## POINT
Jurnal Ekonomi dan Manajemen e-ISSN : 2656-775X

## LONG TERM COVID-19 TERHADAP PASAR SAHAM DI INDONESIA
Imam Nur Hidayat 1 , Ilham Maulana 2 , Mohammad Arief 3
1 Magister Manajemen, Fakultas Ekonomi dan Bisnis, Universitas Trunojoyo Madura
2 Magister Manajemen, Fakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas Trunojoyo Madura
3 Magister Manajemen, Fakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas Trunojoyo Madura hidayatnurimam1313@gmail.com 1 , ilhammlna01@gmail.com 2 , arief@trunojaya.ac.id 3

## ABSTRAK
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  pengaruh  dari  perkembangan penyebaran  covid-19  di  Indonesia  terhadap  pasar  saham  di  Indonesia.  Metode penelitian menggunakan data kasus baru dan kematian baru akibat covid-19, dan data  penutupan  dan  Volume  perdagangan  IHSG  yang  kami  kumpulkan  dari periode tanggal 2 Maret sampai – 7 Januari 2021. Data tersebut kemudian kami uji  menggunakan  structure  equation  modeling  (SEM)  Partial  Least  Square  (PLS) dengan bantuan aplikasi WarpPLS 7.0. Dalam penelitian ini, peneliti menemukan bahwa penyebaran Covid-19 di Indonesia berpengaruh Positif signifikan terhadap kinerja pasar saham (IHSG).
Kata kunci : Covid-19, Pasar Saham.

## ABSTRACT
This study aims to examine the effect of the spread of covid-19 in Indonesia on the stock market in Indonesia. The research method used data on new cases and new deaths due to covid-19, and the closing data and trading volume of the JCI that we collected from the period March 2 to January 7, 2021. We then tested the data using the Partial Least Square structural equation modeling (SEM). (PLS) with the help of the WarpPLS 7.0 application. We find this investigation that the spread of Covid-19 in Indonesia has a significance positive effect on the performance of the stock market (IHSG).
Keywords : Covid-19, Stock Market.

## A. PENDAHULUAN
Covid-19  di  awal  kemunculannya langsung mengguncang dunia. Penyebarannya  yang  sangat  cepat  dan belum ditemukan obat untuk menyembuhkan penyakit yang disebabkan oleh  virus  ini  menyebabkan chaos atau ketidakpastian , tidak  hanya  memengaruhi kesehatan  namun  juga  perekonomian. Bahkan  Ding  et  al.,  (2020)  menjelaskan banyak  usaha  besar  yang  melaporkan kebangkrutan  akibat  adanya  covid-19. Keadaan ketidakpastian ini oleh Liu et al., (2020) dianalogikan dengan keadaan yang terjadi  seperti  9/11  di  United  State, peristiwa  ledakan  nuklir,  dan  pandemi influenza  pada  tahun  1918.  Namun perbedaan  mendasar  antara  kasus  covid- 19  dengan  peristiwa  besar  lainnya  adalah untuk  pertama  kalinya  dunia  menghadapi peristiwa  seperti  ini  melakukan lockdown yang  mana  ini  menjadi  penyebab  utama terjadinya financial distress (Singh, 2020).
Pasar modal dengan cepat merespon secara  negatif  keadaan  ini  akibat ketidakpastian  keadaan  yang  disebabkan oleh  covid-19  seperti  Abdelrhim,  Elsayed, Mohamed, & Farouh, (2020); Alade et al., (2020); Anh & Gan, (2020); Liu et al., (2020) mengatakan bahwa covid-19 menyebabkan  kinerja  pasar  modal menurun.  Dalam  kasus  Indonesia  Junaedi & Salistia, (2020); Lengkong et al., (2021); dan  Nurmasari,  (2020)  juga  mencatat bahwa  covid-19  memberikan  pengaruh negatif.  Hal  ini  karena  keadaan  ini membuat para investor memilih keluar dari pasar modal untuk mengamankan asetnya sehingga performa IHSG dan menurun.
Pada  awal  munculnya  covid-19  di dunia banyak pasar saham yang mengalami koreksi  akibat  munculnya  kondisi chaos .
Menurut  Keyes  &  Benavides  (2018) menjelaskan  dalam  teori  chaos, attractor atau stressor akan  memberikan feedback baik  positif  maupun  negatif  dan membutuhkan waktu sampai menyesuaikan  diri  dengan  keadaan  yang sangat kompleks. Dalam jangka waktu yang lebih panjang, peneliti berpendapat kondisi covid-19  akan  memiliki  pengaruh  positif terhadap pasar modal. Pendapat ini berasal dari  argumen  peneliti  yang  berpendapat bahwa  setelah  sekian  waktu  setelah  kita menyesuaikan diri dengan keadaan, orang Indonesia  akan  mencari  pendapatan lainnya  yang  tidak  memerlukan  interaksi tatap  muka.  Sehingga  akan  banyak  orang yang  memilih  menginvestasikan  dananya dalam  pasar  modal  dalam  dalih  mencari keuntungan  dalam  bisnis  keuangan.
Meningkatnya  kinerja  pasar  saham  di Indonesia  akan  direpresentasikan  dengan meningkatnya  volume  perdagangan  dan level IHSG.

