## Perilaku Investor Herding pada Perusahaan Infrastruktur di BEI: Pendekatan Panel Data
Hartaty Hadady * , dan Rachman Dano Mustafa
Program Studi Magister Ekonomi, Fakultas Ekonomi dan Bisnis, Universitas Universitas Khairun, 97719, Ternate, Provinsi Maluku Utara, Indonesia
* Korespondensi: hartaty.hadady@unkhair.ac.id

## INFO ARTIKEL

## ABSTRAK

## Info Publikasi:
Artikel Hasil Penelitian
Sitasi Cantuman: Hadady, H., & Mustafa, R. D. (2022). Investor Herding Behavior in Infrastructure Companies on the IDX: Data Panel Approach. Society, 10(2), 474-488.
DOI: 10.33019/society.v10i2.483
Hak Cipta © 2022. Dimiliki oleh Penulis, dipublikasi oleh Society
Artikel dengan akses terbuka. Lisensi: Atribusi- NonKomersial-BerbagiSerupa (CC BY-NC-SA)
Dikirim: 18 Oktober, 2020;
Diterima: 18 Desember, 2020;
Dipublikasi: 30 Desember, 2022;
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengkaji  perilaku  investor herding akibat informasi suku bunga dan volume perdagangan. Dengan menggunakan data harian perusahaan infrastruktur di BEI,  ditemukan  bahwa  suku  bunga  berpengaruh  negatif, sedangkan  volume  berpengaruh  positif  terhadap  perilaku herding.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  perilaku herding  menurun  ketika  informasi  suku  bunga  dimasukkan, sedangkan perilaku herding meningkat ketika ada tren volume perdagangan.  Hasil  tersebut  menunjukkan  bahwa  informasi yang diumumkan dan dijadwalkan akan mengurangi perilaku herding  investor,  seperti  informasi  suku  bunga.  Di  sisi  lain, perilaku  investor  herding  cenderung  meningkat  ketika informasi  bersifat  acak,  seperti  tren  volume  perdagangan saham.
Kata Kunci: Perilaku Investor Herding; Perusahaan Infrastruktur; Suku Bunga; Volume Perdagangan Saham

