J urnal M anajemen (E disi E lektronik )

## Sekolah Pascasarjana Universitas Ibn Khaldun Bogor
http://dx.doi.org/10.32832/ jm-uika.v13i2.6723
Pengujian Fama & French Three Factor terhadap Return Saham Perusahaan Jasa yang Terdaftar di Indeks IDX80 Saat Pandemi Covid-19
Sheilla Putri Agustin a* , Sulaeman Rahman Nidar b , Meinanda Kurniawan c a Mahasiswa Fakultas Ekonomu dan Bisnis, Universitas Padjadjaran, Indonesia.
b Dosen Fakultas Ekonomi dan Bisnis, Universitas Padjadjaran, Indonesia.
c Dosen Fakultas Ekonomi dan Bisnis, Universitas Padjadjaran, Indonesia. *Email Coresponding Author: sheilla099@gmail.com

## A R T I C L E  I N F O
DOI: 10.32832/jm-uika.v13i2.6723

## Article history:
Received:
23-12-2021
Accepted: 14-04-2022 Available online: 01-06-2022
Keywords: Fama & French Three Factor, Market, Size, Book to Market, Covid-19.

## A B S T R A C T
This study aims to examine the Fama & French Three Factors dur- ing the pandemic on the returns of service companies listed on the IDX80 index.  The  method used is  of  a  multiple linear  regression portfolio  from  Fama  &  French  Three  Factor,  using  the  tools Eviews-12.  The  sample  was  selected  using  a  purposive  sampling technique, the research period was 02 March 2020 to 03 January 2022. The results of the study showed that only market variables had a significant effect on returns, while size, book to market fac- tors and the number of Covid-19 patients had no effect on returns. share. Factors that have a negative correlation to return are only book to market, while other factors have a positive correlation. All market factors, size, book to market and the number of Covid-19 patients have a simultaneous effect. However, the coefficient values for size, book to market and the number of Covid-19 cases tend to be small, the market variable having the highest coefficient value. This supports the relatively small value of the coefficient of deter- mination, which is 31.02%.

## 1. PENDAHULUAN
Pada  tahun  2020  merupakan  awal  terjadinya  wabah  virus  bernama  Covid-19  ( Corona  Virus Disease 2019 ) yang pertama kali terdeteksi di China pada akhir 2019 dan kemudian menyebar ke banyak negara lainnya. Untuk mengendalikan penyebaran virus Covid-19, pemerintah telah mengambil tindakan pencegahan sebagai berikut: social distancing , Work From Home (WFH) dan  Pemberlakuan  Pembatasan  Kegiatan  Masyarakat  (PPKM).  Pandemi  ini  mempengaruhi kegiatan produksi dan kehidupan masyarakat secara menyeluruh yang menyebabkan terjadinya resesi ekonomi secara global.
Baker et al., (2020) dalam penelitiannya mengungkapkan bahwa tingkat konsumsi masyarakat berubah  seiring  dengan  bertambahnya  kasus  Covid-19.  Pasar  saham,  yang  merupakan  salah satu bagian penting dari perekonomian, juga terpengaruh oleh keadaan ini. Seperti yang terjadi di  pasar  saham  Amerika  Serikat,  Baker,  Bloom,  et  al.,  (2020)  menemukan  bahwa  intruksi penutupan  bisnis,  pembatasan  dalam  kegiatan  komersial  dan  penerapan social  distancing merupakan penyebab kuat perubahan (volatilitas) harga saham.
Ketidakpastian  ekonomi  akibat  pandemi  Covid-19  berpengaruh  terhadap  operasi  bisnis  dan kelangsungan usaha jasa, ada yang berdampak negatif seperti emiten yang bergerak di bidang hotel dan akomodasi atau fasilitas sewa guna usaha yang berhubungan dengan hotel mengalami penurunan dalam laporan keuangannya seperti  yang dialami beberapa perhotelan berikut  PT Hotel  Sahid  Jaya Tbk  (SHID), PT Citra Putra Realty Tbk (CLAY), dan PT Dafam  Property Indonesia  Tbk  (DFAM)  yang  mengalami  penurunan  pada  penjualan  dan  pendapatan  usaha akibat dari penerapan PPKM Darurat.
Gambar 1. Penjualan dan Pendapatan Usaha Perhotelan 2019-2021

