How to cite: Doni Farhanto (2022) Peranan  Investor Attention Dalam Pembentukan Herding Behavior di Pasar Modal Indonesia, (7) 09. Doi: 10.36418/syntax-literate.v7i10.13379 E-ISSN: 2548-1398 Published by: Ridwan Institute
Syntax  Literate:  Jurnal  Ilmiah  Indonesia  p–ISSN:  2541- 0849 e-ISSN: 2548-1398
Vol. 7, No. 09, September 2022

## PERANAN  INVESTOR  ATTENTION  DALAM  PEMBENTUKAN  HERDING BEHAVIOR DI PASAR MODAL INDONESIA

## Doni Farhanto
Fakultas Ekonomi dan Bisnis, Magister Manajemen, Universitas Indonesia, Indonesia E-mail: doni.farhanto@gmail.com

## Abstrak
Herding behavior dapat didefinisikan sebagai perilaku individu yang memutuskan untuk  mengikuti  orang  lain  dan  meniru  perilaku  kelompok  daripada  mengambil keputusan secara mandiri berdasarkan informasi yang mereka punya. Analisis kali ini bertujuan untuk menganalisis keberadaan herd behavior yang dipengaruhi oleh investor  attention. Dalam  penelitian  kali  ini, Google  Search digunakan  sebagai proxy dari investor  attention dengan  dugaan  bahwa  ketika investor  attention meningkat,  maka  jumlah  investor  yang  menggunakan Google  Search untuk mencari  informasi  akan  meningkat  sehingga  nantinya  investor  akan  memiliki informasi  yang  serupa  dan  kemudian  membuat  keputusan  perdagangan  serupa sehingga terbentuk herd behavior . Penelitian kali ini juga menganalisis pengaruh investor attention dalam pembentukan herd behavior pada periode market return negatif  dan  pada  periode  Pandemi  COVID-19.  Adapun  metode  yang  digunakan dalam penelitian kali ini adalah metode cross-sectional absolute deviation (CSAD). Sampel penelitian yang digunakan adalah data berupa return harian dari IHSG pada periode  Juli  2012-Juni  2022  yang  diambil  dari Refinitiv  eikon dan  data  berupa frekuensi  pencarian  kata  kunci  terkait  Pasar  Modal  Indonesia  pada  periode  Juli 2012-Juni  2022  yang  diambil  dari Google  Trends .  Hasil  dari  penelitian  kali  ini adalah  ditemukan  keberadaan herd  behavior yang  dipengaruhi  oleh investor attention , tetapi tidak ditemukan keberadaan herd behavior dalam periode market return negatif dan dalam periode Pandemi COVID-19.
Kata  kunci:  Herd  behavior , efficient  market  hypothesis (EMH), behavioral  finance , cross-sectional absolute deviation (CSAD), Google Search volume index .

## Abstract
Herding  behavior  can  be  defined  as  the  behavior  of  individuals  who  decide  to follow  others  and  imitate  group  behavior  rather  than  making  decisions independently based on the information they have. This research aims to analyze the existence of herd behavior that is influenced by investor attention. In this study, Google Search is used as a proxy for investor attention with the assumption that
when investor attention increases, the number of investors using Google Search to search  for  information  will  increase  so  that  later  investors  will  have  similar information  and  then  make  similar  trading  decisions  so  that  herd  behavior  are formed. This research also analyzes the influence of investor attention in forming herd behavior during the negative market return period and during the COVID-19 Pandemic. The method used in this study is the cross-sectional absolute deviation (CSAD) method. The research sample used is data of daily market return from the Indonesia  Composite Index  (ICI)  for  the period  July 2012-June 2022 taken from Refinitiv eikon and search frequency data for keywords related to the Indonesian Capital Market in the period July 2012-June 2022 taken from Google Trends. The results  of  the  present  study  found  the  existence  of  herd  behavior  influenced  by investor  attention,  but  no  herd  behavior  was  found  during  the  negative  market return period and during the COVID-19 Pandemic period.
Keywords: Herd behavior, efficient market hypothesis (EMH), behavioral finance, cross- sectional absolute deviation (CSAD), and Google Search volume index.

