriptif sektor industri komunikasi perioda 2001-2003 untuk seluruh aktivitas

## perdagangan berbasis transaksi

## Descriptive Statistics
3541 000000000000 082760974810 0004356412082 00303063080017 3541 000000000000 493314957650 0002942585283 00838795431408
3540 013232690336 23.583500000 .004779910831 1.4264756324436 3540 000000000000 66.616053426 9999999995514 2.3951704171602 3540 000161024796 96.110824240 .000000000001 2.6669045694242 3540 RETVAR1 RETVAR2 ADJFREQ ADJPRICE ADJTRD Valid N (listwise) N Minimum Maximum Mean Std. Deviation
Tabel 2 menunjukkan bahwa dari rata-rata jumlah transaksi sebanyak 25.415, sebanyak 3540 transaksi di- lakukan pada sektor industri komunikasi, kurang lebih 10% dari seluruh aktivitas perdagangan dilakukan di sektor ini. Walaupun industri rokok juga memiliki aktivitas perdagangan yang cukup besar, yaitu sebanyak 3735, namun kapitalisasi pasar industri komunikasi (khususnya Telkom saja) lebih besar dari industri rokok. Aktivitas perdagangan yang juga cukup besar adalah industri keuangan
sebanyak 3408 aktivitas perdagangan, diikuti berturu-turut: 2932 industri otomotif, 2819 industri lainnya (termasuk Indofood), 2785 industri pertambangan, 1985 industri farmasi, 1957 industri wholesaler, dan 1863 industri semen.

## Hasil Penelitian
Pola aktivitas perdagangan untuk seluruh sampel dalam penelitian dapat dijelaskan secara grafik. Pola aktivitas perdangan dapat dilihat pada Gamba 1.
a) b)
INTERVAL 10 9 8 7 6 5 4 3 2 1 Missing Mean RETVAR1 .008 .006 .004 .002 0.000 INTERVAL 10 9 8 7 6 5 4 3 2 1 Missing M ean R E T V A R 2 .0006 .0005 .0004 .0003 .0002 .0001 0.0000
c)
d) INTERVAL 10 9 8 7 6 5 4 3 2 1 Missing Mean AD JPR IC E 1.06 1.05 1.04 1.03 1.02 1.01 1.00 .99 INTERVAL 10 9 8 7 6 5 4 3 2 1 Missing Mean ADJF REQ 1.04 1.03 1.02 1.01 1.00 .99 .98 .97 e) INTERVAL 10 9 8 7 6 5 4 3 2 1 Missing Mean ADJTRD 1.6 1.4 1.2 1.0 .8 .6 .4
Gambar 4.  Pola Aktivitas Perdagangan Intrahari untuk seluruh 26 sampel saham dengan interval waktu 30 menit: a) volatilitas return1; b) volatilitas return 2; c) Adjfprice; d) AdjFREQ; e)
AdjTRD
Pada Gambar 1 tampaknya untuk pengukuran volatilitas return dan fre- kuensi perdagangan terbentuk pola yang hamper sama, yaitu terjadinya ak-tivitas perdagangan yang tinggi di awal dan di akhir perdangangan. Untuk peng-ukuran volatilitas return dengan metoda close-to- close ditemukan pola berbentuk pola-L, sedangkan volatilitas return dengan close- to-open ditemukan pola berbentuk pola- W. Perbedaan pola seperti ini sering terjadi dalam penelitian intrahari yang disebabkan adanya perbedaan peng- ukuran. Berbeda dengan volatilitas return, volatilitas harga dan volume perdagangan cenderung mem-bentuk pola yang datar,
dalam arti tidak terjadi lonjakan aktivitas perda-gangan yang berarti selama perioda pengamatan. Pada volatilitas harga terjadi lonjakan aktivitas perdagangan yang cu- kup tinggi pada sesi 7 dengan 30 menit interval. Hal ini menunjukkan bahwa se- cara rata-rata dalam suatu interval tertentu (dalam hal ini 30 menit) harga dan volume perdagangan relatif stabil.
