BAB IV ANALISIS DATA

Transkripsi

1 BAB IV ANALISIS DATA A. Deskripsi Data LQ45 merupakan salah satu indeks saham pada Bursa Efek Indonesia, dipilihnya LQ45 sebagai sample pada penelitian ini karena indeks LQ45 merupakan kumpulan perusahaan perusahan yang tingkat likuiditasnya dan kapitalisasinya tinggi dan aktif diperdagangkan di pasar modal Indonesia, sehingga untuk melihat pengaruhnya dalam reaksi pasar dapat lebih akurat. Dalam penelitian ini sampel yang digunakan merupakan semua sahamsaham yang tergabung dalam LQ45 periode Februari-Juli Metode yang dilakukan untuk pengambilan sampel adalah purposive sampling, yaitu pengambilan sampel berdasarkan kriteria-kriteria tertentu. Berdasarkan data LQ45 periode Februari-Juli 2013, data perusahaan yang sesuai dengan kriteria dan diambil untuk sampel penelitian ini adalah sebanyak 37 perusahaan. Sedangkan 8 perusaahan lainnya tidak memenuhi kriteria sampel penelitian ini dikarenakan pada periode penelitian, perusahaan-perusahan tersebut melakukan pengumuman deviden, berikut daftar perusahaan yang menjadi sampel dari penelitian ini : Tabel 4.1 Daftar Sampel Penelitian No Nama Emiten Kode 1 PT Astra Agro Lestari Tbk AALI 2 PT Adaro Energy Tbk ADRO 51

2 3 PT Aneka Tambang Tbk ANTM 4 PT Astra International Tbk ASII 5 PT AKR Corporindo Tbk AKRA 6 PT Bank Central Asia Tbk BBCA 7 PT Bank Negara Indonesia Tbk BBNI 8 PT Bank Rakyat Indonesia Tbk BBRI 9 PT Bank Tabungan Negara Tbk BBTN 10 PT Bank Danamon Indonesia Tbk BDMN 11 PT. Bhakti Investama Tbk BHIT 12 PT. Sentul City Tbk BKSL 13 PT Bank Mandiri Tbk BMRI 14 Global Mediacom Tbk BMTR 15 PT Bumi Resources Tbk BUMI 16 PT. BW Plantations Tbk BWPT 17 PT XL Axiata EXCL 18 PT Gudang Garam Tbk GGRM 19 Garuda Indonesia Tbk GIAA 20 PT Indofood CBP Sukses Makmur Tbk ICBP 21 Indomobil Sukses Makmur IMAS 22 PT International Nickel Indonesia Tbk INCO 23 PT Indofood Sukses Makmur Tbk INDF 24 PT Indika Energy Tbk INDY 25 PT Indo Tambangraya Megah Tbk ITMG 26 PT Jasa Marga Tbk JSMR 27 PT Lippo Karawaci Tbk LPKR 28 Malindo Feedmill Tbk MAIN 29 Mitra Adi Perkasa Tbk MAPI 30 Media Nusantara Citra Tbk MNCN 31 PT Perusahaan Gas Negara Tbk PGAS 32 PT Tambang Batubara Bukit Asam Tbk PTBA 33 Semen Cibinong Tbk SMCB 34 PT Semen Gresik Tbk SMGR 35 Surya Semesta Internusa SSIA 52

3 36 PT Telekomunikasi Indonesia Tbk TLKM 37 PT United Tractors Tbk UNTR Sumber : data diolah, 2014 ( Berikut 8 perusahaan yang dalam periode penelitian tidak memenuhi kriteria dalam pengambilan sample penelitian ini, yaitu: Tabel 4.2 Daftar Emiten yang Tidak Memenuhi Kriteria Sampel No Nama Emiten Kode Keterangan 1 PT Alam Sutera Realty Tbk ASRI 2 PT. Bumi Serpong Damai Tbk BSDE 3 PT Charoen Pokphand CPIN Indonesia Tbk 4 PT Harum Energy HRUM 5 PT Indocement Tunggal INTP Prakarsa Tbk 6 PT Kalbe Farma Tbk KLBF 7 PT Unilever Indonesia Tbk UNVR 8 PT PP London Sumatra LSIP Indonesia Tbk Sumber : data diolah, 2014 B. Analisis Data Analisis data terhadap data mentah dilakukan dengan cara membandingkan data Average Abnormal Return dan Trading Volume activity sebelum pengumuman kenaikan BBM dengan Average Abnormal Return dan Trading Volume Activity setelah pengumuman kenaikan BBM. 53

