BAB IV ANALISIS DAN PEMBAHASAN A. Deskripsi Data Penelitian ini bertujuan untuk menemukan bukti empiris adanya perbedaan rata-rata abnormal return dan aktivitas volume perdagangan saham (trading volume activity) sebelum dan sesudah Pilpres 2014. Sampel yang digunakan dalam penelitian ini adalah saham yang termasuk dalam anggota Jakarta Islamic Index (JII). Penelitian ini menggunakan populasi perusahaan yang masuk dalam kelompok Jakarta Islamic Index (JII) pada tahun 2014 yang mengambil variabel harga saham dan volume perdagangan saham. Sedangkan sampel yang diambil adalah harga saham dan volume perdagangan 24 perusahaan yang masuk dalam kelompok Jakarta Islamic Index (JII). Indeks ini juga memperdagangkan saham-saham perusahaan pilihan dengan ketentuan antara lain operasinya tidak bertolak belakang dengan Syariat Islam dan kinerja perusahaan pun terbilang baik. Sampel penelitian ini ditentukan dengan pertimbangan dan kriteria sebagai berikut: 1. Perusahaan yang terdaftar di Jakarta Islamic Index (JII) 2. Perusahaan yang terpantau pergerakan harga sahamnya pada tanggal 7, 8 dan 10, 11 juli 2014.
71
72
3. Perusahaan yang terpantau pergerakan volume perdagangan sahamnya pada tanggal 7, 8 dan 10, 11 juli 2014. B. Analisis Data 1. Pengujian Efisiensi Pasar Penelitian ini memakai pengujian efisiensi pasar yang merupakan pengujian efisiensi pasar bentuk setengah kuat (semistrong form). Hal ini dikarenakan informasi yang terkandung dalam Peristiwa Pilpres 2014 merupakan informasi yang dipublikasikan. Informasi tersebut akan
mengakibatkan
pergeseran
harga
saham
menuju
harga
ekuilibrium yang baru. Jika pasar bereaksi dengan cepat untuk mencapai harga ekuilibrium yang baru, maka pasar tersebut merupakan pasar yang efisien. Sebaliknya jika pasar bereaksi dengan lambat, maka hal ini menunjukkan adanya asimetri informasi. Pasar yang demikian merupakan pasar yang tidak efisien. Pengujian ini dilakukan dengan cara menghitung abnormal return 24 saham yang digunakan sebagai sampel penelitian. Abnormal return dihitung selama empat hari bursa, yaitu dari tanggal 7 Juli 2014 (t–2) sampai dengan 11 Juli 2014 (t+2). Perhitungan abnormal return dilakukan dengan menggunakan bantuan software Microsoft Excel 2010. Hasil perhitungan abnormal return selanjutnya dianalisis dengan menggunakan bantuan software SPSS 16. Pengujian ini meliputi statistik deskriptif, uji normalitas, dan uji
73
beda (t-test). Hasil pengujian ini menunjukkan adanya reaksi pasar yang signifikan disekitar Peristiwa Pilpres 2014. Pasar bereaksi signifikan pada tanggal 8 dan 10 Juli 2014 yang menunjukkan pasar bereaksi dengan cepat dan tidak berkepanjangan. Hal ini berimplikasi bahwa pasar modal di Indonesia termasuk pasar yang efisien dalam bentuk setengah kuat (semistrong form). 1.a. Statistik deskriptif Statistik Deskriptif adalah cabang dari statistik yang berhubungan dengan penggambaran atau peringkasan data penelitian sehingga data tersebut mudah untuk dipahami. Statistik deskriptif dalam penelitian ini akan menggambarkan data penelitian tentang harga saham dalam hal ini abnormal return dan aktivitas volume perdagangan saham. Sampel penelitian sebanyak 24 perusahaan selama 4 hari dengan 2 hari sebelum dan 2 hari sesudah dengan penyajian data dilakukan menggunakan model panel data, jadi jumlah data yang diteliti dalam penelitian ini sebanyak 24 x 2 = 48 data penelitian. Analisis statistik deskriptif penelitian ini dapat dilihat dari nilai maksimum, minimum, rata-rata (mean), dan standar deviasi pada variabel abnormal return selama periode penelitian. Berikut ini hasil pengujian statistik deskriptif terhadap variabel tersebut:
74
Tabel 3. Statistik Deskriptif Abnormal Return Pengujian Efisiensi Pasar Descriptive Statistics
N
Minimum
Maximum
Statistic
Statistic
Statistic
Mean
Std. Deviation
Statistic
Std. Error
Statistic
Juli_7
24
-.000003
.048738
.01694356
.002838280
.013904677
Juli_8
24
-.024586
.012965
-.00573613
.001910696
.009360458
Juli_10
24
-.054486
.039665
.00969564
.003736460
.018304840
Juli_11
24
-.059186
.037082
-.02143949
.003968596
.019442071
Valid N 24 (listwise)
Sumber: Output SPSS 16 Tabel 3 menunjukkan bahwa rata-rata abnormal return tertinggi terjadi pada tanggal 7 Juli 2014 (t–2) dengan nilai 0,.01694356 dengan standar deviasi 0,013904677. Sedangkan rata-rata abnormal return terendah terjadi pada tanggal 8 Juli 2014 (t–1) dengan nilai 0,00573613 dan standar deviasi 0,009360458. 1.b. Uji Normalitas Uji normalitas digunakan untuk mengetahui distribusi data pada variabel abnormal return selama periode penelitian. Uji normalitas ini menggunakan
one-sample
kolmogorov-smirnov
z-test.
