weekend effect

Departement ofManagement Original Page Number :

Issued : 15.03.06 Effective : 15.06.26Issued by :BisowarnoBisowarnoBisowarno SejatiSejatiSejati

PPPENGARUHENGARUHENGARUHWWWEEKENDEEKENDEEKEND EEEFFECTFFECTFFECT TTTERHADAPERHADAPERHADAPRRRETURNETURNETURN SSSAHAMAHAMAHAM

PPPERIODEERIODEERIODE 02.06.2012-06.02.2015.02.06.2012-06.02.2015.02.06.2012-06.02.2015.Studi Empiris: Data di Bursa Efek Indonesia (BEI).

DisusunDisusun oleholeh ::

NamaNama :: BisowarnoBisowarno Sejati.Sejati.

NPMNPM :: 41183402120045.41183402120045.

Tanggal Penyusunan Tugas: 06 Maret 2015.

Tanggal Penyerahan Tugas: 26 Juni 2015 (Ujian Akhir Semester).

ҒᶏҟųłҒᶏҟųłttᶏᵴᶏᵴ ΈҟσȵσṃἰΈҟσȵσṃἰJJųųrrųᵴᶏȵųᵴᶏȵ ӍᶏȵᶏӍᶏȵᶏggҽṃҽȵҽṃҽȵtt ᵴᵴ11

ȵȵἰἰggɦɦtt ₡łᶏᵴᵴ₡łᶏᵴᵴ

Dosen Pembimbing : Rr. Prasetyowati, SE., ME.

Diajukan untuk memenuhi tugas mata kuliah Seminar Manajemen

Keuangan Semester VI.

UNIVERSITASUNIVERSITASUNIVERSITAS ISLAMISLAMISLAM "45""45""45" BEKASIBEKASIBEKASIJl.Cut Meutia No.83 Bekasi 17113 Tlp (021) 8802015, 8808851-52

Fax. (021) 8801192, Homepage : www.unismabekasi.ac.id

TahunTahunTahunAjaranAjaranAjaran 2012/20132012/20132012/2013

http://www.unismabekasi.ac.id



Proposal Design SkripsiI. JUDUL.

Pengaruh Weekend Effect terhadap Return Saham Periode 10.03.2011-10.08.2014. Studi

Empiris di Data Bursa Efek Indonesia (BEI).

II. DIAJUKAN OLEH:Nama Mahasiswa : Bisowarno Sejati.

NPM : 41183402120045.

Program Studi : S1/Manajemen.

BAB I

OBSERVASI DASAR

1.1. LATAR BELAKANG RISET.Hipotesis pasar yang efisien atau Efficient Market Hypothesis sampai saat ini masih menjadi

perdebatan yang menarik di bidang keuangan, masih ada pro dan kontra di kalangan praktisi dan akademisi

bidang keuangan tentang hipotesis pasar yang efisien. Pasar yang efisien adalah pasar dimana harga semua

sekuritas yang diperdagangkan telah mencerminkan semua informasi yang tersedia, baik informasi di masa

lalu (misalnya laba perusahaan tahun lalu), informasi saat ini (misalnya rencana kenaikan deviden tahun ini)

maupun informasi yang bersifat pendapat atau opini rasional yang beredar di pasar yang bisa

mempengaruhi perubahan harga.

Proses penjualan saham di pasar modal umumnya menggunakan sistem lelang (auction)

sehingga pasar modal ini juga sering disebut dengan auction market. Disebut dengan pasar lelang karena

transaksi dilakukan secara terbuka dan harga ditentukan oleh supply (penawaran) dan demand (permintaan)

dari anggota bursa yang memberikan ask price (atau offer price atau harga penawaran terendah untuk jual)

dan bid-price (harga permintaan tertinggi untuk beli).

Ketidak teraturan penyimpangan di dalam pasar modal ini secara terus menerus hadir dan telah

memberikan dampak yang cukup besar yang disebut sebagai Anomali Pasar (Market Anomalies). Anomali

adalah kejadian atau peristiwa yang tidak diantisipasi dan yang menawarkan investor peluang untuk

memperoleh abnormal return.

Didalam teori keuangan, dikenal 4 macam anomali pasar, yaitu Anomali Perusahaan, Anomali

Musiman, Anomali Peristiwa, dan Anomali Akuntansi. Salah satu bagian dari anomali musiman tersebut

adalah Anomali Efek Akhir Pekan atau disebut Weekend Effect yang merupakan bagian dari The Day Of

The Week Effect. Anomali yang dimaksud dalam penelitian ini adalah adanya indikasi pada hari-hari

tertentu terjadi return yang lebih tinggi dibandingkan hari lainnya atau dengan kata lain pada hari tersebut

terjadi dengan apa yang disebut Abnormal Return yang lebih besar daripada hari lainnya. Anomali inilah

yang kemudian disebut dengan The day of the week effect atau singkatnya Day Effect telah diteliti di

berbagai bursa di dunia dengan hasil yang bervariasi.



Ekonom-ekonom dari Asia sudah banyak yang berusaha melakukan penelitian ini untuk

menguji anomali Day Effect di bursa saham yang ada di Indonesia. Salah satu anomali tersebut adalah

Anomali Akhir Pekan (Weekend Effect Anomaly). Anomali Akhir Pekan menyatakan bahwa rata-rata return

cenderung positif pada hari Jum’at dan negatif pada hari Senin.

