BAB III METODE PENELITIAN
3.1 Pendekatan Studi Penelitian ini menggunakan metode event study, yaitu metode yang digunakan untuk mengukur reaksi harga saham terhadap suatu peristiwa yang ditandai dengan adanya abnormal return (Cowan, 1992). Adapun langkah-langkah dalam metode event study adalah menetapkan tanggal terjadinya peristiwa yang akan diteliti. Kemudian menetapkan periode waktu penelitian (periode estimasi dan periode kejadian), melakukan perhitungan abnormal return dan expected return dalam periode estimasi. Selanjutnya, melakukan pengujian statistik (t-test) pada abnormal return dalam event period. Tanggal terjadinya peristiwa dalam metode event study dianggap terjadi pada periode (t=0). Dengan demikian,
tanggal
pengumuman
stock
split
yang
berlainan dari setiap perusahaan sampel dianggap terjadi pada periode (t=0) (Harijono, 1999). Periode waktu yang ditetapkan dalam penelitian ini adalah 97 hari, dimana periode estimasi (estimation period) 90 hari yaitu (t-93) hingga (t-4), yang digunakan untuk mengestimasi beta, dan periode peristiwa (event period) ditetapkan selama 7 hari yaitu 3 hari sebelum event 17
date, 1 hari pada event date, dan 3 hari setelah event date. Periode peristiwa dipilih 7 hari dengan alasan untuk menghindari adanya efek dari peristiwa lain selain pengumuman stock split. 3.2 Populasi dan Sampel Populasi dalam penelitian ini adalah perusahaan go public terdaftar di Bursa Efek Indonesia (BEI) yang melakukan stock split. Pemilihan sampel penelitian menggunakan metode purposive sampling yaitu metode pemilihan sampel dengan beberapa kriteria tertentu (Utami
dkk.
2009).
Menggunakan
kriteria
sampel
dimaksudkan untuk mencegah terjadinya confounding factors. Adapun kriteria sampel yang akan digunakan adalah: Pertama, perusahaan tersebut terdaftar di Bursa Efek Indonesia periode 2010 hingga 2012. Kedua, perusahaan tersebut mengumumkan stock split pada periode 2010 hingga 2012. Ketiga, perusahaan tidak
melakukan
pengumuman
lain
seperti,
pengumuman merger, right issue, dividen, ESOP, dan laporan keuangan selama periode estimasi dan event period untuk menghindari terjadinya confounding effect. Keempat, perusahaan tersebut aktif diperdagangkan minimal 15 hari perdagangan. Kelima, perusahaan tersebut memiliki kelengkapan data laporan keuangan untuk kebutuhan analisis. 18
Dengan
metode
purposive
sampling,
sampel
penelitian yang diperoleh adalah 18 emiten. Proses pemilihan sampel penelitian menggunakan kriteriakriteria yang telah ditentukan ditunjukkan pada tabel 3.1 brikut ini: Tabel 3.1 Proses Pemilihan Sample
No
Proses
Jumlah
1
Pengumuman stock split periode 1 Januari 2010 sampai dengan 31 Desember 2012
33
2
Pengumuman lain pada event period yaitu tiga hari sebelum (-3) dan tiga hari sesudah (+3) pengumuman stock split
(3)
3
Emiten yang tidak aktif diperdagangkan
(12)
4
Sampel akhir
18
Berdasarkan tabel 3.1, emiten yang melakukan pengumuman stock split periode 2010 sampai dengan periode 2012 berjumlah 33 emiten. Emiten yang melakukan pengumuman lain dalam event period berjumlah 3 emiten. Sedangkan, emiten yang tidak aktif diperdagangkan berjumlah 12 emiten. Dengan demikian, sampel akhir penelitian adalah 18 emiten. Sampel akhir yang terpilih tersebar dalam 9 jenis industri
Bursa
Efek
Indonesia.
Sebaran
sampel
penelitian berdasarkan jenis industri ditunjukkan pada tabel 3.2 berikut ini:
19
Tabel 3.2 Sebaran Sampel Penelitian Berdasarkan Pembagian Waktu dan Jenis Industri No
Tahun Pengumuman Stock Split
Industri
2010
1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9.
