Skripsi ku… (ANALISIS LABA PADA PERDAGANGAN MATA UANG ASING MENGGUNAKAN ANALISIS TEKNIKAL HEAD AND SHOULDERS)

nb : skripsi ini blum acc lho, masih bnyk kesalahan (terutama untuk bab tiga), perjalanan masih panjang… Harap jgn dicontoh, hehe…

BAB I
PENDAHULUAN

1.1 Latar Belakang

Ada dua jenis analisis utama yang dilakukan pedagang (trader) di pasar mata uang, yaitu analisis fundamental dan teknikal. Analisis fundamental berkaitan dengan analisa keadaan makro dan mikro ekonomi negara terkait untuk memprediksi arah pergerakan harga. Sedangkan analisis teknikal berkaitan prediksi pergerakan harga dengan menggunakan harga historis. Dalam prakteknya, trader dan investor cenderung menggunakan salah satu atau kombinasi dari kedua analisis ini.

Sejak dikenalkannya teori random walk (pergerakan acak) untuk saham dan harga futures (berjangka) oleh Samuelson (1965) dan Fama (1970), utilitas dari sistem trading teknikal telah banyak dikurangi. Teori random walk menyatakan bahwa fluktuasi harga terjadi secara acak, sehingga sistem teknikal yang banyak bergantung pada tren harga historis tidak akan menguntungkan dalam jangka panjang. Teori random walk mendukung hipotesis pasar efisien. Di pasar yang efisien, perubahan harga disebabkan oleh informasi baru. Informasi baru tidak dapat diprediksi sebelumnya. Dengan demikian, perubahan harga (akibat informasi baru) tidak dapat diprediksi sebelumnya dan terjadi dalam pola acak.

Beberapa penelitian menunjukkan bahwa kemampuan analisis teknikal menghasilkan laba telah berkurang beberapa tahun belakangan ini. Hawtrey dan Nguyen (2006) yang meneliti tentang efisiensi mata uang dolar Australia (AUD) dan beberapa mata uang utama lainnya menemukan bahwa laba yang diperoleh dari penggunaan analisis teknikal telah banyak berkurang sejak dua dekade terakhir, yaitu 1990-an dan 2000-an, atau sejak banyak diberlakukannya sistem kurs tukar mengambang. Qi dan Wu (2006) menemukan bahwa laba semakin berkurang beberapa tahun terakhir dan menyimpulkan bahwa pasar mata uang telah menjadi semakin efisien dari waktu ke waktu.

Namun ada juga beberapa bukti mengenai kemampuan analisis teknikal dalam memprediksi pergerakan kurs tukar dan memberikan laba. Stevenson dan Bear (1970) dalam Balsara, Carlson, dan Rao (1996), yang mempelajari perubahan harga komoditas harian berjangka, menyimpulkan bahwa penggunaan metode teknikal untuk masuk dan keluar dari pasar dapat membuat kinerja trader melebihi dari yang dihasilkan oleh strategi beli dan tahan. Tomek dan Querin (1984) Balsara, Carlson, dan Rao (1996) juga mempelajari data simulasi untuk menunjukkan keberadaan tren dalam serial acak angka, yang mengimplikasikan bahwa metode perdagangan teknikal memiliki peran yang berguna. Penelitian lainnya oleh Lucke (2003) menunjukkan bahwa penggunaan analisis teknikal head and shoulders mampu menghasilkan laba pada masa holding yang singkat. Sedangkan Okunev dan White (2003) meneliti mengenai laba momentum dalam perdagangan mata uang asing dan menemukan adanya hasil yang positif selama periode penelitian 1970-an sampai 1990-an.
Berdasarkan latar belakang diatas, penelitian ini akan meneliti judul berikut ini : “Analisis Laba Pada Perdagangan Mata Uang Asing Menggunakan Analisis Teknikal Head And Shoulders”.

1.1.1. Perumusan Masalah

Analisis teknikal dalam prediksi pergerakan harga banyak digunakan, terutama untuk perdagangan dalam jangka yang sangat pendek. Selain itu, analisis teknikal lebih mudah dan objektif dalam pengamatannya. Permasalahan yang penting disini adalah sebagai berikut, “Apakah analisis teknikal head and shoulders pada perdagangan mata uang asing dapat menghasilkan laba?”

