Jurnal Ekonomi dan Bisnis, Vol. 9 No. 1 Januari 2022 P - ISSN : 2503-4413 E - ISSN : 2654-5837, Hal  1 – 12

## APAKAH SEKTOR INFRASTRUKTUR DAN KOMODITAS EFISIEN? ANALISIS RETURN ABNORMAL PADA PROGRAM PEN
Oleh : Rivary Finan Hernawan, Sekolah Bisnis dan Manajemen, Intitut Teknologi Bandung Email :  rivary_finan@sbm-itb.ac.id
Raden Aswin Rahadi, Sekolah Bisnis dan Manajemen, Intitut Teknologi Bandung Email :  aswin.rahadi@sbm-itb.ac.id
Article Info Abstract Article History : Received  03 Januari - 2022 Accepted  29 January - 2022 Available Online 31 Januari - 2022 Efficient  market  is  a  topic  that  spurs  many  interests  among financier, due to the significant number of both its proponents and opponents. This paper examines the efficiency of the infrastructure and the commodity sector market in Indonesia by using event study. The  PEN  (Pemulihan  Ekonomi  Nasional  /  National  Economic Recovery)  event  is  used  as  the  benchmark  event  to  see  whether there  is  any  abnormal  return  that  is  generated  by  the  sectors’ market.  We  calculated  the  abnormal  return  and  cumulative abnormal return of each of our sample firms in the sector, as well as  calculating  the  average  abnormal  return  and  cumulative average  abnormal  return  for  each  sector.  Using  the  T-test  to determine  the  significancy  of  the  abnormal  return,  we  found  that both  sectors  differ  in  their  efficiency.  While  we  found  the infrastructure  sector  to  be  efficient,  the  result  of  the  test  on commodity sector instead shows that the sector is inefficient. Keyword : Hipotesis  Pasar  Efisien, Pemulihan Ekonomi Nasional, Return Abnormal, Sektor Infrastruktur, Sektor Komoditas.