## Sumber: Data diolah, 2022
Sebagian  subsektor  transportasi  juga  mengalami  dampak,  karena  pemerintah  menerapkan peraturan physical distancing . Salah satunya transportasi udara, selama pandemi membukukan penurunan pada pendapatannya, seperti yang dialami PT Garuda Indonesia (Persero) Tbk dan
0 50,000,000,000 100,000,000,000 150,000,000,000 200,000,000,000 250,000,000,000 300,000,000,000 350,000,000,000 400,000,000,000 HOTEL SHID CLAY DFAM
PT  AirAsia  Indonesia  Tbk.  Hingga  memasuki  kuartal  ketiga  2021,  kedua  maskapai  tersebut belum membukukan peningkatan terhadap pendapatannya.
Tabel 1 . Pendapatan Usaha Penerbangan 2019-2021 TANGGAL GIAA ∆% CMPP ∆% 30 Sept 2019  51.336.852.685.500 4.826.874.179.005 30 Sept 2020  16.512.198.031.000  -67,84% 1.396.167.829.585 -71,08% 30 Sept 2021  13.615.919.615.500  -17,54% 487.427.976.902 -65,09%

## Sumber: Data diolah (2022)
Namun  berbeda  halnya  dengan  sektor  logistik  dan  pengantaran  yang  bisnisnya  mengalami pertumbuhan  positif  selama  pandemi  Covid-19.  Pembatasan  pergerakan  dapat  menjadi tantangan sekaligus peluang di masa pandemi ini bagi perusahaan berbasis logistik seperti PT. Samudera  Indonesia  (SMDR)  dan  PT.  Satria  Antaran  Prima  (SAPX).  Hal  ini  didorong meningkatnya permintaan pengiriman lantaran adanya pembatasan aktivitas di luar rumah.
Tabel 2 . Pendapatan Usaha Logistik 2019-2021 TANGGAL SMDR ∆% SAPX ∆% 30-Sept-19 319.304.749 274.910.627.056 30-Sept-20 362.093.202  13,40%  329.923.850.565  20,01% 30-Sept-21 442.755.282  22,28%  429.344.070.019  30,13% Sumber: Data diolah (2022)
Huo & Qiu, (2020)  yang melakukan penelitian di pasar saham Cina, melihat bahwa investor memiliki  ekspektasi  tinggi  terhadap  layanan  medis  yang  menyebabkan  industri  Farmasi  & Bioteknologi  dan industri  Teknologi  mengalami kenaikan return . Kenaikan pendapatan juga terjadi di beberapa industri telekomunikasi dan Kesehatan di Indonesia. Berdasarkan laporan keuangan PT Indosat Tbk mengalami kenaikan pendapatan hingga 11,96% dan PT Medikaloka Hermina hingga 60,50%.
Tabel 3 . Pendapatan Usaha Kesehatan dan Teknologi 2019-2021 TANGGAL ISAT ∆% HEAL ∆% 30-Sept-19 18.853.041 2.687.719 30-Sept-20 20.592.026 9,22% 2.882.809 7,26% 30-Sept-21 23.055.094 11,96% 4.627.032 60,50%

## Sumber: Data diolah (2022)
Dalam  teori  keuangan  dan  ekonomi,  menyatakan  bahwa return saham  dipengaruhi  oleh  be- berapa faktor. Faktor-faktor tersebut merupakan risiko yang ditanggung oleh investor. Risiko sistematis ( systematic risk ) penelitian ini adalah market factor, sedangkan risiko tidak ( unsys- tematic  risk )  dalam  penelitian  ini  terdiri  dari firm  size ( SMB/Small  Minus  Big )  dan book  to market ( HML/High Minus Low ). Dengan demikian, setiap sektor perusahaan memiliki berbagai tingkatan dalam menghadapi dan terkena pengaruh pandemi.
242 | Agustin, Nidar, Kurniawan
Faktor pasar merupakan systematic risk dengan menggunakan beta saham. Beta saham positif menandakan  hubungan  positif  dengan  kondisi  pasar,  artinya  jika return pasar  mengalami kenaikan maka return perusahaan akan mengalami kenaikan pula. Firm size adalah sebuah nilai pasar  bagi  perusahaan,  pada  umumnya  besar  kecilnya return bergantung  kapitalisasi perusahaan.  Sedangkan  untuk book  to  market  ratio, yang  merupakan  indikator  pengukuran kinerja perusahaan melalui harga pasarnya.
Ambros  et  al.,  (2020)  menunjukkan  bagaimana  penyiaran  berita  tentang  Covid-19  dapat meningkatkan volatilitas harga saham di pasar Eropa, akibat dari penilaian yang dilakukan oleh para  investor.  Untuk  melihat  keadaan  di  pasar  saham  Indonesia,  maka  jumlah  kasus  pasien Covid-19  akan  menjadi  faktor  risiko  dalam  penelitian  ini  untuk  melihat  pengaruh  pandemi terhadap return saham. Dengan demikian, setiap sektor perusahaan memiliki berbagai tingkatan dalam menghadapi dan terkena pengaruh pandemi.
Sebagai  salah satu  negara berkembang di  Asia,  Indonesia memiliki pasar saham  yang mulai berkembang di antara pasar saham negara lain. Menarik untuk menguji validitas asset pricing di pasar negara berkembang seperti Indonesia, karena penelitian sebelumnya yang melakukan pengujian asset  pricing berfokus  pada developed  markets (Sutrisno  &  Ekaputra,  2016). Beberapa peneliti yang melakukan penelitian di Indonesia tentang tiga faktor Fama & French menghasilkan kesimpulan hasil penelitian yang berbeda.
Dalam  penelitian  ini,  investigasi return saham  dilakukan  pada  perusahaan-perusahaan  yang terdaftar di indeks saham IDX80. Pergerakan harga saham indeks ini mencerminkan aktivitas pasar,  menjadikan  alasan  dipilihnya  IDX80  menjadi  populasi  penelitian.  Pergerakan  IDX80 hampir menyamai pergerakan dari IHSG, hal ini mencerminkan bahwa IDX80 dapat mewakili 80-90 persen dari pergerakan pasar baik dari segi nilai dan frekuensi transaksi di pasar regular maupun jumlah hari transaksi di pasar regular.
Untuk melengkapi penelitian-penelitian sebelumnya, kontribusi penelitian ini yaitu pengkajian lebih  lanjut Fama  &  French  Three  Factor dengan  berfokus  pada  perusahaan  jasa  ( service oriented ) .