Untuk mengetahui pola aktivitas perdagangan di setiap sektor industri dapat dilihat pada lampiran. Namun dalam bab ini disajikan pola aktivitas perdagangan untuk sector industri komunikasi yang terlihat pada Gambar 2.
a)
b) INTERVAL 10 9 8 7 6 5 4 3 2 1 Missing Mean R E TV A R 1 .003 .002 .001 0.000 INTERVAL 10 9 8 7 6 5 4 3 2 1 Missing Mean RET VAR2 .002 .001 0.000 c) d) INTERVAL 10 9 8 7 6 5 4 3 2 1 Mean ADJPRI CE 1.6 1.4 1.2 1.0 .8 .6 .4 INTERVAL 10 9 8 7 6 5 4 3 2 1 Mean ADJFREQ 1.02 1.01 1.00 .99 e) INTERVAL 10 9 8 7 6 5 4 3 2 1 Mean ADJTRD 1.6 1.4 1.2 1.0 .8 .6 .4
Gambar 4 Pola Aktivitas Perdagangan Intrahari untuk industri komunikasi dengan interval waktu 30 menit: a) volatilitas return1; b) volatilitas return 2; c) Adjfprice; d) AdjFREQ; e) AdjTRD
Konsisten dengan pola pada seluruh sampel, pola aktivitas perdagangan yang terjadi di sektor industri komunikasi juga terbentuk pola-L pada volatilitas return close-to-close dan pola-W pada vola- tilitas return dengan close-to-open . Hasil
ini ditemukan juga pada penelitan Wood, McInish, dan Ord (1985) yang menemu- kan pola-L pada volatilitas return. Untuk volatilitas harga dan volume perdagangan membentuk pola garis lurus, sedangkan untuk frekuensi perdangan justru mem-
bentuk pola-U terbalik. Penemuan ini secara umum kontradiksi dengan hasil penelitian Kholisoh (2006) di BEJ yang menemukan bukti bahwa terjadi pola-W pada aktivitas perdagangan yang diwakili dengan volatilitas harga, frekuensi dan volume perdagangan.
Untuk pengujian hipotesis bahwa rata-rata aktivitas perdagangan sektor industri komunikasi lebih mendominasi dari sector industri lainnya, penelitian ini melakukan regresi dengan variabel indikator pada variabel independent yang hasil regresinya terlihat pada Tabel 3.
Tabel 3 Koefisien regresi dan signifikansi uji-t untuk Volatilitas return ( close-to-close ) masing- masing sektor industri perioda 2001-2003
Coefficients a,b 1.171E-03 .001 .010 1.585 .113 2.181E-03 .001 .020 3.185 .001 1.481E-03 .001 .012 1.955 .051 6.462E-04 .001 .004 .715 .475 1.284E-03 .001 .012 1.963 .050 4.356E-04 .001 .004 .648 .517 8.294E-04 .001 .006 .924 .356 8.207E-04 .001 .005 .886 .376 2.293E-03 .001 .022 3.645 .000
A F M W T C P CE O Model 1 B Std. Error Unstandardized Coefficients Beta Standardized Coefficients t Sig. Dependent Variable: RETVAR1 a. Linear Regression through the Origin b.
Untuk volatilitas return close-to- close ternyata tidak menunjukkan bahwa rata-rata volatilitas return lebih didominasi oleh sektor industri komuni- kasi, melainkan oleh sector Indus-tri
keuangan dan sector industri lainnya. Hal ini ditunjukkan dengan tingkat sig- nifikansi yang cukup tinggi, yaitu kurang dari 5% dan volatilitas return rata-rata yang tinggi.
