ANALISIS DAMPAK PENGUMUMAN STOCK SPLIT DAN REVERSE STOCK SPLIT TERHADAP ABNORMAL RETURN DAN PERUBAHAN BETA SAHAM

ANALISIS DAMPAK PENGUMUMAN STOCK SPLIT DAN REVERSE STOCK SPLIT TERHADAP ABNORMAL RETURN DAN PERUBAHAN BETA SAHAM

Oleh: Dedy Januar NIM : 107081003362

JURUSAN MANAJEMEN FAKULTAS EKONOMI DAN BISNIS UNIVERSITAS ISLAM NEGERI SYARIF HIDAYATULLAH JAKARTA 1432 H/2011 M

ANALISIS DAMPAK PENGUMUMAN STOCK SPLIT DAN REVERSE STOCK SPLIT TERHADAP ABNORMAL RETURN DAN PERUBAHAN BETA SAHAM

Oleh : Dedy Januar NIM: 107081003362

JURUSAN MANAJEMEN FAKULTAS EKONOMI DAN BISNIS UNIVERSITAS ISLAM NEGERI JAKARTA SYARIF HIDAYATULLAH JAKARTA 1432 H/2011 M

LEMBAR PERNYATAAN KEASLIAN KARYA ILMIAH

Yang bertanda tangan dibawah ini

:

Nama

: Dedy Januar

No. Induk Mahasiswa

: 107081003362

Fakultas

: Ekonomi dan Bisnis

Jurusan

: Manajemen

Dengan ini menyatakan bahwa dalam penulisan skripsi ini, saya: 1.

Tidak menggunakan ide orang lain tanpa mampu mengembangkan dan mempertanggungjawabkan.

2. 3.

Tidak melakukan plagiat terhadap naskah karya orang lain

DAFTAR RIWAYAT HIDUP

Yang bertanda tangan dibawah ini Nama

: Dedy Januar

Tempat / Tanggal Lahir

: Jakarta, 19 Januari 1989

Agama

: Islam

Alamat

: Jl Tanah Ara No 30 Rt 06/012 Pondok –Pinang Kebayoran Lama

Telp / Hp

:021 75913861 / 085782588482

E-mail

:[email protected]

PENDIDIKAN FORMAL 2007-2011

: Strata 1 Universitas Islam Negeri Syarif Hidayatullah Jakarta

2004-2007

: Sekolah Menengah Atas Negeri 29 Jakarta

2001-2004

: Sekolah Menengah Pertama Negeri 87 Jakarta

1995-2001

: Sekolah Dasar Negeri 01 Pagi Jakarta

1994-1995

: Taman Kanak-kanak Tunas Satria Jakarta

PENDIDIKAN NON FORMAL 1.

Peserta “International Islamic Youth Seminar” Universitas Indonesia

2.

Peserta ESQ Leadership Training 2008

3.

Peserta Seminar Nasional Ekonomi Islam “Dampak Krisis Global Terhadap Perbankan Syariah” UIN

4. Peserta Seminar Ekonomi Nasional “Demokrasi versus Kesejahteraan Rakyat” UIN 5.

Anggota tim pembuatan jurnal ilmiah “ Risk dan Return di Pasar Keuangan Syariah ”(2011)

6.

Kursus Bahasa Inggris Intensive English Course level intermediate (2003-2005)

i

PENGALAMAN ORGANISASI 1. Ikatan Alumni Penerima Beasiswa Yayasan Dana Bantuan

2011

2. Anggota Divisi Dokumentasi Program Pengenalan Studi Almamater Jurusan /manajemen (Propesa UIN)

2008

3. Anggota Pramuka SMA 29 JAkarta

2005 – 2006

4. IPSI Langlang Buana Jaya SMP N 87

2002 – 2003

ii

ABSTRACT The objective of this research is to find out empirical evidence about the impact of stock split and reverse stock split announcement to abnormal return and beta of stock changing companies that listed in Indonesia Stock Exchange. The variables tested in this research are : stock split and reverse stock split. The samples of this research are using 16 companies that listed in Indonesia Stock Exchange doing stock split and reverse stock split policy betweens 2005-2009 which taken with purposive sampling method.That variables had tested of normality with kolmogorov smirnov and then we doing test of difference with paired sample ttest at level of significant five percent. The result of this research show there are no significant of difference abnormal return before and after stock split but,but there are significant of difference abnormal return before and after reverse stock split. On the other hand, there are no significant of difference beta of stock before and after stock split and reverse stock split. Keywords : Stock Split, Reverse Stock Split, Abnormal Return, Beta of stock.

iii

Abstrak Penelitian ini bertujuan untuk menemukan bukti empiris tentang dampak pengumuman stock split dan reverse stock split terhadap abnormal return dan perubahan beta saham perusahaan yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia. Variabelvariabel yang diuji dalam penelitian ini adalah : stock split dan reverse stock split. Penelitian ini menggunakan sampel 16 perusahaan yang terdaftar di BEI yang melakukan kebijakan stock split dan reverse stock split periode 2005-2009 yang diambil menggunakan metode purposive sampling. Variabel-variabel tersebut kemudian diuji normalitas dengan menggunakan kolmogorov smirnov untuk kemudian dilakukan uji beda dengan menggunakan paired sample t-test pada level signifikan 5 %. Hasil penelitian ini menunjukan bahwa tidak terdapat perbedaan abnormal return yang signifikan sebelum dan sesudah stock split, namun terdapat perbedaan abnormal return yang signifikan sebelum dan sesudah reverse stock split. Selain itu tidak terdapat perbedaan beta saham yang signifikan sebelum dan sesudah stock split dan reverse stock split Kata kunci : Stock Split, Reverse Stock Split, Abnormal Return, Beta saham.

iv

KATA PENGANTAR

Bismillahirrahmaanirrahim Dengan memanjatkan rasa syukur kehadirat Allah SWT karena dengan rahmat dan kasih sayang-Nya yang tiada terkira kepada hambanya, salawat dan salam tercurah kepada junjungan Nabi besar Muhammad SAW, sehingga penulis mampu menyelesaikan skripsi ini dengan sebaik-baiknya. Skripsi ini bertujuan untuk memenuhi syarat mencapai gelar Sarjana Ekonomi pada Fakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas Islam Negeri Syarif Hidayatullah Jakarta. Skripsi ini memiliki judul “ Analisis Dampak Pengumuman Stock Split dan Reverse Stock Split Terhadap Abnormal Return dan Perubahan Beta Saham”. Semoga skripsi ini dapat memberikan manfaat kepada semua pihak dan memberikan wawasan bagi pembaca. Pada kesempatan ini penulis ingin mengucapkan terima kasih kepada : 1.

Bapak dan Ibu penulis yang tercinta, Soediyo dan Setya Helyati, motivator utama penulisan skripsi ini. Terima kasih atas semua pelajaran kehidupan yang telah diberikan, yakni tentang kedisiplinan, kerja keras, kesederhanaan, dan kejujuran, serta atas doa dan dukungannya selama ini. Semoga kelak aku dapat membahagiakan kalian dan memberikan yang terbaik yang bisa kulakukan.

2.

Ibu Dr Hj Pudji Astuty selaku Dosen Pembimbing I dan Bapak Herni Ali HT, SE,MM. selaku Dosen Pembimbing II yang telah meluangkan waktunya dengan penuh kesabaran untuk memberikan bimbingan dan pengarahan kepada penulis dalam menyelesaikan skripsi.

3.

Bapak Prof. Dr. Abdul Hamid, MS selaku Dekan Fakultas Ekonomi dan Bisnis UIN Jakarta yang telah memberikan jalan bagi penulis dalam menyelesaikan skripsi ini.

4.

Bapak Prof. Dr. Ahmad Rodoni MM selaku Pudek I bidang akademik, Bapak Indoyama Nasarudin SE, MAB selaku Pudek II bidang administrasi, dan Bapak Herni Ali HT,SE, MM selaku Pudek III bidang kemahasiswaan yang telah memberikan motivasi dan didikan yang baik buat penulis.

v

5.

Bapak Suhendra S.Ag, MM selaku Ketua Jurusan Manajemen dan Ibu Leis Suzanawati, SE,M.Si selaku Sekretaris Jurusan Manajemen

6.

Ibu Erika Amalia SE, Msi selaku dosen akuntansi yang telah memberikan kesempatan kepada penulis untuk dapat bersama-sama membuat sebuah jurnal ilmiah.

7.

Seluruh dosen, asisten dosen, karyawan dan staf Fakultas Ekonomi dan Bisnis yang telah memberikan ilmu pengetahuan yang tak ternilai serta pelayanan akademik selama ini bagi penulis.

8.

Adikku, Dian Kurniawan yang jago komputer serta kakaku : Defi Oktafani yang telah memberikan semangat dan dukungan bagi penulis dan tak lupa kakakku nun jauh di Nusa Tenggara Barat Desy Rahmawati dan Ahmad Abidin yang telah memberikan dukungan moril serta materil. Semoga kita bisa segera berkumpul kembali ya mba,mas aku kangen dengan kebersamaan kita seperti dahulu.

9.

Saudara-saudara penulis yang ada di Cipondoh, Petukangan, dan juga nun jauh di Bobotsari Jawa Tengah. “aku kangen kalian semua”. Tak lupa Om Joni yang juga telah memberikan pinjaman laptop, makasih ya Om.

10.

Teman-teman Manajemen D angkatan 2007 : Adin, Pipit, Rio, Yana, Deri, Yandi, Lingga, Agus, Diah, Kukuh, Ichank, Robi, Qodar,Tuti, Wahyudi, Latief, dll. Terima kasih atas kebersamaan dan kenangan-kenangan indah yang pernah kita lalui bersama.

11.

Teman-teman Manajemen Keuangan 2007, terima kasih atas kekompakan kalian, semoga kelak kita bisa menjadi seorang ahli keuangan dan pasar modal yang amanah dan handal.Amiin.

12.

Seluruh teman-teman Manajemen angkatan 2007, maaf tidak bisa disebutkan satu persatu

13.

Sahabat-sahabat seperjuanganku: Miftah, Yolan, Irsyam, Dito, Toni, Bimo, Ari, Emon “FISIP”, lanjutkan perjuangan kalian ya teman-teman doaku menyertai kalian.

14.

Teman-teman bimbingan bareng : Yuli, Ijah, Via, Eva, Isna, Ica, Anggi,Yudi, tetap semangat yah.

15.

Sahabat-sahabat Ipa 3 : Ipul, Puja, Ichal, Ilham, Eka, Dimas, Yan Haris, Nani, Fadiah, Sekar, Hani, Inge dll semoga kalian semua sukses. vi

16.

Teman yang telah memberikan inspirasi, saran, doa, dan semangat bagi penulis: Apprina SE, makasih ya app, semoga Allah swt membalas kebaikan hatimu. Amiin

17.

Calon istriku kelak yang telah tertulis didalam Lauhul Mahfudz, akan kumuliakan kehidupanmu nanti insya allah dengan segenap kekuatan dan kemampuanku.

18.

Seluruh pihak yang turut mendukung dan membantu penulis, namun tidak dapat penulis sebutkan satu persatu.

Penulis menyadari bahwa masih banyak kekurangan dalam penyusunan skripsi ini, oleh karena itu kritik dan saran membangun sangat penulis harapkan. Akhir kata penulis berharap semoga skripsi ini dapat bermanfaat bagi semua pihak.

Jakarta, 1 Juni 2011

Penulis (Dedy Januar) vii

DAFTAR ISI Cover Dalam Lembar Pengesahan skripsi Lembar Pengesahan Ujian Komprehensif Lembar pernyataan Keaslian skripsi Daftar Riwayat Hidup

i

Abstract

iii

Abstrak

iv

Kata Pengantar

v

Daftar Isi

viii

Daftar Tabel

xi

Daftar Gambar

xiii

Daftar Lampiran

xiv

BAB I

PENDAHULUAN

1

A. Latar Belakang

1

B. Perumusan Masalah

7

C. Tujuan dan Manfaat

8

LANDASAN TEORI

10

BAB II

A. Landasan Teori 1.

Stock Split

10

2.

Reverse Stock Split

16

3.

Beta Saham

18

a. Beta Pasar

19

b. Beta Akuntansi

20

c. Beta Fundamental

20

d. Beta Pasar dan Beta Fundamental

23

e. Beta Portofolio

24

4.

Beta untuk pasar modal berkembang

25

5.

Perdagangan tidak sinkron

25 viii

BAB III

BAB IV

6.

Abnormal Return

27

7.

Pasar Efisien

29

B. Penelitian Terdahulu

32

C. Kerangka Pemikiran

36

D. Hipotesis

39

METODELOGI PENELITIAN

40

A. Ruang Lingkup Penelitian

40

B. Teknik Penentuan Sampel

40

C. Teknik Pengumpulan Data

44

D. Teknik Analisis

46

E. Operasional Variabel Penelitian

60

ANALISIS DAN PEMBAHASAN

62

A. Perusahaan yang melakukan stock split

62

B. Perusahaan yang melakukan reverse stock split

63

C. Analisis dan Pembahasan

64

1.Analisis Deskriptif

64

a. Abnormal Return

65

b. Beta Saham

68

2. Analisis Pengujian Hipotesis

72

1. Uji Normalitas Data Abnormal Return Stock Split

73

2. Uji Normalitas Data Abnormal Return Reverse Stock Split

74

3. Uji Beda Abnormal Return sebelum dan sesudah stock split

75

4. Uji Beda Abnormal Return sebelum dan sesudah reverse stock split

76

5. Uji Normalitas Data Beta Saham Stock Split

78

6. Uji Normalitas Data Beta Saham Reverse Stock Split

79

7. Uji Beda Beta Saham sebelum dan sesudah stock split

81

8. Uji Beda Beta Saham sebelum dan sesudah reverse stock split

82 ix

BAB V

KESIMPULAN DAN IMPLIKASI

84

A. Kesimpulan

84

B. Implikasi

88

Daftar Pustaka

89

Lampiran

x

DAFTAR TABEL Nomor

Keterangan

Halaman

Tabel 3.1

Daftar emiten yang melakukan stock split dan reverse stock split

Tabel 3.2

Daftar Emiten yang melakukan stock split yang digunakan sebagai sampel

Tabel 3.3

42

43

Daftar Emiten yang melakukan reverse stock split yang digunakan sebagai sampel

44

Tabel 3.4

Daftar sampel emiten yang tidak terpilih

44

Tabel 4.1

Abnormal Return Periode investigasi

65

Tabel 4.2

Statistik Deskriptif Abnormal Return Periode Investigasi

66

Tabel 4.3

Abnormal Return Emiten yang melakukan Stock Split

67

Tabel 4.4

Abnormal Return Emiten yang melakukan Reverse Stock Split

68

Tabel 4.5

Beta saham periode investigasi

69

Tabel 4.6

Statistik Deskriptif Beta Saham

69

Tabel 4.7

Beta Saham Emiten yang melakukan Stock Split

70

Tabel 4.8

Beta Saham Emiten yang melakukan reverse stock split

71

Tabel 4.9

Uji One-Sample Kolmogorov- Smirnov Abnormal Stock Split

73

Tabel 4.10

Uji One-Sample Kolmogorov- Smirnov Abnormal Return Reverse Stock Split

74

Tabel 4.11

Uji beda Paired sample t-test abnormal return stock split

75

Tabel 4.12

Uji beda Paired sample t-test abnormal return reverse stock split

77

Tabel 4.13 Tabel 4.14

Uji One-Sample Kolmogorov- Smirnov Beta Stock Split Uji One-Sample Kolmogorov- Smirnov Beta Reverse Stock Split

xi

78 80

Tabel 4.15

Uji beda Paired sample t-test beta saham stock split

81

Tabel 4.16

Uji beda Paired sample t-test beta saham reverse stock split

82

xii

DAFTAR GAMBAR Nomor

Keterangan

Halaman

Gambar 2.1 Kerangka Pemikiran

38

xiii

DAFTAR LAMPIRAN Nomor

Keterangan

Halaman

Lampiran 1 Abnormal Return Stock Split

94

Lampiran 2

94

Abnormal Return Reverse Stock Split

Lampiran 3 Deskriptif statistik Abnormal return Stock Split dan

95

Reverse stock split Lampiran 4

Uji Normalitas Abnormal Return Stock Split

95

Lampiran 5

Uji Normalitas Abnormal Return Reverse Stock Split

96

Lampiran 6

Paired sample Statistic

96

Lampiran 7

Paired sample Correlation

96

Lampiran 8

Uji beda abnormal return stock split

96

Lampiran 9

Paired sample Statistic

97

Lampiran 10 Paired sample Correlation

97

Lampiran 11 Uji beda abnormal return reverse stock split

97

Lampiran 12 Beta Saham Stock Split

98

Lampiran 13 Beta Saham Reverse Stock Split

98

Lampiran 14 Uji Normalitas Beta Saham Stock Split

99

Lampiran 15 Uji Normalitas Beta Saham Stock Split

99

Lampiran 16

100

Paired sample Statistic

Lampiran 17 Paired Sample Correlation

100

Lampiran 18 Uji beda beta saham stock split

100

Lampiran 19 Paired sample Statistic

100

Lampiran 20 Paired sample Correlation

100

Lampiran 21 Uji beda beta saham reverse stock split

101

Lampiran 22 Deskriptive statistik Beta Stock Split

101

Lampiran 23 Deskriptive Statistik Beta Reverse Stock Split

101

Lampiran 24 Korelasi Serial RMT dengan RMT-1, RMT-2 . RMT-3 . RMT-4

101

Lampiran 24 Bobot Sekuritas

101

xiv

BAB I PENDAHULUAN A. Latar Belakang Kegiatan investasi adalah aktivitas yang dilakukan oleh investor baik individu ataupun perusahaan dengan harapan akan memperoleh imbal hasil sesuai nilai nominal yang diinvestasikan. Besarnya imbal hasil yang akan diperoleh tergantung kepada karakteristik investasi yang dipilih oleh investor tersebut. Investor yang memilih untuk berinvestasi pada saham dengan risiko tinggi akan mendapatkan imbal hasil tinggi, begitu pula dengan investor yang memilih untuk berinvestasi pada saham dengan risiko rendah akan mendapatkan imbal hasil rendah. Dengan investasi, seorang individu atau perusahaan akan membelanjakan uangnya hari ini dengan berharap akan mendapatkan keuntungan yang lebih besar di masa mendatang ( Brigham & Houston,2006: 214). Risiko didefinisikan dalam kamus Webster sebagai “suatu halangan; gangguan; terhadap kerugian atau kecelakaan.”.Jadi risiko diartikan sebagai peluang akan terjadinya suatu peristiwa yang tidak diinginkan (Brigham & Houston,2006:216). Risiko terbagi menjadi dua macam yaitu risiko sistematik dan tidak sistematik. Risiko sistematik adalah setiap risiko yang mempengaruhi sebagian besar aset dengan tingkat risiko yang bermacam-macam. Risiko tidak sistematik adalah risiko yang spesifik mempengaruhi satu aset atau kelompok kecil aset dan risiko tersebut dapat didiversifikasi. Contoh dari risiko sistematik termasuk ketidakpastian mengenai keadaan ekonomi secara umum seperti GNP, tingkat bunga atau inflasi. Dilain sisi,

1

pengumuman yang spesifik terhadap perusahaan, seperti tambang emas yang menemukan emas adalah contoh dari risiko tidak sistematik ( Rodoni dan Ali, 2010:89). Jones (2001) dalam Michael C Koridama dan Kartika Nuringsih (2008:332-346), Risiko sistematik tidak dapat dihilangkan dengan cara diversifikasi. Dalam pembahasan lebih lanjut risiko sistematik dikenal dengan beta saham. Sebagai akibat dari sifatnya yang tidak dapat ditekan dengan diversifikasi, maka banyak penelitian yang membahas lebih mendalam mengenai risiko sistematis. Penelitian dilakukan untuk mengetahui variabel apa saja yang berpengaruh secara signifikan terhadap risiko sistematis atau beta. Apabila ditelaah lebih lanjut, risiko sistematis lebih disebabkan oleh faktor ekonomi

makro,tingkat

inflasi,rasio

keuangan,ukuran

perusahaan,

kebijakan

pajak,kondisi perekonomian, dan faktor-faktor lain yang tidak dapat dikendalikan oleh perusahaan. Dwi Haroyah M (2000 : 50), untuk mengukur risiko yang tidak dapat disebar dari suatu sekuritas atau portofolio relatif terhadap risiko pasar digunakan koefisien beta. Beta merupakan suatu pengukur volatilitas return suatu sekuritas atau return portofolio terhadap perubahan ekonomi makro atau return portofolio pasar. Penggunaan beta menunjukkan pengukuran risiko yang dipengaruhi oleh perubahan ekonomi makro yang tidak dapat dihilangkan dengan diversifikasi maupun risiko tidak sistematik. Dengan penggunaan beta sebagai ukuran risiko sistematik akan dapat dipakai untuk mengestimasi tingkat keuntungan yang diharapkan investor. Informasi merupakan kebutuhan yang mendasar bagi para investor dalam pengambilan keputusan. Pengambilan keputusan ini berkaitan dengan pemilihan

2

portofolio investasi yang paling menguntungkan dengan tingkat risiko tertentu. Informasi dapat mengurangi ketidakpastian yang terjadi, sehingga keputusan yang diambil diharapkan akan sesuai dengan tujuan yang ingin dicapai. Dalam pasar modal, banyak sekali informasi yang dapat diperoleh investor baik informasi yang tersedia di publik maupun informasi pribadi (privat) (Syaichu dan Puspito,2007:2). Pasar modal yang efisien adalah satu dimana harga saham secara penuh merefleksikan informasi yang tersedia. Pasar modal efisien memiliki implikasi bagi investor dan perusahaan. a. Karena informasi direfleksikan pada harga sekuritas dengan cepat, mengetahui informasi ketika diumumkan menjadi tidak ada keuntungan. b. Perusahaan harus mengharapkan akan menerima nilai yang wajar dari sekuritas yang dijual.Perusahaan tidak dapat memperoleh keuntungan dari fooling investor dipasar efisien (Rodoni dan Ali,2010:108). Salah satu informasi yang ada adalah pengumuman stock split atau pemecahan saham. Informasi ini dapat memiliki makna atau nilai jika keberadaan informasi tersebut menyebabkan investor melakukan transaksi di pasar modal, yang akan tercermin dalam perubahan harga saham, volume perdagangan dan indikator atau karakteristik pasar lainnya. (Syaichu dan Puspito :2007 :2). Susiyanto (2004) dalam Hamzah (2006 :24-25): bahwa pemecahan saham (stock split) merupakan aksi emiten yang dilakukan dengan cara memecah nilai nominal saham menjadi nominal yang lebih kecil sesuai dengan rasio stock split yang ditentukan. Sedangkan penggabungan saham (reverse stock split) merupakan aksi emiten yang

3

berkebalikan dengan stock split, yaitu dengan cara menggabungkan nilai nominal saham menjadi nominal yang lebih besar sesuai dengan rasio reverse stock split yang telah ditentukan. Stock split dan reverse stock split sendiri merupakan tindakan perusahaan (corporate action) yang masih menjadi fenomena yang menarik hingga saat ini karena keduanya tidak memberikan tambahan nilai ekonomis bagi perusahaan oleh karena itu keduanya sering disebut sebagai kosmetika saham yang mengandung pengertian bahwa upaya tersebut dilakukan oleh perusahaan untuk membuat sahamnya terlihat menarik bagi investor. Terdapat banyak penelitian yang membahas mengenai pengumuman stock split dan reverse stock split. Penelitian yang dilakukan Ade Wirman (2002 :39) menguji pengaruh stock split terhadap likuiditas saham di pasar modal dengan memilih 15 emiten dari 40 emiten yang telah melakukan stock split atau perubahan nilai nominal menghasilkan kesimpulan bahwa stock split mempunyai pengaruh negative atau dapat dikatakan bahwa likuiditas menurun dengan dilakukan stock split. Penelitian yang dilakukan oleh Fitri Anomsari (2007 :209) menguji reaksi pasar yakni: harga, volume, dan likuiditas saham terhadap peristiwa stock split perusahaan yang Go Publik di Bursa Efek Jakarta menghasilkan kesimpulan bahwa terdapat perbedaan yang signifikan antara volume perdagangan saham sebelum dan sesudah stock split, dan tidak terdapat perbedaan yang signifikan antara harga saham dan likuiditas saham sebelum dan sesudah stock split.