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Untuk  menjawab  tujuan  dari  penelitian,  penelitian  ini  menggunakan  penelitian  verifikatif dengan pendekatan kuantitatif. Variabel penelitian terdiri dari:
a. Variabel terikat (variabel endogen): return saham
b. Variabel bebas (variabel eksogen): market, size, dan book to market ratio .
c. Variabel dummy: kenaikan jumlah kasus Covid-19
Hipotesis penelitian:
H1: Faktor market ( 𝑹 𝑴𝒕 −   𝑹 𝒇𝒕 ) berpengaruh positif terhadap return saham  perusahaan jasa selama pandemi .
H2:  Faktor size (SMB)  berpengaruh  negatif  terhadap return saham  perusahaan  jasa  selama pandemi.
H3: Faktor book to market ratio (HML) berpengaruh positif terhadap return saham perusahaan jasa selama pandemi.
H4: Faktor jumlah kasus Covid-19 berpengaruh negatif terhadap return saham perusahaan jasa selama pandemi.
Periode penelitian dimulai  sejak awal  terkonfirmasinya pasien positif Covid-19 di  Indonesia yaitu 02 Maret 2020 hingga 03 Januari 2022 yang merupakan batas akhir dari waktu penelitian. Populasi yang digunakan dalam penelitian ini adalah seluruh perusahaan yang terdaftar di BEI dengan kegiatan usahanya berupa jasa. Teknik  pemilihan sampel adalah purposive  sampling dan kriteria sampel mengikuti  penelitian  yang dilakukan oleh  Fama  &  French, (1993, 2015) sebagai berikut:
1. Tercatat di Bursa Efek Indonesia (BEI) selama periode penelitian sejak 02 Maret 2020 hingga 03 Januari 2022.
2. Tidak tergolong saham suspend.
3. Memenuhi persyaratan data yang diperlukan selama penelitian.
4. Tidak memiliki nilai book to market ratio negatif.
5. Terdaftar dalam IDX80 (minimal terdaftar 1 kali).
Dari  populasi  sebanyak  260  perusahaan,  diperoleh  sebanyak  27  perusahaan  yang  memenuhi kriteria-kriteria  sampel.  Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  meliputi  harga  penutupan saham, jumlah saham yang beredar, indeks harga saham, laporan keuangan perusahaan, riskfree rate dan jumlah kasus Covid-19. Data Risk-free rate menggunakan data tingkat suku bunga BI 7- Day yang diperoleh dari situs resmi Bank Indonesia. Teknik analisa data meliputi:
1. Pembentukan Fama & French Three Factor Model
2. Analisis Statistik Deskriptif
3. Model Regresi Data Panel
4. Uji Asumsi Klasik
5. Uji Parsial Uji Simultan