## B. METODE PENELITIAN

## Jenis penelitian
Penelitian  ini  termasuk  jenis penelitian kuantitatif empiris dengan data sekunder yang didapatkan dari www.covid19.go.id  untuk  memperoleh update perkembangan  kasus  penyebaran covid  di  Indonesia.  Data  IHSG  diperoleh dari www.finance.yahoo.com dan www.idx.co.id.  Data  yang  telah  didapat kemudian akan menjadi variabel dependen dan independen. Variabel dependen dalam penelitian ini adalah volume perdagangan
IHSG dan level IHSG. Variabel independen dalam  penelitian  ini  adalah  kasus  baru covid-19  dan  kematian  baru  covid-19. Interval  data  yang  akan  digunakan  dalam penelitian ini adalah dari tanggal 2 Maret 2020  yang  merupakan  awal  kemunculan covid-19  di  Indonesia  sampai  7  Januari 2021  yang  merupakan  minggu  pertama perdagangan derivatif dimulai pada tahun 2021.

## Variabel Independen
Variabel
independen dalam penelitian  ini  adalah  kasus  baru  dan kematian  baru  (Gherghina,  Armeanu,  & Joldeș, 2020). Yakni diukur dengan jumlah kasus baru dan kematian baru yang terjadi setiap kasus covid-19 setiap harinya.

## Variabel Dependen
Variabel dependen dalam penelitian ini  adalah trading  volume IHSG  (Mazur, Dang, & Vega, 2020) dan harga IHSG (Halisa
&  Annisa,  2020).  Volume  perdagangan merupakan  total  perdagangan  harian. Harga IHSG adalah market value weighted index dari  perdagangan  saham  di Indonesia,  dalam  penelitian  ini  kami menggunakan harga penutupan dari IHSG.

## Populasi dan Sampel
Populasi  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  adalah  data  yang  kami dapatkan  dari  covid19.go.id,  Yahoo Finance  dan  idx.co.id  dari  2  Maret  2020 sampai 7 Januari 2021. Kami menggunakan data  berdasarkan  hari  aktif  perdagangan Bursa  Efek  Indonesia,  mengingat  data covid-19  selalu update tiap  hari  namun data  IHSG  tersedia  sesuai    dengan  hari aktif,  jadi  peneliti  hanya  menggunakan
data yang tersedia sesuai dengan variabel untuk  menghindari missing  value dalam pengujian yang dilakukan. Metode sampel yang digunakan adalah sampel jenuh, yakni menggunakan  semua  data  yang  tersedia untuk digunakan (Sugiyono, 2017).

## Teknik Analisa
Penelitian  dan  metode structural equation  modeling (SEM) partial  least square (PLS) dengan bantuan dari aplikasi WarpPLS  7.0.  Kasus  baru  dan  kematian baru  akan  menjadi  indikator  dan diwujudkan secara reflektif untuk variabel latent  penyebaran  covid-19  dan  akan disimbolkan  dengan  CSpread.  Harga  IHSG dan  Volume  IHSG  akan  menjadi  indikator dan  diwujudkan  secara  formatif  sebagai kinerja IHSG dan akan disimbolkan dengan IHSG. Data yang dianalisa akan diuji outer model ,  dan inner  model dengan memerhatikan pengukuran model formatif dan reflektif (Solimun et al, 2017) .

