Jurnal Manajemen Sains dan Organisasi Vol 2, No 3, 2021  pp. 188-197 2685-4724 2798-9577
Published in the Jurnal Manajemen sains dan Organsasi. Published by FEB UPR Publishing Limited. This article is published  under  the Creative Commons  Attribution (CC BY 4.0) licence . Anyone  may reproduce,  distribute, translate  and  create  derivative  works  of  this  article  (for  both  commercial  and  non-commercial  purposes), subject to full attribution to the original publication and authors .
Received 20 August 2021 Revised 1 Oktober 2021, 15 Oktober 2021, 1 November 2021 Accepted 20 November 2021
Analisis pengaruh volume perdagangan, frekuensi perdagangan, order imbalance terhadap volatilitas harga saham pada sektor transportasi darat yang terdaftar di bursa efek indonesia

## Saryati
Fakultas Ekonomi danBisnis Universitas Palangka Raya, Indonesia e-mail:saryatiampah123@gmail.com

## Abstrak
Tujuan,  - Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  seberapa  besar  pengaruh  volume perdagangan,  frekuensi  perdagangan,  dan order  imbalance baik  secara  parsial  maupun simultan terhadap volatilitas harga saham pada sektor transportasi darat yang terdaftar di BEI. Desain/Methodologi/Pendekatan, - Penelitian  ini  menggunakan  teknik  analisis  data  panel dengan menggunakan bantuan Microsoft Excel, dan Eviews 9.S ampel dalam penelitian ini adalah 4 perusahaan dari sektor transportasi darat yang telah terpilih berdasarkan kriteria dengan menggunakan teknik purposive sampling .
Temuan  penelitian,  - Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa:  1)  volume  perdagangan berpengaruh  positif  dan  signifikan  terhadap  volatilitas  harga  saham,  frekuensi  perdagangan berpengaruh  positif  dan  signifikan  terhadap  volatilitas  harga  saham, order  imbalance tidak berpengaruh terhadap volatilitas harga; 2) volume perdagangan, frekuensi perdagangan, dan order imbalance secara simultan berpengaruh positif dan signifikan terhadap volatilitas harga.
Kata Kunci :Volatilitas Harga Saham, Volume Perdagangan, Frekuensi     Perdagangan, Order Imbalance.
Analysis of the effect of trading volume, trading frequency, order imbalance on stock price volatility in the land transportation sector listed on the indonesia stock exchange

## Abstract
Purpose , - This study aims to determine how much influence trading volume, trading frequency, and order imbalance either partially or simultaneously on stock price volatility in the land transportation sector listed on the IDX.
Design/Methodology/Approach , -This study uses panel data analysis techniques using Microsoft Excel, and Eviews 9. The samples in this study were 4 companies from the land transportation sector which were selected based on criteria using purposive sampling technique.
Research findings , - The results show that: 1) trading volume has a positive and significant effect on stock price volatility, trading frequency has a positive and significant effect on stock price volatility, order  imbalance  has  no  effect  on  price  volatility;  2)  trading  volume,  trading  frequency,  and  order imbalance simultaneously have a positive and significant effect on price volatility.
Keywords : Stock Price Volatility, Trading Volume, Trading Frequency, Order Imbalance.
P-ISSN: 2685-4724 | E-ISSN: 2798-9577
Vol 2, No 3 Desember 2021

