TEKNIK ANALISIS SAHAM

Teknik Analisis Saham :  Pengambilan keputusan investor untuk melakukan investasi pada saham selalu mempertimbangkan faktor perolehan dan risiko. Risiko diidentifikasikan dengan fluktuasi atau ketidakpastian. Walaupun pertumbuhan dari perolehan diinginkan, tetapi fluktuasi tajam yang memunculkan risiko tinggi selalu diupayakan ditekan.

Analisis saham dibutuhkan untuk menentukan kelas risiko dan perolehan surat berharga sebagai dasar keputusan investasi. Analisis tersebut dilakukan dengan dasar sejumlah informasi yang diterima investor atas suatu jenis saham tertentu. Keputusan investasi akan berbeda apabila merupakan hasil analisis yang berbeda, dari susunan informasi yang berbeda, selama dengan kondisi yang berbeda dengan preferensi risiko yang relevan untuk berbagai investor. Francis (1983) mengemukakan dua pendekatan dalam penilaian sekuritas, yaitu analisis fundamental (fundamental approach) dan analisis teknikal (technical approach).

Analisis Fundamental

Analisis fundamental merupakan teknik analisis saham yang mempelajari tentang keuangan mendasar dan fakta ekonomi dari perusahaan sebagai langkah penilaian saham perusahaan. Asumsi yang digunakan adalah harga saham yang terjadi merupakan refleksi dari informasi mengenai saham tertentu. Hal ini terjadi apabila efisiensi pasar modal sekurang-kurangnya dalam bentuk setengah kuat. Para investor yang mengambil keputusan berdasarkan faktor fundamental ini biasanya cenderung lebih senang menghindari risiko (risk averse).

Dalam menerapkan analisis fundamental ini pada praktiknya akan selalu mengasumsikan bahwa pembentukan harga suatu saham dipengaruhi oleh berita yang datangnya secara acak (random walk) dan harga saham akan secara cepat menyesuaikan dengan keadaan berita tersebut. Sehingga analisis fundamental akan lebih tepat digunakan apabila kondisi pasar modal berada dalam tingkat efisiensi setengah kuat dan kuat.

Asumsi lainnya dari analisis fundamental ini adalah sebagai berikut (Huang, 1990) : 

Investor adalah rasional dan berperilaku risk averse 

Investor tersebut akan mencari saham yang memberikan keuntungan maksimal apabila risiko yang dihadapi sama besarnya, atau akan mencari saham yang memberikan risiko terkecil apabila keuntungan yang diperoleh sama. 

Teori Jalan Acak (The theory of random walk) 

Berita akan datang secara acak. Berita baik, secara teoritis akan mengangkat harga saham bersangkutan. sebaliknya, berita buruk akan mendorong harga saham untuk turun. 

Teori pasar yang efisien (The theory of Efficient Market) 

Pasar dapat dikatakan efisien apabila berita-berita yang datang secara cepat beredar ke seluruh investor yang ada.

Analisis Teknikal

Analisis Teknikal merupakan teknik analisis saham yang dilakukan dengan menggunakan data historis mengenai perkembangan harga saham dan volume perdagangan saham dalam pola gratik. dan kemudian digunakan sebagai model pengambilan keputusan. Penawaran dan permintaan akan digunakan untuk memprediksi tingkat harga mendatang dan pergerakannya. Analisis teknikal merupakan teknik analisis yang paling banyak dilakukan oleh para investor, bahkan penelitian Taylor dan Aller (1992) dalam Fernandez-Rodriguez dkk (1999) menyatakan bahwa lebih dari 90% investor memberikan bobot yang lebih tinggi pada penggunaan analisis teknikal dibandingkan analisis fundamental dalam membeli atau menjual saham.

Asumsi dalam analisis teknikal antara lain (Huang, 1990 dan Sri Handari dkk, 1996) 

Kejadian di pasar menggambarkan segalanya (Market action discount everything) 

Reaksi pasar akan terjadi sesuai dengan kondisi pasar tersebut, dimana apabila tawaran jual (offer) lebih banyak dibandingkan tawaran beli (bid) maka harga akan bergerak turun. Demikian pula sebaliknya apabila tawaran jual lebih sedikit dibandingkan dengan tawaran beli maka harga akan bergerak naik. 

Harga bergerak mengikuti tren (Price move in trends) 

Harga saham akan bergerak sesuai dengan keadaan pasar, seperti yang telah dijelaskan sebelumnya. Apabila suatu harga saham telah bergerak baik naik ataupun turun maka harga saham tersebut untuk selanjutnya akan mengikuti pola sebelumnya sampai berita atau isu yang terbaru ada. 