Tabel 4 Koefisien regresi dan signifikansi uji-t untuk Volatilitas return ( close-to-open ) masing- masing sektor industri perioda 2001-2003
Coefficients a,b 3.090E-04 .000 .026 4.248 .000 3.473E-04 .000 .032 5.152 .000 2.358E-04 .000 .019 3.161 .002 1.405E-04 .000 .010 1.580 .114 1.668E-04 .000 .016 2.590 .010 2.943E-04 .000 .027 4.446 .000 1.314E-04 .000 .009 1.487 .137 1.348E-04 .000 .009 1.478 .139 2.077E-04 .000 .021 3.354 .001 A F M W T
C P CE O Model 1 B Std. Error Unstandardized Coefficients Beta Standardized Coefficients t Sig. Dependent Variable: RETVAR2 a.
Linear Regression through the Origin b.
Hasil pengujian dari volatilitas return dengan metoda close-to-open ,
menunjukkan bahwa seluruh sektor industri memberikan signifikansi yang cukup tinggi, kecuali sektor industri
wholesaler, farmasi, dan semen yang statistis tidak signifikan. Dari hasil pengujian menunjukkan bahwa volatilitas return rata-rata yang tinggi terjadi pada sektor industri keuangan.
Tabel 5 Koefisien regresi dan signifikansi uji-t untuk volatilitas harga masing-masing sektor industri perioda 2001-2003
Coefficients a,b 1.007 .041 .138 24.567 .000 1.037 .038 .153 27.283 .000 .999 .042 .134 23.753 .000 1.000 .050 .112 19.929 .000 1.000 .036 .155 27.532 .000 1.000 .037 .151 26.804 .000 1.000 .050 .113 20.071 .000 1.000 .051 .109 19.445 .000 1.000 .035 .161 28.641
.000 A F M W T C P CE O Model 1 B Std. Error Unstandardized Coefficients Beta Standardized Coefficients t Sig. Dependent Variable: ADJPRICE a.
Linear Regression through the Origin b.
Hasil yang cukup signifikan pada Tabel 5 adalah seluruh sector industri memberikan kontribusi yang cukup signifikan pada volatilitas harga. Dalam hal ini seluruh sector industri yang menggerakkan volatilitas harga, hal ini terbukti statistis signifikan kurang dari 5%. Namun, tetap sector keuangan memiliki volatilitas harga lebih tinggi
dari sector industri lainnya. Begitu juga ditemukan bukti pada Tabel 6 dan Tabel 7 dari hasil pengujian regresi untuk frekuensi perdagangan dan volume perdagangan. Hasil menunjukkan bahwa masing-masing sector industri mampu menjelaskan adanya peranan sector industri terhadap aktivitas perdagangan di BEJ
Tabel 6 Koefisien regresi dan signifikansi uji-t untuk frekuensi perdagangan masing-masing sektor industri perioda 2001-2003
Coefficients a,b .989 .030 .172 32.760 .000 1.008 .028 .189 35.994 .000 1.000 .031 .170 32.282 .000 1.018 .037 .145 27.556 .000 1.004 .027 .197 37.536 .000 1.005 .027 .192 36.570 .000 1.015 .037 .146 27.661 .000 1.005 .038 .140 26.558 .000 .993 .026 .203 38.637 .000 A F M W T C P CE O
Model 1 B Std. Error Unstandardized Coefficients Beta Standardized Coefficients t Sig. Dependent Variable: ADJFREQ a.
Linear Regression through the Origin b.
Tabel 7 Koefisien regresi dan signifikansi uji-t untuk volume perdagangan masing-masing sektor industri perioda 2001-2003
Coefficients a,b 1.018 .043 .137 23.573 .000 1.000 .040 .145 24.958 .000 1.000 .044 .131 22.562 .000 1.000 .053 .110 18.923 .000 1.000 .038 .152 26.135 .000 1.000 .039 .148 25.437 .000 1.000 .052 .111 19.053 .000 1.000 .054 .107 18.463 .000 1.000 .044 .132 22.707 .000 A F M W T C P CE O Model 1 B Std. Error Unstandardized Coefficients Beta Standardized Coefficients t Sig. Dependent Variable: ADJTRD a. Linear Regression through the Origin b.