## 3. HASIL & PEMBAHASAN
Berdasarkan  tabel  statistik  deskriptif,  dapat  diketahui  bahwa  jumlah  observasi  penelitian  ini sebanyak 2.619 buah yang berasal dari data panel sebanyak 27 perusahaan (individu) dan 97 minggu ( time ) sejak periode penelitian 02 Maret 2020 hingga 03 Januari 2022. Terdapat tiga buah variabel bebas  yaitu market (X1), size (X2) dan book to market (X3). Variabel dummy penelitian ini adalah jumlah kasus Covid-19 (D1), sedangkan variabel terikatnya yaitu excess return (Y).
244 | Agustin, Nidar, Kurniawan
Tabel 4. Data Analisis Deskriptif
Y X1 X2 X3 D1 Mean -0.000597 -0.002340 -11.27962 -26.53783 0.577320 Median -0.000721 -0.003461 -11.25235 -26.24184 1.000000 Maximum 0.422853 0.168964 -5.558559 -18.30220 1.000000 Minimum -0.428617 -0.078049 -17.16395 -39.08515 0.000000 Std. Dev. 0.069926 0.030130 2.209515 3.977547 0.494080 Skewness 0.515769 2.448970 0.088664 -0.398947 -0.313044 Kurtosis 10.96653 14.85849 2.880015 3.061646 1.097997 Jarque-Bera 7041.798 17963.45 5.002478 69.88751 437.5480 Probability 0.000000 0.000000 0.081983 0.000000 0.000000 Sum -1.563606 -6.129547 -29541.34 -69502.58 1512.000 Sum Sq. Dev. 12.80126 2.376606 12780.96 41419.05 639.0928 Observations 2619 2619 2619 2619 2619

## Sumber: Eviews 12, Data diolah (2022)
Berdasarkan Tabel 4, variabel yang memiliki nilai skewness kurang dari nol atau bernilai negatif adalah  HML  (X3)  senilai  -0,398947  dan  jumlah  kasus  Covid-19  (D1)  sebesar  -0,313044. Sedangkan variabel yang memiliki nilai skewness diatas nol atau bernilai positif adalah market (X1)  sebesar  2,448970  dan  SMB  (X2)  sebesar  0,088664.  Variabel market memiliki  nilai skewness tertinggi, yang menunjukkan jauhnya jarak antara nilai pasar terendah dengan nilai pasar tertinggi  dari sampel penelitian. Selain itu, nilai skewness positif market menunjukkan banyaknya perusahaan yang memiliki nilai market yang rendah, hanya sedikit perusahaan yang memiliki nilai market tinggi.
Untuk nilai  kurtosis,  variabel  yang memiliki nilai  mendekati tiga adalah  variabel  SMB (X2) dan HML (X3), artinya ada banyak sampel perusahaan yang memiliki nilai kapitalisasi pasar dan nilai book to  market bervariasi.  Sedangkan variabel market (X1) memiliki  nilai kurtosis tinggi, yang artinya nilai pasar dari sampel penelitian banyak yang hampir serupa atau kurang bervariasi.
Rata-rata excess  return yang  di  terima  oleh  sampel  adalah  sebesar  -0.000597,  secara  umum return saham  yang diterima negatif (mengalami  kerugian). Artinya jika kita membeli semua sampel  saham,  maka return rata-rata  yang  akan  kita  peroleh  setiap  minggunya  mengalami kerugian  sebesar  0.0597%.  Selain  itu,  nilai  rata-rata  dari  variabel market ,  SMB,  HML  dan jumlah kasus Covid-19 juga bernilai negatif.
Nilai standar deviasi HML adalah yang paling tinggi, yaitu 3.977547, yang berarti bahwa HML memiliki nilai keragaman data yang paling besar dan bervariasi dibandingkan dengan variabel lainnya.
Sebelum  menentukan  model  regresi  data  panel,  maka  perlu  dilakukan  beberapa  uji  terlebih dahulu yang pertama adalah Chow Test.
Tabel 5. Hasil Chow Test Effects Test Statistic d.f. Prob. Cross-section F 1.092069  (26,2588)  0.3405 Cross-section Chi-square 28.577436 26  0.3306

