BAB 3 METODE PENELITIAN
3.1 Jenis dan Sumber Data Mengacu pada pendapat Supranto (2009) penelitian yang dalam pengumpulan data dan pengungkapan hasilnya menggunakan angka, maka penelitian tersebut dinamakan penelitian kuantitatif. Penelitian kuantitatif menggunakan pendekatan saintifik yang berfungsi untuk menguji hipotesis dan menjawab pertanyaan penelitian dengan menggunakan pengujian statistic. Masih mengacu pada pendapat Supranto (2009) data yang telah diperoleh dan telah diolah oleh pihak lain, yang biasanya telah dipublikasi disebut data sekuder. Sehingga sumber data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder, kerena sumber data dalam penelitian ini berupa index LQ-45, harga saham, dan BI rate
yang
diperoleh
dari
Bursa
Efek
Indonesia,
Bank
Indonesia,
dan
www.duniainvestasi.com. Adapun data yang diperoleh guna penelitian ini antara lain: 1. Index LQ 45: Index ini terdiri dari 45 saham yang memiliki likuiditas dan kapitalisasi yang cukup tinggi karena sebelum tercatat saham-saham tersebut telah melalui beberapa kriteria tertentu. Penelitian ini difokuskan pada data saham yang terdaftar pada index LQ-45, selama periode pengamatan Agustus 2009-Juli 2012 yang di terbitkan Bursa Efek Indonesia, setiap 6 bulan. 2. Harga saham: Harga saham yang digunakan adalah harga penutupan (close price), dari masing-masing perusahaan yang diteliti merupakan saham-saham yang termasuk dalam index LQ-45, selama periode pengamatan Agustus 2009-Juli 2012.
26
3. Risk free: Risk free yang digunakan didapat dari BI rate yang dikeluarkan oleh Bank Indonesia (BI). BI rate adalah suku bunga kebijakan yang mencerminkan sikap atau arah kebijakan moneter yang ditetapkan oleh bank Indonesia dan diumumkan kepada publik.
3.2 Penentuan Jumlah Sampel Unit data yang digunakan adalah saham-saham di Bursa Efek Indonesia (BEI), kemudian akan diambil 45 saham yang masuk kedalam index LQ-45 selama periode Agustus 2009-Juli 2012. Periode perubahan index LQ-45 dilakukan setiap 6 bulan sekali, maka pada periode tersebut BEI melakukan 6 kali penggumuman saham yang masuk kedalam LQ-45. Metode sampling sistematis yang digunakan yaitu pengambilan sampel berdasarkan urutan dari anggota populasi yang telah diberi nomor urut. Pengambilan anggota populasi dilakukan dengan beberapa seleksi. Untuk itu, data (saham) yang diambil sebagai sampel adalah data-data yang lolos seleksi dan sesuai dengan kriteria pemilihan, yaitu: saham yang masuk selama 6 periode secara berturut-turut kedalam index LQ-45, dengan asumsi bahwa saham tersebut adalah saham yang memiliki kapitalisasi pasar dan likuiditas sesuai dengan kriteria yang ditetapkan index LQ-45.
3.3 Metode Pengambilan Sampel Pengumpulan data adalah suatu prosedur yang sistematik dan standar untuk memperoleh data yang diperlukan. Dengan kata lain pengumpulan data merupakan salah satu bagian dalam penelitian, yaitu suatu kegiatan pengadaan data untuk keperluan penelitian. Mengacu pada pendapat Supranto (2009) suatu cara pemilihan element-element dari populasi untuk menjadi anggota sampel dimana setiap element tidak mendapat 27
kesempatan yang sama untuk dipilih kembali disebut bukan cara acak (nonrandom/nonprobability sampling). Mengacu pada pendapat tersebut, penelitian ini menggunakan metode nonprobability sampling, karena metode ini melakukan seleksi sampel berdasarkan pada kriteria tertentu atau judgement sampling, sehingga
tidak memungkinkan setiap element dari populasi untuk dipilih kembali.
