Pengujian Hipotesis ANALISIS DATA DAN PEMBAHASAN

26 -10 457000 1574745000 4570001574745000 0.0002902 27 -9 372500 1574745000 3725001574745000 0.0002365 28 -8 601500 1574745000 6015001574745000 0.0003819 29 -7 1899500 1574745000 18995001574745000 0.0012062 30 -6 82500 1574745000 825001574745000 5.239E-05 31 -5 1224000 1574745000 12240001574745000 0.0007773 32 -4 1241500 1574745000 12415001574745000 0.0007884 33 -3 1741500 1574745000 17415001574745000 0.0011059 34 -2 629000 1574745000 6290001574745000 0.0003994 35 -1 962000 1574745000 9620001574745000 0.0006109 36 0 1165500 1574745000 11655001574745000 0.0007401 37 1 3217000 1574745000 32170001574745000 0.0020429 38 2 488500 1574745000 4885001574745000 0.0003102 39 3 284000 1574745000 2840001574745000 0.0001803 40 4 145000 1574745000 1450001574745000 9.208E-05 41 5 323000 1574745000 3230001574745000 0.0002051 42 6 142500 1574745000 1425001574745000 9.049E-05 43 7 1468500 1574745000 14685001574745000 0.0009325 44 8 147000 1574745000 1470001574745000 9.335E-05 45 9 147000 1574745000 1470001574745000 9.335E-05 46 10 126000 1574745000 1260001574745000 8.001E-05 47 11 549000 1574745000 5490001574745000 0.0003486 48 12 2561000 1574745000 25610001574745000 0.0016263 49 13 781000 1574745000 7810001574745000 0.0004959 50 14 539500 1574745000 5395001574745000 0.0003426 51 15 504500 1574745000 5045001574745000 0.0003204 Sumber: Data sekunder yang telah diolah Tabel 5.2.b : Aktivitas Volume Perdagangan Saham LPLI No Hari ke- Diperdagangkan Beredar Perhitungan TVA 1 -35 50000 450166463 50000450166463 0.00011107 2 -34 42500 450166463 42500450166463 9.4409E-05 3 -33 437500 450166463 437500450166463 0.00097186 4 -32 186000 450166463 186000450166463 0.00041318 5 -31 292500 450166463 292500450166463 0.00064976 6 -30 428000 450166463 428000450166463 0.00095076 7 -29 30000 450166463 30000450166463 6.6642E-05 8 -28 197000 450166463 197000450166463 0.00043762 9 -27 1635000 450166463 1635000450166463 0.00363199 10 -26 175000 450166463 175000450166463 0.00038875 11 -25 565500 450166463 565500450166463 0.00125619 12 -24 805000 450166463 805000450166463 0.00178823 13 -23 14500 450166463 14500450166463 3.2209E-05 14 -22 377500 450166463 377500450166463 0.00083858 15 -21 49500 450166463 49500450166463 0.00010996 16 -20 25000 450166463 25000450166463 5.5535E-05 17 -19 51000 450166463 51000450166463 0.00011329 18 -18 1000 450166463 1000450166463 2.2214E-06 19 -17 21000 450166463 21000450166463 4.6649E-05 20 -16 22500 450166463 22500450166463 4.9982E-05 21 -15 126500 450166463 126500450166463 0.00028101 22 -14 43000 450166463 43000450166463 9.5519E-05 23 -13 35000 450166463 35000450166463 7.7749E-05 24 -12 0 450166463 0450166463 25 -11 63500 450166463 63500450166463 0.00014106 26 -10 2000 450166463 2000450166463 4.4428E-06 27 -9 398500 450166463 398500450166463 0.00088523 28 -8 136000 450166463 136000450166463 0.00030211 29 -7 567000 450166463 567000450166463 0.00125953 30 -6 86000 450166463 86000450166463 0.00019104 31 -5 5000 450166463 5000450166463 1.1107E-05 32 -4 11000 450166463 11000450166463 2.4435E-05 33 -3 15000 450166463 15000450166463 3.3321E-05 34 -2 63500 450166463 63500450166463 0.00014106 35 -1 500 450166463 500450166463 1.1107E-06 36 0 450166463 0450166463 37 1 500 450166463 500450166463 1.1107E-06 38 2 150000 450166463 150000450166463 0.00033321 39 3 4000 450166463 4000450166463 8.8856E-06 40 4 31500 450166463 31500450166463 6.9974E-05 41 5 136000 450166463 136000450166463 0.00030211 42 6 113000 450166463 113000450166463 0.00025102 43 7 25000 450166463 25000450166463 5.5535E-05 44 8 42500 450166463 42500450166463 9.4409E-05 45 9 15000 450166463 15000450166463 3.3321E-05 46 10 6500 450166463 6500450166463 1.4439E-05 47 11 6000 450166463 6000450166463 1.3328E-05 48 12 450166463 0450166463 49 13 33000 450166463 33000450166463 7.3306E-05 50 14 450166463 0450166463 51 15 68500 450166463 68500450166463 0.00015217 Sumber: Data sekunder yang telah diolah Selanjutnya perhitungan aktivitas volume perdagangan saham dapat dilihat pada lampiran 1.a sampai dengan 1.abw halaman 1- 101. 2 Menghitung rata-rata aktivitas volume perdagangan saham pada hari tertentu sub rata-rata Setelah menemukan aktivitas volume perdagangan saham TVA, maka langkah selanjutnya adalah menjumlahkan aktivitas volume perdagangan saham seluruh emiten pada hari yang sama dan membaginya dengan jumlah emiten maka akan menghasilkan rata- rata aktivitas volume perdagangan saham pada hari tertentu atau dapat dirumuskan sebagai berikut: n TVA TVA t i t , ∑ = Dimana n adalah jumlah emiten. Untuk lebih jelasnya berikut adalah contoh perhitungan rata-rata aktivitas volume perdagangan saham PT. Astra Agro Lestari Tbk. AALI dan PT. Lippo E-NET Tbk LPLI pada waktu h-35 sampai dengan h+15, seperti yang disajikan dalam tabel 5.3 di bawah ini: Tabel 5.3 : Rata-rata Aktivitas Volume Perdagangan Saham No Hari ke- AALI+….