## Analisis Reaksi Emiten Yang Terdaftar Di Bursa Efek Indonesia Terhadap Dampak Covid-19
Alwi Ihsan Nababan 1)* , Dr. Nisrul Irawati, MBA 2) , Dr. Ir. Chairul Muluk, M.Sc 3) 1,2,3) Program Pascasarjana Magister Manajemen, Universitas Sumatera Utara alwi.ihsan22@gmail.com , nisrulirawati@yahoo.com , c.muluk.mwa@gmail.com
*Corresponding Author
Diajukan : 16 Mei 2023 Disetujui
: 19 Juni 2023
Dipublikasi : 1 Januari 2024

## ABSTRACT
The purpose of this study was to find out and analyze differences in Abnormal Return & Trading Volume  Activity  before  and  after  the  announcement  of  the  first  case  of  Covid-19  in  Indonesia, Micro-Scale  Lockdown  and  Emergency  Lockdown  in  companies  listed  on  the  Indonesia  Stock Exchange for the 2020-2021 period. The type of research used is case study research (Event Study). The  samples  were  48  companies  listed  in  Healthcare,  Technology,  Transportation  &  Logistics sectors  listed  on  the  Indonesia  Stock  Exchange  for  the  period  2020-2021,  taken  by  using  a purposive sampling technique. The analysis technique used is the Wilcoxon Signed Rank Test. The results showed there was no significant difference in abnormal returns on the announcement of the first case of Covid-19 in Indonesia, Micro-Scale PPKM, and Emergency PPKM in the Healthcare, Technology, Transportation & Logistics sector. There is a significant difference in Trading Volume Activity on the announcement of the first case of Covid-19 in Indonesia, Micro-Scale PPKM but there is no significant difference in Trading Volume Activity before and after Emergency PPKM in the Healthcare sector. There is a significant difference in Trading Volume Activity on Micro-Scale PPKM  but  there  is  no  significant  difference  in  Trading  Volume  Activity  before  and  after  the announcement of the first case of Covid-19 in Indonesia and Emergency PPKM in the Technology sector. There is no significant difference in Trading Volume Activity on the announcement of the first  case  of  Covid-19  in  Indonesia,  Micro-Scale  PPKM,  and  Emergency  PPKM  in  the Transportation & Logistics sector.
Keywords: Abnormal Return, Trading Volume Activity, Announcement of the first Covid-19 case in Indonesia, Micro-Scale Lockdown, Emergency Lockdown.

