BAB IV PEMBAHASAN. dengan yang digunakan untuk menghitung IHSG yaitu berdasarkan indeks yang

BAB IV PEMBAHASAN 4.1. Gambaran Umum Objek Penelitian JII (Jakarta Islamic Indeks) pertama kali diluncurkan oleh BEI (pada saat itu masih bernama Bursa Efek Jakarta) bekerjasama dengan PT Danareksa Investment Management pada tanggal 3 Juli 2000. Meskipun demikian, agar dapat menghasilkan data historikal yang lebih panjang, hari dasar yang digunakan untuk menghitung JII adalah tanggal 2 Januari 1995 dengan angka indeks dasar sebesar 100. Metodologi perhitungan JII sama dengan yang digunakan untuk menghitung IHSG yaitu berdasarkan indeks yang menggunakan rata-rata tertimbang dari nilai pasar (Market Value Weigthed Average Index) dengan menggunakan formula angka indeks yang ditimbang dengan faktor penimbangnya kuantitas tahun dasar (Laspeyres). Saham syariah yang menjadi konstituen JII terdiri dari 30 saham yang merupakan saham-saham syariah paling likuid dan memiliki kapitalisasi pasar yang besar. BEI melakukan review JII setiap 6 bulan, yang disesuaikan dengan periode penerbitan DES oleh OJK. Setelah dilakukan penyeleksian saham syariah oleh OJK yang dituangkan ke dalam DES, BEI melakukan proses seleksi lanjutan yang didasarkan kepada kinerja perdagangannya. Adapun proses seleksi JII berdasarkan kinerja perdagangan saham syariah yang dilakukan oleh BEI adalah sebagai berikut:

75 http://digilib.mercubuana.ac.id/

76

1. Saham-saham yang dipilih adalah saham-saham syariah yang termasuk ke dalam DES yang diterbitkan oleh OJK. 2. Dari saham-saham syariah tersebut kemudian dipilih 60 saham berdasarkan urutan kapitalisasi terbesar selama 1 tahun terakhir. 3. Dari 60 saham yang mempunyai kapitalisasi terbesar tersebut, kemudian dipilih 30 saham berdasarkan tingkat likuiditas yaitu urutan nilai transaksi terbesar di pasar reguler selama 1 tahun terakhir. Populasi yang dipilih dalam penelitian ini adalah semua saham yang termasuk dalam indeks Jalarta Islamic Index (JII) dengan periode pengamatan dipilih adalah Januari 2011 – November 2016. Sampel yang dipilih dalam penelitian ini adalah 12 saham yang termasuk kedalam indeks Jakarta Islamic Index (JII) periode Januari 2011 – November 2016. Pemilihan sampel dilakukan dengan purposive sampling sesuai kriteria tertentu yang diperlukan dalam penelitian ini

No 1 2 3 4 5 6 7 8 9

Kode AKRA ASII BSDE ICBP INDF INTP JSMR KLBF LPKR

Tabel 4.1 Sampel Penelitian yang diperoleh Nama Saham AKR Corporindo Tbk Astra International Tbk Bumi Serpong Damai Tbk Indofood CBP Sukses Makmur Tbk Indofood Sukses Makmur Tbk Indocement Tunggal Prakarsa Tbk Jasa Marga (Persero) Tbk Kalbe Farma Tbk Lippo Karawaci Tbk

http://digilib.mercubuana.ac.id/

77

No Kode Nama Saham 10 LPPF Matahari Department Store Tbk 11 LSIP PP London Sumatra Indonesia Tbk 12 PTPP PP (Persero) Tbk 13 TLKM Telekomunikasi Indonesia (Persero) Tbk 14 UNTR United Tractors Tbk 15 UNVR Unilever Indonesia Tbk 16 WIKA Wijaya Karya (Persero) Tbk Sumber : Data diolah 4.2. Analisis Data dan Pembahasan Penulis hanya menganalisis hasil pengolahan data setelah terbentuknya kandidat portofolio yang optimal. Dari hasil perhitungan data yang dilakukan dengan model indeks tunggal, selama periode pengamatan diperoleh 13 kandidat saham yang masuk kategori portofolio optimal. Dari 16 kandindat saham yang diteliti untuk katagori portofolio terdapat 3 saham yang dieliminasi karena memiliki nilai ERB yang lebih kecil dari C*. Hasil akhir yang diperoleh adalah 13 saham emiten JII yang memiliki portofolio optimal selama periode Januari 2011 – November 2016. Penulis akan membahas beberapa langkah dalam pembentukan portofolio optimal. 4.2.1