4 Berikut adalah tabel Average Abnormal Return (AAR) dan Trading Volume Activity (TVA) pada periode pengamatan Juni 2013 : Tabel 4.3 Rata-Rata Variabel AAR dan TVA Pada Periode Pengamatan Tanggal AAR TVA 17 Juni Juni Juni Juni Juni Juni Juni Juni Juni Juni Sumber : AAR : Lampiran 4, TVA : Lampiran 5 dan 6, Data diolah (2014) Pada umumnya pengumuman kenaikan BBM merupakan kabar buruk (bad news) bagi dunia usaha. Pengaruh kenaikan BBM terhadap reaksi pasar dapat dilihat melalui abnormal returnnya. Abnormal return yang positif berarti menunjukkan bahwa suatu peristiwa memberikan berita baik (good news) bagi pelaku pasar (investor), sebaliknya abnormal return yang negatif menunjukkan bahwa suatu peristiwa mengindikasikan berita buruk (bad news) bagi pelaku pasar (investor). Tabel 4.3 diatas menunjukkan bahwa bahwa rata-rata abnormal return pada (H-3), (H-1), (H+1), (H+3), (H+4), (H+5) negatif. Hal ini berarti bahwa return yang sesungguhnya terjadi commit tidak to user sesuai dengan return yang diharapkan 54

5 sehingga mengindikasikan adanya berita buruk (bad news). Pada (H-5), (H- 4), (H-2), (H+2) menunjukkan rata-rata abnormal return positif yang berarti bahwa return yang sesungguhnya terjadi lebih besar dari return yang diharapkan sehingga mengindikasikan adanya berita baik (good news). Pada pengamatan data mentah (raw data) pada sekitar terjadinya kenaikan BBM, mengindikasikan adanya bad news. Perubahan average abnormal return dapat dilihat pada gambar dibawah ini: 0,015 0,01 0, ,005 h-5 h-4 h-3 h-2 h-1 h+1 h+2 h+3 h+4 h+5 AAR -0,01-0,015-0,02 Gambar 4.1 Perubahan Average Abnormal Return Fluktuasi average abnormal return yang terlihat pada gambar diatas, nilai average abnormal return tertinggi terjadi pada H+2 dan nilai terendah average abnormal return terjadi pada H+5. Sedangkan untuk Trading Volume Activity dari tabel tersebut dapat kita lihat terdapat reaksi pasar sebelum dan sesudah kenaikan BBM, terjadi pelonjakan tajam Trading Volume Activity dari H-2 ke H-1, kemudian mengalami penurunan pada H+1, hal ini menunjukkan respon pasar terhadap 55

6 kenaikan BBM, berikut perubahan Trading Volume Activity yang ditunjukkan pada gambar dibawah ini : 0,003 0,0025 0,002 0,0015 0,001 TVA 0, h-5 h-4 h-3 h-2 h-1 h+1 h+2 h+3 h+4 h+5 Gambar 4.2 Perubahan Trading Volume Activity Dari Gambar diatas terlihat terjadi penurunan trading volume activity yang tajam dari H-1 ke H+1 kemudian cenderung meningkat setelahnya. Pada sekitar tanggal terjadinya kenaikan BBM terjadi penurunan aktivitas perdagangan saham. C. Pengujian Normalitas Data Sebelum dilakukan pengujian lebih lanjut, dilakukan uji normalitas data terlebih dahulu agar tidak melanggar asumsi dasar dari alat statistik yang digunakan. Karena penelitian ini menggunakan alat analisis uji beda untuk sampel yang berhubungan (paired samplest-test) untuk pengujian hipotesis, maka asumsi yang dipergunakan adalah data terdistribusi secara normal. Untuk mendeteksi normalitas data dari masing masing variabel, dipergunakan uji normalitas data (Kolmogorov Smirnov test) dan Shapiro-Wilk. 56

7 Langkah awal untuk melakukan uji ini adalah terlebih dahulu menentukan hipotesanya, sebagai berikut : Hipotesis : H0 : Data terdistribusi normal H1: Data tidak terdistribusi normal Jika hasil pengolahan data menghasilkan probabilitas signifikansi dibawah 5% (0,05) berarti H0 ditolak atau data dari variabel tersebut tidak terdistribusi secara normal. 1. Pengujian Normalitas Data Variabel Average Abnormal Return Tabel 4.4 Uji Normalitas Data Variabel Average Abnormal Return Sebelum dan Sesudah Kenaikan BBM Tests of Normality Kolmogorov-Smirnov a Shapiro-Wilk Statistic df Sig. Statistic df Sig. AARafter * AARbefore * a. Lilliefors Significance Correction *. This is a lower bound of the true significance. Sumber : Output SPSS 17 (data diolah, 2014) Tabel 4.4 menunjukkan bahwa tingkat signifikansi average abnormal return sesudah adalah 0,200 dan 0,373 sedangkan tingkat signifikansi average abnormal return sebelum adalah 0,200 dan 0,365 yang berarti lebih besar dari nilai probabilitas sebesar 0,05. Hasil ini berarti bahwa H0 diterima atau dapat diartikan bahwa data telah terdistribusi secara normal. 57