## PENDAHULUAN
Pasar modal ( Capital market ) sangat berperan penting bagi perekonomian dan menjadi salah satu indikator kemajuan perekonomian suatu negara. Para investor mulai tertarik untuk meletakkan dananya  di  pasar  modal  sebagai  salah  sarana  investasi  yang  dipilih  dengan  tujuan  untuk mendapatkan  keuntungan  yang  maksimal,  namun  perlu  diperhatikan  pula  tingkat  risikonya. Menghilangkan  risiko  investasi  tidak  dapat  dilakukan,  tetapi  investor  dapat  mengurangi  risiko melalui analisis faktor-faktor penyebab risiko dari setiap informasi yang mampu membuat pasar modal bereaksi.
Informasi dianggap bermakna bagi investor apabila informasi mampu menggerakkan investor untuk  bertransaksi  di  pasar  modal.  Dengan  adanya  informasi,  calon  investor  akan  memiliki gambaran  terhadap  hasil  ataupun  resiko  yang  akan  mereka  hadapi  dalam  berinvestasi.  Menurut Fahmi, (2014) reaksi investor dalam menanggapi informasi dipengaruhi oleh besaran kandungan
informasi di dalamnya, baik informasi dari internal maupun eksternal perusahaan. Peristiwa dari kondisi  internal  dapat  berupa stock  split penerbitan  laporan  keuangan,  pembagian  deviden,  dan peristiwa lainnya. Sedangkan peristiwa eksternal dapat bersifat ekonomi dapat juga non ekonomi, seperti  peristiwa  hukum,  sosial,  budaya,  keamanan,  peristiwa  politik,  kebijakan  pemerintah  dan peristiwa luar biasa yang tidak dapat diprediksi.
Pasar  disebut efisien,  ketika  pasar  mampu  bereaksi  dengan  cepat  serta akurat menuju  harga keseimbangan baru yang sudah sepenuhnya mencerminkan informasi yang tersedia. Ide pengujian pasar  yang  efisien  dituangkan  dalam  suatu  hipotesis  yang  disebut  dengan Efficient  market hypothesis (EMH).  Menurut  Fama  dalam  Jogiyanto,  (2016)  ada  tiga  macam  bentuk  utama  dari efisiensi pasar, salah satunya efisiensi pasar bentuk setengah kuat ( Semistrong form ). Dikatakan pasar  setengah  kuat  jika  semua  informasi  yang  dipublikasikan  mempengaruhi  harga  –  harga sekuritas semua perusahaan yang terdaftar di pasar saham. Informasi ini dapat berupa peraturan pemerintah atau regulator yang berdampak ke semua perusahaan emiten.
Studi peristiwa ( Event study ) merupakan studi yang mempelajari reaksi pasar terhadap suatu peristiwa ( Event ) yang informasinya dipublikasikan sebagai suatu pengumuman. Jika pengumuman mengandung informasi ( Information content ), maka diharapkan pasar akan bereaksi pada waktu pengumuman  tersebut  diterima  oleh  pasar.  Reaksi  pasar  ini  dapat  diukur  dengan  menggunakan Abnormal return sebagai nilai perubahan harga saham. Selain abnormal return, reaksi pasar dapat dilihat  melalui  parameter  pergerakan  aktivitas  perdagangan  ( Trading  volume  activity ).  Jika informasi  memberikan  nilai  yang  positif  maka  pasar  akan  bereaksi  dengan  adanya  perubahan volume perdagangan saham.
Peristiwa  besar  yang mengguncang  dunia pada  desember  2019 merupakan sebuah  peristiwa non ekonomi luar biasa yang tidak dapat diprediksi, bersumber dari merebaknya Coronavirus jenis baru  yang  ditemukan  pada  manusia  yang  kemudian  diberi  nama  Severe  Acute  Respiratory Syndrome Coronavirus 2 (SARS-COV2), dan menyebabkan penyakit Coronavirus Disease-2019 (COVID-19) (kemkes.go.id, 2020). Awal kasus infeksi virus corona terjadi di Wuhan, China, pada pertengahan bulan Desember 2019, dan terus menyebar menyebar ke berbagai negara pada Januari hingga Februari tahun 2020, dan telah menelan ribuan korban jiwa.
Di  Indonesia,  kasus  pertama  yang  terkonfirmasi  merupakan  dua  Warga  Negara  Indonesia (WNI) diketahui positif mengidap virus Covid-19 pada tanggal 2 Maret 2020. Dampak pandemi virus Covid-19 menerjang pasar modal global, regional, dan domestik. Bursa Efek Indonesia (BEI) termasuk  yang  harus  mengalami  koreksi  tajam  imbas  dari  sentimen  negatif  pengumuman  kasus covid  pertama.  Dalam  perdagangan  pada  periode  bulan  Maret  2020,  Indeks  Harga  Saham Gabungan  (IHSG)  BEI  mengalami  penurunan  sebesar  30,32  %  yang  semula  dari  level  5,650 (04/03/20) menjadi 3,937 (24/03/2020). Secara sektoral, tekanannya juga tak pandang bulu. Saham- saham sektor Infrastructure, Utilities and Transportation mengalami penurunan sebesar 15.82% dan saham - saham sektor Trade, Services & Investment juga mengalami penurunan sebesar 10.28% dibandingkan bulan sebelumnya (IDX Monthly Statistics March, 2020)
Berbagai  upaya  pemerintah  dalam  pemerintah  dalam  mengurangi  penyebaran  mata  rantai Covid-19 telah dilakukan, diantaranya: Pemberlakuan Pembatasan Kegiatan Masyarakat berskala Mikro  dan  Pemberlakuan  Pembatasan  Kegiatan  Masyarakat  Darurat.  Berdasarkan  instruksi Menteri  Dalam  Negeri  No.  4  Tahun  2021,  Pemberlakuan  Pembatasan  Kegiatan  Masyarakat berskala Mikro dimulai  pada  tanggal  9  Februari  2021.  Pemberlakuan  kebijakan ini  memberikan sentiman  positif  pemulihan  ekonomi  daripada  opsi Lockdown yang membawa  dampak  terhadap perdagangan  pada  periode  bulan  Februari  2021.  Indeks  Harga  Saham  Gabungan  (IHSG)  BEI mengalami kenaikan, lebih dari 4,1 % yang semula dari level 6,043 (02/02/2021) menjadi 6,292 (16/02/2021).  Secara  sektoral,  kenaikan  juga  terjadi.  Saham-saham  IDX  Sector  Healthcare mengalami kenaikan sebesar 4.35%, IDX Sector Technology mengalami kenaikan sebesar 49.06% dan IDX Sector Transportation & Logistic juga mengalami kenaikan sebesar 13.76% dibandingkan bulan sebelumnya (IDX Monthly Statistics February, 2021)
Berdasarkan instruksi Menteri Dalam Negeri No. 15 Tahun 2021, Pemberlakuan Pembatasan Kegiatan Masyarakat Darurat dimulai pada tanggal pada 3 Juli 2021. Pemberlakuan kebijakan ini memberikan  sentiman  positif  dan  menunjukkan  perhatian  pemerintah  untuk  tetap  menuntaskan gelombang  kedua  penyebaran  Covid-19  yang  membawa  dampak  terhadap  perdagangan  pada
periode bulan Juli 2021, Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG) BEI mengalami kenaikan, sebesar 2,6  %  yang  semula  dari  level  5,979  (14/07/2021)  menjadi  6,137  (22/07/2021).  Secara  sektoral, kenaikan juga terjadi. Saham-saham IDX Sector Healthcare mengalami kenaikan sebesar 1.17%, IDX  Sector  Technology  mengalami  kenaikan  sebesar  9.62%  dan  IDX  Sector  Transportation  & Logistic juga mengalami kenaikan sebesar 6.58% dibandingkan bulan sebelumnya (IDX Monthly Statistics July, 2021).
Berdasarkan penjelasan di atas penulis menemukan fenomena-fenomena yang menarik terkait pengumuman kasus pertama Covid-19 di indonesia dan kebijakan pemerintah untuk menahan laju penyebaran Covid-19, sehingga diperlukan adanya penelitian lebih lanjut sehingga bisa dijadikan referensi atau bahan pembanding untuk peneliti selanjutnya dan para investor.

