CAPM dan Arbitrage Pricing Theory

TESIS

ANALISIS CAPITAL ASSET PRICING MODEL DAN

ARBITRAGE PRICING THEORY DALAM MEMPREDIKSI

RETURN SAHAM INDUSTRI MANUFAKTUR YANG

TERCATAT DI BURSA EFEK INDONESIA

AN ANALYSIS ON CAPITAL ASSET PRICING MODEL AND

ARBITRAGE PRICING THEORY IN PREDECTING STOCK RETURN

OF MANUFACTURE INDUSTRY LISTED IN

INDONESIA STOCK EXCHANGE

MUSDALIFAH

PROGRAM PASCASARJANA

UNIVERSITAS HASANUDDIN

MAKASSAR

2009

ii

Analisis Capital Asset Pricing Model Dan Arbitrage Pricing

Theory Dalam Memprediksi Return Saham Industri

Manufaktur Yang Tercatat Di Bursa Efek Indonesia

TESIS

Sebagai Salah Satu Syarat untuk Mencapai Gelar Magister

Program Studi

Manajemen dan Keuangan

Disusun dan Diajukan oleh

MUSDALIFAH

Kepada

PROGRAM PASCASARJANA

UNIVERSITAS HASANUDDIN

MAKASSAR

2009

iii

LEMBAR PENGESAHAN

TESIS

Analisis Capital Asset Pricing Model dan Arbitrage Pricing Theory

Dalam Memprediksi Return saham Industri Manufaktur

yang tercatat di Bursa Efek Indonesia

Disusun dan diajukan oleh

MUSDALIFAH

Nomor Pokok P1700207035

Program Studi

Manajamen dan Keuangan

Menyetujui

Komisi Penasihat,

Ketua Anggota

Prof. Dr. H. Syamsu Alam, SE., M.Si Dr. Jusni, SE.,M.Si

Ketua Program Studi Dekan

Manajemen dan Keuangan Fakultas Ekonomi

Prof. Dr. H. Osman Lewangka, MA Prof. Dr. H. Muh. Yunus Zain, MA

iv

PERNYATAAN KEASLIAN TESIS

Yang bertanda tangan di bawah ini :

Nama : Musdalifah

Nomor Mahasiswa : P1700207035

Program Studi : Manajemen dan Keuangan

Menyatakan dengan sebenarnya bahwa tesis yang saya tulis ini

benar – benar merupakan hasil karya saya sendiri, bukan merupakan

pengambilalihan tulisan atau pemikiran orang lain. Apabila di kemudian

hari terbukti atau dapat dibuktikan bahwa sebagian atau keseluruhan tesis

ini hasil karya orang lain, saya bersedia menerima sanksi atas perbuatan

tersebut.

Makassar, 1 Juni 2009

Yang menyatakan,

(Musdalifah)

v

PRAKATA

Puji syukur penulis panjatkan ke hadirat Allah SWT dengan

selesainya penyusunan tesis ini.

Gagasan yang melatari tajuk permasalahan ini timbul dari

pengamatan penulis terhadap fluktuasi return saham industri manufaktur

yang tercatat di Bursa Efek Indonesia. Dan dalam pengamatan penulis

bahwa return saham dapat diprediksi dengan menggunakan dua model

yang paling populer yaitu Capital Asset Pricing Model (CAPM) dan Model

Arbitrage Pricing Theory (APT). Penulis bermaksud menyumbangkan

beberapa konsep yang menjadi dasar perbedaan kedua model tersebut

sehingga mengetahui seberapa besar perbedaan akurasi Capital Asset

Pricing Model (CAPM) dan Model Arbitrage Pricing Theory (APT) dalam

memprediksi return saham industri manufaktur yang tercatat di Bursa Efek

Indonesia.

Penulis menghadapi banyak kendala dalam menyusun tesis ini,

tetapi alhamdulillah atas bantuan dukungan moral dari berbagai pihak,

maka tesis ini selesai pada waktunya. Dalam kesempatan ini penulis

dengan tulus menyampaikan terima kasih kepada Prof.Dr.H.Syamsu

Alam, SE.,M.Si selaku Ketua Komisi Penasihat dan Dr.Jusni,SE.,M.Si

selaku Anggota Komisi Penasehat.

Makassar, 18 Juli 2009

Musdalifah

vi

ABSTRAK

MUSDALIFAH. Analisis Capital Asset Pricing Model dan Arbitrage Pricing Theory Dalam Memprediksi Return Saham Industri manufaktur yang tercatat di Bursa Efek Indonesia (dibimbing oleh Syamsu Alam dan Jusni).

Penelitian ini bertujuan untuk menunjukkan pengaruh Premi Risiko dengan Capital Asset Pricing Model, dan pengaruh Inflasi, SBI, Kurs dengan model Arbitrage Pricing Theory dalam memprediksi return saham, dan perbedaan Expected Return Capital Asset Pricing Model dan Expected Return Arbitrage Pricing Theory, serta perbedaan penyimpangan rata-rata absolut Capital Asset Pricing Model dan model Arbitrage Pricing Theory pada saham industri manufaktur yang tercatat di Bursa Efek Indonesia.

Penelitian ini menggunakan metode purpose sampling. Data dianalisis dengan analisis regresi dan uji beda dua rata – rata sampel.

Premi Risiko yang diukur dengan Capital Asset Pricing Model dan Inflasi, SBI, Kurs yang diukur dengan model Arbitrage Pricing Theory menyatakan bahwa variabel tersebut secara bersama-sama mempunyai pengaruh dalam memprediksi return saham. Dan pengujian beda dua rata-rata menyatakan bahwa Expected Return Capital Asset Pricing Model berbeda dengan Expected Return Arbitrage Pricing Theory, dan rata-rata penyimpangan absolut Capital Asset Pricing Model berbeda dengan Arbitrage Pricing Theory pada saham industri manufaktur yang tercatat di Bursa Efek Indonesia.

vii

ABSTRACT

MUSDALIFAH. An Analysis on Capital Asset Pricing Model and Arbitrage Pricing Theory in predicting Stock Return of Manufacture Industry Listed in Indonesia Stock Exchange ( supervised by Syamsu Alam dan Jusni).

This research aim to point out the influence of risk premium which is measured by using capital asset pricing model, and the influence of inflation, the rate of interest, and the exchange rate which are measured by using arbitrage pricing theory in predicting stock return, and the difference between expected return capital asset pricing model and expected return arbitrage pricing theory, and the difference between mean absolute deviation capital asset pricing model and arbitrage pricing theory of the stock return of manufacture industry listed in indonesia stock exchange.

This research used purposive sampling method, data were then analyzed using regression analysis and the different test of two flattening samples.

The results show that risk premium measured by capital asset pricing model, and the inflation, the rate of interest, and the exchange rate measured by using arbitrage pricing theory simultaneously give influence in predicting stock return. And the test different of two flattening samples indicate that expected return capital asset pricing model is different from expected return arbitrage pricing theory. Mean absolute deviation of capital asset pricing model is different from arbitrage pricing theory of the stock return of manufacture industry listed in indonesia stock exchange.

viii

DAFTAR ISI

hal

PRAKATA .......................................................................................... v

ABSTRAK .......................................................................................... vi

ABSTRACT ....................................................................................... vii

DAFTAR ISI ....................................................................................... viii

DAFTAR TABEL .............................................................................. x

DAFTAR GAMBAR ......................................................................... xii

DAFTAR LAMPIRAN ...................................................................... xiii

I PENDAHULUAN A. Latar Belakang Penelitian .......................................................... 1 B. Identifikasi Masalah ................................................................... 7 C. Rumusan Masalah ..................................................................... 8 D. Tujuan Penelitian ....................................................................... 8 E. Manfaat Penelitian ..................................................................... 9 F. Ruang Lingkup / Batasan Penelitian ......................................... 10 G. Sistematika Penulisan ............................................................... 11

II LANDASAN TEORI A. Investasi

1. Definisi Investasi ..................................................................... 13 2. Risiko Investasi ....................................................................... 13

B. Return Saham ........................................................................... 18 C. Estimasi Risiko dan Return ........................................................ 19 D. Capital Asset Pricing Model ....................................................... 22 E. Arbitrage Pricing Theori - APT ................................................... 25

1. Perubahan Tingkat Inflasi ...................................................... 26 2. Perubahan Tingkat Suku Bunga BI Rate .............................. 27 3. Perubahan Nilai Tukar Atau Kurs .......................................... 28

F. Penelitian – Penelitian Sebelumnya .......................................... 29 G. Kerangka Pemikiran Teoritis dan Perumusan Hipotesis ........... 31

III METODE PENELITIAN A. Metode Yang Digunakan ............................................................ 37 B. Objek dan Waktu Penelitian ....................................................... 38 C. Populasi Dan Sampel ................................................................. 38 D. Teknik Pengumpulan Data ......................................................... 39 E. Definisi Operacional ………………………………………………... 40 F. Capital Asset Pricing Model ........................................................ 43

ix

G. Arbitrage Pricing Theory ............................................................. 44 H. Teknik Statistik dan Ekonometrik yang digunakan ..................... 45

IV. GAMBARAN UMUM A. Pasar Modal ................................................................................ 51 B. Perusahaan – perusahaan industri manufaktur .......................... 53

V. ANALISIS DAN PEMBAHASAN A. Analisis Capital Asset Pricing Model

1. Estimasi Parameter Alpha dan Beta ………………………….. 60 2. Pendapatan Saham yang sesungguhnya ……………………. 61 3. Pendapatan Pasar ……………………………………………… 63 4. Expected Return CAPM ………………………………………. 69 5. Pendapatan saham yang diharapkan ………………………… 75

B. Analisis Arbitrage Pricing Theory 1. Menghitung A, B1, B2, Dan B3 Untuk Model APT Pada Industri Manufaktur ……………………………………… 76 2. Model Actual Return APT ……………………………………… 78 3. Menghitung A, B1, B2, Dan B3 Hasil Arima Untuk

Expected Return Model APT…………………………………... 87 4. Model Expected Return APT ………………………………….. 90 5. Pendapatan saham yang diharapkan ………………………… 97

C. Rata-rata Penyimpangan Absolut CAPM dan APT ……………... 98 D. Pembahasan

1. Premi Risiko yang diukur dengan menggunakan CAPM…... 100 2. Inflasi, SBI, dan Kurs yang diukur dengan menggunakan model APT ........................................................................... 102 3. Uji beda dua rata-rata Expected Return CAPM dan Expected Return APT…………………………………….. 107 4. Uji beda dua rata-rata penyimpangan Absolut model CAPM dan model APT .............................................. 110

VI. KESIMPULAN DAN SARAN A. Kesimpulan …………………………………………………………. 114 B. Saran – saran ………………………………………………………. 116

DAFTAR PUSTAKA LAMPIRAN

x

DAFTAR TABEL

nomor halaman 1. Data Perusahaan yang digunakan sebagai sampel ............. 39

1.1. Deskriptive Statistic tahun 2003 ………………………… 54 1.2. Deskriptive Statistic tahun 2004 ………………………… 55 1.3. Deskriptive Statistic tahun 2005 ………………………… 56 1.4. Deskriptive Statistic tahun 2006 ………………………… 57 1.5. Deskriptive Statistic tahun 2007 ………………………… 58 1.6. Deskriptive Statistic tahun2008 …………………………. 59 1.7. Sensitivitas return saham terhadap return market ……. 60 2.1. Actual Return (Ri) Tahunan, Model CAPM ……………. 62 3.1. Alpha, Beta, dan R2 tahun 2003 ……………………….. 63 3.1.1 Deskriptive Statistic …………………………………… 64 3.2. Alpha, Beta, dan R2 tahun 2004 ………………………… 65 3.2.1 Deskriptive Statistic ……………………………………. 65 3.3. Alpha, Beta, dan R2 tahun 2005 ………………………… 66 3.3.1 Deskriptive Statistic …………………………………… 66 3.4. Alpha, Beta, dan R2 tahun 2006 ………………………… 67 3.4.1 Deskriptive Statistic …………………………………… 67 3.5. Alpha, Beta, dan R2 tahun 2007 ………………………… 68 3.5.1 Deskriptive Statistic ……………………………………. 68 3.6. Alpha, Beta, dan R2 tahun 2008 ………………………… 69 3.6.1 Deskriptive Statistic …………………………………… 69 4.1. Koefisien Model CAPM INDF (2003-2008) ……………. 70 4.2. Koefisien Model CAPM MEDC (2003-2008) ………….. 71 4.3. Koefisien Model CAPM UNVR (2003-2008) …………… 72 4.4. Koefisien Model CAPM KLBF (2003-2008) …………… 73 4.5. Koefisien Model CAPM ANTM (2003-2008) …………... 74 4.6. Koefisien Model CAPM UNTR (2003-2008) …………… 75 4.7. Expected Return (E(Ri)) tahunan, Model CAPM ……… 76 5.1. Alpha, B1, B2, dan B3 ……………………………………. 77 5.2. Koefisien Model APT INDF (2003-2008) ...................... 78 5.3. Koefisien Model APT MEDC (2003-2008) .................... 80 5.4. Koefisien Model APT UNVR (2003-2008) ..................... 81 5.5. Koefisien Model APT KLBF (2003-2008) ...................... 83 5.6. Koefisien Model APT ANTM (2003-2008) .................... 84 5.7. Koefisien Model APT UNTR (2003-2008) ..................... 86 5.8. Actual Return (Ri) Tahunan, Model APT ...................... 87 6.1. Alpha, B1, B2, dan B3 (olahan data dari ARIMA) .......... 89 6.2. Alpha, B1, B2, dan B3 Expected Return model APT …. 90 6.3. Expected Return (E(Ri)) tahunan, Model APT ………… 98

xi

6.4. MAD Industri Manufaktur selama 5 tahun (2003-2008) . 99 6.5. Group Statistik MAD CAPM dan APT ………………….. 99 7.1.Summary R2, Uji F, Uji T Model CAPM …………………. 100 7.1.1 Keputusan Hipotesis Satu ……………………………… 102 7.2. Summary R2, dan Uji F, Model APT …………………… 103 7.2.1.Keputusan Hipotesis dua ……………………………… 105 7.2.2. Uji T Model APT ………………………………………... 105 7.2.3. Keputusan Hipotesis dua secara parsial …………….. 107 8.1. Ringkasan Statistik Deskriptif CAPM dan APT ............. 108 8.2. Hasil Uji Beda Dua Rata-rata Sample Independent ...... 109 8.3. Keputusan Hipotesis tiga .............................................. 110 8.4. Hasil Uji beda dua rata-rata sample independent ......... 111 8.5. Keputusan Hipotesis empat .......................................... 111

xii

DAFTAR GAMBAR

nomor halaman

1. Risiko Systematic dan Unsystematic ……………………. 16 2. Kerangka Pemikiran ………………………………………. 36 3. Perkembangan IHSG ……………………………………… 53

xiii

DAFTAR LAMPIRAN

nomor halaman

1. Daftar IHSG dan Harga Saham ………………………….. 123 2. Daftar Return IHSG dan Return Harga Saham ………… 126 3. Market Capitalization dan Proporsi ……………………… 129 4. Data Proporsi (W), Risiko Perusahaan (R), dan Penghitungan Rm …………………………………………………………. 135 5. Data Rf, Rm, dan Penghitungan Premi Risiko ................. 141 6. Data Deviden, Harga Penutupan Saham,

Dan Holding Period Return ……………………………….. 146 7. Data Proporsi, Risiko (HPR), dan Penghitungan Return Realisasi (Actual Return/Ri) ................................. 152 8. Data Nilai Kurs, Data Tingkat Suku Bunga Indonesia dan Data Tingkat Inflasi …………………………………... 158 9. Data Hasil Olahan ARIMA Inflasi, SBI, dan Kurs ………. 159 10. Tabel Anova ………………………………………………… 162 11. Tabel Model Summary dan Coefficient ………………….. 165

BAB I PENDAHULUAN

A. LATAR BELAKANG MASALAH Investasi merupakan suatu daya tarik bagi para investor dalam

menginvestasikan dananya di pasar modal karena mengharapkan return

(tingkat pengembalian) yang berupa: capital gain, dividen atau bunga.

Sedangkan di sisi lain para pemodal dihadapkan pada risiko atas

investasi. Dengan adanya perubahan risiko investasi tersebut maka

pengharapan investor untuk memperoleh return juga akan berubah.

Dimana sesuai dengan teori keuangan bahwa ada hubungan yang positif

dan linier antara tingkat risiko dan return. Atau dengan kata lain bahwa

apabila ada peningkatan risiko akan diikuti oleh tingkat pengharapan

return yang semakin tinggi pula oleh para investor, demikian juga

sebaliknya. Horne dan Wachoviz (1998:26) mendefinisikan return

sebagai:“Return as benefit which related with owner that includes cash

dividend last year which is paid, together with market cost appreciation or

capital gain which is realization in the end of the year”. Menurut Jones

(2000:124) “return is yield dan capital gain (loss)”. (1) Yield, yaitu cash

flow yang dibayarkan secara periodik kepada pemegang saham (dalam

bentuk dividen), (2) Capital gain (loss), yaitu selisih antara harga saham

pada saat pembelian dengan harga saham pada saat penjualan. Hal

tersebut diperkuat oleh Corrado dan Jordan (2000:5) yang menyatakan

2

bahwa ”Return from investment security is cash flow and capital

gain/loss”. Berdasarkan pendapat yang telah dikemukakan, dapat diambil

kesimpulan return saham adalah keuntungan yang diperoleh dari

kepemilikan saham investor atas investasi yang dilakukannya, yang terdiri

dari dividen dan capital gain/loss.

Risiko dalam berinvestasi, suatu hal yang tidak dapat dihindari

keberadaannya. Menurut Reilly et al. (2000:III) risiko dapat diartikan “Risk

is the uncertainty that an investment will earn its expected rate of return”

dari pengertian tersebut dinyatakan bahwa risiko merupakan

ketidaktentuan atas investasi yang akan diperoleh terhadap return yang

diharapkan. Sedangkan Sharpe (1999) menyatakan “Risk is the think for

measuring of actual return deviation to expected return”. Jones (2000:10)

mendefinisikan “Risk is defind as the change that actual return on an

investment will be different from the expected return” . Risiko merupakan

perubahan dimana return aktual dari investasi akan berbeda-beda

terhadap return yang diharapkan.

Markowitz (1952) ini menyatakan bahwa “Expected return

merupakan tingkat pengembalian dan variance returns merupakan risiko

atas instrument investasi tersebut”.

Teori portofolio yang dikembangkan oleh Markowitz (1952)

berhubungan dengan pemilihan portofolio yang dapat memaksimalkan

pengembalian yang diharapkan sesuai dengan tingkat risiko yang dapat

diterima. Dengan menggunakan model kuantitatif dan data historis, teori

3

portofolio mendefinisikan “pengembalian portofolio yang diharapkan” dan

tingkat risiko portofolio yang dapat diterima” serta menunjukkan cara

pembentukan portofolio yang optimal.

Pada bulan Oktober 1990, hadiah Nobel dipersembahkan bagi Harry

Markowitz, tokoh pengembang teori portofolio, dan William Sharpe, salah

satu tokoh pencetus teori pasar modal. Penghargaan ini merupakan

pengakuan betapa pentingnya kedua teori tersebut yaitu teori portofolio

dan teori pasar modal. Dan pada penelitian ini difokuskan pada

pembahasan teori pasar modal, teori pasar modal berhubungan dengan

pengaruh keputusan investor terhadap harga sekuritas. Lebih khususnya,

teori menunjukkan hubungan yang seharusnya terjadi antara

pengembalian dan risiko sekuritas jika investor membentuk portofolio yang

sesuai dengan teori portofolio.

Asset Pricing Model ini adalah implikasi kedua teori tersebut dalam

penentuan harga aset. Berdasarkan asumsi mengenai perilaku dan

harapan investor serta mengenai pasar modal, model ini memperkirakan

harga keseimbangan teoritis suatu aktiva. Implikasi utama model ini

adalah return yang diharapkan atas aset berhubungan dengan ukuran

risiko asset.

Hubungan return yang diharapkan dan beta dijelaskan dengan Model

Penentuan Harga Aset Kapital (Capital Asset Pricing Model CAPM) yang

dicetuskan oleh William Sharpe (1961), CAPM didasarkan pada

seperangkat asumsi khusus mengenai perilaku investor dan tersedianya

4

pasar sekuritas yang sempurna, Selanjutnya terjadi evolusi teori yang

membahas perpanjangan dari CAPM yang diperoleh dengan jalan

memodifikasi asumsi-asumsi yang mendasarinya, seperti yang

dikemukakan oleh Fisher Black (1972), CAPM Beta Nol, dan Robert

C.Merton (1973), CAPM Multifaktor, terakhir mendapat kritikan dari

Professor Stephen A. Ross yang mempertanyakan keabsahan dari

asumsi-asumsi CAPM, Stephen A. Ross (1976) mengembangkan model

alternatif yang sepenuhnya berdasarkan dari konsep arbitrase, sehingga

disebut model teori penentuan harga arbitrase (Arbitrage Pricing Theory /

APT).

Ada dua macam Asset Pricing Model yang populer dan dapat

digunakan dalam memprediksi return saham. Kedua model (Capital Asset

Pricing Model / CAPM dan Arbitrage Pricing Theory / APT) ini populer

karena kemudahan dalam aplikasi serta asumsi yang mendasari kedua

model ini.

Model pertama adalah Capital Asset Pricing Model (CAPM). Model

ini diperkenalkan oleh Treynor, Sharpe, Lientner, dan Mossin pada tahun

1960-an. Model ini mengasumsikan bahwa pendapatan saham

dipengaruhi oleh satu faktor, yaitu premi risiko pasar dan merupakan

model dalam menentukan harga suatu aset pada kondisi equilibrium.

Model ini didasarkan pada adanya dalil bahwa return saham sama dengan

tingkat pengembalian bebas risiko plus premi risiko yang hanya tinggal

mencerminkan risiko yang tersisa setelah dilakukan diversifikasi (Eugene

5

F. Brigham: 2006). CAPM mempunyai validitas yang tinggi sebagai alat

pemprediksi return saham satu tahun ke depan, tetapi tidak valid jika data

yang digunakan pada saat pasar berada dalam gejolak yang tinggi (Agus

Sumanto: 2005).

Keadaan equilibrium suatu tingkat keuntungan yang disyaratkan oleh

pemodal untuk suatu saham akan dipengaruhi oleh risiko saham tersebut

(Tandelilin, 2001: 90). Perhatian mengenai model keseimbangan ini telah

secara menerus dikembangkan. Beberapa diantaranya adalah Sharpe

(1964) dan Treynor (1961) yang mengembangkan formulasi mean-

variance. Formulasi ini kemudian dikembangkan lebih lanjut dan

diklarifikasi oleh Lintner (1965), Mossin (1966), Fama (1968), dan Long

(1972). Sebagai tambahan, Treynor (1965), Sharpe (1966), dan Jensen

(1968-1969) telah mengembangkan evaluasi portofolio yang mendasarkan

pada Assets Pricing Model ini. Kelemahan-kelemahan empiris yang terjadi

pada model CAPM mendorong para ahli manajemen keuangan untuk

mencari model alternatif yang menerangkan hubungan return dengan

risiko saham. Bodie et al. (2005) menjelaskan bahwa Capital Asset Pricing

Model (CAPM) merupakan hasil utama dari ekonomi keuangan modern.

Capital Asset Pricing Model (CAPM) memberikan prediksi yang tepat

antara hubungan risiko sebuah aset dan tingkat harapan pengembalian

(expected return). Walaupun Capital Asset Pricing Model belum dapat

dibuktikan secara empiris, Capital Asset Pricing Model sudah luas

6

digunakan karena akurasi Capital Asset Pricing Model yang cukup pada

aplikasi penting.

Model yang kedua adalah Arbitrage Pricing Theory (APT). Pada

tahun 1976 Stephen A. Ross merumuskan sebuah teori yang disebut

dengan Arbitrage Pricing Theory (APT), yaitu menyatakan bahwa harga

suatu aset bisa dipengaruhi oleh berbagai faktor, tidak hanya satu faktor

(portofolio pasar) seperti yang telah dikemukakan pada teori CAPM. Pada

model APT faktor – faktor makro ekonomi seperti inflasi, tingkat suku

bunga, nilai tukar mata uang turut diperhitungkan dalam memprediksi

return saham. Meningkatnya laju inflasi bagaikan pisau bermata dua. Di

satu sisi dapat meningkatkan pendapatan dan di sisi lain akan

meningkatkan biaya yang dikeluarkan perusahaan. Jika peningkatan biaya

lebih besar daripada peningkatan pendapatan maka laba perusahaan

akan menurun. Perubahan kurs mata uang akan mempengaruhi iklim

investasi karena perubahan kurs mata uang akan mempengaruhi

perdagangan antar negara. Tingkat suku bunga dijadikan patokan dalam

perbandingan imbalan investasi bila diinvestasikan pada sektor lain. Jika

tingkat pengembalian investasi lebih tinggi dari pada tingkat suku bunga

maka investasi tersebut layak diterima.

Penelitian – penelitian sebelumnya telah banyak dilakukan yang

mengarah pada perbandingan kedua model ini. Penelitian yang dilakukan

Gancar Candra Premananto & Muhammad Madyan (2004) yang

mengemukakan bahwa model CAPM maupun APT masih kurang akurat

7

dalam memprediksi pendapatan saham industri manufaktur sebelum dan

semasa krisis ekonomi. Arduino Cagnetti (2002) melakukan penelitian

tentang perbandingan antara model CAPM dengan APT yang menunjukan

bahwa APT dengan faktor makro ekonomi, seperti : perubahan inflasi

yang diharapkan, inflasi yang tidak terduga, premi risiko, dan tingkat

bunga lebih baik daripada CAPM.

Penulis tertarik melakukan penelitian lebih lanjut tentang Asset

Pricing Model dan tulisan ini diberi judul : “Analisis Capital Asset Pricing

Model dan Arbitrage Pricing Theory Dalam Memprediksi Return

Saham Industri Manufaktur yang tercatat di Bursa Efek Indonesia”

B. IDENTIFIKASI MASALAH

Ada dua Asset Pricing Model yang dapat digunakan dalam

memprediksi return investasi pada saham. Model yang pertama yaitu

model CAPM, model ini mengasumsikan bahwa return saham dipengaruhi

satu faktor yaitu premi risiko pasar.

Model yang kedua yaitu model APT, model ini mengasumsikan jika

investor memiliki peluang untuk meningkatkan return tanpa meningkatkan

risiko maka investor tersebut akan memanfaatkan peluang tersebut.

Sehingga dalam model APT ini faktor–faktor yang mempengaruhi return

saham lebih banyak daripada model CAPM, yaitu : perubahan inflasi,

perubahan tingkat suku binga BI rate, dan perubahan nilai tukar atau kurs.

8

C. RUMUSAN MASALAH

Perumusan masalah penelitian ini adalah sebagai berikut :

1. Bagaimana pengaruh premi risiko yang diukur dengan menggunakan

Capital Asset Pricing Model dalam memprediksi return saham Industri

Manufaktur yang tercatat di Bursa Efek Indonesia ?

2. Bagaimana pengaruh inflasi, suku bunga indonesia dan nilai kurs yang

diukur dengan menggunakan model Arbitrage Pricing Theory dalam

memprediksi return saham Industri Manufaktur yang tercatat di Bursa

Efek Indonesia ?

3. Apakah ada perbedaan expected return Capital Asset Pricing Model

dan model Arbitrage Pricing Theory pada saham Industri Manufaktur

yang tercatat di Bursa Efek Indonesia ?

4. Apakah ada perbedaan rata-rata penyimpangan absolut Capital Asset

Pricing Model dan model Arbitrage Pricing Theory pada saham Industri

Manufaktur yang tercatat di Bursa Efek Indonesia ?

D. TUJUAN PENELITIAN

Penelitian ini bertujuan, yaitu :

1. Menunjukkan pengaruh premi risiko yang diukur dengan

menggunakan Capital Asset Pricing Model (CAPM) dalam

9

memprediksi return saham Industri Manufaktur yang tercatat di

Bursa Efek Indonesia.

2. Menunjukkan pengaruh inflasi, suku bunga indonesia dan nilai kurs

yang diukur dengan menggunakan model Arbitrage Pricing Theory

(APT) dalam memprediksi return saham Industri Manufaktur yang

tercatat di Bursa Efek Indonesia.

3. Menunjukkan perbedaan expected return Capital Asset Pricing

Model (CAPM) dan model Arbitrage Pricing Theory (APT) pada

saham Industri Manufaktur yang tercatat di Bursa Efek Indonesia.

4. Menunjukkan perbedaan rata-rata penyimpangan absolut Capital

Asset Pricing Model dan model Arbitrage Pricing Theory pada


E. MANFAAT PENELITIAN

1. Bagi Investor

Suatu bahan pertimbangan dalam pengambilan keputusan untuk

melakukan investasi khususnya investasi saham pada sektor

manufaktur.

2. Bagi Perusahaan

Suatu informasi bagi perusahaan untuk dapat meningkatkan kinerja

yang tercermin pada pendapatan sahamnya di pasar modal.

3. Bagi Peneliti dan Pihak Lain

10

Suatu wawasan yang dapat memperkaya penerapan teori dalam

praktek yang sebenarnya. Dan dapat menjadi masukan yang

digunakan sebagai acuan penelitian lebih lanjut.

F. RUANG LINGKUP/BATASAN PENELITIAN

Mengingat luasnya lingkup penelitian ini, maka penulis membatasi

penelitian yang dilakukan, adalah sebagai berikut :

1. Batasan masalah pada CAPM dan APT yang merupakan dua

model diantara Asset Pricing Model yang ada. Dan pada variabel-

variabel tertentu, seperti : premi risiko pasar dalam CAPM,

perubahan inflasi, perubahan tingkat suku bunga SBI, perubahan

nilai tukar terhadap dollar Amerika dalam model APT dan return

saham bulanan pada beberapa saham industri manufaktur yang

tercatat di Bursa Efek Indonesia.

2. Ruang lingkup penelitian ini dibatasi hanya pada perusahaan-

perusahaan sektor industri manufaktur yang tercatat di Bursa Efek

Indonesia dan merupakan kelompok saham LQ 45, dan

perusahaan manufaktur tersebut secara terus menerus

menerbitkan laporan keuangan triwulanannya dari TW l/2003

hingga TW lll/2008, sehingga periode penelitian ini mencakup

bulanan yang dilakukan mulai Januari 2003 hingga Desember

2008.

11

G. SISTEMATIKA PENULISAN

Sistematika penulisan thesis ini dibagi menjadi lima bab yang

masing-masing terdiri dari sub bagian yang berkaitan, antara lain :

BAB I : PENDAHULUAN

Dalam bab ini penulis mengemukakan latar belakang masalah, identifikasi

masalah, rumusan masalah, tujuan penelitian, manfaat penelitian, ruang

lingkup / batasan masalah dan sistematika penulisan.

BAB II : TINJAUAN PUSTAKA

Pada bab ini penulis akan menjabarkan teori-teori mengenai Definisi

investasi, return saham, estimasi risiko dan return, Model Penilaian Aset

Modal (Capital Asset Pricing Model / CAPM), APT, perubahan inflasi,

perubahan tingkat suku bunga, perubahan kurs, penelitian – penelitian

sebelumnya, kerangka pemikiran teoritis dan perumusan hipotesis.