1.1.2 Manfaat Penelitian

Penelitian ini diharapkan dapat memberikan kontribusi bagi :
1. Bagi trader dan investor mata uang asing. Untuk membantu dalam pengambilan keputusan investasi.
2. Bagi peneliti lainnya. Untuk bahan perbandingan maupun acuan ketika akan melakukan penelitian lain yang sejenis.
3. Bagi peneliti. Untuk lebih memahami analisis teknikal serta mengaplikasikan teori yang telah dipelajari.

1.1.3 Keaslian Penulisan

Penelitian ini mengacu pada penelitian sebelumnya yang sejenis dari Lucke (2003), dengan perbedaan sebagai berikut :
1. Mata uang yang diteliti. Lucke menganalisis mata uang German mark (DM), British pound (GBP), Swiss franken (CHF), dan Japan yen (YEN) terhadap United State dollar (USD). Penelitian ini menganalisis mata uang Great British Poundsterling (GBP), European Dollar (EUR), Australian Dollar (AUD), dan Japanese Yen (JPY) terhadap United State dollar (USD). Lucke manambahkan bahwa meskipun semua mata uang dipasangkan dengan USD, hasil analisis akan berlaku untuk kurs silang lainnya yang relevan.
2. Periode waktu penelitian. Lucke meneliti mulai dari periode 1973-1999. Sedangkan penelitian ini akan meneliti dari bulan 1973-September 2008.

1.2 Tujuan Penelitian

Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis laba yang diperoleh pada perdagangan mata uang asing dengan menggunakan metode analisis teknikal head and shoulders.

1.3 Sistematika Pelaporan
Laporan hasil penelitian ini akan disajikan dalam lima bab sebagai berikut.
Bab I Pendahuluan berisi tentang latar belakang masalah, perumusan masalah, batasan penelitian, manfaat penelitian, keaslian penulisan, tujuan penelitian, dan sistematika pelaporan.
Bab II Tinjauan teori berisi teori random walk dan pasar efisien, behavioural finance, penjelasan analisis teknikal, penjelasan pola head and shoulders, dan hipotesis penelitian.
Bab III Metode penelitian meliputi data penelitian, metode pengumpulan data, metode penelitian, dan metode analisis data.
Bab IV Analisis data meliputi analisis mengenai laba yang dihasilkan dalam perdagangan mata uang asing menggunakan analisis teknikal head and shoulders.
Bab V Kesimpulan berisi kesimpulan, keterbatasan, dan saran untuk penelitian selanjutnya.

BAB II
LANDASAN TEORI DAN PENGEMBANGAN HIPOTESIS

2.1 Landasan Teori

2.1.1 Random Walk dan Efficient Market Hypothesis (EMH)

Bodie, Kane, dan Marcus (2008) menuliskan random walk sebagai perubahan harga yang terjadi secara acak dan tidak dapat diprediksi. Harga selalu merefleksikan informasi yang tersedia saat ini. Teori random walk sejalan dengan EMH, yang menyatakan bahwa pasar adalah efisien dan harga telah merefleksikan semua informasi yang tersedia. Oleh karena itu, tidak ada kesempatan bagi trader dan investor untuk memperoleh laba. EMH pertama kali dikembangkan oleh Professor Eugene Fama di University of Chicago Graduate School of Business pada awal tahun 1960.

EMH memberikan dua prediksi penting. Pertama, bahwa harga sekuritas telah mencerminkan informasi apapun yang tersedia bagi investor. Kedua, kinerja dari strategi perdagangan aktif (buy and sell) akan sulit melebihi kinerja strategi pasif (buy and hold). Berkaitan dengan definisi “semua informasi yang tersedia”, ada tiga versi EMH :
1. Weak-form eficiency (pasar efisien lemah). Hipotesis ini menyatakan bahwa harga merefleksikan semua informasi yang dapat diperoleh dengan menganalisis data trading pasar seperti harga historis dan volume trading. Dengan demikian, analisis tren tidak ada gunanya. Harga di masa lalu merupakan informasi yang tersedia bagi publik dengan harga yang sangat murah. Pada kondisi demikian, seharusnya semua investor memiliki akses informasi untuk mengeksploitasi sinyal yang ada. Sinyal yang diketahui luas akan kehilangan nilainya, karena akan mengakibatkan perubahan harga saat itu juga.