## 1. PENDAHULUAN
Indonesia  merupakan  salah  satu  negara  yang terkena  dampak  penyebaran  virus  Covid-19 dengan  jumlah  korban  yang  terinfeksi  sudah mencapai banyak orang di seluruh negeri. Hal ini  mengakibatkan  dikeluarkannya  aturan PSBB  (Pembatasan  Sosial  Berskala  Besar) untuk  menekan  penyebaran  virus  pandemik
COVID-19.  Dampak  dari  PSBB  ini  sangat terasa bagi para pelaku usaha dikarenakan  hal ini  membuat  usaha  sepi  pelanggan.    Cukup banyak pelaku usaha yang keluar masuk bisnis dan banyak pekerja kehilangan pekerjaan yang mengakibatkan  perlambatan  roda  ekonomi. Dampaknya mulai terasa pada triwulan II tahun 2020  dan  berlanjut  hingga  saat  ini.  Untuk  itu,
pemerintah  mulai  berupaya  mengembalikan perekonomian menjadi normal kembali. Melalui kementerian keuangan, mereka membuat kebijakan-kebijakan untuk memitigasi dampak Covid-19 dan perlambatan ekonomi dengan membuat Program Pemulihan
Ekonomi Nasional (PEN).
Program  PEN  bertujuan  untuk  membantu sektor-sektor yang saat itu mengalami kesulitan selama COVID-19. Oleh karena itu,
pengumuman  acara  tersebut  merupakan  kabar baik bagi pasar sektor-sektor tersebut. Ini juga merupakan kesempatan untuk menguji efisiensi pasar  menggunakan  studi  peristiwa  ( event study )  karena  temuan abnormal  return yang diharapkan  mendekati  tanggal  pengumuman. Event study secara khusus menyelidiki respons pasar  terhadap  informasi  pengumuman  atau publikasi peristiwa tertentu. Informasi tersebut dapat  berupa  kabar  baik  atau  kabar  buruk. Hipotesis  pasar  efisien  memprediksi  bahwa pasar  akan  memberikan  respon  pasar  yang positif terhadap berita baik, dan respon negatif terhadap  berita  buruk.  Kabar  baik  akan menghasilkan abnormal  return yang  positif sedangkan  kabar  buruk  akan  menghasilkan abnormal  return yang  negatif  (Tandelilin, 2010).
Abnormal  return itu  sendiri  adalah  selisih antara return yang  sebenarnya  dengan return yang  diharapkan  yang  dapat  terjadi  sebelum informasi  resmi  diterbitkan  atau  telah  terjadi kebocoran  informasi  setelah  informasi  resmi diterbitkan (Samsul, 2006). Ketika return tidak normal  dan  positif,  berarti  return  aktual  lebih besar dari return yang diharapkan. Oleh karena itu, pelaku pasar perlu melakukan analisis lebih lanjut  apakah  pengumuman  yang  telah dipublikasikan  sebagai  konten  informasi  dan menghasilkan abnormal return yang positif di sekitar pengumuman tersebut.
Watts  (1976)  meneliti  kandungan  informasi dari  dividen.  Dengan  menggunakan  model ekspektasi  dividen  oleh  Lintner,  Watts menemukan  abnormal  return  yang  tidak signifikan  dengan  menggunakan  model  pasar. Woolridge (1982) menggunakan
376
pengumuman  dividen  dari  tahun  1971  hingga 1976.  Mereka  menemukan  bahwa  pasar bereaksi terhadap perubahan positif dan negatif
dari  nilai  dividen  dengan  cepat  dalam  sehari setelah pengumuman. Di Nairobi, Kiremu et al. (2013)  juga  menemukan  hal  serupa  dengan mempelajari  Bursa  Efek  Nairobi.  Hasil  yang diperoleh  menunjukkan  bahwa  return  tidak normal tidak signifikan pada tingkat probabilitas  5%.  Hal  ini  menunjukkan  respon pasar yang negatif.
Adanya  berbagai  hasil  terkait  pengujian efisiensi  pasar  mendorong  lebih  banyak penelitian  untuk  dilakukan  dalam  menguji robustness pada  kerangka  waktu  dan  kondisi yang  berbeda.  Kami  berkontribusi  pada peningkatan  jumlah  literatur  tentang  hipotesis pasar  yang  efisien,  terutama  di  Indonesia, sebagai salah satu negara berkembang. Sejauh pengetahuan  kami,  meskipun  efisiensi  pasar Indonesia memiliki sejumlah studi sebelumnya yang berbeda, masih sedikit yang secara khusus mengamati  masing-masing  sektor  secara khusus. Sebagian besar penelitian sebelumnya tentang hipotesis pasar efisien  hanya berfokus pada pasar saham secara keseluruhan (misalnya, Nasution, 2015; Ady, 2017). Secara umum,  mereka  menemukan  bahwa  pasar saham  Indonesia  efisien,  baik  efisien  bentuk lemah maupun efisien bentuk semi kuat.
Berdasarkan  ilustrasi  di  atas,  penelitian  ini bertujuan untuk menjawab pertanyaan penelitian berikut:
1.  Apakah  sektor  infrastruktur,  sebagai  sektor yang paling terkena dampak program PEN, efisien semi-kuat?
2.  Apakah  sektor  komoditas,  sebagai  sektor yang paling sedikit terkena dampak program PEN, efisien semi-kuat?
Sisa artikel ini disusun sebagai berikut. Bagian 2  menyajikan  beberapa  definisi  dan  studi sebelumnya  mengenai  konteks  penelitian  ini (seperti  hipotesis  pasar  yang  efisien  dan program  PEN).  Bagian  3  memperkenalkan model dan metodologi empiris, yaitu abnormal return dan statistik uji-t. Bagian 4 menyajikan hasil  dan  menyimpulkannya  dalam  Bagian  5. Terakhir, referensi didaftarkan pada Bagian 6.
2. KAJIAN PUSTAKA DAN
PENGEMBANGAN HIPOTESIS 2.1  Hipotesis  Pasar  Efisien  (EMH/Efficient Market Hypothesis)
Dalam teori keuangan modern, dasar teori yang baik  adalah  hipotesis  pasar  efisien  (Titan, 2015).  Kata  “efisien”  di  sini  merujuk  pada fakta  bahwa  investor  tidak  akan  memiliki kesempatan  untuk  memperoleh  abnormal return dari transaksi pasar modal dibandingkan dengan investor saingan, atau dengan kata lain mereka  tidak  dapat  “mengalahkan  pasar”. Pasar  efisien  adalah  pasar  dimana  harga barang/surat berharga yang diperdagangkan di pasar tersebut mencerminkan semua informasi yang  tersedia.  Informasi  dalam  konteks  ini dapat  berupa  laporan  laba  perusahaan, pembagian  dividen,  pemecahan  saham,  dan laporan  dari  analis  pasar  modal  (Nasution, 2015).
Hipotesis Pasar Efisien menggunakan asumsi- asumsi berikut:
1. Semua  pelaku  pasar  memiliki  akses  yang adil  ke  data  historis  tentang  harga  saham, serta informasi yang tersedia untuk umum dan  pribadi.  Kondisi  ini  membuktikan bahwa tidak ada peluang arbitrase. Dengan demikian,  tidak  ada  investor  yang  lebih unggul  dari  yang  lain  dalam  mengambil keputusan investasi.
2. Hipotesis pasar efisien hanya berlaku jika investor rasional. Misalnya saja investor A adalah orang yang
risk-averse (menghindari  risiko).  Misalkan  ada  dua investasi yang memiliki return yang sama, tetapi  risikonya  berbeda,  investor  A dianggap  rasional  jika  memilih  investasi dengan  risiko  yang  lebih  rendah.  Jika tidak, investor A dianggap tidak rasional.
3. Mustahil  untuk  “mengalahkan  pasar”. Karena  semua  informasi  tercermin  dalam harga, pembeli tidak mungkin mendapatkan  pengembalian  yang  jauh melebihi  rata-rata  pasar.  Seorang  investor yang beruntung mungkin dapat mengungguli  pasar  dalam  jangka  pendek, tetapi tidak mungkin melakukannya dalam jangka  panjang.  Dengan  kata  lain,  tidak mungkin untuk secara konsisten mendapatkan  pengembalian  yang  lebih tinggi dari rata-rata pasar.
Menurut  Fama  (1970),  kita  dapat  membagi pasar  yang  efisien  menjadi  tiga,  berdasarkan sejauh  mana  penyerapan  informasi  terjadi. Ketiga bentuk tersebut adalah (1) EMH bentuk lemah,  (2)  EMH  bentuk  semi  kuat,  dan  (3) EMH bentuk kuat.
Hipotesis Pasar Efisien Bentuk Lemah Dalam bentuk ini, harga diasumsikan mencerminkan semua informasi yang
berkaitan dengan sejarah masa lalu barang/jaminan yang bersangkutan. Jadi, harga yang  terbentuk  merupakan  cerminan  dari pergerakan harga di masa lalu.
Menurut hipotesis pasar efisien bentuk lemah, pasar  akan  segera  mengetahui  dan  merevisi kebijakan harganya dengan melakukan penyesuaian  pada  strategi  perdagangannya.
Mengantisipasi kemungkinan penurunan harga di  awal  tahun,  para  pedagang  akan  menjual sahamnya secepat mungkin untuk menghindari kerugian  akibat  "jatuhnya"  harga  saham perusahaan  yang  teramati.  Upaya  yang dilakukan  para  pedagang  tersebut  akan mengakibatkan harga saham perusahaan secara keseluruhan  turun.  Investor  yang  cerdas tentunya  akan  menjual  sahamnya  di  akhir tahun  untuk  menghindari  kerugian  akibat jatuhnya harga saham di awal tahun.
Hipotesis Pasar Efisien Bentuk Semi Kuat Dalam bentuk ini, harga diasumsikan mencerminkan  semua  informasi  publik  yang relevan.  Selain  mencerminkan  harga  historis (seperti dalam kasus bentuk lemah), harga saat ini juga dibentuk oleh informasi yang tersedia di pasar, seperti laporan keuangan, suku bunga, beta saham, atau peringkat perusahaan.
Menurut  hipotesis  pasar  efisien  bentuk  semi kuat,  investor  tidak  akan  dapat  memperoleh abnormal return dengan menggunakan strategi yang  disusun  berdasarkan  informasi  yang tersedia untuk umum. Artinya, analisis laporan keuangan  tidak  memberikan  manfaat  apapun. Ide  pandangan  ini  adalah  sebagai  berikut: begitu  informasi  menjadi  informasi  publik (umum/menyebar  di  pasar),  maka  semua investor  akan  bereaksi  dengan  cepat  dan mendorong  harga  naik  untuk  mencerminkan semua informasi publik yang tersedia.