Rystrom dan Benson (1989) mengemukakan argumentasi mengenai return saham selalu

negatif pada hari Senin dari sisi psikologis investor. Return negatif yang selalu terjadi pada hari Senin

disebabkan oleh sikap “tidak suka” dari banyak individu terhadap hari Senin, karena hari Senin merupakan

hari pertama dari 5 hari kerja. Psikologis investor yang tidak menyukai hari Senin ini menjadikan investor

sering melakukan tindakan yang tidak rasional dan keputusan investasi dipengaruhi oleh faktor emosi,

perilaku psikologis spesifik individu, dan mood investor. Tindakan yang tidak rasional dalam melakukan

transaksi akan cenderung memperoleh return terendah pada hari perdagangan Senin dibandingkan dengan

hari perdagangan lainnya.

Berdasarkan uraian latar belakang di atas penulis tertarik untuk melakukan penelitian dengan

judul: Pengaruh Weekend Effect terhadap Return Saham Periode 10.03.2011-10.08.2014. Studi Empiris di

Data Bursa Efek Indonesia (BEI).

1.2. TUJUAN DAN MANFAAT RISET.Tujuan riset ini adalah:

1. Untuk mengetahui pengaruh Weekend Effect terhadap Return Saham.

Manfaat riset ini adalah:

a. Hasil riset ini diharapkan dapat memberikan kontribusi dan informasi terhadap ilmu pengetahuan

khususnya pada kajian manajemen keuangan, serta kepada investor pada umumnya di Indonesia

terkait dengan pengaruh Weekend Effect terhadap Return Saham.

b. Sebagai salah satu bahan pertimbangan bagi investor dalam menanamkan investasi.

c. Sebagai referensi riset selanjutnya khususnya mengenai pengaruh Weekend Effect terhadap Return

Saham.

1.3. RUANG LINGKUP INVESTIGASI.1. Pembatasan Masalah

Proposal design skripsi ini membahas diduga terjadi pengaruh Weekend Effect terhadap

Return Saham. Batasan riset observasi ini bertujuan agar pembahasan dalam penelitian ini tidak akan

mengalami penyimpangan sehingga terhindar dari pembahasan yang terlalu luas dan mengarah pada tujuan

riset yang telah ditetapkan. Riset proposal skripsi ini mengambil sampel pada data historis return saham di

Jakarta, Bursa Efek Indonesia (BEI) dan memfokuskan pada Weekend Effect.

Akhirnya dapat dirumuskan permasalahan penelitian sebagai berikut:

1) Memakai teori siapa dalam penelitian ini?

2) Kenapa dimulai pada hari jum’at Weekend Effect, return saham cenderung positif /naik?



3) Mengapa pada hari senin Weekend Effect, return saham cenderung negatif /turun?

4) Bagaimana teknik statistik untuk uji hipotesisnya dan menggunakan apa?

5) Apakah ada pendugaan pengaruh Weekend Effect terhadap Return Saham?

1.4. SISTEMATIKA PELAPORAN.Sistematika pelaporan riset ini disusun secara rinci sebagai berikut:

I. JUDUL

II. DIAJUKAN OLEH:

BAB I OBSERVASI DASAR

1.1. LATAR BELAKANG RISET.

1.2. TUJUAN DAN MANFAAT RISET.

1.3. RUANG LINGKUP INVESTIGASI.

1.4. SISTEMATIKA PELAPORAN.

BAB II STUDI LITERATUR

2.1. HIPOTESIS PASAR EFISIEN DAN ANOMALI PASAR

2.2. PENGARUH MUSIMAN DAN RETURN SAHAM.

2.3. TINJAUAN HASIL RISET SEBELUMNYA

2.4. KERANGKA PEMIKIRAN.

BAB III OBSERVASI EKSTRAPOLASI.

3.1. METODE RISET

3.1.1 LOKASI DAN SAMPEL POPULASI RISET.

3.1.2 MATRIK PENYUSUNAN.

3.2. DESIGN INVESTIGASI.

3.2.1 FILE DATA DAN CARA PENGUKURAN.

3.2.2 MODEL RISET.

3.2.3 MODEL DASAR /UJI MULTIKOLINEARITAS

3.2.4 UJI KOEFISIEN DETERMINASI (R²).

3.2.5 UJI T- STATISTIK (SECARA PARSIAL/INDIVIDU).

3.2.6 UJI F- STATISTIK (SECARA SIMULTAN).

3.3. UJI ASUMSI KLASIK DALAM REGRESI.

3.3.1 AUTOKORELASI.

3.3.2 UJI HETEROKEDASTISITAS.

3.3.3 UJI NORMALITAS.



BAB II

STUDI LITERATUR

2.1. HIPOTESIS PASAR EFISIEN (HPE) DAN ANOMALI PASAR.Berdasarkan Hipotesis Pasar Efisen (HPE) dan preferensi resiko investor dengan

pernyataannya Fama (1970) hipotesis bahwa sebuah pasar di mana harga selalu sepenuhnya merefleksikan

informasi yang tersedia (relevan) disebut efisien. Fama (1966) efisiensi pasar sederhana yaitu nilai yang

diharapkan dari abnormal return adalah nol, tetapi kesempatan menghasilkan penyimpangan dari nol

(anomali) di kedua arah. Untuk alasan ini, Hipotesis Pasar Efisen (HPE), dengan sendirinya, bukanlah

sebuah hipotesis yang jelas dan empiris terbantahkan.

