Pandu Rizky Fauzi. Dosen Pembimbing: Yogo Purwono, S.E., M.M., FRM

ANALISIS PERILAKU INTRAHARI VOLATILITAS RETURN, VOLUME PERDAGANGAN, DAN BID-ASK SPREADS SAHAM SYARIAH PADA JAKARTA ISLAMIC INDEX PERIODE 5 SEPTEMBER 2011 – 29 FEBRUARI 2012 Pandu Rizky Fauzi

Dosen Pembimbing: Yogo Purwono, S.E., M.M., FRM.

ABSTRAK Penelitian ini bertujuan menganalisis perilaku data intrahari pada saham syariah di Jakarta Islamic Indeks yang meliputi pembentukan pola regularitas intrahari, keberadaan fenomena volatilitas yang persistence dan gejolak volatilitas yang asimetris, serta hubungan kausalitas antara volume perdagangan dan bid-ask spread terhadap volatilitas. Keluarga model ARCH/GARCH digunakan untuk menjelaskan fenomena volatilitas. Sementara hubungan kausalitas dianalisis dengan uji kausalitas Granger. Hasil penelitian menunjukkan bahwa pola regularitas intrahari saham syariah umumnya mengikuti pola regularitas intrahari saham konvensional. Kemudian fenomena volatilitas yang persistence dan gejolak volatilitas yang asimetris secara intrahari dapat ditangkap pada sebagian besar sampel. Sedangkan uji kausalitas Granger mengindikasikan bahwa perubahan volume perdagangan dan bid-ask spread secara bersama memengaruhi volatilitas return.

Kata Kunci: Volatilitas Return, Volume Perdagangan, Bid-Ask Spread, ARCH/GARCH, Granger Causality Test

Analisis perilaku..., Pandu Rizky Fauzi, FE UI, 2013

1.

PENDAHULUAN Pada tanggal 12 Mei 2011 Dewan Syariah Nasional (DSN) MUI bersama

Bursa Efek Indonesia (BEI) meluncurkan fatwa No.80/DSN-MUI/III/2011 Tentang “Penerapan Prinsip Syariah dalam Mekanisme Perdagangan Efek Bersifat Ekuitas di Pasar Reguler Bursa Efek”. Ada dua poin penting yang diatur dalam fatwa ini, pertama mengenai akad Bai’ al Musawamah sebagai akad yang dipergunakan dalam perdagangan saham di pasar reguler BEI (Pasal 1 huruf e Ketentuan Khusus fatwa 80 tahun 2011). Bai’ al Musawamah adalah akad jual beli dengan kesepakatan harga pasar yang wajar melalui mekanisme tawar menawar

yang

berkesinambungan.

Hal

ini

serupa

dengan

mekanisme

perdagangan saat ini yang menganut sistem lelang berkesinambungan (continous auction). Kedua adalah adanya ketentuan yang menyebutkan bahwa pada saat transaksi terjadi, maka akad jual beli dianggap telah sah secara syariah. Sehingga investor boleh menjual kembali saham yang dimilikinya, walaupun penyelesaian transaksi pembelian (settlement) baru dapat dilaksanakan pada hari ketiga bursa setelah transaksi terjadi (T+3) (Pasal 1 huruf c Ketentuan Khusus fatwa 80 tahun 2011). Hal ini menunjukkan bahwa transaksi perdagangan secara intrahari (intraday trading) pada efek syariah telah dilegalkan secara syar’i. Terjadinya aktivitas perdagangan intrahari pada saham syariah ini didukung pula oleh data statistik yang dikeluarkan BEI. Pada triwulan keempat tahun 2011, disebutkan bahwa rata-rata frekuensi harian perdagangan saham syariah periode Januari-Desember 2011 mencapai 61.000 kali sehari dengan nilai Rp2.252 miliar dan volume perdagangan sebanyak 2.449 juta lembar saham. Berangkat dari dikeluarkannya fatwa No: 80/DSN-MUI/III/2011 dan datadata statistik di atas, maka penulis kemudian memiliki ketertarikan untuk melakukan pengamatan dan analisis terhadap perdagangan efek syariah secara intrahari. Analisis ini dimaksudkan untuk mendapatkan deskripsi dan gambaran utuh dari perilaku pergerakan data series efek syariah secara intrahari. Pengamatan tersebut menjadi menarik untuk dilakukan, mengingat dari sejumlah literatur yang ada belum banyak peneliti yang mengupas mengenai transaksi intrahari pada efek syariah secara komprehensif. Penelitian mengenai


transaksi intrahari dan teori-teori yang menjelaskan hubungan antar variabel kunci di pasar modal umumnya dilakukan dengan mengamati saham atau indeks saham konvensional. Sampai saat ini, penulis masih kesulitan untuk mencari literatur yang menjelaskan penelitian transaksi intrahari dan penerapan teori konvensional pada saham syariah. Terjadinya transaksi perdagangan efek syariah secara intrahari juga memunculkan rasa keingintahuan yang besar untuk mendeskripsikan perilaku data harian perdagangan efek syariah secara grafis dan kuantitatif. Karena alasan di atas, maka penelitian ini berusaha untuk menjawab pertanyaan umum: “Apakah pola dan perilaku volatilitas, volume perdagangan, dan bid-ask spread pada sampel saham syariah di dalam Jakarta Islamic Index (JII) secara intrahari mengikuti pola, perilaku, dan teori yang berlaku umum dan telah dibuktikan secara empirik pada saham-saham konvensional?” Dengan menggunakan filosofi “let’s data speak for themselves” penelitian ini juga mencoba berkontribusi menjelaskan kesesuaian perilaku dan penerapan teori konvensional pada saham syariah, dimana secara spesifik penelitian ini mempunyai tujuan untuk: 1.

Menganalisis pola regularitas intrahari yang terbentuk dari 3 variabel kunci di pasar modal yakni volatilitas return, volume perdagangan, dan bid-ask spread pada sampel saham syariah JII dan melihat kesesuaian pola tersebut dengan pola intrahari pada saham/ indeks saham konvensional.