## C. HASIL  DAN PEMBAHASAN

## Statistik Deskriptif
Tabel  1  menjelaskan  mengenai sebaran  data  dengan  statistik  deskriptif, mengenai  level  close  IHSG,  volume perdagangan  IHSG,  kasus  baru  covid-19 dan kematian baru covid-19.
Tabel 1 Statistik deskriptif

## Sumber : data yang diolah oleh peneliti
Hasilnya seperti yang telah tertera dalam tabel 1, mean dari posisi close IHSG adalah  5.086,51  dengan  standar  deviasi 446,01, mean dari  volume  perdagangan IHSG    99.115.391,41  dengan  standar deviasi  62.839.081,48, mean dari  kasus baru adalah 73,26 dengan standar deviasi
2.126,04, mean dari  kematian  baru  73,26 dengan standar deviasi 50,21.
Uji Validitas Uji  validitas  dilakukan  dengan convergent  validity dan discriminant validity.  Convergent validity dilakukan dengan melihat apakah memiliki nilai lebih dari  0,7  dan  akan  dianggap  valid  jika melebihi  0,7,  dan  memiliki  signifikansi kurang  dari  0,05.  Dalam  tabel  2  nilai loading variabel latent dibanding loading di konstruk lainnya
Tabel 2 Combined loadings and cross-

## loadings
Sumber : Hasil Pengujian data dengan WarpPLS
Average  Variance  Extracted  (AVE) Value  dapat  digunakan  dalam  menilai discriminant validity dengan membandingkan    apakah    AVE  value melebihi  0,5  atau  tidak.  Dalam  penelitian ini nilai AVE IHSG 0,906 dan CSpread 0,961 yang mana melebih 0,5 seperti yang  tersaji dalam tabel 3.

## Tabel 3 Average Variance Extracted (AVE) Value

## Sumber : Hasil Pengujian data dengan WarpPLS

## Uji Realibilitas
Reliabilitas  dapat  diuji  dengan membandingkan apakah composite reliability  melebihi  hasil  dari  perhitungan data yang tersaji dalam tabel 5 (Sari et al., 2020).  Dalam  tabel  5  IHSG  memiliki  nilai 0,951,  dan  CSpread  0.980  yang  artinya memenuhi syarat reliabilitas.

## Tabel 4 Indicator weights

## Sumber : Hasil Pengujian data dengan WarpPLS
Indicator  digunakan  untuk  menilai apakah memiliki weight significance dalam model formatif dan variabel indicator tidak memiliki masalah kolinearitas. Dalam tabel 4 nilai signifikasi dibawah 0,05 yang artinya bersifat  signifikan  dan VIF  (Variance Inflation  factor) dalam  penelitian  ini melebihi 3.3 atau 5 namun dalam Kock & Lynn,  (2012) nilai  VIF  untuk  model formative dianjurkan  untuk  di  bawah  3.3 namun  Kock  selanjutnya  menjelaskan
bahwa  nilai VIF di bawah 10 masih dapat diterima.

## Penilaian Inner Model
Tabel 5 Latent Variable Coefficients
Sumber : Hasil Pengujian data dengan WarpPLS
Inner  model akan  dijelaskan  dengan nilai  adjusted R-squared,  Q-Squared dan full  collinearity VIF.  Dalam  tabel  5 menjelaskan  bahwa  nilai  adjusted  R- squared senilai 0,677 atau dapat diartikan variabel prediktor dapat menjelaskan IHSG sebesar  67.7%  dan  32.3%  dijelaskan dengan variabel lain diluar dari penelitian ini. Nilai Q-squared sebesar 0.686 lebih dari
0  yang  artinya  model  memiliki  validitas prediktif. Full full collinearity VIF keduanya
2,949, nilai ini dibawah 3,3 ambang batas yang umumnya dipakai para peneliti yang artinya tidak memiliki masalah kolinearitas (Kock & Lynn, 2012). Berikut kami sajikan model  pengjian  dalam  penelitian  untuk memberikan gambaran pengujian.
Gambar 1 Output WarpPLS
Berdasarkan model pengujian dalam gambar 1 maka diperoleh hasil uji sebagai berikut:
Tabel 6 Hasil Uji Hipotesis

