EVALUASI KINERJA REKSA DANA SAHAM DI INDONESIA DENGAN METODE EROV, SORTINO, DAN SHARPE

EVALUASI KINERJA REKSA DANA SAHAM DI INDONESIA DENGAN METODE EROV, SORTINO, DAN SHARPE

Oleh: Lina Meytasari NIM: 109081000129

JURUSAN MANAJEMEN FAKULTAS EKONOMI DAN BISNIS UNIVERSITAS ISLAM NEGERI SYARIF HIDAYATULLAH JAKARTA 1435 H/2013 M


Oleh: Lina Meytasari NIM: 109081000129

JURUSAN MANAJEMEN FAKULTAS EKONOMI DAN BISNIS UNIVERSITAS ISLAM NEGERI SYARIF HIDAYATULLAH JAKARTA 1435 H/2013 M

i

ii

iii

iv

LEMBAR PERNYATAAN KEASLIAN KARYA ILMIAH

Yang bertanda tangan di bawah ini: Nama

: Lina Meytasari

No. Induk Mahasiswa

: 109081000129

Fakultas

: Ekonomi dan Bisnis

Jurusan

: Manajemen

Dengan ini menyatakan bahwa dalam penulisan skripsi ini, saya: 1. 2. 3. 4. 5.

Tidak menggunakan ide orang lain tanpa mampu mengembangkan dan mempertanggungjawabkan Tidak melakukan plagiat terhadap naskah karya orang lain Tidak menggunakan karya orang lain tanpa menyebutkan sumber asli atau tanpa ijin pemilik karya Tidak melakukan pemanipulasian dan pemalsuan data Mengerjakan sendiri karya ini dan mampu bertanggung jawab atas karya ini

Jikalau di kemudian hari ada tuntutan dari pihak lain atas karya saya, dan telah melalui pembuktian yang dapat dipertanggung jawabkan, ternyata memang ditemukan bukti bahwa saya telah melanggar pernyataan di atas, maka saya siap untuk dikenai sanksi berdasarkan aturan yang berlaku di Fakultas Ekonomi dan Bisnis UIN Syarif Hidayatullah Jakarta.

Demikian pernyataan ini saya buat dengan sesungguhnya.

Ciputat, 23 Oktober 2013 Yang Menyatakan

(Lina Meytasari) v

DAFTAR RIWAYAT HIDUP

I.

IDENTITAS PRIBADI 1.

Nama

: Lina Meytasari

2.

Tempat Tanggal Lahir

: Jakarta, 10 Mei 1991

3.

Alamat

: Jl. KH. Hasyim Ashari Gg. H. Al-fitroh RT 05/05, Sud. Pinang, Pinang, Tangerang, 15145

II.

III.

IV.

4.

Telepon

: 08999843337/08888919912

5.

E-mail

: [email protected]

PENDIDIKAN 1.

SDN Sudimara VII

Tahun 1997-2003

2.

SLTPN 3 Tangerang

Tahun 2003-2006

3.

SMAN 3 Tangerang

Tahun 2006-2009

4.

S1 Ekonomi UIN Syarif Hidayatullah Jakarta

Tahun 2009-2013

LATAR BELAKANG KELUARGA 1. Ayah

: Sukamto

2. Ibu

: Sarinah

3. Alamat

: Sudimara Pinang, Tangerang

PENGALAMAN KERJA CV. Kencana Sinergi Nusaindo Ciledug

vi

Tahun 2012

EVALUATION PERFORMANCE OF EQUITY FUNDS IN INDONESIA WITH EROV, SORTINO AND SHARPE RATIOS

Lina Meytasari

Abstract The aim of this research is to evaluate the performance of Equity Funds listed in BAPEPAM Indonesia with EROV, Sortino and Sharpe Ratios. This study used Equity Funds that were active from 2008 until 2012. The data used in this research were collected from 30 Equity Funds. The sampling technique used in this research is purposive sampling method. The test used in this research is Kruskal-Wallis test. The results of this research showed that performance of Equity Funds with 3 ratios, EROV, Sortino and Sharpe have no a significant impact at significant level 5%. This test indicated that the performance of these ratios were not different. And the test of the second hypotesis indicated that they have a significant impact at significant level 5% and have a better performance than market performance. Overall, Sortino is the highest ratio performance in this research. Keyword: Post-Modern Portfolio Theory, Evaluation Performance, Equity Fund, EROV, Sortino, Sharpe Ratio

vii


Lina Meytasari

ABSTRAK

Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengevaluasi kinerja Reksa Dana Saham yang terdaftar di BAPEPAM Indonesia dengan rasio EROV, Sortino dan Sharpe. Penelitian ini menggunakan Reksa Dana Saham yang aktif dari tahun 2008 sampai tahun 2012. Data yang digunakan dalam penelitian ini merupakan data sekunder yang didapatkan dari 30 sampel Reksa Dana Saham. Teknik sampling yang digunakan dalam penelitian ini adalah purposive sampling, kemudian data akan diolah dengan uji Kruskal-Wallis. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa kinerja dari Reksa Dana Saham dengan 3 rasio, EROV, Sortino dan Sharpe tidak signifikan pada tingkat signifikansi 5%. Tes ini mengindikasikan bahwa kinerja dari ketiga rasio tersebut tidak berbeda. Dan pengujian pada hipotesis kedua mengindikasikan bahwa ketiga rasio tersebut signifikan pada 5% dan memiliki kinerja yang lebih baik dibandingkan dengan kinerja pasar. Secara keseluruhan, Sortino merupakan rasio yang memiliki kinerja paling besar dalam penelitian ini. Kata kunci: Post-Modern Portfolio Theory, Evaluasi Kinerja, Reksa Dana Saham, rasio EROV, Sortino, Sharpe

viii

KATA PENGANTAR

Segala puji bagi Allah SWT yang telah memberikan rahmat dan karuniaNya kepada penulis, sehingga penulis dapat menyelesaikan skripsi ini dengan baik. Shalawat dan salam senantiasa tercurah kepada Rasulullah SAW yang mengantarkan manusia dari zaman kegelapan ke zaman yang terang benderang ini. Penyusunan skripsi ini dimaksudkan untuk memenuhi sebagian syarat-syarat guna mencapai gelar Sarjana Ekonomi di Universitas Islam Negeri Syarif Hidayatullah Jakarta. Penulis menyadari bahwa penulisan ini tidak dapat terselesaikan tanpa dukungan dari berbagai pihak baik moril maupun materiil. Oleh karena itu, penulis ingin menyampaikan ucapan terima kasih kepada semua pihak yang telah membantu dalam penyusunan skripsi ini terutama kepada: 1.

Kedua orang tua, ayahanda Sukamto dan ibunda Sarinah yang telah memberikan dukungan baik moril maupun materil serta doa yang tiada hentihentinya kepada penulis. Untuk Kakakku Wahyu yang juga selalu memberikan arahan dan doa selalu untuk penulis.

2.

Untuk Rusjdie Arief Djaelani, S.Kom., yang telah menemani proses pembuatan skripsi ini sampai dengan selesai, dan untuk seluruh keluarga besarnya yang selalu memberikan kasih sayang dan semangat bagi penulis.

3.

Untuk seluruh keluarga besar yang selalu setia mendoakan dan mendukung baik secara langsung maupun tidak langsung.

4.

Bapak Prof. Dr. Abdul Hamid, MS, selaku Dekan Fakultas Ekonomi dan Bisnis UIN Syarif Hidayatullah Jakarta.

5.

Bapak Dr. Ahmad Dumyati Bashori, MM., selaku Ketua Jurusan Manajemen Fakultas Ekonomi dan Bisnis UIN Syarif Hidayatullah Jakarta.

6.

Ibu Titi Dewi Warninda, SE., M.Si., selaku Sekretaris Jurusan Manajemen Fakultas Ekonomi dan Bisnis UIN Syarif Hidayatullah Jakarta.

7.

Bapak Prof. Dr. Ahmad Rodoni selaku dosen Pembimbing Skripsi I yang telah banyak berkenan untuk memberikan tambahan ilmu dan solusi pada

ix

setiap permasalahan atas kesulitan dalam penulisan skripsi ini, dan selalu ,menjadi motivator bagi penulis pribadi. Terima kasih banyak, Pak... 8.

Bapak Dr. Indo Yama Nasarudin, SE., MAB., selaku dosen Pembimbing Skripsi II yang telah bersedia memberikan banyak ilmu dan solusi pada setiap permasalahan atas kesulitan dalam penulisan skripsi ini. Bimbingan dan arahan untuk membimbing penulis selama menyusun skripsi.

9.

Seluruh Bapak/Ibu dosen, dan civitas akademika Fakultas Ekonomi dan Bisnis yang telah memberikan pengetahuan yang sangat bermanfaat selama masa perkuliahan.

10. Seluruh teman-teman Manajemen D Angkatan 2009, terutama CENIL, Arief, Dhimas, Henry dan Iqbal yang selalu menemani saat suka dan duka dalam berjuang bersama. I‘m gonna missing you, guys! 11. Seluruh teman-teman Manajemen Keuangan dan seluruh teman-teman Manajemen Angkatan 2009 yang selalu mengisi hari-hari menjadi menyenangkan. Untuk Arfian Utama, terima kasih sudah bekerja sama untuk memahami penelitian ini. Dan Sucahyono yang sudah membantu mengoreksi abstrakku. 12. Seluruh staf dan karyawan Universitas Islam Negeri Syarif Hidayatullah Jakarta yang telah memberikan bantuan kepada penulis. Penulis menyadari bahwa skripsi ini masih jauh dari sempurna dikarenakan terbatasnya pengalaman dan pengetahuan yang dimiliki penulis. Oleh karena itu, penulis mengharapkan segala bentuk saran serta masukan bahkan kritik yang membangun dari berbagai pihak. Semoga skripsi ini dapat bermanfaat bagi para pembaca dan semua pihak khususnya dalam bidang akuntansi manajemen.

Jakarta, 23 Oktober 2013 Penulis

(Lina Meytasari) x

DAFTAR ISI

HALAMAN JUDUL ..................................................................................... i LEMBAR PENGESAHAN SKRIPSI ........................................................... ii LEMBAR PENGESAHAN UJIAN KOMPREHENSIF .............................. iii LEMBAR PENGESAHAN UJIAN SKRIPSI .............................................. iv LEMBAR PERNYATAAN KEASLIAN KARYA ILMIAH ....................... v DAFTAR RIWAYAT HIDUP ....................................................................... vi ABSTRACT . .................................................................................................. vii ABSTRAK...................................................................................................... viii KATA PENGANTAR .................................................................................... ix DAFTAR ISI .................................................................................................. xi DAFTAR TABEL .......................................................................................... xiv DAFTAR GAMBAR .........................................................................................xv DAFTAR LAMPIRAN ............................................................................... ...xvi BAB I

PENDAHULUAN ....................................................................... 1 A. Latar Belakang Penelitian ......................................................... 1 B. Rumusan Masalah .................................................................. 9 C. Tujuan Penelitian

.................................................................. 9

D. Manfaat Penelitian .................................................................. 10 BAB II

TINJAUAN PUSTAKA ................................................................ 12 A. Landasan Teori ......................................................................... 12 1. Reksa Dana ......................................................................... 12 a. Definisi Reksa Dana ...................................................... 12 b. Perkembangan Reksa Dana ............................................ 16 c. Bentuk Hukum Reksa Dana ........................................... 17 d. Pihak-Pihak yang Terkait ............................................... 18 e. Tipe Reksa Dana ............................................................ 19 f. Macam dan Jenis Reksa Dana ........................................ 20 g. Keuntungan dan Manfaat Reksa Dana ............................ 27 h. Risiko Reksa Dana ......................................................... 30 xi

2. Kinerja Pasar....................................................................... 31 3. Portofolio ............................................................................ 33 B. Penelitian Terdahulu ................................................................. 47 C. Kerangka Pemikiran ................................................................ 53 D. Hipotesis Penelitian……………. .............................................. 54 BAB III

METODOLOGI PENELITIAN .................................................. 58 A. Ruang Lingkup Penelitian ......................................................... 58 B. Metode Penentuan Sampel ........................................................ 58 C. Metode Pengumpulan Data ....................................................... 61 D. Metode Analisis Data ............................................................... 62 1. Return Benchmark dan NAB RDS ...................................... 63 2. Varians Saham .................................................................... 63 3. Resiko Reksa Dana .............................................................. 64 4. Evaluasi Kinerja Reksa Dana................................................ 64 a. Excess Return on Value at Risk (EROV) ........................ 64 b. Rasio Sortino ................................................................. 65 c. Metode Sharpe............................................................... 66 5. Uji Normalitas dengan Kolmogorov-Smirnov....................... 67 6. ANOVA dengan Tukey Test ................................................. 67 7. Uji Kruskal-Wallis................................................................ 71 E. Operasional Variabel Penelitian ............................................... 73

BAB IV

ANALISA DAN PEMBAHASAN ............................................... 78 A. Sekilas Gambaran Umum Objek Penelitan ................................ 78 1. Reksa Dana Saham ............................................................. 78 B. Analisa dan Pembahasan .......................................................... 79 1. Analisis Deskriptif .............................................................. 79 a. EROV ............................................................................. 79 b. Sortino ............................................................................ 84 c. Sharpe ............................................................................. 88 d. Benchmark/IHSG ............................................................ 92 2. Uji Normalitas .................................................................... 92 xii

3. Uji Homogenitas ................................................................. 95 4. Uji Kruskal-Wallis .............................................................. 97 a. Hipotesis Pertama ............................................................ 97 b. Hipotesis Kedua .............................................................. 103 5. Interpretasi Hasil ................................................................... 110 a. Hipotesis Pertama ........................................................... 111 b. Hipotesis Kedua ............................................................. 112 BAB V

PENUTUP ..................................................................................... 117 A. Kesimpulan............................................................................... 117 B. Saran

.................................................................................. 118

DAFTAR PUSTAKA ..................................................................................... 120 LAMPIRAN

xiii

DAFTAR TABEL

No.

Keterangan

Halaman

1.1

Perkembangan Reksa Dana di Indonesia ................................. 3

2.2

Ringkasan Penelitian Terdahulu .............................................. 51

3.1

Sampel Reksa Dana ................................................................ 60

4.1

Analisis Deskriptif (1) ............................................................. 80

4.2

Hasil Perhitungan EROV ........................................................ 81

4.3


4.4

Hasil Perhitungan Sortino ....................................................... 85

4.5


4.6

Hasil Perhitungan Sharpe ........................................................ 89

4.7


4.8

Uji Normalitas (Kolmogorov-Smirnov) ................................... 93

4.9

Uji Homogenitas ..................................................................... 96

4.10

Hasil Uji Kruskal-Wallis (1).................................................... 98

4.11

Hasil Chi-Square (1) ............................................................... 99

4.12


4.13


4.14


4.15


4.16

Hasil Chi-Square (2) ............................................................... 105

4.17


4.18


4.19


xiv

DAFTAR GAMBAR

No.

Keterangan

Halaman

1.1

Komposisi NAB Reksa Dana ...................................................... 4

2.2

Kerangka Berpikir ................................................................. 54

3.1

Pengelompokan Sampel ........................................................... 59

4.1

Normal P-Plot .......................................................................... 94

xv

DAFTAR LAMPIRAN

Lampiran 1

: Data Mentah

Lampiran 2

: Output Hasil Pengujian Data dengan IBM SPSS 20

xvi

BAB I PENDAHULUAN

A.

Latar Belakang Penelitian Perkembangan perekonomian negara pada era globalisasi saat ini banyak

dipengaruhi oleh berbagai faktor dari struktur perekonomian negara tersebut. Salah satu faktor tersebut adalah pasar modal. Pasar modal sendiri berfungsi sebagai perantara pihak surplus (kelebihan dana) dengan pihak defisit (kekurangan dana). Di negara-negara maju seperti Jepang dan Amerika, pasar modal dijadikan tolak ukur untuk melihat perkembangan perekonomian negara tersebut setiap tahunnya. Semakin maju pasar modal suatu negara, maka dapat dikatakan bahwa negara tersebut mempunyai perekonomian yang baik. Karena kemajuan pasar modal menggambarkan tingginya investasi yang ditanamkan para investor di negara tersebut dan banyaknya modal yang dapat digunakan untuk pertumbuhan perekonomian. Perkembangan pasar modal Indonesia saat ini masih didominasi oleh para investor besar dan perusahaan. Masih banyak masyarakat awam yang belum mengetahui tentang pasar modal dan jenis instrumennya. Salah satu instrumen investasi yang saat ini dikenal di Indonesia selain deposito, saham, obligasi atau Efek lainnya adalah Reksa Dana. Model investasi sejenis Reksa Dana mempunyai akar sejarah yang panjang menurut berbagai versi, bahkan terungkap bahwa

1

commenda adalah bentuk Reksa Dana klasik yang sudah dipraktekkan oleh para pelaut yang berniaga di Medival Italy. Reksa Dana sudah ada sejak 1920-an, meski popularitasnya baru meningkat dalam 25 tahun. Reksa Dana di Amerika Serikat dikenal dengan istilah Mutual Fund, di Inggris dan Malaysia dikenal dengan Unit Trust, dan di Jepang dikenal dengan sebutan Investment Trust. (Rodoni, 2006:79-80) Reksa Dana sendiri mulai diperkenalkan di Indonesia ketika PT Danareksa didirikan pada tahun 1976 dimana perusahaan ini dapat menerbitkan sertifikat yang dikenal dengan Sertifikat Danareksa I dan II. Kemudian pada tahun 1995 berdiri sebuah Reksa Dana Tertutup yaitu PT BDNI Reksa Dana dengan menawarkan 600 juta saham dengan nilai satu saham Rp 500,- sehingga terkumpul dana sebesar Rp 300 miliar. Pendirian Reksa Dana terus berkembang dimana pada tahun 1996 berdiri sebanyak 25 Reksa Dana Terbuka yang dikelola oleh 12 Manajer Investasi. Pada saat itu total Nilai Aktiva Bersih (NAB) sudah berkembang sebesar Rp 2,8 triliun dan meningkat menjadi sekitar Rp 8 triliun pada Juni 1997. Krisis keuangan yang terjadi pada tahun 1997 turut bereaksi negatif untuk Reksa Dana. Banyak masyarakat yang menarik dananya dan meyebabkan Nilai Aktiva Bersih (NAB) menurun menjadi Rp 4,9 triliun. Pertumbuhan Reksa Dana mulai normal kembali sejak tahun 2001 dengan total NAB sebesar Rp 8 triliun dengan jumlah Reksa Dana sebanyak 108 Reksa Dana. Dan mengalami peningkatan yang cukup tajam pada akhir tahun 2002 dengan total Rp 46,6 triliun

2

dengan jumlah Reksa Dana sebesar 131 dan terus meningkat hingga akhir tahun 2004. Tabel 1.1 Perkembangan Reksa Dana di Indonesia Periode

Jumlah Reksa Pemegang NAB (Rp Dana Penyertaan Unit Juta) 1996 25 2.441 2.782.323 1997 77 20.234 4.916.605 1998 81 15.482 2.992.171 1999 81 24.127 4.974.105 2000 94 39.487 5.515.954 2001 108 51.723 7.492.206 2002 131 125.820 46.613.833 2003 186 171.712 69.477.720 2004 246 299.063 104.037.824 2005 331 252.132 29.415.787 2006 355 202.991 50.869.193 Apr-07 408 245.222 59.602.645 Sumber: Adler Manurung, BAPEPAM, Data Diolah

Jumlah Unit Penyertaan 2.942.232.211 6.007.373.759 3.680.892.097 4.349.952.951 5.006.049.770 7.246.205.820 41.665.523.049 60.020.745.573 84.700.701.703 21.262.143.380 38.242.502.919 41.700.904.667

Namun pada tahun 2005, Reksa Dana mulai mengalami krisis kembali. Pemerintah menaikkan tingkat bunga sehingga total NAB Reksa Dana mengalami penurunan sampai Rp 29 triliun. Penurunan itu sangat tajam bila dibandingkan dengan akhir tahun 2004 total NAB mencapai Rp 104 triliun. Penurunan ini tidak terlepas juga terhadap rumor pajak dan Marked to Market harga obligasi yang ada di Reksa Dana. Tetapi NAB mulai mengalami kenaikan karena penurunan tingkat suku bunga sehingga NAB mencapai Rp 59 triliun pada April 2007. (Manurung, 2007:12) Menurut data BAPEPAM-LK untuk tahun 2013 ini, komposisi Reksa Dana yang paling besar dipegang oleh Reksa Dana Saham yakni sebesar 39,71%

3

dan yang terendah adalah Reksa Dana Syariah-Fixed Income sebesar 0,39%. Menurut Adler Manurung (2007:31) Reksa Dana Saham di Indonesia tidak sebesar Reksa Dana lainnya. Karena berdasarkan data Bapepam pada akhir Mei 2007 total aset Reksa Dana Saham sebesar Rp 5,02 triliun dan sudah terkalahkan oleh Reksa Dana Terproteksi. Hal itu membuktikan bahwa Reksa Dana Saham berkembang dengan sangat pesat. Dan hingga saat ini pertumbuhan total NAB keseluruhan sudah mencapai lebih dari Rp 250 triliun. Gambar 1.1 Komposisi NAB Reksa Dana

Sumber: BAPEPAM, Data Diolah Hal tersebut membuktikan bahwa masyarakat sudah mulai mengenal produk Reksa Dana dan responnnya cukup baik. Agar dapat memberikan keuntungan dan mendapatkan kepercayaan dari para calon investor maupun investornya, para Manajer Investasi berlomba-lomba untuk memberikan tingkat pengembalian yang cukup menarik melalui strategi investasi yang digunakan.