## 1. Pendahuluan
Volume  perdagangan  saham  merupakan  rasio  antara  jumlah  lembar  saham  yang diperdagangkan dalam jangka waktu tertentu dan jumlah lembar saham yang beredar (Halim &  Nasuhi,  2000  dalam  Agustinus  dkk,  2013).  Jumlah  saham  yang  beredar  dapat  diketahui sebab  jumlah  lembar  saham  tersebut  sama  dengan  jumlah  lembar  saham  saat  perusahaan melakukan  emisi  saham  ditambah  dengan  saham  yang  dicatatkan  kemudian.  Peningkatan volume  permintaan  dan  penawaran  saham  akan  menyebabkan  harga  saham  semakin berfluktuasi atau meningkat volatilitasnya. Hal tersebut menunjukkan kecenderungan volume perdagangan  saham  berpengaruh  positif  terhadap  volatilitas  harga  saham.    Semakin  besar volume dan frekuensi perdagangan saham, akan semakin tinggi likuiditasnya. Jika frekuensi perdagangan suatu saham semakin besar, maka saham tersebut dinilai sebagai saham yang aktif diperdagangkan.
Frekuensi  perdagangan  juga  sebagai  indikasi  bagi  para  pelaku  pasar  dalam  melakukan transaksi. Jika frekuensi perdagangan suatu saham semakin besar, maka volatilitas harga saham yang disebabkan oleh mekanisme di pasar sekunder akan meningkat. Hal ini mengindikasikan frekuensi perdagangan saham berhubungan positif dengan volatilitas harga saham.
Order  imbalance merupakan  perbedaan volume  permintaan  terhadap  suatu  saham  dan volume penawaran saham tersebut. Order imbalance merupakan salah satu indikator bagi para pelaku  pasar  dalam  melakukan  transaksi dan  menunjukkan informasi  yang lebih mendalam dari volume perdagangan suatu saham (Dinda Nila Sari, 2018). Apabila volume perdagangan saham  suatu  perusahaan  adalah  sebesar  1.000  lot,  maka  hal  ini  tentu  akan  sangat  berbeda apabila komposisinya terdiri atas 1.000 lot volume permintaan atau 500 lot volume permintaan dan 500 lot volume penawaran. Order imbalance dapat membantu investor untuk menganalisis volatilitas harga suatu saham.
Investor saat ini masih kesulitan mengidentifikasi faktor yang dapat mempengaruhi volatilitas harga  saham  di  pasar  modal.  Investor  perlu  memperhatikan  indikator-indikator  yang  akan mempengaruhi volatilitas harga saham seperti Volume perdagangan, Frekuensi perdagangan dan Order imbalance.

## 2. Kajian Pustaka
Berdasarkan  tujuan  penelitian,  landasan  teori,  dan  juga  hasil  dari  beberapa  penelitian sebelumnya  yang  mendasari  setiap  permasalahan  yang  dimunculkan  dan  akan  di  uji kebenarannya dalam penelitian yang akan dilaksanakan untuk melihat tingkat signifikan antara variabel-variabel yang terdiri dari: analisis pengaruh volume perdagangan, frekuensi perdagangan, order  imbalance terhadap  volatilitas  harga  saham. Maka  dapat  disusun  kerangka  teori  sebagai berikut:
Volume  perdagangan  saham  merupakan  rasio  antara  jumlah  lembar  saham  yang diperdagangkan dalam jangka waktu tertentu dan jumlah lembar saham yang beredar (Halim & Nasuhi, 2000 dalam Agustinus dkk, 2013).
Frekuensi perdagangan saham dapat diartikan sebagai berapa kali terjadinya transaksi jual beli pada saham yang bersangkutan pada waktu tertentu (Agustinus dkk., 2013).
Gambar 1. Bagan kerangka pemikiran
Order  imbalance merupakan  perbedaan volume  permintaan  terhadap  suatu  saham  dan volume penawaran saham tersebut. Order imbalance merupakan salah satu indikator bagi para pelaku  pasar  dalam  melakukan  transaksi dan  menunjukkan informasi  yang lebih mendalam dari volume perdagangan suatu saham (Dinda Nila Sari, 2018).
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  apakah  volume  perdagangan,  frekuensi perdagangan, order  imbalance baik  secara  parsial  maupun  secara  simultan  berpengaruh signifikan terhadap volatilitas harga saham pada sektor transportasi darat yang terdaftar di BEI.

