Gambar. 2.7 Menentukan Posisi
Buy dan Sell dengan Moving Average
Cara lain untuk mengidentifikasi trend adalah dengan menggunakan dua buah Moving Average yang berbeda periode. Posisi MA periode yang lebih pendek
terhadap MA periode yang lebih panjang, apakah di atas atau di bawah, akan menentukan trend yang sedang terjadi. Apabila MA periode pendek berada di bawah
MA periode panjang, maka trennya adalah bearish. Dan apabila MA periode pendek berada di atas MA periode panjang, maka trennnya adalah bullish. Sedangkan untuk
menentukan kapan pembalikan arah trend, dapat dilihat dari perpotongan antara dua MA. Apabila MA periode pendek memotong MA periode panjang dari atas ke
bawah, maka tren berbalik menjadi bearish atau ini adalah saat untuk menjual saham. Dan apabila MA periode pendek memotong MA periode panjang dari bawah ke atas,
tren berbalik menjadi bullish. Maka ini adalah saat untuk membeli saham. Untuk lebih jelasnya kita dapat melihat gambar di halaman berikut:
27
Gambar. 2.8 Contoh Penggunaan Dua
Moving Average
Jika periode yang digunakan relatif pendek, misalnya 5 dan 20, dapat memberi sinyal pembalikan arah jangka pendek. Untuk sinyal jangka panjang,
misalnya digunakan MA dengan periode 50, 100, dan 200.
27
Chart School, “Moving Averages”, artikel diakses pada 12 Maret 2011 dari http:www.StockCharts.com
Kegunaan lain dari Moving Average adalah sebagai level support dan resistance. Bila harga bergerak mendekati Moving Average, seringkali harga mental
kembali, sehingga seolah-olah Moving Average bertindak seperti level support dan resistance. Hal ini seperti tampak pada gambar berikut:
28
Gambar. 2.9 Level Support dan Resistance pada Moving Average
Dengan sifat harga yang sering mental seperti ini, sebaiknya kita berhati-hati jika menentukan kapan pembalikan arah. Sebaiknya kita menunggu konfirmasi
beberapa candle untuk menentukan harga sudah menembus MA atau belum. Selain dua MA, banyak juga trader yang menggunakan sekaligus 3 MA untuk
analisis. Dua MA dengan periode pendek digunakan sebagai sinyal untuk trading
28
Chart School, “Moving Averages”, artikel diakses pada 12 Maret 2011 dari http:www.StockCharts.com
jangka pendek. Sedangkan MA dengan periode paling panjang digunakan untuk mengetahui trend utama yang sedang terjadi. Contohnya yaitu pada gambar di bawah
ini:
29
Gambar. 3.0 Contoh Penggunaan Tiga Moving Average
Seperti terlihat pada gambar, trend utama masih bullish, sedangkan harga bisa berfluktuasi trend minor. Dengan mengetahui trend utama tersebut, kita bisa
mengantisipasi. Misalnya bila membuka posisi berlawanan dengan trend utama, kita bisa mengurangi margin yang digunakan, supaya risiko tidak terlalu besar.
Pada prinsipnya, Moving Average bisa membantu trader untuk trading. Periode yang umum dipakai adalah 200, 100, 50, 20, dan 5. Bila dipakai pada chart
29
Chart School, “Moving Averages”, artikel diakses pada 12 Maret 2011 dari http:www.StockCharts.com
harian, periode 200 dipakai untuk mengetahui trend tahunan. Periode 100 untuk mengetahui trend selama setengah tahun. Periode 50 untuk mengetahui trend selama
3 bulanan. Periode 20 untuk mengetahui trend dalam waktu mingguan. Sedangkan periode 5 baik digunakan untuk mengetahui trend harian.
C. KOEFISIEN AUTOKORELASI
30
Untuk memahami konsep koefisien autokorelasi, perlu dimengerti lebih dahulu pengertian konsep koefisien korelasi. Koefisen korelasi menunjukkan arah
dan keeratan hubungan antara 2 variabel sehingga dapat menggambarkan apa yang terjadi pada satu variabel bila terjadi perubahan pada variabel yang lain. Nilai
koefisien korelasi berkisar antara -1 sampai dengan 1. Semakin nilai korelasi mendekati -1 atau 1, semakin erat hubungan kedua variabel.