4

Untuk melihat sampai sejauh mana kinerja Reksa Dana yang dimiliki, biasanya para Manajer Investasi melakukan evaluasi kinerja portofolio dengan berbagai metode. Hal itu dilakukan untuk mengetahui bagaimana kinerja portofolio, dalam hal ini Reksa Dana tersebut berkembang. Karena kinerja historis Reksa Dana menjadi pertimbangan utama dari investor dalam memilih Reksa Dana. Lebih dari 70% responden memilih Reksa Dana berdasarkan kinerja yang telah dihasilkan. (Pratomo dan Nugraha, 2005:173) Menurut Reilly dan Brown (2006), para investor yang rasional mencari tingkat risiko yang dapat diterima untuk memaksimalkan hasil yang akan mereka dapatkan. Setelah pemilihan portofolio, mengevaluasi kinerjanya sangatlah penting. Evaluasi kinerja portofolio terutama mengacu pada penentuan bagaimana portofolio investasi tertentu dilakukan sehubungan dengan beberapa perbandingan berdasarkan benchmark yang dilakukan. Evaluasi dapat menunjukkan sejauh mana portofolio lebih unggul, lebih rendah ataukah setara dengan benchmark yang dijadikan perbandingan. (Ataie, 2012:01) Beberapa model telah dikembangkan untuk mengevaluasi kinerja portofolio. Model yang paling terkenal beberapa diantaranya yaitu metode Sharpe, Treynor dan Jensen. Model yang dikembangkan tersebut termasuk kedalam Modern Portfolio Theory. Saat ini ada metode lain yang dikembangkan oleh Sortino pada awal tahun 1980, memperkenalkan suatu rasio baru. Rasio ini menghitung excess return portofolio dari Minimum Acceptable Return (MAR) untuk setiap downside deviation. Rasio ini kemudian dikenal dengan nama Sortino ratio. Selain itu dalam penelitian yang dilakukan Ataie (2012) Post-

5

Modern Portfolio Theory juga ada rasio yang dikenal dengan nama EROV dan M3. Dari evaluasi kinerja portofolio berupa Reksa Dana yang dilakukan oleh Manajer Investasi, maka akan didapatkan hasil kinerja yang nantinya akan dipromosikan kepada para investor. Semakin tinggi nilai kinerja Reksa Dana tersebut, biasanya kinerjanya dianggap baik. Terlebih bila hasil kinerjanya lebih besar jika dibandingkan dengan kinerja pasar (benchmark) yang dijadikan acuan, maka Manajer Investasi akan semakin mempromosikan Reksa Dana tersebut secara besar-besaran agar para investor tertarik dan menanamkan investasinya. Selain para Manajer Investasi yang menggunakan evaluasi kinerja untuk menarik minat para investor, cukup banyak pula peneliti yang telah melakukan penelitian tentang evaluasi kinerja portofolio untuk menilai bagaimana kinerja portofolio tersebut, baik di dalam negeri maupun luar negeri. Beberapa diantaranya: Ataie (2012) melakukan penelitian dengan judul “Evaluation Performance of 50 Top Companies Listed in Tehran Stock Exchange by Sortino, EROV and M3”. Dimana penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi kinerja perusahaanperusahaan dengan menggunakan model Sortino, EROV dan M3. Penelitian ini menggunakan data dari tahun 2006 sampai dengan 2010 dengan menggunakan 42 sampel perusahaan. Dimana peneliti menginginkan apakah terdapat perbedaan hasil kinerja dari ketiga model tersebut, dan membandingkannya dengan kinerja pasar apakah lebih baik atau tidak. Penelitian ini menggunakan pengukuran kinerja dengan model Sortino, EROV dan M3 dan menggunakan metode statistik

6

ANOVA dengan Tukey Test. Peneliti menemukan bahwa kinerja perusahaanperusahaan ternyata berbeda, dan hasil perhitungan dengan metode rasio EROV terbukti signifikan dan lebih besar dibandingkan dengan hasil dari metode Sortino dan M3. Dan didapatkan juga bahwa kinerja perusahaan menggunakan rasio Sortino dan M3 ternyata berbeda dan tidak lebih unggul dari benchmark (pasar). Kinerja benchmark (pasar) terbukti lebih baik dari kedua rasio tersebut. Dan evaluasi kinerja perusahaan dengan menggunakan metode EROV yang dibandingkan dengan kinerja benchmark (pasar) terbukti tidak menunjukkan perbedaan. Tehrani, dkk (2011) meneliti tentang “Analyzing Performance of Investment Companies Listed in the Tehran Stock Exchange by Selected Ratios Measure”. Penelitian ini bertujuan untuk mengenalisis kinerja portofolio dari perusahaan investasi yang terdaftar di Bursa Efek Tehran pada periode 2006 sampai dengan 2010 dengan menggunakan metode Sharp, Treynor dan Sortino. Hasil pengujian data dengan menggunakan uji statistik Kolmogorov-Smirnov dan Shapiro-Wilk menunjukkan bahwa distribusi data tidak normal. Akhirnya peneliti menggunakan uji non-parametrik untuk menguji hipotesis. Dan dengan menggunakan uji Freidman dan Wilcoxon, hasilnya menunjukkan bahwa ketiga metode tersebut memiliki kontrol yang lebih baik untuk risiko sistematis daripada komponen lainnya. Dan dengan menggunakan Anova dan Multiple Anova, menunjukkan bahwa perputaran portofolio perusahaan terbukti positif dan signifikan dalam kinerja perusahaan daripada ukuran lainnya.

7

Simforianus dan Hutagaol (2008) melakukan penelitian dengan judul “Analisis Kinerja Reksa Dana Saham dengan Metode Raw Return, Sharpe, Treynor, Jensen dan Sortino”. Peneliti melakukan penelitian terhadap 16 Reksa Dana yang ada di Indonesia pada periode 31 Desember 2002 sampai dengan 31 Desember 2007. Penelitian ini menggunakan metode probabilitas dan uji chisquared untuk melihat posisi Reksa Dana yang tergolong superior dan ada tidaknya konsistensi kinerja Reksa Dana tersebut. Reksa Dana yang terbaik adalah Reksa Dana yang paling banyak dinyatakan unggul menurut kelima metode di atas. Hasil penelitian menunjukkan bahwa dari pengujian metode probabilitas menunjukkan tingkat konsistensi besar dengan rata-rata sebesar 71.50%. Dan didukung oleh hasil pengujian menggunakan chi-square, dimana hipotesis yang menyatakan terdapat konsistensi antara kinerja Reksa Dana terbukti dan didapatkan 9 Reksa Dana yang tergolong superior. Dengan merujuk pada penelitian-penelitian di atas, maka penulis merasa tertarik untuk membuat penelitian sejenis dengan melakukan perbandingan antara evaluasi kinerja Reksa Dana Saham dengan kinerja pasar dengan judul “EVALUASI KINERJA REKSA DANA SAHAM DI INDONESIA DENGAN METODE EROV, SORTINO, DAN SHARPE”. Alasan peneliti menggunakan sampel Reksa Dana Saham yaitu karena saham merupakan instrumen Efek yang lebih familiar di masyarakat pada umumnya, selain itu karena persentase NAB Reksa Dana Saham terbesar dibandingkan Reksa dana lainnya. Penelitian ini mengambil data berupa nilai NAB Reksa Dana Saham di Indonesia selama periode penelitian tahun 2008-

8

2012. Penelitian dilakukan pada periode tersebut agar terlihat perbedaan kinerja Reksa Dana Saham secara historis saat terjadinya krisis keuangan global dan setelah krisis terjadi. Penelitian ini sendiri dilakukan untuk mengevaluasi kinerja Reksa Dana Saham di Indonesia dan melihat kinerja RDS yang lebih baik dengan menggunakan tiga metode, yaitu EROV, Sortino dan Sharpe dan akan dibandingkan juga dengan kinerja pasar yang akan dicerminkan oleh IHSG yang ada di Bursa Efek Indonesia.

B.

Rumusan Masalah Berdasarkan dengan latar belakang masalah yang telah diuraikan

sebelumnya, maka yang menjadi pokok permasalahan dalam penelitian ini adalah: 1) Apakah terdapat perbedaan kinerja Reksa Dana Saham dengan metode EROV, Sortino dan Sharpe secara simultan dan parsial selama periode 2008-2012. 2) Apakah kinerja Reksa Dana Saham dengan metode EROV, Sortino dan Sharpe berbeda dan lebih baik bila dibandingkan dengan kinerja pasar (IHSG) secara simultan dan parsial selama periode 2008-2012.

C.

Tujuan Penelitian Adapun tujuan diadakannya penelitian ini adalah untuk: 1.

Melihat perbedaan kinerja Reksa Dana Saham yang dihitung menggunakan metode EROV, Sortino dan Sharpe secara simultan dan parsial selama periode 2008-2012.

9

2.

Melihat perbedaan dan perbandingan dari hasil kinerja Reksa Dana Saham yang dihitung menggunakan metode EROV, Sortino dan Sharpe dengan kinerja pasar (IHSG) secara simultan dan parsial selama periode 2008-2012.

D.

Manfaat Penelitian Adapun manfaat dalam penelitian ini adalah sebagai berikut : 1. Manfaat Teoritis a) Hasil penelitian dapat digunakan untuk menambah referensi dibidang

karya

ilmiah

yang

dapat

mengembangkan

ilmu

pengetahuan. b) Penelitian ini mungkin merupakan latihan dan pembelajaran dalam menerapkan teori yang diperoleh sehingga menambah pengetahuan dan pengalaman ilmiah. Dan dapat dipergunakan sebagai bahan masukan bagi pihak-pihak yang berkepentingan langsung dengan penelitian ini.

2. Manfaat Praktis 1)

Bagi Analis dan Investor Dengan adanya penelitian ini diharapkan dapat memberikan informasi kepada para calon investor mengenai kinerja Reksa Dana Saham di Indonesia dan bermanfaat pula sebagai bahan

10

pertimbangan dalam pengambilan keputusan bagi investor yang ingin melakukan investasi di Reksa Dana Saham tersebut. 2)

Bagi Akademisi Penelitian ini dilakukan untuk menambah wawasan dalam berpikir dan dalam meningkatkan perkembangan ilmu pengetahuan yang selama ini telah didapatkan oleh penulis selama masa kuliah. Selain itu penelitian ini diharapkan dapat menjadi sumber bacaan, landasan berpijak dan referensi bagi para peneliti yang tertarik untuk meneliti dengan kajian yang sama untuk waktu yang akan datang.

11

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

A.

Landasan Teori 1.

Reksa Dana a) Definisi Reksa Dana Reksa Dana merupakan salah satu alternatif investasi bagi masyarakat pemodal, khususnya pemodal kecil dan pemodal yang tidak memiliki banyak waktu dan keahlian untuk menghitung risiko atas investasi mereka. Reksa Dana dirancang sebagai sarana untuk menghimpun dana dari masyarakat yang memiliki modal, mempunyai keinginan untuk melakukan investasi, namun hanya memiliki waktu dan pengetahuan yang terbatas. Selain itu, Reksa Dana juga diharapkan dapat meningkatkan peran pemodal lokal untuk berinvestasi di pasar modal Indonesia (Martalena dan Malinda, 2011:83). Awalnya Mutual Fund berasal dari kata fund dimana Giles dkk (2003) menyatakan, “Fund is a pool of money contributed by a range of investors who may be individuals or companies or other organisations, which is managed and invested as a whle, on behalf of those investors.” (Manurung, 2008:01). Di Amerika Serikat, Reksa Dana disebut dengan Unit Investment Trust, yakni merupakan himpunan dana yang diinvestasikan dalam

12

sebuah portofolio tetap (tidak berubah) sepanjang umur Reksa Dana tersebut (Bodie dkk, 2006:141). Di Indonesia dipakai istilah Reksa Dana. Reksa yang berarti menjaga atau penjaga. Menjaga disini dalam arti dana itu harus aman dan

memberikan

penghasilan.

Pada

umumnya

Reksa

Dana

mengumpulkan dana dari investor dengan jalan menerbitkan sekuritas di pasar modal (Darmawi, 2006:230). Menurut Undang-Undang Pasar Modal No. 8 Tahun 1995, pasal 1 ayat (27) didefinisikan bahwa Reksa Dana adalah wadah yang dipergunakan untuk menghimpun dana dari masyarakat pemodal untuk selanjutnya diinvestasikan dalam portofolio Efek oleh Manajer Investasi. Berdasarkan Keputusan Menteri Keuangan No. 1548/KMK 013/1990 dikatakan bahwa lembaga Reksa Dana adalah emiten (penerbit) unit-unit sertifikat saham yang kegiatan utamanya adalah melakukan investasi dalam Efek, investasi kembali atau perdagangan efek di Bursa Efek (Darmawi, 2006:230). Reksa Dana merupakan perusahaan yang menanamkan modalnya dalam berbagai portofolio saham yang beragam (diversified portfolio). Seorang investor

yang melakukan

investasi

dapat

menaikkan

keuntungan yang diharapkan (expected return) dan meminimalkan risiko (Rodoni, 2006:171).

13

Menurut Martalena dan Malinda (2011:83), ada tiga hal yang terkait dari definisi di atas, yaitu: pertama, adanya dana dari masyarakat pemodal. Kedua, dana tersebut diinvestasikan dalam portofolio efek, dan ketiga, dana tersebut dikelola oleh Manajer Investasi. Dengan demikian, dana yang ada dalam Reksa Dana merupakan dana bersama para pemodal, sedangkan Manajer Investasi adalah pihak yang dipercaya untuk mengelola dana tersebut. Dalam kamus keuangan sendiri, Reksa Dana didefinisikan sebagai portofolio aset keuangan yang terdiversifikasi, dicatatkan sebagai perusahaan investasi yang terbuka, yang menjual saham kepada masyarakat dengan harga penawaran dan penarikannya pada harga nilai aktiva bersihnya (Manurung, 2008:01). Definisi yang diberikan Choong (1999) adalah, "unit trust is an investment scheme that pools from many investors who share similiar financial objective investment strategy and risk tolerance" (Rodoni, 2009:80). Selanjutnya

menurut

Manurung

(2008:02),

Reksa

Dana

mempunyai beberapa karakteristik yaitu pertama, kumpulan dana dan pemilik, dimana pemilik Reksa Dana adalah berbagai pihak yang menginvestasikan atau memasukkan dananya ke Reksa Dana dengan berbagai variasi. Artinya, investor dari Reksa Dana dapat perorangan dan lembaga dimana pihak tersebut melakukan investasi ke Reksa Dana sesuai dengan tujuan investor tersebut. Kedua, diinvestasikan kepada

14

efek yang dikenal dengan instrumen investasi. Dana yang dikumpulkan dari masyarakat tersebut diinvestasikan kedalam instrumen investasi seperti deposito, surat utang jangka pendek, Comercial Paper, obligasi, saham, dan efek lainnya. Ketiga, Reksa Dana tersebut dikelola oleh Manajer Investasi, baik sebagai lembaga maupun sebagai perorangan. Keempat, Reksa Dana merupakan instrumen investasi jangka menengah dan panjang. Hal tersebut merupakan refleksi dari investasi Reksa Dana tersebut, karena umumnya Reksa Dana melakukan investasi kepada instrumen investasi jangka panjang seperti obligasi dan saham. Kelima, Reksa Dana merupakan produk investasi yang berisiko. Berisikonya Reksa Dana karena intrumen investasi yang menjadi portofolio Reksa Dana tersebut, dan pengelola Reksa Dana (Manajer Investasi) yang bersangkutan. Jadi pada intinya Reksa Dana merupakan sebuah wadah dimana Manajer Investasi mengelola dana yang dikumpulkan dari para investor untuk diinvestasikan. Dana yang terkumpul tersebut diinvestasikan dalam portofolio Efek terdiversifikasi oleh Manajer Investasi. Di Indonesia, sekuritas-sekuritas yang diperkenankan untuk dibeli adalah yang mendapat pengesahan Bapepam (Badan Pengawas Pasar Modal). Di Malaysia sekuritas yang dibeli adalah yang mendapat otorisasi dari Securitas Commision (SC) atau Suruhanjaya Sekuriti sebagai badan pengawas pasar modal Malaysia (Rodoni, 2009:80).

15

b) Perkembangan Reksa Dana Reksa Dana sendiri mulai diperkenalkan di Indonesia ketika PT Danareksa didirikan pada tahun 1976 dimana perusahaan ini dapat menerbitkan sertifikat yang dikenal dengan Sertifikat Danareksa I dan II. Kemudian pada tahun 1995 berdiri sebuah Reksa Dana Tertutup yaitu PT BDNI Reksa Dana dengan menawarkan 600 juta saham dengan nilai satu saham Rp 500,- sehingga terkumpul dana sebesar Rp 300 miliar. Pendirian Reksa Dana terus berkembang dimana pada tahun 1996 berdiri sebanyak 25 Reksa Dana Terbuka yang dikelola oleh 12 Manajer Investasi. Pada saat itu total Nilai Aktiva Bersih (NAB) sudah berkembang sebesar Rp 2,8 triliun dan meningkat menjadi sekitar Rp 8 triliun pada Juni 1997. Krisis keuangan yang terjadi pada tahun 1997 turut bereaksi negatif untuk Reksa Dana. Banyak masyarakat yang menarik dananya dan meyebabkan Nilai Aktiva Bersih (NAB) menurun menjadi Rp 4,9 triliun. Pertumbuhan Reksa Dana mulai normal kembali sejak tahun 2001 dengan total NAB sebesar Rp 8 triliun dengan jumlah Reksa Dana sebanyak 108 Reksa Dana. Dan mengalami peningkatan yang cukup tajam pada akhir tahun 2002 dengan total Rp 46,6 triliun dengan jumlah Reksa Dana sebesar 131 dan terus meningkat hingga akhir tahun 2004. Namun pada tahun 2005, Reksa Dana mulai mengalami krisis kembali. Pemerintah menaikkan tingkat bunga sehingga total NAB

16

Reksa Dana mengalami penurunan sampai Rp 29 triliun. Penurunan itu sangat tajam bila dibandingkan dengan akhir tahun 2004 total NAB mencapai Rp 104 triliun. Penurunan ini tidak terlepas juga terhadap rumor pajak dan Marked to Market harga obligasi yang ada di Reksa Dana. Tetapi NAB mulai mengalami kenaikan karena penurunan tingkat suku bunga sehingga NAB mencapai Rp 59 triliun pada April 2007. (Manurung, 2007:12) Hingga saat ini pertumbuhan total NAB sudah mencapai lebih dari Rp 250 triliun. Hal itu membuktikan bahwa Reksa Dana berkembang dengan cukup pesat. Dan menurut data BAPEPAM-LK untuk tahun 2013 ini, komposisi Reksa Dana justru yang paling besar dipegang oleh Reksa Dana Saham yakni sebesar 39,71% dan yang terendah adalah Reksa Dana Syariah-Fixed Income sebesar 0,39%.

c) Bentuk Hukum Reksa Dana Reksa Dana sebagai emiten, memiliki ciri spesifik, sehingga perlu diatur secara khusus dalam bentuk Undang-Undang. Melalui UndangUndang No. 8 Tahun 1995 tentang Reksa Dana, posisi Reksa Dana mendapat penekanan secara khusus, mulai dari pasal 18 hingga pasal 29. Pasal-pasal tersebut dibagi kedalam dua bagian, yakni: pertama, menguraikan bentuk hukum dan perizinan, dan kedua menguraikan tentang pengolahan Reksa Dana.

17

Dengan adanya pengaturan yang jelas mengenai Reksa Dana ini, maka

akan

mendorong

meningkatnya

kepercayaan

masyarakat

(investor) terhadap berbagai produk Reksa Dana yang ditawarkan. Apabila pengolahan investasi pada Reksa Dana didominasi oleh equity funds atau fixed income fund (bonds) atau kombinasi diantara keduanya, maka Reksa Dana akan memberikan andil yang besar bagi perkembangan Pasar Modal di Indonesia (Rodoni, 2006:178).

d) Pihak-Pihak yang Terkait Menurut Martalena dan Malinda (2011:87) ada lima pihak yang berkaitan dengan Reksa Dana, yaitu: 1. Manajer Investasi Adalah pihak yang mengelola Reksa Dana. Pada diumumnya dilakukan oleh perusahaan sekuritas atau lembaga yang sudah mendapatkan izin sebagai Manajer Investasi dari BAPEPAM. 2. Bank Kustodian Adalah pihak yang ditunjuk untuk mewakili kepentingan pemodal untuk mengawasi ketaatan Manajer Investasi terhadap KIK, bertanggung jawab untuk menyimpan aset Reksa Dana, menjalankan transaksi Efek sesuai perintah Manajer Investasi, melaksanakan administrasi Reksa Dana, menghitung Nilai Aktiva Bersih dan memelihara catatan investor.

18

3. Auditor Yaitu sebagai pihak yang ditunjuk untuk memeriksa secara berkala kgiatan pengelolaan dana, pembukuan dan perpajakan, pelaksanaan prinsip kehati-hatian yang dilakukan Manajer Investasi. 4. Konsultan Hukum/Notaris Pihak yang memberikan opini hukum terhadap pembentukan Reksa Dana dan membuat kontrak Kontrak Investasi Kolektif (KIK). 5. Agen Penjual Adalah pihak yang ditunjuk oleh Manajer Investasi untuk membantu memasarkan Reksa Dana kepada nasabah.

e) Tipe Reksa Dana Menurut Martalena dan Malinda (2011:87), ada dua tipe Reksa Dana yang dikenal di Indonesia, yaitu tipe Perseroan dan tipe Kontrak Investasi Kolektif (KIK). 1. Tipe Perseroan Bentuk Reksa Dana ini adalah Perusahaan Terbatas (PT) di Indonesia. Tipe ini diklasifikasikan menjadi dua, yaitu Reksa Dana terbuka dan Reksa Dana tertutup.

19

2. Tipe Kontrak Investasi Kolektif (KIK) Merupakan kontrak diantara Manajer Investasi dan Bank Kustodian yang mewakili legalisasi dari pemilik unit atau investor. Kontrak ini memberikan kewenangan kepada Manajer Investasi untuk mengelola portofolio investasi kolektif, dan kewenangan Bank Kustodian untuk bertindak sebagai kustodi bagi dana kolektif. Di Indonesia, tipe Reksa Dana ini hanya dalam bentuk Reksa Dana terbuka, yang mendominasi Reksa Dana yang ada di pasar.

f)

Macam dan Jenis Reksa Dana Menurut Rodoni (2009:231), ada dua macam Reksa Dana bila

dilihat dari sifatnya, yakni dikelompokkan menjadi dua yaitu, Reksa Dana tertutup dan Reksa Dana terbuka. 1.

Reksa Dana Tertutup (Closed-end Funds) Reksa Dana tertutup adalah Reksa Dana yang tidak dapat

membeli kembali dan tidak melakukan redemption saham-saham yang telah dijual kepada investor. Karakteristik Reksa Dana jenis ini adalah: a. Saham Reksa Dana dicatat di Bursa Efek b. Pada umumnya hanya satu kali melakukan penawaran

20

c. Pemodal tidak dapat menjual kembali saham Reksa Dana yang dimilikinya kepada perusahaan Reksa Dana atau Manajer Investasi d. Jual beli saham Reksa Dana dilakukan di Bursa Efek dengan harga diatas (dengan premium) atau dibawah (dengan diskon) dari Nilai Aktiva Bersih (NAV) e. NAV dari jenis ini tergantung dari nilai harga pasar closed-end funds tidak harus selalu sama dengan NAV; bahkan dikatakan bahwa, "The NAV and the market price of a closed-end funds are almost never the same!" Pada Reksa Dana tertutup tidak ada aliran uang terus menerus dari penjualan saham Reksa Dana, karena penjualan saham dilakukan dengan proses penawaran umum yaitu melalui right issue. Investor akan memperoleh penghasilan jika terjadi kenaikan nilai unit sertifikat dananya dalam bentuk capital gain, yaitu jika harga unit di Bursa Efek yang mencatat unit tersebut naik dibandingkan dengan harga pada emisi perdana (Darmawi, 2006:231). Berikut ini rumus untuk menghitung premium saham Reksa Dana tertutup: Premium

=

Ps - NAV NAV

21

Dimana:

Ps

= Harga pasar

NAV = Net Asset Value per saham Reksa Dana Premium saham Reksa Dana ini umumnya dinyatakan dalam presentasi terhadap NAV sehingga pada rumus tersebut dibagi dengan NAV.

2.