## 3. Metode Penelitian
Dalam  penelitian  ini  jenis  pendekatan  yang  digunakan  adalah  pendekatan  kuantitatif. Pendekatan kuantitatif adalah pendekatan yang menggunakan data berbentuk angka (Sugiyono 2017). Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder. Sumber data berasal dari laporan perdagangan saham yang dikeluarkan oleh situs resmi bursa efek indonesia yaitu www.idx.co.id. Sumber data lainnya berasal dari sumber bacaan seperti buku-buku, jurnal, dan data dari internet. Populasi dan sampel dalam penelitian ini adalah seluruh perusahaan yang ada pada sektor transportasi darat yang terdaftar di BEI yang berjumlah 11 perusahaan. Sampel pada penelitian ini adalah 4 perusahaan sektor transportasi darat yaitu: PT Adi sarana armada tbk (ASSA), PT Blue bird tbk (BIRD), PT Guna Timur Raya Tbk (TRUK) dan PT Weha Transportasi Indonesia Tbk (WEHA). Metode analisis data yang digunakan untuk menguji pengaruh volume perdagangan, frekuensi  perdagangan  dan order  imbalance terhadap  volatilitas  harga  saham    baik  secara parsial  maupun  simultan  dalam  penelitian  ini  adalah  analisis  regresi  data  panel.  Menurut Basuki dan Prawoto (2017), Data Panel merupakan gabungan antara data runtut waktu ( time series ) dan data silang ( cross section ). Adapun persamaan regresi dalam penelitian ini adalah sebagai berikut:
Y it = β 0 + β 1 X 1it + β 2 X 2it + β 3 X 3it + ε it Keterangan: Y it = Volatilitas harga saham β 0 = Koefisien intersep yang merupakan scalar (konstanta) β 1,2,3 = Koefisien slope atau kemiringan (Koefisien regresi) X 1 = Volume perdagangan X 2 = Frekuensi perdagangan X 3 = Order imbalance e = error t = Waktu i= Perusahaan
Adapun dalam pengujian asumsi klasik, tidak semua uji asumsi klasik harus dilakukan pada setiap model regresi dengan metode Ordinary Least Square /OLS (Basuki dan Prawoto, 2017). Jika pendekatan Ordinary Least Square /OLS ( Common Effect Model dan Fixed Effect Model ) yang  terpilih  maka  uji  asumsi  klasik  yang  dilakukan  hanya  multikolinieritas  dan heteroskedastisitas.  Kemudian,  jika  pendekatan Generalized  Least  Squared /GLS  ( Random Effect  Model )  yang  terpilih  maka  uji  asumsi  klasik  yang  dilakukan  adalah  normalitas  dan multikolinieritas.

## 4. Hasil Dan Pembahasan
Terdapat tiga model yang dapat digunakan untuk melakukan regresi data panel. Ketiga model tersebut adalah Pooled OLS/ Common Effect, Fixed Effect dan Random Effect.

## Tabel 1. Common Effect Model
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 0.028429 0.002281 12.46199 0.0000 Volume perdagangan 0.515010 0.233438 2.206195 0.0283 Frekuensi perdagangan 0.000095 0.00000348 11.34603 0.0000 Order imbalance -0.000944 0.002011 -0.469500 0.6391 R-squared 0.496488     Mean dependent var 0.050017 Adjusted R-squared 0.490297     S.D. dependent var 0.038349 S.E. of regression 0.027379     Akaike info criterion -4.342104 Sum squared resid 0.182901     Schwarz criterion -4.285436 Log likelihood 542.4209     Hannan-Quinn criter. -4.319292 F-statistic 80.19861     Durbin-Watson stat 1.175970 Prob(F-statistic) 0.000000

## Tabel 2. Fixed Effect Model
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 0.025793 0.002098 12.29601 0.0000 Volume perdagangan 0.665543 0.234851 2.833894 0.0050 Frekuensi perdagangan 0.0000436 0.00000364 11.96522 0.0000 Order imbalance -0.001451 0.001764 -0.822565 0.4116 Effects Specification Cross-section fixed (dummy variables) R-squared 0.619240     Mean dependent var 0.050017 Adjusted R-squared 0.609760     S.D. dependent var 0.038349 S.E. of regression 0.023956     Akaike info criterion -4.597348 Sum squared resid 0.138311     Schwarz criterion -4.498179 Log likelihood 577.0712     Hannan-Quinn criter. -4.557427 F-statistic 65.32398     Durbin-Watson stat 1.457281 Prob(F-statistic) 0.000000

## Tabel 3. Random Effect Model
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 0.028429 0.001996 14.24230 0.0000 Volume perdagangan 0.515010 0.204258 2.521370 0.0123 Frekuensi perdagangan 0.0000395 0.00000304 12.96691 0.0000 Order imbalance -0.000944 0.001760 -0.536573 0.5921 Effects Specification S.D. Rho Cross-section random 0.000000 0.0000 Idiosyncratic random 0.023956 1.0000 Weighted Statistics R-squared 0.496488     Mean dependent var 0.050017 Adjusted R-squared 0.490297     S.D. dependent var 0.038349 S.E. of regression 0.027379     Sum squared resid 0.182901 F-statistic 80.19861     Durbin-Watson stat 1.175970 Prob(F-statistic) 0.000000
Unweighted Statistics R-squared 0.496488     Mean dependent var 0.050017 Sum squared resid 0.182901     Durbin-Watson stat 1.175970
Langkah selanjutnya yang harus dilakukan adalah melakukan uji untuk memilih model mana  yang terbaik  diantara  ketiga  model  diatas,  yaitu  dengan  cara  dilakukan  uji Chow, uji Hausman, dan uji Lagrange Multiplier.