## Pendahuluan
Herding behavior dapat didefinisikan sebagai perilaku individu yang memutuskan untuk  mengikuti  orang  lain  dan  meniru  perilaku  kelompok  daripada  mengambil keputusan secara mandiri berdasarkan informasi yang mereka punya (Baddeley, 2009). Telah lama diperdebatkan apakah herd behavior di pasar keuangan dapat meningkatkan atau merusak efisiensi pasar. Herd behavior dapat dibagi menjadi dua, yaitu unintentional dan intentional  herd  behavior (Bikhchandani  &  Sharma,  2001).  Dalam unintentional behavior, para investor secara tidak sengaja memiliki informasi yang sama dan membuat keputusan  yang  sama  pula.  Hal  tersebut  dapat  meningkatkan  efisiensi  pasar  dan mendorong perilaku rational herd behavior . Rational herd behavior dapat terjadi ketika investor menerima informasi yang sama dan melakukan analisis serta berperilaku secara rasional. Tetapi, dampak yang berbeda terhadap efisiensi pasar dapat terjadi dalam kasus intentional  herd  behavior .  Dalam  kasus intentional  herd  behavior ,  investor  akan mengabaikan informasi yang mereka miliki dan dengan sengaja mengikuti keputusan dari pihak lainnya, maka hal ini justru akan merusak efisiensi pasar itu sendiri (Wanidwaranan & Padungsaksawasdi, 2022).
Untuk kondisi saat ini di Indonesia, jumlah investor pasar modal di Indonesia saat ini meningkat  pesat.  Per Desember 2021, jumlah investor di  Indonesia telah mencapai lebih  dari  7.400.000  (tujuh  juta  empat  ratus  ribu).  Bila  dibandingkan  dengan  jumlah investor pada tahun 2020 yang hanya berjumlah sekitar 3.880.000 (tiga juta delapan ratus delapan puluh ribu) investor, terjadi pertumbuhan dalam jumlah investor sebesar 92,99% (KSEI, 2022). Di sisi lain, pasar modal di Indonesia memiliki sifat weak-form efficiency (Andrianto  &  Mirza,  2016).  Dengan  kata  lain,  berdasarkan  teori efficient  market hypothesis ,  harga  yang  tercantum  dalam  pasar  modal  belum  mencerminkan  berbagai informasi public dan private yang relevan terkait pasar modal itu sendiri.  Berdasarkan
penelitian  sebelumnya,  salah  satu  hal  yang  dapat  mempengaruhi  perilaku herding behavior di Indonesia adalah adalah sikap under confidence yang dimiliki oleh sebagian investor  di  Pasar  Modal  Indonesia  (Zakirullah  &  Rahmawati,  2020).  Dikarenakan banyaknya informasi yang belum tersedia ditambah sikap under confidence yang dimiliki oleh sebagian investor, para investor tersebut nantinya akan mencari informasi tambahan untuk  membuat  keputusan  dalam  berinvestasi.  Adapun  investor  ritel  biasanya menggunakan Google Search untuk mengevaluasi peluang investasi di tingkat pasar yang lebih luas (Vozlyublennaia, 2014). Hal-hal di atas seperti pertumbuhan jumlah investor yang  pesat  ditambah  dengan  pasar  modal  yang  bersifat weak-form  efficiency ,  akan mendorong semakin banyaknya investor ritel yang menggunakan media seperti Google Search untuk mencari informasi tambahan. Jika terdapat investor dalam jumlah banyak yang  mencari  informasi  dengan Google  Search ,  hal  tersebut  akan  berpotensi  untuk memicu  perilaku herd  behavior di  kalangan  investor  (Wanidwaranan  & Padungsaksawasdi,  2022).  Maka  dari  itu,  alasan  dalam  melakukan  penelitian  kali  ini adalah  untuk  menganalisis  perilaku herd  behavior di  tengah  pesatnya  pertumbuhan jumlah investor pasar modal di Indonesia.
Gambar 1. Jumlah investor pasar modal di Indonesia (KSEI, 2022).
Adapun  analisis  kali  ini  bertujuan  untuk  menganalisis herd  behavior yang dipengaruhi  oleh investor  attention dengan  asumsi  bahwa  ketika investor  attention meningkat,  maka  jumlah  investor  yang  menggunakan Google  Search untuk  mencari informasi  akan  meningkat  sehingga  nantinya  investor  akan  memiliki  informasi  yang serupa dan kemudian membuat keputusan perdagangan serupa sehingga terbentuk herd behavior (Wanidwaranan  &  Padungsaksawasdi,  2022).  Untuk investor  attention akan dianalisis  dengan  menggunakan Google  Search  volume  index (SVI). Google SVI merupakan  media  yang  lebih  baik  untuk  menganalisis  perhatian  investor  ritel  bila dibandingkan  dengan  SVI  dari  sekuritas  individu.  Hal  ini  dikarenakan  investor  ritel
biasanya menggunakan Google Search untuk mengevaluasi peluang investasi di tingkat pasar yang lebih luas (Vozlyublennaia, 2014).
Penelitian  kali  ini  juga  menganalisis  pengaruh investor  attention dalam pembentukan herd  behavior pada  periode market  return negatif  dan  pada  periode Pandemi COVID-19. Adapun alasan dari menggunakan periode return negatif dari IHSG dan variabel Pandemi COVID-19 adalah dikarenakan dalam penelitian sebelumnya yang dilakukan  oleh  Wanidwaranan  &  Padungsaksawasdi  (2022),  ditemukan  perbedaan perilaku  investor  ketika market  return sedang  positif  dan  ketika market  return sedang negatif. Perbedaan perilaku yang dimaksud adalah ketika market return sedang positif, investor cenderung lebih aktif dalam mencari berbagai informasi termasuk dari internet sehingga investor  attention meningkat.  Sementara  itu,  ketika market  return sedang negatif, investor cenderung bergerak secara emosional dan mengabaikan informasi yang ada termasuk informasi dari internet. Perbedaan perilaku di atas merupakan ostrich effect . Oleh  karena  itu,  alasan  dari  penggunaan  periode market return negatif  dari  IHSG  dan variabel Pandemi COVID-19 adalah untuk menganalisis keberadaan ostrich effect dalam penggunaan Google Search pada investor di Bursa Efek Indonesia. Kemudian, metode yang  digunakan  dalam  penelitian  kali  ini  adalah cross-sectional  absolute  deviation (CSAD).
Adapun salah satu kelebihan dari penelitian kali ini adalah dari penggunaan kata kunci.  Jika  dalam  penelitian  yang  dilakukan  sebelumnya  oleh  Wanidwaranan  & Padungsaksawasdi  (2022)  dilakukan  pemilihan  terhadap  satu  kata  kunci  dengan  nilai frekuensi  pencarian  tertinggi.  Maka  dalam  penelitian  kali  ini  akan  dilakukan penggabungan terhadap seluruh kata kunci. Penggabungan kata kunci dalam analisis kali ini  dilakukan  untuk  mendapatkan  cakupan  dari  investor  yang  menggunakan Google Search secara  lebih  luas.  Selain  itu,  penelitian  kali  ini  dapat  membantu  melengkapi penelitian  dari  Wanidwaranan  &  Padungsaksawasdi  (2022).  Pada  penelitian  tersebut, tidak  dilakukan  pengambilan  sampel  pada  pasar  saham  di  Indonesia.  Maka  dari  itu, penelitian  kali  ini  juga  memiliki  tujuan  untuk  melengkapi  penelitian  tersebut  dengan menggunakan data dari pasar saham di Indonesia.
Penelitian kali ini bertujuan untuk menganalisis keberadaan herd behavior yang dipengaruhi oleh investor attention . Kemudian, teori yang mendasari perumusan masalah kali  ini  adalah  ketika investor  attention meningkat,  maka  jumlah  investor  yang menggunakan Google  Search untuk  mencari  informasi  akan  meningkat  sehingga nantinya  investor  akan  memiliki  informasi  yang  serupa  dan  kemudian  membuat keputusan  perdagangan  serupa  sehingga  terbentuk herd  behavior (Wanidwaranan  & Padungsaksawasdi, 2022).  Tetapi, dalam kondisi market return negatif ataupun dalam kondisi krisis, investor cenderung bergerak secara emosional dan mengabaikan informasi yang ada termasuk informasi dari Google Search . Perbedaan perilaku tersebut merupakan ostrich  effect (Wanidwaranan  &  Padungsaksawasdi,  2022).  Adapun  metode  yang digunakan dalam penelitian kali ini adalah Cross-Sectional Absolute Deviation (CSAD) dan  nantinya investor  attention akan  dianalisis  dengan  menggunakan Google  Search Volume Index .
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menganalisis  keberadaan  perilaku  berkelompok (herd  behavior)  murni  pada  Bursa  Efek  Indonesia  dan  menginvestigasi  dampak  dari perhatian investor terhadap keberadaan perilaku berkelompok, baik secara umum maupun pada  saat  kembali  pasar  negatif,  serta  pada  periode  pasar  bearish  selama  pandemi COVID-19 maupun periode pasar bullish di Bursa Efek Indonesia.
Menjadi  pelengkap  dalam  penelitian  yang  berkaitan  dengan  peranan investor attention dalam membentuk herd behavior . Penelitian sebelumnya yang dilakukan oleh Wanidwaranan  &  Padungsaksawasdi  (2022)  terkait  peranan investor  attention dalam pembentukan herd  behavior menggunakan  data  dari  pasar  modal  di  berbagai  belahan dunia.  Tetapi  penelitian  tersebut  tidak  menggunakan  data  dari  Bursa  Efek  Indonesia. Maka  dari  itu,  salah  satu  manfaat  dari  penelitian  kali  ini  adalah  untuk  melengkapi penelitian sebelumnya yang dilakukan oleh Wanidwaranan & Padungsaksawasdi (2022) dengan menggunakan data dari Bursa Efek Indonesia.