## Hipotesis Pasar Efisien Bentuk Kuat
Menurut  bentuk  ini,  harga  yang  terjadi mencerminkan semua informasi yang tersedia,
baik  informasi  publik  maupun  informasi privat.  Informasi  pribadi  dalam  konteks  ini adalah  informasi  yang  hanya  diketahui  oleh beberapa pihak saja, seperti manajer perusahaan, direksi, atau kreditur.
Hipotesis  pasar  efisien  bentuk  kuat  adalah bentuk  paling  ketat  dari  pasar  efisien.  Hal  ini disebabkan  oleh  fakta  bahwa  menurut  bentuk ini,  harga  pasar  mencerminkan  semua informasi, baik publik maupun non- publik/swasta. Oleh karena itu, dalam konteks bentuk  pasar  yang  efisien  yang  kuat,  tidak seorang  pun,  baik  individu  maupun  institusi, dapat  memperoleh abnormal  return ,  untuk jangka  waktu  tertentu,  dengan  menggunakan informasi yang tersedia di pasar (dalam hal ini, baik informasi publik maupun pribadi). Ada  beberapa  penelitian  yang  mencoba mengidentifikasi  dalam  bentuk  apa  pasar dianggap efisien. Akintoye (2008) memperhatikan pengaruh informasi
pembukuan  terhadap  kinerja  harga  saham. Sebagian  besar  bukti  yang  diperolehnya konsisten  dengan  bentuk  efisiensi  pasar  yang lemah dan setengah kuat. Chipo dan Nicholas (2007)  mengamati  beberapa  pasar  saham  di negara-negara  Afrika.  Mereka  menemukan bahwa  Kenya  dan  Zimbabwe  mengikuti efisiensi pasar bentuk lemah, karena banyaknya saham yang mengikuti pola random walk.
Beberapa  temuan  berikut  juga  mendukung kebenaran hipotesis pasar efisien di Indonesia. Nasution  (2015)  menyimpulkan  bahwa  pasar modal  Indonesia  mengikuti  bentuk  setengah kuat,  karena  pengumuman  kenaikan  dan penurunan pendapatan mempengaruhi perubahan  harga  saham  di  pasar  modal Indonesia.  Informasi  mengenai  perusahaan yang telah disampaikan kepada publik selama ini  merupakan  informasi  yang  relevan  bagi investor  di  pasar  modal.  Ditegaskan  pula bahwa  di  pasar  modal  syariah,  kebenaran informasi  merupakan  syarat  mutlak  dalam bertransaksi  bagi  investor  dan  pelaku  pasar modal  lainnya.  Sedikit  berbeda  dengan  hasil yang diperoleh Nasution, Ady (2017) menemukan bahwa pasar modal Indonesia saat ini berada pada tingkat efisiensi yang lemah. 2.2 Program PEN Berdasarkan  PP  Nomor  23  Tahun  2020,
Program Pemulihan Ekonomi Nasional (PEN) merupakan  rangkaian  kegiatan  pemulihan perekonomian  nasional  yang  merupakan bagian  dari  kebijakan  keuangan  negara  yang dilaksanakan  Pemerintah  untuk  percepatan penanganan  Corona  Virus  Disease  20l9. (COVID19)  dan  menghadapi  ancaman  yang membahayakan kondisi perekonomian
nasional.
Program  PEN  bertujuan  untuk  melindungi, memelihara,  dan  meningkatkan  kemampuan ekonomi  pelaku  usaha  dalam  menjalankan usahanya. Program ini diprakarsai berdasarkan prinsip keadilan sosial, kesejahteraan masyarakat, dukungan pelaku usaha, penerapan prinsip kehati-hatian, serta penyelenggaraan  pemerintahan  yang  baik, transparan,  akseleratif,  adil,  dan  akuntabel sesuai dengan ketentuan peraturan perundang- undangan,  tidak  menimbulkan  moral  hazard, dan  pembagian  biaya  dan  risiko  antar pemangku  kepentingan  sesuai  tugas  dan wewenangnya masing-masing. Dalam melaksanakan program PEN, pemerintah pusat memfokuskan  kebijakannya  kepada  para pelaku usaha, termasuk UKM dan masyarakat, yang  dianggap  berperan  penting  dalam mendorong pemulihan ekonomi Indonesia. Laporan  terkini  dari djkn.kemenkeu.go.id menyebutkan  bahwa  pemulihan  ekonomi nasional dilakukan dengan menempuh kebijakan fiskal dan moneter yang komprehensif. Pemulihan ekonomi ini diperkirakan akan berjalan dengan baik. Untuk itu, setidaknya ada tiga target yang dikeluarkan pemerintah,  yakni  peningkatan  konsumsi domestik,  peningkatan  kegiatan  usaha,  serta menjaga  stabilitas  ekonomi  dan  ekspansi moneter.

## 2.3 Event Study
Metodologi  studi  peristiwa  (yang  akan selanjutnya  dirujuk  sebagai  “ event  study ”  di paper ini) tradisional Fama, Fisher, Jensen, dan Roll (1969) melibatkan perhitungan pengembalian  abnormal  rata-rata  kumulatif (CAAR).  Model  estimasi  cocok  untuk memperkirakan  penghasilan  harian  selama periode  yang  dipilih.  Setelah  model  estimasi selesai,  harapan/pengembalian  normal  harian kemudian  dihitung.  Data  dari estimation window (periode  waktu  sebelum event
window ) digunakan untuk menghitung expected return dengan regresi OLS.

