Abstrak — Tax Amnesty merupakan Undang-Undang yang menjadi isu  hangat  2016    dan  berakhir  pada  Maret  2017.  Kebijakan  Tax Amnesty mengharuskan pihak bank menjadi pihak penerima dana repatriasi. Terkait hal itu, berdasarkan isu ekonomi finansial 2015 hingga 2016 terdapat saham bank yang selalu diburu oleh investor karena  saham  yang  likuid.  Saham  perbankan  yang  paling dipertimbangkan  untuk  diperdagangkan  yaitu  Bank  Central  Asia (BBCA),  Bank  Mandiri  (BMRI),  Bank  Rakyat  Indonesia  (BBRI), dan Bank Negara Indonesia (BBNI) karena masuk dalam kelompok saham LQ45.  Tujuan  penelitian  ini  adalah mengetahui  gambaran data  volume,  mengetahui  efek  adanya  intervensi  akibat  Tax Amnesty,  dan  mendapat  kesimpulan  mengenai  likuiditas  saham sebelum  dan  selama  Tax  Amnesty  dari  model  ACD.  Model  ACD merupakan  model  alternatif  lain  di  luar  intervensi.  Analisis intervensi  yang  dilakukan  menunjukkan  bahwa  terdapat  efek intervensi  diberlakukannya  Tax  Amnesty  pada  volume  saham perusahaan BMRI dan BBNI, namun tidak pada BBCA dan BBRI. Model intervensi yang terbentuk belum memenuhi distribusi normal. Model  ACD  menghasilkan  bahwa  volume  transaksi  lebih  likuid dilihat  dari  durasi  yang  tinggi  pada  periode  Tax  Amnesty.  Durasi menunjukkan kejadian volume transaksi yang rendah, jadi bila nilai durasi tinggi maka volume transaksi rendah jarang terjadi. Hanya saja,  pada  saham  BBRI  tidak  dapat  dibandingkan  sebelum  Tax Amnesty dan setelah Tax Amnesty karena data tidak terdapat efek ACD  dilihat  dari  parameter  konstanta  saja  yang  signifikan  dalam model.
Kata  Kunci — Autoregressive  Conditional  Duration,  Analisis Likuiditas, Intervensi, Model Error Multiplikatif

## I. PENDAHULUAN
iterapkannya Tax  Amnesty akan  memberikan  dampak pada penerimaan pajak dan arus modal masuk atau capital inflows .  Semakin  banyak  dana  yang  masuk  maka  akan mampu  meningkatkan  pertumbuhan  ekonomi  yang  nantinya melonggarkan  likuiditas  pada  saham  perbankan.  Didasarkan oleh isu ekonomi finansial di tahun 2015 hingga 2016 terdapat beberapa saham bank yang selalu diburu oleh investor ataupun trader. Pertimbangan pihak investor atau trader memilih saham perbankan adalah saham likuid artinya transaksi jual beli saham yang secara kontinyu dilakukan oleh investor dan trader dengan kata  lain  demand  dan  supply  selalu  tinggi.  Selain  itu  kinerja perbankan  yang  baik  juga  mempengaruhi  harga  per  lembar saham di beberapa saham bank tersebut. Berdasarkan data yang diolah  infobank  saham-saham  perbankan  yang  menduduki peringkat lima besar emiten adalah Bank Central Asia (BBCA), Bank Mandiri (BMRI) dan Bank Rakyat Indonesia (BBRI) [1]. Selain ketiga bank tersebut bank yang memiliki peranan besar
adalah bank yang masuk dalam BUKU 4. Bank yang termasuk dalam  kategori  BUKU  4  adalah  Bank  Central  Asia,  Bank Mandiri, Bank Rakyat Indonesia, dan Bank Negara Indonesia serta  ditambah  satu  bank  lagi  yaitu  Bank  CIMB  Niaga  per September 2016 [2].
Saham perbankan yang akan dianalisis hanya saham dari empat bank yang dinilai memiliki likuiditas terbaik yaitu Bank Central  Asia  (BBCA),  Bank  Mandiri  (BMRI),  Bank  Rakyat Indonesia (BBRI), dan Bank Negara Indonesia (BBNI). Dimana keempat  saham  tersebut  secara  stabil  periode  Februari  2016 sampai  Juli  2016  selalu  masuk  dalam  indeks  LQ45.  LQ45 adalah Indeks Likuiditas Bursa Efek Jakarta [3]. Empat saham perbankan  yang  diduga  paling  dipertimbangkan  untuk diperdagangkan  juga  merupakan  bank  yang  ditunjuk  untuk menerima  dana  dari  kebijakan Tax  Amnesty .  Likuiditas berdasarkan  volume  dianalisis  menggunakan  Model  Error Multiplikatif  dengan  pendekatan  ACD  ( Autoregressive Conditional  Duration ).  Selain  menggunakan  metode  ACD, alternatif  analisis  lain  adalah  intervesi  untuk  melihat  apakah terdapat efek intervensi akibat diberlakukannya kebijakan Tax Amnesty .
Tujuan penelitian ini adalah mendeskripsikan data volume transaksi saham perusahaan sektor perbankan, mengetahui efek Tax  Amnesty terhadap  volume  transaksi  dengan  analisis intervensi,  dan  memperoleh  kesimpulan  mengenai  likuiditas saham  perbankan  sebelum  dan  selama Tax  Amnesty berlangsung  dilihat  dari  model  ACD  terbaik.  Model  ACD merupakan  model  pembanding  terlepas  dari  model  intervensi yang terbentuk.
Terkait  metode  ACD  yang  digunakan  telah  terdapat penelitian  sejenis  berjudul Autoregressive  Conditional Duration Models: An Application in the Brazilian Stock Market memberikan  gambaran  bahwa  selama  beberapa  dekade  studi keuangan  biasa  menggunakan  data  harian  dimana  yang  biasa menjadi  fokusan  adalah  harga  penutupan  per  hari  dan mengabaikan  peristiwa intrada y  [4].  Namun,  karena  semakin berkembang  pesat  industri  keuangan  dan  evolusi  yang  cepat pada optimasi computer sehingga data intraday dapat direkam. Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  model  Burr-ACD  berisi EACD dan WACD model sebagai kasus khusus yang berguna dalam  pemodelan  namun  model  kurang  membatasi  dan  bisa mengambil bentuk yang lebih realistis.
Metode  intervensi  juga  telah  banyak  digunakan  salah satunya adalah Peramalan Nilai Tukar Dolar Amerika  Serikat terhadap  Rupiah  Menggunakan  Intervensi  dan  ANFIS  [5]. Penelitian menyimpulkan bahwa pada metode intervensi, nilai