+LPLI151 Rata-rata TVA 1 -35 0.34703782151 0.002298264 2 -34 0.20127665151 0.001332958 3 -33 0.26624162151 0.001763189 4 -32 0.18340559151 0.001214607 5 -31 0.24782115151 0.001641199 6 -30 0.22146381151 0.001466648 7 -29 0.22808737151 0.001510512 8 -28 0.18385429151 0.001217578 9 -27 0.30790789151 0.002039125 10 -26 0.33449189151 0.002215178 11 -25 0.25476109151 0.001687159 12 -24 0.41886896151 0.002773967 13 -23 0.65010017151 0.004305299 14 -22 0.41427299151 0.002743529 15 -21 0.19782083151 0.001310072 16 -20 0.15329037151 0.001015168 17 -19 0.18069594151 0.001196662 18 -18 0.16067847151 0.001064096 19 -17 0.38483845151 0.002548599 20 -16 0.30556494151 0.002023609 21 -15 0.22331641151 0.001478917 22 -14 0.17326902151 0.001147477 23 -13 0.19846754151 0.001314355 24 -12 0.16598093151 0.001099211 25 -11 0.17607033151 0.001166029 26 -10 0.15091483151 0.000999436 27 -9 0.17509941151 0.001159599 28 -8 0.14427113151 0.000955438 29 -7 0.20995624151 0.001390439 30 -6 0.14391752151 0.000953096 31 -5 0.15790549151 0.001045732 32 -4 0.11938287151 0.000790615 33 -3 0.15316746151 0.001014354 34 -2 0.20788269151 0.001376707 35 -1 0.23117801151 0.001530979 36 0 0.18950499151 0.001254999 37 1 0.24909446151 0.001649632 38 2 0.24774542151 0.001640698 39 3 0.16313375151 0.001080356 40 4 0.09191907151 0.000608736 41 5 0.12052879151 0.000798204 42 6 0.08720851151 0.000577539 43 7 0.10936639151 0.000724281 44 8 0.23668469151 0.001567448 45 9 0.17002819151 0.001126014 46 10 0.07856719151 0.000520312 47 11 0.12469567151 0.000825799 48 12 0.16398048151 0.001085963 49 13 0.09516073151 0.000630203 50 14 0.14504521151 0.000960564 51 15 0.08683669151 0.000575077 Sumber: Data sekunder yang telah diolah Selanjutnya perhitungan dan hasil sub rata-rata trading volume activity dapat dilihat pada lampiran 1.abx halaman 102. Dari hasil analisis yang dihitung dengan bantuan program Microsoft Excel maka diperoleh rata-rata aktivitas volume perdagangan saham individual pada lampiran 1.abx halaman 102. 3 Menghitung rata-rata aktivitas volume perdagangan seluruh saham yang dijadikan sampel dalam kurun waktu sebelum dan sesudah peristiwa kenaikan harga BBM Setelah menemukan rata-rata TVA pada hari tertentu sub rata- rata maka langkah selanjutnya adalah mencari rata-rata TVA tiga puluh lima hari sebelum dan lima belas sesudah peristiwa kenaikan harga BBM. Adapun formulanya adalah sebagai berikut: N TVA TVA before before ∑ = N TVA TVA after after ∑ = Dimana N: periode hari Dengan bantuan program Spreadsheet Microsoft Excel maka diperoleh rata-rata aktivitas volume perdagangan saham tiga puluh lima hari sebelum dan lima belas hari sesudah peristiwa kenaikan harga BBM yang disajikan dalam tabel 5.4. PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI Tabel 5.4 : Rata-rata Aktivitas Volume Perdagangan Saham TVA Sebelum dan Sesudah Peristiwa Kenaikan Harga BBM No Hari ke- TVA sebelum Rata-rata TVA sebelum 1 -35 0.002298264 2 -34 0.001332958 3 -33 0.001763189 4 -32 0.001214607 5 -31 0.001641199 6 -30 0.001466648 7 -29 0.001510512 8 -28 0.001217578 9 -27 0.002039125 10 -26 0.002215178 11 -25 0.001687159 12 -24 0.002773967 13 -23 0.004305299 14 -22 0.002743529 15 -21 0.001310072 0.001565423 16 -20 0.001015168 17 -19 0.001196662 18 -18 0.001064096 19 -17 0.002548599 20 -16 0.002023609 21 -15 0.001478917 22 -14 0.001147477 23 -13 0.001314355 24 -12 0.001099211 25 -11 0.001166029 26 -10 0.000999436 27 -9 0.001159599 28 -8 0.002298264 29 -7 0.000955438 30 -6 0.001390439 31 -5 0.000953096 32 -4 0.001045732 33 -3 0.000790615 34 -2 0.001014354 35 -1 0.001376707 36 0 0.001530979 No Hari ke- TVA sesudah Rata-rata TVA sesudah 1 1 0.001649632 2 2 0.001640698 3 3 0.001080356 4 4 0.000608736 5 5 0.000798204 6 6 0.000577539 7 7 0.000724281 0.000958055 8 8 0.001567448 9 9 0.001126014 10 10 0.000520312 11 11 0.000825799 12 12 0.001085963 13 13 0.000630203 14 14 0.000960564 15 15 0.000575077 Sumber: Data sekunder yang telah diolah Hasil rata-rata TVA dari tabel 5.4 dapat digambar secara grafis yang tampak dalam gambar 5.1. Sumbu vertikal menunjukkan nilai rata-rata TVA dan sumbu horizontal menunjukkan hari ke-t. PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI 4 Menghitung standar deviasi yang dijadikan sampel pada kurun waktu sebelum dan sesudah peristiwa kenaikan harga BBM Dari hasil perhitungan aktivitas volume perdagangan saham kemudian dilakukan uji beda rata-rata tiga puluh lima hari dan lima belas hari sesudah peristiwa kenaikan harga BBM. Perhitungan standar deviasi aktivitas volume perdagangan saham pada penelitian ini dengan menggunakan formula sebagai berikut: 1 2 1 35 − − = ∑ − = − = N TVA TVA before t t before σ 1 15 1 2 − − = ∑ + + N TVA TVA t t after after σ Dengan menggunakan bantuan Microsoft Excel, maka standar deviasi aktivitas volume perdagangan pada penelitian ini adalah sebesar 0.000705691 untuk periode sebelum peristiwa kenaikan harga BBM dan untuk periode sesudah peristiwa kenaikan harga BBM adalah sebesar 0.000394425 perhitungan dapat dilihat pada lampiran 1.abx halaman 102. 