4

Penelitian yang dilakukan Wisudowati Ayu Sugito (2009) menguji motivasi dibalik stock split dan reverse stock split: Pembuktian pada likuiditas dan Return saham menghasilkan kesimpulan terdapat perbedaan yang signifikan antara likuiditas sebelum dan sesudah pelaksanaan stock split dan reverse stock split. Terdapat abnormal return yang signifikan sebelum tanggal pengumuman stock split dan reverse stock split. Penelitian stock split dengan menggunakan koreksi beta hanya sedikit, diantaranya adalah penelitian yang dilakukan oleh Wiggins 1992 dalam Luciana Spica Amilia dan Emanuel Kristijadi (2005:2). Penelitian ini dilakukan dengan membandingkan perbedaan beta diseputar tanggal pengumuman pemecahan saham dengan menggunakan data return bulanan. Metoda koreksi beta yang digunakan adalah Metoda Scholes dan Williams (1977) dan Fowler dan Rorke (1983). Hasil penelitiannya menunjukkan bahwa tidak ada perbedaan yang signifikan secara statistik antara beta sebelum dan sesudah pemecahan saham baik dengan menggunakan data return harian, mingguan, maupun bulanan. Penelitian Wiggins tersebut didasarkan oleh penelitian yang dilakukan oleh Brennan dan Copeland. Brennan dan Copeland (1988) melakukan pengujian terhadap 1034 perusahaan yang melakukan pemecahan saham dalam kaitannya dengan perubahan risiko sistematis. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa resiko sistematis atau beta yang terjadi pada saat sesudah pemecahan saham cenderung lebih tinggi daripada saat pengumuman dan sebelum pengumuman. Berdasarkan uraian diatas maka peneliti tertarik untuk melakukan penelitian kembali dengan judul :

5

“Analisis Dampak Pengumuman Stock Split dan Reverse Stock Split Terhadap Abnormal Return Dan Perubahan Beta Saham” Penelitian ini mengambil periode Januari 2005 sampai dengan Desember 2009 dikarenakan: 1.

Terdapat peningkatan jumlah emiten yang melakukan stock split dan reverse stock split.

2.

Meningkatnya capital inflow di pasar modal Indonesia

Adapun perbedaan penelitian ini dibandingkan dengan penelitian sebelumnya adalah sebagai berikut: 1.

Menggunakan variabel dependen abnormal return dan beta sebagai variabel yang dipengaruhi oleh stock split dan reverse stock split.

2.

Periode penelitian yang dilakukan masih update sehingga menghasilkan informasi terkini mengenai perbedaan abnormal return dan beta saham yang disebabkan dari aktivitas stock split dan reverse stock split.

Untuk dapat lebih memahami dan menghindari kemungkinan menyimpang dari penelitian, maka diperlukan identifikasi dan pembatasan masalah sebagai berikut. Berdasarkan latar belakang masalah diatas, maka peneliti melakukan identifikasi masalah sebagai berikut : a. Mengidentifikasi apakah terdapat perbedaan abnormal return yang signifikan pada saat sebelum dan sesudah stock split serta sebelum dan sesudah reverse stock split . b. Mengidentifikasi apakah terdapat perbedaan beta saham yang signifikan pada saat sebelum dan sesudah stock split serta sebelum dan sesudah reverse stock split.

6

Dalam penelitian ini, peneliti melakukan pembatasan masalah agar penelitian yang akan dilakukan tidak menyimpang dari maksud penelitian. Adapun pembatasan masalah yang terdapat dalam penelitian ini adalah sebagai berikut. a.

Perusahaan yang menjadi sampel penelitian adalah perusahaan yang sahamnya terdaftar dalam Bursa Efek Indonesia yang melakukan kebijakan stock split atau reverse stock split selama periode penelitian.

b. Tindakan Korporasi yang diteliti dalam penelitian ini, hanyalah stock split atau reverse stock split. c. Penentuan periode jendela (window period) dalam penelitian ini adalah 10 hari perdagangan untuk abnormal return yang mencakup 5 hari sebelum pencatatan split, dan 5 hari sesudah pencatatan split. Sedangkan untuk beta saham mencakup 4 hari sebelum pencatatan split, dan 4 hari sesudah pencatatan split karena menggunakan metode beta Fowler dan Rorke periode 4 lag dan 4 lead. B. Perumusan Masalah Berdasarkan pembatasan masalah yang telah dikemukakan diatas, maka rumusan masalah dalam penelitian ini adalah sebagai berikut : 1. Apakah terdapat perbedaan yang sinifikan abnormal return pada saat sebelum dan sesudah stock split ? 2. Apakah terdapat perbedaan yang signifikan abnormal return pada saat sebelum dan sesudah reverse stock split ? 3. Apakah terdapat perbedaan yang signifikan beta saham pada saat sebelum dan sesudah stock split ?

7

4. Apakah terdapat perbedaan yang signifikan beta saham pada saat sebelum dan sesudah reverse stock split ? B. Tujuan dan Manfaat Penelitian 1. Tujuan Penelitian Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mendapatkan bukti empiris tentang halhal berikut: 1.

Untuk mengetahui apakah terdapat perbedaan yang signifikan abnormal return pada saat sebelum dan sesudah stock split.

2.

Untuk mengetahui apakah terdapat perbedaan yang signifikan abnormal return pada saat sebelum dan sesudah reverse stock split.

3.

Untuk mengetahui apakah terdapat perbedaan yang signifikan beta saham pada saat sebelum dan sesudah stock split.

4.

Untuk mengetahui apakah terdapat perbedaan yang signifikan beta saham pada saat sebelum dan sesudah reverse stock split.

2. Manfaat Penelitian Berdasarkan tujuan penelitian diatas, maka penulis berharap bahwa penelitian ini akan memiliki manfaat bagi : Penulis Merupakan salah satu sarana bagi penulis untuk berfikir ilmiah serta mengimplementasikan ilmu pengetahuan yang telah penulis dapatkan dari aktifitas perkuliahan jurusan manajemen keuangan UIN Syarif Hidayatullah Jakarta.

8

Perusahaan Sebagai bahan masukan bagi perusahaan agar dapat membuat keputusan yang tepat untuk meningkatkan profitabilitasnya dengan melakukan kebijakan stock split dan reverse stock split. Investor Memberikan informasi yang berguna bagi investor dalam melakukan transaksi perdagangan saham pada perusahan yang melakukan stock split dan reverse stock split diukur dari risiko yang ada. Penelitian selanjutnya Penelitian ini diharapkan dapat digunakan sebagai referensi bagi penelitian selanjutnya di bidang manajemen keuangan. Akademisi Dapat menambah khazanah ilmu pengetahuan dan memberikan stimulus bagi peneliti lain untuk melakukan penelitian lebih lanjut dengan variabel-variabel lainnya.

9

BAB II LANDASAN TEORI 1. Stock Split Block dan Hirt (2002 :656) “ stock split is a division of shares by a ratio set by the board of directors-two for one, three for one, three for two, and so on. Stock split ussually indicate the company’s stock has risen in price to a level that the directors feel limits the trading appeal of the stock. The par value is dividend by the ratio set, and the new shares are issued to the current stockholders of record to increase their shares to the stated level” Ross et al (2003:627), A stock split conceptually similar to a stock dividend, but it is commonly expressed as a ratio. For example, in a three-for-two split, each shareholder receives one additional share of stock for each two held originally, so a three-for-two split amounts to a 50 percent stock dividend. Again, no cash is paid out, and the percentage of the entire firm that each shareholder owns is unaffected Abdul Hafiz Tanjung (2007 : 117), pemecahan saham adalah memecah selembar saham menjadi n lembar saham. Harga per lembar saham baru setelah pemecahan saham adalah 1/n dari harga saham sebelumnya. Pada dasarnya ada dua jenis pemecahan saham yang dapat dilakukan yaitu split-up dan split down. Split-up adalah penurunan nilai nominal per lembar saham yang mengakibatkan peningkatan dalam jumlah saham yang beredar. Misalnya pemecahan saham dengan split factor 2:1, 3:1, dan 4:1. Split-down merupakan peningkatan nilai nominal per lembar saham yang mengakibatkan penurunan jumlah saham beredar, misalnya dengan split faktor 1:2, 1:3,

10

1:4, atau 1:5. Dalam hal ini split factor diartikan sebagai perbandingan antara jumlah saham yang beredar setelah pemecahan dengan jumlah saham yang beredar sebelum pemecahan. Jumlah saham yang beredar adalah 1 juta lembar dengan nilai Rp 1000,per lembar. Nilai ekuitas perusahaan adalah sebesar 1 juta x Rp 1000,- = Rp 1 milyard. Perusahaan memecah dari satu lembar saham untuk dijadikan sebanyak 2 lembar saham, sehingga harga per lembar saham baru adalah menjadi Rp 500,- dan jumlah saham beredar menjadi 2 juta lembar. Nilai ekuitas perusahaan tidak berubah, yaitu tetap sebesar 2 juta x Rp 500,- = Rp 1 milyard. Fitri Anomsari (2007:199), stock split (pemecahan saham) merupakan kebijakan para emiten untuk meningkatkan jumlah saham yang beredar karena harga saham dinilai terlalu tinggi (over valued). Harga saham yang terlalu tinggi akan menjadi tidak menarik bagi investor karena sudah melewati “optimal trading range” tertentu, dimana harga tersebut sudah memberikan nilai yang maksimal bagi perusahaan sehingga tidak bisa meningkat lagi. Dalam kondisi seperti itu, pihak emiten akan melakukan stock split dengan tujuan agar sahamnya menjadi menarik lagi bagi para investor karena harganya semakin murah (under-valued) seiring dengan jumlah sahamnya yang semakin banyak. Bodie, et.al, (2008:648)Stock Split (pemecahan saham) adalah penerbitan oleh perusahaan atas sejumlah saham untuk ditukarkan dengan sejumlah saham yang ada yang dimiliki oleh pemegang saham. Pemecahan saham bisa dua arah, apakah menaikan atau menurunkan jumlah saham yang beredar Ridwan S.Sundjaja, et.al (2010: 392), Pemecahan saham adalah metoda yang biasa digunakan untuk menurunkan harga pasar saham perusahaan dengan meningkatkan

11

jumlah lembar saham yang dimiliki pemegang saham. Pemecahan saham tidak berpengaruh pada struktur modal perusahaan, umumnya meningkatkan jumlah lembar saham yang beredar dan mengurangi nilai per lembar saham. Dengan kata lain, dalam pemecahan saham, sejumlah lembar saham baru akan ditukar dengan sejumlah lembar saham yang beredar. Saham dipecah 2 dari 1 berarti 2 saham baru ditukar untuk 1 saham lama, saham dipecah 3 dari 2 berarti 3 saham baru ditukar untuk tiap-tiap 2 lembar saham biasa dan seterusnya. Dari berbagai pandangan dan pernyataan para ahli maka dapat disimpulkan bahwa pengertian stock split adalah: 1.

Stock split membagi saham menjadi nilai nominal yang lebih kecil.

2. Split faktor adalah perbandingan antara jumlah saham yang beredar sebelum dilakukannya stock split dengan jumlah saham yang beredar setelah dilakukannya stock split. Besarnya rasio split faktor bergantung pada kebijakan manajemen perusahaan. 3. Stock Split (pemecahan saham) adalah penerbitan oleh perusahaan atas sejumlah saham untuk ditukarkan dengan sejumlah saham yang ada yang dimiliki oleh pemegang saham Stock split dilakukan untuk mencapai titik rentang harga optimal karena harga saham yang terlampau tinggi akan sulit dijangkau oleh daya beli investor individu,dengan dilakukan stock split maka harga saham akan lebih murah dan mampu dijangkau oleh daya beli investor individu.

12

Beberapa alasan yang dapat dikemukakan, mengapa suatu perusahaan melakukan stock split, yaitu: 1.

Pengurangan Harga Saham Biasa Tujuan utama stock split adalah untuk mengurangi harga per lembar saham perusahaan. Suatu harga per lembar saham yang lebih rendah, membuat saham itu dapat menghasilkan pembelian dalam jumlah yang lebih besar. Tujuan pengurangan harga adalah agar perusahaan dapat menarik lebih banyak investor untuk membeli saham sehingga dapat menaikkan permintaan dan harga pasar saham tersebut.

2.

Indikasi Pertumbuhan Manajemen mungkin menggunakan stock split untuk memberi tahu pasar, bahwa pertumbuhan yang tinggi telah dilakukan oleh perusahaan. Saham perusahaan yang mempunyai pertumbuhan tinggi biasanya mengandung nilai yang bersifat informatif, yaitu menunjukkan bahwa suatu perusahaan ingin menghindari harga per lembar saham yang tinggi di masa mendatang atas saham tersebut karena ada pertumbuhan

3. Reverse Split ( Indikasi Kesulitan ) Sebagai ganti stock split, mungkin perusahaan ingin mengurangi jumlah saham yang beredar. Hal ini dapat diselesaikan dengan suatu reverse split, yaitu pengurangan jumlah saham yang beredar.( Ika W dan Purwaningsih: 2008 ). Perusahaan melakukan stock split karena harga saham sudah melebihi harga optimal dimana harga saham sudah tidak dapat meningkat sesuai dengan kenaikan kinerja perusahaan. Saham perlu dipecah agar harga saham menjadi lebih kecil dan

13

kemudian harga saham akan meningkat sesuai dengan kenaikan kinerja perusahaan. Oleh karena itu, menurut signaling theory, stock split hanya dilakukan oleh perusahaan yang memiliki prospek kinerja yang baik dimana perusahaan yakin bahwa harga saham setelah dipecah akan naik sesuai dengan kenaikan kinerja perusahaan di masa depan. ( Ika W & Purwaningsih: 2008) Grinblatt, Masulis dan Titman (1984) dalam Jogiyanto (2009: 545) menggunakan data harian untuk melihat pengaruh dari pengumuman stock split. Sebanyak 125 peristiwa stock split yang bebas dari pengumuman lainnya selama tiga hari sekelililng tanggal pengumuman dijadikan sebagai sampel data. Mereka menemukan reaksi yang signifikan dari pengumuman stock split. Mereka menginterpretasikan bahwa pengumuman stock split merupakan sinyal yang positip terhadap aliran kas masa depan perusahaan.(Jogiyanto, 2009:545). Pengumuman stock split dianggap sebagai sinyal yang positif karena manajer akan menyampaikan prospek masa depan yang baik dari perusahaan publik yang belum mengetahuinya. Alasan sinyal ini didukung dengan kenyataan bahwa perusahaan yang melakukan stock split merupakan perusahaan yang mempunyai kinerja yang baik. Jika pasar bereaksi pada waktu pengumuman stock split, bukan berarti bahwa pasar bereaksi karena informasi stock split tersebut yang tidak mempunyai nilai ekonomis,tetapi bereaksi karena mengetahui prospek perusahaan di masa depan yang disinyalkan melalui stock split. Supaya suatu sinyal dianggap valid dan dapat dipercaya oleh pasar, maka tidak semua perusahaan dapat melakukannya. Hanya perusahaan yang benar-benar mempunyai kondisi sesuai

14

yang disinyalkan yang akan mendapatkan reaksi positif. Perusahaan yang memberikan sinyal tidak valid akan mendapatkan dampak yang negatif. Sesuai dengan yang ditemukan oleh Copeland bahwa stock split mengandung biaya yang harus ditanggung, maka hanya perusahaan yang mempunyai prospek bagus saja yang mampu menanggung biaya ini dan sebaliknya perusahaan yang tidak mempunyai prospek yang baik yang mencoba memberikan sinyal tidak valid lewat stock split akan tidak mampu menanggung biaya tersebut, sehingga bukannya stock split akan meningkatkan harga sekuritasnya tetapi akan menurunkannya jika pasar cukup canggih untuk mengetahuinya. Manajemen melakukan stock split dalam upaya untuk mengarahkan harga saham pada interval tertentu yang tidak terlalu mahal atau tidak terlalu tinggi untuk saham perusahaan. Menurut teori ini, harga saham yang dinilai terlalu tinggi menyebabkan saham tersebut kurang aktif untuk diperdagangkan. Keputusan stock split menyebabkan harga saham menjadi tidak terlalu tinggi, sehingga akan semakin banyak investor yang mampu bertransaksi yang kemudian akan meningkatkan likuiditas perdagangan saham. Jadi menurut trading range theory, manajemen melakukan stock split karena memandang bahwa harga saham perusahaan sudah terlalu tinggi. Atau dengan kata lain, harga saham yang tinggi menjadi pendorong bagi manajemen untuk melakukan stock split.( Sukardi 2003 dalam Ika W & Purwaningsih: 2008).

15

2. Reverse Stock Split Ross et al (2003:627), A less frequently encountered financial maneuver is the reverse split. In 1999, for example, 79 Nasdaq firms executed reverse splits. In 2000, oly 36 did. Reverse splits generally range from 1-for-2 to 1-for-10. In a one –forthree reverse split, each investor exchanges three old shares for one new share. The par value is tripled in the process. As with stock splits and stock dividends a case can be made that a reverse split has no real effect. Pada dasarnya ada dua jenis pemecahan saham yang dapat dilakukan yaitu pemecahan saham naik (split-up ) dan pemecahan saham turun (split-down) atau yang biasa dikenal dengan reverse stock split. Reverse stock split adalah perubahan nilai nominal per lembar saham dan mengurangi jumlah saham yang beredar sesuai dengan faktor pemecahan misalnya 1:2; 1:3; dan 1:4. Reverse stock split biasanya dilakukan ketika harga saham dinilai terlalu rendah, sehingga dianggap tidak memiliki prospek yang cukup baik (Basir dan Fakhrudin, 2005) Sanjaya (2007) , Reverse stock split merupakan perubahan nilai nominal per lembar saham dan mengurangi jumlah saham yang beredar sesuai dengan faktor pem ecahan. Reverse stock split biasanya dilakukan ketika harga saham dinilai terlalu rendah. Reverse stock split merupakan penggabungan nilai nominal saham menjadi pecahan yang lebih besar. Oleh karena itu, jumlah saham yang dimiliki oleh pemegang saham akan berkurang dengan nilai nominal per lembar saham menjadi lebih besar. Ini menyebabkan nilai saham akan meningkat secara proporsional.

