Seri Belajar Pasar Modal (3—bagian II): Mengenal Alat Hitung Statistik dan Penerapannya dalam Investasi

“Alisson, Salah, Fabinho pasti main, asal Matip kagak blunder kayaknya sih nih bisa naik ke puncak klasemen..” Supri ngedumel sendiri di warung Pak Kampto sambil membaca-baca ulasan Liga Premier dari gawai pintarnya.

“To.. Kopi biasa yak!” tiba-tiba Silo masuk ke warung sambil meletakan tas dan duduk di samping Supri. Namun Supri tidak seperti biasa langsung menyambut sapaan teman dekatnya itu. Ia duduk serius masih sambil komat-kamit sendiri.

“Eh.. lagi ngapain lu Pri, diem-diem manyun-manyun gitu..” Tanya Silo, Supri pun masih diam saja.

“Wah yang di sini kok di-voor 1, wah mesti 3-0 kalau gw mau balik modal…hmm coba kalau yang tebak skor kemungkinannya gimana ya” Sambil corat-coret di buku tulis AA nya, Supri masih cuek dengan sekitarnya.

Karena merasa dicuekin, Silo pun mulai mengganggu Supri. Sambil menggeplak punggung Supri, “Eh..Pri Gila Lo! Lagi kesambet setan apa kok sampe segitu seriusnya?” Supri pun kaget bukan kepalang.

“Aaahhh..Setan lu Lo, gue lagi mikir keras ini! Mesti pasang sore ini.. gue belum dapet rumusannya yang pasti.. elu malah bikin fokus gue buyar..” Supri ngedumel sama temannya itu..

“Udah lah.. lu udah makan belum?.. santai dulu lah.. lu ngerumus sambil kita makan, dari pada lu jadi sinting gara-gara konslet ngerumus begituan..”

“Aduh entar dulu deh Lo, gua masih mumet nih.. Lagi pula lagi kaga pegang duit gue dah gw buat transfer deposit ke bandar..Tahu juga kan lagi pula ini tanggal tua..” Tanggap Supri menolak ajakan Silo.

“Yah elu tanggal tua masih aja pusing soal duit.. udah lah santai, gue baru dapet rejeki.. lu gue traktir makan di warung padang situ tuh.. tinggal jalan kaki doang..”

“Eh tapi Lo, menurut lo kemungkinan menangnya gimana yah kalau…” Supri masih penasaran.

Tanpa menjawab, Supri langsung digeret Silo keluar warung…”To, titip dulu kopi gue.. ntar balik lagi!”

Sepertinya seluruh sajiannya begitu menggugah selera dan enak rasanya, akan tetapi lauk manakah yang akan anda pilih untuk memberikan kepuasan paling tinggi di saat makan siang anda? Meskipun demikian anda harus tetap bayar jika makan, karena “There is ain’t no such things as a free lunch in the R.M Padang!” Sumber gambar: www.money.id

Pengantar

Sebagai lanjutan dari artikel sebelumnya yang membicarakan konsep utama dalam ekonomika keuangan, Anda kami ajak untuk memahami lebih lanjut seputar persoalan-persoalan mengungkap informasi pada ranah investasi surat berharga. Seperti cerita Silo dan Supri di atas, meretas kebenaran melalui kemungkinan-kemungkinan dan lantas mengambil keputusan adalah masalah keseharian kita. Namun, sebelum kita memahami proses kemungkinan-kemungkinan itu, ada baiknya kita memahami dahulu mengenali masalah, mengungkap faktanya, dan memaparkan data-datanya. Tentu saja anda telah mengenal apa itu ceteris paribus, garis waktu, dan apa itu nilai waktu uang, bukan? Maka dari itu, anda kami ajak memahami lebih jauh bilamana komponen-komponen hitung tersebut bersifat jamak atau lebih dari satu. Karena, sejatinya pasar dalam pengertian ilmu ekonomi adalah wadah terjadinya transaksi atas pihak-pihak yang surplus dana (pembeli) dan pihak-pihak yang defisit dana (penjual), maka sesungguhnya fenomena ekonomi adalah gejala sosial makro. Dalam konteks ini, para pihak tersebut ‘dihubungkan’ dengan surat-surat berharga yang menjadi pilihannya sebagai perantara pertukaran nilai uangnya. Di pasar modal anda akan dihadapkan dengan beragam pilihan surat berharga yang tentu saja secara prinsip ekonomika keuangan mampu mendatangkan imbal hasil tertinggi, atau yang mampu meminimalkan risiko pada tingkat imbal hasil tertentu.

