68
mengalami penurunan. Namun untuk beberapa saham justru bernilai positif ketika IHSG sedang mengalami koreksi penurunanyang berarti, gerakan naik turunnya
return saham berlawanan arah atau berbanding terbalik dengan gerakan IHSG. Hal tersebut dapat dilihat dari nilai rata-rata semua saham memiliki nilai yang
negatif kecuali BDMN, BNGA, BUMI, KIJA, TINS dan TKIM yang bernilai positif.. Dapat juga dilihat bahwa saham yang memiliki return tertinggi pada
periode bearish adalah BDMN Bank Danamon Tbk dengan return sebesar 1042,86 dan mean 64,68. Saham yang memiliki return terendah adalah BDMN
Bank Danamon Tbk dan BNGA Bank CIMB Niaga Tbk dengan return sebesar -1,00.
4.4 Analisis Data dan Pembahasan
4.4.1 Uji Asumsi Klasik
4.4.1.1 Uji Normalitas
Uji Kolmogorov Smirnov merupakan pengujian normalitas sederhana dan tidak menimbulkan perbedaan persepsi di antara satu pengamat dengan pengamat
yang lain. Penerapan uji Kolmogorov Smirnov adalah jika signifikansi di bawah 0,05 berarti data yang akan diuji mempunyai perbedaan yang signifikan dengan
data normal baku dan jika signifikansi di atas 0,05 maka berarti tidak terdapat perbedaan yang signifikan antara data yang akan diuji dengan data normal baku.
Oleh sebab standar deviasi data pada periode bullish lebih besar dari nilai rata-rata lihat tabel 4.4 dan tabel 4.5, dapat dipastikan bahwa data yang akan
diuji tidak terdistribusi dengan normal. Foster 1986 menyarankan beberapa cara untuk menjadikan data menjadi berdistribusi normal, yaitu dengan cara
69
transformasi data, trimming dan winsorizing. Dalam penelitian ini digunakan teknik transformasi untuk menormalkan data. Dalam penelitian ini transformasi
yang dilakukan adalah transformasi akar. Jenis ini disebut juga dengan istilah transformasi akar kuadrat square root dan disimbolkan dengan SQRT.
Transformasi dilakukan dengan mengkuadratkan nilai-nilai return saham ditambah 0,5. Transformasi akar digunakan pada penelitian ini karena dilihat dari
bentuk grafik histogram data awal. Data yang akan ditransformasi dalam penelitian ini kebanyakan grafik histogram datanya adalah membentuk distribusi
skewness miring dan apabila data awal menunjukkan sebaran nilai antara 0 – 10, maka gunakan transfromasi akar X+0,5. Karena kebanyakan data dalam penelitian
ini berkisar dari 0 maka tranformasi akar yang digunakan di adalah X+0,5. Setelah melakukan transformasi data, maka dilakukan uji Kolmogorov-Smirnov
nonparametrik, berikut ini akan disajikan hasil uji Kolmogorof-Smirnov pada tabel dibawah ini.
Tabel 4.6 Hasil Uji Kolmogorov – Smirnov
Pada Kondisi Bullish Dan Kondisi Bearish
Variabel Bullish
Bearish Nilai Z
Sig. Nilai Z
Sig. IHSG
,722 ,674
0,686 0,735
AALI ,671
,759 0,728
0,665 ASII
,862 ,448
0,811 0,526
BDMN ,642
,804 1,249
0,088 BNGA
,919 ,367
0,906 0,384
BRPT 1,338
,056 0,595
0,871 BUMI
1,068 ,204
0,766 0,601
CMNP ,892
,404 0,666
0,767 CTRA
1,280 ,076
0,988 0,283
ELTY 1,223
,100 0,528
0,943
70
GGRM 1,036
,233 0,777
0,582 GJTL
1,073 ,200
0,807 0,532
INDF ,894
,401 0,735
0,652 INKP
,862 ,447
0,901 0,392
INTP ,982
,290 0,725
0,669 KIJA
1,009 ,260
1,096 0,181
LSIP ,961
,314 0,444
0,989 MEDC
,966 ,308
1,085 0,19
SMCB 1,105
,174 0,848
0,468 SMRA
,800 ,544
0,796 0,551
TINS 1,049
,221 1,061
0,21 TKIM
,838 ,484
1,116 0,165
Sumber: data sekunder yang sudah diolah, Lampiran 3 Dari tabel 4.5 dan tabel 4.6 tersebut diatas dapat dilihat bahwa semua
variabel yang digunakan dalam penelitian ini memiliki nilai Z dengan tingkat signifikansi yang lebih besar dari 5 yang berarti bahwa nilai Z semua variabel
tidak signifikan pada tingkat signifikansi 5. Hal ini menunjukkan bahwa hipotesis yang menyatakan data tidak normal ditolak dan menerima hipotesis
bahwa data terdistribusi secara normal.
4.4.1.2 Uji Autokorelasi