## Sumber : Hasil pengujian data dengan WarpPLS
Dalam  penelitian  ini  melakukan resampling metode bootstraping karena dapat  mengestimasi  standar  eror  dalam pengujian dengan lebih baik (Kock, 2018) .
Berdasarkan  tabel  di  atas,  H1  diterima dengan  nilai  koefisien  0.824  dengan  P Value <0.001  di  bawah  0,01  yang  artinya berpengaruh  positif  dengan  signifikansi tinggi.
Hasil  pada  tabel  di  atas  dapat dijelaskan  dengan  persamaan  sebagai berikut :
IHSG = 0,824 CSpread

## D. PEMBAHASAN
Di  Indonesia  dalam  beberapa  bulan terakhir  belum  menunjukkan  adanya penurunan  kasus  covid-19  signifikan, seperti yang terlihat dalam gambar 2 yang menunjukkan  dari  tanggal  2  Maret  2020 sampai 7 Januari 2021 data ini digunakan masih  belum  menunjukkan  menurunnya kurva  kasus  baru  covid-19  dan  kematian baru akibat adanya covid-19 di Indonesia. Pada  tanggal  7  Januari  2021  kasus  baru covid-19 9321 korban meningkat dibanding awal bulan sebelumnya yang masih ada di kisaran 5 ribu per hari seperti yang tertera di gambar 2.

## Gambar 2 Penyebaran Covid-19 di Indonesia
Di  sisi  lain,  berbeda  dengan  awal covid-19  ditetapkan  sebagai  pandemi,  di mana market bereaksi  dengan  terjadinya koreksi  di  seluruh  dunia,  seiring  dengan berjalannya  waktu, trend investasi  pada pasar modal di Indonesia ikut berkembang. Hal  ini  berbanding  sejalan  dengan meningkatnya  volume  perdagangan  dan meningkatnya  IHSG  sebagai  mana  dalam gambar  3  dan  gambar  4.  Pasar  saham merespon  kondisi  pandemi  yang  tidak kunjung  selesai  dengan  tren  membeli saham dan untuk mendapatkan keuntungan dari pasar saham.

## Gambar 3 Grafik Volume perdagangan IHSG
Belajar  dari  Narayan  et  al.  (2020) dalam  penelitiannya  mengenai  nilai  tukar Yen dengan pasar saham di mana Narayan
menemukan  hasil  bahwa  ketika  Yen mengalami  penurunan,  pasar  saham  di Jepang mengalami peningkatan return. Hal ini  ditangkap  oleh  banyak  orang  bahwa efek  covid-19  justru  mendorong  dan memberikan  energi  bagi  kinerja  dan volatilitas pada pasar saham. Di Indonesia kasus  ini  tidak  jauh  berbeda  di  mana banyak orang mulai terjun ke pasar saham akibat ketidakpastian ekonomi di Indonesia akibat  dari  pengaruh  covid-19  yang semakin  meningkat.  Hal  tersebut  yang dapat  menjelaskan  kenapa  pasar  saham meningkat akhir-akhir ini.
Selagi  covid-19  di  masih  ada  di Indonesia pasar saham mungkin akan terus meningkat  mengingat,  banyak  orang  di Indonesia  akan  mengalihkan  uangnya menjadi instrumen keuangan atau aset lain demi menjaga nilai kekayaan yang dimiliki.
Meskipun  demikian  hal  ini  tidak  dapat menjadi  patokan  100%  apakah  di  masa mendatang  covid-19  benar-benar  akan mendorong  pasar  saham  di  Indonesia sebagaimana  tidak  ada  satu  pun  yang benar-benar  dapat  memprediksi  perilaku pasar  keuangan  karena  terkadang  pasar tidak  berdasar  pada  model  rasional (Evangelos, 2020).