Pertanian Pertambangan Industri Dasar dan Kimia Aneka Industri Industri Barang Konsumsi Property dan Real Estate Infrastruktur, Utilitas, Transportasi Keuangan Perdagangan, Jasa, dan Investasi Jumlah Total
2011
2012
1 1
1 1
1
1
1 1 2 1 1
1
1 2
2
3 7 8 18 Perusahaan
Sumber: Lampiran 1, data diolah
Berdasarkan tabel 3.2, tahun 2010 emiten yang melakukan stock split sebanyak 3 emiten, tahun 2011 meningkat menjadi 7 emiten, dan tahun 2012 terdapat sebanyak 8 emiten yang melakukan stock split. Industri perdagangan, jasa, dan investasi merupakan industri yang terbanyak melakukan
stock split dari
pada
industri lainnya. 3.3
Jenis dan Sumber Data Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah
data sekunder, antara lain: (1) tanggal pengumuman stock
split
periode
2010-2012
diperoleh
dari
www.idx.co.id dan www.ksei.co.id; (2) data harga saham dan jumlah saham yang diperdagangkan harian selama periode 2010-2012 diperoleh dari finance.yahoo.com; 20
(3) data jumlah saham yang beredar periode 2010 hingga 2012 diperoleh dari www.sahamok.com; (4) IHSG (indeks harga saham gabungan) harian periode 2010-2012
diperoleh
dari
pojok
BEI
Universitas
Diponegoro (UNDIP). 3.4
Teknik Analisis dan Pengujian Hipotesis
3.4.1 Perhitungan Abnormal Return Pengujian reaksi pasar terhadap pengumuman stock split yang ditunjukkan dengan abnormal return menggunakan
event
study
untuk
mendapatkan
informasi yang spesifik pada suatu pengumuman. Adapun langkah-langkah event study adalah sebagai berikut: 1. Menetapkan
kapan
peristiwa
pengumuman
(announcement date) stock split terjadi. 2. Menetapkan periode waktu penelitian sebagai berikut: a) Periode estimasi (estimation period) dalam penelitian ini adalah 90 hari, yaitu dimulai dari (t-93) hingga (t-4), dimana (t-4) adalah hari ke (β4) perdagangan sebelum tanggal pengumumann stock split. b) Periode
kejadian
(event
period)
dalam
penelitian ini adalah 7 hari, yaitu dimulai dari (tβ3) periode pre-event, (tβ0), hingga (t+3) 21
periode
post-event.
kejadian
dilakukan
Pemilihan untuk
periode
menghindari
terjadinya confounding effect. 3. Melakukan
perhitungan
abnormal
return
menggunakan model Capital Asset Pricing Model (CAPM), sebagai berikut: a) Menghitung actual return saham.
π
ππ‘ =
π ππ‘ βπ ππ‘β1
(3.1)
π ππ‘β1
Keterangan: π
ππ‘ = πππ‘π’ππ πππ‘π’ππ saham i pada waktu t πππ‘ = harga saham i pada waktu t πππ‘β1 = harga saham i pada waktu t β 1 b) Menghitung actual return pasar. Return pasar yang digunakan dalam penelitian ini adalah IHSG.
π
π π‘ =
πΌπ»ππΊπ‘ βπΌπ»ππΊπ‘β1
(3.2)
πΌπ»ππΊπ‘β1
Keterangan: π
ππ‘
= return pasar i pada hari ke t
IHSGπ‘
= Indeks Harga Saham Gabungan pada hari ke t
πΌπ»ππΊπ‘ β 1 = Indeks Harga Saham Gabungan pada hari ke t-1 c) Mengestimasi
expected
estimation period dihitung rumus sebagai berikut: 22
return
selama
menggunakan
πΈ π
ππ‘ = πΌπ + π½π . π
ππ‘
(3.3)
Keterangan: πΈ π
ππ‘
= expected return saham i pada hari ke t
π
ππ‘
= return pasar i pada hari ke t
πΌπ
dan π½π adalah hasil regresi actual return
saham dan actual retun pasar pada priode estimasi yaitu 90 hari perdagangan sebelum event period (t-93) hingga (t- 4). d) Menghitung abnormal return, yaitu: π΄π
ππ‘ = π
ππ‘ β πΈ π
ππ‘ Keterangan:
(3.4)
π΄π
ππ‘ = Abnormal Return saham i pada hari ke t π
ππ‘ = actual return saham i pada hari ke t πΈ π
ππ‘ = expected return saham i pada hari ke t 3.4.2 Perhitungan Trading Volume Activity Perhitungan penelitian