Relized Return, Expected Return, Standar Deviasi, dan Varian Saham Realized return diperoleh dari peubahan harga penutupan saham I pada bulan ke t dikurangi harga penutupan saham I pada bulan t-1, kemudian hasilnya dibagi dengan harga penutupan saham I pada bulan ke t-1. Expected


78

return dihitung dengan rumus average, standar deviasi dihitung dengan rumus STDev dan varian dihitung dengan rumus Var. Hasil perhitungan realized return masing-masing saham untuk expected return, standar deviasi dan varian terlihat pada tabel berikut ini : Tabel 4.2 Rata-rata Return dan Resiko Investasi Expected Kode STDev Variance Return AKRA 0,0307 0,1042 0,0109 ASII 0,0186 0,0774 0,0060 BSDE 0,0185 0,1062 0,0113 ICBP 0,0253 0,0758 0,0057 INDF 0,0117 0,0739 0,0055 INTP 0,0081 0,0815 0,0066 JSMR 0,0080 0,0641 0,0041 KLBF 0,0206 0,0689 0,0048 LPKR 0,0111 0,1124 0,0126 LPPF 0,0446 0,2812 0,0791 LSIP 0,0080 0,1361 0,0185 PTPP 0,0384 0,1426 0,0203 TLKM 0,0262 0,0726 0,0053 UNTR 0,0063 0,0816 0,0067 UNVR 0,0183 0,0648 0,0042 WIKA 0,0277 0,1166 0,0136 Sumber : Data diolah Dapat dilihat pada tabel diatas dari 16 sampel penelitian tersebut, saham yang memiliki nilai tertinggi adalah saham PT. Matahari Department Store Tbk (LPPF) dengan expected return saham sebesar 0,0446 dengan standar deviasi sebesar 0,2812 dan variance sebesar 0,0791. Dan nilai saham yang memiliki expected return terendah adalah PT. United Tractors Tbk (UNTR) sebesar 0,0063. Sedangkan untuk nilai standar deviasi dan variance terendah


79

adalah PT. Jasa Marga (Persero) Tbk (JSMR) dengan standar deviasi yang dimiliki sebesar 0,0641 dan variancenya sebesar 0,0041. 4.2.2 Perhitungan Return Aktiva Bebas Resiko (Rf) Untuk mengetahui berapa nilai return minimum yang harus diperoleh investor dimana resiko sama dengan nol maka dilakukan perhitungan nilai bebas resikonya. Data yang digunakan untuk menghitung nilai bebas resiko adalah data suku bunga Sertifikat Bank Indonesia (SBI) data tersebut berupa rata-rata SBI bulanan periode 2011-2016. Berikut Perhitungan tingkat SBI per bulan: Tabel 4.3 Rata-rata Tingkat Suku Bunga per Bulan Tahun Bulan 2011 2012 2013 2014 2015 2016 Januari 6.50% 6.00% 5.75% 7.50% 7.75% 7.25% Februari 6.75% 5.75% 5.75% 7.50% 7.50% 7.00% Maret 6.75% 5.75% 5.75% 7.50% 7.50% 6.75% April 6.75% 5.75% 5.75% 7.50% 7.50% 6.75% Mei 6.75% 5.75% 5.75% 7.50% 7.50% 6.75% Juni 6.75% 5.75% 6.00% 7.50% 7.50% 6.50% Juli 6.75% 5.75% 6.50% 7.50% 7.50% 6.50% 6.50% Agustus 6.75% 5.75% 7.50% 7.50% 7.00% September 6.75% 5.75% 7.25% 7.50% 7.50% Oktober 6.50% 5.75% 7.25% 7.50% 7.50% 7.50% November 6.00% 5.75% 7.50% 7.50% 7.75% Desember 6.00% 5.75% 7.50% 7.75% 7.50% Total 79.00% 69.25% 84.25% 98.00% 90.25% 47.50% Rata-rata 2011-2016 0.06786 Rata-rata pertahun 0.0113 Perbulan 0.00094 Sumber : Data diolah