## 1. Pendahuluan
Informasi  menjadi  penting  bagi  investor  untuk  mengambil  keputusan  investasi,  baik informasi tersebut berasal dari lingkungan ekonomi makro suatu negara (lingkungan eksternal perusahaan),  lingkungan  mikro  perusahaan  (lingkungan  internal  perusahaan),  maupun
Society, 10 (2), 491-505, 2022
P-ISSN: 2338-6932 | E-ISSN: 2597-4874 https://society.fisip.ubb.ac.id
Hak Cipta © 2022. Dimiliki oleh Penulis, dipublikasi oleh Society . Artikel dengan akses terbuka. Lisensi: CC-BY-NC-SA. https://doi.org/10.33019/society.v10i2.483
perilaku  investor.  Keputusan  investasi  mempengaruhi  pergerakan  harga  saham,  seperti membeli,  menjual,  atau  bahkan  melakukan  transaksi.  Pergerakan  harga  saham  yang disebabkan oleh perkembangan ekonomi global telah banyak diberitakan dalam berita terkini.
Variabel  makroekonomi  mempengaruhi  perusahaan  secara  sistematis,  atau  variabel makroekonomi  merupakan  faktor  fundamental  di  luar  perusahaan  yang  berpengaruh signifikan  terhadap  kinerja  perusahaan.  Penelitian  yang  dihasilkan  oleh Sudiyanto  (2010) menunjukkan  bahwa  variabel  makroekonomi  (inflasi,  nilai  tukar,  suku  bunga,  dan pertumbuhan  ekonomi)  berpengaruh  signifikan  terhadap  risiko  sistematis,  sedangkan  risiko sistematis  berpengaruh  signifikan  terhadap  kinerja  perusahaan,  dan  kinerja  perusahaan berpengaruh signifikan. pada nilai perusahaan. Dari hasil penelitian ini dapat dijelaskan bahwa variabel  makroekonomi  selalu  berpengaruh  signifikan  terhadap  risiko  sistematik  (beta  pasar saham).  Risiko  sistematis  yang  disebabkan  oleh  lingkungan  makro  tidak  dapat  dihilangkan melalui  diversifikasi  atau  pembentukan  portofolio.  Oleh  karena  itu,  investor  harus  mampu memperhitungkan  tingkat  risiko  sistematis  yang  secara  intensif  mempengaruhi  kinerja perusahaan dan nilai perusahaan itu sendiri. Informasi perkembangan variabel ekonomi makro sangat penting untuk dipahami oleh investor dalam pengambilan keputusan investasi.
Informasi  yang  masuk  ke  lantai  bursa  mempengaruhi  proses  pengambilan  keputusan investor.  Selain  variabel  referensi  makroekonomi  dan  mikroekonomi  yang  digunakan  oleh investor,  variabel  lain  juga  sering  mempengaruhi  keputusan  investor  untuk  menanamkan modalnya  di  bursa.  Variabelnya  adalah  volume  perdagangan  saham  pada  periode  tertentu. Angka volume perdagangan saham dilaporkan setiap hari oleh bursa, baik untuk perdagangan emisi  individual  maupun  jumlah  total  perdagangan  yang  dilakukan  di  bursa  saham. Peningkatan tajam dalam volume perdagangan diyakini sebagai tanda signifikan dari kenaikan atau penurunan harga karena mencerminkan meningkatnya minat investor terhadap sekuritas atau  saham  tertentu.  Dalam  sebagian  besar  studi  empiris,  variabel  volume  perdagangan menjadi  proksi  arus  informasi  yang  masuk  ke  lantai  bursa.  Variabel  ini  juga  menjadi  faktor penentu bagaimana investor mengambil keputusan investasinya.
Dalam  pengambilan  keputusan  investasi,  investor  sangat  dipengaruhi  oleh  pengetahuan yang  memadai  tentang  jenis  dan  prosedur  investasi  ( Junaeni,  2020 ),  variabel  pasar,  dan perilaku  investor  herding  di  pasar  modal  ( Ghalandari  &  Ghahremanpour,  20 13).  Perilaku herding  ini  merupakan  perilaku  investor  dalam  mengikuti  arah  pergerakan  saham  secara umum,  atau  bisa  juga  mengikuti  arahan  analis  atau  mengikuti  trend  investor  asing  tanpa melihat  alasan  yang  mendasari  melakukan  investasi  tersebut.  Perilaku  ini  dilakukan  karena investor  tidak  memiliki  cukup  informasi  mengenai  pergerakan  variabel  tertentu  yang mempengaruhi  harga  saham.  Sehingga,  investor  hanya  hadir  ketika  ada  pergerakan  untuk membeli atau menjual saham perusahaan tertentu secara bersama-sama. Kemudian investor ini juga  akan  melakukan  hal  yang  sama.  Ketika  terjadi  perilaku  herding,  mereka  melakukan investasi  tanpa  memperhitungkan  risiko  dan  return  yang  akan  mereka  peroleh.  Beberapa dampak negatif dari perilaku herding ini adalah investor dapat melakukan investasi yang tidak mereka pahami dan mengambil risiko yang tidak perlu.
Banyak peneliti di beberapa negara melakukan banyak penelitian tentang perilaku herding para  investor;  perilaku  herding  dipelajari  oleh Agarwal et  al. (2011) di  Indonesia, Al-Shboul (2012) di  Australia, Prosad et  al. (2012) di  India, Moradi  &  Abbasi  (2012) , Golarzi  &  Ziyachi (2013) di Tehran, Chen et  al. (2004) di  China, Elkhaldi  (2014) di  Tunisia,  dan Ahsan  &  Sarkar (2013) di Dhaka. Perilaku herding di pasar modal telah banyak dipelajari. Namun, tulisan ini mengusulkan  bagaimana  perilaku  herding  ini  terjadi  akibat  pengumuman  variabel makroekonomi  lokal  (domestik)  dan  pergerakan  volume  perdagangan  saham  sebagai  tanda
Hak Cipta © 2022. Dimiliki oleh Penulis, dipublikasi oleh Society . Artikel dengan akses terbuka. Lisensi: CC-BY-NC-SA. https://doi.org/10.33019/society.v10i2.483
arus  informasi  yang  masuk  ke  pasar  modal.  Mengenai  pergerakan  volume  perdagangan, sebagian besar digunakan sebagai referensi momentum suatu peristiwa penting sehingga arah pergerakannya terkait dengan kepercayaan investor terhadap informasi atau berita.
Banyak  penelitian  membuktikan  bahwa  variabel  ekonomi  makro  sangat  mempengaruhi investasi pada saham, obligasi dan mata uang. Studi tersebut dilakukan oleh Kim & In (2002) , Tan  &  Gannon  (2002) , Christie-David et  al. (2003) , Nikkinen  &  Sahlstrom  (2004) , Jones et  al.
(1998) , Nguyen  &  Ngo  (2014) ,  dan Wulandari  (2014) ,  penelitian  tersebut  telah  dilakukan  di berbagai negara.
Pengaruh rilis informasi ekonomi makro mempengaruhi investor dalam merevisi penilaian mereka  terhadap  kinerja  pasar  saham.  Informasi  ekonomi  makro  yang  dikeluarkan  oleh pemerintah  dilakukan  secara  terjadwal. Ederington  &  Lee  (1996) membagi informasi  menjadi informasi yang bersangkutan dan tidak peduli pada pasar obligasi dan mata uang. Informasi ekonomi  makro  menyangkut  informasi  yang  dapat  memberikan  kepastian  kepada  investor sehingga  gejolak  pasar  berkurang.  Berita  ekonomi  makro  yang  dirilis  secara  berkala  dapat membantu memecahkan masalah ketidakpastian pasar. Connolly & Stivers (2005) di NYSE juga menambahkan  bukti  yang  sama  bahwa  pengumuman  berkala  dapat  memberikan  kepastian bagi  investor  dalam  berinvestasi.  Penelitian  yang  dilakukan  oleh Shaikh  &  Padhi  (2013) juga memberikan bukti yang sama di pasar saham India. Berdasarkan hasil penelitian Belgacem & Lahiani (2013) , rilis berita ekonomi makro secara berkala dapat mengurangi intensitas perilaku herding. Hasil penelitian yang dilakukan oleh Belgacem dan Lahiani juga sejalan dengan Saeedi & Chahardeh (2013) yang menyatakan bahwa efek ketidakpastian dari informasi yang tersedia, jika informasi tersebut bersifat publik maka perilaku herding akan berkurang.
Volume  perdagangan  saham  menjadi  acuan  bagi  investor  untuk  mengambil  keputusan investasi.  Volume  perdagangan  menunjukkan  minat  investor  pada  saham  tertentu.  Bagi investor, pergerakan volume perdagangan saham suatu perusahaan bisa menjadi petunjuk tren pasar  saat  ini.  Menurut Karpoff  (1987) ,  volume  perdagangan  saham  berhubungan  positif dengan besarnya perubahan harga di pasar modal dan harga saham perusahaan. Menurut Al- Shboul (2012) dan Economou et al. (2010) , perilaku herding meningkat karena tingginya volume perdagangan saham.
Beberapa efek negatif dari perilaku herding ini adalah investor dapat melakukan investasi yang  tidak  mereka  pahami  dan  mengambil  risiko  yang  tidak  perlu.  Model  yang  digunakan untuk  mendeteksi  keberadaan  perilaku  herding
. atau dikenal  sebagai cross-sectional  absolute  deviation pada  waktu  ke-t  dan  r_(m,t)  adalah pengembalian portofolio pasar pada waktu-t. Menurut Chang et al. (2000) , jika terjadi perilaku herding  di  suatu  pasar,  maka  tingkat  penyebaran  tingkat  pengembalian  (CSAD)  akan meningkat  lebih  rendah  jika  dibandingkan  dengan  proporsi  peningkatan  pengembalian portofolio  pasar  atau  bahkan  tingkat  penyebaran  pengembalian  akan  mengurangi.  Hal  ini dapat dilihat dari model pada persamaan 1, nilai parameternya. Misalkan ada perilaku herding di  pasar.  Dalam  hal  ini,  tingkat  penyebaran  tingkat  pengembalian  (CSAD)  akan  meningkat lebih rendah jika dibandingkan dengan proporsi peningkatan pengembalian portofolio pasar, atau bahkan tingkat penyebaran pengembalian akan menurun. Hal ini terlihat dari model pada persamaan  1  jika  nilai  parameter  δ_2  negatif  dan  signifikan  secara  statistik,  maka  terdapat indikasi perilaku herding di pasar modal.
Perilaku  herding  terjadi  ketika  pasar  tidak  transparan,  dan  investor  menghadapi ketidakpastian tentang sumber informasi publik dan menerima sinyal yang tidak jelas tentang masa depan perusahaan ( Kremer & Nautz, 2012 ). Chandra (2012) menjelaskan perilaku herding menurut  para  ahli. Chang  (1999),  sebagaimana  dikutip  dalam  Chandra  (2012) ,  memberikan
Hak Cipta © 2022. Dimiliki oleh Penulis, dipublikasi oleh Society . Artikel dengan akses terbuka. Lisensi: CC-BY-NC-SA. https://doi.org/10.33019/society.v10i2.483
empat  alasan  mengapa  investor  institusi  melakukan  perdagangan  dengan  arah  yang  sama. Pertama,  mereka  memproses  informasi  yang  sama  dengan  pasar  negara  berkembang  dengan informasi  mikro  yang  terbatas  dan  lebih  fokus  pada  informasi  makro.  Kedua,  mereka  lebih menyukai  saham  yang  sifatnya  umum, prudent ,  likuid,  dan  lebih  dikenal.  Ketiga,  manajer cenderung  mengikuti  langkah-langkah  transaksi  yang  dilakukan  oleh  manajer  lain  untuk menjaga reputasinya. Keempat, manajer mengikuti  valuasi harga saham manajer lain. Hal ini memperkuat kemungkinan bahwa perilaku herding yang dilakukan oleh investor institusional cenderung terjadi karena peer pressure di antara para manajer keuangan. Menurut Bikchandani & Sharma (2001) , ketika memiliki informasi yang terbatas, investor akan mengikuti pergerakan investor  lain  dalam  mengambil  keputusan  investasi  yang  pada  akhirnya  akan  mengabaikan sinyal  mereka  dan  mengikuti  keputusan  mayoritas  ( herding  behavior )  dan  membentuk  sebuah ‘kaskade informasi’.