## Analisis Likuiditas Saham Sektor Perbankan di BEI Menggunakan Analisis Intervensi dan Autoregressive Conditional Duration
Luh Putu Shintya Handayani (1,2) dan Dedy Dwi Prastyo (1)*
(1) Departemen Statistika, Fakultas Sains dan Analitika Data Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS) Jl. Arief Rahman Hakim, Surabaya 60111 Indonesia
(2) Bank Central Asia e-mail : dedy-dp@statistika.its.ac.id (1)* ; shintyahandayani24@gmail.com (1,2)
D
tukar dollar Amerika Serikat terhadap rupiah dipengaruhi oleh kejadian Pemilihan Umum (Pemilu) Presiden dan pengumuman People Bank of China (PBoC) melakukan devaluasi yuan.
Penelitian  sebelumnya  yang  berkaitan  dengan  volume saham  adalah  mengenai  Pengaruh  Return  Saham,  Volume Perdagangan  dan  Volatilitas Harga  Saham  Terhadap  Bid-Ask Spread pada Perusahaan yang Melakukan Stock Split di Bursa Efek  Indonesia  menghasilkan  bahwa  return  saham,  volume perdagangan  dan  volatilitas  harga  saham  secara  serempak berpengaruh  signifikan  terhadap  bid-ask  spread  pada perusahaan yang melakukan stock split di Bursa Efek [6]. Pada penelitian  lainnya  diperoleh  bahwa  terdapat  pengaruh  yang signifikan  antara  harga  saham,  return  saham,  dan  volume perdagangan terhadap likuiditas saham sesudah stock split [7]. Dari  kedua penelitian tersebut dapat  diketahui  bahwa  volume transaksi  dapat  digunakan  sebagai  salah  satu  acuan  dalam menentukan likuiditas saham.

## II. TINJAUAN PUSTAKA

## A. Volume Transaksi Saham
Volume  transaksi  saham  mencerminkan  kekuatan  antara permintaan  dan  penawaran  yang  merupakan  manivestasi  dari tingkah laku investor maupun trader [8]. Volume perdagangan merupakan  bagian  yang  diterima  dalam  analisis  teknikal. Kegiatan  perdagangan  dalam  volume  yang  sangat  tinggi  di suatu bursa akan ditafsirkan sebagai tanda pasar akan membaik ( bullish ).

## B. Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA)
Bentuk  umum  model  ARIMA  non  musiman  adalah sebagai berikut [9].
     0 1 d p t q t B B V B a       (1)
dengan,
t V : volume transaksi harian perusahaan emiten
p  : koefisien komponen AR non musiman dengan orde p
q  : koefisien komponen MA non musiman dengan orde q
( ) p B
 : 1 1 p p B B      
( ) q B  : 1 1 q q B B      
(1 ) d B  : operator untuk differencing orde d t a : nilai residual pada saat t Model umum ARIMA ( , , ) p d q sebagai berikut.
      1 0 1 1 1 1 d p q p t
q t B B B V B B a                 (2)

## C. Analisis Intervensi
Model  intervensi  merupakan  suatu  model  yang dipergunakan pada saat kejadian khusus diluar perkiraan yang mempengaruhi  variabel  yang  diramalkan.  Bentuk  umum  dari model  intervensi multiple  intervention  inputs adalah  sebagai berikut[9].
        1 b j k j t jt t j j B B B V I a B B         (3)
dengan,
jt I adalah  variabel  intervensi  (bisa step atau pulse  function ), 1, 2, , j k   2 0 1 2 : ( ) s j s B B B B           2 1 2 : 1 ( ) r j r B B B B          ( ) ( ) t t B a N B    : noise series
b : delay waktu dimana efek intervensi mulai terjadi r : lamanya pengaruh intervensi s : pola dari efek intervensi Secara  umum  ada  dua  jenis  variabel  intervensi,  yaitu fungsi  step  ( step  function )  dan  fungsi pulse ( pulse  function ). Intervensi pada waktu T yaitu waktu mulainya terjadi intervensi dan berlanjut pada waktu berikutnya. Pada kondisi ini variabel intervensi  merupakan step  function secara  matematis  dapat dinotasikan sebagai berikut.
  1,
0, T jt t j j j t T I S t T        (4)

## D. Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity
Model GARCH adalah pengembangan dari model ARCH yang  dikenalkan  oleh  Engle  tahun  1982  yang  telah  berhasil diaplikasikan  pada  data  keuangan  dengan  adanya volatility cluster .  Padahal  pemodelan  data time  series dilakukan berdasarkan  asumsi  homoskedastisitas  pada  varian error sehingga  pemodelan  dengan  time  series  ARIMA  saja  tidak cukup[10]. Pada kasus heteroskedastisitas, model regresi dapat dituliskan dengan persamaan (5) sebagai berikut.
t t t V     (5)
Sehingga  pada  kasus  heteroskedastisitas  nilai t  dapat dimodelkan sesuai persamaan (6) berikut.
t t t Z    (6)
Nilai t  dimodelkan  ARCH  yang  dikembangkan  menjadi GARCH  untuk  menangkap  heteroskedastisitas.  Persamaan secara umum dari model GARCH dengan order ( , ) r s .
2 2 2 2 2 1 1 1 1 2 2 2 1 1 t t r t r t s t s r s t i t i j t j i j                                
      (7) dimana 0, 0,  dan 0       .

## E. Model Autoregressive Conditional Duration
Model ACD ditentukan  oleh  kondisi  dimana i  merupakan ekspektasi bersyarat dari durasi ke- i dengan waktu durasi sebelumnya, yang dinyatakan [10]
  1 i i i E x F    . (8)
Sesuai  persamaan  (8)  model  umum ACD dapat  dituliskan seperti persamaan (9).
i i i x    (9)
Model ACD dapat dianggap sebagai model GARCH untuk data durasi.
1 1 r s i j i j j i j j j x    
          (10)