## Metode Penelitin
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menguji  apakah  investor  attention  dapat  memicu perilaku  berkelompok  (herd  behavior)  di  pasar  saham  Indonesia,  baik  dalam  situasi normal, kondisi market return negatif, maupun selama pandemi COVID-19. Metode yang digunakan  adalah  regresi  cross-sectional  absolute  deviation  (CSAD)  dengan  data sekunder historis harga IHSG dari Refinitiv eikon untuk menghasilkan data market return. Data  investor  attention  diperoleh  dari  frekuensi  pencarian  Google  Search  dengan  kata kunci yang mencakup indeks saham Indonesia seperti "Bursa Efek Indonesia", "IHSG", dan  lainnya.  Penelitian  ini  melibatkan  data  dari  Juli  2012  hingga  Juni  2022.  Melalui analisis CSAD, diharapkan dapat ditemukan hubungan antara investor attention dan herd behavior  dalam  berbagai  kondisi  pasar  (Singagerda,  Maggie,  &  Suk,  2018).  Adapun sampel untuk variabel Pandemi COVID-19 menggunakan rentang waktu 1 Februari 2020 sampai  31  Januari  2021  dari return harian  IHSG  (Jiang,  Wen,  Zhang,  &  Cui,  2022). Alasan  menggunakan  rentang  waktu  tersebut  adalah  dikarenakan  Pandemi  COVID-19 memberikan dampak yang cukup besar pada rentang waktu tersebut.

## Hasil dan Pembahasan

## 4.1 Keywords Google Trends
Dalam penelitian kali ini, terdapat tujuh kata kunci yang digunakan, yaitu “IHSG”, “Indeks  Harga  Saham  Gabungan”,  “Bursa  Efek  Indonesia”,  “IDX30”,  dan  “LQ45”, “IDX”,  dan  “IDX  Composite”.  Dalam  analisis  kali  ini,  akan  dilakukan  kombinasi terhadap ketujuh kata kunci tersebut untuk mendapatkan nilai Adjusted Daily SVI (ASVI). Nilai ASVI yang didapat nantinya akan menjadi perhitungan dari variabel 𝐷 𝐴𝑆𝑉𝐼,𝑡 yang digunakan dalam perhitungan pada persamaan 3.4, 3.5, 3.6, dan 3.7. Penggabungan kata kunci dalam analisis kali ini dilakukan untuk mendapatkan cakupan dari  investor yang menggunakan Google Search secara lebih luas. Adapun penggabungan kata kunci dalam Google  Trends dapat  dilakukan  dengan  menggunakan  simbol  “+”  (Google,  2023). Kemudian, bentuk gabungan dari kata kunci yang digunakan pada Google Trends dalam
penelitian kali ini adalah “IHSG + IDX30 + LQ45 + IDX + IDX Composite + Indeks Harga Saham Gabungan + Bursa Efek Indonesia”.
Langkah pertama dalam mendapatkan nilai ASVI adalah mengunduh nilai daily search volume index ( daily SVI ) dari gabungan seluruh kata kunci. Nilai daily SVI sendiri didapatkan  dari Google  Trends .  Adapun  nilai daily  SVI hanya  bisa  didapatkan  dalam periode 90 hari. Jika rentang waktu  yang digunakan lebih dari 90 hari, maka nilai SVI yang  didapatkan  akan  keluar  dalam  periode  mingguan  atau  bulanan.  Apabila  nilai SVI diunduh dalam periode 3 bulan, terdapat kemungkinan bahwa nilai SVI yang didapatkan akan keluar dalam periode mingguan. Hal ini dikarenakan terdapat bulan yang memiliki 31 hari. Maka dari itu, nilai daily SVI akan diunduh dalam periode 2 bulan sepanjang Juli 2012 - Juni 2022 untuk gabungan seluruh kata kunci.
Setelah mendapatkan nilai daily SVI dari  gabungan seluruh kata kunci, langkah selanjutnya adalah mencari nilai Adjusted Daily SVI (ASVI). Untuk mendapatkan nilai ASVI, pertama-tama harus didapatkan nilai monthly SVI dalam periode Juli 2012 - Juni 2022. Adapun nilai monthly SVI didapatkan dengan mengunduh nilai SVI dalam periode Juli 2012 – Juni 2022 secara langsung. Dikarenakan periode yang digunakan cukup lama (10  tahun),  maka  nilai SVI akan  keluar  dalam  periode  bulanan.  Kemudian,  untuk mendapatkan nilai ASVI, akan dilakukan penyesuaian dari nilai daily SVI dengan nilai monthly SVI . Nantinya, nilai ASVI yang didapatkan akan digunakan untuk perhitungan terhadap  variabel 𝐷 𝐴𝑆𝑉𝐼,𝑡 yang  digunakan  dalam  perhitungan  pada  persamaan  3.4,  3.5, 3.6, dan 3.7.  Adapun penyesuaian tersebut dilakukan dengan menggunakan persamaan 3.10. Berikut adalah hasil perhitungan rata-rata nilai ASVI untuk gabungan seluruh kata kunci:
Tabel 4. 1 Rata-rata & median nilai ASVI untuk kata kunci