2.

Menganalisis karakter volatilitas return sampel saham syariah JII secara intrahari dan mengamati keberadaan fenomena volatilitas yang persistence dan gejolak volatilitas yang asimetris sebagaimana lazim ditemukan pada volatilitas saham/ indeks saham konvensional secara intrahari.

3.

Menganalisis apakah terdapat hubungan kausalitas yang saling memengaruhi antara aktivitas perdagangan (volume transaksi) dan likuiditas pasar (bid-ask spread) dengan volatilitas return pada sampel saham syariah JII secara intrahari. Sehingga secara intrahari volume


perdagangan dan bid-ask spread dapat dijadikan proksi informasi bagi kemunculan gejolak volatilitas return. 4.

Menganalisis hubungan antara volume perdagangan dan volatilitas melalui kecenderungan berlakunya teori Sequential Information Arrival Hypothesis (SIAH) dan teori Mixture Distribution Hypothesis (MDH) pada perdagangan intrahari sampel saham syariah JII.

2.

TINJAUAN TEORITIS

2.1.

Teori Mikrostruktur Pasar O’Hara

(2004)

menyatakan

bahwa

mikrostruktur

pasar

(market

microstructure) adalah studi yang menjelaskan proses dan hasil pertukaran asetaset keuangan berdasarkan peraturan-peraturan yang secara eksplisit mengatur mekanisme perdagangannya. Teori ini menganalisis secara spesifik bagaimana mekanisme perdagangan memengaruhi proses formasi harga. Menurut Madhavan (2000) mikrostruktur pasar adalah teori yang mempelajari proses dimana permintaan investor (investor’s demand) terhadap suatu sekuritas diterjemahkan ke dalam harga dan volume. Naes dan Skjeltorp (2006) membagi tema penelitian dalam literatur mikrostruktur pasar ke dalam tiga fokus yakni: (i) proses transaksi aktual; (ii) pengaruh struktur pasar dan peraturan perdagangan pada proses transaksi; dan (iii) implikasi proses transaksi bagi keputusan fundamental ekonomi. Penelitian mikrostruktur pasar umumnya menolak hipotesis yang menyatakan bahwa proses transaksi dan struktur pasar tidak memiliki efek pada harga sekuritas. Walaupun relatif baru dalam bidang penelitian ekonomi dan keuangan, ketertarikan untuk memahami teori mikrostruktur pasar semakin berkembang dalam dua dekade terakhir, didorong oleh perubahan secara cepat dalam bidang struktural, regulasi, dan teknologi yang memengaruhi industri sekuritas di seluruh dunia. Asmar dan Ahmad (2011) menyatakan bahwa dua komponen utama untuk memahami mikrostruktur pasar, yakni mekanisme perdagangan dan regulasi perdagangan.Kedua komponen inilah yang kemudian menopang pembentukan struktur suatu pasar modal. Dengan memahami mekanisme perdagangan dan


kerangka regulasi seorang investor dan manajer portfolio dapat terbantu untuk membuat keputusan perdagangan yang lebih baik. Caranya dengan memahami bagaimana pasar bekerja dan bagaimana hal tersebut diatur oleh regulasinya. 2.2.

Pola Regularitas Perdagangan Intrahari Penyelidikan mengenai pola regularitas dalam perdagangan intrahari

bukanlah sesuatu hal yang baru dalam penelitian di pasar modal. Admati dan Pfleiderer telah melakukan penelitian mengenai hal ini pada tahun 1988 dengan menggunakan data saham Exxon. Sebelumnya penelitian serupa telah dilakukan oleh Wood, Mclnish, and Ord (1985) dengan menggunakan data saham di New York Stock Exchange (Admati &Pfleiderer, 1988, hal.4). Menurut Admati dan Pfleiderer (1988) setidaknya ada tiga manfaat yang dapat diperoleh dengan mengetahui pola regularitas perdagangan saham. Pertama mengetahui kecenderungan waktu-waktu tertentu dimana terjadi konsentrasi aktivitas perdagangan. Kedua mengetahui tingkat variabilitas return saham yang terjadi dalam suatu periode dan membandingkannya dengan periode yang lain. Ketiga memahami hubungan antara pergerakan volume perdagangan dan variabilitas return sepanjang periode waktu perdagangan. Selain 3 manfaat itu, dengan mengetahui kecenderungan pola yang terbentuk dari bid-ask spread seorang calon investor juga dapat memerkirakan kecenderungan waktu dimana biaya

likuiditas

akan

meningkat

atau

menurun.

Sehingga

dia

dapat

menggunakannya untuk mengambil keputusan. Admati dan Pfleiderer (1988) menemukan pola U-shaped pada volume perdagangan saham Exxon dan pola U-shaped atau pola J-shaped pada variabilitas return-nya. Guo dan Tian (2004) menemukan pola L-shaped pada bidask spread di Shanghai Stock Exchange. Dewi (2007) menemukan pola W-shaped pada return saham di Bursa Efek Indonesia. Harju dan Hussain (2010) menemukan pola J-shaped pada volatilitas di indeks utama Eropa, yakni FTSE100 Inggris, DAX30 Jerman, SMI Swiss, dan CAC40 Perancis (Hussein, 2011, hal.25). Hussein (2011) menemukan pola L-shaped pada volume perdagangan intrahari indeks DAX30 dan J-shaped pada bid-ask spread-nya.


2.3.