5 Pengujian stasistik Pengujian statistik dilakukan dengan uji dua sisi two tailed test, dimana pengujian hipotesis akan menolak H jika nilai statistik mempunyai perbedaan nyata lebih besar atau lebih kecil dari PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI parameter populasi yang dijadikan hipotesis Nugroho Budiyuwono, 1993: 189. Langkah-langkah selanjutnya adalah sebagai berikut: a Formula Uji Hipotesis H : after before TVA TVA = : Tidak ada perbedaan rata-rata TVA sebelum dan sesudah peristiwa kenaikan harga BBM. H A : after before TVA TVA ≠ : Ada perbedaan rata-rata TVA sebelum dan sesudah peristiwa kenaikan harga BBM. b Kriteria pengujian hipotesis Dengan menggunakan pengujian dua sisi pada level signifikansi α = 5 maka nilai Z α2 adalah ±1,96. Dengan demikian kriteria pengujian hipotesis menyatakan bahwa, H diterima jika : -1,96 ≤ Z hitung ≤ +1,96 H A diterima jika : -Z hitung -1,96 atau Z hitung +1,96 c Uji statistik 15 000394425 , 35 000705691 , 000958055 , 001565423 , 2 2 + − = hitung Z = 3,872439234 = 3,87 d Kesimpulan Hasil uji statistik menunjukkan Z hitung = 3,87 adalah lebih besar dari Z tabel = 1,96 sehingga perbedaan dapat dikatakan berarti signifikan, sehingga dapat disimpulkan bahwa H ditolak dan H A diterima. Jadi rata-rata aktivitas volume perdagangan saham sebelum terjadinya peristiwa kenaikan harga BBM berbeda secara signifikan dengan rata-rata aktivitas volume perdagangan saham sesudah terjadinya peristiwa kenaikan harga BBM. Rata-rata TVA sebelum peristiwa kenaikan harga BBM lebih besar dibandingkan dengan rata-rata TVA sesudah peristiwa kenaikan harga BBM. b. Pembahasan Berdasarkan uji beda dua rata-rata TVA tiga puluh lima hari sebelum dan lima belas hari sesudah peristiwa kenaikan harga BBM diperoleh hasil bahwa H ditolak, dengan kata lain ada perbedaan rata-rata TVA sebelum dan sesudah peristiwa kenaikan harga BBM. Rata-rata TVA tiga puluh lima hari sebelum peristiwa kenaikan harga BBM ternyata lebih besar daripada rata-rata TVA sesudah peristiwa kenaikan harga BBM. Dengan demikian peristiwa kenaikan harga BBM ternyata menurunkan rata-rata aktivitas volume perdagangan saham, alasan utama yang mendasari menurunnya rata-rata aktivitas volume perdagangan saham adalah tingginya tingkat kenaikan harga BBM yang diatas perkiraan sebelumnya. Perkiraan sebelumnya kenaikan harga BBM hanya berkisar antara 50 sampai dengan 60, akan tetapi kenyataannya rata-rata kenaikan harganya lebih dari 100. Menurut pengamat ekonomi Faizal Bazri, peristiwa kenaikan harga BBM yang rata-rata lebih dari 100 dinilai sangat keterlaluan karena melampaui batas kemampuan masyarakat yang hanya bisa menanggung kenaikan sekitar 50. Sedangkan menurut Kepala Peneliti Mandiri Sekuritas Kahlil Powter, dampak yang harus diterima dari besarnya kenaikan harga BBM tersebut adalah menurunnya pertumbuhan ekonomi tahun 2005 menjadi 5 dari perkiraan pemerintah sebesar 5,8. Inflasi naik menjadi 12,5. Inflasi yang naik tersebut secara otomatis akan memaksa BI menaikkan suku bunga SBI menjadi 14,5 untuk menahan laju inflasi Kompas, 1 Oktober 2005. Bagi kalangan industri, kenaikan harga BBM tersebut akan menyebabkan naiknya biaya produksi dan distribusi, akan tetapi kenaikan biaya produksi dan distribusi tersebut tidak bisa langsung dibebankan kepada konsumen karena daya beli masyarakat konsumen juga pasti turun dikarenakan kenaikan harga BBM tersebut. Hal itulah yang menyebabkan investor ragu-ragu untuk menginvestasikan modalnya karena investor tidak yakin apakah perusahaan tersebut mampu menghasilkan laba di kemudian harinya. Berbagai informasi atau kabar buruk itulah yang mendasari investor menjadi ragu-ragu dan menunda terlebih dahulu kegiatannya untuk menginvestasikan dananya di pasar bursa dan lebih memilih untuk menginvestasikan dananya di deposito jangka pendek 1 bulan karena para investor memperkirakan suku bunga akan terus naik sehingga lebih menguntungkan. Adapun datanya adalah sebagai berikut: Tabel 5.5: Nilai Aliran Dana. Bulan Nilai transaksi dipasar modal milliar Rp Nilai dana deposito berjangka waktu 1 bulan milliar Rp Ags’05 37.063 276.074 Sept’05 31.196 311.052 Okt’05 25.959 327.044 Sumber: laporan bulanan BI Berdasarkan data diatas dapat kita lihat adanya perpindahan aliran dana atau modal para investor dari pasar modal ke deposito berjangka waktu 1 bulan. 2. Hipotesis kedua Dengan variabel abnormal return, pengujian dilakukan untuk melihat apakah investor memperoleh abnormal return dengan adanya peristiwa kenaikan harga BBM atau tidak melalui pergerakan tingkat keuntungan di pasar. a. Analisis Analisis dilakukan untuk mengetahui adanya abnormal return AR yang signifikan terhadap 151 emiten, dimana terlebih dahulu mencari adanya abnormal return masing-masing saham melalui perhitungan tingkat keuntungan sebenarnya R i dengan tingkat keuntungan yang diharapkan ER i dengan Model Indeks Tunggal Single Index Model dan rata-rata Abnormal Return pada hari tertentu sub rata-rata 1 Tingkat keuntungan tidak normal Abnormal Return Abnormal return atau excess return merupakan tingkat keuntungan yang diperoleh investor