Fama (1970) tiga bentuk efisien pasar hipotesis ada:

1. Bentuk lemah (harga saham mencerminkan semua informasi masa lalu dalam harga),

2. Bentuk semi kuat (harga saham mencerminkan semua masa lalu dan informasi publik saat ini yang

tersedia),

3. Bentuk kuat (harga saham mencerminkan semua informasi yang relevan, termasuk informasi yang

tidak atau belum diungkapkan kepada masyarakat umum seperti insiden informasi/ kejadian buruk).

Tandelilin (2001) Pasar yang efisien adalah pasar dimana harga semua sekuritas yang

diperdagangkan telah mencerminkan semua informasi yang tersedia, baik informasi di masa lalu (misalnya

laba perusahaan tahun lalu), informasi saat ini (misalnya rencana kenaikan deviden tahun ini) maupun

informasi yang bersifat pendapat atau opini rasional yang beredar di pasar yang bisa mempengaruhi

perubahan harga.

Tandelilin (2001). Dalam pasar efisien, adanya informasi yang baru akan segera diantisipasi

oleh para pelaku pasar dalam memutuskan keputusannya membeli atau menjual, sehingga menyebabkan

perubahan terhadap harga, dan selanjutnya harga akan stabil kembali. Semakin cepat harga bereaksi

terhadap informasi baru maka pasar akan semakin efisien.

Shefrin (2007) Anomali pasar efisien dari sudut perilaku keuangan (behavioral financial)

dapat dijelaskan dengan membagi anomali dalam tiga kelompok, yaitu:

1. Pembalikan jangka panjang: efek pemenang pecundang (Long-term reversal: winner-loser effect).

Berdasarkan DeBondt-Thaler, bahwa secara data historis saham yang memiliki return terburuk pada

jangka waktu tiga tahun cenderung memiliki return yang lebih tinggi sebesar 30% dibanding dengan

pasar pada periode lima tahun. Untuk saham yang memiliki return terbaik pada periode tiga tahun

memiliki return yang lebih rendah dibandingkan pasar sebesar 10% dalam waktu lima tahun. Saham

dengan return terburuk (looser) memiliki kinerja yang lebih baik sebesar 40% lebih tinggi

dibandingkan saham dengan return terbaik (winners). Dapat disimpulkan saham cenderung memiliki

long-term reversal.

2. Momentum jangka pendek berkelanjutan (Momentum: Short-Term Continuation). Pada jangka pendek

return cenderung mengalami momentum, bukan reserval, dari data historis, portofolio dari melakukan

hold atas saham winners dalam jangka enam bulan kebelakang dan melakukan short saham looser



pada jangka waktu yang sama dapat menghasilkan earning lebih dari 10% pertahun. Pola ini biasnya

terjadi pada saham yang berkapitalisasi kecil.

3. Pasca menerima pengumuman melayang (Post-earning announcement drift.) Fenomena yang

menggambarkan momentum dalam waktu setahun setelah earning surprise positif pertama akan

menunjukkan kinerja positif drift, tapi mengalami reversal setelah tahun tersebut.

2.2. PENGARUH MUSIMAN DAN RETURN SAHAM.Azlina (2009) Return saham atau tingkat pengembalian saham adalah tingkat pengembalian

saham biasa, dan merupakan pembayaran kas yang diterima akibat pemilikan suatu saham ditambah dengan

perubahan harga pasar saham lalu dibagi dengan harga saham pada saat investasi. Jadi tingkat

pengembalian ini berasal dari 2 sumber, yaitu pendapatan (deviden) dan perubahan harga saham (capital

gain/loss).

Bentuk perhitungan dari rata-rata return yang dibayarkan pada berbagai asset melebihi waktu t

biasanya dirumuskan sebagai berikut:

R = Dt + (Pt– Pt-1)

Pt-1dimana:

R : Return saham

Dt : Deviden periode pada waktu t

Pt : Harga saham pada waktu t

Pt-1 : Harga saham pada waktu t-1

Pada persamaan diatas menunjukkan bahwa return saham ditimbulkan oleh perubahan nilai

saham pada suatu periode (capital gain/loss) dan arus kas yang terealisasi dalam periode tersebut.

Jenis-jenis asset seperti saham, obligasi dan real asset dikelompokkan sebagai capital asset.

Jika membeli suatu capital asset dan menjualnya di kemudian hari dengan harga yang lebih tinggi dari

harga beli maka keuntungan ini disebut capital gain, tetapi jika terjadi kerugian maka disebut dengan

capital loss. Secara sederhana capital gain/loss merupakan selisih positif /negatif antara harga saham saat

membeli saham dibandingkan dengan harga pada saat menjual harga saham tersebut di bursa efek.

2.2.1. Hipotesis Periode Penyelesaian (Settlement Period Hypothesis).

Harga cenderung meningkat pada hari pembayaran

2.2.2. Anomali Kalender (Calendar Anomalies)/Hipotesis Waktu Perdagangan (Trading Time

Hypothesis).

Menurut Jacobs dan Levy (1988) terdapat beberapa bukti bahwa abnormal return di dalam

pasar modal berhubungan dengan calendar anomalies seperti the day of the week effect, dan mereka

menyimpulkan bahwa eksistensi abnormal returns memang tidak dapat terbantahkan. Fenomena ini terjadi

pada saat tertentu, namun signifikansinya terhadap ekonomi tidak terlalu besar. Faktor psikologi menjadi

penyebab utama yang menjelaskan perilaku investor sehingga menimbulkan calendar anomalies.



