Program Studi Manajemen • FEB

Seminar Pasar Modal

Pertemuan 11 — Studi Kasus: Penelitian tentang Market Microstructure

Membedah bagaimana peneliti empiris mengukur likuiditas, spread, dan mikro-perilaku perdagangan di Bursa Efek Indonesia — bekal sebelum Anda merancang proposal riset sendiri.

RPS MINGGU 12 • 2 × 50 MENIT

Tujuan Pembelajaran Hari Ini

Pertemuan ini menghubungkan konsep desain riset dari Pertemuan 4–7 dengan topik yang sangat aktif di jurnal finance saat ini: market microstructure. Setelah pertemuan ini, Anda diharapkan mampu:

Kemampuan Konseptual

Menjelaskan apa itu market microstructure dan mengapa penting bagi investor & regulator
Membedakan komponen bid-ask spread dan ukuran likuiditas lain
Mengenali variabel dan data yang lazim dipakai riset microstructure di Indonesia

Kemampuan Aplikatif

Menghitung bid-ask spread dan Amihud illiquidity ratio secara manual
Mengidentifikasi tantangan metodologis khas riset microstructure
Merancang kerangka awal proposal microstructure milik Anda sendiri

Bagian 1

Mengenal Market Microstructure

Dari anatomi order book sampai bagaimana spread benar-benar terbentuk di lantai bursa.

Apa Itu Market Microstructure?

Market microstructure adalah cabang keuangan yang mempelajari bagaimana proses perdagangan — aturan bursa, perilaku order, dan interaksi pembeli-penjual — memengaruhi harga, likuiditas, dan biaya transaksi.

Fokus Riset

Proses, Bukan Hasil

Bukan hanya berapa harga saham, tapi bagaimana harga itu terbentuk lewat order beli-jual.

Pertanyaan Kunci

Biaya Tersembunyi

Berapa biaya sesungguhnya bertransaksi — di luar komisi broker — akibat spread dan dampak harga?

Relevansi

Kebijakan Bursa

Hasil riset ini jadi dasar BEI & OJK mengatur fraksi harga, tick size, dan jam perdagangan.

Pelopor bidang ini adalah Maureen O'Hara (1995, Market Microstructure Theory) — kerangka ini kemudian banyak diterapkan pada bursa negara berkembang termasuk BEI.

Anatomi Order Book & Bid-Ask Spread

Setiap saat, bursa mencatat daftar order beli (bid) dan order jual (ask) yang menunggu dieksekusi — inilah "order book" yang jadi objek utama riset microstructure.

Selisih antara best bid (Rp9.500) dan best ask (Rp9.525) inilah bid-ask spread — ukuran likuiditas paling dasar dalam riset microstructure.

Hitung dari Nol #1: Bid-Ask Spread

Menggunakan data order book saham ilustratif di atas, mari kita hitung spread absolut dan spread relatifnya — dua ukuran yang paling sering dilaporkan di paper microstructure.

Langkah	Perhitungan	Nilai
Spread absolut = Ask − Bid	Rp9.525 − Rp9.500	Rp25
Mid-price = (Ask + Bid) / 2	(Rp9.525 + Rp9.500) / 2	Rp9.512,5
Spread relatif (%) = Spread / Mid-price × 100	Rp25 / Rp9.512,5 × 100	~0,26%

Relative Bid-Ask Spread

~0,26%

Rp25 / Rp9.512,5 × 100

Studi Kasus A: Kebijakan Fraksi Harga & Likuiditas di BEI

BEI beberapa kali merevisi ketentuan fraksi harga (tick size) — kelipatan minimum perubahan harga saham — dengan tujuan meningkatkan likuiditas dan mempersempit spread.

Tahap	Yang Terjadi	Dugaan Dampak ke Likuiditas
1. Sebelum revisi	Fraksi harga relatif besar untuk saham harga menengah — lompatan harga minimum terasa kasar	Spread minimum "terkunci" oleh aturan, bukan oleh kondisi pasar sebenarnya
2. Revisi fraksi harga	BEI mempersempit kelipatan fraksi untuk kelompok harga tertentu (mis. simplifikasi jenjang harga 2023)	Spread minimum yang mungkin terjadi ikut mengecil
3. Setelah revisi	Peneliti membandingkan rata-rata spread & volume sebelum-sesudah (event study)	Umumnya spread relatif turun, namun depth (jumlah lembar per level harga) bisa ikut menipis

Studi Kasus B: High-Frequency Trading & Microstructure Noise

Di bursa maju, sebagian besar order kini berasal dari algoritma yang bertransaksi dalam hitungan milidetik — fenomena ini melahirkan cabang riset khusus tentang microstructure noise.