Tiga Variabel Utama di Pasar Modal Menurut Hussein (2011) ada tiga variabel kunci di dalam pasar modal,

yakni variabilitas return, aktivitas perdagangan, dan likuiditaspasar. Variabilitas return investasi diukur melalui tingkat volatilitas return aset tersebut. Dengan mengetahui seberapa volatilnya suatu aset keuangan, maka investor dapat mengukur tingkat risiko investasi pada aset tersebut.Bid-ask spreads digunakan sebagai proksi dalam likuiditas pasar, sementara volume perdagangan digunakan sebagai ukuran aktivitas perdagangan. 2.4

Hubungan antara Volatilitas Return dengan Volume Perdagangan Terdapat dua hipotesis yang menjelaskan mengenai hubungan volume

transaksi dan volatilitas return saham, yaitu Mixture Distribution Hypothesis (MDH) dan Sequential Information Arrival Hypothesis (SIAH). Pada intinya teori Mixture of Distribution Hypothesis(MDH) yang dikembangkan oleh Clark (1973) menyatakan bahwa hubungan antara volume dan volatilitas tergantung pada aliran infromasi yang masuk ke pasar. Teori ini mengasumsikan bahwa semua trader menerima sinyal harga yang baru secara simultan dan secara langsung bergerak membentuk keseimbangan harga yang baru (Hussain, 2011, hal.23). Dengan demikian antara volatilitas dan volume transaksi berubah secara contemporaneous (secara bersama-sama) dalam merespon kedatangan informasi baru. Billady (2008) menjelaskan mengenai dua logika utama yang menjelaskan teori MDH yang dikembangkan oleh Clark (1973), pertama jumlah harga yang bergerak di pasar diasumsikan bergerak secara random walk. Kedua, volatilitas dari harga suatu aset pada periode tertentu akan meningkat seiring dengan pertumbuhan jumlah informasi yang muncul. Menurut Billady (2008) indikasi suatu pasar sesuai dengan kriteria MDH adalah sebagai berikut: 

Volatilitas return saham dan volume transaksi perdagangan berkorelasi positif.



Volatilitas return saham berpengaruh signifikan terhadap volume transaksi perdagangan.



Tidak ada hubungan kausalitas antara volatilitas return saham dengan volume perdagangan.


Copeland

(1976),

Jennings,

Starks

and

Fellingham

(1981)

mengembangkan penelitian yang kemudian menghasilkan teori Sequential Information Arrival Hypothesis (SIAH). Menurut teori ini, seorang individual trader menerima sinyal informasi secara sekuensial dan acak (Hussain, 2011, hal.23). Berdasarkan informasi inilah mereka melakukan keputusan transaksi perdagangan saham yang menyebabkan terciptanya volatilitas harga dan volume transaksi. Sebagai hasilnya, volatilitas dan volume bergerak dengan arah yang sama. Namun demikian, trader tidak menerima sinyal informasi secara simultan. Sehingga trader memiliki reaksi yang berbeda dalam menerima informasi tersebut, yang menciptakan keseimbangan sementara. Adanya keseimbangan sementara inilah yang memunculkan hubungan lead lag relation antara volume perdagangan dan volatilitas imbal hasil.Setelah semua trader menerima informasi tersebut, keseimbangan final baru terjadi. Karena adanya lag inilah maka SIAH menyimpulkan bahwa volatilitas dapat digunakan untuk memprediksi volume perdagangan dan begitu juga sebaliknya. Menurut Nor, Chin, & Isa (2010) untuk mendukung teori SIAH ini hubungan kausalitas antara volume perdagangan dan volatilitas harus bersifat dua arah. Jika hubungan hanya satu arah saja maka tidak cukup bukti untuk mendukung teori tersebut.

3.

METODE PENELITIAN

3.1

Subjek Penelitian Pemilihan sampel dilakukan dengan metode non-probability sampling,

yaitu pemilihan data berdasarkan kriteria-kriteria tertentu bukan dengan pemilihan acak (probability sampling). Karena karakteristik dari sampel dapat dipakai untuk menyimpulkan karakteristik dari populasi yang ingin kita ketahui. Adapun kriteria yang mendasarkan dipilihnya sampel penelitian ini adalah: 1.

Dari 30 saham syariah yang masuk ke dalam JII, peneliti kemudian mengelompokkannya berdasarkan sektor masing-masing. Pengelompokkan tersebut

dilakukan

berdasarkan klasifikasi

Jakarta

Classification (JASICA).


Stock

Industrial

2.

Dari masing-masing sektor kemudian diambil masing-masing 1 sampel saham syariah yang bobot nilai kapitalisasi pasarnya terhadap kapitalisasi pasar indeks JII paling besar.

3.

Saham-saham yang diambil adalah saham-saham yang masuk ke dalam Jakarta Islamic Index (JII) baik pada periode dua (Juli-Desember) tahun 2011 dan periode satu (Januari-Juni) tahun 2012.

4.

Periode penelitian dilakukan sejak bulan September 2011 sampai dengan Februari 2012 selama enam bulan dengan interval data setiap 30 menit.

5.

Alasan dipilihnya bulan September adalah untuk menghindari adanya Ramadhan Effect pada bulan Agustus 2011. Ramadhan effect ini menurut Husain (1998) dapat terjadi dan ditemukan pada pasar modal di negara Muslim. Pemilihan interval data setiap 30 menit didasari oleh patokan (benchmark)

penelitian pada objek saham konvensional. Penelitian intrahari pada saham konvensional umumnya menggunakan data per-30 menit sampai dengan per-1 menit. Maka penelitian ini mencoba menggunakan rentang waktu terlama yang biasa dipakai pada penelitian konvensional, yakni setiap 30 menit. Penelitian intrahari pada saham konvensional yang menggunakan interval data setiap 30 menit misalnya yang dilakukan oleh Kholisoh, Darmadi, dan Virzi (2008) dengan objek penelitian saham LQ45. Setelah menentukan kriteria-kriteria tersebut di atas, maka didapatkan sampel 8 saham syariah yang terdiri dari: 1.

PT. Astra Internasional Tbk, (ASII) --- mewakili sektor aneka industri dengan subsektor otomotif.

2.

PT. Telekomunikasi Indonesia Tbk, (TLKM) --- mewakili sektor infrastruktur dengan subsektor telekomunikasi.

3.