## STUDI LITERATUR

## Efficient Market Hypothesis Theory
Teori yang menyatakan bahwa harga saham yang terbentuk merupakan refleksi dari seluruh informasi  yang  ada,  baik  fundamental  ditambah insider  information .  Statman  (1998,  p.18) menyatakan  bahwa  investor  tidak  dapat  mengalahkan  return  pasar  secara  sistematis  dan  harga saham adalah rasional. Fama (1970) dalam Jogiyanto (2003) membagi efisiensi pasar modal atau Efficien  Market  Theory (EMT)  dalam  3  bentuk,  yaitu: Weak-Form  Efficiency (Efisiensi  Bentuk Lemah), Semistrong-Form Efficiency (Efisiensi  Bentuk  Setengah  Kuat), Strong-Form  Efficiency (Efisiensi Bentuk Kuat)

## Signaling Theory
Menurut  Fanni  (2012), signaling  theory merupakan  teori  yang  menjelaskan  bahwa  signal- signal yang timbul dari informasi baik yang berasal dari eksternal perusahaan (demo buruh, inflasi bencana alam dan lain-lain) maupun internal perusahaan (kebijakan-kebijakan manajemen) secara langsung akan berpengaruh pada pergerakan harga dari perusahaan terkait. Dalam signaling theory dijelaskan informasi yang dipublikasikan sebagai suatu pengumuman akan memberikan signal bagi investor dalam pengambilan keputusan investasi.

## Event Study
Event study merupakan studi yang mempelajari reaksi pasar terhadap suatu peristiwa ( event ) yang informasinya dipublikasikan sebagai suatu pengumuman. Penelitian ini mengamati dampak dari pengumuman informasi terhadap harga sekuritas. Penelitian event study umumnya berkaitan dengan meneliti seberapa cepat suatu informasi yang masuk ke pasar dapat tercermin pada harga saham. Event study dapat digunakan untuk menguji kandungan informasi dari suatu pengumuman dan dapat juga digunakan untuk menguji efisiensi pasar bentuk setengah kuat.

## Abnormal Return
Abnormal  return menurut  Jogiyanto  (2003)  adalah  selisih  antara  tingkat  keuntungan sebenarnya  ( actual  return )  dengan  tingkat  keuntungan  yang  diharapkan  ( expected  return ). Abnormal return atau excess return ini merupakan kelebihan dari return yang sesungguhnya terjadi terhadap return normal.  Reaksi  pasar  akibat  terjadinya  suatu  peristiwa  biasanya  mengamati perubahan harga saham yang diukur dengan adanya abnormal return .

## Trading Volume Activity
Trading volume activity (TVA) atau aktivitas volume perdagangan merupakan suatu instrument yang  dapat  digunakan  untuk  melihat  reaksi  pasar  modal  terhadap  informasi  melalui  parameter pergerakan  aktivitas  volume  perdagangan  di  pasar.  Volume  perdagangan  saham  diukur  dengan melihat indikator aktivitas volume perdagangan saham. Perubahan volume perdagangan saham di pasar  modal  menunjukan  aktivitas  perdagangan  saham  di  bursa  dan  mencerminkan  keputusan investasi investor.

## METODE
Penelitian ini menggunakan metode studi peristiwa ( Event Study ) yang berfokus pada pengujian reaksi  pasar  terhadap  suatu  peristiwa  atau  kejadian  tertentu  yang  informasinya  dipublikasikan sebagai  suatu  pengumuman.  Sumber  data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  merupakan  data sekunder yang bersumber dari Bursa Efek Indonesia melalui situs website www.idx.co.id. Data- data lain diperoleh dari terbitan atau keluaran media massa perusahaan penerbit; seperti Klasifikasi Industri  Perusahaan  Tercatat  (Per  Tanggal  19  Januari  2021)  dan Monthly  Statistics yang dikeluarkan oleh Bursa Efek Indonesia. Populasi dalam penelitian ini adalah seluruh perusahaan pada sektor Healthcare, Technology dan Transportation & Logistic yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia  pada  periode  tahun  2020-2021  dengan  jumlah  79  Perusahaan.  Teknik  pengambilan sampel yang digunakan dalam penelitian ini yaitu purposive sampling dengan menentukan kriteria – kriteria tertentu. Kriteria-kriteria yang digunakan untuk memilih sampel adalah sebagai berikut:
Tabel 1. Sampel Penelitian
Jumlah Populasi yang digunakan dalam Penelitian                         79 Perusahaan
Kriteria Pengambilan Sampel
No Keterangan Jumlah 1 Saham  yang  mendapat  pengumuman  peningkatan  harga  saham  yang  di  luar kebiasaan ( Unusual Market Activity ) oleh BEI pada tiga jendela waktu penelitian 6 2 Saham yang mendapat pengumuman penghentian sementara perdagangan saham ( Suspensi ) oleh BEI pada  tiga jendela waktu penelitian 4 3 Perusahan yang melakukan Corporate Action
(Stock  Split , Reverse  Stock  Split ,  HMETD,  Tanpa  HMETD,  ESOP/MSOP,
Saham Bonus, IPO, Partial Delisting, Waran, Deviden Saham, Gabung Usaha, Company Listing, Koversi Saham, Buyback Saham, Private Placement ) pada tiga jendela waktu penelitian 17 4 Saham  yang  masuk  dalam  kategori  Saham  Tidur  atau  Saham  Tidak  Aktif+ (Apabila frekuensi perdagangan selama tiga bulan kurang dari 75 kali) pada tiga jendela waktu penelitian 4 Jumlah Sampel yang digunakan dalam Penelitian 48
Sumber: Hasil Penelitian, 2022 (Data Diolah)
Berdasarkan kriteria tersebut, maka perusahaan-perusahaan yang menjadi sampel dan memenuhi kriteria tersebut berjumlah 48 perusahaan.Variabel dalam penelitian ini terdiri dari jendela waku pengamatan Pengumuman Kasus Covid Pertama di Indonesia pada tanggal 2 Maret 2020 sebagai Event  1,  Pengumuman  Pemberlakuan  Pembatasan  Kegiatan  Masyrakat  berskala  Mikro  (PPKM Mikro) pada tanggal 9 Februari 2021 sebagai Event 2, Pengumuman Pemberlakuan Pembatasan Kegiatan Masyrakat Darurat (PPKM Darurat) pada tanggal 3 Juli 2021 sebagai Event 3. Variabel Dependen dalam penelitian ini adalah Abnormal Return (Y1) dan Trading Volume Activity (Y2). Setelah data dikumpulkan, maka dilakukan analisis dimana data diolah untuk memperoleh hasil yang lebih rinci dalam menjawab permasalahan dalam penelitian ini. Penelitian ini menggunakan pendekatan kuantitatif dengan alat yang digunakan dalam penelitian ini adalah statistik deskriptif dan analisis uji beda. Data panel digunakan sebagai metode analisis data untuk penelitian ini diolah dan  dihitung  menggunakan  software  SPSS  26.  Analisis  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  dan menganalisis  perbedaan Abnormal  Return & Trading  Volume  Activity sebelum  dan  sesudah pengumuman kasus pertama Covid-19 di Indonesia, PPKM Berskala Mikro dan PPKM Darurat.