80

Menurut catatan tingkat suku bunga BI pada bulan Agustus 2013 mengalami memiliki 2 tingkat suku bunga yang berbeda yaitu 6,5% dan 7,00%, sedangkan pada bulan November tahun 2014 mengalami hal yang sama, yaitu memiliki 2 tingkat suku bunga yang berbeda yaitu 7,50% dan 7,75%. Sehingga dari data diatas dapat dilihat bahwa hasil nilai perhitungan rata-rata SBI sebesar 0,00094 atau 0,094%. Berdasarkan data yang diperoleh dapat diketahui bahwa suku bunga SBI secara rata-rata mengalami penurunan dari tahun 2011-2016. Suku bunga SBI yang mengalami penurunan mengidikasikan kinerja ekonomi Indonesia yang didukung pula oleh perbaikan iklim investasi yang dilakukan oleh pemerintah Kondisi tersebut mendorong pertumbuhan investasi di pasar modal Indonesia. 4.3 Penentuan Portofolio Saham Optimal 4.3.1 Beta, Alpha dan Excess Return to Beta (ERB) Beta merupakan sensitivitas return saham terhadap market return. Menghitung beta dengan membandingkan covarian saham dengan variance pasar, beta positif mengidentifikasikan bahwa apabila market return meningkat, maka return saham juga akan meningkat. Kenaikan market return akan

mengakibatkan

kenaikan

return

saham-saham

perusahaan

JII.

Sebaliknya apabila beta negatif, kenaikan market return akan diikuti penurunan return saham.


81

Alpha adalah nilai expected return saham yang independen terhadap market return. Apabila ada perubahan market return yang berupa peningkatan atau penurunan, maka tidak berpengaruh terhadap return saham individual yang tidak dipengaruhi oleh perubahan pasar. Alpha dapat dihitung dengan mengurangkan expected return saham dengan hasil kali beta dengan expected return market. Excess return to beta (ERB) merupakan selisih dari E(Ri) dengan Rf. Nilai ERB merupakan nilai yang digunakan untuk menentukan saham yang masuk dalam portofolio optimal dan perhitungannya menggunakan microsoft excel. Tabel 4.4 Beta, Alpha dan Excess Return to Beta Kode E(Ri) σm² βi alpha AKRA 0.0250 0.0110 1.3500 0.0236 ASII 0.0129 0.0060 1.0787 0.0118 BSDE 0.0128 0.0113 1.8057 0.0110 ICBP 0.0197 0.0058 1.0363 0.0186 INDF 0.0061 0.0055 0.8790 0.0052 KLBF 0.0149 0.0048 0.9656 0.0140 LPKR 0.0054 0.0128 1.2798 0.0041 LPPF 0.0389 0.0802 1.2511 0.0376 LSIP 0.0023 0.0187 0.3784 0.0019 PTPP 0.0328 0.0204 1.5741 0.0312 TLKM 0.0205 0.0053 0.7465 0.0198 UNVR 0.0220 0.0042 0.1712 0.0124 WIKA 0.2134 0.0138 1.5115 0.0205 Sumber : Data diolah

ERB 0.0185 0.0120 0.0071 0.0190 0.0069 0.0155 0.0042 0.0311 0.0061 0.0208 0.0275 0.0736 0.0146

Berdasarkan perhitungan beta saham yang memiliki nilai tertinggi yaitu PT. Bumi Serpong Damai Tbk (BSDE) sebesar 1,8057. Hal ini berarti


82

apabila ada kenaikan market return sebesar satu satuan maka akan diikuti dengan kenaikan return saham PT. Bumi Serpong Damai Tbk (BSDE) sebesar 1,8057, sedangkan saham yang memiliki nilai beta terendah adalah PT. Unilever Indonesia Tbk (UNVR) sebesar 0,1712. Dalam perhitungan alpha diatas dapat dilihat bahwa nilai yang dihasilkan adalah positif dan nilai tertinggi dimiliki oleh PT. Matahari Department Store Tbk (LPPF) sebesar 0,0376 dan yang terendah adalah PT. PP London Sumatra Indonesia Tbk (LSIP) yaitu sebesar 0,0019. Untuk nilai ERB saham dapat kita lihat nilai tertinggi adalah PT Unilever Tbk (UNVR) sebesar 0,0736. Sedangkan nilai ERB terendah dimiliki oleh PT. Lippo Karawaci Tbk (LPKR) sebesar 0,0042. Setelah mendapatkan nilai ERBnya, maka langkah selanjutnya adalah membuat pengelompokkan dalam menentukan kandidat saham yang akan diteliti lebih lanjut.