3.4 Metode Analisis Data Metode yang dilakukan dalam penelitian ini adalah dengan menggunakan microsoft excell, dan juga rumus yang sesuai dengan penelitian pembentukan portofolio optimal. Metode ini terbagi ke dalam empat tahapan, yang pertama adalah tahapan analisis saham individual, kemudian yang kedua adalah analisis pembentukan portofolio dengan single index model, dan selanjutnya tahap yang ketiga adalah analisis pembentukan portofolio dengan constant correlation. Serta tahapan yang terakhir adalah tahap penilaian kinerja portofolio.
3.4.1 Analisis Data Saham Individual Pada tahap ini dilakukan pemilihan terhadap beberapa sampel saham berdasarkan index LQ-45 untuk diikutkan dalam penyusunan portofolio saham optimal. Tahapan yang dilakukan adalah sebagai berikut:
1.
Mendata saham yang termasuk ke dalam index LQ-45 selama 6 periode, yaitu: periode 1 (Agustus 2009-Januari 2010), periode 2 (Februari 2010-Juli 2010), periode 3 (Agustus 2010-Januari 2011), periode 4 (Februari 2011-Juli 2011), periode 5 (Agustus 2011-Januari 2012), periode 6 (Februari 2012-Juli 2012).
2. Dari seluruh saham yang masuk index LQ-45 tersebut, kemudian dilakukan penyeleksian dimana saham-saham yang menjadi kandidat untuk portofolio 28
adalah saham-saham yang selama 6 periode berturut-turut masuk ke dalam index LQ-45. 3. Menyusun portofolio optimal berdasarkan 2 metode. Teknis analisis data secara operasional untuk penyusunan portofolio saham optimal adalah menggunakan single index model dan constant correlation. Penelitian ini menggunakan software microsoft excel untuk mencari variabel yang diperlukan.
3.4.2 Analisis Data Portofolio Optimal Berdasarkan Metode Single Index Model Analisis data dilakukan dengan menggunakan metode single index model untuk menentukan portofolio yang optimal. Sedangkan perhitungannya dilakukan dengan menggunakan program microsoft excell. Adapun langkah-langkah yang akan dilakukan adalah sebagai berikut: 1. Mendeskripsikan data harga saham, LQ-45 dan BI rate. 2. Menghitung expected return, standar deviasi dan varian dari masing-masing saham individual, LQ-45 dan BI rate. 3. Menghitung betta, alpha dan variance error masing-masing saham individual. 4. Menghitung nilai excess return to betta (ERB) masing-masing saham. Nilai ERB diperlukan sebagai dasar penentuan saham yang menjadi kandidat portofolio. Nilai ERB yang diperoleh diurutkan dari nilai yang terbesar ke nilai yang terkecil. Saham-saham dengan nilai ERB lebih besar atau sama dengan nilai ERB di titik C* merupakan kandidat portofolio optimal. 5. Menghitung nilai Ci. Nilai Ai dihitung untuk mendapatkan nilai Ai dan Bi dihitung untuk mendapatkan nilai Bi, keduanya diperlukan untuk menghitung Ci. 29
6. Mencari nilai C*. Besarnya C* adalah nilai Ci yang terbesar. Saham-saham yang membentuk portofolio optimal adalah saham-saham yang mempunyai ERB lebih besar atau sama dengan ERB di titik C*. 7. Menentukan proporsi dana yang akan diinvestasikan dalam portofolio optimal. 8. Menghitung tingkat return portofolio optimal yang dibentuk dengan single index model. 9. Menghitung tingkat risiko portofolio yang dibentuk dengan single index model. 10. Mendeskripsikan hasil pembentukkan portofolio optimal single index model
3.4.3 Analisis Data Portofolio Optimal Berdasarkan Metode Constant Correlation Analisis data dilakukan dengan menggunakan metode Constant Correlation untuk menentukan portofolio yang optimal. Sedangkan perhitungannya dilakukan dengan menggunakan program microsoft excell . Adapun langkah-langkah yang akan dilakukan adalah sebagai berikut:
1. Mendeskripsikan data harga saham, LQ-45 dan BI rate. 2. Menghitung expected return, standar deviasi dan varian dari masingmasing saham individual dan BI rate. 3. Menghitung standar deviasi dan variance error masing-masing saham individual. 4. Menghitung nilai excess return to standar deviation (ERS) masing-masing saham. Nilai ERS diperlukan sebagai dasar penentuan saham yang menjadi kandidat portofolio. Nilai ERS yang diperoleh diurutkan dari nilai yang
30
terbesar ke nilai yang terkecil. Saham-saham dengan nilai ERS lebih besar atau sama dengan nilai ERS di titik C* merupakan kandidat portofolio optimal. 5. Menghitung nilai Ci. Nilai Ai dihitung untuk mendapatkan nilai Ai dan Bi dihitung untuk mendapatkan nilai Bi, keduanya diperlukan untuk menghitung Ci. 6. Mencari nilai C*. Besarnya C* adalah nilai Ci yang terbesar. Saham-saham yang membentuk portofolio optimal adalah saham-saham yang mempunyai ERS lebih besar atau sama dengan ERS di titik C*. 7. Menentukan proporsi dana yang akan diinvestasikan dalam portofolio optimal. 8. Menghitung tingkat return portofolio optimal yang dibentuk dengan constant correlation 9. Menghitung tingkat risiko portofolio yang dibentuk dengan constant correlation. 10. Mendeskripsikan
hasil
pembentukkan
portofolio
optimal
constant
correlation.