BAB III : METODOLOGI PENELITIAN

Bab ini membahas tentang jenis penelitian yang digunakan, populasi dan

sampel penelitian, teknik pengumpulan data, definsi operasional, capital

asset pricing model, arbitrage pricing theory, dan teknik statistic serta

ekonometrik yang digunakan.

BAB IV : GAMBARAN UMUM

Bab ini menggambarkan gambaran umum pasar modal dan perusahaan-

perusahaan yang termasuk kategori industri manufaktur yang tercatat di


12

BAB V : ANALISIS DAN PEMBAHASAN

Bab ini berisikan penjelasan analisis mengenai hasil penelitian dan

pembahasan yang mencakup estimasi alpha dan beta masing-masing

saham, menghitung pendapatan saham yang sesungguhnya perusahan-

perusahaan manufaktur, menghitung pendapatan pasar, model CAPM,

estimasi variable-variabel dalam model APT, menghitung pendapatan

saham yang diharapkan dengan model CAPM dan APT, dan pembahasan

mengenai rata-rata penyimpangan absolut (mean absolut deviation (mad))

untuk model CAPM dan model APT serta pengujian hipotesis untuk

mengetahui pengaruh premi risiko yang diukur dengan menggunakan

Capital Asset Pricing Model (CAPM), pengaruh inflasi, suku bunga

indonesia dan nilai kurs yang diukur dengan menggunakan model

Arbitrage Pricing Theory (APT), perbedaan expected return yang diukur

dengan menggunakan Capital Asset Pricing Model (CAPM) dan model

Arbitrage Pricing Theory (APT), dan perbedaan akurasi Capital Asset

Pricing Model dan model Arbitrage Pricing Theory pada saham Industri

Manufaktur yang tercatat di Bursa Efek Indonesia.

BAB VI : KESIMPULAN DAN SARAN

Merupakan Bab penutup yang memberikan kesimpulan dari hasil

penelitian yang dilakukan penulis. Dan memberikan saran-saran yang

konstruktif yang dapat membangun dan bermanfaat bagi usaha-usaha

penelitian lebih lanjut.

13

BAB Il TINJAUAN PUSTAKA

A. INVESTASI 1. DEFINISI INVESTASI

Investasi dapat didefinisikan sebagai bentuk pengelolaan dana guna

memberikan keuntungan dengan cara menempatkan pada alokasi yang

diperkirakan memberikan tambahan keuntungan. Tentunya proses

pencarian keuntungan dengan investasi membutuhkan analisis dan

perhitungan mendalam dengan tidak mengesampingkan kehatian-hatian.

2. RISIKO INVESTASI Dalam konteks manajemen investasi, risiko merupakan besarnya

penyimpangan antara tingkat pengembalian yang diharapkan (expected

return) dengan tingkat pengembalian yang dicapai secara nyata (actual

return). Semakin besar penyimpangannya berarti semakin besar tingkat

risikonya. Apabila risiko dinyatakan sebagai seberapa jauh hasil yang

diperoleh bisa menyimpang dari hasil yang diharapkan, maka digunakan

ukuran penyebaran. Alat statistik yang digunakan sebagai ukuran

penyebaran tersebut adalah varians atau deviasi standar.

Bila seorang individu maupun perusahaan melakukan investasi maka

akan dihadapkan pada risiko. Francis (1988), “risiko ada dua macam,

14

yaitu risiko sistematis dan risiko tidak sistematis”. Adapun risiko-risiko

tersebut dapat didefinisikan sebagai kemungkinan terjadinya

penyimpangan dari sesuatu yang diharapkan atau dengan kata lain

penyimpangan tingkat keuntungan yang terjadi dari tingkat keuntungan

yang diharapkan (Haugen, 1997).

Dalam konteks portofolio risiko dibedakan menjadi dua, yaitu:

(1) Risiko tidak sistematis (unsystematic risk)

Risiko tidak sitematis (unsystematicrisk atau spesific-risk) yaitu

risiko yang hanya dialami oleh investasi tersebut, yang bisa

disebabkan oleh faktor manajemen, ciri khusus jenis industri, jenis

persaingan usaha. Misalnya struktur modal, struktur assets,

tingkat likuiditas, tingkat keuntungan. Risiko yang dapat

dihilangkan dengan melakukan diversifikasi investasi (diversified-

risk) terhadap berbagai macam saham adalah risiko yang hanya

mempengaruhi perusahaan atau saham tertentu saja tanpa

mempengaruhi perusahaan atau saham lainnya, fluktuasi risiko ini

besarnya berbeda – beda antara satu saham dengan saham

lainnya. Karena perbedaan itulah maka masing – masing saham

memiliki tingkat sensitifitas yang berbeda terhadap setiap

perubahan pasar. Parameter yang digunakan dalam risiko tidak

sistematis adalah standar deviasi. Standar deviasi adalah risiko

yang dihadapi oleh investor saat ini dianggap sama dengan

tingkat variabilitas dari return yang diharapkan. Semakin

15

berfluktuasi tingkat harapan return yang akan didapat maka

tingkat risiko juga tinggi.

(2) Risiko sistematis (systematic risk)

Risiko sistematis (systematic-risk atau market-risk) yaitu risiko

yang dialami oleh semua investasi tanpa terkecuali. Risiko ini

disebabkan adanya kemungkinan ketidakstabilan pada kondisi

ekonomi, politik, dan sosial yang akan berpengaruh langsung

pada seluruh saham yang ada di bursa atau dengan kata lain

kondisi tersebut berpengaruh pada pasar secara keseluruhan.

Misalnya, adanya perubahan tingkat suku bunga, kurs valas,

kebijakan pemerintah. Sehingga sifatnya umum dan berlaku bagi

semua saham dalam bursa saham yang bersangkutan. Risiko

yang tidak dapat dihilangkan dengan melakukan diversifikasi

(undiversified-risk) adalah risiko yang mempengaruhi seluruh

saham yang ada di bursa sehingga dengan menginvestasikan

dana ke berbagai macam sekuritas tidak dapat menghilangkan

risiko tersebut. Parameter yang digunakan dalam mengukur

risiko ini adalah beta. Pengertian beta menurut Jones (2000:178)

adalah “Beta a measure of valatility, or relative systematic risk”.

Dimana pengertian volatilitas adalah sebagai fluktuasi dari return

suatu sekuritas dalam suatu periode tertentu. Jika fluktuasi return

sekuritas secara statistik mengikuti fluktuasi return pasar, maka

beta dari sekuritas tersebut bernilai 1. Misalnya, apabila return

16

pasar naik sebesar 5%, maka investor akan menghargapkan

kenaikan return sekuritasnya sebesar 5% pula. Scott et al.

(2000:201) yang menyatakan bahwa “Beta a measure stock’s

volatility relative to an average stock”. Lain halnya dengan

pendapat Brealey, et. al. (2001:290) yang mendefinisikan “beta is

a sensitivity of a stock’s return to the return on the market

portofolio”. Sedangkan menurut Ross et al. (2003:431) beta

adalah “The amount of systematic risk present a particular risky

asset relative to that in an average risky asset”. Dapat

disimpulkan bahwa beta adalah pengukur volatilitas suatu risiko

sistematis pada sekuritas. Beta suatu sekuritas dapat dihitung

dengan titik estimasi yang menggunakan data historis maupun

estimasi secara subjektif. Beta historis dapat dihitung dengan

menggunakan data historis berupa data pasar (return sekuritas

dan return pasar).

(Sumber: Ross, et al. 2003:274)

Gambar 1. Risiko Systematic dan Unsystematic

17

Gambar 1 di atas menjelaskan hubungan risiko sistematis dan

risiko tidak sistematis. Risiko tersebut digambarkan melalui risiko

total yang merupakan penjumlahan dari risiko sistematis

(Systematic risk) dan risiko tidak sistematis (Unsystematic risk).

Risiko tersebut dipergunakan karena dapat mengukur secara garis

besar tingkat risiko secara keseluruhan.

Ada beberapa jenis risiko investasi yang mungkin timbul dan perlu

dipertimbangkan dalam membuat keputusan investasi. Menurut Halim

(2003: 47), risiko tersebut adalah sebagai berikut:

(1) Risiko tingkat bunga (interest rate risk), merupakan risiko yang

timbul akibat perubahan tingkat bunga yang berlaku di pasar.

Biasanya risiko ini berjalan berlawanan dengan harga-harga

instrumen pasar modal.

(2) Risiko pasar (market risk), merupakan risiko yang timbul akibat

kondisi perekonomian negara yang berubah-ubah yang

dipengaruhi oleh resesi dan kondisi perekonomian lain. Ketika

security market index meningkat secara terus-menerus selama

jangka waktu tertentu, trend yang menaik ini disebut bull market.

Sebaliknya, ketika security market index menurun secara terus-

menerus selama jangka waktu tertentu, trend yang menurun ini

disebut bear market. Dengan kekuatan bull market dan bear

market ini cenderung mempengaruhi semua saham secara

sistematis, sehingga imbalan pasar menjadi berfluktuasi.

18

(3) Risiko daya beli (purchasing power-risk), merupakan risiko yang

timbul akibat pengaruh perubahan tingkat inflasi, di mana

perubahan ini akan menyebabkan berkurangnya daya beli uang

yang diinvestasikan maupun bunga yang diperoleh dari investasi.

Sehingga menyebabkan nilai riil pendapatan akan lebih kecil.

(4) Risiko mata uang (currency risk), merupakan risiko yang timbul

akibat pengaruh perubahan nilai tukar mata uang domestik

(misalnya rupiah) dengan mata uang negara lain (misalnya dollar

Amerika).

B. RETURN SAHAM

Dalam melakukan investasi seorang investor mengharapkan tingkat

pengembalian tertentu sebagai imbalan dan mengambil risiko tertentu.

Dalam konteks manajemen investasi, return merupakan imbalan yang

diperoleh dari investasi. Return ini dibedakan menjadi dua, pertama return

yang telah terjadi (actual return) yang dihitung berdasarkan data histories,

kedua return yang diharapkan (expected return) akan diperoleh investor di

masa yang akan datang. Menurut Halim (2003: 30), komponen return

meliputi:

(1) capital gain (loss) merupakan keuntungan (kerugian) bagi investor

yang diperoleh dari kelebihan harga jual (harga beli) diatas harga

beli (harga jual) yang keduanya terjadi di pasar sekunder.

19

(2) Yield merupakan pendapatan atau aliran kas yang diterima

investor yang diterima investor secara periodik, misalnya berupa

dividen atau bunga. Yield dinyatakan dari persentase dari modal

yang ditanamkan.

Menurut Jogiyanto (2003:109) saham dibedakan menjadi dua: (1)

return realisasi merupakan return yang telah terjadi, (2) return ekspektasi

merupakan return yang diharapkan akan diperoleh oleh investor di masa

yang akan datang. Berdasarkan pengertian return, bahwa return suatu

saham adalah hasil yang diperoleh dari investasi dengan cara menghitung

selisih harga saham periode berjalan dengan periode sebelumnya dengan

mengabaikan dividen, Ross et al. (2003:238)

C. ESTIMASI RISIKO DAN RETURN

Menurut Radcliffe (1997, 217-218), beberapa ukuran statistik yang

dapat digunakan untuk menggambarkan suatu risiko dan return, di

antaranya adalah :

1) Mean Absolute Deviation

Mean Absolute Deviation menunjukkan kemungkinan perbedaan

antara return yang mungkin diterima dengan expected return-nya.

Cara ini cukup masuk akal untuk menunjukkan tingkat risiko suatu

20

portofolio untuk mengetahui hubungan atau correlation di antara return

sekuritas.

2) Standard Deviation

Standard deviation mengukur volatilitas dari return, cara ini sering

digunakan untuk mengukur risiko. Secara statistik metode standar

deviasi memiliki beberapa kelebihan diantaranya pengukurannya

dilakukan dengan cara menyebarkan return (memperhitungkan nilai

yang terjadi di atas dan di bawah expected return). Di samping itu

standar deviasi juga dapat digunakan dengan menggunakan data

aktual return masa lalu (ex post standard deviation) atau dari estimasi

potensial returnnya (ex ante standard deviation).

Dalam melakukan estimasi return, harus dibedakan antara return

realisasi yaitu return yang telah terjadi dan return ekspetasi (expected

return) yaitu return yang belum terjadi tetapi yang diharapkan akan terjadi

di masa mendatang. Return realisasi yang dihitung berdasarkan data

historis penting sebagai salah satu ukuran kinerja suatu perusahaan. Rate

of return saham yang merupakan keuntungan dari capital gain dan dividen

dalam periode tertentu diperoleh dengan persamaan berikut :

Di mana:

21

Rt = rate of return (return realisasi) saham pada bulan ke-t

Pt = harga saham pada bulan ke-t

Pt-1 = harga saham pada satu bulan sebelum bulan ke-t

D = dividen pada bulan ke-t

Return realisasi ini berguna sebagai dasar penentuan tingkat keuntungan

yang diharapkan (expected return). Expected return sangat mungkin

berlainan dengan return yang diterima, karena adanya suatu

ketidakpastian.

Perhitungan expected return dapat dilakukan dengan menggunakan

rata-rata aritmatik dan rata-rata geometrik. Metode rata-rata aritmatik

dinyatakan dalam persamaan berikut :

Untuk metode rata-rata geometrik, persamaannya dinyatakan sebagai

berikut :

Penggunaan perhitungan rata-rata aritmatik dan rata-rata geometrik

adalah tergantung pada tujuan investor. Rata-rata aritmatik diterapkan

untuk mengukur kinerja rata-rata selama satu periode, dan merupakan

cara yang bagus untuk memperkirakan expected return pada periode

berikutnya.

22

Sedangkan perhitungan rata-rata geometrik digunakan untuk

mengukur perubahan kekayaan yang terjadi pada periode-periode

sebelumnya (multiple periods). Rata-rata geometrik mengukur tingkat

pertumbuhan majemuk (compound rate of growth) selama periode yang

ditentukan. Hal ini sering digunakan dalam investasi dan keuangan untuk

merefleksikan tingkat pertumbuhan (growth rate) yang konsisten (steady)

dari dana yang telah diinvestasikan selama periode-periode sebelumnya

(Jones, 2004:153).

Mengacu kepada kedua metode perhitungan tersebut, maka rata-rata

geometrik merupakan metode perhitungan yang sesuai untuk digunakan

dalam penelitian ini. Dengan kata lain, rata-rata aritmatik tidak digunakan.

D. MODEL PENILAIAN ASET MODAL (CAPITAL ASSET PRICING MODE L - CAPM)

CAPM dikembangkan pertama kali pada tahun 1960 oleh William F

Sharpe, Lintner dan Mossin. Weston, Besley dan Brigham (1996: 193)

mendefinisikan CAPM sebagai berikut : “A Model based on the proposition

that any stock’s required rate of return is equal to the risk free of return

plus a risk premium, where risk reflect diversification”. CAPM merupakan

suatu model yang menghubungkan tingkat pendapatan yang diharapkan

dari suatu aset yang berisiko dengan risiko dari aset tersebut pada kondisi

pasar yang seimbang.

23

Menurut teori CAPM tingkat pendapatan yang diharapkan dari suatu

sekuritas dapat dihitung dengan menggunakan rumus:

Keterangan:

E(Ri) = Tingkat pendapatan yang diharapkan dari sekuritas i yang

mengandung risiko

RF = Tingkat pendapatan bebes risiko

E(RM) = Tingkat pendapatan yang diharapkan dari portofolio pasar.

βi = Tolak ukur risiko yang tidak bisa terdiversifikasi dari surat

berharga yang ke-i.

Sebagian asumsi yang digunakan untuk CAPM juga digunakan untuk

pendekatan normative dalam investasi yang dijelaskan dalam bab

terdahulu. Asumsi-asumsi ini adalah sebagai berikut:

(1) Investor mengevaluasi portofolio dengan melihat ekspektasi

return dan standar diviasi (sebagai risiko) portofolio untuk satu

periode.

(2) Investor tidak pernah puas, jadi jika diberi pilihan antara dua

portofolio yang identik, mereka akan memilih portofolio yang

memberi ekspektasi return yang lebih tinggi.

(3) Investor adalah risk averse, jadi jika diberi pilihan antara dua

portofolio identik, mereka memilih portofolio dengan standar

diviasi yang lebih rendah.

24

(4) Aset individual dapat dibagi tidak terbatas, artinya investor dapat

membeli sebagian saham jika investor berminat.

(5) Terdapat tingkat bebas risiko dengan investor dapat memberi

pinjaman (berinvestasi) atau meminjam uang.

(6) Pajak dan biaya transaksi tidak relevan.

Asumsi tambahan:

(7) Semua investor memiliki satu periode yang sama.

(8) Tingkat bunga bebas risiko sama untuk semua investor.

(9) Informasi ini bebas diperoleh dan tersedia secara cepat untuk

semua investor.

(10)Investor mempunyai ekspektasi yang homogen (homogeneous

expectation), artinya mereka memiliki persepsi yang sama dalam hal

ekspektasi return, standar diviasi dan kovarian sekurtas.

Dengan memperhatikan asumsi-asumsi ini, CAPM mengubah situasi

ke kasus ekstrim saja. Setiap orang mempunyai informasi yang sama dan

sepakat mengenai prospek sekuritas. Secara implisit hal ini berarti

investor menganalisis dan memproses informasi dengan cara yang sama.

Pasar sekuritas adalah pasar sempurna (perfect market), artinya tidak

ada pertentangan untuk melakukan investasi.

25

E. TEORI ARBITRASE HARGA (ARBITRAGE PRICING THEORI - APT)

Capital Asset Pricing Model bukanlah satu-satunya teori yang

mencoba menjelaskan bagaimana suatu aktiva ditentukan harganya oleh

pasar. Ross (1976) merumuskan suatu teori yang disebut sebagai

Arbitrage Pricing Theory (APT). Seperti halnya CAPM, APT

menggambarkan hubungan antara risiko dan pendapatan, tetapi dengan

menggunakan asumsi dan prosedur yang berbeda. Tiga asumsi yang

mendasari model Arbitrage Pricing Theory (APT) adalah: (Reilly, 2000);

(1) Pasar Modal dalam kondisi persaingan sempurna,

(2) Para Investor selalu lebih menyukai kekayaan yang lebih

daripada kurang dengan kepastian,

(3) Hasil dari proses stochastic artinya bahwa pendapatan asset

dapat dianggap sebagai K model faktor.

Dari asumsi yang menyatakan investor percaya bahwa pendapatan

sekuritas akan ditentukan oleh sebuah model faktorial dengan k faktor

risiko.

Untuk menghitung pendapatan sekuritas yang diharapkan pada model

APT dapat digunakan rumus sebagai berikut:

Keterangan :

E(Ri,t) = Tingkat pendapatan yang diharapkan sekuritas i pada periode t

ai = Konstanta

26

bik = Sensitivitas pendapatan sekuritas i terhadap faktor k pada periode t.

Fkt = Faktor k yang mempengaruhi pendapatan pada periode t

eit = random error

1. PERUBAHAN TINGKAT INFLASI Inflasi adalah kecenderungan barang-barang naik secara umum dan

dalam jangka waktu yang tertentu (Case dan Fair, 1999). Hubungan

antara positif antara inflasi dan harga saham adalah semakin tinggi inflasi

maka semakin tinggi barang dan jasa yang pada akhirnya meningkatkan

profit perusahaan dan harga sahamnya.

Meningkatnya pertumbuhan inflasi merupakan suatu ancaman atau

peluang bagi perusahaan. Jika inflasi ditimbulkan oleh permintaan

masyarakat yang terlalu kuat (demand pull inflation) maka pendapatan

perusahaan akan meningkat dan akhirnya akan meningkatkan

profitabilitas perusahaan. Jika inflasi ditimbulkan oleh kenaikan ongkos

produksi secara terus – menerus (cost push inflation) maka biaya yang

dikeluarkan perusahaan akan meningkat. Investor akan mengharapakan

return yang relatif tinggi pada saat tingkat inflasi sedang tinggi. Dan

sebaliknya investor akan mengharapkan return relatif rendah jika inflasi

rendah. Menurut Jamli (2001), untuk mengukur pertumbuhan inflasi dapat

digunakan formula sebagai berikut:

Pinflasi = 1

1

inf

infinf

t

tt

lasi

lasilasi

27

Keterangan:

P inflasi : perubahan inflasi

inflasi t : inflasi pada periode ke – t

inflasi t-1 : inflasi pada periode sebelum ke – t

2. PERUBAHAN TINGKAT SUKU BUNGA INDOESIA

Tingkat bunga adalah tingkat bunga deposito bulanan bank-bank

pemerintah yang selaku bank sentral mempunyai tugas untuk memelihara

agar sistem moneter dapat bekerja secara efisien melalui kebijakan –

kebijakan yang dibuat oleh bank Indonesia. Dimana hubungan negatif

antara tingkat suku bunga dan harga saham adalah semakin tinggi tingkat

suku bunga maka semakin rendah investasi (biaya modal yang semakin

tinggi) yang pada akhirnya berdampak semakin turunnya harga-harga

saham.

Para investor biasanya melihat BI rate sebagai patokan dalam

berinvestasi pada pasar modal. Karena BI rate merupakan imbalan bebas

risiko sehingga menjadi tolak ukur dalam pengembalian investasi. Nilai BI

rate mempunyai hubungan yang terbalik dengan return saham yang

diharapkan . Jika suku bunga ini lebih tinggi daripada return yang

diarapkan maka investor akan memilih deposito sebagai pilihan

investasinya. Sasanti (2005), “untuk mengetahui perubahan tingkat suku

bunga SBI dapat digunakan formula sebagai berikut:

28

Keterangan:

pBI rate : perubahan suku bunga BI rate

BI ratet : suku bunga BI rate periode ke – t

BI ratet-1 : suku bunga BI rate sebelum periode ke – t 3. PERUBAHAN NILAI TUKAR ATAU KURS

Kurs antara dua negara adalah harga di mana penduduk kedua

negara saling melakukan perdagangan. Hal ini disebabkan oleh adanya

kebutuhan barang dari kedua belah pihak tetapi mempunyai mata uang

yang berbeda. Mankiw (2000: 192), membedakan kurs menjadi dua, yaitu:

1) kurs nominal (nominal exchange rate) adalah harga relatif dari mata

uang dua negara.

2) kurs riil (real exchange rate) adalah harga relatif dari barang –

barang kedua negara.

Kurs adalah perbandingan antara mata uang dalam negeri dengan

mata uang luar negeri. Kurs yang dipergunakan dalam penelitian ini

adalah kurs US$ terhadap Rupiah. US$ dipilih penulis karena US$

merupakan hard currency yang paling stabil dan paling diakui sebagai

mata uang untuk transaksi internasional oleh semua negara. Hubungan

negatif antara nilai tukar dan harga saham adalah semakin menguat mata

29

uang rupiah terhadap dolar (semakin rendah nilai rupiah per dolar)

menyebabkan meningkatnya aliran modal masuk ke Indonesia yang pada

akhirnya meningkatkan pendapatan nasional dan harga-harga saham.

Dalam penelitian Dahlifah (2005) perubahan kurs dihitung dengan

formula sebagai berikut:

Keterangan:

pKurs : perubahan kurs

Kurst : kurs periode ke – t

Kurst-1 : kurs sebelum periode ke – t

F. PENELITIAN – PENELITIAN SEBELUMNYA

Chen, Roll, dan Ross (1986) melakukan penelitian dalam 2 tahap.

Tahap pertama dengan menggunakan regresi time series yang hasilnya

menyatakan bahwa terdapat empat faktor yang mendasari perubahan

harga saham, yaitu: Tingkat Inflasi, Perbedaan antara tingkat suku bunga

jangka pendek dan jangka panjang, Perbedaan antara tingkat keuntungan

obligasi yang berisiko tinggi dan rendah, Tingkat kegiatan dalam industri.

Tahap kedua, mereka melakukan regresi cross section dengan

menggunakan variabel beta yang didapat dari regresi tahap pertama dari

masing-masing perusahaan dan faktor untuk setiap portofolionya.

30

Hasilnya menunjukkan bahwa beta faktor tidak signifikan mempengaruhi

return saham.

Sorensen, Menrich, dan Thun Chee (1989), melakukan penelitian

dengan membuat model untuk Solomon Brother Risk Index Model yang

menyatakan bahwa terdapat tujuh faktor penting yang mempengaruhi

returns saham, yaitu: Economic growth, Business Cycle, Long Term

Interest, Short Term Interest, Inflation, Currency Fluctuastion, dan Market

Index Securities.

Riskianto (1992) seperti yang dikutip oleh Maurin Sitorus (2004),

menggunakan data di BEJ dari tahun 1984 sampai dengan tahun 1988

menguji Capital Asset Pricing Model (CAPM) dan Arbitrage Pricing

Theory (APT), dimana di dalam pengujian APT digunakan dua faktor yaitu

return pasar dan inflasi. Baik CAPM maupun APT menunjukkan tidak

adanya pola yang jelas antara beta dari return pasar maupun beta dari

inflasi.

Bambang Trisilo (1995) seperti yang dikutip oleh Maurin Sitorus

(2004), melakukan pengujian CAPM yang berorientasi konsumsi dengan

menggunakan data triwulan dan gabungan CAPM-APT dengan

menggunakan data bulanan di BEJ. Variabel bebas pada model APT ialah

deposito berjangka, inflasi yang diharapkan, residual Indeks Harga

Konsumen (IHK) sebagai tingkat inflasi yang tidak diharapkan, return

pasar yang diukur dengan IHSG. Hasil yang didapat pada penelitian ini

ialah koefisien beta pada model CAPM maupun gabungan CAPM-APT

31

tidak signifikan, sementara beta konsumsi pada CAPM berorientasi

konsumsi signifikan dalam menjelaskan variasi return saham di BEI.

G. KERANGKA PEMIKIRAN TEORITIS DAN PERUMUSAN HIPOTESIS 1. PENGARUH PREMI RISIKO YANG DIUKUR DENGAN

MENGGUNAKAN CAPITAL ASSET PRICING MODEL DALAM MEMPREDIKSI RETURN SAHAM

Dalam model Markowitz sebagaimana telah dibahas dimuka, investor

bisa menentukan pilihan portofolio optimal dari berbagai pilihan portofolio

yang ada pada garis portofolio yang efisien. Akan tetapi, model Markowitz

tersebut membatasi pilihan investor hanya pada portofolio yang terdiri dari

aset berisiko. Padahal dalam kenyataannya, investor bebas memilih

portofolio yang juga terdiri dari aset bebas risiko. Oleh karena itu muncul

teori yang didasari oleh teori portofolio yaitu teori Capital Asset Pricing

Model (CAPM) yang mula-mula dikenalkan oleh Sharpe pada tahun 1964,

kemudian disempurnakan oleh Lintner dan Mossin beberapa tahun

kemudian. Dalam teori ini diajarkan bahwa return yang disyaratkan dari

sebuah investasi pada surat berharga ditentukan oleh dua komponen,

yaitu return investasi bebas risiko (risk free rate) dan premi risiko (risk

premium). Persamaan CAPM menunjukkan bahwa saham dengan risiko

yang besar harus mampu memberikan premi risiko yang besar pula;

demikian sebaliknya.

32

Dengan demikian premi risiko yang diukur dengan menggunakan

Capital Asset Pricing Model mempunyai pengaruh tambahan (adjusted

effect), yakni pengaruh positif atau negatif dalam memprediksi return


Sehingga dapat disusun hipotesis sebagai berikut :

Hipotesis satu : Premi Risiko yang diukur dengan menggunakan Capital

Asset Pricing Model mempunyai “pengaruh tambahan”

dalam memprediksi return saham Industri Manufaktur


2. PENGARUH INFLASI, SUKU BUNGA INDONESIA DAN NILAI KURS

YANG DIUKUR DENGAN MENGGUNAKAN MODEL ARBITRAGE PRICING THEORY (APT) DALAM MEMPREDIKSI RETURN SAHAM

Variabel-variabel makroekonomi (inflasi, suku bunga indonesia dan

kurs) tersebut merupakan variabel yang dapat menggerakkan harga

saham adalah suatu teori yang dapat diterima secara umum (Maysami

dan Sim Kho, 2000). Banyak metode yang dapat dipergunakan untuk

mengkaji hubungan variabel-variabel makroekonomi terhadap pasar

modal suatu negara. Salah satu teori yang sering dipergunakan adalah

konsep Arbitrage Pricing Theory (APT) yang dikembangkan oleh Ross

(1976). Konsep APT ini merupakan konsep model keseimbangan yang

mempergunakan hukum satu harga (the law of one price), dimana dua

kesempatan investasi yang identik sama tidak bisa dijual dengan harga

yang berbeda (Elton et. al., 1995). Dengan menggunakan APT, Chen et.

33

al. (1986) membuktikan bahwa variabel-variabel makro ekonomi memiliki

pengaruh yang sistematik terhadap tingkat kembalian (return) pasar

saham.

Dari uraian diatas tentang variabel-variabel makroekonomi yaitu

inflasi, suku bunga indonesia, dan nilai kurs yang diukur dengan

menggunakan model Arbitrage Pricing Theory mempunyai pengaruh

tambahan (adjusted effect), yakni pengaruh positif atau negatif dalam

memprediksi return saham Industri Manufaktur yang tercatat di Bursa Efek

Indonesia. Sehingga dapat disusun hipotesis sebagai berikut :

Hipotesis dua : Inflasi, SBI, dan Kurs yang diukur dengan menggunakan

model Arbitrage Pricing Theory mempunyai “pengaruh

tambahan” dalam memprediksi return saham Industri

Manufaktur yang tercatat di Bursa Efek Indonesia.

3. PERBEDAAN EXPECTED RETURN YANG DIUKUR DENGAN

MENGGUNAKAN CAPITAL ASSET PRICING MODEL (CAPM) DAN MODEL ARBITRAGE PRICING THEORY (APT)

Harapan keuntungan di masa datang merupakan kompensasi atas

waktu dan risiko yang terkait dengan investasi yang dilakukan. Dalam

konteks investasi, harapan keuntungan tersebut sering disebut sebagai

return. Seorang investor mengharapkan return yang tinggi dari investasi

yang dilakukannya. Namun, untuk mendapatkan return yang tinggi,

investor menghadapi risiko yang tinggi pula. Artinya semakin tinggi return

yang diharapkan semakin tinggi risiko investasi. Penelitian Siegel (1992)

34

yang membandingkan return saham dan obligasi di Amerika dalam kurun

waktu hampir seabad (1902-1990) menemukan bahwa return saham jauh

melebihi return obligasi. Hal itu diikuti pula dengan fakta bahwa risiko

saham jauh lebih tinggi dibandingkan risiko obligasi.

Expected return yang diukur dengan menggunakan capital asset

pricing model mempunyai komponen yang terdiri dari premi risiko (Rm-Rf)

yang terdiri dari imbalan pasar (Rm) dan premi bebas risiko (Rf).

