INNOVATIVE: Journal Of Social Science Research Volume 3 Nomor 3 Tahun 2023 Page 5271-5289 E-ISSN 2807-4238 and P-ISSN 2807-4246
Website: https://j-innovative.org/index.php/Innovative
Analisis Komparasi Abnormal Return dan Trading Volume Activity Saham Subsektor Farmasi Sebagai Dampak dari Pandemi Covid-19 di Indonesia
Bunga Badzlina 1 ✉ , Kusumo Bintoro 2
Program Studi Magister Manajemen, Fakultas Ekonomi dan Ilmu Sosial, Universitas Bakrie Email: Badzlina.bb@gmail.com 1 ✉

## Abstrak
Penelitian ini bertujuan untuk mengkaji pengaruh dari terkonfirmasinya kasus pertama virus SARS- Cov-2, yang lebih familiar disebut dengan Covid-19, terhadap saham perusahaan yang bergerak di bidang farmasi. Beberapa indikator terpengaruhnya saham tertentu akibat dari suatu peristiwa, dapat dilakukan dengan melakukan uji terhadap abnormal return dan trading volume activity. Abnormal return  merupakan  nilai  tidak  normal  yang  terjadi  pada  tingkat  pengembalian  saham.  Sedangkan trading volume activity merupakan frekuensi transaksi jual beli saham tertentu yang diperjualbelikan di bursa efek. Dengan menguji signifikansi perbedaan abnormal return dan trading volume activity saham farmasi, maka dapat dilakukan analisis lebih lanjut mengenai pengaruh kasus covid-19 pertama di Indonesia terhadap saham farmasi. Uji pebandingan terhadap abnormal return dan trading volume activity dilakukan menggunakan Uji Nonparametik  Wilcoxon Signed Ranks Test. Uji Nonparametik Wilcoxon Signed Ranks Test digunakan atas dasar sebaran data tidak berdistribusi normal. Hasil dari pengujian  kemudian  memperlihatkan  signifikansi  <0,05,  dimana  pada  abnormal  return  memiliki signifikansi  0,008  dan  trading  volume  activity  sebesar  0,015.  Hasil  signifikansi  <0,05  menunjukan terdapat  perbedaan  yang  signifikan,  baik  pada  abnormal  return  maupun  trading  volume  activity saham farmasi dalam rentang periode 30 hari sebelum dan 30 hari sesudah diumumkannya kasus positif covid-19 pertama kali di Indonesia.
Kata  Kunci: Pandemi, covid-19, saham, subsektor farmasi, abnormal return, trading volume activity
Abstract
This study aims to examine the effect of the confirmation of the first case of the SARS-Cov-2 virus, which  is  more  familiarly  known  as  Covid-19,  on  the  shares  of  companies  engaged  in  the pharmaceutical sector. Several indicators of the impact of certain stocks as a result of an event can be carried out by testing abnormal returns and trading volume activity. Abnormal return is an abnormal value that occurs at the stock return rate. While trading volume activity is the frequency of buying and selling certain shares that are traded on the stock exchange. By testing the significance of differences in  abnormal  returns  and  trading  volume  activity  of  pharmaceutical  stocks,  further analysis  can  be carried out regarding the influence of the first Covid-19 case in Indonesia on pharmaceutical stocks. Comparison  tests  for  abnormal  returns  and  trading  volume  activity  were  carried  out  using  the Wilcoxon Signed Ranks Test Nonparametric Test. The Wilcoxon Signed Ranks Test is used on the basis of non-normal distribution of data. The results of the test then show a significance of <0.05, where the abnormal return has a significance of 0.008 and trading volume activity is 0.015. The results of significance <0.05 indicate that there is a significant difference, both in abnormal returns and trading volume  activity  of  pharmaceutical  stocks  in  the  period  30  days  before  and  30  days  after  the announcement of the first positive case of Covid-19 in Indonesia.
Keyword:  Pandemic, covid-19, stocks, pharmaceutical subsector, abnormal returns, trading volume activity

## PENDAHULUAN
Pasar modal merupakan suatu tempat untuk mempertemukan pembeli dan penjual efek dengan resiko laba dan rugi. Pasar modal bisa menjadi sarana perusahaan dalam meningkatkan kebutuhan akan dana jangka panjang dengan cara menawarkan saham atau obligasi (Hartono, 2017). Pengertian pasar modal berdasarkan UU No.8 tahun 1995 ialah  kegiatan  yang  bersangkutan  dengan  penawaran  umum  dan  perdagangan  efek, perusahaan publik yang berkaitan dengan efek yang diterbitkannya, serta lembaga dan profesi  yang  berkaitan  dengan  efek.  Secara  umum,  pasar  modal  merupakan  tempat kegiatan perusahaan mencari dana untuk membiayai kegiatan usahanya (Thobarry, 2009)
Berdasarkan  fungsinya,  pasar  modal  di  Indonesia  menjalankan  dua  fungsi,  yaitu fungsi keuangan dan fungsi ekonomi. Fungsi keuangan dari pasar modal ialah bentuk imbalan (return) yang bisa didapatkan oleh para investor yang menanamkan dananya di perusahaan  tertentu.  Sedangkan  dalam  menjalankan  fungsi  ekonomi,  pasar  modal mengalokasikan  dana  secara  efisien  dari  pihak  yang  memiliki  kelebihan  dana,  biasa disebut dengan investor, kepada pihak yang membutuhkan dana yaitu perusahaan yang listed di pasar modal (Mardiyanti dan Rosalina, 2013).
Banyak jenis surat berharga yang diperjualbelikan di  pasar modal,  salah  satunya adalah saham. Saham merupakan investasi dengan tingkat resiko yang cenderung tinggi. Investasi  saham  yang  beresiko  tinggi  dikarenakan  oleh  sifatnya  yang  sangat  peka terhadap berbagai isu yang terjadi, baik di dalam, maupun di luar negeri, mulai dari isu politik, ekonomi,  undang-undang, maupun kebijakan yang  dilakukan oleh  perusahaan penerbit saham itu sendiri.