16

Wan Chen Lee(2010:26 dalam Robinson : 2008) A reverse split involves a substitution of one new share for a certain number of outstanding shares and, hence, the share price increases after reverse split. Reverse stock split are essentially paper transactions that do not affect a firm stream of cash flow directly. Yet, in recent years there are as many reverse split are regular stock split occured in the U.S markets. Ridwan S.Sundjaja, et.al (2010: 393), Pemecahan balik saham, metoda yang digunakan untuk meningkatkan harga pasar saham perusahaan dengan cara menukar balik sejumlah saham yang beredar dengan satu saham yang baru. Misalnya : saham yang dipecah balik dari 2 menjadi 1 artinya 2 saham lama ditukar balik menjadi 1 saham baru, saham yang dipecah balik dari 3 menjadi 2 artinya 3 saham lama ditukar balik menjadi 2 saham baru , dan seterusnya. Dari berbagai pandangan dan pernyataan para ahli maka dapat disimpulkan bahwa pengertian reverse stock split adalah: 1. Reverse stock split menggabungkan beberapa saham menjadi satu untuk memperbesar nilai nominal 2. Reverse stock split merubah nilai nominal per lembar saham dan mengurangi jumlah saham yang beredar sesuai dengan faktor pemecahan. 3. Pemecahan balik saham, metoda yang digunakan untuk meningkatkan harga pasar saham perusahaan dengan cara menukar balik sejumlah saham yang beredar dengan satu saham yang baru.

17

3. Beta Saham Beta merupakan suatu pengukur volatilitas return suatu sekuritas atau return portofolio terhadap return pasar. Beta sekuritas

ke-i mengukur volatilitas return

sekuritas ke-i dengan return pasar. Beta portofolio mengukur volatilitas return portofolio dengan return pasar. Dengan demikian beta adalah pengukur risiko sistematik dari suatu sekuritas atau portofolio relatif terhadap risiko pasar (Jogiyanto,2009:364) Setiap perusahaan memiliki risiko sistematik yang berbeda-beda. Menurut Jones(1996) dalam Dwi Haroyah (2000 :52s) beta merupakan suatu ukuran relatif dari risiko sistematik saham individu dalam hubungannya dengan pasar secara keseluruhan yang diukur dari fluktuasi pendapatan (return). Masing-masing saham memiliki kepekaan yang berbeda-beda terhadap perubahan pasar. Saham dengan koefisien beta sama dengan satu berarti memiliki risiko yang sama dengan risiko rata-rata pasar. Koefisien beta leb ih dari satu menunjukkan bahwa saham tersebut sangat peka terhadap perubahan pasar atau memiliki risiko diatas risiko pasar, disebut sebagai saham yang agresif. Saham yang mempunyai beta kurang dari satu disebut saham yang defensif dimana saham tersebut kurang peka terhadap perubahan pasar. Beta merupakan risiko yang dinyatakan dalam “Sensitivity to market” yaitu ukuran risiko yang didasarkan pada sensitivitas pergerakan return suatu saham terhadap return suatu

saham

terhadap

market

return.

Menurut

Beaver,Ketter

dan

Scholes

(Grubber:1995) dalam Indra (2006) menyatakan:

18

“Beta is risk measure that arises from the relationship between the return on a stock and the return on the markets however, we should know that the risk a firm should be determined by some combination the firm’s fundamental of the firm’s stock. If these relationship could be determined, they would help us to understand betas and to better forecast betas. Beta suatu sekuritas dapat dihitung dengan teknik estimasi yang menggunakan data historis. Beta yang dihitung berdasarkan data historis ini selanjutnya dapat digunakan untuk mengestimasi Beta masa datang. Bukti-bukti empiris menunjukkan bahwa beta historis mampu menyediakan informasi tentang Beta masa depan (Elton dan Gruber, 1994). Analis sekuritas dapat menggunakan data historis dan kemudian menggunakan faktor-faktor lain yang diperkirakan dapat mempengaruhi beta masa depan. Beta historis dapat dihitung dengan menggunakan data-data historis berupa data pasar (return-return sekuritas dan return pasar), data akuntansi ( laba-laba perusahaan dan laba indeks pasar) atau data fundamental ( menggunakan data-data fundamental). Beta yang dihitung dengan data pasar disebut beta pasar. Beta yang dihitung dengan data akuntansi disebut dengan beta akuntansi dan beta yang dihitung dengan data fundamental disebut beta fundamental. a. Beta Pasar Dapat diestimasikan dengan mengumpulkan nilai-nilai historis return dari pasar selama periode tertentu, misalnya 60 bulan untuk return bulanan, atau 200 hari untuk return harian. Dengan asumsi bahwa hubungan antara return-return sekuritas dan return-

19

return pasar adalah linier, maka Beta dapat diestimasi secara manual dengan memplot garis diantara titik-titik return atau dengan teknik regresi. (Jogiyanto,2009:365) b. Beta Akuntansi Data akuntansi seperti misalnya laba akuntansi ( accounting earnings) dapat juga digunakan untuk mengestimasi beta. Beta akuntansi ini dapat dihitung secara sama dengan beta pasar (yang menggunakan data return), yaitu dengan mengganti data return dengan laba akuntansi. (Jogiyanto,2009:372). c. Beta Fundamental Beaver, Kettler dan Scholes (1970) dalam Jogiyanto(2009:377) mengembangkan penelitian Ball dan Brown dengan menyajikan perhitungan beta menggunakan beberapa variabel fundamental. Variabel-variabel yang dipilih oleh mereka merupakan variabel-variabel yang dianggap berhubungan dengan risiko, karena Beta merupakan pengukur dari risiko. Dengan argumentasi bahwa risiko dapat ditentukan menggunakan kombinasi karakteristik pasar dari sekuritas dan nilai-nilai fundamental perusahaan, maka kombinasi ini akan banyak membantu mengerti beta dan untuk memprediksinya.oleh karena itu, Beaver, Kettler dan Scholes menggunakan 7 macam variabel yang merupakan variabel-variabel fundamental. Sebagian besar variabelvariabel tersebut adalah variabel akuntansi. Walaupun variabel-variabel tersebut secara umum dianggap bervariasi dengan risiko, tetapi secara teori mungkin tidak semuanya berhubungan dengan risiko. Ketujuh variabel-variabel yang digunakan adalah sebagai berikut ini.

20

 Dividend Payout Dividend payout dapat diukur sebagai dividen yang dibayarkan dengan laba yang tersedia untuk pemegang saham umum. Lintner ( 1956) dalam (Jogiyanto:377-378) memberikan alasan rasional bahwa perusahaan-perusahaan enggan untuk menurunkan dividen. Jika perusahaan memotong dividen, maka akan dianggap sebagai sinyal yang buruk karena dianggap perusahaan membutuhkan dana. Oleh karena itu perusahaan yang mempunyai risiko tinggi cenderung untuk membayar dividen payout lebih kecil supaya nanti tidak memotong dividen jika laba yang diperoleh turun. Untuk perusahaan yang berisiko tinggi, probabilitas untuk mengalami laba yang menurun adalah tinggi. Dari hasil pemikiran ini, maka dapat disimpulkan adanya hubungan yang negatip antara risiko dan dividen payout , yaitu risiko tinggi, dividen payout rendah. Karena Beta merupakan pengukur risiko, maka dapat juga dinyatakan bahwa beta dan dividen payout mempunyai hubungan yang negatip. Alasan lain yang menyatakan bahwa hubungan negatip antara beta dan dividen payout adalah bahwa pembayaran dividen dianggap lebih kecil risikonya dibandingkan dengan capital gains ( Elton dan Grubber, 1994). Dengan demikian perusahaan yang membayar rasio dividen yang tinggi akan mempunyai risiko yang lebih kecil dibandingkan dengan yang menahannya dalam bentuk laba yang ditahan.  Asset Growth Variabel pertumbuhan aktiva (asset growth) didefinisikan sebagai variabel perubahan (tingkat pertumbuhan) tahunan dari aktiva total.

21

 Leverage Leverage didefinisikan sebagai nilai buku total hutang jangka panjang dibagi dengan total aktiva. Leverage diprediksi mempunyai hubungan positip dengan Beta.Bowman (1980) menggunakan nilai pasar untuk total hutang dalam menghitung leverage dan mendapatkan hasil yang tidak berbeda jika digunakan dengan nilai buku.  Liquidity Likuiditas (liquidity) diukur sebagai current ratio yaitu aktiva lancar dibagi dengan hutang lancar. Likuiditas diprediksi mempunyai hubungan yang negatip dengan beta, yaitu secara

rasional diketahui bahwa semakin likuid perusahaan, semakin kecil

risikonya.  Asset Size Variabel ukuran aktiva ( asset size ) diukur sebagai logaritma dari total aktiva. Variabel ini diprediksi mempunyai hubungan yang negatip dengan risiko. Ukuran aktiva dipakai sebagai wakil pengukur (proxy) besarnya perusahaan. Perusahaan yang besar dianggap mempunyai risiko yang lebih kecil dibandingkan dengan perusahaan yang besar dianggap lebih mempunyai akses ke pasar modal, sehingga dianggap mempunyai Beta yang lebih kecil ( Elton dan Gruber, 1994).  Earnings Variability Variabilitas laba (earnings variability) diukur dengan nilai deviasi standar dari PER ( price earnings ratio ) atau rasio P/E ( harga saham dibagi dengan laba perusahaan). Variabilitas dari laba dianggap sebagai risiko perusahaan, sehingga hubungan antara variabel ini dengan Beta adalah positip.

22



Accounting Beta Beta akuntansi ( accounting Beta ) diperoleh dari koefisien regresi dengan variabel dependen perubahan laba akuntansi dan variabel independen adalah perubahan indeks pasar untuk laba akuntansi portofolio pasar ( Jogiyanto 2009:377-380)

d. Beta Pasar dan Beta Fundamental Beta return pasar dan Beta fundamental masing-masing mempunyai kelebihan dan kekurangannya. Kelebihan dari Beta return pasar adalah Beta ini mengukur respon dari masing-masing sekuritas terhadap pergerakan pasar. Kelemahannya dari Beta Return Pasar adalah tidak langsung mencerminkan perubahan dari karakteristik perusahaan karena Beta return pasar dihitung berdasarkan hubungan data pasar (return perusahaan yang merupakan perubahan dari harga saham dengan return pasar) dan tidak dihitung berdasarkan data karakteristik (fundamental) perusahaan, seperti misalnya data fundamental pembayaran dividen. Beta pasar mungkin mencerminkan pembayaran dividen secara tidak langsung, yaitu lewat perubahan harga saham jika ada. Berbeda dengan beta fundamental yang mengukur perubahan pembayaran dividen secara langsung. Di lain pihak, Beta fundamental mempunyai kebaikan bahwa Beta ini secara langsung berhubungan dengan perubahan karakteristik perusahaan, karena Beta ini dihitung menggunakan data karakteristik tersebut. Beta fundamental juga mempunyai kelemahan, yaitu variabel-variabel karakteristik mempunyai efek terhadap beta fundamental yang sama untuk semua perusahaan. Rosenberg

dan

Marante

(1975)

dalam

Jogiyanto(2009:386)

kemudian

menggabungkan data return pasar dan data karakteristik perusahaan untuk menghitung

23

beta. Dengan penggabungan ini diharapkan kelemahan masing-masing perhitungan beta tertutup dan semua kebaikannya tergabung, sehingga diharapkan daya prediksinya untuk menghitung Beta di masa mendatang lebih akurat. e. Beta Portofolio Beta portofolio dapat dihitung dengan cara rata-rata tertimbang ( berdasarkan proporsi) dari

masing-masing individual sekuritas yang membentuk portofolio sebagai

berikut: n

βp =

∑ wi . βi t =1

Notasi :

βp = Beta Portofolio. βi = Beta individual sekuritas ke-i. wi = Proporsi sekuritas ke-i. Beta portofolio umumnya lebih akurat dibandingkan dengan beta tiap-tiap individual sekuritas. Alasannya adalah sebagai berikut ini. 1. Beta individual sekuritas diasumsikan konstan dari waktu ke waktu. Kenyataannya Beta individual sekuritas dapat berubah dari waktu ke waktu. Perubahan Beta individual sekuritas dapat berupa perubahan naik atau perubahan turun. Beta portofolio akan meniadakan perubahan beta individual sekuritas dengan perubahan beta individual sekuritas yang lainnya.

24

2. Dengan demikian jika beta tidak akan konstan dari waktu ke waktu, maka beta portofolio akan lebih tepat dibandingkan dengan beta individual sekuritas. 3. Perhitungan beta individual sekuritas juga tidak lepas dari kesalahan pengukuran ( measurement error) atau kesalahan acak ( random error). Pembentukan portofolio akan mengurangi kesalahan acak ini, karena kesalahan acak satu sekuritas mungkin akan ditiadakan oleh kesalahan acak sekuritas lainnya. Dengan demikian, Beta portofolio juga diharapkan akan lebih tepat dibandingkan dengan beta individual sekuritas. ( Jogiyanto, 2009: 388). 4. Beta Untuk Pasar Modal Berkembang Beta untuk pasar modal yang berkembang perlu disesuaikan. Alasannya adalah beta yang belum disesuaikan masih merupakan beta yang bias disebabkan oleh perdagangan yang tidak sinkron ( non synchronous trading ). Perdagangan tidak sinkron ini terjadi karena di pasar yang transaksi perdagangannya jarang terjadi atau disebut juga dengan pasar yang tipis ( thin market ).Pasar yang tipis merupakan ciri dari pasar modal yang sedang berkembang.( Jogiyanto, 2009:394-395) 5.

Perdagangan tidak sinkron Beta sebagai pengukur volatilitas mengukur kovarian return suatu sekuritas dengan return pasar relatip terhadap risiko pasar. Kovarian dalam perhitungan beta ini menunjukkan hubungan return suatu sekuritas dengan return pasar pada periode yang sama, yaitu periode ke-t. Perhitungan Beta akan menjadi bias jika kedua periode tersebut tidak sinkron, yaitu periode return pasar adalah periode ke-t dan periode return sekuritas bukan periode ke-t, misalnya periode ke t-1 atau t-2 dan seterusnya. Periode

25

ke-t dapat berupa harian ( untuk menghitung beta harian), mingguan ( untuk menghitung beta mingguan) atau bulanan( untuk menghitung beta bulanan). Ketidaksamaan waktu antara return sekuritas dengan return pasar dalam perhitungan Beta disebabkan karena perdagangan sekuritas-sekuritas yang tidak sinkron (non synchronous trading). Perdagangan tidak sinkron terjadi karena beberapa sekuritas tidak mengalami perdagangan untuk beberapa waktu. Akibatnya untuk sekuritas-sekuritas ini, harga-harganya pada periode ke-t sebenarnya merupakan harga-harga sebelumnya yang merupakan harga-harga terakhir kalinya diperdagangkan, bukan harga-harga hasil perdagangan pada periode ke-t. Sebagai misalnya adalah harga sekuritas “A” terakhir kali diperdagangkan lagi sampai akhir bulan tanggal 31. Pada waktu menghitung Beta menggunakan data akhir untuk sekuritas “A”, terjadi ketidak-sinkronan, yaitu harga sekuritas “A” hasil dari transaksi tanggal 27 dihubungkan dengan harga indeks pasar pada tanggal 31. Ketidaksinkronan juga terjadi dalam perhitungan beta untuk sekuritas lainnya, yaitu harga sekuritas ini pada tanggal 31 dihubungkan dengan harga indeks pasar walaupun pada tanggal 31 yang sama, tetapi dibentuk dari harga sekuritas yang bukan pada tanggal 31. Bias ini akan semakin besar dengan semakin banyaknya sekuritas-sekuritas yang tidak aktif diperdagangkan, sehingga harga indeks pasar pada periode sebenarnya dibentuk dari harga-harga sekuritas periode sebelumnya. Perdagangan tidak sinkron juga sering terjadi dalam satu hari perdagangan. Perdagangan tidak sinkron terjadi jika beberapa sekuritas hanya diperdagangkan pada pagi hari saja yang harganya kemudian dibawa sampai pasar ditutup yang kemudian harga tersebut digunakan untuk menghitung indeks pasar pada hari itu. Bias ini terjadi

26

karena anggapannya

harga pasar

dihitung

dari harga-harga sekuritas

yang

diperdagangkan sampai detik terakhir pasar ditutup pada hari itu. Karena masalah perdagangan tidak sinkron disebabkan oleh masalah periode waktu perdagangan dan masalah dalam interval waktu, maka masalah ini disebut juga dengan periodicity problem dan intervalling problem ( Jogiyanto,2009:395-396). 6. Abnormal Return Abnormal return merupakan tingkat keuntungan yang tidak pasti atau beresiko, bagian dari tingkat keuntungan yang berasal dari informasi yang tidak terduga ( Kurniawan, 2009). Menurut Jogiyanto (2009: 558 ), Studi peristiwa menganalisis return tidak normal (abnormal return) dari sekuritas yang mungkin terjadi disekitar pengumuman dari suatu peristiwa. Abnormal return atau excess return merupakan kelebihan dari return yang sesungguhnya terjadi terhadap return normal. Return normal merupakan return ekspektasian (return yang diharapkan oleh investor). Dengan demikian return tidak normal (abnormal return) adalah selisih antara return sesungguhnya yang terjadi dengan return ekspektasian, sebagai berikut : RTNi,t = Ri,t –E(Ri,t ) Notasi : RTNi,t = return tidak normal (abnormal return) sekuritas ke-i pada periode peristiwa ke-t Ri,t

= return realisasian yang terjadi untuk sekuritas ke-i pada periode peristiwa ke-t

E(Ri,t) = return ekspektasian sekuritas ke-i untuk peristiwa ke-t

27

Return realisasian atau return sesungguhnya merupakan return yang terjadi pada waktu ke-t yang merupakan selisih harga sekarang relatif terhadap harga sebelumnya atau dapat dihitung dengan rumus (Pi,t- Pi,t-1) / Pi,t-1. Sedang return ekspektasian merupakan return yang harus diestimasi. Brown dan Warner (1985) mengestimasi return ekspektasian menggunakan model estimasi mean adjusted model, market model dan market-adjusted model. a Mean-adjusted Model Model sesuaian rata-rata (mean adjusted model) ini menganggap bahwa return ekspektasian bernilai konstan yang sama dengan rata-rata return realisasian sebelumnya selama periode estimasi (estimation period), sebagai berikut : t2

∑ Ri,j j=t1 E(Ri,t ) = T Notasi :

E(Ri,t) = return ekspektasian sekuritas ke-i pada periode peristiwa ke-t Ri,j

= return realisasian sekuritas ke-i pada periode estimasi ke-j.

T

= lamanya periode estimasi, yaitu dari t1 sampai dengan t2

b. Market Model Perhitungan return ekspektasian dengan model pasar (market model ) ini dilakukan dengan dua tahap, yaitu (1) membentuk model ekspektasi dengan menggunakan data realisasi selama periode estimasi dan (2) menggunakan model

28

model ekspektasi ini untuk mengestimasi return ekspektasian di periode jendela. Model ekspektasi dapat dibentuk menggunakan teknik regresi OLS (Ordinary Least Square) dengan persamaan : Ri,j = αi + βi . RMj + εi,j Notasi : Ri,j = return realisasian sekuritas ke-i pada periode estimasi ke-j

αi

= intercept untuk sekuritas ke-i

βi

= koefisien slope yang merupakan Beta dari sekuritas ke-i

RMj = return indeks pasar pada periode estimasi ke-j yang dapat dihitung dengan rumus RMj = ( IHSGj – IHSGj-1 ) / IHSGj-1 dengan IHSG adalah Indeks Harga Saham Gabungan

εi,j = kesalahan residu sekuritas ke-i pada periode estimasi ke-j (Jogiyanto :563) Model sesuaian-pasar ( market-adjusted model) menganggap bahwa penduga yang terbaik untuk mengestimasi return suatu sekuritas adalah return indeks pasar pada saat tersebut. Dengan menggunakan model ini, maka tidak perlu menggunakan periode estimasi untuk membentuk model estimasi, karena return sekuritas yang diestimasi adalah sama dengan return indeks pasar (Jogiyanto,2009 :568). 7. Pasar Efisien Teori yang digunakan untuk menjawab apakah pasar bereaksi terhadap informasi pengumuman reverse stock split berakar pada hipotesis pasar efisien. Hipotesis ini menyatakan bahwa efisiensi pasar yang disangkutkan (concerned) dengan tingkat harga

29

sekuritas yang secara cepat dan secara penuh merefleksikan informasi yang tersedia ( Jones,2004 ) dalam Sanjaya :2007). Dalam pasar yang efisien, informasi yang masuk ke pasar akan tercermin pada harga-harga surat berharga. Pasar akan memproses informasi yang relevan, kemudian pasar akan mengevaluasi harga saham berdasarkan informasi tersebut. Beberapa informasi atau fakta material yang terdapat dalam pasar modal misalnya : penggabungan usaha (merger), pengambilalihan (acquisition), peleburan usaha (consolidation), pemecahan saham (stock split), pembagian dividen saham ( stock divident) dan sebagainya ( Luciana Spica dan Emanuel Kristijadi: 2005). Umumnya terdapat tiga versi EMH : lemah (weak), semikuat (semistrong), dan kuat (strong). Bentuk ini berbeda dalam hal apa yang dimaksud dengan “seluruh informasi yang tersedia”. Hipotesis bentuk lemah (weak–form) menyebutkan bahwa harga saham telah mencerminkan seluruh informasi yang dapat diturunkan dengan menguji data perdagangan pasar berupa data historis, volume perdagangan, dan bunga pinjaman. Versi hipotesis ini berimplikasi bahwa analisis tren adalah sia-sia. Data harga saham masa lalu tersedia kepada publik dan bisa didapatkan tanpa biaya. Hipotesis bentuk lemah ini berlaku jika data tersebut merupakan sinyal yang dapat diandalkan tentang kinerja masa depan, sehingga seluruh investor telah mempelajarinya untuk memahami sinyal-sinyal tersebut. Pada akhirnya, sinyal tersebut akan kehilangan nilai ketika telah diketahui secara luas karena sinyal beli, misalnya akan segera meningkatkan harga saham. (Bodie,2006: 479)