Risiko investasi bisa diartikan sebagai kemungkinan terjadinya

perbedaan antara return aktual dengan return yang diharapkan. Dua

konsep ini, risiko maupun return, bagaikan dua sisi mata uang yang selalu

berdampingan. Artinya, dalam berinvestasi, di samping menghitung return

yang diharapkan, investor harus memperhitungkan risikonya. Investor

perlu mencari alternatif investasi yang menawarkan tingkat return yang

paling tinggi dengan tingkat risiko tertentu, atau investasi yang

menawarkan return tertentu pada tingkat risiko terendah.

Pada tahun 1976 Stephen A. Ross merumuskan sebuah teori yang

disebut dengan Arbitrage Pricing Theory (APT), yaitu menyatakan bahwa

harga suatu aset bisa dipengaruhi oleh berbagai faktor, tidak hanya satu

faktor (portofolio pasar) seperti yang telah dikemukakan pada teori CAPM.

Pada model APT faktor – faktor makro ekonomi seperti inflasi, tingkat

suku bunga, nilai tukar mata uang turut diperhitungkan dalam

memprediksi return saham.

35

Expected return industri manufaktur yang tercatat di bursa efek

indonesia yang diukur dengan menggunakan capital asset pricing model

yang terdiri dari komponen premi risiko berbeda dengan expected return

yang diukur dengan menggunakan model arbitrage pricing model yang

terdiri dari komponen inflasi, suku bunga indonesia, dan nilai kurs.

Sehingga dari uraian tersebut, maka dapat disusun hipótesis sebagai

berikut :

Hipotesis tiga : Expected return capital asset pricing model berbeda

dengan expected return model arbitrage pricing model

pada industri manufaktur yang tercatat di Bursa Efek

Indonesia.

4. PERBEDAAN AKURASI CAPITAL ASSET PRICING MODEL

(CAPM) DAN MODEL ARBITRAGE PRICING THEORY (APT) Menurut Radcliffe (1997, 217-218), beberapa ukuran statistik yang

dapat digunakan untuk menggambarkan suatu risiko dan return, di

antaranya adalah : Mean Absolute Deviation menunjukkan kemungkinan

perbedaan antara return yang mungkin diterima dengan expected return-

nya. Cara ini cukup masuk akal untuk menunjukkan tingkat risiko suatu

portofolio untuk mengetahui hubungan atau correlation di antara return

sekuritas.

Akurasi suatu model ini diukur dengan menggunakan Mean Absolut

Deviation (MAD), model yang mempunyai MAD yang lebih kecil berarti

lebih akurat dibandingkan model yang mempunyai MAD yang lebih besar.

36

Maka akan dilakukan pengujian perbedaan rata-rata penyimpangan

absolut Capital Asset Pricing Model dan mdel Arbitrage Pricing Theory

berdasarkan Mean Absolut Deviation (MAD) pada masing-masing model

(capital asset pricing model –CAPM dan model arbitrage pricing theory-

APT) dalam memprediksi return saham Industri Manufaktur yang tercatat

di Bursa Efek Indonesia selama periode 5 tahun (tahun 2003 hingga

2008). Maka dapat disusun hipótesis sebagai berikut :

Hipotesis empat : Expected return capital asset pricing model berbeda

rata-rata penyimpangan absolut dengan expected return

model arbitrage pricing model pada industri manufaktur


Uraian pemikiran teoritis inilah yang mengantar peneliti sekaligus

penulis menskemakan kerangka pemikiran tersebut, sebagaimana yang

tersaji pada Gambar 2.

Gambar 2. Kerangka Pemikiran

Suku Bunga SBI

Kurs Rupiah Terhadap

US $

Tingkat Inflasi

CAPM

APT

Return Saham

MAD CAPM

& MAD APT

Premi Risiko Pasar

Analisis Regresi Tunggal

Analisis Regresi

Berganda

CAPM &

APT

37

BAB Ill METODE PENELITIAN

A. JENIS PENELITIAN

Berdasarkan pada masalah, tujuan, hipotesis penelitian dan

kerangka pemikiran maka jenis penelitian ini adalah penelitian uji hipótesis

regresi korelasi yang hendak melihat perbedaan akurasi yang signifikan

capital asset pricing model dan arbitrage pricing theory dalam

memprediksi return saham industri manufaktur yang tercatat di Bursa Efek

Indonesia.

Unit analisis pada penelitian ini adalah perusahaan manufaktur yang

terdaftar di Bursa Efek Indonesia. Time horizone pada penelitian adalah

menggunakan basis bulanan selama 6 tahun, dari tahun 2003 sampai

dengan tahun 2008. Jenis time horizone ini adalah longitudinal study, yaitu

penelitian dimana data diperoleh pada beberapa batas waktu untuk

menjawab sebuah pertanyaan penelitian (Sekaran: 238).

Variabel merupakan apa pun yang dapat membedakan atau

mengubah nilai

(Sekaran: 249). Penelitian ini menggunakan variabel Tingkat Pendapatan

Saham Industri Manufaktur sebagai variabel dependen (terikat) dan

variabel premi risiko pasar yang dimodelkan dalam CAPM, dan variabel

inflasi, tingkat suku bunga SBI, nilai tukar rupiah terhadap dolar yang

dimodelkan dalam APT sebagai variabel independen (bebas).

38

B. OBJEK DAN WAKTU PENELITIAN

Obyek penelitian adalah perusahaan manufaktur yang terdaftar pada

Bursa Efek Indonesia dan tergolong dalam kelompok saham yang

mempunyai nilai pasar (kapitalisasi) yang besar dan tingkat likuiditas yang

tinggi. Perusahaan-perusahaan tersebut terdaftar minimal selama satu

tahun dalam daftar saham indeks LQ 45 selama periode 2003-2008.

Penelitian ini dilaksanakan mulai dari bulan September 2008 - Mei 2009.

C. POPULASI DAN SAMPEL

Pada penelitian ini, populasi yang diambil adalah saham – saham

industri manufaktur yang terdaftar pada kelompok saham indeks LQ 45 di


Indeks saham LQ 45 merupakan indeks yang diperkenalkan oleh BEI

sejak 24 April 1997, adapun criteria saham yang masuk dalam

perhitungan indeks LQ 45, antara lain :

1. Perusahaan masuk dalam ranking 60 terbesar dari total transaksi

saham di pasar regular (rata-rata nilai transaksi selama 12 bulan

terakhir).

2. Ranking berdasarkan Kapitalisasi Pasar (rata-rata kapitalisasi pasar

selama 12 bulan terakhir).

3. Perusahaan tercatat di BEI minimum 30 hari bursa.

39

Pada penelitian ini, pengambilan sampel disesuaikan dengan kriteria

yang telah ditentukan sebelumnya. Adapun kriterianya :

Saham perusahan yang masuk dalam industri manufaktur selama

periode waktu Januari 2003 - Desember 2008 secara berturut-

turut dan konsisten dan data keuangan yang lengkap dan dapat

diandalkan kebenarannya pada tahun 2003-2008.

Berdasarkan kriteria diatas, jumlah sampel yang memenuhi syarat

adalah sebanyak 6 perusahaan, sebagaimana yang tersaji pada table 1.

Tabel 1. Data Perusahaan yang Digunakan Sebagai Sampel

No Nama Perusahaan Kode

1 PT. Indofood Sukses Makmur Tbk INDF

2 PT. Kalbe Farma Tbk KLBF

3 PT. Medco Energi International Tbk MEDC

4 PT. Unilever Indonesia Tbk UNVR

5 PT. Aneka Tambang Tbk ANTM

6 PT. United Tractors Tbk UNTR

D. TEKNIK PENGUMPULAN DATA

Penelitian ini menggunakan data sekunder harga saham masing-

masing perusahaan pada industri manufaktur yang terdaftar di Bursa Efek

Indonesia. Selain harga saham yang merupakan variabel dependen,

penelitian ini juga menggunakan data-data tingkat suku bunga SBI

40

bulanan untuk mencari imbalan aset bebas risiko, IHSG untuk mencari

imbalan pasar, tingkat inflasi bulanan, serta nilai tukar mata uang rupiah

terhadap dollar Amerika sebagai variabel independen.

Data-data sekunder didapat langsung dari Situs Web Resmi Bank

Indonesia: http://www.bi.go.id, sebagai sumber data untuk memperoleh

tingkat suku bunga SBI, inflasi dan perubahan kurs US$ dalam jangka

waktu 6 tahun. Dan Situs Web Resmi Bursa Efek Indonesia:

http://www.idx.go.id untuk harga saham, Market Capitalization dan Indeks

Harga Saham individual setiap sekuritas yang diteliti, IHSG dan daftar

perusahaan manufaktur yang masuk kategori LQ 45 secara terus menerus

dalam jangka waktu 6 tahun. Data dikumpulkan oleh peneliti bersumber

dari Laporan Keuangan Tahunan emiten yang diperoleh dari buku

Indonesian Capital Market Direktory (ICMD) tahun 2003 -2008 dan

Laporan Penerbitan Indeks Saham LQ 45 oleh BEJ mulai dari tahun 2003

hingga tahun 2008. Data tersebut kemudian dipilih berdasarkan metoda

purpose sampling untuk dijadikan sampel pada penelitian ini.

E. DEFINISI OPERASIONAL

Definisi operasional merupakan penjelasan dan pengertian teoretis

variable untuk dapat diamati dan diukur. Dalam penelitian ini definisi

operasional yang dimaksud adalah sebagai berikut.

(1) Return saham

http://www.bi.go.id/

http://www.idx.go.id/

41

merupakan tingkat keuntungan yang diperoleh dari investasi. Dalam

penelitian ini return saham merupakan return saham-saham sampel LQ 45

yang dihitung secara bulanan. Return dalam penelitian ini dapat diperoleh

dengan menggunakan rumus:

keterangan:

Ri = Return saham

Pt = Harga saham pada periode t

Pt-1 = Harga saham pada periode t-1

(2) Varian saham

Merupakan penyimpangan tingkat pengembalian pada penyimpangan

rata-rata pengembalian saham yang diukur dengan persentase (%).

Varian saham (σ2) merupakan kuadrat dari standar deviasi saham (σ).

(3) Return pasar

Adalah tingkat pengembalian yang diperoleh dari investasi pada saham

yang ada di bursa, yang tercermin dari indeks IHSG bulanan yang diukur

dengan persentase (%).

Keterangan :

Rmt = Return pasar periode ke-t

It = Indeks IHSG periode ke-t

It-1 = Indeks IHSG periode ke-t-1

42

(4) Risiko sistematis

Risiko sistematis ditunjukkan oleh parameter beta yang merupakan rasio

antara kovarian return saham terhadap return pasar, pada model CAPM,

dan pada model APT, k faktor tersebut antara lain :

Tingkat suku bunga yang tidak diharapkan (unxpected intrest rate)

adalah selisih tingkat suku bunga sesungguhnya dengan tingkat

suku bunga yang diharapkan. Tingkat suku bunga yang diharapkan

dihitung dengan menggunakan metode ARIMA.

Tingkat inflasi yang tidak diharapkan (unexpected inflation) adalah

selisih tingkat inflasi sesungguhnya dengan tingkat inflasi yang

diharapkan. Tingkat inflasi yang diharapkan dihitung dengan

menggunakan metode ARIMA.

Tingkat perubahan kurs yang tidak diharapkan ( unexpected

exchange rate fluctuation) adalah selisih tingkat perubahan kurs

sesungguhnya dengan tingkat perubahan kurs yang diharapkan.

Tingkat perubahan kurs yang diharapkan dihitung dengan

menggunakan metode ARIMA.

Data mengenai tingkat bunga, tingkat inflasi dan perubahan kurs

sesungguhnya, didapat langsung dari Situs Web Resmi Bank

Indonesia: http://www.bi.go.id, secara bulanan dalam jangka waktu

6 tahun.

(5) Return bebas risiko


43

Merupakan tingkat pengembalian yang diperoleh dari aktiva bebas risiko.

Dalam penelitian ini yang digunakan sebagai tingkat bunga bebas risiko

adalah tingkat suku bunga Sertifikat Bank Indonesia (SBI) yang diterbitkan

oleh Bank Indonesia periode bulanan dengan ukuran persentase (%).

F. CAPITAL ASSET PRICING MODEL

Dalam penelitian expected return yang diukur dengan menggunakan

Capital Asset Pricing Model dalam memprediksi return saham Industri

Manufaktur yang tercatat di Bursa Efek Indonesia berdasarkan

perhitungan dan analisis dari premi risiko setiap saham selama periode

tertentu ini berdampak pada keputusan investor.

Untuk menghitung expected return yang menggunakan Capital Asset

Pricing Model memerlukan tahapan pengerjaan sebagai berikut :

1) Menentukan periode estimasi (estimation Period) yang akan

digunakan untuk mengestimasi parameter alpha dan beta tiap-tiap

saham. Periode estimasi dalam penelitian ini dari Januari 2003 -

Desember 2008.

2) Menghitung pendapatan saham yang sesungguhnya (Actual

Return) perusahaan-perusahaan Manufaktur.

3) Menghitung pendapatan pasar (market return).

4) Menghitung beta (β) dengan menggunakan rumus market model

yang meregresikan antara pendapatan saham yang sesungguhnya

(actual return) dengan pendapatan pasar (market return).

44

5) Setelah beta (β) masing-masing perusahaan diperoleh kemudian

membentuk sebuah model persamaan berdasarkan model CAPM.

6) Menghitung pendapatan saham yang diharapkan (expected return)

dengan menggunakan model CAPM.

7) Menghitung rata-rata penyimpangan absolut (Mean Absolut

Deviation (MAD)) untuk model CAPM dengan rumus Model CAPM :

Perhitungan tersebut diterapkan secara individual pada setiap saham

Industri Manufaktur yang tercatat di Bursa Efek Indonesia di dalam sampel

penelitian.

G. ARBITRAGE PRICING THEORY

Expected return yang diukur dengan menggunakan model arbitrage

pricing model yang terdiri dari komponen inflasi, suku bunga indonesia,

dan nilai kurs pada saham Industri Manufaktur yang tercatat di Bursa Efek

Indonesia dan berdasarkan perhitungan dan analisis tersebut ini pun

berdampak pada keputusan investor.

Untuk menghitung expected return yang menggunakan model

arbitrage pricing model memerlukan tahapan pengerjaan sebagai berikut :

1. Menghitung a, b1, b2, dan b3 untuk model APT pada

perusahaanperusahaan Manufaktur.

45

2. Menghitung pendapatan saham yang sesungguhnya (Actual

Return) perusahaan-perusahaan Manufaktur.

3. Menghitung b1, b2, dan b3 yang merupakan hasil ARIMA program

SPSS 13.00 pada perusahaanperusahaan Manufaktur.

4. Menghitung pendapatan saham yang diharapkan (expected return)

dengan menggunakan model APT.

5. Menghitung rata-rata penyimpangan absolut (Mean Absolut

Deviation (MAD)) untuk model APT dengan rumus Model CAPM :

Perhitungan tersebut diterapkan secara individual pada setiap saham

Industri Manufaktur yang tercatat di Bursa Efek Indonesia di dalam sampel

penelitian.

H. TEKNIK STATISTIK DAN EKONOMETRIK YANG DIGUNAKAN

1. PENGARUH PREMI RISIKO YANG DIUKUR DENGAN

MENGGUNAKAN CAPITAL ASSET PRICING MODEL DALAM MEMPREDIKSI RETURN SAHAM

Untuk menguji pengaruh premi risiko yang diukur dengan

menggunakan capital asset pricing model dilakukan dengan

menggunakan regresi linier tunggal dimana variabel terikatnya expected

return capital asset pricing model sedangkan variabel bebasnya adalah

premi risiko. Tujuan pengujian ini adalah untuk mengetahui pengaruh

variabel bebas (premi risiko) yang diukur dengan menggunakan capital

46

asset pricing model dalam memprediksi return (variabel terikat, expected

return capital asset pricing model ) saham Indutri Manufaktur yang tercatat

di bursa efek indonesia.

Dalam penelitian ini model regresi sebagai berikut :

Keterangan :

Ri-Rf : pendapatan saham pada perusahaan i

Rf : imbalan aset bebas risiko

Rm : imbalan pasar

α : konstanta

βi : slope (kepekaan saham i terhadap premium)

℮ : error

Analisis regresi ini dimaksudkan untuk mengetahui besarnya

koefisien regresi masing-masing variabel. Koefisien regresi ini

menunjukkan sensitivitas variable terikat, dalam hal ini expected return

saham capital asset pricing model terhadap perubahan variabel bebas

(premi risiko). Variabel terikat (expected return saham capital asset pricing

model) akan meningkat atau menurun sebesar β unit jika variabel premi

risiko meningkat atau menurun sebesar satu unit.

47

2. PENGARUH INFLASI, SUKU BUNGA INDONESIA DAN NILAI KURS YANG DIUKUR DENGAN MENGGUNAKAN MODEL ARBITRAGE PRICING THEORY (APT) DALAM MEMPREDIKSI RETURN SAHAM

Untuk menguji pengaruh inflasi, suku bunga indonesia dan nilai kurs

yang diukur dengan menggunakan model Arbitrage Pricing Theory

dilakukan dengan menggunakan regresi linier berganda dimana variabel

terikatnya expected return Arbitrage Pricing Theory sedangkan variabel

bebasnya adalah inflasi, suku bunga indonesia dan nilai kurs. Tujuan

pengujian ini adalah untuk mengetahui pengaruh variabel – variabel bebas

(inflasi, suku bunga indonesia dan nilai kurs) yang diukur dengan

menggunakan model arbitrage pricing theory (APT) dalam memprediksi

return (variabel terikat, expected return Arbitrage Pricing Theory) saham

Industri Manufaktur yang tercatat di Bursa Efek Indonesia.

Dalam penelitian ini model regresi sebagai berikut :

Keterangan :

Ri-Rf : Pendapatan saham pada perusahaan i

α : konstanta

β : koefisien korelasi

pInflasi : perubahan inflasi

pBI Rata : perubahan tingkat suku bunga SBI

pkurs : perubahan nilai tukar rupiah terhadap dolar

℮ : error

48

Analisis regresi ini dimaksudkan untuk mengetahui besarnya

koefisien regresi masing-masing variabel. Koefisien regresi ini

menunjukkan sensitivitas variable terikat, dalam hal ini expected return

Arbitrage Pricing Theory terhadap perubahan variabel bebas (inflasi, suku

bunga indonesia dan nilai kurs). Variabel terikat (expected return Arbitrage

Pricing Theory) akan meningkat atau menurun sebesar β unit jika variabel

inflasi, suku bunga indonesia dan nilai kurs meningkat atau menurun

sebesar satu unit. Hal yang sama akan terjadi jika variabel bebas lainnya

meningkat atau menurun satu unit, maka variabel terikat akan meningkat

atau menurun sebesar koefisien regresi variabel yang bersangkutan.

3. STATISTIK UJI BEDA DUA RATA-RATA UNTUK INDEPENDENT SAMPLE EXPECTED RETURN YANG DIUKUR DENGAN MENGGUNAKAN CAPITAL ASSET PRICING MODEL (CAPM) DAN MODEL ARBITRAGE PRICING THEORY (APT)

Untuk mengetahui perbedaan expected return yang diukur dengan

menggunakan capital asset pricing model (CAPM) dan model arbitrage

pricing theory (APT) pada saham industri manufaktur yang tercatat di

bursa efek indonesia, dilakukan tahapan-tahapan sebagai berikut:

(1) Menghitung expected return yang diukur dengan menggunakan

capital asset pricing model (CAPM) dan model arbitrage pricing

theory (APT);

(2) Dilakukan uji statistik, yaitu uji rata-rata dua sampel independen (t-

test);

49

(3) Dari hasil uji statistik tersebut, selanjutnya diambil kesimpulan

tentang expected return yang diukur dengan menggunakan capital

asset pricing model (CAPM) dan model arbitrage pricing theory (APT)

pada saham industri manufaktur yang tercatat di bursa efek

indonesia pada saham Industri Manufaktur yang tercatat di Bursa

Efek Indonesia

4. STATISTIK UJI BEDA DUA RATA-RATA UNTUK INDEPENDENT SAMPLE MEAN ABSOLUT DEVIATION (MAD) CAPM DAN APT

Untuk mengetahui perbedaan rata-rata penyimpangan absolut (mean

absolut deviation (mad)) CAPM dan APT pada saham industri manufaktur

yang tercatat di bursa efek indonesia, dilakukan tahapan-tahapan sebagai

berikut:

i. Menghitung selisih antara actual return dan expected return yang

diukur dengan menggunakan capital asset pricing model (CAPM) dan

model arbitrage pricing theory (APT) dibagi dengan banyaknya

obeservasi pengamatan yang dilakukan peneliti, dengan rumus yang

sama diterapkan sama pada capital asset pricing model (CAPM) dan

model arbitrage pricing theory (APT), yaitu :

ii. Dilakukan uji statistik, yaitu uji rata-rata dua sampel independen (t-

test);

50

iii. Dari hasil uji statistik tersebut, selanjutnya diambil kesimpulan

tentang perbedaan rata-rata penyimpangan absolut Capital Asset

Pricing Model dan mdel Arbitrage Pricing Theory berdasarkan Mean

Absolut Deviation (MAD) pada masing-masing model (capital asset

pricing model –CAPM dan model arbitrage pricing theory-APT) dalam


Efek Indonesia.

51

BAB IV GAMBARAN UMUM

A. PASAR MODAL

Pertumbuhan bursa efek pada tahun-tahun berikutnya menjadi

semakin cepat, terutama sejak dilakukan sistim otomasi perdagangan

pada tanggal 25 Mei 1995 seperti yang dikutip dari Panduan Indeks Harga

Saham Bursa Efek Indonesia (2008), semua indikator perdagangan

seperti nilai, volume dan frekuensi transaksi menunjukkan pertumbuhan

yang luar biasa. Pada tahun 2007, rata-rata nilai transaksi telah mencapai

angka di atas Rp 4,3 triliun per hari. Bahkan pada tahun 2008, sampai

dengan semester pertama, rata-rata nilai transaksi harian meningkat

menjadi Rp 5,6 triliun. Meskipun pada Semester II, terjadi penurunan

karena ada krisis “subprime” di Amerika yang mempengaruhi semua

bursa di dunia tidak terkecuali Indonesia, akan tetapi rata-rata nilai

transaksi pada tahun 2008 masih lebih tinggi dari tahun 2007 yaitu

sebesar Rp 4,5 triliun. Angka-angka tersebut meningkat luar biasa jika

dibandingkan dengan awal-awal swastanisasi bursa efek atau sebelum

diberlakukan otomasi perdagangan. Pada tahun 1994, rata-rata nilai

transaksi hanya sebesar Rp 104 miliar per hari. Hal ini berarti dalam kurun

waktu 14 tahun rata-rata nilai transaksi harian telah meningkat sebesar

lebih kurang 4.000%.

52

Seiring dengan perkembangan pasar dan tuntutan untuk lebih

meningkatkan efisiensi serta daya saing di kawasan regional, maka efektif

tanggal 3 Desember 2007 secara resmi PT Bursa Efek Jakarta digabung

dengan PT Bursa Efek Surabaya dan berganti nama menjadi PT Bursa

Efek Indonesia.

Selain aktivitas transaksi yang meningkat, dalam kurun yang sama,

Indek Harga Saham Gabungan (IHSG) juga menunjukkan kenaikan yang

luar biasa. Pada akhir tahun 1994, IHSG masih berada pada level

469,640. Meskipun sempat mengalami penurunan pada saat krisis

ekonomi melanda Indonesia tahun 1997, akan tetapi pada era tahun

2000-an IHSG mengalami pertumbuhan yang luar biasa. Pada tanggal 9

Januari 2008, IHSG mencapai level tertinggi sepanjang sejarah Pasar

Modal Indonesia yaitu ditutup pada level 2.830,263 atau meningkat

sebesar 502,65% dibandingkan penutupan tahun 1994.

Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG) pertama kali diperkenalkan

pada tanggal 1 April 1983 sebagai indikator pergerakan harga saham

yang tercatat di bursa. Hari dasar perhitungan indeks adalah tanggal 10

Agustus 1982 dengan nilai 100. Sedangkan jumlah emiten yang tercatat

pada waktu itu adalah sebanyak 13 emiten. Sekarang ini (Desember2008)

jumlah emiten yang tercatat di Bursa Efek Indonesia sudah mencapai 396

emiten.

Nilai IHSG yang semakin tinggi merupakan bentuk kepercayaan

investor atas kondisi ekonomi Indonesia yang semakin kondusif.

53

Perkembangan IHSG selama tiga tahun terakhir dapat dilihat pada

gambar 3. Perkembangan IHSG

Faktor domestik inilah yang menjadi salah satu factor utama dari

pergerakan IHSG, faktor-faktor fundamental suatu negara seperti inflasi,

pendapatan nasional, jumlah uang yang beredar, suku bunga, maupun

nilai tukar Rupiah. Berbagai faktor fundamental tersebut dianggap dapat

berpengaruh pada ekspektasi investor yang akhirnya berpengaruh pada

pergerakan Indeks.

B. PERUSAHAAN – PERUSAHAAN MANUFAKTUR

1. RETURN SAHAM TERHADAP RETURN PASAR TAHUN 2003 Pada table 1.1 Descriptive Statistic terlihat bahwa pergerakan return

IHSG tertinggi mencapai 13 % pada bulan April 2003, dan return IHSG

terendah sebesar -9% pada bulan Januari 2003. Pergerakan return INDF

tertinggi mencapai 21 % pada bulan April dan Mei 2003, dan return INDF

terendah sebesar -13% pada bulan Agustus 2003. Pergerakan return

54

MEDCO tertinggi mencapai 7 % pada bulan Agustus tahun 2003, dan

return MEDCO terendah sebesar -7% pada bulan Mei 2003. Pergerakan

return UNVR tertinggi mencapai 17 % pada bulan April dan Mei 2003, dan

return UNVR terendah sebesar -88 % pada bulan september 2003.

Pergerakan return KLBF tertinggi mencapai 32 % pada bulan April 2003,

dan return KLBF terendah sebesar -11 % pada bulan Oktober 2003.

Tabel 1.1 Descriptive Statistics

N Minimum Maximum Mean Std. Deviation Variance

IHSG 12 -.09 .13 .0434 .06637 .004

INDF 12 -.13 .21 .0303 .11804 .014

MEDC 12 -.07 .07 .0008 .04199 .002

UNVR 12 -.88 .17 -.0277 .27953 .078

KLBF 12 -.11 .32 .0209 .11680 .014

ANTM 12 -.09 .57 .1125 .17050 .029

UNTR 12 -.12 .42 .1404 .19654 .039

Valid N (listwise) 12

Sumber : Hasil Output SPSS 13.00

Pergerakan return ANTM tertinggi mencapai 57 % pada bulan

Desember 2003, dan return ANTM terendah sebesar -9% pada bulan April

2003. Pergerakan return UNTR tertinggi mencapai 42 % pada bulan April

2003, dan return UNTR terendah sebesar -12 % pada bulan Januari 2003.

2. RETURN SAHAM TERHADAP RETURN PASAR TAHUN 2004

Pada table 1.2 Descriptive Statistic terlihat bahwa pergerakan return

IHSG tertinggi mencapai 14 % pada bulan November 2004, dan return

IHSG terendah sebesar -7% pada bulan Mei 2004. Pergerakan return

55

INDF tertinggi mencapai 11 % pada bulan November 2004, dan return

INDF terendah sebesar -7% pada bulan Mei 2004. Pergerakan return

MEDCO tertinggi mencapai 25 % pada bulan Oktober 2004, dan return

MEDCO terendah sebesar -6% pada bulan Juli 2004. Pergerakan return

UNVR tertinggi mencapai 9 % pada bulan Juni 2004, dan return UNVR

terendah sebesar -11 % pada bulan Februari 2004. Pergerakan return

KLBF tertinggi mencapai 337 % pada bulan September 2004, dan return

KLBF terendah sebesar -76 % pada bulan Agustus 2004.

Tabel 1.2

Descriptive Statistics

12 -.07 .14 .0327 .05621

12 -.07 .11 .0013 .05559

12 -.06 .25 .0397 .08806

12 -.11 .09 -.0061 .06181

12 -.76 3.37 .1897 1.04314

12 -.22 .18 -.0016 .12557

12 -.33 .28 .0633 .15354

12

IHSG

INDF

MEDCO

UNVR

KLBF

ANTM

UNTR

Valid N (listwise)

N Minimum Maximum Mean Std. Dev iation


Pergerakan return ANTM tertinggi mencapai 18 % pada bulan Maret

2004, dan return ANTM terendah sebesar -22% pada bulan Januari 2004.

Pergerakan return UNTR tertinggi mencapai 28 % pada bulan Oktober

2004, dan return UNTR terendah sebesar -33 % pada bulan Mei 2004.



IHSG tertinggi mencapai 6 % pada bulan Desember 2005, dan return

IHSG terendah sebesar -5% pada bulan April 2005. Pergerakan return

56

INDF tertinggi mencapai 25 % pada bulan Maret 2005, dan return INDF

terendah sebesar -28% pada bulan Agustus 2005. Pergerakan return

MEDCO tertinggi mencapai 47 % pada bulan Juni 2005, dan return

MEDCO terendah sebesar -15% pada bulan Juli 2005. Pergerakan return

UNVR tertinggi mencapai 22 % pada bulan Mei 2005, dan return UNVR

terendah sebesar -11 % pada bulan Juni 2005. Pergerakan return KLBF

tertinggi mencapai 26 % pada bulan Januari 2005, dan return KLBF

terendah sebesar -6 % pada bulan Maret 2005.

Tabel 1.3


12 -.05 .06 .0221 .03258

12 -.28 .25 .0206 .14269

12 -.15 .47 .0516 .16298

12 -.11 .22 .0247 .08290

12 -.06 .26 .0539 .09417

12 -.09 .32 .0685 .11338

12 -.15 .24 .0468 .12152

12

IHSG

INDF

MEDCO

UNVR

KLBF

ANTM

UNTR

Valid N (listwise)



Pergerakan return ANTM tertinggi mencapai 32 % pada bulan

Desember 2005, dan return ANTM terendah sebesar -9% pada bulan

Agustus 2005. Pergerakan return UNTR tertinggi mencapai 24 % pada

bulan Januari 2005, dan return UNTR terendah sebesar -15 % pada bulan

Maret 2005.



IHSG tertinggi mencapai 11 % pada bulan April 2006, dan return IHSG

57

terendah sebesar -9% pada bulan Mei 2006. Pergerakan return INDF

tertinggi mencapai 27 % pada bulan April 2006, dan return INDF terendah

sebesar -17% pada bulan Mei 2006. Pergerakan return MEDCO tertinggi

mencapai 16 % pada bulan Januari dan April 2006, dan return MEDCO

terendah sebesar -17% pada bulan Mei 2006. Pergerakan return UNVR

tertinggi mencapai 25 % pada bulan November 2006, dan return UNVR

terendah sebesar -12 % pada bulan Mei 2006. Pergerakan return KLBF

tertinggi mencapai 31 % pada bulan Januari 2006, dan return KLBF

terendah sebesar -14 % pada bulan Mei 2006.