## 1.1. Hubungan Rilis Makroekonomi dengan Perilaku Herding
Perubahan  variabel  ekonomi  makro  merupakan  indikator  penting  dalam  keputusan investasi,  khususnya  oleh  investor  di  bursa.  Perubahan  variabel  ekonomi  makro  membuat investor akan mengoreksi penilaian mereka terhadap portofolio dan akan melakukan realokasi sebagian asetnya. Telah menjadi ukuran bahwa variabel ekonomi makro, terutama inflasi dan suku bunga, mempengaruhi kinerja perusahaan secara individual.
Menurut Tandelilin  (2001) ,  kenaikan  inflasi  akan  menurunkan  daya  beli  konsumen  dan menggerogoti  keuntungan  perusahaan.  Jika  tidak,  tingkat  suku  bunga  yang  tinggi  akan menurunkan kinerja pasar saham karena terjadi peralihan dari investasi saham ke investasi di deposito.  Kedua  variabel  tersebut  menjadi  perhatian  utama,  namun  variabel  tersebut  dirilis secara  berkala  oleh  pemerintah  agar  kemunculan  berita  ini  dapat  diantisipasi  oleh  investor ( Jones et  al., 1998 ; Nikkinen  &  Sahlstrôm,  2004 ; Connolly  &  Stivers,  2005 ).  Berdasarkan  hasil penelitian Belgacem  &  Lahiani  (2013) ,  rilis  berita  ekonomi  makro  secara  berkala  dapat mengurangi  intensitas  perilaku  herding.  Hasil  penelitian  Belgacem  &  Lahiani  juga  sejalan dengan Saeedi & Chahardeh (2013) yang menyatakan bahwa efek ketidakpastian dari informasi yang tersedia, jika informasi tersebut bersifat publik, maka perilaku herding akan berkurang. Dengan demikian, hipotesis alternatif yang diajukan adalah:
Ha 1 : Rilis ekonomi makro berpengaruh negatif terhadap perilaku herding investor.

## 1.2. Hubungan Volume Perdagangan Saham dengan Perilaku Herding
Volume  adalah  jumlah  total  saham  yang  diperdagangkan dalam  periode  tertentu.  Angka volume dilaporkan setiap hari oleh bursa efek untuk perdagangan emisi individual dan jumlah total perdagangan yang dilakukan di bursa. Peningkatan volume yang tajam diyakini sebagai tanda  signifikan  dari  kenaikan  atau  penurunan  harga  karena  mencerminkan  meningkatnya minat  investor  terhadap  sekuritas  atau  indeks  pasar  tertentu.  Volume  merupakan  proksi masuknya  informasi  ke  dalam  lantai  bursa,  sehingga  kenaikan  atau  penurunan  volume perdagangan suatu saham  tertentu merupakan ukuran minat investor terhadap suatu saham. Berbagai  informasi  yang  masuk  dalam  bursa,  dan  kemungkinan  karena  informasi  aksi korporasi,  isu  atau  rumor  yang  berkembang.  Mengenai  perilaku  investor  herding,  volume perdagangan saham menunjukkan minat investor secara umum, sehingga faktor-faktor berikut (perilaku herding) akan meningkat.
Sebaliknya,  volume  perdagangan  saham  akan  menurun.  Investor  melakukan  perilaku herding karena tidak memiliki kepastian informasi atau tidak memahami pergerakan variabel-
Hak Cipta © 2022. Dimiliki oleh Penulis, dipublikasi oleh Society . Artikel dengan akses terbuka. Lisensi: CC-BY-NC-SA. https://doi.org/10.33019/society.v10i2.483
variabel yang mempengaruhi keputusan investor dalam berinvestasi. Hal ini diperkuat dengan penelitian  yang  dilakukan  oleh Al-Shboul  (2012) dan Economou et  al. (2010) ,  yang  menguji perilaku  herding  asimetris,  dimana  perilaku  herding  tercipta  karena  volume  perdagangan saham yang tinggi. Perilaku herding meningkat karena tingginya volume perdagangan saham. Arah umum pergerakan di pasar saham tercermin dalam volume perdagangan. Volume yang lebih  tinggi  akan  menyebabkan  perilaku  investor  meningkat.  Dengan  demikian,  hipotesis kedua yang akan peneliti ajukan adalah:
Ha 2 : Volume perdagangan saham yang tinggi berpengaruh positif terhadap perilaku herding investor.

## 2. Metodologi Penelitian
Penelitian  ini  menggunakan  populasi  saham  perusahaan  infrastruktur  yang  terdaftar  di Bursa Efek Indonesia (BEI) dengan menggunakan periode pengamatan tahun 2014 hingga 2018. Sampel  penelitian  dipilih  secara  purposive  sampling,  dengan  kriteria  saham  perusahaan infrastruktur tergolong aktif. Hal ini ditunjukkan  dengan tersedianya data harian perusahaan secara konsisten dari tahun 2014 sampai dengan tahun 2018. Dengan menggunakan data harian maka data yang dibutuhkan untuk membentuk variabel dalam penelitian terdiri dari 1) Indeks Harga  Saham  Gabungan,  2)  Harga  saham  perusahaan,  3)  Volume  perdagangan,  4)  Jumlah saham  beredar,  dan  5)  Tanggal  rilis  variabel  ekonomi  makro  (Sertifikat  Bank  Indonesia  atau SBI). Data diperoleh dari database Bloomberg.
Pengukuran  variabel  penelitian  yang  diterapkan  pada  variabel  independen  (variabel perilaku herding) dan variabel dependen (variabel ekonomi makro dan volume perdagangan saham) dapat disajikan pada tabel berikut:

## Tabel 1. Pengukuran Variabel
No Variabel Pengukuran Variabel Dependen 1. Perilaku Herding ( CSAD  = Cross  Sectional
Absolute Deviation) ∑ | | …….. (1)
Keterangan:  N  adalah  jumlah  perusahaan,  R_(i,t) adalah  return  saham  perusahaan  infrastruktur  pada waktu  t,  R_(m,t)  s  return  indeks  harga  saham gabungan  pada waktu  t  ( Chang et  al., 2000 ; Belgacem & Lahiani, 2013 ). Variabel Independen 1. Rilis SBI Rilis Dummy SBI. Rilis SBI adalah variabel dummy = 1 jika ada rilis dan 0 jika tidak ada rilis... (2)
( Belgacem & Lahiani, 2013 ) 2. Volume Perdagangan Saham (Perputaran Saham) ….. (3) ( Connolly & Stivers, 2005 ).
Hak Cipta © 2022. Dimiliki oleh Penulis, dipublikasi oleh Society . Artikel dengan akses terbuka. Lisensi: CC-BY-NC-SA. https://doi.org/10.33019/society.v10i2.483
No