30

Bentuk efisiensi pasar secara lemah ini berkaitan dengan teori langkah acak (random walk theory) yang menyatakan bahwa data masa lalu tidak berhubungan dengan nilai sekarang. Jika pasar efisien secara bentuk lemah, maka nilai-nilai masa lalu tidak dapat digunakan untuk memprediksi harga sekarang. Jika pasar efisien secara bentuk lemah, maka nilai-nilai masa lalu tidak dapat digunakan untuk memprediksi harga sekarang. Ini berarti bahwa untuk pasar yang efisien bentuk lemah, investor tidak dapat menggunakan informasi masa lalu untuk mendapatkan keuntungan yang tidak normal. (Jogiyanto 2009: 501) Hipotesis bentuk semikuat (semistrong-form) menyebutkan bahwa seluruh informasi yang tersedia untuk publik tentang prospek suatu perusahaan seharusnya tercermin pada harga pasar saham. (Bodie,2006: 479). Informasi yang dipublikasikan dapat berupa berikut ini : a. Informasi yang dipublikasikan yang hanya mempengaruhi harga sekuritas dari perusahaan yang mempublikasikan informasi tersebut. Informasi yang dipublikasikan ini merupakan informasi dalam bentuk pengumuman oleh perusahaan emiten ( corporate event ). b. Informasi yang dipublikasikan yang mempengaruhi harga-harga sekuritas sejumlah perusahaan.Informasi yang dipublikasikan ini dapat berupa peraturan pemerintah atau peraturan dari regulator yang hanya berdampak pada hargaharga sekuritas perusahaan-perusahaan yang terkena regulasi tersebut. c. Informasi yang dipublikasikan yang mempengaruhi harga-harga sekuritas semua perusahaan yang terdaftar di pasar saham. ( Jogiyanto 2009 : 502)

31

Terakhir, versi bentuk kuat (strong-form) dari hipotesis pasar efisien menyebutkan bahwa harga pasar mencerminkan seluruh informasi yang relevan bagi perusahaan, termasuk informasi yang hanya tersedia bagi orang dalam perusahaan (Bodie,2006: 480) Studi peristiwa (event study) merupakan studi yang mempelajari reaksi pasar terhadap suatu peristiwa (event) yang informasinya dipublikasikan sebagai suatu pengumuman. Even study dapat digunakan untuk menguji kandungan informasi( information content) dari suatu pengumuman digunakan untuk menguji efisiensi pasar bentuk setengah kuat. Pengujian kandungan informasi dan pengujian efisiensi pasar bentuk setengah kuat merupakan dua pengujian yang berbeda. Pengujian kandungan informasi dimaksudkan untuk melihat reaksi dari suatu pengumuman. Jika pengumuman mengandung informasi (information content), maka diharapkan pasar akan bereaksi pada waktu pengumuman tersebut diterima oleh pasar. Reaksi pasar ditunjukkan dengan adanya perubahan harga dari sekuritas bersangkutan.(Jogiyanto, 2009 : 536-537) B. Penelitian terdahulu Seperti sudah

dijelaskan

diatas

bahwa

terdapat

dua

hipotesis

yang

melatarbelakangi emiten dalam melakukan kebijakan stock split dan reverse stock split yakni trading range theory dan signaling theory. Trading range theory menyatakan bahwa manajemen perusahaan melakukan stock split atau reverse stock split dengan tujuan untuk mencapai titik rentang harga saham yang optimal karena pada saat harga saham dinilai terlalu tinggi

32

menyebabkan saham tersebut kurang aktif diperdagangkan sehingga berimbas pada menurunnya volume perdagangan saham tersebut. Signaling theory menyatakan bahwa pengumuman stock split atau reverse stock split akan direspon pasar karena memiliki kandungan informasi yang memberikan suatu sinyal dan akan berpengaruh terhadap nilai saham perusahaan dan aktivitas perdagangan. Terdapat beberapa penelitian yang mendukung dan tidak mendukung teori tersebut. Penelitian yang dilakukan Almilia dan Kristijadi (2005) menguji dampak size perusahaan terhadap kandungan informasi dan efek intra industri pengumuman stock split. Penelitian ini menganalisis average abnormal return, cumulative abnormal return, dan risiko sistematis dengan menggunakan T-test, dan crude dependence adjustment dari Brown dan warner (1985). Berdasarkan hasil penelitian menunjukkan bahwa pengumuman stock split yang dilakukan oleh size besar dan kecil memiliki kandungan informasi sehingga direspon oleh para pelaku pasar. Temuan lain dalam penelitian ini menunjukkan bahwa tidak terdapat perbedaan beta sebelum dan setelah pengumuman stock split yang dilakukan oleh perusahaan size besar dan kecil. Penelitian ini juga memberikan bukti bahwa efek intra industri pada pengumuman stock split terjadi pada perusahaan baik size besar maupun kecil. Penelitian yang dilakukan oleh Melinda Savitri dan Dwi Martani (2006) menguji pengaruh stock split dan reverse stock split terhadap return saham dan volume perdagangan Bursa Efek selama tahun 2001-2005 . Penelitian ini menganalisis

33

abnormal return dan volume perdagangan selama periode pengamatan dan hubungan return saham dengan profitabilitas,leverage, dan volume perdagangan. Penelitian ini menemukan adanya abnormal return positif dan signifikan pada tanggal pengumuman split dan lima hari sebelumnya dengan α = 10 % pada sampel stock split. Untuk reverse stock split,terdapat abnormal return yang negatif dan signifikan pada saat tanggal pengumuman dengan α = 5 %. Tiga hari sebelum tanggal pengumuman juga ditemukan abnormal return yang negatif dan signifikan. Selain itu juga ditemukan perbedaan yang signifikan pada volume perdagangan sebelum dengan sesudah stock split dan reverse stock split. Volume perdagangan dan Return on Asset memiliki pengaruh yang signifikan terhadap return saham tetapi Debt to Equity Ratio tidak. Penelitian yang dilakukan oleh Sanjaya (2007) menguji kandungan informasi pada pengumuman reverse stock split dan menyelidiki reaksi pasar pada saat pengumuman. Penelitian ini menggunakan metode Fowler dan Rorke untuk mengoreksi beta. Beta koreksi dari sekuritas tiap harinya yang dihitung menggunakan data return selama satu tahun seperti perhitungan dengan beta mentah. Beta koreksi adalah beta mentah yang sudah dikoreksi karena adanya perdagangan yang tidak sinkron. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa pengumuman reverse stock split sebagai corporate action memiliki kandungan informasi. Hasil ini mengindikasikan bahwa informasi pengumuman reverse stock split digunakan oleh pelaku pasar di dalam pengambilan keputusan investasi.

34

Penelitian yang dilakukan oleh Pantisa Pavabutr dan Kulpatra Sirodom (2008) menyelidiki pengaruh stock split terhadap harga saham dan berbagai aspek likuiditas menggunakan data harian dari Bursa Efek Thailand selama tahun 20022004. Penelitian ini menemukan bukti empiris bahwa penurunan friksi perdagangan dan peningkatan pada level pemecahan berhubungan dengan ukuran faktor pemecah dan perdagangan. Saham dengan faktor pemecah yang tinggi memiliki harga yang lebih baik dan bid ask spread yang lebih rendah. Bukti empiris ditemukan yang mendukung trading range hipotesis dari stock split. Penelitian yang dilakukan oleh

Wisudowati Ayu Sugito (2009) menguji

pengaruh stock split dan reverse stock split terhadap likuiditas dan return saham. Hasil penelitian ini adalah: a. terdapat perbedaan yang signifikan antara likuiditas sebelum dan sesudah pelaksanaan stock split. Hal ini ditandai dengan penurunan trading volume activity (TVA) pada emiten yang melakukan stock split. b. terdapat perbedaan yang signifikan antara likuiditas sebelum dan sesudah spelaksanaan reverse stock split. Hal ini dibuktikan dengan adanya peningkatan trading volume activity (TVA) sesudah pelaksanaan kebijakan tersebut. c. Terdapat abnormal return signifikan sebelum tanggal pengumuman stock split. d. Terdapat abnormal return signifikan sebelum tanggal pengumuman reverse stock split Penelitian yang dilakukan Kurniawan (2009) menganalisis pengaruh stock split dan reverse stock split terhadap return saham dan volume perdagangan. Hasil dari

35

penelitian ini adalah terdapat Abnormal return yang positif dan signifikan pada hari-hari disekitar pelaksanaan stock split dan reverse stock split. Volume perdagangan ditemukan positif berbeda namun tidak signifikan antara sebelum dan setelah pelaksanaan stock split dan reverse stock split. Kemudian pengujian regresi yang meneliti pengaruh variabel ROA, DER, dan volume perdagangan terhadap return saham ditemukan dua dari tiga variabel independen yang diteliti signifikan dan konsisten pada periode sebelum dan sesudah stock split dan reverse stock split. Kedua variabel itu adalah DER dan volume perdagangan. C. Kerangka Pemikiran Penelitian ini dilakukan berawal dari memulai mengamati seluruh perusahaan yang go public di BEI yang melakukan stock split atau reverse stock split dan menyeleksi perusahaan yang masuk didalamnya selama periode 2005-2009. Setelah data diperoleh, dilakukanlah pengujian hipotesis terhadap variabel-variabel yang akan diuji berdasarkan rumusan masalah yang telah dibuat pada bab sebelumnya. Teknik analisis yang pertama dilakukan adalah menguji keberadaan abnormal return pada perdagangan sekitar pengumuman stock split dan reverse stock split, menggunakan uji beda. Penentuan penggunaan uji statistik jenis apa yang akan digunakan, ditentukan dengan melihat terlebih dahulu kenormalan data. Untuk itu akan dilakukan uji normalitas sebelum melakukan uji statistik. Normalitas yang akan dilakukan menggunakan uji Kolmogorov Smirnov. Dari hasil uji inilah kemudian ditentukan apakah data berdistribusi normal atau tidak. Apabila data berdistribusi normal maka akan digunakan uji beda statistik parametrik dengan menggunakan paired sample t-test

36

namun apabila data tidak berdistribusi normal maka akan digunakan uji beda statistik non parametrik dengan menggunakan uji wilcoxon. Sedangkan teknik analisis data yang digunakan untuk menguji keberadaan beta saham disekitar pengumuman stock split dan reverse stock split adalah dengan menggunakan beta koreksi. Lalu setelah itu dilakukan uji normalitas sebelum melakukan uji statistik. Normalitas yang akan dilakukan menggunakan uji Kolmogorov Smirnov. Dari hasil uji inilah kemudian ditentukan apakah data berdistribusi normal atau tidak. Apabila data berdistribusi normal maka akan digunakan uji beda statistik parametrik dengan menggunakan paired sample t-test namun apabila data tidak berdistribusi normal maka akan digunakan uji beda statistik non parametrik dengan menggunakan uji wilcoxon. Untuk memperjelas uraian tersebut, maka dibuatlah kerangka pemikiran sebagai berikut.

37

Perusahaan yang listing di Bursa Efek Indonesia

Sebelum dan sesudah stock split

Sebelum dan sesudah reverse stock split

Abnormal Return

Beta Saham

Normalitas

Koreksi Beta

Ya

Tidak

Data Normal

Data Tidak Normal

Parametrik Test

Non Parametrik Test

Paired Sample T-Test

Wilcoxon Test

Kesimpulan

Gambar 2.1 Kerangka Pemikiran

38

D. Hipotesis Kerangka pemikiran merupakan gambaran penelitian yang akan dilakukan. Berdasarkan kerangka pemikiran diatas agar sesuai dengan tujuan penelitian untuk menjawab pertanyaan penelitian, maka hipotesis yang diuji adalah sebagai berikut : 1. Ho : ARij = 0, tidak ada perbedaan yang signifikan pada abnormal return sebelum dan sesudah stock split dan reverse stock split. Ha : ARij ≠ 0 , ada perbedaan yang signifikan pada abnormal return sebelum dan sesudah stock split dan reverse stock split. 2. Ho : βi

= 0, tidak ada perbedaan yang signifikan pada beta saham sebelum dan

sesudah stock split dan reverse stock split. Ha : βi ≠ 0 , ada perbedaan yang signifikan pada beta saham sebelum dan sesudah stock split dan reverse stock split.

39

BAB III METODELOGI PENELITIAN A. Ruang Lingkup Penelitian Pelaksanaan kebijakan stock split dan reverse stock split memiliki keterkaitan dengan hipotesis yang mendasarinya yaitu trading range theory dan signaling theory. Teori ini kemudian didukung oleh penelitian sebelumnya yang meneliti pengaruh stock split terhadap beta saham. Penelitian ini memiliki tujuan untuk menganalisa hubungan kausalitas tentang pengaruh variabel independen yaitu stock split, reverse stock split terhadap variabel dependennya yaitu abnormal return dan beta saham. Periode penelitian dimulai dari Januari 2005 hingga Desember 2009. Tahun 2005 dipilih sebagai tahun dasar penelitian dikarenakan pada tahun 2005 terdapat peningkatan yang signifikan pada jumlah emiten yang melakukan stock split dan reverse stock split. B. Teknik Penentuan Sampel 1. Populasi Populasi dari penelitan ini adalah seluruh emiten yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia yang mempublikasikan kepada publik melalui laporan kepada Bapepam tentang rencana stock split dan reverse stock split periode 2005-2009. 2. Sampel Pemilihan sampel dengan metode non probabilitas atau secara tidak acak, elemenelemen populasi tidak mempunyai kesempatan yang sama untuk terpilih menjadi sampel. Peneliti kemungkinan mempunyai tujuan atau target tertentu dalam memilih sampel secara tidak acak. Ada dua jenis metode pemilihan sampel ini, yaitu :

40

pemilihan sampel berdasarkan pertimbangan dan berdasarkan kuota. Pemilihan Sampel berdasarkan Pertimbangan ( Judgement Sampling), merupakan tipe pemilihan sampel secara tidak acak yang informasinya diperoleh dengan menggunakan pertimbangan tertentu ( umumnya disesuaikan dengan tujuan atau masalah penelitian). Elemen populasi yang dipilih sebagai sampel dibatasi pada elemen-elemen yang dapat memberikan informasi berdasarkan pertimbangan.( Indriantoro dan Supomo,2000 : 131). Kriteria yang menjadi pertimbangan dalam penelitian ini adalah: 1. Emiten yang melakukan stock split dan reverse stock split tidak melakukan kebijakan lain ( misalnya pembayaran deviden, penerbitan obligasi,dan right issue). 2. Emiten harus listing minimal selama setahun sebelum periode penelitian agar menjamin ketersediaan data. Perusahaan yang melakukan stock split selama Januari 2005 sampai dengan Desember 2009 sebanyak 40 emiten, yang kemudian dilakukan proses penyeleksian menurut kriteria-kriteria diatas sehingga menyisakan 8 emiten. Sedangkan perusahaan yang melakukan reverse stock split sebanyak 13 emiten. Setelah dilakukan proses penyeleksian menghasilkan sampel sebanyak 8 emiten. Berikut tabel 3.1 yang menyajikan jumlah emiten yang melakukan stock split dan reverse stock split selama periode penelitian.

41

Tabel 3.1 Daftar emiten yang melakukan stock split dan reverse stock split No 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16

Nama Emiten PT. Inti Kapuas Arowana Tbk PT. Bakrie & Brothers Tbk PT. Lippo E-NET Tbk PT. Artha Pacifik Internasional Tbk PT. Nusantara Inti Corporation Tbk PT. Smart Tbk PT. Ciputra Surya Tbk PT. Indoexchange Tbk PT.Tigaraksa Satria PT. Prima Alloy Steel Tbk PT. Hexindo Adiperkasa Tbk PT. Sarasa Nugraha Tbk PT. Humpuss Intermoda Transportasi Tbk PT. Intraco Penta Tbk PT. Pelayaran Tempuran Emas Tbk PT. Pembangunan Jaya Ancol Tbk

Corporate Action Reverse Stock Split Reverse Stock Split Reverse Stock Split Reverse Stock Split Reverse Stock Split Stock Split Stock Split Reverse Stock Split Stock Split Stock Split Stock Split Reverse Stock Split Stock Split Stock Split Stock Split Stock Split

Tanggal Pelaksanaan 19 Januari 2005 14 Maret 2005 28 Maret 2005 18 April 2005 30 May 2005 20 Juni 2005 25 Juli 2005 25 Agustus 2005 30 Agustus 2005 20 September 2005 01 September 2005 06 Oktober 2005 15 Desember 2005 16 Januari 2006 17 Maret 2006 10 Juli 2006

17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34

PT. Jaka Inti Realtindo Tbk PT. Lippo Karawaci Tbk PT. Sentul City Tbk PT. Jaya Real Property Tbk PT. Tempo Scan Pacifik Tbk PT. Buana Finance Tbk PT. Ekadharma Internasional Tbk PT. Arpeni Pratama Ocean Line Tbk PT. Plaza Indonesia Realty Tbk PT. Bank Artha Graha Internasional Tbk PT. Pakuwon Jati Tbk PT. Global Mediacom Tbk PT. Davomas Abadi Tbk PT. Aneka Tambang (Persero) Tbk PT. AKR Corporindo Tbk PT. Semen Gresik (Persero) Tbk PT. Sorini Agro Asia Corporindo Tbk PT. Hortus Danavest Tbk

Reverse Stock Split Stock Split Reverse Stock Split Stock Split Stock Split Stock Split Stock Split Stock Split Stock Split Reverse Stock Split Stock Split Stock Split Stock Split Stock Split Stock Split Stock Split Stock Split Stock Split

19 Juli 2006 28 Juli 2006 01 Agustus 2006 14 Agustus 2006 14 September 2006 02 Oktober 2006 19 Oktober 2006 24 November 2006 26 Desember 2006 10 Januari 2007 24 Januari 2007 24 April 2007 28 May 2007 12 Juli 2007 27 Juli 2007 07 Agustus 2007 22 Agustus 2007 10 September 2007

42

No 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53

Nama Emiten PT. Humpuss Intermoda Transportasi Tbk PT. Charoen Pokphand Indonesia Tbk PT. Jaya Pari Steel Tbk PT. Lippo Karawaci Tbk PT. Internasional Nickel Indonesia Tbk PT. Panin Sekuritas Tbk PT. Bank Central Asia Tbk PT. Panorama Sentrawisata Tbk PT. Bakrie & Brothers Tbk PT. Suryainti Permata Tbk PT. Polysindo Eka Perkasa Tbk PT. Delta Dunia Petroindo Tbk PT. Mitra Rajasa Tbk PT. Berlina Tbk PT. Timah Tbk PT. Island Concepts Indonesia Tbk PT. Citra Tubindo Tbk PT. Arwana Citramulia Tbk PT. Pacific Utama Tbk

Corporate Action Stock Split Stock Split Stock Split Stock Split Stock Split Stock Split Stock Split Stock Split Reverse Stock Split Stock Split Reverse Stock Split Stock Split Stock Split Stock Split Stock Split Stock Split Stock Split Stock Split Reverse Stock Split

Tanggal Pelaksanaan 11 September 2007 01 November 07 12 Desember 2007 26 Desember 2007 15 Januari 2008 21 Januari 2008 28 Januari 2008 11 Februari 2008 06 Maret 2008 12 Maret 2008 14 Maret 2008 15 April 2008 30 May 2008 04 Agustus 2008 08 Agustus 2008 10 Desember 2008 12 Januari 2009 11 September 2009 09 November 2009

Sedangkan emiten yang digunakan sebagai dalam penelitian ini adalah sebagai berikut : Tabel 3.2 Daftar Emiten yang melakukan stock split yang digunakan sebagai sampel No 1 2 3 4 5 6 7 8

Nama Emiten PT. Prima Alloy Steel Tbk PT. Intraco Penta Tbk PT. Pembangunan Jaya Ancol Tbk PT. Buana Finance Tbk PT. Davomas Abadi Tbk PT. Jaya Pari Steel Tbk PT. Internasional Nickel Indonesia Tbk PT. Delta Dunia Petroindo Tbk

Corporate Action Stock Split Stock Split Stock Split Stock Split Stock Split Stock Split Stock Split Stock Split

Tanggal Pelaksanaan 20-Sep-05 16-Jan-06 10-Jul-06 02-Okt-06 28-May-07 12-Des-07 15-Jan-08 15-Apr-08

43

Tabel 3.3 Daftar Emiten yang melakukan reverse stock split yang digunakan sebagai sampel No 1 2 3 4 5 6 7 8

Nama Emiten PT. Bakrie & Brothers Tbk PT. Lippo E-NET Tbk PT. Nusantara Inti Corporation Tbk PT. Indoexchange Tbk PT. Sarasa Nugraha Tbk PT. Bank Artha Graha Internasional Tbk PT. Bakrie & Brothers Tbk PT. Polysindo Eka Perkasa Tbk

Corporate Action Reverse Stock Split Reverse Stock Split Reverse Stock Split Reverse Stock Split Reverse Stock Split Reverse Stock Split Reverse Stock Split Reverse Stock Split

Tanggal Pelaksanaan 14 Maret 2005 28 Maret 2005 30 May 2005 25 Agustus 2005 06 Oktober 2005 10 Januari 2007 06 Maret 2008 14 Maret 2008

Daftar Emiten yang tidak terpilih akan disajikan pada tabel 3.4 Tabel 3.4 Daftar sampel emiten yang tidak terpilih Emiten yang Melakukan Kebijakan Korporasi selain stock split dan reverse stock split PT. Smart Tbk PT. Hexindo Adiperkasa Tbk PT. Pelayaran Tempuran Emas Tbk PT. Lippo Karawaci Tbk PT. Ekadharma Internasional Tbk PT. Plaza Indonesia Realty Tbk PT. Global Mediacom Tbk PT. AKR Corporindo Tbk PT. Charoen Pokphand Indonesia Tbk PT. Lippo Karawaci Tbk PT. Panin Sekuritas Tbk PT. Bank Central Asia Tbk PT. Panorama Sentrawisata Tbk PT. Suryainti Permata Tbk PT. Mitra Rajasa Tbk PT. Berlina Tbk PT. Timah Tbk PT. Citra Tubindo Tbk PT. Arwana Citramulia Tbk PT. Pacific Utama Tbk PT. Inti Kapuas Arowana Tbk PT. Hortus Danavest Tbk

Emiten yang mempunyai data yang tidak lengkap PT. Artha Pacifik Internasional Tbk PT. Ciputra Surya Tbk PT.Tigaraksa Satria PT. Humpuss Intermoda Transportasi Tbk PT. Sentul City Tbk PT. Jaya Real Property Tbk PT. Tempo Scan Pacifik Tbk PT. Arpeni Pratama Ocean Line Tbk PT. Pakuwon Jati Tbk PT. Aneka Tambang (Persero) Tbk PT. Semen Gresik (Persero) Tbk PT. Sorini Agro Asia Corporindo Tbk PT. Humpuss Intermoda Transportasi Tbk PT. Island Concepts Indonesia Tbk

Emiten yang delisting dari Bursa Efek Indonesia PT. Jaka Inti Realtindo Tbk

44

Berdasarkan tabel 3.4 diatas maka dapat diketahui bahwa terdapat beberapa emiten yang tidak terpilih sebagai sampel dalam penelitian ini. Alasan tidak terpilihnya emiten tersebut adalah sebagai berikut ini: 1. Emiten yang melakukan kebijakan korporasi selain stock split dan reverse stock split tidak terpilih sebagai sampel penelitian karena hasil penelitian yang diperoleh akan menjadi bias karena dikhawatirkan bahwa pada saat penentuan periode jendela (windows period) kebijakan diluar stock split dan reverse stock split dilakukan oleh emiten tersebut. 2. Emiten yang mempunyai data yang lengkap tidak digunakan dalam penelitian ini karena penelitian ini menggunakan data perdagangan saham harian yang disamakan dengan data perdagangan IHSG baik berupa tanggal dan jumlah hari perdagangan dalam satu tahun . 3. Emiten yang delisting tidak digunakan dalam penelitian ini karena data perdagangan sahamnya tidak tercatat pada Bursa Efek Indonesia selama periode penelitian. C. Teknik Pengumpulan Data Teknik pengumpulan data yang digunakan dalam penelitian ini adalah: 1.