Tabel 1.4


12 -.09 .11 .0387 .05391

12 -.17 .27 .0398 .12008

12 -.17 .16 .0083 .09553

12 -.12 .25 .0399 .08580

12 -.14 .31 .0226 .12988

12 -.23 .32 .0781 .14342

12 -.02 .21 .0518 .06459

12

IHSG

INDF

MEDCO

UNVR

KLBF

ANTM

UNTR

Valid N (listwise)



Pergerakan return ANTM tertinggi mencapai 32 % pada bulan April 2006,

dan return ANTM terendah sebesar -23% pada bulan Mei 2006.

Pergerakan return UNTR tertinggi mencapai 21 % pada bulan April 2006,

dan return UNTR terendah sebesar -2 % pada bulan Desember 2006.



IHSG tertinggi mencapai 12 % pada bulan Oktober 2007, dan return IHSG

58

terendah sebesar -7% pada bulan Agustus 2007. Pergerakan return INDF

tertinggi mencapai 25 % pada bulan April dan Mei 2007, dan return INDF

terendah sebesar -8% pada bulan Februari 2007. Pergerakan return

MEDCO tertinggi mencapai 21 % pada bulan Juli tahun 2007, dan return

MEDCO terendah sebesar -9% pada bulan Agustus 2007. Pergerakan

return UNVR tertinggi mencapai 12 % pada bulan Juli 2007, dan return

UNVR terendah sebesar -11 % pada bulan Januari 2007. Pergerakan

return KLBF tertinggi mencapai 12 % pada Juni 2007, dan return KLBF

terendah sebesar -10 % pada November 2007.

Tabel 1.5


12 -.07 .12 .0368 .05472

12 -.08 .25 .0598 .10182

12 -.09 .21 .0351 .09111

12 -.11 .12 .0041 .07120

12 -.10 .12 .0070 .06995

12 -.79 .40 .0328 .32022

12 -.06 .34 .0475 .10154

12

IHSG

INDF

MEDCO

UNVR

KLBF

ANTM

UNTR

Valid N (listwise)



Pergerakan return ANTM tertinggi mencapai 40 % pada November

2007, dan return ANTM terendah sebesar -79% pada bulan Juli 2007.

Pergerakan return UNTR tertinggi mencapai 34 % pada bulan Oktober

2007, dan return UNTR terendah sebesar -6 % pada bulan Agustus 2007.



IHSG tertinggi mencapai 9 % pada Desember 2008, dan return IHSG

59

terendah sebesar -31% pada Oktober 2008. Pergerakan return INDF

tertinggi mencapai 23 % pada Mei 2008, dan return INDF terendah

sebesar -44% pada bulan oktober 2008. Pergerakan return MEDCO

tertinggi mencapai 29 % pada Mei 2008, dan return MEDCO terendah

sebesar -42% pada Oktober 2008. Pergerakan return UNVR tertinggi

mencapai 5 % pada Agustus 2008, dan return UNVR terendah sebesar -1

% pada bulan Oktober 2008. Pergerakan return KLBF tertinggi mencapai

12 % pada bulan November 2008, dan return KLBF terendah sebesar -44

% Oktober 2008.

Tabel 1.6


12 -.31 .09 -.0509 .10691

12 -.44 .23 -.0662 .16646

12 -.42 .29 -.0613 .19576

12 -.01 .05 .0124 .02114

12 -.44 .12 -.0810 .12921

12 -.29 .15 -.1007 .14322

12 -.67 .26 -.0313 .24323

12

IHSG

INDF

MEDCO

UNVR

KLBF

ANTM

UNTR

Valid N (listwise)



Pergerakan return ANTM tertinggi mencapai 15 % pada Februari 2008,

dan return ANTM terendah sebesar -29% pada bulan Oktober 2008.

Pergerakan return UNTR tertinggi mencapai 26 % pada November 2008,

dan return UNTR terendah sebesar -67 % pada bulan Oktober 2008.

60

BAB V ANALISIS DAN PEMBAHASAN

A. ANALISIS CAPITAL ASSET PRICING MODEL (CAPM)

1. ESTIMASI PARAMETER ALPHA DAN BETA TIAP-TIAP SAHAM Kepekaan return saham terhadap perubahan pasar biasa disebut

dengan beta investasi. Beta secara singkat dapat dihitung berdasarkan

data historis return saham dan proyeksinya serta return pasar saham.

Beta saham positif berarti mempunyai hubungan positif dengan kondisi

pasar, bila return pasar naik maka return saham juga naik dan sebaliknya.

Nilai dari beta (β) tersebut dapat dihitung dengan rumus: Budie et al.

(2006:416)

βi = 2

),(

m

mi RRCov

Setelah data diolah dengan menggunakan Ms. Excell dan hasil

output SPSS 13, maka sensitivitas return saham terhadap market return

(IHSG), yaitu :

Tabel 1.7 Sensitivitas return saham terhadap market return (IHSG)

Emiten Beta

2003 2004 2005 2006 2007 2008

INDF 0.322 0.562 -0.040 0.159 -0.178 0.276

MEDCO 0.530 0.083 0.003 -0.042 0.242 0.044

UNVR -0.025 0.191 0.156 0.481 0.329 0.569

KLBF -0.081 0.020 0.145 0.206 0.399 0.223

ANTM -0.061 -0.045 0.149 -0.110 0.081 0.319

UNTR 0.154 0.128 0.005 0.308 0.178 -0.008

Sumber : Hasil Output Ms. Excell dan SPSS 13.00

61

2. MENGHITUNG PENDAPATAN SAHAM YANG SESUNGGUHNYA (ACTUAL RETURN) PERUSAHAAN-PERUSAHAN MANUFAKTUR Langkah – langkah penghitungan, sebagai berikut :

Rate of return saham yang merupakan keuntungan dari capital gain

dan dividen dalam periode tertentu diperoleh dengan persamaan

berikut :

Perhitungan :

Rate of return pada bulan Agustus tahun 2003, dimana terdapat

pembagian deviden, seperti :

Rt = 775

28)775675( = - 0.0929

Dan seterusnya sampai ke perhitungan bulan Desember tahun 2008,

yang dapat dilihat pada lampiran F.

Kemudian menghitung proporsi saham, dengan persamaan :

Wt = tionCapitalizaMarketnKeseluruhaNilaiTotal

tionCapitalizaMarket

Perhitungan Proporsi saham (Wt) INDF, pada bulan Agustus tahun

2003, seperti :

Wt = 945,514,36

534,415,7 = 0.20308


yang dapat dilihat pada lampiran C.

62

Kemudian

Ri = tt RW .

Perhitungan :

Setelah diperoleh nilai Rate of return dan proporsi saham, maka Actual

Return bulan Agustus 2003 diperoleh, seperti :

Ri = 0.20308(- 0.0929) = -0.0189

Artinya actual return yang diperoleh mengalami penurunan sebesar

1,89%.


yang dapat dilihat pada lampiran G.

Setelah melalui langkah – langkah perhitungan yang merupakan data

bulanan kemudian dirata-ratakan menjadi tahunan yang menggunakan

model CAPM, dan semua data diolah dengan menggunakan Ms.Excell,

maka diperoleh Actual Return tahunan, sebagai berikut :

Tabel 2.1 Actual Return (Ri) Tahunan, Model CAPM

SAHAM TAHUN

2003 2004 2005 2006 2007 2008

Ri.INDF 0.00862 0.00054 0.00351 0.00469 0.00797 -0.00602

Ri.MEDC 0.00101 0.00526 0.00888 0.00181 0.00349 -0.00376

Ri.UNVR -0.02171 -0.00032 0.01318 0.01692 0.00271 0.00603

Ri.KLBF 0.00831 0.01456 0.00532 0.00397 0.00098 -0.00385

Ri.ANTM 0.00642 0.00028 0.00520 0.00931 0.01053 -0.01191

Ri.UNTR 0.00437 0.00683 0.00649 0.00820 0.00890 -0.00294

Sumber : Hasil Output Ms. Excell

63

3. MENGHITUNG PENDAPATAN PASAR (MARKET RETURN)

Rm = IHSGt RW .

Hasil perhitungan dapat dilihat pada lampiran 4.

Setelah diperoleh Market Return, maka selanjutnya dilakukan

pengurangan terhadap Free Return (Rf) untuk mengetahui Premi Risiko

setiap saham perusahaan, dan kemudian mencari sensitivitas Premi

Risiko terhadap Actual Return yang artinya mencari nilai beta untuk model

CAPM.

a. Analisis Premi Risiko terhadap Actual Return Tahun 2003

Pada table 3.1 terlihat bahwa sensitivitas Premi Risiko terhadap

actual return saham INDF (Beta) sebesar 0.09, dan R Square Change

sebesar 0.024 atau 2.4%, artinya premi risiko mempengaruhi actual return

hanya sebesar 2.4% saja dan seterusnya.

Tabel 3.1 Alpha, Beta dan R2 Tahun 2003

Saham Alpha Beta R2

INDF 0.000 0.090 0.024

MEDC 0.003 -0.016 0.020

UNVR -0.042 0.984 0.025

KLBF 0.008 0.011 0.001

ANTM 0.008 -0.062 0.020

UNTR 0.006 -0.055 0.066

64


Dan pada table 3.1.1, terlihat bahwa rata-rata beta yang dicapai oleh

perusahaan yang diteliti selama tahun 2003 hanya mencapai 0.1587,

dimana UNVR memiliki beta yang tertinggi sebesar 0.98, dan MEDC yang

memiliki beta negative sebesar -0.016. Dan hanya UNTR yang

mempunyai premi risiko sebesar 7% saja mempengaruhi actual returnnya.

Tabel 3.1.1


6 -.04 .01 -.0028

6 -.06 .98 .1587

6 .00 .07 .0260

6

Alpha

Beta

Rsquare

Valid N (listwise)

N Minimum Maximum Mean


b. Analisis Premi Risiko terhadap Actual Return Tahun 2004

Pada table 3.2 terlihat bahwa sensitivitas Premi Risiko terhadap actual

return saham UNTR (Beta) sebesar 0.113, dan R Square Change sebesar

0.021 atau 2.1%, artinya premi risiko mempengaruhi actual return hanya

sebesar 2.1% saja dan seterusnya.


perusahaan yang diteliti selama tahun 2004 mencapai -0.1728, dimana

UNTR memiliki beta yang tertinggi sebesar 0.11, dan UNVR yang memiliki

beta negative sebesar -0.56. Dan hanya UNVR yang mempunyai premi

risiko sebesar 8% saja mempengaruhi actual returnnya.

65


Saham Alpha Beta R2

INDF 0.008 -0.085 0.048

MEDC 0.005 0.007 0.000

UNVR 0.061 -0.556 0.081

KLBF 0.018 -0.446 0.008

ANTM 0.000 -0.070 0.020

UNTR 0.005 0.113 0.021


Tabel 3.2.1


6 .00 .06 .0162

6 -.56 .11 -.1728

6 .00 .08 .0297

6

Alpha

Beta

Rsquare

Valid N (listwise)



c. Analisis Premi Risiko terhadap Actual Return Tahun 2005



sebesar 0.231 atau 23.1%, artinya premi risiko mempengaruhi actual

return sebesar 23.1% dan seterusnya.


perusahaan yang diteliti selama tahun 2005 mencapai 0.1630, dimana

UNVR memiliki beta yang tertinggi sebesar 0.26, dan ANTM yang memiliki

beta terendah sebesar 0.07. Dan UNTR yang mempunyai premi risiko

hingga mencapai 32% mempengaruhi actual returnnya.

66

Tabel 3.3.1


6 .01 .04 .0163

6 .07 .26 .1630

6 .03 .32 .1647

6

Alpha

Beta

Rsquare

Valid N (listwise)




Saham Alpha Beta R2

INDF 0.015 0.228 0.231

MEDC 0.041 0.100 0.031

UNVR 0.008 0.259 0.088

KLBF 0.009 0.096 0.206

ANTM 0.008 0.067 0.117

UNTR 0.017 0.228 0.315

Sumber : Hasil Output SPSS 13.00 d. Analisis Premi Risiko terhadap Actual Return Tahun 2006




hanya sebesar 1.0% saja dan seterusnya.



UNVR memiliki beta yang tertinggi sebesar 0.79, dan KLBF yang memiliki

beta terendah sebesar -0.27. Dan UNVR mempunyai premi risiko hingga

mencapai 42% yang mempengaruhi actual returnnya.

67


Saham Alpha Beta R2

INDF 0.003 0.054 0.010

MEDC 0.006 -0.229 0.141

UNVR -0.139 0.791 0.424

KLBF 0.018 -0.272 0.070

ANTM 0.009 -0.013 0.000

UNTR 0.017 -0.131 0.117


Tabel 3.4.1


6 -.14 .02 -.0143

6 -.27 .79 .0333

6 .00 .42 .1270

6

Alpha

Beta

Rsquare

Valid N (listwise)



e. Analisis Premi Risiko terhadap Actual Return Tahun 2007


actual return saham MEDC (Beta) sebesar 0.020, dan R Square Change


hanya sebesar 0.1% saja dan seterusnya. Dan pada table 3.5.1, terlihat

bahwa rata-rata beta yang dicapai oleh perusahaan yang diteliti selama

tahun 2007 mencapai -0.2215, dimana UNVR memiliki beta yang tertinggi

sebesar 0.64, dan ANTM yang memiliki beta terendah sebesar -1.57. Dan

UNVR mempunyai premi risiko hingga mencapai 23% yang

mempengaruhi actual returnnya.

68


Saham Alpha Beta R2

INDF 0.005 -0.349 0.157

MEDC 0.003 0.020 0.001

UNVR -0.078 0.643 0.227

KLBF -0.006 0.128 0.092

ANTM 0.056 -1.569 0.164

UNTR 0.018 -0.202 0.024


Tabel 3.5.1


6 -.08 .06 -.0003

6 -1.57 .64 -.2215

6 .00 .23 .1108

6

Alpha

Beta

Rsquare

Valid N (listwise)



f. Analisis Premi Risiko terhadap Actual Return Tahun 2008

Pada table 3.6. terlihat bahwa sensitivitas Premi Risiko terhadap


sebesar 0.306 atau 30.6%, artinya premi risiko mempengaruhi actual

return hanya sebesar 30.6% saja dan seterusnya.



UNTR memiliki beta yang tertinggi sebesar 0.47, dan UNVR yang memiliki

beta terendah sebesar 0.05. Dan KLBF mempunyai premi risiko hingga

mencapai 32% yang mempengaruhi actual returnnya.

69


Saham Alpha Beta R2

INDF -0.009 0.291 0.306

MEDC 0.000 0.165 0.202

UNVR -0.003 0.047 0.133

KLBF -0.003 0.066 0.322

ANTM -0.014 0.077 0.027

UNTR 0.009 0.471 0.316


Tabel 3.6.1


6 -.01 .01 -.0033

6 .05 .47 .1862

6 .03 .32 .2177

6

Alpha

Beta

Rsquare

Valid N (listwise)



4. EXPECTED RETURN MODEL CAPM

Model Penilaian Aset Modal (CAPM), yang akan digunakan adalah :

Ri – Rf = α + βi (Rm – Rf)

Setelah data diolah dengan menggunakan Ms. Excell dan SPSS 13.00,

maka diperoleh output, sebagai berikut :

a. Analisis Model CAPM INDF tahun 2003-2008

Pada tabel 4.1 terlihat bahwa koefisien-koefisien yang membentuk

persamaan model CAPM INDF tahun 2003-2008, sebagai berikut :

70

Ri – Rf = 0.016 – 0.496 (Rm – Rf)

Persamaan regresi tersebut dapat diinterpretasikan sebagaimana

berikut :

Intercept bernilai 0.016 dapat diinterpretasikan bahwa jika seluruh

variabel bebasnya bernilai nol, maka besarnya pendapatan saham adalah

sama dengan nilai intercept tersebut, yakni 0.016.

Tabel 4.1

Coefficientsa

.016 .003 5.888 .000

-.496 .041 -.824 -12.182 .000 -.824 -.824 -.824

(Constant)

PR.INDF

Model

1

B Std. Error

Unstandardized

Coeff icients

Beta

Standardized

Coeff icients

t Sig. Zero-order Part ial Part

Correlations

Dependent Variable: ERa.


Koefisien regresi Premi Risiko sebesar -0.496, artinya Premi Risiko

mempunyai pengaruh yang negatif terhadap Pendapatan saham. Dalam

hal ini, jika variabel Premi Risiko meningkat satu unit, dengan asumsi

variabel lainnya konstan (ceterus paribus), maka nilai pendapatan saham

akan turun sebesar -0.496 unit. Sebaliknya jika variabel Premi Risiko turun

satu unit, maka Pendapatan saham naik sebesar 0.496 unit.

b. Analisis Model CAPM MEDC tahun 2003-2008 Pada tabel 4.2 terlihat bahwa koefisien-koefisien yang membentuk

persamaan model CAPM MEDC tahun 2003-2008, sebagai berikut :

Ri – Rf = 0.017 – 0.741 (Rm – Rf)

71


berikut :




Tabel 4.2

Coefficientsa

.017 .003 6.311 .000

-.741 .046 -.885 -15.942 .000 -.885 -.885 -.885

(Constant)

PR.MEDC

Model

1

B Std. Error

Unstandardized

Coeff icients

Beta

Standardized

Coeff icients

t Sig. Zero-order Part ial Part

Correlations









c. Analisis Model CAPM UNVR tahun 2003-2008 Pada tabel 4.3 terlihat bahwa koefisien-koefisien yang membentuk

persamaan model CAPM UNVR tahun 2003-2008, sebagai berikut :

Ri – Rf = 0.03 – 0.14 (Rm – Rf)


berikut :

72




Tabel 4.3

Coefficientsa

.003 .009 .338 .736

-.014 .064 -.026 -.217 .828

(Constant)

PR.UNVR

Model

1

B Std. Error

Unstandardized

Coeff icients

Beta

Standardized

Coeff icients

t Sig.









d. Analisis Model CAPM KLBF tahun 2003-2008


persamaan model CAPM KLBF tahun 2003-2008, sebagai berikut :

Ri – Rf = 0.017 – 0.870 (Rm – Rf)


berikut :

73




Koefisien regresi Premi Risiko sebesar -0.870, artinya Premi

Risiko mempunyai pengaruh yang negatif terhadap Pendapatan saham.

Dalam hal ini, jika variabel Premi Risiko meningkat satu unit, dengan

asumsi variabel lainnya konstan (ceterus paribus), maka nilai pendapatan

saham akan turun sebesar -0.870 unit. Sebaliknya jika variabel Premi

Risiko turun satu unit, maka Pendapatan saham naik sebesar 0.870 unit.

Tabel 4.4

Coefficientsa

.017 .002 9.704 .000

-.870 .038 -.940 -22.971 .000

(Constant)

PR.KLBF

Model

1

B Std. Error

Unstandardized

Coeff icients

Beta

Standardized

Coeff icients

t Sig.



e. Analisis Model CAPM ANTM tahun 2003-2008


persamaan model CAPM ANTM tahun 2003-2008, sebagai berikut :

Ri – Rf = 0.010 – 0.922 (Rm – Rf)


berikut :

74




Tabel 4.5

Coefficientsa

.010 .002 4.184 .000

-.922 .062 -.870 -14.749 .000

(Constant)

PR.ANTM

Model

1

B Std. Error

Unstandardized

Coeff icients

Beta

Standardized

Coeff icients

t Sig.









f. Analisis Model CAPM UNTR tahun 2003-2008


persamaan model CAPM UNTR tahun 2003-2008, sebagai berikut :

Ri – Rf = 0.013 – 0.644 (Rm – Rf)


berikut :

75




Tabel 4.6

Coefficientsa

.013 .002 6.621 .000

-.644 .039 -.892 -16.548 .000

(Constant)

PR.UNTR

Model

1

B Std. Error

Unstandardized

Coeff icients

Beta

Standardized

Coeff icients

t Sig.









5. MENGHITUNG PENDAPATAN SAHAM YANG DIHARAPKAN (EXPECTED RETURN) MODEL CAPM

Persamaan model CAPM untuk memperoleh pendapatan saham yang

diharapkan, yaitu :

E (Ri) – Rf = α + β (Rm –Rf)

Setelah Data tersebut diolah menggunakan model diatas dengan

Kertas Kerja Ms.Excell untuk setiap masing – masing saham (INDF,

76

MEDC, UNVR, KLBF, dan UNTR), maka diperoleh Expected Return

tahunan berdasarkan model CAPM Industri Manufaktur yang tercatat di

Bursa Efek Indonesia selama periode tahun 2003-2008, sehingga

diperoleh nilai Expected Returnnya sebagai berikut :

Tabel 4.7 Expected Return (E(Ri)) Tahunan, Model CAPM

SAHAM TAHUN

2003 2004 2005 2006 2007 2008

E(Ri).INDF -0.05640 -0.00898 0.06008 -0.00515 -0.01346 0.03254

E(Ri).MEDC -0.03286 -0.00400 0.08271 -0.01964 -0.01252 0.02261

E(Ri).UNVR -0.05640 -0.00898 0.06008 -0.00515 -0.01346 0.03254

E(Ri).KLBF -0.02601 0.00557 0.05261 -0.01744 -0.01573 0.02238

E(Ri).ANTM -0.02813 -0.00924 0.05229 -0.01303 -0.00577 0.01408

E(Ri).UNTR -0.03043 -0.00253 0.05327 -0.01416 -0.00711 0.02220


B. ANALISIS ARBITRAGE PRICING THEORY (APT)

1. MENGHITUNG A, B1, B2, B3 DAN B4 UNTUK MODEL APT PADA INDUSTRI MANUFAKTUR

Model Penilaian APT multi index model, yang akan digunakan :

Ri – ERi = α + β pInflasi + + β pSBI+ β pkurs

Saham INDF tahun 2003, sensitivitas perubahan Inflasi (B1) sebesar

0.049 ; sensitivitas perubahan SBI (B2) sebesar -0.075 dan sensitivitas

perubahan Kurs (B3) sebesar 0.34, artinya setiap perubahan B1, B2, dan

B3 akan menimbulkan dampak perubahan peningkatan atau penurunan

terhadap actual return, dan seterusnya. Setelah diperoleh nilai alpha, B1,

B2, dan B3, nilai – nilai tersebut kemudian dimasukkan dalam model APT.

77

Tabel 5.1 Alpha, B1, B2, dan B3

Saham Alpha B1 B2 B3

Tahun 2003

INDF -0.035 0.049 -0.075 0.347

MEDC 0.019 0.013 0.029 -0.134

UNVR 1.009 0.117 -1.193 -8.606

KLBF -0.103 0.055 0.009 0.921

ANTM -0.128 -0.047 0.137 1.104

UNTR -0.077 -0.005 0.083 0.678

Tahun 2004

INDF 0.034 -0.058 -0.047 -0.275

MEDC -0.15 -0.108 0.446 1.366

UNVR 0.047 0.224 -0.21 -0.455

KLBF -1.212 -0.544 3.847 10.785

ANTM 0.014 -0.032 0.204 -0.094

UNTR -0.132 -0.069 0.437 1.221

Tahun 2005

INDF -0.132 0.032 -0.185 1.303

MEDC 0.002 -0.007 -0.086 0.109

UNVR -0.385 0.035 -0.002 3.642

KLBF -0.132 -0.003 0.02 1.266

ANTM 0.082 -0.005 -0.107 -0.661

UNTR -0.114 -0.004 -0.121 1.166

Tahun 2006

INDF -0.472 -0.015 0.022 4.115

MEDC -0.22 0.009 0.242 1.967

UNVR -0.41 0.006 -0.785 3.54

KLBF 0.163 0 0.242 -1.327

ANTM -0.397 -0.041 0.091 3.509

UNTR -0.362 -0.019 0.218 3.231

Tahun 2007

INDF -0.003 -0.216 0.219 0.13

MEDC -0.036 0.027 0.066 0.35

UNVR -0.449 0.133 -0.669 3.819

KLBF -0.057 -0.041 -0.156 0.48

ANTM 0.184 -0.533 2.596 -1.135

UNTR -0.208 -0.062 0.492 1.95

Tahun 2008

INDF 0.008 0.155 -0.237 -0.137

MEDC -0.005 0.088 -0.157 0.012

UNVR 0.02 -0.028 -0.035 -0.106

KLBF 0.026 0.042 -0.077 -0.273

ANTM 0.001 -0.111 -0.104 -0.05

UNTR 0.216 0.39 -0.544 -2.037


78

2. MODEL ACTUAL RETURN APT a. Analisis Model APT INDF tahun 2003-2008


persamaan model APT INDF tahun 2003-2008, sebagai berikut :

Ri – ERi = -0.033 + 0.016 pInflasi – 0.123 pSBI+ 0.309 pkurs


berikut :

Intercept bernilai -0.013 dapat diinterpretasikan bahwa jika seluruh


sama dengan nilai intercept tersebut, yakni minus 0.013.

Koefisien regresi Perubahan Inflasi sebesar 0,016 memberikan

gambaran bahwa jika Perubahan Inflasi meningkat satu unit, dengan

asumsi variabel lain konstan (ceterus paribus), maka Pendapatan Saham

yang ditunjukkan oleh saham yang bersangkutan akan meningkat sebesar

0,016 unit. Sebaliknya, jika Perubahan Inflasi turun sebesar satu unit

maka Pendapatan Saham akan turun sebesar 0,016 unit.

Tabel 5.2

Coefficientsa

-.033 .021 -1.542 .128

.016 .007 .237 2.241 .028

-.123 .036 -.466 -3.459 .001

.309 .184 .214 1.681 .097

(Constant)

Inf lasi

SBI

Kurs

Model

1

B Std. Error

Unstandardized

Coef f icients

Beta

Standardized

Coef f icients

t Sig.

Dependent Variable: Ria.


79

Koefisien regresi Perubahan SBI sebesar -0.123, artinya Perubahan

SBI mempunyai pengaruh yang negatif terhadap Pendapatan saham.

Dalam hal ini, jika variabel Perubahan SBI meningkat satu unit, dengan


saham akan turun sebesar -0.123 unit. Sebaliknya jika variabel Perubahan

SBI turun satu unit, maka Pendapatan saham naik sebesar 0.123 unit.

Nilai koefisien regresi untuk Perubahan Kurs adalah 0.309, artinya

bahwa jika Perubahan Kurs meningkat satu unit, dengan asumsi variabel

yang lainnya konstan (ceterus paribus), maka Pendapatan Saham akan

meningkat sebesar 0.309 unit. Jika Perubahan Kurs turun satu unit

maka Pendapatan Saham turun 0.309 unit.

b. Analisis Model APT MEDC tahun 2003-2008


persamaan model APT MEDC tahun 2003-2008, sebagai berikut :

Ri – ERi = -0.017 + 0.003 pInflasi + 0.001 pSBI + 0.167 pkurs


berikut :




80







Koefisien regresi Perubahan SBI sebesar 0,001 memberikan






Tabel 5.3

Coefficientsa

-.017 .016 -1.013 .315

.003 .006 .069 .540 .591

.001 .028 .009 .052 .959

.167 .142 .183 1.177 .243

(Constant)

Inf lasi

SBI

Kurs

Model

1

B Std. Error

Unstandardized

Coef f icients

Beta

Standardized

Coef f icients

t Sig.



Koefisien regresi Perubahan Kurs sebesar 0,167 memberikan






81

c. Analisis Model APT UNVR tahun 2003-2008



Ri – ERi = 0.201 + 0.039 pInflasi – 0.286 pSBI – 1.734 pkurs


berikut :




Tabel 5.4

Coefficientsa

.201 .049 4.116 .000

.039 .017 .265 2.318 .023

-.286 .082 -.505 -3.473 .001

-1.734 .425 -.562 -4.076 .000

(Constant)

Inflasi

SBI

Kurs

Model

1

B Std. Error

Unstandardized

Coefficients

Beta

Standardized

Coefficients

t Sig.












82




Koefisien regresi Perubahan Kurs sebesar -1.734, artinya Perubahan

Kurs mempunyai pengaruh yang negatif terhadap Pendapatan saham.

Dalam hal ini, jika variabel Perubahan Kurs meningkat satu unit, dengan




d. Analisis Model APT KLBF tahun 2003-2008



Ri – ERi = -0.027 - 0.012 pInflasi + 0.030 pSBI + 0.281 pkurs


berikut :




Koefisien regresi Perubahan Inflasi sebesar -0.12, artinya Perubahan

Inflasi mempunyai pengaruh yang negatif terhadap Pendapatan saham.

Dalam hal ini, jika variabel Perubahan Inflasi meningkat satu unit, dengan

83




Tabel 5.5

Coefficientsa

-.027 .041 -.664 .509

-.012 .014 -.106 -.816 .418

.030 .069 .072 .439 .662

.281 .354 .124 .793 .431

(Constant)

Inf lasi

SBI

Kurs

Model

1

B Std. Error

Unstandardized

Coef f icients

Beta

Standardized

Coef f icients

t Sig.




gambaran bahwa jika Perubahan SBI meningkat satu unit, dengan











84

e. Analisis Model APT ANTM tahun 2003-2008



Ri – ERi = -0.016 - 0.030 pInflasi + 0.024 pSBI + 0.169 pkurs


berikut :




Koefisien regresi Perubahan Inflasi sebesar -0.030, artinya

Perubahan Inflasi mempunyai pengaruh yang negatif terhadap

Pendapatan saham. Dalam hal ini, jika variabel Perubahan Inflasi

meningkat satu unit, dengan asumsi variabel lainnya konstan (ceterus

paribus), maka nilai pendapatan saham akan turun sebesar -0.030 unit.

Sebaliknya jika variabel Perubahan SBI turun satu unit, maka Pendapatan

saham naik sebesar 0.030 unit.

Tabel 5.6

Coefficientsa

-.016 .043 -.370 .713

-.030 .015 -.254 -2.006 .049

.024 .072 .053 .330 .742

.169 .373 .069 .453 .652

(Constant)

Inf lasi

SBI

Kurs

Model

1

B Std. Error

Unstandardized

Coef f icients

Beta

Standardized

Coef f icients

t Sig.



85


gambaran bahwa jika Perubahan SBI meningkat satu unit, dengan











f. Analisis Model APT UNTR tahun 2003-2008



Ri – ERi = 0.043 + 0.004 pInflasi - 0.171 pSBI - 0.329 pkurs


berikut :




86

Tabel 5.7

Coefficientsa

.043 .031 1.405 .165

.004 .011 .040 .338 .736

-.171 .051 -.507 -3.324 .001

-.329 .266 -.179 -1.239 .220

(Constant)

Inf lasi

SBI

Kurs

Model

1

B Std. Error

Unstandardized

Coeff icients

Beta

Standardized

Coeff icients

t Sig.















Koefisien regresi Perubahan Kurs sebesar -0.329, artinya Perubahan

Kurs mempunyai pengaruh yang negatif terhadap Pendapatan saham.