2. Semistrong-form eficiency (pasar efisien semi kuat). Hipotesis ini menyatakan bahwa harga merefleksikan semua informasi publik yang tersedia terkait prospek suatu mata uang. Informasi ini, selain harga historis, meliputi data-data fundamental mulai dari ekonomi sampai politik. Contohnya adalah informasi seperti suku bunga, Indeks Harga Konsumen (CPI), Indeks Harga Produsen (PPI), tingkat pengangguran, dan stabilitas politik. Jika semua investor dapat mengakses informasi ini, maka informasi seharusnya telah tercermin di harga.

3. Strong-form eficiency (pasar efisien kuat). Hipotesis ini menyatakan bahwa harga merefleksikan semua informasi yang relevan, termasuk informasi yang hanya dimiliki oleh bank sentral dan perusahaan financial raksasa. Ini merupakan bentuk pasar efisien yang paling ekstrim.

EMH menyatakan bahwa strategi perdagangan aktif adalah usaha yang sia-sia dan tidak akan dapat menutupi biaya yang ditimbulkan. Oleh karena itu, EMH menyarankan strategi perdagangan pasif yang tidak berupaya untuk melebihi kinerja pasar. Strategi pasif hanya bertujuan untuk membangun portofolio yang terdiversifikasi baik, untuk kemudian dibeli dan ditahan selama mungkin (buy and hold). Jika harga berada pada level yang adil, dengan semua informasi yang tersedia, maka tidaklah masuk akal untuk melakukan beli dan jual dalam frekuensi tinggi. Hal tersebut justru akan menambah biaya transaksi tanpa meningkatkan kinerja yang diharapkan. Strategi perdagangan pasif seringkali menggunakan dana indeks (index fund) sebagai salah satu strateginya yang dikenal luas.

Ada beberapa isu mengenai efisiensi pasar :
1. The magnitude issue. Isu ini menyatakan bahwa tindakan manajer investasi adalah faktor penggerak dari evolusi harga pasar yang konstan menuju level yang adil. Semua pihak mungkin setuju bahwa harga sekuritas, misalnya saham, sangat dekat dengan nilai adilnya sehingga hanya manajer skala besar yang dapat menghasilkan laba yang cukup besar dari mispricing yang sangat kecil tersebut. Isu ini memfokuskan pada pertanyaan kuantitatif : Seberapa efisien pasar?
2. The selection bias issue. Isu ini berkaitan dengan bias pemilihan : hasil yang dapat diamati mengenai efisiensi pasar telah diseleksi sebelumnya berdasarkan upaya-upaya yang gagal. Oleh karena itu, evaluasi mengenai kemampuan yang sebenarnya dari manajer portofolio dalam menghasilkan startegi yang hebat tidak dapat dilakukan secara adil. Dasar dari isu ini adalah bahwa hanya investor yang menemukan bahwa skema investasi tertentu tidak menguntungkanlah yang bersedia mempublikasikan hasil penemuannya. Sementara bagi yang sebaliknya akan memilih untuk merahasiakan dan menggunakannya sendiri.
3. The lucky event issue. Isu ini berkaitand engan keberuntungan dan probabilitas. Secara statistik, dari sekian banyak pemain di pasar adalah wajar jika ada segelintir kecil yang beruntung dan menghasilkan lebih. Ini tidak lantas membuktikan bahwa pasar tidak efisien. Para pemenang selalu dipublikasikan, sementara yang kalah tidak pernah dimunculkan ke publik. Pengujian yang sesungguhnya haruslah melihat apakah ada konsistensi dari kinerja yang bagus tersebut.