## Variabel
Pengukuran Tingkat  perputaran  saham  (TO)  yang  digunakan adalah  variabel dummy tinggi  dan  rendah.  Variabel dummy =  1  jika  nilai  TO lebih  tinggi dari  nilai moving average , dan 0 jika lainnya.
Teknik analisis data dapat dilakukan dengan menggunakan program Eviews 8 sebagai alat untuk  mengolah  data  dan  meregresi  model  yang  telah  dirumuskan  sebelumnya.  Model pengujian  hipotesis  yang  diajukan  didasarkan  pada  model  yang digunakan  oleh Chang et  al.
(2000) dan Belgacem & Lahiani (2013) . Model penelitian empiris adalah:
| | ∑ (4)
Catatan: adalah  Cross  Sectional  Absolute  Deviation  sebagai  ukuran  perilaku herding, adalah return  market , adalah  variabel dummy =  1  jika  ada  rilis  ekonomi makro dan 0 jika lainnya, adalah variabel dummy = 1 jika tingkat perputaran saham lebih tinggi dari nilai moving average . , , , , adalah estimasi koefisien. Dan adalah nilai sisa dari model ini.
Keseluruhan model yang digunakan dalam penelitian ini diestimasi menggunakan metode generalized least square (GLS) pada model data panel. Ada tiga panel estimasi regresi data: model menggunakan  metode  OLS  (umum),  model  efek  tetap,  dan  model  efek  acak.  Pertanyaannya seringkali  teknik  mana  yang  harus  dipilih  untuk  regresi  data  panel.  Pertama,  uji  statistik  F digunakan untuk memilih metode OLS tanpa variabel dummy atau model fixed effect . Kedua, uji  Lagrange  Multiplier  (LM)  digunakan  untuk  memilih  di  antara  OLS  tanpa  variabel dummy atau efek acak. Yang ketiga, uji Hausman, digunakan untuk memilih antara model efek tetap dan model efek acak.

## 2.1. Uji Signifikansi Model Efek Tetap ( Fixed Effect Model )
Statistik  uji-F  memilih  model  terbaik  dalam  regresi  data  panel.  Sebaliknya,  uji  statistik  F menguji perbedaan kedua regresi tersebut. Uji Chow menganalisis perubahan struktur model regresi  antara  kedua  model  OLS  tanpa  variabel dummy ( common  effect )  dan  model fixed  effect . Penggunaan uji F-statistik atau uji Chow dengan rumus sebagai berikut:
(5) Catatan: and adalah  teknik  penjumlahan  residual  kuadrat  tanpa  variabel dummy ( common  effect ),  yaitu  sebagai  model  yang  dibatasi  dan  teknik  efek  tetap  dengan  variabel dummy sebagai model yang tidak dibatasi.
Setelah  mengestimasi  data  panel  dengan  asumsi  intersep  dan  kemiringan  sama  ( common effect )  dan  asumsi  intersep  berbeda,  tetapi  kemiringannya  sama  ( fixed  effect ).  Hipotesis  nol tampaknya memiliki nilai intersep yang serupa atau menerima model efek umum sebagai yang terbaik. Alih-alih, hipotesis alternatifnya adalah bahwa nilai-nilai intersep berbeda atau paling baik  menerima  model  efek  tetap.  Nilai  statistik  F  yang  dihitung  akan  mengikuti  distribusi
Hak Cipta © 2022. Dimiliki oleh Penulis, dipublikasi oleh Society . Artikel dengan akses terbuka. Lisensi: CC-BY-NC-SA. https://doi.org/10.33019/society.v10i2.483
statistik F dengan derajat kebebasan (df) q untuk pembilangnya dan n-k untuk penyebutnya. Q adalah jumlah restriksi atau batasan dalam model tanpa variabel dummy. Jika nilai F statistik hitung  lebih  besar  dari  nilai  F  statistik  kritis,  maka  hipotesis  alternatif  (Ha)  diterima.  Hal  ini berarti bahwa model fixed effect lebih baik daripada model common effect . Begitu juga sebaliknya, jika  nilai  statistik  F  hitung  lebih  kecil  dari  nilai  statistik  F  kritis,  maka  hipotesis  nol  (H0) diterima. Hal ini berarti bahwa model common effect lebih baik daripada model fixed effect .
2.2. Uji Signifikansi Model Efek Acak ( Random Effect Model )
Pengujian model terbaik yang mengikuti regresi data panel adalah uji Lagrange Multiplier (uji  LM),  dimana  uji  LM  digunakan  untuk  mengetahui  model  terbaik  antara  model common effect dan  model random  effect .  Breusch-Pagan  mengembangkan  uji  statistik  LM  berdasarkan nilai residual metode OLS untuk menguji signifikansi model random effect . Untuk mencari nilai LM-statistik digunakan rumus sebagai berikut:
∑ ∑ ̂ ∑ ∑ ̂ ∑ ̂ ∑ ∑ ̂ (6)
Keterangan: n = jumlah individu; T = nomor periode; dan ε = nilai residual dari metode OLS.
Uji  LM  didasarkan  pada  distribusi  chi- square dengan  derajat  kebebasan  sama  dengan jumlah variabel independen. H_0 diterima, dan H_A ditolak. Misalkan nilai statistik LM lebih kecil dari nilai statistik chi- square sebagai nilai kritis. Dalam hal tersebut, metode OLS ( common effect )  lebih  baik daripada  metode random  effect .  H_0  ditolak  atau  diterima  H_A  jika  nilai  LM secara statistik lebih besar dari nilai chi- square , yang berarti estimasi model random effect lebih baik daripada model common effect .
2.3. Uji Signifikansi Model Efek Tetap ( Fixed Effect Model ) atau Model Efek Acak ( Random Effect Model )
Setelah dilakukan pengujian signifikansi dari masing-masing model fixed effect dan random effect,  langkah  selanjutnya  adalah  memilih  model  mana  yang  akan  dipilih  diantara  kedua model tersebut. Model tersebut menggunakan uji statistik yang dikembangkan oleh Hausman untuk  proses  pengujiannya. Tes  Hausman  didasarkan  pada  gagasan  bahwa  metode  OLS dan GLS  konsisten,  tetapi  OLS  tidak  efisien  dalam  hipotesis  nol.  Sebaliknya,  dalam  hipotesis alternatif,  metode  OLS  konsisten,  dan  GLS  tidak  konsisten.  Oleh  karena  itu,  uji  hipotesis  nol adalah  hasil  estimasi  kedua  model  tidak  berbeda,  sehingga  dapat  dilakukan  uji  statistik Hausman  berdasarkan  perbedaan  estimasi  tersebut.  Uji  Hausman  dapat  dijelaskan  dengan menggunakan matriks kovarians perbedaan vektor ̂ ̂ :
[ ̂ ̂ ]      ( ̂ )      ( ̂ )      ( ̂ ̂ )      ( ̂ ̂ ) (7)
Hak Cipta © 2022. Dimiliki oleh Penulis, dipublikasi oleh Society . Artikel dengan akses terbuka. Lisensi: CC-BY-NC-SA. https://doi.org/10.33019/society.v10i2.483
Karena  perbedaan  kovarians  antara  penaksir  yang  efisien  dan  penaksir  yang  tidak  efisien adalah nol, maka:
[( ̂ ̂ )   ̂ ]      ( ̂ ̂ )      ( ̂ ) ( ̂ ̂ )      ( ̂ )
(8)
Kemudian  persamaan  7  disubstitusikan  ke  dalam  persamaan  8,  dan  akan  menghasilkan kovarian matriks sebagai berikut:
[ ̂ ̂ ]      ( ̂ )      ( ̂ )        ̂ (9)
Penolakan statistik Hausman berarti penolakan efek tetap atau variabel dummy . Semakin besar nilai  statistik  Hausman,  semakin  besar  penerimaan  model  komponen  yang  dicurigai  atau penerimaan efek acak sebagai model terbaik. Mengikuti kriteria Wald, uji Hausman mengikuti distribusi chi- square sebagai berikut:
̂ ̂ ̂ (10)
Catatan: ̂ [ ̂ ̂ ] dan ̂       ( ̂ )      ( ̂ )
Statistik uji Hausman ini mengikuti distribusi statistik chi-square dengan derajat kebebasan k, dimana k adalah jumlah variabel independen. Berdasarkan hasil perhitungan hipotesis nol E- views, menolak  atau  menerima  hipotesis  alternatif ,  ketika  nilai  statistik  Hausman lebih besar dari nilai kritisnya, model yang tepat dalam regresi data panel adalah model efek tetap.  Alih-alih  hipotesis  nol, diterima  atau  hipotesis  alternatif ditolak  ketika  nilai statistik  Hausman  lebih  kecil  dari  nilai  kritisnya,  model  yang  tepat  dalam  regresi  data  panel adalah model efek acak. Adapun syarat yang harus dipenuhi adalah:
Chi- Statistic > Chi- Table → efek tetap (efek individu berkorelasi dengan variabel independen).
Chi- Statistic <  Chi- Table →  efek  acak  (tidak  ada  hubungan  antara  efek  individu  dan  variabel independen).