8 2. Pengujian Normalitas Data Variabel Trading Volume Activity Tabel 4.5 Uji Normalitas Data Variabel Trading Volume Activity Sebelum dan Sesudah Kenaikan BBM Tests of Normality Kolmogorov-Smirnov a Shapiro-Wilk Statistic df Sig. Statistic Df Sig. TVAafter * TVAbefore a. Lilliefors Significance Correction *. This is a lower bound of the true significance. Sumber : Output SPSS 17 (data diolah, 2014) Tabel 4.5 menunjukkan bahwa tingkat signifikansi trading volume activity sesudah adalah 0,200 dan 0,773 sedangkan tingkat signifikansi trading volume activity sebelum adalah 0,200 dan 0,161 yang berarti lebih besar dari nilai probabilitas sebesar 0,05. Hasil ini berarti bahwa H 0 diterima atau dapat diartikan bahwa data telah terdistribusi secara normal. D. Pengujian Hipotesis Sebelum dilakukan pengujian, ditentukan terlebih dahulu hipotesis sebagai berikut: H 0 : Tidak terdapat perbedaan antara sebelum dan sesudah (μ1 = μ2) H 1 : Terdapat perbedaan antara sebelum dan sesudah (μ1 μ2) H 0 diterima jika sig. > dari tingkat signifikansi α ( 0,05 ), sedangkan H 0 ditolak atau H 1 diterima jika sig. < dari tingkat signifikansi α ( 0,05 ). 58

9 1. Hipotesis Pertama Hipotesis pertama menyatakan bahwa terdapat perbedaan abnormal return sebelum dan sesudah kenaikan harga BBM pada tanggal 22 Juni Setelah diketahui rata rata abnormal return (AAR) pada periode sebelum dan sesudah kenaikan BBM, selanjutnya dilakukan uji sampel berpasangan (paired samples test) dan hasilnya dapat dilihat pada tabel 4.6 berikut ini : Tabel 4.6 Hasil Uji Statistik Rata Rata Abnormal Return Sebelum dan Sesudah Kenaikan BBM Paired Samples Test Pair 1 AARafter AARbefore Mean Std. Deviation Paired Differences Std. Error Mean Sumber : Output SPSS 17 (Data diolah, 2014) 95% Confidence Interval of the Difference Lower Upper t df Sig. (2- tailed) Tabel 4.6 menunjukkan hasil uji beda average abnormal return sebelum dan sesudah kenaikan BBM. Dari tabel tersebut diperoleh t hitung sebesar -1,731, kemudian dengan menggunakan taraf keyakinan 95 persen (α = 5 persen), hasil estimasi n-k-1 = didapatkan degree of freedom (df) = 4, dengan α = 0,05 diperoleh nilai t tabel sebesar 2,776. Dengan demikian t hitung sebesar -1,731 lebih kecil dari t tabel sebesar 2,776 dan nilai signifikansi sebesar 0,159 yang berarti lebih besar dari tingkat signifikansi 0,05 (H 0 diterima). Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa tidak terdapat perbedaan average abnormal return yang signifikan 59

10 pada periode sebelum dan sesudah peristiwa, sehingga hipotesis pertama ditolak. Tidak adanya perbedaan average abnormal return signifikan pada periode sebelum dan sesudah peristiwa dapat diartikan bahwa kenaikan BBM tidak membawa kandungan-kandungan informasi/signalling tentang akan adanya keuntungan di masa mendatang. 2. Hipotesis kedua Hipotesis kedua menyatakan bahwa terdapat perbedaan trading volume activity sebelum dan sesudah kenaikan harga BBM pada tanggal 22 Juni Trading volume activity diperoleh dari jumlah saham yang diperdagangkan pada saat dibagi dengan jumlah saham beredar pada saat t. Setelah diketahui rata rata trading volume activity (TVA) pada periode sebelum dan sesudah kenaikan BBM, selanjutnya dilakukan uji sampel berpasangan (paired samples test) dan hasilnya dapat dilihat pada tabel 4.6 berikut ini : Tabel 4.7 Hasil Uji Statistik Rata Rata Trading Volume Activity Sebelum dan Sesudah Kenaikan BBM Pair 1 TVAafter - TVAbefore Mean Std. Deviation Paired Samples Test Paired Differences Std. Error Mean 95% Confidence Interval of the Difference Lower Upper t df Sig. (2- tailed) Sumber : Output SPSS 17 (Data diolah, 2014) 60

11 Tabel 4.7 menunjukkan hasil uji beda rata rata trading volume activity sebelum dan sesudah peristiwa. Dari tabel tersebut diperoleh t hitung sebesar 0,492 kemudian dengan menggunakan taraf keyakinan 95 persen (α = 5 persen), hasil estimasi n-k-1 = didapatkan degree of freedom (df) = 4, dengan α = 0,05 diperoleh nilai t tabel sebesar 2,776. Dengan demikian t hitung sebesar 0,492 lebih kecil dari t tabel sebesar 2,776 dan nilai signifikansi sebesar 0,648 yang berarti lebih besar dari tingkat signifikansi 0,05. Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa H 0 diterima atau tidak terdapat perbedaan volume perdagangan yang signifikan pada periode sebelum dan sesudah peristiwa, sehingga hipotesis kedua ditolak. Rata-rata trading volume activity yang tidak berbeda secara signifikan mengindikasikan bahwa pasar tidak menganggap informasi baru yang masuk merupakan informasi penting yang mampu mempengaruhi perdagangan. Kenaikan BBM terbukti tidak mampu memberikan dampak yang signifikan bagi volume perdagangan. Rata-rata volume perdagangan saham tidak terpengaruh oleh kenaikan BBM. Investor tidak menganggap informasi baru tersebut merupakan informasi penting yang mampu mempengaruhi langkah investasi mereka. E. Pembahasan Hasil Analisa Penelitian dengan menggunakan pendekatan event study pada peristiwa kenaikan BBM ini menunjukkan bahwa peristiwa tersebut tidak memiliki kandungan informasi yang cukup untuk mempengaruhi preferensi investor dalam keputusan investasinya. 61

12 1. Penelitian ini dilihat dari rata-rata abnormal return sebagai indikator reaksi pasar modal menunjukkan bahwa disekitar tanggal terjadinya kenaikan BBM terdapat rata-rata abnormal return yang negatif, yang menunjukkan bahwa adanya reaksi yang terhadap informasi yang mengandung kabar buruk (bad news), namun dalam perbandingan rata-rata sebelum dan sesudah tidak menunjukkan perbedaan yang signifikan. Hal ini bisa dikarenakan karena pasar sudah memprediksikan pengumuman kenaikan BBM ini jauh hari sebelumnya dikarenakan gencarnya isu kenaikan BBM beberapa bulan sebelumnya dan adanya penundaan kenaikan BBM oleh pemerintah sesuai dengan hasil rapat paripurna DPR pada tanggal 30 Mei Tidak adanya reaksi harga atas informasi tersebut menunjukkan tidak adanya tindakan investor untuk mengambil keuntungan dari peristiwa terrsebut. 2. Sedangkan untuk Trading Volume Activity antara sebelum dan sesudah kenaikan BBM juga tidak menunjukkan perbedaan yang signifikan. Dalam efisiensi pasar modal, terutama volume perdagangan saham, pasar dengan volume perdagangan yang relatif kecil menyulitkan investor untuk bereaksi terhadap informasi yang terjadi yang menyebabkan tidak adanya perbedaan yang signifikan antara volume perdangan sebelum dan sesudah pengumuman kenaikan BBM. Hasil penelitian ini mendukung penelitian yang dilakukan oleh Tri Adi Setyawan, bahwa tidak ada reaksi pasar yang signifikan terhadap 62

13 pengumuman kenaikan BBM pada 1 Maret 2005 dan 1 Oktober 2005 dikarenakan. Menurut Setyawan dalam penelitian ini, tidak adanya reaksi pasar yang signifikan memang dikarenakan pasar sudah dapat memprediksi kenaikan tersebut. Karena pada umumya kenaikan BBM dapat diprediksi berdasarkan kenaikan harga minyak dunia. Nurwanto (2004) dalam penelitiannya yang berjudul Reaksi Pasar Modal Terhadap Peristiwa Bom Bali, Bom Makassar dan Bom Marriot. Sama seperti halnya pengumuman kenaikan BBM, peristiwa terorisme tersebut mengandung bad news yang dapat mempengaruhi Pasar Modal. Dalam penelitian tersebut juga tidak ditemukan perbedaan yang signifikan antara Average Abnormal Return pada sebelum dan sesudah peristiwa. Meskipun terdapat reaksi negatif yang spontan pada hari pertama perdagangan. Namun pada indikator Trading Volume Activity, perbedaan yang signifikan antara sebelum dan sesudah hari peristiwa hanya ditunjukkan pada peristiwa bom bali saja, karena memang di antara 3 peristiwa tersebut Bom Bali lah yang berdampak paling besar terhadap perekonomian Indonesia 63