## HASIL

## Statistik Deskriptif
Analisis  statistik  deskriptif  untuk  masing-masing  variable  penelitian  dan  sektor  perusahaan dilakukan untuk memperoleh gambaran secara umum.
Tabel 2. Statistik Deskriptif Abnormal Return N Mean Std. Deviation Std. Error Minimu m Maximu m Abnormal Return: Sebelum (Event 1) Healthcare 160 .0268281 .32761415 .02590017 -.13167 3.99990 Technology 120 .1111268 .82524825 .07533451 -.20010 8.09081 Transport & Logs 200 .0059005 .04882219 .00345225 -.15842 .28061 Total 480 .0391829 .45565383 .02079766 -.20010 8.09081 Abnormal Return: Sesudah (Event 1) Healthcare 160 .0365646 .32920029 .02602557 -.17085 3.97064 Technology 120 .1169424 .90256092 .08239216 -.21173 8.97064 Transport & Logs 200 .0051195 .05629258 .00398049 -.11312 .54729 Total 480 .0435569 .49157999 .02243745 -.21173 8.97064 Abnormal Return: Sebelum (Event 2) Healthcare 160 .0274373 .33577204 .02654511 -.10406 4.21372 Technology 120 .0388267 .35997581 .03286115 -.07718 3.79810 Transport & Logs 200 .0016464 .04077668 .00288335 -.07042 .23171 Total 480 .0195384 .26562244 .01212395 -.10406 4.21372 Abnormal Return: Sesudah (Event 2) Healthcare 160 .0259323 .31344496 .02478000 -.05960 3.93591 Technology 120 .0475808 .37565497 .03429245 -.09106 3.98092 Transport & Logs 200 .0007600 .04393169 .00310644 -.32999 .16181 Total 480 .0208559 .26235222 .01197469 -.32999 3.98092 Abnormal Return: Sebelum (Event 3) Healthcare 160 .0405839 .33842928 .02675518 -.08241 4.21245 Technology 120 .0498125 .37386977 .03412948 -.10613 3.91510 Transport & Logs 200 -.0059540 .03942061 .00278746 -.08075 .24234 Total 480 .0235003 .27207219 .01241834 -.10613 4.21245 Abnormal Return: Sesudah (Event 3) Healthcare 160 .0095483 .06024266 .00476260 -.11163 .25169 Technology 120 -.0008583 .04489759 .00409857 -.08589 .23871 Transport & Logs 200 -.0005360 .03396247 .00240151 -.06941 .18916 Total 480 .0027449 .04698802 .00214470 -.11163 .25169
Sumber: Hasil Penelitian, 2022 (Data Diolah)
Pada event pertama, terjadi kenaikan rata-rata abnormal return pada sektor Healthcare sebesar 0.0097365. Terjadi kenaikan rata-rata abnormal return pada sektor Technology sebesar 0.0058156. Terjadi  penurunan  rata-rata abnormal  return pada  sektor  Transportation  &  Logistics  sebesar  - 0.000781.
Pada event kedua, terjadi penurunan rata-rata abnormal return pada sektor Healthcare sebesar
-0.001505. Terjadi kenaikan rata-rata abnormal return pada sektor Technology sebesar 0.0087541. Terjadi  penurunan  rata-rata abnormal  return pada  sektor  Transportation  &  Logistics  sebesar  - 0.0008864.
Pada event ketiga, terjadi penurunan rata-rata abnormal return pada sektor Healthcare sebesar -0.0310356.  Terjadi  penurunan  rata-rata abnormal  return pada  sektor  Technology  sebesar  - 0.0506708.  Terjadi  kenaikan  rata-rata abnormal  return pada  sektor  Transportation  &  Logistics sebesar 0.005418.
Tabel 3. Statistik Deskriptif Trading Volume Activity N Mean Std. Deviation Std. Error Minimu m Maximu m TVA: Sebelu m (Event 1) Healthcare 160 .0004095 .00089842 .00007103 .00000 .00459 Technology 120 .0016928 .01048191 .00095686 .00000 .11005 Transport & Logs 200 .0056321 .02420063 .00171124 .00000 .16318 Total 480 .0029064 .01662628 .00075888 .00000 .16318 TVA: Sesuda h (Event 1) Healthcare 160 .0006876 .00156137 .00012344 .00000 .01284 Technology 120 .0017262 .00658475 .00060110 .00000 .04017 Transport & Logs 200 .0042275 .01936819 .00136954 .00000 .16306 Total 480 .0024222 .01303511 .00059497 .00000 .16306 TVA: Sebelu m (Event 2) Healthcare 160 .0033281 .00859251 .00067930 .00000 .07718 Technology 120 .0006350 .00112128 .00010236 .00000 .00550 Transport & Logs 200 .0107024 .03494518 .00247100 .00000 .22736 Total 480 .0057274 .02347138 .00107132 .00000 .22736 TVA: Sesuda h (Event 2) Healthcare 160 .0028824 .00861422 .00068101 .00000 .06289 Technology 120 .0009042 .00208707 .00019052 .00000 .01879 Transport & Logs 200 .0069727 .02070938 .00146437 .00000 .11325 Total 480 .0040921 .01450483 .00066205 .00000 .11325 TVA: Sebelu m (Event 3) Healthcare 160 .0049471 .01039414 .00082173 .00001 .06441 Technology 120 .0103528 .02650319 .00241940 .00000 .15906 Transport & Logs 200 .0021584 .00388011 .00027437 .00000 .02913 Total 480 .0051366 .01507162 .00068792 .00000 .15906 TVA: Sesuda h (Event 3) Healthcare 160 .0043159 .00833883 .00065924 .00001 .05557 Technology 120 .0101495 .03176279 .00289953 .00003 .22383 Transport & Logs 200 .0045245 .01574640 .00111344 .00000 .16377 Total 480 .0058612 .01956736 .00089312 .00000 .22383
Sumber: Hasil Penelitian, 2022 (Data Diolah)
Pada  event  pertama,  terjadi  kenaikan rata-rata trading  volume  activity pada  sektor  Healthcare sebesar  0.0002781.  Terjadi  kenaikan  rata-rata trading  volume  activity pada  sektor  Technology sebesar 0.0000334. Terjadi penurunan rata-rata trading volume activity pada sektor Transportation & Logistics sebesar -0.0014046.
Pada  event  kedua,  terjadi  penurunan  rata-rata trading  volume  activity pada  sektor  Healthcare sebesar  -0.0004457.  Terjadi  kenaikan  rata-rata trading  volume  activity pada  sektor  Technology sebesar 0.0002692. Terjadi penurunan rata-rata trading volume activity pada sektor Transportation & Logistics sebesar -0.0037297.
Pada  event  Ketiga,  terjadi penurunan rata-rata trading  volume  activity pada sektor  Healthcare sebesar -0.0006312. Terjadi penurunan rata-rata trading volume activity pada sektor Technology sebesar -0.0002033. Terjadi kenaikan rata-rata trading volume activity pada sektor Transportation & Logistics sebesar 0.0023661.