Guglielmo (2014) mendeteksi efek kalender (anomali) di pasar keuangan adalah kepentingan

baik kepada pedagang bertujuan untuk mengeksploitasi mereka untuk mendapatkan keuntungan tambahan

dan para peneliti menganalisis apakah ada bukti kegagalan pasar dan tidak memadainya Hipotesis Pasar

Efisien (Efficient Market Hipothesis/ EMH).

2.2.3. Hipotesis Arus Informasi (Information Flow Hypothesis).

Rianti (2009) Information flow hyphotesis, yaitu perusahaan cenderung akan menahan

informasi yang negative sampai akhir pekan dan memberi waktu pada investor untuk menyerap informasi

negatif tersebut selama dua hari. Pada hari senin investor baru bereaksi atas informasi yang negatif yang

diterima pada minggu lalu yang menghasilkan return pada hari senin akan negatif.

2.2.4. Hipotesis Perdagangan Investor Retail (Retail Investor Trading Hypothesis).

Terjadinya aktifitas perdagangan yang tinggi untuk small size trade pada hari senin sedangkan

untuk large size trade aktivitasnya rendah Brooks dan Kim (1997) diteruskan oleh Rianti (2009).

2.2.5. Efek Split Stock (Stock Split Effect).

Archana (2014) Stock Split Efek (Stock Split Effect): perpecahan Stock meningkatkan jumlah

saham yang beredar dan menurunkan nilai setiap saham yang beredar, dengan efek bersih dari nol pada

kapitalisasi pasar perusahaan. Namun, sebelum dan setelah perusahaan mengumumkan stock split, harga

saham biasanya naik. Kenaikan harga yang dikenal sebagai efek stock split.

2.2.6. Anomali dari Keuntungan (Profiting From Anomalies).

Archana (2014) Hal ini sangat tidak mungkin bahwa siapa pun secara konsisten dapat

keuntungan dari mengeksploitasi anomali. Masalah pertama terletak pada perlunya sejarah terulang. Kedua,

bahkan jika anomali terulang seperti jam, setelah perdagangan biaya dan pajak diperhitungkan, keuntungan

bisa berkurang atau menghilang. Akhirnya, setiap kembali akan harus disesuaikan dengan risiko untuk

menentukan apakah perdagangan di anomali memungkinkan investor untuk mengalahkan pasar. Anomali

mencerminkan inefisiensi dalam pasar. Beberapa anomali terjadi sekali dan menghilang, sementara yang

lain terjadi berulang-ulang. Sejarah tidak prediktor kinerja masa depan, sehingga Anda tidak harus

mengharapkan setiap hari Senin menjadi bencana dan setiap Januari untuk menjadi besar, tetapi juga akan

ada hari yang akan "membuktikan" anomali ini benar!

Salah satu yang paling sering dipelajari anomali adalah efek akhir pekan (Senin efek, efek hari

minggu) pertama dibahas oleh French (1980), yaitu kecenderungan aset keuangan untuk menghasilkan

keuntungan negatif pada hari Senin. Teori yang berbeda telah dikembangkan untuk menjelaskan

kehadirannya. Dalam model perilaku keuangan itu dikaitkan dengan negatif ekspektasi investor

mempertimbangkan Senin hari terburuk dalam seminggu. Lain yang mungkin penjelasan adalah bahwa

selama akhir pekan pelaku pasar memiliki lebih banyak waktu untuk menganalisis harga gerakan dan

sebagai hasil pada hari Senin jumlah yang lebih besar dari perdagangan berlangsung. Atau, mungkin karena



pembayaran ditangguhkan selama akhir pekan, yang membuat insentif tambahan untuk pembelian surat

berharga pada hari Jumat yang mengarah ke harga yang lebih tinggi pada yang hari.

Fields (1931) mengemukakan bahwa perdagangan hari terbaik dalam seminggu adalah hari

Sabtu. yang lain studi penting pada efek akhir pekan adalah bahwa dengan Palang (1973), yang

menganalisis Jumat-Senin data untuk Standard & Poor Indeks Saham dari Januari 1953 sampai Desember

1970 dan menemukan peningkatan pada hari Jumat dan penurunan pada hari senin. French (1980)

diperpanjang analisis untuk tahun 1977 dan juga melaporkan hasil negatif pada hari Senin. Kontribusi lebih

lanjut oleh Gibbons dan Hess (1981), Keim dan Stambaugh (1984), Rogalski (1984), dan Smirlock dan

Starks (1986) juga menemukan pola positif-Jumat / negatif Senin. Connolly (1999) juga memungkinkan

untuk heteroskedastisitas tapi masih terdeteksi Senin Efek dari tahun 1970. Rystrom dan Benson (1989)

menjelaskan adanya minggu efek atas dasar psikologi investor yang percaya bahwa Senin adalah "sulit"

hari dalam seminggu dan memiliki persepsi yang lebih positif dari Jumat. Ariel (1990) menentang

hubungan antara akhir pekan dan efek Senin. Agrawal dan Tandon (1994) meneliti 19 pasar ekuitas di

seluruh dunia, dan menemukan hari Minggu efek di pasar yang paling berkembang. Sias dan Starks (1995)

mengasosiasikan akhir pekan efek dengan saham dalam portofolio besar investor institusi. Penelitian yang

dilakukan di Fortune (1998, 1999) menunjukkan bahwa ia memiliki kecenderungan untuk menghilang dan

merupakan fenomena dengan dua komponen: yang pertama adalah "efek melayang akhir pekan", yaitu

harga saham cenderung menurun selama akhir pekan tapi kenaikan pada minggu perdagangan; yang kedua

adalah "volatilitas efek akhir pekan", yaitu volatilitas return kurang per hari selama akhir pekan, lebih dari

itu hari perdagangan berdekatan.