diatas keuntungan yang diharapkan, untuk menghitung abnormal return setiap saham dilakukan dengan menggunakan return yang diharapkan expected return atau ERi dari return yang diperoleh actual return atau R i . Perhitungan abnormal return dari saham i pada hari ke-t adalah dengan menggunakan formula sebagai berikut: , , , t i t i t i R E R AR − = Dimana : t i AR , = abnormal return saham i pada hari t PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI R i,t = return saham i sesungguhnya pada hari t ER i,t = return saham i yang diharapkan pada hari ke-t Expected return dihitung dengan menggunakan model indeks tunggal single index model, yaitu: ER i = α + βR m Dimana, dalam hal ini: ER i : tingkat keuntungan saham i yang diharapkan pada periode t α : nilai pengharapan dari bagian keuntungan saham i yang tidak dipengaruhi oleh perunahan pasar β : parameter yang mengukur perubahan yang diharapkan R i kalau terjadi perubahan pasar R m : tingkat keuntungan indeks pasar Langkah-langkah pengujian single index model: a Menghitung return saham individual selama periode estimasi, dengan formula sebagai berikut: 1 1 , − − − = t t t p P P t Ri Sebagai contoh kita ambil saham PT. Astra Agro Lestari Tbk. AALI dan PT. Lippo E-NET Tbk. LPLI, seperti yang tersaji dalam tabel 5.6 berikut ini: PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI Tabel 5.6 : Return Saham AALI dan LPLI AALI ANTM Hari ke- Harga Return Harga Return -65 3975 295 -64 3925 -0.012578616 290 -0.0169492 -63 3850 -0.019108279 300 0.0344828 -62 3825 -0.006493506 290 -0.0333333 -61 3925 0.026143791 300 0.0344828 -60 3925 310 0.0333333 -59 4050 0.031847134 320 0.0322581 -58 4050 335 0.0468749 -57 4025 -0.006172839 335 -56 4000 -0.006211179 375 0.1194029 -55 3950 -0.012500000 380 0.0133333 -54 3950 355 -0.0657895 -53 3950 370 0.0422535 -52 3950 380 0.0270269 -51 4050 0.025316456 375 -0.0131579 -50 4125 0.018518519 375 -49 4100 -0.006060606 370 -0.0133333 -48 4050 -0.012195122 355 -0.0405405 -47 4150 0.024691358 355 -46 4100 -0.012048193 365 0.0281689 -45 4100 345 -0.0547945 -44 4125 0.006097561 350 0.0144928 -43 4125 350 -42 4150 0.006060606 355 0.0142857 -41 4200 0.012048193 350 -0.0140845 -40 4175 -0.005952381 350 -39 4225 0.011976048 350 -38 4200 -0.005917159 345 -0.0142857 -37 4200 345 -36 4200 350 0.0144928 Sumber: Data sekunder yang telah diolah Selanjutnya hasil perhitungan return dapat dilihat pada lampiran 2.ag – 2.aap halaman 134-169. b Menghitung return indeks pasar harian selama periode estimasi, dengan formula sebagai berikut: 1 , 1 , , , − − − = t m t m t m t m IHSG IHSG IHSG R Contoh perhitungan seperti yang dinyatakan dalam tabel 5.7 berikut ini: Tabel 5.7 : Return Indeks Harga Saham Gabungan Hari ke- IHSG Return Hari ke- IHSG Return -65 1122.376 0 -50 1157.514 0.0147774 -64 1138.988 0.0148007 -49 1172.244 0.0127255 -63 1138.882 -9.307E-05 -48 1169.749 -0.0021275 -62 1131.168 -0.0067733 -47 1178.003 0.0070554 -61 1117.812 -0.0118073 -46 1178.112 9.253E-05 -60 1108.403 -0.0084173 -45 1186.614 0.0072166 -59 1110.557 0.0019433 -44 1182.301 -0.0036347 -58 1123.462 0.0116203 -43 1178.223 -0.0034492 -57 1129.115 0.0050318 -42 1189.327 0.0094244 -56 1132.794 0.0032583 -41 1192.203 0.0024182 -55 1136.569 0.0033325 -40 1185.327 -0.0057675 -54 1131.461 -0.0044942 -39 1174.089 -0.0094801 -53 1128.439 -0.0026699 -38 1158.586 -0.0132051 -52 1132.017 0.0031699 -37 1162.799 0.0036363 -51 1140.658 0.0076333 -36 1176.838 0.0120735 Sumber: Data sekunder yang telah diolah c Menghitung nilai beta β i dan alfa α i Koefisien α dan β diperoleh dari tingkat keuntungan yang diharapkan untuk masing-masing saham dengan menggunakan bantuan program Microsoft Excel. Atau dapat diformulasikan sebagai berikut: 2 2 x x n y x xy n i Σ − Σ Σ Σ − Σ = β PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI ⎟ ⎠ ⎞ ⎜ ⎝ ⎛ ∑ − ⎟ ⎠ ⎞ ⎜ ⎝ ⎛ ∑ = N x N y i β α Sebagai contoh kita ambil saham PT. Astra Agro Lestari Tbk. AALI, seperti dalam tabel 5.8 dibawah ini: Tabel 5.8 : Alfa dan Beta AALI Hari ke- Return IHSG X Return AALI Y X 2 Y 2 XY -65 0 0 0 0 0 -64 0.0148007 -0.012578616 0.00021906 0.000158222 -0.000186173 -63 -9.307E-05 -0.019108279 8.6611E-09 0.000365126 1.77831E-06 -62 -0.0067733 -0.006493506 4.5878E-05 4.21656E-05 4.39825E-05 -61 -0.0118073 0.026143791 0.00013941 0.000683498 -0.000308687 -60 -0.0084173 0 7.0852E-05 0 0 -59 0.0019433 0.031847134 3.7766E-06 0.001014239 6.18897E-05 -58 0.0116203 0 0.00013503 0 0 -57 0.0050318 -0.006172839 2.5319E-05 3.81039E-05 -3.10603E-05 -56 0.0032583 -0.006211179 1.0617E-05 3.85788E-05 -2.02379E-05 -55 0.0033325 -0.012499999 1.1105E-05 0.000156249 -4.16559E-05 -54 -0.0044942 0 2.0198E-05 0 0 -53 -0.0026699 0 7.1289E-06 0 0 -52 0.0031699 0 1.0048E-05 0 0 -51 0.0076333 0.025316456 5.8267E-05 0.000640923 0.000193248 -50 0.0147774 0.018518519 0.00021837 0.000342936 0.000273656 -49 0.0127255 -0.006060606 0.00016194 3.67309E-05 -7.71245E-05 -48 -0.0021275 -0.012195122 4.5264E-06 0.000148721 2.59457E-05 -47 0.0070554 0.024691358 4.9778E-05 0.000609663 