Dasar
pengambilan keputusan adalah jika nilai signifikansi > 0,05 maka data
75
tersebut berdistribusi normal. Sebaliknya, jika nilai signifikansi < 0,05 maka data tersebut tidak berdistribusi normal. Uji normalitas terhadap variabel tersebut memperlihatkan hasil sebagai berikut Tabel 4. Uji Normalitas Abnormal Return Pengujian Efisiensi Pasar One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test Juli_7 N
Juli_8
Juli_10
Juli_11
24
24
24
24
.01694356
-.00573613
.00969564
-.02143949
.013904677
.009360458
.018304840
.019442071
Absolute
.117
.103
.166
.147
Positive
.117
.103
.137
.126
Negative
-.111
-.079
-.166
-.147
Kolmogorov-Smirnov Z
.575
.506
.814
.719
Asymp. Sig. (2-tailed)
.895
.960
.521
.680
Normal Parameters
a
Mean Std. Deviation
Most Extreme Differences
Sumber: Output SPSS 16
Tabel 4 menunjukkan bahwa nilai signifikansi pada variabel abnormal return selama periode penelitian > 0,05. Oleh karena nilai signifikansi > 0,05 maka dapat disimpulkan bahwa data pada variabel tersebut berdistribusi normal. Dengan demikian, analisis data dalam pengujian ini dapat dilanjutkan dalam statistik parametrik menggunakan onesample t-test. 1.c. Uji Beda (t-test)
76
Uji beda (t-test) digunakan untuk menguji rata-rata abnormal return selama periode penelitian. Uji beda (t-test) ini menggunakan onesample t-test. Dasar pengambilan keputusan adalah jika nilai signifikansi < 0,05 maka rata-rata abnormal return tidak sama dengan nol, artinya terdapat reaksi pasar yang signifikan. Sebaliknya, jika nilai signifikansi > 0,05 maka rata-rata abnormal return sama dengan nol, artinya tidak terdapat reaksi pasar yang signfikan. Uji beda (t-test) terhadap rata-rata abnormal return selama periode penelitian memperlihatkan
hasil
sebagai
berikut:
77
Tabel 5. Uji Beda (t-test) Abnormal Return Pengujian Efisiensi Pasar One-Sample Test
Test Value = 0 95% Confidence Interval of the Difference
T
Df
Sig. (2-tailed)
Mean Difference
Lower
Upper
Juli_7
5.970
23
.000
.016943559
.01107213
.02281499
Juli_8
-3.002
23
.006
-.005736134
-.00968871
-.00178356
Juli_10
2.595
23
.016
.009695641
.00196618
.01742510
Juli_11
-5.402
23
.000
-.021439495
-.02964916
-.01322983
Sumber: Output SPSS 16 Tabel 5 menunjukkan bahwa reaksi pasar yang signifikan terjadi pada tanggal 8 Juli 2014 (t–1) dan 10 Juli 2014 (t+1). Hal ini ditunjukkan dengan rata-rata abnormal return tanggal 8 Juli 2014 adalah -0, 005736134 dengan nilai signifikansi 0,006 serta rata-rata abnormal return tanggal 10 Juli 2014 adalah 0,009695641 dengan nilai signifikansi 0,016. Oleh karena nilai signifikansi pada kedua tanggal tersebut < 0,05 maka dapat disimpulkan bahwa rata-rata abnormal return pada kedua tanggal tidak sama dengan nol, artinya terdapat reaksi pasar yang signifikan pada kedua tanggal tersebut.