Reksa Dana Terbuka (Open-end Funds) Reksa Dana terbuka adalah Reksa Dana yang dapat

menawarkan dan membeli kembali saham-sahamnya dari pemodal sampai dengan sejumllah modal yang telah dikeluarkan. Setelah IPO, Manajer Investasinya dapat menjual tambahan unit penyertaan dengan harga senilai NAV, ditambah atau tidak ditambah dengan biaya penjualan (sales charge). Manajer Investasi juga berkewajiban membeli kembali (redemption) unit penyertaan yang dijual pemegang unit, pada harga pasar NAV, dengan atau tanpa redemption fees. Dengan demikian harga unit penyertaan selalu sama dengan NAV yang ditentukan oleh nilai portofolio yang dikelola manajer. Karakteristik Reksa Dana jenis ini adalah: a. Saham Reksa Dana tidak dicatat di Bursa Efek b. Pemodal dapat menjual kembali saham Reksa Dana yang dimilikinya kepada Manajer Investasi atas beban rekening Reksa Dana atau rekening sendiri

22

c. Harga jual beli saham Reksa Dana berdasarkan Nilai Aktiva Bersih. Saham yang diterbitkan pada Reksa Dana terbuka dijual pada harga sesuai dengan NAV/NAB. Rumus perhitungan NAV adalah: NAVn = NAVn-1 + NCIN Dimana: NAVn

= Net Asset Value (yang ke n)

NAVn-1

= Net Asset Value sebelumnya (yang ke n-1)

NCIN

= Net Change in NAV (perubahan bersih NAV)

Jadi untuk menghitung NAV pada hari tertentu, maka harus dicari terlebih dahulu perubahan bersih NAV yang terjadi sampai hari itu (NCIN) dari perhitungan NAV sebelumnya, yang kemudian ditambah dengan NAV sebelumnya. Untuk menghitung Net Change in NAV (NCIN) digunakan rumus sebagai berikut: NCIN = NII – DI + NCG – CGD Dimana: NCIN

= Net Change in NAV

NII

= Net Investment Income

DI

= Dividend Income

NCG

= Net Capital Gain

CGD

= Capital Gain Distribution

23

Menurut Martalena dan Malinda (2011:85), bila dilihat dari portofolio investasinya, Reksa Dana dapat dibedakan menjadi beberapa jenis, yaitu: 1) Reksa Dana Pasar Uang (Money Market Funds) Reksa Dana jenis ini hanya melakukan investasi pada Efek bersifat utang dengan jatuh tempo kurang dari 1 (satu) tahun. Tujuannya adalah untuk menjaga likuiditas dan pemeliharaan modal. Karakteristiknya yakni memiliki risiko yang rendah dan berpotensi memberi hasil investasi yang lebih tinggi daripada deposito. Reksa Dana Pasar Uang (RDPU) merupakan Reksa Dana yang digemari para investor sebelum melakukan investasi kepada Reksa Dana jenis lain. Awalnya para investor tidak menyukai RDPU karena penjelasan yang kurang memadai. Namun Reksa Dana ini cukup berkembang dari waktu ke waktu, dimana besarnya hanya Rp 658 miliar pada akhir tahun 2000 dan meningkat menjadi Rp 4,8 triliun pada akhir tahun 2007 (Manurung, 2007:15). 2) Reksa Dana Pendapatan Tetap (Fixed Income Funds) Reksa Dana jenis ini melakukan investasi sekurang-kurangnya 80% dari aktivanya dalam bentuk Efek bersifat Utang. Reksa Dana ini memiliki risiko yang relatif lebih besar dari Reksa Dana Pasar Uang. Tujuannya adalah untuk menghasilkan tingkat pengembalian yang stabil. Karakteristiknya yaitu berisiko relatif rendah, bertujuan

24

memberikan tingkat penghasilan yang relatif pasti dan berpotensi memberikan hasil yang lebih tinggi daripada Reksa Dana Pasar Uang. 3) Reksa Dana Saham (Equity Funds) Jenis Reksa Dana ini merupakan sebuah Reksa Dana yang melakukan investasi sekurang-kurangnya 80% dari aktivanya dalam bentuk Efek bersifat Ekuitas. Karena investasinya dilakukan pada saham, risikonya lebih tinggi dari dua jenis Reksa Dana sebekumnya, namun Reksa Dana jenis ini menghasilkan tingkat pengembalian yang cukup tinggi. Menurut Manurung (2007:31), Reksa Dana saham di Indonesia tidak sebesar yang lainnya. Berdasarkan data BAPEPAM pada akhir Mei 2007 total aset RDS sebesar Rp 5,02 triliun dan terkalahkan oleh Reksa Dana terproteksi. Namun berdasarkan data BAPEPAM pada Mei 2013, justru persentase RDS adalah komposisi yang paling besar dibandingkan dengan Reksa Dana lainnya, yakni sekitar Rp 76,4 triliun. 4) Reksa Dana Campuran (Discretionary Funds) Reksa Dana jenis ini melakukan investasinya dalam Efek bersifat Ekuitas dan Efek bersifat Utang dengan komposisi yang tidak

dibatasi/ditentukan.

Reksa

Dana

jenis

ini

memiliki

karakteristik yaitu memiliki risiko moderat, pengelolaannya lebih

25

fleksibel dan dapat memperoleh tingkat hasil yang lebih tinggi dari Reksa Dana Pendapatan Tetap. 5) Reksa Dana Terproteksi Reksa Dana ini memberikan proteksi terhadap nilai awal investasi pada saat jatuh tempo. Manajer Investasi wajib melakukan investasi pada Efek hutang dengan peringkat layak investasi. Jatuh tempo Efek hutang setidaknya lebih awal dari jatuh tempo Reksa Dana terproteksi. Karakteristik dari Reksa Dana terproteksi ini yaitu menginvestasikan sebagian Efek kelolaannya pada Efek bersifat hutang yang masuk dalam investment grade dan memiliki risiko moderat. 6) Reksa Dana Penjaminan Reksa Dana ini mmemberikann penjaminan atas nilai modal beserta hasil investasi yang akan diperoleh pada saat jatuh tempo. Mekanisme penjaminan melalui pihak ketiga yaitu bank atau perusahaan asuransi. Memiliki karakteristik yaitu memiliki risiko yang kecil dan penjaminan dilakukan melalui mekanisme penunjukan lembaga penjamin. 7) Reksa Dana Indeks Reksa Dana Indeks memiliki pertumbuhan yang mengikuti pertumbuhan indeks yang menjadi acuan Reksa Dana tersebut. Manajer Investasi wajib menginvestasikan sekurang-kurangnya 80% dari NAB Reksa Dana tersebut pada sekurang-kurangnya

26

80% dari Efek-efek yang merupakan bagian dari kumpulan Efek yang ada dalam indeks tersebut. Pembobotan masing-masing Efek dalam Reksa Dana tersebut sekurang-kurangnya 80% dan sebanyak-banyaknya 120% dari pembobotan atas masing-masing Efek dalam indeks acuan. Karakteristik Reksa Dana indeks ini yaitu memiliki risiko yang moderat dan mempunyai perkembangan investasi yang mengikuti indeks acuan.

g) Keuntungan dan Manfaat Reksa Dana Menurut Rodoni (2006,173), Keuntungan memiliki Reksa Dana: 1) Pengelola secara profesional Reksa Dana dikelola oleh profesional pasar modal yang memiliki akses pada informasi dan perdagangan Efek, sehingga selalu dapat meneliti berbagai peluang investasi terbaik bagi para nasabahnya. 2) Pembagian risiko/minimalisasi risiko Pola pembagian risiko ini biasa disebut diversifikasi. Pada diversfikasi, dana investasi ditempatkan pada beberapa macam instrumen investasi di pasar modal. Dengan demikian risiko kerugian investasi secara keseluruhan akan lebih kecil.

27

3) Kemudahan Pencairan Investasi Reksa Dana mudah untuk diuangkan kembali secara efisien. Anda dapat menjual kembali kepada pengelola investasi. 4) Kemudahan Investasi Investasi di Reksa Dana relatif mudah karena selain prosesnya tidak rumit, juga diberikan beberapa pilihan dalam investasi, melalui strategi yang sesuai dengan risiko dan keuntungan yang diharapkan. 5) Keleluasaan Investasi Dalam Reksa Dana terdapat keleluasaan memilih suatu jenis investasi dan leluasa pula untuk pindah ke jenis lainnya sesuai dengan tujuan investasi. 6) Keringanan Biaya Melakukan investasi melalui Reksa Dana relatif lebih ringan biayanya dibandingkan bila melakukannya sendiri. Hal ini disebabkan karena pengelola investasi menghimpun dana dalam skala besar sehingga dapat mengalokasikan. 7) Keringanan Pajak Hasil keuntungan dan hasil penjualan kembali Reksa Dana tidak dikenai pajak sehingga investasi mendapatkan keuntungan yang bersih. Manfaat Reksa Dana sendiri dalam suatu pasar modal harus dilihat dari sisi para pelaku yang terlibat, yakni para investor, bursa efek dan

28

pemerintah. Manfaat yang diberikan Reksa Dana bagi para investor antara lain: a) Memperoleh penghasilan (return) dari investasinya dimasa depan b) Wahana mengakumulasi kekayaan untuk membagi-bagi risiko investasi c) Meminimalkan risiko investasi Manfaat yang diberikan Reksa Dana bagi pemerintah dan Bursa Efek yaitu: 1. Memobilisasi dana masyarakat, dimana Reksa Dana (sebagai emiten) merupakan lahan yang tepat bagi investasi pemodal segala strata, baik besar maupun kecil. Investor-investor lembaga (seperti asuransi dan yayasan dana pensiun) akan lebih percaya kepada manajer investasi yang mengelola Reksa Dana. 2. Meningkatkan peranan swasta nasional dalam penghimpun dana masyarakat. Selama ini produk Reksa dana dikelola oleh manajer investasi asing, sehingga dikhawatirkan dapat menaikkan capital outflows yang berimplikasi pada mengguncangnya stabilitas neraca pembayaran (balance of payment). 3. Mendorong perdagangan surat-surat berharga di pasar modal Indonesia sehingga dapat meningkatkan likuiditas bursa dan kapitalisasi pasar (market capitalization). Tingginya transaksi

29

perdagangan Efek di bursa akan menarik masuknya modal asing (capital inflows) sehingga makin menguatkan neraca pembayaran. 4. Dapat mengoreksi tingkat bunga, karena ada pergeseran dana dari bank ke capital market.

h) Risiko Reksa Dana Kendati Reksa dana dengan diversifikasinya secara teori akan meminimalkan risiko, akan tetapi sebagai salah satu alternatif investasi Reksa Dana juga memiliki beberapa risiko yang mungkin saja bisa terjadi dan harus diwaspadai oleh para investor. Menurut Rodoni (2006:180), terdapat lima hal yang bisa menimbulkan risiko Reksa Dana, yaitu: 1. Konsultasi investasi Reksa Dana biasanya pada individu tertentu dan memilih salah satu diantara bentuk investasi yang ada, open-end atau close-end, atau kontrak investasi kolektif (KIK). Pilihan tersebut mungkin cocok untuk kondisi ekonomi tertentu, akan tetapi untuk kondisi ekonomi yang berubah, bisa jadi hasil yang diharapkan tidak sesuai yang diharapkan. 2. Setiap Reksa Dana memiliki prospektus ketika Reksa Dana tersebut diluncurkan (masa penawaran) atau initial public offering (IPO). Bisa saja, prospektus tidak mencerminkan keadaan perusahaan yang sesungguhnya.

30

3. Perusahaan Reksa Dana diharuskan menetapkan nilai aset mereka pada tingkat harga pasar (current market price) yang dihitung setiap hari. 4. Aset dalam perusahaan Reksa Dana sebagian besar adalah sekuritas yang memiliki hak dan klaim hukum terhadap yang menerbitkannya dan tidak mempunyai wujud fisik. 5. Ada kemungkinan, pemodal tertentu yang menguasai sebagian aset dapat mempengaruhi manajemen Reksa Dana biasanya ada orang dalam atau yang memiliki hubungan langsung dengan Reksa Dana melakukan transaksi di Reksa Dana tersebut.

2.

Kinerja Pasar Kondisi perekonomian mempengaruhi pasar dan keadaan pasar akan

mempengaruhi pemodal memperkirakan perubahan perekonomian/pasar tidak mungkin dapat dilakukan secara tepat sekali. Yang lebih mungkin adalah memperkirakan gejala-gejala perekonomian dimasa yang akan datang untuk memperkirakan arah gerakan pasar dan berapa lama perubahan tersebut akan terjadi. Kondisi pasar mencerminkan kondisi ekonomi sehingga perubahan ekonomi akan terlihat pada kondisi pasar. Akan tetapi, kondisi pasar merupakan cerminan harapan pemodal terhadap kondisi ekonomi yang akan datang

31

Oleh karena itu biasanya kinerja pasar yang dikeluarkan oleh BEI sudah banyak digunakan oleh Manajer-Manajer Investasi sebagai pembanding untuk mengukur kinerja Reksa Dana Saham yang dikelolanya. Kinerja pasar yang digunakan sebagai pembanding biasanya adalah Indeks LQ 45 ataupun IHSG. Menurut Rodoni dan Ali (2010:183), indeks pasar merupakan alat ukur kinerja sekuritas khususnya saham yang listing di bursa yang digunakan oleh bursa-bursa dunia. IHSG digunakan untuk mengukur kinerja saham. Fungsinya juga sebagai benchmark kinerja portofolio, indikator trend pasar, indikator tingkat keuntungan dan sebagai fasilitas perkembangan produk derivatif. Indeks LQ 45 maupun IHSG biasanya turun bila ada kenaikan suku bunga atau kekhawatiran terjadinya resesi. Umumnya diharapkan ada hubungan perubahan jumlah uang beredar di masyarakat dengan perubahan harga saham. (Martalena dan Malinda, 2011:48) Dalam penelitian ini indeks pasar yang digunakan sebagai benchmark adalah IHSG. Karena dalam portofolio Reksa Dana Saham semuanya merupakan bagian dari dalam IHSG tersebut. Dimana return benchmark akan diperbandingkan dengan return Reksa Dana Saham itu sendiri. Rm,t = IHSGt – IHSGt-1 IHSGt-1 Dimana: Rm,t IHSGt

= Return pasar harian pada periode t = Nilai IHSG pada periode t

32

IHSGt-1

3.

= Nilai IHSG pada periode t-1

Portofolio “Jangan tempatkan semua telur dalam satu keranjang!”. Kalimat

seperti itu sering kita dengar dalam bidang investasi. Hal itu karena sebaiknya kita menaruh telur-telur tersebut ke dalam beberapa wadah agar menghindari kerugian yang bisa terjadi. Demikian pula dengan investasi, sebaiknya investor menempatkan uangnya tidak hanya pada satu jenis intrumen saja, namun pada berbagai intrumen investasi seperti saham, obligasi, deposito, logam mulia dan lainnya. Gabungan dari berbagai instrumen investasi disebut sebagai portofolio. (Zubir, 2011:01) Setiap investasi memiliki karakteristik (hubungan return dan risiko) tertentu. Secara umum kita mengatakan bahwa high risk high return, artinya hasil investasi yang tinggi, mengandung risiko yang besar pula. Karakteristik tersebut mulai dikembangkan sejak Harry Markowitz mempublikasikan artikel yang berjudul Portfolio Selection dalam Journal of Finance pada Maret 1952. Markowitz menekankan bahwa investor menganalisis dan memilih suatu sekuritas berdasarkan expected return dan variance return sekuritas tersebut. Ada beberapa teori yang membahas tentang kinerja investasi portofolio, salah satunya adalah teori Markowitz tersebut, yang lebih dikenal dengan Modern Portfolio Theory (MPT). Teori Portofolio Modern memungkinkan investor untuk memperkirakan risiko dan tingkat return yang diharapkan,

33

seperti pengukuran secara statistik untuk portofolio investasi mereka. Teori ini lebih menjelaskan hubungan timbal balik antara risiko dan return. Menurut Rom dan Kathleen (1994) serta Clark dan Taylor (2000), asumsi teoritis terhadap teori modern tersebut dianggap tidak memuaskan karena sebagai berikut: a)

Distribusi return dari semua sekuritas dan aset adalah normal

b)

Varians dari return aset merupakan indeks yang tepat untuk

mengukur risiko (Ataie, 2012:02) Menurut Fabozzi (1995:81), teori portofolio Markowitz tersebut mengimplikasikan bahwa untuk dapat menerima risiko yang besar, investor harus dikompensasi dengan kesempatan untuk mendapatkan return yang besar pula (Zubir, 2011:02). Menurut Wiesinger (2010), bertentangan dengan teori portofolio modern, Post-modern Portfolio Theory (PMPT) lebih meyakini pada distribusi probabilitas return yang tidak normal. Metode ini memusatkan kerangka kerjanya yang mengakui preferensi investor pada upside over downside volatility. Dengan demikian indeks semi varians dan semi-deviasi untuk mengukur risiko dianggap lebih sesuai. Risiko merugikan yang tidak diinginkan sebagai indikator risiko tersebut menganggap bahwa perubahan negatif dalam output ekonomi di masa depan. Rom dan Brian (2002) percaya bahwa Post-modern Portfolio Theory (PMPT) telah berkembang didua bidang utama melengkapi teori portofolio modern, yaitu:

34

a) Penerapan standar deviasi sebagai kriteria risiko yang merugikan bukan menjadi alat penilaian risiko b) Post-modern

Portfolio Theory

termasuk

return

yang tidak

berdistribusi normal PMPT awalnya diciptakan untuk meningkatkan optimasi portofolio dan alokasi aset. Namun kini telah banyak diterapkan untuk mengukur kinerja investasi portofolio bagi para Manajer Investasi terhadap Reksa Dana. Salah satu alasannya bahwa teori portofolio modern yang sebelumnya telah digunakan sebagai dasar untuk analisis portofolio selama empat dasawarsa menggunakan standar deviasi dan mengasumsikan distribusi normal terhadap tingkat pengembalian dana yang diinvestasikan (Rom dan Ferguson, 2001). PMPT mengakui bahwa risiko investasi harus saling terkait dengan tujuan spesifik para investor. Seringkali, target dari tingkat return disebut dengan return minimum yang dapat diterima (Minimum Acceptable Return/MAR). MAR mewakili tingkat pengembalian yang harus diperoleh untuk menghindari kegagalan untuk mencapai beberapa tujuan keuangan yang penting (Alenius, 2007). (Ataie, 2012:02). Salah satu alat yang digunakan oleh PMPT adalah downside deviation. Hal ini diukur oleh target dari semi-deviasi yang disebut downside deviation, yang dalam hal ini dinyatakan dalam persentase dan memungkinkan peringkat dalam cara yang sama seperti standar deviasi juga (Rom dan Ferguson, 2001).

35

PMPT berdasarkan pada hubungan antara return dan adjusted risk, menjelaskan tentang perilaku investor dan kriteria pemilihan portofolio optimal. PMPT merupakan kriteria yang tepat untuk mengevaluasi kinerja portofolio. Karena teori ini menyajikan kriteria yang lebih akurat dengan memanfaatkan indikator adjusted risk. Dalam PMPT, hanya return yang nilainya lebih rendah dari besarnya target yang dianggap sebagai risiko (Wiesinger, 2010). (Ataie, 2012:02). Agar dapat mengetahui kinerja dari suatu portofolio sudah seharusnya dilakukan evaluasi. Sehingga saat ini evaluasi kinerja portofolio sudah berkembang dengan pesat dan memiliki banyak metode. Evaluasi kinerja portofolio merupakan bagian yang tidak terpisahkan dari pengambilan keputusan investasi, baik investasi yang dilakukan sendiri maupun melalui Manajer Investasi. Dana yang dikelola meliputi mutual funds, dana pensiun, dana abadi perguruan tinggi (college endowment), dan lain-lain. Evaluasi kinerja investasi sudah berkembang pesat. Teori portofolio modern telah mengubah proses evaluasi yang tidak hanya didasarkan pada return dan risiko tetapi juga sumber return dan risiko tersebut. Karena pengukuran kinerja saham dan portofolio berkaitan dengan pengukuran perubahan return dan risiko investasi tersebut dari waktu ke waktu. Elton dan Gruber mengatakan bahwa ada empat prinsip yang harus diperhatikan dalam mengevaluasi portofolio, yaitu: (Zubir, 2011:248) a) Mengukur kinerja investasi keseluruhan b) Menguraikan faktor-faktor yang mempengaruhi kinerja investasi

36

c) Mengetahui karakter yang bersifat umum dari Manajer Investasi untuk menghasilkan yang terbaik, dan d) Memprediksi kinerja Manajer Investasi Evaluasi kinerja portofolio berkaitan dengan perbandingan antara return suatu portofolio terhadap portofolio lain. Tetapi perlu diperhatikan bahwa yang dibandingkan tersebut harus dibatasi oleh kendala yang sama. Pengukuran kinerja suatu portofolio terhadap portofolio lain dilakukan dengan membandingkan return yang diperoleh ada tingkat risiko yang sama (Zubir, 2011:250). Pengukuran kinerja portofolio saat ini banyak menggunakan ukuran risk adjusted return index. Pengukuran kinerja portofolio dengan teknik ini berdasarkan pada fenomena bahwa pengukuran atas kinerja portofolio yang terjadi selama ini sebagian besar hanya didasarkan kepada tingkat hasil yang diperoleh portofolio (portofolio rate of return). Imbal hasil ini bukan sekedar mengukur return tetapi risk-adjusted, karena adanya trade off antara return dan risiko. Asumsi bahwa investor biasanya risk averse juga membuat risk adjusted return sebagai parameter yang relevan untuk perbandingan. Semakin tinggi tingkat risiko membuat return yang diekspektasikan pun semakin naik. Dengan demikian risk averse akan mendorong investor meminta kenaikan return untuk setiap penambahan tingkat risiko (Rodoni,2009:98).

37

Menurut Rodoni (2009:99), metode yang biasa digunakan dalam pengukuran risk-adjusted return adalah: a) Metode Sharpe (Excess Return to Valiability Measure) Pengukuran yang dilakukan oleh Sharpe ini lebih menekankan pada rasio variabilitas dari portofolio, metode ini lebih dikenal dengan rasio Sharpe, yang diformulasikan sebagai berikut: Sp = E(Ri – Rf) / σp Dimana: Sp = Sharpe index Ri

= Return portofolio i pada periode t

Rf = Return risk-free rate untuk periode t σp = Standar deviasi atau total risiko portofolio Metode ini melakukan pengukuran terhadap risk premium dari portofolio relatif terhadap total risiko dari portofolio, dimana risk premium adalah excess return yang dibutuhkan oleh investor dalam menilai risiko. Risk-free rate of return merujuk pada return sekuritas yang dianggap tidak memiliki risiko, atau σ sama dengan 0; biasanya surat hutang pemerintah, misalnya T-bills di US dianggap sebagai risk free. Metode Sharpe digambarkan sebagai slope yang dihasilkan oleh rata-rata return (garis vertikal) dengan risiko (garis horizontal) pada

38

tingkat bebas risiko sebesar Rf. Semakin besar slope yang terjadi, maka semakin baik kinerja portofolio. b) Metode Treynor (Excess Return to Beta) Model ini dikembangkan oleh Treynor (1965) yang diperkenalkan dalam artikelnya di Harvard Business Review Jan-Feb 1965, “How to rate management of investment funds”. Treynor lebih menekankan pada tingkat volatilitas portofolio. Secara umum dapat dinyatakan bahwa metode Treynor merupakan hasil dari realisasi return portofolio dikurangi dengan tingkat bebas risiko yang dimilikinya. Kemudian hasil dari pengurangan tersebut dibagi dengan volatilitas return yang dinotasikan dalam beta (β) dari portofolio. Pernyataan tersebut dapat dijadikan persamaan matematis dengan formula: T = E (Rp) – Rf / β Dimana: T

= Treynor ratio

E(Rp)

= Rata-rata expected return yang terjadi pada portofolio

Rf

= Tingkat bebas risiko yang dimiliki portofolio

β

= Beta portofolio Perhitungan yang dilakukan dengan metode Treynor adalah untuk

mengukur risiko premium dari portofolio, dimana risiko premium tersebut adalah selisih antara return portofolio dengan tingkat bebas

39

risiko yang dimiliki oleh portofolio. Risiko premium ini berhubungan dengan systematic risk yang diasumsikan terdapat dalam portofolio.

c) Metode Jensen Jensen (1968) membuat model untuk mengevaluasi kinerja portofolio yang didasarkan pada Capital Aset Pricing Model (CAPM). Expected return untuk beberapa sekuritas atau portofolio adalah: α = (Rp – Rf) – β (Rm – Rf) Dimana: α

= Nilai Jensen atau perpotongan persamaan regresi portofolio dengan sumbu Y

Rp = Return rata-rata portofolio selama jangka waktu pengukuran Rf = Return rata-rata risk free rate asset selama jangka waktu pengukuran Rm = Return rata-rata pasar selama jangka waktu pengukuran β

= Slope regresi garis lurus Terdapat catatan yang perlu digaris bawahi dalam penggunaan

ukuran-ukuran risk-adjusted ini. Angka peringkat tidak absolut tetapi bersifat relatif, dan tidak bisa menunjukkan dengan pasti apakah perbedaan-perbedaan yang timbul tersebut signifikan secara statistik.