0.000174206 -46 9.253E-05 -0.012048193 8.5617E-09 0.000145159 -1.11481E-06 -45 0.0072166 0 5.2079E-05 0 0 -44 -0.0036347 0.006097561 1.3211E-05 3.71802E-05 -2.21629E-05 -43 -0.0034492 0 1.1897E-05 0 0 -42 0.0094244 0.006060606 8.8819E-05 3.67309E-05 5.71173E-05 -41 0.0024182 0.012048193 5.8476E-06 0.000145159 2.91346E-05 -40 -0.0057675 -0.005952381 3.3264E-05 3.54308E-05 3.43302E-05 -39 -0.0094801 0.011976048 8.9872E-05 0.000143426 -0.000113534 -38 -0.0132051 -0.005917159 0.00017438 3.50128E-05 7.81368E-05 -37 0.0036363 0 1.3223E-05 0 0 -36 0.0120735 0 0.00014577 0 0 Σ 0.0482909 0.057461799 0.00181968 0.004853256 0.000171699 Beta Alpha 0.0454544 0.0018422 Sumber: Data sekunder yang telah diolah Selanjutnya perhitungan untuk alfa dan beta dapat dilihat pada lampiran sampai dengan lampiran 3.a – 3.ak halaman 170- 206. d Menghitung Expected Return keuntungan yang diharapkan atau dilambangkan dengan ER i untuk setiap saham yang diamati, dengan formula sebagai berikut: ER i = α i + β i ER m Expected Return ini digunakan untuk membandingkan return yang didapat investor selama periode peristiwa, dengan membandingkan mencari selisih antara return sebenarnya dengan expected return sehingga akan dapat dilihat apakah investor mendapatkan abnormal return ataukah tidak. Sebagai contoh kita ambil saham PT. Astra Agro Lestari Tbk. AALI dan PT. Lippo E-NET Tbk. LPLI, sehingga dapat diperoleh persamaan seperti yang tersaji dalam tabel 5.9 berikut ini: Tabel 5.9 : Persamaan Expected Return Emiten Persamaan AALI ERi = 0.0018422 + 0.0454544 Rm LPLI ERi = 0.0061719 + 0.0715269 Rm Sumber: Data sekunder yang telah diolah Dari persamaan diatas selanjutnya dilakukan pengamatan selama periode tiga puluh lima hari sebelum sampai lima belas hari sesudah peristiwa kenaikan harga BBM terhadap tingkat PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI keuntungan saham dan tingkat keuntungan pasar, seperti yang terlihat dalam tabel 5.10.a dan tabel 5.10.b dibawah ini: masih menggunakan contoh saham AALI dan LPLI, pada periode dua hari sebelum dan dua hari sesudah peristiwa kenaikan harga BBM Tabel 5.10.a : Expected Return AALI No Hari ke- Rm ERi 1 -2 0.0198601 0.0018422 + 0.0454544 0.0198601 = 0.0027449 2 -1 0.0295459 0.0018422 + 0.0454544 0.0295459 = 0.0031852 3 0 0.0038349 0.0018422 + 0.0454544 0.0038349 = 0.0020165 4 1 0.0163852 0.0018422 + 0.0454544 0.0163852 = 0.0025870 5 2 0.0026236 0.0018422 + 0.0454544 0.0026236 = 0.0019614 Sumber: Data sekunder yang telah diolah Tabel 5.10.b: Expected Return LPLI No Hari ke- Rm ERi 1 -2 0.0198601 0.006172 + 0.071527 0.0198601 = 0.0075928 2 -1 0.0295459 0.006172 + 0.071527 0.0295459 = 0.0082855 3 0.0038349 0.006172 + 0.071527 0.0038349 = 0.0064465 4 1 0.0163852 0.006172 + 0.071527 0.0163852 = 0.0073442 5 2 0.0026236 0.006172 + 0.071527 0.0026236 = 0.0063599 Sumber: Data sekunder yang telah diolah Selanjutnya perhitungan expected return secara keseluruhan dapat dilihat dalam lampiran 4.a sampai dengan lampiran 4.eu halaman 207 – 356. e Menghitung besarnya Abnormal Return untuk tiap-tiap saham yang diamati Abnormal return selama periode pengamatan dapat dihitung dengan menggunakan rumus dibawah ini: , , , t i t i t i R E R AR − = Abnormal return yang diperoleh investor mempunyai dua arah yaitu positif dan negatif. Contoh perhitungan, tersaji dalam tabel 5.11 dibawah ini: Tabel 5.11: Abnormal Return AALI dan LPLI Hari ke- AALI R i – ER i = AR LPLI R i – ER i = AR -2 0.0102041 – 0.0027449 = 0.0074592 -0.0566038 – 0.0075928 = -0.0641966 -1 0.0353535 – 0.0031852 = 0.0321683 0.08 – 0.0082855 = 0.0717145 0.0048779 – 0.0020165 = 0.0028615 0 – 0.0064465 = -0.0064465 1 0.0970874 – 0.0025870 = 0.0945004 0.0740741 – 0.0073442 = 0.0667299 2 -0.0176991 – 0.0019614 = -0.0196605 0 – 0.0063599 = -0.0063599 Sumber: Data sekunder yang telah diolah Perhitungan yang sama dilakukan terhadap emiten sampel yang lain selama periode kejadian, kemudian menghitung rata- rata abnormal return yang tidak lain adalah penjumlahan abnormal return seluruh emiten pada waktu yang sama. Dimana hal tersebut dilakukan untuk melihat perubahan abnormal return selama periode kejadian. Selanjutnya perhitungan dan hasil abnormal return dapat dilihat pada lampiran 4.a sampai dengan lampiran 4.eu halaman 207 – 356. f Rata-rata Abnormal Return pada hari tertentu sub rata-rata Setelah menghitung dan memperoleh hasil berupa abnormal return , langkah selanjutnya adalah menjumlahkan abnormal return saham tertentu pada waktu tertentu kemudian membaginya dengan jumlah emiten yang dijadikan sampel PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI dalam hal ini 151 emiten. Sehingga diperoleh rata-rata abnormal return pada hari ke-t sub rata-rata abnormal return. Atau dapat dirumuskan sebagai berikut: n AR R A it t Σ = Dimana n adalah jumlah saham yang dijadikan sampel Contoh perhitungan, disajikan dalam tabel 5.12 dibawah ini: pada periode dua hari sebelum dan dua hari sesudah peristiwa kenaikan harga BBM Tabel 5.12 : Sub Rata-rata Abnormal Return No Hari ke- Return AALI +…+Return LPLI 151 Sub rata-rata abnormal return 1 -2 -0.432059174151 -0.002861319 2 -1 1.958417409151 0.012969652 3 0 -0.548207247151 -0.003630512 4 1 0.132400902151 0.000876827 5 2 0.477245038151 0.003160563 Sumber: Data sekunder yang telah diolah Selanjutnya perhitungan dan hasil sub rata-rata abnormal return dapat dilihat pada lampiran 4.ev sampai dengan 4. ew halaman 357 - 358. 