78
2. Pengujian Hipotesis 1 Pengujian ini dilakukan dengan cara menghitung abnormal return 24 saham yang digunakan sebagai sampel penelitian. Abnormal return dihitung selama empat hari bursa, yaitu dari tanggal 7 Juli 2014 (t–2) sampai dengan 11 Juli 2014 (t+2). Hasil perhitungan abnormal return selanjutnya dikelompokkan dalam dua periode, yaitu periode sebelum dan sesudah. Periode sebelum merupakan rata-rata abnormal return untuk masing-masing saham dari t–2 sampai dengan t–1. Periode sesudah merupakan rata-rata abnormal return untuk masing-masing saham dari t+1 sampai dengan t+2. Perhitungan abnormal return dilakukan menggunakan bantuan software Microsoft Excel 2010. Hasil perhitungan abnormal return selanjutnya dianalisis menggunakan bantuan software SPSS 16. 2.a. Statistik Deskriptif Statistik deskriptif digunakan untuk mengetahui nilai minimum, maksimum, rata-rata (mean), dan standar deviasi pada variabel ratarata abnormal return sebelum dan sesudah Peristiwa Pilpres 2014. Pengujian
statistik
deskriptif
memperlihatkan hasil sebagai berikut:
terhadap
variabel
tersebut
79
Tabel 6. Statistik Deskriptif Abnormal Return Pengujian Hipotesis 1 Descriptive Statistics
N
Minimum
Maximum
Mean
Std. Deviation
AR_Sebelum
48
-.024586
.048738
.00560371
.016395680
AR_Sesudah
48
-.059186
.039665
-.00587193
.024422335
Valid N (listwise)
48
Sumber: Output SPSS 16
Tabel 6 menunjukkan bahwa rata-rata abnormal return sebelum Peristiwa Pilpres 2014 adalah 0,00560371 dengan standar deviasi 0,016395680. Rata-rata abnormal return sesudah Peristiwa Pilpres 2014 adalah -0,00587193 dengan standar deviasi 0,024422335. 2.b. Uji Normalitas Uji normalitas digunakan untuk mengetahui distribusi data pada variabel abnormal return sebelum dan sesudah Peristiwa Pilpres 2014. Uji normalitas ini menggunakan one-sample kolmogorov-smirnov ztest. Dasar pengambilan keputusan adalah jika nilai signifikansi > 0,05 maka data tersebut berdistribusi normal. Sebaliknya, jika nilai signifikansi < 0,05 maka data tersebut tidak berdistribusi normal. Uji
80
normalitas terhadap variabel tersebut memperlihatkan hasil sebagai berikut: Tabel 7. Uji Normalitas Abnormal Return Pengujian Hipotesis 1 One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
AR_Sebelum N
AR_Sesudah
48
48
.00560371
-.00587193
.016395680
.024422335
Absolute
.097
.068
Positive
.097
.054
Negative
-.060
-.068
Kolmogorov-Smirnov Z
.674
.470
Asymp. Sig. (2-tailed)
.755
.980
Normal Parameters
a
Mean Std. Deviation
Most Extreme Differences
Sumber: Output SPSS 16
Tabel 7 menunjukkan bahwa nilai signifikansi pada variabel abnormal return sebelum dan sesudah Peristiwa Pilpres 2014 > 0,05. Oleh karena nilai signifikansi > 0,05 maka dapat disimpulkan bahwa data pada variabel tersebut berdistribusi normal. Dengan demikian, analisis data dalam pengujian ini dapat dilanjutkan dalam statistik parametrik menggunakan paired-samples t-test.
81
2.c. Uji Beda (t-test) Uji beda (t-test) digunakan untuk menguji perbedaan rata-rata abnormal return sebelum dan sesudah Peristiwa Pilpres 2014. Uji beda
(t-test)
ini
menggunakan
paired-samples
t-test.