PT. Unilever Indonesia Tbk, (UNVR) --- mewakili sektor barang konsumsi dengan subsektor kosmetika dan rumah tangga.

4.

PT. United Tractors Tbk, (UNTR) --- mewakili sektor perdagangan dan jasa dengan subsektor grosir (barang tahan lama).

5.

PT. Adaro Energy Tbk, (ADRO) --- mewakili sektor pertambangan dengan subsektor pertambangan batu bara.


6.

PT. Semen Gresik Persero Tbk, (SMGR) --- mewakili sektor industri dasar dan kimia dengan subsektor industri semen.

7.

PT. Astra Agro Lestari Tbk, (AALI) --- mewakili sektor pertanian dengan subsektor perkebunan.

8.

PT. Lipo Karawaci Tbk, (LPKR) --- mewakili sektor properti dengan subsektor properti dan real estate.

3.2

Variabel Penelitian Ada tiga variabel yang digunakan dalam penelitian ini, yakni volatilitas

return, volume perdagangan, dan bid-ask spread.

Pada

penelitian

ini,

pendekatan perhitungan return yang dipergunakan adalah pendekatan geometric return karena pendekatan ini digunakan dalam perhitungan kinerja investasi untuk tujuan perbandingan dengan tolak ukur periode sebelumnya dan telah memperhitungkan efek bunga berbunga (compounding effect) dari investasi, dan dirumuskan sebagai berikut:

Kemudian data volume perdagangan untuk masing-masing saham diperoleh dengan melihat data volume transaksi masing-masing saham setiap 30 menit per-hari perdagangan. Dengan jumlah lembar saham yang memiliki satuan ratusan ribu bahkan jutaan lembar, maka volume perdagangan saham ini kemudian dibuat logaritma naturalnya untuk mendapatkan data perubahan volume. Dalam penelitian ini data bid-ask spread yang dipergunakan merupakan proporsional bid-ask spread sebagaimana dalam penelitian Hussain (2011, hal.24) yang diperoleh dengan rumusan sebagai berikut:

dimana data bid price dan ask price diperoleh dari masing-masing saham dengan mengamati pergerakan harga bid dan ask setiap 30 menit.


3.3

Metode Analisis Data Untuk mengetahui pola-pola regularitas yang terbentuk secara intrahari

dari variabel volatilitas return, volume perdagangan, dan bid-ask spreads digunakan bantuan analisis grafis. Kemudian untuk menguji keberadaan fenomena volatilitas yang persitence serta adanya efek volatilitas yang asimetris dilakukan dengan menggunakan keluarga model ARCH/GARCH. Ada 11 model dari keluarga model ARCH/GARCH yang digunakan yakni ARCH(1), ARCH(2), GARCH(1,1),

GARCH(1,2),

GARCH(2,1),

GARCH(2,2),

t-GARCH,

IGARCH(1,1), TARCH(1,1) EGARCH(1,1), dan PARCH(1,1). Adapun untuk menguji apakah volume perdagangan dan bid-ask spread secara bersama-sama dapat dijadikan proksi informasi bagi volatilitas digunakan model VAR dengan uji kausalitas Granger (Granger Causality Test). 3.4

Hipotesis Penelitian

H1: Tidak terdapat fenomena volatilitas yang persistence (volatility shock persistence) dan efek volatilitas yang asimetris (asymmetric shock to volatility) pada karakter volatilitas return sampel saham syariah JII dalam perdagangan intrahari. H2: Volume perdagangan dan bid-ask spread tidak berpengaruh secara kausalitas terhadap volatilitas return sampel saham syariah JII sehingga tidak dapat digunakan sebagai proksi informasi bagi kemunculan gejolak volatilitas return. H3: Tidak ada hubungan kausalitas yang sifatnya dua arah antara volume perdagangan dan volatilitas return pada sampel saham syariah JII, sehingga mendukung keberadaan teori Mixture Distribution Hypothesis (MDH) pada perdagangan intrahari. 4.

HASIL PENELITIAN

4.1

Analisis Pola Regularitas Intrahari

Secara umum dapat dilihat bahwa secara grafis pola-pola regularitas intrahari yang terbentuk dari 3 variabel kunci pasar modal pada sampel saham syariah JII ternyata memiliki kecenderungan pola yang sama dengan saham atau indeks saham konvensional. Secara lengkap ikhtisar analisis pola regularitas disajikan dalam tabel berikut.


Tabel 1. Ikhtisar analisis pola perdagangan intrahari 8 saham syariah JII Periode pengamatan September 2011 – Februari 2012 Kode saham

Kurva mean return

ASII TLKM UNVR UNTR ADRO SMGR AALI LPKR

W-Shaped W-Shaped W-Shaped W-Shaped W-Shaped W-Shaped W-Shaped W-Shaped

Kurva Volatilitas return J-Shaped U-Shaped J-Shaped J-Shaped J-Shaped J-Shaped J-Shaped J-Shaped

Kurva volume perdagangan U-Shaped U-Shaped L-Shaped U-Shaped U-Shaped U-Shaped L-Shaped U-Shaped

Kurva Proporsional Bid-Ask Spread L-Shaped L-Shaped U-Shaped L-Shaped L-Shaped L-Shaped U-Shaped J-Shaped

Sumber: Hasil olahan peneliti

4.2

Analisis Volatilitas Return Berdasarkan sejumlah kriteria statistik yang dilakukan, berikut ini adalah

model volatilitas terpilih untuk ke-delapan sampel saham syariah. ASII

: EGARCH(1,1)

TLKM

: IGARCH(1,1)

UNVR

: PARCH(1,1)

UNTR

: PARCH(1,1)

ADRO

: PARCH(1,1)

SMGR

: IGARCH(1,1)

AALI

: PARCH(1,1)

LPKR

: IGARCH(1,1)

Dari model tersebut di atas, kemudian dilihat fenomena volatilitas persitence dan keberadaan efek volatilitas yang asimetris. Menurut Kurniawan (2008) Nilai dari alfa (α) dan beta (β) akan sangat mempengaruhi volatilitas dari return suatu saham. Alfa (α) adalah ‘reaction’ koefisien, sementara beta (β) adalah ‘persistence’ koefisien. Jika α<β, menunjukkan bahwa efek dari volatilitas akan berlangsung secara terus menerus terhadap saham tersebut. Karena reaksi untuk kembali normal kecil dari kecendrungan untuk terusbergerak. Jika α> β, volatilitas terkendali, artinya, setiap volatilitas terjadi akan ada reaksikuat untuk membuat revisi pergerakan. Jika α= β, tidak akan pernah terjadi.