## Tabel 4. Hasil Uji Chow
Effects Test Statistic d.f. Prob. Cross-section F 25.898365 (3,241) 0.0000 Cross-section Chi-square 69.300598 3 0.0000
Pedoman yang akan digunakan dalam pengambilan kesimpulan uji chow adalah sebagai berikut:
a. Jika nilai probability F > 0,05 artinya H 0 diterima; maka model common effect.
b. Jika nilai probability F < 0,05 artinya H 0 ditolak; maka model fixed effect, dilanjut dengan uji hausman.
Interpretasi Uji Chow :
Berdasarkan  nilai probability diatas,  dilihat  dari Cross-section  Chi-square nya  sebesar 0,0000 artinya < 0,05, maka fixed effect model lah yang terpilih. Kemudian, dilanjut dengan uji hausman.

## Tabel 5. Hasil Uji Hausman
Test Summary Chi-Sq. Statistic Chi-Sq. d.f. Prob. Cross-section random 77.695094 3 0.0000
Pedoman  yang  akan  digunakan  dalam  pengambilan  kesimpulan  uji chow adalah  sebagai berikut:
a. Jika  nilai probabilityChi-Square > 0,05,  maka H 0  diterima,  yang  artinya  model random effect.
b. Jikanilai probabilityChi-Square < 0,05, maka H 0 ditolak, yang artinya model fixed effect.
Berdasarkan nilai probability diatas, dilihat dari Cross-section random nya sebesar 0,0000 artinya < 0,05, maka fixed effect model lah yang terpilih.Setelah melakukan metode pemilihan model, dengan melalui kedua uji yaitu uji chow dan uji hausman diatas maka diperoleh lah model yang tepat untuk digunakan dalam penelitian ini adalah Model Efek Tetap ( Fixed Effect Model).
Jika  pendekatan Ordinary  Least  Square /OLS  ( Common  Effect  Model dan Fixed  Effect Model )  yang  terpilih,  maka  uji  asumsi  klasik  yang  dilakukan  hanya  multikolinieritas  dan heteroskedastisitas(Basuki dan Prawoto, 2017).

## Tabel 6. Hasil Uji Multikolinieritas
Volume perdagangan Frekuensi perdagangan Order imbalance Volume perdagangan 1.000000 0.570105 0.047100 Frekuensi perdagangan 0.570105 1.000000 0.096479 Order imbalance 0.047100 0.096479 1.000000
Untuk mendeteksi ada tidaknya multikolinieritas di dalam regresi adalah dengan cara sebagai berikut :
a. Jika nilai koefisien kolerasi (R2) > 0,90, maka data tersebut terjadi multikolinieritas.
b. Jika nilai koefisien kolerasi (R2) < 0,90, maka data tersebut tidak terjadi multikolinieritas.
Berdasarkan tabel 4.10 diatas dapat diketahui bahwa hubungan antar variabel independen (volume  perdagangan,  frekuensi  perdagangan  dan order  imbalance )  tidak  ada  yang menunjukkan nilai korelasi > 0,80. Maka dalam penelitian ini dapat diputuskan bahwa model ini tidak terjadi gejala multikolinieritas. Sehingga dapat dilanjutkan kepengujian selanjutnya.

## Tabel 7. Hasil Uji Heteroskedastisitas
Metode yang digunakan untuk mendeteksi heteroskedastisitas adalah Breusch-PaganLM. . Jika nilai Prob. Chi-square yang diperoleh jauh lebih besar dari 0,05, maka model terbebas dari masalah heteroskedastisitas.

## Interpretasi Uji Heteroskedastisitas:
Berdasarkan tabel 4.11 dapat diketahui bahwa nilai probability Breusch-Pagan sebesar 0,6872 atau > 0,05 maka dalam penelitian ini bersifat homoskedastisitas atau tidak terdapat heteroskedastisitas Sehingga dapat dilanjutkan kepengujian selanjutnya.