Apa Itu Microstructure Noise

Fluktuasi harga jangka sangat pendek yang bukan mencerminkan informasi fundamental baru
Muncul dari bid-ask bounce — harga transaksi melompat antara bid dan ask secara mekanis
Membuat estimasi volatilitas dari data frekuensi tinggi menjadi bias jika tidak dikoreksi

Relevansi untuk Riset Anda

BEI belum sepadat bursa AS dalam hal algorithmic trading, tapi porsinya terus naik
Riset lokal lebih realistis fokus pada data harian/menitan, bukan tick-by-tick murni
Konsep ini tetap penting dipahami sebagai batas literatur yang bisa Anda kutip

Perkenalkan Anda pada satu konsep lanjutan bernama microstructure noise, walau ini bukan berarti Anda wajib meneliti topik ini secara langsung untuk tugas akhir semester. Di bursa yang sangat aktif seperti New York Stock Exchange, komputer melakukan ribuan transaksi per detik, dan ini menciptakan pergerakan harga yang sifatnya mekanis, bukan mencerminkan informasi baru tentang perusahaan. Fenomena ini disebut bid-ask bounce, di mana harga transaksi melompat-lompat antara bid dan ask meski nilai fundamental sahamnya tidak berubah. Untuk konteks BEI, algorithmic trading porsinya masih lebih kecil dibanding bursa maju, sehingga riset skripsi atau proposal Anda biasanya lebih realistis menggunakan data harian atau menitan ketimbang data tick-by-tick yang sangat granular. Tapi memahami konsep ini penting supaya Anda bisa menempatkan riset Anda dalam konteks literatur global yang lebih luas.

Ukuran Likuiditas yang Lazim Dipakai Peneliti

Bid-ask spread hanyalah satu dari beberapa ukuran likuiditas — pilihan ukuran bergantung pada data yang tersedia dan pertanyaan riset Anda.

Dimensi Harga

Bid-Ask Spread

Biaya transaksi langsung — butuh data kuotasi bid-ask, tidak selalu tersedia gratis.

Dimensi Dampak Harga

Amihud Illiquidity

Seberapa besar harga bergerak per rupiah volume transaksi — cukup pakai data harga & volume harian.

Dimensi Volume

Turnover Ratio

Volume transaksi dibagi jumlah saham beredar — proksi seberapa aktif saham diperdagangkan.

Untuk skripsi/proposal berbasis data BEI, Amihud illiquidity ratio paling praktis karena hanya butuh data harga & volume harian yang tersedia luas — kita hitung bersama di slide berikutnya.

Ketiga ukuran ini saling melengkapi tapi menangkap dimensi likuiditas yang berbeda. Bid-ask spread menangkap biaya transaksi langsung, tapi data kuotasi bid-ask historis sering sulit didapat gratis untuk saham-saham BEI, biasanya perlu langganan data vendor seperti Bloomberg atau Refinitiv. Amihud illiquidity ratio menangkap dimensi dampak harga, yaitu seberapa besar harga bergerak untuk setiap rupiah volume yang diperdagangkan, dan kelebihannya hanya butuh data harga penutupan serta volume harian yang tersedia gratis lewat Yahoo Finance atau situs BEI sendiri. Turnover ratio lebih sederhana lagi, mengukur seberapa aktif saham berpindah tangan relatif terhadap jumlah saham beredar. Untuk kebanyakan proposal mahasiswa dengan keterbatasan akses data, saya sarankan mulai dari Amihud illiquidity ratio karena datanya paling mudah diperoleh.

Bagian 2

Merancang Riset Microstructure Anda

Dari perhitungan Amihud illiquidity sampai menghindari jebakan metodologis yang umum.

Hitung dari Nol #2: Amihud Illiquidity Ratio

Amihud (2002) mendefinisikan ILLIQ sebagai rata-rata rasio harian antara nilai absolut return dan volume transaksi rupiah — makin tinggi nilainya, makin tidak likuid saham tersebut.

Langkah	Perhitungan	Nilai
Return harian \|R_t\| = \|(P_t − P_t-1) / P_t-1\|	\|(Rp5.100 − Rp5.000) / Rp5.000\|	0,02 (2%)
Volume transaksi rupiah hari itu	—	Rp8 miliar
ILLIQ_t = \|R_t\| / Volume Rupiah (miliar)	0,02 / 8	0,0025

Amihud ILLIQ Hari Ini

0,0025

|2%| / Rp8 miliar volume

Coba Sendiri: Bandingkan Bid-Ask Spread dan Amihud ILLIQ

Geser harga bid/ask dan volume transaksi untuk melihat bagaimana dua ukuran likuiditas ini bergerak, kadang searah kadang tidak.

Contoh Model Penelitian & Hipotesis Microstructure

Berikut kerangka sederhana yang bisa Anda adaptasi — menghubungkan karakteristik saham/kebijakan dengan ukuran likuiditas sebagai variabel dependen.