Pada  tahun  2015,  Bursa  Efek  Indonesia  (BEI)  meluncurkan  sebuah  program kampanye yang disebut dengan “Yuk Nabung Saham”. Program BEI tersebut dilakukan dengan tujuan mengedukasi masyarakan akan pentingnya investasi guna melawan inflasi. Berdasarkan  data  dari  KSEI,  kenaikan  jumlah  investor  berdasarkan  single  investor identification (SID) pada tahun 2017-2018 mencapai 200.935 investor baru, atau sekitar 31,97%. Peningkatan ini terus berlanjut, hingga pada akhir tahun 2020, jumlah investor saham tercatat sebanyak 1,68 juta SID.

## Gambar 1. Fluktuasi IHSG 2019-2020
Tingginya minat masyarakat terhadap  investasi saham membuat  grafik SID terus bergerak  positif.  Namun  pada  awal  tahun  2020,  terjadi  sebuah  fenomena  kesehatan global, yaitu menyebarnya suatu varian baru dari virus SARS-CoV-2, yang lebih familiar dengan  sebutan  COVID-19,  secara  fakta  yang  tertuang  dalam  data  statistik mempengaruhi  kondisi  Indeks  Harga  Saham  Gabungan  (IHSG).  COVID-19  merupakan salah satu varian virus corona yang pertama kali terkonfirmasi di Cina pada tanggal 17 November  2019.  Hingga  akhir  tahun  2019,  Cina  mencatatkan  sebanyak  266  kasus terkonfirmasi Covid-19. Meskipun demikian, konfirmasi kasus pertama di Indonesia baru tercatat pada tanggal 2 Maret 2020. Virus tersebut pertama kali terdeteksi menjangkit dua orang warga yang tinggal di wilayah Depok, Jawa Barat.
Sejak  pertama  kali  Covid-19  terdeteksi  di  Indonesia,  pemerintah  lalu  melakukan tracing  terhadap  kontak  erat  dari  dua  orang  pasien  tersebut.  Hasilnya,  terlihat penambahan  kasus  setiap  harinya.  Pada  bulan  Maret  saja,  tercatat  1.528  kasus  positif terkonfirmasi di Indonesia
Gambar 2. Tingkat penularan Covid-19 tahun 2020
Melihat  tingginya  tingkat  penularan  Covid-19,  berbagai  kebijakan  pun  lantas disusun guna menekan angka penyebaran. Pada tanggal 13 Maret 2020, Pemerintah DKI mulai mengambil tindakan untuk meniadakan sementara aktivitas pelayanan publik yang melibatkan  khalayak  ramai,  serta  menjamin  ketersediaan  masker  yang  dapat  dijual dengan  harga  murah  sebanyak  1  juta  buah  di  Pasar  Jaya.  Namun,  melihat  tren peningkatan yang tidak kunjung turun, pada 13 Maret 2020 Pemerintah DKI menambah peraturan untuk kegiatan-kegiatan yang menciptakan kerumunan, seperti mengadakan kegiatan  pembelajaran  di  rumah,  menutup  sementara  fasilitas  taman  dan  hutan  kota, membatasi penyelenggaraan kegiatan acara.
Pembatasan-pembatasan  yang  dilakukan  oleh  Pemerintah,  berdampak  terhadap kondisi ekonomi secara langsung dan secara tidak langsung. Kebijakan-kebijakan yang diambil  oleh  Pemerintah  DKI  dinilai  berpengaruh  secara  langsung  terhadap  kondisi ekonomi,  sebagai  contoh  yaitu  penghentian  sementara  kegiatan  perkantoran, penghentian kegiatan industri pariwisata, pembatasan penggunaan transportasi umum serta penerapan situasi darurat bencana wabah Covid-19 yang ditetapkan selama 14 hari.
Selain  kebijakan  yang  diambil  oleh  Pemerintah  DKI  sebagai  barometer  nasional, Pemerintah  pusat  melalui  Kementerian  Kesehatan  mengeluarkan  panduan  dalam menjalani  aktifitas  selama  masa  Pembatasan  Sosial  Berskala  Besar.  Pada  peraturan Kemenkes, pembatasan dilakukan untuk meliburkan sekolah dan tempat kerja, namun ada beberapa instansi strategis yang tetap diperbolehkan untuk beroperasi, yaitu yang terkait  dengan:  Perusahaan  kesehatan,  Usaha  bangan  pangan,  Energi,  Telekomunikasi dan teknologi informatika, Keuangan, Logistik, Perhotelan, Konstruksi, Industri strategis, Pelayanan dasar, utilitas publik, dan industri yang ditetapkan sebagai obyek vital nasional dan obyek tertentu, Pemenuhan kebutuhan sehari-hari.0
Pelayanan  kesehatan,  merupakan  salah  satu  bidang  yang  diizinkan  untuk  tetap beroperasi  seperti  biasa  di  masa  pandemi.  Dalam  pelaksanaannya,  industri  farmasi merupakan  salah  satu  industri  yang  memiliki  tingkat  pendapatan  bertumbuh.  Hal  ini
dikarenakan, setiap orang berusaha untuk menjaga kesehatan dengan cara mengonsumsi berbagai jenis vitamin guna melindungi diri dari terserang virus Covid-19.
Dalam menghadapi pandemi Covid-19, salah satu perusahaan farmasi milik BUMN, Indofarma, mendapatkan peningkatan pendapatan melalui tingginya permintaan dari alat kesehatan  yang  berhubungan  dengan  penanganan  serta  pencegahan  virus  Covid-19. Selain  alat  kesehatan  yang  difokuskan  oleh  Indofarma,  lonjakan  permintaan  terhadap obat Covid-19 juga lantas direspon oleh Kimia Farma. Kimia farma dan Indofarma juga melakukan  kerja  sama  dalam  menyiapkan  alat  telemedicine  (fasilitas  pendukung kesehatan  yang  dapat  digunakan  secara  online)  yang  kemudian  dimanfaatkan  untuk memfasilitasi  masyarakat  dalam  melakukan  konsultasi  tentang  segala  tata  cara pencegahan dan penanganan virus baru COVID-19.