3.4.4 Analisis Data Kinerja Portofolio Perhitungan kinerja portofolio dilakukan dengan Index Sharpe. Index Sharpe merupakan alat ukur dari kelebihan pengembalian relative terhadap total perbedaan portofolio, atau bisa disebut juga sebagai alat ukur dari rasio pengembalian risiko. Dalam index ini risiko diukur dengan standar deviasi, adapun langkah-langkah yang dilakukan adalah sebagi berikut : 1.
Menggurangkan return yang dihasilkan oleh index LQ-45, kemudian mengurangkannya dengan risk free yang telah didapat sebelumnya. Setelah 31
hasil didapat kemudian dibagi dengan standart deviation yang dihasilkan oleh index LQ-45. 2. Menggurangkan return yang dihasilkan oleh portofolio yang dibentuk dengan metode single index model, kemudian mengurangkannya dengan risk free yang telah didapat sebelumnya. Setelah hasil didapat kemudian dibagi dengan standart deviation portofolio yang dibentuk dengan metode single index model. 3. Menggurangkan return yang dihasilkan oleh portofolio yang dibentuk dengan metode constant correlation, kemudian mengurangkannya dengan risk free yang telah didapat sebelumnya. Setelah hasil didapat kemudian dibagi dengan standart deviation portofolio yang dibentuk dengan metode constan correlation. 4. Memberikan peringkat sesuai dengan yang dihasilkan dari perhitungan index Sharpe, kemudian membandingkan ketiga kinerja portofolio sesuai dengan peringkat yang didapat.
3.5 Metode Penyajian Data Mengacu pada Supranto (2009) data yang didapat tidak hanya cukup dikumpulkan dan diolah, tetapi juga perlu disajikan dalam bentuk yang mudah dibaca dan dimengerti oleh pengambil keputusan. Mengacu pada pendapat tersebut sehingga data yang disajikan dalam penelitian ini berbentuk tabel, gambar, maupun grafik yang digunakan untuk memudahkan pemahaman terhadap penelitian ataupun untuk mendukung penelitian lebih lanjut. Data yang disajikan terdapat dalam bagian isi penelitian maupun dalam bagian lampiran yang dapat memberikan gambaran serta informasi yang jelas.
32
3.6 Uji Statistik Analisis statistik yang digunakan dalam penelitian ini adalah uji normalitas dan uji beda rata-rata (Paired sample t-test) untuk mengetahui apakah tingkat return dan risiko portofolio yang terbentuk menggunakan single index model berbeda secara signifikan atau tidak signifikan dengan portofolio yang terbentuk dengan constant correlation. Adapun dalam perhitungannya menggunakan software statistical package for the social sciences ke 21 atau yang lebih dikenal SPSS 21.0.