2.1.2 Behavioral Finance

Salah satu implikasi dari EMH adalah bahwa harga sekuritas telah mencerminkan semua informasi yang tersedia bagi investor. Sayangnya, mengukur nilai intrinsik dari sekuritas tidaklah mudah. Pelaku pasar juga sulit menguji apakah harga telah sesuai dengan nilai intrinsiknya. Kebanyakan pengujian terhadap efisiensi pasar difokuskan pada kinerja strategi perdagangan aktif. Belum ada kesimpulan yang dapat diterima secara umum oleh semua pihak. Ini membawa pada munculnya aliran pemikiran baru, yaitu behavioral finance.

Barberis dan Thaler (2003) dalam Bodie, Kane, dan Marcus (2008) menjelaskan behavioral finance sebagai sebuah model pasar keuangan yang menekankan implikasi potensial dari faktor psikologis yang mempengaruhi perilaku investor. Premisnya adalah bahwa teori keuangan konvensional kurang memperhatikan bagaimana orang sebenarnya membuat keputusan dan bahwa orang-orang membuat perbedaan. Semakin banyak ahli ekonomi yang menginterpretasikan literatur mengenai anomali pasar konsisten dengan irasionalitas yang sepertinya menjadi ciri-ciri bagi para individu yang mengambil keputusan yang rumit. Irasionalitas, argumen dasar behavioral yang pertama, ini terdiri dari dua kategori luas :
1. Investor tidak selalu memproses informasi dengan benar, dan karenanya dapat melakukan kesalahan dalam menghitung distribusi probabilitas laba di masa depan.
2. Meskipun memiliki distribusi probabilitas laba, investor sering membuat keputusan yang tidak konsisten dan optimal.
Keberadaan investor yang tidak rasional saja memang tidak cukup untuk membuat pasar menjadi tidak efisien. Jika irasionalitas mempengaruhi harga, arbitrator yang cerdik dapat mengambil keuntungan dengan mendorong harga kembali ke nilainya yang wajar. Ini merupakan argumen behavioral yang kedua, bahwa pada prakteknya kegiatan arbitrator semacam diatas adalah terbatas dan tidak cukup untuk emmaksa harga kembali ke nilai intrinsiknya. Pelaku pasar pada umumnya akan setuju bahwa jika harga adalah benar, maka tidak ada peluang yang mudah untuk memperoleh laba. Namun ini tidak berarti kebalikannya adalah benar. Sedikit atau tidak adanya peluang laba dan gagalnya kinerja strategi perdagangan aktif melebihi kinerja strategi perdagangan pasif tidak berarti membuktikan bahwa pasar adalah efisien.

2.1.3 Analisis Teknikal

Pring (2002:2-5) menyatakan bahwa pendekatan teknikal dalam investasi merupakan refleksi dari ide bahwa harga bergerak dalam tren yang ditentukan oleh perubahan sikap investor terhadap berbagai dampak ekonomi, moneter, politik, dan psikologi. Para pelaku pasar cenderung bereaksi terhadap situasi yang sama dengan cara yang konsisten. Oleh karena itu, pengamatan terhadap titik-titik tertentu dari pergerakan harga historis di pasar memungkinkan pengembangan berbagai karakteristik yang dapat membantu mengidentifikasi top dan bottom di pasar. Ada banyak indikator pergerakan kurs tukar yang dihasilkan dari metode teknikal ini, diantaranya yang sering digunakan adalah moving average, trendline, resistance, dan support.

2.1.3.1 Analisis Teknikal dan Behavioral Finance

Analisis teknikal berupaya mengeksploitasi pola yang berulang dan dapat diprediksi dari harga sekuritas untuk menghasilkan kinerja yang superior. Behavioral finance memiliki kekonsistenan dengan analisis teknikal dalam hal efek yang ditimbulkan.
Misalnya saja, Grinblatt dan Han (2001) dalam Bodie, Kane, dan Marcus (2008) mendokumentasikan salah satu kecenderungan behavioral terbaik, yaitu efek disposisi. Efek disposisi mengacu pada kecenderungan investor untuk terus menahan investasi yang telah mengalami kerugian, yang kemudian dapat menuntun pada momentum di harga sekuritas meskipun jika nilai fundamental mengikuti pola acak. Kenyataan bahwa permintaan investor yang mengalami disposisi terhadap sekuritas tergantung pada harga historis sekuritas berarti bahwa harga dekat dengan nilai fundamentalnya hanya sekali-kali. Ini konsisten dengan motivasi investor melakukan analisis teknikal.