Data Sekunder yang merupakan sumber data penelitian yang diperoleh peneliti secara tidak langsung melalui medsia perantara ( diperoleh dan dicatat oleh pihak lain) ( Indriantoro dan Supomo, 2000:147). Penelitian ini menggunakan data-data yang dapat diperoleh dari Bursa Efek Indonesia dan BAPEPAM yaitu berupa: a.

Tanggal pengumuman stock split dan reverse stock split yang dapat

b.

Tanggal pelaksanaan stock split dan reverse stock split

45

2.

Penelitian Kepustakaan (Library Research) ,yaitu metode pengumpulan data yang diperoleh dari membaca buku-buku, bahan-bahan,serta literatur-literatur yang terkait dengan permasalahan yang diteliti.

3.

Media internet untuk mendapatkan sumber informasi ter update yang seringkali tidak diperoleh dari sumber lain seperti buku. Informasi yang didapat melalui media internet yaitu : a.

Harga pembukaan (opening price) dan harga penutupan (closing price) saham pada data harian harga saham emiten yang melakukan stock split dan reverse stock split melalui situs www.yahoofinance.com

D. Teknik Analisis 1. Teknik Analisis Abnormal Return Studi peristiwa menganalisis return tidak normal (abnormal return ) dari sekuritas yang mungkin terjadi di sekitar pengumuman dari suatu peristiwa. Abnormal return atau excess return merupakan kelebihan dari return yang sesungguhnya terjadi terhadap return normal. (Jogiyanto,2009 :557). Pada penelitian ini digunakan metode Market-Adjusted Model untuk mendapatkan Abnormal Return. a. Market-Adjusted Model Model sesuaian-pasar ( market-adjusted model) menganggap bahwa penduga

yang terbaik untuk mengestimasi return suatu sekuritas adalah

return indeks pasar pada saat tersebut. Dengan menggunakan model ini, maka tidak perlu menggunakan periode estimasi untuk membentuk model

46

estimasi, karena return sekuritas yang diestimasi adalah sama dengan return indeks pasar. (Jogiyanto,2009 :568) ARit : Rit - Rmt ARit

: Abnormal Return sekuritas ke-i pada periode peristiwa ke t

Rit

: Return sesungguhnya yang terjadi untuk sekuritas ke-i pada peristiwa ke t

Rmt

: Return pasar pada hari ke-t

Return saham (Jogiyanto,2000 :108) dalam (Ambarwati dan Damas, 2007 :258) dihitung dengan rumus sebagai berikut Pit - Pit- 1 Rit : Pit

-1

Dalam hal ini : Rit : Return Saham perusahaan i pada periode t Pit

:

Harga Saham perusahaan i pada peiode t

Pit-1 : Harga Saham perusahaan i pada periode t-1 Periode jendela yang digunakan untuk melihat ada atau tidaknya perbedaan sebelum dan sesudah stock split maupun reverse stock split adalah 10 hari yang meliputi 5 hari sebelum pelaksanaan split dan 5 hari sesudah pelaksanaan split. Adapu t-0 yang merupakan titik awal adalah tanggal pelaksanaan stock split dan reverse stock split tersebut. Dalam perhitungan Return saham (Ri), tidak boleh bernilai 0. Karena dalam aktifitas perdagangan saham investor akan memperoleh keuntungan (yang bernilai

47

positif) maupun kerugian (yang bernilai negatif). Dalam penelitian ini karena didapatkan 16 emiten yang memiliki nilai Ri 0 , maka digunakanlah model indeks tunggal untuk menghitung kembali nilai Return saham pada periode jendela yang telah ditentukan untuk setiap emiten. Model indeks tunggal berdasarkan atas pemikiran bahwa tingkat keuntungan suatu saham nampaknya dipengaruhi oleh tingkat keuntungan pasar ( yang ditunjukan oleh indeks harga pasar yang tersedia). Persamaan yang digunakan adalah sebagai berikut = αi +βi Rmt + εit

Rit Dimana : Rit

= Tingkat keuntungan saham pasar i pada waktu t

αi

= Parameter model untuk mengukur tingkat keuntungan laba yang diperoleh oleh bursa suatu negara.

βi

= Parameter untuk mengukur tingkat resiko pasar modal suatu negara

Rmt = Tingkat keuntungan indeks pasar dunia pada waktu t

εit

=

Error term untuk indeks i pada waktu t

Persamaan tersebut merupakan persamaan regresi sederhana yang dihitung dengan Ri sebagai variabel dependen dan Rm sebagai variabel independen. Asumsi yang digunakan dalam model indeks tunggal adalah bahwa sekuritas akan berkorelasi jika hanya sekuritas-sekuritas tersebut mempunyai respon yang sama terhadap return pasar. Sekuritas akan bergerak menuju arah yang sama hanya

48

jika sekuritas-sekuritas tersebut mempunyai hubungan yang sama terhadap return pasar.(Rodoni dan Hamid,2010 :191-192) Return pasar (Foster dalam :Ambarwati dan Damas,2007 : 258) dihitung dengan rumus : IHSGt – IHSGt-1 Rmt = IHSGt-1 Dalam hal ini: Rmt

= Return pasar pada hari ke t

IHSGt = Indeks Harga Saham Gabungan pada hari ke t IHSGt-1 = Indeks Harga Saham Gabungan pada hari ke t-1 Pengujian adanya abnormal return tidak dilakukan untuk tiap-tiap sekuritas, tetapi dilakukan secara agregat dengan menguji rata-rata return tidak normal seluruh sekuritas secara cross-section untuk tiap-tiap hari di periode peristiwa. Rata-rata return tidak normal ( average abnormal return) untuk hari ke-t dapat dihitung berdasarkan rata-rata aritmatika sebagai berikut ( Jogiyanto,2009:567). Pada penelitian ini menggunakan: k

∑ RTNit i=1 RRTNt = k Notasi : RRTNt

: rata-rata return tidak normal (average abnormal return) pada hari ke-t

49

RTNit

:

return tidak normal (abnormal return ) untuk sekuritas ke-i pada

hari ke-t k

: jumlah sekuritas yang terpengaruh oleh pengumuman peristiwa Pada penelitian ini juga menghitung akumulasi return tidak normal (ARTN) atau

cumulative abnormal return (CAR) merupakan penjumlahan return return tidak normal hari sebelumnya didalam periode peristiwa untuk masing-masing sekuritas sebagai berikut

ARTNt =

t ∑ RTNi,a a=t5

ARTN

= akumulasi return tidak normal (cumulative abnormal return ) sekuritas

i,t

ke-t yang diakumulasi dari return tidak normal (RTN) sekuritas ke-i mulai hari awal periode pertistiwa (t5) sampai hari ke-t. RTNi,a

= return tidak normal (abnormal return ) untuk sekuritas ke-i pada hari ke-a, yaitu mulai t5 (hari awal periode jendela) sampai hari ke-t

Jika terdapat k buah sekuritas, maka akumulasi rata-rata return tidak normal (ARRTN) atau cumulative average return (CAAR) dapat dihitung sebagai berikut (Jogiyanto,2009 :573) :

k

50

∑ ARTNit i=1 ARRTNt = k Notasi = ARRTNt = akumulasi rata-rata return tidak normal (cumulative average abnormal return) pada hari ke-t A RTNi,t

= akumulasi return tidak normal ( cumulative abnormal return ) sekuritas ke-i pada hari ke-t

k

= jumlah sekuritas yang terpengaruh oleh pengumuman peristiwa Langkah pertama yang dilakukan untuk menguji abnormal return adalah

dengan terlebih dahulu melakukan uji normalitas data. Uji normalitas digunakan untuk mengetahui apakah data berdistribusi normal atau tidak. Jika data berdistribusi normal maka digunakan paired sample t-test untuk menguji hipotesis, namun jika data tidak berdistribusi normal maka digunakan wilcoxon test untuk menguji hipotesis. 1. Uji Prasyarat Analisis A. Uji Normalitas Abnormal Return B. Uji Normalitas Beta Saham Uji Normalitas data untuk mengetahui tingkat kenormalan distribusi data untuk menentukan jenis alat statistik yang akan dipergunakan untuk melakukan uji beda. Jika data berdistribusi normal maka uji beda akan menggunakan statistik parametrik paired sample t-test, namun apabila data tidak berdistribusi nomal maka akan dipergunakan wilcoxon test. Pada penelitian ini mempergunakan uji

51

normalitas data kolmogorov smirnov baik untuk variabel abnormal return maupun beta saham. a. Kolmogorov Smirnov Uji statistika Kolmogorov-Smirnov (K-S) merupakam uji yang digunakan untuk mengetahui apakah sampel berasal dari populasi dengan distribusi tertentu dalam hal ini distribusi normal. Hipotesis nol (Ho) dalam uji K-S ini adalah bahwa data mengikuti distribusi tertentu ( distribusi normal), sedangkan hipotesis alternatifnya (Ha

)

data

tidak

mengikuti

distribusi

tertentu

(tidak

berdistribusi

normal).(Widarjono,2010:111) Ho

: Data berdistribusi normal

Ha

: Data tidak berdistribusi normal

Kita juga bisa menggunakan nilai probabilitas untuk menerima atau menolak hipotesis nol. Jika probabilitas lebih besar dari tingkat signifikansi (α ) maka kita menerima Ho. Sebaliknya jika probabilitas lebih kecil dari tingkat signifikansi (α) maka kita menolak Ho atau menerima Ha Dalam pengujian hipotesis, kriteria untuk menolak atau tidak menolak Ho berdasarkan P-value adalah sebagai berikut : Jika P-value > 0.05 Ho diterima Jika P-value < 0.05 Ho ditolak b. Paired Sample T-Test Uji

T

sampel

berpasangan

adalah

prosedur

yang

digunakan

untuk

membandingkan rata-rata dua variabel untuk suatu grup sampel tunggal.

52

Perbandingan itu untuk mencari atau menghitung nilai selisih antara nilai dua variabel untuk tiap kasus. Selain itu, uji ini juga berasal dari subjek yang sama atau satu ukuran dari pasangan subjek.(Andi,2009:140) Ho

: Tidak ada perbedaan abnormal return yang

signifikan sebelum dan

sesudah stock split dan reverse stock split Ha

: Ada perbedaan abnormal return yang signifikan sebelum dan sesudah stock split dan reverse stock split.

Kriteria pengambilan keputusan Jika Sig > 0.05 maka Ho diterima Jika Sig < 0.05 maka Ho ditolak. Untuk beta saham : Ho

: Tidak ada perbedaan beta saham yang signifikan sebelum dan sesudah stock split dan reverse stock split

Ha

: Ada perbedaan beta saham yang signifikan sebelum dan sesudah stock split dan reverse stock split.

Kriteria pengambilan keputusan Jika Sig > 0.05 maka Ho diterima Jika Sig < 0.05 maka Ho ditolak. C. Uji dua sampel berhubungan Uji dua sampel berhubungan adalah prosedur yang membandingkan dua distribusi variabel yang saling berhubungan. Uji dua sampel berhubungan digunakan bila ada dua data yang tidak dapat memenuhi syarat asumsi yang

53

diperlukan pada uji t sampel berpasangan. Uji rank bertanda wilcoxon adalah prosedur pengujian hipotesis nol dengan dua median sama untuk membandingkan median tunggal dengan suatu nilai yang ditentukan atau pasangan median dari sampel yang sama-sama diuji (Andi,2009:172). 2. Metode Analisis Beta Beberapa metode dapat digunakan untuk mengkoreksi bias yang terjadi untuk beta sekuritas akibat perdagangan tidak sikron. Metode-metode ini diantaranya adalah yang diusulkan oleh Scholes dan Wiliams (1977), Dimson (1979) dan Fowler dan Rorke (1983) dalam (Hartono,2009:403). a. Metode Scholes dan Wiliams Scholes dan Williams (1977) dalam Jogiyanto (2009: 403) memberikan solusi untuk mengkoreksi bias dari perhitungan Beta akibat perdagangan tidak sinkron dengan rumus sebagai berikut ini. βi-1 + βi 0 + βi+1 βi = 1+2. ρ1 Notasi : βi

= Beta koreksian sekuritas ke-i.

βi-1 = Beta yang dihitung berdasarkan persamaan regresi Ri,t = αi + βi -1 RMt-1, yaitu untuk Ri periode ke-t dengan RM periode lag t-1 βi0

= Beta yang dihitung berdasarkan persamaan regresi Ri,t = αi + βi 0 RMt , yaitu untuk Ri periode ke-t dengan RM periode ke-t

54

βi+1 = Beta yang dihitung berdasarkan persamaan regresi Ri,t = αi + βi +1 RMt+1, yaitu untuk Ri periode ke-t dengan RM periode lead t+1

ρ1

=

korelasi serial antara RM dengan RMt-1 yang dapat diperoleh dari koefisien regresi RMt = αi + ρ1 RMt-1

b. Metode Dimson Metode yang digunakan oleh Scholes dan Williams membutuhkan beberapa pengoperasian regresi untuk menghitung beta masing-masing periode lag dan lead. Dimson(1979) dalam Jogiyanto (2009: 411) menyederhanakan cara Scholes dan Williams ini dengan cara menggunakan regresi berganda, sehingga hanya digunakan sebuah pengoperasian regresi saja berapapun banyaknya periode lag dan lead, rumus Beta Koreksian menurut metode Dimson unttuk sekuritas ke-i adalah sebagai berikut: Ri,t = αi +βi-n RMt-n +... + βi0 RMt +... + βi+n RMt+n + εit. Notasi : Ri,t = Return sekuritas ke-i periode ke-t. RMt-n = Return indeks pasar periode lag t-n RMt+n = Return indeks pasar periode lead t-n. Hasil dari beta koreksian adalah penjumlahan dari koefisien-koefisien regresi berganda, sehingga metode Dimson ini juga dikenal dengan istilah metode penjumlahan koefisien (aggregate coefficient method). Besarnya beta koreksian adalah sebagai berikut :

55

βi = βi-n +... βi0 +...+ βi+n. C. Metode Fowler dan Rorke Fowler dan Rorke (1983) berargumentasi bahwa metode Dimson yang hanya menjumlah koefisien-koefisien regresi berganda tanpa memberi bobot akan tetap memberikan beta yang bias. Untuk satu periode lag dan lead koreksi beta dilakukan dengan tahapan sebagai berikut ini: 1. Operasikan persamaan regresi berganda seperti yang dilakukan di metode Dimson sebagai berikut : Rit = αi + βi -1 RMt-1 +βi0 RMt + βi +1 RMt+1+ εit. 2. Operasikan persamaan regresi untuk mendapatkan korelasi serial return indeks pasar dengan return indeks pasar periode sebelumnya sebagai berikut :

RMt = αi + ρ1 RMt-1 + εt 3. Hitung bobot yang digunakan sebesar : W1 =

1+ ρ1 1+2.ρ1

4. Hitung Beta koreksian sekuritas ke-i yang merupakan penjumlahan koefisien regresi berganda dengan bobot. β i = w1 . βi -1 + βi 0 + w1. βi +1 Penelitian ini menggunakan metode fowler dan Rorke dengan empat periode lag dan lead. Untuk empat periode lag dan lead, koreksi beta dilakukan dengan mengoperasikan regresi berganda, rumus bobot dan rumus beta koreksian sebagai berikut :

56

Rit = αi + βi -4 RMt-4 + βi -3 RMt-3 +βi-2 RMt-2 + βi-1 RMt-1 + βi 0 RMt + βi +1 RMt+1+ βi +2 RMt+2 + βi +3 RMt+3 + βi +4 RMt+4 + εit

RMt = αi + ρ1 RMt-1 + ρ2 RMt-2 + ρ3 RMt-3+ ρ4 RMt-4 + εt W1

1+2. ρ1+2. ρ2 +2. ρ3 + ρ4

=

1+2.ρ1+2. ρ2 +2. ρ3 + 2. ρ4

W2

=

1+2. ρ1+2. ρ2 + ρ3 + ρ4 1+2.ρ1+2. ρ2 +2. ρ3 + 2. ρ4

W3

=

1+2. ρ1+ ρ2 + ρ3 + ρ4 1+2.ρ1+2. ρ2 +2. ρ3 + 2. ρ4

W4

=

1+ ρ1+ ρ2 + ρ3 + ρ4 1+2.ρ1+2. ρ2 +2. ρ3 + 2. ρ4

β i = w4. βi -4 + w3 . βi -3 + w2 βi-2 + w1. βi -1+ βi 0 + w1. βi +1 + w2. βi +2 + w3. βi +3 + w4. βi +4 Pada penelitian ini untuk menghitung beta periode lag dan lead masing-masing sekuritas tidak digunakan persamaan regresi berganda seperti yang dilakukan di metode Dimson. Karena periode jendela yang digunakan untuk menghitung beta hanya 8 hari meliputi 4 hari sebelum pengumuman split dan 4 hari sesudah pengumuman split. Adapun t-0 yang merupakan titik awal adalah hari pada saat pengumuman stoock split dan reverse stock split. Untuk mendapatkan beta melalui model persamaan regresi dibutuhkan setidaknya data 30 hari, oleh karena itu dalam menghitung beta peride 4 lag dan 4 lead digunakan persamaan:

57

βj =

Covar ( R, RM ) Var ( RM ) ∑∑( Rj- Rj) (Rm- Rm)

n-1

βj :

Bodie (1998) dalam Susanti (2008 :25) (Rm- Rm)2

n-1 Korelasi serial antara return indeks pasar periode ke-t dengan return indeks pasar periode sebelumnya didapat dengan meregresikan return indeks pasar periode t 0 dengan t-1 untuk mendapatkan ρ1, t 0 dengan t-2 untuk mendapatkan ρ2, t 0 dengan t3 untuk mendapatkan ρ3

dan t 0 dengan t-4 untuk mendapatkan ρ 4. t 0 dalam

penelitian ini adalah 2009, t-1 adalah tahun 2008, t-2 adalah tahun 2007, t-3 adalah tahun 2006, dan t-4 adalah tahun 2005. Setelah didapatkan korelasi serial (ρ1), ρ2, ρ3,

ρ4 , kemudian dihitung bobot korelasi (w) menggunakan rumus diatas. Notasi : β i = Beta koreksian sekuritas ke-i βi -4 = Beta yang dihitung berdasarkan persamaan regresi Ri,t = αi + βi -4 + RMt- 4, yaitu untuk Ri periode ke-t dengan RM periode lag t-4 βi -3 = Beta yang dihitung berdasarkan persamaan regresi Ri,t = αi + βi -3 + RMt-3, yaitu untuk Ri periode ke-t dengan RM periode lag t-3 βi -2 = Beta yang dihitung berdasarkan persamaan regresi Ri,t = αi + βi -2 + RMt- 2, yaitu untuk Ri periode ke-t dengan RM periode lag t-2

58

βi

-1

= Beta yang dihitung berdasarkan persamaan regresi Ri,t = αi + βi

-1

RMt-1, yaitu

untuk Ri periode ke-t dengan RM periode lag t-1 βi 0 = Beta yang dihitung berdasarkan persamaan regresi Ri,t = αi + βi 0 + RMt,

=

yaitu

untuk Ri periode ke-t dengan RM periode lag t 0 βi +1 = Beta yang dihitung berdasarkan persamaan regresi Ri,t = αi + βi +1 +