## F. Perumusan Model Autoregressive Conditional Duration
Menentukan  durasi  data  terlebih  dahulu  dihitung  nilai residual ARIMA-GARCH. Nilai residual yang lebih kecil dari nol diberi nilai 1 dan yang lebih besar dari nol diberi nilai 0. Hal ini diambil dari konsep pengelolaan risiko dimana efek negatif lebih memiliki andil dibanding efek positif[10]. Artinya berita buruk  pada  perusahaam  emiten  memiliki  efek  lebih  tinggi dibanding berita baik.
Menghitung durasi atau interval antara dua waktu kejadian yaitu 1
i i i X t t    , dengan i X adalah durasi ke-i, i t adalah saat kejadian  ke-i  yang nilai residual yang lebih kecil dari nol [11]. Selanjutnya  pemeriksaan  efek  ACD  dari  data  durasi  yang diperoleh.  Pemeriksaan  efek  ACD  dengan  ACF plot menerangkan bahwa jika tidak ada efek ACD maka  ACF dan PACF  seharusnya  adalah  nol  pada  semua lag atau  secara statistik tidak signifikan.
Data durasi diuji distribusinya dengan hipotesis: H 0 :  data  durasi  bersifat  memory  less  (berdistribusi eksponensial) sehingga  =1 H 1 : data durasi tidak bersifat memory less (berdistribusi weibull sehingga   1
Berdasarkan  hipotesis    nol  didapat  distribusi  durasi  yang digunakan adalah:
exp ( , ) exp( ) f x x       (11)
dimana  eksponensial  memiliki hazard  function sesuai persamaan:
exp exp exp ( ) ( ) 1 ( ) f x x F x      (12)
Menguji independensi secara statistik harus membuat alternatif yang dapat menunjukkan dependensi durasi dengan mengikuti distribusi weibull yang dapat dituliskan seperti persamaan (13)
1 ( exp( , , ) ( ) ) w f x x x  
          (13)
Setelah  diperoleh  model  maka  pemeriksaan  diagnostik dilakukan  untuk  mengetahui  apakah  data time  series tersebut masih  mengandung  autokorelasi  atau tidak. Pengujian  asumsi white noise dilakukan dengan menggunakan uji Ljung Box yang didasarkan pada nilai ACF dengan hipotesis sebagai berikut. H 0 : 1 2 0
K         (residual white noise ) H 1 :  minimal  ada  satu 0 dengan 1, 2, 3, , k k K     (residual tidak white noise )
Statistik  uji  yang  digunakan  pada  pengujian  ini  ditulis  sesuai persamaan (14) dengan n adalah banyaknya data, k adalah lag waktu,  dan 2 ˆ k  adalah  nilai  autokorelasi  lag  ke-k  dari  deret waktu.
    2 1 ˆ 2 K k k Q n n n k       (14)
Nilai Q dibandingkan dengan nilai tabel 2 , db   .  H 0 ditolak jika 2 , db Q    yang  menunjukkan  bahwa  residual  tidak memenuhi asumsi white noise (9).

## G. Kriteria Pemilihan Model Terbaik
Terdapat  dua  kriteria  yang  digunakan  sebagai  alternatif memilih model yaitu AIC ( Akaike’s Information Criterion ) dan
SBC ( Schwarz’s  Bayesian  Criterion )  [12].  Kriteria  pemilihan model  ini  berdasarkan  kemungkinan  log. AIC ditulis  pada persamaan (15) .
    2 log 2 AIC L p q     (15)
dengan p dan q adalah  jumlah  parameter  dalam model  dan L adalah  kemungkinan  yang  telah  dievaluasi  pada  MLE  serta  n adalah jumlah periode waktu (jumlah data). Model SBC dapat ditulis sesuai persamaan (16).
     2 log log SBC L n p q     (16)

## III. METODOLOGI PENELITIAN

## A. Sumber Data dan Variabel Penelitian
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  data sekunder yang diperoleh dari finance.yahoo.com . Data volume transaksi  saham  perusahaan  sektor  perbankan  yang  memiliki kapital besar yaitu Bank Central Asia V 1,t dengan kode emiten BBCA,  Bank  Mandiri  V 2,t dengan  kode  emiten  BMRI,  Bank Rakyat  Indonesia  V 3,t dengan  kote  emiten  BBRI,  dan  Bank Negara Indonesia V 4,t dengan kote emiten BBNI.
Dummy untuk  menghitung  durasi  dilakukan  dengan mengkoding  data  menjadi  nilai  0  dan  1.  Nilai  0  jika  nilai residual model ARMA-GARCH lebih besar dari nol.
, 1,  jika residual ARMA-GARCH 0
0, jika residual ARMA-GARCH 0 m t D       Untuk  analisis  intervensi  periode  intervensi  yang  digunakan adalah selama Tax Amnesty berlangsung yaitu 1 Juli 2016 – 31 Maret 2017.

## B. Langkah Analisis
Langkah  yang  dilakukan  untuk  menganalisis  adalah sebagai berikut :
a. Download di situs finance.yahoo.com dengan memasukkan kode perusahaan emiten.
b. Melakukan  analisis  eksplorasi  data  volume  transaksi saham  Bank  Central  Asia,  Bank  Mandiri,  Bank  Rakyat Indonesia, dan Bank Negara Indonesia
c. Menggambarkan  data  volume  transaksi  saham  dengan time series plot .
d. Melakukan  pemodelan  analisis  intervensi  untuk  data volume transaksi saham.
e. Melakukan pemodelan  ARMA-GARCH  dan  residualnya digunakan  untuk  menentukan  durasi  pada  transaksi volume saham.
f. Menghitung  durasi  saham  Bank  Central  Asia,  Bank Mandiri,  Bank  Rakyat  Indonesia,  dan  Bank  Negara Indonesia.
g. Melakukan  pengujian  distribusi  durasi  data  masing- masing perusahaan
h. Memodelkan  durasi  dari  volume  transaksi  saham  Bank Central Asia, Bank Mandiri, Bank Rakyat Indonesia, dan Bank  Negara  Indonesia  dengan  menggunakan  Model ACD baik Eksponensial ACD atau Weibull ACD .

## IV. ANALISIS DAN PEMBAHASAN

## A. Deskripsi Volume Transaksi Saham
Analisis deskriptif data volume transaksi saham dilakukan untuk  mengetahui  karakteristik  volume  transaksi  saham
perusahaan  BBCA,  BMRI,  BBRI,  dan  BBNI.  Deskripsi  data volume  dapat  dilihat  secara  visual  dalam  gambar  1.  Serta perhitungan  statistik  deskriptif  volume  keempat  perusahaan sesuai tabel 1 dan tabel 2. Dilihat secara visual rentang boxplot BBCA  lebih  kecil  dibanding  tiga  saham  lain,  yang  artinya volatilitas  tansaksi  saham  BBCA  lebih  rendah  dibanding  tiga saham  yaitu  BMRI,  BBRI,  dan  BBNI.  Outlier  pada  volume transaksi  saham  menunjukan  bahwa  banyak  volume  transaksi saham  bernilai  lebih  besar  dari  batas  atas.  Nilai  batas  atas volume transaksi saham harian BBCA, BMRI, BBRI, dan BBNI berturut-turut  sebesar  29542400,  61016000,  67932500, 58971700.
BBNI BBRI BMRI BBCA 200000000 150000000 100000000 50000000 0 V ol u m e