## Sumber: Data diolah (2022)
Berdasarkan perhitungan Chow Test , nilai probabilitas cross-section Chi-square adalah 0,3306 >  0,05.  Artinya,  model  yang  dipilih  adalah common  effect  model .  Sehingga  pengujian selanjutnya yang akan dilakukan adalah lagrange multiplier test untuk memilih antara common effect model dan random effect model.
Tabel 6. Hasil Lagrange Multiplier Test Test Hypothesis Cross-section Time Both Breusch-Pagan 0.037841 26.25328 26.29112 (0.8458) (0.0000) (0.0000) Honda 0.194527 5.123796 3.760622 (0.4229) (0.0000) (0.0001) King-Wu 0.194527 5.123796 2.537925 (0.4229) (0.0000) (0.0056) Standardized Honda 0.330130 5.606389 -3.638311 (0.3707) (0.0000) (0.9999) Standardized King-Wu 0.330130 5.606389 -3.838049 (0.3707) (0.0000) (0.9999) Gourieroux, et al. -- -- 26.29112 (0.0000) Sumber: Data diolah (2022)
Berdasarkan perhitungan diatas, nilai probabilitas breusch pagan cross section adalah 0,8458 > 0,05. Artinya model yang dipilih berdasarkan lagrange multiplier test adalah common effect model. Selanjutnya akan dilakukan pengujian asumsi klasik terhadap common effect model ini.
Pengujian  pertama  adalah  uji  normalitas,  penelitian  ini  menggunakan common  effect  model , sehingga  pendekatannya  adalah Ordinary  Least  Squared (OLS),  yang  artinya  uji  normalitas tidak  wajib  pada  pendekatan  OLS  (Kuncoro,  2013).  Jika  mengacu  pada  teorema  limit  pusat ( central limit theorem ), jumlah observasi atau data telah memenuhi syarat minimum (>30 atau >40) pelanggaran terhadap asumsi normalitas (Elliot & Woodward, 2007).
Uji multikolinearitas bertujuan untuk menguji apakah regresi ditemukan adanya kolerasi yang tinggi atau sempurna antar variabel independent.
Tabel 7. Hasil Uji Multikolinearitas X1 X2 X3 D1 Y X1 1.000000 0.054214 0.056980 0.080599 0.557363 X2 0.054214 1.000000 0.667210 -0.106306 0.054259 X3 0.056980 0.667210 1.000000 0.031945 0.044698 D1 0.080599 -0.106306 0.031945 1.000000 0.043998 Y 0.557363 0.054259 0.044698 0.043998 1.000000
Sumber: Data diolah (2022)
Berdasarkan perhitungan diatas, semua nilai korelasi antar variabel lebih kecil dari 0,90, yang menandakan bahwa model tidak mengandung multikolinearitas.
Uji Heteroskedastisitas bertujuan menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan variasi dari residual suatu pengamatan ke pengamatan lain.
Tabel 8. Hasil Uji Heteroskedastisitas Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 0.039294 0.005866 6.699093 0.0000 X1 0.129884 0.028283 4.592391 0.0000 X2 -0.000572 0.000523 -1.093425 0.2743 X3 0.000493 0.000289 1.705746 0.0882 D1 0.009752 0.001748 5.578351 0.0000
Berdasarkan  hasil  uji  heteroskedastisitas  diatas,  terdapat  dua  variabel  yang  memiliki  gejala heteroskedastisitas  yaitu  X1  atau  variabel market dan  dummy  1  atau  perkembangan  kasus Covid-19.  Konsekuensi  dari  tidak  terpenuhinya  homoskedastisitas  antara  lain  (Maziya, Sukarsa, & Asih, 2015): Varian penduga yang diperoleh akan menjadi tidak efisien, hasil uji t tidak menentu yang berkaitan akan menjadi terlalu ( overestimated ).
Uji  autokorelasi  bertujuan  untuk  melihat  apakah  terjadi  masalah  autokorelasi.  Penelitian  ini menggunakan  uji Breusch-Godfrey  Serial  Correlation lagrange  multiplier ( LM  test )  dengan melihat nilai dari probabilitas Chi Square.
Tabel 9. Hasil Uji Autokorelasi
Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test: Null hypothesis: No serial correlation at up to 2 lags F-statistic 2.916725     Prob. F(2,2612) 0.0543 Obs*R-squared 5.836049     Prob. Chi-Square(2) 0.0540 Sumber: data diolah (2022)
Dari  perhitungan  diatas  dapat  disimpulkan  bahwa  tidak  ada  masalah  autokorelasi  pada  data observasi dan data observasi lulus uji autokorelasi.
Penelitian ini menggunakan teknik regresi  berganda untuk  pengujian Fama  & French Three Factor Model terhadap return saham.
Tabel 10. Hasil Analisis Regresi Linear Berganda Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 0.009561 0.007855 1.217194 0.2236 X1 1.290333 0.037876 34.06695 0.0000 X2 0.000898 0.000700 1.281413 0.2002 X3 -0.000105 0.000387 -0.271788 0.7858 D1 0.000339 0.002341 0.144662 0.8850 Sumber : Data diolah (2022)
Berdasarkan  tabel  diatas,  persamaan  regresi  berganda  antara  variabel dependen dan  variabel independent adalah sebagai berikut:
𝑅 𝑖𝑡 – 𝑅 𝑓𝑡 =  0.009561  +  1.290333(𝑅 𝑀𝑡 −   𝑅 𝑓𝑡 )  +  0.000898𝑆𝑀𝐵 𝑡 −  0.000105𝐻𝑀𝐿 𝑡 +   0.000339𝐷 𝑡 + 𝑒 𝑖𝑡 ……….(1)
Dari persamaan tersebut dapat dijelaskan bahwa:
1. Dari ketiga variabel bebas dan satu variabel dummy, hanya variabel book to market yang bernilai negatif. Nilai negatif ini memiliki arti bahwa book to market memiliki pengaruh negatif terhadap return saham, atau dikatakan memiliki hubungan berbanding terbalik. Artinya  jika  nilai book  to  market mengalami  kenaikan,  maka return akan  mengalami penurunan.
2. Variabel market, size dan dummy memiliki nilai positif, yang memiliki arti bahwa market, size dan  dummy  berpengaruh  positif  terhadap return atau  disebut  dengan  hubungan berbanding lurus. Artinya jika market, size dan dummy mengalami kenaikan, maka return akan mengalami kenaikan pula
Selanjutnya untuk menjawab hipotesis penelitian, dilakukan uji statistik t melihat seberapa jauh pengaruh satu variabel independent secara individual dalam mempengaruhi variabel dependent.
Tabel 11. Hasil Uji Parsial (Uji t) Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 0.009561 0.007855 1.217194 0.2236 X1 1.290333 0.037876 34.06695 0.0000 X2 0.000898 0.000700 1.281413 0.2002 X3 -0.000105 0.000387 -0.271788 0.7858 D1 0.000339 0.002341 0.144662 0.8850