## 3. METODE PENELITIAN Event dan Sumber Data
Untuk  tanggal  event,  kami  mengacu  pada program  Media  Briefing  PEN  yang  diberikan oleh  Kemenkeu,  yang  disiarkan  langsung  di saluran resmi Kemenkeu pada tanggal 13 Mei 2020.  Untuk  datanya,  kami  mengumpulkan data  harga  harian  indeks  perusahaan  pilihan kami  dari  Yahoo  Finance,  serta  Indeks  Harga Saham Gabungan sebagai indeks pasar.

## Event Window
Saat memilih periode pengembalian abnormal mana  yang  akan  diperiksa,  jendela  peristiwa ( event  window )  yang  relevan  untuk  penelitian perlu  dipertimbangkan.  Oleh  karena  itu,  kami menggunakan  10  hari  kerja  sebelum  dan sesudah  tanggal  acara  sebagai event  window kami, mengikuti yang digunakan oleh sebagian besar studi sebelumnya tentang EMH dan event study . Estimation Window Ketika  memilih  jendela  estimasi  ( estimation window ),  penting  untuk  membuatnya  cukup besar  untuk  memberikan  estimasi  parameter yang akurat. Di saat yang bersamaan, itu juga harus  cukup  pendek  untuk  memberikan perkiraan  yang  relevan  untuk  saat  kini. Membuat  jendela  estimasi  terlalu  besar  akan memasukkan  data  dari  masa  lalu  yang  terlalu jauh yang mungkin tidak relevan lagi. Jendela estimasi dan jendela peristiwa juga tidak boleh tumpang  tindih  karena  data  dari  jendela peristiwa dapat membiaskan parameter estimasi  (Campbell  &  Lo,  1997).  Memiliki jendela  estimasi  yang  tumpang  tindih  dengan jendela  peristiwa  menjadi  masalah  karena pengukuran dampak peristiwa tersebut bergantung  pada  pengembalian  abnormal. Ketika  jendela  peristiwa  adalah  bagian  dari estimasi  pengembalian  normal,  pengembalian abnormal  menjadi  terdistorsi  (MacKinlay, 1997).  Untuk  menentukan  parameter  model pasar,  digunakan  metode Ordinary  Least Square pada  jendela  estimasi  180  hari  kerja sebelum event  window .  Data  harian  akan digunakan untuk menangkap adanya abnormal return pada analisis jangka pendek. Berdasarkan  data  dari  jendela  estimasi,  juga
dikenal  sebagai  periode  kontrol,  model  pasar diestimasi  melalui  model  regresi,  yang digunakan untuk menentukan perilaku normal return saham  dibandingkan  dengan  indeks pasar.
Untuk  menguji  efisiensi  bentuk  semi  kuat, pengembalian  yang  diharapkan  dihitung terlebih  dahulu  menggunakan  metode  kuadrat terkecil biasa (OLS) dan kemudian pengembalian  abnormal  dihitung  dengan mengurangkan  pengembalian  aktual  dengan pengembalian  yang  diharapkan. Average abnormal return dihitung dengan menjumlahkan semua Abnormal Return . Kami menghitung  pengembalian  abnormal  harian (AR)  untuk  setiap  perusahaan  pada  hari-hari menjelang  pengumuman  acara  pengumuman PEN. Dalam penelitian ini, AR harian dihitung menggunakan model pasar.

## Hipotesis
Null Hypothesis/Hipotesis Nol 𝐻 0 :  CAAR  ( Cumulative  Average  Abnormal Return ) dari perusahaan sampel tidak berbeda dari nol di event window .
Alternative Hypothesis/Hipotesis Alternatif 𝐻 1 :  CAAR  ( Cumulative  Average  Abnormal Return )  dari  perusahaan  sampel  berbeda  dari nol di event window . LANGKAH  1 Menghitung  Pengembalian yang Diharapkan ( Expected Return )
Pengembalian  yang  diharapkan  E(R)  atau Pengembalian  Normal  dihitung  menggunakan model  pasar.  Untuk  setiap  sekuritas i ,  model pasar dihitung sebagai:
𝐸(𝑅 𝑖𝑡 ) = 𝛼 𝑖 + 𝛽 𝑖 𝑅 𝑚𝑡 + 𝜀 𝑖𝑡 …………… eq. 1 Dimana,
𝐸(𝑅 𝑖𝑡 ) = Expected Return dari sekuritas 𝑖 pada hari 𝑡 𝛼 𝑖 = Koefisien intersep dari model regresi OLS 𝛽 = Koefisien kemiringan model regresi OLS 𝑅 𝑚𝑡 = Pengembalian indeks pasar pada hari 𝑡 𝜀 𝑖𝑡 = Error term rerata nol Untuk  menentukan  parameter  model  pasar, metode  OLS  telah  digunakan  pada estimation window 180  hari  sebelum event  window . Persamaan di atas menunjukkan bahwa tingkat pengembalian  yang  diharapkan  tergantung pada koefisien alpha ( 𝛼 ) dan beta ( 𝛽 ), di mana beta menunjukkan seberapa jauh pengembalian  saham 𝑖 tergantung  pada
pergerakan  pasar.  Penggunaan  teknik  regresi OLS  dalam  penelitian  event  study  dapat ditemukan  di  (Peterson,  1989;  Brown  & Warner,  1985;  McKinlay,  1997).  Koefisien alpha  dan  beta  dihitung  dengan  data  yang tersedia selama 180 hari.
LANGKAH 2 Menghitung Abnormal Return Model  pasar  memprediksi  pengembalian hipotetis  jika  saham  berada  dalam  kondisi normal,  dengan  mengambil  perbedaan  antara pengembalian aktual dan prediksi untuk setiap sekuritas pada setiap titik  waktu selama event window .  Kami  menemukan  pengembalian abnormal  harian.  Mengikuti  dari  sebagian besar  penelitian  sebelumnya, event  window yang  kami  pilih  adalah  -10  hingga  10  hari relatif terhadap pengumuman pendapatan pada hari 0. Seperti dijelaskan di atas, pengembalian abnormal adalah perbedaan antara
pengembalian  aktual  dan  pengembalian  yang diharapkan. Jika expected return menggunakan model  pasar,  maka  perhitungan abnormal return menggunakan  model  pasar  dapat dilakukan sebagai berikut:
𝐴𝑅 𝑖𝑡 = 𝑅 𝑖𝑡 − 𝐸(𝑅 𝑖𝑡 ) …………………… eq.2 Dimana, 𝐴𝑅 𝑖𝑡 = Abnormal return indeks 𝑖 pada hari 𝑡 𝑅 𝑖𝑡 = Return sebenarnya indeks 𝑖 pada hari 𝑡 𝐸(𝑅 𝑖𝑡 ) = Normal  return indeks 𝑖 pada  hari 𝑡 ( eq. 1 di atas).
LANGKAH 3 Menghitung Cumulative