## 2.4. Model Data Panel Uji Hipotesis
Kesimpulan dari hasil estimasi berdasarkan dua metode pertama adalah nilai probabilitas t- hitung atau t- statistic (  -value) masing-masing koefisien yang diestimasi dengan α = 0,05, dan kedua berdasarkan hasil nilai F-hitung dengan α = 0,05. Kecocokan model dilihat dari adjusted , dimana jika nilai ini mendekati 1, maka model tersebut semakin baik.
Untuk  menguji  hipotesis  pertama,  diketahui  arah  koefisien  yang  berefek  negatif  (-) kemudian  dilakukan  pengujian  hipotesis  melalui  uji  satu  sisi.  Rumusan  hipotesis  untuk menguji pengaruh Macroeconomic News (MN) terhadap perilaku herding adalah H 0 : 0
1   and Ha: 0 1   .  Pengujian  signifikansi  pengaruh Macroeconomic  Release terhadap  perilaku  herding dilakukan dengan menggunakan uji-t dan membandingkan nilai probabilitas (  -value) dengan tingkat  signifikansinya.  Jika  nilai  probabilitas  lebih  kecil  dari  ,  maka  H0  ditolak  dan  Ha
Hak Cipta © 2022. Dimiliki oleh Penulis, dipublikasi oleh Society . Artikel dengan akses terbuka. Lisensi: CC-BY-NC-SA. https://doi.org/10.33019/society.v10i2.483
diterima. Dengan demikian, dapat disimpulkan bahwa berita ekonomi mempengaruhi perilaku herding.
Untuk  menguji  hipotesis  kedua,  arah  koefisien  diketahui  pengaruh  positif  (+)  maka hipotesis dibuat melalui uji satu sisi. Rumusan hipotesis untuk menguji pengaruh pergantian saham  tinggi  dan  rendah  terhadap  perilaku  menggembala  adalah dan . Pengujian  signifikansi  pengaruh  pergantian  saham  tinggi  dan  rendah  terhadap  perilaku herding,  dilakukan  dengan  uji-t  dan  membandingkan  nilai  probabilitas  (  -value)  dengan tingkat  signifikansinya.  Jika  nilai  probabilitas  lebih  kecil  dari  ,  maka  H0  ditolak  dan  Ha diterima. Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa tingkat pergantian saham berpengaruh terhadap perilaku herding.

## 3. Hasil Penelitian dan Pembahasan
Populasi  penelitian  diambil  dari  perusahaan  infrastruktur,  utilitas  &  transportasi.  Ada  32 perusahaan di sektor ini, namun tidak semuanya memiliki data berurutan. Selama lima tahun pengamatan  dari  2014-2018,  hanya  ada  empat  perusahaan  dalam  proses  penyaringan  data; perusahaan  tersebut  adalah  PT  Jasa  Marga  Tbk  (JSMR),  perusahaan  pengelola  jalan  tol, jembatan,  pelabuhan  udara  dan  laut,  PT  Panorama  Sentrawisata  Tbk  (PANR)  adalah perusahaan  transportasi,  PT  Perusahaan  Gas  Negara  Tbk  (PGAS)  adalah  perusahaan  yang bergerak di bidang sektor energi. PT Telekomunikasi Indonesia Tbk (TLKM) adalah perusahaan telekomunikasi; dimana  perusahaan  tersebut  memiliki  karakteristik  data  yang berbeda, maka penelitian  ini  menggunakan  regresi  data  panel.  Untuk  mendapatkan  gambaran  perilaku penggembalaan  dan  informasi  yang  mempengaruhinya  dapat  dilihat  pada  sub  pembahasan deskripsi data.

## 3.1. Deskripsi Data Informasi, Perputaran, dan Perilaku Herding
Mencermati  perilaku  investor  herding  identik  dengan  mengubah  beberapa  pemicu, termasuk  informasi  internal  dan  eksternal  perusahaan.  Perilaku  investor  herding  diukur dengan satu dibagi dengan jumlah pengamatan dan kemudian dikalikan dengan selisih antara pengembalian  saham  perusahaan  dan  pengembalian  Indeks  Harga  Saham  Gabungan  (IHSG). Perilaku investor herding ini disebut mengikuti arah pergerakan pasar atau perilaku ‘ loading’ karena  minimnya  informasi  yang  diperoleh  investor.  Semakin  tinggi  heterogenitas  informasi yang  masuk  ke  pasar,  semakin  tinggi  pula  perilaku  herding.  Berikut  arah  perilaku  investor herding:

## Gambar 1. Data Karakteristik Informasi, Perputaran, dan Perilaku Herding
Dari Gambar 1 diatas dapat dijelaskan bahwa data herding cenderung area negatif dan data turnover cenderung area positif atau data fluktuatif. Pada saat yang sama, data informasi SBI
Hak Cipta © 2022. Dimiliki oleh Penulis, dipublikasi oleh Society . Artikel dengan akses terbuka. Lisensi: CC-BY-NC-SA. https://doi.org/10.33019/society.v10i2.483
lebih stabil. Variasi data terlihat pada data herding sebesar 1,37, sedangkan rata-ratanya adalah -0,47.  Dengan  demikian,  perilaku  herding  sangat  rentan  terhadap  berbagai  informasi  yang masuk.