ini
tingkat
likuiditas
menggunakan
saham
volume
dalam
perdagangan
dengan model yang dikemukakan oleh Beaver (1968) yaitu trading volume activity (TVA). Langkah-langkah dalam perhitungan TVA adalah sebagai berikut: 1. Menghitung trading volume activity selama event period
πππ΄ππ‘ =
saham i yang ditransaksikan pada hari keβt saham i yang beredar
(3.5)
23
2. Setelah
menemukan
TVA
masing-masing
saham, langkah berikutnya menghitung ratarata
aktifitas
volume
perdagangan
saham
dengan menggunakan rumus sebagai berikut: π΄πππ΄ππ‘ π΄πππ΄ππ‘
π πππππ’π
=
πππ΄ ππ‘ π πππππ’π π
(3.6)
π ππ‘πππ β
=
πππ΄ ππ‘ π ππ‘πππ β π
(3.7)
3.4.3 Pengujian Normalitas Data Data penelitian dalam pengujian hipotesis terlebih dahulu diuji normalitasnya. Dalam penelitian ini uji normalitas menggunakan uji Kolmogorov Smirnov Test (K-S). Bila data terdistribusi normal, maka pengujian hipotesis penelitian mengguanakan paired sample t-test. Namun, jika data tidak terdistribusi normal, maka pengujian hipotesis yang akan dilakukan menggunakan uji wilcoxon paired sample test. Tingkat signifikansi yang digunakan dalam penelitian ini adalah 5%, 1%, dan 10%. Penggunaan tingkat signifikansi didasarkan pada nilai p-value yang dihasilkan pada perhitungan statistik. Jika p-value β₯ Ξ±, maka data terdistribusi normal. Namun, jika p-value β€ Ξ±, maka data tidak terdistribusi normal. 3.4.4 Pengujian Hipotesis Pengujian
hipotesis
dilakukan
untuk
menguji
kebenaran dari data sampel yang diteliti sehingga akan 24
menghasilkan
suatu
kesimpulan
dan
menjawab
permasalahan dalam penelitian. 1. Pengujian Abnormal Return Pengujian terhadap Abnormal Return pada harihari
disekitar
pengumuman
stock split
dilakukan
dengan uji-t one sample jika data terdistribusi normal. Namun jika data tidak terdistribusi normal maka, pengujian dilakukan dengan uji Wilcoxon one sample. Pada pengujian uji-t one sample maupun uji Wilcoxon
one
sample
tingkat
signifikansi
yang
digunakan adalah 5%, 1%, dan 10% penggunaannya didasarkan nilai p-value hasil dari pengujian statistik. Uji yang digunakan dalam penelitian ini adalah uji dua sisi (two tailed) dengan kriteria pengujian sebagai berikut: a) Ho diterima jika p-value β₯ Ξ± b) Ho ditolak jika p-value β€ Ξ± Sehingga, kesimpulan dari hipotesis yang akan diajukan adalah sebagai berikut: a) Jika p-value β₯ Ξ±, maka
tidak
terdapat
perbedaan
abnormal
return
sebelum dan sesudah pengumuman stock split. b) Jika p-value β€ Ξ±, maka terdapat perbedaan abnormal return sebelum dan sesudah pengumuman stock split. 2. Pengujian Trading Volume Activity Pengujian terhadap trading volume activity pada hari-hari disekitar pengumuman stock split dilakukan 25
dengan uji-t one sample jika data terdistribusi normal. Namun jika data tidak terdistribusi normal maka, pengujian dilakukan dengan uji Wilcoxon one sample. Tingkat signifikansi yang digunakan adalah 5%, 1%, dan 10% penggunaannya didasarkan pada hasil p-value pada perhitungan statistik. Kriteria pengujian sebagai berikut: a) Ho diterima jika p-value β₯ Ξ± b) Ho ditolak jika p-value β€ Ξ± Kesimpulan dari hipotesis yang akan diajukan adalah sebagai berikut: a) Jika p-value β₯ Ξ±, maka tidak terdapat perbedaan trading volume activity sebelum dan sesudah pengumuman stock split. b) Jika p-value β€ Ξ±, maka
terdapat
perbedaan
trading
volume
sebelum dan sesudah pengumuman stock split.
26
activity