3.6.1 Uji Normalias Data Untuk menggunakan analisis parametric seperti analisis perbandingan rata-rata, analisis variance satu arah, korelasi, regresi dan sebagainya, maka perlu dilakukan uji normalitas data terlebih dahulu. Hal ini bertujuan untuk mengetahui apakah data tersebut berdistribusi normal atau tidak. Normalitas suatu data itu penting, karena dengan data yang terdistribusi normal, maka data tersebut dianggap dapat mewakli suatu populasi. Ada dua cara yang dilakukan dalam uji normalitas data menggunakan SPSS cara pertama adalah dengan metode uji Lilliefors dan One-Sample KolmogrovSmirnov. Pengujian normalitas data dalam penelitian ini menggunakan uji OneSample Kolmogrov-Smirnov, metode ini menguji satu persatu variabel dan memberikan output apakah data berdistribusi normal atau tidak.
3.6.2 Uji Analisis Perbandingan Rata-rata Setelah memastikan semua variabel data terdistribusi secara normal, maka langkah selanjutnya adalah melakukan uji beda perbandingan rata-rata (paired sample t-test). Paired sample t-test digunakan untuk menguji perbandigan rata-rata sampel yang saling berhubungan. Minimal
ada 3 syarat yang harus dipenuhi
33
sebelum melakukan pengujian ini. Syarat pertama dalah data yang didapat harus berskala interval (metric). kemudian syarat kedua adalah data harus berdistribusi normal, dan yang ketiga adalah adanya event atau peristiwa yang terjadi. Setelah minimal ketiga syarat tersebut terpenuhi maka analisis perbandingan rata-rata baru bisa dilakukan.
3.7 Operasionalisasi Variabel Berikut ini adalah definisi operasional dan pengukuran variabel beberapa hal yang berhubungan dengan analisis portofolio optimal dengan metode single index model, yaitu: 1. Expected Return (ER) : (data return dan expected return saham maupun return dan expected return pasar dapat dilihat pada lampiran 1 dan 2). Nilai expected return (ERi) adalah nilai rata-rata dari return yang telah di dapatkan sebelumnya. Untuk itu maka terlebih dahulu dicari nilai return saham individu (Ri) untuk kandidat portofolio berdasarkan harga saham per enam bulan selama periode penelitian, setelah didapat Ri maka expected return dapat diketahui dengan persamaan berikut ini (Rosdiana, 2012:52) :
...(3.1)
Keterangan : Pt = harga saham periode t Pt-1 = harga saham periode t-1
34
2. Risk Free Risk Free (Rf) dicari dan dihitung dari data BI rate, yaitu suku bunga kebijakan yang mencerminkan sikap kebijakan moneter Bank Indonesia . BI rate telah menjadi acuan bank di Indonesia dalam menentukan bunga, deposito, kredit, dan tabungan.
3. Standar Deviasi (σ) Digunakan untuk mengukur risiko dari realized return, yang dapat dihitung dengan rumus (Rosdiana, 2012:53) :
….. (3.2) Keterangan : Xi = realized return ke-i saham i X = rata-rata realized return saham i n = jumlah realized return saham i 4. Variance (σ2) Digunakan untuk mengukur risiko expected return saham i. Variance dapat dihitung dengan cara, yaitu mengkuadratkan standar deviasi. (data variance dan standar deviasi saham maupun variance dan standar deviasi pasar dapat dilihat pada lampiran 2 dan 3).