Masa lalu akan terulang dengan sendirinya (History repeat itself) 

Pergerakan harga saham yang pernah terjadi akan selalu melekat dibenak seorang investor dan cenderung untuk menjadi acuan bagi seorang investor untuk mengambil keputusan investasi.

Analisis teknikal akan tepat digunakan apabila kondisi pasar modal tidak efisien dalam bentuk lemah, atau dengan kata lain tidak random walk. Sesuai dengan salah satu asumsi dalam analisis teknikal yang berbunyi history repeat itself. maka kondisi pasar modal yang saham-saham tidak bergerak acak dan dapat diprediksi akan membuat analisis teknikal bermanfaat bagi investor.

Analisis teknikal dapat didefinisikan sebagai penggunaan data spesifik yang berasal dari transaksi dipasar untuk analisis baik harga saham agregat (indeks pasar maupun rata-rata industri) atau harga saham tunggal. (Jones, 2004).

Pendekatan teknikal dalam investasi pada dasarnya adalah refleksi ide bahwa harga bergerak dalam tren yang ditentukan oleh perubahan perilaku investor terhadap berbagai macam tekanan ekonomi, moneter, politik dan psikologis. Seni analisis teknikal, dalam kaitannya sebagai seni, digunakan untuk mengidentifikasi perubahan tren pada tahap awal dan untuk menjaga bentuk investasi sampai beratnya menunjukkan bahwa tren akan berbalik (Pring, Edward dan Magee (1958) mengartikulasikan asumsi dasar yang mendasari analisis teknikal sebagai berikut : 

Nilai pasar ditentukan oleh interaksi antara penawaran dan permintaan 

Penawaran dan permintaan diatur oleh berbagai faktor, baik rasional maupun irasional. 

Harga sekuritas cenderung untuk bergerak pada sebuah tren yang bertahan untuk waktu yang cukup lama, disamping fluktuasi kecil dipasar. 

Perubahan didalam tren disebabkan oleh pergeseran penawaran dan permintaan. 

Pergeseran pada penawaran dan permintaan, dengan tidak memperhatikan mengapa pergesaran terjadi, dapat dideteksi cepat atau lambat pada grafik transaksi pasar. 

beberapa pola grafik cenderung mengalami pengulangan. 

Multifraktal

Ide dasar pengembangan eksponen Hurst adalah model otokorelasi. Pada otokorelasi biasa menggunakan data sebagai satu kesatuan deret waktu, sedangkan pada analisis R/S (Rescaled range Analysis, sebutan untuk mendapatkan eksponen Hurst) data dipecah menjadi beberapa bagian, dan analisis R/S dilakukan terhadap masing-masing data yang terpecah. Misalkan kita memiliki data deret waktu Y1, ... , YN data ini kemudian dipecah menjadi beberapa bagian dengan panjang yang sama, dengan masing-masing terdiri atas y1,...,yt.

Nilai R diperoleh dari persamaan :

RN = MaksX(t,N) – minX(t,N)

Nilai X diperoleh dari persamaan :

Dimana mN adalah rata-rata deret waktu selama periode N. Nilai S merupakan deviasi standard data deret waktu yang kita miliki. Dapat diperoleh dengan persamaan

Rasio R/S dari R dan Deviasi Standard S dari deret waktu utama dapat dihitung dengan hukum empiris sebagai berikut (Yao dkk, 1999) : R/S = NH . Nilai Eksponen Hurst dapat dihitung sebagai berikut :

H = log(R/S)/log(N)

Dimana nilai H berada diantara 0 dan 1 (0<H<1). Estimasi nilai H dapat diperoleh dengan melakukan perhitungan slope grafik log R/S terhadap N menggunakan regresi.

Nilai eksponen Hurst (H) menggambarkan probabilitas bahwa dua event konsekutif dapat muncul. Jika nilai H = 0,5 maka data deret waktu bertipe acak, terdiri atas event-event yang tidak berhubungan. Nilai H selain 0,5 menggambarkan bahwa objek observasi tidak independen, Ketika 0 ≤ H <0,5, sistem yang diteliti merupakan deret ergodic dan antipersisten dengan frekuensi pembalikan yang tinggi dan volatilitas yang tinggi. Disamping kelaziman yang ada mengenai konsep pembalikan rata-rata pada literatur ekonomi dan keuangan, hanya ditemukan beberapa deret waktu antipersisten. Bagi kondisi ketiga (0,5 < H ≤ 1,0), H mendeskripsikan deret persisten dan adanya tren yang ditunjukkan oleh efek ingatan jangka panjang (long memory effects). Kekuatan bias bergantung pada seberapa besar nilai H diatas 0,5. Semakin rendah nilai H, lebih banyak noise pada sistem dan deret lebih mendekati keacakan.(Yao dkk, 1999).