40

d) Market Timing Ability and Stock Selection Ability Market Timing merupakan ukuran kemampuan manajer portofolio dalam hal antisipasi terhadap perubahan pasar bilamana pasar menurun. Manajer

portofolio

akan

merubah

komposisi

portofolio

yang

dikelolanya kesekuritas yang lebih rendah volatilitasnya. Sedangkan Stock Selection Ability adalah kemampuan manajer portofolio dalam memilih saham yang tepat. Baik dalam hal Market Timing maupun Stock Selection dapat dilihat dari model Market Timing Ability. Model Market Timing Ability untuk pertama kalinya dikembangkan oleh Trreynor dan Mazury (1966) dan dikembangkan oleh Henrikson dan Merton (1981). Formulasinya adalah: Rp – Rf = α + β1 (Rm – Rf) + β2 (Rm – Rf) D + αp Dimana: Rp = Return portofolio Reksa Dana Rm = Return dari pasar saham Rf = Return untuk aset bebas risiko β1 = Koefisien regresi excess return pasar atau slope pada waktu pasar turun Adapun metode yang digunakan dalam Post-modern Portfolio Theory dalam penelitian yang dilakukan oleh Ataie (2012,04) ada tiga metode, yakni EROV, Sortino dan M3.

41

a. Excess Return on Value-at-Risk (EROV) Excess Return on Value-at-Risk pada dasarnya adalah rasio Sharpe yang menggunakan volatilitas dari Value-at-Risk sebagai ukuran risiko (Carl R. Bacon, 2004). Dengan mengasumsikan bahwa nilai return berdistribusi normal, VaR dihitung sebagai kuantil dari standar distribusi normal pada tingkat kepercayaan α tertentu, menggunakan nilai yang diharapkan (expected value), yaitu mean dan standar deviasi (Jorion, 2006:110). VaR = - (R + Zα * σ) Dimana: α

= tingkat kepercayaan (confidence level)

Zα = Kuantil dari standar distribusi normal Menurut Wiesinger

(2010)

Ketika VaR

digunakan untuk

menentukan kinerja risk-adjusted, ukuran Excess Return on VaR (EVaR) digunakan. Hal ini memperbandingkan antara excess return aset dengan nilai VaR suatu aset. EvaR dapat dihitung dengan menggunakan formula berikut: (Ataie, 2012:04) EROV = (R – Rf) / VaR Dimana: EROV

= Excess Return on VaR

R

= Return portofolio

Rf

= Risk free rate (suku bunga bebas risiko)

42

VaR

= Portofolio

VaR

(parametrik

VaR

diasumsikan

berdistribusi normal)

b. Rasio Sortino Pada awal tahun 1980, Sortino memperkenalkan suatu rasio baru. Rasio ini menghitung excess return portofolio dari Minimum Acceptable Return (MAR) untuk setiap downside deviation. Rasio ini kemudian dikenal dengan nama Sortino ratio. Mengutip dari jurnal yang ditulis oleh Sortino dan Lee di tahun 1994 dikatakan bahwa : “If there is a minimum return that must be earned to accomplish some goal (the minimal acceptable return /MAR), then any returns below the MAR will produce unfavorable outcomes and any returns greater will produce good outcomes. The MAR separates the good volatility (above the MAR) from the bad volatility (below the MAR). We argue that the proper measurement of risk should deal only with the returns that could have been below the MAR. Returns above the MAR should be viewed as a reward.” (The Journal of Investing Fall 1994, 3) Because standard deviation measures risk as dispersion on either side of the mean, it cannot distinguish between good volatility and bad volatility. Downside deviations measures the deviations below the MAR.” (The Journal of Investing Fall 1994, 6) Tingkat suku bunga Sertifikat Bank Indonesia digunakan sebagai tingkat suku bunga bebas risiko. Besarnya Minimal Acceptable Return (MAR) adalah tingkat suku bunga minimum yang diharapkan sebagai return oleh setiap investor dari investasi yang dilakukannya. Namun karena penelitian ini dilakukan terhadap reksa dana secara umum, bukan untuk suatu investor tertentu, maka tingkat suku bunga Sertifikat Bank Indonesia digunakan sebagai MAR.

43

Return yang berada dibawah MAR maka akan dianggap sebagai return yang tidak menguntungkan atau risiko dan return yang lebih besar dari MAR akan dikatakan sebagai return yang menguntungkan (Simforianus dan Hutagaol, 2008). Metode ini hampir serupa dengan pengukuran yang dilakukan oleh metode Sharpe dengan dua perbedaan utama yaitu imbal hasil aset bebas risiko diganti dengan imbal hasil minimum yang diharapkan dan standar deviasi yang digunakan hanya standar deviasi dari imbal hasil portofolio yang berada dibawah imbal hasil minimum yang ditetapkan dimana dalam penelitian ini hasil minimum yang ditetapkan berasal dari nilai suku bunga Bank Indonesia. Adapun formula perhitungan yang digunakan adalah: 𝑺𝑶𝑹 = ̅̅̅̅ 𝑹𝑷 − ̅̅ 𝑹̅̅𝒇 / 𝝈𝒅𝒐𝒘𝒏 Dimana: Rp

= Rata-rata return portofolio Reksa Dana

Rf

= Suku bunga bebas risiko yang ditetapkan sebagai MAR

σdown

= Downside

deviation

Menurut Chaudry dan Johnson (2008) adapun downside deviation (DD) sendiri dapat dihitung dengan formula berikut: 𝑵

𝟏 𝑫𝑫𝟐 = ∑(𝑹𝒑𝒕 − 𝑴𝑨𝑹) 𝑵 𝒕=𝟏

Dimana: Rpt

= Return portofolio pada periode t, (Rpt ≤ MAR)

44

MAR

= Minimum Acceptable Return, yakni suku bunga bebas risiko (BI rate)

Dengan syarat (Simforianus, dkk, 2008): jika (Rp - MAR) negatif, maka digunakan (Rp - MAR) jika (Rp - MAR) positif, maka digunakan angka 0

c. Ukuran M3 Metode ini mengevaluasi efek dari adjusted-correlation antara faktor yang terdapat dalam portofolio, tanpa memperhatikan investasi portofolio yang aktif maupun tidak aktif, ataupun berinvestasi pada sekuritas tanpa risiko. Dengan metode M3, return adalah adjustedcorrelation dengan memanfaatkan dana yang aktif, pasif dan bebas risiko sehingga volatilitas yang dihasilkan sama dengan volatilitas benchmark dan TE (Tracking Error) sama dengan TTE (Target Tracking Error). M3 mengukur tentang risiko mutlak serta relatif (Muralidhar, 2000) (Cogneau dan Hubner, 2009). Hal ini dapat dihitung sebagai berikut: (Ataie, 2012:05) M3 = a * avr (Portofolio) + b * avr (Benchmark) + (1–a–b) * Rf Dengan: a

= v (benchmark) / v (portfolio) * sqrt [{1-tc2} / {1-c2}]

b

= tc – c * sqrt {1-tc2} / {1-c2}

tc

= 1 – tTE2 / {2 * v (benchmark)2}

45

Dimana: tc

= Target korelasi antara portofolio dan benchmark

c

= Korelasi aktual antara portofolio dan benchmark

tTE = Target Tracking Error Tracking error mengukur variabilitas dari return portofolio terhadap return benchmark, lebih jelasnya maka tracking error adalah volatilitas dari selisih antara return portofolio dengan return benchmark (excess return), atau dapat juga diintrepretasikan sebagai volatilitas dari kompensasi yang diterima investor atas keputusan investasinya di aset berisiko. Makin besar nilai tracking error mengindikasikan makin besar pula ketidakpastian akan kompensasi yang didapatkan dari Reksa Dana yang dikelola Manajer Investasi (Manurung, 2008:329). Model ini menggambarkan faktor correlation-adjusted dari dana investasi dengan style manajemen terhadap portofolio aktif yang berkaitan. Metode ini bisa menjadi ukuran yang tepat untuk pembentukan struktur portofolio. Jika risiko sistematis tidak ada, maka hasil dari M3 akan sama dengan ukuran M2 (Aragon dan Ferson, 2006). M3 lebih disukai dari semua metode pengukuran kinerja dengan riskadjusted lainnya, karena: (Ataie, 2012:05) 1) Mencakup investasi dalam semua aset, termauk uang tunai dan benchmark yang pasif, agar menghasilkan risk-adjusted return tertinggi untuk target tracking error.

46

2) Hanya metode ini yang peringkat portofolio (diukur selama periode waktu yang sama) identik menjadi peringkat berdasarkan tingkat kepercayaan

B.

Penelitian Terdahulu Cukup banyak penelitian yang telah dilakukan oleh peneliti-peneliti

sebelumnya untuk melakukan penilaian terhadap kinerja Reksa Dana. Namun untuk ketiga metode yang digunakan dalam penelitian ini terhitung masih jarang digunakan, terlebih di Indonesia. Berikut diantaranya literature baik dari Indonesia mapun luar negeri yang digunakan sebagai perbandingan dan acuan bagi penelitian yang akan dilakukan adalah sebagai berikut: Younes Ataie (2012) melakukan penelitian dengan judul “Evaluation Performance of 50 Top Companies Listed in Tehran Stock Exchange by Sortino, EROV and M3”. Dimana penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi kinerja perusahaan-perusahaan dengan menggunakan model Sortino, EROV dan M3. Penelitian ini menggunakan data dari tahun 2006 sampai dengan 2010 dengan menggunakan 42 sampel perusahaan. Dimana peneliti menginginkan apakah terdapat

perbedaan

hasil

kinerja

dari

ketiga

model

tersebut,

dan

membandingkannya dengan kinerja pasar apakah lebih baik atau tidak. Penelitian ini menggunakan pengukuran kinerja dengan model Sortino, EROV dan M3 dan menggunakan metode statistik ANOVA dengan Tukey Test. Peneliti menemukan bahwa kinerja perusahaan-perusahaan ternyata berbeda, dan hasil perhitungan dengan metode rasio EROV terbukti signifikan dan lebih besar dibandingkan

47

dengan hasil dari metode Sortino dan M3. Dan didapatkan juga bahwa kinerja perusahaan menggunakan rasio Sortino dan M3 ternyata berbeda dan tidak lebih unggul dari benchmark (pasar). Kinerja benchmark (pasar) terbukti lebih baik dari kedua rasio tersebut. Dan evaluasi kinerja perusahaan dengan menggunakan metode EROV yang dibandingkan dengan kinerja benchmark (pasar) terbukti tidak menunjukkan perbedaan. Kolbadi dan Ahmadinia (2011) melakukan penelitian dengan judul “Examining Sharp, Sortino and Sterling Ratios in Portfolio Management, Evidence from Tehran Stock Exchange”. Penelitian ini dilakukan selama periode tahun 2005 sampai dengan 2010. Dari hasil penelitian pada hipotesis pertama menggunakan metode statistik LSD pre-test didapatkan bahwa kinerja portofolio dari perusahaan investasi terbukti berbeda dengan ketiga rasio, yaitu Sharpe, Sortino dan Sterling. Dan rasio Sterling menunjukkan kinerja yang lebih baik dari ketiganya. Dari hipotesis kedua didapatkan hasil bahwa kedua rasio yakni Sharpe dan Sterling menunjukkan kinerja yang lebih baik dibandingkan dengan kinerja pasar. Dan hasil akhir dari tes Kruskal Wallis dan Square Statistic menunjukkan bahwa dengan menggunakan ketiga rasio tersebut terbukti memiliki hasil yang serupa. Tehrani, dkk (2011) meneliti tentang “Analyzing Performance of Investment Companies Listed in the Tehran Stock Exchange by Selected Ratios Measure”. Penelitian ini bertujuan untuk mengenalisis kinerja portofolio dari perusahaan investasi yang terdaftar di Bursa Efek Tehran pada periode 2006 sampai dengan 2010 dengan menggunakan metode Sharpe, Treynor dan Sortino. 48

Hasil pengujian data dengan menggunakan uji statistik Kolmogorov-Smirnov dan Shapiro-Wilk menunjukkan bahwa distribusi data tidak normal. Akhirnya peneliti menggunakan uji non-parametrik untuk menguji hipotesis. Dan dengan menggunakan uji Freidman dan Wilcoxon, hasilnya menunjukkan bahwa ketiga metode tersebut memiliki kontrol yang lebih baik untuk risiko sistematis daripada komponen lainnya. Dan dengan menggunakan Anova dan Multiple Anova, menunjukkan bahwa perputaran portofolio perusahaan terbukti positif dan signifikan dalam kinerja perusahaan daripada ukuran lainnya. Simforianus dan Hutagaol (2008) melakukan penelitian dengan judul “Analisis Kinerja Reksa Dana Saham dengan Metode Raw Return, Sharpe, Treynor, Jensen dan Sortino”. Peneliti melakukan penelitian terhadap 16 Reksa Dana yang ada di Indonesia pada periode 31 Desember 2002 sampai dengan 31 Desember 2007. Penelitian ini menggunakan metode probabilitas dan uji chisquared untuk melihat posisi Reksa Dana yang tergolong superior dan ada tidaknya konsistensi kinerja Reksa Dana tersebut. Reksa Dana yang terbaik adalah Reksa Dana yang paling banyak dinyatakan unggul menurut kelima metode di atas. Hasil penelitian menunjukkan bahwa dari pengujian metode probabilitas menunjukkan tingkat konsistensi besar dengan rata-rata sebesar 71.50%. Dan didukung oleh hasil pengujian menggunakan chi-square, dimana hipotesis yang menyatakan terdapat konsistensi antara kinerja Reksa Dana terbukti dan didapatkan 9 Reksa Dana yang tergolong superior. Chaudry dan Johnson (2008) melakukan penelitian dengan judul “The Efficacy of the Sortino Ratio and Other Benchmarked Performance Measures 49

Under Skewed Return Distribution”. Penelitian ini dilakukan menggunakan data Reksa Dana di Australian selama periode Desember 1980 sampai dengan November 2006 dengan menggunakan indeks ASX300 sebagai benchmark. Penelitian ini menggunakan rasio Sortino, SSR (Sharpe Selection Ratio), Student t-test dan decay rate measure. Dari pengujian yang telah dilakukan didapatkan hasil bahwa rasio Sortino memiliki nilai yang paling besar jika dibandingkan dengan metode-metode lainnya. Sehingga dapat dikatakan bahwa rasio Sortino bisa digunakan untuk memilih kinerja Reksa Dana yang optimal. Selanjutnya adalah penelitian yang dilakukan oleh Lye dan Yusof (2011) dengan judul, “Performance of Listed State-owned Enterprise using Sortino Ratio Optimization”. Penelitian ini dilakukan untuk menguji kinerja dari perusahaanperusahaan milik negara dan swasta di Malaysia, Singapura dan Indonesia dengan menggunakan rasio Sortino. Penelitian ini dilakukan selama Januari 2004 sampai Desember 2009. Dari penelitian yang dilakukan diketahui bahwa secara keseluruhan, perusahaan milik negara (BUMN) di Indonesia secara relatif memiliki hasil rasio Sortino, return dan risiko yang lebih tinggi dibandingkan dengan Malaysia dan Singapura. Penelitian tersebut menunjukkan bahwa rasio Sortino dapat diaplikasikan sebagai metode alternatif dalam menilai performa perusahan yang listing dan terseleksi. Adapun untuk ringkasan penelitian terdahulu disajikan dalam tabel pada halaman selanjutnya.

50

Tabel 2.1 Ringkasan Penelitian Terdahulu No. 1.

2.

Peneliti Younes Ataie

Judul Penelitian

Alat Statistik

Evaluation Performance of 50 Top Companies Listed in Tehran Stock Exchange by Sortino, EROV and M3

One-Way ANOVA with Tukey Test

Kolbadi Examining dan Sharp, Sortino Ahmadinia and Sterling Ratios in Portfolio Management, Evidence from Tehran Stock Exchange

Kesimpulan 1.Terdapat perbedaan antara kinerja metode Sortino, EROV dan M3. Dengan metode EROV memiliki kinerja paling besar. 2.Hasil kinerja pasar memiliki hasil kinerja terbaik di antara Sortino dan M3. Sedangkan dengan kinerja EROV tidak memiliki perbedaan.

LSD pre-test dan KruskalWallis

1. Kinerja portofolio dengan rasio Sharpe, Sterling dan Sortino terbukti berbeda, dengan Sterling sebagai rasio dengan kinerja terbaik. 2. Kinerja Sharpe dan Sterling memiliki kinerja yang lebih baik dibandingkan dengan kinerja pasar.

Sumber: Data Diolah

51

Tabel lanjutan No. 3.

Peneliti Tehrani, dkk

Judul Penelitian

Alat Statistik

Kesimpulan

Analyzing Performance of Investment Companies Listed in the Tehran Stock Exchange by Selected Ratios Measure

Uji Friedman, Wilcoxon, ANOVA dan Multiple ANOVA

1. Hasil kinerja antara rasio Sharp-Sortino dan Treynor-Sortino terbukti tidak memiliki perbedaan. 2. Perputaran portofolio perusahaan terbukti positif dan signifikan dalam kinerja perusahaan daripada ukuran lainnya.

4.

Simforianus Analisis Kinerja dan Reksa Dana Hutagaol Saham dengan Metode Raw Return, Sharpe, Treynor, Jensen dan Sortino

Metode Probabilitas dan Uji ChiSquare

Terdapat konsistensi antara kinerja RDS sebesar 71,50% dan terdapat 9 RDS yang tergolong superior

5.

Chaudry dan Johnson

The Efficacy of the Sortino Ratio and Other Benchmarked Performance Measures Under Skewed Return Distribution

Rasio Sortino, SSR (Sharpe Selection Ratio), Student t-test, dan Decay Rate Measures

Rasio Sortino memiliki nilai yang paling besar jika dibandingkan dengan metode lainnya. Sehingga dapat dikatakan bahwa rasio Sortino bisa digunakan untuk memilih kinerja Reksa Dana yang optimal.

6.

Lye dan Yusof

Performance of Listed Stateowned Enterprise Using Sortino Ratio Optimization

MATLAB

Perusahaan milik negara (BUMN) di Indonesia secara relatif memiliki hasil rasio Sortino, return dan risiko yang lebih tinggi dibandingkan dengan Malaysia dan Singapura.

Sumber: Data Diolah

52

C.

Kerangka Pemikiran Kerangka berpikir merupakan suatu proses yang dilakukan oleh peneliti

dari memperoleh data

hingga mengolah data tersebut

dan kemudian

menginpretasikan hasil data yang telah diolah. Berdasarkan landasan teori dan hasil dari penelitian sebelumnya serta permasalahan yang telah dikemukakan, maka kerangka pemikiran dari penelitian ini adalah sebagai berikut: Gambar 2.1 Kerangka Berpikir

Sumber: Data Diolah

53

D.

Hipotesis Penelitian Berdasarkan rumusan masalah dan kerangka pemikiran teoritis yang telah

diuraikan sebelumnya, maka hipotesis penelitian yang dapat dirumuskan adalah sebagai berikut: 1. Hipotesis Pertama Terdapat perbedaan Mean dari hasil kinerja Reksa Dana Saham pada periode 2008-2012 dengan metode EROV, Sortino dan Sharpe. H0: µ1, µ2, µ3 : = (Tidak terdapat perbedaan mean antara EROV, Sortino dan Sharpe) Ha: µ1, µ2, µ3 : ≠ (Terdapat perbedaan mean antara EROV, Sortino dan Sharpe) 1a) Terdapat perbedaan antara hasil kinerja RDS dengan metode EROV dengan Sortino H0: µ1 = µ2 : Tidak terdapat perbedaan mean antara EROV dan Sortino Ha: µ1 ≠ µ2 : Terdapat perbedaan mean antara EROV dan Sortino

54

1b) Terdapat perbedaan antara hasil kinerja RDS dengan metode EROV dengan Sharpe H0: µ1 = µ3 : Tidak terdapat perbedaan mean antara EROV dan Sharpe Ha: µ1 ≠ µ3 : Terdapat perbedaan mean antara EROV dan Sharpe 1c) Terdapat perbedaan antara hasil kinerja RDS dengan metode Sortino dengan Sharpe H0: µ2 = µ3 : Tidak terdapat perbedaan mean antara Sortino dan Sharpe Ha: µ2 ≠ µ3 : Terdapat perbedaan mean antara Sortino dan Sharpe 2. Hipotesis Kedua Terdapat perbedaan Mean antara hasil kinerja Reksa Dana Saham pada periode 2008-2012 antara ketiga metode yaitu EROV, Sortino dan Sharpe dengan kinerja pasar (IHSG). H0: µ1, µ2, µ3, µ4 : = (Tidak terdapat perbedaan mean antara EROV, Sortino, Sharpe dan IHSG) Ha: µ1, µ2, µ3, µ4 : ≠ (Terdapat perbedaan mean antara EROV, Sortino, Sharpe dan IHSG)

55

2a) Hasil kinerja RDS dengan metode EROV lebih besar jika dibandingkan dengan kinerja pasar (IHSG) H0: µ1 = µ4 : Tidak terdapat perbedaan mean antara EROV dan IHSG Ha: µ1 > µ4 : Nilai mean dengan kinerja EROV lebih besar dibandingkan dengan IHSG 2b) Hasil kinerja RDS dengan metode Sortino lebih besar jika dibandingkan dengan kinerja pasar (IHSG). H0: µ2 = µ4 : Tidak terdapat perbedaan mean antara Sortino dan IHSG Ha: µ2 > µ4 : Nilai mean dengan kinerja Sortino lebih besar dibandingkan dengan IHSG 2c) Hasil kinerja RDS dengan metode Sharpe lebih besar jika dibandingkan dengan kinerja pasar (IHSG). H0: µ3 = µ4 : Tidak terdapat perbedaan mean antara Sharpe dan IHSG Ha: µ3 > µ4 : Nilai mean dengan kinerja Sharpe lebih besar dibandingkan dengan IHSG

56

Untuk membuktikan hipotesis ini dilakukan dengan uji ANOVA dengan Tukey Test. Dan akan dilakukan uji Kruskal Wallis apabila data tidak normal dan tidak memenuhi asumsi ANOVA. Uji ini dilakukan untuk menunjukkan perbandingan rata-rata antara evaluasi kinerja Reksa Dana Saham yang dihitung dengan model Sortino, EROV dan Sharpe dan diperbandingkan dengan kinerja pasar (IHSG) di Bursa Efek Indonesia.

57

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

A.

Ruang Lingkup Penelitian Ruang lingkup penelitian ini terfokus pada Reksa Dana Saham non-syariah

yang aktif pada periode tahun 2008 sampai dengan tahun 2012. Penelitian ini dilakukan untuk mengevaluasi bagaimana kinerja reksa dana saham yang ada di Indonesia. Penilaian terhadap reksa dana saham tersebut akan menggunakan model EROV, Sortino dan Sharpe. Adapun yang menjadi variabel dependen adalah nilai EROV, Sortino dan Sharpe. Penelitian ini menggunakan metode statistik ANOVA dengan Tukey Test. Dan menggunakan metode statistik Kruskal Wallis apabila data yang digunakan dinyatakan tidak normal. Penelitian ini dilakukan untuk mengetahui apakah ada perbedaan antara kinerja reksa dana saham yang diukur dengan metode EROV, Sortino dan Sharpe yang juga akan dibandingkan dengan kinerja pasar yang mengacu pada nilai IHSG, apakah kinerja RDS lebih baik dibandingkan kinerja pasar atau sebaliknya.