Bias behavioral juga konsisten dengan penggunaan volume data oleh analis teknikal. Salah satu sikap behavioral yang penting adalah overconfidence, sebuah kecenderungan sistematis untuk melebih-lebihkan kelebihan diri sendiri. Trader yang mengalami ini akan melakukan transaksi lebih banyak, sehingga menciptakan hubungan antara volume perdagangan dan return pasar. Analisis teknikal kemudian menggunakan data volume dan harga historis untuk mengarahkan strategi perdagangan.
Terakhir, analis teknikal percaya bahwa fundamental pasar dapat diganggu oleh faktor behavioral atau irasional, yang kadang disebut variabel sentimen. Fluktuasi harga acak kurang lebih akan ada di setiap tren harga, sehingga menciptakan peluang untuk bereksploitasi.

2.1.4 Pola Head and Shoulders

Head and shoulders adalah pola yang terdiri dari tiga peak dimana peak kedua (head) lebih tinggi dari peak pertama dan ketiga (shoulders). SHS mungkin adalah pola grafik/charting yang paling dapat diandalkan (Pring : 2002, 76). Sesuai dengan gambarannya, pola ini selanjutnya akan ditulis sebagai SHS. Garis yang menghubungkan bagian bawah ketiga peak tersebut disebut dengan neckline. Apabila harga memotong neckline setelah pola SHS terbentuk, maka ini merupakan indikator untuk sell (menjual) bagi trader. SHS juga dapat terjadi dalam bentuk yang terbalik, dengan demkian memberikan sinyal buy (membeli) bagi trader.

Berikut ini adalah contoh gambar pola SHS, yang terdiri dari shoulder kanan, head, dan shoulder kiri. Troughs (titik minimum) dihubungkan oleh garis neckline, yang juga berfungsi sebagai support. Ketika harga menembus garis neckline ke bawah, maka ini memberikan sinyal sell.

Sedangkan pola SHS yang terbalik memberikan sinyal buy ketika harga memotong neckline ke arah atas. Polanya terlihat sebagai berikut :

2.1 Perumusan Hipotesis

Analisis teknikal banyak menggunakan tren dan data historis untuk memprediksi pergerakan harga. Meskipun teori random walk telah menimbulkan kontroversi terhadap kemampuan analisis teknikal dalam memprediksi pergerakan harga, namun beberapa penelitian juga memberikan bukti mengenai adanya utilitas dari analisis teknikal.

Berdasarkan hal tersebut diatas, maka peneliti mengajukan hipotesis penelitian sebagai berikut :
H1 : Analisis teknikal head and shoulders mampu memberikan laba dalam perdagangan mata uang asing.

BAB III
METODOLOGI PENELITIAN

3.1 Data Penelitian dan Metode Pengumpulan

3.1.1 Data Penelitian

a) Data kurs mata uang. Penelitian akan menggunakan harga penutupan harian dari empat sampel mata uang, yaitu Great British Poundsterling (GBP), European Dollar (EUR), Australian Dollar (AUD), dan Japanese Yen (JPY), yang dibandingkan terhadap United States Dollar (USD).
b) Data suku bunga. Suku bunga yang digunakan adalah suku bunga overnight yang berlaku di tiap-tiap negara. Data suku bunga ini dibutuhkan untuk perhitungan swap, yang akan mempengaruhi laba yang diperoleh dalam setiap transaksi. Suku bunga overnight harian diperoleh dengan membagi suku bunga overnight tahunan dengan 260 hari (dengan asumsi 52 minggu dan 5 hari kerja).
c) Laba transaksi. Laba dihitung dengan model berikut ini :

Keterangan :
Rt = laba pada periode t
St = kurs tukar spot pada periode t
it = suku bunga harian dalam negeri
it* = suku bunga harian luar negeri