Analogi sederhananya adalah ketika anda datang ke restoran padang, dan kemudian anda disajikan beberapa lauk sekaligus di hadapan anda. Lauk apakah yang anda pilih untuk menemani sepiring nasi makan siang anda? Tentu saja anda langsung menganalisa lauk apa yang akan mampu memaksimumkan hasrat makan anda pada momen itu, bukan? Seraya anda mengangkat dan mengintip beragam lauk tersaji tersebut, maka anda akan memutuskan lauk apa-apa saja yang tepat. Tentu saja, dalam persoalan makan siang anda tidak perlu repot menganalisa berbagai aspek dalam diri anda, seperti kondisi kesehatan anda saat ini, potensi dampak penyakit yang ditimbulkan makanan tersebut, dan lain sebagainya. Secara situasi minimal, keputusan anda atas berbagai macam lauk itu paling-paling dikendalikan oleh rasa bosan terhadap lauk tertentu dan jumlah uang tunai yang tersedia di dompet anda saat itu. Sehingga anda dapat secara cepat-cepat mengambil keputusan. Namun sesungguhnya, sebelum anda memilih itu, sebetulnya anda sudah memiliki ekspektasi minimal terhadap kepuasan anda, yang paling tidak ketika anda memesan lauk itu anda tidak akan kecewa oleh rasanya. Anda sudah berangkat dari sebuah pengandaian, bahwa lauk rendang daging sapi dan gulai ayam merupakan prasyarat minimal untuk rumah makan padang di mana pun itu. Tentu saja, ketika anda belum pernah mencoba lauk tertentu, katakanlah gulai limpa, atau cincang anda perlu bereksperimentasi, yaitu mencicip kuahnya dulu. Atau ketika anda melihat gulai otak, meskipun tahu lauk itu sangat enak, namun anda membutuhkan kalkulasi dan keberanian tertentu ketika anda sudah di umur lewat 40 tahun.

Dari situasi di atas, secara analogi tidak lah terlalu banyak berbeda dengan anda masuk ke pasar modal. Namun persoalannya, lauk (baca: saham) yang ada di pasar modal itu sayangnya kelewat banyak apabila dibandingkan dengan rumah makan padang. Di Bursa Efek Indonesia (Indonesia Stock Exchange—disingkat IDX) saat ini paling tidak ada 657 saham yang diperdagangkan. Bayangkan ketika ada 657 jenis lauk yang harus anda cicipi, bisa-bisa setelahnya anda langsung digotong ke UGD dan harus di-opname (baca: mengalami proses kebangkrutan) gara-gara anda memilih lauk secara buruk (baca: adverse selection problem). Perkara pemilihan tadi merupakan upaya anda untuk menimbang-nimbang risiko yang harus anda tanggung—misalnya: makanannya tidak enak, kurang selera, takut sakit, takut terkena panas dalam atau pun penyakit tukak lambung, dlsb.—dan perkara hasil keputusan itu merupakan preferensi anda sendiri. Ketika anda tidak mau menghadapi risiko tersebut, paling-paling anda memilih lauk rendang atau ayam gulai. Nasi di piring anda adalah makanan yang paling tidak berisiko, sedangkan rendang dan ayam gulainya adalah saham-saham blue chip. Ketika anda bosan dengan rendang dan gulai ayam, maka anda mulai mencicipi lauk yang kira-kira anda tertarik. Hal ini sebetulnya anda sendang melakukan aktivitas penyampelan. Dalam kondisi normal, rasa puasnya makan rendang tidak mungkin terkalahkan dengan rasa daun ubi rebus dan potongan ketimun bukan, dan secara rata-rata—ceteris paribus—kebanyakan orang sepakat dengan ini. Namun ketika anda bosan dengan semuanya itu, anda menginginkan sesuatu yang lain yang dapat memaksimumkan kepuasan anda saat itu dengan eksperimentasi mencicip lauk lainnya yang tersaji.