Dasar
pengambilan keputusan adalah sebagai berikut: a. Jika nilai signifikansi < 0,05 maka hipotesis 1 diterima, artinya terdapat perbedaan rata-rata abnormal return yang signifikan sebelum dan sesudah Peristiwa Umum Pilpres 2014. b. Jika nilai signifikansi > 0,05 maka hipotesis 1 ditolak, artinya tidak terdapat perbedaan rata-rata abnormal return yang signifikan antara sebelum dan sesudah Peristiwa Pilpres 2014. Uji beda (t-test) terhadap perbedaan rata-rata abnormal return sebelum dan sesudah Peristiwa Pilpres 2014 memperlihatkan hasil sebagai berikut:
82
Tabel 8. Uji Beda t-test Abnormal Return Pengujian Hipotesis 1 Paired Samples Test
Paired Differences 95% Confidence Interval of the Difference
Mean
Std.
Std. Error
Deviation
Mean
Sig. (2Lower
Upper
T
df tailed)
Pair AR_Sebelum .011475639 .023540695 1
.003397807
.004640134
.018311145 3.377 47
AR_Sesudah
Sumber: Output SPSS 16 Tabel 8 menunjukkan bahwa t-value adalah 3,377 dengan nilai signifikansi 0,001. Oleh karena nilai signifikansi < 0,05 maka hipotesis 1 yang menyatakan terdapat perbedaan rata-rata abnormal return yang signifikan sebelum dan sesudah Peristiwa Pilpres 2014 diterima. Dengan demikian, pada tingkat keyakinan 95 % (α = 0,05) secara statistik terdapat perbedaan rata-rata abnormal return yang signifikan sebelum dan sesudah Peristiwa Pilpres 2014. 3. Pengujian Hipotesis 2 Pengujian ini dilakukan dengan cara menghitung Trading Volume Activity (TVA) 24 saham yang digunakan sebagai sampel penelitian. TVA dihitung selama empat hari bursa, yaitu dari tanggal 7 Juli 2014 (t–2) sampai dengan 11 Juli 2014 (t+2). Hasil perhitungan TVA
.001
83
selanjutnya dikelompokkan dalam dua periode, yaitu periode sebelum dan sesudah. Periode sebelum merupakan rata-rata TVA untuk masing-masing saham dari t–2 sampai dengan t–1. Periode sesudah merupakan rata-rata TVA untuk masing-masing saham dari t+1 sampai dengan t+2. Perhitungan TVA dilakukan menggunakan bantuan software Microsoft Excel 2010. Hasil perhitungan TVA selanjutnya dianalisis menggunakan bantuan software SPSS 16. 3.a. Statistik Deskriptif Statistik deskriptif digunakan untuk mengetahui nilai minimum, maksimum, rata-rata (mean), dan standar deviasi pada variabel ratarata TVA sebelum dan sesudah Peristiwa Pilpres 2014. Pengujian statistik deskriptif terhadap variabel tersebut memperlihatkan hasil sebagai berikut: Tabel 9. Statistik Deskriptif TVA Pengujian Hipotesis 2 Descriptive Statistics
N
Minimum
Maximum
Mean
Std. Deviation
TVA_Sebelum
48
.000193
.008966
.00231398
.002281458
TVA_Sesudah
48
.000149
.022088
.00327681
.004132668
Valid N (listwise)
48
Sumber: Output SPSS 16
84
Tabel 9 menunjukkan bahwa rata-rata TVA sebelum Peristiwa Pilpres 2014 adalah 0,00231398 dengan standar deviasi 0,002281458. Ratarata TVA sesudah Peristiwa Pilpres 2014 adalah 0,00327681 dengan standar deviasi 0,004132668. 3.b. Uji Normalitas Uji normalitas digunakan untuk mengetahui distribusi data pada variabel TVA sebelum dan sesudah Peristiwa Pilpres 2014. Uji normalitas ini menggunakan one-sample kolmogorov-smirnov z-test. Dasar pengambilan keputusan adalah jika nilai signifikansi > 0,05 maka data tersebut berdistribusi normal. Sebaliknya, jika nilai signifikansi < 0,05 maka data tersebut tidak berdistribusi normal. Uji normalitas terhadap variabel tersebut memperlihatkan hasil sebagai berikut:
85
Tabel 10. Uji Normalitas TVA Pengujian Hipotesis 2 One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
TVA_Sebelum N Normal Parameters
a
48
48
.00231398
.00327681
.002281458
.004132668
Absolute
.275
.233
Positive
.275
.233
Negative
-.176
-.225
1.907
1.612
.001
.011
Mean Std. Deviation
Most Extreme Differences
TVA_Sesudah
Kolmogorov-Smirnov Z Asymp. Sig. (2-tailed) Sumber: Output SPSS 16.