## Sumber : Data diolah (2022)
Berdasarkan  tabel  di  atas,  hanya  variabel market yang  memiliki  pengaruh  terhadap return , sedangkan  untuk  variabel size,  book  to  market dan  jumlah  kasus  Covid-19  tidak  memiliki pengaruh. Selain itu variabel market adalah variabel yang paling berpengaruh diantara variabel lainnya dengan nilai koefisien regresi tertinggi yaitu 1,290333.
Kemudian  Uji  statistik  F  dilakukan  untuk  melihat  apakah  semua  variabel  bebas  mempunyai pengaruh secara bersama-sama atau secara simultan terhadap variabel terikat.
Tabel 12. Hasil Uji Simultan (Uji F) Root MSE 0.058021     R-squared 0.311256 Mean dependent var -0.000597     Adjusted R-squared 0.310202 S.D. dependent var 0.069926     S.E. of regression 0.058077 Akaike info criterion -2.852194     Sum squared resid 8.816793 Schwarz criterion -2.840987     Log likelihood 3739.948 Hannan-Quinn criter. -2.848135     F-statistic 295.3285 Durbin-Watson stat 2.077734     Prob(F-statistic) 0.000000

## Sumber : Data diolah (2022)
Berdasarkan perhitungan diatas, nilai probailitas F-statistic adalah sebesar 0,000 < 0,05, yang artinya variabel market,  size, book to market dan variabel dummy secara bersama-sama atau simultan  memiliki  pengaruh  terhadap return .  Koefisien  determinasi  dapat  dilihat  dari  nilai Adjusted R-squared yaitu senilai 0,310202. Hal ini memiliki arti bahwa variabel market, size, book  to  market dan  variabel  dummy  secara  simultan  atau  bersama-sama  memiliki  pengaruh
sebesar 31,02% terhadap return saham, sedangkan pengaruh sebesar 68,98% terhadap return disebabkan oleh pengaruh lain diluar variabel penelitian.
Dari semua analisis di atas, dapat diketahui keterkaitan antar variabel adalah sebagai berikut:
1. Variabel market memiliki pengaruh positif atau berbanding lurus dan signifikan dengan return . Dengan demikian, semakin tinggi risiko atau nilai market maka semakin tinggi nilai return .  Sebaliknya  semakin  kecil  faktor market maka  semakin  kecil  juga return saham.  Penelitian  kali  ini,  menghasilkan  kesimpulan  yang  mendukung  peneliti sebelumnya yaitu oleh Komara, et al (2019),  Djamaluddin, et al (2017) dan Horváth & Wang (2021), selain itu market adalah estimator terbesar (Horváth & Wang, 2021).
2. Variabel size memiliki  pengaruh  positif  atau  berbanding  lurus  namun  tidak  signifikan dengan return . Pengaruh positif berarti semakin tinggi size atau kapitalisasi perusahaan maka  semakin  tinggi return .  Sebaliknya  semakin  kecil  faktor size atau  kapitalisasi perusahaan maka semakin kecil juga return saham. Penelitian estimasi OLS dari  Horváth & Wang (2021) tentang korelasi positif dan tidak signifikan dari variabel SMB terhadap return mendukung  penelitian  ini,  selain  itu  Djamaluddin  &  Djumarno  (2017)  dalam penelitiannya juga menemukan korelasi yang positif antara SMB dan return . Hubungan positif antara SMB dengan return dapat dijelaskan dengan pernyataan Fama & French (2017) tentang kegagalan Fama & French Model untuk menjelaskan perilaku perusahaan berukuran  kecil.  Perusaahaan  berukuran  kecil  cenderung  berinvestasi  secara  agresif, menyimpan return yang  dihasilkan  untuk  mengalokasikannya  ke  kegiatan  investasi (Fama & French 2015, 2016).
3. Variabel HML memiliki pengaruh negatif atau berbanding terbalik dan tidak signifikan dengan return . Dengan demikian, semakin rendah risiko atau nilai HML maka semakin tinggi return .  Sebaliknya  semakin  tinggi  nilai  HML  maka  semakin  kecil return .  Hasil penelitian ini didukung oleh penelitian sebelumnya yaitu oleh Horváth & Wang (2021) menggunakan estimator Gaussian Mixture Model (GMM) yang menyatakan bahwa HML memiliki korelasi negatif dan tidak signifikan.
4. Jumlah kasus Covid-19 yang menjadi variabel dummy penelitian ini memiliki pengaruh positif  atau  berbanding  lurus  namun  tidak  signifikan  dengan return .  Penelitian  dari Ambros  et  al.,  (2020)  mendukung  ketidak  signifikanan  hasil  penelitian  ini.  Penelitian Ambros  et  al.,  (2020)  tidak  menemukan  bukti  bahwa return saham  sensitif  terhadap perubahan dalam jumlah berita COVID-19. Sedangkan untuk melihat korelasi terhadap return , Al-Awadhi et al., (2020) mengatakan bahwa kasus yang disebabkan oleh Covid- 19 memiliki efek negatif yang signifikan terhadap return saham di semua perusahaan.
