3. METODE PENELITIAN
3.1. Jenis Penelitian dan Populasi
Jenis penelitian yang dilakukan adalah penelitian yang didesain untuk menguji hubungan suatu hipotesa atau suatu hubungan tertentu yaitu jenis Conclusive Research (Petter, 2003). Hal ini dikarenakan pada penelitian ini, memiliki tujuan untuk melihat hubungan antara sebuah even politik (pemilihan umum) dengan abnormal return dan trading volume activity yang terjadi di pasar.
Data yang digunakan dalam pengujian ini adalah data historis yang terdapat di dalam Bursa Efek Indonesia (BEI) atau yang tergolong dalam Historical Research yaitu “metode penelitian yang berkenaan dengan analisis yang logis terhadap kejadian-kejadian yang berlangsung di masa lalu” (Riduwan, 2008, p.53). Sedangkan populasi dalam penelitian ini adalah perusahaan yang tergabung di dalam kelompok saham LQ-45 dalam periode tahun 1999 dan 2004.
Perusahaan-perusahaan ini adalah kelompok perusahaan yang memiliki pergerakan harga saham (likuiditas) paling tinggi dan juga mempertimbangkan kapitalisasi pasar dari perusahaan tersebut.
3.2. Teknik Pengambilan Sampel
Teknik pengambilan sampel yang digunakan dalam penelitian ini dilakukan secara purposive sampling yaitu pengambilan sampel yang dilakukan berdasarkan kriteria-kriteria tertentu yaitu:
a. Saham-saham yang diteliti termasuk dalam daftar kelompok populasi yang aktif memperdagangkan sahamnya pada periode pengamatan dalam even Pemilu tahun 1999 dan 2004. Adapun periode penelitian dibagi atas empat periode pengamatan, yaitu:
• Jangka waktu pengamatan untuk peristiwa Pemilu 1999, antara 31 Maret’09 hingga 16 Juni’99
• Jangka waktu pengamatan untuk peristiwa Pemilu legislatif 2004, antara 30 Januari’04 hingga 12 April’04
• Jangka waktu pengamatan untuk Pemilu presiden tahap I 2004, antara 30 April’04 hingga 12 Juli’04
• Jangka waktu pengamatan untuk Pemilu presiden tahap II 2004, antara 13 Juli’04 hingga 27 September’04
Masing-masing jangka waktu pengamatan tersebut terdiri atas dua periode pengamatan yaitu periode estimasi dan event windows. Periode estimasi digunakan untuk menghitung ekspektasi dan beta pasar. Periode estimasi tersebut diambil berdekatan dengan event windows, dengan asumsi bahwa nilai ekspektasi pasar tidak jauh berbeda antara periode estimasi dan event windows. Event windows digunakan untuk menghitung abnormal return yang terjadi pada saat peristiwa tersebut terjadi. Dengan mengambil periode di dekat terjadinya peristiwa, dalam penelitian ini diambil rentang selama 7 hari agar tidak terjadi tumpang tindih informasi antara event windows peristiwa yang satu dengan peristiwa lain (Ira, 2005). Untuk lebih jelas mengenai periode estimasi dan event windows akan dijelaskan melalui gambar 3.1 hingga gambar 3.4 berikut.
periode estimasi event date
31 Maret’99 2 Juni’99 9 Juni’99 16 Juni’99 Gambar 3.1. Periode Estimasi dan Event Windows pada Peristiwa Pemilu 1999
periode estimasi event date
30 Jan’04 28 Maret’04 5 April’04 12 April’04 Gambar 3.2. Periode Estimasi dan Event Windows pada Peristiwa Pemilu Legislatif 2004
Periode estimasi event date
30 April’04 28 Juni’04 5 Juli’04 12 Juli’04 Gambar 3.3. Periode Estimasi dan Event Windows pada Peristiwa Pemilu Presiden
Putaran I Tahun 2004
Periode estimasi event date
13 Juli’04 13 Sept’04 20 Sept’04 27 Sept’04 Gambar 3.4. Periode Estimasi dan Event Windows pada Peristiwa Pemilu Presiden
Putaran II Tahun 2004
b. Data return saham serta trading volume activity harian saham pada periode penelitian tersedia secara lengkap.