## Tabel 8. Hasil Uji Koefisien Determinasi
Cross-section fixed (dummy variables) R-squared 0.619240     Mean dependent var 0.050017 Adjusted R-squared 0.609760     S.D. dependent var 0.038349 S.E. of regression 0.023956     Akaike info criterion -4.597348 Sum squared resid 0.138311     Schwarz criterion -4.498179 Log likelihood 577.0712     Hannan-Quinn criter. -4.557427 F-statistic 65.32398     Durbin-Watson stat 1.457281 Prob(F-statistic) 0.000000 Adjusted R Square (R 2 ) merupakan koefisien determinasi yang telah dikoreksi yaitu sebesar 0,609760 dan koefisien ini yang digunakan untuk memberikan makna bahwa secara bersama- sama  berkontribusi  terhadap  volatilitas  harga  saham  sebesar  60,98%,  sedangkan  sisanya sebesar  39,02%  dipengaruhi  atau  diterangkan  oleh  variabel-variabel  lain  yang  tidak  terkait dalam penelitian ini.

## Pembahasan
Tabel 9. hasil output eviews
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 0.025793 0.002098 12.29601 0.0000 Volume perdagangan 0.665543 0.234851 2.833894 0.0050 Frekuensi perdagangan 0.0000436 0.00000364 11.96522 0.0000 Test Statistic d.f. Prob. Breusch-Pagan LM 3.922135 6 0.6872 Pesaran scaled LM -1.754529 0.0793 Bias-corrected scaled LM -1.787315 0.0739 Pesaran CD 0.179222 0.8578
Order imbalance -0.001451 0.001764 -0.822565 0.4116 Effects Specification Cross-section fixed (dummy variables) R-squared 0.619240     Mean dependent var 0.050017 Adjusted R-squared 0.609760     S.D. dependent var 0.038349 S.E. of regression 0.023956     Akaike info criterion -4.597348 Sum squared resid 0.138311     Schwarz criterion -4.498179 Log likelihood 577.0712     Hannan-Quinn criter. -4.557427 F-statistic 65.32398     Durbin-Watson stat 1.457281 Prob(F-statistic) 0.000000