Berikut ini disajikan kembali ikhtisar nilai koefisien α dan β dari setiap saham syariah dan model keluarga ARCH/GARCH masing-masing. Tabel 2 Ikhtisar nilai koefisien α dan β dari 8 saham syariah JII periode September 2011 – Februari 2012 Kode

Sektor

Saham

Model

koefisien

koefisien

ARCH/GARCH

α

β

ASII

Aneka industri

EGARCH(1,1)

0.379336

0.238887

TLKM

Infrastruktur

IGARCH(1,1)

0.032105

0.967895

UNVR

Barang konsumsi

PARCH(1,1)

0.701864

0.189324

UNTR

Perdagangan dan

PARCH(1,1)

0.053046

0.947929

jasa ADRO

Pertambangan

PARCH(1,1)

0.069582

0.934835

SMGR

Industri dasar dan

IGARCH(1,1)

0.046706

0.953294

kimia AALI

Pertanian

PARCH(1,1)

0.064318

0.948772

Kode

Sektor

Model

koefisien

koefisien

ARCH/GARCH

α

β

IGARCH(1,1)

0.030586

0.969414

Saham LPKR

Properti

Sumber: Hasil olahan peneliti

Dari tabel 2 di atas, ternyata hanya saham ASII dan UNVR yang nilai koefisien alfanya lebih besar daripada nilai koefisien beta. Hal ini menunjukkan bahwa enam dari delapan sampel saham syariah yang ada di JII terdapat karakteristik volatilitas yang persistence secara intrahari. Dengan demikian akan dibutuhkan waktu yang agak lama bagi varians untuk kembali ke keadaan normalnya setelah adanya shock atas informasi pasar dalam satu hari perdagangan. Efek volatilitas yang asimetris terjadi ketika suatu penurunan tak terduga dalam harga (berita buruk) mampu meningkatkan volatilitas lebih besar daripada kenaikan tak terduga dalam harga (kabar baik) yang sama besarnya. Artinya


penurunan tajam di pasar (efek negatif) tidak serta merta akan diikuti dengan kenaikan di pasar (efek positif) dalam ukuran yang sama di waktu lain. Dengan kata lain, efek negatif pada saham tersebut lebih besar dampaknya terhadap gejolak harga dibandingkan dengan efek positifnya. Sebagaimana telah diuraikan pada bagian sebelumnya, adanya efek asimetris pada sampel delapan saham syariah JII ini sebagian besarnya dapat ditangkap dengan menggunakan model PARCH(1,1). Model PARCH ini menggunakan Student’s t distribution sehingga hal ini diduga kuat menjadi penyebab utama baiknya model ini dalam menjelaskan efek asimetri pada return saham syariah JII secara intrahari, yang secara statistik memang tidak mengikuti distribusi normal. Berikut ini ikhtisar nilai koefisien γ dari 4 saham syariah JII yang menggunakan model PARCH(1,1). Tabel 3 Ikhtisar nilai koefisienγ dari 5 saham syariah JII dengan model EFARCH(1,1) dan PARCH(1,1) periode September 2011 – Februari 2012 Koefisien γ

Kode saham

Sektor

ASII

Aneka Industri

UNVR

Barang Konsumsi

-0.266095

UNTR

Perdagangan dan jasa

-0.857976

ADRO

Pertambanngan

-0.460005

AALI

Pertanian

-0.768598

0.0332

Sumber: Hasil olahan peneliti dengan Eviews 7

Berdasarkan tabel 3 di atas, ternyata terbukti bahwa terdapat efek asimetris pada volatilitas return lima saham syariah JII yang dijadikan sampel dengan data intrahari. Yakni saham ASII yang mewakili sektor aneka industri, UNVR yang mewakili sektor barang konsumsi, saham UNTR yang mewakili sektor perdagangan dan jasa, saham ADRO yang mewakili sektor pertambangan, dan saham AALI yang mewakili sektor pertanian. Hal ini menunjukkan bahwa pada


sebagian besar sampel terdapat dampak asimetris dari datangnya berita baru terhadap volatilitas. Dengan nilai koefisien γ < 0, maka pada ke-empat saham syariah (UNVR, UNTR, ADRO, dan AALI) secara intrahari apabila terjadi guncangan positif (good news) maka akan menghasilkan volatilitas yang lebih kecil dibandingkan jika terjadi guncangan negatif (bad news). Dengan demikian volatilitas pada UNVR, UNTR, ADRO, dan AALI lebih banyak dipengaruhi oleh kabar buruk yaitu penurunan tak terduga dalam harga daripada pengaruh kabar baik. 4.3