Lantas dari persoalan itu di manakah statistika dapat berperan? Mungkin sebelum kita menjawab persoalan ini, ada baiknya kita bertolak dari pertanyaan manakah lauk yang benar-benar enak dan tepat untuk makan siang anda saat ini? Kami kira analogi di dalam pertanyaan ini cukup sahih dan relevan, karena kenyataannya anda dihadapkan pada ketidaktahuan terhadap apa yang tersaji di hadapan anda itu. Sebaran lauk yang tersaji itu adalah fakta kejadian tercermati, dan ketika anda mencobanya, maka fakta tersebut berubah menjadi data empiris yang tercerap indrawi. Secara sederhana, berkutatnya anda dengan sajian data dan fakta itu kemudian mentransformasikannya menjadi informasi objektif untuk dasar pengambilan keputusan merupakan segala hal ihwal statistika. Jadi, statistika per definisi merupakan ilmu pengetahuan yang berkutat pada perkara-perkara desain ekperimentasi atau prosedur penyampelan, analisa data, dan prosedur melakukan inferensi (penyimpulan berdasarkan atas hubungan hasil kalkulasi data dan alasan logisnya) tentang satu atau lebih dari pengukuran atas populasi yang didapat dari kandungan informasi pada sampel-sampel yang anda tentukan (Mendenhall, Reinmuth dan Beaver 1993). Statistika dapat membantu anda untuk mengetahui sesuatu hal dengan melakukan pengukuran cukup pada sampelnya saja, bukan pada keseluruhan populasinya. Dengan kata lain, anda cukup mencicip kuah lauknya dulu, dan kemudian anda dapat mengira-ngira kualitas keseluruhan lauknya, tanpa harus makan lauk seluruhnya. Dalam unit analisis yang lebih luas lagi, anda bisa tahu rumah makan padang mana yang enak dan tidak enak, cukup dengan makan beberapa kali saja di setiap rumah makan padang.

Melalui prosedur yang ditawarkan oleh ilmu statistika, anda dapat mengambil keputusan dengan prakiraan yang anda buat. Statistika menawarkan cara yang rigor dan ketat dalam mengungkapkan kebenaran, sehingga suatu gejala atau fenomena empiris dapat dijelaskan dengan cara yang lebih umum atau seturut kebiasaannya. Namun, statistika bukanlah juga segala-galanya dalam mengungkapkan kebenaran. Hal ini dikarenakan prosedur ini juga mensyaratkan ketepatan dan kepiawaian anda dalam menggunakannya. Pun setiap cara juga selalu mengandung kelemahannya sendiri-sendiri, baik kesalahan yang bersifat teknis prosedural, maupun kesalahan akibat keterbatasan alat hitung itu sendiri. Hubungan anda, statistika, dan data empiris dapat dianalogikan dengan asosiasi anda (peneliti), pisau dan garpu (alat statistik), dan lauk pauk (fakta dan data). Ketika anda hendak memotong ayam gulai, tentu saja bisa, namun anda akan kesulitan untuk menghabiskan daging ayam yang melekat pada tulangnya. Pun demikian, anda juga menjadi sulit untuk menikmati nasi dengan siraman kuah gulainya ketika harus menyeroknya dengan garpu. Malahan, dengan menggunakan tangan kosong anda sendiri justru masalah teknis fungsional semacam ini menjadi teratasi. Lebih jauh lagi pada menyoal masalah prosedural, ketika anda mencicip kuah lauk juga tidak kalah penting. Ibaratnya hal itu akan menghasilkan rasa yang cederung ambyar ketika anda coba mencicip kuah gulai dicampurkan bersama teh tawar di samping piring nasi anda, bukan? Dengan kata lain, anda telah melakukan kesalahan prosedur dalam ‘mencicip’. Dalam hal ini, statistika akan memberikan segala kebaikan pengukurannya (measure of goodness) ketika anda benar-benar tahu caranya menggunakan alat-alat, metode-metode, dan prosedurnya tersebut agar data empiris tersebut dapat diubah menjadi sesuatu pengetahuan yang jelas dan terpilah-pilah (idea clara et distincta).

Sebagai pembahasan lebih lanjut terkait dengan statistika dan investasi di pasar modal, artikel ini akan menyajikan bingkai berpikir untuk melihat keluasan cakrawala dunia investasi, alih-alih memberikan perangkat alat statistik khusus untuk memberikan informasi tertentu secara mendalam. Kami melihat adanya kebutuhan artikel yang memaparkan secara konseptual dan mendasar, di tengah-tengah arus sajian informasi investasi di dunia digital, yang justru hadir secara sepotong-sepotong, sekuensial, namun saling lepas di linimasanya. Artikel ini bertujuan untuk memaparkan konsep-konsep dasar statistika dan alat-alat statistika sederhana yang berguna bagi pengambilan keputusan investasi di pasar modal. Bagian selanjutnya dari penulisan artikel ini disusun mengikuti kerangka sebagai berikut: bagian kedua membahas mengenai konsep populasi dan sampel, bagian ketiga membedakan antara statistika deskriptif dan inferensi, bagian keempat membahas secara ringkas jenis grafik statistik dan aplikasinya pada pasar modal, bagian terakhir adalah pembahasan dan refleksi singkat tentang statistika keuangan.