83

Tabel 4.5 Pengelompokan Kandidat Saham Portofolio Optimal No Kode ERB Ket 1 AKRA 0.0185 Masuk 2 ASII 0.0120 Masuk 3 BSDE 0.0071 Masuk 4 ICBP 0.0190 Masuk 5 INDF 0.0069 Masuk 6 KLBF 0.0155 Masuk 7 LPKR 0.0042 Masuk 8 LPPF 0.0311 Masuk 9 LSIP 0.0061 Masuk 10 PTPP 0.0208 Masuk 11 TLKM 0.0275 Masuk 12 UNVR 0.0736 Masuk 13 WIKA 0.0146 Masuk Sumber : Data diolah Tabel 4.5 di atas menunjukkan saham yang menjadi kandindat portofolio optimal. Kandindat portofolio optimal diperoleh dari besarnya nilai ERB. Jika sebuah saham memiliki nilai ERB>0 maka saham tersebut masuk sebagai kandidat saham portofolio. 4.3.2 Nilai Pembatas (Cut Off Point) Langkah yang harus dilakukan untuk menghitung nilai pembatas atau cut off point (Ci), terlebih dahulu menghitung Ai dan Bi untuk masing-masing sekuritas ke i.

Untuk mencari nilai Ai merupakan nilai expected return

dikalikan dengan beta kemudian dibagi dengan varian kesalahan residu. Sedangkan untuk nilai Bi merupakan beta saham individu dibagi dengan varian dari kesalahan residu.


84

Kemudian untuk menghitung nilai Ci yang merupakan nilai C untuk sekuritas ke-1 yang dihitung dari kumulasi nilai-nilai Ai dan Bi yang sudah diketahui nilainya. Perhitungan tersebut dapat dilihat dari tabel dibawah ini :

Kode AKRA ASII BSDE ICBP INDF KLBF LPKR LPPF LSIP PTPP TLKM UNVR WIKA

ERB 0.0185 0.0120 0.0071 0.0190 0.0069 0.0155 0.0042 0.0311 0.0061 0.0208 0.0275 0.0736 0.0146

Tabel 4.6 Cut off point Ai 0.0338 0.0139 0.0232 0.0204 0.0053 0.0144 0.0069 0.0487 0.0009 0.0516 0.0153 0.0022 0.0333

Bi 167.3799 256.6885 287.3058 252.4672 205.4800 290.5661 126.4848 16.3194 20.6764 95.1569 168.9982 41.1646 149.6649 C*

Ci 0.0002 0.0001 0.0001 0.0001 0.0000 0.0000 0.0001 0.0030 0.0000 0.0005 0.0001 0.0001 0.0002 0.0030

Sumber : Data diolah Pada tabel diatas dapat dilihat perhitungan cut off point yaitu sebesar 0,0030 yang merupakan batas penentuan saham-saham yang akan masuk ke dalam portofolio optimal. Saham yang masuk ke dalam portofolio adalah saham-saham yang mempunyai nilai ERB lebih besar atau sama dengan cut off point. 4.3.3 Proporsi Dana Setelah menentukan portofolio saham yang optimal, maka langkah selanjutnya adalah menghitung besarnya proporsi saham (Wi) yang layak