## Berdasarkan tabel 4.13 dimana persamaan regresinya sebagai berikut :
Y it = 0,025793 + 0,665543X 1it + 0,0000436X 2it -0,001451X 3it + ε it
Berdasarkan  model  regresi  diatas  maka  hasil  regresi  data  panel  dapat  dijelaskan  sebagai berikut:
1. Nilai  konstanta  sebesar 0,025793 artinya  apabila  variabel  volume  perdagangan, frekuensi  perdagangan,  dan order  imbalance memiliki  nilai  sama  dengan  0,  maka volatilitas harga saham nilainya adalah 0,025793 .
2. Nilai koefisien regresi volume perdagangan sebesar 0 , 665543 dan bernilai positif yang berarti  apabila  variabel  volume  perdagangan  naik  sebesar  1  satuan  ,  maka  variabel dependen yaitu volatilitas harga saham akan naik  juga sebesar 0 , 665543.
3. Nilai koefisien regresi frekuensi perdagangan sebesar  0 , 0000436 dan bernilai positif yang  berarti  apabila  variabel  frekuensi  perdagangan  naik  sebesar  1  satuan  ,  maka variabel dependen yaitu volatilitas harga saham akan naik juga sebesar 0,0000436.
4. Nilai  koefisien  regresi order  imbalance sebesar  0,001451 dan  bernilai  negatif  yang berarti  apabila  variabel order  imbalance turun  sebesar  1  satuan  ,  maka  variabel dependen yaitu volatilitas harga saham akan naik sebesar 0,001451 .
Membuat  keputusan  hipotesis  dengan  membadingkan  t  hitung  (sig.)  dengan  t  tabel (α) yaitu:
t hitung ≤ t tabel, (sig. > α) berarti H0 diterima dan Ha ditolak sehingga tidak terdapat pengaruh yang signifikan antara variabel independen dengan variabel dependen.
t hitung ≥ t tabel, (sig. < α) berarti H0 ditolak dan Ha diterima sehingga te rdapat pengaruh yang signifikan antara variabel independen dengan variabel dependen.
Volume perdagangan berhubungan  positif terhadap  volatilitas  harga saham yang  dibuktikan pada  hasil  uji  regresi  data  panel  pada  tabel  4.13  dimana diperoleh  nilai  t hitung >  t tabel sebesar 2,833894 > 1,969734 dengan nilai probability sebesar 0,0050. Nilai t hitung > t tabel dengan tingkat signifikansi  <  α  =  0, 05 berarti  H0  ditolak  dan  Ha  diterima  sehingga volume  perdagangan berpengaruh terhadap volatilitas harga sahm.
Volatilitas harga saham pada  sampel  yang terpilih  tergolong  rendah  sehingga  dapat diambil kesimpulan  bahwa  investor  cenderung  memperhatikan  faktor volume  perdagangan sebelum melakukan investasi yang nantinya akan berdampak pada volatilitas harga saham.
Jika volume perdagangan pada suatu saham tinggi maka akan memberikan sinyal bahwa saham tersebut paling banyak diminati sehingga investor akan tertarik untuk menanamkan modalnya pada saham tersebut. Dengan informasi dari volume perdagangan maka investor lebih sering melakukan jual beli saham sehingga harga saham menjadi tidak stabil dan volatilitas harga saham tinggi. Jika volume  pedagangan    rendah  maka  investor  tidak  tertarik  untuk  membeli  saham  tersebut  dan cenderung untuk memegang saham yang dimiliki saat ini sehingga mengakibatkan harga saham menjadi lebih stabil dan volatilitas harga saham rendah
Hasil penelitian ini mendukung dari hasil penelitian yang dilakukan oleh Jamli La Nasir dkk (2018), Nur Khasanah (2019), dan Harsi Romli dkk (2017). Berbeda dengan penelitian
yang dilakukan oleh Agustinus dkk (2013), Gayatri dan Ni Wayan Sekar Andiani (2018) yang menyatakan bahwa volume perdagangan saham tidak berpengaruh terhadap volatilitas harga saham.