Populasi dan Sampel

Sejalan dengan prinsip jelas dan terpilah itu, maka hal yang paling mendasar dari statistika adalah konsep populasi dan sampel. Mari kita simak ilustrasi berikut ini. 

Gambar 1. Ilustrasi Populasi dan Sampel, sumber gambar: Mendenhall, dkk. (1993) diterjemahkan penulis

Pada gambar di atas, anda dapat secara menyimpulkan bahwa sampel adalah bagian dari populasi. Per definisi, populasi adalah seperangkat data yang merepresentasikan fakta tercermati yang menjadi perhatian peneliti untuk diambil menjadi suatu sampel tertentu. Sedangkan sampel ialah sebagian perangkat pengukuran terpilih dari populasi yang menjadi perhatian tersebut. Bisa saja kita mengungkap pengetahuan dengan menggunakan populasi, misalnya sensus penduduk. Namun demikian, melakukan hal ini menjadi sangat mahal baik secara waktu dan biaya. Cukup dengan mengambil sampel saja sudah bisa mendekati sesuatu kebenaran yang ada pada populasinya. Untuk teknik pengambilan sampel ini pun terdapat cara yang bermacam-macam tergantung dari desain dan metode penelitiannya.

Namun perlu diwaspadai bahwa dalam penentuan populasi dan sampel ini menuntuk kekritisan kita dalam melihah sesuatu. Sebagai contoh, ada sebuah pertanyaan “Apakah anda suka makan makanan padang?” Ketika anda bertanya pada 200 orang yang sedang berlalu-lalang di berbagai titik jalan di sebuah kota, maka dapat dimunkinkan jawabannya akan lebih merepresentasikan populasinya. Dalam hal ini populasi ditentukan adalah seluruh orang yang tinggal di kota itu, sedangkan 200 orang adalah sampel dari penduduk di kota itu. Namun apabila anda mengumpulkan 200 jawaban dari orang-orang yang sedang makan di restoran padang, tentu saja jawaban tersebut tidak dapat dipercaya. Mengapa demikian? Karena anda melakukan kekeliruan menentukan sampelnya yang mampu merepresentasikan populasinya. Lebih lanjut terkait dengan teknik penyampelan dapat di lihat pada artikel berikut: metode penyampelan.

Statistika Deskriptif dan Inferensi

Prosedur-prosedur statistik dapat dikategorikan menjadi dua, yaitu statistika deskriptif dan statistika inferensi. Statistika deskriptif berupaya untuk mensarikan dan mengkuantifikasikan informasi yang memberikan pemaparan terbaik dari hal terpenting apa yang ada pada data-datanya. Statistika deskriptif sama halnya seperti kita sedang membuat peta dasar dari fakta yang sedang diamati. Meskipun sederhana dalam teknisnya, justru statistika deskriptif amatlah penting dan seringkali dilewati begitu saja oleh peneliti. Padahal banyak hal yang dapat diungkap cukup hanya dengan melihat statistik deskriptifnya saja. Sedangkan statistika inferensi ialah seperangkat prosedur statistik yang digunakan untuk membuat penyimpulan berlandaskan prediksi dari fakta dan data (baca: inferensi) tentang karakteristik-karakteristik yang ada pada populasi dengan cara mengolah segala informasi yang ada pada sampelnya. Meskipun statistika inferensi akan memberikan jawaban atas pertanyaan penelitian kita, akan tetapi sesungguhnya statistika inferensi tidak dapat bermakna apa-apa tanpa adanya statistika deskriptif. Statistika deskriptif akan memberikan konteks dan koridor analisa terlebih dahulu, terhadap kalkulasi yang terjadi pada statistika inferensi.

Bagian-Bagian dari Suatu Masalah Inferensial Statistis

Ilmu statistika tidaklah bersifat mutlak benar dan siapa saja perlu menyadari bahwa statistika juga memiliki permasalahan. Perhatikan diagram di bawah ini yang menyajikan anatomi dari suatu masalah inferensial statistis.

Gambar 2. Anatomi Permasalahan Statistika, sumber gambar: Mendenhall, dkk. (1993) diterjemahkan penulis.