RMt+1,

=

yaitu untuk Ri periode ke-t dengan RM periode lead t+1 βi +2 = Beta yang dihitung berdasarkan persamaan regresi Ri,t = αi + βi+2 + RMt+2,

=

yaitu untuk Ri periode ke-t dengan RM periode lead t+2 βi +3 = Beta yang dihitung berdasarkan persamaan regresi Ri,t = αi + βi +3 + RMt+3, = yaitu untuk Ri periode ke-t dengan RM periode lead t+3 βi +4 = Beta yang dihitung berdasarkan persamaan regresi Ri,t = αi + βi +4 + RMt+4, = yaitu untuk Ri periode ke-t dengan RM periode lead t+4

ρ1

=

korelasi serial antara RM dengan RMt-1 yang dapat diperoleh dari

koefisien

regresi RMt = αi + ρ1 RMt-1

ρ2

=

korelasi serial antara RM dengan RMt-1 yang dapat diperoleh dari

koefisien

regresi RMt = αi + ρ2 RMt-2

ρ3

=

korelasi serial antara RM dengan RMt-3 yang dapat diperoleh dari koefisien regresi RMt = αi + ρ3 RMt-3

59

ρ4

=

korelasi serial antara RM dengan RMt-4 yang dapat diperoleh dari koefisien regresi RMt = αi + ρ4 RMt-4

Ri,t

= return sekuritas ke-i periode ke-t

RMt-n = return indeks pasar periode lag t-n RMt+n = return indeks pasar periode lead t+n E. Operasional Variabel Penelitian A. Stock Split Stock Split adalah suatu action yang dilakukan oleh perusahaan dengan memecah nilai nominal saham menjadi nominal yang lebih kecil atau 1/ n dari nilai nominal saham semula sehingga jumlah saham yang beredar akan meningkat. Besar kecilnya pemecahan saham bergantung pada split faktor misalnya dengan 2:1, 3:1, atau 4:1. Tidak semua perusahaan melakukan kebijakan stock split karena memerlukan biaya yang besar. Hanya perusahaan yang memiliki kinerja keuangan yang cukup bagus yang dapat melakukan kebijakan ini. B. Reverse Stock Split Reverse Stock Split adalah suatu action yang dilakukan oleh perusahaan dengan meningkatkan nilai nominal saham menjadi nominal yang lebih tinggi sehingga

jumlah saham beredar akan menurun. Besar penggabungan saham

bergantung pada split faktor misalnya dengan 1:2 ,1:3, 1:4. Seperti halnya stock

60

split, tidak semua perusahaan melakukan kebijakan reverse stock split karena memerlukan biaya yang besar. C. Abnormal Return Abnormal return adalah selisih antara return sesungguhnya yang terjadi dengan return ekspektasi, yang dirumuskan sebagai berikut : ARit

: Rit - Rmt

ARit

: Abnormal Return sekuritas ke-i pada periode peristiwa ke t

Rit

: Return sesungguhnya yang terjadi untuk sekuritas ke-i pada peristiwa ke t

Rmt

: Return pasar pada hari ke-t

D . Beta Saham Beta merupakan suatu pengukur volatilitas return suatu sekuritas atau return portofolio terhadap return pasar. Beta sekuritas ke-i mengukur volatilitas return sekuritas ke-i dengan return pasar. (Jogiyanto,2009:363)

61

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN

A. Perusahaan yang Melakukan Stock Split 1. Prima Alloy Steel Tbk ( PRAS) Perusahaan ini bergerak dibidang transportasi dan mengumumkan kebijakan stock split pada tanggal 15 Desember 2005. 2. Intraco Penta Tbk (INTA) Perusahaan ini bergerak dibidang perdagangan besar barang produksi dan mengumumkan kebijakan stock split pada tanggal 20 Juni 2005. 3. Buana Finance Tbk (BBLD) Perusahaan ini bergerak dibidang Financial Lease, Cosumer Lease dan mengumumkan kebijakan stock split pada tanggal 02 Oktober 2006. . 4. Pembangunan Jaya Ancol Tbk ( PJAA) Perusahaan ini bergerak dibidang pariwisata dan real estate dan mengumumkan kebijakan stock split pada tanggal 14 September 2006. . 5. Davomas Abadi Tbk (DAVO) Perusahaan ini bergerak dibidang makanan dan minuman dan mengumumkan kebijakan stock split pada tanggal 28 Mei 2007.

62

6. Jaya Pari Steel (JPRS) Perusahaan ini bergerak dibidang logam dan sejenisnya dan mengumumkan kebijakan stock split pada tanggal 12 Desember 2007. 7. Internasional Nickel Indonesia (INCO) Perusahaan ini bergerak dibidang klasifikasi pertambangan logam dan mineral lainnya. Perusahaan ini mengumumkan kebijakan stock split pada tanggal 03 Agustus 2004. 8. Delta Dunia Petroindo Tbk (DOID) Perusahaan ini bergerak di bidang industri garmen atau pakaian jadi dan mengumumkan kebijakan stock split pada tanggal 15 April 2008. B. Perusahaan yang Melakukan Reverse Stock Split 1. Bakrie & Brothers Tbk (BNBR) Perusahaan ini bergerak di bidang perdagangan, jasa, dan investasi dan mengumumkan kebijakan reverse stock split pada tanggal 14 Maret 2005 2. Lippo E-Net Tbk (LPLI) Perusahaan ini bergerak di bidang perdagangan, jasa, dan investasi

dan

mengumumkan kebijakan reverse stock split pada tanggal 28 Maret 2005 3. Nusantara Inti Corporation Tbk (UNIT) Perusahaan ini bergerak di bidang aneka industri dan mengumumkan kebijakan reverse stock split pada tanggal 30 May 2005.

63

4. Indoexchange Tbk (INDX) Perusahaan ini bergerak di bidang infrastruktur, utilitas, dan transportasi dan mengumumkan kebijakan reverse stock split pada tanggal 25 Agustus 2005 5. Sarasa Nugraha Tbk (SRSN) Perusahaan ini bergerak di bidang industri dasar dan kimia dan mengumumkan kebijakan reverse stock split pada tanggal 06 Oktober 2005 6. Bank Artha Graha Internasional Tbk ( INPC) Perusahaan ini bergerak di bidang keuangan dan mengumumkan kebijakan reverse stock split pada tanggal 10 Januari 2007. 7. Bakrie & Brothers Tbk (BNBR) Perusahaan ini bergerak di bidang perdagangan, jasa, dan investasi dan mengumumkan kebijakan reverse stock split pada tanggal 06 Maret 2008. 8. Polysindo Eka Perkasa Tbk (POLY) Perusahaan ini bergerak di bidang industri garmen atau pakaian jadi dan mengumumkan kebijakan reverse stock split pada tanggal 14 Maret 2008. C ) Analisis dan Pembahasan 1). Analisis Deskriptif Perusahaan yang dijadikan sampel dalam penelitian ini adalah perusahaan yang telah memenuhi kriteria-kriteria yang ditentukan yaitu perusahaan yang melakukan stock split atau reverse stock split dari Januari 2005 sampai dengan Desember 2009. Perusahaan tersebut tidak melakukan kebijakan (corporate action) yang lain seperti deviden, waran, right issue dan

64

pengumuman lainnya. Data-data dalam penelitian ini diperoleh dari Pusat Referensi Pasar Modal BEI dan Internet yaitu situs: www.yahoo.finance.com . Setelah semua data yang diperlukan dalam penelitian ini telah terhimpun dari berbagai sumber, maka selanjutnya penulis akan menganalisis datatersebut. Deskripsi lebih lanjut adalah sebagai berikut a. Abnormal Return Abnormal return untuk masing-masing sekuritas dihitung dengan menggunakan market adjusted model yaitu dengan mengurangkan return yang terjadi untuk masing-masing sekuritas dengan return indeks pasar pada hari yang sama. Abnormal return antara sebelum dan sesudah pelaksanaan stock split dan reverse stock split dapat dilihat pada tabel 4.1. Sedangkan pada tabel 4.2 menyajikan statistik deskriptif untuk Abnormal Return sebelum dan sesudah pelaksanaan stock split dan reverse stock split. Tabel 4.1 Abnormal Return Periode Investigasi Abnormal Return Periode Stock Split Reverse Stock Split -5 0,001218 -0,25952 -4 -0,0009 -0,20958 -3 0,003141 -0,15469 -2 0,004993 -0,09521 -1 -0,00161 -0,05024 1 -0,00032 0,058723 2 0,002252 0,111855 3 -0,00136 0,160307 4 0,007321 0,222311 5 0,003442 0,270462

65

Berdasarkan tabel 4.1 diatas dapat diketahui bahwa rata-rata abnormal return tertinggi untuk pengumuman stock split terjadi pada H+4 dengan 0,007321, sedangkan rata-rata abnormal return tertinggi untuk pengumuman reverse stock split terjadi pada H+5 dengan 0,270462.

Tabel 4.2 Statistik Deskriptif Abnormal Return Periode Investigasi

Statistik Deskriptif Mean Standar Deviasi Maximum Minimum

Abnormal Return Stock Split Reverse Stock Split t-5 s/d t-1 t+1 s/d t+5 t-5 s/d t-1 t+1 s/d t+5 0,0013684 0,0022673 -0,1538 0,1647 0,00275313 0,00341903 0,08433 0,8448 0,00499 0,00732 -0,05 0,27 -0,00161 -0,00136 -0,26 0,006

Berdasarkan Tabel 4.2 dapat diketahui bahwa rata-rata abnormal return untuk emiten yang melakukan stock split pada periode setelah tanggal pengumuman ternyata lebih besar, yaitu sebesar 0,0022673 daripada periode sebelum tanggal pengumuman yang hanya sebesar 0,0013684. .Pada emiten yang melakukan reverse stock split, ratarata abnormal return setelah tanggal pengumuman ternyata juga lebih besar, yaitu sebesar 0,1647. Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa terdapat abnormal return positif setelah pengumuman stock split maupun reverse stock split bagi investor, sehingga berdampak pada keputusan transaksi investor yang ditandai dengan adanya abnormal return. Hal ini sejalan dengan signaling hipotesis yang melatarbelakangi kebijakan stock split maupun reverse stock split, yang menyatakan bahwa kebijakan stock split maupun reverse stock split mengandung sinyal yang dipandang sebagai good news ataupun bad news oleh

66

investor yang akan mempengaruhi investor dalam mengambil keputusan menjual atau membeli saham. Tabel 4.3 Abnormal Return Emiten yang melakukan Stock Split Emiten PT. Prima Alloy Steel Tbk PT. Buana Finance Tbk PT. Intraco Penta Tbk PT.Pembangunan Jaya Ancol Tbk PT. Davomas Abadi Tbk PT. Jaya Pari Steel Tbk PT. Delta Dunia Petroindo Tbk

PT. Internasional Nickel Indonesia Tbk

Sebelum 0,006316 0,002069 0,001816 -0,00388 -0,00005 0,002432 0,010051 -0,00781

Sesudah 0,007321 0,001319 0,001591 -0,0009 0,000014 0,000312 0,002133 0,006347

% 0,001004756 -0,00074959 -0,0002253 0,00298197 6,12823E-05 -0,00211976 -0,00791731 0,014158026

Berdasarkan hasil tabel 4.3 diatas dapat diketahui bahwa terdapat beberapa emiten yang mengalami peningkatan abnormal return dari periode sebelum pengumuman stock split hingga periode sesudah tanggal pengumuman stock split. Emiten yang mengalami peningkatan terbesar adalah PT Internasional Nickel Indonesia Tbk sebesar 0,014158026 %, sedangkan emiten mengalami penurunan abnormal return dari periode sebelum pengumuman stock split hingga periode sesudah tanggal pengumuman stock split adalah PT. Delta Dunia Petroindo Tbk sebesar -0,00791731% . Emiten yang mengalami peningkatan abnormal return memberikan sinyal bagi investor tentang meningkatnya kinerja keuangan mereka sehingga investor mengetahuinya dan mempengaruhi keputusan untuk membeli saham, sedangkan, Emiten yang mengalami penurunan abnormal return memberikan sinyal bagi investor tentang menurunnya kinerja keuangan mereka sehingga investor mengetahuinya dan mempengaruhi keputusan untuk menjual saham.

67

Tabel 4.4 Abnormal Return Emiten yang melakukan Reverse Stock Split Emiten PT. Bakrie & Brothers Tbk 1 PT. Indoexchange Tbk PT. Lippo E-Net Tbk PT. Nusantara Inti Corporation Tbk PT. Bank Artha Graha Internasional Tbk PT. Bakrie & Brothers Tbk 2 PT. Sarasa Nugraha Tbk

PT. Polysindo Eka Perkasa Tbk

Sebelum 0,015632 0,034371 0,004911 -0,01066 -0,00154 0,000177 0,018111 -0,00738

Sesudah 0,020413 0,049187 0,006304 -0,00887 0,000744 0,001696 0,019277 0,002599

% 0,004780291 0,014816177 0,001393029 0,001797386 0,002285108 0,001518874 0,001166095 0,009982553

Berdasarkan hasil tabel 4.4 diatas dapat diketahui bahwa seluruh emiten mengalami peningkatan abnormal return dari periode sebelum pengumuman reverse stock split hingga periode sesudah tanggal pengumuman reverse stock split. Emiten yang mengalami peningkatan terbesar adalah PT Indoexchange Tbk sebesar 0,014816177 %, . Emiten yang mengalami peningkatan abnormal return memberikan

sinyal bagi investor tentang meningkatnya kinerja keuangan mereka sehingga investor mengetahuinya dan mempengaruhi keputusan untuk membeli saham. b. Beta Saham Beta saham untuk masing-masing sekuritas dihitung dengan menggunakan metode koreksian beta fowler dan rorke untuk empat periode lag dan lead. Beta koreksi merupakan perkalian antara bobot dengan beta masing-masing periode lag dan lead. Beta saham antara sebelum dan sesudah pelaksanaan stock split dapat dilihat pada tabel 4.4 . Sedangkan pada tabel 4.5 menyajikan statistik deskriptif untuk beta saham sebelum dan sesudah pelaksanaan stock split dan reverse stock split

68

Tabel 4.5 Beta Saham Periode Investigasi Rata-rata Beta Saham Reverse Stock Periode Stock Split Split -4 0,776627 0,720043 -3 0,643362 0,733248 -2 0,797523 0,693518 -1 -1,07491 0,851435 1 0,71038 0,745011 2 -1,98101 0,712578 3 0,772318 0,740234 4 0,681121 0,734074 Berdasarkan tabel 4.5 diatas dapat diketahui bahwa rata-rata beta saham tertinggi untuk pengumuman stock split terjadi pada H+4 dengan 0,681121, sedangkan rata-rata abnormal return tertinggi untuk pengumuman reverse stock split terjadi pada H-1 dengan 0,851435. Tabel 4.6 Statistik Deskriptif Beta Saham

Statistik Deskriptif Mean Standar Deviasi Maximum Minimum

Beta Saham Stock Split Reverse Stock Split Sebelum Sesudah Sebelum Sesudah 0,2856505 0,0457022 0,7495610 0,7329743 0,90960683 1,35167630 0,7329743 0,01431554 0,79752 0,77232 0,85144 0,74501 -1,07491 -1,98101 0,69352 0,71258

Berdasarkan tabel 4.6 diatas dapat diketahui bahwa rata-rata beta saham untuk emiten yang melakukan stock split sebelum tanggal pengumuman ternyata lebih besar, yaitu sebesar 0,2856505 daripada sesudah pengumuman stock split yang hanya sebesar 0,0457022. Pada emiten yang melakukan reverse stock split, ratarata beta saham sebelum tanggal pengumuman juga lebih besar, yaitu sebesar

69

0,7495610 daripada periode sebelum tanggal pengumuman stock split yang hanya 0,7329743. Tabel 4.7 Beta Saham Emiten yang melakukan Stock Split Emiten

Sebelum

Sesudah

%

PT. Prima Alloy Steel Tbk PT. Buana Finance Tbk

0,582968 -0,10117

0,583204 -0,20138

0,000236 -0,10022

PT. Intraco Penta Tbk PT.Pembangunan Jaya Ancol Tbk PT. Davomas Abadi Tbk

-3,12566 1,363093 0,941391

-4,9461 1,364497 0,941075

-1,82043 0,001404 -0,00032

PT. Jaya Pari Steel Tbk PT. Delta Dunia Petroindo Tbk

0,730268 0,265325

0,730027 0,265301

-0,00024 -2,5E-05

1,628994861575

1,628995

4,25E-10

PT. Internasional Nickel Indonesia Tbk

Berdasarkan hasil tabel 4.7 diatas dapat ketahui bahwa beberapa emiten mengalami peningkatan beta saham dari periode sebelum pengumuman stock split hingga periode sesudah

pengumuman stock split, sedangkan beberapa

emiten mengalami penurunan beta saham dari periode sebelum pengumuman stock split hingga periode sesudah pengumuman stock split. Emiten yang mengalami peningkatan beta saham terbesar adalah PT. Pembangunan Jaya Ancol Tbk sebesar 0,001404 %, sedangkan emiten yang mengalami penurunan beta saham yang terbesar adalah PT. Intraco Penta dengan -1,82043 %.Emiten yang mengalami peningkatan beta saham memberikan sinyal bagi investor bahwa sahamnya memiliki risiko yang tinggi, namun dilain sisi risiko yang tinggi diimbangi dengan imbal hasil yang tinggi juga sesuai dengan prinsip investasi high risk, high return. Sedangkan emiten yang mengalami penurunan beta saham memberikan sinyal kepada investor bahwa sahamnya memiliki risiko yang

70

rendah, namun dilain sisi risiko yang rendah juga diimbangi dengan imbal hasil yang rendah, sesuai dengan prinsip investasi low risk, low return. Tabel 4.8 Beta Saham Emiten yang melakukan Reverse Stock Split Emiten PT. Bakrie & Brothers Tbk 1 PT. Indoexchange Tbk PT. Lippo E-Net Tbk PT. Nusantara Inti Corporation Tbk PT. Bank Artha Graha Internasional Tbk PT. Bakrie & Brothers Tbk 2 PT. Sarasa Nugraha Tbk

PT. Polysindo Eka Perkasa Tbk

Sebelum 1,786886 0,287494 0,548903 0,501623 1,039201 0,363198 1,053696 0,415486

Sesudah 1,614811 0,287365 0,568176 0,501518 1,05956 0,363191 1,053729 0,415444

% -0,17208 -0,00013 0,019273 -0,0001 0,020359 -7,6E-06 3,27E-05 -4,2E-05

Berdasarkan hasil tabel 4.8 diatas dapat ketahui bahwa beberapa emiten mengalami peningkatan beta saham dari periode sebelum pengumuman reverse stock split hingga periode sesudah pengumuman reverse stock split, sedangkan beberapa emiten mengalami penurunan beta saham dari periode sebelum pengumuman reverse stock split hingga periode sesudah pengumuman stock split. Emiten yang mengalami peningkatan beta saham terbesar adalah PT. Bank Artha Graha Internasional sebesar 0,020359%, sedangkan emiten yang mengalami penurunan beta saham yang terbesar adalah PT.Bakrie & Brothers Tbk 1 dengan -0,17208 %. Emiten yang mengalami peningkatan beta saham memberikan sinyal

bagi investor bahwa sahamnya memiliki risiko yang tinggi, namun dilain sisi risiko yang tinggi diimbangi dengan imbal hasil yang tinggi juga sesuai dengan prinsip investasi high risk, high return. Sedangkan emiten yang mengalami penurunan beta saham memberikan sinyal kepada investor bahwa sahamnya memiliki risiko yang rendah, namun dilain sisi risiko yang rendah juga diimbangi

71

dengan imbal hasil yang rendah, sesuai dengan prinsip investasi low risk, low return 2. Analisis Pengujian Hipotesis A) Abnormal Return 1. Uji Normalitas Pada penelitian ini untuk menguji normalitas data akan dilakukan dengan menggunakan uji one sample kolmogorov smirnov. Uji normalitas ini dilakukan untuk mengetahui jenis alat statistik yang akan digunakan dalam melakukan uji beda. Jika data yang akan diuji memiliki distribusi yang normal maka akan dilakukan uji beda statistik parametrik dengan menggunakan paired sample ttest. Namun jika data yang akan diuji memiliki distribusi yang tidak normal akan dilakukan uji beda statistik non parametrik dengan menggunakan wilcoxon test.

72

a. Uji Normalitas Data Abnormal Return Stock Split Tabel 4.9 Uji One-Sample Kolmogorov- Smirnov Abnormal Return Stock Split AAR_stock_spl AAR_stock_spl it_sblm

. N

it_ssdh 8

8

.0013679

.0022672

.00554879

.00298779

.174

.268

Positive

.174

.268

Negative

-.157

-.164

Kolmogorov-Smirnov Z

.492

.758

Asymp. Sig. (2-tailed)

.969

.614

a,,b

Normal Parameters

Mean Std. Deviation

Most Extreme Differences Absolute

a. Test distribution is Normal.

Sumber

: Data diolah dengan menggunakan SPSS 17

Dari hasil pengujian normalitas data diatas dapat diperoleh hasil bahwa data Abnormal Return sebelum stock split memiliki asymp.sig.(2-tailed) sebesar 0.969. Karena nilai signifikansinya > 0.05 maka Ho diterima dengan arti bahwa data Abnormal Return sebelum stock split berdistribusi normal. Sedangkan untukdata Abnormal Return setelah stock split memiliki asymp.sig.(2-tailed) sebesar 0.614.Karena nilai signifikansinya > 0.05 maka Ho diterima.Dengan begitu,baik data Abnormal Return sebelum stock split maupun data abnormal return sesudah stock split berdistribusi normal. Maka untuk melakukan uji beda Abnormal return sebelum stock split dan sesudah stock split harus menggunakan statistik parametrik paired sample t-test.