Peningkatan  pendapatan  yang  dialami  oleh  perusahaan  farmasi  tentunya diharapkan  berdampak  positif  terhadap  fluktuasi  harga  saham.  Atas  dasar  tersebut, peneliti akan melakukan uji terhadap saham subsektor farmasi yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia.

## METODE PENELITIAN
Jenis  penelitian  ini  menggunakan  jenis  penelitian  deskriptif  komparatif.  Deskriptif komparatif adalah jenis penelitian yang membandingkan keadaan pada periode tertentu, pada penelitian ini yaitu melakukan perbandingan terhadap dua variabel, yaitu abnormal return  dan  trading  volume  activity  saham  subsektor  farmasi,  pada  periode  sebelum  dan sesudah pengumuman kasus covid-19 pertama kali terkonfirmasi di Indonesia. Sedangkan metode penelitian yang digunakan bersifat kuantitatif. Metode kuantitatif digunakan karena penelitian membutuhkan perhitungan angka-angka dari laporan fluktuasi harga saham dan volume  perdagangan beberapa perusahaan farmasi yang terdaftar di BEI selama 30 hari bursa sebelum dan 30 hari bursa setelah kasus pertama covid-19 terkonfirmasi di Indonesia.
Sumber dan teknik pengumpulan data yang digunakan oleh penulis dalam penelitian ini menggunakan jenis data sekunder. Data sekunder berarti jenis data yang sudah terlebih dahulu diolah oleh sumber lain yang kemudian digunakan oleh penulis dalam melakukan penelitian. Data sekunder yang digunakan bersifat time series karena data yang digunakan merupakan data yang berasal dari rentang waktu tertentu. Data juga bersifat cross section yang  berarti  data  digunakan  pada  satu  kurun  waktu  tertentu  di  beberapa  perusahaan farmasi yang terdaftar di BEI.
Populasi  yang  digunakan  adalah  perusahaan  yang  bergerak  dalam  bidang  farmasi serta  terdaftar  di  BEI  pada  periode  sebelum  dan  selama  awal  masa  pandemic.  Dalam menentukan  sampel,  penulis  melakukan  purposive  sampling,  yaitu  metode  pemilihan sampel non-probabilitas yang dilakukan dengan tujuan tertentu berdasarkan kriteria-kriteria tertentu yang ditentukan oleh penulis. Adapun kriteria sampel yang penulis gunakan untuk diteliti  yaitu  perusahaan  farmasi  yang  terdaftar  di  Bursa  Efek  Indonesia  sepanjang  tahun
2020.
Analisis data yang digunakan dengan menggunakan teknik analisis deskriptif Teknik analisis deskriptif dapat membantu penulis dalam melakukan analisis rasio guna mencari nilai-nilai  atau  angka-angka  dari  variabel  yang  diuji,  yaitu  variabel  abnormal  return  dan trading volume activity. Uji yang digunakan dengan menggunakan uji normalitas dan paired sample T-test.
Hipotesis  bersifat  sementara  karena  pernyataan  yang  diambil  adalah  berdasarkan sumber  referensi  penelitian  terdahulu  yang  relevan,  bukan  berdasarkan  pada  fakta  yang tertuang dari hasil penelitian. Adapun hipotesis yang diajukan oleh penulis, yaitu:
1. Terdapat perbedaan abnormal return sebelum dan sesudah kasus pertama covid-19 di Indonesia pada saham subsektor farmasi.
2. Terdapat perbedaan trading volume activity sebelum dan sesudah kasus pertama covid- 19 di Indonesia pada saham dubsektor farmasi.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Dalam melakukan penelitian, penulis menggunakan alat bantu statistik SPSS versi 26 dan Microsoft excel. Uji statistik deskriptif merupakan salah satu uji yang dilakukan guna mengetahui hasil mean, median, modus dan standar deviasi dari varibel data yang diolah. Variabel yang digunakan dalam penelitian adalah abnormal return dan trading volume activity, masing-masing pada periode sebelum dan sesudah kasus pertama covid- 19 terkonfirmasi di Indonesia.
Tabel 3. Hasil uji statistik deskriptif Abnormal Return Saham Subsektor Farmasi.