Dalam hal ini, jika variabel Perubahan Kurs meningkat satu unit, dengan




87

Setelah Data di substitusikan ke persamaan regresi yang telah

dibahas sebagaimana berikut :

Ri – ERi = α + β pInflasi + β pSBI+ β pkurs

Data tersebut diolah dengan menggunakan Ms.Excell untuk setiap

masing – masing saham (INDF, MEDC, UNVR, KLBF, dan UNTR), maka

diperoleh Actual Return tahunan berdasarkan model APT, sebagai berikut:

Tabel 5.8 Actual Return (Ri) Tahunan, Model APT

SAHAM TAHUN

2003 2004 2005 2006 2007 2008

Ri.INDF 0.00862 0.00077 0.00395 0.00466 0.00828 -0.00606

Ri.MEDC 0.00087 0.00496 0.00900 0.00193 0.00336 -0.00378

Ri.UNVR -0.02178 -0.00017 0.01307 0.01666 0.00294 0.00623

Ri.KLBF 0.00866 0.01485 0.00566 0.00409 0.00093 -0.00388

Ri.ANTM 0.00607 0.00039 0.00488 0.00936 0.01033 -0.01230

Ri.UNTR 0.00441 0.00673 0.00613 0.00824 0.00911 -0.00260

Sumber : Hasil Output Ms. Excell dan SPSS 13.00

3. MENGHITUNG B1, B2, DAN B3 HASIL ARIMA UNTUK EXPECTED RETURN MODEL APT PADA INDUSTRI MANUFAKTUR Persamaan model APT untuk memperoleh pendapatan saham yang

diharapkan, yaitu :

88

Olahan data ARIMA ini dapat dilihat pada lampiran

Setelah data diolah dengan menggunakan Ms. Excell dan hasil

output SPSS 13.00, maka diperoleh sebagai berikut :

89

Tabel 6.1 Alpha, B1, B2, dan B3


Tahun 2003

INDF -0.059 -0.001 -0.002 0.421

MEDC -0.029 0.090 -0.017 3.106

UNVR -0.059 -0.001 -0.002 0.421

KLBF -0.22 0.087 -0.017 3.077

ANTM -0.024 0.094 -0.018 3.351

UNTR -0.027 0.093 -0.018 3.285

Tahun 2004

INDF 0.015 0.282 0.016 1.144

MEDC 0.011 0.182 0.003 0.647

UNVR 0.015 0.282 0.016 1.144

KLBF 0.027 0.254 0.014 0.686

ANTM 0.007 0.195 0.005 0.693

UNTR 0.011 0.167 0.000 0.619

Tahun 2005

INDF 0.038 0.036 0.027 -2.438

MEDC 0.057 0.042 0.033 -3.044

UNVR 0.038 0.036 0.027 -2.438

KLBF 0.026 0.043 0.034 -3.097

ANTM 0.025 0.044 0.035 -3.186

UNTR 0.030 0.037 0.029 -2.672

Tahun 2006

INDF 0.000 0.024 -0.009 0.570

MEDC -0.024 0.023 0.061 0.428

UNVR 0.000 0.024 -0.009 0.570

KLBF -0.022 0.024 0.060 0.490

ANTM -0.017 0.019 0.050 0.360

UNTR -0.018 0.021 0.057 0.465

Tahun 2007

INDF -0.015 0.071 -0.040 2.379

MEDC 0.008 0.076 0.041 1.599

UNVR -0.015 0.071 -0.040 2.379

KLBF 0.001 0.072 0.032 1.605

ANTM 0.055 0.147 0.166 1.447

UNTR 0.018 0.087 0.057 1.701

Tahun 2008

INDF 0.017 0.047 0.054 -0.412

MEDC 0.009 0.047 0.041 -0.357

UNVR 0.017 0.047 0.054 -0.412

KLBF 0.008 0.052 0.045 -0.424

ANTM 0.000 0.053 0.042 -0.466

UNTR 0.014 0.029 0.026 -0.233


90

4. MODEL EXPECTED RETURN APT Setelah diperoleh nilai alpha, b1, b2, dan b3, (hasil ARIMA program

SPSS 13.00) sebagaimana yang tersaji pada tabel 6.2, maka

disubstitusikan kembali dan diinterpretasikan ke dalam expected return

model APT, yaitu :

Ri – ERi = α + β pInflasi + β pSBI+ β pkurs

Tabel 6.2 Alpha, B1, B2, dan B3 (Expected Return APT periode tahun 2003-2008)


INDF 0.006 0.080 0.020 -1.992

MEDC 0.012 0.120 0.011 0.209

UNVR 0.007 0.080 0.021 -1.992

KLBF 0.009 0.105 0.008 -0.237

ANTM 0.007 0.107 0.007 -0.096

UNTR 0.008 0.098 0.007 0.582


a. Analisis Expected Return Model APT INDF tahun 2003-2008


persamaan model APT INDF tahun 2003-2008, sebagai berikut :

Ri – ERi = 0.006 + 0.080 pInflasi + 0.020 pSBI - 1.992 pkurs


berikut : Intercept bernilai 0.006 dapat diinterpretasikan bahwa jika seluruh



Koefisien regresi Perubahan Inflasi sebesar 0.080 memberikan


91



0.080 unit. Sebaliknya, jika Perubahan Inflasi turun sebesar satu unit

maka Pendapatan Saham akan turun sebesar 0.080 unit.

Koefisien regresi Perubahan SBI sebesar 0.020, artinya Perubahan

SBI mempunyai pengaruh yang positif terhadap Pendapatan saham.



saham akan naik sebesar 0.020 unit dan begitupun sebaliknya.

Nilai koefisien regresi untuk Perubahan Kurs adalah - 1.992, artinya



turun sebesar - 1.992 unit. Sebaliknya jika variabel Perubahan Kurs turun

satu unit, maka Pendapatan saham naik sebesar - 1.992 unit.

b. Analisis Expected Return Model APT MEDCO tahun 2003-2008


persamaan model APT MEDCO tahun 2003-2008, sebagai berikut :

Ri – ERi = 0.012 + 0.120 pInflasi + 0.011 pSBI + 0.209 pkurs

Persamaan regresi tersebut dapat diinterpretasikan sebagaimana berikut :

Intercept bernilai 0.012 dapat diinterpretasikan bahwa jika seluruh variabel

92

bebasnya bernilai nol, maka besarnya pendapatan saham adalah sama

dengan nilai intercept tersebut, yakni 0.012.












Koefisien regresi Kurs sebesar 0.209 memberikan gambaran bahwa

jika Perubahan Kurs meningkat satu unit, dengan asumsi variabel lain

konstan (ceterus paribus), maka Pendapatan Saham yang ditunjukkan

oleh saham yang bersangkutan akan meningkat sebesar 0.209 unit.

Sebaliknya, jika Perubahan Kurs turun sebesar satu unit maka

Pendapatan Saham akan turun sebesar 0.209 unit.

93

c. Analisis Expected Return Model APT UNVR tahun 2003-2008


persamaan model APT UNVR tahun 2003-2008, sebagai berikut :

Ri – ERi = 0.006 + 0.080 pInflasi + 0.020 pSBI - 1.992 pkurs
















Nilai koefisien regresi untuk Perubahan Kurs adalah - 1.992, artinya



94

turun sebesar - 1.992 unit. Sebaliknya jika variabel Perubahan Kurs turun

satu unit, maka Pendapatan saham naik sebesar - 1.992 unit.

d. Analisis Expected Return Model APT KLBF tahun 2003-2008


persamaan model APT KLBF tahun 2003-2008, sebagai berikut :

Ri – ERi = 0.009 + 0.105 pInflasi + 0.008 pSBI – 0.237 pkurs
















95

Nilai koefisien regresi untuk Perubahan Kurs adalah –0.237, artinya



turun sebesar -0.237 unit. Sebaliknya jika variabel Perubahan Kurs turun

satu unit, maka Pendapatan saham naik sebesar -0.237 unit.

e. Analisis Expected Return Model APT ANTM tahun 2003-2008


persamaan model APT ANTM tahun 2003-2008, sebagai berikut :

Ri – ERi = 0.007 + 0.107 pInflasi + 0.007 pSBI – 0.096 pkurs













96




Nilai koefisien regresi untuk Perubahan Kurs adalah –0.096, artinya



turun sebesar -0.237 unit. Sebaliknya jika variabel Perubahan Kurs turun

satu unit, maka Pendapatan saham naik sebesar -0.096 unit.

f. Analisis Expected Return Model APT UNTR tahun 2003-2008


persamaan model APT UNTR tahun 2003-2008, sebagai berikut :

Ri – ERi = 0.008 + 0.098 pInflasi + 0.007 pSBI + 0.582 pkurs









97








Koefisien regresi Kurs sebesar 0.582 memberikan gambaran bahwa

jika Perubahan Kurs meningkat satu unit, dengan asumsi variabel lain

konstan (ceterus paribus), maka Pendapatan Saham yang ditunjukkan

oleh saham yang bersangkutan akan meningkat sebesar 0.582 unit.

Sebaliknya, jika Perubahan Kurs turun sebesar satu unit maka

Pendapatan Saham akan turun sebesar 0.582 unit.

5. MENGHITUNG PENDAPATAN SAHAM YANG DIHARAPKAN (EXPECTED RETURN) DENGAN MENGGUNAKAN MODEL APT

Setelah Data tersebut diolah dengan menggunakan Kertas Kerja

Ms.Excell untuk setiap masing – masing saham (INDF, MEDC, UNVR,

KLBF, dan UNTR), maka diperoleh Expected Return tahunan berdasarkan

model APT Industri Manufaktur yang tercatat di Bursa Efek Indonesia

selama periode tahun 2003-2008, sehingga diperoleh nilai Expected

Returnnya sebagai berikut :

98

Tabel 6.3 Expected Return (E(Ri)) Tahunan, Model APT

SAHAM TAHUN

2003 2004 2005 2006 2007 2008

E(Ri).INDF -0.4078 1.0218 -2.0023 0.6920 2.0553 -0.1596

E(Ri).MEDC 2.2678 0.5155 -2.5818 0.5962 1.3787 -0.1256

E(Ri).UNVR -0.4078 1.0218 -2.0023 0.6920 2.0553 -0.1596

E(Ri).KLBF 2.0486 0.5759 -2.6645 0.6590 1.3692 -0.1890

E(Ri).ANTM 2.5158 0.5585 -2.7533 0.5249 1.3903 -0.2419

E(Ri).UNTR 2.4470 0.4857 -2.2420 0.6355 1.5054 -0.0138


C. RATA-RATA PENYIMPANGAN ABSOLUT (MEAN ABSOLUT DEVIATION (MAD)) UNTUK CAPM DAN APT

Dalam penelitian ini keakuratan suatu model diukur dengan

menggunakan Mean Absolut Deviation (MAD), model yang mempunyai

MAD yang lebih kecil berarti lebih akurat dibandingkan model yang

mempunyai MAD yang lebih besar.

Setelah data diolah dengan persamaan yang di atas dengan

menggunakan program Ms.Excell, maka diperoleh :

99

Tabel 6.5

Group Statistics

6 .0019 .00073 .00030

6 .3035 .10063 .04108

Model

CAPM

APT

MAD

N Mean Std. Dev iation

Std. Error

Mean

Sumber : Hasil output SPSS 13.00

Rata-rata MAD model CAPM dalam memprediksi return saham

industri manufaktur sebesar 0.019 dengan standar deviasi 0.00073.

Adapun rata-rata MAD model APT dalam memprediksi return saham

industri manufaktur sebesar 0.3035 dengan standar deviasi 0.10063.

Secara deskriptif terlihat bahwa rata-rata MAD CAPM lebih kecil

dibandingkan rata-rata MAD APT yang berarti model CAPM lebih akurat

dibandingkan model APT dalam memprediksi return saham industri

manufaktur. Perbedaan Mean Absolut Deviation (MAD CAPM dan MAD

APT) ini perlu diuji secara statistik untuk mengetahui apakah perbedaan

tersebut signifikan.

Tabel 6.4 MAD Industri Manufaktur selama 5 tahun (2003-2008)

No NAMA MAD CAPM MAD APT

1 INDF 0.0018 0.1965

2 MEDC 0.0033 0.3391

3 UNVR 0.0014 0.1971

4 KLBF 0.0013 0.2948

5 ANTM 0.0016 0.3293

6 UNTR 0.0018 0.4643

Sumber : Hasil Output Ms. Excell dan output SPSS 13.00

100

D. PEMBAHASAN

1. PENGARUH PREMI RISIKO YANG DIUKUR DENGAN MENGGUNAKAN CAPITAL ASSET PRICING MODEL DALAM MEMPREDIKSI RETURN SAHAM INDUTRI MANUFAKTUR YANG TERCATAT DI BURSA EFEK INDONESIA

Pada bagian ini akan diuji nilai R2, F-statistic serta significant level.

Nilai R2 menunjukkan bagaimana model yang dibentuk dengan variable

bebas (premi risiko) dimasukkan secara bersamaan, dapat menjelaskan

variabel terikat. Nilai F-statistik dan significant level bertujuan menguji

apakah variable bebas (premi risiko) mempunyai pengaruh dengan

Expected Return Capital Asset Pricing Model sebagai variabel terikat.

Pada INDF, pada Tabel 7.1 terlihat bahwa, nilai R2 sebesar 0,675.

Hal ini menunjukkan 67.5 persen Expected Return Capital Asset Pricing

Model dapat dijelaskan oleh variabel Premi Risiko. Sedangkan sisanya

dijelaskan oleh sebab-sebab lain. Nilai F-hitung adalah 148.461, dengan

tingkat probabilitas (nilai-p) sebesar 0.000. Karena nilai-p < 0,05 maka H0

ditolak.

Tabel 7.1 Summary R2, Uji F, Uji T Model CAPM

Industri Manufaktur selama periode 5 tahun (2003-2008)

No Nama R2

Uji F

F Sig.

1 INDF 0.675 148.461 0.000

2 MEDC 0.784 254.152 0.000

3 UNVR 0.001 0.047 0.828

4 KLBF 0.883 527.666 0.000

5 ANTM 0.757 217.525 0.000

6 UNTR 0.796 273.852 0.000 Sumber : Hasil output Regrssion Program SPSS 13.00

101

MEDC, Tabel 7.1 terlihat bahwa, nilai R2 sebesar 0.784. Hal ini

menunjukkan 78.4 persen Expected Return Capital Asset Pricing Model

dapat dijelaskan oleh variabel Premi Risiko. Sedangkan sisanya



ditolak. UNVR, nilai R2 sebesar 0.001. Hal ini menunjukkan 0.1 persen

Expected Return Capital Asset Pricing Model dapat dijelaskan oleh

variabel Premi Risiko. Sedangkan sisanya dijelaskan oleh sebab-sebab

lain. Nilai F-hitung adalah 0.047, dengan tingkat probabilitas (nilai-p)

sebesar 0.828. Karena nilai-p > 0,05 maka H0 gagal ditolak. KLBF, nilai

R2 sebesar 0.883. Hal ini menunjukkan 88.3 persen Expected Return

Capital Asset Pricing Model dapat dijelaskan oleh variabel Premi Risiko.

Sedangkan sisanya dijelaskan oleh sebab-sebab lain. Nilai F-hitung

adalah 527.666, dengan tingkat probabilitas (nilai-p) sebesar 0.000.

Karena nilai-p < 0,05 maka H0 ditolak. ANTM, nilai R2 sebesar 0,757. Hal

ini menunjukkan 75.7 persen Expected Return Capital Asset Pricing Model

dapat dijelaskan oleh variabel Premi Risiko. Sedangkan sisanya



ditolak. UNTR, nilai R2 sebesar 0.796. Hal ini menunjukkan 79.6 persen

Expected Return Capital Asset Pricing Model dapat dijelaskan oleh

variabel Premi Risiko. Sedangkan sisanya dijelaskan oleh sebab-sebab

lain. Nilai F-hitung adalah 273.852, dengan tingkat probabilitas (nilai-p)

102

sebesar 0.000. Karena nilai-p < 0,05 maka H0 ditolak yang berarti ada

pengaruh variable bebas (Premi Risiko) terhadap Expected Return Capital

Asset Pricing Model. Dengan demikian penelitian mendukung hipotesis

satu, sebagaimana yang tersaji pada table 7.1.1.

Tabel 7.1.1 Keputusan Hipotesis satu

Saham Keputusan Hipotesis

Kesimpulan

INDF Ho ditolak Premi Risiko mempunyai pengaruh dalam memprediksi return saham

MEDC Ho ditolak Premi Risiko mempunyai pengaruh dalam memprediksi return saham

UNVR Ho gagal ditolak Premi Risiko tidak mempunyai pengaruh dalam memprediksi return saham

KLBF Ho ditolak Premi Risiko mempunyai pengaruh dalam memprediksi return saham

ANTM Ho ditolak Premi Risiko mempunyai pengaruh dalam memprediksi return saham

UNTR Ho ditolak Premi Risiko mempunyai pengaruh dalam memprediksi return saham

Sumber : Hasil Pengujian-pengujian Hipotesis

2. PENGARUH INFLASI, SUKU BUNGA INDONESIA DAN NILAI KURS

YANG DIUKUR DENGAN MENGGUNAKAN MODEL ARBITRAGE PRICING THEORY (APT) DALAM MEMPREDIKSI RETURN SAHAM INDUSTRI MANUFAKTUR YANG TERCATAT DI BURSA EFEK INDONESIA

Pada bagian ini akan diuji nilai R2, F-statistic dan significant level,

dan T-statistik serta significant level. Nilai R2 menunjukkan bagaimana

model yang dibentuk dengan variable – variabel bebas (Inflasi, SBI, dan

Kurs) dimasukkan secara bersamaan, dapat menjelaskan variabel terikat.

Nilai F-statistik dan significant level bertujuan menguji apakah variabel-

variabel bebas (Inflasi, SBI, dan Kurs) yang dipilih benar-benar

berhubungan dengan Expected Return model Arbitrage Pricing Theory

103

sebagai variabel terikat. Adapun table 7.1 dan 7.2 adalah summary table

yang terdapat pada lampiran I.

Tabel 7.2 Summary R2 dan Uji F Model APT

Industri Manufaktur selama periode 5 tahun (2003-2008)

No Nama R2

Uji F

F Sig.

1 INDF 0.699 52.609 0.000

2 MEDC 0.748 67.258 0.000

3 UNVR 0.699 52.609 0.000

4 KLBF 0.801 90.952 0.000

5 ANTM 0.774 77.743 0.000

6 UNTR 0.774 77.616 0.000 Sumber : Hasil output Regrssion Program SPSS 13.00

Pada INDF, pada Tabel 7.2 terlihat bahwa, nilai R2 sebesar 0,699.

Hal ini menunjukkan 69.9 persen Expected Return model Arbitrage Pricing

Theory dapat dijelaskan oleh variabel-variabel bebas (Inflasi, SBI, Kurs).


adalah 52.609, dengan tingkat probabilitas (nilai-p) sebesar 0.000. Karena

nilai-p < 0,05 maka H0 ditolak. MEDC, nilai R2 sebesar 0.748. Hal ini

menunjukkan 74.8 persen Expected Return model Arbitrage Pricing




nilai-p < 0,05 maka H0 ditolak. UNVR, nilai R2 sebesar 0,699. Hal ini





104

nilai-p < 0,05 maka H0 ditolak. KLBF, nilai R2 sebesar 0.801. Hal ini





nilai-p < 0,05 maka H0 ditolak. ANTM, nilai R2 sebesar 0.774. Hal ini





nilai-p < 0,05 maka H0 ditolak. UNTR, nilai R2 sebesar 0.774. Hal ini





nilai-p < 0,05 maka H0 ditolak. Dari hasil tersebut dapat disimpulkan

bahwa model regresi yang mengaitkan Inflasi, SBI, dan Kurs dengan

Expected Return model Arbitrage Pricing Theory memberikan hasil

pengujian yang menyatakan bahwa variabel Inflasi, SBI, dan Kurs secara

bersama-sama dapat menjelaskan Expected Return model Arbitrage

Pricing Theory, sebagaimana yang tersaji pada tabel 7.2.1

105

Tabel 7.2.1 Keputusan Hipótesis dua

Hipótesis Keputusan Hipotesis

Kesimpulan

Hipótesis dua

Ho ditolak

Inflasi, SBI, dan Kurs yang diukur dengan menggunakan model Arbitrage Pricing Theory mempunyai “pengaruh tambahan” dalam memprediksi return saham Industri Manufaktur yang tercatat di Bursa Efek Indonesia.

Sumber : Hasil Pengujian-pengujian Hipótesis

Bagian uji statistik-t digunakan untuk menguji signifikansi variabel –

variable bebas (Inflasi, SBI, dan Kurs), apakah variabel-variabel bebas

(Inflasi, SBI, dan Kurs) tersebut secara parsial memiliki pengaruh terhadap

model regresi. Adapun tabel uji T hasil regresi terdapat pada lampiran J.

Tabel 7.2.2 Uji T Model CAPM Industri Manufaktur selama periode 5 tahun (2003-2008)

INDF MEDC UNVR KLBF ANTM UNTR

T Sig. T Sig. T Sig. T Sig. T Sig. T Sig.

B1 6.62 .000 10.135 .000 6.62 .000 11.840 .000 11.121 .000 11.315 .000

B2 3.54 .001 1.939 .057 3.54 .001 1.784 .079 1.485 .142 1.756 .084

B3 -2.03 .046 .219 .827 -2.03 .046 -.331 .741 -.123 .902 .834 .407

Sumber : Hasil output Regrssion Program SPSS 13.00

INDF, uji statistik t tersebut yang terlihat pada tabel 7.2.2 bahwa,

nilai-p Inflasi, SBI, dan Kurs masing-masing adalah 0.00, 0.01, dan 0.46.

Nilai-p Inflasi dan SBI < 0.05 yang berarti dapat digunakan untuk

memprediksi Expected Return model Arbitrage Pricing Theory dan nilai-p

Kurs >0,05 artinya tidak dapat digunakan untuk memprediksi Expected

Return model Arbitrage Pricing Theory. MEDC, nilai-p Inflasi, SBI, dan

Kurs masing-masing adalah 0.000, 0.057, dan 0.827. Nilai-p Inflasi < 0.05

yang berarti dapat digunakan untuk memprediksi Expected Return model

Arbitrage Pricing Theory dan nilai-p SBI dan Kurs >0,05 artinya tidak

dapat digunakan untuk memprediksi Expected Return model Arbitrage

106

Pricing Theory. UNVR, nilai-p Inflasi, SBI, dan Kurs masing-masing adalah

0.00, 0.01, dan 0.46. Nilai-p Inflasi dan SBI < 0.05 yang berarti dapat

digunakan untuk memprediksi Expected Return model Arbitrage Pricing

Theory dan nilai-p Kurs >0,05 artinya tidak dapat digunakan untuk

memprediksi Expected Return model Arbitrage Pricing Theory. KLBF,

nilai-p Inflasi, SBI, dan Kurs masing-masing adalah 0.000, 0.079, dan

0.741. Nilai-p Inflasi < 0.05 yang berarti dapat digunakan untuk

memprediksi Expected Return model Arbitrage Pricing Theory dan nilai-p

SBI dan Kurs >0,05 artinya tidak dapat digunakan untuk memprediksi

Expected Return model Arbitrage Pricing Theory. ANTM, nilai-p Inflasi,

SBI, dan Kurs masing-masing adalah 0.00, 0.142, dan 0.902. Nilai-p

Inflasi < 0.05 yang berarti dapat digunakan untuk memprediksi Expected

Return model Arbitrage Pricing Theory dan nilai-p SBI dan Kurs >0,05

artinya tidak dapat digunakan untuk memprediksi Expected Return model

Arbitrage Pricing Theory. UNTR, nilai-p Inflasi, SBI, dan Kurs masing-

masing adalah 0.00, 0.084, dan 0.407. Nilai-p Inflasi < 0.05 yang berarti

dapat digunakan untuk memprediksi Expected Return model Arbitrage

Pricing Theory dan nilai-p SBI dan Kurs >0,05 artinya tidak dapat

digunakan untuk memprediksi Expected Return model Arbitrage Pricing

Theory.

107

Tabel 7.2.3 Keputusan Hipotesis dua secara parsial

Saham Hipotesis Keputusan Kesimpulan

INDF Hipotesis dua

Ho ditolak Inflasi mempunyai pengaruh dalam memprediksi return saham

Ho ditolak SBI mempunyai pengaruh dalam memprediksi return saham

Ho gagal ditolak Kurs tidak mempunyai pengaruh dalam memprediksi return saham

MEDC Hipotesis dua


Ho gagal ditolak SBI tidak mempunyai pengaruh dalam memprediksi return saham


UNVR Hipotesis dua


Ho ditolak SBI mempunyai pengaruh dalam memprediksi return saham


KLBF Hipotesis dua




ANTM Hipotesis dua




UNTR Hipotesis dua




Sumber : Hasil Pengujian-pengujian Hipotesis

3. STATISTIK UJI BEDA DUA RATA-RATA UNTUK INDEPENDENT

SAMPLE EXPECTED RETURN YANG DIUKUR DENGAN MENGGUNAKAN CAPITAL ASSET PRICING MODEL (CAPM) DAN MODEL ARBITRAGE PRICING THEORY (APT) PADA SAHAM INDUSTRI MANUFAKTUR YANG TERCATAT DI BURSA EFEK INDONESIA

Pada bagian ini akan dilakukan pengujian terhadap Expected Return

Capital Asset Pricing Model dan Expected Return model Arbitrage Pricing

Theory untuk Industri Manufaktur yang tercatat di Bursa Efek Indonesia

selama periode 5 tahun (2003-2008).

Ringkasan statistik deskriptif untuk nilai Expected Return Capital Asset

Pricing Model dan Expected Return model Arbitrage Pricing Theory untuk

Industri Manufaktur dapat dilihat pada Tabel 8.1 berikut ini :

108

Tabel 8.1 Ringkasan Statistik Deskriptif CAPM dan APT Industri Manufaktur periode 5 tahun (2003-2008)

Group Statistics

72 .0014 .04402 .00519

72 .1999 1.36526 .16090

72 .0060 .04709 .00555

72 .3418 1.59113 .18752

72 .0014 .04402 .00519

72 .1999 1.36526 .16090

72 .0036 .03952 .00466

72 .2999 1.57952 .18615

72 .0017 .04029 .00475

72 .3324 1.70309 .20071

72 .0035 .03625 .00427

72 .4696 1.53425 .18081

Expected Return

CAPM dan APT

CAPM

APT

CAPM

APT

CAPM

APT

CAPM

APT

CAPM

APT

CAPM

APT

INDF

MEDC

UNVR

KLBF

ANTM

UNTR

N Mean Std. Dev iat ion

Std. Error

Mean

Sumber : Pengolahan data dengan SPSS

Pada Tabel 8.1 terlihat bahwa rata-rata Expected Return Capital

Asset Pricing Model untuk INDF, MEDC, UNVR, KLBF, ANTM, dan UNTR

masing-masing sebesar : 0.0014, 0.0060, 0.0014, 0.0036, 0.0017, dan

0.0035. Artinya Expected Return Capital Asset Pricing Model MEDC lebih

besar dari KLBF lebih besar dari UNTR lebih besar dari ANTM lebih besar

dari INDF dan UNVR serta Expected Return model Arbitrage Pricing

Theory untuk INDF, MEDC, UNVR, KLBF, ANTM, dan UNTR masing-

masing sebesar : 0.1999, 0.3418, 0.1999, 0.2999, 0.3324, dan 0.4696,

artinya Expected Return model Arbitrage Pricing Theory UNTR lebih besar

dari MEDC lebih besar dari ANTM lebih besar dari KLBF lebih besar dari

INDF dan UNVR.

Selanjutnya dilakukan analisis apakah rata-rata Expected return

capital asset pricing model dengan expected return model arbitrage

pricing model pada industri manufaktur yang tercatat di bursa efek

109

indonesia adalah berbeda secara signifikan atau tidak. Dalam hal ini

Digunakan hipotesis, sebagai berikut :

Tabel 8.2 Hasil Uji Rata-rata Sampel Independen

Independent Samples Test

120.586 .000 -1.233 142 .220 -.19846 .16098 -.51669 .11977

-1.233 71.148 .222 -.19846 .16098 -.51943 .12252

84.483 .000 -1.790 142 .076 -.33577 .18760 -.70661 .03508

-1.790 71.124 .078 -.33577 .18760 -.70982 .03828

120.586 .000 -1.233 142 .220 -.19846 .16098 -.51669 .11977

-1.233 71.148 .222 -.19846 .16098 -.51943 .12252

88.976 .000 -1.591 142 .114 -.29632 .18621 -.66441 .07178

-1.591 71.089 .116 -.29632 .18621 -.66760 .07496

87.590 .000 -1.647 142 .102 -.33069 .20077 -.72757 .06619

-1.647 71.079 .104 -.33069 .20077 -.73100 .06962

97.384 .000 -2.577 142 .011 -.46610 .18086 -.82363 -.10857

-2.577 71.079 .012 -.46610 .18086 -.82672 -.10547

Equal variances

assumed

Equal variances

not assumed

Equal variances

assumed

Equal variances

not assumed

Equal variances

assumed

Equal variances

not assumed

Equal variances

assumed

Equal variances

not assumed

Equal variances

assumed

Equal variances

not assumed

Equal variances

assumed

Equal variances

not assumed

INDF

MEDC

UNVR

KLBF

ANTM

UNTR

F Sig.

Levene's Test f or

Equality of Variances

t df Sig. (2-tailed)

Mean

Dif f erence

Std. Error

Dif f erence Lower Upper

95% Conf idence

Interv al of the

Dif f erence

t-test for Equality of Means

Sumber : Pengolahan data dengan SPSS 13.00

Hipotesis tiga : Expected return capital asset pricing model berbeda

dengan expected return model arbitrage pricing model

pada industri manufaktur yang tercatat di bursa efek

indonesia

Pada Tabel 8.2 terlihat bahwa T-hitung untuk INDF, MEDC, UNVR,

KLBF, dan ANTM dengan equal variance assumed masing-masing adalah

-1.233, -1.790, -1.233, -1.591, dan -1.647 dengan nilai-p masing-masing

0.220, 0.076, 0.220, 0.114, dan 0.102. Oleh karena nilai-p untuk uji dua

sisi (INDF) 0,220/2 > 0,025, (MEDC) 0.076/2 > 0.025, (UNVR) 0.220/2 >

110

0.025, (KLBF) 0.114/2 > 0.025, dan (ANTM) 0.102/2 > 0.025 maka H0

gagal ditolak, artinya Expected return capital asset pricing model tidak

berbeda dengan expected return model arbitrage pricing model pada

INDF, MEDC, UNVR, KLBF dan ANTM. Dan pada UNTR dengan equal

variance assumed adalah -2.577 dengan nilai-p 0.011. Oleh karena nilai-p

untuk uji dua sisi 0,011/2 < 0,025 maka H0 gagal ditolak, artinya Expected

return capital asset pricing model berbeda dengan expected return model

arbitrage pricing model pada UNTR. Dengan demikian penelitian

mendukung hipotesis tiga, sebagaimana yang tersaji pada table 8.3.