ILLIQ_i,t = β₀ + β₁Ukuran_Perusahaan_i,t + β₂Volatilitas_i,t + β₃Kepemilikan_Institusi_i,t + ε_i,t

Contoh Hipotesis

H1: Ukuran perusahaan berpengaruh negatif terhadap ILLIQ (perusahaan besar lebih likuid)
H2: Volatilitas harga berpengaruh positif terhadap ILLIQ
H3: Kepemilikan institusi berpengaruh negatif terhadap ILLIQ

Kaitan dengan Pertemuan Sebelumnya

Perumusan H0/H1 — lihat kembali Pertemuan 5
Pemilihan desain riset kuantitatif panel — lihat kembali Pertemuan 6
Teknik analisis: regresi data panel (fixed/random effects)

Perhatikan bahwa kerangka ini tidak berbeda secara struktural dari model penelitian yang sudah Anda pelajari di Pertemuan 4, hanya variabel dependennya kini adalah ukuran likuiditas, bukan return atau kinerja keuangan. Hipotesis pertama menduga perusahaan besar cenderung lebih likuid karena lebih banyak diperdagangkan dan diikuti lebih banyak analis. Hipotesis kedua menduga saham yang harganya lebih fluktuatif cenderung kurang likuid karena investor menuntut kompensasi risiko lewat spread yang lebih lebar. Hipotesis ketiga terkait kepemilikan institusi, yang di beberapa riset ditemukan meningkatkan likuiditas karena kehadiran investor besar menarik lebih banyak partisipasi pasar. Data untuk menguji model semacam ini biasanya berupa panel saham-tahun atau saham-bulan yang bisa Anda susun dari laporan keuangan dan data harga BEI.

Tantangan Metodologis Riset Microstructure

Topik ini punya jebakan metodologis khas yang perlu Anda antisipasi sejak proposal, bukan ditemukan setelah data terkumpul.

Tantangan	Mengapa Bermasalah	Cara Mengantisipasi
1. Endogenitas	Likuiditas & volatilitas bisa saling memengaruhi (simultan), bukan hanya satu arah	Gunakan lag variabel independen, atau nyatakan sebagai keterbatasan eksplisit
2. Ketersediaan data bid-ask	Data kuotasi bid-ask historis BEI jarang tersedia gratis untuk mahasiswa	Gunakan proksi berbasis harga-volume (Amihud, turnover) sebagai alternatif realistis
3. Hari libur & suspensi saham	Data harga hilang saat saham disuspensi bisa merusak perhitungan return & ILLIQ	Nyatakan kriteria eksklusi saham di awal (mis. minimum hari transaksi per periode)
4. Efek kebijakan bersamaan	Perubahan fraksi harga sering berbarengan dengan kebijakan bursa lain	Perjelas jendela event study & sebutkan kebijakan lain sebagai batasan (delimitasi)

Empat tantangan ini yang paling sering membuat proposal riset microstructure ditolak atau diminta revisi besar oleh dosen pembimbing. Endogenitas artinya hubungan sebab-akibat bisa berjalan dua arah — likuiditas rendah bisa menyebabkan volatilitas tinggi, tapi volatilitas tinggi juga bisa menyebabkan likuiditas rendah, sehingga regresi sederhana bisa menyesatkan interpretasi. Ketersediaan data bid-ask adalah kendala paling praktis bagi mahasiswa S1 di Indonesia, karena data semacam ini biasanya berbayar mahal, sehingga solusi realistisnya adalah memakai proksi seperti Amihud yang sudah kita hitung tadi. Suspensi saham penting diperhatikan karena saham yang berhenti diperdagangkan sementara waktu bisa membuat perhitungan return jadi tidak masuk akal. Terakhir, kalau Anda meneliti dampak kebijakan bursa, pastikan Anda transparan menyebutkan kebijakan lain yang mungkin terjadi berbarengan, supaya klaim kausalitas Anda tidak berlebihan.

Sumber Data Microstructure untuk Riset di Indonesia

Sesuaikan pilihan ukuran likuiditas dengan data yang benar-benar bisa Anda akses sebagai mahasiswa — jangan rancang model yang butuh data yang tidak tersedia.

Mudah Diakses (Gratis/Kampus)

IDX Statistics/idx.co.id — harga, volume, kapitalisasi pasar harian
Yahoo Finance — harga historis harian untuk hitung return & Amihud
Laporan Keuangan Perusahaan (annual report) — ukuran perusahaan, kepemilikan institusi

Lebih Sulit (Berbayar/Perlu Akses Khusus)

KSEI — data kepemilikan efek per investor (perlu izin/akses institusi)
Bloomberg/Refinitiv — data bid-ask tick-by-tick (biasanya lewat lab kampus)
Data order book historis BEI — umumnya untuk riset kerja sama institusi, bukan akses individu

Latihan: Rancang Kerangka Riset Microstructure Anda

Kerjakan berkelompok (3–4 orang), waktu 20 menit, siapkan untuk dipresentasikan singkat di akhir sesi.