Adapun peran Short-selling , Kazemi , Zhai , Dia dan Cai ( 2013 ) dan Chen dan Singal ( 2003)

menjelaskan efek akhir pekan sebagai akibat dari penutupan spekulatif posisi pada hari Jumat dan pendirian

posisi pendek baru pada hari Senin oleh pedagang. Namun, hasil dari studi yang dilakukan oleh Christophe,

Ferri dan Angel (2007 ) tidak mendukung ini kesimpulan. Bukti lebih lanjut disediakan oleh Singal dan

Tayal ( 2014 ) untuk masa depan pasar, Olson, Chou, Mossman ( 2011) yang melakukan berbagai tes

breakpoint dan stabilitas, dan Racicot ( 2011) yang menggunakan analisis spektral. Keim and Stambaugh

(1984) menunjukan adanya lowest return/negative pada hari senin dan positif pada hari jum’at.



2.3. TINJAUAN HASIL RISET SEBELUMNYA.Table 1 Weekend effect: ikhtisar dari penelitian terbaru

Penulis Jenis analisis Objek analisis (periode waktu, pasar dan indeks) Hasil

Sias, Starks

(1995)

Pengujian hipotesis (t-test

dan F-test)

1977-1991 kapitalisasi pasar ekuitas, kelembagaan

kepemilikan, pengembalian harian dan volume 1500

investor institusi di NYSE

Efek akhir pekan didorong terutama oleh pola trading

investor institusional

Fortune (1998)

Model difusi melompat

dari Stok Return

Januari 1980-Juni 1998 data harian untuk Standard &

Poor 500

Negatif akhir pekan tampaknya telah menghilang hanyut

meskipun akhir pekan terus mengalami volatilitas yang

rendah

Fortune (1999)

Januari 1980-Januari 1999 setiap hari mendekat ke

data Dow 30, Standard & Poor 500, Wilshire 5000,

Nasdaq Composite, dan Russell 2000

Efek akhir pekan drift anomali keuangan yang pada

akhirnya akan hilang dengan sendirinya.

Schwert (2003) Analisis Korelasi1885-1927 indeks portofolio Dow Jones; 1928-2002

portofolio komposit Standard & Poor

Efek akhir pekan tampaknya telah menghilang sejak

tahun 1980.

Chen, Singal

(2003)

Analisis Deskriptif dan

Regresi

Juli 1962 - Desember 1999, New York Stock (NYSE);

Desember 1972-Desember 1999. Nasdaq, return

harian untuk saham; Juni 1988- Desember 1999 dan

Januari Nasdaq 1988-1999 NYSE. Data bunga

bulanan pendek

Spekulatif penjualan pendek dapat menjelaskan efek

akhir pekan.

Hsaio, Solt (2004)

Satu buah uji

nonparametrik berdasarkan

distribusi waktu didekati

dan di uji parametrik untuk

menguji kemampuan

pengembangan strategi

pasar yang normal

Januari 1988-Desember 2000 (678 minggu) 3:00 dan

menutup nilai untuk indeks Standar & Poor 500; April

1988-Desember 2000 (669 minggu) saham CREF,

pertumbuhan, dan rekening pasar uang; April

1994-Desember 2000 (332 minggu) pertumbuhan

akun.

Kehadiran efek akhir pekan di pengembalian rata-rata

harian untuk portofolio diuji sampai tahun 2000

Christophe, Ferri,

Angel (2007)

Analisis Deskriptif dan

Regresi

September 2000-Juli 2001 setiap hari 09:30-4: 12:00

data saham NASDAQ listed

Spekulatif short-selling tidak menjelaskan perbedaan

pengembalian Senin-Jumat.

Olson, Chou,

Mossman, (2011)

Analisis Regresi, Tes

Breakpoint Chow, dan Tes

Bai-Perron

1973-2007 Dow Jones Industrials 30, Standard dan

Poor`s 500, Standard & Poor Midcap 400, Standard &

Poor Kecil Cap 600, NASDAQ 100, American Stock

Exchange ( AMEX ) komposit indeks

Efek akhir pekan sudah melewati prosedur: identifikasi,

eksploitasi, penurunan, pembalikan, dan penghilangan.

Tidak ada Efek Akhir Pekan yang signifikan di AS

saham kecil setelah sekitar pertengahan 2003

Racicot (2011) Analisis Spektral 1970-1973 Indeks Standar & Poor 500 Analisis spektral menegaskan Senin Efek.

Kazemi, Zhai, He

dan Cai (2013)

Deskriptif dan Analisa

Regresi

Januari 1980 saat ini, 60 indeks pasar dari 59 negara

(Untuk semua negara, kecuali AS, saham utama

Indeks yang digunakan. untuk AS baik Indeks Dow

Jones dan Standard & Poor 500

Selama periode dari tahun 1980 sampai 1994, penjualan

pendek dapat menjelaskan Efek akhir pekan. Selama

periode tersebut 1995-2007, cross sectional yang Efek

akhir pekan tidak bisa dijelaskan oleh penjualan pendek.