Analisis

Hubungan

Volatilitas

Return,

Perubahan

Volume

Perdagangan, dan Bid-Ask Spreads Berdasarkan hasil uji Kausalitas Granger ternyata volume perdagangan sebagai ukuran aktivitas perdagangan dan bid-ask spread sebagai ukuran likuiditas pasar dapat dijadikan proksi informasi dalam memprediksi volatilitas pada hampir semua sampel saham syariah JII. Kemudian volume perdagangan ternyata memiliki hubungan kausal yang sifatnya searah kepada volatilitas. Menurut Nor, Chin, danIsa (2010) untuk mendukung teori SIAH hubungan kausalitas antara volume perdagangan dan volatilitas harus bersifat dua arah. Jika hubungan hanya satu arah saja maka tidak cukup bukti untuk mendukung berlakunya teori SIAH tersebut. Hasil temuan dalam penelitian ini mengkonfirmasi peranan volume perdagangan sebagai proksi informasi dalam memprediksi volatilitas sebagaimana penelitian Hussein (2011) pada indeks DAX30 di Jerman yang juga berstruktur order driven market. Adanya hubungan yang sifatnya searah dari volume perdagangan ke volatilitas juga mengkonfirmasi penelitian yang dilakukan oleh Nor, Chin, da nIsa(2010) yang meneliti hubungan ini pada Kuala Lumpur Composite Index (KLCI) Malaysia. Tidak cukupnya bukti untuk mendukung keberadaan teori Sequential Information Arrival Hypothesis(SIAH) menimbulkan dugaan kuat bahwa perdagangan intrahari sampel saham syariah JII cenderung mengikuti teori Mixture Distribution Hypothesis (MDH) sebagaimana hasil penelitian Rianti (2009) yang menelitinya dengan menggunakan data intrahari pada objek 14 saham teraktif di BEI.


5.

DISKUSI Ditemukannya gejala volatilitas yang persistence pada perdagangan

intrahari sampel saham syariah JII menjadi masukan bagi penelitian-penelitian sebelumnya yang menyatakan bahwa pada perdagangan harian saham atau indeks saham syariah memang terdapat fenomenavolatilitas yang persistence. Dimana Chiadmi & Ghaiti (2012) menemukan adanya fenomena ini pada data harian indeks S&PSharia. Kemudian Amanina & Safiih (2011) juga menemukan kondisi volatilitas yang persistence pada data harianKuala Lumpur Sharia Index (KLSI). Temuan ini sekaligus juga mengkonfirmasi penelitian Kurniawan (2008) yang menemukan fenomena ini pada pergerakan harga harianJakarta Islamic Index (JII). Menurut Kurniawan (2008) tingkat volatilitas saham syariah yang tinggi salah satunya dapat disebabkan oleh ulah para spekulator dan emosional investor dalam memengaruhi harga. Dengan kata lain, pada saham-saham syariah tersebut banyak investor yang “easy come and easy go” sehingga mampu memengaruhi perubahan harga dan volatilitas dengan cepat. Adanya fenomena volatilitas yang persistence ini juga menunjukkan bahwa saham-saham yang tergabung dalam indeks JII juga tidak akanpernah bisa bebas dari dinamisasi pasar yang salah satunya adalah volatilitas. Dengan ditemukannya volatilitas yang persistence pada sebagian besar perdagangan intrahari sampel saham syariah JII berarti bahwa perilaku investasi pada saham syariah ternyata tidak jauh berbeda dengan perilaku investasi pada saham konvensional. Dimana perubahan harga dapat terjadi dengan cepat dalam hitungan menit dan jam. Dan para pemain lebih banyak berperilaku sebagai trader jangka pendek daripada sebagai investor jangka panjang. Ditemukannya fenomena tersebut jika dijelaskan dengan pendekatan teori mikrostruktur pasar maka dapat ditinjau dari aspek regulasi dan segmentasi pelaku pasar. Dari sisi regulasi, ternyata berdasarkan Keputusan Direksi PT BEI Nomor: KEP-00009/BEI/01-2009 tentang “Persyaratan dan Perdagangan Efek dalam Transaksi Marjin dan Transaksi Short Selling” peneliti menemukan bahwa sampel-sampel saham syariah dalam penelitian ini dimasukkan pula dalam daftar efek

yang

memenuhi syarat

untuk ditransaksikan dengan pembiayaan


penyelesaian transaksi efek bagi nasabah oleh perusahaan efek yang mengakibatkan posisi short(short selling). Hal inilah yang kemudian menurut peneliti menjadi salah satu sebab tingginya volatilitas saham-saham syariah. Karena data harga yang diperoleh di pasar (bloomberg) tidak dapat membedakan mana transaksi intrahari dan transaksi short, maka akan sangat sulit sekali untuk mengasumsikan para pelaku pasar memilikiniat yang sama untuk melakukan investasi dengan cara yang Islami. Sehingga selama parapemain yang ada di pasar tidak memiliki paradigma keIslaman yang kuat,saham syariah hanyalah sebuah efek yang hanya bisa memberi mereka keuntungan atau kerugian. Dilihat dari aspek segmentasi pelaku pasar, ternyata berdasarkan statistik pasar modal yang dikeluarkan oleh Bapepam-LK tahun 2011 peneliti menemukan bahwa komposisi kepemilikan efek di pasar modal sebagian besar dimiliki oleh investor asing sebesar 55,35% sedangkan investor lokal hanya sebesar 44,65%. Komposisi ini diduga juga turut andil memengaruhi perilaku investor di pasar modal, karena investor asing tentunya tidak melandasi tindakan investasinya berdasarkan landasan syariah.

6.

KESIMPULAN 

Hampir semua sampel saham syariah JII memiliki pola regularitas intrahari yang serupa dengan pola regularitas intrahari pada saham/indeks saham konvensional pada pasar modaldi dalam maupun luar negeri yang sama-sama berstruktur order-driven market. Dengan demikian, pada perdagangan intrahari sampel saham syariah JII para pelaku perdagangan juga memiliki kecenderungan untuk bertransaksi pada sesi awal dan sesi akhir perdagangan.



Sebagian besar sampel saham syariah yakni 6 dari 8 saham memiliki karakter volatilitas yang persistence secara intrahari. Kemudian pada 5 dari 8 sampel saham ditemukan adanya gejolak volatilitas yang asimetris(leverage effect) secara intrahari. Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa hipotesis pertama penelitian ini ditolak.




Volume perdagangan sebagai ukuran aktivitas perdagangan dan bidask spread sebagai ukuran likuiditas pasar dapat dijadikan proksi informasi dalam memprediksi volatilitas pada hampir semua sampel saham syariah JII. Dengan demikian, dapat disimpulkan bahwa hipotesis kedua penelitian ini ditolak.



