## Jurnal Ecogen
Universitas Negeri Padang
Vol. 6 No. 4 2023 Page 616-626

## Analisis Reaksi Pasar Terhadap Perubahan
Auto Rejection 15% Menjadi Auto Rejection Simetris
Nia Zairotul Ma’rifah 1 , Fitriyah 2 & Maretha Ika Prajawati 3
Fakultas Ekonomi, Universitas Islam Negeri Maulana Malik Ibrahim Malang 1,2,3 *Corresponding author, e-mail: 200501110277@student.uin-malang.ac.id
This is an open access article distributed under the Creative Commons 4.0 Attribution License, which permits unrestricted use, distribution, and reproduction in any medium, provided the original work is properly cited. ©2023 by author.

## PENDAHULUAN
Kondisi  perekonomian  global  sempat  mengalami  gejolak  akibar  efek  dari  adanya pandemi covid-19 yang mana mempengaruhi banyak sektor di dunia seperti pasar modal. Pasar modal menjadi suatu instrumen yang penting dalam perkembangan perekonomian pada suatu negara. Berbagai kebijakan telah dilakukan oleh banyak negara guna menjaga kestabilan harga saham.  Terdapat  Salah  satu  cara  yang  digunakan  oleh  beberapa  negara  yakni  menerapkan adanya auto rejection atau price limit . Adanya penerapan auto rejection untuk mengurangi jumlah volatilitas  saham(Aktas  et  al.,  2021).  Penerapan auto  rejection memiliki  rentang  dan  presentase yang  berbeda  pada  tiap  negara  termasuk  Indonesia.  Batasan  harga  secara  global  dapat dikelompokkan  menjadi  dua,  yaitu  rentang  batasan  harga  sempit,  dan  rentang  batasan  harga lebar  di  beberapa  kelopok  negara(Utami  &  Mawardi,  2021).    Pada  bulan  Maret  tahun  2020 diterapkan auto rejection asimetris yang mana auto rejection atas (ARA) pada harga acuan Rp.50- 200 per lembar saham memiliki batas maksimum atas 35% dan batas bawah 7%. Hal ini juga sama dengan 2 harga acuan lainnya yang mana dengan presentase 25% dan 20% untuk batas atas dan batas  bawahnya  (ARB)  tetap  7%(Ratih  Ika  Wijayanti,  2022).  Melihat  kondisi  ini  banyak  sekali investor-investor  yang  tertarik  untuk  menanamkan  sahamnya  di  Bursa  Efek  Indonesia  dan

## ARTICLE INFO

## ABSTRACT
Received 09 Desember 2023 Accepted 19 Desember 2023 Published 20 Desember 2023
Keywords: Auto Rejection , Volume Perdagangan, Abnormal Return

## DOI :
http://dx.doi.org/10.24036/jmpe.v6i4.15565
The study has a goal of recognizing market responses due to a change in auto rejection policy 15% becoming auto  rejection  symmetrical.  In  the  case  of  the population  used  are  companies  registered  to  the Indonesian Stock Exchange taking purposive  samples in each sectors. Further analysis of the data used as a hypothesis test using wilxocon signed rank because of the  data  was  not  normaly  distributed.  Analysis  of hypothesis test result show  that there are differences in trading volume activity before and after the event. The  conclusion  is  that  market  reacts  positively  if  we look  abnormal  retun,  while  based  on  the  trading volume variable the mareket reacts negatively.
mengalami  peningkatan.  Lalu  berubah  pada  tanggal  5  Juni  menjadi  15  %  untuk  auto  reject bawah,  hal  ini  dikarenakan  kondisi  perekonomian  yang  mulai  pulih  sehingga  Bursa  Efek Indonesia  perlahan  menerapkan  kebijakan auto  rejection  simetris yang  diterapkan  pada  4 september 2023 yang mana kembali seperti sebelum covid 19(Haradhyaksa Bagas, 2022).