Hasil  pengujian  dapat  dilihat  dari  Tabel  4.13,  dimana  untuk  frekuensi  perdagangan diperoleh nilai thitung > ttabel sebesar 11.96522 > 1,969734 dengan nilai probability sebesar 0,0000.  Nilai  t hitung >  t tabel dengan  tingkat  signifikansi  <  α  =  0,05  berarti  H0  ditolak  dan  Ha diterima sehingga frekuensi  perdagangan berpengaruh terhadap volatilitas harga saham.
Dalam aktivitas bursa efek ataupun pasar modal, aktivitas frekuensi perdagangan saham merupakan  salah  satu  elemen  yang  menjadi  salah  satu  bahan  untuk  melihat  reaksi  pasar terhadap  sebuah  informasi  yang  masuk  pada  pasar  modal.  Perkembangan  harga  saham  dan aktivitas  frekuensi  perdagangan  saham  di  pasar  modal  merupakan  indikasi  penting  untuk mempelajari  tingkah  laku  pasar  sebagai  acuan  pasar  modal  dalam  menentukan  transaksi  di pasar modal.
Frekuensi  perdagangan  adalah  berapa  kali  transaksi  jual  beli  terjadi  pada  saham  yang bersangkutan  pada  waktu  tertentu.  Saham  yang  frekuensi  perdagangannya  besar  diduga dipengaruhi  transaksi  saham  yang  sangat  aktif,  hal  ini  disebabkan  karena  banyaknya  minat investor.  Dengan  demikian  frekuensi  transaksi  perdagangan  saham  dapat  diketahui  saham tersebut diminati investor atau tidak.
Hasil  penelitian  ini  mendukung  dari  hasil  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Wiedya  Tri Sandrasari  (2010)  dan  penelitian  tidak  mendukung  temuan  Agustinus  dkk  (2013)  yang menyatakan bahwa frekuensi perdagangan tidak berpengaruh terhadap volatilitas harga saham.
Hasil pengujian dapat dilihat dari Tabel 4.13, dimana untuk order imbalance diperoleh nilai t hitung < t tabel sebesar  -0,822565 < 1,969734 dengan nilai probability sebesar 0,4116. Jika nilai t hitung < t tabel dengan tingkat signifikansi > α = 0,05 berarti H0 diterima dan Ha ditolak sehingga order imbalance tidak berpengaruh terhadap volatilitas harga saham.
Ketidakseimbangan order jual atau beli berdampak pada pergerakan harga saham. Ketika terjadi ketidakseimbangan order jual yang melebihi order beli, maka harga saham cenderung menurun karena investor cenderung menghindari risiko kerugian yang lebih besar akibat dari perubahan harga. Sebaliknya, ketika terjadi ketidakseimbangan order beli yang melebihi order jual,  maka  harga  saham  cenderung  meningkat  karena  investor  mengharapkan  harga  saham yang mereka beli akan terus meningkat pada periode mendatang. Perubahan harga saham yang diakibatkan oleh order imbalance menimbulkan tekanan harga yang kuat. Besarnya order jual dibanding order beli atas suatu saham menyebabkan harga saham tersebut turun dengan cepat, hal  ini  disebabkan  investor  cenderung  ingin  menjual  saham  mereka  untuk  menghindari kejatuhan harga saham yang mereka miliki.
Penelitian  ini  mendukung  hasil  penelitian  dari  Agustinus  dkk  (2013),  Nur  Khasanah (2019),  Wiedya Tri  Sandrasari  (2010).  Tetapi,  tidak  sejalan  dengan  Dinda  Nila  Sari  (2018) yang menyatakan bahwa order imbalance berpengaruh terhadap volatilitas harga saham. Hasil penelitian ini menunjukan bahwa volume perdagangan, frekuensi perdagangan, order imbalance secara  simultan  berpengaruh  terhadap  volatilitas  harga  saham  pada  perusahaan transportasi darat yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia (BEI). Hasil pengujian dapat dilihat dari Tabel 4.13, dimana diperoleh nilai f hitung > f tabel sebesar 65,32398 > 2,641596 dengan nilai probability sebesar 0,000000 .  Jika  nilai  f hitung >  f tabel dengan  tingkat  signifikansi  <  α =  0,05 05 berarti H0 ditolak dan Ha diterima. Hasil penelitian ini mendukung dari hasil penelitian yang dilakukan oleh Agustinus dkk (2013) dan Wiedya Tri Sandrasari (2010).