3.3. Variabel dan Definisi Operasional a. Konsep: Actual Return
Definisi operasional: Perubahan harga saham harian pada periode estimasi Pemilu 1999 dan 2004.
Indikator empirik:
Rit =
1 1
−
− − it
it it
P P P
(3.1) Notasi:
Rit = Actual return saham i pada periode ke-t Pit = Harga saham pada periode ke-t
Pit-1 = Harga saham pada periode t-1 b. Konsep: Abnormal Return
Definisi operasional: Selisih antara actual return dengan expected return Indikator empirik:
ARit = Rit – E(Rit) (3.2)
Notasi:
ARit = Abnormal return saham i pada periode ke-t Rit = Actual return saham i pada periode ke-t Expected Return
E(Rit) = αi + βi Rmt (3.3)
Notasi:
E(Rit) = Expected Return saham i pada periode ke-t αi = intercept untuk saham i
βi = koefisien slope yang merupakan beta dari saham i Rmt = Return indeks pasar pada periode estimasi ke-t c. Konsep: Trading Volume Activity
Definisi Operasional: Jumlah total lembar saham suatu perusahaan yang diperdagangkan pada periode tertentu di bursa.
Proxy : Volume perdagangan saham harian (3.4) Notasi:
TVAit = merupakan volume perdagangan saham perusahaan pada waktu t
3.4. Metode dan Prosedur Pengumpulan Data, Sumber Data, dan Jenis Data Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder yang berupa harga saham harian, trading volume activity harian dan Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG) pada tahun 1999 dan 2004. Menurut Boediono dan Koster (2004),”data sekunder adalah data yang telah ada sebelumnya atau telah dikumpulkan oleh orang lain sebelumnya” (p.7).
Adapun pengumpulan data yang digunakan untuk penelitian kali ini merupakan data-data yang berasal dari Bursa Efek Indonesia yang didapatkan melalui Laboratorium Pasar Modal UK Petra dengan metode pengumpulan menggunakan tahapan sebagai berikut:
a. Pengumpulan data daftar nama-nama perusahaan yang sahamnya terdaftar dalam kelompok kategori perusahaan LQ-45 pada periode tahun 1999 (secara konsisten masuk dalam dua kali periode pengumuman perusahaan LQ-45 baik semester pertama maupun kedua pada tahun tersebut).
b. Pengumpulan data daftar nama-nama perusahaan yang sahamnya terdaftar dalam kelompok kategori perusahaan LQ-45 pada periode tahun 2004 (secara konsisten masuk dalam dua kali periode pengumuman perusahaan LQ-45 baik semester pertama maupun kedua pada tahun tersebut).
c. Pengumpulan data-data di bawah ini pada periode estimasi dan event windows, yaitu:
• Data harga saham harian perusahaan
• Data volume perdagangan saham harian perusahaan
• Data harian Index Harga Saham Gabungan
3.5. Teknik Analisa Data
a. Menghitung actual return dengan menggunakan persamaan (3.1) b. Menghitung average actual return:
R = it
n Rit
∑
Notasi:
R = rata-rata actual return it
R = actual return saham i pada periode ke – t it
n = ∑ t sebelum dan sesudah Pemilu
c. Menghitung beta dengan menggunakan regresi OLS (Ordinary Least Square) antara tingkat imbal hasil saham dengan tingkat imbal hasil Indeks Harga Saham Gabungan.