## Gambar 1 Boxplot Volume Transaksi Saham
Tabel 1 menunjukkan bahwa volume transaksi perusahaan BBRI paling tinggi dibanding BBCA, BMRI, dan BBNI. Dilihat dari  koefisien  varians  volume  transaksi  terendah,  diketahui bahwa  transaksi  perusahaan  BBCA  lebih  stabil  dilihat  dari koefisien vasiansi volume transaksi saham harian senilai 60,17 dibanding  tiga  perusahaan  lainnya.  Data  volume  transaksi secara  keselurusan  menunjukan  bahwa  data  tidak  mengikuti distribusi normal karena nilai skewness tidak sama dengan nol dan nilai kurtosis tidak sama dengan tiga. Tabel 1
Karakteristik Volume Transaksi Saham Saham Rata-rata Std. Dev Koef. Var Skew.  Kurt. BBCA 13713658  8252129 60,17 1,95 6,61 BMRI 27690499  18014663  66,19 2,45 10,72 BBRI 31493772  19208546  60,99 1,99 6,12 BBNI 26125796  18328838  68,95 2,46 10,20 Tabel 2 Karakteristik Volume Transaksi Saham Per Periode Saham Rata-rata Std.Dev Koef. Var Skew Kurt.
Se be lu m Ta x A m ne st y BBCA 13085600 7860985 60,07 2,19 8,88 BMRI 28349462 18734036 66,08 2,45 10,58 BBRI 32478421 19615150 60,39 1,95 5,86 BBNI 26304752 18274259 69,47 2,52 10,54 Se la m a
Ta x A m ne st y BBCA 19141873 9493288 49,59 0,88 0,38 BMRI 21995176 13073198 59,44 1,50 2,17 BBRI 22983596 12352717 53,75 1,87 4,07 BBNI 24579099 15547367 63,25 1,42 2,07
Tabel  2  menunjukkan  bahwa  saham  yang  paling  tidak stabil dalam transaksi harian yaitu BBNI baik selama periode Tax  Amnesty maupun  selama  periode  sebelum Tax  Amnesty dilihat  dari  nilai  koefisien  variansi  tertinggi  yaitu  69,47  dan 63,25.  Volume  transaksi  harian  saham  BBCA,  BMRI,  BBRI, dan  BBNI  sebelum  dan  selama Tax  Amnesty tidak  mengikuti
distribusi normal karena nilai skewness tidak sama dengan nol dan  nilai kurtosis tidak  sama  dengan  tiga.  Lonjakan  volume transaksi pada masa sebelum Tax Amnesty menyebabkan rata- rata  volume  transaksi  lebih  tinggi  pada  periode  sebelum  Tax Amnesty  dibandingkan  pada  periode  selama  Tax  Amnesty berlangsung.

## B. Pemodelan Volume Transaksi Saham dengan Intervensi
Tahapan identifikasi model ARIMA mengharuskan bahwa data  yang  dimodelkan  merupakan  data  yang  telah  stasioner dalam mean dan  varians.  Pola  volume  transaksi  sebelum  dan selama Tax  Amnesty digambarkan  dalam time  series  plot menunjukkan  data  tidak  stasioner  dalam  mean  dan  varians, maka dilakukan transformasi dengan lamda 0,14 untuk BBCA dan transformasi ln untuk tiga perusahaan lainnya karena nilai lamda  0. Box-Cox  plot BBCA  dapat  dilihat  pada  gambar  3. Setelah  ditransformasi  ternyata  belum  stasioner  dalam  mean sehingga  dilakukan  differenching  1  sehingga  diperoleh  ACF dan  PACF  plot  seperti  gambar  4  untuk  membentuk  model dugaan pada perusahaan BBCA.
(a) (b) (c) (d) Gambar 2 Time Series Plot Volume Transaksi Saham (a) BBCA, (b)
BMRI, (c) BBRI, dan (d) BBNI 3 2 1 0 -1 12000000 11000000 10000000 9000000 8000000 7000000 6000000 5000000 4000000 Lambda S tD e v Lower CL Upper C L Limit Estimate 0.14 Lower CL 0.06 Upper CL 0.21 Rounded Value 0.14 (using 95.0% confidence) Lambda (a) 5.0 2.5 0.0 -2.5 -5.0 0.60 0.59 0.58 0.57 0.56 0.55 0.54 0.53 0.52 Lambda S tD e v Lower C L Upper C L Limit Estimate 0.97 Lower C L 0.39 Upper C L 1.50 Rounded Value 1.00 (using 95.0% confidence) Lambda (b) Gambar 3 Box-cox Plot BBCA (a) Data Volume, (b) Data Transformasi 40 35 30 25 20 15 10 5 1 1.0 0.8 0.6 0.4 0.2 0.0 -0.2 -0.4 -0.6 -0.8 -1.0 Lag A ut o co rr e la ti o n (a) 40 35 30 25 20 15 10 5 1 1.0 0.8 0.6 0.4 0.2 0.0 -0.2 -0.4 -0.6 -0.8 -1.0 Lag P a rt ia l A u to co rr el a ti o n (b) Gambar 4 (a) ACF dan (b) PACF Plot Volume BBCA Volume Transaksi BBCA Time V ol u m e 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 0 2 e+ 07 4 e+ 07 6 e+ 07 8e + 07 Volume Transaksi BMRI Time V ol u m e 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 0 5 e+ 07 1 e+ 08 1 .5 e +0 8 2 e+ 08 Volume Transaksi BBRI Time V ol u m e 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 0 5e +0 7 1 e+ 08 1 .5 e +0 8 Volume Transaksi BBNI Time V ol u m e 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 0 5 e+ 07 1e +0 8 1 .5 e +0 8
Tabel 3 Estimasi dan Uji Signifikansi Parameter Model ARIMA Saham Model Parameter Estimasi t hitung P- value BBCA A R IM A ([ 1, 2, 5, 7] ,1 ,1 ) 1  0,380 15,58 <0,0001 2  0,116 4,70 <0,0001 5  0,064 2,73 0,0064 7  0,062 2,568 0,0074
1  0,991 287,09 <0,0001 BMRI A R IM A ([ 1, 2, 4] ,1 ,1 ] 1  0,387 14,35 <0,0001 2  0,057 2,18 0,0297 4  0,061 2,41 0,0160 1  0,947 86,85 <0,0001 BBRI A R IM A (2 ,1 ,1 ) 1  0,451 18,59 <0,0001
2  0,149 6,18 <0,0001 1  0,994 377,97 <0,0001 BBNI A R IM A (2 ,1 ,2 ) 1  1,259 19,59 <0,0001 2  -0,309 -6,70 <0,0001 1  1,801 32,42 <0,0001 2  -0,803 -14,60 <0,0001
Tabel 4 Diagnosa Model ARIMA
Model Uji White Noise Uji Kolmogorov Smirnov Lag 2 hitung  db 2 0 , 05 , db  D hit P- value A R IM A ([ 1, 2, 5, 7] ,1 ,1 ) 6 1,67 1 11,070 0,036
<0,01
12 5,07 7 14,067
18 14,74 13 22,362 24 26,68 19 30,144 30 29,76 25 37,652 A R IM A ([ 1, 2, 4] ,1 ,1 ] 6 2,55 2 5,991 0,027 <0,01 12 6,96 8 15,507
18 14,77 14 23,685 24 23,14 20 31,410 30 33,40 26 38,885 A R IM A (2 ,1 ,1 )
6 5,12 3 7,815 0,034 <0,01
12 10,18 9 16,919 18 18,01 15 24,996 24 23,37 21 32,671 30 28,11 27 40,113 A R IM A (2 ,1 ,2 ) 6 2,35 2 5,991 0,029
<0,01 12 6,10 8 15,507 18 9,45 14 23,685 24 13,45 20 31,410 30 21,67 26 38,885
Langkah  yang  sama  dilakukan  pada  tiga  perusahaan lainnya. Sehingga hasil estimasi dan uji signifikansi model pada masing masing perusahaan sesuai tabel 3. Model pada tabel 3 merupakan model yang telah signifikan dan terbaik yang dipilih dari nilai AIC dan SBC terendah.
Model  ARIMA  ([1,2,5,7],1,1)  volume  transaksi  saham BBCA secara matematis dapat ditulisakan sebagai berikut.
2 5 7 (1 0, 99116 ) ˆ 1 0, 38076 0,11587 0, 06359 0, 06213 1 ) ( )( t t B a V B B B B B 
     