Pada hampir semua sampel saham syariah JII ditemukan hubungan kausalitas yang sifatnya hanya satu arah dari volume perdagangan ke volatilitas dan tidak berlaku sebaliknya. Maka tidak cukup bukti untuk mendukung kecenderungan teori Sequential Information Arrival Hypothesis (SIAH) pada perdagangan intrahari sampel saham syariah JII. Dengan demikian, hipotesis ketiga yang menyatakan keberadaan teori Mixture Distribution Hypothesis (MDH) tidak ditolak.

7.

SARAN 1.

Saran Untuk Regulator a.

Merekomendasikan kepada regulator untuk mengembangkan mekanisme IT yang mendukung sistem perdagangan efek berbasis syariah. Dimana sistem ini dapat merestriksi transaksi yang tidak sesuai dengan syariah. Sehingga investor muslim dapat langsung memilih menggunakan sistem IT ini ketika bertransaksi.

b.

Mendorong

pertumbuhan

Anggota

Bursa

(Broker)

yang

melakukan spesialisasi pada perdagangan efek syariah dengan mekanisme yang syariah pula. 2.

Saran Untuk Investor a.

Investor diharapkan waspada terhadap adanya gejolak pasar pada saham syariah secara intrahari terutama di sektor selain sektor barang konsumsi dan aneka industri. Hal ini karena ditemukannya fenomena volatility shock persistence pada sampel saham syariah di luar kedua sektor tersebut.

b.

Investor juga diharapkan waspada terhadap penurunan harga secara tiba-tiba pada saham syariah karena hal ini akan memicu gejolak volatilitas yang lebih besar (risikoleverage effect). Risiko


ini dapat menyebabkan nilai Debt to Equity Ratio efek menurun dan persepsi risiko pasar meningkat. c.

Keputusan investasi pada saham-saham syariah selain didasari informasi fundamental terkait

kinerja emiten juga perlu

memerhatikan informasi data dari analisis teknikal terutama perubahan volume perdagangan, pergerakan bid-ask spread, dan estimasi gejolak volatilitas. 3.

Saran Untuk Penelitian Selanjutnya a.

Menggunakan sampel data saham syariah yang lebih banyak lagi untuk menggambarkan karakteristik dari perilaku perdagangan saham syariah secara intrahari yang lebih lengkap dan menyeluruh.

b.

Melakukan tambahan analisis dengan melacak respon saat ini dan masa depan dari setiap variabel (volatilitas, volume perdagangan, dan bid-ask spread) akibat perubahan atau shock suatu variable tertentu. Sehingga akan didapatkan suatu peramalan (forecasting) bagaimana ketiga variable bergerak secara dinamis di masa yang akan datang.

c.

Untuk memberikan bukti yang lebih meyakinkan lagi mengenai tidak berlakunya teori Sequential Information Arrival Hypothesis (SIAH), diharapkan melakukan uji Pairwise Correlation untuk melihat arah hubungan antara volatilitas dan volume, serta melakukan regresi antar kedua variabel tersebut untuk melihat signifikansinya.


8.

KEPUSTAKAAN

Admati, Anat R. & Pfleiderer, Paul. (1988). A Theory of Intraday Patterns: Volume and Price Variability. The Review of Financial Studies Oxford University Press, Vol.1 No.1, 3-40. Akbar, Putra Perdana. (2008). Volatility Shock Persistence pada Single Index Model dari 9 Index Sektoral dan LQ45 Periode 2002-2006. Skripsi. Fakultas Ekonomi, Universitas Indonesia. Albaity, Mohamed & Rubi Ahmad. (2011). Return performance and leverage effect in Islamic and socially responsible stock indices evidence from Dow Jones (DJ) and Financial Times Stock Exchange (FTSE). African Journal of Business Management, Vol.5 (16), 6927-6939. Ambarwati, Sri Dwi Ari. (2008). Pengaruh return saham, volume perdagangan saham dan varian return saham terhadap bid-ask spread saham pada perusahaan manufaktur yang tergabung dalam indeks LQ45 periode tahun 2003-2005. Jurnal Siasat Bisnis, 27-38. Asmar, Muath & Zamri Ahmad. (2011). Market Microstructure: The Components of Black Box. International Journal of Economics and Finance. Vol. 3, No.1, 152-159. Badan Pengawas Pasar Modal. (2011). Statistik Pasar Modal Minggu ke-4 Desember 2011. Jakarta: Tim Penyusun. Bailey, R.E. (2004). Economics of Financial Markets. Cambridge. UK: Cambridge University Press. Billady, Haramain. (2008). Hubungan Antara Volume Perdagangan Intrahari Dengan Volatilitas Imbal Hasil Intrahari Pada Saat Ada Berita dan Pada Saat Tidak Ada Berita (Studi Kasus LQ45 Periode Februari 2006 – Januari 2007). Skripsi. Fakultas Ekonomi, Universitas Indonesia. Brooks, Chris. (2008). Introductory Econometric for Finance. Cambridge. UK: Cambridge University Press. Bursa Efek Indonesia. (2011). Handbook Sekolah Pasar Modal Syariah Tahun 2011. Jakarta: Tim Penulis. Bursa Efek Indonesia. (2011). IDX News Letter: Tenang Berinvestasi Syariah di Pasar Modal. Jakarta: Tim Penulis.