## Descriptive Statistics
N Minimum  Maximum Mean Std. Deviation TMIN30 9  -.029150 .014060  -.00667333  .016543586 TMIN29 9  -.033700 .036830  -.00264444  .020073970 TMIN28 9  -.057590 .017820  -.01396667  .020914514 TMIN27 9  -.018400 .164160  .02616444  .059599986 TMIN26 9  -.020760 .148430 .01383111  .051273841 TMIN25 9  -.081970 .077790  -.00929222  .044002108 TMIN24 9  -.056600 .021140  -.00146444  .022878761 TMIN23 9  -.037290 .016520  -.00519444  .017794702 TMIN22 9  -.027320 .046100  .00575556  .020289190 TMIN21 9  -.027870 .140050  .01188333  .053495538 TMIN20 9  -.053090 .041810  -.00175333  .025061150 TMIN19 9  -.002250 .048990  .01048667  .015946285
TMIN18 9  -.126280 .026590  -.01686889  .046464114 TMIN17 9  -.018630 .120500  .02163556  .042499132 TMIN16 9  -.063150 .008710  -.00660333  .023207248 TMIN15 9 -.015110 .027830  -.00206111  .015754971 TMIN14 9  -.067490 .026870  -.01200000  .025229942 TMIN13 9  -.023960 .015870  -.00471889  .017345109 TMIN12 9  -.042390 .016660  -.01041333  .017636600 TMIN11 9  -.030170 .032610 .00180111  .017963825 TMIN10 9  -.056350 .014760  -.01063000  .020462293 TMIN9 9  -.028710 .022080  -.00118778  .015986605 TMIN8 9  -.008400 .087600  .02693778  .031105189 TMIN7 9  -.043660 .013280  -.00610000  .017692732 TMIN6 9  -.023850 .029900  -.00117333  .018223566 TMIN5 9  -.021690 .031220  .00179444  .017278343 TMIN4 9  -.072160 .042170  -.00582222  .033528507 TMIN3 9  -.042030 .026460  -.01020222  .024967941 TMIN2 9 -.051010 .022900  -.00610444  .020618392 TMIN1 9  -.089220  -.002120  -.03121889  .032058799 T0 9  -.035550 .278010  .04826556 .110796211 TPLUS1 9  -.029440 .103180  .02963000  .040308313 TPLUS2 9  -.042560 .031200  -.00200667  .028333924 TPLUS3 9  -.092150 .246060  .05268222  .098464372 TPLUS4 9  -.056580 .073440  .00137333  .038136260 TPLUS5 9  -.084070 .179480  -.00963111  .076346478 TPLUS6 9  -.024160 .098260  .02327667  .042650912 TPLUS7 9  -.092200 .001080  -.03800444  .031649646 TPLUS8 9  -.063430 .150260  .01447778  .063296751 TPLUS9 9  -.055360 .043710  -.00053556  .033906618 TPLUS10 9  -.098190 .221900  .03537667  .100863764 TPLUS11 9  -.087220 .182290  -.00790556  .091673920 TPLUS12 9  -.075800 .111330 .01617778  .074986868 TPLUS13 9  -.088380 .186680  -.00149111  .088225296 TPLUS14 9  -.029320 .081150  .02432889  .046657547 TPLUS15 9  -.084270 .487680  .07743222  .202642857
TPLUS16 9  -.035620 .313770  .06859778  .133453636 TPLUS17 9  -.241520 .228760  .02511444  .133446670 TPLUS18 9  -.278400 .121900  -.01137556  .121978212 TPLUS19 9  -.077320 .076470  .00389778  .048936817 TPLUS20 9  -.026450 .118190 .05287111  .053633197 TPLUS21 9  -.058560 .084980  .00839556  .046721865 TPLUS22 9  -.036500 .104880  .02274889  .048998672 TPLUS23 9  -.095640 .058120  -.01435889  .043498532 TPLUS24 9  -.195040 .051440  -.02418111  .076963768 TPLUS25 9  -.048650 .021170  -.00819556  .021974286 TPLUS26 9  -.059050 .260470 .05490111  .122602305 TPLUS27 9 -.011050 .056790  .01395667  .020262358 TPLUS28 9  -.067470 .041960  -.00482000  .029524187 TPLUS29 9  -.066930 .051830  .00395556  .040872590 TPLUS30 9  -.023120 .046050  .00342556  .021246205 AARSBLM 9  -.014250 .011360  -.00152556  .006821943 AARSSDH 9 -.001130 .053500  .01367000  .022124940 Valid N (listwise) 9
Sumber: Data diolah menggunakan spss ver.26
Tabel 4. Hasil uji statistik deskriptif Trading Volume Activity Saham Subsektor Farmasi.

## Descriptive Statistics
N Minimum  Maximum Mean Std. Deviation TMIN30 9  .000000 .706280  .18725889  .275334980 TMIN29 9  .005530 .596250 .14175111  .207702124 TMIN28 9  .000190 .409850  .15631222  .167955624 TMIN27 9  .000000  2.472240  .40095111  .829716402 TMIN26 9  .000000 6.083600  .83157778  2.011101718 TMIN25 9  .000130 3.968750  .54673667  1.296388873 TMIN24 9  .000000 .890340  .16940000  .295963707 TMIN23 9  .000060 .628810  .13179556  .217272520 TMIN22 9  .000000 .308240  .07954222  .108649535
TMIN21 9  .000000 1.110150  .21063556  .357894220 TMIN20 9  .000000 .521320  .11299222  .173967587 TMIN19 9  .000160 .425430  .09539111  .148741629 TMIN18 9  .000160 .439150  .12095222  .159524585 TMIN17 9  .000230 2.537140  .38525667  .824548749 TMIN16 9  .000420 .927290  .16601444  .301669158 TMIN15 9  .000130 .430960  .09829333  .145564661 TMIN14 9  .000100 .397650  .08672556  .134728693 TMIN13 9  .000470 .307810  .10833556  .122043593 TMIN12 9  .001930 .423690  .17116889  .153727126 TMIN11 9  .000000 .494060 .12020111  .172736421 TMIN10 9  .000000 .220570  .05665111  .087230314 TMIN9 9 .001370 .293070  .10644889  .127553770 TMIN8 9  .000130 .897530  .22404000  .342574435 TMIN7 9 .001410 .398490  .12039000  .155533950 TMIN6 9  .000000 .326810  .09886222  .125904942 TMIN5 9  .000420 .253740  .09006111  .105698992 TMIN4 9  .000000 .209830  .07847222  .089479004 TMIN3 9  .000000 .363040  .12549667  .154004937 TMIN2 9  .000000 .433890  .15779667  .187176363 TMIN1 9  .000130 .482490  .20057333  .212516308 T0 9  .000130 2.678320  .50485000  .923045832 TPLUS1 9  .000470 1.754090  .44526333  .726653727 TPLUS2 9  .000200 1.954810  .37922444  .659442767 TPLUS3 9  .004360  4.624000  .88404333  1.649665550 TPLUS4 9 .001770 2.313010  .47826444  .868805949 TPLUS5 9  .001480 .922150  .26132556  .368545829 TPLUS6 9  .000260 1.147970  .33406556  .473318576 TPLUS7 9  .000160 .758400  .23597222  .306412979 TPLUS8 9  .000000 .569710 .16997111  .207638517 TPLUS9 9  .000000 .567990 .16237111  .231771685 TPLUS10 9  .000000 .596680  .20628222  .247772534 TPLUS11 9  .009800 .605200  .21609556  .246494652 TPLUS12 9  .000060 .509820  .18083444  .209368209
TPLUS13 9  .000130 .372460  .16570000  .163751172 TPLUS14 9  .000320 1.935650  .43606778  .643855635 TPLUS15 9  .000130  3.480280  .71382778  1.230820913 TPLUS16 9  .000200  3.993840  .90512000  1.456535580 TPLUS17 9 .001770 3.124460  .91615444  1.282648001 TPLUS18 9 .005110  5.946630  1.46535556  2.207936411 TPLUS19 9  .000420 .455980  .12866333  .156059905 TPLUS20 9  .000800 5.115220  1.19159111  1.844281669 TPLUS21 9  .000870 3.485870  .84026889  1.365165341 TPLUS22 9  .002760 1.295020  .37181222  .520050888 TPLUS23 9  .000610 1.010000  .35587667  .429666333 TPLUS24 9  .000130 .576900  .21919333  .248273000 TPLUS25 9  .000070 .700740  .25977111  .295350196 TPLUS26 9  .003570  3.250440  .80801556  1.299151316 TPLUS27 9  .000290  2.924560  .70291000  1.202352034 TPLUS28 9  .001540 .883800  .22549111  .345388828 TPLUS29 9  .002090 .545250  .18665556  .217073584 TPLUS30 9  .002350 .827970 .26019111  .332296545 ATVASBLM 9  .007030 .911160  .18600333  .298074972 ATVASSDH 9  .003820 1.667230  .47021333  .684453634 Valid N (listwise) 9

## Sumber: Data diolah menggunakan spss ver.26

## Uji Normalitas
Uji  Normalitas  yang  digunakan  dalam  penelitian  adalah  Shapiro-Wilk.  Uji Normalitas perlu dilakukan untuk membantu penulis dalam menentukan sebaran data. Sebaran data yang dimaksud dapat terbagi atas dua kondisi, yaitu distribusi normal dan tidak normal. Uji normalitas yang dilakukan pada sebaran data penelitian menggunakan Shapiro-Wilk disebut normal apabila hasil yang didapatkan berada pada nilai >0,05
Tabel 5. Hasil uji normalitas Shapiro-Wilk pada Abnormal Return  Saham Subsektor Farmasi.

## Tests of Normality
Kolmogorov-Smirnov a Shapiro-Wilk Statistic df Sig. Statistic df Sig. TMIN30 .160 9 .200 * .909 9 .308 TMIN29 .217 9 .200 * .921 9 .397 TMIN28 .204 9 .200 * .935 9 .531 TMIN27 .330 9 .005 .748 9 .005 TMIN26 .397 9 .000 .557 9 .000 TMIN25 .196 9 .200 * .958 9 .776 TMIN24 .281 9 .038 .782 9 .013 TMIN23 .173 9 .200 * .945 9 .633 TMIN22 .179 9 .200 * .951 9 .697 TMIN21 .336 9 .004 .724 9 .003 TMIN20 .228 9 .197 .917 9 .369 TMIN19 .256 9 .090 .764 9 .008 TMIN18 .337 9 .004 .745 9 .005 TMIN17 .254 9 .098 .805 9 .023 TMIN16 .373 9 .001 .679 9 .001 TMIN15 .225 9 .200 * .828 9 .042 TMIN14 .276 9 .047 .871 9 .127 TMIN13 .256 9 .093 .814 9 .029 TMIN12 .215 9 .200 * .962 9 .818 TMIN11 .222 9 .200 * .967 9 .864 TMIN10 .226 9 .200 * .868 9 .117 TMIN9 .174 9 .200 * .946 9 .651 TMIN8 .268 9 .063 .857 9 .089 TMIN7 .262 9 .075 .889 9 .196 TMIN6 .151 9 .200 * .951 9 .699 TMIN5 .128 9 .200 * .974 9 .926 TMIN4 .197 9 .200 * .951 9 .707 TMIN3 .190 9 .200 * .931 9 .495 TMIN2 .208 9 .200 * .906 9 .289 TMIN1 .302 9 .018 .830 9 .044
T0 .359 9
.001 .723 9 .003 TPLUS1 .160 9 .200 * .970 9 .891 TPLUS2 .248 9 .118 .863 9 .104 TPLUS3 .185 9 .200 * .956 9 .758 TPLUS4 .181 9 .200 * .972 9 .912 TPLUS5 .287 9 .031 .729 9 .003 TPLUS6 .236 9 .160 .907 9 .296 TPLUS7 .198 9 .200 * .938 9 .563 TPLUS8 .197 9 .200 * .910 9 .317 TPLUS9 .247 9 .122 .898 9 .239 TPLUS10 .224 9 .200 * .910 9 .319 TPLUS11 .244 9 .129 .837 9 .054 TPLUS12 .211 9 .200 * .875 9 .139 TPLUS13 .232 9 .176 .872 9 .130 TPLUS14 .236 9 .159 .838 9 .055 TPLUS15 .418 9 .000 .676 9 .001 TPLUS16 .375 9 .001 .693 9 .001 TPLUS17 .180 9 .200 * .962 9 .815 TPLUS18 .298 9 .021 .843 9 .063 TPLUS19 .219 9 .200 * .931 9 .491 TPLUS20 .178 9 .200 * .919 9 .387 TPLUS21 .155 9 .200 * .952 9 .717 TPLUS22 .214 9 .200 * .924 9 .423 TPLUS23 .187 9 .200 * .953 9 .723 TPLUS24 .230 9 .185 .846 9 .067 TPLUS25 .208 9 .200 * .928 9 .464 TPLUS26 .300 9 .019 .797 9 .019 TPLUS27 .187 9 .200 * .903 9 .271 TPLUS28 .283 9 .036 .882 9 .167 TPLUS29 .233 9 .171 .894 9 .218 TPLUS30 .174 9 .200 * .947 9 .660 AARSBLM .175 9 .200 * .938 9 .558 AARSSDH .341 9 .003 .682 9 .001
*. This is a lower bound of the true significance.