## 4.2 Cross-Sectional Absolute Deviation
Dalam  penelitian  kali  ini, Cross-Sectional  Absolute  Deviation (CSAD) akan dihitung dengan persamaan 3.8. Nilai CSAD sendiri akan mencapai nilai minimum yaitu 0  (nol)  ketika  nilai  dari return pasar  sama  dengan  nilai  dari return saham  individu. Adapun  nilai  CSAD  akan  bertambah  apabila  selisih  dari return saham  individu  dan market return semakin besar. Berikut adalah tabel dari nilai CSAD dan market return :
Tabel 4. 2 Statistik deskriptif dari CSAD dan market return .
Berdasarkan tabel di atas, nilai rata-rata dari market return harian adalah 0,02%. Adapun  nilai  rata-rata  dari  CSAD  adalah  0,0166.  Nilai market  return harian  memiliki nilai minimum yaitu -6,81% yang tercatat pada 9 Maret 2020. Sementara itu, nilai market return harian memiliki nilai maksimum yaitu 9,70% yang tercatat pada 26 Maret 2020. CSAD  dan market  return masing-masing  memiliki  standar  deviasi  yaitu  0,0053  dan 0,0103. CSAD memiliki nilai skewness dan kurtosis yaitu 1,9993 dan 10,2892. Sementara itu, market return memiliki nilai skewness dan kurtosis yaitu -0,259 dan 7,1766. Adapun grafik di bawah merupakan grafik perbandingan nilai CSAD dengan nilai market return .
Gambar 4. 1 Plot nilai CSAD terhadap market return .
Berdasarkan persamaan 2.10, tren pertambahan nilai 𝐶𝑆𝐴𝐷 𝑡 akan mencapai nilai maksimum  ketika |𝑅 𝑚,𝑡 | ∗ = −( 𝛾 1 2𝛾 2 ) .  Selama  nilai |𝑅 𝑚,𝑡 | belum  melebihi  nilai |𝑅 𝑚,𝑡 | ∗ , maka nilai dari 𝐶𝑆𝐴𝐷 𝑡 akan terus meningkat. Tetapi, jika nilai |𝑅 𝑚,𝑡 | sudah melebihi nilai |𝑅 𝑚,𝑡 | ∗ ,  maka  nilai  dari 𝐶𝑆𝐴𝐷 𝑡 akan  tetap  bertambah  dengan  laju  pertambahan  yang menurun.  Keadaan  di  atas  merupakan  bentuk  hubungan  non-linier  yang  nantinya  akan tercatat pada koefisien 𝛾 2 (persamaan 2.10) yang bernilai negatif dan signifikan apabila terdapat keberadaan herding behavior .
Kemudian juga dilakukan tes stationarity pada data CSAD maupun market return . Tes stationarity dilakukan  dengan  menggunakan  metode Augmented  Dickey-Fuller . Berikut adalah tabel dari hasil uji stationarity dengan menggunakan metode Augmented Dickey-Fuller :
Tabel 4. 3 Uji Augmented Dickey-Fuller untuk nilai CSAD.
Tabel 4. 4 Uji Augmented Dickey-Fuller untuk nilai market return.
Berdasarkan hasil uji Augmented Dickey-Fuller terhadap nilai CSAD dan market return .  Diketahui  bahwa  nilai market  return bersifat  stasioner  untuk  seluruh  jenis  tes dengan siginifikansi statistik pada level 1%. Sementara itu, nilai CSAD bersifat stasioner dengan setidaknya mencapai signifikansi statistik pada level 10% untuk seluruh jenis tes. Berdasarkan hasil uji Augmented Dickey-Fuller yang telah dilakukan, dapat disimpulkan bahwa  baik  nilai  CSAD  maupun market  return bersifat  stasioner  dan  dapat  digunakan dalam penelitian kali ini.