Model  yang  telah  signifikan  diuji  diagnosa  residual meliputi  uji white  noise dan uji residual  berdistribusi  normal.
Tabel  4  menunjukkan  bahwa  asumsi white  noise pada  model ARIMA  sudah  terpenuhi.  Namun,  model  terbaik  masing- masing perusahaan  masih belum memenuhi asumsi distribusi normal.
Selanjutnya  dilakukan  pemodelan  intervensi  pada  data volume  transaksi.  Orde  intervensi  diperoleh  dengan  melihat diagram  residual.  Diagram  residual  pada  gambar  5  diketahui bahwa Tax Amnesty menyebabkan response impulse keluar dari batas 2   .  Oleh  karena  itu  terdapat  model  intervensi  yang dapat  terbentuk  untuk  volume  transaksi  perusahaan  BBCA, BBRI, dan BMRI, dan BBNI.
T+ 30 T+ 29 T+ 28 T+ 27 T+ 26 T+ 25 T+ 24 T+ 23 T+ 22 T+ 21 T+ 20 T+ 19 T+ 18 T+ 17 T+ 16 T+ 15 T+ 14 T+ 13 T+ 12 T+ 11 T+ 10 T+ 9 T+ 8 T+ 7 T+ 6 T+ 5 T+ 4 T+ 3 T+ 2 T+ 1 T T- 1 T- 2 T- 3 T- 4 T- 5 T- 6 T- 7 T- 8 T- 9 T- 10 2.0 1.5 1.0 0.5 0.0 -0.5 -1.0 -1.5 Time R e si d u a l T 0 1.3 -1 (a) T+ 30 T+ 29 T+ 28 T+ 27 T+ 26 T+ 25 T+ 24 T+ 23 T+ 22 T+ 21 T+ 20 T+ 19 T+ 18 T+ 17 T+ 16 T+ 15 T+ 14 T+ 13 T+ 12 T+ 11 T+ 10 T+ 9 T+ 8 T+ 7 T+ 6 T+ 5 T+ 4 T+ 3 T+ 2 T+ 1 T T- 1 T- 2 T- 3 T- 4 T- 5 T- 6 T- 7 T- 8 T- 9 T- 10 1.5 1.0 0.5 0.0 -0.5 -1.0 Time R e si d u a l T (b) T+ 30 T+ 29 T+ 28 T+ 27 T+ 26 T+ 25 T+ 24 T+ 23 T+ 22 T+ 21 T+ 20 T+ 19 T+ 18 T+ 17 T+ 16 T+ 15 T+ 14 T+ 13 T+ 12 T+ 11 T+ 10 T+ 9 T+ 8 T+ 7 T+ 6 T+ 5 T+ 4 T+ 3 T+ 2 T+ 1 T T- 1 T- 2 T- 3 T- 4 T- 5 T- 6 T- 7 T- 8 T- 9 T- 10 1.0 0.5 0.0 -0.5 -1.0 Time R e si d u a l T (c) T+ 30 T+ 29 T+ 28 T+ 27 T+ 26 T+ 25 T+ 24 T+ 23 T+ 22 T+ 21 T+ 20 T+ 19 T+ 18 T+ 17 T+ 16 T+ 15 T+ 14 T+ 13 T+ 12 T+ 11 T+ 10 T+ 9 T+ 8 T+ 7 T+ 6 T+ 5 T+ 4 T+ 3 T+ 2 T+ 1 T T- 1 T- 2 T- 3 T- 4 T- 5 T- 6 T- 7 T- 8 T- 9 T- 10 1.0 0.5 0.0 -0.5 -1.0 -1.5 Time R e si d u a l T (d)
Gambar 5 Diagram Residual Terhadap T Intervensi (a) BBCA, (b) BMRI, (c) BBRI, dan (d) BBNI
Pemodelan  intervensi  BBCA  berdasarkan  batas  terlihat lag yang  pertama  kali  keluar  adalah  lag  ke  T+10  selanjutnya T+12  dan  T+14.  Sehingga  ditentukan  dugaan  orde  intervensi yaitu b =10, r =1, s =0.  Hasil  pengujian  signifikansi  parameter menunjukkan model intervensi tidak signifikan.
Orde intervensi BMRI yaitu b =6, r =0, s =0. Orde intervensi akan digunakan dalam pemodelan intervensi. Nilai 6 b  dilihat dari  orde  pertama  yang  signifikan  yaitu  saat  T+6 parameter ARIMA dan parameter interevensi signifikan. Model intervensi secara matematis dapat ditulis sebagai berikut.
6 1695 2 4 (1 0, 95889 ) ˆ
(0, 64585 ) (1 0, 39771 0, 04830 0, 08059 )(1 ) t t t B a V B S B B B B 
     