Investor angkatan corona bisa terpicu oleh kondisi ini sehingga berpengaruh terhadap perilaku  investor  yang  mana  pada  saat  covid  ARB  hanya  7%  menjadi  simetris  sehingga  bisa menimbulkan  kerugian  dan  memicu  adanya  reaksi  terhadap  pasar  dan  pasar  saham  bisa mengalami bullish atau bearish yang menyebabkan pembeli maupun penjual bisa dipengaruhi oleh sentimen pasar(Jin Shaorong et al., 2023) . Strategi perdagangan aktif akan diterapkan oleh investor pada kondisi yang tidak efisien, fungsinya agar informasi yang ada tidak mempengaruhi return yang ia dapatkan sehingga investor aktif akan  melakukan strategi  untuk  mendapatkan return yang lebih. Sedangkan investor yang pasif  mempercayai bahwa tidak terdapat investor yang akan memperoleh return diatas return pasar (Tandelilin Eduardus, 2010). Adanya informasi terkait  perubahan auto  rejection tentunya  memicu  perilaku  investor  dan  juga  emiten.    Dalam kondisi ini investor tidak boleh salah dalam pengambilan keputusan saat pemesanan maupun menjual  saham  yang  dimiliki.  Akibat  adanya  perubahan  penerapan  kebijakan auto  rejection tentunya memicu reaksi pasar(Kusumawardani et al., 2023; Utami & Mawardi, 2021).  Hal ini terjadi karena ketika pasar modal efisien maka harga saham akan menggambarkan kondisi riil Perusahaan artinya emiten tidak akan khawatir dengan harga saham. Namun, adanya kebijakan auto rejection ini tentunya memicu reaksi pasar.
Volume  perdagangan  juga  digunakan  sebagai  acuan  dalam  mengukur  reaksi  pasar, volume  perdagangan  atau  disebut  trading  volume  activity  merupakan  suatu  keadaan  yang menunjukan  jumlah  saham  yang  diperdagangkan  pada  suatu  hari,  jika  volume  perdagangan banyak maka emiten tersebut banyak diperdagangkan di bursa sehingga berpengaruh terhadap pasar(Urip  Wardoyo  et  al.,  2022).  Dengan  demikian  tujuan  dilakukannya  penelitian  guna mengetahui  reaksi  pasar  modal  di  Indonesia  dilihat  dari  berbagai  sektor  apakah  adanya perubahan kebijakan batasan harga memiliki reaksi yang positif atau justru negative. Untuk itu penelitian  ini  diharapkan  mampu  memberikan  hasil  penelitian  yang  dapat  dijadikan  bahan acuan  bagi  para  investor  maupun  peneliti  selanjutnya  guna  menganalisis  pasar  keuangan  di Indonesia. Abnormal 0 return merupakan variabel utama dalam event 0 study dan bisa dipergunakan guna  melihat  apakah  respon  dari  pasar  modal  atas  peristiwa  tertentu.  Jika  peristiwa  tersebut bereksi  terhadap  adanya abnormal  return di  pasar  modal,  itu  artinya  peristiwa  tersebut  berisi informasi  dan  reaksi  pasar(Yulianti  et  al.,  2022).  Selain  itu  reaksi  pasar  bisa  diukur  dengan melihat  frekuensi  perdagangan  saham.  Oleh  karena  itu  kedua  variabel  tersebut  bisa  menjadi acuan dalam pengambilan keputusan investasi.
Dalam Penelitian (Kusumawardani et al., 2023) ,(Yusran & Lesmana, n.d.) (Haradhyaksa Bagas,  2022)juga  bahwa  penerapan auto  rejection berpengaruh  terhadap  reaksi  pasar.  Namun pada penelitian yang diteliti oleh (Utami & Mawardi, 2021)dan (Adcock et al., 2023)menunjukan bahwa auto rejection tidak berpengaruh terhadap reaksi pasar.. Dalam hal ini reaksi pasar juga bisa  diukur  dengan  melihat abnormal  return dan  volume  perdagangan.  Beberapa  penelitian dilakukan dengan peristiwa yang berbeda-beda.(Yulianti et al., 2022),  (Zakaria Hamzah et al.,
2022)  dan  (Anwar  &  Asandimitra,  2018)  menunjukan  bahwa,  abnormal  return,  dan  frekuensi perdagangan  saham  berpengaruh  terhadap  reaksi  pasar.  Berdasarkan  penelitian  terdahulu terdapat  beberapa  variabel  dan  peristiwa  yang  berbeda  sehingga  peneliti  ingin  melakukan penelitian pada informasi terkait reaksi pasar terhadap penerapan auto rejection simetris dengan mengukur abnormal 0 return baik  sebelum  maupun  sesudah  peristiwa  serta  mengukur  volume atau ukuran perdagangan saham yang terjadi saat peristiwa sesudah dan sebelum terjadi.