## 3.2. Estimasi Model Regresi Data Panel
Setelah  melakukan  prosedur  pengambilan  sampel  dan  diperoleh  total  4.600  observasi, empat  perusahaan  selama  lima  tahun  pengamatan  berturut-turut  dari  tahun  2014-2018, selanjutnya  pada  tahap  ini  peneliti  mempresentasikan  hasil  estimasi  pengaruh  beberapa variabel  independen  terhadap  variabel  dependen  (perilaku  herding) di Bursa  Efek  Indonesia. Pada tabel berikut peneliti akan memaparkan hasil pengolahan data menggunakan regresi data panel  dengan  metode  estimasi  Pooled  Least  Square  (PLS)  dan  metode  Feasible  Generalized Least  Square  (FGLS).  Penggunaan  regresi  data  panel  didasarkan  pada  data  penelitian  yang diperoleh  dengan  menggabungkan  data time  series (2014-2018)  dan  data cross  section (4 perusahaan),  dimana  observasi  perusahaan  sangat  penting  dalam  penelitian  karena  jenis perusahaan  yang  heterogen  berada  pada  sub-sub  yang  berbeda.  industri.  Diketahui  bahwa saham  berbagai  perusahaan  cenderung  memiliki  dampak  yang  berbeda  dalam  menanggapi perubahan beberapa faktor yang diajukan dalam penelitian ini.
Tabel  berikut  merangkum  hasil  penelitian  untuk  menentukan  nilai koefisien  regresi,  arah koefisien  regresi,  probabilitas  t  hitung,  probabilitas  F  hitung,  koefisien  determinasi  yang disesuaikan, dan pemilihan teknik estimasi regresi data panel:

## Tabel 2. Rangkuman Temuan Penelitian Statistik
Catatan: Hasil ini diperoleh langsung dari data menggunakan Eviews 8.1, kecuali hasil LM- Statistics  yang  dihitung  secara  manual  karena  LM-statistics  untuk  mengumpulkan  model random  effect  pada  model  data  panel  tidak  dapat  dijalankan  melalui  Eviews  8.1.  Model penelitiannya adalah
| | ∑
. Signifikansi  simbol  bintang  satu  (*)  pada  alfa  5%.  Simbol  tidak  tersedia.  Variabel  dependen dalam model regresi adalah perilaku herding (CSAD).

## 3.3. Estimasi Model Regresi Data Panel
Melihat rangkuman hasil pengolahan data panel, dapat disimpulkan bahwa model random effect merupakan model yang paling baik untuk menjelaskan dan menganalisis hasil hipotesis. Model efek acak adalah yang terbaik dibandingkan dengan model data dua panel (model efek umum  dan  tetap).  Perbandingan  model common  effect dengan  model fixed  effect dengan menggunakan  uji  Chow  dengan  uji  Redundant,  dimana  nilai  statistik cross-section F  sebesar
Hak Cipta © 2022. Dimiliki oleh Penulis, dipublikasi oleh Society . Artikel dengan akses terbuka. Lisensi: CC-BY-NC-SA. https://doi.org/10.33019/society.v10i2.483
9,319,  dan  nilai  probabilitas  sebesar  0,000  (lampiran  hasil  pengolahan  data).  Nilai  F-tabel dengan bilangan pembilang 5 = (6-1) dan penyebut 92 = (98-6) pada α = 5% adalah 2,32, atau semakin  kecil  nilai  probabilitas  F-hitung  α  =  5%  adalah  0,0000.  Dengan  demikian,  pengujian model  ini  menolak  hipotesis  nol  bahwa  model  data  panel  yang  tepat  untuk  menganalisis perilaku volatilitas saham perusahaan adalah model fixed effect .
Kesimpulan  bahwa  model fixed  effect atau random  effect merupakan  model  terbaik  dalam penelitian ini dilihat dari nilai uji Hausman, dimana nilai statistik random cross-section sebesar 0,0000,  dan  nilai  probabilitas  sebesar  1.000  (lampiran  hasil  pengolahan  data).  Nilai  kritis  chi- kuadrat dengan df 5 pada α = 5% adalah 11,07, atau nilai probabilitas penampang acak lebih besar  dari  α  =  5%,  yaitu  1.000.  Berdasarkan  nilai  uji  Hausman  gagal  menolak  hipotesis  nol ( random effect model ) atau hipotesis alternatif ( fixed effect model ). Dengan demikian, model random effect penelitian ini untuk menganalisis perilaku volatilitas saham korporasi merupakan model yang tepat.
Selain itu, kedua tes tersebut belum konsisten, atau tes tersebut masih memberikan jawaban dalam  dua  versi.  Pertama,  uji  Chow  menunjukkan  model  terbaik  adalah  model  efek  tetap, sedangkan  versi  kedua,  uji  Hauman,  menunjukkan  model  terbaik  adalah  model  efek  acak, bukan model efek tetap. Untuk itu, pengujian ketiga adalah signifikansi efek acak melalui uji Lagrange  Multiplier  (LM)  yang  dikembangkan  oleh  Breusch-Pagan.  Metode  ini  didasarkan pada  nilai  residu  metode  OLS,  yang  dapat  ditulis  ulang  menjadi  rumus
∑ ∑ ̂ ∑ ∑ ̂ , di mana n adalah jumlah individu (perusahaan), T adalah jumlah periode,  dan  ε adalah  residual  metode  OLS.  Hasil  perhitungan  pada  pengujian  ini  adalah .  Hasil  perhitungan  dilakukan  secara  manual  karena  Eviews  8.1 tidak  mendukung  adanya  pengujian  random  effect  melalui  LM  test.  Hasil  ini  menunjukkan bahwa statistik LM adalah 61,05, sedangkan nilai kritis tabel distribusi chi-square dengan df 5 (jumlah  variabel  independen)  pada  α  =  5%  adalah  11,07.  Hipotesis  nol  adalah  model  efek umum, dan hipotesis alternatif adalah model efek acak. Perbandingan nilai statistik LM lebih besar dari nilai tabel sehingga kesimpulan diterima hipotesis alternatif atau model random effect yang terbaik dalam menganalisis perilaku volatilitas saham pada 4 perusahaan di Bursa Efek selama periode tersebut. Periode pengamatan 2014-2018. Dengan demikian, pembahasan penelitian ini mengikuti hasil pengolahan data yang diperoleh dari model random effect .

## Tabel 3. Rangkuman Hasil Pengujian Hipotesis
No Hipotesis Arah Hipotesis Hasil Penelitian Informasi REM Full Sample Sub-Sample JSMR PANR PGAS TLKM 1 Informasi SBI berpengaruh terhadap penurunan perilaku herding (-) (-)* (-)* (-)* (-) (-)* (-)* Hasil penelitian mengikuti arah  hipotesis,
namun  pada sampel  PANR informasi menjadi  tidak signifikan
Hak Cipta © 2022. Dimiliki oleh Penulis, dipublikasi oleh Society . Artikel dengan akses terbuka. Lisensi: CC-BY-NC-SA. https://doi.org/10.33019/society.v10i2.483
No Hipotesis Arah Hipotesis Hasil Penelitian Informasi REM Full Sample Sub-Sample JSMR PANR PGAS TLKM 2 TO mempengaruhi peningkatan perilaku menggembala (+) (+)* (+)* (+)* (+) (+)* (+)* Hasil penelitian mengikuti arah  hipotesis, namun  pada sampel  PANR TO menjadi tidak signifikan
Catatan:  Pembahasan  pengujian  hipotesis  dengan  model  data  panel.  REM  untuk  model  efek acak. Informasi dan TO diuji dengan menggunakan full sample dan sub  sample ( issuer ). Simbol (+) untuk positif; simbol (-) untuk negatif; simbol bintang (*) untuk tingkat signifikansi variabel.