## Uji Normalitas Data
Untuk menentukan alat uji statistik yang tepat bagi hipotesis yang telah dibuat, maka terlebih dahulu  dilakukan  uji  normalitas  data  dengan  menggunakan  uji  non  parametrik one-sample kolmogorov–sminorv test untuk masing-masing variabel yang diteliti.
Tabel 4. Uji Normalitas Kolmogorov-Smirnov Test Abnormal Return
AR: Sebelum (Event 1) AR: Sesudah (Event 1) AR: Sebelum (Event 2) AR: Sesudah (Event 2) AR: Sebelum (Event 3) AR: Sesudah (Event 3) N 480 480 480 480 480 480 Asymp. Sig. (2-tailed) .000 c .000 c .000 c .000 c .000 c .000 c
Sumber: Hasil Penelitian, 2022 (Data Diolah)
Tabel 4 menjelaskan bahwa abnormal return sebelum dan sesudah event 1, event 2 dan event 3 adalah  tidak  berdistribusi  normal  dengan  probabilitas  signifikansi  sebelum  dan  sesudah  event masing-masing adalah 0,000 dan 0,000. Probabilitas signifikansi ini lebih kecil dari taraf nyata 5% (0,05).  Hal  ini  mengindikasikan  bahwa  pengujian  hipotesis  pada abnormal  return dapat menggunakan Uji Wilcoxon .
Tabel 5. Uji Normalitas Kolmogorov-Smirnov Test Trading Volume Activity
TVA: Sebelum (Event 1) TVA: Sesudah (Event 1) TVA: Sebelum (Event 2) TVA: Sesudah (Event 2) TVA: Sebelum (Event 3) TVA: Sesudah (Event 3) N 480 480 480 480 480 480 Asymp. Sig. (2-tailed) .000 c .000 c .000 c .000 c .000 c .000 c
Sumber: Hasil Penelitian, 2022 (Data Diolah)
Tabel 5 menjelaskan bahwa trading volume activity sebelum dan sesudah event 1, event 2 dan event  3  adalah  tidak  berdistribusi  normal  dengan  probabilitas  signifikansi  sebelum  dan  sesudah event  masing-masing  adalah  0,000  dan  0,000.  Probabilitas  signifikansi  ini  lebih  kecil  dari  taraf nyata 5% (0,05). Hal ini mengindikasikan bahwa pengujian hipotesis pada trading volume activity dapat menggunakan Uji Wilcoxon .