2 Menghitung rata-rata abnormal return seluruh saham yang menjadi sampel pada periode sebelum dan sesudah peristiwa kenaikan harga BBM Pada tahap ini, formula yang dipergunakan adalah sebagai berikut: PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI n AR AR t t before before ∑ − = − = = 1 35 n AR AR t t after after ∑ + = + = = 15 1 Untuk mempermudah pemahaman, maka dapat diilustrasikan dalam contoh pada tabel 5.13 dibawah ini: Tabel 5.13 : Rata-rata Abnormal Return No Hari ke- Sub rata-rata abnormal return Rata-rata abnormal return 1 -35 -0.000800195 -0.001566857 2 -34 0.014592942 3 -33 -0.013203374 4 -32 0.001258459 5 -31 -0.009619119 6 -30 -0.013580794 7 -29 -0.009814879 8 -28 -0.006089537 9 -27 -0.023988191 10 -26 0.051015546 11 -25 -0.002897849 12 -24 -0.039206003 13 -23 0.019404886 14 -22 0.006946968 15 -21 -0.013081289 16 -20 -0.004114878 17 -19 -0.001090875 18 -18 0.002018599 19 -17 0.012794616 20 -16 -0.000252815 21 -15 0.003555475 22 -14 0.002434738 23 -13 -0.000562602 24 -12 -0.002728726 25 -11 -0.001757673 26 -10 -0.014871151 27 -9 -0.009343129 28 -8 -0.001204256 29 -7 -0.011020466 30 -6 0.006063066 31 -5 -0.001024222 32 -4 0.001632022 33 -3 -0.006413613 34 -2 -0.002861319 35 -1 0.012969652 36 0 -0.003630512 37 1 0.000876827 0.001469618 38 2 0.003160563 39 3 -0.001755336 40 4 -0.001572362 41 5 0.002374833 42 6 -0.005527135 43 7 -0.001533143 44 8 -0.002596008 45 9 0.004003515 46 10 0.001665749 47 11 -0.003972996 48 12 0.010171335 49 13 -0.000622959 50 14 0.015603615 51 15 0.001767776 Sumber: Data sekunder yang telah diolah Selanjutnya perhitungan dan hasil rata-rata abnormal return dapat dilihat pada lampiran 4.ev sampai dengan 4.ew halaman 357 – 358. PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI Hasil rata-rata AR dari tabel 5.13 dapat digambarkan secara grafis yang tampak dalam gambar 5.2. Garis vertikal menunjukkan nilai rata-rata AR dan sumbu horizontal menunjukkan hari ke-t. Hasil dari gambar 5.2 menunjukkan bahwa selama periode kejadian, yaitu pada hari ke -26 menunjukkan kenaikan yang positif, tetapi kemudian menurun lagi pada hari ke -25 dan -24 dan untuk hari-hari berikutnya mengalami turun naik yang tidak terlalu tinggi. Ini menunjukkan bahwa investor sangat berhati-hati dalam menentukan saham mana yang dianggap benar-benar bisa menghasilkan keuntungan. Selama periode kejadian, abnormal return negatif terjadi sebanyak 31 kali 60,8, yaitu terjadi pada hari ke -35, -33, - 31,-30, -29, -28, -27, -25, -24, -21, -20,-19,-16, -13, -12, -11, -10, -9, -8, -7,-5, -3, -2, 0, 3, 4, 6, 7, 8, 11, 13 tabel 5.12. Selebihnya menghasilkan AR positif sebesar 39,2. 3 Menghitung standar deviasi abnormal return seluruh saham yang menjadi sampel pada periode sebelum dan sesudah peristiwa kenaikan harga BBM Formula yang dipergunakan untuk menghitung standar deviasi adalah sebagai berikut: 1 1 15 2 − − = ∑ − = − = N AR AR t t before before σ 1 35 1 2 − − = ∑ + = + = N AR AR t t after after σ Dengan menggunakan bantuan program Microsoft Excel, maka standar deviasi abnormal return pada penelitian ini adalah sebesar 0.014285075 untuk periode sebelum peristiwa kenaikan harga BBM dan pada periode sesudah peristiwa kenaikan harga BBM sebesar 0.005439426 perhitungan selanjutnya dapat dilihat di lampiran 4.ev sampai dengan 4.ew halaman 357 – 358. 4 Pengujian Statistik Pengujian statistik dilakukan dengan menguji dua sisi two tailed test dimana pengujian hipotesis yang dilakukan akan menolak H jika nilai statistik mempunyai perbedaan nyata lebih besar atau lebih kecil dari parameter yang dijadikan hipotesis Nugroho Budiyuwono, 1993: 189. Langkah-langkah selanjutnya adalah sebagai berikut: a Formula Uji Hipotesis H : after before AR AR = : Tidak ada perbedaan rata-rata AR sebelum dan sesudah peristiwa kenaikan harga BBM. H A : after before AR AR ≠ : Ada perbedaan rata-rata AR sebelum dan sesudah peristiwa kenaikan harga BBM. b Kriteria pengujian hipotesis Dengan menggunakan pengujian dua sisi pada level signifikansi α = 5 maka nilai Z α2 adalah ±1,96. Dengan demikian kriteria pengujian hipotesis menyatakan bahwa, H diterima jika : -1,96 ≤ Z hitung ≤ +1,96 H A diterima jika : -Z hitung -1,96 atau Z hitung +1,96 c Uji statistik 15 005439426 , 35 014285075 , 001469618 , 001566857 , 2 2 + − − = hitung Z = -1,087032329 = -1,09 d Kesimpulan Hasil uji statistik menunjukkan Z hitung = -1,09 adalah lebih besar dari Z tabel = -1,96 , sehingga perbedaan dapat dikatakan tidak berarti, sehingga dapat disimpulkan bahwa H diterima dan H A ditolak. Jadi rata-rata abnormal return sebelum terjadinya peristiwa kenaikan harga BBM tidak