Pada diagram alir di atas, anda dapat secara cepat-cepat mengenali kategori permasalahan. Di sini, kami menandakan dengan warna yang berbeda. Pada warna hijau, menggambarkan kondisi asal yaitu pertanyaan yang hendak di jawab, dan keputusan sebagai jawaban atas pertanyaan yang diajukannya. Statistika memiliki prosedur ketat yang mampu menjamin suatu jawaban dalam derajat kepercayaan tertentu. Statistika tidak pernah merekomendasikan jawaban yang membuta dan tidak jelas asal muasalnya, seluruhnya terikat dan dapat dipertanggungjawabkan secara prosedural. Hal ini sungguh berbeda dengan metode klenik, primbon, bisikan roh, jalangkung, takhayul, atau pun wahyu dari para dewa-dewi, yang kebenarannya hanya dapat diyakini secara membuta. Pada warna hijau tersirat hal yang paling penting, yaitu salah bertanya, tersesat seluruhnya. Dalam hal ini, seseorang perlu bersikap kritis dalam mengajukan pertanyaan. Apalagi, di dalam statistika yang menjadi bagian dari gugus ilmu positif yang mengutamakan hubungan sebab-akibat (lihat: studi kuantitatif bag. 1  dan membuat telaah kritis bag. 6), maka terdapat istilah SMKS/ GIGO (Sampah Masuk, Keluarnya ya juga Sampah—terj. Garbage-In-Garbage-Out). Jadi, ketika salah mengajukan pertanyaan, maka jawabannya ya juga sudah pasti salah dan tidak mencerminkan gejala empiris yang ada.

Terletak di antara pertanyaan dan jawaban yang lebih bersifat konseptual tersebut, terdapat pula anasir-anasir dari permasalahan yang lebih bersifat prosedural. Pada bagian diagram berwarna biru merupakan gugus prosedur desain penelitian, sedangkan pada bagian diagram berwarna ungu adalah prosedur analisa data penelitian. Pada prosedur desain penelitian permasalahan lebih berfokus pada batasan-batasan waktu dan biaya yang dilakukan untuk melakukan riset, dan pada prosedur analisa lebih berfokus pada prosedur-prosedur pengungkapan kebenaran. Secara ringkas masalah inferensi dapat dirinci paling tidak dalam lima poin berikut:

1. Pertanyaan yang jelas dan terpilah dan dukungan ketersediaan data populasi yang berkaitan erat dengan pertanyaan;
2. Desain dari eksperimen atau prosedur penyampelan;
3. Pengumpulan dan analisa data;
4. Prosedur untuk membuat suatu simpulan tentang populasi berdasarkan informasi sampel;
5. Ketetapan dari pengukuran ketepatan dan kehandalan (goodness) untuk menghasilkan inferensi;

Dengan demikian, agar anda dapat menghasilkan suatu jawaban yang objektif dan menjawab permasalahan ketika anda melakukan pemilihan saham, kelima masalah statistik tersebut dapat menjadi alat untuk memeriksa apakah informasi statistik memberikan informasi yang tidak menyesatkan. Terkait informasi semacam ini, biasanya tersebar dan datang secara random kepada anda, bisa saja datang dari whatsapp grup yang dikelola broker anda, bisa dari media sosial anda, bisa dari koran harian, situs resmi perusahaan tercatat atau pun informasi orang dalam dari pihak-pihak yang bekerja diperusahaan tercatat itu. Akan tetapi di sini seorang investor dituntut untuk bijak dan mampu mengolah informasi secara canggih. Hal ini dikarenakan tidak ada jaminan kepastian informasi yang mutlak benar, sehingga tuntutan pemeriksaan melalui rasionalitas kita perlu seyogyianya dilakukan. Ketika anda mendapatkan laporan statistik investasi, maka analisalah terlebih dahulu kelima poin di atas.

Mengenal Grafik Statistik

Banyak jenis-jenis metode penggambaran data, misalnya saja seperti diagram batang-daun (stem-leaf), batang (bar chart), garis (line chart), kue (pie chart), donat (donut chart) dan lain sebagainya. Namun diagram yang sering digunakan di bidang investasi adalah diagram lilin pijar (candle-stick chart). Para analis teknikal atau dikenal sebagai chartist banyak berkutat dengan prosedur-prosedur yang ada pada statistika deskriptif ini. Kepiawaian mereka dalam menemukan berbagai pola-pola perdagangan memberikan informasi seputar kapan beli dan kapan jual pada kisaran harga tertentu. Berbeda dengan para chartist itu, para akademisi, ekonom, dan manajer investasi keuangan fundamentalis berkutat dengan model-model inferensial statistik yang menggunakan statistik deskriptif sebagai ‘teras masuk’ ke dalam analisa datanya. Namun, sebelum lebih jauh mengarah ke sana, mari kita pahami dulu hal yang paling sederhana dari statistika deskriptif, yaitu mengenal grafik atau diagram.