3.1.2 Sumber Data dan Metode Pengumpulan Data

a) Penelitian pustaka. Penelitian pustaka dilakukan dengan membaca beberapa referensi buku, majalah, dan jurnal keuangan untuk lebih memahami pengetahuan mengenai teori pasar efisien, behavioral finance, dan pola head and shoulders.
b) Sumber data sekunder. Data sekunder atas harga keempat sampel mata uang diperoleh dari harga spot harian yang dipublikasikan oleh finance.yahoo.com. Sedangkan data suku bunga overnight diperoleh dari situs bank sentral masing-masing negara. Pengamatan pola head and shoulders menggunakan bantuan software trading platform yang disediakan FxPro.com (Pro Finance), yaitu PFG FX Trader. Sedangkan data harga penutupan kurs tukar harian diambil dari www.bloomberg.com. Jenis grafik yang digunakan untuk pengamatan ini adalah candlestick. Periode yang digunakan dalam penelitian dimulai dari tahun 1973-September 2008.

3.2 Metodologi Penelitian

3.2.1 Indikasi Buy dan Sell
Indikasi buy dan sell pada setiap sampel menggunakan salah satu metode analisis teknikal yang umum digunakan oleh trader, yaitu head and shoulders (SHS). Pola SHS bergantung pada identifikasi peak dan trough. Untuk kemudahan pengamatan, setiap pola SHS diidentifikasi mengandung empat peak dan tiga trough. Keempat peak masing-masing ditulis sebagai P0, P1, P2, P3, sedangkan ketiga troughs ditulis sebagai T0, T1, dan T2. Waktu terjadinya peak dan trough dinotasikan sebagai tP0 untuk peak dan tT0 untuk trough.

Pola SHS dapat dengan mudah teridentifikasi hanya dengan pengamatan visual. Namun untuk kepentingan objektivitas dalam penelitian ini, diperlukan definisi pola SHS yang lebih baku dan jelas. Tujuannya adalah agar ada persamaan dalam pengamatan pola SHS, siapapun yang mengamatinya.

Osler dan Chang (1995) dalam Lucke 2003 mendefinisikan SHS dengan syarat-syarat berikut :

SHS1 : Head lebih tinggi dari shoulders :
P2 > max (P1, P3)

SHS2 : Pola didahului oleh tren yang secara umum positif :
P1 > P0 dan T1 > T0

SHS3 (keseimbangan) : Shoulder kiri (kanan) setidaknya harus setinggi titik tengah dari shoulder kanan (kiri) dan trough yang mendahuluinya :
P1 ≥ 0,5 (P3 + T2)
P3 ≥ 0,5 (P1 + T1)

SHS4 (simetris) : Waktu antara shoulder kiri dan head tidak boleh lebih dari 2,5 kali waktu antara head dan shoulder kanan dan vice versa :
tP2 – tP1 < 2,5 (tP3 – tP2)
tP3tP2 < 2,5 (tP2 – tP1)

SHS5 (batas waktu) : Jika t adalah waktu dimana kurs tukar St jatuh di bawah neckline :
St < T1 + t – tT1 (T2 – T1)
tT2 – tT1

Pemotongan ini tidak boleh terjadi terlalu lama sejak terbentuknya shoulder kanan :
t > tP3 + (tP3 – tP1)

Definisi diatas menggabungkan setidaknya empat konsep analisis teknikal yaitu smoothed trends, trend reversal, resistant levels,dan volatility clustering. SHS1 dan SHS2 mensyaratkan adanya tren dasar keatas antara P0 dan P2, yaitu smoothed trend positif menuju P2. SHS1 juga memberikan indikasi trend reversal, seperti ditulis oleh Pring (2005), dimana P3 < P2. SHS3 memberikan resistant level karena kurs tukar harus jatuh dibawah P1. SHS4 melakukan volatility clustering dengan memberikan interval waktu tertentu bagi terjadinya tren positif sebelumnya. SHS5 menggabungkan antara resistant levels dengan volatility clustering dengan menentukan persyaratan waktu dan level untuk sinyal sell. Sinyal buy akan ditunjukkan oleh pola SHS yang terbalik, dengan syarat-syarat yang sebaliknya dari sinyal sell berdasarkan definisi-definisi diatas.