5. Betta (β) : (data betta saham dapat dilihat pada lampiran 4). Betta adalah risiko unik dari saham individual, menghitung kemiringan realized return suatu saham dengan realized return pasar dalam periode tertentu. Betta dapat dihitung dengan rumus (Hartono, 2011:383) : 35
…..(3.2) Keterangan : σm = Standar deviasi pasar rim = korelasi realized return saham i dengan realized return pasar
6. Alpha (α) : (data alpha saham dapat dilihat pada lampiran 6) Merupakan intercept realized return saham i dengan realized return pasar, membandingkan perhitungan realized return saham i dengan realized return pasar dalam periode waktu tertentu. Alpha dihitung dengan menggunakan rumus (Rosdiana, 2012:54) :
…..(3.3) Keterangan : βi = beta saham i Rm = return pasar 7. Variance Residual (σ2ei) : (data variance residual dapat dilihat pada lampiran 7). Variance residual adalah risiko tidak sistematis yang dimiliki setiap saham. Variance residual dapat dihitung dengan rumus :
……..(3.4) Keterangan : σ2m = Variance pasar
8. Excess Return to Beta (ERB) Digunakan untuk mengukur kelebihan return saham relatif terhadap satu unit risiko yang tidak dapat didiversifikasikan yang diukur dengan Beta. ERB 36
menunjukkan hubungan antara return dan risiko yang merupakan faktor penentu investasi. ERB dapat dihitung dengan rumus (Angela, 2009:16) :
……(3.5) 9. Titik Pembatas (Ci) Ci adalah nilai C untuk sekuritas ke-I yang dihitung dari kumulasi nilai Ai dan nilai Bi. Oleh sebab itu maka sebelum menghitung Ci, terlebih dahulu mengetahui nilai Ai dan Bi. Keduanya dapat diketahui dengan rumus (Angela, 2009:17) :
…..(3.6)
…..(3.7)
…..(3.8) 10. Proporsi dana untuk setiap saham (Xi dan Zi) Setelah sekuritas-sekuritas yang membentuk portofolio optimal telah dapat ditentukan, pertanyaan berikutnya adalah berapa besar porsi masing-masing sekuritas. Berasarnya porsi dana setiap sekuritas dapat dihitung denga rumus (Angela, 2009:17) :
…..(3.9) 37
…..(3.10) 11. Expected Return Portofolio (RP) Merupakan rata-rata tertimbang dari return individual masing-masing saham pembentuk portofolio, dihitung dengan menggunakan rumus (Rosdiana, 2012:56) :
…..(3.11) 12. Risiko Portofolio (σp) Merupakan rata-rata tertimbang dari standar deviasi individual masing-masing saham pembentuk portofolio, dihitung dengan menggunakan rumus (Rosdiana, 2012:57) :
….. (3.12)
Definisi operasional dan pengukuran variable analisis portofolio optimal dengan metode constant correlation tidak jauh berbeda dari analisis portofolio optimal menggunakan single index model, perbedaan keduanya terletak pada :
1. Koefisien Korelasi (ρ) Sebelum menghitung nilai cut-off point dengan metode constant correlation, terlebih dahulu diharuskan mengetahui koefisien korelasi berpasangan setiap saham. Koefisien korelasi ini diasumsikan constant (Angela, 2009:18). Berikut perhitungan koefisien korelasi setiap saham :
38
…..(3.13) Keterangan : Ρij = kovarians antara i dan j N = jumlah sekuritas portofolio 2. Nilai Cut-off Rate (Ci) Setelah koefisien tiap saham diketahui maka selanjutnya dilakukan perhitungan nilai cut-off. Cut-off rate dihitung dengan rumus (Angela, 2009:19) :
…...(3.14) Keterangan : Rj = Expected return j σ = Standar deviasi j 3. Proporsi dana untuk setiap saham (Xi dan Zi) Untuk mengetahui berapa besar proporsi yang harus diberikan pada masingmasing saham yang sudah didapat dalam portofolio optimal. Kedua variabel ini dapat dicari dengan rumus (Angela, 2009 :19) :
…..(3.15)
…...(3.16) 39
4. Menghitung expected return portofolio (RP) Merupakan rata-rata tertimbang dari return individual masing-masing saham pembentuk portofolio, dihitung dengan menggunakan rumus (Angela, 2009:19) :
…..(3.17) 5. Risiko Portofolio (σp) Merupakan rata-rata tertimbang dari standar deviasi individual masing-masing saham pembentuk portofolio, dihitung dengan menggunakan rumus (Angela. 2009:19) :
….(3.18)
Dari uraian di atas, maka dapat dilihat pada tabel 3.1. ringkasan definisi operasional variabel penelitian sebagai berikut:
40
Tabel 3.1 Operasionalisasi Variabel
Variabel Expected Return portofolio untuk metode single index model Risk portofolio untuk metode single index model Expected Return portofolio untuk metode constant correlation Risk portofolio untuk metode constant correlation
Definisi
Simbol
Skala Data
Merupakan rata-rata tertimbang dari return individual masing- masing saham pembentuk portofolio Merupakan rata-rata tertimbang dari risk individual masing- masing saham pembentuk portofolio Merupakan rata-rata tertimbang dari return individual masing- masing saham pembentuk portofolio Merupakan rata-rata tertimbang dari risk individual masing- masing saham pembentuk portofolio
E(Rp)
Ratio
σp
Ratio
E(Rp)
Ratio
σp
Ratio
41