## a. Lilliefors Significance Correction
Sumber: Data diolah menggunakan spss ver.26
Melalui  table  hasil  uji  Shapiro-Wilk  di  atas,  dapat  dilihat  bahwa  sebaran  data Average Abnormal Return sesudah lebih kecil dari batas uji normalitas yaitu 0,05. Nilai AARSSDH pada table diatas sebesar 0,001 mengindikasikan bahwa data tidak berdistribusi normal.  Data  yang  tidak  berdistribusi  normal  kemudian  menentukan  metode  uji  yang perlu dilakukan selanjutnya, yaitu menggunakan Wilcoxon Signed Ranked Test.
Tabel 6. Hasil uji normalitas pada Trading Volume Activity Saham Subsektor Farmasi.

## Tests of Normality
Kolmogorov-Smirnov a Shapiro-Wilk Statistic df Sig. Statistic df Sig. TMIN30 .338 9 .004 .731 9 .003 TMIN29 .334 9 .005 .721 9 .002 TMIN28 .214 9 .200 * .838 9 .055 TMIN27 .414 9 .000 .573 9 .000 TMIN26 .420 9 .000 .497 9 .000 TMIN25 .389 9 .000 .492 9 .000 TMIN24 .327 9 .006 .659 9 .000 TMIN23 .335 9 .004 .689 9 .001 TMIN22 .281 9 .039 .777 9 .011 TMIN21 .311 9 .012 .647 9 .000 TMIN20 .269 9 .060 .721 9 .002 TMIN19 .313 9 .011 .721 9 .002 TMIN18 .266 9 .067 .801 9 .021 TMIN17 .372 9 .001 .539 9 .000 TMIN16 .292 9 .026 .630 9 .000 TMIN15 .283 9 .036 .746 9 .005 TMIN14 .283 9 .036 .722 9 .003 TMIN13 .237 9 .153 .826 9 .040 TMIN12 .203 9 .200 * .893 9 .214 TMIN11 .289 9 .029 .758 9 .007 TMIN10 .331 9 .005 .688 9 .001
TMIN9 .331 9 .005 .764 9 .008 TMIN8 .306 9 .015 .723 9 .003 TMIN7 .316 9 .010 .778 9 .012 TMIN6 .329 9 .006 .798 9 .019 TMIN5 .318 9 .009 .794 9 .017 TMIN4 .325 9 .007 .780 9 .012 TMIN3 .333 9 .005 .775 9 .010 TMIN2 .339 9 .004 .776 9 .011 TMIN1 .289 9 .029 .787 9 .014 T0 .389 9 .000 .636 9 .000 TPLUS1 .358 9 .001 .648 9 .000 TPLUS2 .343 9 .003 .661 9 .001 TPLUS3 .417 9 .000 .617 9 .000 TPLUS4 .406 9 .000 .625 9 .000 TPLUS5 .310 9 .013 .744 9 .005 TPLUS6 .299 9 .020 .727 9 .003 TPLUS7 .271 9 .056 .767 9 .009 TPLUS8 .229 9 .190 .822 9 .036 TPLUS9 .307 9 .014 .737 9 .004 TPLUS10 .336 9 .004 .781 9 .012 TPLUS11 .255 9 .095 .796 9 .018 TPLUS12 .300 9 .019 .801 9 .021 TPLUS13 .294 9 .024 .792 9 .017 TPLUS14 .278 9 .044 .742 9 .004 TPLUS15 .405 9 .000 .646 9 .000 TPLUS16 .355 9 .002 .685 9 .001 TPLUS17 .290 9 .028 .713 9 .002 TPLUS18 .325 9 .007 .707 9 .002 TPLUS19 .271 9 .056 .813 9 .029 TPLUS20 .361 9 .001 .699 9 .001 TPLUS21 .347 9 .002 .673 9 .001 TPLUS22 .291 9 .027 .735 9 .004 TPLUS23 .312 9 .012 .786 9 .014 TPLUS24 .283 9 .036 .802 9 .022
TPLUS25 .333 9
.005 .776 9 .011 TPLUS26 .389 9 .000 .653 9 .000 TPLUS27 .362 9 .001 .624 9 .000 TPLUS28 .356 9 .002 .700 9 .001 TPLUS29 .316 9 .010 .812 9 .028 TPLUS30 .297 9 .021 .782 9 .013 ATVASBL M .274 9 .050 .682 9 .001 ATVASSD H .292 9 .025 .693 9 .001
*. This is a lower bound of the true significance.
a. Lilliefors Significance Correction

## Sumber: Data diolah menggunakan spss ver.26
Tabel di atas menunjukkan hasil uji normalitas Shapiro-Wilk pada Trading Volume Activity sebelum dan sesudah kasus pertama Covid-19 terkonfirmasi di Indonesia. Pada uji  normalitas  tersebut,  Aktivitas  Volume  Perdagangan  pada  saat  sebelum  covid  dan sesudah memiliki nilai masing-masing 0,001 dan 0,001. Kedua hasil uji tersebut berada pada signifikansi <0,05. Dengan hasil tersebut maka sebaran data pada Aktivitas volume perdagangan sebelum dan sesudah memiliki distribusi yang tidak normal. Karena sebaran data  yang  tidak  terdistribusi  normal,  maka  sama  dengan  uji  Abnormal  Return  yang dilakukan  sebelumnya,  metode  uji  perbandingan  selanjutnya  menggunakan  Wilcoxon Signed Rank Test.
Penelitian  dilakukan  sesuai  dengan  pertanyaan  pada  identifikasi  masalah. Pertanyaan pertama adalah apakah terdapat perbedaan abnormal return sebelum dan setelah kasus pertama covid-19 di Indonesia pada saham subsektor farmasi. Penelitian yang dilakukan menunjukkan hasil  yang tidak signifikan. Hasil uji menunjukkan bahwa terdapat  perbedaan  abnormal  return  yang  signifikan  pada  saat  sebelum  dan  sesudah kasus  covid-19  pertama  kali  terkonfirmasi  di  Indonesia  terhadap  saham  perusahaan subsektor farmasi.