## Pengujian Hipotesis
Setelah  melakukan  uji  normalitas  data,  maka  dilakukan  pengujian  statistik  untuk  menguji hipotesis berdasarkan sektor saham menggunakan Uji Wilcoxon Signed Rank Test .
Tabel 6. Uji Wilcoxon Signed Rank Test Saham Sektor Healthcare AR:(Event 1) AR:(Event 2) AR:(Event 3) TVA:(Event 1) TVA:(Event 2) TVA:(Event 3) Z -.713 b -.187 b -.230 c -2.864 b -3.724 c -1.717 c Asymp. Sig. (2- tailed) .476 .852 .818 .004 .000 .086
Sumber: Hasil Penelitian, 2022 (Data Diolah)
Berdasarkan hasil dari perhitungan, diperoleh Asymp. Sig. (2-tailed) Abnormal Return sektor Healthcare pada event 1 sebesar 0.476, event 2 sebesar 0.919 dan event 3 sebesar 0.818 lebih besar dari  α  (0,05).  Selain  itu,  berdasarkan  hasil  dari  perhitungan  Uji Wilcoxon  Signed  Ranks  Test , diperoleh Asymp. Sig. (2-tailed) Trading Volume Activity sektor Healthcare pada event 1 sebesar 0.004, event 2 sebesar 0.000 lebih kecil dari α (0,05). Selanjutnya hasil Asymp. Sig. 0.086 pada event 3 lebih besar dari α (0,05).
Selain  itu,  berdasarkan  hasil  dari  perhitungan  Uji Wilcoxon  Signed  Ranks  Test ,  diperoleh Asymp. Sig. (2-tailed) Trading Volume Activity sektor Healthcare pada event 1 sebesar 0.004, event 2 sebesar 0.000 dan event 3 sebesar 0.086. Dengan hasil Asymp. Sig. (0.004,0.000) pada event 1 dan 2 lebih kecil dari α (0,05), maka hasil pengujian menyatakan bahwa terdapat perbedaan Trading Volume  Activity sebelum  dan  sesudah  terjadinya  event  1  dan  2.  Selanjutnya  hasil  Asymp.  Sig. (0.086) pada event 3 lebih besar dari α (0,05).
Tabel 7. Uji Wilcoxon Signed Rank Test Saham Sektor Technology
AR:(Event 1) AR:(Event 2) AR:(Event 3) TVA:(Event 1) TVA:(Event 2) TVA:(Event 3) Z -.537 b -1.008 c -.579 b -.668 c -2.436 c -1.639 b Asymp. Sig. (2- tailed) .591 .313 .563 .504 .015 .0101
Sumber: Hasil Penelitian, 2022 (Data Diolah)
Berdasarkan hasil dari perhitungan Uji Wilcoxon Signed Ranks Test , diperoleh Asymp. Sig. (2- tailed) Abnormal Return sektor technology pada event 1 sebesar 0.591, event 2 sebesar 0.470 dan event 3 sebesar 0.563. Dengan hasil Asymp. Sig. (0.591, 0.313, 0.563) lebih besar dari α (0,05), maka hasil pengujian menyatakan bahwa tidak terdapat perbedaan Abnormal return sebelum dan sesudah terjadinya event 1, 2 dan 3.
Selain  itu,  berdasarkan  hasil  dari  perhitungan  Uji Wilcoxon  Signed  Ranks  Test ,  diperoleh Asymp. Sig. (2-tailed) Trading Volume Activity sektor technology pada event 1 sebesar 0.504, event 2 sebesar 0.10 dan event 3 sebesar 0.0101. Dengan hasil Asymp. Sig. (0.15) pada event 2 lebih kecil dari α (0,05), maka hasil pengujian menyatakan bahwa terdapat perbedaan Trading Volume Activity sebelum  dan sesudah  terjadinya  event  2.  Selanjutnya hasil  Asymp.  Sig. (0.0504,  0.101) pada event 1 dan 3 lebih besar dari α (0,05).
Tabel 8. Uji Wilcoxon Signed Rank Test Saham Sektor Transportation  Logistics AR:(Event 1) AR:(Event 2) AR:(Event 3) TVA:(Event 1) TVA:(Event 2) TVA:(Event 3) Z -.350 b -.093 c -1.768 b -.876 c -1.357 c -.206 b Asymp.Sig. (2-tailed) .727 .926 .077 .381 .175 .837
Sumber: Hasil Penelitian, 2022 (Data Diolah)
Berdasarkan hasil dari perhitungan Uji Wilcoxon Signed Ranks Test , diperoleh Asymp. Sig. (2-tailed) Abnormal Return sektor transportation  logistics pada event 1 sebesar 0.727, event 2 sebesar 0.926 dan event 3 sebesar 0.77. Dengan hasil Asymp. Sig. (0.727, 0.926, 0.77) lebih besar dari α (0,05), maka hasil pengujian menyatakan bahwa tidak terdapat perbedaan Abnormal return sebelum dan sesudah terjadinya ketiga event.
Selain  itu,  berdasarkan  hasil  dari  perhitungan  Uji Wilcoxon  Signed  Ranks  Test ,  diperoleh Asymp.  Sig.  (2-tailed) Trading  Volume  Activity sektor  transportation    logistics  pada  event  1 sebesar 0.381, event 2 sebesar 0.175 dan event 3 sebesar 0.837. Dengan hasil Asymp. Sig. (0.381, 0.175, 0.837) lebih besar dari α (0,05).

## PEMBAHASAN

## Perbedaaan Abnormal Return
Pembahasan dari hasil pengujian data Abnormal Return pada ketiga sektor dalam tiga jendela waktu pengamatan ( Event ) akan disajikan pada analisis ini.
Tabel 9. Perbedaan Abnormal Return Event Sektor Nilai Asymp. Sig. (2-tailed) Kesimpulan Event 1 Healthcare 0.476 Tidak terdapat perbedaan signifikan Technology 0.591 Transportation Logistics 0.727 Event 2 Healthcare 0.852 Tidak terdapat perbedaan signifikan Technology 0.313 Transportation Logistics 0.926 Event 3 Healthcare 0.818 Tidak terdapat perbedaan signifikan Technology 0.563 Transportation Logistics 0.077