Singal dan Tayal

(2014)

Deskriptif dan Analisa

Regresi

1990-2012, delapan berjangka: Minyak mentah,

Pemanasan Minyak, Kedelai, Gula, Standard & Poor

500 Index, British Pound, 10 Tahun Treasury Catatan,

dan Emas

Bukti efek pekan di pasar berjangka menunjukkan bahwa

keamanan harga umumnya akan menjadi bias atas,

dengan lebih valuasi

lebih besar sekuritas yang lebih stabil. Tidak dibatasi

short selling bukan kondisi yang cukup untuk berisi harga

Guglielmo, Luis,

Alex (2014)

Strategi 1: Jual Jumat

dekat. Tutup posisi pada

Senin tutup .

Strategi 2: Jual Senin

terbuka. Tutup posisi pada

Senin tutup .

Pasar saham AS, Pasar saham Rusia, Pasar

FOREX , dan Emas

Strategi 1 ( Jual Jumat tutup. Tutup Posisi Senin tutup)

tidak menguntungkan dalam banyak kasus. Satu-satunya

yang mungkin weekend Efek formulasinya adalah return

negatif pada hari Senin.

Strategi 2 ( Jual Senin terbuka Tutup posisi pada Senin

tutup): Dalam hal ini adalah mungkin untuk membuat

keuntungan, meskipun jumlah penawaran yang

menguntungkan adalah kurang dari 50 % dan oleh karena

itu tidak dapat disimpulkan bahwa ada anomali pasar

menurut kriteria. Perkiraan dari pecahan parameter d

adalah terendah pada hari Senin dalam banyak kasus,

dengan bukti yang mendukung efek akhir pekan,

meskipun interval kepercayaan yang luas berarti bahwa

bukti ini agak lemah . Akhirnya, peluang keuntungan

dieksploitasi berdasarkan pada akhir pekan efek yang

ditemukan terutama di pasar FOREX.



2.4. KERANGKA PEMIKIRAN.Secara diagramatis kerangka pemikiran proyek riset ini dapat digambarkan sebagai berikut:

Teratur

Random

Variabel Dependent:

Return Saham (Y)

Bursa Efek Indonesia (BEI)

Jum’at

H1

Investasi

Hari Perdagangan/Day-of-the-week effect

Weekend Effect

Senin KamisRabuSelasa

Anomali PasarAnomali Musiman/Seasonality Return

H2 H3 H4 H5

H0

Variabel Independent

Hipotesis Periode Penyelesaian Anomali Kalender/Hipotesis Waktu Perdagangan

Hipotesis Arus InformasiHipotesis Perdagangan Investor Retail

Efek Split Stock Anomali Dari Keuntungan



BAB III

OBSERVASI EKSTRAPOLASI

3.1. METODE RISET.Cara pandang (paradigma) dalam riset ini menggunakan paradigma kuantitatif dengan metode

yang digunakan menggunakan Metode Deduktif yaitu metode riset yang mengukur variabel yang di teliti

apakah terdapat hubungan fungsional atau kausal didalam riset ini berdasar data historis Indeks Harga

Saham Gabungan (IHSG) di Bursa Efek Indonesia yang meliputi sekitar 500 jenis saham berdasarkan kode

nama perusahaan pada pasar tetap (sumber: IDX QUARTERLY STATISTICS, 2nd QUARTER 2014)

diperlukan dengan menggunakan teori ekonometrika yaitu analis kuantitatif dimana fenomena ekonomi

nyata berdasarkan perkembangan teori dan pengamatan/observasi yang dikaitkan dengan metode Inferensi.

Metode Inferensi yaitu perpaduan antara ilmu matematika, statistik dan ekonomi sehingga menimbulkan

angka-angka menggunakan Eviews 6 Windows.

Metode Intrinsik yaitu metode yang mengansumsikan bahwa ada beberapa pola data pada

masa lalu yang akan berlanjut pada masa yang akan datang. Asumsi dari penelitian Kuantitatif bahwa

fakta-fakta dari obyek riset mempunnyai realita obyektif, dan variabel-variabel dapat di identifikasikan dan

hubungan/keterkaitannya dapat di ukur/analisa.

3.1.1. Lokasi dan Sampel Populasi Riset.

Lokasi dilakukan di Bursa Efek Indonesia (BEI). Sedangkan sampelnya diambil dengan teknik

purposive sample, yaitu sampel yang sengaja ditentukan berdasarkan kriteria tertentu (Zikmund 2000:350).

Sampel Populasi dalam riset ini adalah seluruh hari perdagangan di BEI. Sedangkan pemilihan sampel

dilakukan melalui metode purposive sampling yaitu teknik penentuan sampel dengan pertimbangan tertentu.

Sampel dalam penelitian ini menggunakan harga saham harian (menggunakan angka Indeks Harga Saham

Gabungan / IHSG) periode 10.03.2011-10.08.2014 melalui website www.idx.co.id. Berdasarkan kriteria

diatas.

3.1.2. Matrik Penyusunan Proposal.

Seluruh kegiatan riset ini diiktisarkan dalam matriks (Gantt Chart) sebagai berikut:

No KegiatanTahun 2015

Mar Apr Mei Jun Jul Agu

1. Design Riset Proposal Skripsi. xxx

2. Studi Literatur, Riset, dan Observasi Data. xxx xxx

3. Investigasi Data, Analisis, dan Evaluasi. xxx xxx

4. Penyusunan Laporan. xxx

5. Implementasi. xxx

http://www.idx.co.id.