## Gambar 4 Grafik Close IHSG
0 100000000 200000000 300000000 400000000 Ma r 0 2,… Ma r 2 6,… Ap r 2 1, …
Ma y 18 ,… Ju n 16 ,…
Ju l 0 9, …
Au g 04 ,… Se p 01 ,… Se p 24 ,… Oc t 1 9, … No v 16 ,… De c 11 ,… Volume 0 5000 10000 Ma r… Ma r… Ap r… Ap r… Ma y…
Ju n… Ju n… Ju l… Au g… Au g… Se p… Oc t… Oc t… No v… De c… De c… Covid Spread Kasus Baru Kematian Baru

## E. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  pengujian  yang telah  diteliti  oleh  peneliti  memang  benar bahwa,  covid-19  mendorong  kenaikan kinerja  pasar  saham  di  Indonesia.  Hal  ini dibuktikan  dalam  pengujian  peneliti  yang menemukan  bahwa  penyebaran  kasus covid-19  berpengaruh  signifikan  positif terhadap  kinerja  IHSG.    Covid-19 memberikan  energi  bagi  investor  untuk mengalihkan asetnya menjadi saham yang mengakibatkan  meningkatnya  kinerja pasar saham di Indonesia. Berbeda dengan pada  awal  kemunculnya  covid-19,  yang banyak  direspon  dengan  banyaknya koreksi  kinerja  pasar  saham  di  dunia. Dalam  rentang  waktu  yang  lebih  panjang covid-19  memberikan  dampak  positif terhadap kinerja pasar saham di Indonesia.

## Limitasi dan saran
Dalam kasus Australia Rahman et al., (2020)  di  mana  pada  awal  penyebaran covid-19  di  Australia  di  mana  awalnya pasar  bereaksi  negatif  dengan  terjadinya kasus covid-19 namun pemerintah melalui kebijakannya  dapat  merespon  tersebut dengan  paket  kebijakan jobkeeper yang kemudian  direspon  oleh  pasar  sebagai sebuah  harapan  baru.  Penelitian  ini menghiraukan  berita  atau  kebijakan  yang
telah  dilakukan  oleh  pemerintah  dalam menekan  pandemi  covid-19.  Pada penelitian  berikutnya  sebaiknya  juga melibatkan  faktor  adanya  kebijkan pemerintan  dalam  pengujian  yang  akan dilakukan,  untuk  menjelaskan  kenapa kenaikan  kasus  justru  meningkatkan kinerja pasar modal.