Tabel 8.3 Keputusan Hipótesis tiga

Saham Keputusan Hipotesis

Kesimpulan

INDF Ho gagal ditolak Expected return capital asset pricing model tidak berbeda dengan expected return model arbitrage pricing model

MEDC Ho gagal ditolak Expected return capital asset pricing model tidak berbeda dengan expected return model arbitrage pricing model

UNVR Ho gagal ditolak Expected return capital asset pricing model tidak berbeda dengan expected return model arbitrage pricing model

KLBF Ho gagal ditolak Expected return capital asset pricing model tidak berbeda dengan expected return model arbitrage pricing model

ANTM Ho gagal ditolak Expected return capital asset pricing model tidak berbeda dengan expected return model arbitrage pricing model

UNTR Ho ditolak Expected return capital asset pricing model berbeda dengan expected return model arbitrage pricing model


4. STATISTIK UJI BEDA DUA RATA-RATA PENYIMPANGAN ABSOLUT (MAD) CAPM DAN APT PADA SAHAM INDUSTRI MANUFAKTUR YANG TERCATAT DI BURSA EFEK INDONESIA

Pada bagian ini akan dilakukan pengujian perbedaan rata-rata

penyimpangan absolut Capital Asset Pricing Model dan mdel Arbitrage

Pricing Theory berdasarkan Mean Absolut Deviation (MAD) pada masing-

111

masing model (CAPM dan APT) dalam memprediksi return saham Industri

Manufaktur yang tercatat di Bursa Efek Indonesia selama periode 5 tahun.

Tabel 8.4 Hasil Uji Rata-rata Sampel Independen

Independent Samples Test

9.156 .013 -7.342 10 .000 -.30165 .04108 -.39319 -.21011

-7.342 5.001 .001 -.30165 .04108 -.40726 -.19604

Equal variances

assumed

Equal variances

not assumed

MAD

F Sig.

Levene's Test f or

Equality of Variances

t df Sig. (2-tailed)

Mean

Dif f erence

Std. Error

Dif f erence Lower Upper

95% Conf idence

Interv al of the

Dif f erence

t-test for Equality of Means

Sumber : Pengolahan data dengan SPSS 13.00

Hipotesis yang digunakan dalam penelitian ini adalah :

Hipotesis empat : Expected return capital asset pricing model berbeda

rata-rata penyimpangan absolut dengan expected return

model arbitrage pricing model pada industri manufaktur

yang tercatat di bursa efek indonesia

Pada tabel 8.4 terlihat bahwa T-hitung dengan equal variance

assumed adalah -7.342 dengan nilai-p 0.000. Oleh karena nilai-p untuk uji

dua sisi 0,000/2 < 0,025 maka H0 ditolak, artinya Expected return capital

asset pricing model berbeda akurasi dengan expected return model

arbitrage pricing model. Dengan demikian penelitian mendukung hipotesis

enam, sebagaimana yang tersaji pada tabel 8.5.

Tabel 8.5 Keputusan Hipótesis empat

Hipótesis Keputusan Hipotesis

Kesimpulan

Hipótesis empat

Ho ditolak Expected return capital asset pricing model berbeda rata-rata penyimpangan absolute dengan expected return model arbitrage pricing model


112

Model CAPM yang menggunakan pendapatan pasar saham aktual

sebagai variabel, lepas dari unsur bias dalam penentuan variabel dan

semua investor jika menggunakan model CAPM maka akan

menggunakan pendapatan pasar saham aktual sebagai variabel

(homogen), dan salah satu asumsi model CAPM yang masih berlaku

dalam model APT adalah bahwa Investor mempunyai kepercayaan yang

bersifat homogen (Tande Lilin, 2001; 06), dan model CAPM, perubahan

faktor non ekonomi dan company actions (perusahaan yang mempunyai

kapitalisasi pasar yang besar) sudah tercakup dalam perubahan dari

pendapatan pasar saham. Sedangkan

Pada model APT, penggunaan variabel-variabel makro ekonomi

dalam penelitian tidak bisa menjelaskan variasi pendapatan saham

industri manufaktur yang disebabkan oleh faktor non ekonomi (misalnya

sosial, politik, keamanan dsb), padahal seringkali faktor non ekonomi

merupakan faktor dominan yang mempengaruhi pergerakan harga

saham di Bursa Efek Jakarta. Selain itu, model APT yang digunakan

dalam penelitian ini juga tidak bisa menjelaskan variasi pendapatan

saham industri manufaktur yang disebabkan oleh company actions

(seperti right isue, stock split, warrant dll.). Sedangkan berdasarkan

penelitian yang dilakukan oleh Widyawati (1996), Nisful laila (1996),

Nanang Hamdani (1997) dan Neneng Zumainah (2001) diperoleh

kesimpulan bahwa company actions (right isue, stock split, warrant)

mempunyai pengaruh yang signifikan terhadap pendapatan saham di

113

BEI. Hal ini menyebabkan model CAPM lebih akurat dibandingkan

dengan model APT dalam memprediksi pendapatan saham industri

manufaktur yang tercatat di Bursa Efek Indonesia.

114

BAB VI KESIMPULAN DAN SARAN

A. KESIMPULAN

1. Faktor Premi Risiko (Rm-Rf) yang diukur dengan menggunakan

Capital Asset Pricing Model (CAPM) mempunyai pengaruh dalam


Efek Indonesia, terutama pada saham INDF, MEDCO, KLBF, ANTM

dan UNTR, Kecuali pada saham UNVR, Faktor Premi Risiko (Rm-Rf)

yang diukur dengan menggunakan Capital Asset Pricing Model

(CAPM) tidak mempunyai pengaruh dalam memprediksi return saham

2. Inflasi, SBI, dan Kurs dengan Expected Return model Arbitrage Pricing

Theory memberikan hasil pengujian yang menyatakan bahwa variabel

Inflasi, SBI, dan Kurs secara bersama-sama dapat menjelaskan

Expected Return model Arbitrage Pricing Theory. Faktor Suku Bunga

dan Kurs yang diukur dengan menggunakan model Arbitrage Pricing

Theory tidak mempunyai pengaruh dalam memprediksi return saham

MEDC, KLBF, ANTM dan UNTR, lain halnya pada saham INDF dan

UNTR, hanya faktor kurs yang diukur dengan menggunakan model

Arbitrage Pricing Theory tidak mempunyai pengaruh dalam

memprediksi return saham. Faktor inflasi pada semua saham INDF,

MEDC, UNVR, KLBF, ANTM dan UNTR yang diukur dengan

115

menggunakan model Arbitrage Pricing Theory mempunyai pengaruh

dalam memprediksi return saham.

3. T-hitung untuk INDF, MEDC, UNVR, KLBF, dan ANTM dengan equal

variance assumed masing-masing adalah -1.233, -1.790, -1.233, -

1.591, dan -1.647 dengan nilai-p masing-masing 0.220, 0.076, 0.220,

0.114, dan 0.102. Oleh karena nilai-p untuk uji dua sisi (INDF) 0,220/2

> 0,025, (MEDC) 0.076/2 > 0.025, (UNVR) 0.220/2 > 0.025, (KLBF)

0.114/2 > 0.025, dan (ANTM) 0.102/2 > 0.025 maka H0 gagal ditolak,

artinya Expected return capital asset pricing model tidak berbeda

dengan expected return model arbitrage pricing model pada INDF,

MEDC, UNVR, KLBF dan ANTM. Dan pada UNTR dengan equal

variance assumed adalah -2.577 dengan nilai-p 0.011. Oleh karena

nilai-p untuk uji dua sisi 0,011/2 < 0,025 maka H0 ditolak, artinya

Expected return capital asset pricing model berbeda dengan expected

return model arbitrage pricing model pada UNTR.

4. T-hitung dengan equal variance assumed adalah -7.342 dengan nilai-p

0.000. Oleh karena nilai-p untuk uji dua sisi 0,000/2 < 0,025 maka H0

ditolak, artinya Expected return capital asset pricing model berbeda

rata-rata penyimpangan absolut dengan expected return model

arbitrage pricing model. Rata-rata MAD model CAPM dalam

memprediksi return saham industri manufaktur sebesar 0,0278 dengan

standar deviasi 0,00327. Adapun rata-rata MAD model APT dalam

memprediksi return saham industri manufaktur sebesar 1.1816 dengan

116

standar deviasi 0,12492. Secara deskriptif menunjukkan bahwa model

CAPM lebih akurat dibandingkan model APT dalam memprediksi

return saham industri manufaktur.

B. SARAN - SARAN

1. Pendapatan pasar saham dalam penelitian ini mampu menjelaskan

variasi dari pendapatan saham industri manufaktur kecuali pada

saham UNVR, maka disarankan bagi peneliti selanjutnya untuk

meneliti variabel yang dominan sebagai tolak ukur perusahaan dalam

memprediksi return saham perusahaan tersebut.

2. Faktor-faktor makro ekonomi (Inflasi, SBI, dan Kurs) yang diteliti,

hanya Inflasi yang mampu menjelaskan variasi dari pendapatan saham

industri manufaktur. Maka disarankan bagi penelitian selanjutnya untuk

meneliti faktor penyebab apa variabel-variabel (SBI dan Kurs) tersebut

yang membentuk model APT tidak mampu menjelaskan prediksi return

saham perusahaan.

3. Penelitian ini menggunakan model ARIMA (Box-Jenkin). Pada kondisi

nyata tidak semua investor menggunakan model ARIMA untuk

mengestimasi faktor makro ekonomi tersebut. Ada berbagai macam

metode atau cara yang bisa digunakan untuk mengestimasi data time

series faktor makro tersebut, diantaranya adalah metode least square,

smoothing, exponential smoothing, dekomposisi, moving average dll.

Disarankan bagi penelitian selanjutnya untuk meneliti model yang

117

sesuai untuk mencari variabel-veriabel yang dimasukkan dalam model

APT (tingkat bunga yang tidak diharapkan, tingkat inflasi yang tidak

diharapkan dan tingkat pertumbuhan yang tidak diharapkan) adalah

dengan cara mengurangi tingkat bunga aktual, tingkat inflasi aktual

dan tingkat perubahan kurs aktual dengan nilai pengharapan faktor-

faktor tersebut. Sehingga hasil dari prediksi faktor makro yang

digunakan dalam pembentukan model APT kemungkinan tidak terjadi

bias dan akurat.

118

DAFTAR PUSTAKA Arianto, E. 1996. Pengujian Standard CAPM di Bursa Efek Jakarta,

Pengamatan selama periode 1994-1995. Majalah Manajemen, ISSN: 0216-1400, edisi Sep-Okt 1996. Dapat diakses di http://strategika.wordpress.com

Bank Indonesia. 2005. Sertifikat Bank Indonesia. www.bi.go.id Bodie, Kane, Marcus.2001.Essentials Of Investment, Fourth Edition,

McGrawHill. Brealey, Richard A.Stewart C, Myers. Alan J, Marcus. 2001.

Fundamentals of Corporate Finace. Third Edition.Singapore: Mc Graw-Hill.

Brigham, E.F., and Gapenski, L.C., 1994. Financial Management Theory

and Practice, 7th ed. The Dryden Press. Florida (page 207). ______. Weston. and Besle. 1996. Modern Portofolio, Elevent Edition,

New York: TheDryden Press. Cagnetti, A. (2002), “Capital Asset Pricing Model and Arbitrage Pricing

Theory in the Italian Stock Market: An Empirical Study”, unpublished working paper.

Case, K. E. dan R. C. Fair (1999), Principle of Economics, 5th Edition,

Prentice Hall International, Inc., New Jersey Chen, N.F., R.Roll and S.Ross (1986), “Economic Forces and the Stock

Market”, Journal of Business, Vol.59, pp.383-403. Corrado, Charles J. and Jordan, Bradford D. 2000. Fundamentals of

Investment Analisis Fourth Edition.Singapore: Mc Graw-Hill. E.F. Fama, Risk, Return and Equilibrium: Some Clarifying Comments,

Journal of Finance 23, no.1 (Maret 1968) : 29-40. Eric H.sorensen, Joseph J.Mezrich, dan chee Thum, “The Salomon

Brother U.S Stock Risk Attribute Model,”Salomon Brother, NY,Oktober 1989.

Francis, Jack C. (1988), Management of Investment, 2nd ed., International

Editions Financial Series, Singapore: McGraw Hill.

119

Gloria Gonza´lez-Rivera,1998, “Dynamic Asset Pricing and Statistical Properties of Risk”, Journal of Economics and Business 1998; 50:461–470 0148-6195 © 1998 Elsevier Science Inc., New York, New York.

Halim, Abdul, (2003), Analisis Investasi, Jilid 1, Edisi Pertama, Salemba

Empat, Jakarta. Hamdani, Nanang. 1997. Pengaruh Pengumuman Pemecahan Saham

Terhadap Pendapatan Saham. Skripsi, Fakultas Ekonomi Universitas Airlangga, Surabaya.

Hermanto, B. (1998); Nominal Stock Return Volatility on the Jakarta Stock

Exchange and Changes in Government Policy; Ph.D Disertation, Department of Accounting and Finance, University of Birmingham, UK.

Horne, James C. V. and Wachoviz Jr, John M. 1998. Fundamental of

Financial Management 8th ed, New Jersey: Prentice Hall International.

Jack L.Treynor,”Toward a Theory Of Market Value Risky Asset”, makalah

tidak diterbitkan, Arthur D.Little, Cambridge, MA, 1961. Jensen. “Risk, The Pricing of Capital Assets and the Evaluation of

Investment Portfolios”. Journal of Business 42 (April 1969), 167-247.

Jogiyanto. 2003. Teori Portofolio dan Analisis Investasi. Edisi Tiga.

Yogyakarta: BPFE Jones, Charles P. 2000. Investment: Analysis and Management, 7th

edition, New York: John Willey and Sons.Inc. Kandel, S., Stambaugh, R.F., 1996. On The Predictability Of Stock

Returns: An Asset Allocation Perspective. Journal of Finance 51, 385}424.

Laila, Nisful. 1996. Analisis Dampak Penerbitan Right Issue Terhadap

Tingkat Pengembalian Saham (Studi Kasus BEJ) Periode 1994-1995. Skripsi, Surabaya: Fakultas Ekonomi Universitas Airlangga

Lintner, J. (1965), “The Valuation of Risk Assets and Selection of Risky

Investments in Stock Portfolios and Capital Budgets”, Review of Economics and Statistics, Vol.47, pp.13-37.

120

Long, J.B. Jr., 1974. Stock prices, inflation, and the term structure of interest rates. Journal of Financial Economics 1, 131-170.

Manurung, Adler Haymans (1996c); Pengaruh Variabel Makro, Investor

Asing, Bursa yang Telah Maju terhadap Indeks BEJ; Tesis Magister Ekonomi, Fakultas Pascasarjana, Universitas Indonesia.

Markowitz, H. M., “Portfolio Selection”, Journal of finance, Volume 7 ,1952 Mossin, J. (1966), “Equilibrium in a Capital Market”, Econometrica,

ol.34,pp.768-783. Reilly, Frank K & Keith C. Brown. 2000. Investment Analysis and Fortofolio

Management, Sixth Edition, New York: The Dryden Press Ross, S.A., “The Arbitrage Theory of Capital Asset Pricing”, Journal of

Economic Theory, Vol.13, 1976 _____. Westerfield,Randolph W. Jordan, Bradford D. 2003. Fundamentals

of Corporate Finance.Sixth edition. New York: Mc Graw-Hill Scott, Besley., Eugene F, Bringham. 2000. Essentials of Managerial

Finance, Twelfth Edition. Orlando:Harcourt Inc Sitorus, Maurin. 2004. Pengaruh Variabel Makroekonomi Terhadap

Kinerja Saham Pertambangan Minyak Dan Gas Bumi Sebagai Emiten Di Bursa Efek Indonesia. Tesis, Surabaya: Pascasarjana Universitas Airlangga.

Sharpe, William. 1999. Investment, Sixth Edition. New Jersey: Prentice

Hall. _____, “Capital Asset Prices: A Theory of Market Equilibrium Under

Conditions of Risk”, Journal of Finance, Vol.19, 1964 _____, Gordon J.Alexander, Jeffery V.Bailey, “INVESTASI”, Edisi keenam

Bahasa Indonesia, Penerbit PT.Indeks Kelompok Gramedia, 2005, Yakarta.

Syaichu, Mohammad. 2001. Perbandingan Keakuratan Keakuratan

Capital Asset Pricing Model (CAPM) dan Arbitrage Pricing Theory (APT) dalam Memprediksi Pendapatan Saham Di Bursa Efek Jakarta, Tesis, Surabaya: Pascasarjana Universitas Airlangga.

Tandelilin, Eduardus, 2001. Analisis Investasi Manajemen Portfolio,

Cetakan Pertama, Yogyakarta: BPFE

121

Widyawati. 1996. Analisis Pengaruh Pengumuman Right Issue Terhadap

Perubahan Harga Saham dan Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Perubahan Harga Saham, Skripsi, Surabaya: .Fakultas Ekonomi Universitas Airlangga,

Zumainah, Neneng. 1985. Dampak Pengumuman Konversi Waran

Menjadi Saham Biasa Terhadap Pendapatan Abnormal Saham. Skripsi, Fakultas Ekonomi Universitas Airlangga, Surabaya, 2001. The Journal of Finance, Vol XL. No. 4 September 1985.

122

LAMPIRAN

123

LAMPIRAN 1. DAFTAR IHSG DAN HARGA PENUTUPAN SAHAM PERUSAHAAN

TAHUN 2003

Bulan IHSG INDF MEDC UNVR KLBF ANTM UNTR

Jan 388.44 550 1300 19400 255 700 270

Feb 399.22 575 1350 18200 285 800 290

Mar 398.00 600 1325 18000 310 800 285

Apr 450.86 725 1350 21000 400 725 405

Mei 494.77 875 1250 24500 550 825 525

Jun 505.49 850 1200 26700 600 825 475

Jul 507.98 775 1150 26600 525 825 550

Ags 529.67 675 1225 27800 600 850 495

Sept 597.65 725 1275 3350 625 1050 675

Okt 625.55 700 1300 3225 800 1150 800

Nov 617.08 675 1325 3175 800 1225 900

Des 691.89 800 1350 3625 1000 1925 1250

Sumber : IDX Monthly Statistics, data hasil olahan Ms.Excell

TAHUN 2004


Jan 752.93 850 1400 3825 475 1500 1250

Feb 761.08 850 1500 3400 480 1500 1450

Mar 735.67 800 1450 3550 470 1225 1375

Apr 783.41 750 1450 3675 460 1200 1650

Mei 732.51 700 1425 3600 370 1075 1100

Jun 732.40 700 1350 3925 350 1250 1125

Jul 756.98 700 1275 3775 395 1225 1225

Ags 754.70 675 1450 3350 95 1250 1375

Sept 820.13 675 1525 3250 415 1375 1450

Okt 860.48 675 1900 3275 465 1500 1850

Nov 977.76 750 2075 3325 625 1775 2000

Des 1,000.23 800 2075 3300 550 1725 2275 Sumber : IDX Monthly Statistics, data hasil olahan Ms.Excell

124

TAHUN 2005


Jan 1045,43 870 2600 3500 690 1780 2825

Feb 1073,83 930 2450 3550 790 2100 3125

Mar 1080,17 1160 2450 3825 740 2200 2650

Apr 1029,61 1020 2575 3750 720 2100 2900

Mei 1088,17 1200 2575 4575 780 2300 3225

Jun 1122,38 1100 3775 4075 880 2400 3750

Jul 1182,30 1090 3200 4350 900 2400 4375

Ags 1050,10 790 3325 4225 850 2175 3850

Sept 1079,27 730 3625 4075 850 2575 3750

Okt 1066,22 820 3525 4375 850 2575 3700

Nov 1096,64 850 3325 4325 890 2725 3500

Des 1162,63 910 3375 4275 990 3600 3650


TAHUN 2006


Jan 1232.32 880 3900 4300 1300 4275 3825

Feb 1230.66 840 4125 4275 1360 4025 3975

Mar 1322.97 890 4150 4250 1360 4350 4500

Apr 1464.41 1130 4800 4575 1520 5750 5450

Mei 1329.99 940 3975 4025 1310 4450 5400

Jun 1310.26 880 3725 4125 1250 4625 5400

Jul 1351.65 1050 3800 4225 1200 5200 5600

Ags 1431.26 1190 3600 4475 1120 5400 5750

Sept 1534.62 1250 3475 4600 1320 5500 6050

Okt 1582.63 1330 3325 4800 1360 6950 6550

Nov 1718.96 1400 3250 6000 1180 7550 6450

Des 1805.52 1350 3550 6600 1190 8000 6550


125

TAHUN 2007


Jan 1757.26 1690 3425 5850 1300 7800 6750

Feb 1740.97 1560 3650 5600 1220 9100 6950

Mar 1830.92 1520 3575 5700 1210 11850 7400

Apr 1999.17 1640 3525 5650 1260 15600 7900

Mei 2084.32 1730 3575 6300 1240 14000 7550

Jun 2139.28 2025 3525 6700 1390 12550 8250

Jul 2348.67 2000 4275 7500 1490 2700 8600

Ags 2194.34 1860 3900 6800 1360 2250 8100

Sept 2359.21 1930 4150 6800 1330 2775 8200

Okt 2643.49 2200 4675 6650 1360 3350 10950

Nov 2688.33 2525 5400 6650 1220 4675 11250

Des 2745.83 2575 5150 6750 1260 4475 10900


TAHUN 2008


Jan 2627.25 2825 4050 6900 1200 3575 13300

Feb 2721.94 2925 4125 6800 1050 4100 13250

Mar 2447.29 2325 3325 6900 980 3350 12550

Apr 2304.51 2275 3925 6800 910 3500 12050

Mei 2444.34 2800 5050 6750 880 3250 14450

Jun 2349.1 2400 4725 6750 850 3175 12150

Jul 2304.5 2275 4600 6900 800 2475 11400

Ags 2165.94 2250 4900 7250 750 1890 10350

Sept 1832.5 1960 3625 7500 650 1460 9450

Okt 1256.7 1090 2100 7450 365 1040 3150

Nov 1241.54 970 1850 7700 410 1020 3975

Des 1355.4 930 1870 7800 400 1090 4400


126

LAMPIRAN 2. DAFTAR RETURN IHSG DAN RETURN HARGA PENUTUPAN SAHAM


TAHUN 2004

BULAN IHSG INDF MEDC UNVR KLBF ANTM UNTR

Jan 0.0880 0.0630 0.0370 0.0550 -0.5250 -0.2210 0.0000

Feb 0.0110 0.0000 0.0710 -0.1110 0.0110 0.0000 0.1600

Mar -0.0330 -0.0590 -0.0330 0.0440 -0.0210 -0.1830 -0.0520

Apr 0.0650 -0.0630 0.0000 0.0350 -0.0210 -0.0200 0.2000

Mei -0.0650 -0.0670 -0.0170 -0.0200 -0.1960 -0.1040 -0.3330

Jun 0.0000 0.0000 -0.0530 0.0900 -0.0540 0.1630 0.0230

Jul 0.0340 0.0000 -0.0560 -0.0380 0.1290 -0.0200 0.0890

Ags -0.0030 -0.0360 0.1370 -0.1130 -0.7590 0.0200 0.1220

Sept 0.0870 0.0000 0.0520 -0.0300 3.3680 0.1000 0.0550

Okt 0.0490 0.0000 0.2460 0.0080 0.1200 0.0910 0.2760

Nov 0.1360 0.1110 0.0920 0.0150 0.3440 0.1830 0.0810

Des 0.0230 0.0670 0.0000 -0.0080 -0.1200 -0.0280 0.1380

TAHUN 2003


Jan -0.0860 -0.0830 -0.0370 0.0660 -0.0730 0.1670 -0.1150

Feb 0.0280 0.0450 0.0380 -0.0620 0.0000 0.1430 0.0740

Mar -0.0030 0.0430 -0.0190 -0.0110 0.0590 0.0000 -0.0170

Apr 0.1330 0.2080 0.0190 0.1670 0.3150 -0.0940 0.4210

Mei 0.0970 0.2070 -0.0740 0.1670 0.0140 0.1380 0.2960

Jun 0.0220 -0.0290 -0.0400 0.0900 -0.0970 0.0000 -0.0950

Jul 0.0050 -0.0880 -0.0420 -0.0040 -0.0310 0.0000 0.1580

Ags 0.0430 -0.1290 0.0650 0.0450 0.0160 0.0300 -0.1000

Sept 0.1280 0.0740 0.0410 -0.8790 0.1560 0.2350 0.3640

Okt 0.0470 -0.0340 0.0200 -0.0370 -0.1080 0.0950 0.1850

Nov -0.0140 -0.0360 0.0190 -0.0160 -0.0150 0.0650 0.1250

Des 0.1210 0.1850 0.0190 0.1420 0.0150 0.5710 0.3890


127

TAHUN 2005


Jan 0.0450 0.0880 0.2530 0.0610 0.2550 0.0320 0.2420

Feb 0.0270 0.0690 -0.0580 0.0140 0.1450 0.1800 0.1060

Mar 0.0060 0.2470 0.0000 0.0770 -0.0630 0.0480 -0.1520

Apr -0.0470 -0.1210 0.0510 -0.0200 -0.0270 -0.0450 0.0940

Mei 0.0570 0.1760 0.0000 0.2200 0.0830 0.0950 0.1120

Jun 0.0310 -0.0830 0.4660 -0.1090 0.1280 0.0430 0.1630

Jul 0.0530 -0.0090 -0.1520 0.0670 0.0230 0.0000 0.1670

Ags -0.0120 -0.2750 0.0390 -0.0290 -0.0560 -0.0940 -0.1200

Sept 0.0280 -0.0760 0.0900 -0.0360 0.0000 0.1840 -0.0260

Okt -0.0120 0.1230 -0.0280 0.0740 0.0000 0.0000 -0.0130

Nov 0.0290 0.0370 -0.0570 -0.0110 0.0470 0.0580 -0.0540

Des 0.0600 0.0710 0.0150 -0.0120 0.1120 0.3210 0.0430

TAHUN 2006


Jan 0.0600 -0.0330 0.1560 0.0060 0.3130 0.1880 0.0480

Feb -0.0010 -0.0450 0.0580 -0.0060 0.0460 -0.0580 0.0390

Mar 0.0750 0.0600 0.0060 -0.0060 0.0000 0.0810 0.1320

Apr 0.1070 0.2700 0.1570 0.0760 0.1180 0.3220 0.2110

Mei -0.0920 -0.1680 -0.1720 -0.1200 -0.1380 -0.2260 -0.0090

Jun -0.0150 -0.0640 -0.0630 0.0250 -0.0460 0.0390 0.0000

Jul 0.0320 0.1930 0.0200 0.0240 -0.0400 0.1240 0.0370

Ags 0.0590 0.1330 -0.0530 0.0590 -0.0670 0.0380 0.0270

Sept 0.0720 0.0500 -0.0350 0.0280 0.1790 0.0190 0.0520

Okt 0.0310 0.0640 -0.0430 0.0430 0.0300 0.2640 0.0830

Nov 0.0860 0.0530 -0.0230 0.2500 -0.1320 0.0860 -0.0150

Des 0.0500 -0.0360 0.0920 0.1000 0.0080 0.0600 0.0160



128

TAHUN 2007


Jan -0.0270 0.2520 -0.0350 -0.1140 0.0920 -0.0250 0.0310

Feb -0.0090 -0.0770 0.0660 -0.0430 -0.0620 0.1670 0.0300

Mar 0.0520 -0.0260 -0.0210 0.0180 -0.0080 0.3020 0.0650

Apr 0.0920 0.0790 -0.0140 -0.0090 0.0410 0.3160 0.0680

Mei 0.0430 0.0550 0.0140 0.1150 -0.0160 -0.1030 -0.0440

Jun 0.0260 0.1710 -0.0140 0.0630 0.1210 -0.1040 0.0930

Jul 0.0980 -0.0120 0.2130 0.1190 0.0720 -0.7850 0.0420

Ags -0.0660 -0.0700 -0.0880 -0.0930 -0.0870 -0.1670 -0.0580

Sept 0.0750 0.0380 0.0640 0.0000 -0.0220 0.2330 0.0120

Okt 0.1200 0.1400 0.1270 -0.0220 0.0230 0.2070 0.3350

Nov 0.0170 0.1480 0.1550 0.0000 -0.1030 0.3960 0.0270

Des 0.0210 0.0200 -0.0460 0.0150 0.0330 -0.0430 -0.0310

TAHUN 2008


Jan -0.0430 0.0970 -0.2140 0.0220 -0.0480 -0.2010 0.2200

Feb 0.0360 0.0350 0.0190 -0.0140 -0.1250 0.1470 -0.0040

Mar -0.1010 -0.2050 -0.1940 0.0150 -0.0670 -0.1830 -0.0530

Apr -0.0580 -0.0220 0.1800 -0.0140 -0.0710 0.0450 -0.0400

Mei 0.0610 0.2310 0.2870 -0.0070 -0.0330 -0.0710 0.1990

Jun -0.0390 -0.1430 -0.0640 0.0000 -0.0340 -0.0230 -0.1590

Jul -0.0190 -0.0520 -0.0260 0.0220 -0.0590 -0.2200 -0.0620

Ags -0.0600 -0.0110 0.0650 0.0510 -0.0630 -0.2360 -0.0920

Sept -0.1540 -0.1290 -0.2600 0.0340 -0.1330 -0.2280 -0.0870

Okt -0.3140 -0.4440 -0.4210 -0.0070 -0.4380 -0.2880 -0.6670

Nov -0.0120 -0.1100 -0.1190 0.0340 0.1230 -0.0190 0.2620

Des 0.0920 -0.0410 0.0110 0.0130 -0.0240 0.0690 0.1070



LAMPIRAN 3.