73

b. Uji Normalitas data Abnormal return reverse stock split Tabel 4.10 Uji One-Sample Kolmogorov-Smirnov Abnormal Return Reverse Stock Split AAR_reverse_st AAR_reverse_st ock_split_sblm N

ock_split_ssdh 8

8

.0067015

.0114189

.01506764

.01809919

Absolute

.172

.236

Positive

.172

.236

Negative

-.125

-.153

Kolmogorov-Smirnov Z

.487

.668

Asymp. Sig. (2-tailed)

.971

.763

a,,b

Normal Parameters

Mean Std. Deviation

Most Extreme Differences

a. Test distribution is Normal.

Sumber

: Data diolah dengan menggunakan SPSS 17

Dari hasil pengujian normalitas data diatas dapat diperoleh hasil bahwa data Abnormal return sebelum reverse stock split memiliki asymp.sig.(2-tailed) sebesar 0.971 . Karena nilai signifikansinya >0.05 maka Ho dapat diterima dengan arti bahwa data abnormal return sebelum reverse stock split berdistribusi normal.Sedangkan untukdata Abnormal Return setelah reversestock split memiliki asymp.sig.(2-tailed) sebesar 0.763.Karena nilai signifikansinya >0.05 maka Ho dapat diterima dengan arti bahwa data abnormal return setelah reverse stock split berdistribusi normal. Dengan begitu,baik data Abnormal Return sebelum reverse stock split maupun data abnormal return sesudah stock split berdistribusi normal.

74

Maka untuk melakukan uji beda Abnormal return sebelum reverse stock split dan sesudah stock split harus menggunakan statistik parametrik paired sample t-test. 2. Uji beda paired sample t-test Uji-t berpasangan (paired t-test) adalah salah satu metode pengujian hipotesis dimana data yang digunakan tidak bebas (berpasangan). a.) Uji beda Abnormal Return sebelum dan sesudah stock split Berdasarkan hasil uji normalitas diatas dapat diketahui bahwa data abnormal return stock split berdistribusi normal. Untuk itu dalam melakukan uji beda data harus menggunakan statistik parametrik paired sample t-test. Tabel 4.11 Uji beda Paired sample t-test Abnormal Return stock split

Pai r1

AAR_stock_split_sebel um AAR_stock_split_sesud ah

Mean -.00089926

Paired Samples Test Paired Differences 95% Confidence Interval of the Difference Std. Std. Error Deviation Mean Lower Upper .0062298 .0022025 -.00610753 .00430901 3 8

t -.408

Sig. (2tailed ) .695

df 7

Sumber : data diolah dengan menggunakan SPSS 17 Berdasarkan hasil tabel 4.7 diatas, dapat diketahui bahwa nilai asymp sig 2tailed = 0.695. Dengan tingkat signifikansi α = 0.05 maka nilai sig 0.695 > 0.05 , sehingga Ho diterima dan Ha ditolak , atau dengan kata lain tidak terdapat perbedaan abnormal return yang signifikan sebelum dan sesudah stock split. Hal ini mengindikasikan bahwa pengumuman stock split yang dilakukan perusahaan tidak mengakibatkan terjadinya perubahan abnormal return yang signifikan

pada saat

sebelum dan sesudah stock split. Hal ini dapat disebabkan karena investor memiliki

75

keraguan dalam menafsirkan sinyal yang disampaikan oleh emiten melalui pengumuman stock split sehingga mempengaruhi investor dalam mengambil keputusan menjual atau membeli saham. Dalam pasar efisien , informasi yang masuk ke pasar akan tercermin pada harga-harga surat berharga. Pasar akan memproses informasi yang relevan, kemudian pasar akan mengevaluasi harga saham berdasarkan informasi tersebut. Jika pasar efisien dalam bentuk setengah kuat, maka tidak ada investor atau grup dari investor yang dapat menggunakan informasi yang dipublikasikan untuk mendapatkan

keuntungan

tidak

normal

dalam

jangka

waktu

yang

lama.

(Jogiyanto,2009: 502).Maka investor dalam hal ini tidak mendapatkan keuntungan yang abnormal dari peristiwa stock split. Hasil penelitian ini sejalan dengan penelitian yang dilakukan Almilia dan Kristijadi (2005) yang juga tidak menemukan adanya perbedaan abnormal return yang signifikan baik sebelum maupun sesudah peristiwa stock split. b.) Uji beda abnormal return sebelum dan sesudah reverse stock split Berdasarkan hasil uji normalitas diatas dapat diketahui bahwa data abnormal return reverse stock split berdistribusi normal. Untuk itu dalam melakukan uji beda data harus menggunakan statistik parametrik paired sample t-test.

76

\

Pair 1

Tabel 4.12 Uji beda Paired sample t-test Abnormal Return reverse stock split

AAR_reverse_stock_split_ sblm AAR_reverse_stock_split_ ssdh

Mean -.00471744

Paired Samples Test Paired Differences 95% Confidence Interval of the Difference Std. Std. Error Deviation Mean Lower Upper .00504335 .00178309 -.00893378 -.00050110

t -2.646

df 7

Sumber : data diolah dengan menggunakan SPSS 17 Berdasarkan hasil tabel 4.8 diatas nilai sig 2-tailed = 0.033. Dengan tingkat signifikansi α = 5 % maka nilai sig 0.033 < 0.05 , sehingga Ho ditolak dan Ha diterima, atau dengan kata lain terdapat perbedaan abnormal return yang signifikan sebelum dan sesudah reverse stock split. Secara teoritis hal ini sesuai dengan hipotesis pasar efisien yang menyatakan bahwa pengumuman reverse stock split memiliki dampak terhadap pasar yang bereaksi. Pasar yang bereaksi terhadap pengumuman reverse stock split mengindikasikan bahwa pasar tersebut memiliki kandungan informasi yang akan ditangkap oleh investor sebagai sinyal yang baik bagi investor untuk membuat keputusan membeli saham, Maka implikasinya adalah likuiditas perusahaan akan meningkat sehingga akan berdampak pada peningkatan kinerja keuangan. Hal ini sejalan dengan penelitian yang dilakukan Kurniawan (2009) yang menemukan adanya abnormal return yang positif dan signifikan pada hari-hari disekitar pelaksanaan reverse stock split.

77

Sig. (2tailed ) .033

B. Beta Saham 1. Uji Normalitas data beta saham stock split Pada penelitian ini pertama-tama akan dilakukan uji normalitas dengan menggunakan uji one sample kolmogorov-smirnov. Pengujian ini dilakukan untuk mengetahui jenis alat statistik yang akan digunakan dalam melakukan uji beda. Jika data yang akan diuji memiliki distribusi yang normal maka akan dilakukan uji beda statistik parametrik dengan menggunakan paired sample t-test. Namun jika data yang akan diuji memiliki distribusi yang tidak normal maka akan dilakukan uji beda statistik non parametrik dengan menggunakan wilcoxon test. Adapun hasil uji normalitas yang telah dilakukan adalah sebagai berikut. Tabel 4.13 Uji One-Sample Kolmogorov- Smirnov Beta Stock Split One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test beta_sebelum_stock_ beta_sesudah_s split N

tock_split 8

8

.2856513

.0457028

1.48654044

2.09871586

Absolute

.272

.328

Positive

.183

.225

Negative

-.272

-.328

Kolmogorov-Smirnov Z

.770

.928

Asymp. Sig. (2-tailed)

.593

.355

a,,b

Normal Parameters

Mean Std. Deviation

Most Extreme Differences

a. Test distribution is Normal. Sumber : Data Diolah dengan menggunakan SPSS 17

78

Dari hasil pengujian normalitas data diatas dapat diperoleh hasil bahwa beta saham sebelum stock split memiliki nilai asymp.sig.(2-tailed) = 0.593. Karena nilai signifikansinya > 0.05 maka Ho diterima dengan arti bahwa data beta saham sebelum stock split berdistribusi normal. Sedangkan untuk data beta saham sesudah stock split memiliki asymp sig.(2-tailed) =0.355. Karena nilai signifikansinya >0.05 maka Ho dapat ditolak dengan arti bahwa data beta saham sesudah stock split berdistribusi normal. Maka untuk melakukan uji beda beta saham sebelum dan sesudah stock split harus menggunakan statistik parametrik paired sample t-test. 2. Uji Normalitas data beta saham reverse stock split. Pada penelitian ini pertama-tama dilakukan uji normalitas data dengan menggunakan one sample kolmogorov-smirnov test. Pengujian tersebut dilakukan untuk mengetahui jenis alat statistik yang akan digunakan dalam uji beda. Jika data yang akan diuji memiliki distribusi yang normal maka akan digunakan uji beda statistik parametrik dengan menggunakan paired sample t-test. Namun jika data yang akan diuji memiliki distribusi yang tidak normal maka akan digunakan uji beda statistik non parametrik dengan menggunakan wilcoxon test. Adapun hasil uji normalitas data yang telah dilakukan adalah sebagai berikut.

79

Tabel 4.14

Uji One-Sample Kolmogorov- Smirnov Beta Reverse Stock Split One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test beta_sblm_rever beta_ssdh_rever se_stock N

se_sttock 8

8

.7495609

.7329741

.51109935

.46353306

Absolute

.278

.264

Positive

.278

.264

Negative

-.183

-.168

Kolmogorov-Smirnov Z

.785

.746

Asymp. Sig. (2-tailed)

.568

.633

a,,b

Normal Parameters

Mean Std. Deviation

Most Extreme Differences

a. Test distribution is Normal.

Sumber : Data diolah dengan menggunakan SPSS 17 Dari hasil pengujian normalitas data diatas didapat hasil bahwa beta saham sebelum reverse stock split memiliki nilai asymp sig (2-tailed) = 0.568 . Karena nilai signifikansinya > 0.05 maka Ho diterima yang berarti bahwa data beta saham sebelum reverse stock split berdistribusi normal. Sedangkan untuk data beta saham sesudah reverse stock split memiliki nilai asymp sig.(2-tailed) = 0.633. Karena nilai signifikansinya > 0.05 maka Ho diterima dengan arti bahwa beta saham sesudah reverse stock split berdistribusi normal. Maka untuk melakukan uji beda beta saham sebelum dan sesudah reverse stock split harus menggunakan statistik parametrik paired sample ttest.

80

3. Uji beda Paired Sample t-test Uji-t berpasangan (paired t-test) adalah salah satu metode pengujian hipotesis dimana data yang digunakan tidak bebas (berpasangan). 3.1) Uji beda beta saham sebelum dan sesudah stock split Berdasarkan hasil uji normalitas data diatas data beta saham berdistribusi normal. Untuk itu dalam melakukan uji beda harus menggunakan paired sample t-test. Tabel 4.15 Uji beda Paired sample t-test beta stock split Paired Differences

Pair 1

beta_sebelum_stock_split beta_sesudah_stock_split

Mean .23994843

Std. Deviation .63957900

Std. Error Mean .22612533

95% Confidence Interval of the Difference Lower -.29475300

Upper .77464986

t 1.061

df 7

Sumber : data diolah dengan menggunakan SPSS 17 Berdasarkan hasil tabel 4.11 diatas dapat diketahui bahwa nilai asymp sig 2tailed = 0.324 . Dengan tingkat signifikansi α = 5 % maka nilai sig 0.324> 0.05 , sehingga Ho diterima dan Ha ditolak dengan kata lain bahwa tidak terdapat perbedaan beta saham yang signifikan sebelum dan sesudah stock split .Hal ini mengindikasikan bahwa faktor internal perusahaan, dalam hal ini pengumuman stock split tidak mengakibatkan perubahan beta yang signifikan sedangkan faktor eksternal perusahaan seperti kondisi perekonomian yang meliputi: inflasi, GNP, GDP, mempunyai pengaruh terhadap beta saham. Selain itu hasil penelitian ini juga menunjukkan bahwa tidak

81

Sig. (2tailed) .324

terdapat kandungan informasi dari pengumuman stock split yang dibuktikan dengan tidak bereaksi nya pasar terhadap informasi pengumuman stock split. Tidak terdapatnya perbedaan beta saham yang signifikan memberikan informasi kepada investor bahwa volatilitas dari saham emiten tersebut mengikuti fluktuasi dari return pasar jika beta bergerak menuju 1, apabila lebih dari 1 maka melebihi fluktuasi dari return pasar, dan jika kurang dari 1 maka menjauhi fluktuasi dari return pasar. Jogiyanto (2009:364) : Jika fluktuasi return-return sekuritas atau portofolio secara statistik mengikuti fluktuasi dari return-return pasar,maka beta dari sekuritas atau portofolio dikatakan bernilai 1. Investor yang menyukai risiko akan membeli saham yang berfluktuasi melebihi return pasar, sedangkan investor yang tidak menyukai risiko akan membeli saham yang berfluktuasi menjauhi return pasar, sehingga akan berdampak pada kenaikan likuiditas perusahaan. Hasil penelitian ini sejalan dengan penelitian yang dilakukan Almilia dan Kristijadi (2005) yang juga tidak menemukan adanya perbedaan abnormal return yang signifikan baik sebelum maupun sesudah peristiwa stock split. 2) Uji beda beta saham sebelum dan sesudah reverse stock split Berdasarkan hasil uji normalitas data diatas data beta saham berdistribusi normal. Untuk itu dalam melakukan uji beda harus menggunakan paired sample t-test. Tabel 4.15 Hasil uji beda beta saham sebelum dan sesudah reverse stock split

Pair 1

beta_sblm_reverse_stock beta_ssdh_reverse_sttock

Mean .01658677

Paired Samples Test Paired Differences 95% Confidence Interval of the Difference Std. Std. Error Deviation Mean Lower Upper .06346534 .02243839 -.03647158 .06964513

t .739

82

df 7

Sig. (2tailed) .484

Berdasarkan hasil tabel 4.15 diatas dapat diketahui bahwa nilai asymp sig 2tailed = 0.484. Dengan tingkat signifikansi α = 5 % maka nilai sig 0.484> 0.05 , sehingga Ho diterima dan Ha ditolak dengan arti bahwa tidak terdapat perbedaan beta yang signifikan sebelum dan sesudah reverse stock split. Hal ini mengindikasikan bahwa faktor internal perusahaan dalam hal ini pengumuman reverse stock split tidak mengakibatkan perubahan beta yang signifikan sedangkan faktor eksternal perusahaan seperti kondisi perekonomian secara makro yang meliputi: inflasi, GNP, GDP, mempunyai pengaruh terhadap beta saham. Selain itu hasil penelitian ini juga menunjukkan bahwa tidak terdapat kandungan informasi dari pengumuman reverse stock split yang dibuktikan dengan pasar tidak bereaksi terhadap pengumuman reverse stock split. Tidak terdapatnya perbedaan beta saham yang signifikan memberikan informasi kepada investor bahwa volatilitas dari saham emiten tersebut mengikuti fluktuasi dari return pasar jika beta bergerak menuju 1, apabila lebih dari 1 maka melebihi fluktuasi dari return pasar, dan jika kurang dari 1 maka menjauhi fluktuasi dari return pasar. Jogiyanto (2009:364) : Jika fluktuasi return-return sekuritas atau portofolio secara statistik mengikuti fluktuasi dari return-return pasar,maka beta dari sekuritas atau portofolio dikatakan bernilai 1. Investor yang menyukai risiko akan membeli saham yang berfluktuasi melebihi return pasar, sedangkan investor yang tidak menyukai risiko akan membeli saham yang berfluktuasi menjauhi return pasar, sehingga akan berdampak pada kenaikan likuiditas perusahaan. Hasil penelitian ini tidak sejalan dengan penelitian yang dilakukan oleh Sanjaya (2007) yang menemukan adanya pasar yang bereaksi terhadap pengumuman reverse stock split.

83

BAB V KESIMPULAN DAN IMPLIKASI

A. Kesimpulan Penelitian ini menguji dampak dari pengumuman stock split dan reverse stock split terhadap abnormal return dan perubahan beta saham di Bursa Efek Indonesia tahun 2005-2009. Selama periode penelitian tercatat 16 perusahaan yang telah memenuhi kriteria dijadikan sampel penelitian. Diantaranya 8 perusahaan yang melakukan stock split dan 8 perusahaan yang melakukan reverse stock split. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis perbedaan abnormal return sebelum dan sesudah stock split dan reverse stock split. Dan menganalisis perbedaan beta saham sebelum dan sesudah stock split dan reverse stock split. Berdasarkan hasil pembahasan yang telah dilakukan maka dapat diperoleh beberapa kesimpulan : 1. a.

Pada penelitian abnormal return yaitu, Hasil penelitian ditemukan tidak terdapat perbedaan abnormal return yang signifikan antara sebelum dan sesudah stock split. Hal ini dapat disebabkan karena investor memiliki keraguan dalam menafsirkan sinyal yang disampaikan oleh emiten melalui pengumuman stock split sehingga mempengaruhi investor dalam mengambil keputusan menjual atau membeli saham. Dalam pasar efisien , informasi yang masuk ke pasar akan tercermin pada harga-harga surat berharga. Pasar akan memproses informasi yang relevan, kemudian pasar akan mengevaluasi harga saham berdasarkan informasi tersebut. Jika pasar efisien

84

dalam bentuk setengah kuat, maka tidak ada investor atau grup dari investor yang dapat menggunakan informasi yang dipublikasikan untuk mendapatkan keuntungan tidak normal dalam jangka waktu yang lama. .Maka investor dalam hal ini tidak mendapatkan keuntungan yang abnormal dari peristiwa stock split. Hasil penelitian ini sejalan dengan penelitian yang dilakukan

Almilia dan

Kristijadi (2005) yang juga tidak menemukan adanya perbedaan abnormal return yang signifikan baik sebelum maupun sesudah peristiwa stock split. b.

Hasil penelitian ditemukan terdapat perbedaan abnormal return yang signifikan antara sebelum dan sesudah reverse stock split. Secara teoritis hal ini sesuai dengan hipotesis pasar efisien yang menyatakan bahwa pengumuman reverse stock split memiliki dampak terhadap pasar yang bereaksi. Pasar yang bereaksi terhadap pengumuman reverse stock split mengindikasikan bahwa pasar tersebut memiliki kandungan informasi yang akan ditangkap oleh investor sebagai sinyal yang baik bagi investor untuk membuat keputusan membeli saham, Maka implikasinya adalah likuiditas perusahaan akan meningkat sehingga akan berdampak pada peningkatan kinerja keuangan. Hal ini sejalan dengan penelitian yang dilakukan Kurniawan (2009) yang menemukan adanya abnormal return yang positif dan signifikan pada hari-hari disekitar pelaksanaan reverse stock split.

2.

Pada penelitian beta saham yaitu,

a.

Hasil penelitian ditemukan tidak terdapat perbedaan beta saham yang signifikan antara sebelum dan sesudah stock split. Hal ini mengindikasikan bahwa faktor

85

internal perusahaan, dalam hal ini pengumuman stock split tidak mengakibatkan perubahan beta yang signifikan sedangkan faktor eksternal perusahaan seperti kondisi perekonomian yang meliputi: inflasi, GNP, GDP, mempunyai pengaruh terhadap beta saham. Selain itu hasil penelitian ini juga menunjukkan bahwa tidak terdapat kandungan informasi dari pengumuman stock split yang dibuktikan dengan tidak bereaksi nya pasar terhadap informasi pengumuman stock split. Tidak terdapatnya perbedaan beta saham yang signifikan memberikan informasi kepada investor bahwa volatilitas dari saham emiten tersebut mengikuti fluktuasi dari return pasar jika beta bergerak menuju 1, apabila lebih dari 1 maka melebihi fluktuasi dari return pasar, dan jika kurang dari 1 maka menjauhi fluktuasi dari return pasar. Jogiyanto (2009:364) : Jika fluktuasi return-return sekuritas atau portofolio secara statistik mengikuti fluktuasi dari return-return pasar,maka beta dari sekuritas atau portofolio dikatakan bernilai 1. Investor yang menyukai risiko akan membeli saham yang berfluktuasi melebihi return pasar, sedangkan investor yang tidak menyukai risiko akan membeli saham yang berfluktuasi menjauhi return pasar, sehingga akan berdampak pada kenaikan

likuiditas perusahaan. Hasil penelitian ini

sejalan dengan penelitian yang dilakukan Almilia dan Kristijadi (2005) yang juga tidak menemukan adanya perbedaan abnormal return yang signifikan baik sebelum maupun sesudah peristiwa stock split. b. Hasil penelitian ditemukan tidak terdapat perbedaan beta saham yang signifikan antara sebelum dan sesudah reverse stock split. Hal ini mengindikasikan bahwa

86

faktor internal perusahaan dalam hal ini pengumuman reverse stock split tidak mengakibatkan perubahan beta yang signifikan sedangkan faktor eksternal perusahaan seperti kondisi perekonomian secara makro yang meliputi: inflasi, GNP, GDP, mempunyai pengaruh terhadap beta saham. Selain itu hasil penelitian ini juga menunjukkan bahwa tidak terdapat kandungan informasi dari pengumuman reverse stock split yang dibuktikan dengan pasar tidak bereaksi terhadap pengumuman reverse stock split. Tidak terdapatnya perbedaan beta saham yang signifikan memberikan informasi kepada investor bahwa volatilitas dari saham emiten tersebut mengikuti fluktuasi dari return pasar jika beta bergerak menuju 1, apabila lebih dari 1 maka melebihi fluktuasi dari return pasar, dan jika kurang dari 1 maka menjauhi fluktuasi dari return pasar. Jogiyanto (2009:364) : Jika fluktuasi return-return sekuritas atau portofolio secara statistik mengikuti fluktuasi dari return-return pasar,maka beta dari sekuritas atau portofolio dikatakan bernilai 1. Investor yang menyukai risiko akan membeli saham yang berfluktuasi melebihi return pasar, sedangkan investor yang tidak menyukai risiko akan membeli saham yang berfluktuasi menjauhi return pasar, sehingga akan berdampak pada kenaikan

likuiditas

perusahaan. Hasil penelitian ini tidak sejalan dengan penelitian yang dilakukan oleh Sanjaya (2007) yang menemukan adanya pasar yang bereaksi terhadap pengumuman reverse stock split.