## METODE PENELITIAN
Pada  penelitian  ini,  merupakan  penelitian  kuantitatif  dengan  metode  komparatif  atau membandingkan dua atau lebih variabel. Akumulasi data didapatkan dengan mengambil data sekunder melalui website Bursa Efek Indonesia (BEI) dan Yahoo Finance (Suharyadi & Purwanto, 2016) sehingga dapat diketahui populasi penelitian ini seluruh perusahaan yang terdaftar di BEI dengan status papan utama dan sampel yang didapatkan berjumlah 336 sampel dari berbagai sektor, adapun teknik pengambilan sampel berdasarkan purposive sampling . Analisis data yang dilakukan  menggunakan  analisia  statistika  deskriptif  dan  analisis  studi  peritiwa  ( event  study ). Langkah  satu  untuk  melakukan  analisis  data  pada  penelitian  ini  menggunakan  analisis  studi peristiwa  untuk  mendaptkan  hasil return tak  normal  dan  volume  perdagangan.  Dilanjutkan dengan  uji  normalitas  menggunakan  uji  shapiro  wilk,  setelah  mengetahui  apakah  data berdistribusi normal atau tidak lalu menggunakan uji beda. Dalam penelitian ini uji beda yang dilakukan  menggunakan  uji  wilxocon  rank  test  dikarenakan  data  yang  dikelola  tidak berdistribusi dengan normal.
Tabel 1. Sampel Penelitian
No Sektor Populasi Sampel 1. Healthcare 33 16 2. Basic Materials 103 40 3. Financials 105 52 4. Transportation & Logistic 37 10 5. Technology 44 9 6. Consumer Non Cyclicals 125 53 7. Industrials 63 17 8. Energy 83 39 9. Consumer Cyclicals 151 42 10. Infrastructures 67 33 11. Properties & Real Estate 92 25 Jumlah Sampel 336 Perusahaan Sumber: Data diolah peneliti (2023)

## HASIL DAN PEMBAHASAN Analisis Statistik Deskriptif
Dalam prosesnya setelah pengumpulan data maka dihitung return 0 tak normal suatu  perusahaan dan  volume  perdagangan  pada  perusahaan  tersebut.  Setelah abnormal  return dan  volume
perdagangan  dihitung  maka  dilakukan  analisa.  Selain  itu,  dilihat  dari  tabel  2  menjelaskan tentang hasil berupa average (rata-rata), nilai terkecil, 0 nilai terbesar dan standar - deviasi untuk rata-rata abnormal 0 return dan ukuran perdagangan selama periode pengamatan.
Tabel 2 Hasil 0 Statistik 0 Deskriptif Average AR Sebelum Average AR Sesudah Average TVA Sebelum Average TVA Sesudah N - Valid 55 55 55 55 Missing 0 0 0 0 Mean / Rata-rata -,01235355 -,01127001 01242661 ,02034966 Stdr.Eror ,010816578 ,010970652 ,009685625 ,016453197 Mean ,00933238 ,01072483 ,03184511 ,05333633 Median -,00122624 -,00254567 ,00067835 ,00076162 Std. Deviation ,080217891 ,081360534 ,071830514 ,122020177 Variance ,006 ,007 ,005 ,015 Range ,611072 ,670335 ,527487 ,899716 Minimum -,594530 -,597060 ,000008 ,000005 Maximum ,016543 ,073276 ,527495 ,899720
Sumber: Output data statistik , 2023
Hasil mean menunjukan bahwa Average Abnormal Retun sebelum peristiwa 20451244,4 dengan standar deviasi 366811877,8 sedangkan setelah peristiwa mengalami kenaikan menjadi 306301915,8393  dengan  standar  deviasi  1157781815,1.  Untuk  volume  perdagangan  sebelum peristiwa  nilai  mean  1390491,9  dengan  standar  deviasi  5343043,8  sedangkan  setelah  peristiwa mean  mengalami  penurunan  ,  1205503,7  dengan  standar  deviasi  3930728,7  .  Pada  variable abnormal  return  rata-rata  sebelum  dan  sesudah  menunjukan  perubahan  yang  positif dibandingkan  dengan  volume  perdagangan  yang  menunjukan  penurunan  pada  rata-rata frekuensinya.