## Sumber: Hasil Penelitian, 2022 (Data Diolah)
Dari hasil pengujian hipotesis Abnormal Return di atas diketahui bahwa Nilai Asymp. Sig. (2- tailed)  pada  tingkat  kepercayaan  5%.  Pada  event  1  (Pengumuman  Kasus  Covid  Pertama  di Indonesia)  diperoleh  nilai  Asymp.  Sig.  Healthcare  sebesar  0.476,  Technology  0.591  dan Transportation  Logistics sebesar 0.727 yang artinya ketiga nilai tersebut lebih besar dari α (0,05), sehingga hasil pengujian menyatakan bahwa tidak terdapat perbedaan signifikan Abnormal Return antara sebelum dan sesudah event terjadi pada sektor Healthcare, Technology dan Transportaion Logistics.
Selanjutnya, pada event 2 (Pengumuman PPKM Berskala Mikro) diperoleh nilai Asymp. Sig. Healthcare sebesar 0.852, Technology 0.313 dan Transportation  Logistics sebesar 0.926 yang
artinya ketiga nilai tersebut lebih besar dari α (0,05), sehingga hasil pengujian menyatakan bahwa tidak terdapat perbedaan signifikan Abnormal Return antara sebelum dan sesudah event terjadi pada sektor Healthcare, Technology dan Transportaion  Logistics.
Lebih  lanjut  lagi,  pada  event  3  (Pengumuman  PPKM  Darurat)  diperoleh  nilai  Asymp.  Sig. Healthcare sebesar 0.818, Technology 0.563 dan Transportation  Logistics sebesar 0.077 yang artinya ketiga nilai tersebut lebih besar dari α (0,05), sehingga hasil pengujian menyatakan bahwa tidak terdapat perbedaan signifikan Abnormal Return antara sebelum dan sesudah event terjadi pada sektor Healthcare, Technology dan Transportaion  Logistics.
Hasil penelitian ini sesuai dengan Teori Pasar Efisien Bentuk Setengah Kuat yang menyatakan suatu  pasar  modal  dikatakan  efisien  secara  informasional  apabila  harga  sekuritas-sekuritasnya mencerminkan semua informasi yang relevan. Efisiensi secara informasional merupakan efisiensi eksternal menunjukkan bahwa pasar berada dalam keseimbangan sehingga keputusan perdagangan saham berdasarkan atas informasi yang tersedia di pasar tidak bisa memberikan tingkat keuntungan di atas tingkat keseimbangan.
Dari hasil pengamatan ini dapat diambil kesimpulan bahwa merebaknya wabah Virus Covid- 19  di  Indonesia  memberikan  pengaruh  bagi  kenaikan  harga  saham  pada  emiten-emiten  yang bergerak  dalam  sektor  Healthcare  dan  Technology.  Hal  ini  dibuktikan  dengan  adanya  kenaikan Abnormal Return yang signifikan pada sekitar peristiwa pengumuman Kasus Pertama Covid-19 di Indonesia, PPKM berskala Mikro dan PPKM Darurat. Abnormal Return yang meningkat menjadi sentimen positif dan sekaligus menjadi signal bahwa investor berharap mendapatkan keuntungan diatas normal sehingga melakukan transaksi di sekitar periode pengumuman atau peristiwa yang dianggap memiliki informasi positif dan relevan terhadap saham yang diminati.

## Perbedaaan Trading Volume Activity
Pembahasan dari hasil pengujian data Trading Volume Activity pada ketiga sektor dalam tiga jendela waktu pengamatan ( Event ) akan disajikan pada analisis ini.
Tabel 10. Perbedaan Trading Volume Activity Event Sektor Nilai Asymp. Sig. (2-tailed) Kesimpulan Event 1 Healthcare 0.004 Terdapat perbedaan signifikan Technology 0.504 Tidak terdapat perbedaan signifikan Transportation Logistics 0.381 Tidak terdapat perbedaan signifikan Event 2 Healthcare 0.000 Terdapat perbedaan signifikan Technology 0.015 Terdapat perbedaan signifikan Transportation Logistics 0.175 Tidak terdapat perbedaan signifikan Event 3 Healthcare 0.086 Tidak terdapat perbedaan signifikan Technology 0.101 Transportation Logistics 0.837
Sumber: Hasil Penelitian, 2022 (Data Diolah)
Dari hasil pengujian hipotesis Trading Volume Activity di atas diketahui bahwa Nilai Asymp. Sig. (2-tailed) pada tingkat kepercayaan 5%. Pada event 1 (Pengumuman Kasus Covid Pertama di
Indonesia)  diperoleh  nilai  Asymp.  Sig.  Healthcare  sebesar  0.004,  Technology  0.504  dan Transportation  Logistics sebesar 0.381 yang artinya pada sektor Healthcare nilai Asymp. Sig. lebih kecil dari α (0,05) dan pada sektor Technology dan Transportation  Logistics nilai Asymp. Sig.  lebih  besar  dari  α  (0,05),  sehingga  hasil  pengujian  menyatakan  bahwa  terdapat  perbedaan signifikan Trading  Volume  Activity pada  sektor  Healthcare  tetapi  tidak  terdapat  perbedaan signifikan Trading Volume Activity pada sektor Technology dan Transportation  Logistics antara sebelum dan sesudah event terjadi.
Selanjutnya, pada event 2 (Pengumuman PPKM Berskala Mikro) diperoleh nilai Asymp. Sig. Healthcare sebesar 0.000, Technology 0.015 dan Transportation  Logistics sebesar 0.175 yang artinya pada sektor Healthcare dan sektor Technology nilai Asymp. Sig. lebih kecil dari α (0,05) dan pada dan Transportation  Logistics nilai Asymp. Sig. lebih besar dari α (0,05), sehingga hasil pengujian menyatakan bahwa terdapat perbedaan signifikan Trading Volume Activity pada sektor Healthcare  dan  sektor  Technology  tetapi  tidak  terdapat  perbedaan  signifikan Trading  Volume Activity pada dan Transportation  Logistics antara sebelum dan sesudah event terjadi. Lebih  lanjut  lagi,  pada  event  3  (Pengumuman  PPKM  Darurat)  diperoleh  nilai  Asymp.  Sig. Healthcare sebesar 0.086, Technology 0.101 dan Transportation  Logistics sebesar 0.837 yang artinya ketiga nilai tersebut lebih besar dari α (0,05), sehingga hasil pengujian menyatakan bahwa tidak terdapat perbedaan signifikan Trading Volume Activity pada sektor Healthcare, Technology dan Transportation  Logistics antara sebelum dan sesudah event terjadi.
Hasil penelitian ini sesuai dengan Signaling theory yang menyatakan bahwa signal-signal yang timbul dari informasi baik yang berasal dari eksternal perusahaan maupun internal perusahaan akan memberikan sinyal bagi para investor dalam pengambilan keputusan investasi.
Dari hasil pengamatan ini dapat diambil kesimpulan bahwa merebaknya wabah Virus Covid-19 di  Indonesia  memberikan  pengaruh  bagi  kenaikan  transaksi  perdagangan  saham  pada  emiten- emiten yang bergerak dalam sektor Technology dan Transportation  Logistic. Hal ini dibuktikan dengan  adanya  kenaikan Trading  Volume  Activity yang  signifikan  pada  sekitar  peristiwa pengumuman Kasus Pertama Covid-19 di Indonesia, PPKM berskala Mikro dan PPKM Darurat . Trading Volume Activity yang meningkat menjadi signal bahwa investor melakukan peningkatan transaksi jual ataupun beli terhadap saham. Namun dengan bertambahnya jumlah korban positif Covid yang tak terkendali dan kebijakan pemberlakuan pembatasan masyarakat yang pada akhirnya menyebabkan penurunan pertumbuhan ekonomi maka mendorong investor untuk melakukan aksi jual  yang  lebih  banyak  di  sekitar  periode  pengumuman  atau  peristiwa  yang  dianggap  memiliki informasi negatif dan relevan terhadap saham yang diminati.