## Abnormal Return
Dampak  total  dari  peristiwa  selama  periode waktu,  juga  dikenal  sebagai  " event  window ", harus  diukur. Event  window ditentukan  oleh [𝑇 1 , 𝑇 2 ] dan dapat diukur dengan menjumlahkan pengembalian abnormal individu. Ini memberikan Cumulative
Abnormal  Return (CAR),  seperti  yang ditunjukkan pada rumus di bawah ini:
𝐶𝐴𝑅 (𝑇 1 ,𝑇 2 ) = ∑ 𝐴𝑅 𝑖𝑡 𝑇 2 𝑡=𝑇 1 ………………… eq.3 Dimana, 𝐶𝐴𝑅 𝑡 =  Dampak  total  dari  peristiwa  selama periode waktu 𝐴𝑅 𝑖𝑡 = Abnormal return indeks 𝑖 pada hari 𝑡 LANGKAH 4 Menghitung Average Abnormal Return Untuk  setiap  hari  di event  window ,  kami menjumlahkan semua pengembalian abnormal pada  hari  itu  untuk  setiap  saham  guna
mendapatkan  agregat  pengembalian  abnormal semua 𝑁 saham  yang  akan  digunakan  untuk menemukan  pengembalian  abnormal  rata-rata setiap  waktu.  Ini  membantu  menghilangkan keanehan dalam pengukuran yang dapat terjadi karena saham tertentu. Pengembalian abnormal  harian  agregat  kemudian  dibagi dengan ukuran sampel ( 𝑁 ) untuk memperoleh pengembalian  abnormal  rata-rata  (AAR) sebagai berikut:
𝐴𝐴𝑅 𝑡 = 1 𝑁 ∑ 𝐴𝑅 𝑖𝑡 𝑁 𝑖=1 …………………… eq.4
Dimana,
𝐴𝐴𝑅 𝑡 = Average Abnormal Return pada hari 𝑡 𝐴𝑅 𝑖𝑡 = Abnormal Return indeks 𝑖 pada hari 𝑡
𝑁 = Banyak indeks
LANGKAH 5
Menghitung Cumulative Average Abnormal Return
CAAR adalah nilai kumulatif dari AAR selama periode  event.  Pengembalian  abnormal  rata- rata selama hari-T dalam event  window (yaitu sepanjang  waktu 𝑡 )  dijumlahkan  untuk mendapatkan pengembalian abnormal rata-rata kumulatif  (CAAR).  CAAR  dihitung  selama periode event dengan rumus sebagai berikut:
𝐶𝐴𝐴𝑅 (𝑇 1 ,𝑇 2 ) = ∑ 𝐴𝐴𝑅 𝑡 𝑇 2 𝑡=𝑇 1 …………… eq.5
Dimana,
𝐶𝐴𝐴𝑅 𝑡 = Cumulative  Average  Abnormal Return pada hari 𝑡 𝐴𝐴𝑅 𝑡 = Average Abnormal Return pada hari 𝑡 𝑁 = Banyak indeks Perhitungan Statistik Uji: Misalkan 𝐿 1 = 𝑇 1 − 𝑇 0 + 1 menunjukkan  panjang estimation window dengan 𝑇 0 menunjukkan  hari  paling awal  dari estimation window dan 𝑇 1 menunjukkan  hari  terakhir  dari estimation window. Definisikan 𝐿 2 = 𝑇 2 − 𝑇 1 sebagai panjang event window dengan 𝑇 2 menunjukkan hari terakhir dari event window . Notasi  ini  menyiratkan  bahwa estimation window , yang diberikan oleh {𝑇 0 , … , 𝑇 1 } berakhir  tepat  sebelum event window , yang diberikan oleh {𝑇 1 + 1, … , 𝑇 2 } dimulai.  Misalkan 𝑁 menunjukkan ukuran  sampel  (jumlah  pengamatan)  dan 𝑆 𝐴𝑅 𝑖 menunjukkan  deviasi  standar  (sampel)  dari estimation window dengan rumus
𝑆 𝐴𝑅𝑖 2 = 1 𝑀 𝑖 −2 ∑ (𝐴𝑅 𝑖𝑡 ) 2 𝑇 1 𝑡=𝑇 0 ………… eq.6
Pada  persamaan  di  atas, 𝑀 𝑖 menunjukkan
jumlah  pengembalian  yang  tidak  hilang ( 𝑚𝑎𝑡𝑐ℎ𝑒𝑑 ). Rumus ini didasarkan pada model pasar (di mana dua parameter perlu diestimasi untuk menghitung pengembalian abnormal).