Langkah  selanjutnya  yang  akan  diambil  adalah  membuat  kebijakan  berdasarkan  hasil  dari penelitian yang dilakukan. Bagi investor, faktor market menjadi dasar pemikiran penting dalam menentukan kebijakan investasi, mengingat nilai koefisien yang tinggi ada pada variabel mar- ket .  Nilai positif market , mengidentifikasikan bahwa kenaikan return pasar akan berbanding lurus dengan return saham. Sehingga jika melakukan diversifikasi saham, sebaiknya memilih saham  yang  memiliki  beta  positif,  dengan  demikian  ketika  berinvestasi  pada  saham  yang
mempunyai beta yang tinggi, akan mendapatkan return yang tinggi, dan ketika memilih ber- investasi pada saham dengan beta rendah maka akan mendapatkan rata-rata return yang rendah. Sedangkan systematic risk dari SMB dan HML bukan merupakan determinan dari return saham selama masa pandemi berlangsung. Maka investor dapat mengesampingkan faktor SMB dan HML dalam pertimbangan faktor risiko investasi. Sampel yang digunakan dalam penelitian ini adalah perusahaan-perusahaan yang terdaftar dalam indeks IDX80. Perusahaan tersebut meru- pakan perusahaan yang memiliki fundamental yang baik, likuiditas tinggi dan kapitalisasi pasar besar. Oleh karena hasil penelitian menunjukkan determinan return adalah market , maka indeks IDX80  dapat  menjadi  pilihan  investasi  ketika  pandemi  berlangsung.  Saham-saham  IDX80 cenderung mudah beradaptasi dan mengikuti perubahan dan keadaan pasar. Begitu pula dengan perkembangan  jumlah  kasus  Covid-19  yang  ternyata  bukan  merupakan  determinan  saham. Penelitian ini membuktikan bahwa return saham perusahaan terdaftar IDX80 tidak sensitif ter- hadap perubahan dalam jumlah kasus Covid-19.

## 4. KESIMPULAN & SARAN
Penelitian ini menunjukkan Fama  &  French Three Factor terhadap return saham  mingguan pada saat pandemi berlangsung. Dari ketiga variabel tersebut hanya variabel market yang mem- iliki pengaruh signifikan terhadap return dan memiliki pengaruh yang paling kuat. Sedangkan variabel size,  book  to  market dan  jumlah  kasus  Covid-19  tidak  signifikan  terhadap return . Secara simultan, variabel market, size, book to market dan jumlah kasus Covid-19 secara ber- sama-sama atau simultan memiliki pengaruh terhadap return . Besarnya pengaruh secara sim- ultan variabel tersebut adalah 31,02%.
Penelitian ini dapat menjadi bahan pertimbangan bagi investor untuk memutuskan kebijakan investasi secara akurat dan di waktu yang tepat. Dalam hal ini, investor perlu memperhatikan risiko sistematis (faktor market ) yang menjadi determinan return saham, dan memilih saham dengan nilai beta saham positif (berbanding lurus) dengan market . Untuk mengantisipasi dam- pak ketidakpastian dari peristiwa Covid-19, investor dapat memilih perusahaan yang terdaftar dalam  indeks  IDX80  yang  memiliki  fundamental  perusahaan  yang  baik,  karena  faktor  SMB dan HML bukan merupakan determinan return saham. Selain itu pula, perkembangan jumlah kasus  Covid-19  bukan  merupakan  determinan return .  Indeks  IDX80  mudah  beradaptasi  dan mengikuti perubahan dan keadaan pasar.
Saran bagi akademisi untuk penelitian selanjutnya antara lain, periode penelitian ini difokuskan ketika pandemi berlangsung. Sehingga dapat menjadi pertimbangan bagi peneliti selanjutnya untuk  membandingkan  pada  periode  sebelum  dan  sesudah  pandemi  berakhir.  Populasi penelitian ini adalah perusahaan yang terdaftar di IDX80, walaupun indeks ini dapat mewakili pergerakan pasar, penelitian ini tidak dapat menjangkau perusahaan yang memiliki kapitalisasi pasar yang kecil. Dalam penggunaan risk free rate , penelitian ini menggunakan BI 7 day reverse repo  rate ,  yang  merupakan  kebijakan  moneter.  Sedangkan Fama  &  French  Three  Factor menggunakan risk free rate yang mengacu pada kebijakan fiskal, dan hal ini bisa saja menjadi bias  terhadap  hasil  penelitian.  Menjadi  sebuh  pertimbangan  bagi  peneliti  selanjutnya  untuk menggunakan risk free rate yang mengacu pada yield obligasi pemerintah.