B.

Metode Penentuan Sampel Metode pengambilan sampel yang digunakan dalam penelitian ini adalah

Purposive Sampling. Pada teknik ini unsur populasi yang ditentukan menjadi sampel didasarkan pada tujuan penelitian. Menurut Suharyadi dan Purwanto (2004:332), purposive sampling adalah penarikan sampel dengan pertimbangan 58

tertentu. Pertimbangan tersebut didasarkan pada kepentingan atau tujuan penelitian. Sampel yang digunakan dalam penelitian ini adalah Reksa Dana Saham yang aktif dari tahun 2008 sampai dengan tahun 2012. Dari 102 Reksa Dana yang aktif pada tahun penelitian, namun hanya ada 30 Reksa Dana saham yang mewakili kriteria sampel. Adapun kriteria sampel yang dipilih adalah Reksa Dana yang mempunyai syarat-syarat seperti di bawah ini: 1) Reksa dana yang dijadikan sampel adalah Reksa Dana Saham. 2) Bukan Reksa Dana Syariah 3) Merupakan Reksa Dana aktif, agar peneliti bisa melihat bagaimana perkembangan kinerja Reksa dana tersebut 4) Reksa Dana Saham yang telah beroperasi dari Januari 2008 sampai dengan Desember 2012 5) Reksa Dana yang mempublikasikan laporan NAB bulanan periode Desember 2007 – Desember 2012 Gambar 3.1 Pengelompokan Sampel 1. 102 RDS yang aktif (Sesuai kriteria poin 1), 2) dan 3)

2. 30 RDS yang sesuai dengan kriteria poin 4) dan 5)

59

Tabel 3.1 Sampel Reksa Dana No.

Nama Reksa Dana

Manajer Investasi

1.

Bahana Dana Prima

PT Bahana TCW Investment Management

2.

Batavia Dana Saham

PT Batavia Prosperindo Aset Manajemen

3.

Batavia Dana Saham Optimal

PT Batavia Prosperindo Aset Manajemen

4.

BNI Reksadana Berkembang

PT BNI Asset Management

5.

BNP Paribas Ekuitas

PT BNP Paribas Investment Partners

6.

BNP Paribas Pesona


7.

CIMB-Principal Equity Aggressive

PT CIMB Principal Asset Management

8.

Danareksa Mawar

PT Danareksa Investment Management

9.

PT First State Investment Indonesia

11.

First State Indoequity Sectoral Fund FS Indoequity Dividend Yield Fund GMT Dana Ekuitas

12.

Grow-2-Prosper

PT Corfina Capital

13.

Manulife Dana Saham

PT Manulife Aset Manajemen Indonesia

14.

Manulife Saham Andalan

PT Manulife Aset Manajemen Indonesia

15.

Panin Dana Maksima

Panin Asset Management

16.

Panin Dana Prima


17.

Pratama Saham

PT Pratama Capital Asset Management

18.

Reksa Dana AXA Citradinamis

PT AXA Asset Management Indonesia

19.

Reksa Dana BNP paribas Infrastruktur Plus Reksadana Dana Ekuitas Andalan


10.

20.

PT First State Investment Indonesia PT GMT Aset Manajemen

PT Bahana TCW Investment Management 60

Tabel Lanjutan No. Nama Reksa Dana

Manajer Investasi

21.

Reksa Dana Dana Ekuitas Prima

PT Bahana TCW Investment Management

22.

Reksadana Dana Pratama Ekuitas


23.

PT Mandiri Manajemen Investasi

27.

Reksa Dana Mandiri Investa Atraktif Reksa Dana Simas Danamas Saham Reksadana Lautandhana Equity

28.

Rencana Cerdas

PT Ciptadana Asset Management

29.

Schroder Dana Prestasi Plus

PT Schroder Investment Management Indonesia

30.

Syailendra Dana Prestasi Plus

PT Syailendra Capital

26.

PT Sinarmas Asset Management PT Lautandhana Investment Management

Sumber: Data diolah

C.

Metode Pengumpulan Data Metode pengumpulan data yang digunakan dalam penelitian ini adalah

metode dokumentasi, yakni dimana metode tersebut merupakan metode yang digunakan untuk mengumpulkan data sekunder dan data kepustakaan. 1) Penelitian Kepustakaan (Library Research) Penelitian ini dilakukan melalui studi kepustakaan yaitu dengan cara mengumpulkan pengetahuan teoritis yang relevan dengan cara membaca dan mempelajari buku-buku, jurnal-jurnal, artikel, serta literatur keteranganketerangan dari sumber lain baik Indonesia maupun asing yang mempunyai hubungan dengan permasalahan yang dibahas dalam penelitian ini.

61

2) Data Sekunder (Internet Research) Data

sekunder

merupakan

data

yang

diperoleh

dengan

cara

mengumpulkan dokumen atau laporan yang bersumber dari instansi atau pihak-pihak lain yang berkaitan dan mendukung terhadap penelitian ini. Dalam penelitian ini jenis data yang diambil adalah: a) List Reksa Dana Saham yang aktif dan data NAB Reksa Dana selama periode bulan Desember tahun 2007 sampai dengan bulan Desember tahun 2012. (http://aria.bapepam.go.id/reksadana/) b) Data tingkat suku bunga bebas risiko yakni menggunakan suku bunga (BI Rate), berupa tingkat suku bunga yang ditawarkan oleh Bank Indonesia selama tahun penelitian. (http://www.bi.go.id) c) Data harga IHSG yang diperoleh dari (http://finance.yahoo.com) Dalam melakukan pengujian, peneliti melakukan pengolahan data dengan menggunakan Software IBM Statistic SPSS Vol.20, dan Microsoft Excel 2010.

D.

Metode Analisis Data Merupakan suatu metode yang digunakan untuk mengolah suatu data

penelitian dengan menggunakan proses penyederhanaan data dalam bentuk yang mudah dibaca dan diinterpretasikan. Dalam penelitian ini digunakan metode EROV, Sortino dan Sharpe untuk mengevaluasi kinerja Reksa Dana Saham. 62

Setelah semua data yang dibutuhkan terkumpul, barulah dilakukan pengujian dengan tahapan-tahapan sebagai berikut: 1.

Return Benchmark ( IHSG) dan NAB Reksa Dana Saham Return benchmark (IHSG) dan NAB Reksa Dana Saham dapat dihitung

dengan menggunakan rumus berikut: Rm,t = IHSGt - IHSGt-1 IHSGt-1

Ri,t = NABt - NABt-1 NABt-1

Keterangan:

2.

Rm,t

: Return IHSG pada periode t

IHSGt

: Nilai IHSG pada periode t

IHSGt-1

: Nilai IHSG pada periode t-1

Ri,t

: Return Reksa Dana i pada periode t

NABt

: Nilai NAB pada periode t

NABt-1

: Nilai NAB pada periode t-1

Menghitung Varians Saham (Volatilitas Saham) Untuk menghitung varians saham dapat menggunakan rumus berikut: 𝝈𝟐 = ∑𝒏𝒊=𝟏 (𝒓̅𝒊 – r)2 / (n-1)

Keterangan: 𝑟̅𝑖

: Rata-rata return saham

𝑟

: return saham

σ2 : varians saham 63

3.

Menghitung Resiko Reksa Dana Untuk menghitung resiko Reksa Dana dapat digunakan rumus berikut: 2

𝜎 = √∑(𝑟𝑖 − 𝑟̅𝑖 )2 ∶ (𝑛 − 1)

4.

Evaluasi Kinerja Reksa Dana a)

Excess Return on Value-at-Risk (EROV) VaR = - (R + Zα * σ)

Dimana: α


Zα = Kuantil dari standar distribusi normal Ketika VaR digunakan untuk menentukan kinerja risk-adjusted, ukuran

Excess

Return

on VaR (EVaR)

digunakan. Hal

ini

memperbandingkan antara excess return aset dengan nilai VaR suatu aset. EvaR dapat dihitung dengan menggunakan formula berikut: (Wiesinger, 2010) EROV = (R – Rf) / VaR Dimana: EROV


R

= Return portofolio

Rf


VaR

= Portofolio

VaR

(parametrik

VaR

diasumsikan


64

b) Rasio Sortino Metode ini hampir serupa dengan pengukuran yang dilakukan oleh metode Sharpe dengan dua perbedaan utama yaitu imbal hasil aset bebas risiko diganti dengan imbal hasil minimum yang diharapkan dan standar deviasi yang digunakan hanya standar deviasi dari imbal hasil portofolio yang berada dibawah imbal hasil minimum yang ditetapkan dimana dalam penelitian ini hasil minimum yang ditetapkan berasal dari nilai suku bunga Bank Indonesia. Adapun formula perhitungan yang digunakan adalah: 𝑺𝑶𝑹 = ̅̅̅̅ 𝑹𝑷 − ̅̅ 𝑹̅̅𝒇 / 𝝈𝒅𝒐𝒘𝒏 Dimana: Rp


Rf


σdown

= Downside

deviation


𝟏 𝑫𝑫 = ∑(𝑹𝒑𝒕 − 𝑴𝑨𝑹) 𝑵 𝟐

𝒕=𝟏

Dimana: Rpt


MAR

= Minimum Acceptable Return, yakni suku bunga bebas risiko (BI rate)

65

Tingkat suku bunga Sertifikat Bank Indonesia digunakan sebagai tingkat suku bunga bebas risiko. Besarnya Minimal Acceptable Return (MAR) adalah tingkat suku bunga minimum yang diharapkan sebagai return oleh setiap investor dari investasi yang dilakukannya. Namun karena penelitian ini dilakukan terhadap reksa dana secara umum, bukan untuk suatu investor tertentu, maka tingkat suku bunga Sertifikat Bank Indonesia digunakan sebagai MAR. Return yang berada dibawah MAR maka akan dianggap sebagai return yang tidak menguntungkan atau risiko dan return yang lebih besar dari MAR akan dikatakan sebagai return yang menguntungkan.

c) Metode Sharpe (Excess Return to Valiability Measure) Pengukuran yang dilakukan oleh F. Sharpe ini lebih menekankan pada rasio variabilitas dari portofolio, metode ini lebih dikenal dengan rasio Sharpe, yang diformulasikan sebagai berikut: Sp = E(Ri – Rf) / σp Dimana: Sp

= Sharpe indeks

Ri

= Return portofolio i pada periode t

Rf

= Return risk-free rate untuk periode t

σp

= Standar deviasi atau total risiko portofolio

Metode ini melakukan pengukuran terhadap risk premium dari portofolio relatif terhadap total risiko dari portofolio, dimana risk 66

premium adalah excess return yang dibutuhkan oleh investor dalam menilai risiko. Risk-free rate of return merujuk pada return sekuritas yang dianggap tidak memiliki risiko, atau σ sama dengan 0; biasanya surat hutang pemerintah, misalnya T-bills di US dianggap sebagai risk free. Dalam penelitian ini digunakan data BI Rate sebagai return risk free rate. Metode Sharpe digambarkan sebagai slope yang dihasilkan oleh rata-rata return (garis vertikal) dengan risiko (garis horizontal) pada tingkat bebas risiko sebesar Rf. Semakin besar slope yang terjadi, maka semakin baik kinerja portofolio.

5.

Melakukan Uji Normalitas dengan Kolmogorov-Smirnov Uji normalitas dilakukan untuk mengetahui apakah sebuah data tersebut

berdistribusi normal atau tidak. Uji normalitas ini bisa dilakukan dengan banyak cara, seperti dengan melihat nilai Skewness-Kurtosis, normal p-plot, maupun yang akan digunakan dalam penelitian ini, yaitu KolmogorovSmirnov. Dalam uji normalitas dengan Kolmogorov-Smirnov data dapat diketahui berdistribusi normal bila data tersebut terbukti tidak signifikan atau p>α (p > 0,05). Dan data terbukti tidak berdistribusi normal bila data tersebut signifikan atau p<α (p < 0,05).

67

6.

ANOVA dengan Tukey Test Setelah dilakukan perhitungan kinerja Reksa Dana dengan metode

EROV, Sortino dan M3, setelah itu akan diperbandingkan dengan kinerja pasarnya. Dan setelah dilakukan uji normalitas, apabila data tersebut berdistribusi normal, maka untuk mengetahui keakuratan hasil ketiga metode tersebut maka dilakukanlah uji ANOVA dengan Tukey Test. Menurut Imam Ghazali (2011:68), Analysis of Variance (ANOVA) merupakan metode untuk menguji hubungan antara satu variabel dependen (skala metrik) dengan satu atau lebih variabel independen (skala nonmetrik atau kategorikal dengan kategori lebih dari dua). Hubungan antara satu variabel dependen dengan satu variabel independen disebut One Way ANOVA. Pada kasus satu variabel dependen metrik dan dua atau tiga variabel independen kategorikal sering disebut Two Ways ANOVA dan Three Ways ANOVA. ANOVA digunakan untuk mengetahui pengaruh utama (main effect) dan pengaruh interaksi (interaction effect) dari variabel independen kategorikal (sering disebut faktor) terhadap variabel dependen metrik. Pengaruh utama atau main effect adalah pengaruh langsung variabel independen terhadap variabel dependen. Untuk dapat menggunakan uji statistik ANOVA harus dipenuhi beberapa asumsi terlebih dahulu, yaitu:

68

a. Homogeneity of Variance Variabel dependen harus memiliki varian yang sama dalam setiap kategori variabel independen. Jika terdapat lebih dari satu variabel independen, maka harus ada homogeneity of variance didalam cell yang dibentuk oleh variabel independen kategorikal. Dalam SPSS diberikan tes dengan nama Levene’s test of Homogeneity of variance. Jika nilai Levene test signifikan (probabilitas < 0.05) maka hipotesis nol akan ditolak bahwa grup memiliki variance yang berbeda dan hal ini menyalahi asumsi. Jadi yang dikehendaki adalah tidak dapat menolak hipotesis nol atau hasil Levene test tidak signifikan (probabilitas > 0.05). walaupun asumsi variance sama ini dilanggar, Box (1954) menyatakan bahwa ANOVA masih tetap dapat digunakan oleh karena ANOVA robust untuk penyimpangan yang kecil dan moderat dari homogeneity of variance. Perhitungan kasarnya rasio terbesar ke terkecil dari grup variance haru 3 atau kurang dari 3. b. Random Sampling Untuk tujuan uji signifikansi, maka subjek didalam grup harus diambil secara random. c. Multivariate Normality Untuk tujuan uji signifikansi, maka variabel harus mengikuti distribusi normal multivariate. Variabel dependen terdistribusi secara normal dalam setiap kategori variabel independen. ANOVA masih tetap robust walaupun terdapat penyimpangan asumsi multivariate normality 69

Analysis of variance yang digunakan untuk membandingkan nilai ratarata tiga atau lebih sampel yang tidak berhubungan pada dasarnya adalah menggunakan F test yaitu estimate between groups variance (atau meansquares) dibandingkan dengan estimate within groups variance atau secara rumus sebagai berikut:

F

= Between groups estimated variance atau mean-squares Within groups estimated variance atau mean-squares

Total variance dalam variabel dependen dapat dipandang memiliki 2 (dua) komponen yaitu variance yang berasal dari variabel independen dan variance yang berasal dari faktor lainnya. Variance dari faktor lain ini sering disebut dengan error atau residual variance. Variance yang berasal dari variabel independen disebut dengan explained variance. Jika between group (explained) variance lebih besar dari within group (residual) variance, maka nilai F ratio akan tinggi yang berarti perbedaan antara nilai means terjadi acak. Within group variance atau sum of squares adalah jumlah variance dari group. Sedangkan mean squares adalah jumlah sum of squares dibagi dengan degree of freedom. Degree of freedom adalah jumlah kasus dikurangi 1 (satu) pada setiap grup [ (jumlah kasus grup satu – 1) + (jumlah kasus grup 2 – 1) dan seterusnya ]. Sedangkan between group variance dapat dihitung dengan rumus di bawah ini: 70

Total Variance = Between Group (Explained) Variance + Within Group (Error) Variance

7.

Melakukan Uji Kruskal Wallis Apabila setelah dilakukan uji Homogeneity of Variance, data yang

digunakan untuk penelitian dinyatakan tidak normal atau tidak memiliki varians yang sama, maka untuk penelitian selanjutnya digunakan uji statistik Kruskal Wallis. Uji statistik tersebut termasuk dalam statistik non parametrik,

yaitu

merupakan

alternatif

untuk

memenuhi

validitas

berdasarkan asumsi-asumsi umum. Pengujian statistik non-parametrik digunakan untuk pengujian populasi yang seringkali dihadapkan pada uji yang harus dilakukan tanpa ketergantungan pada asumsi-asumsi kaku yang bersifat khusus. Oleh karena itu, prosedur yang digunakan dalam statistik non parametrik tidak harus berdistribusi normal. (Pidekso, 2009:145) Uji Kruskal Wallis dikenal juga dengan nama Analisis Varian Data Berperingkat. Analisis varian itu sendiri digunakan untuk membandingkan dua atau lebih nilai rata-rata populasi secara bersamaan atau simultan. Analisis varians melihat apakah varians dari populasi tersebut sama. Dalam menggunakan analisis varians juga harus dipenuhi syarat-syaratnya, yakni seperti di bawah ini: a) Populasi yang diteliti mempunyai distribusi normal b) Populasi mempunyai standar deviasi yang sama

71

c) Dan sampel yang ditarik dari populasi bersifat bebas serta diambil secara acak. Uji Kruskal Wallis juga dimaksudkan sama dengan ANOVA, namun hanya memerlukan data skala ordinal atau peringkat. Nilai pengamatan yang ada diberikan peringkat, dan data peringkat itulah yang akan digunakan untuk uji varians. Uji Kruskal Wallis juga tidak memerlukan asumsi atau syarat sebagaimana analisis varians lainnya. Untuk menentukan nilai uji Kruskal Wallis dinyatakan dengan H1 dan dirumuskan sebagai berikut: (Suharyadi dan Purwanto, 2009:328) 𝑯=

(∑ 𝑹𝟏 )𝟐 (∑ 𝑹𝟐 )𝟐 (∑ 𝑹𝒌 )𝟐 𝟏𝟐 [ + + ⋯+ ] − 𝟑(𝑵 + 𝟏) 𝑵 (𝑵 + 𝟏) 𝒏𝟏 𝒏𝟐 𝒏𝒌

dimana: H

: Nilai statistik Kruskal Wallis

N

: Jumlah total sampel

R1 : Jumlah peringkat sampel 1 Rk : Jumlah peringkat sampel ke-k n1 : Jumlah sampel 1 nk : Jumlah sampel ke-k

72

E.

Operasional Variabel Penelitian Variabel utama yang dibahas dalam penelitian ini adalah return NAB Reksa

Dana Saham yang diperdagangkan di BAPEPAM, yang akan diperbandingkan dengan kinerjanya secara teoritis berdasarkan perhitungan yang didapat melalui metode EROV, Sortino dan Sharpe. Dari perhitungan melalui ketiga metode tersebut akan diuji keakuratannya terhadap kinerja pasar (IHSG) di Indonesia melalui uji ANOVA denga Tukey Test, dan bila data tidak normal menggunakan uji Kruskal-Wallis. Adapun variabel yang digunakan dalam penelitian ini adalah sebagai berikut: adalah evaluasi kinerja Reksa Dana Saham yang digambarkan dengan tiga rasio yang digunakan, EROV, Sortino, Sharpe dan IHSG. 1) Variabel Dependen Dalam penelitian ini yang menjadi variabel dependen adalah: a.

Excess Return on Value-at-Risk (EROV) VaR = - (R + Zα * σ)

Dimana: α


Zα = Kuantil dari standar distribusi normal Ketika VaR digunakan untuk menentukan kinerja risk-adjusted, ukuran

Excess

Return

on VaR (EVaR)

digunakan. Hal

ini

memperbandingkan antara excess return aset dengan nilai VaR suatu aset. EvaR dapat dihitung dengan menggunakan formula berikut: (Wiesinger, 2010) 73

EROV = (R – Rf) / VaR Dimana: EROV


R

= Return portofolio

Rf


VaR

= Portofolio

VaR

(parametrik

VaR

diasumsikan


b.

Rasio Sortino Adapun formula perhitungan yang digunakan adalah: 𝑺𝑶𝑹 = ̅̅̅̅ 𝑹𝑷 − ̅̅ 𝑹̅̅𝒇 / 𝝈𝒅𝒐𝒘𝒏

Dimana: Rp


Rf


σdown

= Downside

deviation


𝟏 𝑫𝑫 = ∑(𝑹𝒑𝒕 − 𝑴𝑨𝑹) 𝑵 𝟐

𝒕=𝟏

Dimana: Rpt


MAR

= Minimum Acceptable Return, yakni suku bunga bebas

risiko (BI rate) 74

Dengan syarat (Simforianus, dkk, 2008): jika (Rp - MAR) negatif, maka digunakan (Rp - MAR) jika (Rp - MAR) positif, maka digunakan angka 0

Tingkat suku bunga Sertifikat Bank Indonesia digunakan sebagai tingkat suku bunga bebas risiko. Besarnya Minimal Acceptable Return (MAR) adalah tingkat suku bunga minimum yang diharapkan sebagai return oleh setiap investor dari investasi yang dilakukannya. Namun karena penelitian ini dilakukan terhadap reksa dana secara umum, bukan untuk suatu investor tertentu, maka tingkat suku bunga Sertifikat Bank Indonesia digunakan sebagai MAR. Return yang berada dibawah MAR maka akan dianggap sebagai return yang tidak menguntungkan atau risiko dan return yang lebih besar dari MAR akan dikatakan sebagai return yang menguntungkan.

c.

Metode Sharpe (Excess Return to Valiability Measure) Pengukuran yang dilakukan oleh F. Sharpe ini lebih menekankan

pada rasio variabilitas dari portofolio, metode ini lebih dikenal dengan rasio Sharpe, yang diformulasikan sebagai berikut: Sp = E(Ri – Rf) / σp Dimana: Sp

= Sharpe indeks

Ri

= Return portofolio i pada periode t 75

Rf

= Return risk-free rate untuk periode t

σp

= Standar deviasi atau total risiko portofolio

Metode ini melakukan pengukuran terhadap risk premium dari portofolio relatif terhadap total risiko dari portofolio, dimana risk premium adalah excess return yang dibutuhkan oleh investor dalam menilai risiko. Risk-free rate of return merujuk pada return sekuritas yang dianggap tidak memiliki risiko, atau σ sama dengan 0; biasanya surat hutang pemerintah, misalnya T-bills di US dianggap sebagai risk free. Metode Sharpe digambarkan sebagai slope yang dihasilkan oleh rata-rata return (garis vertikal) dengan risiko (garis horizontal) pada tingkat bebas risiko sebesar Rf. Semakin besar slope yang terjadi, maka semakin baik kinerja portofolio.

d.

Return Benchmark ( IHSG) Menurut Rodoni dan Ali (2010:183), indeks pasar merupakan alat

ukur kinerja sekuritas khususnya saham yang listing di bursa yang digunakan oleh bursa-bursa dunia. IHSG digunakan untuk mengukur kinerja saham. Fungsinya juga sebagai benchmark kinerja portofolio, indikator trend pasar, indikator tingkat keuntungan dan sebagai fasilitas perkembangan produk derivatif. Return benchmark (IHSG) dapat dihitung dengan menggunakan rumus berikut: 76

Rm,t = IHSGt - IHSGt-1 IHSGt-1 Keterangan:

2.