## Uji Parametrik
Aplikasi penelitian kami menyediakan statistik uji  untuk  perusahaan  tunggal  pada  setiap  titik waktu 𝑡 .  Adapun  hipotesis  nolnya  adalah: 𝐻 0 : 𝐸(𝐴𝑅 𝑖𝑡 ) = 0 ,  dan  statistik  uji  diberikan oleh rumus:
𝑡 𝐴𝑅 𝑖𝑡 = (𝐴𝑅 𝑖𝑡 ) 𝑆 𝐴𝑅𝑖 …………………………… eq.7
Di  mana 𝑆 𝐴𝑅 𝑖 adalah  standar  deviasi  dari pengembalian  abnormal  di estimation  window berdasarkan
𝑆 𝐴𝑅𝑖 2 = 1 𝑀 𝑖 −2 ∑ (𝐴𝑅 𝑖𝑡 ) 2 𝑇 1 𝑡=𝑇 0 ……………… eq.8 Statistik-t dari pengembalian abnormal
kumulatif  untuk  setiap  perusahaan  dihitung dengan  rumus  yang  sama.  Statistik-t  untuk hipotesis  nol 𝐻 0 : 𝐸(𝐶𝐴𝑅 𝑖 ) = 0 didefinisikan sebagai:
𝑡 𝐶𝐴𝑅 = 𝐶𝐴𝑅 𝑖 𝑆 𝐶𝐴𝑅 …………………………… eq.9
Dimana, 𝑆 𝐶𝐴𝑅 2 =   𝐿 2 𝑆 𝐴𝑅 𝑖 2 ………………………… eq.10
Uji Cross-Sectional Statistik uji sederhana untuk pengujian 𝐻 0 : 𝐸(𝐴𝐴𝑅) = 0 diberikan oleh:
𝑡 𝐴𝐴𝑅 𝑡 = √𝑁 𝐴𝐴𝑅 𝑡 𝑆 𝐴𝐴𝑅𝑡 ……………………… eq.11
Di  mana 𝑆 𝐴𝐴𝑅 𝑡 menunjukkan  standar  deviasi  di seluruh perusahaan pada waktu 𝑡 berdasarkan:
𝑆 𝐴𝐴𝑅 𝑡 2 = 1 𝑁−1 ∑ (𝐴𝑅 𝑖𝑡 − 𝐴𝐴𝑅 𝑡 ) 2 𝑁 𝑖=1 ... eq.12 Statistik pengujian untuk
pengujian
𝐻 0 : 𝐸(𝐶𝐴𝐴𝑅) = 0 diberikan oleh :
𝑡 𝐶𝐴𝐴𝑅 = √𝑁 𝐶𝐴𝐴𝑅 𝑆 𝐶𝐴𝐴𝑅 …………………… eq.13
Di  mana 𝑆 𝐶𝐴𝐴𝑅 menunjukkan  standar  deviasi  dari pengembalian  abnormal  kumulatif  di  seluruh sampel berdasarkan:
𝑆 𝐶𝐴𝐴𝑅 2 = 1 𝑁−1 ∑ (𝐶𝐴𝑅 𝑖 − 𝐶𝐴𝐴𝑅) 2 𝑁 𝑖=1 … eq.14
Brown dan Warner  (1985) menemukan bahwa uji cross-sectional sensitif  terhadap  volatilitas  yang disebabkan oleh peristiwa.
Sektor-Sektor Uji Pada Pers Media Kemenkeu, disebutkan bahwa sektor  infrastruktur  merupakan  salah  satu sektor yang paling terdampak di masa pandemi COVID-19  dan  tersirat  akan  diberikan beberapa  insentif  kepada  sektor  tersebut.  Di
sisi  lain,  kami  menganggap  sektor  komoditas sebagai  salah  satu  sektor  yang  paling  sedikit terkena  dampak  karena  sektor  tersebut  tidak terpengaruh  secara  langsung  oleh  stimulus PEN.
Kami  memilih  lima  perusahaan  masing- masing  dari  dua  sektor.  Untuk  sektor infrastruktur,  kami  menggunakan  WSKT, WIKA,  JSMR,  PTPP,  dan  ADHI  sebagai perwakilan.  Untuk  sektor  komoditas,  kami menggunakan PTBA, ADRO, ITMG, ANTM, dan TINS sebagai perwakilan. Kami menggunakan Indeks Harga Saham Gabungan (JKSE/IHSG)  sebagai  indeks  pasar.  Semua perhitungan, pengujian, dan grafik dibuat pada Microsoft  Excel  dengan  menggunakan  data yang disebutkan di atas.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 4.1 Sektor Infrastruktur
Gambar 1 . Grafik AR untuk sektor infrastruktur (sumber: data diolah, 2021)
Abnormal  return (AR)  dari  masing-masing sekuritas individual ditunjukkan pada Gambar 1.  Grafik  terakhir  menunjukkan  semua  kurva dalam satu diagram. Kita dapat melihat bahwa di  seluruh  horizon  peristiwa  21  hari  kami, pengembalian  absolut  biasanya  cukup  stabil antara  0,1  dan  -0,1  (kecuali  ketika  t  =  -4,  di mana  pengembalian  absolut  JSMR  mencapai di atas 0,1), ini menunjukkan bahwa ada sedikit ruang  bagi  investor  untuk  mendapatkan keuntungan  absolut  yang  signifikan  di  pasar sektor ini.
Gambar 2 . Grafik CAR unutk sektor infrastruktur (sumber: data diolah, 2021)
Gambar  2  di  atas  menunjukkan  akumulasi abnormal  return (CAR)  dari  masing-masing individu  sekuritas.  WSKT,  WIKA,  dan  PTPP tampaknya  mewakili  rata-rata  sektor  tersebut, sedangkan CAR JSMR secara konsisten di atas rata-rata tersebut. Demikian pula, CAR ADHI secara konsisten di bawah rata-rata.
Gambar 3 . Grafik AAR untuk sektor
infrastruktur (sumber: data diolah, 2021)
Gambar 4 . Grafik CAAR untuk sektor infrastruktur (sumber: data diolah, 2021)
Gambar  3  dan  Gambar  4  masing-masing menunjukkan  AAR  dan  CAAR  sektor infrastruktur.  Pada  grafik  AAR,  kita  dapat melihat bahwa efek outlier /pencilan dari JSMR pada  t  =  -4  telah  berkurang  setelah  kita  rata- ratakan abnormal  return ,  sehingga  AAR berada di antara -0,05 dan 0,05. Melihat grafik CAAR,  rata-rata  kumulatif abnormal  return naik mendekati hari kejadian, kemudian turun sedikit, dan secara bertahap meningkat hingga t = 9 ketika turun lagi.