Analisis Event Study

## Tabel 3 Average AR selama waktu pengamatan
Pengamatan Waktu Average return tak normal Sebelum -10 19991324 -9 19994850 -8 19998377 -7 20001904 -6 20005431 -5 20008958 -4 20012484 -3 20016011 -2 20019538 -1 20023065 Sesudah 1 20030118 2 20033645 3 20037172 4 20040699 5 20044225 6 20047752 7 20051279 8 20054806 9 20058333 10 20061855
Sumber: Output data statistik , 2023
Berdasarkan  perhitungan  average 0 return 0 tak 0 normal  sebelum  dan  sesudah  peristiwa return tak  normal  mengalami  grafik  yang  naik  sehingga  menunjukan  bahwa abnormal  return bernilai positif . Sehingga informasi ini mendapatkan sinyal yang positif jika dilihat dari return tak normal. Dilihat dari grafik menunjukan grafik yang naik selama periode satu sampai sepuluh baik  sebelum  maupun  sesudah,  namun  perlu  dilakukan  uji  statistik  yakni  uji  beda  untuk mengetahui apakah terdapat reaksi yang positif atau negatif berdasarkan uji beda.
Gambar 1.  Grafik Average Abnormal Return (AAR) Sebelum 0 dan Sesudah
Tabel 4 Average TVA selama periode pengamatan
Pengamatan Waktu Average ATV Sebelum -10 0.001474437 -9 0.00176598 -8 0.0013747 -7 0.00147146 -6 0.00121458 -5 0.001692253 -4 0.002120418 -3 0.001174454 -2 0.001373109 -1 0.002134147 Sesudah 1 0.001706004 2 0.001580238 3 0.001374376 4 0.001307462 5 0.001252906 6 0.001681992 7 0.001735161 8 0.002347653 9 0.001917844 10 0.001804448
Sumber : Output data statistik (2023)
Berdasarkan hasil pengamatan melalui volume perdagangan menunjukan adanya siklus yang dinamis dilihat dari gambar dua rata-rata volume perdagangan mengalami kondisi yang bergerak dan berubah di tiap harinya. Sehingga jika melihat dari rata-rata frekuensi perdagangan
19940000 19960000 19980000 20000000 20020000 20040000 20060000 20080000 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21

## Average AR Sebelum dan Sesudah
informasi ini memiliki sinyal yang negatif karena setelah peristiwa rata-rata volume mengalami penurunan.
Gambar 2 Grafik Average Trading Volume Activity Sebelum & Sesudah
Tabel 4 0 Uji 0 Normalitas Kolmogorov - Smirnov Shapiro - Wilk Statistic df Sig. Statistic df Sig. AAR_SBLM ,483 336 ,000 ,036 336 ,000 AAR_SDH ,349 336 ,000 ,426 336 ,000 ATV_SBLM ,397 336 ,000 ,194 336 ,000 ATV_SDH ,380 336 ,000 ,247 336 ,000 Sumber: Output data statistik , 2023
Pada Uji 0 normalitas menggunakan shapiro wilk dengan ketentuan nilai probabilitas > 0,05 maka data berdistribusi normal. Sedangkan jika nilai probabilitas ≤ 0,05 maka data berdistribusi tidak  normal.  Disisi  lain  terdapat  beberapa  penyimpangan  terkait  data  yang  diketahui  tidak begitu sensitif terhadap distribusi normal misalnya t-test atau student-t . Pada penelitian ini data diketahui  tidak  berdistribusi  normal  sehingga  uji  beda  yang  digunakan  yakni  uji  wilxocon (Nurgiyantoro Burhan et al., n.d.).
Tabel 5 Uji Hipotesis (Uji Beda)
N Mean - Rank  Sum - of Ranks AAR_SDH - AAR_SBL  Negative - Ranks 162 a 119,46 37264,00 Positive - Ranks 174 b 214,16 19352,00 Ties 0 c Total 55 ATV_SDH - ATV_SBLM  Negative Ranks 182 d 171,86 31279,00 Positive Ranks 154 e 164,53 25337,00 Ties 0 f Total 0 336
Sumber: Output Uji Hipotesis, 2023
0 0.0005 0.001 0.0015 0.002 0.0025 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 TVA Sebelum & Sesudah
Tabel 6. Test Statistik AAR_SDH - AAR_SBLM ATV_SDH - ATV_SBLM Z -5,026 b -1,667 b Asymp. 0 Sig. (2- tailed) ,000 ,095
a. Wilcoxon - Signed Ranks - Test b. Based on positive ranks. c. Based on negative ranks.