Orde  intervensi  yaitu b =6, r =0, s =0  untuk  volume transaksi BBRI. Namun, parameter intervensi BBRI juga tidak signifikan sama halnya dengan BBCA. Selanjutnya pemodelan intervensi untuk BBNI. response impulse pada T sampai T+5 keluar  dari  batas 2   .  Oleh  karena  itu  orde  intervensi  yaitu b =0, r =0, s =0. Volume transaksi BBNI sebelum dan selama Tax Amnesty menunjukkan bahwa terdapat  efek intervensi karena hasil  uji  signifikansi  parameter  model  intervensi  signifikan. Model intervensi dapat ditulis dalam persamaan seperti:
2 2 1695 (1 1, 77758 0, 78010 ˆ (
1 1, 23598 0, 29293 1 ) ) 0, 50251) ( )( t t t B B a V B B B S  
     
Model intervensi yang terbentuk telah memenuhi asumsi white noise namun belum memenuhi asumsi distribusi normal.
Keseluruhan  hasil  estimasi  parameter  model  intervensi  dapat dilihat pada Lampiran.

## C. Pemodelan Durasi dengan ACD
Data volume transaksi saham sektor perbankan yang telah dimodelkan  dengan  intervensi  belum  memenuhi  distribusi normal.  Oleh  karena  itu,  dilakukan  pemodelan  dengan Autoregressive Conditional Duration (ACD). Model ACD yang digunakan  adalah  model  dengan  distribusi  eksponensial  dan weibull. Pemodelan ACD dilakukan sebagai model pembanding dari  analisis  intervensi.  Sebelum  memperoleh  data  durasi, terlebih  dahulu  volume  transaksi  saham  dimodelkan  dengan ARMA-GARCH.  Data  yang  dimodelkan  ARMA-GARCH adalah volume yang telah stasioner dalam mean dan varians.
Tabel 5
Estimasi Parameter ARMA-GARCH Sebelum Tax Amnesty Saham Model Parameter Estimasi t hitung
P- value BBCA A R M A ( 1, 1) G A R C H ( 1, 1) 1  0,346119 7,6468 < 0,0001
1  -0,927441 -31,2292 < 0,0001  0,009338 6,8134 < 0,0001 1  0,085517 2,5939 0,00949 1  0,905537 27,3163 < 0,0001 BMRI A R M A ( 1, 1) G A R C H ( 1, 1) 1  0,353677 10,6785 < 0,0001
1  -0,911161 -53,9094 < 0,0001  0,004141 2,2673 0,023373 1  0,087701 3,2028 0,001361 1  0,904372 35,9646 < 0,0001 BBRI A R M A ( 1, 1) G A R C H ( 1, 1) 1  0,529778 25,2912 < 0,0001
1  -0,986617 -4898,1831 < 0,0001  0,003910 3,9207 < 0,0001 1  0,017505 5,3784 < 0,0001 1  0,964194 270,2276 < 0,0001
BBNI
A R M A ( 1, 1) G A R C H ( 0, 1) 1  0,406045 13,458 < 0,0001 1  -0,926244 -60,820 < 0,0001  0,001145 21,067 < 0,0001 1  0,995380 5588,425 < 0,0001
Dugaan model ARMA diperoleh dari plot ACF dan PACF. Namun,  dalam  penelitian  ini  akan  ditetapkan  model  ARMA yang  didasarkan  pada  prinsip parcimony karena  bila menggunakan  model  sesuai  lag  signifikan  terlalu  rumit  dan packages  syntax yang  disediakan  R  tidak  dapat  digunakan. Terdapat  tiga  model  ARMA  dugaan  yang  ditetapkan  yaitu ARMA (1,1), ARMA(1,0), da ARMA(0,1). Hal yang sama juga digunakan  dalam  pemodelan  GARCH  dimana  terdapat  tiga model  GARCH  yang  diduga  yaitu  GARCH  (1,1),  GARCH (1,0), da GARCH (0,1).
Pemodelan ARMA-GARCH data sebelum dan selama Tax Amnesty dapat dilihat pada tabel 5 dan tabel 6. Diketahui bahwa pada  saham  BBCA,  BMRI,  BBRI,  dan  BBNI  memiliki parameter  model  ARMA-GARCH  yang  telah signifikan  pada taraf 10%. Residual model yang lebih kecil dari nol bernilai 1 dan yang lebih besar dari nol diberi nilai 0. Hal ini dilakukan
untuk  menghitung  durasi  yang  digunakan  dalam  pemodelan ACD.
Tabel 6
Estimasi Parameter ARMA-GARCH Selama Tax Amnesty
Saham Model Parameter Estimasi t hitung P- value BBCA A R M A (0 ,1 ) G A R C H 1  -0,72897 -10,2423 < 0,0001  0,29951 6,9819 < 0,0001 1  0,22976 2,0738 0,038099 BMRI A R M A ( 1, 1) G A R C H ( 0, 1) 1  0,441860 4,5712 < 0,0001 1  -0,944891 -18,0404 < 0,0001  0,000975 1,9963 0,045905 1  0,995875 460,1206 < 0,0001 BBRI A R M A ( 1, 1) G A R C H ( 0, 1) 1  0,404029 6,1205 < 0,0001 1  -0,974910 -228,2920 < 0,0001  0,000767 5,8605 < 0,0001 1  0,995750 1224,2531 < 0,0001 BBNI A R M A ( 1, 1) G A R C H ( 0, 1) 1  0,265866 2,0692 0,038527 1  -0,772434 0,092929 < 0,0001  0,001052 0,000612 0,085515 1  0,995535 0,002395 < 0,0001
Setelah dilakukan perhitungan durasi dari residual model ARMA-GARCH  maka  data  durasi  terlebih  dahulu  diuji distribusi.  Uji  distribusi  yang  dilakukan  adalah  uji  distribusi data  memenuhi  distribusi  eksponensial  atau  weibull.  Hasil menunjukkan bahwa data sebelum dan selama Tax Amnesty di semua  perusahaan  memenuhi  ditribusi  eksponensial.  Namun, dalam  penelitian  ini  tetap  dilakukan  pemodelan  dengan distribusi  weibull sehingga dapat dibandingkan model  terbaik yang diperoleh.
Data  durasi  hasil  residual  model  ARMA-GARCH kemudian  diperiksa  efek  ACD  sebelum  data  dimodelkan. Pemeriksaan efek ACD dilihat pada plot ACF dari data durasi. ACF  plot  pada  masing-masing  saham  menunjukkan  bahwa secara visual data durasi saham BBCA, BMRI, BBRI dan BBNI sebelum Tax Amnesty dan selama Tax Amnesty memiliki efek ACD.
40 35 30 25 20 15 10 5 1 1.0 0.8 0.6 0.4 0.2 0.0 -0.2 -0.4 -0.6 -0.8 -1.0 Lag A u to co rr e la ti o n 40 35 30 25 20 15 10 5 1 1.0 0.8 0.6 0.4 0.2 0.0 -0.2 -0.4 -0.6 -0.8 -1.0 Lag P a rt ia l A u to co rr e la ti o n (a) 40 35 30 25 20 15 10 5 1 1.0 0.8 0.6 0.4 0.2 0.0 -0.2 -0.4 -0.6 -0.8 -1.0 Lag A u to co rr e la ti o n 40 35 30 25 20 15 10 5 1 1.0 0.8 0.6 0.4 0.2 0.0 -0.2 -0.4 -0.6 -0.8 -1.0 Lag P a rt ia l A u to co rr e la ti o n (b)
Gambar 6 ACF dan PACF Data Durasi Kuadrat BBCA (a) Sebelum,
(b) Selama
Sebelum  melakukan  estimasi  parameter,  terlebih  dahulu dilakukan identifikasi model ACD menggunakan plot ACF dan
PACF  dari  durasi  kuadrat.  ACF  dan  PACF  gambar  6 menunjukkan bahwa terdapat lag di data durasi kuadrat saham BBCA  sebelum Tax  Amnesty mengalami cut  off pada  lag  24, walaupun plot ACF dan PACF data selama Tax Amnesty tidak semua mengalami cut off . Pemodelan ACD juga menggunakan prinsip parcimony .
Tabel 7 Estimasi dan Uji Signifikansi Parameter ACD Sebelum Tax Amnesty Saham Model Parameter Estimasi P- value BBCA WACD (1,1)  0,1229 0,003 1  -0,0398 0,001 1  0,9784 < 0,0001  1,5493 < 0,0001 BMRI WACD (1,1)  0,0201 0,014 1  -0,0162 0,001
1  1,0057 < 0,0001  1,5352 < 0,0001 BBRI WACD (0,0)  1,98 < 0,0001