85

diinvestasikan pada saham-saham yang membentuk portofolio tersebut. Terlebih dahulu akan ditentukan skala tertimbang dari masing-masing saham (Xi). Berikut ini adalah hasil perhitungan dari skala tertimbang dan proporsi dana masing-masing saham. Tabel 4.7 Perhitungan Proporsi Dana Saham Portofolio Optimal Kode βi Σei ERB C* Xi AKRA 1.3500 0.0081 0.0185 0.0030 2.6016 ASII 1.0787 0.0042 0.0120 0.0030 2.3069 BSDE 1.8057 0.0063 0.0071 0.0030 1.1834 ICBP 1.0363 0.0041 0.0190 0.0030 4.0398 INDF 0.8790 0.0043 0.0069 0.0030 0.8034 KLBF 0.9656 0.0033 0.0155 0.0030 3.6299 LPKR 1.2798 0.0101 0.0042 0.0030 0.1575 LPPF 1.2511 0.0767 0.0311 0.0030 0.4588 LSIP 0.3784 0.0183 0.0061 0.0030 0.0646 PTPP 1.5741 0.0165 0.0208 0.0030 1.6986 TLKM 0.7465 0.0044 0.0275 0.0030 4.1473 UNVR 0.1712 0.0042 0.0736 0.0030 2.9083 WIKA 1.5115 0.0101 0.0146 0.0030 1.7322 Sumber : data diolah

Wi 0.1026 0.0909 0.0467 0.1593 0.0317 0.1431 0.0062 0.0181 0.0025 0.0670 0.1635 0.1147 0.0683

Perhitungan proporsi dana masing-masing saham dipengaruhi oleh nilai ERB, cut-off piont, nilai risiko sistematis dan risiko tidak sistematis. Nilai ERB dan nilai sistematis (i) suatu saham berkorelasi positif dengan proporsi dana, yang berarti apabila ERB dan nilai sistematis suatu saham tinggi maka proporsi dana juga makin tinggi. Sementara untuk nilai risiko tidak sistematis berkorelasi negatif, yaitu semakin besar nilai risiko tidak sistematis maka semakin kecil proporsi dananya. Nilai risiko sistematis yang


86

besar bagi suatu saham mengindikasikan kondisi perusahaan yang kurang begitu menguntungkan sehingga kurang menarik bagi investor untuk berinvestasi ke perusahaan tersebut. Berdasarkan perhitungan proporsi dana di atas dapat disimpulkan bahwa saham-saham yang membentuk portofolio optimal yang terdiri dari AKRA, ASII, BSDE, ICBP, INDF, KLBF, LPKR, LPPF, LSIP, PTPP, TLKM, UNVR, dan WIKA. Dan diketahui bahwa proporsi dana terbesar yaitu pada saham perusahaan PT. Telekomunikasi Indonesia (Persero) Tbk (TLKM) yaitu sebesar 0,1635 sedangkan nilai terendah adalah 0,0025 yang dimiliki oleh PT. PP London Sumatra Indonesia Tbk (LSIP). Dimana Saham dengan proporsi dana tertinggi merupakan alternatif investasi yang seharusnya dipilih investor yang rasional.

4.3.4 Expected Return Portofolio dan Risiko Portofolio a. Beta Portofolio Single index model membuat variabel yang harus ditaksir karena memiliki karakteristik Beta portofolio (βp) sebagai tolak ukur risiko. Beta portofolio dihitung dengan rumus:

Perhitungan beta portofolio berdasarkan model indeks tunggal (Single index model) dapat dilihat pada tabel berikut:


87

Tabel 4.8 Perhitungan Beta Portofolio Optimal Kode Βi Wi βp AKRA 1,3500 0,1026 0,1385 ASII 1,0787 0,0909 0,0981 BSDE 1,8057 0,0467 0,0842 ICBP 1,0363 0,1593 0,1650 INDF 0,8790 0,0317 0,0278 KLBF 0,9656 0,1431 0,1382 LPKR 1,2798 0,0062 0,0079 LPPF 1,2511 0,0181 0,0226 LSIP 0,3784 0,0025 0,0010 PTPP 1,5741 0,0670 0,1054 TLKM 0,7465 0,1635 0,1220 UNVR 0,1712 0,1147 0,0196 WIKA 1,5115 0,0683 0,1032 Sumber : Data diolah Berdasarkan perhitungan pada tabel tersebut maka diperoleh nilai beta portofolio yang akan dijadikan sebagai tolak ukur risiko sistematis. Risiko tidak sistematis relatif lebih rendah dari risiko-risiko saham individunya yang berarti berhasil mengurangi risiko. Sehingga untuk perhitungan portofolio selanjutnya. b. Alpha Portofolio Alpha portofolio merupakan rata-rata tertimbang dari alpha masingmasing saham yang membentuk portofolio. Rumus alpha portofolio dihitung menggunakan rumus di bawah ini: αp = ∑Wi .αi Perhitungan alpha portofolio dapat dilihat pada tabel di bawah ini:


88

Tabel 4.9 Perhitungan Alpha Portofolio Optimal Kode Αi Wi αp AKRA 0,0236 0,1026 0,0024 ASII 0,0118 0,0909 0,0011 BSDE 0,0110 0,0467 0,0005 ICBP 0,0186 0,1593 0,0030 INDF 0,0052 0,0317 0,0002 KLBF 0,0140 0,1431 0,0020 LPKR 0,0041 0,0062 0,0000 LPPF 0,0376 0,0181 0,0007 LSIP 0,0019 0,0025 0,0000 PTPP 0,0312 0,0670 0,0021 TLKM 0,0198 0,1635 0,0032 UNVR 0,0124 0,1147 0,0014 WIKA 0,0205 0,0683 0,0014 Sumber : Data diolah c. Expected Return Portofolio dan Risiko Portofolio Expected return portofolio merupakan rata-rata tertimbang dari return individual masing-masing saham pembentuk portofolio. Perhitungan alpha dan beta portofolio dihitung dengan menjumlahkan alpha dan beta saham kandidat portofolio. Risiko portofolio dapat diukur dengan besarnya deviasi standar atau varian dari nilai-nilai return sekuritas-sekuritas tunggal yang ada didalamnya. Risiko portofolio dihitung berdasarkan varian portofolionya. Tabel 4.10 Expected Return dan Risiko Portofolio E(Rm) E(Rp) 0,0010 0,019 0,10% 1,90% Sumber : Data diolah

σm² 0,0016 0,16%


σp² 0,0006 0,06%

89

Berdasarkan tabel 4.10 di atas selama periode penelitian dapat dilihat bahwa rata-rata return portofolio yang dihasilkan sebesar 1,90%, lebih besar dari return pasar sebesar 0,10%. Sementara risiko portofolionya sebesar 0,06%, lebih kecil dari risiko pasar sebesar 0,16%

4.3.5 Kinerja Portofolio Pengukuran kinerja dalam penelitian ini bertujuan untuk mengetahui kinerja saham-saham portofolio yang paling baik, indikator yang digunakan untuk mengukur kinerja masing-masing saham adalah dengan menggunakan indeks treynor, indeks sharpe, dan indeks jensen. Tabel 4.11 Kinerja Portofolio Optimal Treynor Indeks AKRA 0,0256 ASII 0,0133 BSDE 0,0130 ICBP 0,0203 INDF 0,0062 KLBF 0,0154 LPKR 0,0055 LPPF 0,0400 LSIP 0,0024 PTPP 0,0335 TLKM 0,0215 UNVR 0,0154 WIKA 0,0225 Sumber : Data diolah Kode

Sharpe Index 0,3315 0,1847 0,2202 0,2771 0,0738 0,2159 0,0621 0,1780 0,0068 0,3694 0,2211 0,0407 0,2907


Jensen Alpha 0,0023 0,0270 0,0233 0,0133 0,0173 0,0022 0,0191 0,0068 0,0147 0,0036 0,0245 0,0001 0,0191

90

a. Treynor Indeks Dari tabel 4.11 di atas menunjukkan bahwa portofolio saham dengan kinerja terbaik selama periode penelitian jika dilihat berdasarkan indeks treynor adalah saham PT. Matahari Department Store Tbk (LPPF) dengan nilai indeks 0,0400. Portofolio ini memiliki kinerja terbaik karena saham portofolio ini memilki nilai positif tertinggi dibanding saham portofolio yang lain. Dengan nilai rasio positif yang tinggi berarti saham PT. Matahari Department Store Tbk (LPPF) dapat menghindari risiko portofolio terhadap risiko pasar. b. Sharpe Indeks Berdasarkan tabel 4.11 kinerja portofolio jika diukur dengan indeks sharpe menyatakan bahwa portofolio saham dengan kinerja terbaik adalah portofolio pada saham PT. PP (Persero) Tbk (PTPP) dengan nilai indeks 0,3694. Portofolio ini memiliki kinerja terbaik karena saham portofolio ini, memilki nilai positif tertinggi dibanding saham portofolio yang lain. Dengan nilai rasio positif tertinggi dibandingkan saham portofolio yang lain menunjukkan bahwa saham PT. PP (Persero) Tbk (PTPP) memiliki kemampuan paling tinggi untuk menghindari risiko spesifik perusahaan (di luar risiko pasar).