d. Menghitung return indeks pasar (Rmt) pada periode estimasi ke – t yang dapat dihitung dengan rumus Rmt = (IHSGt – IHSGt-1) / (IHSGt-1)
e. Menghitung expected return menggunakan market model dengan persamaan (3.3)
f. Menghitung abnormal return dengan menggunakan persamaan (3.2) g. Menghitung AAR (Average Abnormal Return):
AAR = n ARit
∑
Notasi:
AAR = Rata-rata abnormal return
ARit = Abnormal return saham i pada periode ke- t n = ∑ t sebelum dan sesudah Pemilu
h. Menghitung TVA (Trading Volume Activity) menggunakan persamaan (3.4) i. Menghitung ATVA (Average Trading Volume Activity):
ATVAt = n
∑TVA
Notasi:
ATVAt = rata-rata trading volume activity pada periode ke-t TVAi,t = trading volume activity saham i pada periode t
j. Uji Normalitas
Dalam penelitian ini peneliti melakukan uji normalitas menggunakan Kolmogorov Smirnov Test menggunakan program komputer SPSS (Statistical Package for Social Science). Dengan menggunakan uji ini, dapat diketahui apakah data yang diteliti termasuk data yang dikategorikan berdistribusi normal atau tidak. Indikatornya adalah berdasarkan hasil dari uji yang dilakukan yaitu jika hasil p-value yang dihitung menghasilkan uji normalitas lebih besar dari nilai signifikan sebesar 5%, maka data tersebut berdistribusi normal, sebaliknya jika hasil yang kita dapatkan lebih kecil dari nilai signifikan sebesar 5%, maka data yang diteliti ini termasuk data berdistribusi tidak normal. Selanjutnya, jika data tersebut termasuk ke dalam data yang berdistribusi normal, maka untuk uji beda (dua rata-rata) yang dilakukan adalah menggunakan paired sample t-test yang merupakan uji statistik parametrik. Tetapi, jika data yang diteliti ini termasuk dalam data yang berdistribusi tidak normal, maka untuk uji beda dua rata-rata yang digunakan adalah menggunakan model Wilcoxon Signed Rank Test yang merupakan uji statistik non parametrik.
k. Uji Hipotesis 1
• Merumuskan Hipotesa
Pengujian hipotesis ini dilakukan untuk melihat apakah terdapat perbedaan antara actual return sebelum dan sesudah Pemilu dilakukan dengan menggunakan uji beda dua rata-rata. Hipotesis nol dan hipotesis alternatif dari uji hipotesis ini adalah sebagai berikut:
H0 = tidak terdapat perbedaan pada actual return sebelum dan sesudah Pemilu
HA = terdapat perbedaan pada actual return sebelum dan sesudah Pemilu Dengan demikian maka kedua hipotesis tersebut dapat dirumuskan sebagai berikut:
H0 : R sebelum = it R sesudah it HA : R sebelum ≠ it R sesudah it
• Tingkat signifikansi (α) yang digunakan adalah sebesar 5%
• Distribusi normal menggunakan paired sample t- test t-hitung dihitung menggunakan rumus:
thit =
(
1 – 2)/(Sp√( + )
) Notasi:= average actual return
Sp = simpangan baku kedua populasi n = jumlah sampel
simpangan baku dihitung dengan rumus:
Sp= (n1 – 1)S12 + (n2 – 1)S22
n1 + n2 –2 Daerah penolakan:
- Tolak Ho jika t-hit < -tα/2, v dan t-hit > tα/2, v atau jika p-value (nilai signifikansi) < α (5%).
- Gagal tolak Ho jika –tα/2, v < t-hit < tα/2, v atau jika p-value (nilai signifikansi) > α (5%).
• Distribusi tidak normal menggunakan Wilcoxon Signed Rank Test z-hit dihitung dengan rumus:
Zhit =
(
1 – 2)/√( - )
) Notasi:= average actual return σ2 = varian
n = jumlah sampel
varian dihitung dengan menggunakan rumus:
σ2 = Daerah penolakan:
- Tolak Ho jika Z hit < -Z1-α/2, dan Z hit > Z1- α/2 atau jika p-value (nilai signifikansi) < α (5%).