Pola SHS dimana kelima kondisi saling bertemu akan sangat jarang ditemui. Karena itu, penelitian dilakukan terhadap beberapa kombinasi dari definisi SHS diatas. Definisi yang akan tetap ada dalam setiap kombinasi adalah SHS1 dan SHS5, karena kedua ini dianggap sebagai gambaran yang sangat dasar dan kurang dapat dijadikan patokan dalam menentukan terbentuknya pola SHS. Penelitian ini akan meneliti laba yang dihasilkan oleh sinyal buy dan sell dari SHS berdasarkan beberapa kombinasi :
1. SHS1 sampai SHS5
2. SHS1, SHS2, SHS4, SHS5
3. SHS1, SHS2, SHS3, SHS5
4. SHS1, SHS3, SHS4, SHS5
5. SHS1, SHS4, SHS5

3.2.2 Perhitungan Laba

Dengan asumsi bahwa pola SHS memberikan sinyal buy dan sell, laba rata-rata dari penahanan setiap mata uang tergantung pada seberapa lama mata uang tersebut dipegang. atas setiap transaksi akan dievaluasi untuk setiap penahanan sekuritas dari 1 sampai 15 hari. Laba ditulis dalam pips (point in percentage), yang kemudian dikali 260 agar diperoleh skala tahunan dan lebih mudah dibaca. Standar kesalahan untuk semua hasil yang diamati akan di cek untuk diketahui signifikansi laba rata-rata. Selain pergerakan harga, laba juga dipengaruhi oleh swap suku bunga.

Bodie, Kane, dan Marcus (2008) menuliskan swap suku bunga sebagai kontrak antara dua pihak untuk memperdagangkan arus kas karena adanya perbedaan tingkat suku bunga. Suku bunga acuan yang digunakan dipenelitian ini adalah suku bunga overnight di tiap-tiap negara. Data suku bunga diperoleh dari Biro Analisis Ekonomi, www.bea.gov. Suku bunga overnight harian diperoleh dengan membagi suku bunga overnight tahunan dengan 260 hari (dengan asumsi 52 minggu dan 5 hari kerja). Model perhitungan laba adalah sebagai berikut :

Keterangan :
Rt = laba pada periode t
St = kurs tukar spot pada periode t
it = suku bunga harian dalam negeri
it* = suku bunga harian luar negeri

Rumus diatas tidak memperhitungkan biaya transaksi yang diasumsikan jumlahnya kecil.

3.3 Metode Analisis Data

Pengujian hipotesis dengan menggunakan t statistik akan dilakukan terhadap data yang diperoleh. Pengujian hipotesis menggunakan data untuk memutuskan antara dua kemungkinan (hipotesis), sehingga dapat diketahui apakah hasil yang diamati adalah suatu kebetulan atau sangat mungkin nyata (Siegel, 2000). Bentuk pengujian hipotesis yang sederhana dimulai dari pengujian rata-rata populasi, μ, terhadap nilai referensi yang diketahui. Nilai referensi merupakan angka pasti yang telah diketahui (μ0), yang tidak berasal dari data sampel. Hipotesisnya adalah sebagai berikut :

H0 : μ = μ0
Hipotesis nol menyatakan bahwa rata-rata populasi yang belum diketahui, µ, sama persis dengan nilai referensi μ0.

H1 : μ ≠ µ0
Hipotesis penelitian (H1) menyatakan bahwa rata-rata populasi yang belum diketahui, μ, tidak sama dengan nilai referensi μ0.

Dengan demikian, ada tiga angka berbeda yang terkait dengan nilai rata-rata dalam pengujian hipotesis :
µ : adalah rata-rata populasi yang tidak diketahui, yaitu rata-rata yang akan dipelajari.
µ0 : adalah nilai referensi yang telah diketahui, yaitu nilai yang akan diuji.
X : adalah rata-rata sampel yang diketahui, yang digunakan untuk memutuskan hipotesis mana yang diterima. Rata-rata ini diperoleh dari data sampel. Angka ini mewakili µ.