## 4.2 Sektor Komoditas
Gambar 5 . Grafik AR untuk sektor komoditas (sumber: data diolah, 2021)
Pindah  ke  sektor  komoditas,  pengembalian abnormal  (AR)  dari  masing-masing  sekuritas individu  ditunjukkan  pada  Gambar  5.  Kita dapat melihat bahwa di seluruh event  window kami  selama  21  hari,  pengembalian  absolut mengalami  "loncatan"  yang  cukup  tajam.  Hal ini  paling  dibuktikan  dalam  t  =  3,  di  mana pengembalian absolut semua sekuritas (kecuali ITMG) mendekati 0,1.
Gambar 6 . Grafik CAR unutk sektor komoditas (sumber: data diolah, 2021)
Gambar 6 menunjukkan pengembalian abnormal  kumulatif  (CAR)  dari  masing- masing  sekuritas  individu.  Kita  dapat  melihat bahwa  CAR  naik  pada  t  =  -3,  mencerminkan efek lonjakan AR pada saat itu. Melewati titik itu,  CAR  sekuritas  bergerak  cukup  berbeda satu  sama  lain,  dengan  PTBA  dan  TINS menghasilkan  CAR  negatif  pada  t  =  10, sedangkan  ADRO,  ITMG,  dan  ANTM menghasilkan  CAR  positif  di  akhir event window .
Gambar 7 . Grafik AAR untuk sektor komoditas (sumber: data diolah, 2021)
Gambar 8 . Grafik CAAR untuk sektor komoditas (sumber: data diolah, 2021)
Gambar 7 menggambarkan rata-rata abnormal return  (AAR)  sektor  komoditas.  Seperti  yang kita  lihat  dari  AR  masing-masing  sekuritas,
penurunan  tajam  terjadi  pada  t  =  -3,  di  mana AAR  sektor  turun  dari  0,07  menjadi  -0,03. Terakhir,  Gambar  8  menunjukkan  rata-rata kumulatif abnormal return (CAAR) dari sektor komoditas.  Awalnya,  CAAR  mengalami  tren menurun  hingga  t  =  -7,  kemudian  naik mendekati hari kejadian. Sisa kurva menunjukkan  kinerja  bergerigi,  sementara perlahan-lahan menurun.

## 4.3 DISKUSI
Untuk  menentukan  apakah  kami  menerima atau  menolak  hipotesis  nol,  kami  memeriksa signifikansi CAAR di seluruh jendela peristiwa dengan menggunakan statistik uji-t. Mengikuti penelitian serupa dari Goyal dan Gupta (2019), kami menggunakan tingkat kepercayaan 95%. Itu berarti, kami menganggap statistik dengan P-value  kurang  dari  0,05  menjadi  signifikan secara statistik.
Tabel 1. CAAR di seluruh Event Window pada sektor infrastruktur
Pada Tabel 1 dianalisis bahwa tidak ada CAAR ( Cumulative  Average  Abnormal  Return )  pada event  window  yang  signifikan  secara  statistik. P-value  di  jendela  peristiwa  untuk  semua  21 pengamatan hari itu lebih besar dari 0,05, yang menunjukkan  penerimaan  untuk  hipotesis  nol yang  berbunyi  “CAAR  ( Cumulative  Average Abnormal Return ) dari perusahaan sampel tidak berbeda dari nol di event window ”. Oleh karena itu,  dapat  dikatakan  bahwa  informasi  tersebut dengan  cepat  dicerminkan  oleh  harga  saham dan  tidak  ada  ruang  untuk  memperoleh abnormal  return ,  jika  investor  memegang saham tersebut.
Tabel 2. CAAR di seluruh Event Window pada sektor komoditas
Pada Tabel 2 dianalisis bahwa tidak ada CAAR ( Cumulative  Average  Abnormal  Return )  pada event  window yang  signifikan  secara  statistik. P-value  di event  window untuk  13  dari  21
pengamatan  hari  itu  kurang  dari  0,05,  yang menunjukkan  penolakan  untuk  hipotesis  nol yang  berbunyi  “CAAR  ( Cumulative  Average Abnormal  Return )  dari  perusahaan  sampel tidak berbeda dari nol di event window ”. Harga tidak  cepat  kembali  normal  karena  hanya menjadi signifikan lagi secara konsisten setelah 7  hari  kerja  melewati  tanggal  acara.  Oleh karena  itu,  dapat  dikatakan  bahwa  informasi tersebut  tidak  cepat  dicerminkan  oleh  harga saham  dan  terdapat  ruang  lingkup  untuk memperoleh  abnormal  return,  jika  investor memegang saham tersebut.

## 5. KESIMPULAN

## 5.1 Konklusi
Untuk menyimpulkan studi ini, kami menemukan bahwa sektor infrastruktur bersifat semi  kuat  efisien  sedangkan  sektor  komoditas tidak.  Hasilnya  sedikit  berbeda  dari  dugaan awal kami karena kami berhipotesis bahwa jika sektor  yang  paling  terpengaruh  efisien,  maka sektor  yang  paling  sedikit  terpengaruh  juga harus  efisien,  karena  seharusnya  lebih  sedikit informasi  orang  dalam  baru  yang  dapat digunakan  untuk  mendapatkan  pendapatan abnormal.  kembali.  Beberapa  penjelasan mengenai  hal  ini  mungkin  karena  adanya confounding bias yang mungkin terjadi selama studi  peristiwa,  di  mana  peristiwa  lain  yang mempengaruhi  komoditas  terjadi  di  dekat jendela peristiwa kita.