## KESIMPULAN
Berdasarkan hasil penelitian reaksi pasar modal melalui Abnornal Return dan Trading Volume Activity terhadap peristiwa pengumuman kasus Covid pertama di Indonesia, PPKM Berskala Mikro dan PPKM Darurat dapat disimpulkan bahwa: (1) Pengumuman kasus Covid pertama di Indonesia tidak berpengaruh signifikan terhadap Abnornal Return perusahaan sektor Healthcare, Technology dan  Transportation   Logistics  yang terdaftar  di  Bursa  Efek  Indonesia.  (2)  Pengumuman kasus Covid pertama di Indonesia berpengaruh signifikan terhadap Trading Volume Activity perusahaan sektor  Healthcare,  namun  tidak  berpengaruh  pada  perusahaan  sektor  Technology  dan Transportation    Logistics  yang  terdaftar  di  Bursa  Efek  Indonesia.  (3)  Pengumuman  PPKM Berskala  Mikro  tidak  berpengaruh  signifikan  terhadap Abnornal  Return perusahaan  sektor Healthcare, Technology dan Transportation  Logistics yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia. (4) Pengumuman  PPKM  Berskala  Mikro  berpengaruh  signifikan  terhadap Trading  Volume  Activity perusahaan  sektor  Healthcare,  Technology,  namun  tidak  berpengaruh  pada  perusahaan  sektor Transportation    Logistics  yang  terdaftar  di  Bursa  Efek  Indonesia.    (5)  Pengumuman  PPKM Darurat  tidak  berpengaruh  signifikan  terhadap Abnornal  Return perusahaan  sektor  Healthcare, Technology  dan  Transportation    Logistics  yang  terdaftar  di  Bursa  Efek  Indonesia.  (6) Pengumuman  PPKM  Darurat  tidak  berpengaruh  signifikan  terhadap Trading  Volume  Activity perusahaan sektor Healthcare, Technology dan Transportation  Logistics yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia.

## REFERENSI
Fahmi, Irham. (2014). Analisa Kinerja Keuangan. Bandung: Alfabeta Fama, Eugene. (1970). Efficient Capital Markets – A review of theory and empirical work, Journal of Finance Vol. 25, No. 2.
Kementrian Kesehatan Republik Indonesia. 2020. Diakses dari: https://www.kemkes.go.id Daily Composite Stock Price  Stock Trading Activity March 2020. (2021, April 1). Diakses pada Januari  1,  2022,  dari:  Bursa  Efek  Indonesia: https://idx.co.id/en/market-data/statistical- reports/digital-statistic
Daily Composite Stock Price  Stock Trading Activity February 2021. (2021, Maret 1). Diakses pada  Januari  1,  2022,  dari:  Bursa  Efek  Indonesia: https://idx.co.id/en/market- data/statistical-reports/digital-statistic
Daily Composite Stock Price  Stock Trading Activity July 2021. (2021, Agustus 1). Diakses pada
Januari  1,  2022,  dari:  Bursa  Efek  Indonesia: https://idx.co.id/en/market-data/statistical- reports/digital-statistic
Jogiyanto. (2003). Teori Portofolio dan Analisis Investasi, Edisi Ketiga. BPFE, Yogyakarta. Fanni,  C. M.  (2012).  Reaksi  Pasar Modal  Terhadap Bencana  Banjir Jakarta  Tahun  2013 (Event Study Pada Saham Perusahaan Asuransi Yang Listing Di BEI). Jurnal Ilmiah Mahasiswa FEB 1(2)