## 3.4. Pembahasan Hasil Pengujian Hipotesis
Berdasarkan  hasil  pengolahan  data  menggunakan  Eviews  8.1,  informasi  variabel independen  menunjukkan  arah  koefisien  negatif.  Arah  koefisien  negatif  ini  menunjukkan adanya  perilaku  herding  di  sekitar  pelepasan  variabel  ekonomi  makro  oleh  Bank  Indonesia. Rilis  SBI  dilaporkan  secara  periodik  yang  dapat  mengurangi  ketidakpastian  di  pasar  saham sehingga  perilaku  herding  ini  akan  berkurang.  Begitu  juga  dengan  variabel  TO,  arah koefisiennya positif dan signifikan. Saat pasar tidak menentu, perilaku herding akan meningkat karena  investor  lebih  memilih  menggunakan  perilaku  ‘melemahkan’  yang  mengikuti  arah umum  pergerakan  pasar.  Adanya  SBI  yang  dirilis  pemerintah  dan  tingginya  volume perdagangan  saham  mempengaruhi  perilaku  herding  investor  di  Bursa  Efek  Indonesia. Perilaku  herding  dapat  dibuktikan  di  pasar  saham  Indonesia  ketika  informasi  rilis  SBI  dan volume  perdagangan  saham  masuk.  Hasil  pengolahan  data  sesuai  dengan  hipotesis  yang diajukan sebelumnya.

## 4. Kesimpulan
Penelitian  ini  mengkaji  adanya  perilaku  investor  herding  di  Bursa  Efek  Indonesia  saat informasi  SBI  dirilis  dan  tingginya  volume  perdagangan  saham.  Estimasi  hasil  penelitian didasarkan pada data harian selama lima tahun. Perilaku herding ditemukan dalam penelitian ini karena rilis berita ekonomi makro suku bunga SBI merupakan faktor fundamental ekonomi makro  yang  diumumkan  secara  resmi  oleh  Bank  Indonesia,  yang  artinya  investor  telah  dan dapat  memprediksi  kepastian  informasi  tersebut  sehingga  bias  psikologis  yang  dilakukan investor.  tidak  terjadi  atau  dengan  kata  lain  perilaku  herding  tidak  terjadi  dalam  peristiwa tersebut.  Verifikasi  ini  sejalan  dengan Fernández et  al. (2011) ,  yang  menunjukkan  bahwa perilaku herding lebih banyak terjadi pada informasi yang tidak pasti. Oleh karena itu, investor cenderung  mengikuti  keputusan  yang  dibuat  oleh  investor  lain.  Fakta  yang  sama  juga ditemukan  dalam  penelitian Chang et  al. (2000) bahwa  informasi  ekonomi  makro mempengaruhi perilaku herding investor di pasar saham AS, Hong Kong dan Jepang. Fakta ini menunjukkan  bahwa  informasi  fundamental  ini  berperan  dalam  pengambilan  keputusan investasi karena berbagai informasi beredar di lantai bursa.
Penelitian ini memberikan hasil yang signifikan mengenai pengaruh tingginya perputaran perdagangan  saham  terhadap  perilaku  investor  herding  di  Indonesia.  Hasil  penelitian  ini
Hak Cipta © 2022. Dimiliki oleh Penulis, dipublikasi oleh Society . Artikel dengan akses terbuka. Lisensi: CC-BY-NC-SA. https://doi.org/10.33019/society.v10i2.483
memberikan  tambahan  bukti  bahwa  tingginya  tingkat  perputaran  perdagangan  saham menunjukkan masuknya beberapa informasi sehingga pasar terlihat lebih likuid. Keterbukaan informasi  semakin  tinggi,  sehingga  perilaku  investor  dalam  mengelompokkan  pergerakan informasi tertentu sangat signifikan di BEI.
Keterbatasan penelitian ini adalah masih menggunakan data yang terbatas, sehingga tidak memberikan  pengaruh  yang  maksimal  terhadap  hasil  penelitian.  Kedua,  sampel  penelitian hanya  empat  perusahaan  yang  menjadi  keterbatasan  peneliti  dalam  menjelaskan  dan menganalisis perilaku herding di BEI.
Penelitian selanjutnya dapat dilakukan pada analisis tingkat sektoral atau industri, seperti penelitian  yang  dilakukan  oleh Demirer et  al. (2014) tentang  adanya  perilaku  herding  dalam portofolio  ADR  berbasis  sektor  atau  penelitian  yang  diarahkan  pada  kelompok  investor individu, asing dan domestik. Kemudian dapat dikelompokkan menjadi umur, jenis kelamin, status  perkawinan,  pendidikan,  profesi,  dan  penghasilan  bulanan  ( Ic  &  Kahyaoglu,  2013 ). Selain  itu,  penelitian  juga  dapat  diarahkan  pada  kondisi  market  stress  karena  dalam  kondisi normal investor cenderung bertindak lebih rasional ( Gunawan et al., 2011 ).

## 5. Ucapan Terima Kasih
Penulis mengucapkan terima kasih yang sebesar-besarnya kepada semua pihak yang telah bersedia membantu selama penelitian ini dilakukan.

## 6. Pernyataan Conflicts of Interest
Penulis menyatakan tidak ada potensi konflik kepentingan sehubungan dengan penelitian, kepengarangan, dan/atau publikasi dari artikel ini.