Prosedur pengujian hipotesis untuk membandingkan rata-rata populasi terhadap nilai referensi berdasarkan X dan Sx disebut Student’s t test, atau t test. Secara manual, pengujian hipotesis dilakukan dengan terlebih dahulu menghitung angka yang disebut dengan test statistic (t statistik) berdasarkan data yang menyediakan informasi terbaik untuk memisahkan antara kedua hipotesis. T statistik kemudian dibandingkan terhadap nilai kritis yang diambil dari t tabel untuk menentukan hipotesis mana yang harus diterima. Nilai t kritis merupakan angka ttabel yang ditemukan di t tabel dan tidak mencerminkan data sampel sama sekali. Sedangkan t statistik merupakan statistik pengujian yang menunjukkan berapa banyak kesalahan stndar (standard errors) yang memisahkan µ0 dan X.

Penggunaan t statistik untuk memutuskan suatu uji hipotesis adalah berdasarkan beberapa kondisi (Siegel, 2000).
Apabila nilai absolut t statistik lebih kecil daripada nilai t dari t tabel (|tstatistik| < ttabel), maka :
- Hipotesis nol, H0, diterima sebagai kemungkinan yang masuk akal.
- Hipotesis penelitian (H1) tidak diterima.
- Rata-rata sampel, X, tidak berbeda secara signifikan dari nilai referensi, µ0.
- Perbedaan yang diamati antara rata-rata sampel, X, dan nilai referensi, µ0, mungkin saja hanya disebabkan oleh peluang acak.
- Hasilnya tidak signifikan secara statistik.

Apabila nilai absolut t statistik lebih besar daripada nilai t dari t tabel (|tstatistik| > ttabel), maka :
- Hipotesis penelitian, H1, diterima.
- Hipotesis nol, H0, ditolak.
- Rata-rata sampel, X, berbeda secara signifikan dari nilai referensi, µ0.
- Perbedaan yang diamati antara rata-rata sampel, X, dan nilai referensi, µ0, tidak dapat hanya disebabkan oleh peluang acak saja.
- Hasilnya signifikan secara statistik.

Daftar Pustaka

Balsara, N., Carlson, K., and Rao, V. N. (Spring 1996), ” Unsystematic Futures Profits with Techinal Trading Rules : A Case for Flexibility,” Journal of Financial and Strategic Decisions, Vol. 9, No. 1.

Barberis, N. and Thaler, R. (2003), “A Survey of Behavioral Finance,” Handbook of the Economics of Finance.

Cargill, T. and Rausser, G. (September 1975), “Temporal Price Behavior in Comodity Markets,” Journal of Finance, Vol. 30, No. 4.

Fama, E.F. (May 1970), “Efficient Capital Markets : A Review of the Theory and Empirical Evidence,” Journal of Finance, 25.

Grinblatt, M. and Bing Han (2001), “The Disposition Effect and Momentum,” Working Paper, UCLA.

Hawtrey, Kim and Nguyen, James (September 2006), “Trading Rule Profit And The Australian Dollar,” Economic Papers, Vol. 25, No. 3, pp.272-283.

Lucke, B. (2003), “Are Technical Trading Rules Profitable? Evidence For Head-and-Shoulder Rules”, Applied Economics, 35, 33-40.

Mill, J. S. (1848), “Principles of Political Economy,” Collected Works, Toronto Edition, Vol. 3, pp. 540-1.

Okunev, John and White, Derek (June 2003), “Do Momentum-Based Strategies Still Work in Foreign Currency Markets?” Journal of Financial and Quantitative Analysis, Vol. 38, No. 2.

Pring, M.J. (2002), “Technical Analysis Explained”, McGraw-Hill International Edition, Fourth Edition.

Qi, Min and Wu, Yangru (Desember 2006), “Technical Trading-Rule Profitability, Data-Snooping, and Reality Check : Evidence From The Foreign Exchange Market,” Journal of Money, Credit, and Banking, Vol. 38, No. 8.

Samuelson, P.A. (Spring 1965), “Proof that Properly Anticipated Prices Fluctuate Randomly,” Industrial Management Review.

Siegel, Andrew F. (2000), “Practical Business Statistics,” McGraw-Hill Higher Education, Fourth Edition.

Stevenson, R. and Bear, R. (March 25th, 1965), “Commodity Prices : Trends or Random Walks,” Journal of Finance.

Tomek, W. and Querin, S. (1984), “Random Processes in Prices and Technical Analysis,” Journal of Futures Markets, Vol. 4, No. 1.

www.bea.gov
www.bloomberg.com