Tabel 10 menunjukkan bahwa nilai signifikansi pada variabel TVA sebelum dan sesudah Peristiwa Pilpres 2014 > 0,05. Oleh karena nilai signifikansi > 0,05 maka dapat disimpulkan bahwa data pada variabel tersebut berdistribusi normal. Dengan demikian, analisis data dalam pengujian
ini
dapat
dilanjutkan
dalam
statistik
parametrik
menggunakan paired-samples t-test. 3.c. Uji Beda (t-test) Uji beda (t-test) digunakan untuk menguji perbedaan rata-rata TVA sebelum dan sesudah Peristiwa Pilpres 2014. Uji beda (t-test) ini
86
menggunakan paired-samples t-test. Dasar pengambilan keputusan adalah sebagai berikut: a. Jika nilai signifikansi < 0,05 maka hipotesis 2 diterima, artinya terdapat perbedaan rata-rata aktivitas volume perdagangan saham yang signifikan sebelum dan sesudah Peristiwa Pilpres 2014. b. Jika nilai signifikansi > 0,05 maka hipotesis 2 ditolak, artinya tidak terdapat perbedaan rata-rata aktivitas volume perdagangan saham yang signifikan sebelum dan sesudah Peristiwa Pilpres 2014. Uji beda (t-test) terhadap perbedaan rata-rata TVA sebelum dan sesudah Peristiwa Pilpres 2014 memperlihatkan hasil sebagai berikut: Tabel 11. Uji Beda (t-Test) TVA Pengujian Hipotesis 2 Paired Samples Test
Paired Differences 95% Confidence Interval of Sig. the Difference
Mean Pair
TVA_Sebelum -
1
TVA_Sesudah
-.000962833
Sumber: Output SPSS 16
Std.
Std. Error
Deviation
Mean
(2Lower
Upper
.003208101 .000463050 -.001894369 -.000031298
T
df tailed)
-2.079 47
.043
87
Tabel 11 menunjukkan bahwa t-value adalah -2,079 dengan nilai signifikansi 0,043. Oleh karena nilai signifikansi < 0,05 (0,043 < 0,05) maka hipotesis 2 yang menyatakan terdapat perbedaan rata-rata aktivitas volume perdagangan saham yang signifikan sebelum dan sesudah Peristiwa Pilpres 2014 diterima. Dengan demikian, pada tingkat keyakinan 95 % (α = 0,05) secara statistik terdapat perbedaan rata-rata TVA yang signifikan sebelum dan sesudah Peristiwa Pilpres 2014. C. Pembahasan 1. Pembahasan Pengujian Efisiensi Pasar Hasil pengujian efisiensi pasar menunjukkan bahwa reaksi pasar yang signifikan terjadi pada tanggal 8 Juli 2014 (t–1) dan 10 Juli 2014 (t+1). Hal ini ditunjukkan dengan rata-rata abnormal return tanggal 8 Juli 2014 adalah -0,005736134 dengan nilai signifikansi 0,006 serta rata-rata abnormal return tanggal 10 Juli 2014 adalah 0,009695641 dengan nilai signifikansi 0,016. Oleh karena nilai signifikansi pada kedua tanggal tersebut < 0,05 maka dapat disimpulkan bahwa rata-rata abnormal return pada kedua tanggal tersebut tidak sama dengan nol, artinya terdapat reaksi pasar yang signifikan pada kedua tanggal tersebut. Reaksi pasar yang signifikan pada tanggal 8 Juli 2014 (t–1) menunjukkan bahwa informasi yang terkandung dalam Peristiwa Pilpres 2014 sudah bocor ke publik. Informasi yang terkandung dalam
88
publikasi tersebut merupakan informasi yang direspon oleh investor sehingga mengakibatkan pasar bereaksi pada saat publikasi tersebut dilakukan. Reaksi pasar atas publikasi tersebut ditunjukkan dengan rata-rata abnormal return yang bernilai negatif dan signifikan pada tanggal 8 Juli 2014 (t–1). Rata-rata abnormal return yang bernilai negatif menunjukkan bahwa informasi yang terkandung dalam peristiwa politik tersebut dianggap sebagai berita buruk (bad news). Secara keseluruhan, berdasarkan hasil uji beda (t-test) menggunakan one-sample t-test, maka dapat disimpulkan bahwa pasar modal di Indonesia termasuk pasar yang efisien dalam bentuk setengah kuat (semistrong form). Hal ini dikarenakan pasar bereaksi dengan cepat dan tidak berkepanjangan. Pasar bereaksi pada tanggal 8 Juli 2014 untuk merespon informasi yang terkandung dalam Peristiwa Pilpres 2014. 2. Pembahasan Pengujian Hipotesis 1 Hasil pengujian hipotesis 1 menunjukkan bahwa secara statistik terdapat perbedaan rata-rata abnormal return yang signifikan sebelum dan sesudah Peristiwa Pilpres 2014. Terlihat dar nilai t-value menunjukkan 3,377 dengan nilai signifikansi 0,001. Oleh karena nilai signifikansi < 0,05 maka hipotesis 1 yang menyatakan terdapat perbedaan rata-rata abnormal return yang signifikan sebelum dan sesudah Peristiwa Pilpres 2014 diterima. Dengan demikian, pada