Pertanyaan  kedua  yaitu  apakah  terdapat  perbedaan  trading  volume  activity sebelum dan setelah kasus pertama covid-19 di Indonesia pada saham farmasi. Melalui penelitian ini, penulis menemukan terdapat perbedaan yang signifikan trading volume activity pada periode sebelum dan sesudah kasus pertama covid-19 di Indonesia pada saham  subsektor  farmasi.Rangkaian  hasil  statistik  yang  dilakukan  dalam  penelitian  ini menunjukkan bahwa fenomena masuknya Covid-19 ke Indonesia mengandung muatan informasi yang cukup untuk memengaruhi keputusan investor.
Sebelum Covid-19 diidentifikasi pertama kali di Indonesia, berita mengenai virus
baru tersebut sudah terlebih dahulu dibahas oleh media global. Karenanya, pada saat Indonesia  mencatatkan  kasus  pertama  Covid-19,  investor  sudah  terlebih  dahulu mengetahui tentang virus tersebut. Namun, walaupun virus tersebut sudah mendunia, tetapi  ternyata  kepanikan  tetap  terjadi  dalam  lingkup  investor  pemegang  saham subsektor farmasi di Indonesia. Dalam kondisi pandemi, ternyata para pemegang saham subsektor  farmasi  cenderung  melakukan  panic  selling,  yaitu  secara  masif  melepaskan kepemilikan saham subsektor farmasi yang dengan begitu akan berpengaruh terhadap turunnya harga saham. Melalui peristiwa pandemi, dapat kita simpulkan bahwa investor cenderung memilih untuk menarik investasinya di pasar modal seraya menunggu dan memilah untuk mengalokasikan dana pada model investasi yang lebih aman.
Keterbatasan  dalam  penelitian  ini  salah  satunya  adalah  event  windows  yang digunakan oleh penulis, yaitu 30 hari sebelum dan 30 hari sesudah peristiwa. Rentang waktu  yang  cukup  pendek  dapat  menjadi  bahan  pertimbangan  untuk  penelitian selanjutnya, dikarenakan periode  pandemi yang panjang, bahkan masih terjadi hingga pada saat penelitian ini selesai dilakukan. Selain itu, kebijakan-kebijakan yang diambil oleh pemerintah berubah-ubah menyesuaikan dengan tingkat kedaruratan yang terjadi, maka dari  itu,  pola  perilaku  masyarakat  secara  luas  juga  akan  ikut  berubah  sesuai  dengan kebijakan yang diterapkan.

## SIMPULAN
Hasil  penelitian  menunjukkan  terdapat  perbedaan  yang  signifikan  terhadap abnormal return dan trading volume activity terhadap saham subsektor farmasi pada saat sebelum dan sesudah terjadinya kasus pertama covid-19 di Indonesia. Dengan begitu, perlu diketahui bahwa pada saat covid-19 masuk ke Indonesia, para investor pemegang saham subsektor farmasi sebagian  besar  bereaksi untuk melakukan transaksi jual/beli. Reaksi  para  pemegang  saham  ini  dapat  diartikan  bahwa  para  investor  cenderung melakukan panic selling.
Peristiwa ini dapat dilakukan karena 3 hal, yang pertama adalah subsektor farmasi merupakan  salah  satu  industri  yang  memiliki  potensi  permintaan  yang  tinggi,  namun, ketergantungan  bahan  baku  impor  masih  menjadi  isu  utama  terhambatnya  proses produksi, sehingga terdapat kekhawatiran bahwa subsektor farmasi menjadi bidang yang sama dengan bidang-bidang lain yang tergerus oleh covid-19. Kedua, investor cenderung memilih  untuk  memegang  dana  utuh.  Dengan  memiliki  dana  utuh,  para  investor kemudian  mampu  menyelamatkan  aset  mereka  dari  kerugian  yang  lebih  besar,  dan menunggu  momen  yang  lebih  stabil  untuk  kembali  menginvestasikan  dana  pada instrumen investasi yang lebih aman.
DAFTAR PUSTAKA
Akhadiyah,  L.,  Isbanah,  Y.  (2021).  Analisis  Komparatif  Abnormal  Return  Dan  Trading
Volume  Activity  Emiten  Sektor  Mining  Berdasarkan  Pengumuman  Kasus  Pasien Covid-19 Pertama Di Indonesia. Jurnal Ilmu Manajemen, 9 (3), 979-989.
Anggraini, D. (2021). Dampak Covid-19 Terhadap Perubahan Harga Saham. Jurnal Bisnis,
Ekonomi, Manajemen, dan Kewirausahaan, 1, 1-13.
Arde, M. H. D., Kesuma, K. W. (2017). Studi peristiwa tragedi sarinah terhadap pasar modal Indonesia. E-Jurnal Manajemen Universitas Udayana, 6, 3080-3110.
Ariyanti,  Rini.  2016.  Reaksi  pasar  modal  atas  kebijakan  pengendalian  tembakau  di Indonesia. (Tesis, Magister Universiatas Pendidikan Indonesia)
BBC Indonesia. Diakses pada Maret 20,2020, dari
https://www.bbc.com/indonesia/majalah-51769267
Bursa Efek Indonesia. Diakses pada Maret 20, 2020, dari https://www.idx.co.id
Darmayanti,  N.,  Mildawati,  T.,  Susilowati,  F.  D.  (2020).  Dampak  covid-19  terhadap perubahan harga dan return saham. Jurnal Ekonomi dan Keuangan EKUITAS, 4, 462- 480.
Efie,  F.  A.  (2020).  Pengaruh  pengumuman  darurat  global  virus  corona  terhadap  harga saham di bursa efek indonesia (studi peristiwa pada saham-saham LQ45 di bursa efek Indonesia). Jurnal Ilmiah Mahasiswa F. E. B., 9, 1-15.