1,51 < 0,0001
BBNI WACD (1,1)  0,0920 0,011 1  -0,0273 0,004 1  0,9804 < 0,0001  1,5492 < 0,0001
Model  ACD  dugaan  adalah  ACD  (1,1),  ACD  (1,0),  dan ACD  (0,1).  Model  ACD  yang  dibentuk  mengikuti  distribusi eksponensial  dan  weibull.  Hasil  pengujian  signifikansi parameter disajikan pada tabel 7 dan tabel 8 diketahui bahwa model WACD dan EACD dari data sebelum Tax Amnesty dan model selama Tax Amnesty memiliki nilai P- value lebih kecil dari taraf signifikan 10%. Hal ini berarti nilai parameter model telah signifikan.  Model ini adalah model terbaik dari kriteria kebaikan model.
Tabel 8 Estimasi dan Uji Signifikansi Parameter ACD Selama Tax Amnesty Saham Model Parameter Estimasi P- value BBCA WACD (1,1)  0,662 0,011 1  -0,203 < 0,0001
1  0,856 < 0,0001  1,616 < 0,0001 BMRI WACD (1,1)  0,0542 0,024 1  -0,0985 < 0,0001
1  1,0776 < 0,0001  1,7009 < 0,0001 BBRI WACD (1,0)  2,452 < 0,0001 1  -0,163 0,067  2,126 < 0,0001 BBNI WACD (1,1)  0,399 < 0,0001
1  -0,281 < 0,0001 1  1,079 < 0,0001  1,959 < 0,0001
Model  WACD(1,1)  dari  durasi  volume  transaksi  saham BBCA sebelum Tax Amnesty adalah: WACD(1,1): i i i x    , 1 1 0,1229 0, 0398 0,9784 i i i x      

dan selama Tax Amnesty adalah  sebagai berikut. WACD(1,1): i i i x    , 1 1 0, 662 0, 203 0,856 i i i x       
Model  matematis  untuk  BMRI,  BBRI,  dan  BBNI  dapat ditulis dengan cara yang sama seperti BBCA hanya disesuaikan hasil estimasi parameter masing-masing perusahaan. Hasil dari model  terbaik  yang  terbentuk  digunakan  untuk  mengestimasi nilai  durasi  taksiran.  Durasi  taksiran  dari  model sebelum Tax Amnesty ditunjukkan pada gambar 5 sampai gambar 7 disebelah kiri  garis  merah.  Durasi  taksiran  selama Tax Amnesty dapat digambarkan seperti di dalam batas garis merah.

## Gambar 7 Durasi Taksiran Model ACD BBCA
Gambar  7  menjelaskan  bahwa  selama  periode  sebelum Tax Amnesty durasi BBCA berada pada rentang 1,5 sampai 2,5 yang artinya likuiditas saham relatif stagnan. Periode awal Tax Amnesty durasi  tinggi  sering  terjadi    dan  pada  pertengahan likuiditas  sempat  turun  drastis.  Namun,  di  akhir  periode  nilai durasi  meningkat  yang  artinya  saham  semakin  liukuid. Tax amnesty mengakibatkan likuiditas saham BBCA menjadi lebih fluktuatif.

## Gambar 8 Durasi Taksiran Model ACD BMRI
Gambar  8  menjelaskan  bahwa  selama  periode  sebelum Tax  Amnesty durasi  BMRI  menggambarkan  likuditas  saham berada di sekitar 2,0. Pada periode awal Tax Amnesty likuiditas saham  BMRI  menurun  namun,  menjelang  penutupan Tax Amnesty nilai durasi meningkat tajam diatas 2,5. Peningkatan di akhir periode menunjukkan bahwa saham BMRI semakin likuid menjelang penutupan kebijakan dibelakukannya Tax Amnesty . Durasi saham BBRI sebelum Tax Amnesty memiliki model terbaik WACD (0,0) dan selama Tax Amnesty memiliki model terbaik WACD (1,0). Pemilihan model terbaik karena memiliki nilai AIC dan SBC terkecil. Karena data sebelum Tax Amnesty modelnya  hanya  konstanta  saja  maka  dapat  dikatakan  data durasi tidak memiliki efek ACD baik EACD maupun WACD dilihat dari parameter model yang tidak signifikan. Nilai durasi taksiran yang seharusnya dapat digunakan untuk membandingkan menjadi tidak berguna.
Gambar  9  secara  visual  menjelaskan  bahwa  selama periode  sebelum Tax  Amnesty durasi  BBNI  relatif  stabil disekitar  2,0  yang  atinya  likuiditas  saham  juga  relatif  stabil sama halnya dengan saham BBCA dan BMRI. Periode awal Tax Amnesty jarak nilai durasi semakin rendah artinya saham BBNI
0 200 400 600 800 1 .0 1 .5 2 .0 2 .5 Index P si .H at 0 200 400 600 800 1. 5 2. 0 2 .5 Index P si .H a t
semakin  tidak  likuid.  Saham  BBNI  mengalami  likuiditas tertinggi pada pertengahan kebijakan Tax Amnesty berlangsung dan  sempat  menurun  kemudian  meningkat  tajam  menjelang penutupan Tax Amnesty .