berbeda dengan rata-rata abnormal return sesudah terjadinya peristiwa kenaikan harga BBM. Rata- rata AR sebelum peristiwa kenaikan harga BBM lebih kecil daripada rata-rata AR sesudah peristiwa kenaikan harga BBM. b. Pembahasan Peningkatan dan penurunan selama periode tiga puluh lima hari sebelum kenaikan harga BBM lebih disebabkan oleh keadaan ekonomi dan politik yang terjadi di Indonesia. Harga minyak dunia yang semakin naik menyebabkan beban subsidi yang harus ditanggung oleh pemerintah menjadi semakin besar. Sehingga mau tidak mau pemerintah harus menaikkan harga BBM dalam negeri untuk meringankan beban subsidi yang harus ditanggung oleh pemerintah akibat kenaikan harga minyak dunia. Dan apabila kenaikan harga BBM benar terjadi maka dikhawatirkan perekonomian Indonesia akan semakin terpuruk. Menurut kepala Bappenas Sri Mulyani Indrawati, setiap kenaikan harga BBM PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI sebesar 50 maka akan mengakibatkan bertambahnya inflasi sebesar 2,5. Efek lain dari kenaikan harga BBM adalah akan membuat target pertumbuhan ekonomi Indonesia untuk tahun 2005 yaitu sebesar 6 kemungkinan besar akan sulit terpenuhi dan hanya mencapai 5,8. Akibatnya juga berimbas pada menurunnya daya saing industri akibat investasi yang melambat bahkan mandek karena investor masih ragu dengan infrastruktur yang ada di Indonesia. Sebagai contoh, tidak jadinya pabrik sepatu Nike merelokasi pabriknya yang ada di Taiwan ke Tangerang karena rusaknya jalan dari Tangerang menuju pelabuhan Tanjung Priuk dan maraknya pungli yang terjadi di pelabuhan. Di sisi lain kebijakan BI menaikkan BI rate yang bertujuan untuk meredam inflasi dan fluktuasi rupiah akan menyebabkan semakin tertekannya pasar saham. Dari bidang politik, pengumuman RAPBN 2006 oleh pemerintah di nilai tidak realistis oleh kalangan DPR dan pelaku pasar, karena jauh dari fakta dan harapan. Dalam RAPBN 2006 tertulis asumsi- asumsi yang dinilai tidak realistis oleh kalangan DPR dan pelaku pasar, misalnya : pertumbuhan ekonomi tertulis sebesar 6,2, inflasi 7,0, nilai tukar rupiah Rp. 9400,- per dollar AS, suku bunga SBI 3 bulan 8,0, harga minyak internasional 40 dollar AS per barrel dan produksi minyak Indonesia 1,075 barrel per hari Suara Karya, 24 Agustus 2005. Hal itulah yang mengakibatkan makin turunnya tingkat kepercayaan masyarakat terhadap pemerintah. Berdasarkan kenaikan AR pada hari pertama dan kedua setelah harga BBM naik, menunjukkan adanya tanggapan positif dari pasar hal tersebut terbukti dengan adanya kenaikan dalam perolehan AR dibandingkan dengan hari sebelumnya. Hal tersebut bisa terjadi karena pemerintah ikut mengumumkan menyertakan paket insentif bagian II untuk awal tahun 2006 sebagai lanjutan paket insentif I Oktober 2005. Dimana paket tersebut bertujuan untuk mengurangi biaya tinggi dan meningkatkan daya saing usaha terutama setelah adanya kebijakan pemerintah menaikkan harga BBM. Tetapi pada hari ke 3 dan 4 setelah kenaikan harga BBM naik, rata- rata AR kembali menjadi negatif karena tingkat suku bunga SBI sebesar 11 ikut menekan IHSG ke level 1.096,652 atau turun 1,7249 poin. Setelah itu pada hari ke 5 AR kembali positif, sebagai akibat Presiden Susilo Bambang Yudhoyono menginstruksikan kepada aparatnya agar lebih serius menangani kasus korupsi yang ada di Indonesia. Penurunan kembali terjadi pada hari ke 6, 7, 8 karena adanya pernyataan dari TIB Tim Indonesia Bangkit yang menilai kinerja ekonomi kabinet Susilo Bambang Yudhoyono-Jusuf Kalla sangat lemah dalam kapabilitas dan profesionalitas. Sehingga terjadi kemerosotan ekonomi selama tahun 2005, kemudian timbulnya pro-kontra tentang koreksi Peraturan Presiden tentang kenaikan harga BBM di kalangan DPR, dan keputusan pemerintah tetap melakukan impor beras yang rencananya 1 November 2005 meskipun diprotes kalangan petani. Hal itulah yang menyebabkan semakin menurunnya tingkat kepercayaan terhadap pemerintah yang berimbas investor kembali ragu untuk menanamkan modalnya, karena para investor menilai iklim investasi di Indonesia tidak kondusif. AR kembali positif lagi pada hari ke 9 dan 10 setelah Presiden Susilo Bambang Yudhoyono mengatakan kepada Menteri Luar Negeri Australia Alexander Downer akan memperkuat Hukum Antiteroris di Indonesia, pasar merespon positif hal tersebut dengan pikiran iklim investasi di Indonesia bisa sedikit kondusif. Untuk selanjutnya rata-rata AR mengalami fluktuasi sebagai akibat adanya pro-kontra RUU perpajakan antara pemerintah dan kalangan pengusaha, adanya pro- kontra rencana kenaikan TDL antara pemerintah dan PT. PLN dan ditambah lagi dari pihak BI memperhitungkan tingkat inflasi sebagai akibat dari kenaikan harga BBM pada akhir 2005 bisa mencapai 14. Secara keseluruhan, rata-rata AR yang diperoleh investor akibat adanya peristiwa kenaikan harga BBM tidak berbeda dengan sebelumnya. Adapun alasan yang mendasarinya adalah turunnya minat beli investor berdasarkan hasil pengujian hipotesis pertama penulis diatas yang menyebutkan bahwa setelah peristiwa