Dikarenakan  sampel  yang  di  dapatkan  tidak  berdistribusi  normal  maka  pada  uji hipotesis atau uji beda menggunakan wilxocon signed rank test. Berdasarkan tabel rank dari uji wilxocon  signed  rank test  pada abnormal - return sebelum - dan - sesudah  terdapat  162  perusahaan yang mengalami perubahan return tak normal akibat peristiwa perubahan auto rejection dilihat dari negative ranks. Sedangkan 174 perusahaan mengalami peningkatan abnormal retun dilihat dari  positive  return.  Pada    z  hitung  diperoleh  -5,026  dengan  probabilitas  ,000  yang  dapat dikatakan tidak ada perbedaan abnormal return selama periode pengamatan peristiwa perubahan auto  rejection simetris.  Sedangkan  pada  volume  perdagangan  terdapat  182  perusahaan  yang mengalami  penurunan  dilihat  dari  negative  rank  sedangkan  154  perusahaan  mengalami peningkatan dilihat dari positive rank. Pada z hitung diperoleh -1,667 dengan nilai probabilitas 0,95  yang  mana  menunjukan  adanya  perubahan  volume  perdagangan  sebelum  dan  sesudah diterapkan kembali kebijakan auto rejection simetris. Dapat disimpulkan bahwa reaksi pasar yang terjadi dengan mengukur abnormal return dan volume perdagangan menunjukan bahwa hanya 174 perusahaan yang mengalami reaksi yang negative dilihat dari abnormal return yang negative sedangkan  dari  variable  volume  perdagangan  menunjukan  184  perusahaan  mengalami  reaksi yang negative sisanya mengalami volume perdagangan yang positif.

## Pembahasan
Hasil dari penelitian ini mengungkapkan bahwa adanya informasi mengenai perubahan kebijakan  batasan  harga  dari  15%  dan  kembali  diterapkan  secara  simetris  menunjukan  sinyal yang negatif jika dilihat dari volume perdaganagan dan terdapat reaksi yang positif jika melihat dari abnormal return, namun dalam hal ini tidak terdapat perbedaan baik sebelum dan sesudah jika dilihat dari return tak  normal  sebaliknya untuk volume perdagangan terdapat perbedaan baik sebelum dan sesudah peristiwa. Berdasarkan uji beda yang dilakukan terlihat bahwa terjadi penurunan  pada  volume  perdagangan  dan  jika  dilihat  dari  rata-rata  abnormal  return menunjukan  kenaikan  pada  perusahaan  tertentu.  namun  jika  dilihat  dari  tabel  pengamatan abnormal return menunjukan grafik yang positif. Setelah dilakukan uji beda wilxoon rank test menunjukan bahwa adanya perubahan kebijakan batasan harga memberikan sinyal yang negatif
sehingga  reaksi  pasar  dikatakan  negative.  Dalam  penelitian  ini  dimaksudkan  guna  mencari respon  pasar  dengan  mencari  perbedaan abnormal 0 return sebelum  dan  sesudah  dan  guna mengetahui  perbedaan  volume  perdagangan  sebelum  dan  sesudah  peristiwa  perubahan kebijakan  auto  rejection  15%  menjadi  auto  rejection  simetris.  Yang  mana  dalam  hal  ini  untuk mengukur apakah infomasi ini memberikan reaksi positif atau negative terhadap pasar. (Yulianti et  al.,  2022)dan  (Rahmanissa  &  Isynuwardhana,  2022)    menunjukan  bahwa  abnormal  return berpengaruh terhadap reaksi pasar yang mana terjadi akibat suatu peristiwa tertentu. Abnormal - return mengindikasikan adanya efisiensi pasar, yang mana harga sebuah sekuritas seharusnya mencerminkan infromasi dan harapan mengenai return harapan. Apabila pasar dikatakan tidak efisien maka sekuritas akan mendapatkan return yang lebih tinggi dibandingkan normalnya atau disebut  pengujian  return - tak  normal.  Dengan  demikian,  pengujian - efisiensi 0 pasar  pada dasarnya adalah pengujian - tak normal (Kristiastuti & Sari, 2021).