## Gambar 9 Durasi Taksiran Model ACD BBNI

## V. KESIMPULAN DAN SARAN

## A. Kesimpulan
Hasil analisis karakteristik data dilihat dari skewness dan kurtosis volume  transaksi  harian  saham  tidak  mengikuti distribusi  normal.  Transaksi  perusahaan  BBCA  lebih  stabil dilihat  dari  nilai  koefisien  variansi  volume  transaksi  saham terendah. Saham yang paling tidak stabil dalam transaksi harian yaitu  BBNI.  Hasil  analisis  intervensi  menjununjukan  tidak terdapat efek intervensi akibat adanya kebijakan Tax Amnesty pada BBCA dan BBRI namun, terdapat efeknya pada volume saham BMRI dan BBNI serta model belum memenuhi distribusi normal. Model pembanding yaitu model ACD yang terbentuk dapat menggambarkan bahwa volume transaksi  menghasilkan nilai  durasi  tinggi  pada  periode Tax  Amnesty artinya  saham lebih  likuid  selama  periode Tax  Amnesty .  Saham  BBRI  tidak dapat  dibandingkan  karena  data  sebelum Tax  Amnesty tidak terdapat efek ACD.

## B. Saran
Data pada analisis sebaiknya menggunakan data intraday . Pengembangan  metode  penelitian  sangat  diperlukan  yaitu menggunakan  pendekatan  distrubusi  gamma  atau  distribusi burr,  selain  itu  perbedaan  likuiditas  sebelum  dan  selama Tax Amnesty sebaiknya  diuji  secara  statistik  jika  memungkinkan. Penaksir  parameter  model  EACD  dan  WACD  masih mengandung  nilai  negatif  sehingga  disarankan  dilakukan penelitian lanjutan tentang optimasi numeric sehingga penaksir parameter menjadi positif sesuai dengan teori yang ada.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]   Apriyani, "Menilik Saham Bank Pilihan di 2016," 16 Februari 2016. [Online]. Available: http://infobanknews.com/?s= Menilik+Saham+Bank+Pilihan+di+2016.  [Accessed  3  Oktober 2016].
[2]   O. J. Keuangan, Statistik Perbankan Indonesia (Indonesian Banking Statistics), Jakarta: Departemen Perizinan dan Informasi Perbankan, 2016.
[3]   Indonesia-Stock-Exchange, "IDX LQ45 Februari 2016," pp. 1-187, Februari 2016.
[4]   M.  A.  de  Oliveira,  R.  L.  P.  Bueno,  L.  S.  Kotsubo  and  D.  R. Bergmann,  "Autoregressive  Conditional  Duration  Models:  An Application  in  the  Brazilian  Stock  Market.  Brazil  :  Federal
University of São Paulo," Applied Mathematical Sciences, vol. X, pp. 1573 - 1594, 2016.
[5]   A. C. Islami, Peramalan Nilai Tukar Dolar Amerika Serikat terhadap Rupiah  Menggunakan  Intervensi  dan  ANFIS,  Suarabaya:  Institut Teknologi Sepulus Nopember, 2016.
[6]   V. Napitupulu  and Syahsunan, "Pengaruh Return  Saham, Volume Perdagangan dan Volatilitas Harga Saham Terhadap Bid-Ask Spread pada  Perusahaan  yang  Melakukan  Stock  Split  di  Bursa  Efek Indonesia," pp. 1-10, 2012.
[7]   F. Mubarokah, Analisis Pengaruh Harga Saham, Return Saham, dan Volume Perdagangan Terhadap Likuiditas Saham Pada Perusahaan Go  Public  yang  Melakukan  Stock  Split  di  Bursa  Efek  Indonesia Periode Januari 2007 sampai dengan Maret, Semarang: Universitas Semarang, 2011.
[8]   I.  Iin  and  D.  Mulyani,  "Analisis  Perbandingan  Harga  Saham  dan Volume  Perdagangan  Saham  Sebelum  dan  Sesudah  Stock  Split," Aset, vol. 13, no. 1, pp. 57-63, 2011.
[9]   W. W. S. Wei, Time Series Analysis, New York: Addison Wesley, 2006.
[10] R. S. Tsay, An Introduction to Analysis of Financial Data with R. 1st, New Jersey: John Wiley & Sons, Inc., 2013.
[11] D. Ruppert, Statistics and Finance An Introduction. 1st., New York : Springer Science, 2004.
[12] P.  Christoffersen  and  D.  Pelletier,  Backtesting  Value-at-Risk, Quebec, Canada: Faculty of Management, 2003, pp. 4-5.

## LAMPIRAN
Saham Parameter Estimasi T hitung P- value Keterangan
BBCA 1  0,38561 16,68 <0,001 Signifikan 2  0,11363 4,87 <0,001 Signifikan 5  0,06779 3,09 0,0021 Signifikan 7  0,05579 2,56 0,0105 Signifikan 1  0,99526 373,06 <0,001 Signifikan 0  0,80188 1,31 0,1920 Tidak Signifikan 1  0,59738 0,97 0,3308 Tidak Signifikan BMRI 1  0,39771 16,03 <0,0001 Signifikan 2  0,04830 1,98 0,0481 Signifikan 4  0,08059 3,47 0,0005 Signifikan 1  0,95889 110,93 <0,0001 Signifikan 0  0,64585 2,54 0,0112 Signifikan BBRI 1  0,43767 18,60 <0,0001 Signifikan 2  0,13553 5,78 <0,0001 Signifikan 1  0,98016 196,13 <0,0001 Signifikan 0  0,16100 0,81 0,4208 Tidak Signifikan BBNI 1  1,23598 19,04 <0,0001 Signifikan 2  -0,29293 -6,40 <0,0001 Signifikan 1  1,77758 31,24 <0,0001 Signifikan
2  -0,78010 -13,85 <0,0001 Signifikan 0  -0,50251 -2,04 0,0414 Signifikan
0 200 400 600 800 1. 0 1 .5 2 .0 2 .5 3. 0 Index P si .H a t