Market Capitalization dan proporsi

TAHUN 2003

Bulan INDF W1 MEDC W2 UNVR W3 KLBF W4 ANTM W5 UNTR W6 Total

Jan 5,396,318 0.24039 4,332,187 0.19298 9,931,910 0.44243 1,035,504 0.04613 1,335,384 0.05949 417,312 0.01859 22,448,615

Feb 5,396,318 0.20051 4,498,809 0.16716 13,886,600 0.51597 1,157,328 0.04300 1,526,154 0.05671 448,224 0.01665 26,913,433

Mar 5,630,940 0.20851 4,415,498 0.16350 13,734,000 0.50855 1,258,848 0.04661 1,526,154 0.05651 440,496 0.01631 27,005,936

Apr 6,804,053 0.21977 4,498,809 0.14531 16,023,000 0.51755 1,624,320 0.05247 1,383,077 0.04467 625,968 0.02022 30,959,227

Mei 8,212,897 0.23011 4,165,564 0.11671 18,693,500 0.52376 2,233,440 0.06258 1,573,846 0.04410 811,498 0.02274 35,690,745

Jun 8,026,779 0.21610 3,998,942 0.10766 20,372,100 0.54847 2,436,480 0.06560 1,573,846 0.04237 735,606 0.01980 37,143,753

Jul 7,318,534 0.20325 3,832,319 0.10643 20,295,800 0.56366 2,131,920 0.05921 1,573,846 0.04371 854,984 0.02374 36,007,403

Ags 7,415,534 0.20308 3,322,154 0.09098 21,195,250 0.58045 2,132,120 0.05839 1,569,898 0.04299 879,989 0.02410 36,514,945

Sept 6,846,370 0.16203 4,248,876 0.10056 25,560,500 0.60493 2,538,000 0.06007 2,003,077 0.04741 1,056,907 0.02501 42,253,730

Okt 6,545.120 0.00021 4,322.00 0.00014 25,668,995 0.81248 2,446,121 0.07743 2,221,569 0.07032 1,245,685 0.03943 31,593,237

Nov 6,374,207 0.15171 4,415,498 0.10509 24,225,250 0.57659 3,248,640 0.07732 2,336,923 0.05562 1,413,853 0.03365 42,014,371

Des 7,554,616 0.15289 4,498,809 0.09105 27,658,750 0.55976 4,060,800 0.08218 3,672,307 0.07432 1,966,436 0.03980 49,411,718


130

TAHUN 2004


Jan 8,026,779 0.15875 4,665,432 0.09227 29,184,750 0.57720 3,857,760 0.07630 2,861,538 0.05659 1,966,544 0.03889 50,562,803

Feb 8,026,809 0.16719 4,998,677 0.10412 25,942,000 0.54035 3,898,368 0.08120 2,861,538 0.05960 2,282,046 0.04753 48,009,438

Mar 7,554,644 0.15808 4,832,055 0.10111 27,086,500 0.56676 3,817,152 0.07987 2,336,923 0.04890 2,164,218 0.04528 47,791,492

Apr 7,082,481 0.14580 4,832,055 0.09947 28,040,250 0.57722 3,735,936 0.07691 2,289,230 0.04712 2,597,951 0.05348 48,577,903

Mei 6,610,932 0.14492 4,748,743 0.10410 27,468,000 0.60213 3,004,992 0.06587 2,050,769 0.04496 1,734,636 0.03803 45,618,072

Jun 6,610,932 0.13361 4,498,809 0.09093 29,947,750 0.60527 2,842,560 0.05745 2,384,615 0.04820 3,193,342 0.06454 49,478,008

Jul 6,610,932 0.13578 4,248,876 0.08727 28,803,250 0.59159 3,208,032 0.06589 2,336,923 0.04800 3,479,814 0.07147 48,687,827

Ags 6,374,828 0.13778 4,832,055 0.10444 25,560,500 0.55244 3,208,032 0.06934 2,384,615 0.05154 3,908,275 0.08447 46,268,305

Sept 6,374,828 0.13747 5,081,988 0.10959 24,797,500 0.53476 3,370,464 0.07268 2,623,076 0.05657 4,123,697 0.08893 46,371,553

Okt 6,374,828 0.12854 6,331,658 0.12767 24,988,250 0.50384 3,776,544 0.07615 2,861,538 0.05770 5,262,751 0.10611 49,595,569

Nov 7,083,142 0.13235 6,914,837 0.12920 25,369,750 0.47403 5,076,000 0.09484 3,386,153 0.06327 5,689,936 0.10631 53,519,818

Des 7,555,351 0.14021 6,914,837 0.12832 25,179,000 0.46725 4,466,880 0.08289 3,290,769 0.06107 6,480,447 0.12026 53,887,284


131


TAHUN 2005


Jan 8,216,444 0.13518 8,664,374 0.14255 26,705,000 0.43937 5,603,904 0.09220 3,471,999 0.05712 8,119,173 0.13358 60,780,894

Feb 9,112,336 0.14267 8,164,506 0.12783 27,889,250 0.43664 5,985,556 0.09371 4,101,538 0.06422 8,618,695 0.13494 63,871,881

Mar 10,955,259 0.16400 8,164,506 0.12223 29,184,750 0.43691 6,009,984 0.08997 4,292,307 0.06426 8,191,922 0.12264 66,798,728

Apr 9,633,073 0.14790 8,581,062 0.13174 28,612,500 0.43928 5,847,552 0.08978 4,053,845 0.06224 8,406,354 0.12906 65,134,386

Mei 11,333,027 0.14740 10,497,222 0.13653 34,907,250 0.45400 6,334,848 0.08239 4,483,076 0.05831 9,333,161 0.12139 76,888,584

Jun 10,388,608 0.13597 12,580,004 0.16465 31,092,250 0.40694 7,147,008 0.09354 4,578,461 0.05992 10,618,746 0.13898 76,405,077

Jul 10,294,166 0.13068 10,663,845 0.13537 33,190,500 0.42134 7,309,440 0.09279 4,626,153 0.05873 12,689,660 0.16109 78,773,764

Ags 9,675,552 0.12507 10,693,950 0.13823 32,998,250 0.42654 6,998,540 0.09046 3,998,950 0.05169 12,996,850 0.16800 77,362,092

Sept 9,675,982 0.13049 10,993,222 0.14825 31,898,950 0.43018 6,568,948 0.08859 3,898,959 0.05258 11,116,858 0.14992 74,152,919

Okt 8,216,444 0.11533 10,497,222 0.14734 31,092,250 0.43643 6,334,848 0.08892 4,483,076 0.06293 10,618,746 0.14905 71,242,586

Nov 8,027,561 0.10698 11,080,401 0.14766 32,999,750 0.43977 7,228,224 0.09633 5,436,922 0.07245 10,265,793 0.13681 75,038,651

Des 8,594,212 0.10768 11,247,024 0.14092 32,618,250 0.40868 10,054,454 0.12597 6,819,999 0.08545 10,479,663 0.13130 79,813,602

132

Tahun 2006


Jan 8,310,886 0.0962 12,996,561 0.15045 32,809,000 0.37981 13,202,819 0.15284 8,155,383 0.09441 10,907,405 0.12627 86,382,054

Feb 7,933,119 0.0911 13,746,362 0.15778 32,618,250 0.37439 13,812,180 0.15854 7,678,460 0.08813 11,335,146 0.13010 87,123,517

Mar 8,405,328 0.0938 13,829,674 0.15434 32,427,500 0.36189 13,812,180 0.15414 8,298,460 0.09261 12,832,241 0.14321 89,605,383

Apr 10,672,934 0.1031 15,995,767 0.15451 34,907,250 0.33719 15,437,142 0.14912 10,969,229 0.10596 15,541,270 0.15012 103,523,592

May 8,877,538 0.0986 13,246,495 0.14714 30,710,750 0.34113 13,304,379 0.14778 8,489,229 0.09430 15,398,689 0.17105 90,027,080

Jun 8,310,886 0.0933 12,413,382 0.13930 31,473,750 0.35318 12,695,018 0.14246 8,823,075 0.09901 15,398,689 0.17280 89,114,800

Jul 9,919,998 0.1068 12,663,316 0.13632 32,236,750 0.34703 12,187,217 0.13120 9,916,398 0.10675 15,969,011 0.17191 92,892,690

Aug 11,238,585 0.1177 11,996,825 0.12568 34,144,250 0.35771 11,374,736 0.11917 10,301,537 0.10792 16,396,752 0.17178 95,452,685

Sep 11,805,236 0.1185 11,580,269 0.11623 35,098,000 0.35227 13,405,939 0.13455 10,492,306 0.10531 17,252,235 0.17316 99,633,985

Oct 12,560,771 0.1185 11,080,401 0.10452 36,624,000 0.34546 13,812,180 0.13029 13,258,459 0.12506 18,678,040 0.17618 106,013,851

Nov 13,221,865 0.1154 10,830,467 0.09450 45,780,000 0.39943 11,984,097 0.10456 14,403,074 0.12567 18,392,879 0.16048 114,612,382

Dec 12,749,655 0.1054 11,830,203 0.09780 50,358,000 0.41631 12,085,657 0.09991 15,261,536 0.12617 18,678,040 0.15441 120,963,091


133

Tahun 2007


Jan 15,960,679 0.13374 11,413,646 0.09564 44,635,500 0.37402 13,202,819 0.11063 14,879,997 0.12468 19,248,361 0.16129 119,341,002

Feb 14,732,935 0.12361 12,163,448 0.10205 42,728,000 0.35848 12,390,338 0.10395 17,359,997 0.14565 19,818,683 0.16627 119,193,401

Mar 14,355,167 0.11415 11,913,514 0.09473 43,491,000 0.34583 12,288,777 0.09772 22,606,150 0.17976 21,101,907 0.16780 125,756,515

Apr 15,488,470 0.11437 11,746,891 0.08674 43,109,500 0.31832 12,796,578 0.09449 29,759,994 0.21975 22,527,712 0.16634 135,429,145

Mei 16,338,447 0.11913 11,913,514 0.08686 48,069,000 0.35048 12,593,458 0.09182 26,707,687 0.19473 21,529,649 0.15698 137,151,755

Jun 19,124,483 0.13320 11,746,891 0.08182 51,121,000 0.35605 14,116,860 0.09832 23,941,534 0.16675 23,525,775 0.16386 143,576,543

Jul 18,888,378 0.12096 14,246,230 0.09123 57,606,500 0.36891 15,132,461 0.09691 25,753,841 0.16493 24,523,838 0.15705 156,151,248

Ags 17,566,192 0.12474 12,996,561 0.09229 51,884,000 0.36845 13,812,180 0.09808 21,461,534 0.15241 23,098,034 0.16403 140,818,501

Sept 18,227,285 0.12374 13,829,674 0.09389 51,884,000 0.35223 13,507,499 0.09170 26,469,226 0.17969 23,383,195 0.15874 147,300,879

Okt 20,777,216 0.12662 15,579,211 0.09494 50,739,500 0.30922 13,812,180 0.08418 31,953,840 0.19474 31,225,120 0.19030 164,087,067

Nov 23,846,577 0.13128 17,995,238 0.09907 50,739,500 0.27933 12,390,338 0.06821 44,592,299 0.24549 32,080,602 0.17661 181,644,554

Des 24,318,787 0.13545 17,162,125 0.09559 51,502,500 0.28685 12,796,578 0.07127 42,684,607 0.23773 31,082,539 0.17312 179,547,136


134

Tahun 2008


Jan 26,679,834 0.15070 13,496,428 0.07624 52,647,000 0.29738 12,187,217 0.06884 34,099,994 0.19262 37,926,401 0.21423 177,036,874

Feb 27,624,253 0.15278 13,746,362 0.07603 51,884,000 0.28695 10,663,815 0.05898 39,107,685 0.21629 37,783,821 0.20897 180,809,936

Mar 21,957,739 0.12183 11,080,401 0.06148 52,647,000 0.29210 9,952,894 0.05522 31,953,840 0.17729 52,647,000 0.29210 180,238,874

Apr 21,485,530 0.13146 13,079,872 0.08003 51,884,000 0.31745 9,241,973 0.05655 33,384,609 0.20426 34,361,890 0.21024 163,437,874

Mei 26,443,729 0.15032 16,828,880 0.09566 51,502,500 0.29276 8,937,293 0.05080 30,999,994 0.17622 41,205,751 0.23423 175,918,147

Jun 22,666,054 0.13865 15,745,833 0.09632 51,502,500 0.31504 8,632,612 0.05281 30,284,610 0.18525 34,647,051 0.21194 163,478,660

Jul 21,485,530 0.13979 15,329,277 0.09973 52,647,000 0.34252 8,124,812 0.05286 23,607,688 0.15359 32,508,344 0.21150 153,702,651

Ags 21,249,425 0.14352 16,329,012 0.11029 55,317,500 0.37363 7,617,011 0.05145 18,027,689 0.12176 29,514,154 0.19935 148,054,791

Sept 18,510,610 0.13242 12,080,137 0.08642 57,225,000 0.40939 6,601,409 0.04723 13,926,151 0.09963 31,438,990 0.22491 139,782,297

Okt 9,570,665 0.09814 6,998,148 0.07176 56,843,500 0.58290 3,706,945 0.03801 9,919,998 0.10172 10,479,663 0.10746 97,518,919

Nov 8,517,014 0.08470 6,165,035 0.06131 58,751,000 0.58429 4,163,966 0.04141 9,729,229 0.09676 13,224,330 0.13152 100,550,574

Des 8,165,797 0.07927 6,231,684 0.06050 59,514,000 0.57775 4,062,406 0.03944 10,396,921 0.10093 14,638,260 0.14211 103,009,068


135

LAMPIRAN 4. DATA PROPORSI (W), RESIKO PERUSAHAAN (R), DAN PENGHITUNGAN Rm

TAHUN 2003


Bulan W1 R1 Rm W2 R2 Rm W3 R3 Rm W4 R4 Rm W5 R5 Rm W6 R6 Rm

Jan 0.240 0.322 0.077 0.193 0.53 0.102 0.442 -0.025 -0.011 0.046 -0.081 -0.004 0.059 -0.061 -0.004 0.019 0.154 0.003

Feb 0.201 0.322 0.065 0.167 0.53 0.089 0.516 -0.025 -0.013 0.043 -0.081 -0.003 0.057 -0.061 -0.003 0.017 0.154 0.003

Mar 0.209 0.322 0.067 0.164 0.53 0.087 0.509 -0.025 -0.013 0.047 -0.081 -0.004 0.057 -0.061 -0.003 0.016 0.154 0.003

Apr 0.220 0.322 0.071 0.145 0.53 0.077 0.518 -0.025 -0.013 0.052 -0.081 -0.004 0.447 -0.061 -0.027 0.020 0.154 0.003

Mei 0.230 0.322 0.074 0.117 0.53 0.062 0.524 -0.025 -0.013 0.063 -0.081 -0.005 0.044 -0.061 -0.003 0.023 0.154 0.004

Jun 0.216 0.322 0.070 0.108 0.53 0.057 0.548 -0.025 -0.014 0.066 -0.081 -0.005 0.042 -0.061 -0.003 0.020 0.154 0.003

Jul 0.203 0.322 0.065 0.106 0.53 0.056 0.564 -0.025 -0.014 0.059 -0.081 -0.005 0.044 -0.061 -0.003 0.024 0.154 0.004

Ags 0.203 0.322 0.065 0.091 0.53 0.048 0.580 -0.025 -0.015 0.058 -0.081 -0.005 0.043 -0.061 -0.003 0.024 0.154 0.004

Sept 0.162 0.322 0.052 0.101 0.53 0.053 0.605 -0.025 -0.015 0.060 -0.081 -0.005 0.047 -0.061 -0.003 0.025 0.154 0.004

Okt 0.000 0.322 0.000 0.000 0.53 0.000 0.812 -0.025 -0.020 0.077 -0.081 -0.006 0.070 -0.061 -0.004 0.039 0.154 0.006

Nov 0.152 0.322 0.049 0.105 0.53 0.056 0.577 -0.025 -0.014 0.077 -0.081 -0.006 0.056 -0.061 -0.003 0.034 0.154 0.005

Des 0.153 0.322 0.049 0.091 0.53 0.048 0.560 -0.025 -0.014 0.082 -0.081 -0.007 0.074 -0.061 -0.005 0.040 0.154 0.006


136

TAHUN 2004

Bulan


W1 R1 Rm W2 R2 Rm W3 R3 Rm W4 R4 Rm W5 R5 Rm W6 R6 Rm

Jan 0.159 0.562 0.089 0.092 0.083 0.008 0.577 0.191 0.110 0.076 0.02 0.002 0.057 -0.045 -0.003 0.039 0.128 0.005

Feb 0.167 0.562 0.094 0.104 0.083 0.009 0.540 0.191 0.103 0.081 0.02 0.002 0.060 -0.045 -0.003 0.048 0.128 0.006

Mar 0.158 0.562 0.089 0.101 0.083 0.008 0.567 0.191 0.108 0.080 0.02 0.002 0.049 -0.045 -0.002 0.045 0.128 0.006

Apr 0.146 0.562 0.082 0.099 0.083 0.008 0.577 0.191 0.110 0.077 0.02 0.002 0.047 -0.045 -0.002 0.053 0.128 0.007

Mei 0.145 0.562 0.081 0.104 0.083 0.009 0.602 0.191 0.115 0.066 0.02 0.001 0.045 -0.045 -0.002 0.038 0.128 0.005

Jun 0.134 0.562 0.075 0.091 0.083 0.008 0.605 0.191 0.116 0.057 0.02 0.001 0.048 -0.045 -0.002 0.065 0.128 0.008

Jul 0.136 0.562 0.076 0.087 0.083 0.007 0.592 0.191 0.113 0.066 0.02 0.001 0.048 -0.045 -0.002 0.071 0.128 0.009

Ags 0.138 0.562 0.077 0.104 0.083 0.009 0.552 0.191 0.106 0.069 0.02 0.001 0.052 -0.045 -0.002 0.084 0.128 0.011

Sept 0.137 0.562 0.077 0.110 0.083 0.009 0.535 0.191 0.102 0.073 0.02 0.001 0.057 -0.045 -0.003 0.089 0.128 0.011

Okt 0.129 0.562 0.072 0.128 0.083 0.011 0.504 0.191 0.096 0.076 0.02 0.002 0.058 -0.045 -0.003 0.106 0.128 0.014

Nov 0.132 0.562 0.074 0.129 0.083 0.011 0.474 0.191 0.091 0.948 0.02 0.019 0.063 -0.045 -0.003 0.106 0.128 0.014

Des 0.140 0.562 0.079 0.128 0.083 0.011 0.467 0.191 0.089 0.083 0.02 0.002 0.061 -0.045 -0.003 0.120 0.128 0.015


137

TAHUN 2005

Bulan



Jan 0.135 -0.04 -0.005 0.143 0.003 0.00043 0.439 0.156 0.069 0.092 0.145 0.013 0.057 0.149 0.009 0.134 0.005 0.001

Feb 0.143 -0.04 -0.006 0.128 0.003 0.00038 0.437 0.156 0.068 0.094 0.145 0.014 0.064 0.149 0.010 0.135 0.005 0.001

Mar 0.164 -0.04 -0.007 0.122 0.003 0.00037 0.437 0.156 0.068 0.090 0.145 0.013 0.064 0.149 0.010 0.123 0.005 0.001

Apr 0.148 -0.04 -0.006 0.132 0.003 0.00040 0.439 0.156 0.069 0.090 0.145 0.013 0.062 0.149 0.009 0.129 0.005 0.001

Mei 0.147 -0.04 -0.006 0.137 0.003 0.00041 0.454 0.156 0.071 0.082 0.145 0.012 0.058 0.149 0.009 0.121 0.005 0.001

Jun 0.136 -0.04 -0.005 0.165 0.003 0.00049 0.407 0.156 0.063 0.094 0.145 0.014 0.060 0.149 0.009 0.139 0.005 0.001

Jul 0.131 -0.04 -0.005 0.135 0.003 0.00041 0.421 0.156 0.066 0.093 0.145 0.013 0.059 0.149 0.009 0.161 0.005 0.001

Ags 0.125 -0.04 -0.005 0.138 0.003 0.00041 0.427 0.156 0.067 0.090 0.145 0.013 0.052 0.149 0.008 0.168 0.005 0.001

Sept 0.130 -0.04 -0.005 0.148 0.003 0.00044 0.430 0.156 0.067 0.089 0.145 0.013 0.053 0.149 0.008 0.150 0.005 0.001

Okt 0.115 -0.04 -0.005 0.147 0.003 0.00044 0.436 0.156 0.068 0.089 0.145 0.013 0.063 0.149 0.009 0.149 0.005 0.001

Nov 0.107 -0.04 -0.004 0.148 0.003 0.00044 0.440 0.156 0.069 0.096 0.145 0.014 0.072 0.149 0.011 0.137 0.005 0.001

Des 0.108 -0.04 -0.004 0.141 0.003 0.00042 0.409 0.156 0.064 0.126 0.145 0.018 0.085 0.149 0.013 0.131 0.005 0.001


138

Tahun 2006

Bulan



Jan 0.096 0.159 0.015 0.150 -0.042 -0.006 0.380 0.481 0.183 0.153 0.206 0.0315 0.094 -0.11 -0.010 0.126 0.308 0.039

Feb 0.091 0.159 0.014 0.158 -0.042 -0.007 0.374 0.481 0.180 0.159 0.206 0.0327 0.088 -0.11 -0.010 0.130 0.308 0.040

Mar 0.094 0.159 0.015 0.154 -0.042 -0.006 0.362 0.481 0.174 0.154 0.206 0.0318 0.093 -0.11 -0.010 0.143 0.308 0.044

Apr 0.103 0.159 0.016 0.155 -0.042 -0.006 0.337 0.481 0.162 0.149 0.206 0.0307 0.106 -0.11 -0.012 0.150 0.308 0.046

May 0.099 0.159 0.016 0.147 -0.042 -0.006 0.341 0.481 0.164 0.148 0.206 0.0304 0.094 -0.11 -0.010 0.171 0.308 0.053

Jun 0.093 0.159 0.015 0.139 -0.042 -0.006 0.353 0.481 0.170 0.142 0.206 0.0293 0.099 -0.11 -0.011 0.173 0.308 0.053

Jul 0.107 0.159 0.017 0.136 -0.042 -0.006 0.347 0.481 0.167 0.131 0.206 0.0270 0.107 -0.11 -0.012 0.172 0.308 0.053

Aug 0.118 0.159 0.019 0.126 -0.042 -0.005 0.358 0.481 0.172 0.119 0.206 0.0245 0.108 -0.11 -0.012 0.172 0.308 0.053

Sep 0.119 0.159 0.019 0.116 -0.042 -0.005 0.352 0.481 0.169 0.135 0.206 0.0277 0.105 -0.11 -0.012 0.173 0.308 0.053

Oct 0.119 0.159 0.019 0.105 -0.042 -0.004 0.345 0.481 0.166 0.130 0.206 0.0268 0.125 -0.11 -0.014 0.176 0.308 0.054

Nov 0.115 0.159 0.018 0.095 -0.042 -0.004 0.399 0.481 0.192 0.105 0.206 0.0215 0.126 -0.11 -0.014 0.160 0.308 0.049

Dec 0.105 0.159 0.017 0.098 -0.042 -0.004 0.416 0.481 0.200 0.100 0.206 0.0206 0.126 -0.11 -0.014 0.154 0.308 0.048


139

Tahun 2007

Bulan



Jan 0.134 -0.178 -0.024 0.096 0.242 0.023 0.374 0.329 0.123 0.111 0.399 0.044 0.125 0.081 0.010 0.161 0.178 0.029

Feb 0.124 -0.178 -0.022 0.102 0.242 0.025 0.358 0.329 0.118 0.104 0.399 0.041 0.146 0.081 0.012 0.166 0.178 0.030

Mar 0.114 -0.178 -0.020 0.095 0.242 0.023 0.346 0.329 0.114 0.098 0.399 0.039 0.180 0.081 0.015 0.168 0.178 0.030

Apr 0.114 -0.178 -0.020 0.087 0.242 0.021 0.318 0.329 0.105 0.094 0.399 0.038 0.220 0.081 0.018 0.166 0.178 0.030

Mei 0.119 -0.178 -0.021 0.087 0.242 0.021 0.350 0.329 0.115 0.092 0.399 0.037 0.195 0.081 0.016 0.157 0.178 0.028

Jun 0.133 -0.178 -0.024 0.082 0.242 0.020 0.356 0.329 0.117 0.098 0.399 0.039 0.167 0.081 0.014 0.164 0.178 0.029

Jul 0.121 -0.178 -0.022 0.091 0.242 0.022 0.369 0.329 0.121 0.097 0.399 0.039 0.165 0.081 0.013 0.157 0.178 0.028

Ags 0.125 -0.178 -0.022 0.092 0.242 0.022 0.368 0.329 0.121 0.098 0.399 0.039 0.152 0.081 0.012 0.164 0.178 0.029

Sept 0.124 -0.178 -0.022 0.094 0.242 0.023 0.352 0.329 0.116 0.092 0.399 0.037 0.180 0.081 0.015 0.159 0.178 0.028

Okt 0.127 -0.178 -0.023 0.095 0.242 0.023 0.309 0.329 0.102 0.084 0.399 0.034 0.195 0.081 0.016 0.190 0.178 0.034

Nov 0.131 -0.178 -0.023 0.099 0.242 0.024 0.279 0.329 0.092 0.068 0.399 0.027 0.245 0.081 0.020 0.177 0.178 0.031

Des 0.135 -0.178 -0.024 0.096 0.242 0.023 0.287 0.329 0.094 0.071 0.399 0.028 0.238 0.081 0.019 0.173 0.178 0.031


140

Tahun 2008

Bulan



Jan 0.151 0.276 0.042 0.076 0.044 0.003 0.297 0.569 0.169 0.069 0.223 0.015 0.193 0.319 0.061 0.214 -0.008 -0.0017

Feb 0.153 0.276 0.042 0.076 0.044 0.003 0.287 0.569 0.163 0.059 0.223 0.013 0.216 0.319 0.069 0.209 -0.008 -0.0017

Mar 0.122 0.276 0.034 0.061 0.044 0.003 0.292 0.569 0.166 0.055 0.223 0.012 0.177 0.319 0.057 0.292 -0.008 -0.0023

Apr 0.131 0.276 0.036 0.080 0.044 0.004 0.317 0.569 0.181 0.057 0.223 0.013 0.204 0.319 0.065 0.210 -0.008 -0.0017

Mei 0.150 0.276 0.041 0.096 0.044 0.004 0.293 0.569 0.167 0.051 0.223 0.011 0.176 0.319 0.056 0.234 -0.008 -0.0019

Jun 0.139 0.276 0.038 0.096 0.044 0.004 0.315 0.569 0.179 0.053 0.223 0.012 0.185 0.319 0.059 0.212 -0.008 -0.0017

Jul 0.140 0.276 0.039 0.100 0.044 0.004 0.343 0.569 0.195 0.053 0.223 0.012 0.154 0.319 0.049 0.212 -0.008 -0.0017

Ags 0.144 0.276 0.040 0.110 0.044 0.005 0.374 0.569 0.213 0.051 0.223 0.011 0.122 0.319 0.039 0.199 -0.008 -0.0016

Sept 0.132 0.276 0.037 0.086 0.044 0.004 0.409 0.569 0.233 0.047 0.223 0.011 0.100 0.319 0.032 0.225 -0.008 -0.0018

Okt 0.198 0.276 0.055 0.072 0.044 0.003 0.583 0.569 0.332 0.038 0.223 0.008 0.102 0.319 0.032 0.107 -0.008 -0.0009

Nov 0.085 0.276 0.023 0.061 0.044 0.003 0.584 0.569 0.332 0.041 0.223 0.009 0.097 0.319 0.031 0.132 -0.008 -0.0011

Des 0.079 0.276 0.022 0.061 0.044 0.003 0.578 0.569 0.329 0.039 0.223 0.009 0.101 0.319 0.032 0.142 -0.008 -0.0011


141

LAMPIRAN 5. DATA Rf, Rm, DAN PENGHITUNGAN PREMI RISIKO PASAR (Rm – Rf)

TAHUN 2003

Bulan


Rf Rm (Rm - Rf) Rf Rm (Rm - Rf) Rf Rm (Rm - Rf) Rf Rm (Rm - Rf) Rf Rm (Rm - Rf) Rf Rm (Rm - Rf)

Jan 0.000 0.077 0.077 0.000 0.102

0.102 0.000 -0.011 -0.011 0.000 -0.004 -0.004 0.000 -0.004 -0.004 0.000 0.003 0.003

Feb -0.035 0.065 0.100 -0.035 0.089

0.124 -0.035 -0.013 0.023 -0.035 -0.003 0.032 -0.035 -0.003 0.032 -0.035 0.003 0.038

Mar -0.069 0.067 0.136 -0.069 0.087

0.155 -0.069 -0.013 0.056 -0.069 -0.004 0.065 -0.069 -0.003 0.065 -0.069 0.003 0.071

Apr -0.030 0.071 0.101 -0.030 0.077

0.107 -0.030 -0.013 0.017 -0.030 -0.004 0.026 -0.030 -0.027 0.003 -0.030 0.003 0.033

Mei -0.056 0.074 0.130 -0.056 0.062

0.118 -0.056 -0.013 0.043 -0.056 -0.005 0.051 -0.056 -0.003 0.053 -0.056 0.004 0.060

Jun -0.087 0.070 0.157 -0.087 0.057

0.144 -0.087 -0.014 0.073 -0.087 -0.005 0.082 -0.087 -0.003 0.085 -0.087 0.003 0.090

Jul -0.045 0.065 0.111 -0.045 0.056

0.102 -0.045 -0.014 0.031 -0.045 -0.005 0.040 -0.045 -0.003 0.042 -0.045 0.004 0.049

Ags -0.021 0.065 0.086 -0.021 0.048

0.069 -0.021 -0.015 0.006 -0.021 -0.005 0.016 -0.021 -0.003 0.018 -0.021 0.004 0.025

Sept -0.028 0.052 0.080 -0.028 0.053

0.081 -0.028 -0.015 0.013 -0.028 -0.005 0.023 -0.028 -0.003 0.025 -0.028 0.004 0.032

Okt -0.021 0.000 0.021 -0.021 0.000

0.021 -0.021 -0.020 0.000 -0.021 -0.006 0.015 -0.021 -0.004 0.016 -0.021 0.006 0.027

Nov 0.001 0.049 0.048 0.001 0.056

0.055 0.001 -0.014 -0.016 0.001 -0.006 -0.007 0.001 -0.003 -0.005 0.001 0.005 0.004

Des -0.021 0.049 0.070 -0.021 0.048

0.069 -0.021 -0.014 0.007 -0.021 -0.007 0.015 -0.021 -0.005 0.017 -0.021 0.006 0.027


142

TAHUN 2004

Bulan



Jan 0.000 0.089

0.089 0.000 0.008

0.008 0.000 0.110 0.110 0.000 0.002 0.002 0.000 -0.003 -0.003 0.000 0.005 0.005

Feb -0.048 0.094

0.142 -0.048 0.009

0.057 -0.048 0.103 0.152 -0.048 0.002 0.050 -0.048 -0.003 0.046 -0.048 0.006 0.054

Mar -0.008 0.089

0.097 -0.008 0.008

0.016 -0.008 0.108 0.116 -0.008 0.002 0.010 -0.008 -0.002 0.006 -0.008 0.006 0.014

Apr -0.012 0.082

0.094 -0.012 0.008

0.020 -0.012 0.110 0.122 -0.012 0.002 0.014 -0.012 -0.002 0.010 -0.012 0.007 0.019

Mei -0.001 0.081

0.083 -0.001 0.009

0.010 -0.001 0.115 0.116 -0.001 0.001 0.003 -0.001 -0.002 -0.001 -0.001 0.005 0.006

Jun 0.003 0.075

0.072 0.003 0.008

0.005 0.003 0.116 0.113 0.003 0.001 -0.002 0.003 -0.002 -0.005 0.003 0.008 0.006

Jul 0.003 0.076

0.074 0.003 0.007

0.005 0.003 0.113 0.110 0.003 0.001 -0.001 0.003 -0.002 -0.005 0.003 0.009 0.006

Ags 0.001 0.077

0.076 0.001 0.009

0.007 0.001 0.106 0.104 0.001 0.001 0.000 0.001 -0.002 -0.004 0.001 0.011 0.009

Sept 0.003 0.077

0.075 0.003 0.009

0.006 0.003 0.102 0.099 0.003 0.001 -0.001 0.003 -0.003 -0.005 0.003 0.011 0.009

Okt 0.003 0.072

0.070 0.003 0.011

0.008 0.003 0.096 0.094 0.003 0.002 -0.001 0.003 -0.003 -0.005 0.003 0.014 0.011

Nov 0.000 0.074

0.074 0.000 0.011

0.011 0.000 0.091 0.091 0.000 0.019 0.019 0.000 -0.003 -0.003 0.000 0.014 0.014

Des 0.003 0.079

0.076 0.003 0.011

0.008 0.003 0.089 0.087 0.003 0.002 -0.001 0.003 -0.003 -0.005 0.003 0.015 0.013


143

TAHUN 2005

Bulan



Jan 0.000 -0.005 -0.005 0.000 0.00000

0.000 0.000 0.069 0.069 0.000 0.013 0.013 0.000 0.009 0.009 0.000 0.001 0.001

Feb 0.001 -0.006 -0.007 0.001 -0.00001

-0.001 0.001 0.068 0.067 0.001 0.014 0.012 0.001 0.010 0.008 0.001 0.001 -0.001

Mar 0.001 -0.007 -0.008 0.001 -0.00001

-0.001 0.001 0.068 0.067 0.001 0.013 0.012 0.001 0.010 0.008 0.001 0.001 -0.001

Apr 0.035 -0.006 -0.041 0.035 -0.00143

-0.036 0.035 0.069 0.034 0.035 0.013 -0.022 0.035 0.009 -0.026 0.035 0.001 -0.034