Koefisien autokorelasi mirip dengan koefisien korelasi, hanya saja koefisien ini menunjukkan keeratan hubungan antara nilai variabel yang sama tetapi pada
periode waktu yang berbeda. Secara matematis, rumus koefisien adalah:
n t
t k
t k
n t
t k
Y Y
Y Y
Y Y
r
1 2
1
30
Sugiarto dan Harijono, Peramalan Bisnis Jakarta: PT Gramedia Pustaka Utama, 2000, Cetakan Pertama, h.181-184.
Koefisien autokorelasi perlu diuji untuk menentukan apakah secara statistik nilainya berbeda secara signifikan dari nol atau tidak. Untuk itu perlu dihitung
kesalahan standar dengan rumus:
n se
rk
1
Dimana n menunjukkan jumlah data. Sebagai contoh, bila diasumsikan: Jumlah data = n = 36
Nilai koefisien autokorelasi time lag 1= 0,5 Interval kepercayaan yang dipilih adalah 95 dengan tingkat kpercayaan
sebesar 95, akan diperoleh nilai Z sebesar 1,96. Maka, batas signifikansi koefisien autokorelasi adalah:
rk rk
Se Z
d s
Se Z
2 2
-1,96x0,167 sd 1,96x0,167
-0,327 sd 0,327 Dimana: 0,167 =
36 1
Suatu koefisien autokorelasi disimpulkan tidak berbeda secara signifikan dari nol, apabila nilainya berada di antara rentang nilai tersebut dan sebaliknya,
disimpulkan berbeda secara signifikan dari nol, apabila berada di luar rentang tersebut. Oleh karena nilai koefisien autokorelasi time lag 1 sebesar 0,5 pada contoh
di atas berada di luar rentang, dapat disimpulkan bahwa koefisien autokorelasi
tersebut signifikan, yang berarti ada hubungan yang signifikan antara nilai suatu variabel dengan nilai variabel itu sendiri dengan time lag 1 periode.
Asumsi analisa teknikal:
Fundamental pasar telah berpengaruh terhadap harga pasar saat ini. Jadi
fundamental pasar dan faktor lainnya, seperti perbedaan pendapat, harapan, rasa takut, dan sentimen pelaku pasar, tidak perlu dipelajari lebih lanjut.
Sejarah berulang dengan sendirinya dan karena itu pasar bergerak di kisaran
yang dapat diprediksi, atau setidaknya memiliki pola tertentu. Pola-pola ini dihasilkan dari pergerakan harga, dinamakan sinyal. Tujuan analisa teknikal
adalah untuk mendapatkan sinyal yang diberikan oleh kondisi pasar saat ini dengan mempelajari sinyal masa lalu.
Harga bergerak dalam bentuk tren. Analis teknikal biasanya tidak percaya
bahwa fluktuasi harga bergerak dalam kondisi tidak terprediksi dan acak. Harga dapat bergerak dalam salah satu dari tiga bentuk arah, naik, turun, atau
menyamping sideways. Ketika sebuah tren terbentuk dari arah-arah pasar yang ada, biasanya akan berlanjut sampai beberapa periode.
46
BAB III PROFIL JAKARTA ISLAMIC INDEKS JII
1. Sejarah Jakarta Islamic Index
31
Pasar Modal Syariah dapat diartikan sebagai pasar modal yang menerapkan prinsip-prinsip syariah dalam kegiatan transaksi ekonomi dan terlepas dari hal-hal
yang dilarang seperti: riba, perjudian, spekulasi dan lain-lain. Pasar modal syariah secara resmi diluncurkan pada tanggal 14 Maret 2003
bersamaan dengan penandatanganan MOU antara BAPEPAM-LK dengan Dewan Syariah Nasional
– Majelis Ulama Indonesia DSN – MUI. Walaupun secara resmi diluncurkan pada tahun 2003, namun instrumen pasar
modal syariah telah hadir di Indonesia pada tahun 1997. Hal ini ditandai dengan peluncuran Danareksa Syariah pada 3 Juli 1997 oleh PT. Danareksa Investment
Management. Selanjutnya Bursa Efek Indonesia berkerjasama dengan PT. Danareksa Investment Management meluncurkan Jakarta Islamic Index pada tanggal 3 Juli 2000
yang bertujuan untuk memandu investor yang ingin menanamkan dananya secara syariah. Dengan hadirnya indeks tersebut, maka para pemodal telah disediakan
saham-saham yang dapat dijadikan sarana berivestasi dengan penerapan prinsip syariah.
31
Indonesia Stock Exchange, “Pasar Modal Syariah”, artikel diakses pada 7 Juni 2011 dari
http:www2.idx.co.id