3.2. DESIGN INVESTIGASI.Model riset yang dilakukan adalah riset asosiatif kausal. Riset ini bertujuan untuk

menganalisis hubungan antara satu variabel dengan variabel lainnya atau bagaimana suatu variabel

mempengaruhi variabel lain. Dengan kata lain desain kausal berguna untuk mengukur hubungan-hubungan

antar variabel riset atau berguna untuk menganalisis bagaimana suatu variabel mempengaruhi variabel yang

lain.

3.2.1. File Data dan Cara Pengukurannya.

Untuk menguji variabel anomali return harian (day-of-the-week effect) menggunakan file data

harian IHSG (menggunakan angka Indeks Harga Saham Gabungan/IHSG), dari periode

10.03.2011-10.08.2014. File data kemudian diolah dengan menggunakan Program E-Views 6 Widows 7.

Sebelum data diolah berdasarkan model, terlebih dulu diperlihatkan statistik deskriptif datanya

yang terdiri dari histogram yang menggambarkan distribusi return dan nilai mean, median, maksimum,

minimum, standar deviasi, kecondongan (skewness), kurtosis, serta Jarque Berra dan probabilitasnya.

3.2.2. Model Riset.

File data Harian IHSG digunakan untuk menghitung return harian dengan formula sebagaiberikut:

Rmt = (IHSGt - IHSGt -1) x 100 ... (R1)

IHSGt -1

Dimana:

Rmt = Return Pasar (harian)

IHSGt = Indeks Harga Saham Gabungan waktu t

IHSGt -1 = Indeks Harga Saham Gabungan waktu t-1

3.2.3. Model Dasar/ Uji Multikolinearitas

Model dasar pengujian eksistensi anomali return harian (day-of-the-week effect) dengan model

regresi metode least square sebagai berikut:

Rmt = α0 + α1Jm + α2Sn + α3Sl + α4Rb + α5Km + Ut ... (R2)

Estimasi regresi untuk:

Jm = β0 + β1Sn + β2Sl + β3Rb + β4Km + Ut ... (R4)

Sn = β0 + β1Jm + β2Sl + β3Rb + β4Km + Ut ... (R5)

Sl = β0 + β1Jm + β2Sn + β3Rb + β4Km + Ut ... (R6)

Rb = β0 + β1Jm + β2Sn + β3Sl + β4Km + Ut ... (R7)

Km = β0 + β1Jm + β2Sn + β3Sl + β4Rb + Ut ... (R8)

dimana:

Rmt = return pasar harian

α = konstanta

β = estimasi Random (white noise)



Jm = variabel dummy, yaitu Jm =1 untuk Senin dan 0 untuk lainnya

Sn = variabel dummy, yaitu Sn =1 untuk Senin dan 0 untuk lainnya

Sl = variabel dummy, yaitu Sl =1 untuk Senin dan 0 untuk lainnya

Rb = variabel dummy, yaitu Rb =1 untuk Senin dan 0 untuk lainnya

Km = variabel dummy, yaitu Km =1 untuk Senin dan 0 untuk lainnya

Ut = error term waktu t.

Ketentuan:

Nilai R1> R2, R3, R4, R5, R6, R7, R8 maka model tidak diketemukan adanya Multikolinearitas

Nilai R1< R2, R3, R4, R5, R6, R7, R8 maka model diketemukan adanya Multikolinearitas

3.2.4. Uji Koefisien Determinasi (R²).

Koefisien Determinasi (R²), digunakan untuk mengukur seberapa besar variabel bebas dapat

memempengaruhi variabel terikat. Koefisien ini menunjukkan seberapa besar vareasi total pada variabel

terikat yang dapat dijelaskan oleh variabel bebasnya dalam model regresi. Nilai dari koefisien determinasi

ialah 0 hingga 1. Nilai R² yang mendekati 1 menunjukan bahwa variabel dalam model tersebut dapat

mewakili permasalahan yang diteliti, karena dapat menjelaskan vareasi yang terjadi pada variabel

dependennya. Nilai R² sama dengan atau mendekati 0 (nol) menunjukan variabel dalam model yang di

bentuk tidak dapat menjelaskan vareasi dalam variabel terikat.

Nilai koefisien determinasi akan cenderung semakin besar bila jumlah variabel bebas dan

jumlah data yang diobservasi semakin banyak. Oleh karena itu, maka digunakanlah ukuran adjusted R² (R²),

untuk menghilangkan bias akibat adanya penambahan jumlah variabel bebas dan jumlah data yang

diobservasi.

3.2.5. Uji t- Statistik (secara parsial/individu).

Uji t-statistik digunakan untuk menguji pengaruh variabel bebas terhadap variabel variabel

tidak bebas secara parsial (individu). Uji t-statistik berupa pengujian hipotesa:

H0 = Variabel bebas tidak mempengaruhi variabel tidak bebas

H1 = Variabel bebas mempengaruhi variabel tidak bebas

Dengan menguji dua arah dalam tingkat signifikansi = α dan df = n-k (n = jumlah observasi

k= jumlah parameter), yang berarti hasil pengujian akan menunjukan:

H0 diterima bila t statistik < t tabel.

H0 ditolak bila t statistik > t tabel.

α = x %

H0 = ditolak H0 = ditolak H0 = ditolak

- t tabel t tabel



3.2.6. Uji F- Statistik/Analisis Vareasi (secara simultan).

Uji F- statistik untuk menguji pengaruh variabel bebas terhadap variabel tidak bebas secara

keseluruhan(bersama-sama/serempak) sebagai berikut:

H0 = Variabel bebas tidak mempengaruhi variabel tidak bebas

H1 = Variabel bebas mempengaruhi variabel tidak bebas

Bila dalam pengujian menerima H0 maka dapat disimpulkan bahwa tidak terdapat hubungan

yang linear antara dependen variabel dan independen variabel.