- Gagal tolak Ho jika –Z1- α/2 < Z hit < Z1- α/2 atau jika p-value (nilai signifikansi) > α (5%).
l. Uji Hipotesis 2
• Merumuskan Hipotesa
Pengujian hipotesis ini dilakukan untuk melihat apakah terdapat perbedaan antara abnormal return sebelum dan sesudah Pemilu dilakukan dengan menggunakan uji beda dua rata-rata. Hipotesis nol dan hipotesis alternatif dari uji hipotesis ini adalah sebagai berikut:
H0 = tidak terdapat perbedaan pada abnormal return sebelum dan sesudah Pemilu
HA = terdapat perbedaan pada abnormal return sebelum dan sesudah Pemilu
Dengan demikian maka kedua hipotesis tersebut dapat dirumuskan sebagai berikut:
H0 : AAR sebelum = AAR sesudah HA: AAR sebelum ≠ AAR sesudah
• Tingkat signifikansi (α) yang digunakan adalah sebesar 5%
• Distribusi normal menggunakan paired sample t-test t-hitung dihitung menggunakan rumus:
thit =
(
1 – 2)/(Sp√( + )
)Notasi:
= average abnormal return Sp = simpangan baku kedua populasi n = jumlah sampel
simpangan baku dihitung dengan rumus:
Sp= (n1 – 1)S12 + (n2 – 1)S22
n1 + n2 –2 Daerah penolakan:
- Tolak Ho jika t-hit < -tα/2, v dan t-hit > tα/2, v atau jika p-value (nilai signifikansi) < α (5%).
- Gagal tolak Ho jika –tα/2, v < t-hit < tα/2, v atau jika p-value (nilai signifikansi) > α (5%).
• Distribusi tidak normal menggunakan Wilcoxon Signed Rank Test z-hit dihitung dengan rumus:
Zhit =
(
1 – 2)/√( - )
)Notasi:
= average abnormal return σ2 = varian
n = jumlah sampel
varian dihitung dengan menggunakan rumus:
σ2 = Daerah penolakan:
- Tolak Ho jika Z hit < -Z1- α/2, dan Z hit > Z1- α/2 atau jika p-value (nilai signifikansi) < α (5%).
- Gagal tolak Ho jika –Z1- α/2 < Z hit < Z1- α/2 atau jika p-value (nilai signifikansi) > α (5%).
m. Uji Hipotesis 3
• Merumuskan Hipotesa
Pengujian hipotesis ini dilakukan untuk menguji apakah terdapat perbedaan pada trading volume activity sebelum dan sesudah Pemilu dilakukan. Pengujian ini dilakukan menggunakan uji beda dua rata-rata.
Hipotesis nol dan hipotesis alternatif dari hipotesis ini adalah sebagai berikut:
H0 = tidak terdapat perbedaan pada trading volume activity yang signifikan sebelum dan sesudah Pemilu
HA = terdapat perbedaan pada trading volume activity yang signifikan sebelum dan sesudah Pemilu
Dengan demikian maka kedua hipotesis tersebut dapat dirumuskan sebagai berikut:
H0 : ATVA sebelum = ATVA sesudah HA : ATVA sebelum ≠ ATVA sesudah
a. Tingkat signifikansi (α) yang digunakan adalah sebesar 5%
b. Distribusi normal menggunakan paired sample t test t-hitung dihitung menggunakan rumus:
thit =
(
1 – 2)/(Sp√( + )
)Notasi:
= average trading volume activity Sp = simpangan baku kedua populasi n = jumlah sampel
simpangan baku dihitung dengan rumus:
Sp= (n1 - 1)S12 + (n2 – 1)S22
n1 + n2 –2 Daerah penolakan:
- Tolak Ho ditolak jika t-hit < -tα/2, v dan t-hit > tα/2, v atau jika p-value (nilai signifikansi) < α (5%)
- Gagal tolak Ho ditolak jika -tα/2, v < t-hit < tα/2, v atau jika p-value (nilai signifikansi) > α (5%)
c. Distribusi tidak normal menggunakan wilcoxon signed test z-hit dihitung dengan rumus:
Zhit =
(
1 – 2)/√( - )
) Notasi:= average trading volume activity σ2 = varian
n = jumlah sampel
varian dihitung dengan menggunakan rumus:
σ2 =
Daerah penolakan:
- Tolak Ho ditolak jika Z hit < -Z1- α/2, dan Z hit > Z1- α/2 atau jika p-value (nilai signifikansi) < α (5%).
- Gagal tolak Ho ditolak jika -Z1- α/2 < Z hit < Z1- α/2 atau jika p-value (nilai signifikansi) > α (5%).