## ACKNOWLEDGEMENT.

## P ENELITIAN  INI  MENDAPATKAN  PEMBIAYAAN  DAN  DUKUNGAN  DARI L EMBAGA P ENGEMBANG D ANA P ENDIDIKAN (LPDP) TAHUN 2022.

## R EFERENCES
[1] Al-Awadhi, A. M., Alsaifi, K., Al-Awadhi, A., & Alhammadi, S. (2020). Death and contagious infectious diseases: Impact of the COVID-19 virus on stock market returns. Journal of Behavioral and Experimental Finance, 27, 100326. https://doi.org/10.1016/j.jbef.2020.100326
[2] Ambros, M., Frenkel, M., Huynh, T. L. D., & Kilinc, M. (2020). COVID-19 pandemic news and stock market reaction during the onset of the crisis: evidence from high-frequency data. Applied Economics Letters, 00(00), 1–4. https://doi.org/10.1080/13504851.2020.1851643
[3] Baker, S. R., Bloom, N., Davis, S. J., Kost, K., Sammon, M. C., & Viratyosin, T. (2020). The Unprecedented Stock Market Impact of COVID-19. Review of Corporate Finance Studies, 9(April), 622–655.
[4] Baker, S. R., Farrokhnia, R. A., Meyer, S., Pagel, M., & Yannelis, C. (2020). How does household spending respond to an epidemic? consumption during the 2020 COVID-19 pandemic. Review of Asset Pricing Studies, 10(4), 834–862. https://doi.org/10.1093/rapstu/raaa009
[5] Djamaluddin, S., Rofii, A., & Djumarno. (2017). Fama and French Five-Factors Pricing Model Testing in Indonesia. International Journal of Business and Management Invention.
[6] Fama, E. F., & French, K. R. (1993). Common risk factors in the returns on stocks and bonds. Journal of Financial Economics, 33(1), 3–56. https://doi.org/10.1016/0304-405X(93)90023-5
[7] Fama, E. F., & French, K. R. (2015). A Five-Factor Asset Pricing Model. CFA Digest, 45(4), 1– 22. https://doi.org/10.2469/dig.v45.n4.1
[8] Fama, E. F., & French, K. R. (2017). International tests of a five-factor asset pricing model. Journal of Financial Economics, 123(3), 441–463. https://doi.org/10.1016/j.jfineco.2016.11.004
[9] Horváth, D., & Wang, Y. L. (2021). The examination of Fama-French Model during the Covid- 19. Finance Research Letters, 41, 101848. https://doi.org/10.1016/j.frl.2020.101848
[10] Huo, X., & Qiu, Z. (2020). How does China’s stock market react to the announcement of the COVID-19 pandemic lockdown? Economic and Political Studies, 8(4), 436–461. https://doi.org/10.1080/20954816.2020.1780695
[11] Komara, E., Febrian, E., & Anwar, M. (2019). Analisis Three Factor Fama and French Model terhadap Return pada Indeks Saham Syariah Indonesia (ISSI) Periode 2011-2014. Jurnal Inspirasi Bisnis dan Manajemen Vol 3, (2), 105-116.
[12] Sutrisno, B., & Ekaputra, I. A. (2016). Uji Empiris Model Asset Pricing Lima Faktor Fama- French Di Indonesia. Jurnal Keuangan Dan Perbankan, 20(3), 343–357. https://doi.org/10.26905/jkdp.v20i3.287