Instruksi Tugas

Pilih satu isu microstructure di BEI (mis. dampak fraksi harga, likuiditas saham IPO baru, likuiditas saham syariah vs non-syariah)
Tentukan ukuran likuiditas yang akan dipakai (spread, Amihud, atau turnover) — jelaskan alasannya
Rumuskan 1 hipotesis utama (H1) beserta variabel independennya
Identifikasi 1 tantangan metodologis dari slide sebelumnya yang relevan dengan topik Anda
Sebutkan sumber data konkret yang akan Anda pakai

Setelah 20 menit, dua kelompok akan diminta mempresentasikan hasilnya secara singkat (3 menit per kelompok) — siapkan poin utama Anda.

Bagian 3

Dari Studi Kasus ke Proposal Anda

Mengenali kesalahan umum, lalu memastikan kesiapan sebelum menyusun proposal penuh.

Kesalahan Umum Riset Microstructure

Empat kesalahan yang paling sering ditemukan pada proposal mahasiswa yang mengangkat topik microstructure — kenali sejak awal supaya tidak terulang.

Kesalahan Konseptual

Menyamakan "likuiditas" dengan "profitabilitas" — ini dua konsep berbeda
Mengklaim kausalitas kuat dari desain event study sederhana tanpa kontrol yang memadai

Kesalahan Praktis

Merancang model yang butuh data bid-ask tick-by-tick padahal tidak punya akses
Mengabaikan saham yang disuspensi/delisting di tengah periode observasi

Jika salah satu tanda ini muncul di draf Anda, kembali ke slide "Tantangan Metodologis" sebelum melanjutkan ke Pertemuan 12.

Kesalahan pertama yang sering saya temukan adalah mahasiswa mencampuradukkan likuiditas dengan profitabilitas — padahal saham yang sangat likuid seperti BBCA belum tentu memberi return tertinggi, dan sebaliknya saham kecil yang kurang likuid kadang justru memberi return tinggi sebagai kompensasi risiko likuiditas. Kesalahan kedua adalah klaim kausalitas berlebihan, misalnya menyatakan "kebijakan fraksi harga menyebabkan likuiditas naik" padahal desainnya cuma membandingkan rata-rata sebelum-sesudah tanpa kontrol faktor lain seperti kondisi pasar secara umum. Dua kesalahan praktis lainnya berkaitan dengan realitas data: jangan merancang model yang butuh data yang tidak mungkin Anda dapatkan dalam satu semester, dan jangan lupa menangani saham yang berhenti diperdagangkan sementara di tengah periode penelitian Anda.

Checklist Kesiapan Menuju Proposal

Sebelum Pertemuan 12 (penyusunan pendahuluan & tinjauan pustaka), pastikan lima hal berikut sudah Anda punya, minimal dalam bentuk draf kasar.

1–2

Topik microstructure spesifik dipilih, dan ukuran likuiditas (spread/Amihud/turnover) sudah ditentukan

3–4

Minimal 1 hipotesis utama dirumuskan, dan sumber data konkret sudah diidentifikasi & dicek aksesnya

Minimal 3 artikel jurnal terkait topik Anda sudah dibaca abstraknya (kaitkan dengan Pertemuan 8)

Rangkuman Hari Ini

Kita bergerak dari konsep dasar market microstructure sampai berlatih menghitung dua ukuran likuiditas yang paling praktis untuk riset Anda.

Yang Sudah Kita Kuasai

Anatomi order book & komponen bid-ask spread
Perhitungan bid-ask spread relatif & Amihud illiquidity ratio
Tantangan metodologis khas riset microstructure (endogenitas, data, suspensi saham)

Kesalahan yang Harus Dihindari

Mencampur likuiditas dengan profitabilitas
Klaim kausalitas berlebihan dari event study sederhana
Merancang model dengan kebutuhan data yang tidak realistis

Menuju Pertemuan 12: Menulis Pendahuluan & Tinjauan Pustaka

Mulai minggu depan, kita masuk fase merakit proposal secara bertahap. Bawa hasil latihan kelompok hari ini sebagai bahan awal.

Persiapan Pertemuan 12

Finalisasi topik microstructure (atau topik lain) yang akan Anda angkat sebagai proposal individu/kelompok
Kumpulkan minimal 5 artikel jurnal untuk mulai menulis tinjauan pustaka
Bawa laptop — sesi akan langsung praktik menulis pendahuluan

Ingat: proposal yang baik dimulai dari pertanyaan riset yang jelas dan data yang benar-benar bisa Anda akses — bukan topik paling canggih yang pernah Anda baca di jurnal internasional.