## 5. Kesimpulan Dan Saran Kesimpulan
Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa:  1)  volume  perdagangan  berpengaruh  positif  dan signifikan  terhadap  volatilitas  harga  saham,  frekuensi  perdagangan  berpengaruh  positif  dan signifikan  terhadap  volatilitas  harga  saham, order  imbalance tidak  berpengaruh  terhadap
volatilitas harga; 2) volume perdagangan, frekuensi perdagangan, dan order imbalance secara simultan berpengaruh positif dan signifikan terhadap volatilitas harga.

## Saran
1. Meneliti  atau  menambahkan  variabel  lain  bagi  peneliti  selanjutnya  yang  akan  meneliti tentang  volatilitas  harga  saham  seperti  volatilitas  laba,  leverage  atau  variabel makroekonomi seperti inflasi dan nilai tukar karena masih banyak faktor lain.
2. Memperpanjang periode penelitian bagi peneliti selanjutnya.
3. Sebaiknya  peneliti  selanjutnya  menambahkan  sampel  agar  memperoleh  informasi  yang lebih baik dan menyeluruh.

## Daftar Pustaka
Agustinus.  Ary  Gumanti,  Tatang.  Mufidah,  Ana.  Tuhelelu,  Ahmad.  2013. Volume Perdagangan,  Frekuensi  Perdagangan,  Order  Imbalance  Dan  Volatilitas  Harga Saham. Jurnal Universitas Paramadina Vol. 10 No. 2 Agustus 2013 Ardiansyah,  Ivan.  Isbanah,  Yuyun.  2017. Analisis  Pengaruh  Deviden,  Pertumbuhan  Aset, Ukuran  Perusahaan,  Dan  Leverage  Terhadap  Volatilitas  Harga  Saham. Surabaya.
1 565 | Jurnal Riset Akuntansi dan Keuangan Vol.5 | No. 3 | 2017
Basuki,  Agus  Tri  dan  Nano  Prawoto.  2016. Analisis  Regresi  Dalam  Penelitian Ekonomi  & Bisnis (Dilengkapi Aplikasi SPSS & EVIEWS). Depok: Rajawali Pers Ghozali,  Imam.  2013. Aplikasi  Analisis  Multivariat  Dengan  Program  IBM  SPSS.  Edisi  7 . Semarang :Penerbit Universitas Diponegoro.
Hasanah,  Nur.  2019. Pengaruh  Dividend  Policy,  Trading  Volume,  Dan  Order  Imbalance Terhadap Volatilitas Harga Saham. Surakarta Nasir  ,Jamli  La.  Diana,  Nur.  Mawardi,  M.  Cholid.  2018. Analisis  Faktor-Faktor  Yang Mempengaruhi Volatilitas Harga Saham (Studi Kasus Pada Perusahaan LQ45 Yang Terdaftar Di Bursa Efek Indonesia Periode 2012-2016). Malang. E-JRA Vol. 07 No. 09 Agustus 2018 Fakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas Islam Malang Romli,  Harsi.  Febrianti  Wulandari,  Meta.  Sartika  Pratiwi,  Trie.  2017. Faktor-Faktor  Yang Mempengaruhi Volatilitas Harga Saham  Pada Pt Waskita Karya Tbk. Jurnal Ilmiah Ekonomi Global Masa Kini Volume 8 No.01 Desember 2017
Rowena1,  Janny.  Hendra.  2017. Earnings  Volatility,  Kebijakan  Dividen,  Dan  Pertumbuhan Asset Berpengaruh Terhadap Volatilitas Harga Saham Pada Perusahaan Manufaktur Di  Bei  Periode  2013 – 2015 .  Jakarta.  Jurnal  Administrasi  Kantor,  Vol.5,  No.2, Desember 2017, 231-242 P-Issn: 2337-6694 E-Issn: 2527-9769
Sunariyah. 2011. Pengantar Pengetahuan Pasar Modal, edisi keena. Yogyakarta. Lembaga Penerbit Sekolah Tinggi Ilmu Manajemen YKPN.
Taslim, Ahmad. Wijayanto, Andhi. 2016. Pengaruh Frekuensi Perdagangan Saham, Volume Perdagangan  Saham,  Kapitalisasi  Pasar  dan  Jumlah  Hari  Perdagangan  Terhadap Return Saham. Semarang. Management Analysis Journal 5 (1) (2016)
Tri  Sandrasari,  Wiedya.  2010. Analisis  Pengaruh  Volume  Perdagangan,  Frekuensi Perdagangan,  Dan  Order  Imbalance  Terhadap  Volatilitas  Harga  Saham  Pada Perusahaan Go Public Di Bursa Efek Indonesia. Surakarta. Lembaga Penerbit Fakultas Ekonomi Universitas Sebelas Maret.
Zulman  Hakim,  Mohamad.  Surya  Abbas,  Dirvi.  2019. Pengaruh  Price  Earning  Ratio, Earning Per Share, Return On Equity, Debt To Equity Ratio Dan Net Profit Margin
84
Terhadap Return Saham (Pada Sektor Property And Real Estate Yang Terdaftar Di Bursa Efek Indonesia Periode 2013-2017). Jurnal Akutansi Dan Keuangan Vol 3, No 1
https://finance.yahoo.com http://www.idx.co.id
https://www.cnbcindonesia.com/news/20200320170130-8-146539/turis-dari-8-negara-ini-dilarang- masuk-indonesia (diakses pada tanggal 25 april 2020)
https://www.liputan6.com/bisnis/read/4312107/syarat-dari-menhub-agar-industri-transportasi- bisa-kembali-bangkit (diakses pada tanggal 25 april 2020)
https://www.aa.com.tr/id/nasional/sektor-transportasi-darat-kian-terpukul-larangan- mudik/1816062 (diakses 11 mei 2020)
https://www.tribunnews.com/corona/2020/09/19/dampak-covid-19-membuat-operator- transportasi-angkutan-darat-rugi-rp-159-triliun (diakses pada tanggal 8 oktober 2020)
https://www.assa.id/tentang-kami  (profil  perusahaan  yang  menjadi  sampel.  Diakses  pada tanggal 16 desember 2020)
https://www.bluebirdgroup.com/id/history-of-bluebird/  (profil  perusahaan  yang  menjadi sampel. Diakses pada tanggal 16 desember 2020)
https://britama.com/index.php/2018/07/sejarah-dan-profil-singkat-truk/(profil
perusahaan yang menjadi sampel. Diakses pada tanggal 16 desember 2020)
https://databoks.katadata.co.id/datapublish/2020/09/10/ihsg-anjlok-imbas-pengumuman- pemberlakuan-psbb-dki-jakarta. (diakses pada tanggal 22 oktober 2020)
https://id.wikipedia.org/wiki/ (Profil Perusahaan Yang Menjadi Sampel. Diakses pada tanggal 16 desember 2020)
https://britama.com/index.php/2012/06/sejarah-dan-profil-singkat-weha/(Profil Perusahaan Yang Menjadi Sampel. Diakses pada tanggal 16 desember 2020)