## 4.3 Pure Herd Behavior
Dalam  penelitian  kali  ini, pure  herd  behavior akan  dianalisis  dengan menggunakan persamaan 2.10. Berdasarkan formula 2.10, nantinya keberadaan pure herd behavior dapat dianalisis dari nilai 𝛾 1 atau 𝛾 2 yang negatif dan signifikan. Berikut adalah hasil perhitungan dengan persamaan 2.10:
Tabel 4. 5 Hasil perhitungan CSAD terkait pure herd behavior
Berdasarkan tabel di atas, 𝛾 1 memiliki nilai yang positif dan bersifat signifikan. Sementara itu, 𝛾 2 juga memiliki nilai positif, tetapi tidak signifikan. Nilai 𝛾 1 yang positif dan  signifikan  menunjukkan  keberadaan  hubungan  linier  antara  CSAD  dan market return . Akan tetapi, dikarenakan variabel 𝛾 1 atau 𝛾 2 tidak memiliki nilai yang negatif dan signifikan,  maka  dapat  disimpulkan  bahwa  tidak  ditemukan  keberadaan pure  herd behavior pada pasar modal di Indonesia. Adapun nilai 𝐴𝑑𝑗. 𝑅 2 dari perhitungan di atas
adalah  0,223.  Berdasarkan  temuan  di  atas,  ditemukan  hasil  yang  berlawanan  dari penelitian  sebelumnya,  yang  menyatakan  bahwa  di  negara  berkembang,  investor cenderung  melakukan mimicking  trades di  pasar  modal  yang  disebabkan  oleh keterbatasan  informasi  dan  rendahnya  literasi  keuangan  (Venezia,  Nashikkar,  & Shaphira,  2011)  serta  menunjukkan  peristiwa anti-herd  behavior pada  pasar  modal  di Indonesia  (Wanidwaranan  &  Padungsaksawasdi,  2022).  Temuan  di  atas  juga menunjukkan bahwa dalam kondisi normal, investor pada pasar modal di Indonesia dapat membuat  keputusan  investasi  yang  rasional  berdasarkan  informasi  yang  mereka  miliki dan tidak secara sembarangan mengikuti  konsensus  pasar. Hal  tersebut  sejalan dengan penelitian yang dilakukan oleh Dewi (2023).

## 4.4 Herd Behavior yang Dipengaruhi oleh Investor Attention
Dalam  penelitian  kali  ini,  keberadaan herd  behavior yang  dipengaruhi  oleh investor  attention akan  dianalisis  dengan  menggunakan  persamaan  3.4.  Berdasarkan persamaan  3.4,  nantinya  keberadaan herd  behavior yang  dipengaruhi  oleh investor attention dapat dianalisis dari nilai 𝛾 3 atau 𝛾 5 yang negatif dan signifikan. Berikut adalah hasil perhitungan dengan persamaan 3.4:
Tabel 4. 6 Hasil perhitungan CSAD terkait keberadaan herd behavior yang dipengaruhi oleh investor attention .
Berdasarkan  tabel  di  atas, 𝛾 3 memiliki  nilai  yang  positif  dan  tidak  signifikan signifikan.  Sementara  itu, 𝛾 5 memiliki  nilai  negatif  dan  signifikan.  Oleh  karena  itu, ditemukan keberadaan herd behavior yang dipengaruhi oleh investor attention pada pasar modal di Indonesia. Adapun nilai 𝐴𝑑𝑗. 𝑅 2 dari perhitungan di atas adalah 0,2653. Temuan ini  sesuai  dengan  hasil  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Wanidwaranan  & Padungsaksawasdi (2022). Dalam penelitian tersebut dikatakan bahwa investor attention dapat mendukung terbentuknya herd behavior . Hal ini dapat terjadi karena ketika investor attention meningkat,  maka  jumlah  investor  yang  menggunakan Google  Search untuk mencari informasi akan meningkat sehingga nantinya investor akan memiliki informasi yang serupa dan kemudian membuat keputusan perdagangan serupa sehingga terbentuk herd behavior (Wanidwaranan & Padungsaksawasdi, 2022) .