Rm,t

: Return IHSG pada periode t

IHSGt

: Nilai IHSG pada periode t

IHSGt-1

: Nilai IHSG pada periode t-1

Variabel Faktor (Grouping Variable) Dalam uji ANOVA maupun Kruskal-Wallis yang diuji adalah variabel

dependennya terhadap variabel faktor yang melatarbelakanginya. Dalam penelitian ini yang menjadi grouping variable adalah metode kinerja yang digunakan untuk mengevaluasi kinerja Reksa Dana Saham yaitu, EROV, Sortino dan Sharpe, dan diperbandingkan juga dengan kinerja pasar (IHSG).

77

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN

A.

Sekilas Gambaran Umum Tentang Objek Penelitian 1) Reksa Dana Saham Reksa Dana saham (RDS) adalah Reksa Dana yang melakukan investasi sekurang-kurangnya 80% dari portofolio yang dikelolanya kedalam Efek bersifat ekuitas (saham). Berbeda dengan Efek pendapatan tetap seperti deposito dan obligasi, dimana investor lebih berorientasi pada pendapatan bunga, Efek saham umumnya memberikan potensi hasil yang lebih tinggi berupa capital gain melalui pertumbuhan harga-harga saham. Selain hasil dari capital gain, Efek saham juga memberikan hasil lain berupa dividen. Di Indonesia hanya sebagian kecil investor yang sudah melakukan investasi pada saham. Memang tidak mudah berinvestasi di saham. Kendala utama yang dihadapi investor antara lain adalah terbatasnya kemampuan untuk menganalisa dan memilih saham, terbatasnya dana untuk melakukan diversifikasi, serta terbatasnya waktu untuk terus memonitor kondisi pasar. Dibandingkan dengan RDPU dan RDPT, RDS memberikan potensi pertumbuhan nilai investasi yang lebih besar, demikian juga risikonya. RDS menjadi alternatif menarik bagi investor yang mnegerti potensi investasi pada saham untuk jangka panjang, sehingga dana yang digunakan untuk berinvestasi merupakan dana untuk kebutuhan jangka panjangnya. Jadi

78

selain harus mengerti bahwa investasi saham merupakan investasi jangka panjang, investor juga harus mengerti dan bersedia menerima risiko investasi yang menyertainya. (Pratomo dan Nugraha, 2001:72)

B.

Analisa dan Pembahasan 1) Analisis Deskriptif Penelitian ini menggunakan 30 sampel Reksa Dana Saham selama periode 5 tahun yakni dari 2008-2012. Data yang digunakan merupakan data tahunan setiap sampel Reksa Dana Saham. Ketiga puluh sampel yang digunakan dihitung menggunakan ketiga metode yakni EROV, Sortino dan Sharpe untuk menguji kinerja Reksa Dana Saham tersebut, dan akan diperbandingkan dengan return market yang dicerminkan oleh IHSG. Adapun yang tercermin dalam hasil deskriptif yang telah diolah menunjukkan banyaknya total kasus (N), mean, standar deviation, minimum, dan nilai maximum. a. EROV Dari hasil analisis deskriptif yang telah dilakukan dapat dilihat pada tabel di halaman selanjutnya bahwa nilai N atas variabel EROV atau banyaknya data yang digunakan berjumlah 150 karena penelitian menggunakan 30 sampel selama lima tahun. Data yang digunakan terbukti valid semua dengan N sejumlah 150. Variabel EROV dalam hasil uji deskriptif tersebut memiliki nilai mean atau nilai rata-rata sebesar 0,1725 dan nilai standard error yakni besarnya nilai error

79

pada data yang digunakan sebesar 0,2889. Dan memiliki nilai standar deviasi atau besarnya nilai risiko sebesar 0,3538. Dengan nilai minimum sebagai nilai yang paling terendah sebagai batas bawah yakni -0,3295 dan nilai maksimum sebagai nilai tertinggi sebagai batas atas sebesar 1,4179. Tabel 4.1 Analisis Deskriptif (1) Descriptive Statistics N

EROV Valid N (listwise)

Minimum Maximum

Statistic

Statistic

150

-,3295

Statistic

Mean Statistic

Std. Error

1,4179 ,172531 ,0288920

Std. Deviation Statistic ,3538528

150

Sumber: Hasil Olah Data dengan IBM SPSS 20 Dari hasil perhitungan yang telah dilakukan dapat dilihat pada tabel di halaman selanjutnya bahwa kinerja RDS menggunakan metode EROV dengan hasil terendah berada pada tahun 2008 dengan nilai return rata-rata bernilai negatif. Hal itu mungkin karena pada tahun 2008 ada krisis keuangan global yang turut memberikan dampak negatif pada perkembangan Reksa Dana dan indeks saham dunia. Dan kinerja RDS paling besar berada pada tahun 2009 dengan kisaran antara 33% sampai dengan 83%. Hal itu mungkin karena adanya efek pasca krisis tahun 2008, sehingga membuat dunia investasi khususnya pada RDS menjadi sangat tinggi kinerjanya agar dapat menarik bagi investor untuk menanamkan investasinya kembali.

80

Tabel 4.2 Hasil Perhitungan EROV No.

Nama Reksa Dana

1

Bahana Dana Prima

2

Batavia Dana Saham

3


4


5

BNP Paribas Ekuitas

6

BNP Paribas Pesona

7

CIMBPrincipal Equity Aggressive

8

Manajer Investasi PT Bahana TCW Investment Management PT Batavia Prosperindo Aset Manajemen PT Batavia Prosperindo Aset Manajemen

2008

2009

EROV 2010

22,32 %

74,20 %

21,38 %

2011

2012

28,23 %

4,06 %

8,45 %

59,04 %

27,82 %

7,59 %

0,36 %

27,23 %

50,54 %

34,57 %

6,35 %

8,83 %

32,95 %

33,63 %

27,93 %

7,37 %

8,38 %

22,73 %

76,32 %

38,57 %

3,44 %

7,27 %

23,09 %

80,55 %

38,35 %

2,22 %

9,00 %


25,11 %

74,40 %

24,49 %

5,55 %

1,17 %

Danareksa Mawar


25,41 %

68,22 %

31,97 %

0,12 %

0,21 %

9

First State Indoequity Sectoral Fund

PT First State Investments Indonesia

22,21 %

83,07 %

32,02 %

0,53 %

5,56 %

10

FS Indoequity Dividend Yield Fund


66,18 %

30,86 %

1,85 %

8,90 %

11

GMT Dana Ekuitas

PT GMT Aset Manajemen

22,27 % 22,09 %

77,43 %

28,88 %

0,59 %

8,13 %

PT BNI Asset Management PT BNP Paribas Investment Partners PT BNP Paribas Investment Partners

81

Tabel lanjutan

No. 12

Nama Reksa Dana Grow-2Prosper

13

Manulife Dana Saham

14


15

Panin Dana Maksima

16

Panin Dana Prima

17

Pratama Saham

18

Reksa Dana AXA Citradinamis

19

Reksa Dana BNP Paribas Infrastruktur Plus

Manajer Investasi PT Corfina Capital PT Manulife Aset Manajem en Indonesia PT Manulife Aset Manajem en Indonesia Panin Asset Managem ent Panin Asset Managem ent PT Pratama Capital Asset Managem ent PT AXA Asset Managem ent Indonesia PT BNP Paribas Investme nt Partners

EROV 2010

2008 21,95%

2009 70,07 %

25,03%

82,94 %

35,61%

6,16%

10,68%

22,07%

83,60 %

41,47%

5,77%

7,06%

17,07%

83,19 %

141,79 %

4,32%

5,94%

16,82%

61,52 %

66,72%

2,18%

10,15%

22,43%

64,08 %

28,97%

8,71%

-1,57%

25,02%

64,93 %

23,73%

6,38%

9,28%

22,10%

68,45 %

31,79%

9,09%

16,18%

37,07%

2011 8,09%

2012 2,13%

82

Tabel lanjutan No.

Nama Reksa Dana

20

Reksadana Dana Ekuitas Andalan

21


2008

2009

EROV 2010

22,06 %

77,28 %

21,88 %


Manajer Investasi PT Bahana TCW Investment Management PT Bahana TCW Investment Management

2011

2012

29,89 %

6,71 %

3,32%

72,28 %

29,94 %

4,39 %

16,28 %

24,61 %

57,57 %

25,73 %

9,24 %

5,28%


23,01 %

73,86 %

38,51 %

6,13 %

5,25%

PT NISP Asset Management

19,49 %

79,70 %

36,68 %

6,92 %

1,12%

25

Reksa Dana Shcroder Dana Istimewa


22,59 %

83,62 %

17,22 %

1,04 %

4,54%

26

Reksa Dana Simas Danamas Saham

PT Sinarmas Asset Management

26,80 %

72,79 %

23,45 %

9,95 %

13,09 %

27

Reksadana Lautandhana Equity

29,81 %

63,22 %

20,75 %

6,31 %

7,71%

28

Rencana Cerdas

21,82 %

83,55 %

42,91 %

2,92 %

1,54%

29

Shcroder Dana Prestasi Plus


22,05 %

87,47 %

35,35 %

2,26 %

1,87%

30



19,30 %

39,43 %

71,21 %

2,71 %

37,83 %

22

23

24

Reksadana Dana Pratama Ekuitas Reksa Dana Mandiri Investa Atraktif Reksa Dana NISP Indeks Saham Progresif

PT Lautandhana Investment Management PT Ciptadana Asset Management

83

b. Sortino Dari hasil analisis deskriptif yang telah dilakukan dapat dilihat pada tabel di bawah bahwa nilai N atas variabel Sortino atau banyaknya data yang digunakan berjumlah 150 karena penelitian menggunakan 30 sampel selama lima tahun. Data yang digunakan terbukti valid semua dengan N sejumlah 150. Variabel Sortino dalam hasil uji deskriptif tersebut memiliki nilai mean atau nilai rata-rata sebesar 0,7653 dan nilai standard error yakni besarnya nilai error pada data yang digunakan sebesar 0,1233. Dan memiliki nilai standar deviasi atau besarnya nilai risiko sebesar 1,5100. Dengan nilai minimum sebagai nilai yang paling terendah sebagai batas bawah yakni -0,6374 dan nilai maksimum sebagai nilai tertinggi sebagai batas atas sebesar 7,9372. Tabel 4.3 Analisis Deksriptif (2) Descriptive Statistics N

SORTINO Valid N (listwise)

Minimum Maximum

Statistic

Statistic

150

-,6374

Statistic

Mean Statistic

Std. Error

7,9372 ,765359 ,1232960

Std. Deviation Statistic 1,5100615

150

Sumber: Hasil Olah Data dengan IBM SPSS 20 Dari hasil perhitungan yang telah dilakukan dapat dilihat pada tabel di halaman selanjutnya bahwa kinerja RDS menggunakan metode Sortino dengan hasil terendah berada pada tahun 2008 dengan nilai return rata-rata bernilai negatif. Hal itu mungkin karena pada

84

tahun 2008 ada krisis keuangan global yang turut memberikan dampak negatif pada perkembangan Reksa Dana dan indeks saham dunia. Dan kinerja RDS dengan menggunakan metode EROV paling besar berada pada tahun 2009 dengan kisaran antara 155% sampai dengan 793%. Hal itu mungkin karena adanya efek pasca krisis tahun 2008, sehingga membuat dunia investasi khususnya pada RDS menjadi sangat tinggi kinerjanya agar dapat menarik bagi investor untuk menanamkan investasinya kembali. Tabel 4.4 Hasil Perhitungan Sortino No.

Nama Reksa Dana

1

Bahana Dana Prima

2

Batavia Dana Saham

3


4


5

BNP Paribas Ekuitas

6

BNP Paribas Pesona

7

CIMBPrincipal Equity Aggressive


2008

2011

2012

45,38 %

349,15 %

64,73 %

-8,62%

16,1 5%

44,17 %

270,89 %

61,40 %

15,48 %

0,66 %

54,33 %

241,62 %

76,13 %

13,16 %

15,2 8%

155,91 %

52,73 %

16,35 %

16,1 6%

352,27 %

85,80 %

-7,39%

13,5 2%

339,93 %

85,90 %

-4,66%

16,4 9%

316,82 %

57,38 %

11,70 %

2,23 %

PT BNP Paribas Investment Partners PT BNP Paribas Investment Partners

63,74 % 46,27 % 46,70 %


50,56 %

PT BNI Asset Management

SORTINO 2009 2010

85

Tabel lanjutan No.

Nama Reksa Dana

Manajer Investasi

2008

SORTINO 2009 2010

2011

2012

8

Danareksa Mawar


50,50 %

298,18 %

82,29 %

0,24%

0,43%

9



45,61 %

274,77 %

74,78 %

1,11%

10,55 %

10

FS Indoequity PT First State Dividend Yield Investments Fund Indonesia

45,36 %

239,94 %

72,69 %

3,82%

17,06 %

11

GMT Dana Ekuitas


44,87 %

793,72 %

63,10 %

1,46%

15,36 %

12

Grow-2Prosper

PT Corfina Capital

46,91 %

549,19 %

80,18 %

17,44 %

3,98%

49,96 %

330,10 %

86,97 %

12,92 %

20,10 %

44,81 %

365,80 %

100,03 %

12,13 %

13,76 %

PT Manulife Aset Manajemen Indonesia PT Manulife Aset Manajemen Indonesia

13

Manulife Dana Saham

14


15

Panin Dana Maksima


35,85 %

401,45 %

353,62 %

9,68%

10,44 %

16

Panin Dana Prima


34,38 %

547,09 %

138,01 %

4,78%

18,11 %

17

Pratama Saham


45,28 %

402,64 %

63,94 %

19,02 %

3,04%

PT AXA Asset Management Indonesia

50,43 %

245,18 %

54,67 %

13,06 %

18,21 %


45,18 %

299,53 %

70,99 %

19,41 %

30,10 %

18

19

Reksa Dana AXA Citradinamis Reksa Dana BNP Paribas Infrastruktur Plus

86

Tabel lanjutan No.

Nama Reksa Dana

20


21


Manajer Investasi PT Bahana TCW Investment Management PT Bahana TCW Investment Management

2008

SORTINO 2009 2010 2011

2012

44,96 %

321,96 %

67,86 %

14,05 %

6,44%

44,47 %

326,85 %

64,85 %

9,49%

29,42 %


48,93 %

309,50 %

56,99 %

20,04 %

10,22 %


46,94 %

343,83 %

85,08 %

13,07 %

9,89%


39,53 %

415,86 %

88,60 %

14,50 %

2,20%

25

Reksa Dana Shcroder Dana Istimewa


45,09 %

300,07 %

147,94 %

2,23%

8,43%

26


PT Sinarmas Asset Management

52,04 %

277,25 %

52,33 %

21,37 %

26,22 %

27


59,56 %

306,36 %

42,91 %

12,43 %

16,31 %

28

Rencana Cerdas

44,87 %

294,80 %

101,87 %

6,34%

3,13%

29

Shcroder Dana Prestasi Plus


44,47 %

321,78 %

83,48 %

4,81%

3,56%

30



39,52 %

169,88 %

149,28 %

5,88%

72,22 %

22

23

24


PT Lautandhana Investment Management PT Ciptadana Asset Management

87

c. Sharpe Dari hasil analisis deskriptif yang telah dilakukan dapat dilihat pada tabel di bawah bahwa nilai N atas variabel Sharpe atau banyaknya data yang digunakan berjumlah 150 karena penelitian menggunakan 30 sampel selama lima tahun. Data yang digunakan terbukti valid semua dengan N sejumlah 150. Variabel Sharpe dalam hasil uji deskriptif tersebut memiliki nilai mean atau nilai rata-rata sebesar 0,1144 dan nilai standard error yakni besarnya nilai error pada data yang digunakan sebesar 0,0329. Dan memiliki nilai standar deviasi atau besarnya nilai risiko sebesar 0,0,4026. Dengan nilai minimum sebagai nilai yang paling terendah sebagai batas bawah yakni -0,7817 dan nilai maksimum sebagai nilai tertinggi sebagai batas atas sebesar 0,9162. Tabel 4.5 Analisis Deskriptif (3)

Descriptive Statistics N

SHARPE Valid N (listwise)

Minimum Maximum

Statistic

Statistic

150

-,7817

Statistic

Mean Statistic

Std. Error

,9162 ,114447 ,0328760

Std. Deviation Statistic ,4026475

150

Sumber: Hasil Olah Data dengan IBM SPSS 20 Dari hasil perhitungan yang telah dilakukan dapat dilihat pada tabel di halaman selanjutnya bahwa kinerja RDS menggunakan metode Sharpe dengan hasil terendah berada pada tahun 2008 dengan

88

nilai return rata-rata bernilai negatif. Hal itu mungkin karena pada tahun 2008 ada krisis keuangan global yang turut memberikan dampak negatif pada perkembangan Reksa Dana dan indeks saham dunia. Dan kinerja RDS dengan menggunakan metode EROV paling besar berada pada tahun 2009 dengan kisaran antara 33% sampai dengan 83%. Hal itu mungkin karena adanya efek pasca krisis tahun 2008, sehingga membuat dunia investasi khususnya pada RDS menjadi sangat tinggi kinerjanya agar dapat menarik bagi investor untuk menanamkan investasinya kembali. Tabel 4.6 Hasil Perhitungan Sharpe No.

Nama Reksa Dana


1

Bahana Dana Prima

2

Batavia Dana Saham

3


4

BNI Reksadana PT BNI Asset Berkembang Management

5

BNP Paribas Ekuitas

6

BNP Paribas Pesona

7

CIMB-Principal Equity Aggressive

PT BNP Paribas Investment Partners PT BNP Paribas Investment Partners PT CIMB Principal Asset Management

2008

SHARPE 2009 2010

2011

2012

45,78 %

67,42 %

34,15 %

-6,59%

11,90 %

43,09 %

58,74 %

33,06 %

12,57 %

0,53%

59,58 %

53,15 %

38,96 %

10,40 %

12,09 %

40,48 %

33,81 %

12,45 %

11,91 %

68,59 %

43,22 %

-5,57%

10,39 %

70,33 %

42,95 %

-3,53%

12,59 %

67,27 %

30,39 %

-9,12%

1,80%

78,17 % 46,90 % 47,60 % 53,28 %

89

Tabel lanjutan

No.

Nama Reksa Dana

Manajer Investasi

2008

SHARPE 2009 2010 2011

2012

8

Danareksa Mawar


54,01 %

64,05 %

37,7 6%

-0,18%

0,32%

9



45,45 %

71,31 %

37,4 7%

-0,83%

8,05%

10

FS Indoequity Dividend Yield Fund


62,75 %

36,3 6%

-2,93%

12,49 %

11

GMT Dana Ekuitas


69,38 %

35,1 0%

0,94%

11,58 %

12

Grow-2Prosper

PT Corfina Capital

45,60 % 44,90 % 44,40 %

65,73 %

42,2 5%

13,78 %

3,20%

52,85 %

71,42 %

40,4 9%

10,19 %

14,65 %

45,05 %

72,01 %

45,2 3%

-9,55%

10,14 %

72,02 %

91,6 2%

6,47%

8,38%

60,97 %

62,4 4%

3,32%

13,83 %

62,78 %

35,2 8%

62,17 %

29,6 6%

64,41 %

37,5 6%

PT Manulife Aset Manajemen Indonesia PT Manulife Aset Manajemen Indonesia

13

Manulife Dana Saham

14


15

Panin Dana Maksima


16

Panin Dana Prima


17

Pratama Saham

18

19

Reksa Dana AXA Citradinamis Reksa Dana BNP Paribas Infrastruktur Plus

PT Pratama Capital Asset Management PT AXA Asset Management Indonesia PT BNP Paribas Investment Partners

32,65 % 32,19 % 46,26 % 53,02 % 45,24 %

15,08 % 10,58 % 15,65 %

2,47% 13,00 % 21,33 %

90

Tabel lanjutan No.

Nama Reksa Dana

20


21


Manajer Investasi PT Bahana TCW Investment Management PT Bahana TCW Investment Management PT Pratama Capital Asset Management

2008

SHARPE 2009 2010 2011

2012

44,97 %

68,79 %

35,71 %

11,21 %

4,88%

44,65 %

66,44 %

35,85 %

-7,19%

21,44 %

52,06 %

58,59 %

32,07 %

16,05 %

-8,61%


47,77 %

67,18 %

42,79 %

10,17 %

7,65%


38,36 %

69,95 %

41,21 %

11,56 %

-1,73%

25

PT Schroder Reksa Dana Investment Shcroder Dana Management Istimewa Indonesia

46,09 %

71,64 %

24,19 %

1,61%

6,65%

26


57,28 %

66,79 %

29,42 %

17,39 %

23,43 %

27


67,31 %

61,30 %

26,58 %

10,59 %

11,01 %

28

Rencana Cerdas

44,38 %

71,53 %

46,48 %

-4,70%

2,34%

29

PT Schroder Shcroder Dana Investment Prestasi Plus Management Indonesia

44,70 %

73,35 %

40,28 %

-3,60% -2,92%

30


38,14 %

45,31 %

64,27 %

-4,36%

22

23

24


PT Sinarmas Asset Management PT Lautandhana Investment Management PT Ciptadana Asset Management


41,77 %

91

d. Benchmark (IHSG) Dari hasil analisis deskriptif yang telah dilakukan dapat dilihat pada tabel di bawah bahwa nilai N atas variabel IHSG atau banyaknya data yang digunakan berjumlah 150 karena penelitian menggunakan 30 sampel selama lima tahun. Data yang digunakan terbukti valid semua dengan N sejumlah 150. Variabel IHSG dalam hasil uji deskriptif tersebut memiliki nilai mean atau nilai rata-rata sebesar 0,0041 dan nilai standard error yakni besarnya nilai error pada data yang digunakan sebesar 0,0003. Dan memiliki nilai standar deviasi atau besarnya nilai risiko sebesar 0,0033. Dengan nilai minimum sebagai nilai yang paling terendah sebagai batas bawah yakni -0,0008 dan nilai maksimum sebagai nilai tertinggi sebagai batas atas sebesar 0,0077. Tabel 4.7 Analisis Deskriptif (4) Descriptive Statistics N

Minimum Maximum

Statistic

Statistic

IHSG

150

-,0008

Valid N (listwise)

150

Statistic

Mean

Std. Deviation

Statistic Std. Error

Statistic

,0077 ,004094 ,0002742

,0033582

Sumber: Hasil Olah Data dengan IBM SPSS 20 2) Uji Normalitas Uji normalitas yang dilakukan dalam penelitian ini bertujuan untuk menguji apakah variabel-variabel yang digunakan berdistribusi normal atau

92

tidak.yang diperlukan sebagai syarat untuk dapat diuji dengan model OneWay ANOVA. Sebuah pengujian parametrik diwajibkan bahwa data harus berdistribusi normal. Karena prosedur yang digunakan pada statistik parametrik dilandasi oleh asumsi-asumsi tertentu, yang antara lain data harus berdistribusi normal (Pidekso, 2009:127). Uji normalitas pada data bisa menggunakan banyak cara, salah satunya yang digunakan dalam penelitian ini yang dapat dilihat pada tabel di halaman selanjutnya, yaitu uji normalitas melalui Kolmogorov-Smirnov. Tabel 4.8 Uji Normalitas (Kolmogorov-Smirnov) Tests of Normality Metodekinerja

Kolmogorov-Smirnova Statistic

EROV nilaikinerja

df

Shapiro-Wilk Sig.

Statistic

df

Sig.