## 5.2 Batasan dan Saran
Studi  ini  terbatas  hanya  mengkaji  efisiensi pasar  sektor-sektor  yang  paling  terpengaruh dan  paling  tidak  terpengaruh  dalam  industri. Bagian behavioural dari  peristiwa  tersebut dapat  dianalisis  dengan  pendekatan  yang berbeda.  Studi  ini  rentan  terhadap  bias pengganggu,    yang  mana  mungkin  ada peristiwa  lain  di  dekat  jendela  peristiwa  yang dapat  saja  mempengaruhi  pasar  secara  lebih signifikan. Oleh karena itu, penelitian lanjutan yang dapat menguji efisiensi sektor berdasarkan  peristiwa  lain  dapat  dilakukan untuk robustness .  Sebagai  alternatif,  studi longitudinal  menggunakan  data  panel  dapat dilakukan untuk melihat perbedaan antar sektor dan  efisiensinya  atas  berbagai  peristiwa  yang terjadi selama pandemi COVID-19.
EVENT WINDOW CAAR T-TEST P-VALUE SIGNIFICANCY STANDARD ERROR CAAR -10  -0.01467  -1.33156  0.185024178  Not Significant 0.024640891 -9  0.027485  1.382144  0.168982036  Not Significant 0.044466644 -8  0.028288  1.125035  0.262371389  Not Significant 0.056224154 -7  0.035298  0.975055  0.331102895  Not Significant 0.080948165 -6  0.031016 0.86758  0.387010347  Not Significant 0.079939709 -5  0.061712  1.545077  0.124434803  Not Significant 0.089311539 -4  0.087535  1.453998 0.14803593  Not Significant 0.134618595 -3  0.104273  1.566385  0.119365607  Not Significant 0.148853115 -2  0.125081  1.762877  0.079957643  Not Significant 0.158655713 -1  0.101368  1.394866  0.165118429  Not Significant 0.162499594 0  0.091978  1.408421  0.161075864  Not Significant 0.146027446 1  0.093215  1.298785  0.196010873  Not Significant 0.160483943 2 0.0944 1.29661  0.196756649  Not Significant 0.162797027 3  0.099964  1.210003  0.228181267  Not Significant 0.184731803 4  0.121499  1.543201  0.124889131  Not Significant 0.176049101 5  0.123333  1.582212  0.115707467  Not Significant 0.174301448 6  0.138266  1.609283  0.109656986  Not Significant 0.192118402 7  0.152878  1.826965  0.069692837  Not Significant 0.187111298 8  0.148677  1.956782  0.052230052  Not Significant 0.169897471 9  0.110324  1.449624  0.149251017  Not Significant 0.170176564
10  0.121655  1.427129  0.155621022  Not Significant 0.190612209 EVENT WINDOW CAAR T-TEST P-VALUE SIGNIFICANCY STANDARD ERROR
CAAR -10  0.009841  1.193522  0.234549051  Not Significant 0.018437523
-9 -0.0139 -1.3602  0.175806924  Not Significant 0.022851215 -8  -0.02287  -2.26963  0.024655394  Significant 0.022527193 -7  -0.04199  -4.75704  4.57501E-06  Significant 0.019736257 -6 -0.0336  -3.91656  0.000136013  Significant 0.019183967 -5  -0.01418 -0.5799  0.562855262  Not Significant 0.054674764 -4  0.017467  0.707054  0.480629916  Not Significant 0.055241023 -3  0.083725  6.785114  2.51353E-10  Significant 0.027592136 -2  0.060703  4.059021  7.90658E-05  Significant 0.033440389 -1  0.053249  3.218385  0.001580017  Significant 0.036996236 0  0.063888  3.404172  0.000851427  Significant 0.041965821 1 0.04472  2.497505  0.013586747  Significant 0.040038826 2  0.032205  1.514498  0.132003809  Not Significant 0.047548668 3  0.069671  2.609299  0.009991713  Significant 0.059705701 4  0.060304  2.312514  0.022109247  Significant 0.058310174 5  0.049285  2.298751  0.022899988  Significant 0.047941442 6  0.062916  2.816322  0.005511482  Significant 0.049953326 7  0.057243  2.110693  0.036457562  Significant 0.060642977 8  0.040337  1.456061  0.147465651  Not Significant 0.061944786 9 0.01718  0.398601  0.690753775  Not Significant 0.096378762 10 0.03184  0.729727  0.466695054  Not Significant 0.097565555

## 6. REFERENSI
Ady,  S.  &  Mulyaningtyas,  A.  (2017).
Eksplorasi Tingkat Efisiensi Pasar Modal Indonesia  Studi  Kasus  di  Bursa  Efek Indonesia. Jurnal Bisnis dan Manajemen, 1, 103-123. Akintoye, I. (2008). Efficient Market Hypothesis  and  Behavioural  Finance:  A
Review  of  Literature.  Journal  of  Social Sciences, 7.
Brown,  Stephen  J.,  &  Warner.  (1985).  Using Daily  Returns:  The  Case  of  Event Studies. Journal of Financial Economics, 14, 3–31.
Campbell,  J.  Y.  and  Lo,  A.  W.  (1997).  The econometrics  of  financial  markets.  New
Jersey: Princeton University Press.
Chipo,  M.,  Nicholas,  B.  (2009).  The  Efficient
Market  Hypothesis:  Evidence  from  Ten
African Stock Markets. Munich Personal
RePEc Archive.
Fama,  Eugene  F.,  Lawrence  Fisher,  Michael Jensen,  &  Richard  Roll.  (1969).  The adjustment  of  stockprices  to  new information.  International  Economic Review, 10, 1-21.
Fama,  E.  (1970). Efficient  Capital  Markets:  A Review  of  Theory  and  Empirical  Work,
Journal of Finance, 25, 383-417.
Kiremu,  Mercy  Kangai  Gatabi,  Nebat  Galo,
Adolphus  Wagala,  &  James  Kinyua Mutegi. (2013). Stock Price and Volumes Reaction to Annual Earnings Announcement:  A  Case  of  the  Nairobi Securities Exchange. International Journal  of  Business,  Humanities  and Technology, 3, 101-111.
MacKinlay,  A.  C.  (1997).  Event  studies  in economics  and  finance.  Journal  of
Economic Literature, 35, 13-39.
Nasution,  Y.  (2015).  Pasar  Modal  Menurut
Teori Fama dan Pandangan Islam. Jurnal
Perspektif Ekonomi Darussalam, 1.
Peterson, P. P. (1989). Event Studies: A Review of  Issues  of  Methodology.  Quarterly
Journal  of  Business  and  Economics,  28, 36–66. Samsul,  Mohamad.  (2006).  Pasar  Modal  dan Manajemen Portofolio. Jakarta: Erlangga. Tandelilin, Eduardus. (2010). Analisis Investasi dan Manajemen Portofolio. Edisi
Ketujuh. Kanisius. Yogyakarta.
Titan,  A.  (2015).  The  Efficient  Market Hypothesis:  Review  of  Specialized Literature  and  Empirical  Research. Procedia  Economics  and  Finance,  32, 442-449.
Watts,  R.  L.,  Zimmerman.  (1976).  Toward  a
Positive  Theory of the Determination of Accounting Standards. Accounting
Review, 53, 112-134. Wooldridge,  J.  R.  (1983).  Dividend  Changes and  Security  Prices.  Journal  of  Finance, 38, 1607-1615.