## 4.5 Herd Behavior Saat Market Return Negatif
Dalam  penelitian  kali  ini,  keberadaan herd  behavior saat market  return negatif akan  dianalisis  dengan  menggunakan  persamaan  3.5.  Berdasarkan  persamaan  3.5, nantinya keberadaan herd behavior saat market return negatif dapat dianalisis dari nilai
𝛾 7 atau 𝛾 11 yang  negatif  dan  signifikan.  Berikut  adalah  hasil  perhitungan  dengan persamaan 3.5:
Tabel  4.  7  Hasil  perhitungan  CSAD  terkait herd  behavior saat market  retur n  negatif.
Berdasarkan  tabel  di  atas, 𝛾 7 memiliki  nilai  yang  negatif  tapi  tidak  signifikan. Sementara itu, 𝛾 11 memiliki nilai positif & signifikan. Oleh karena itu, tidak ditemukan keberadaan herd  behavior saat market  return negatif  pada  pasar  modal  di  Indonesia. Adapun  nilai 𝐴𝑑𝑗. 𝑅 2 dari  perhitungan  di  atas  adalah  0,2732.  Karena  tidak  ditemukan keberadaan herd behavior saat market return negatif pada pasar modal di Indonesia, dapat disimpulkan  bahwa  terdapat  keberadaan ostrich  effect pada  pasar  modal  di  Indonesia. Dalam ostrich  effect ,  dijelaskan  bahwa  ketika market  return negatif  atau  ketika  dalam periode krisis, investor cenderung bergerak secara emosional dan mengabaikan informasi yang ada termasuk informasi dari Google Search . Hal tersebut sejalan dengan penelitian yang  dilakukan  oleh  Wanidwaranan  &  Padungsaksawasdi  (2022).  Dalam  penelitian tersebut ditemukan keberadaan ostrich effect pada pasar modal di tingkat global ketika market return negatif.
4.6 Herd Behavior dalam Periode bearish market COVID-19
Dalam penelitian kali ini, keberadaan herd behavior dalam periode bearish market COVID-19 akan  dianalisis  dengan  menggunakan  persamaan  3.6.  Berdasarkan  formula 3.6, nantinya keberadaan herd behavior dalam periode bearish market COVID-19 dapat dianalisis  dari  nilai 𝛾 7 atau 𝛾 11 yang  negatif  dan  signifikan.  Berikut  adalah  hasil perhitungan dengan persamaan 3.6:
Tabel 4. 8 Hasil perhitungan CSAD terkait herd behavior dalam periode bearish market COVID-19.
Berdasarkan  tabel  di  atas, 𝛾 7 dan 𝛾 11 tidak  memiliki  nilai  yang  negatif.  Oleh karena  itu,  tidak  ditemukan  keberadaan herd  behavior dalam  periode bearish  market
COVID-19 pada pasar modal di Indonesia. Adapun nilai 𝐴𝑑𝑗. 𝑅 2 dari perhitungan di atas adalah 0,2656. Karena tidak ditemukan keberadaan herd behavior dalam periode bearish market COVID-19  pada  pasar  modal  di  Indonesia,  dapat  disimpulkan  bahwa  terdapat keberadaan ostrich effect pada pasar modal di Indonesia. Dalam ostrich effect , dijelaskan bahwa ketika market return negatif atau ketika dalam periode krisis, investor cenderung bergerak secara emosional dan mengabaikan informasi yang ada termasuk informasi dari Google Search (Wanidwaranan & Padungsaksawasdi, 2022). Adapun Pandemi COVID- 19 telah menyebabkan krisis pada Pasar Modal Indonesia sehingga Pandemi COVID-19 dapat dikategorikan sebagai periode krisis (Sadewo & Cahyaningdyah, 2022). Penelitian kali  ini  juga  sejalan  dengan  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Wanidwaranan  & Padungsaksawasdi (2022). Dalam penelitian tersebut ditemukan keberadaan ostrich effect pada pasar modal di tingkat global ketika krisis berlangsung. Kemudian, temuan kali ini juga sejalan dengan penelitian yang dilakukan oleh Warganegara & Warganegara (2022). Dalam penelitian tersebut ditemukan bahwa terdapat penurunan perilaku herd behavior di Indonesia selama Pandemi COVID-19.
4.7 Herd Behavior dalam Periode bullish market COVID-19
Dalam penelitian kali ini, keberadaan herd behavior dalam periode bullish market COVID-19 akan  dianalisis  dengan  menggunakan  persamaan  3.7.  Berdasarkan  formula 3.7, nantinya keberadaan herd behavior dalam periode bullish market COVID-19 dapat dianalisis  dari  nilai 𝛾 7 atau 𝛾 11 yang  negatif  dan  signifikan.  Berikut  adalah  hasil perhitungan dengan persamaan 3.7:
Tabel 4. 9 Hasil perhitungan CSAD terkait herd behavior dalam periode bullish market COVID-19.
Berdasarkan  tabel  di  atas, 𝛾 7 dan 𝛾 11 tidak  memiliki  nilai  yang  negatif.  Oleh karena  itu,  tidak  ditemukan  keberadaan herd  behavior dalam  periode bullish  market COVID-19 pada pasar modal di Indonesia. Adapun nilai 𝐴𝑑𝑗. 𝑅 2 dari perhitungan di atas adalah  0,2788.  Hasil  dalam  penelitian  kali  ini  menunjukkan  hasil  yang  sama  dengan penelitian  yang  dilakukan  oleh  Sadewo  &  Cahyaningdyah  (2022).  Dalam  penelitian tersebut,  tidak  ditemukan  keberadaan herd  behavior dalam  periode bullish  market COVID-19 pada pasar modal di Indonesia. Salah satu faktor penyebab tidak adanya herd behavior dalam periode bullish market COVID-19 adalah dalam kondisi normal ataupun bullish  market ,  investor  pada  pasar  modal  di  Indonesia  dapat  membuat  keputusan investasi  yang  rasional  berdasarkan  informasi  yang  mereka  miliki  dan  tidak  secara sembarangan  mengikuti  konsensus  pasar  (Ramadhan  &  Mahfud,  2016).  Hasil  dalam
penelitian  kali  juga  sejalan  dengan  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Warganegara  & Warganegara  (2022).  Dalam  penelitian  tersebut  ditemukan  bahwa  terdapat  penurunan perilaku herd behavior di Indonesia selama Pandemi COVID-19.
Kesimpulan
berdasarkan  hasil  analisis  yang  sudah  dilakukan,  didapatkan  kesimpulan  dari penelitian  sebagai  berikut:  (1)  Tidak  ditemukan  keberadaan pure-herd  behavior pada Bursa  Efek  Indonesia.  Hal  ini  berlawanan  dengan  penelitian  sebelumnya,  yang menyatakan  bahwa  di  negara  berkembang,  investor  cenderung  melakukan mimicking trades di pasar modal yang disebabkan oleh keterbatasan informasi dan rendahnya literasi keuangan  (Venezia,  Nashikkar,  &  Shaphira,  2011).  Temuan  ini  menunjukkan  bahwa dalam kondisi normal, investor pada pasar modal di Indonesia dapat membuat keputusan investasi  yang  rasional  dan  tidak  secara  sembarangan  mengikuti  konsensus  pasar.  Hal tersebut  sejalan  dengan  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Dewi  (2023).  (2)  Ditemukan keberadaan herd  behavior pada  Bursa  Efek  Indonesia  yang  dipengaruhi  oleh investor attention . Berbeda dengan kesimpulan di atas, temuan ini menunjukkan bahwa investor attention dapat  mendukung  terbentuknya herd  behavior .  Hal  ini  dapat  terjadi  karena ketika investor attention meningkat,  maka jumlah investor  yang menggunakan Google Search untuk  mencari  informasi  akan  meningkat  sehingga  nantinya  investor  akan memiliki informasi yang serupa dan kemudian membuat keputusan perdagangan serupa sehingga terbentuk herd behavior (Wanidwaranan & Padungsaksawasdi, 2022). (3) Tidak ditemukan  keberadaan herd  behavior pada  saat market  return negatif  di  Bursa  Efek Indonesia  yang  dipengaruhi  oleh investor  attention .  Temuan  ini  menunjukkan  bahwa terdapat keberadaan ostrich effect pada pasar modal di Indonesia. Dalam ostrich effect , dijelaskan  bahwa  ketika market  return negatif,  investor  cenderung  bergerak  secara emosional dan mengabaikan informasi yang ada termasuk informasi dari Google Search . Temuan  kali  ini  juga  sejalan  dengan  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Wanidwaranan  & Padungsaksawasdi (2022). Dalam penelitian tersebut ditemukan keberadaan ostrich effect pada  pasar  modal  di  tingkat  global  ketika market  return negatif.  (4)  Tidak  ditemukan keberadaan herd  behavior dalam  periode bearish  market COVID-19  di  Bursa  Efek Indonesia  yang  dipengaruhi  oleh investor  attention .  Temuan  ini  menunjukkan  bahwa terdapat keberadaan ostrich effect pada pasar modal di Indonesia. Dalam ostrich effect , dijelaskan bahwa ketika periode krisis, investor cenderung bergerak secara emosional dan mengabaikan informasi yang ada termasuk informasi dari Google Search (Wanidwaranan &  Padungsaksawasdi,  2022).  Adapun  periode bearish  market COVID-19  telah menyebabkan  krisis  pada  Pasar  Modal  Indonesia  sehingga  Pandemi  COVID-19  dapat dikategorikan  sebagai  periode  krisis  (Sadewo  &  Cahyaningdyah,  2022).  (5)  Tidak ditemukan keberadaan herd behavior dalam periode bullish market COVID-19 di Bursa Efek Indonesia yang dipengaruhi oleh investor attention . Adapun penyebab tidak adanya herd  behavior dalam  periode bullish  market COVID-19  adalah  dalam  kondisi  normal ataupun bullish market , investor pada pasar modal di Indonesia dapat membuat keputusan investasi  yang  rasional  berdasarkan  informasi  yang  mereka  miliki  dan  tidak  secara sembarangan mengikuti konsensus pasar (Ramadhan & Mahfud, 2016).