## Daftar Pustaka
Agarwal, S., Chiu, I. M., Liu, C., & Rhee, S.  G. (2011).  The Brokerage Firm Effect In Herding:
Evidence  From  Indonesia. Journal  of  Financial  Research , 34 (3),  461–479. https://doi.org/10.1111/j.1475-6803.2011.01273.x
Ahsan,  A.  F.  M.  M., &  Sarkar,  A. H.  (2013). Herding in  Dhaka  Stock  Exchange. The  Journal  of Applied Business and Economics , 14 (2), 11–19. http://na-
businesspress.homestead.com/JABE/AhsanAFMM_Web14_2_.pdf
Al-Shboul,  M.  Q.  (2012).  Asymmetric Effects  and  the  Herd Behavior  in  the  Australian Equity Market. International  Journal  of  Business  and  Management , 7 (7),  121-140. https://doi.org/10.5539/ijbm.v7n7p121
Belgacem,  A.,  &  Lahiani,  A.  (2013).  Herding  Behavior  Around  US  Macroeconomic Announcements. Journal  of  Applied  Business  Research  (JABR) , 29 (5),  1401-1410. https://doi.org/10.19030/jabr.v29i5.8022
Bikchandani, S., & Sharma, S. (2001). Herd behaviour in financial market. IMF Staff Paper , 47(3), 279-310. https://www.imf.org/external/pubs/ft/wp/2000/wp0048.pdf Chandra,  M.  (2012). Pengukuran  dan  analisis  perilaku  herding  pada  saham  ipo  bursa  efek  Indonesia tahun 2007-2011 (Thesis). Universitas Indonesia.
Chang, E. C., Cheng, J. W., & Khorana, A. (2000). An examination of herd behavior in equity markets:  An  international  perspective. Journal  of  Banking  &Amp;  Finance , 24 (10),  1651–
1679. https://doi.org/10.1016/s0378-4266(99)00096-5
Hak Cipta © 2022. Dimiliki oleh Penulis, dipublikasi oleh Society . Artikel dengan akses terbuka. Lisensi: CC-BY-NC-SA. https://doi.org/10.33019/society.v10i2.483
Chen, G., Rui, O. M., &  Xu, Y. (2004). When will investors herd? Evidence from the Chinese stock markets. Hongkong: School of Economics and Finance.
Christie-David,  R.,  Chaudhry,  M.,  &  Lindley,  J.  T.  (2003).  The  Effects  of  Unanticipated Macroeconomic  News  on  Debt  Markets. Journal  of  Financial  Research , 26 (3),  319–339. https://doi.org/10.1111/1475-6803.00061
Connolly,  R.,  &  Stivers,  C.  (2005).  Macroeconomic  News,  Stock  Turnover,  And  Volatility Clustering  In  Daily  Stock  Returns. Journal  of  Financial  Research , 28 (2),  235–259. https://doi.org/10.1111/j.1475-6803.2005.00123.x
Demirer,  R.,  Kutan,  A.  M.,  &  Zhang,  H.  (2014).  Do  ADR  investors  herd?:  Evidence  from advanced  and  emerging  markets. International  Review  of  Economics  &Amp;  Finance , 30 , 138–148. https://doi.org/10.1016/j.iref.2013.10.006
Economou, F., Kostakis, A., & Philippas, N. (March, 2010). An examination of herd behaviour in four  mediterranean  stock  markets. European  Economics  and  Finance  Society  Conference Paper , Greece.
Ederington, L. H., & Lee, J. H. (1996). The Creation and Resolution of Market Uncertainty: The Impact  of  Information  Releases  on  Implied  Volatility. The  Journal  of  Financial  and Quantitative Analysis , 31 (4), 513-539. https://doi.org/10.2307/2331358
Elkhaldi,  A.  (2014).  Testing  Herding  Effects  on  Financial  Assets  Pricing:  The  Case  of  the Tunisian Stock Market. British Journal of Economics, Management &Amp; Trade , 4 (7), 1046– 1059. https://doi.org/10.9734/bjemt/2014/8973
Fernández, B., Garcia-Merino, T., Mayoral, R., Santos, V., & Vallelado, E. (2011). The role of the interaction  between  information  and  behavioral  bias  in  explaining  herding.  Retrieved from http://www.cass.city.ac.uk/__data/assets/pdf_file/0010/67816/Vallelado.pdf Ghalandari, K., & Ghahremanpour, J. (2013). The effect of market variables and herding effect on investment decision as factor influencing investment performance in Iran. Journal  of Basic and Applied Scientific Research, 3(3), 313-318.
Golarzi, G., & Ziyachi, A. (2013). Study of the herding behaviors of investors in the tehran stock exchange  (Tse):  A  trading  volume  approach. Interdisciplinary  Journal  of  Contemporary Research in Business, 5(4), 196-206.
Gunawan., Wijayanto, H.,  Achsani, N. A., & Rahman, L. O. A. (2011). Pendeteksian perilaku herding  pada  pasar  saham  Indonesia  dan  Asia  Pasifik. Forum  Statistika  dan  Komputasi , 16(2), 16-23. Retrieved from
https://journal.ipb.ac.id/index.php/statistika/article/view/4918
Ic,  S.  &  Kahyaoglu,  B.  (2013).  Herd  Behavior  in  BIST:  An  Application  on  Individual  Stock Investors. Journal  of  Business  Economics  and  Finance,  2 (2),  28-42  .  Retrieved  from https://dergipark.org.tr/en/pub/jbef/issue/32416/360494
Jones, C. M., Lamont, O., &  Lumsdaine, R. L. (1998). Macroeconomic news and bond market volatility. Journal of financial economics, 47(3), 315-337.
Junaeni, I. (2020). Analysis of Factors That Influence Decision Making Invest in Capital Markets in Millennial Generations. International Journal of Accounting &Amp; Finance in Asia Pasific ,
3 (3), 11–24. https://doi.org/10.32535/ijafap.v3i3.866
Karpoff, J. M. (1987). The Relation Between Price Changes and Trading Volume: A Survey. The
Journal of Financial and Quantitative Analysis , 22 (1), 109–126. https://doi.org/10.2307/2330874
Kim,  S.,  &  In,  F.  (2002).  The  influence  of  foreign  stock  markets  and  macroeconomic  news announcements on Australian financial markets. Pacific-Basin Finance Journal , 10 (5), 571–
582. https://doi.org/10.1016/s0927-538x(02)00061-6
Hak Cipta © 2022. Dimiliki oleh Penulis, dipublikasi oleh Society . Artikel dengan akses terbuka. Lisensi: CC-BY-NC-SA. https://doi.org/10.33019/society.v10i2.483
Kremer,  S.,  & Nautz,  D. (2013).  Causes  and  consequences  of  short-term  institutional  herding.
Journal of Banking &Amp; Finance , 37 (5), 1676–1686.
https://doi.org/10.1016/j.jbankfin.2012.12.006
Moradi,  J.,  &  Abbasi,  H.  (2012).  A  test  of  investors’  herding  behavior  in  Tehran  exchange.
Interdisciplinary Journal of Contemporary Research in Business, 3(10), 686-702. Nguyen, T., & Ngo, C. (2014). Impacts of the US macroeconomic news on Asian stock markets.
The Journal of Risk Finance , 15 (2), 149–179. https://doi.org/10.1108/jrf-09-2013-0064 Nikkinen,  J.,  &  Sahlström,  P.  (2004).  Scheduled  domestic  and  US  macroeconomic  news  and stock valuation in Europe. Journal of Multinational Financial Management , 14 (3), 201–215. https://doi.org/10.1016/j.mulfin.2003.01.001
Prosad, J. M., Kapoor, S., & Sengupta, J. (2012). An Examination of Herd Behavior: An Empirical Evidence from Indian Equity Market. International Journal of Trade, Economics and Finance , 154–157. https://doi.org/10.7763/ijtef.2012.v3.190
Saeedi,  A.,  &  Chahardeh,  Z.  R.  (2013).  The  effects  of  uncertainty  of  available  information  on investors’  behaviors  on  herding  formation. Management  Science  Letters , 3 (7),  1983–1988. https://doi.org/10.5267/j.msl.2013.06.027
Shaikh,  I.,  &  Padhi,  P.  (2013).  The  Information  Content  of  Macroeconomic  News. Procedia Economics and Finance , 5 , 686–695. https://doi.org/10.1016/s2212-5671(13)00080-4 Sudiyanto,  B.  (2010). Peran  kinerja  perusahaan  dalam  menentukan  pengaruh  faktor  fundamental makroekonomi, risiko sistematis, dan kebijakan perusahaan terhadap nilai perusahaan (Doctoral Dissertation). Universitas Diponegoro.
Tan, O. G., & Gannon, G. L. (2002). ‘Information effect’ of economic news. International Review of Financial Analysis , 11 (4), 467–489. https://doi.org/10.1016/s1057-5219(02)00065-0 Tandelilin, E. (2001). Analisis investasi dan manajemen portofolio . Yogyakarta: BPFE. Wulandari, D. (2014). Analysis of the influence of inflation and money supply to stock price: A comparison  between  Indonesia  and  Malaysia. Interdisclipanary  Journal  of  Contemporary Research in Business, 6(6), 153-161.
__________________________

## Tentang Penulis
1. Hartaty  Hadady memperoleh  gelar  Doktor  dari  Universitas  Diponegoro,  Indonesia,  pada tahun  2008.  Penulis  adalah  dosen  pada  Program  Studi  Magister  Ekonomi,  Fakultas Ekonomi dan Bisnis, Universitas Khairun, Indonesia.
Email: hartaty.hadady@unkhair.ac.id
2. Rachman  Dano  Mustafa adalah  dosen  pada  Program  Studi  Magister  EkonomiFakultas Ekonomi dan Bisnis, Universitas Khairun, Indonesia .
Email: rachmandano@unkhair.ac.id