,156

150

,000

,913

150

,000

Sortino

,228

150

,000

,767

150

,000

Sharpe

,086

150

,009

,958

150

,000

IHSG

,235

150

,000

,816

150

,000

a. Lilliefors Significance Correction

Sumber: Hasil Olah Data dengan IBM SPSS 20

93

Gambar 4.1 Normal P-Plot

Sumber: Hasil Olah Data dengan IBM SPSS 20 Dapat dilihat dari tabel sebelumnya pada kolom Kolmogorov-Smirnov dan Shapiro-Wilk pada indeks df, dapat diketahui bahwa masing-masing data memiliki jumlah 150. Dan terlihat bahwa masing-masing masingmasing variabel di atas memiliki nilai signifikansi di bawah 0,05 ( p < α : 0,000 , 0,05) yang berarti data tersebut signifikan dan H0 ditolak. Oleh karena dalam uji normalitas yang diharapkan adalah data tersebut tidak signifikan (p > α) dan H0 diterima, maka dapat dinyatakan bahwa data yang digunakan dalam penelitian ini berdistribusi tidak normal. Hal tersebut didukung juga dengan nilai signifikansi Shapiro-Wilk yang juga lebih kecil dari nilai α (0,05) yang berarti kesemua variabelnya signifikan. Dan bila melihat gambar grafik Normal P-Plot di atas juga dapat dilihat pula bahwa penyebaran data menjauhi garis normal. Oleh karena itu disimpulkan bahwa

94

data berdistribusi tidak normal, sehingga penelitian ini akan menggunakan uji statistik non-parametrik yakni uji Kruskall-Wallis.

3) Uji Homogenitas Uji homogenitas yang digunakan dalam penelitian ini yaitu melalui uji Homogeneity of Variance dengan uji Levene Test . Dimana dalam uji statistik tersebut, variabel dependen harus memiliki varian yang sama dalam setiap kategori variabel independen. Jika terdapat lebih dari satu variabel independen, maka harus ada homogeneity of variance didalam cell yang dibentuk oleh variabel independen kategorikal. Dalam SPSS diberikan tes dengan nama Levene’s test of Homogeneity of variance. Jika nilai Levene test signifikan (probabilitas < 0.05) maka hipotesis nol akan ditolak bahwa grup memiliki variance yang berbeda dan hal ini menyalahi asumsi. Jadi yang dikehendaki adalah tidak dapat menolak hipotesis nol atau hasil Levene test tidak signifikan (probabilitas > 0.05). Walaupun asumsi variance sama ini dilanggar, Box (1954) menyatakan bahwa ANOVA masih tetap dapat digunakan oleh karena ANOVA robust untuk penyimpangan yang kecil dan moderat dari homogeneity of variance. Perhitungan kasarnya rasio terbesar ke terkecil dari grup variance harus 3 atau kurang dari 3.

95

Tabel 4.9 Uji Homogenitas Test of Homogeneity of Variances

Nilaikinerja Levene Statistic

df1

128,583

3

df2

596

Sig.

,000


Dari hasil uji Levene test di atas, didapatkan nilai Levene statistic sebesar 128,583 dan terbukti siginifikan sebesar 0,000. Hal itu berarti nilai sig < α (0,000 < 0,05), sehingga dapat dikatakan bahwa hipotesis nol (H0) yang menyatakan bahwa varians sama ditolak dan Ha diterima, yakni terbukti data memiliki varians yang tidak sama (berbeda). Oleh karena itu berarti uji ANOVA tidak terpenuhi dan tidak dapat diteruskan karena hal tersebut menyalahi asumsi yang harus dipenuhi, yakni data harus memiliki varians yang sama. Menurut Imam Ghazali (2011:75), pada kasus dimana asumsi ini dilanggar, yakni bila hasil uji levene test menunjukkan hasil probabilitas signifikan yang berarti varians tidak sama (berbeda), hal ini tidak fatal untuk ANOVA dan analisis masih bisa dapat diteruskan sepanjang grup memiliki sample size yang sama (secara proporsional). Namun peneliti tetap menggunakan statistik non-parametrik untuk menghindari adanya kesalahan dalam asumsi distribusi data normal, dikarenakan dalam uji normalitas dengan Kolmogorov Smirnov data yang digunakan dalam penelitian

96

dinyatakan tidak normal. Selain itu juga data yang digunakan tidak lolos dalam uji homogenitas karena terbukti memiliki varians yang tidak sama (berbeda). Oleh karena itu peneliti menggunakan uji Kruskal Wallis untuk menguji hipotesis yang dikehendaki dalam penelitian ini.

4) Uji Kruskal Wallis Setelah sebuah data diuji dan layak untuk diolah dengan metode statistik Kruskal Wallis, maka selanjutnya adalah pembahasan mengenai hasil analisis metode Kruskal Wallis. Uji Kruskal Wallis digunakan untuk menguji hipotesis nol dari beberapa sampel yang diambil dari populasi-populasi yang sama atau identik dengan Analis Varians satu arah berdasarkan peringkat. Uji Kruskal Wallis adalah untuk menguji mean suatu variabel apakah sama pada beberapa sampel independen yang ditentukan oleh suatu variabel grup. (Pidekso, 2010:169) a. Hipotesis Pertama Hasil

dari

pengujian

hipotesis

pertama

dalam

analisis

perbandingan kinerja antara ketiga metode evaluasi kinerja Reksa Dana Saham diharapkan yakni adanya perbedaan (tidak sama) dari hasil kinerja Reksa Dana Saham pada periode 2008-2012 dengan metode EROV, Sortino dan Sharpe. Untuk menjawab hipotesis yang diinginkan, sebagai indikatornya ketiga metode tersebut itu pun diperbandingkan dengan menggunakan uji Kruskal Wallis.

97

Tabel 4.10 Hasil Uji Kruskal Wallis (1)

Kruskal-Wallis Test Ranks

KinerjaRDS

nilaikinerja

N

Mean Rank

EROV

150

189,83

SORT

150

254,88

SHAR

150

231,80

Total

450


Berdasarkan data yang dikumpulkan dari 30 sampel selama beberapa tahun dan dilakukan uji Kruskal Wallis, dapat dilihat pada tabel di atas bahwa kinerja dengan metode Sortino lebih unggul dibandingkan EROV dan Sharpe. Dan dapat dilihat pada tabel selanjutnya, yakni hasil uji chi-square statistik menunjukkan nilai sebesar 4,036. Dan uji chi-square hitung dengan mengacu pada tabel chi-square dengan nilai α sebesar 5% (0,05) dan jumlah df yaitu 2 (df = 2), maka didapatkan nilai chi-square hitung sebesar 5,991. Hal itu berarti menunjukkan bahwa perhitungan nilai chi-square statistik terbukti lebih rendah daripada nilai chi-quare hitung (tabel), yakni 4,036 < 5,991.

98

Tabel 4.11 Hasil Chi-Square (1) Test Statisticsa,b Nilaikinerja Chi-Square

4,036

df

2

Asymp. Sig.

,133

a. Kruskal Wallis Test b. Grouping Variable: metodekinerja

Sumber: Hasil Olah Data dengan IBM SPSS 20 Sehingga dengan tingkat kesalahan sebesar 5% (0,05), dapat dilihat pada tabel di atas dari hasil pengujian didapatkan nilai signifikansi sebesar 0,133. Hal itu menunjukkan bahwa sig > α (0,133 > 0,05) yang berarti terbukti bila hipotesis nol (H0) yang menggambarkan mean ketiga metode kinerja RDS tidak berbeda (sama) diterima dengan tingkat kepercayaan sebesar 95%. Dengan demikian hipotesis yang menyatakan bahwa mean dengan metode EROV, Sortino dan Sharpe memiliki persamaan (tidak berbeda) dengan kata lain Hipotesis nol (H0) diterima dan hipotesis alternatif (Ha) ditolak. Sehingga dapat dikatakan ketiga metode kinerja RDS yakni EROV, Sortino dan Sharpe terbukti tidak signifikan dan tidak terdapat perbedaan (sama). Lalu selanjutnya adalah

pengujian hipotesis secara parsial,

yakni membandingkan ketiga metode tersebut secara masing-masing.

99

1. Hipotesis 1a Dalam hipotesis 1a) diharapkan dalam hasil pengujian terdapat perbedaan antara hasil kinerja RDS dengan metode EROV dengan Sortino. Tabel 4.12 Hasil Uji Kruskal-Wallis (2) Kruskal-Wallis Test Ranks metodekinerja

Nilaikinerja

N

Mean Rank

EROV

150

144,82

Sortino

150

156,18

Total

300

Test Statisticsa,b nilaikinerja Chi-Square Df Asymp. Sig.

1,285 1 ,257


Sumber: Hasil Olah Data dengan IBM SPSS 20 Dari hasil pengujian yang telah dilakukan dapat dilihat pada tabel di atas, antara kinerja RDS dengan menggunakan metode EROV dengan metode Sortino terbukti tidak signifikan. Hal itu karena nilai signifikansi lebih besar daripada nilai α

100

(0,257 > 0,05), sehingga bisa dikatakan bahwa hipotesis 1a) ditolak, yaitu antara kinerja RDS dengan menggunakan metode EROV dan Sortino tidak memiliki perbedaan (sama). 2. Hipotesis 1b Untuk pengujian hipotesis 1b) diharapkan pada hasil pengujian terdapat perbedaan antara hasil kinerja RDS dengan metode EROV dengan Sharpe. Tabel 4.13 Hasil Uji Kruskal-Wallis (3)

Kruskal-Wallis Test Ranks Metodekinerja

Nilaikinerja

N

Mean Rank

EROV

150

154,25

SHARPE

150

146,75

Total

300


,562 1 ,454


Sumber: Hasil Olah Data dengan IBM SPSS 20 Dari hasil pengujian yang telah dilakukan dapat dilihat pada tabel di atas, antara kinerja RDS dengan menggunakan

101

metode EROV dengan metode Sharpe terbukti tidak signifikan. Hal itu karena nilai signifikansi lebih besar daripada nilai α (0,454 > 0,05), sehingga bisa dikatakan bahwa hipotesis 1a) ditolak, yaitu antara kinerja RDS dengan menggunakan metode EROV dan Sortino tidak memiliki perbedaan (sama). 3. Hipotesis 1c Dan pada hipotesis 1c) dalam pengujian ini diharapkan terdapat perbedaan antara hasil kinerja RDS dengan metode Sortino dengan Sharpe. Dari hasil pengujian yang telah dilakukan dapat dilihat pada

tabel

selanjutnya,

antara

kinerja

RDS

dengan

menggunakan metode Sortino dengan metode Sharpe terbukti signifikan. Hal itu karena nilai signifikansi lebih rendah daripada nilai α (0,040 < 0,05), sehingga bisa dikatakan bahwa hipotesis 1a) diterima, yaitu antara kinerja RDS dengan menggunakan metode Sortino dan Sharpe memiliki perbedaan (tidak sama), dengan metode Sortino merupakan kinerja dengan mean yang lebih besar.

102


Kruskal-Wallis Test Ranks metodekinerja

Nilaikinerja

N

Mean Rank

SORTINO

150

160,78

SHARPE

150

140,22

Total

300


4,210 1 ,040



b. Hipotesis Kedua Dalam hipotesis ini sampel yang diuji adalah ketiga metode yaitu EROV, Sortino dan Sharpe, dan juga digunakan kinerja pasar (IHSG). Hasil yang diharapkan dari pengujian yang dilakukan yaitu terdapat perbedaan antara hasil kinerja Reksa Dana Saham pada periode 2008-2012 antara ketiga metode yang diperbandingkan dengan kinerja pasar (IHSG).

103


Kruskal-Wallis Test Ranks

metodekinerja

N

Mean Rank

EROV

150

309,18

Sortino

150

327,45

Sharpe

150

297,47

IHSG

150

267,90

Total

600

Nilaikinerja

Sumber: Hasil Olah Data dengan IBM SPSS 20 Dapat dilihat pada tabel di atas bahwa kinerja Reksa Dana Saham dengan menggunakan metode Sortino terbukti lebih besar dibandingkan dengan kinerja pasar yakni dicerminkan oleh IHSG dan juga dengan dua metode lainnya yaitu EROV dan Sharpe. sedangkan metode EROV merupakan metode dengan hasil kinerja yang lebih tinggi dibandingkan dengan menggunakan metode Sharpe yang memiliki hasil terendah dibandingkan ketiga metode tersebut. Namun dalam hasil uji Kruskal-Wallis di atas didapatkan hasil bahwa ternyata di Indonesia kinerja pasar yang dicerminkan oleh IHSG memiliki kinerja terburuk dibandingkan dengan kinerja Reksa Dana Saham yang digambarkan oleh ketiga metode tersebut. Hal itu mungkin karena data yang diambil selama penelitian merupakan periode selama

104

krisis keuangan terjadi dan periode setelah terjadinya krisis keuangan tersebut, sehingga tampaknya kinerja pasar masih belum bisa bangkit seutuhnya dan cenderung fluktuatif karena adanya faktor-faktor ekonomi makro lainnya. Tabel 4.16 Hasil Chi-Square (2) Test Statisticsa,b nilaikinerja Chi-Square Df

9,359 3

Asymp. Sig.

,025


Sumber: Hasil Olah Data dengan IBM SPSS 20 Berdasarkan data yang dikumpulkan dari 30 sampel selama beberapa tahun dan dilakukan uji Kruskal Wallis, dapat dilihat dari tabel di atas, yakni hasil uji chi-square statistik menunjukkan nilai sebesar 9,359. Dan uji chi-square hitung dengan mengacu pada tabel chi-square dengan nilai α sebesar 5% (0,05) dan jumlah df yaitu 3 (df = 3), maka didapatkan nilai chi-square hitung sebesar 7,81472. Hal itu berarti menunjukkan bahwa perhitungan nilai chi-square statistik terbukti lebih besar daripada nilai chi-quare hitung (tabel), yakni 9,359 > 7,81472. Dan dengan tingkat kesalahan sebesar 5% (0,05), dapat dilihat dari hasil pengujian didapatkan nilai signifikansi sebesar 0,025. Hal itu menunjukkan bahwa sig < α (0,025 < 0,05) yang berarti terbukti 105

bila hipotesis nol (H0) yang menggambarkan mean ketiga metode kinerja RDS tidak berbeda (sama) ditolak dengan tingkat kepercayaan sebesar 95%. Dengan demikian hipotesis yang menyatakan bahwa mean dengan metode EROV, Sortino, Sharpe dan IHSG memiliki persamaan (tidak berbeda) dengan kata lain Hipotesis nol (H0) ditolak dan hipotesis alternatif (Ha) diterima. Sehingga dapat dikatakan ketiga metode kinerja RDS yakni EROV, Sortino, Sharpe dan IHSG terbukti signifikan dan terdapat perbedaan (tidak sama). Oleh karena itu secara keseluruhan dapat disimpulkan bahwa untuk hipotesis kedua ini dinyatakan diterima, (H0 ditolak dan Ha diterima) karena berdasarkan hasil Chi-Square dan tingkat kesalahan (α = 5%) terbukti signifikan, yang berarti mean ketiga metode tersebut tidak sama (berbeda), dan kinerja RDS dengan ketiga metode yaitu EROV, Sortino dan Sharpe terbukti lebih besar dibandingkan dengan kinerja pasar (IHSG). Selanjutnya untuk pengujian hipotesis kedua secara parsial atau menguji secara masing-masing metode sebagai berikut: 1. Hipotesis 2a Untuk hipotesis 2a) yang diharapkan dari pengujian yang telah dilakukan adalah hasil kinerja RDS dengan metode EROV lebih besar jika dibandingkan dengan kinerja pasar (IHSG).

106

Tabel 4.17 Hasil Uji Kruskal-Wallis (6)

Kruskal-Wallis Test Ranks Metodekinerja

nilaikinerja

N

Mean Rank

EROV

150

161,10

IHSG

150

139,90

Total

300

Test Statisticsa,b nilaikinerja Chi-Square Df

4,502 1

Asymp. Sig.

,034


Sumber: Hasil Olah Data dengan IBM SPSS 20 Dari hasil pengujian yang telah dilakukan dapat dilihat pada tabel di atas bahwa untuk hipotesis 2a) dinyatakan terbukti signifikan dengan tingkat 0,034 (0,034 < 0,05). Hal itu berarti pernyataan hipotesis 2a) diterima, yakni kinerja RDS dengan metode EROV terbukti lebih besar jika dibandingkan dengan kinerja pasar (IHSG). Hal itu juga dapat dilihat pada kolom Ranks dengan melihat nilai mean rank-nya, terbukti bahwa nilai

107

mean rank metode EROV terbukti lebih besar jika dibandingkan dengan kinerja pasar (IHSG). 2. Hipotesis 2b Dalam hipotesis 2b) dari pengujian yang telah dilakukan diharapkan bahwa hasil kinerja RDS dengan metode Sortino lebih besar jika dibandingkan dengan kinerja pasar (IHSG).


Kruskal-Wallis Test

Ranks Metodekinerja

Nilaikinerja

N

Mean Rank

SORTINO

150

161,50

IHSG

150

139,50

Total

300 Test Statisticsa,b nilaikinerja

Chi-Square Df Asymp. Sig.

4,848 1 ,028



108

Dari hasil pengujian yang telah dilakukan dapat dilihat pada tabel sebelumnya bahwa untuk hipotesis 2b) dinyatakan terbukti signifikan dengan tingkat 0,028 (0,028 < 0,05). Hal itu berarti pernyataan hipotesis 2b) diterima, yakni kinerja RDS dengan metode Sortino terbukti lebih besar jika dibandingkan dengan kinerja pasar (IHSG). Hal itu juga dapat dilihat pada kolom Ranks dengan melihat nilai mean rank-nya, terbukti bahwa nilai mean

rank

metode

Sortino

terbukti

lebih

besar

jika

dibandingkan dengan kinerja pasar (IHSG).

3. Hipotesis 2c Pada hipotesis 2c) dari pengujian yang telah dilakukan diharapkan bahwa hasil kinerja RDS dengan metode Sharpe lebih besar jika dibandingkan dengan kinerja pasar (IHSG). Dari hasil pengujian yang telah dilakukan dapat dilihat pada tabel selanjutnya bahwa untuk hipotesis 2c) dinyatakan terbukti signifikan dengan tingkat 0,028 (0,028 < 0,05). Hal itu berarti pernyataan hipotesis 2c) diterima, yakni kinerja RDS dengan metode Sharpe terbukti lebih besar jika dibandingkan dengan kinerja pasar (IHSG). Hal itu juga dapat dilihat pada kolom Ranks dengan melihat nilai mean rank-nya, terbukti bahwa nilai mean rank metode Sharpe terbukti lebih besar jika dibandingkan dengan kinerja pasar (IHSG).

109



nilaikinerja

N

Mean Rank

SHARPE

150

161,50

IHSG

150

139,50

Total

300


4,848 1 ,028



5) Interpretasi Hasil Dari hasil penelitian yang telah dilakukan, melalui uji normalitas dengan Kolmogorov-Smirnov didapatkan hasil bahwa distribusi data yang digunakan dalam penelitian tidak normal karena nilai p > α (0,00 < 0,05). Lalu melalui uji homogenitas dengan Levene Test didapatkan hasil signifikansi sebesar 0,000 yang kurang dari nilai α (0,05) sehingga dapat dikatakan bahwa data memiliki varians yang berbeda sehingga tidak lolos uji homogenitas.

110

a. Hipotesis Pertama Berdasarkan uji Kruskal-Wallis dapat diketahui bahwa kinerja Reksa Dana Saham di Indonesia berdasarkan metode EROV, Sortino dan Sharpe terbukti tidak memiliki perbedaan. Hal itu karena berdasarkan pengujian hasil yang didapatkan tidak signifikan dengan nilai 0,133 ( 0,133 > 0,05). Untuk uji parsial pada hipotesis pertama, dapat diketahui bahwa untuk hipotesis 1a) didapatkan hasil bahwa hipotesis ditolak, karena tidak signifikan pada tingkat 0,257 sehingga untuk metode EROV dengan Sortino terbukti tidak memiliki perbedaan. Dalam pengujian hipotesis 1b) didapatkan hasil bahwa hipotesis juga ditolak karena hasil tidak signifikan pada tingkat 0,454, sehingga antara metode EROV dengan Sharpe terbukti tidak memiliki perbedaan. Dan untuk hipotesis 1c) didapatkan bahwa hasil signifikan pada tingkat sebesar 0,40 sehingga dapat dikatakan bahwa hipotesis 1c) diterima dan antara metode Sortino dengan Sharpe terbukti memiliki perbedaan. Hasil penelitian ini tidak sesuai dengan penelitian yang telah dilakukan oleh Ataie, dkk (2012) yang menunjukkan hasil yang signifikan dengan adanya perbedaan (ketidaksamaan) antara mean ketiga metode yang digunakan, yakni EROV, Sortino dan M3. Dengan metode EROV memberikan hasil yang paling besar dibandingkan dua metode lainnya.