## BIBLIOGRAFI
Adnan,  M.  (2023).  Modeling  Herding  Behavior  in  the  Indonesian  Capital  Market. International Journal of Economics, Business and Management Research, 167-179.
Amin,  R.,  &  Ahmad,  H.  (2013).  Does  Investor  Attention  Matters?  Journal  of  Public Administration, Finance and Law, 111-125.
Andrianto,  Y.,  &  Mirza,  A.  R.  (2016).  A  Testing  of  Efficient  Market  Hypothesis  in Indonesia Stock Market. Procedia - Social and Behavioral Sciences, 99-103.
Asghar,  Z.,  &  Abid,  I. (2012). Performance of  Lag  Length  Selection  Criteria in  Three Different Situations. Munich Personal RePEc Archive, 40042.
Baddeley, M.  (2009). Herding, social influence  and economic decision-making:  socio- psychological and neuroscientific analyses. Philosophical Transactions of the Royal Society B: Biological Sciences, 281-290.
Baker,  K.,  &  Nofsinger,  J.  (2010).  Behavioral  Finance:  Investors,  Corporations,  and Markets (Robert W. Kolb Series). Hoboken: John Wiley & Sons.
Batmunkh, M.-U., Choijil, E., Vieito, J. P., Espinosa-Mendez, C., & Wong, W.-K. (2020). Does herding behavior exist in the Mongolian stock market? Pacific-Basin Finance Journal, 101352.
Bikhchandani, S., & Sharma, S. (2001). Herd Behavior in Financial Markets. IMF Staff Papers, 279-310.
Bodie,  Z.,  Kane,  A.,  &  Marcus,  A.  (2018).  Investments.  New  York:  McGraw-Hill Education.
Candy, & Novita, I. (2021). Herding Behavior of Indonesia Investor: Role of Personality Traits  And  Motivation  Factors.  International  Journal  of  Economics,  Business  and Accounting Research (IJEBAR) , 297-303.
Cartwright, E. (2018). Behavioral Economics. New York: Routledge.
Chang, E., Cheng, J., & Khorana, A. (2000). An Examination of Herd Behavior in Equity Markets (An International Perspective). Journal of Banking & Finance, 1651-1679.
Christie, W., & Huang, R. (1995). Following the Pied Piper: Do Individual Returns Herd around the Market? Financial Analysts Journal, 31-37.
Chundakkadan,  R.,  &  Nedumparambil,  E.  (2022).  In  search  of  COVID-19  and  stock market behavior. Global Finance Journal, 100639.
Dewi, D. P. (2023). Analisis Herding Behavior di Bursa Efek Indonesia pada Tahun 2020.
E-Jurnal Akuntansi, 258-269.
Fernández, B., Garcia-Merino, T., Mayoral, R., Santos, V., & Valledado, E. (2008). The Role  of  the  Interaction  Between  Information  and  Behavioral  Bias  in  Explaining Herding. XVIII ACEDE Conference (pp. 1-34). Valladolid: University of Valladolid.
Fransiska, M., Sumani, & Pangestu, S. (2018). Herding Behavior in Indonesian Investors . International Research Journal of Business Studies, 129-143.
Franz.  (2018,  Oktober  30).  Google  Trends:  How  to  acquire  daily  data  for  broad  time frames.  Retrieved  from  medium:  https://medium.com/@bewerunge.franz/google- trends-how-to-acquire-daily-data-for-broad-time-frames-b6c6dfe200e6
Galai,  D.,  &  Sade,  O.  (2006).  The  “Ostrich  Effect”  and  the  Relationship  between  the Liquidity and the Yields of Financial Assets. The Journal of Business, 2741-2759.
Google. (2023, January 1). FAQ about Google Trends data. Retrieved from Trends Help: https://support.google.com/trends/answer/4365533?hl=en
Google.  (2023,  January  1).  Search  tips  for  Trends.  Retrieved  from  Trends  Help: https://support.google.com/trends/answer/4359582?hl=en&ref_topic=4365530&sji d=2999519965048335946-AP
Gunawan, Wijayanto, H., Achsani, N. A., & Rahman, L. A. (2011). Detection of Herding Behavior  on  Indonesia  and  Asia  Pacific  Stock  Market.  Forum  Statistika  dan Komputasi, 16-23.
Hadady,  H.,  &  Mustafa,  R.  D.  (2022).  Perilaku  Investor  Herding  pada  Perusahaan Infrastruktur di BEI: Pendekatan Panel Data. Society, 491-505.
Hsieh, S.-F., Chan, C.-Y., & Wang, M.-C. (2020). Retail investor attention and herding behavior. Journal of Empirical Finance, 109-132.
IDX. (2019). IDX Fact Book 2019. Jakarta: Indonesia Stock Exchange.
IDX. (2021). IDX Stock Index Handbook v1.2. Jakarta: Indonesia Stock Exchange.
IDX. (2021). Outperforming Expectations amidst Uncertainties. Jakarta: Indonesia Stock Exchange.
IDX. (2022, September 1). Indeks Saham. Retrieved from IDX: https://old.idx.co.id/produk/indeks/