91

c.

Indeks Jensen Berdasarkan tabel 4.11 kinerja portofolio jika diukur dengan indeks jensen menyatakan bahwa portofolio saham dengan kinerja terbaik adalah portofolio pada saham PT. Astra International Tbk (ASII) dengan nilai indeks 0.0270. karena saham PT. Astra International Tbk (ASII) menunjukkan bahwa saham PT. Astra International Tbk (ASII) memiliki nilai ekspektasi return portofolio lebih besar dari return pasar.

4.4

Pembahasan Hasil Penelitian Penelitian yang dilakukan dengan sampel sebanyak 16 saham selama periode Januari 2011 – November 2016 dengan menggunakan model indeks tunggal diperoleh 13 saham kandidat portofolio. Nilai cut-of-point yang diperoleh adalah sebesar C* = 0,0030 dengan nilai excess return to beta sebesar ERB = 0,0311. Dari perhitungan expected return 13 saham diperoleh hasil: a. Saham dengan expected return tertinggi  E(Ri)LPPF

= 0,0446 = 4,46%

 E(Ri)LPKR

= 0,0384 = 3,84%

b. Saham dengan expected return terendah  E(Ri)UNTR

= 0,0063 = 0,63%

 E(Ri)JSMR

= 0,0080 = 0,80 %

 E(Ri)JSMR

= 0,0080 = 0,80 %


92

Perhitungan risiko dari 13 saham diperoleh hasil sebagai berikut: a. Saham dengan risiko tertinggi  σiLPFF = 0,2812 = 28,12 %  σiPTPP = 0,1426 = 14,26 % b. Saham dengan risiko terendah  σiJSMR = 0,0641 = 6,41 %  σiUNVR = 0,0648 = 6,48 % Perhitungan excess return to beta (ERB) diperoleh hasil sebagai berikut: a. Saham dengan ERB tertinggi  ERBLPPF

= 0,0311 %

 ERBUNVR

= 0,0736 %

b. Saham dengan ERB terendah  ERBLPKR

= 0,0042 %

 ERBLSIP

= 0,0061 %

Data IHSG yang digunakan untuk mewakili data pasar dalam penelitian ini mempunyai expected return E(Rm) = 0,0010 = 0,10%, standar deviasi yang mencerminkan risiko pasar (σm) = 0,0388 = 3,88% dan varian pasar = 0,0016 = 0,16%. Sedangkan data SBI-1 bulan yang digunakan sebagai proxy return aktiva bebas risiko menunjukkan expected return E(Rf) = 0,0009 = 0,09%. Berdasarkan uraian tersebut berarti expected return saham bergerak dari saham PT. Matahari Department Store Tbk (LPPF) sebesar 0,0446 = 4,46% menuju saham PT. United Tractors Tbk (UNTR) sebesar 0,0063 =


93

0,63% dan risiko individual saham bergerak dari saham PT. Matahari Department Store Tbk (LPPF) sebesar 0,2812 = 28,12% menuju PT. Jasa Marga (Persero) Tbk (JSMR) sebesar 0,0641 = 0,64%. Kemudian apabila dilihat dari urutan nilai excess return to beta (ERB), maka nilai ERB bergerak dari saham PT. Unilever Indonesia Tbk (UNVR)

sebesar 0,0736 = 7,36%

menuju saham PT. Lippo Karawaci Tbk (LPKR) sebesar 0,0042 = 0,42 %. Nilai excess return to beta (ERB) mencerminkan besarnya return yang dapat dihasilkan oleh suatu saham terhadap satu unit risiko yang tidak dapat didiversifikasikan yang diukur dengan beta. Dengan demikian berarti masingmasing saham memiliki kepekaan yang berbeda terhadap perubahan pasar. Semakin besar koefisien beta saham berarti semakin peka terhadap perubahan pasar dan disebut sebagai saham yang agresif. Sedangkan βi = 1 berarti saham memiliki risiko yang sama ,dengan risiko rata-rata pasar.


BAB IV PEMBAHASAN. dengan yang digunakan untuk menghitung IHSG yaitu berdasarkan indeks yang

Recommend Documents