## Daftar Pustaka
Abdelrhim, M., Elsayed, A., Mohamed, M., & Farouh, M. (2020). Investment Opportunities in The Time Of (COVID- 19) Spread: The Case of Cryptocurrencies and Metals Markets. SSRN Electronic Journal , 1– 19. https://doi.org/10.2139/ssrn.364033
3
Alade, M. E., Adeusi, S. A., & Alade, F. O. (2020). COVID-19 PANDEMIC AND NIGERIAN STOCK MARKET CAPITALISATION. Ilorin Journal of Economic Policy , 7 (3), 12–23.
Anh, D. L. T., & Gan, C. (2020). The impact of the COVID-19 lockdown on stock market performance: evidence from Vietnam. Journal of Economic Studies . https://doi.org/10.1108/JES-06-2020- 0312
Ding, D., Guan, C., Chan, C. M. L., & Liu, W. (2020). Building stock market resilience through digital transformation: using Google trends to analyze the impact of COVID-19 pandemic. Frontiers of Business Research in China , 14 (1). https://doi.org/10.1186/s11782-020- 00089-z
Evangelos, V. (2020). Efficient markets hypothesis in the time of COVID-19. Review of Economic Analysis , 12 (2),
1–28.
0 1000 2000 3000 4000 5000 6000 7000 Ma r 0 2, 20 20 Ma r 2 0, 20 20 Ap r 1 3, 2 02 0
Ma y 04 , 2 02 0
Ma y 28 , 2 02 0
Ju n 18 , 2 02 0 Ju l 0 8, 2 02 0 Ju l 2 8, 2 02 0
Au g 19 , 2 02 0 Se p 10 , 2 02 0 Se p 30 , 2 02 0 Oc t 2 0, 2 02 0 No v 12 , 2 02 0 De c 03 , 2 02 0 Ja n 04 , 2 02 1 Close
Gherghina,  Ștefan C., Armeanu, D. Ștefan,
& Joldeș, C. C. (2020). Stock market reactions to COVID-19 pandemic outbreak: Quantitative evidence from ARDL bounds tests and granger causality analysis. International Journal of Environmental Research and Public Health , 17 (18), 1–35.
https://doi.org/10.3390/ijerph17186
729
Halisa, N. N., & Annisa, S. (2020). Pengaruh Covid-19 , Nilai Tukar Rupiah dan Indeks Harga Saham Gabungan Asing Terhadap Indeks Harga Saham Gabungan Indonesia ( IHSG ) The Effect of Covid-19 , Rupiah Exchange Rate and Foreign Composite Stock Price Index on The Indonesian Composite Stock Pr. Jurnal Manajemen Dan Organisasi (JMO) , 11 (3), 170–178.
Junaedi, D., & Salistia, F. (2020). Dampak Pandemi Covid-19 Terhadap Pasar Modal Di Indonesia: Al-Kharaj : Jurnal Ekonomi, Keuangan & Bisnis Syariah ,
2 (2), 109–138.
https://doi.org/10.47467/alkharaj.v2i
2.112
Keyes, L. M., & Benavides, A. D. (2018). Chaos Theory, Uncertainty, and Organizational Learning: What the
Ebola Incident in Dallas Teaches us about Organizations. International Journal of Organization Theory & Behavior , 1–31.
https://doi.org/https:// doi.org/10.1108/IJOTB-04-2018-0050
Kock, N. (2018). Should Bootstrapping Be Used in Pls-Sem? Toward Stable P- Value Calculation Methods. Journal of Applied Structural Equation Modeling , 2 (1), 1–12. https://doi.org/10.47263/jasem.2(1)0 2
Kock, N., & Lynn, G. S. (2012). Lateral Collinearity and Misleading Results in Variance- Based SEM: An Illustration and Recommendations. Journal of the Association for Information Systems Vol. , 13 (7), 546–580.
https://doi.org/10.1002/ctpp.197401
40604
Lengkong, N. C., Safitri, O., Machsus, S., Putra, Y. R., Syahadati, A., &
Nooraeni, R. (2021). Analisis
Sentimen Penerapan Psbb Di Dki Jakarta Dan Dampaknya Terhadap Pergerakan Ihsg. Jurnal Teknoinfo , 15 (1), 20.
https://doi.org/10.33365/jti.v15i1.86 6
Liu, M., Choo, W. C., & Lee, C. C. (2020). The Response of the Stock Market to the Announcement of Global Pandemic. Emerging Markets Finance and Trade , 56 (15), 3562–3577.
https://doi.org/10.1080/1540496X.2
020.1850441
Mazur, M., Dang, M., & Vega, M. (2020). COVID-19 and the march 2020 stock market crash. Evidence from S&P1500. Finance Research Letters , (March), 101690.
https://doi.org/10.1016/j.frl.2020.10 1690
Narayan, P. K., Devpura, N., & Wang, H. (2020). Japanese currency and stock market—What happened during the COVID-19 pandemic? Economic Analysis and Policy , 68 , 191–198. https://doi.org/10.1016/j.eap.2020.0 9.014 Nurmasari, I. (2020). Dampak Covid-19
Terhadap Perubahan Harga Saham dan Volume Transaksi (Studi Kasus Pada PT. Ramayana Lestari Sentosa, Tbk.). Jurnal SEKURITAS (Saham, Ekonomi, Keuangan Dan Investasi) ,
3 (3), 230. https://doi.org/10.32493/skt.v3i3.50 22
Rahman, M. L., Amin, A., & Al Mamun, M. A. (2020). The COVID-19 outbreak and stock market reactions: Evidence from Australia. Finance Research
Letters , (November), 101832. https://doi.org/10.1016/j.frl.2020.10
1832
Sari, A. R., Prasetyoningrum, A. K., & Hartono, S. B. (2020). The effect of intellectual capital and networking on the organizational values of Islamic Boarding Schools (A case study on Khalaf Islamic Boarding Schools in Demak). Journal of Islamic Accounting and Finance Research ,
2 (1), 69. https://doi.org/10.21580/jiafr.2020.2 .1.5044
Singh, A. (2020). COVID-19 and safer
investment bets. Finance Research
Letters , 36 (August), 101729. https://doi.org/10.1016/j.frl.2020.10 1729
Solimun, Fernandes, A. A. R., & Nurjannah.
(2017). Metode Statistika Multivariat Pemodelan Persamaan Struktural (SEM) Pendekatan WarpPLS . Malang:
UB Press.
Sugiyono, P. D. (2017). Metode Penelitian Bisnis: Pendekatan Kuantitatif, Kualitatif, Kombinasi, dan R&D . Bandung: CV. Alfabeta.