H0 diterima bila F- statistik < F-tabel

H0 ditolak bila F- statistik > F-tabel

α

H0 diterima H0 ditolak/daerah kritis

F-tabel

Dalam risetnya Jaffe and Waterfield (1985) menemukan return harian tiap hari dalam

seminggu (day of the week) dan disimpulkan tidak ada hubungan weekend effect di Jepang.

3.3. UJI ASUMSI KLASIK DALAM REGRESI.Secara teoritis metode pendugaan parameter dalam model regresi linear adalah Ordinary Least

Square (OLS). Metode OLS berlandaskan pada sejumlah asumsi tertentu, adapun asumsi yang harus

dipenuhi, pada prinsipnya model regresi linear tidak boleh menyimpang dari asumsi BLUE (Best, Linear,

Unbiased dan Estimator) atau harus lolos dari penyimpangan adanya serial korelasi, normalitas, linearitas,

heteroskedastisitas dan multikolinearitas.

3.3.1. Auto Korelasi (R).

Gujarati (2003), penafsiran model regresi linear mengandung asumsi bahwa tidak terdapat

autokorelasi di antara disturbance terms. Autokorelasi terjadi pada data time series, konsekuensi dari danya

autokorelasi pada model bahwa penafsiran tidak efisien dan uji t serta uji F yang biasa tidak valid walaupun

hasil estimasi tidak bias. Pengujian menggunakan uji Durbin-Watson (DW) untuk melakukan riset

kemungkinan terjadi autokorelasi.

Kriteria Pengujian AutokorelasiNull Hipotesis Hasil Estimasi Kesimpulan

Ho 0 < dw < dl Ditolak

Ho dl ≤ dw ≤ du Tidak ada kesimpulan

H1 4 - dl < dw < 4 Ditolak

H1 4 - du ≤ dw ≤ 4 - dl Tidak ada kesimpulan

Tidak ada autokorelasi baik positif/negatif du < dw < 4 - du DiterimaSumber: Basic Econometrics, Damodar Gujarati (2003).



3.3.2. Uji Heterokedastisitas.

Terdapat beberapa metode untuk mengidentifikasi adanya heteroskedastisitas antara lain

metode grafik, metode Park, metode Rank Spearman, metode Lagrangian Multiflier (LM test) dan White

Heterocedasticity test.

Gujarati (2003), Uji Heteroskedastisitas dengan menggunakan metode White’s General

Heterocedasticity, metode ini tidak menggunakan asumsi normalitas sehingga sangat mudah untuk di

implementasikan dan sangat cocok dengan model logit yang berdistribusi Logistic.

3.3.3. Uji Normalitas.

Uji distribusi normal untuk mengukur file data memiliki distribusi normal sehingga dapat

dipakai dalam statistik parametrik (statistik inferensial), pendugaan persamaan dengan menggunakan

metode OLS harus memenuhi sifat kenormalan, karena jika tidak normal dapat menyebabkan varian

infinitif (ragam tidak hingga atau ragam yang sangat besar). Hasil pendugaan yang memiliki varians

infinitif menyebabkan pendugaan dengan metode OLS akan menghasilkan nilai dugaan yang not meningful

(tidak berarti). Salah satu metode untuk menguji Normalitas adalah Jarque-Bera test.

Program EViews 6 Windows pengujian normalitas dilakukan dengan Jarque-Bera test, karena

mempunyai distribusi chi square dengan derajat bebas dua. Bila hasil Jarque-Bera test lebih besar dari nilai

chi square pada α = 5 %, maka tolak hipotesis nul, yang berarti tidak berdistribusi normal. Bila hasil

Jarque-Bera test lebih kecil dari nilai chi square pada α = 5 %, maka terima hipotesis nul yang berarti error

term berdistribusi normal.

Untuk mendeteksi residual distribusi normal atau tidak dengan membandingkan nilai Jarque

Bera (JB) dengan X² tabel, yaitu:

Bila nilai JB > X² tabel, maka residualnya berdistribusi tidak normal.

Bila nilai JB < X² tabel, maka residualnya berdistribusi normal.

Selain itu dapat diketahui dari tingkat probability p > 5% maka dapat disimpulkan bahwa residual

berdistribusi normal.



III. KESIMPULAN.

IV. SARAN.1. Pergunakanlah data histois lebih banyak dari riset saya agar diperoleh hasil yang maksimal dan

mencerminkan kondisi populasi yang akurat.

2. Pergunakanlah model riset yang lain yang belum pernah dipergunakan agar tidak dianggap plagiat.

V. LITERATUR:

Fama, E. F. 1970. Efficient Capital Markets: A Review of Theory and Empirical Work. Journal of Finance,

25 (2), 383-417.

Fama, E. F. 1966. The Behavior of Stock Market Prices.” Journal of Busisness.29 , 34-105.

Connolly, Robert A. 1991. A posterior odds analysis of the weekend effect, Chapel Hill, Unioersity of

North Carolina, USA.

IDX QUARTERLY STATISTICS, 2nd QUARTER 2014.

Basic Ekonometrics, Damodar Gujarati (2003)

weekend effect

Economy & Finance

Transcript of weekend effect