Imad, O. M., Razimi, M. S., & Osman, M. F. (2017). Why Do We Invest Islamically? A Literature  Review  on  Islamic  Investment  Decision.  Journal  of  Humanities, Language, Culture and Business, 1-16.
Jalil, A., & Rao, N. H. (2019). Environmental Kuznets Curve (EKC). London: Academic Press.
Jiang, R., Wen, C., Zhang, R., & Cui,  Y. (2022).  Investor's herding behavior in  Asian equity markets during COVID-19 period. Pacific-Basin Finance Journal, 101711.
Karlsson, N., Loewenstein, G., & Seppi, D. (2009). The ostrich effect: Selective attention to information. Journal of Risk and Uncertainty, 95-115.
KSEI.  (2022,  Januari  1).  Statistik  Pasar  Modal  Indonesia.  Retrieved  from  KSEI: https://www.ksei.co.id/files/Statistik_Publik_Desember_2021.pdf
Kumar, A., Badhani, Bouri, E., & Saeed, T. (2021). Herding behavior in the commodity markets of the Asia-Pacific region. Finance Research Letters.
Li,  W.,  Rhee,  G.,  &  Wang,  S.  S.  (2016).  Differences  in  herding:  Individual  vs. institutional investors. Pacific-Basin Finance Journal, 174-185.
Miskolczi,  P.  (2017).  Note  on  Simple  and  Logarithmic  Return.  Applied  Studies  in Agribusiness and Commerce – APSTRACT, 127-136.
OJK. (2022). Market Update Pasar Modal Syariah Indonesia Januari-Juni 2022. Jakarta: Otoritas Jasa Keuangan.
Peltomaki, J., & Vahamaa, E. (2015). Investor attention to the Eurozone crisis and herding effects in national bank stock indexes. Finance Research Letters, 111-116.
Purbowisanti,  R.,  Kusuma,  H.,  &  Hanafi,  S.  M.  (2021).  Muslim  Investor  Behavior  in Indonesia Capital Market: an Extention of Theory of Planned Behavior. Journal of Economics, Finance, and Management Studies, 1225-1234.
Ramadhan, T.,  & Mahfud, M.  K. (2016). Deteksi  Perilaku Herding Pada  Pasar Saham Indonesia & Singapura Tahun 2011-2015. Dipenogoro Journal of Management, 1-9.
Rogers,  S.  (2016,  July  2).  What  is  Google  Trends  data  —  and  what  does  it  mean? Retrieved  from  Medium:  https://medium.com/google-news-lab/what-is-google- trends-data-and-what-does-it-mean-b48f07342ee8
Sadewo,  R.  A.,  &  Cahyaningdyah,  D.  (2022).  Investor  Herding  Behavior  in  Extreme Conditions  During  COVID-19:  Study  On  Indonesian  Stock  Market.  Management Analysis Journal, 22-29.
Setyawan, I. R., & Ramli, I. (2016). Herding Behavior in the Indonesian Stock Exchange: The Roles and Contributions of Foreign Investors During the Period 2006 to 2011. Jurnal Pengurusan, 125-135.
Singagerda, F. S., Maggie, & Suk, K. S. (2018). Google Seacrh Volume and Investors’ Decision on Return and Liquidity in Indonesia Stock Market. INA-Rxiv, 1-16.
Tas, O., & Tan, S. D. (2019). Investor attention and stock returns: Evidence from Borsa Istanbul. Borsa Istanbul Review, 106-116.
Thaler, R. (1999). Mental accounting matters. Journal of Behavioral Decision Making, 183-206.
Tversky,  A.,  &  Kahneman,  D.  (1992).  Advances  in  prospect  theory:  Cumulative representation of uncertainty. Journal of Risk and Uncertainty, 297-323.
Venezia, I., Nashikkar, A., & Shaphira, Z. (2011). Firm specific and macro herding by professional and amateur investors and their effects on market volatility. Journal of Banking & Finance, 1599-1609.
Vidya, Ravichandran, R., & Deorukhkar, A. (2022). Exploring the effect of COVID-19 on herding in Asian financial markets. MethodsX, 101961.
Vozlyublennaia,  N.  (2014).  Investor  attention,  index  performance,  and  return predictability. Journal of Banking & Finance, 17-35.
Wanidwaranan, P., & Padungsaksawasdi, C. (2022). Unintentional herd behavior via the Google search volume index in international equity markets . Journal of International Financial Markets, Institutions & Money, 101503.
Warganegara,  S.  F.,  &  Warganegara,  D.  L.  (2022).  Herding  behavior  in  the  indonesia stock  exchange  around  the  COVID-19  pandemic.  Fair  Value  :  Jurnal  Ilmiah Akuntansi dan Keuangan, 4912-4921.
Zakirullah,  &  Rahmawati,  S.  (2020).  Faktor-Faktor  yang  Berkontribusi  Terhadap Perilaku Herding pada Investor Saham Ritel di Bursa Efek Indonesia. Jurnal Ilmiah Mahasiswa Ekonomi Manajemen, 1-23.

## Copyright holder:
Doni Farhanto (2022)

## First publication right:
Syntax Literate: Jurnal Ilmiah Indonesia
This article is licensed under: