1 BAB 1
PENDAHULUAN
1.1 Gambaran Umum Objek Penelitian
Indeks LQ45 adalah salah satu dari 24 indeks saham yang telah dikeluarkan oleh Bursa Efek Indonesia (BEI). Saham-saham dengan kriteria tertentu akan dikelompokan kedalam suatu indeks saham, lalu dilakukan pengukuran statistik terhadap perubahan gerak harga saham-saham tersebut yang nantinya akan berguna sebagai sarana tujuan investasi. Indeks LQ45 adalah indeks yang didalamnya terdapat 45 (empat puluh lima) emiten dengan likuiditas tinggi dan kapasital pasar besar dengan fundamental perusahaan yang baik. Indeks LQ45 pertama kali diluncurkan oleh Bursa Efek Indonesia pada 1 Februari 1997. Penentuan indeks LQ45 dilakukan dengan melakukan perhitungan menggunakan metode Capped Free Float Adjusted Market Capitalization Weighted Average (Bursa Efek Indonesia).
Secara rutin Bursa Efek Indonesia memantau dan mengevaluasi emiten- emiten yang ada di Indeks LQ45. Emiten yang dianggap sudah tidak layak berada pada indeks LQ45 akan dikeluarkan dan digantikan oleh emiten lainnya. Setiap 3 (tiga) bulan emiten-emiten tersebut harus melaporkan dan mempublikasikan laporan keuangannya sebagai bentuk pertanggungjawabannya kepada para investor. Tujuan dibentuknya Indeks LQ45 ini yaitu sebagai pelengkap dari Indeks IHSG. Indeks LQ45 sering digunakan oleh para manajer investasi, investor dan pemerhati pasar modal sebagai sarana objektif dan terpercaya untuk melakukan analisis keuangan (Bursa Efek Indonesia).
Pada Tabel 1.1 menunjukan daftar emiten yang selalu masuk daftar indeks LQ45 sejak Periode Februari - Juli 2016 hingga Agustus - Januari 2020 pada penelitian ini berperan sebagai objek penelitian.
2
Tabel 1.1 Daftar Emiten Indeks LQ45 Periode 2016 - 2019
NO. KODE
SAHAM NAMA PERUSAHAAN NO. KODE
SAHAM NAMA PERUSAHAAN
1. ADRO Adaro Energy Tbk 16. INTP Indocement Tunggal Prakarsa Tbk
2. AKRA PT AKR Corporindo Tbk 17. JSMR Jasa Marga Tbk
3. ANTM Aneka Tambang Tbk 18. KLBF Kalbe Farma Tbk
4. ASII Astra International Tbk 19. LPPF Matahari Department Store Tbk
5. BBCA PT Bank Central Asia Tbk 20. MNCN Media Nusantara Citra Tbk
6. BBNI PT Bank Nasional Indonesia Tbk 21. PGAS PT Perusahaan Gas Negara Tbk
7. BBRI PT Bank Rakyat Indonesia Tbk 22. PTBA Bukit Asam Tbk
8. BBTN PT Bank Tabungan Negara
(Persero) Tbk 23. PTPP PP (Persero) Tbk
9. BMRI PT Bank Mandiri Tbk 24. SCMA Surya Citra Media Tbk
10. BSDE PT Bumi Serpong Damai Tbk 25. SMGR Semen Indonesia (Persero) Tbk
11. GGRM Gudang Garam Tbk 26. SRIL PT Sri Rejeki Isman Tbk
12. HMSP HM Sampoerna Tbk 27. TLKM PT Telekomunikasi Indonesia (Persero) Tbk
13. ICBP Indofood CBP Sukses Makmur Tbk 28. UNTR United Tractors Tbk
14. INCO Vale Indonesia Tbk 29. UNVR Unilever Indonesia Tbk
15. INDF Indofood Sukses Makmur Tbk 30. WIKA Wijaya Karya Tbk
31. WSKT PT Waskita Karya (Persero) Tbk
3 Indeks LQ45 adalah indeks yang cukup populer setelah IHSG. Pada artikelnya El Heze (2019) berpendapat bahwa saham-saham yang masuk pada indeks LQ45 seringkali menjadi acuan para trader untuk memilih saham-saham yang cenderung likuid, karena saham-saham yang masuk dalam indeks LQ45 ini menjadi motor penggerak IHSG. Pada penelitian ini akan dilakukan penelitian terhadap saham-saham pada indeks LQ45, terkhusus emiten yang banyak diperbincangkan pada aplikasi Twitter.
1.2 Latar Belakang
Pada dunia keuangan saat ini, investasi pada pasar modal terus menjadi tren.
Dengan berinvestasi, para investor menanamkan sebagian dananya untuk modal di masa mendatang. Selain untuk perencanaan di masa datang, investor berharap pengembalian berupa return saham. Saham dinilai mampu memberikan returm yang cukup besar dan dalam rentang waktu singkat dibandingkan bentuk investasi lainnya. Pada tahun 2017, pasar saham menunjukan return sebesar 19.99% yang merupakan return tahunan tertinggi sejak 2015-2019 (BEI, 2019). Sedangkan suku bunga deposito terbesar sejak 2015-2019 yaitu 7.87% (Bank Indonesia, 2019). Oleh karena itu investasi pada pasar modal mulai digemari. Menurut Puri (2019), meskipun memiliki risiko yang tinggi dibandingkan instrumen investasi lainnya, investasi pada saham tetap diburu banyak orang karena juga menjanjikan return yang tinggi.
PT. Kustodian Sentral Efek Indonesia atau disingkat KSEI (2019), mencatat bahwa jumlah Investor pemilik SID (Single Investor Identification) atau nomor identitas pemilik rekening investasi jumlah investor pasar modal Indonesia pada tahun 2017-2018 meningkat 44%, dan jumlahnya telah mencapai 1.676.606 per akhir Januari 2019. Jumlah ini akan terus bertambah seiring pertumbuhan nilai investasi di indonesia, peristiwa positif yang terjadi di Indonesia, serta prediksi nilai harga saham yang akan terjadi pada waktu yang akan datang apakah akan bergerak naik atau turun (KSEI, 2019).
Perkembangan waktu dan informasi yang semakin cepat diiringi dengan pertumbuhan informasi di pasar modal yang juga semakin besar dalam berbagai
4
jenis bentuk data (Kompas, 2017). Kecepatan persebaran opini di pasar modal menyebabkan harga saham tidak dapat ditentukan secara pasti peningkatan dan penurunannya dimasa yang akan datang. Selain itu juga terjadi peningkatan jumlah investor baru di pasar modal.
Penggunaan media sosial menjadi pendukung tersebarnya informasi secara cepat. Situs media sosial adalah media yang paling disukai oleh para pengguna internet untuk dapat terhubung satu sama lain dengan sesama pengguna internet dan sebagai media berbagi informasi positif maupun informasi negatif (Wok et al, 2012). Gambar 1.1 merupakan hasil survei data pengguna internet di Indonesia dan prediksi hingga tahun 2023.
Suatu lembaga survei bernama Statista Research Department memprediksi pengguna internet di Indonesia pada tahun 2019 ini akan mencapai 107,2 juta jiwa, setara dengan 39,6% dari total seluruh penduduk Indonesia (Muller, 2018). Hal ini menunjukan bahwa internet sudah menjadi hal yang biasa bagi masyarakat dan tidak menutup kemungkinan bahwa internet menjadi kebutuhan pokok masyarakat.
Pengguna yang besar ini juga menunjukan adanya pengaruh internet terhadap tersebarnya informasi secara cepat. Menurut survei yang dilakukan pada tahun
Gambar 1.1 Data Pengguna Internet di Indonesia (Sumber: Statista Research Department)
5 2017, Indonesia sendiri memiliki pengguna media sosial sebanyak 79 juta dan 17 juta pada tahun 2016 diantaranya adalah pengguna media sosial Twitter (Wieczorek, 2017). Menurut Price (2019) pada artikelnya mengungkapkan, 3 (tiga) media sosial terbaik yang ada saat ini adalah Facebook, Instagram, dan Twitter.
Twitter menempati urutan ke-3 media sosial yang memiliki pengguna terbanyak mengalahkan Linkedin dan Snapchat. Gambar 1.2 menunjukan akun-akun di Twitter yang memiliki followers paling banyak.
Posisi pertama akun dengan followers terbanyak yaitu dimiliki oleh akun Metro TV, akun ini merupakan akun berita yang membagikan info-info dan berita.
Tiga dari 10 akun yang memiliki jumlah followers terbanyak tersebut merupakan akun berita. Lalu tiga akun selanjutnya adalah akun milik tokoh-tokoh penting atau public figure. Akun lainnya merupakan akun dari stasiun TV dan forum diskusi.
Semua akun-akun tersebut memiliki kredibilitas yang cukup untuk dipercayai kebenaran informasi yang diberikannya. Selain akun-akun tdengan jumlah followers terbanyak. Gambar 1.3 merupakan daftar akun yang paling aktif dalam membuat tweet.
Gambar 1.2 Akun Twitter dengan Jumlah Followers Terbanyak Sumber: Sotrender (2017)
6
Dari kelima akun teraktif di Twitter tersebut semuanya merupakan akun berita yang memposting berita dan informasi-informasi penting lainnya. Media sosial saat ini sudah menjadi konsumsi masyarakat sehari-hari baik masyarakat Indonesia maupun dunia. Media sosial disenangi karena kemampuannya dalam menyebarkan informasi sangat baik (Khatimah, 2018). Twitter memungkinkan para penggunanya untuk membagikan informasi berupa teks dan gambar yang kemudian disebut “Tweet” dengan ketentuan kata tidak lebih dari 140 kata (Zaenudin, 2018).
Hal ini mendorong para penggunanya untuk membagikan informasi yang padat dan jelas. Oleh karena itu media sosial ini dinilai baik untuk menyebarkan informasi.
Informasi yang dibagikan para pengguna Twitter tidak memiliki batasan topik.
Semua hal mulai dari kehidupan sehari-hari, pemasaran produk, politik, hingga berita-berita terbaru dibahas dan disebarluaskan dengan cepat.
Para investor dan analisis profesional bahkan amatir juga menggunakan Twitter untuk mem-posting berita profesional. Sebagian besar informasi yang dipublikasikan melalui media sosial adalah fakta dan pendapat. Pengguna Twitter biasanya dapat membagikan kembali tweet yang dibuat seseorang dan memberikan
Gambar 1.3 Daftar Akun Teraktif di Twiter Sumber: Sotrender (2017)
7 komentar pada tweet tersebut. Hal ini menghasilkan sentimen yang terbentuk dari para pengguna Twitter. Twitter menyediakan lingkungan yang baik untuk mendorong berbagi emosi. Sentimen merupakan salah satu faktor yang dapat mempengaruhi seseorang dalam pengambilan keputusan.
Perdebatan mengenai saham dapat diprediksi atau tidak selalu menjadi bahasan menarik bagi para investor. Harga saham yang sangat fluktuatif menjadi tantangan sendiri bagi para investor dalam melakukan analisis dan perencanaan portofolio. Beragam teori diciptakan guna memprediksi harga saham dimasa yang akan datang dengan harapan menghasilkan prediksi yang paling mendekati.
Big Data dalam dunia keuangan pun memberikan suatu kontribusi penting salah satunya adalah dapat melakukan pemetaan terhadap opini investor pada pasar modal. Pemetaan terhadap opini investor penting guna melihat kejadian yang terjadi pada pasar. Selain itu, opini atau sentimen merupakan pusat kehidupan bagi investor yang terdapat pada pasar berdampak pada perubahan nilai harga saham dan pergerakan dinamika harga saham yang akan terjadi. Dengan adanya kontribusi penting Big Data, data yang ada dapat diolah dengan cepat dan mampu mengolah data dalam jumlah besar. Perdebatan mengenai saham dapat diprediksi atau tidak selalu menjadi bahasan menarik bagi para investor. Harga saham yang sangat fluktuatif menjadi tantangan sendiri bagi para investor dalam melakukan analisis dan perencanaan portofolio. Beragam teori diciptakan guna memprediksi harga saham dimasa yang akan datang dengan harapan menghasilkan prediksi yang paling mendekati.
Salah satu teori yang mendukung penelitian ini yaitu teori Efficient Market Hypothesis (EMH). Teori ini menyatakan bahwa segala informasi yang ada mencerminkan harga saham (Fama, 1970). Berasarkan teori ini, maka informasi dipasar tidak dapat memberikan return berlebih seperti yang diharapkan para investor. Oleh karena itu untuk para investor akan melakukan analisis lanjut untuk mendapatkan return yang berlebih. Salah satu analisis yang dapat dilakukan yaitu dengan menganalisis berita dan isu-isu di sosial media. Isu-isu ini diduga dapat menyebabkan terbentuknya abnormal return.
8
Faktor lain yang mendorong dibuatnya penelitian ini yaitu karena adanya bukti-bukti bahwa sentimen memiliki pengaruh terhadap saham berupa data perubahan harga saham yang disebabkan oleh sentimen negatif maupun positif mengenai emiten tersebut. Utomo (2018) menyatakan bahwa berita-berita yang tersebar di masyarakat mengenai suatu perusahaan tertentu akan memberikan dorongan kepada para investor untuk melakukan aksi jual maupun beli saham. Hal ini karena berita-berita tersebut membentuk sentimen pada masyarakat yang pada akhirnya mempengaruhi pengambilan keputusan investasi bagi para investor.
Beberapa kasus perubahan harga saham di Indonesia dirangkum pada Tabel 1.2.
Tabel 1.2 Kasus Perubahan Harga Saham yang Signifikan
NO. KODE
SAHAM ISI BERITA PERUBAHAN
HARGA SAHAM
TANGGAL PERUBAHAN HARGA
1. APLN
Dugaan Kasus Suap Proyek
Reklamasi Teluk Jakarta (Winarto, 2016). (31/03)
(-10%) 04/04/2016
2. GGRM Isu Kenaikan Harga Rokok
(Audriene, 2016). (19/08) (-1,29%) 22/08/2016
3. AISA Dugaan Penipuan Harga Beras
(Caesario, 2017). (20/07) (-24,92%) 21/07/2017
4. MAPB Isu Boikot Starbucks (Zuraya,
2017). (29/06) (-2,92%) 06/07/2019
5. ADRO Dugaan Penghindaran Pajak Adaro
(Aldin, 2019). (04/07) (-5,98%) 09/07/2019
Suheriadi (2018), mengatakan faktor rumor dan sentimen pasar dianggap menjadi faktor yang paling mempengaruhi harga saham baik secara global maupun dalam negeri. Selain lima isu diatas masih banyak isu-isu lain yang mendapat tanggapan negatif maupun positif oleh pasar dan telah berhasil mempengaruhi naik turunnya harga saham.
9 Penelitian sebelumnya telah mempelajari apakah konten sentimen tweet dapat digunakan untuk memprediksi pengembalian saham. Bollen et al (2011) menggunakan teknik pemrosesan teks untuk mengabstraksi tingkat emosi dari sekitar 10 juta tweet selama periode sembilan bulan. Mereka membandingkan sejauh mana enam emosi diekspresikan dalam tweet (tenang, waspada, pasti, vital, baik, dan bahagia) dengan nilai penutupan Dow Jones Industrial Average (DJIA) pada hari-hari berikutnya. Mereka menemukan bahwa satu emosi, "tenang," secara signifikan berkorelasi positif dengan perubahan dalam DJIA dua hari kemudian dan lima hari kemudian. Dengan kata lain, ketika ada banyak emosi "tenang" dalam tweet pada hari tertentu, DJIA cenderung meningkat selama dua sampai lima hari berikutnya. Temuan ini menjanjikan dalam menyarankan bahwa emosi dalam tweet dapat digunakan untuk memprediksi perubahan harga saham.
Kedua, Sul et al (2014) menggunakan analisis sentimen untuk melihat emosi pada tweet mengenai perusahaan yang terdaftar pada indeks S&P 500 serta membandingkannya dengan abnormal return saham perusahaan tersebut. Hasil akhir yang ditemukan yaitu sentimen pada posting media sosial berpengaruh terhadap abnormal return pada hari yang sama dan juga memiliki prediksi abnormal return di masa mendatang.
Mereka juga membandingkan dampak posting yang diberikan oleh akun dengan banyak pengikut dan sedikit pengikut ternyata memberikan dampak yang berbeda. Posting dari pengguna dengan banyak pengikut memiliki dampak yang lebih besar pada pengembalian di hari yang sama, sementara posting dari pengguna dengan beberapa pengikut memiliki dampak yang lebih besar pada pengembalian di masa depan.
Penelitian ketiga dilakukan oleh Bukovina (2016), pada makalah ini dijelaskan secara singkat tentang media sosial dan fungsinya. Kontribusi dari makalah ini adalah dalam bab "Economics Rational in Social Media Big Data Applications", menggambarkan urutan logis dan mekanisme transmisi dari media sosial ke pasar modal berdasarkan teori ekonomi yang dikembangkan lebih lanjut terkhusus di bidang behavioral finance. Selanjutnya makalah ini menyajikan
10
temuan-temuan utama dari beberapa penelitian terdahulu lalu menyimpulkan tantangan dan potensi bagi penelitian di masa depan.
Semua makalah yang disajikan "setuju" mengenai adanya investor yang kurang rasional yang menerima semua informasi atau sentimen lalu merefleksikannya pada perdagangan saham mereka. Pada makalah-makalah penelitian yang disajikan dapat dilihat bahwa pemilihan informasi dan sentimen yang tepat untuk digunakan sebagai analisis ternyata cukup sulit. Namun terdapat peluang untuk penelitian kedepannya dimana semua penelitian sebelumnya hanya menggunakan satu sosial media sebagai sumber data, maka diharapkan untuk kedepannya mungkin akan ada penelitian menggunakan beberapa media sosial sekaligus sebagai sumber sentimen.
Selain peneliti dari luar negeri, penelitian serupa juga pernah dilakukan oleh peneliti dalam negeri yaitu penelitian terhadap saham-saham yang terdaftar pada Bursa Efek Indonesia. Pamungkas dkk (2015) pada penelitiannya ingin melihat pengaruh sentimen pada saat pemiliham umum presiden Indonesia tahun 2014 terhadap abnormal return dan volume aktifitas perdagangan saham pada emiten di indeks Kompas100.
Hasil penelitian ini menyimpulkan bahwa tidak terdapat perbedaan signifikan pada abnormal return sebelum dan sesudah pemilu. Namun, terdapat perbedaan signifikan pada volume perdagangan saham sebelum dan sesudah pemilu. Terlihat pula peningkatan mean pada rata-rata abnormal return antara sebelum dan sesudah pemilu.
Selain itu, Sul et al (2014) juga menemukan bahwa dengan membandingkan dampak tweet dari akun dengan lebih sedikit follower memiliki dampak lebih kuat terhadap harga saham dimasa depan daripada tweet dari akun yang memiliki lebih banyak follower. Jumlah pengikut atau follower yang dimiliki oleh seorang pengguna Twitter dapat mempengaruhi kecepatan penyebaran informasi/tweet tersebut ke publik. Akun yang memiliki jumlah follower lebih banyak memungkinkan penyebaran informasi menjadi lebih cepat tersebar dibandingkan dengan akun yang memiliki jumlah follower yang lebih sedikit.
11 Berdasarkan penelitian-penelitian tersebut memperlihatkan bahwa keputusan perdagangan saham memiliki kaitan yang cukup erat dengan sentimen para investor di sosial media, sehingga mendorong munculnya pemikiran untuk diadakannya penelitian ini yaitu melihat pengaruh sentimen Twitter terhadap abnormal return saham-saham.
LQ45 sebagai salah satu indeks saham yang memiliki nilai likuiditas tinggi dan nilai cenderung tetap menjadikan objek ini sebagai salah satu yang menarik untuk dibahas. Terdiri atas 45 perusahaan setiap periode dan disesuaikan setiap semester. Penelitian ini mengambil sampel atas 31 perusahaan yang selalu ada pada daftar indeks LQ45 selama 3 tahun ini, yaitu 2016 – 2019 dengan alasan agar objek tidak terlalu banyak.
1.3 Perumusan Masalah
Berdasarkan latar belakang masalah penelitian yang ada, dapat dirumuskan bahwa sentimen yang terbentuk dari interaksi para pengguna Twitter diduga dapat mempengaruhi para investor untuk mengambil keputusan pembelian atau penjualan saham. Sentimen yang diperhatikan pada penelitian ini termasuk sentimen positif dan sentimen negatif dengan objek penelitian pada emiten-emiten yang tergabung dalam Indeks LQ45. Pemilihan Indeks LQ45 dikarenakan Indeks LQ45 memiliki Kapitalisasi Pasar, Volume Perdagangan dan Frekuensi Perdagangan Saham yang tinggi.
1.4 Pertanyaan Penelitian
Berikut pertanyaan-pertanyaan yang akan dijawab dari hasil penelitian ini:
1. Apakah sentimen pada tweet yang membahas suatu perusahaan memiliki korelasi terhadap abnormal return saham perusahaan tersebut pada hari yang sama?
2. Apakah sentimen pada tweet yang membahas suatu perusahaan memiliki korelasi terhadap abnormal return saham perusahaan tersebut setelah 1 hari?
12
3. Apakah sentimen pada tweet yang membahas suatu perusahaan memiliki korelasi terhadap abnormal return saham perusahaan tersebut setelah 5 hari?
4. Apakah jumlah followers memiliki korelasi yang signifikan terhadap abnormal return saham pada perusahaan Indeks Saham LQ45 di BEI?
1.5 Tujuan Penelitian
Berikut tujuan penelitian ini:
1. Untuk mengetahui korelasi sentimen pada tweet yang membahas suatu perusahaan terhadap abnormal return saham perusahaan tersebut pada hari yang sama.
2. Untuk mengetahui korelasi sentimen pada tweet yang membahas suatu perusahaan terhadap terhadap abnormal return saham perusahaan tersebut setelah 1 hari.
3. Untuk mengetahui korelasi sentimen pada tweet yang membahas suatu perusahaan terhadap abnormal return saham perusahaan tersebut setelah 5 hari.
4. Untuk mengetahui korelasi jumlah followers terhadap abnormal return saham pada perusahaan Indeks Saham LQ45 di BEI?
1.6 Manfaat Penelitian
Pada penelitian ini diharapkan akan didapat manfaat yang dapat dilihat dari dua aspek yaitu aspek teoritis dan aspek praktis.
1. Aspek Teoritis
Penelitian ini dapat dijadikan sebagai bahan referensi bagi para peneliti yang akan melakukan penelitian mengenai pengaruh sentimen Twitter terhadap return saham.
2. Aspek Praktis
Hasil yang didapat dari penelitian diharapkan dapat menjadi bahan kajian bagi perusahaan maupun investor yang ingin melakukan
13 penanaman modal di pasar modal agar investor dapat mengambil keputusan yang tepat sebelum melakukan investasi. Perusahaan juga diharapkan dapat mengetahui mengenai isu-isu yang sedang dibicarakan dan melakukan antisipasi mengenai efek yang mungkin dihasilkan dari isu tersebut. Penelitian ini juga diharapkan dapat menjadi acuan bagi peneliti selanjutnya dalam mengembangkan penelitiannya pada pokok bahasan yang serupa.
1.7 Ruang Lingkup Penelitian
Untuk menghindari adanya perluasan pembahasan dalam penelitian ini dan agar pembahasan lebih fokus serta terarah, maka ruang lingkup penelitian yang digunakan adalah sebagai berikut:
A. Objek penelitian ialah emiten-emiten yang tergabung pada indeks saham LQ45.
B. Seluruh emiten pada LQ45 (45 emiten) diseleksi lagi menjadi 31emiten yaitu emiten yang selalu berada pada indeks LQ45 sejak Februari 2016 hinggan Agustus 2019.
C. Dari 31 emiten tersebut dipilih lagi beberapa emiten saja yang banyak diperbincangkan di Twitter.
D. Penelitian ini berfokus pada data Twitter dari tanggal 1 Oktober – 31 Desember 2019.
1.8 Sitematika Penelitian
Sistematika penulisan yang digunakan dalam penelitian ini adalah sebagai berikut:
BAB I: PENDAHULUAN
Bab ini membahas mengenai gambaran umum objek penelitian, latar belakang penelitian, perumusan masalah, pernyataan penelitian, tujuan penelitian, manfaat penelitian, ruang lingkup penelitian, dan sistematika penulisan tugas akhir.
14
BAB II: TINJAUAN PUSTAKA DAN LINGKUP PENELITIAN
Bab ini membahas mengenai teori-teori yang digunakan dalam penelitian ini. Teori-teori tersebut antara lain. Pada bab ini juga terdapat pembahasan mengenai penelitian-penelitian terdahulu yang membahas permasalahan sejenis dengan penelitian ini, kerangka pemikiran, dan hipotesis penelitian.
BAB III: METODE PENELITIAN
Bab ini membahas mengenai karakteristik penelitian, alat pengumpulan data, tahapan penelitian, populasi dan sampel, pengumpulan data dan sumber data, validitas dan realitas, dan teknik analisis data dan pengujian hipotesis
BAB IV: HASIL PENELITIAN
Bab ini membahas mengenai karakteristik penelitian, hasil penelitian, dan pembahasan hasil penelitian.
BAB V: KESIMPULAN DAN SARAN
Bab ini merupakan bab penutup yang membahas mengenai simpulan yang didapatkan dari hasil penelitian yang dilakukan serta saran.