Febriyanti, G. A. (2020). Dampak pandemi covid-19 terhadap harga saham dan aktivitas volume perdagangan (Studi kasus saham LQ-45 di Bursa Efek Indonesia). Indonesia Accounting Journal, 2, 204-214.
Ismanto, J. (2020). Reaksi pasar modal terhadap pengumuman PSBB DKI Jakarta jilid II (Event study LQ-45 di BEI). Jurnal Edueco Universitas Balikpapan, 3, 51-66.
Kustodian  Sentral  Efek  Indonesia.  Diakses  pada  Maret  20,  2020,  dari https://www.ksei.co.id/
Nida, D. R. P. P., Yoga, I. G. A. P., Adityawarman, I. M. G. (2020). Analisis reaksi pasar modal terhadap peristiwa pemilu serentak tahun 2019. Jurnal Lingkungan dan Pembangunan Universitas Warmadewa, 4, 64-73.
Nurmasari,  I.  (2020).  Dampak  covid-19  terhadap  perubahan  harga  saham  dan  volume transaksi (studi kasus pada PT. Ramayana Lestari Sentosa, Tbk). Jurnal SEKURITAS, 3,
230-236.
Nuryana,  I.  (2017).  Analisis  reaksi  pasar  modal  terhadap  pengangkatan  joko  widodo sebagai  presiden  republik  Indonesia.  Jurnal  Ilmu  Manajemen  dan  Akuntansi Universitas Tribhuwana Tunggadewi, 4, 1-9.
Rahman,  Hervi  Andita.  2008.  Reaksi  pasar  sebelum  dan  sesudah  publikasi  laporan keuangan  pada  perusahaan  perbankan  yang  terdaftar  di  BEI  periode  2004-2006.
(Tesis, Magister Universitas Diponegoro, 2020)
Rifa’i, M. H. (2020). Pengaruh peristiwa pandemi covid -19 terhadap indeks harga saham gabungan.  (Skripsi,  Universitas  Islam  Malang,  2020)  Diakses  dari http://repository.unisma.ac.id/bitstream/handle/123456789/1215/S1_FEB_M.%20HAS AN%20RIFA'I_21601082196.pdf?sequence=1
Riyadi, S., Sujito., Rinawati, T. (2019). Reaksi pasar modal sebelum dan sesudah peristiwa upacara asian games 2018 di Jakarta. Jurnal Dinamika Sosial Budaya, 21, 57-67.
Sadela,  Widya.  2019.  Pengaruh  economic  value  added  (EVA),  rating  good  corporate governance (GCG), non-performing loan (NPL) terhadap return saham (Survei pada sector perbankan yang terdaftar di bursa efek Indonesia periode 2014-2017). (Tesis, Universitas Bakrie, 2019)
Sambuari, I. B., Saerang, I. S., Maramis, J. B. (2020). Reaksi pasar modal terhadap peristiwa virus corona (Covid-19) pada perusahaan makanan dan minuman yang terdaftar di bursa efek Indonesia. Jurnal Manajemen Bisnis dan Inovasi Universitas Sam Ratulangi, 7, 407-415.
Saraswati, N. M. A. W., Mustanda, I. K. (2018). Reaksi Pasar Modal Indonesia  Terhadap Peristiwa Pengumuman Hasil Penghitungan Suara Pemilihan Umum Dan Pelantikan Presiden Amerika Serikat. E-Jurnal Manajemen Universitas Udayana, 7, 2971 – 2998.
Setyawan, St Tri Adi. 2006. Analisis reaksi pasar modal terhadap kenaikan harga BBM (Studi kasus:  di  Bursa  Efek  Jakarta  untuk  Saham-Saham  LQ-45).  (Tesis,  Universitas Diponegoro, 2006)
Siswantoro. (2020). Efek Diumumkannya Kasus Pertama Covid-19 Terhadap Harga Saham Dan  Total  Saham  Yang  Diperdagangkan.  Jurnal  Akuntansi,  Keuangan,  dan Manajemen, 1, 227-238.
Susanti, Laely Nur. 2019. Analisis pengaruh pengumuman merger dan akuisisi terhadap abnormal  return,  return  saham,  dan  volume  perdagangan  saham  (perusahaan manufaktur yang terdaftar di BEI periode 2014-2019).
Suwarno,  Kustono,  A.,  Setyowati,  A.  (2016).  Analisis  reaksi  pasar  akibat  kenaikan  dan penurunan bahan bakar minyak di bursa efek indonesia. Jurnal Sains Manajemen dan Bisnis Indonesia Universitas Muhammadiyah Jember, 6, 184-231.
Pasaribu,  R.  B.  F.  (2008):  Pengaruh  Variabel  Fundamental  terhadap  Harga  Saham Perusahaan Go-public di Bursa Efek Indonesia periode 2003-2006.  Jurnal Ekonomi dan Bisnis, 2, 101-113.
Pasaribu, S. E., Sinaga, L. (2020). Analisis dampak pandemi covid-19 terhadap harga saham PT Garuda Indonesia Persero (Tbk). Jurnal Aktiva: Riset Akuntansi Dan Keuangan, 2 (2), 44-50.
Putri,  H.  T.  (2020).  Covid-19  dan  harga  saham  perbankan  di  Indonesia.  Jurnal  Ilmiah Ekonomi dan Bisnis EKSIS, 11(1), 6-9.
Wulaningrum,  R.,  Suyudi,  M.  (2019).  Analisis  komparatif  abnormal  return  perdagangan sebelum  dan  sesudah  tax  amnesty  pada  saham  sektor  properti  di  bursa  efek Indonesia. Jurnal Akuntansi Multi Dimensi Politeknik Negeri Samarinda, 2, 104-111.
Yahoo Finance. Diakses pada Maret 22, 2020, dari https://finance.yahoo.com