Bursa Efek Indonesia. (2011). IDX Statistics 2011. Jakarta: Tim Penyusun. Chang Su. (2010). Application of EGARCH Model to Estimate Financial Volatility of Daily Returns: The Empirical Case of China. Master Degree Project No. 2010:142. University of Gothenburg. Chiadmi, Mohammed Salah & Fouzia Ghaiti. (2012). Modeling volatility stock market using the ARCH and GARCH models: comparative study between an Islamic and a conventional index (SP Sharia vs SP 500). International Research Journal of Finance and Economics, 138-146. Cooper, Donald & Schindler, Pamela S. (2006). Business research methods. Boston: McGraw-Hill. Dewi, R. Meisjke Hapsari. (2007). Analisis Pola Perdagangan Intraday dan Pengaruh Day of the Week Effect pada 5 Saham Teraktif LQ45 di Bursa Efek Jakarta Periode Agustus 2006 – Januari 2007. Skripsi. Fakultas Ekonomi, Universitas Indonesia. Dewan Syariah Nasional Majelis Ulama Indonesia. Fatwa No. 40/DSNMUI/X/2003 Tahun 2003 tentang Pasar Modal dan Pedoman Umum Penerapan Prinsip Syariah di Pasar Modal. Dewan Syariah Nasional Majelis Ulama Indonesia. Fatwa No. 80/DSNMUI/III/2011 Tahun 2011 tentang Penerapan Prinsip Syariah dalam Mekanisme Perdagangan Efek Bersifat Ekuitas di Pasar Reguler Bursa Efek. Firdaus, Muhammad. (2011). Modul Workshop Financial Statistic (Minitab, Excel, E-Views). Jakarta: Pusdiklat Keuangan Umum Kementerian Keuangan. Gokcan, Suleyman. (2000). Forecasting Volatility of Emerging Stock Markets: Linear versus Non-Linear GARCH Models. Journal of Forecasting, 19, 499504. Guo, Mingyuan & Gary Tian. (2004). Behaviors of Liquidity Patterns in a Limit Order-Driven Market, an Evidence from Chinese Stock Market. Journal University of Western Sidney. Gujarati, Damodar N. (2004). Basic Econometrics Fourth Edition. USA: McGrawhill Companies. Husain, Fazal. (1998). A Seasonality in the Pakistani Equity Market: the Ramadhan Effect. The Pakistan Development Review, 37, 77-81.


Hussain, Syed Mujahid. (2011). The Intraday Behaviour of Bid-Ask Spreads, Trading Volume and Return Volatility: Evidence from DAX 30. International Journal of Economics and Finance. Vol. 3 No.1, February 2011. 23-34. Karim, Adiwarman. (2010). Bank Islam Analisis Fiqih dan Keuangan (Edisi Keempat). Yogyakarta: RajaGrafindo Persada. Kee H. Chung, & Younsoo Kim. (2009). Volatility, Market Structure, and the Bid-Ask Spread. Asia-Pacific Journal of Financial Studies, Vol.38 n1, 67107. Kholisoh, Luluk, Darmadi, & Denis Virzi. (2008). Perilaku Aktivitas Perdagangan Intrahari di Bursa Efek Jakarta. Jurnal Ekonomi Bisnis No.1, Vol.13, 16-26. Kurniawan, Todi. (2008). Volatilitas saham syariah: analisis atas Jakarta Islamic Index. Karim Review Special Edition, 41-46. Madhavan, Ananth. (2000). Market Microstructure: A Survey. Elsevier: Journal of Financial Markets, 3, 205-258. Naes, Randi & Johannes Skjeltorp. (2006). Is the market microstructure of stock markets important? Economic Bulletin, Vol.3/06, 123-132. Norges Bank. Nor, A.H.S. Mohd., Chin Wen Cheong, & Isa, Zaidi. (2010). A Structural Return Volatility-Volume Analysis of Malaysian Stock Market. International Review of Applied Financial Issues and Economics, Vol.2 No.3, 447-460. O’hara, Maureen. (2004). Market Microstructure Theory. Malden: Blackwell Publishing. Pasaribu, et al. (2009). Return dan Volume Transaksi Saham di BEI. Jakarta: ABFII Perbanas. Quantitative Micro Software, LLC. (2009). Eviews 7 Users’s Guide (I-II). Irvine, CA: Author. Reilly, Frank & Brown, Keith. (2002). Investment Analysis Portfolio Management. Association for Investment Management and Research. USA: South-Western Pub Publication. Rianti, Dina. (2009). Analisis Hubungan Antara Volatilitas Imbal Hasil Saham dan Volume Transaksi Intrahari pada 14 Saham Teraktif di Bursa Efek Indonesia. Skripsi. Fakultas Ekonomi, Universitas Indonesia.


Rosadi, Dedi. (2012). Ekonometrika dan Analisis Runtun Waktu Terapan dengan Eviews. Yogyakarta: Penerbit Andi. Safiih, Muhamad & Nur Amanina. (2011). Volatility of Kuala Lumpur Syariah Index (KLSI) market return: GARCH model’s analysis. Journal University of Malaysia Terengganu. Samsul, Mohamad. (2006). Pasar Modal dan Manajemen Portfolio. Jakarta: Penerbit Erlangga. Syabarrudin, Agus. (2005). Pengukuran Risiko Saham Dengan Pendekatan Risk Metric Pada Nilai Risiko Harga Saham Syariah (Studi Perbandingan). Tesis. Program Studi Kajian Timur-Tengah dan Islam, Universitas Indonesia. Tian Qiu, et al. (2011). Dynamics of Bid-Ask Spread Return and Volatility of the Chinese Stock Market. Journal of Physics and Society, School of Information Engineering, Nanchang Hangkong University, 1-13. Timmermann, Allan & Clive W.J. Granger. (2004). Efficient Market Hypothesis and Forecasting. International Journal and Forecasting, 20, 15-27. Urooj, Syeda Faiza, Zafar, Nousheen, & T.K. Durrani. (2009). Finding the Stock Return Volatility: A Case of KSE-100 Index. Interdisciplinary Journal of Contemporary Research in Business. Vol.1 No.4, 65-80. Widarjono, Agus. (2009). Ekonometrika Pengantar dan Aplikasinya. Yogyakarta: Penerbit Ekonisia.


Pandu Rizky Fauzi. Dosen Pembimbing: Yogo Purwono, S.E., M.M., FRM

Recommend Documents