Sebagai ilustrasi penulis mengambil data per tanggal 25 Oktober 2019, dari tautan situs resmi Bursa Efek Indonesia. Di dalam laporan statistik perdagangan harian tersebut terdapat beberapa jenis diagram yang harus kita pahami apabila ingin bertransaksi di pasar modal. Mari kita simak jenis-jenis grafiknya sebagai berikut.

Diagram Garis (Line Chart)

Grafik 3. Pergerakan Harga Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG) Intra-harian,  sumber gambar: idx.co.id, diunduh tanggal 25 Oktober 2019, pukul 23.00 WIB.

Informasi apa yang dapat kita ungkap dari diagram tersebut di atas? Bagaimana cara membaca dan menginterpretasikannya? Pada diagram garis, nilai observasi dihubungkan dengan menggunakan sumbu Cartesians (sumbu X dan Y). Pada grafik di atas sebagai sumbu Y adalah nilai IHSG harian, sedangkan pada sumbu X adalah waktu perdagangan dengan periode interval 30 menitan. Diagram garis tersebut menginformasikan tentang pergerakan harga intra-harian. Dari waktu ke waktu harga merambat menciptakan jejak-jejak nilai transaksi sejak pasar di buka pada pukul 9.00 WIB, hingga waktu penutupan perdagangan pada pukul 16.00 WIB. Grafik tersebut juga mengungkapkan bahwa IHSG dibuka lebih tinggi dari penutupan hari sebelumnya sebesar 0.14%, (6.348) dan ditutup turun sebesar 1,38% (6.252). Hal ini juga mengungkapkan dalam skala pasar keseluruhan, nilai kekayaan investor turun sebesar 1.38% apaila secara proporsif merata berinvestasi pada seluruh saham yang diperdagangkan di IDX (bdk. struktur mikro pasar).

Diagram Batang (Bar Chart)

Grafik 4. Pergerakan Harga Saham, sumber gambar: idx.co.id, diunduh tanggal 25 Oktober 2019, pukul 23.00 WIB.

Pada diagram batang di atas merupakan diagram batang berjenis tersusun (stacked). Diagram berjenis ini lebih berfokus pada nilai proporsi dalam persen ketimbang besaran nilainya. Digram ini berfungsi untuk memberikan deskripsi terkait dengan informasi kelompok-kelompok saham yang turun nilainya dan naik nilainya. Diagram batang pertama menunjukan jumlah saham yang diperdagangkan pada hari itu dan derajat perubahan harganya. Sedangkan diagram batang kedua menunjukan nilai kapitalisasi pasar dalam triliun rupiah berdarsarkan tingkat kelompok perubahannya. Secara umum diagram di atas menginformasikan ringkasan permintaan dan penawaran di IDX berdasarkan sebaran jumlah saham dan nilai kapitalisasi pasar. Semakin besar proporsi warna merah (hijau), maka semakin besar penurunan (kenaikan) nilai IHSG. Berkaitan dengan diagram garis sebelumnya, penurunan harga IHSG sebesar 1.38% (atau biasa juga disebut 138 bps-basis point) disebabkan karena banyaknya investor menjual saham yang dimilikinya dengan total nilai kapitalisasi pasar sebesar 5.116,00 triliun Rupiah yang setara dengan 71% dari nilai keseluruhan kapitalisasi pasar.

Jenis diagram batang yang lain dapat dilihat di segmen berikutnya, diagram di sebelah kanan. Diagram tersebut merupakan jenis diagram batang biasa dengan format kolom (column chart). Diagram semacam ini bertujuan untuk menunjukan nilainya alih-alih proporsinya. Dari diagram tersebut dideskripsikan terkait nilai perdagangan harian bersih, yaitu terdiri dari jumlah pembelian dan penjualan bersih investor berdasarkan jenisnya. Di IDX dikelompokan menjadi dua jenis investor yaitu asing (foreign) dan domestik (domestic). Biasanya di negara sedang berkembang seperti Indonesia, investor asing kebanyakan merupakan institusi keuangan asing (bisa bank asing, perusahaan reksadana, perusahaan pengelola dana pensiun, dsb.) yang bertransaksi dengan nilai kapitalisasi cukup besar apabila dibandingkan dengan investor domestik. Diagram tersebut menginformasikan jumlah pembelian dan penjualan bersih pada tanggal 25 Oktober 2019, yaitu terdapat penjualan bersih sebesar 8,094 triliun rupiah oleh investor domestik dan 2,028 triliun rupiah oleh investor asing, dan terdapat pembelian bersih sebesar 8,042 triliun rupiah oleh investor domestik dan 2,080 triliun rupiah oleh investor asing.