89
tingkat keyakinan 95 % (α = 0,05) secara statistik terdapat perbedaan rata-rata abnormal return yang signifikan sebelum dan sesudah Peristiwa Pilpres 2014. Terdapat perbedaan rata-rata abnormal return yang signifikan sebelum dan sesudah Peristiwa Pilpres 2014 tidak terlepas dari kondisi pasar modal di Indonesia yang efisien dalam bentuk setengah kuat (semistrong form). Hal ini berdasarkan hasil pengujian efisiensi pasar yang menunjukkan bahwa pasar hanya membutuhkan waktu satu hari untuk merespon informasi yang terkandung dalam suatu peristiwa. Pasar bereaksi signifikan pada tanggal 8 Juli 2014 (t–1) untuk merespon informasi yang terkandung dalam Peristiwa Pilpres 2014. Selain itu, pasar juga bereaksi signifikan pada tanggal 10 Juli 2014 (t+1) untuk merespon informasi yang terkandung dalam peristiwa politik tersebut. Dengan kata lain, pasar bereaksi namun tidak signifikan pada tanggal 7 dan 11 Juli 2014. Reaksi pasar yang signifikan inilah yang mengakibatkan secara statistik terdapat perbedaan rata-rata abnormal return yang signifikan sebelum dan sesudah Peristiwa Pilpres 2014. Hasil Penelitian ini diperkuat oleh penelitian Nunung Nurhaeni (2009), Fenny Trisnawati (2011), Muhammad Isra Armin (2011), yang menyimpulkan bahwa terdapat adanya perbedaan rata-rata abnormal return sebelum dan setelah Peristiwa
90
3. Pembahasan Pengujian Hipotesis 2 Hasil pengujian hipotesis 2 menunjukkan bahwa secara statistik terdapat perbedaan rata-rata aktivitas volume perdagangan saham atau trading volume activity (TVA) yang signifikan sebelum dan sesudah Peristiwa Pilpres 2014. Hal ini dibuktikan oleh nilai t-value yang menunjukan -2,079 dengan nilai signifikansi 0,043. Oleh karena nilai signifikansi < 0,05 (0,043 < 0,05) maka hipotesis 2 yang menyatakan terdapat perbedaan rata-rata aktivitas volume perdagangan saham yang signifikan sebelum dan sesudah Peristiwa Pilpres 2014 diterima. Dengan demikian, pada tingkat keyakinan 95 % (α = 0,05) secara statistik terdapat perbedaan rata-rata TVA yang signifikan sebelum dan sesudah Peristiwa Pilpres 2014. Adanya perbedaan rata-rata TVA yang signifikan sebelum dan sesudah Peristiwa Pilpres 2014 tidak terlepas dari banyaknya media massa yang mengikuti dan mengawasi proses jalannya Pilpres 2014 dari awal sampai akhir yang dilakukan oleh KPU beserta relawan serta Timses masing-masing calon lalu kemudian menginformasikannya melalui media cetak maupun media elektronik. Hasil dari Pilpres 2014 dapat diketahui dan diikuti dengan segera oleh investor. Hal ini mengakibatkan volume perdagangan saham pada periode sebelum lebih tinggi dibandingkan periode sesudah, sehingga mengakibatkan secara statistik terdapat perbedaan
91
rata-rata aktivitas volume perdagangan saham yang signifikan sebelum dan sesudah Peristiwa Pilpres 2014. Hasil Penelitian ini diperkuat oleh penelitian Nunung Nurhaeni (2009), Muhammad Isra Armin (2011), Rif’at Syauqi Baiquni (2014), yang berkesimpulan bahwa terdapat perbedaan rata-rata aktivitas volume perdagangan (Trading Volume Activity) antara sebelum dan sesudah peristiwa.
