Sudah bukan rahasia lagi jika sebelum membeli sebuah saham kita perlu melakukan analisa. Dan dalam melakukan sebuah analisa teknikal maupun fundamental, peran data (rasio keuangan untuk fundamental, indikator untuk teknikal) sangat penting.
Namun sekarang yang jadi pertanyaannya adalah, bagaimana jika data yang digunakan jumlahnya terlalu banyak? Untuk menjawab pertanyaan ini saya akan rangkum tiga buah penelitian:
1. Penelitian pertama berjudul : Behavioral Problems of Adhering to a Decision Policy. scholarsbank.uoregon.edu/xmlui/bitstream/handle/1794/23607/928.pdf?sequence=3&isAllowed=y Singkatnya dalam penelitian ini 8 bandar pacuan kuda diminta untuk memprediksi hasil dari pacuan kuda. Dalam memprediksi hasil dari pacuan kuda tersebut, para bandar diberikan data sebagai bahan analisa.
Data tersebut diberikan dalam 4 tahap analisa. Tahap pertama, para bandar diberikan 5 data. Tahap kedua, para bandar diberikan 10 data. Tahap ketiga, para bandar diberikan 20 data. Tahap keempat, para bandar diberikan 40 data.
Disamping memberikan analisa, para bandar juga diminta menjabarkan seberapa percaya diri mereka terhadap hasil analisa mereka.
Hasilnya? Pada tahap pertama, akurasi dari prediksi berkorelasi dengan tingkat kepercayaan diri. Namun semakin banyak data yang digunakan sebagai bahan analisa, akurasi dari hasil prediksi tetap sama tapi kepercayaan diri para bandar tersebut akan analisa mereka justru meningkat drastis.
2.Penelitian kedua berjudul “Effects of Amount of Information on Judgment Accuracy and Confidence” researchgate.net/publication/23776491_Effects_of_amount_of_information_on_judgment_accuracy_and_confidence Dalam penelitian ini, para fans diminta untuk memprediksi hasil pertandingan dari pertandingan American Football dalam lima sesi analisa. Dalam masing masing sesi, para analis diberikan 6 informasi sebagai bahan analisa sehingga pada sesi kelima para analis mendapatkan 30 informasi (6 x 5)
Hasilnya? baik di sesi pertama hingga sesi kelima, akurasi dari analisa hampir sama namun tingkat kepercayaan diri para analis ternyata meningkat pada sesi sesi berikutnya atau pada saat para analisa mendapatkan lebih banyak informasi.
3. Penelitian ketiga berjudul “Harmful Effect on Seemingly Helpful Information on Stock Earnings ” sciencedirect.com/science/article/abs/pii/0167487094900035 Penelitian kali ini melibatkan para analis saham dimana para analis diminta untuk memprediksi laba dari 15 perusahaan di quarter ke 4 dan menjabarkan seberapa percaya diri mereka terhadap analisa mereka. Dalam melakukan analisa, para analis diberikan informasi dalam 3 format:
a. Format pertama: EPS, penjualan bersih dan dan harga saham 3 kuartal terakhir. b. Format kedua : informasi yang hampir sama dengan format pertama yang ditambahkan informasi yang terlihat baru namun sebenarnya sudah bisa ditemukan di format pertama, misal PE ratio c. Format ketiga: informasi yang sama dengan format kedua ditambahkan dengan informasi tambahan lain yang hampir tidak relevan untuk analisa
Hasilnya? error dalam analisis para analis ternyata bertambah seiring dengan bertambahnya informasi yang diberikan (karena beberapa informasi memang merupakan informasi yang tidak relevan) Namun sama dengan penelitian pertama dan kedua diatas, kepercayaan diri para analis meningkat seiring dengan meningkat nya jumlah informasi yang diberikan.
Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa kelebihan informasi tidak meningkatkan akurasi dari sebuah prediksi namun hanya menambah kepercayaan diri.
Dengan demikian, dalam analisa teknikal, semakin banyak indikator yang kita gunakan kemungkinan hanya meningkatkan kepercayaan diri bukan akurasi dari sebuah prediksi.
Akan tetapi, penelitian kedua memiliki sebuah plot twist yang menarik. Dalam memprediksi pertandingan American football tersebut, komputer juga dilibatkan dimana jumlah data yang diberikan dan aturan yang diterapkan sama seperti yang diterapkan ke peserta manusia.
Hasilnya? Komputer ternyata mampu meningkatkan akurasi prediksi nya seiring dengan peningkatan kuantitas data yang diterima.
Dan karena kita bukan komputer, dimana otak kita tidak mampu mengolah data dalam jumlah terlalu banyak maka carilah sedikit data yang relevan dan anda pahami. Sebagaimana kebanyakan data hanya membuat anda terlalu percaya diri, maka terlalu banyak indikator besar kemungkinan juga akan membuat anda terlalu percaya diri (atau mungkin pusing)