Diagram Kue/Donat (Pie/Donuts Chart) 

Grafik 5. (kiri) Nilai Perdagangan Berdsarakan Jenis Investor. Grafik 6. (kanan) Nilai Perdagangan Bersih.  Sumber gambar: idx.co.id, diunduh tanggal 25 Oktober 2019, pukul 23.00 WIB.

Pada diagram donat di atas (sebelah kiri) merupakan bentuk modifikasi dari diagram kue (tidak ditampilkan di sini). Pada dasarnya cara penyajian informasi pada diagram donat serupa dengan diagram batang tersusun. Diagram ini lebih berfokus pada proporsi ketimbang nilainya. Dari diagram tersebut dapat diungkap bahwa investor asing dan domestik memiliki proporsi nilai perdagangan yang berbeda. Proporsi nilai perdagangan hari ini menunjukan lebih di dominasi investor domestik yaitu sebesar 80% (8,1 triliun Rupiah), dibandingkan dengan investor asing yang berjumlah 20% (2,1 triliun Rupiah) saja. Di sepanjang 2019 (ditunjukan oleh grafik donat terluar), secara total investor domestik mendominasi pasar sebesar 68% (1.278 triliun Rupiah) sedangkan investor asing melakukan transaksi perdagangan sebesar 32% (603,4 triliun Rupiah).

Ketika bertransaksi di pasar modal, maka anda akan banyak berkutat untuk menginterpretasi grafik-grafik statistik. Keunggulan penyajian data dengan menggunakan grafik ialah, data dapat dideskripsikan secara lebih ringkas daripada harus menceritakannya dalam kalimat. Grafik lebih mudah dalam menyajikan data yang banyak dan kecil kemungkinannya untuk salah interpretasi terhadap data-data yang disajikan. Beberapa grafik di atas merupakan contoh-contoh diagram yang menggambarkan kondisi pasar modal Indonesia secara statistik. Pasar modal adalah unit analisa investasi paling makro di tingkat nasional. Komponen-komponen data yang disajikan setara dengan data-data makro ekonomi lainnya seperti GDP (pendapatan nasional bruto), tingkat uang beredar (indikator ekonomika moneter), tingkat suku bunga acuan, tingkat suku bunga kredit, neraca perdagangan dan lain sebagainya.

Lebih Jauh dengan Grafik Statistik

Untuk lebih jelasnya, sebagai perbandingan dengan data meso-mikro analitis, perhatikanlah beragam grafik kinerja keuangan PT. H.M. Sampoerna Tbk (HMSP) yang diambil dari ringkasan performa perusahaan LQ45 bulan Agustus 2019 – Januari 2020 seperti di bawah ini! Cobalah anda menganalisa komponen-komponennya dan menginterpretasikannya seperti contoh di atas.

Grafik 7. (kiri) Perbandingan Harga Penutupan Saham HMSP, IHSG dan Indeks Industri Barang Konsumen. Grafik 8 (kanan) Kinerja Saham HMSP di IDX, sumber gambar: idx.co.id diunduh tanggal 25 Oktober 2019, pukul 23.00 WIB.

Grafik 9. (kiri) Total Aset dan Total Kewajiban PT. HMSP Tbk. tahun 2015 s.d. Juni 2019. Grafik 10. (kanan) Total Ekuitas PT. HMSP Tbk. tahun 2015 s.d. Juni 2019, sumber gambar: idx.co.id diunduh tanggal 25 Oktober 2019, pukul 23.00 WIB.

Grafik 11. (kiri) Total Pendapatan PT. HMSP Tbk. tahun 2015 s.d. Juni 2019. Grafik 10. (kanan) Keuntungan per Periode PT. HMSP Tbk. tahun 2015 s.d. Juni 2019, sumber gambar: idx.co.id diunduh tanggal 25 Oktober 2019, pukul 23.00 WIB.