87

B. Implikasi Berdasarkan kesimpulan diatas maka implikasi pada penelitian ini dapat dijabarkan berikut : 1. Investor Hasil penelitian ini mempunyai implikasi bahwa meski stock split dan reverse stock split tidak memiliki nilai ekonomis tetapi memiliki kandungan informasi yang dapat dimanfaatkan investor berkaitan dengan keputusan investasi. 2. Perusahaan Dari sisi perusahaan stock split dan reverse stock split dapat dipakai sebagai sarana untuk memberikan sinyal positif yang berisi tentang informasi mengenai prospek perusahaan yang akhirnya diharapkan dapat menarik investor potensial. 3. Penelitian Selanjutnya Sebaiknya jangka waktu penelitian diperpanjang lebih dari 5 tahun agar mendapatkan hasil yang lebih baik. Selain itu menggunakan variabel lain yang bisa lebih merepresentasikan dampak dari pengumuman stock split maupun reverse stock split seperti harga saham dan bid ask spread.

88

DAFTAR PUSTAKA Anomsari, Fitri. Analisis Reaksi Pasar Terhadap Peristiwa Stock Split Perusahaan Yang Go Publik di Bursa Efek Jakarta. Volume 11,Nomor 4. 2007 Bodie, et al. Investasi. Salemba empat. Jakarta. 2006 Bodie, Kane,Marcus.2008 “Investasi” Buku 1 Edisi 6. Salemba Empat : Jakarta Basir,Saleh. Hendy M, Fakhrudin.2005. “Aksi Korporasi,Strategi Untuk Meningkatkan Nilai Saham Melalui Aksi Korporasi”. Salemba Empat : Jakarta Block, Stanley B.Hirt, Geoffrey A.2002.”Foundations of Financial Management”.Harcourt Brace: Florida. Brigham & Houston. Fundamental of Financial Management .Edisi 10 Buku 1. Salemba Empat. Jakarta. 2006. Wan-Chen Lee. Do Reverse Stock Splits Signal Long-Run Deteriorating Operating Performance ?. Middle Eastern Finance and Economics. Departement of Finance Ching Yun University. ISSN: 1450-2889 Issue 8 (2010) Hamid,Abdul et al, Buku Panduan Penulisan Skripsi.UIN Jakarta.2010. http://ineddeni.wordpress.com/2008/03/12/uji-t-berpasangan-paired-t-test/ Haroyah M, Dwi. Analisis Beta Saham dengan model indeks tunggal: Perbandingan antara periode perekonomian normal dan krisis moneter.Telaah Bisnis Volume 1, Nomor 1, 4960.2000.

89

Hartono, Jogiyanto. Teori Portofolio dan Analisis Investasi. Edisi Keenam. BPFE. Yogyakarta. 2009 Horne,Van James C,dan John M Wachowicz. Prinsip-prinsip Manajemen

Keuangan. buku

2. Salemba 4.Jakarta. 2007 Ika W, Anuragabudhi dan Anna Purwaningsih. Reaksi Pasar Terhadap Pengumuman Stock Split:Studi Empiris pada Perusahaan Manufaktur yang Terdaftar di Bursa Efek Jakarta.Telaah Manajemen.Vol 3, No 1. 2008 Indra, A.Zubaidi. Faktor-Faktor Fundamental yang Mempengaruhi Resiko Saham.Jurnal Bisnis dan Manajemen Volume 2,No 3.2006 Indriantoro, Nur dan Bambang Supomo, “Metodologi Penelitian Untuk Akuntansi dan Manajemen”.Edisi Pertama. BPFE.Yogyakarta.2000 JSX statistics quarter 2005 : Additional Listed Share JSX statistics quarter 2006 : Additional Listed Share JSX statistics quarter 2007 : Additional Listed Share IDX Statistics quarter 2008 : Additional Listed Share IDX Statistics quarter 2009 : Additional Listed Share Korisama, C Michael dan Kartika Nuringsih. Pengaruh Degree Operating Leverage dan Degree Financing Leverage Terhadap Risiko Sistematis Saham. Jurnal Ekonomi tahun XIII, no 3.2008

90

Kurniawan,Rahman. “ Analisis Pengaruh Stock Split dan Reverse Stock Split Terhadap Return Saham dan Volume Perdagangan (Studi kasus pada Perusahaan yang terdaftar dalam Bursa Efek Indonesia)”, Skripsi Universitas Islam Negeri Jakarta,2009 Pavabutr,Pantisa dan Kulpatra Sirodom. The Impact of Stock Split on Price and Liquidity on the Stock Exchange of Thailand.International Research Journal of Finance and Economics.Issue 20.2008 Rodoni, Ahmad dan Herni Ali. Manajemen Keuangan. Mitra Wacana Media. Jakarta. 2010 Ross,Westerfield,Jordan: Fundamental of Corporate Finance :2003.sixth edition. Mc Graw Hill Company Santoso,Wahyu Perdana dan Kurniawan Eka Prasetya. Pengaruh Stock Split Terhadap Likuiditas Perdagangan dan Return Saham di Bursa Efek Jakarta. Jurnal Ekonomi dan Bisnis. Volume 2, Nomor 1.2005. Sanjaya,I Putu Sugiartha. Kandungan Informasi Pada Pengumuman Reverse Stock Split. Manajemen & Bisnis Volume 6, Nomor 2. 2007 Savitri, Melinda and Dwi Martini. The Analysis Impact Of Stock Split and Reverse Stock Split On Stock Return and Volume The Case of Jakarta Stock Exchange.University of Indonesia. 2006 Spica,Lusiana Almilia dan Kristijadi,Emanuel. Analisis Kandungan Informasi dan Efek Intra Industri Pengumuman Stock Split Yang dilakukan Oleh Perusahaan yang Bertumbuh dan

91

Tidak Bertumbuh. Jurnal Ekonomi dan Bisnis Indonesia ( Journal of Indonesian Economy and Business).Volume 20, No 1.2005. Sri dwi ari ambarwati dan Damas.Analisis Dampak Stock Split Terhadap Likuiditas dan Return Sahamdi Bursa Efek Jakarta.Karisma Vol 1(3):258.2007 Syaichu, Muhammad dan Novia Ike Puspito. Pengaruh Harga Saham, Volume Perdagangan dan Varian Return terhadap Bid- Ask Spread Pada Masa Sebelum dan Sesudah Stock Split di Bursa Efek Jakarta Periode 2000-2004. Jurnal Bisnis dan Strategi Vol 16, No 2 .2007. Sundjaja S. Ridwan et al. Manajemen Keuangan 2 Edisi 6. Literata Lintas Media. Bandung.2010 Susanti, “ Analisa Pengaruh Risiko Sistematis,Likuiditas, dan Stock Split terhadap Return Saham”. Skripsi Universitas Islam Negeri Syarif Hidayatullah Jakarta.2008 Tanjung, Hafiz Abdul.Stock Split : “Pengujian Terhadap Signaling dan Trading range Pada Bursa Efek Jakarta. Jurnal Akuntansi dan Keuangan Indonesia”,Vol. 4, No. 1, hal. 115136. 2007. Wahana Komputer. “SPSS 17 untuk Pengolahan Data Statistik” CV Andi Offset. Yogyakarta.2009 Widarjono,Agus

:

“Analisis

Statistika

Multivariat

Terapan”.UPP

STIM

YKPN.

Yogyakarta.2010

92

Wisudowati Ayu Sugito , “ Analisis Motivasi Dibalik Stock Split dan Reverse Stock Split : Pembuktian Pada Likuiditas dan Return Saham”. Skripsi Universitas Islam Negeri Syarif Hidayatullah Jakarta.2009 Wirman, Ade. Analisis Pengaruh Stock Split terhadap Likuiditas Saham di Pasar Modal (Studi Kasus BEJ).Economac. Volume J Nomor 1.2002 www.duniainvestasi.com

www.yahoo.finance.com

93

LAMPIRAN ABNORMAL RETURN STOCK SPLIT

Emiten PRAS BBLD INTA PJAA DAVO JPRS DOID

-5 0,003827 0,008569 0,010793 -0,00506 -0,00022 0,00098 0,0142 INCO -0,02335 CAR 0,009742 CAAR 0,001218

-4 -0,00122 0,002369 -0,002 -0,00304 0,00024 -5E-05 0,020563 -0,02406 -0,0072 -0,0009

-3 0,007212 0,005835 -0,0084 -0,00585 -0,00015 0,006098 0,003129 0,017251 0,025128 0,003141

-2 0,013564 0,002395 0,004397 -0,00369 -0,0001 0,001238 0,013923 0,008228 0,039948 0,004993

-1 0,008195 -0,008822 0,004288 -0,001761 -0,000013 0,003893 -0,001561 -0,01712 -0,012901 -0,001613

Stock split Sebelum 1 0,006316 0,00331 0,002069 0,002021 0,001816 0,004082 -0,00388 -0,002787 -0,00005 -0,000044 0,002432 -0,000437 0,010051 -0,003677 -0,00781 -0,00503 0,010943 -0,002563 0,001368 -0,00032

2 0,003552 -0,00214 0,009968 0,000805 -0,00012 -0,00059 -0,00777 0,014316 0,018013 0,002252

3 0,007151 -0,00642 0,003889 -0,00175 0,000218 0,003425 -0,01787 0,000492 -0,01087 -0,00136

4 0,01302 0,011682 -0,002 -0,00313 0,000115 0,000704 0,027198 0,010977 0,058568 0,007321

5 0,009573 0,001461 -0,00798 0,002361 -0,00010 -0,00154 0,012786 0,010977 0,027537 0,003442

Sesudah 0,007321 0,001319 0,001591 -0,0009 0,000014 0,000312 0,002133 0,006347 0,018138 0,002267

5 0,024673 0,048814 0,000546 -0,00802 -0,0029 0,002567 0,019579 -0,005 5,138771 0,270462

Sesudah 0,020413 0,049187 0,006304 -0,00887 0,000744 0,001696 0,019277 0,002599 0,129893 0,007216

ABNORMAL RETURN REVERSE STOCK SPLIT

Emiten BNBR 1 INDX LPLI UNIT INPC BNBR 2 SRSN

-5 0,027001 0,032887 0,003745 -0,0105 -0,00318 -0,00126 0,017513 POLY -0,0177 CAR -4,93079 CAAR -0,25952

-4 0,011322 0,029102 -0,00021 -0,00764 -0,00648 -0,00086 0,017807 -0,00985 -3,98211 -0,20958

-3 0,004617 -0,00438 0,003613 -0,01063 -0,0154 0,000539 0,018186 0,010871 -2,93918 -0,15469

-2 0,014651 0,067214 0,003723 -0,00495 0,010115 0,002726 0,018375 -0,00578 -1,80904 -0,09521

Reverse Stock Split -1 Sebelum 1 0,020572 0,015632 0,015921 0,047027 0,034371 0,055536 0,013684 0,004911 0,013447 -0,019609 -0,01066 -0,008416 0,007237 -0,00154 0,010929 -0,000263 0,000177 0,002118 0,018674 0,018111 0,018103 -0,014469 -0,00738 0,013537 -0,954562 0,076867 1,115729 -0,05024 0,00427 0,058723

2 0,021829 0,046416 0,007235 -0,01195 -0,00041 0,000534 0,018825 0,004483 2,125242 0,111855

3 0,020319 0,046824 0,005764 -0,0091 -0,00715 0,002014 0,019955 -0,00971 3,045825 0,160307

4 0,019321 0,048345 0,004526 -0,00685 0,003253 0,001246 0,019923 0,009683 4,223901 0,222311

94

Deskriptif statistik Abnormal return Stock Split & Reverse Stock Split

Descriptive Statistics N AR_Stock_Split_minus_lima_

Minimum

Maximum

Mean

Std. Deviation

5

-.00161

.00499

.0013684

.00275313

5

-.00136

.00732

.0022673

.00341903

5

-.26

-.05

-.1538

.08433

5

.06

.27

.1647

.08448

minus_satu AR_Stock_split_plus_satu_pl us_lima AR_reverse_stock_split_minu s_lima_minus_satu AR_reverse_stock_split_plus _satu_plus_lima Valid N (listwise)

5

Uji Normalitas Abnormal Return Stock Split One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test AAR_stock_split AAR_stock_split _sblm N

_ssdh 8

8

.0013679

.0022672

.00554879

.00298779

Absolute

.174

.268

Positive

.174

.268

Negative

-.157

-.164

Kolmogorov-Smirnov Z

.492

.758

Asymp. Sig. (2-tailed)

.969

.614

a..b

Normal Parameters

Mean Std. Deviation

Most Extreme Differences

a. Test distribution is Normal. b. Calculated from data.

95

Uji Normalitas Abnormal Return Reverse Stock Split One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test AAR_reverse_stoc AAR_reverse_stoc k_split_sblm N

k_split_ssdh 8

8

.0067015

.0114189

.01506764

.01809919

Absolute

.172

.236

Positive

.172

.236

Negative

-.125

-.153

Kolmogorov-Smirnov Z

.487

.668

Asymp. Sig. (2-tailed)

.971

.763

a..b

Normal Parameters

Mean Std. Deviation

Most Extreme Differences

a. Test distribution is Normal. b. Calculated from data.

Paired Samples Statistics Mean Pair 1

N

Std. Deviation

Std. Error Mean

AAR_stock_split_sebelum

.0013679

8

.00554879

.00196179

AAR_stock_split_sesudah

.0022672

8

.00298779

.00105634

Paired Samples Correlations N Pair 1

AAR_stock_split_sebelum &

Correlation 8

.027

Sig. .949

AAR_stock_split_sesudah

Uji beda Abnormal Return Stock Split Paired Samples Test

Pair 1

AAR_stock_split_sebelu mAAR_stock_split_sesuda h

Mean -.00089926

Paired Differences 95% Confidence Interval of the Difference Std. Std. Error Deviation Mean Lower Upper .00622983 .00220258 -.00610753 .00430901

t -.408

df 7

96

Sig. (2 tailed) .695

Paired Samples Statistics Mean Pair 1

AAR_reverse_stock_split_sbl

N

Std. Deviation

Std. Error Mean

.0067015

8

.01506764

.00532721

.0114189

8

.01809919

.00639903

m AAR_reverse_stock_split_ss dh

Paired Samples Correlations N Pair 1

AAR_reverse_stock_split_sbl

Correlation 8

.970

Sig. .000

m& AAR_reverse_stock_split_ss dh

Uji Beda Abnormal Return Reverse Stock Split

Pair 1

AAR_reverse_stock_split_sbl mAAR_reverse_stock_split_ssd h

Mean .00471744

Paired Samples Test Paired Differences 95% Confidence Interval of the Difference Std. Std. Error Deviation Mean Lower Upper .00504335 .00178309 -.00893378 -.00050110

t -2.646

df 7

97

Sig. (2tailed ) .033

Beta Saham Stock Split

Emiten PRAS BBLD INTA PJAA DAVO JPRS DOID

-4 0,583885 0,20174 0,48924 1,366915 0,942786 0,731372 0,265759 INCO 1,631317 rata-rata beta stock split 0,776627

-3 0,593783 -0,20516 -0,26565 1,390451 0,95922 0,744089 0,270296 1,659868 0,643362

-2 0,556728 -0,19232 1,307739 1,303051 0,898945 0,69729 0,253306 1,555441 0,797523

-1 0,597474 -0,20892 -14,034 1,391955 0,964612 0,748321 0,27194 1,669353 -1,07491

Sebelum 0,582968 -0,10117 -3,12566 1,363093 0,941391 0,730268 0,265325 1,628995 0,285652

1 0,597364 -0,20644 0,239665 1,398436 0,964394 0,748331 0,27194 1,669353 0,71038

2 0,556728 -0,19175 -20,9202 1,303088 0,898917 0,696383 0,253306 1,555441 -1,98101

3 0,594839 -0,20527 0,766144 1,39046 0,958224 0,744079 0,270197 1,659868 0,772318

4 0,583885 -0,20206 0,129979649 1,366003573 0,9427671 0,731313751 0,26575945 1,631316858 0,681120673

Sesudah 0,583204 -0,20138 -4,946095903 1,364496827 0,941075433 0,730026682 0,265300648 1,628994862 0,045702819

Beta Saham Reverse Stock Split Emiten BNBR 1 INDX LPLI UNIT SRSN INPC BNBR 2

-4 1,55188 0,283606 0,546747 0,502441 1,04073 0,36377 1,055075 POLY 0,416098 rata-rata betA reverse stock 0,720043

-3 1,628289 0,30148 0,499243 0,510987 1,058872 0,370066 1,073694 0,423355 0,733248

-2 1,486173 0,270323 0,570609 0,47896 0,99237 0,346787 1,006195 0,396726 0,693518

Reverse Stock Split -1 Sebelum 2,481203 1,786886 0,294568 0,287494 0,579013 0,548903 0,514105 0,501623 1,064833 1,039201 0,37217 0,363198 1,079819 1,053696 0,425764 0,415486 0,851435 0,749561

1 1,617744 0,296454 0,577624 0,514006 1,076584 0,37218 1,079819 0,425675 0,745011

2 1,664662 0,274854 0,54009 0,479053 0,992323 0,346795 1,006103 0,396744 0,712578

3 1,603618 0,292993 0,588553 0,510691 1,058881 0,370066 1,073714 0,423355 0,740234

4 1,57321835 0,28515795 0,5664362 0,502324158 1,1104515 0,363721875 1,0552784 0,416000833 0,734073658

Sesudah 1,614810558 0,287364885 0,56817573 0,501518355 1,05956002 0,363190813 1,053728601 0,415443875 0,732974105

98

Uji Normalitas Beta Saham Stock Split

One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test beta_sebelum_st beta_sesudah_stock_s ock_split N

plit 8

8

.2856513

.0457028

1.48654044

2.09871586

Absolute

.272

.328

Positive

.183

.225

Negative

-.272

-.328

Kolmogorov-Smirnov Z

.770

.928

Asymp. Sig. (2-tailed)

.593

.355

a,,b

Normal Parameters

Mean Std. Deviation

Most Extreme Differences

a. Test distribution is Normal. b. Calculated from data.

Uji Normalitas Beta Saham Reverse Stock Split

One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test beta_sblm_rever beta_ssdh_rever se_stock N

se_sttock 8

8

.7495609

.7329741

.51109935

.46353306

Absolute

.278

.264

Positive

.278

.264

Negative

-.183

-.168

Kolmogorov-Smirnov Z

.785

.746

Asymp. Sig. (2-tailed)

.568

.633

a,,b

Normal Parameters

Mean Std. Deviation

Most Extreme Differences

a. Test distribution is Normal. b. Calculated from data.

99

Paired Samples Statistics Mean Pair 1

N

Std. Deviation

Std. Error Mean

beta_sblm_stock_split

.3091055

8

1.50487800

.53205472

beta_ssdh_stock_split

.0385383

8

2.22724650

.78745055

Paired Samples Correlations N Pair 1

beta_sebelum_stock_split &

Correlation 8

Sig.

.995

.000

beta_sesudah_stock_split

Uji Beda Beta Saham Stock Split Paired Differences

Pair 1

beta_sebelum_stock_split beta_sesudah_stock_split

Mean .23994843

Std. Deviation .63957900

Std. Error Mean .22612533

95% Confidence Interval of the Difference Lower -.29475300

Upper .77464986

t 1.061

df 7

Sig. (2tailed) .324

Paired Samples Statistics Mean Pair 1

N

Std. Deviation

Std. Error Mean

beta_sblm_reverse_stock

.7495609

8

.51109935

.18070091

beta_ssdh_reverse_sttock

.7329741

8

.46353306

.16388369

Paired Samples Correlations N Pair 1

beta_sblm_reverse_stock &

Correlation 8

.996

Sig. .000

beta_ssdh_reverse_sttock

100

Uji Beda Beta Saham Reverse Stock Split Paired Samples Test Paired Differences

Pair 1

Std. Deviation .06346534

Mean .01658677

beta_sblm_reverse_stock beta_ssdh_reverse_sttock

Std. Error Mean .02243839

95% Confidence Interval of the Difference Lower Upper -.03647158 .06964513

t .739

df 7

Deskripsi Statistik beta stock split Descriptive Statistics N

Minimum

Maximum

Mean

Std. Deviation

beta_sblm_stock_split

4

-1.07491

.79752

.2856505

.90960683

beta_ssdh_stock_split

4

-1.98101

.77232

.0457022

1.35167630

Valid N (listwise)

4

Deskripsi Statistik Beta Reverse Stock Split Descriptive Statistics N

Minimum

Maximum

Mean

Std. Deviation

beta_sblm_reverse_stock_split

4

.69352

.85144

.7495610

.06989649

beta_ssdh_reverse_stock_split

4

.71258

.74501

.7329743

.01431554

Valid N (listwise)

4

Korelasi Serial RMT dengan RMT-1, RMT-2 .RMT-3 . RMT-4 ρ1

ρ2 0.018

-0.066

ρ3 0.072

ρ4 0.008

Bobot Sekuritas W1

W2

0.992481 0.924812

W3

W4

0.986842 0.969925

101

Sig. (2tailed) .484