Pada penelitian yang dilakukan (Aprilia & Haryanto, 2017), menunjukan bahwa volume perdagangan  berpengaruh  terhadap  reaksi  pasar  dengan  peristiwa  tertentu.  Yang  mana  jika suatu  peristiwa  mengarah  pada  sinyal  yang  positif  maka  dapat  diartikan  pasar  modal  akan bereksi yang sama yaitu bereaksi positif dampaknya adalah pada minat investor untuk membeli saham.  Tolak  ukur  yang  lebih  jelas  untuk  melihat  minat  investor  (mengalami  kenaikan  atau penurunan)  adalah  pada  volume  perdaganagan  atau trading  volume  activity (TVA).  Dalam penelitian ini terdapat reaksi pasar oleh beberapa Perusahaan dilihat dari perbedaan - abnormal- return dan  volume - perdagangan  sebelum  dan  sesudah  ada  yang  menunjukan  negative  dan positif. Jika negative maka informasi yang didapatkan negative begitupun sebaliknya. Namun jika dilihat dari rata-rata return tak normal tidak menunjukan perbedaan yang signifikan baik sebelum dan sesudah karena hasil abnormal return menunjukan negative sehingga dalam hal ini reaksi pasar bedasarkan abnormalreturn dikatakan bad news namun jika melihat rata-rata volume perdagangan menunjukan hasil yang positive sehingga meskipun adanya perubahan kebijakan reaksi pasar pada variable volume perdagangan dikatakan baik(Rosana & Tasyrifani, 2022).

## SIMPULAN
Kesimpulan  pada  penelitian - ini  terkait  rekasi  pasar  menunjukan  reaksi  pasar  yang  negative dilihat  dari  uji  statistik  mengenai  abnormal  return  dan  volume  perdagangan.  Kedua  variabel tersebut  digunakan  untuk  mengetahui  respon  pasar  terkait  dengan  informasi  yang  terjadi. Informasi  yang  dimaksud  yakni  yang  relevan  dengan  pergerakan  harga  saham  jika  harga bergerak positif menandakan good news sedangkan jika harga bergerak menurun menandakan bad news. Berdasarkan beberapa literatur mengenai abnormal return dan volume perdagangan jika keduanya bernilai positif maka Perusahaan memiliki kinerja yang baik sehingga meskipun adanya  informasi  yang  cukup  berpengaruh  jika return tak  normal  dan  volume  perdagangan tinggi  maka  informasi  yang  beredar  bernilai  negatif(Rosana  &  Tasyrifani,  2022).    Untuk mengetahui  reaksi  pasar  terdapat  beberapa  variabel  lain    yang  dapat  digunakan  serta  sampel yang  digunakan  pada  penelitian  ini  kurang  sehingga  kurang  mengindikasikan  reaksi  pasar secara  maksimal.  Untuk  penelitian  selanjutnya  perlu  lebih  memperhatikan  jumlah  sampel.
Disamping itu, terdapat beberapa variabel lain yang relevan dengan penelitian ini diantaranya pilihan pesanan, kualitas Pasar dan lain sebagainya.

## REFERENSI
Adcock, C., Ye, C., Yin, S., & Zhang, D. (2023). Are Chinese B-shares dead? An analysis of price limits on AB-shares on the Shanghai and Shenzhen Stock Exchanges. International Review of Economics and Finance , 85 , 306 – 315. https://doi.org/10.1016/j.iref.2023.01.012
Aktas, O. U., Kryzanowski, L., & Zhang, J. (2021). Volatility spillover around price limits in an emerging market. Finance Research Letters , 39 . https://doi.org/10.1016/j.frl.2020.101610 Anwar, F. , & Asandimitra, N. (2018). Analisis Perbandingan Abnormal Return,Trading Volume Activity, dan Bid-Ask Spread Sebelum dan Sesudah Stock Split. Bisnis Dan Manajemen .
Aprilia, Y. G., & Haryanto, A. M. (2017). Analisis Reaksi Harga Saham Dan Volume Perdagangan Atas Pengumuman Dividen Kas (Studi Empiris pada Perusahaan yang Listing di Bursa Efek  Indonesia  Tahun  2013-2015). Diponegoro  Journal  Of  Management , 6 (3),  1 – 12.
http://ejournal-s1.undip.ac.id/index.php/dbr
Haradhyaksa  Bagas.  (2022).  Analysys  of  Changes  in  Auto  Rejection  Regulation  Due  To  The Pandemic And Its Effect On The Indonesia Sharia Stock Index. . Journal of Islamic Studies and Humanities7 , 7 (2).