Sebagai penutup, berikut adalah contoh-contoh lain yang dapat memberikan pengkayaan anda seputar ilmu statistika, khususnya penyajian data-data di pasar modal. Untuk semakin terbiasa dengan cara membaca grafik, anda dapat setahap demi setahap membiasakan diri mengenali anatomi dari diagram, dan cobalah untuk menggali informasi dan makna dari diagram tersebut.

Grafik 12. Diagram Garis Milestone Kinerja Bursa Efek Indonesia, catatan: informasi dan kinerja indeks pasar, sumber gambar: penulis

Grafik 13. Diagram Lilin Pijar, sumber gambar: penulis

Grafik 14. Diagram Batang dan Garis, sumber gambar: penulis

Grafik 15. Contoh Grafik yang Kompleks pada Sebuah Aplikasi Online Trading, sumber gambar: penulis

Refleksi Singkat

Beragam diagram di atas adalah contoh dari penyajian data-data fundamental perusahaan. Tentu saja anda masih ingat bukan pada artikel sebelumnya yang mengulas soal konsep nilai uang dan garis waktu. Dengan bantuan alat statistik dan pemahaman tentang persoalan-persoalan statistik, maka investor dapat memiliki panduan dalam menganalisa pasar modal. Pertanyaan yang paling umum dan hendak dijawab oleh kebanyakan investor adalah saham-saham apa yang pantas dipilih untuk mendatangkan keuntungan yang maksimum dan pada tingkat risiko berapakah mereka harus menanggungnya. Untuk menjawab pertanyaan ini diperlukan suatu metode analisa dari-atas-ke-bawah (top-down analysis), yaitu kumpulan argumentasi yang bertolak dari kondisi makro ekonomi hingga kondisi mikro perdagangan saham. Analisa tersebut tentu saja terdiri dari banyak metode dan merupakan kompilasi dari statistika deskriptif dan inferensi. Namun, anda tidak perlu gusar terkait penjelasan analisa tersebut, setahap demi setahap anda akan kami bantu untuk mampu membuat analisanya sendiri, namun pembahasan tersebut di luar jangkauan dari artikel ini.

Pada artikel ini masih diulas bentuk-bentuk diagram yang sederhana, namun dalam tingkat lanjut anda akan menjumpai diagram-diagram yang semakin rumit dan pelik. Diagram-diagram statistik tersebut hampir pasti dapat dijumpai di dalam berbagai literatur ekonomi dan keuangan, oleh sebab itu untuk bisa memahami dunia investasi sudah menjadi keniscayaan untuk piawai dalam membaca diagram atau grafik semacam itu. Dengan latihan dan membiasakan diri dengan diagram-diagram, anda akan semakin terasah kepekaannya dan nantinya akan sangat berguna untuk mengambil keputusan secara cepat. Sebagai tambahan, ketika nanti anda sudah mulai berinvestasi dan memiliki rekening sendiri di broker anda, maka anda akan menjumpai diagram lilin pijar (grafik 13) dan akan dilengkapi dengan alat-alat kalkulasi teknikal yang banyak ragamnya (grafik 15). Untuk itu anda semakin dituntut untuk berani mencoba menggunakan alat-alat statistik untuk menjawab pertanyaan investasi anda tersebut. Bahwa harga di pasar merupakan jejak keputusan transaksi ekonomi (transaction trails) dan merupakan cerminan dari informasi yang beragam. Akhirul kata, mencermati grafik-grafik sesungguhnya merupakan keharusan karena sejatinya ketika kita mengarungi samudera ketidakpastian, maka kita memerlukan alat navigasi yang tidak lain dan tidak bukan adalah ilmu statistik. 

Bersambung…

Cuplikan artikel selanjutnya, penulis akan membahas lebih lanjut terkait statistika deskriptif yaitu mengenai perihal distribusi frekuensi, ukuran tendensi sentral, dan ukuran variabilitas.

Rekomendasi Bacaan

DeFusco, Richard A., Dennis W. McLeavey, Jerald E. Pinto, and David E. Runkle. 2007. Quantitative Investment Analysis. 2nd. Hoboken, New Jersey: John Wiley & Sons, Inc.

Haugen, Robert A. 2001. Modern Investment Theory. 5th. Upper Saddle River: Prentice Hall.

Mendenhall, William, James E. Reinmuth, dan Robert J. Beaver. 1993. Statistics for Management and Economics. 7th. Belmont: Duxbury Press.