111

Lalu penelitian yang dilakukan oleh Kolbadi dan Ahmadinia (2011) yang mendapatkan hasil signifikan terbukti memiliki perbedaan (tidak sama) antar ketiga metode yang diujikan yaitu Sharpe, Sortino dan Sterling. Dengan metode Sterling yang memiliki hasil lebih baik dibandingkan dengan dua metode lainnya. Adapun mengapa hasil pengujian dalam penelitian ini tidak signifikan mungkin dikarenakan adanya faktor-faktor ekonomi makro yang melatarbelakangi data yang digunakan, yakni dengan adanya krisis keuangan pada tahun 2008 yang membuat nilai indeks saham dan nilai NAB Reksa Dana menurun dan tingkat suku bunga meningkat. Sehingga membuat nilai mean pada hasil penelitian tidak terpaut jauh sehingga membuat hipotesis pertama ditolak dan terbukti tidak memiliki perbedaan. b. Hipotesis Kedua Untuk uji hipotesis kedua yaitu menguji perbandingan kinerja RDS dengan tiga metode yaitu EROV, Sortino dan Sharpe dengan kinerja pasar yaitu IHSG di Indonesia terbukti signifikan memiliki mean yang berbeda dengan nilai 0,025 (0,025 < 0,05). Dari hasil yang telah diuji, diketahui bahwa kinerja RDS di Indonesia sangat bagus sekali, hal itu karena berdasarkan pengujian ternyata terbukti kinerja RDS memiliki mean lebih besar jika dibandingkan dengan kinerja pasar yang dicerminkan oleh IHSG. Bila diurutkan dengan peringkat dapat ditulis sebagai berikut ini:

112

1. Sortino 2. EROV 3. Sharpe 4. Market Dalam uji parsial untuk hipotesis kedua, dapat diketahui bahwa untuk hipotesis 2a) didapatkan hasil yang terbukti signifikan pada tingkat 0,034, sehingga dapat dikatakan bahwa hipotesis 2a) diterima dan kinerja RDS dengan metode EROV terbukti lebih besar jika dibandingkan oleh kinerja pasar (IHSG). Untuk pengujian hipotesis 2b) juga terbukti signifikan pada tingkat 0,028, sehingga hipotesis 2b) diterima dan kinerja RDS dengan metode Sortino terbukti lebih besar jika dibandingkan oleh kinerja pasar (IHSG). Dan untuk hipotesis 2c), dapat diketahui bahwa hasil terbukti signifikan pada tingkat 0,028, sehingga dapat dikatakan bahwa hipotesis dinyatakan diterima dan kinerja RDS antara metode Sharpe dengan kinerja pasar (IHSG) terbukti lebih besar. Kinerja pasar yang dicerminkan oleh IHSG tersebut mungkin memiliki kinerja lebih rendah dikarenakan nilai indeks saham yang cenderung stabil dan tidak mengalami kenaikan yang sangat drastis bila dilihat selama periode 2008-2012. Selain itu mungkin kinerjanya lebih rendah karena data yang digunakan terkait selama krisis keuangan terjadi, sehingga data indeks saham tersebut lebih fluktuatif dan unpredictable. Selama proses krisis terjadi nilai indeks saham

113

menurun karena banyaknya investor yang menarik dana mereka. Sehingga banyak para Manajer Investasi membuat Reksa Dana menjadi terkesan menyilaukan dan menjanjikan serta meningkatkan kinerja Reksa Dana agar terlihat menarik untuk investor agar lebih merasa aman dalam berinvestasi dan mendapatkan return yang tinggi, sehingga mereka tidak jatuh terpuruk terlalu dalam selama krisis keuangan berlangsung dan periode setelah krisis terjadi. Hal ini menunjukkan bahwa bila seorang investor berinvestasi pada Reksa Dana Saham di Indonesia bisa mendapatkan keuntungan yang cukup menjanjikan untuk ke depannya dengan risiko yang mendampinginya juga. Dan untuk perkembangan Reksa Dana Saham yang masih terbuka sangat lebar peluangnya agar tidak disia-siakan oleh Pemerintah untuk bisa mensosialisasikan kepada masyarakat. Hasil penelitian ini tidak sesuai dengan Ataie, dkk (2012) yang melakukan penelitian di Tehran Stocks Exchange, menunjukkan bahwa hasil penelitian yang dilakukan terbukti signifikan dengan kinerja pasar lebih besar dibandingkan dengan kinerja portofolio dengan metode EROV, Sortino dan M3. Hal ini menunjukkan bahwa hipotesis penelitian tersebut ditolak, karena kinerja portofolio dengan ketiga metode tersebut lebih rendah dibandingkan dengan kinerja pasar. Lalu hasil kinerja RDS dengan menggunakan metode Sortino memiliki hasil yang besar didukung oleh penelitian yang dilakukan

114

oleh Lye, dkk (2011) yang menunjukkan bahwa rasio Sortino dapat dioptimalkan untuk mengetahui kinerja dari perusahaan-perusahaan yang listing. Dari penelitian yang dilakukan mengenai kinerja perusahaan BUMN dan non-BUMN di negara Malaysia, Singapura dan Indonesia dengan menggunakan rasio Sortino, didapatkan hasil bahwa Indonesia memiliki nilai rasio Sortino, return dan risiko tertinggi dibandingkan dengan Singapura dan Malaysia. Selain itu penelitian yang dilakukan oleh Chaudry, Johnson (2008) menunjukkan bahwa rasio Sortino memberikan hasil performa yang lebih tinggi dibandingkan dengan metode Sharpe, student t-test dan decay rate measures. Chaudry menyarankan untuk menggunakan rasio Sortino dalam memilih kinerja portofolio yang optimal. Hasil penelitian yang menunjukkan bahwa metode Sortino merupakan metode yang memiliki kinerja terbaik dibandingkan dengan metode lainnya didukung oleh pernyataan dari Sortino (1994) bahwa: “If there is a minimum return that must be earned to accomplish some goal (the minimal acceptable return /MAR), then any returns below the MAR will produce unfavorable outcomes and any returns greater will produce good outcomes. The MAR separates the good volatility (above the MAR) from the bad volatility (below the MAR). We argue that the proper measurement of risk should deal only with the returns that could have been below the MAR. Returns above the MAR should be viewed as a reward.” Because standard deviation measures risk as dispersion on either side of the mean, it cannot distinguish between good volatility and bad volatility. Downside deviations measures the deviations below the MAR.” (The Journal of Investing Fall 1994, 6).

115

Sehingga dapat diketahui bahwa rasio Sortino lebih baik dibandingkan yang lainnya karena dalam penggunaan rasio ini menggunakan komponen MAR (Minimum Acceptable Return) yaitu tingkat minimal return yang dapat diterima. Dengan komposisi bila return yang berada dibawah MAR maka akan dianggap sebagai return yang tidak menguntungkan atau risiko dan return yang lebih besar dari MAR akan dikatakan sebagai return yang menguntungkan (jika (Rp - MAR) negatif, maka digunakan (Rp - MAR) dan jika (Rp MAR) positif, maka digunakan angka 0). Dalam Sortino (1994) dikatakan bahwa MAR memisahkan antara volatilitas baik dengan volatilitas yang dianggap buruk dan standar deviasi

tidak

penggunaan

menggambarkan MAR

dirasa

kedua

lebih

hal

baik

tersebut

dibandingkan

sehingga dengan

menggunakan standar deviasi. Sehingga kinerja dengan menggunakan rasio Sortino mendapatkan hasil kinerja yang lebih baik dibandingkan dengan rasio lainnya yaitu EROV dan Sharpe.

116

BAB V PENUTUP

A. Kesimpulan Penelitian ini dilakukan untuk menganalisa tentang perbandingan evaluasi kinerja Reksa Dana Saham dengan menggunakan metode EROV, Sortino dan Sharpe selama periode 2008-2012. Dalam penelitian ini perbandingan yang dilakukan juga untuk menguji kinerja RDS terhadap kinerja pasar yang dicerminkan oleh IHSG, dengan menggunakan sampel sebanyak 30 Reksa Dana Saham yang ada di Indonesia. Berdasarkan hasil analisis dan pembahasan pada bab sebelumnya, maka dapat ditarik kesimpulan sebagai berikut: 1) Dari hasil pengujian penelitian yang telah dibahas sebelumnya, diketahui bahwa evaluasi kinerja RDS dengan metode EROV, Sortino dan Sharpe selama periode 2008-2012 secara simultan didapatkan bahwa antara ketiga metode tersebut tidak terdapat perbedaan. Hal itu mungkin karena nilai statistik mean antara ketiganya tidak terpaut jauh berbeda. Untuk pengujian secara parsial didapatkan bahwa antara kinerja EROV dengan Sortino tidak terdapat perbedaan, antara kinerja EROV dengan Sharpe terbukti sama tidak berbeda dan antara Sortino dengan Sharpe terbukti memiliki perbedaan. Sehingga secara keseluruhan dapat disimpulkan bahwa antara ketiga metode tersebut tidak memiliki perbedaan.

117

2) Dari pengujian hipotesis kedua secara simultan menunjukkan bahwa antara metode EROV, Sortino, Sharpe dan kinerja pasar (IHSG) didapatkan hasil yaitu terbukti signifikan memiliki perbedaan, dan benar terbukti bahwa kinerja RDS lebih besar jika dibandingkan dengan kinerja pasar yang dicerminkan oleh IHSG. Hal itu didukung oleh pengujian secara parsial antara kinerja EROV dengan IHSG, Sortino dengan IHSG dan Sharpe dengan IHSG terbukti bahwa secara parsial terbukti memiliki perbedaan dan kinerja EROV, Sortino dan Sharpe lebih besar jika dibandingkan dengan kinerja pasar (IHSG). Hal itu menunjukkan bahwa kinerja Reksa Dana Saham di Indonesia memiliki perkembangan yang sangat bagus dan prospek yang cerah. Dari pengujian hipotesis kedua ini diketahui bahwa kinerja RDS dengan menggunakan metode Sortino terbukti memiliki kinerja yang lebih tinggi dibandingkan dengan yang lainnya. Dan kinerja pasar (IHSG) memiliki kinerja yang paling terendah dibandingkan dengan kinerja RDS dengan ketiga metode tersebut.

B. Saran Berdasarkan uraian teori, pengolahan data, pembahasan pada bab sebelumnya, dan kesimpulan di atas maka peneliti menyampaikan beberapa saran sebagai berikut: 1) Peneliti tidak melanjutkan penelitian dengan metode M3 karena adanya masalah dengan perhitungan korelasi. Sehingga bagi peneliti selanjutnya

118

diharapkan untuk menggunakan metode evaluasi kinerja portofolio dengan PMPT (Post Modern Portfolio Theory) lainnya seperti M3 atau Sterling. 2) Peneliti hanya menggunakan tiga metode pengukuran kinerja, yaitu EROV, Sortino dan Sharpe. Sehingga dapat dimungkinkan terjadinya ketidakakuratan pada hasil yang diperoleh dari penelitian ini. Oleh karena itu disarankan untuk penelitian selanjutnya agar menambahkan jumlah metode evaluasi kinerja Reksa dana agar diperoleh hasil yang lebih akurat. 3) Peneliti hanya menggunakan 30 sampel Reksa Dana Saham, sehingga bagi peneliti selanjutnya diharapkan bisa lebih banyak menggunakan sampel Reksa Dana yang lebih banyak. Dan diharapkan bisa menggunakan alat statistik dengan jenis lain. 4) Untuk para Manajer Investasi dan pelaku Pasar Modal diharapkan untuk bisa menggunakan Post-Modern Portfolio Theory untuk mengevaluasi kinerja portofolio yang dikelolanya, terlebih dengan rasio Sortino agar hasil kinerja portofolio lebih optimal. 5) Bagi para investor hendaknya melihat kinerja Reksa Dana tersebut terlebih dahulu sebelum berinvestasi agar mengetahui bagaimana tingkat keuntungan dan risiko yang bisa didapatkan, dan melihat juga bagaimana kondisi pasar pada saat berinvestasi. Peneliti menyarankan untuk mencoba berinvetasi pada Reksa Dana Saham Panin Dana Maksima maupun Syailendra Dana Prestasi Plus.

119

Daftar Pustaka

Ataie, Younes. Evaluation Performance of 50 Top Companies Listed in Tehran Stock Exchange by Sortino, EROV, and M3. International Journal of Economics and Finance. 2012. Bacon, Carl R.. Practical Portfolio Performance Measurement and Attribution. John Wiley & Sons Ltd. 2004. Bodie, Alex Kane, Alan J. Marcus. Investasi. Salemba Empat: Jakarta. 2006. Chaudhry, Ashraf, & Helen L. Johnson. The Efficacy of the Sortino Ratio and Other Benchmarked Performance Measures Under Skewed Return Distributions. Australian Journal of Management, Vol. 32, No. 3, Special Issue. 2008. Darmawi, Herman. Pasar Finansial dan Lembaga-Lembaga Finansial, Edisi Pertama. PT Bumi Aksara: Jakarta. 2006. Ghozali, Imam. Aplikasi Analisis Multivariate dengan Program IBM SPSS 19, Edisi Lima. Badan Penerbit Universitas Diponegoro: Semarang. 2011. Kolbadi. P., & Ahmadinia. H. Examining Sharp, Sortino and Sterling Ratios in Portfolio

Management,

Evidence

from

Tehran

Stock

Exchange.

International Journal of Business and Management, 6(4):222-236. http://dx.doi.org/10.5539/ijbm.v6n4p222 . 2011. Pidekso, Ari. Komputer, Wahana. Seri Panduan Praktis: SPSS 17 untuk Pengolahan Data Statistik, Edisi Pertama. Andi: Yogyakarta. 2009. Pidekso, Ari. Komputer, Wahana. Seri Panduan Praktis: SPSS 18 untuk Pengolahan Data Statistik, Edisi Pertama. Andi: Yogyakarta. 2010. Lye, Chun Teck., Nurul Afidah. Performance of Listed State-owned Enterprises using Sortino Ratio Optimization. Journal of Applied Science 11 (19). 2011.

120

Manurung, Adler. Panduan Lengkap: Reksa Dana Investasiku. PT Kompas Media Nusantara: Jakarta. 2008. Martalena., Maya Malinda. Pengantar Pasar Modal, Edisi Satu. Yogyakarta: Andi. 2011. Muralidhar, Arun S. Risk-Adjusted Performance: The Correlation Correction. Financial Analysts Journal, September/October. 2000. Pratomo, Eko Priyo., Ubaidillah Nugraha. Reksa Dana:Solusi Perencanaan Investasi di Era Modern. PT Gramedia Pustaka Utama: Jakarta. 2005. Rodoni, Ahmad. Bank dan Lembaga Keuangan Lainnya, Edisi Pertama. Center for Social and Economics Studies (CSES) Press: Jakarta. 2006. Rodoni, Ahmad. Investasi Syariah. Lembaga Penelitian UIN: Jakarta. 2009. Rodoni, Ahmad., Herni, Ali. Manajemen Keuangan. Mitra Wacana Media: Jakarta. 2010 Rom Brian M., & Ferguson Kathleen W. (1994). Post-Modern Portfolio Theory Comes of Age. Journal of Investing 1, 349-364 a. Rom Brian M., & Ferguson Kathleen W. A software developer’s view: using Post-Modern Portfolio Theory to improve investment performance measurement in the book of Sortino Frank A & Satchell Stephen E. Managing Downside Risk in Financial Markets; Butterworth-Heinemann, UK b. 2001. Rom, Brian M. (2002). Using Downside Risk to Improve Performance Measurement. Investment Technologies, taken from: www.investtech.com. Simforianus., Yanthi Hutagaol. Analisis Kinerja Reksa Dana Saham dengan Metode Raw Return, Sharpe, Treynor, Jensen dan Sortino. Journal of Applied Finance and Accounting Vol. 1. 2008. Sortino, Frank A., Lee N Price. Performance Measurement in a Downside Risk Framework. The Journal of Investing Fall. 1994.

121

Suharyadi, Purwanto S.K. Statistika: Untuk Ekonomi & Keuangan Modern, Edisi Pertama. Salemba Empat: Jakarta. 2004. Tehrani, Reza., Hamed Ahmadinia., Amaneh Hasbaei. Analyzing Performance of Investment Companies Listed in the Tehran Stock Exchange by Selected Ratios and Measures. African Journal of Business Management Vol. 5 (17). 2011. Zubir, Zalmi. Manajemen Portofolio: Penerapannya dalam Investasi Saham. Salemba Empat: Jakarta. 2011.

122

LAMPIRAN 1 Data BI Rate Tahun 2008-2012

TAHUN

2008

2009

2010

BULAN Jan Feb Mar Apr Mei Jun Jul Ags Sep Okt Nov Des Jan Feb Mar Apr Mei Jun Jul Ags Sep Okt Nov Des Jan Feb Mar Apr Mei Jun Jul Ags Sep Okt Nov Des

BI RATE 8,00% 8,00% 8,00% 8,00% 8,25% 8,50% 8,75% 9,00% 9,25% 9,50% 9,50% 9,25% 8,75% 8,25% 7,75% 7,50% 7,25% 7,00% 6,75% 6,50% 6,50% 6,50% 6,50% 6,50% 6,50% 6,50% 6,50% 6,50% 6,50% 6,50% 6,50% 6,50% 6,50% 6,50% 6,50% 6,50%

LAMPIRAN 1 Data BI Rate Tahun 2008-2012 Tabel lanjutan Tahun

2011

2012

Bulan Jan Feb Mar Apr Mei Jun Jul Ags Sep Okt Nov Des Jan Feb Mar Apr Mei Jun Jul Ags Sep Okt Nov Des

BI Rate 6,50% 6,75% 6,75% 6,75% 6,75% 6,75% 6,75% 6,75% 6,75% 6,50% 6,00% 6,00% 6,00% 5,75% 5,75% 5,75% 5,75% 5,75% 5,75% 5,75% 5,75% 5,75% 5,75% 5,75%

LAMPIRAN 1 Data IHSG Tahun 2008-2012 TAHUN

2008

2009

BULAN

OPEN

Jan Feb Mar Apr Mei Jun Jul Ags Sep Okt Nov Des

2608,75 2745,46 2467,85 2300,92 2450,16 2333,59 2307,44 2154,96 1844,11 1186,52 1207,68 1345,28

Jan Feb Mar Apr Mei Jun Jul Ags Sep Okt Nov Des

1324,52 1292,28 1419,09 1644,19 1903,19 2034,98 2298,65 2377,45 2444,25 2345,06 2393,42 2520,3

CLOSE 2627,25 2721,94 2447,3 2304,52 2444,35 2349,1 2304,51 2165,94 1832,51 1256,7 1241,54 1355,41 AVERAGE = 1332,67 1285,48 1434,07 1722,77 1916,83 2026,78 2323,24 2341,54 2467,59 2367,7 2415,84 2534,36 AVERAGE =

RETURN 0,00709 -0,00857 -0,00833 0,00156 -0,00237 0,00665 -0,00127 0,00510 -0,00629 0,05915 0,02804 0,00753 0,00736 0,00615 -0,00526 0,01056 0,04779 0,00717 -0,00403 0,01070 -0,01510 0,00955 0,00965 0,00937 0,00558 0,00768

LAMPIRAN 1 Data IHSG Tahun 2008-2012 Tabel lanjutan TAHUN

2010

2011

BULAN Jan Feb Mar Apr Mei Jun Jul Ags Sep Okt Nov Des Jan Feb Mar Apr Mei Jun Jul Ags Sep Okt Nov Des

OPEN 2619,26 2579,31 2798,68 2927,26 2714,32 2892,58 3096,72 3098,77 3495,76 3639,21 3631,54 3698,94 AVERAGE = 3487,14 3443,62 3641,16 3807,99 3826,32 3830,46 4146,76 3842,51 3537,27 3830,88 3688,13 3808,95 AVERAGE =

CLOSE 2610,8 2549,03 2777,3 2971,25 2796,96 2913,68 3069,28 3081,88 3501,3 3635,32 3531,21 3703,51 3409,17 3470,35 3678,67 3819,62 3836,97 3888,57 4130,8 3841,73 3549,03 3790,85 3715,08 3821,99

RETURN -0,00323 -0,01174 -0,00764 0,01503 0,03045 0,00729 -0,00886 -0,00545 0,00158 -0,00107 -0,02763 0,00124 -0,00084 -0,02236 0,00776 0,01030 0,00305 0,00278 0,01517 -0,00385 -0,00020 0,00332 -0,01045 0,00731 0,00342 0,00136

LAMPIRAN 1 Data IHSG Tahun 2008-2012 Tabel lanjutan TAHUN

2012

BULAN

OPEN

CLOSE

RETURN

Jan

3914,62

3941,69

0,00692

Feb

3903,83

3985,21

0,02085

Mar

4105,26

4121,55

0,00397

Apr

4164,07

4180,73

0,00400

Mei

3879,06

3832,82

-0,01192

Jun

3903,66

3955,58

0,01330

Jul

4108,95

4142,34

0,00813

Ags

4005,04

4060,33

0,01381

Sep

4236,74

4262,56

0,00609

Okt

4358,17

4350,29

-0,00181

Nov

4312,75

4276,14

-0,00849

Des

4298,93

4316,69

0,00413

AVERAGE =

0,00491

LAMPIRAN 2 Uji Normalitas

Tests of Normality metodekinerj a

Kolmogorov-Smirnov a Statistic

df

Sig.

Shapiro-Wilk Statistic

df

Sig.

EROV

,156

150

,000

,913

150

,000

Sortino

,228

150

,000

,767

150

,000

Sharpe

,086

150

,009

,958

150

,000

IHSG ,235 a. Lilliefors Significance Correction

150

,000

,816

150

,000

nilaikinerja

nilaikinerja

LAMPIRAN 2 Analisis Deskriptif


Minimum Maximum

Statistic Statistic IHSG

150

Valid N (listwise)

150

-,0008

Statistic

Mean

Std. Deviation


Statistic

,0077 ,004094 ,0002742

,0033582


Minimum Maximum

Statistic Statistic EROV

150

Valid N (listwise)

150

-,3295

Statistic

Mean

Std. Deviation


Statistic

1,4179 ,172531 ,0288920

,3538528


Minimum Maximum

Statistic Statistic SORTINO

150

Valid N (listwise)

150

-,6374

Statistic

Mean

Std. Deviation


Statistic

7,9372 ,765359 ,1232960

1,5100615


Minimum Maximum

Statistic Statistic SHARPE

150

Valid N (listwise)

150

-,7817

Statistic

Mean

Std. Deviation


Statistic

,9162 ,114447 ,0328760

,4026475

LAMPIRAN 2 Uji Homogenitas

Test of Homogeneity of Variances

nilaikinerja Levene Statistic

df1

128,583

df2 3

Sig. 596

,000

Mean Square

F

ANOVA nilaikinerja Sum of Squares Between Groups

df

52,447

3

17,482

Within Groups

382,577

596

,642

Total

435,024

599

27,235

Sig. ,000

LAMPIRAN 2 Hasil Uji Kruskal-Wallis Hipotesis 1

NPar Tests Descriptive Statistics N

Mean

Std. Deviation Minimum Maximum

nilaikinerja

450

,350779

,9688937

-,7817

7,9372

metodekinerja

450

2,00

,817

1

3


nilaikinerja

N

Mean Rank

EROV

150

223,58

Sortino Sharpe Total

150 150 450

241,45 211,47

Test Statisticsa,b nilaikinerja Chi-Square

4,036

df Asymp. Sig. a. Kruskal Wallis Test b. Grouping Variable: metodekinerja

2 ,133

LAMPIRAN 2 Hasil Uji Kruskal-Wallis Hipotesis 2


Mean


nilaikinerja

600

,264108

,8522034

-,7817

7,9372

metodekinerja

600

2,50

1,119

1

4


nilaikinerja

N

Mean Rank

EROV

150

309,18

Sortino Sharpe IHSG

150 150 150

327,45 297,47 267,90

Total

600

Test Statisticsa,b nilaikinerja Chi-Square df Asymp. Sig. a. Kruskal Wallis Test b. Grouping Variable: metodekinerja

9,359 3 ,025

LAMPIRAN 2 Hasil Uji Kruskal-Wallis Uji Parsial EROV-Sortino NPar Tests Descriptive Statistics N

Mean


nilaikinerja

300

,468945

1,1344080

-,6374

7,9372

metodekinerja

300

1,50

,501

1

2

Kruskal-Wallis Test Ranks metodekinerja nilaikinerja

N

Mean Rank

EROV

150

144,82

Sortino

150

156,18

Total

300


1,285 1 ,257

LAMPIRAN 2 Hasil Uji Kruskal-Wallis Uji Parsial EROV-Sharpe


Mean


nilaikinerja

300

,143489

,3795183

-,7817

1,4179

metodekinerja

300

1,50

,501

1

2


nilaikinerja

N

Mean Rank

EROV

150

154,25

SHARPE Total

150 300

146,75


,562 1 ,454

LAMPIRAN 2 Hasil Uji Kruskal-Wallis Uji Parsial Sortino-Sharpe


Mean


nilaikinerja

300

,439903

1,1503899

-,7817

7,9372

metodekinerja

300

1,50

,501

1

2


nilaikinerja

N

Mean Rank

SORTINO

150

160,78

SHARPE

150

140,22

Total

300


4,210 1 ,040

LAMPIRAN 2 Hasil Uji Kruskal-Wallis Uji Parsial EROV-IHSG NPar Tests Descriptive Statistics N

Mean


nilaikinerja

300

,088312

,2636638

-,3295

1,4179

metodekinerja

300

1,50

,501

1

2

Kruskal-Wallis Test Ranks metodekinerja nilaikinerja

N

Mean Rank

EROV

150

161,10

IHSG Total

150 300

139,90


4,502 1 ,034

LAMPIRAN 2 Hasil Uji Kruskal-Wallis Uji Parsial Sortino-IHSG NPar Tests Descriptive Statistics N

Mean


nilaikinerja

300

,384727

1,1321224

-,6374

7,9372

metodekinerja

300

1,50

,501

1

2


nilaikinerja

N

Mean Rank

SORTINO

150

161,50

IHSG Total

150 300

139,50


4,848 1 ,028

LAMPIRAN 2 Hasil Uji Kruskal-Wallis Uji Parsial Sharpe-IHSG


Mean


nilaikinerja

300

,059271

,2895715

-,7817

,9162

metodekinerja

300

1,50

,501

1

2


nilaikinerja

N

Mean Rank

SHARPE

150

161,50

IHSG

150

139,50

Total

300


4,848 1 ,028

EVALUASI KINERJA REKSA DANA SAHAM DI INDONESIA DENGAN METODE EROV, SORTINO, DAN SHARPE

Recommend Documents