Jin Shaorong, Zhou Chaobo, & Peng Huan. (2023). Does price limit reduce stock price volatility on the limit up and down day? Finance Research Letters , 58 .
Kristiastuti,  F.,  &  Sari,  U.  K.  (2021).  ANALISIS  REAKSI  PASAR  MODAL  INDONESIA TERHADAP  PENETAPAN  UNDANG  UNDANG  CIPTA  KERJA  TAHUN  2020. Jurnal Administrasi Bisnis , 17 (2), 206 – 215. https://doi.org/10.26593/jab.v17i2.5269.206-215
Kusumawardani,  A.,  Rahmadhani,  S.,  Praptitorini,  M.  D.,  &  Kase,  R.  (2023).  Pengaruh  Self-
Attribution Bias Dan Risk Perceptions Terhadap Pengambilan Keputusan Investor Pasar Modal. Jurnal Riset Manajemen Dan Akuntansi , 3 (2), 224 – 234.
https://doi.org/10.55606/jurima.v3i2.2254
Nurgiyantoro Burhan, Gunawan, & Marzuki. (n.d.). Statistik Terapan Untuk Penelitian Ilmu Sosial (Ratna, Ed.). Gajah Mada Univesity Press.
Rahmanissa,  L.  A.,  &  Isynuwardhana,  D.  (2022).  SEIKO :  Journal  of  Management  &  Business Pengaruh Earning Per Share, Price to Book Value, Volume Perdagangan Saham, dan Nilai Kapitalisasi Pasar terhadap Return Saham. SEIKO : Journal of Management & Business , 4 (3), 216 – 226. https://doi.org/10.37531/sejaman.v4i3.2493
Ratih Ika Wijayanti. (2022). Apa Itu Auto Rejection Saham, ARA dan ARB? Berikut Penjelasannya .
IDX Channel.
Rosana, G. E., & Tasyrifani, I. (2022). Indonesia’s Stock Market in The Midst and Post Pandemic Era: The Twists and Turns of Auto Rejection Policy . https://www.researchgate.net/publication/362372495
Suharyadi, & Purwanto. (2016). Statistika Untuk Ekonomi dan Keuangan Moderen . Tandelilin Eduardus. (2010). Portofolio dan Investasi Teori dan Aplikasi . Kanisius.
Urip  Wardoyo,  D.,  Permata  Octavianty,  R.,  &  Wishnu  Wardhana,  R.  (2022).  Analisis  Harga Saham Terhadap Efisiensi Pasar Modal Dimasa Pandemi Covid-19 Periode 2019-2020. In Jurnal Ilmiah Multidisiplin (Vol. 1, Issue 2).
Utami,  A.  R.,  &  Mawardi,  W.  (2021).  Pengaruh  Penerapan  Price  Limit  Dan  Trading  Halt Terhadap Volatilitas Return Dan Pembentukan Harga Di Bursa Efek Indonesia Tahun 2020. Diponegoro Journal Of Management , 10 (2). http://ejournal-s1.undip.ac.id/index.php/dbr
Yulianti, E., Siregar, I. W., & Susyani, N. (2022). Analisis reaksi pasar modal terhadap berbagai pengumuman kasus Covid-19 pada fase awal. Journal of Business and Banking , 12 (1), 51. https://doi.org/10.14414/jbb.v12i1.2951
Yusran,  C.,  &  Lesmana,  D.  (n.d.). Analisis  Perbedaan  Harga  Saham,  Volume  Perdagangan  Dan Volatilitas  Return  Pada  Saham  Consumer  goods  Yang  Terdaftar  Di  Bei  Sebelum  Dan  Sesudah Perubahan Kebijakan Auto rejection . https://www.idx.co.id/investor/mekanisme-
perdagangan/
Zakaria  Hamzah,  Z.,  Putri,  R.,  &  Herlina,  E.  (2022).  Prediksi  Financial  Distress  Dengan
Menggunakan  Metode  Altman  Z” -Score,  Springate,  Dan  Zmijewski  Pada  Pt  Matahari Department Store Tbk Periode 2018-2020. Economicus , 1 (16).