## b. Berbasis Pesanan
Penelitian perilaku saham terutama dalam melihat pola perdagangan intrahari juga bisa dilihat dari data
pesanan. Pengamatan dengan menggunakan data pesanan dapat dijadikan sebagai pengamatan terhadap perilaku investor dalam bertransaksi. a) b) INTERVAL
10 9 8 7 6 5 4 3 2 1 Mean SPR EAD 10 0 -10 -20 INTERVAL 10 9 8 7 6 5 4 3 2 1 Mean Relat iv e Spread .004 .002 0.000 -.002 -.004 -.006 -.008 -.010 c) d) INTERVAL 10 9 8 7 6 5 4 3 2 1 M ean DEPT H 120000 100000 80000 60000 40000 20000 INTERVAL 10 9 8 7 6 5 4 3 2 1 Mean R e la ti v e D epth .00007 .00006 .00005 .00004 .00003 .00002 .00001 0.00000
Gambar 3 Pola Aktivitas Perdagangan Intrahari berdasarkan pesanan untuk seluruh sampel perioda 2001-2003 dengan interval waktu 30 menit : a) Spread ; b) Relative Spread ; c) Depth ; dan d) Relative Depth
Pada Gambar 3 terlihat pola yang memiliki kesamaan pada keempat pengukuran aktivitas perdagangan, yaitu adanya aktivitas perdagangan yang tinggi di awal dan di akhir perdagangan, walaupun di tengah sesi perdagangan terjadi penurunan depth dan relative spread rata-rata maupun kenaikan spread dan relative depth rata-rata.

## KESIMPULAN
Dari hasil penelitian ini dapat ditarik kesimpulan yang menarik bahwa dari sudut pandang mikrostruktur pasar menemukan bukti bahwa ada pola tertentu yang terjadi di pasar modal Indonesia, terutama pada aktivitas perdagangan. Hasil ini mendukung teori yang menjelaskan bahwa ada aktivitas perddagangan rata-rata yang tinggi di awal dan di akhir perdagangan. Namun hasil penelitian ini tidak cukup kuat menemukan bukti bahwa sektor industri telekomunikasi dalam LQ45 mendominasi aktivitas perdgangan di Bursa Efek dibanding sektor industri lainnya. Walaupun begitu, sektor ini bersama dengan sektor keuangan cukup memberikan kontribusi yang besar dalam mempengaruhi aktivitas perdaganga di Bursa Efek Jakarta. Hal ini terlihat dari aktivias perdagangan rata-rata di kedua sektor tersebut cukup tinggi

## DAFTAR PUSTAKA
Amihud, Y & Mendelson., 1987, “Trading mechanism and stock returns: an empirical investigation”, Journal of Finance , vol. 42, pp. 533-553. Chan, Y. C., Chui, A.C.W & Kwok,
C.C.Y., 2001, “The impact of salient political and economic news on the trading activity”, Pacific-Basin Finance Journal , vol. 9, pp.195-217. Chang, R.P., Hsu, S.T., Huang, N.K & Rhee, S,G., 1999, “The effect of trading methods on volatility and liquidity: evidence from the Taiwan Stock Exchange”. Journal of Business Finance and Accounting . Foster, F.D & Viswanathan, S., 1993, “Variation in trading volume, return volatility and trading cost: evidence on recent price formation models”, Journal of Finance , vol. 48, pp.187-211. Kholisoh, L., 2006, “Aspek mikrostruktur pasar seputar pengumuman
informasi spesifik perusahaan dan berita ekonomi di Bursa Efek Jakarta”, Universitas Gadjah Mada, Disertasi .
Wood, R.A., McInish, T.H  & Ord, J.K.,
1985, “An investigation of transaction data for NYSE Stocks”,
Journal of Finance , vol. 40, pp.
723-738.