kenaikan harga BBM ternyata membuat rata-rata TVA menjadi lebih rendah dibandingkan dengan rata-rata TVA sebelum kenaikan harga BBM ternyata juga diikuti dengan turunnya minat investor untuk menjual sahamnya, dan keadaan tersebut sesuai dengan hukum ekonomi yaitu harga akan tetap tidak berubah jika turunnya permintaan juga diikuti dengan turunnya penawaran. Adapun datanya adalah sebagai berikut: Tabel 5.14: Jumlah Saham Yang Dijual Bulan Jumlah saham yang dijual ribu lembar Agustus’05 45.623.754 September’05 26.966.569 Oktober’05 25.976.062 Sumber: Laporan bulanan BI Berdasarkan hasil uji signifikansi terhadap Abnormal Return yang diterima investor pada lampiran 4.ex sampai dengan 4.ey halaman 359- 360 dapat dilihat bahwa terjadi pola reaksi pasar yang tidak menentu di seputar periode sebelum peristiwa kenaikan harga BBM. Abnormal Return AR pada hari ke -34, -33, -31, -30, -29, -28, -27, -26, -24, -23, - 22, -21, -18, -17, -15, -13, -10, -9, -8, -7, -6, -2, -1 adalah signifikan, yang berarti bahwa ada reaksi pasar pada hari-hari tersebut. Pada tanggal 11 Agustus 2005 t-35 Wapres Jusuf Kalla secara resmi mengumumkan bahwa harga BBM akan naik paling lambat pada bulan Januari 2006, informasi tersebut langsung direspon oleh pasar yang dapat ditunjukkan dengan adanya AR yang signifikan pada hari sesudahnya t-34 dan t-33. Kemudian pada tanggal 13 September 2005 malam t-14 Wapres Jusuf Kalla mengumumkan bahwa harga BBM akan naik per 1 Oktober 2005, pasar juga langsung bereaksi terhadap informasi tersebut. Hal itu dapat PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI diketahui dengan adanya AR yang signifikan pada keesokan harinya t- 13. Pada periode t-2 dan t-1 juga terjadi AR yang signifikan. AR yang signifikan pada hari ke -2 dan -1 menunjukkan bahwa 2 hari sebelum peristiwa kenaikan harga BBM, informasi tersebut sudah bocor ke publik yang ditunjukkan oleh reaksi pasar yang signifikan pada hari ke - 2 dan -1. AR yang masih signifikan pada hari ke +1, +3, +5, +7, +8, +14 menunjukkan bahwa pasar masih beraksi pada hari-hari tersebut. PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI

BAB VI KESIMPULAN DAN SARAN

A. KESIMPULAN

Penelitian dengan menggunakan pendekatan event study dengan peristiwa kenaikan harga BBM tanggal 1 Oktober 2005 ini menunjukkan bahwa ada beberapa kesimpulan, yaitu : 1. Variabel trading volume activity TVA Rata-rata TVA sebelum peristiwa kenaikan harga BBM sebesar 0,001565423 dan rata-rata TVA sesudah peristiwa kenaikan harga BBM sebesar 0,000958055. Berdasarkan uji statistik, rata-rata TVA tiga puluh lima hari sebelum peristiwa kenaikan harga BBM ternyata berbeda yaitu lebih tinggi dibandingkan dengan rata-rata TVA sesudah peristiwa kenaikan harga BBM. Perbedaan tersebut menunjukkan bahwa para pelaku pasar menunda kegiatan investasinya terlebih dahulu dan melihat bagaimana reaksi masyarakat atas tingginya kenaikan harga BBM yang di atas perkiraan sebelumnya. Penundaan tersebut tercermin dari tingkat perdagangan saham yang menunjukkan angka yang lebih rendah dibandingkan sebelum adanya peristiwa kenaikan harga BBM. 117 PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI 2. Variabel abnormal return AR Rata-rata AR tiga puluh lima hari sebelum peristiwa kenaikan harga BBM sebesar -0,001843845 dan rata-rata AR lima belas hari sesudah peristiwa kenaikan harga BBM sebesar 0,001833802. Berdasarkan uji statistik, rata-rata AR tiga puluh lima hari sebelum peristiwa kenaikan harga BBM ternyata tidak berbeda dibandingkan dengan rata-rata AR sesudah peristiwa kenaikan harga BBM. Hal itu tampak jelas dari pergerakan abnormal return yang menunjukkan kecenderungan berfluktuasi selama periode kejadian.

B. KETERBATASAN PENELITIAN

Metode pengambilan sampel dalam penelitian ini menggunakan tingkat kesalahan α = 10.

C. SARAN

1. Bagi pemerintah Di waktu yang akan datang, jika ingin menaikkan harga BBM lagi sebaiknya pemerintah harus mengumumkannya secara jelas dan pasti waktu kenaikannya dan besar kenaikan harganya. Supaya pelaku pasar dapat mengantisipasinya terlebih dahulu dan dapat memperkirakan atau menganalisa terlebih dahulu dampak kenaikannya terhadap pasar modal. PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI Kemudian berdasarkan hasil analisis yang telah dilakukannya, para pelaku pasar dapat membuat keputusan investasinya. 2. Bagi Investor Berdasarkan hasil analisis, ternyata peristiwa kenaikan harga BBM tidak berdampak pada Abnormal Return yang diperoleh para investor. Jadi sebaiknya para investor tidak usah buru-buru melakukan penjualan atau pembelian secara besar-besaran jika ada peristiwa kenaikan harga BBM lagi karena tidak menguntungkan tidak menghasilkan keuntungan. 3. Bagi Penelitian Sejenis atau penelitian selanjutnya Untuk penelitian selanjutnya, dalam metode pengambilan sampel diharapkan menggunakan tingkat kesalahan dengan α sebesar 5 yang berakibat jumlah sampelnya menjadi 172 atau menggunakan tingkat kesalahan dengan α sebesar 1 yang berakibat jumlah sampelnya menjadi 225.