Mei 0.032 -0.006 -0.038 0.032 -0.00125

-0.034 0.032 0.071 0.038 0.032 0.012 -0.021 0.032 0.009 -0.024 0.032 0.001 -0.032

Jun 0.038 -0.005 -0.043 0.038 -0.00163

-0.039 0.038 0.063 0.026 0.038 0.014 -0.024 0.038 0.009 -0.029 0.038 0.001 -0.037

Jul 0.029 -0.005 -0.034 0.029 -0.00100

-0.030 0.029 0.066 0.037 0.029 0.013 -0.016 0.029 0.009 -0.020 0.029 0.001 -0.028

Ags 0.120 -0.005 -0.125 0.120 -0.01503

-0.135 0.120 0.067 -0.054 0.120 0.013 -0.107 0.120 0.008 -0.112 0.120 0.001 -0.119

Sept 0.052 -0.005 -0.057 0.052 -0.00292

-0.054 0.052 0.067 0.016 0.052 0.013 -0.039 0.052 0.008 -0.044 0.052 0.001 -0.051

Okt 0.100 -0.005 -0.105 0.100 -0.01046

-0.110 0.100 0.068 -0.032 0.100 0.013 -0.087 0.100 0.009 -0.091 0.100 0.001 -0.099

Nov 0.114 -0.004 -0.118 0.114 -0.01340

-0.127 0.114 0.069 -0.045 0.114 0.014 -0.100 0.114 0.011 -0.103 0.114 0.001 -0.113

Des 0.041 -0.004 -0.045 0.041 -0.00184

-0.043 0.041 0.064 0.023 0.041 0.018 -0.023 0.041 0.013 -0.028 0.041 0.001 -0.040


144

TAHUN 2006

Bulan



Jan 0.000 0.015 0.015 0.000 -0.006

-0.006 0.000 0.183 0.183 0.000 0.031 0.031 0.000 -0.010 -0.010 0.000 0.039 0.039

Feb -0.001 0.014 0.015 -0.001 -0.007

-0.006 -0.001 0.180 0.181 -0.001 0.033 0.033 -0.001 -0.010 -0.009 -0.001 0.040 0.041

Mar -0.001 0.015 0.016 -0.001 -0.006

-0.006 -0.001 0.174 0.175 -0.001 0.032 0.033 -0.001 -0.010 -0.009 -0.001 0.044 0.045

Apr 0.001 0.016 0.016 0.001 -0.006

-0.007 0.001 0.162 0.161 0.001 0.031 0.030 0.001 -0.012 -0.012 0.001 0.046 0.045

Mei -0.019 0.016 0.035 -0.019 -0.006

0.013 -0.019 0.164 0.183 -0.019 0.030 0.049 -0.019 -0.010 0.008 -0.019 0.053 0.072

Jun 0.000 0.015 0.015 0.000 -0.006

-0.006 0.000 0.170 0.170 0.000 0.029 0.029 0.000 -0.011 -0.011 0.000 0.053 0.053

Jul -0.020 0.017 0.037 -0.020 -0.006

0.014 -0.020 0.167 0.187 -0.020 0.027 0.047 -0.020 -0.012 0.008 -0.020 0.053 0.073

Ags -0.041 0.019 0.060 -0.041 -0.005

0.036 -0.041 0.172 0.213 -0.041 0.025 0.065 -0.041 -0.012 0.029 -0.041 0.053 0.094

Sept -0.043 0.019 0.061 -0.043 -0.005

0.038 -0.043 0.169 0.212 -0.043 0.028 0.070 -0.043 -0.012 0.031 -0.043 0.053 0.096

Okt -0.044 0.019 0.063 -0.044 -0.004

0.040 -0.044 0.166 0.211 -0.044 0.027 0.071 -0.044 -0.014 0.031 -0.044 0.054 0.099

Nov -0.047 0.018 0.065 -0.047 -0.004

0.043 -0.047 0.192 0.239 -0.047 0.022 0.068 -0.047 -0.014 0.033 -0.047 0.049 0.096

Des -0.049 0.017 0.066 -0.049 -0.004

0.045 -0.049 0.200 0.249 -0.049 0.021 0.069 -0.049 -0.014 0.035 -0.049 0.048 0.096


145

TAHUN 2007

Bulan



Jan 0.000 -0.024 -0.024 0.000 0.023

0.023 0.000 0.123 0.123 0.000 0.044 0.044 0.000 0.010 0.010 0.000 0.029 0.029

Feb -0.026 -0.022 0.004 -0.026 0.025

0.051 -0.026 0.118 0.144 -0.026 0.041 0.068 -0.026 0.012 0.038 -0.026 0.030 0.056

Mar -0.027 -0.020 0.007 -0.027 0.023

0.050 -0.027 0.114 0.141 -0.027 0.039 0.066 -0.027 0.015 0.042 -0.027 0.030 0.057

Apr 0.000 -0.020 -0.020 0.000 0.021

0.021 0.000 0.105 0.105 0.000 0.038 0.038 0.000 0.018 0.018 0.000 0.030 0.030

Mei -0.028 -0.021 0.007 -0.028 0.021

0.049 -0.028 0.115 0.143 -0.028 0.037 0.064 -0.028 0.016 0.044 -0.028 0.028 0.056

Jun -0.029 -0.024 0.005 -0.029 0.020

0.048 -0.029 0.117 0.146 -0.029 0.039 0.068 -0.029 0.014 0.042 -0.029 0.029 0.058

Jul -0.029 -0.022 0.008 -0.029 0.022

0.051 -0.029 0.121 0.151 -0.029 0.039 0.068 -0.029 0.013 0.043 -0.029 0.028 0.057

Ags 0.000 -0.022 -0.022 0.000 0.022

0.022 0.000 0.121 0.121 0.000 0.039 0.039 0.000 0.012 0.012 0.000 0.029 0.029

Sept 0.000 -0.022 -0.022 0.000 0.023

0.023 0.000 0.116 0.116 0.000 0.037 0.037 0.000 0.015 0.015 0.000 0.028 0.028

Okt 0.000 -0.023 -0.023 0.000 0.023

0.023 0.000 0.102 0.102 0.000 0.034 0.034 0.000 0.016 0.016 0.000 0.034 0.034

Nov 0.000 -0.023 -0.023 0.000 0.024

0.024 0.000 0.092 0.092 0.000 0.027 0.027 0.000 0.020 0.020 0.000 0.031 0.031

Des -0.030 -0.024 0.006 -0.030 0.023

0.053 -0.030 0.094 0.125 -0.030 0.028 0.059 -0.030 0.019 0.050 -0.030 0.031 0.061


146

TAHUN 2008

Bulan



Jan 0.000 0.042 0.042 0.000 0.003

0.003 0.000 0.169 0.169 0.000 0.015 0.015 0.000 0.061 0.061 0.000 -0.002 -0.002

Feb -0.009 0.042 0.051 -0.009 0.003

0.012 -0.009 0.163 0.172 -0.009 0.013 0.022 -0.009 0.069 0.078 -0.009 -0.002 0.007

Mar 0.004 0.034 0.030 0.004 0.003

-0.001 0.004 0.166 0.162 0.004 0.012 0.009 0.004 0.057 0.053 0.004 -0.002 -0.006

Apr 0.004 0.036 0.033 0.004 0.004

0.000 0.004 0.181 0.177 0.004 0.013 0.009 0.004 0.065 0.061 0.004 -0.002 -0.005

Mei 0.040 0.041 0.001 0.040 0.004

-0.036 0.040 0.167 0.127 0.040 0.011 -0.029 0.040 0.056 0.016 0.040 -0.002 -0.042

Jun 0.051 0.038 -0.012 0.051 0.004

-0.046 0.051 0.179 0.129 0.051 0.012 -0.039 0.051 0.059 0.009 0.051 -0.002 -0.052

Jul 0.057 0.039 -0.019 0.057 0.004

-0.053 0.057 0.195 0.138 0.057 0.012 -0.045 0.057 0.049 -0.008 0.057 -0.002 -0.059

Ags 0.005 0.040 0.034 0.005 0.005

-0.001 0.005 0.213 0.207 0.005 0.011 0.006 0.005 0.039 0.033 0.005 -0.002 -0.007

Sept 0.046 0.037 -0.010 0.046 0.004

-0.043 0.046 0.233 0.187 0.046 0.011 -0.036 0.046 0.032 -0.015 0.046 -0.002 -0.048

Okt 0.131 0.055 -0.076 0.131 0.003

-0.128 0.131 0.332 0.201 0.131 0.008 -0.122 0.131 0.032 -0.098 0.131 -0.001 -0.132

Nov 0.024 0.023 0.000 0.024 0.003

-0.021 0.024 0.332 0.309 0.024 0.009 -0.014 0.024 0.031 0.007 0.024 -0.001 -0.025

Des -0.036 0.022 0.058 -0.036 0.003

0.039 -0.036 0.329 0.365 -0.036 0.009 0.045 -0.036 0.032 0.069 -0.036 -0.001 0.035


147

LAMPIRAN 6. DATA DEVIDEN, HARGA SAHAM, DAN PERHITUNGAN HPR (HOLDING PERIOD RETURN)

Tahun 2003

Bulan INDF MEDC UNVR KLBF ANTM UNTR

D P R1 D P R2 D P R3 D P R4 D P R5 D P R6

Jan 550 0.0000 1300 0.0000 19400 0.0000 255 0.0000 700 0.0000 270 0.0000

Feb 575 0.0455 1350 0.0385 18200 -0.0619 285 0.1176 800 0.1429 290 0.0741

Mar 600 0.0435 1325 -0.0185 400.00 18000 0.0110 310 0.0877 800 0.0000 285 -0.0172

Apr 725 0.2083 1350 0.0189 21000 0.1667 400 0.2903 725 -0.0938 405 0.4211

Mei 875 0.2069 1250 -0.0741 24500 0.1667 550 0.3750 825 0.1379 525 0.2963

Jun 850 -0.0286 111 1200 0.0488 26700 0.0898 600 0.0909 825 0.0000 475 -0.0952

Jul 775 -0.0882 1150 -0.0417 26600 -0.0037 525 -0.1250 825 0.0000 550 0.1579

Ags 28 675 -0.0929 1225 0.0652 500.00 27800 0.0639 600 0.1429 34.42 850 0.0720 495 -0.1000

Sept 725 0.0741 1275 0.0408 3350 -0.8795 2 625 0.0450 1050 0.2353 675 0.3636

Okt 700 -0.0345 1300 0.0196 3225 -0.0373 800 0.2800 1150 0.0952 800 0.1852

Nov 675 -0.0357 1325 0.0192 3175 -0.0155 800 0.0000 1225 0.0652 900 0.1250

Des 800 0.1852 1350 0.0189 3625 0.1417 1000 0.2500 1925 0.5714 16.23 1250 0.4069


148

Tahun 2004



Jan 850 0.0625 1400 0.0370 3825 0.0552 475 -0.5250 1500 -0.2208 1250 0.0000

Feb 850 0.0000 1500 0.0714 3400 -0.1111 480 0.0105 1500 0.0000 1450 0.1600

Mar 800 -0.0588 1450 -0.0333 50 3550 0.0588 470 -0.0208 1225 -0.1833 1375 -0.0517

Apr 750 -0.0625 1450 0.0000 3675 0.0352 460 -0.0213 1200 -0.0204 1650 0.2000

Mei 700 -0.0667 1425 -0.0172 3600 -0.0204 370 -0.1957 1075 -0.1042 1100 -0.3333

Jun 700 0.0000 59.38 1350 -0.0110 3925 0.0903 350 -0.0541 38.5 1250 0.1986 1125 0.0227

Jul 700 0.0000 1275 -0.0556 3775 -0.0382 395 0.1286 1225 -0.0200 1225 0.0889

Ags 28 675 0.0043 1450 0.1373 80 3350 -0.0914 95 -0.7595 1250 0.0204 1375 0.1224

Sept 675 0.0000 1525 0.0517 3250 -0.0299 1 415 3.3789 1375 0.1000 1450 0.0545

Okt 675 0.0000 1900 0.2459 3275 0.0077 465 0.1205 1500 0.0909 1850 0.2759

Nov 750 0.1111 2075 0.0921 3325 0.0153 625 0.3441 1775 0.1833 2000 0.0811

Des 800 0.0667 2075 0.0000 70.00 3300 0.0135 550 -0.1200 1725 -0.0282 20.00 2275 0.1475


149

Tahun 2005



Jan 870 0.0875 2600 0.2530 3500 0.0606 690 0.2545 148.08 1780 0.1177 2825 0.2418

Feb 930 0.0690 2450 -0.0577 3550 0.0143 790 0.1449 2100 0.1798 3125 0.1062

Mar 1160 0.2473 2450 0.0000 60.00 3825 0.0944 740 -0.0633 2200 0.0476 2650 -0.1520

Apr 1020 -0.1207 2575 0.0510 3750 -0.0196 720 -0.0270 2100 -0.0455 2900 0.0943

Mei 1200 0.1765 2575 0.0000 4575 0.2200 780 0.0833 2300 0.0952 3225 0.1121

Jun 1100 -0.0833 103.4 3775 0.5062 4075 -0.1093 880 0.1282 2400 0.0435 3750 0.1628

Jul 1090 -0.0091 3200 -0.1523 80.00 4350 0.0871 3 900 0.0261 2400 0.0000 35 4375 0.1760

Ags 790 -0.2752 3325 0.0391 4225 -0.0287 850 -0.0556 2175 -0.0938 3850 -0.1200

Sept 17 730 -0.0544 3625 0.0902 4075 -0.0355 850 0.0000 2575 0.1839 3750 -0.0260

Okt 820 0.1233 3525 -0.0276 4375 0.0736 850 0.0000 2575 0.0000 3700 -0.0133

Nov 850 0.0366 3325 -0.0567 4325 -0.0114 890 0.0471 2725 0.0583 3500 -0.0541

Des 910 0.0706 3375 0.0150 60.00 4275 0.0023 990 0.1124 3575 0.3119 3675 0.0500


150

Tahun 2006



Jan 880 -0.0330 3900 0.1556 4300 0.0058 1300 0.3131 4275 0.1958 3825 0.0408

Feb 840 -0.0455 4125 0.0577 4275 -0.0058 1360 0.0462 4025 -0.0585 3975 0.0392

Mar 890 0.0595 4150 0.0061 4250 -0.0058 1360 0.0000 4350 0.0807 4500 0.1321

Apr 1130 0.2697 4800 0.1566 4575 0.0765 1520 0.1176 5750 0.3218 5450 0.2111

Mei 940 -0.1681 3975 -0.1719 4025 -0.1202 1310 -0.1382 4450 -0.2261 5400 -0.0092

Jun 880 -0.0638 103.7 3725 -0.0368 4125 0.0248 1250 -0.0458 4625 0.0393 110 5400 0.0204

Jul 1050 0.1932 3800 0.0201 120.00 4225 0.0533 0.16 1200 -0.0399 150.05 5200 0.1568 5600 0.0370

Ags 5 1190 0.1381 3600 -0.0526 4475 0.0592 1120 -0.0667 5400 0.0385 5750 0.0268

Sept 1250 0.0504 3475 -0.0347 4600 0.0279 1320 0.1786 5500 0.0185 6050 0.0522

Okt 1330 0.0640 3325 -0.0432 4800 0.0435 1360 0.0303 6950 0.2636 6550 0.0826

Nov 1400 0.0526 3250 -0.0226 6000 0.2500 1180 -0.1324 7550 0.0863 45 6450 -0.0084

Des 1350 -0.0357 3550 0.0923 80.00 6600 0.1133 1190 0.0085 8000 0.0596 6550 0.0155


151

Tahun 2007



Jan 1690 0.2519 3425 -0.0352 5850 -0.1136 1300 0.0924 7800 -0.0250 6750 0.0305

Feb 1560 -0.0769 3650 0.0657 5600 -0.0427 1220 -0.0615 9100 0.1667 6950 0.0296

Mar 1520 -0.0256 3575 -0.0205 5700 0.0179 1210 -0.0082 11850 0.3022 7400 0.0647

Apr 1640 0.0789 3525 -0.0140 5650 -0.0088 1260 0.0413 15600 0.3165 7900 0.0676

Mei 1730 0.0549 3575 0.0142 6300 0.1150 1240 -0.0159 14000 -0.1026 7550 -0.0443

Jun 2025 0.1705 3525 -0.0140 6700 0.0635 1390 0.1210 12550 -0.1036 8250 0.0927

Jul 31 2000 0.0030 51.71 4275 0.2274 125.00 7500 0.1381 10.9 1490 0.0798 325.58 2700 -0.7589 170 8600 0.0630

Ags 1860 -0.0700 3900 -0.0877 125.00 6800 -0.0767 1360 -0.0872 2250 -0.1667 8100 -0.0581

Sept 1930 0.0376 4150 0.0641 6800 0.0000 1330 -0.0221 2775 0.2333 8200 0.0123

Okt 2200 0.1399 4675 0.1265 6650 -0.0221 1360 0.0226 3350 0.2072 10950 0.3354

Nov 2525 0.1477 5400 0.1551 6650 0.0000 1220 -0.1029 4675 0.3955 60 11250 0.0329

Des 2575 0.0198 5150 -0.0463 90.00 6750 0.0286 1260 0.0328 4475 -0.0428 10900 -0.0311


152

Tahun 2008



Jan 2825 0.0971 4050 -0.2136 6900 0.0222 1200 -0.0476 3575 -0.2011 13300 0.2202

Feb 2925 0.0354 4125 0.0185 6800 -0.0145 1050 -0.1250 4100 0.1469 13250 -0.0038

Mar 2325 -0.2051 3325 -0.1939 6900 0.0147 980 -0.0667 3350 -0.1829 12550 -0.0528

Apr 2275 -0.0215 3925 0.1805 6800 -0.0145 910 -0.0714 3500 0.0448 12050 -0.0398

Mei 2800 0.2308 5050 0.2866 6750 -0.0074 14 880 -0.0176 3250 -0.0714 14450 0.1992

Jun 2400 -0.1429 4725 -0.0644 6750 0.0000 850 -0.0341 3175 -0.0231 150 12150 -0.1488

Jul 2275 -0.0521 4600 -0.0265 167.00 6900 0.0470 800 -0.0588 2475 -0.2205 11400 -0.0617

Ags 43 2250 0.0079 4900 0.0652 7250 0.0507 750 -0.0625 215.23 1890 -0.1494 10350 -0.0921

Sept 1960 -0.1289 42.66 3625 -0.2515 7500 0.0345 650 -0.1333 1460 -0.2275 9450 -0.0870

Okt 1090 -0.4439 2100 -0.4207 7450 -0.0067 365 -0.4385 1040 -0.2877 3150 -0.6667

Nov 970 -0.1101 1850 -0.1190 7700 0.0336 410 0.1233 1020 -0.0192 3975 0.2619

Des 930 -0.0412 1870 0.0108 7800 0.0130 400 -0.0244 1090 0.0686 4400 0.1069


153

LAMPIRAN 7.

DATA PROPORSI, HPR (R), DAN PENGHITUNGAN RETURN REALISASI (ACTUAL RETURN / Ri)

Tahun 2003


W1 R1 Ri W2 R2 Ri W3 R3 Ri W4 R4 Ri W5 R5 Ri W6 R6 Ri

Jan 0.2404 0.0000 0.0000 0.1930 0.0000 0.0000 0.4424 0.0000 0.0000 0.0461 0.0000 0.0000 0.0595 0.0000 0.0000 0.0186 0.0000 0.0000

Feb 0.2005 0.0455 0.0091 0.1672 0.0385 0.0064 0.5160 -0.0619 -0.0319 0.0430 0.1176 0.0051 0.0567 0.1429 0.0081 0.0167 0.0741 0.0012

Mar 0.2085 0.0435 0.0091 0.1635 -0.0185 -0.0030 0.5086 0.0110 0.0056 0.0466 0.0877 0.0041 0.0565 0.0000 0.0000 0.0163 -0.0172 -0.0003

Apr 0.2198 0.2083 0.0458 0.1453 0.0189 0.0027 0.5176 0.1667 0.0863 0.0525 0.2903 0.0152 0.0447 -0.0938 -0.0042 0.0202 0.4211 0.0085

Mei 0.2301 0.2069 0.0476 0.1167 -0.0741 -0.0086 0.5238 0.1667 0.0873 0.0626 0.3750 0.0235 0.0441 0.1379 0.0061 0.0227 0.2963 0.0067

Jun 0.2161 -0.0286 -0.0062 0.1077 0.0488 0.0053 0.5485 0.0898 0.0493 0.0656 0.0909 0.0060 0.0424 0.0000 0.0000 0.0198 -0.0952 -0.0019

Jul 0.2033 -0.0882 -0.0179 0.1064 -0.0417 -0.0044 0.5637 -0.0037 -0.0021 0.0592 -0.1250 -0.0074 0.0437 0.0000 0.0000 0.0237 0.1579 0.0037

Ags 0.2031 -0.0929 -0.0189 0.0910 0.0652 0.0059 0.5805 0.0639 0.0371 0.0584 0.1429 0.0083 0.0430 0.0720 0.0031 0.0241 -0.1000 -0.0024

Sept 0.1620 0.0741 0.0120 0.1006 0.0408 0.0041 0.6049 -0.8795 -0.5320 0.0601 0.0450 0.0027 0.0474 0.2353 0.0112 0.0250 0.3636 0.0091

Okt 0.0002 -0.0345 0.0000 0.0001 0.0196 0.0000 0.8125 -0.0373 -0.0303 0.0774 0.2800 0.0217 0.0703 0.0952 0.0067 0.0394 0.1852 0.0073

Nov 0.1517 -0.0357 -0.0054 0.1051 0.0192 0.0020 0.5766 -0.0155 -0.0089 0.0773 0.0000 0.0000 0.0556 0.0652 0.0036 0.0337 0.1250 0.0042

Des 0.1529 0.1852 0.0283 0.0910 0.0189 0.0017 0.5598 0.1417 0.0793 0.0822 0.2500 0.0205 0.0743 0.5714 0.0425 0.0398 0.4069 0.0162


154

Tahun 2004



Jan 0.1587 0.0625 0.0099 0.0923 0.0370 0.0034 0.5772 0.0552 0.0318 0.0763 -0.5250 -0.0401 0.0566 -0.2208 -0.0125 0.0389 0.0000 0.0000

Feb 0.1672 0.0000 0.0000 0.1041 0.0714 0.0074 0.5404 -0.1111 -0.0600 0.0812 0.0105 0.0009 0.0596 0.0000 0.0000 0.0475 0.1600 0.0076

Mar 0.1581 -0.0588 -0.0093 0.1011 -0.0333 -0.0034 0.5668 0.0588 0.0333 0.0799 -0.0208 -0.0017 0.0489 -0.1833 -0.0090 0.0453 -0.0517 -0.0023

Apr 0.1458 -0.0625 -0.0091 0.0995 0.0000 0.0000 0.5772 0.0352 0.0203 0.0769 -0.0213 -0.0016 0.0471 -0.0204 -0.0010 0.0535 0.2000 0.0107

Mei 0.1449 -0.0667 -0.0097 0.1041 -0.0172 -0.0018 0.6021 -0.0204 -0.0123 0.0659 -0.1957 -0.0129 0.0450 -0.1042 -0.0047 0.0380 -0.3333 -0.0127

Jun 0.1336 0.0000 0.0000 0.0909 -0.0110 -0.0010 0.6053 0.0903 0.0546 0.0575 -0.0541 -0.0031 0.0482 0.1986 0.0096 0.0645 0.0227 0.0015

Jul 0.1358 0.0000 0.0000 0.0873 -0.0556 -0.0048 0.5916 -0.0382 -0.0226 0.0659 0.1286 0.0085 0.0480 -0.0200 -0.0010 0.0715 0.0889 0.0064

Ags 0.1378 0.0043 0.0006 0.1044 0.1373 0.0143 0.5524 -0.0914 -0.0505 0.0693 -0.7595 -0.0527 0.0515 0.0204 0.0011 0.0845 0.1224 0.0103

Sept 0.1375 0.0000 0.0000 0.1096 0.0517 0.0057 0.5348 -0.0299 -0.0160 0.0727 3.3789 0.2456 0.0566 0.1000 0.0057 0.0889 0.0545 0.0049

Okt 0.1285 0.0000 0.0000 0.1277 0.2459 0.0314 0.5038 0.0077 0.0039 0.0761 0.1205 0.0092 0.0577 0.0909 0.0052 0.1061 0.2759 0.0293

Nov 0.1323 0.1111 0.0147 0.1292 0.0921 0.0119 0.4740 0.0153 0.0072 0.0948 0.3441 0.0326 0.0633 0.1833 0.0116 0.1063 0.0811 0.0086

Des 0.1402 0.0667 0.0093 0.1283 0.0000 0.0000 0.4673 0.0135 0.0063 0.0829 -0.1200 -0.0099 0.0611 -0.0282 -0.0017 0.1203 0.1475 0.0177


155

Tahun 2005



Jan 0.1352 0.0875 0.0118 0.1426 0.2530 0.0361 0.4394 0.0606 0.0266 0.0922 0.2545 0.0235 0.0571 0.1177 0.0067 0.1336 0.2418 0.0323

Feb 0.1427 0.0690 0.0098 0.1278 -0.0577 -0.0074 0.4366 0.0143 0.0062 0.0937 0.1449 0.0136 0.0642 0.1798 0.0115 0.1349 0.1062 0.0143

Mar 0.1640 0.2473 0.0406 0.1222 0.0000 0.0000 0.4369 0.0944 0.0412 0.0900 -0.0633 -0.0057 0.0643 0.0476 0.0031 0.1226 -0.1520 -0.0186

Apr 0.1479 -0.1207 -0.0178 0.1317 0.0510 0.0067 0.4393 -0.0196 -0.0086 0.0898 -0.0270 -0.0024 0.0622 -0.0455 -0.0028 0.1291 0.0943 0.0122

Mei 0.1474 0.1765 0.0260 0.1365 0.0000 0.0000 0.4540 0.2200 0.0999 0.0824 0.0833 0.0069 0.0583 0.0952 0.0056 0.1214 0.1121 0.0136

Jun 0.1360 -0.0833 -0.0113 0.1646 0.5062 0.0833 0.4069 -0.1093 -0.0445 0.0935 0.1282 0.0120 0.0599 0.0435 0.0026 0.1390 0.1628 0.0226

Jul 0.1307 -0.0091 -0.0012 0.1354 -0.1523 -0.0206 0.4213 0.0871 0.0367 0.0928 0.0261 0.0024 0.0587 0.0000 0.0000 0.1611 0.1760 0.0284

Ags 0.1251 -0.2752 -0.0344 0.1382 0.0391 0.0054 0.4265 -0.0287 -0.0123 0.0905 -0.0556 -0.0050 0.0517 -0.0938 -0.0048 0.1680 -0.1200 -0.0202

Sept 0.1305 -0.0544 -0.0071 0.1483 0.0902 0.0134 0.4302 -0.0355 -0.0153 0.0886 0.0000 0.0000 0.0526 0.1839 0.0097 0.1499 -0.0260 -0.0039

Okt 0.1153 0.1233 0.0142 0.1473 -0.0276 -0.0041 0.4364 0.0736 0.0321 0.0889 0.0000 0.0000 0.0629 0.0000 0.0000 0.1491 -0.0133 -0.0020

Nov 0.1070 0.0366 0.0039 0.1477 -0.0567 -0.0084 0.4398 -0.0114 -0.0050 0.0963 0.0471 0.0045 0.0725 0.0583 0.0042 0.1368 -0.0541 -0.0074

Des 0.1077 0.0706 0.0076 0.1409 0.0150 0.0021 0.4087 0.0023 0.0009 0.1260 0.1124 0.0142 0.0854 0.3119 0.0267 0.1313 0.0500 0.0066


156

Tahun 2006



Jan 0.0962 -0.0330 -0.0032 0.1505 0.1556 0.0234 0.3798 0.0058 0.0022 0.1528 0.3131 0.0479 0.0944 0.1958 0.0185 0.1263 0.0408 0.0052

Feb 0.0911 -0.0455 -0.0041 0.1578 0.0577 0.0091 0.3744 -0.0058 -0.0022 0.1585 0.0462 0.0073 0.0881 -0.0585 -0.0052 0.1301 0.0392 0.0051

Mar 0.0938 0.0595 0.0056 0.1543 0.0061 0.0009 0.3619 -0.0058 -0.0021 0.1541 0.0000 0.0000 0.0926 0.0807 0.0075 0.1432 0.1321 0.0189

Apr 0.1031 0.2697 0.0278 0.1545 0.1566 0.0242 0.3372 0.0765 0.0258 0.1491 0.1176 0.0175 0.1060 0.3218 0.0341 0.1501 0.2111 0.0317

Mei 0.0986 -0.1681 -0.0166 0.1471 -0.1719 -0.0253 0.3411 -0.1202 -0.0410 0.1478 -0.1382 -0.0204 0.0943 -0.2261 -0.0213 0.1710 -0.0092 -0.0016

Jun 0.0933 -0.0638 -0.0060 0.1393 -0.0368 -0.0051 0.3532 0.0248 0.0088 0.1425 -0.0458 -0.0065 0.0990 0.0393 0.0039 0.1728 0.0204 0.0035

Jul 0.1068 0.1932 0.0206 0.1363 0.0201 0.0027 0.3470 0.0533 0.0185 0.1312 -0.0399 -0.0052 0.1068 0.1568 0.0167 0.1719 0.0370 0.0064

Ags 0.1177 0.1381 0.0163 0.1257 -0.0526 -0.0066 0.3577 0.0592 0.0212 0.1192 -0.0667 -0.0079 0.1079 0.0385 0.0042 0.1718 0.0268 0.0046

Sept 0.1185 0.0504 0.0060 0.1162 -0.0347 -0.0040 0.3523 0.0279 0.0098 0.1346 0.1786 0.0240 0.1053 0.0185 0.0020 0.1732 0.0522 0.0090

Okt 0.1185 0.0640 0.0076 0.1045 -0.0432 -0.0045 0.3455 0.0435 0.0150 0.1303 0.0303 0.0039 0.1251 0.2636 0.0330 0.1762 0.0826 0.0146

Nov 0.1154 0.0526 0.0061 0.0945 -0.0226 -0.0021 0.3994 0.2500 0.0999 0.1046 -0.1324 -0.0138 0.1257 0.0863 0.0108 0.1605 -0.0084 -0.0013

Des 0.1054 -0.0357 -0.0038 0.0978 0.0923 0.0090 0.4163 0.1133 0.0472 0.0999 0.0085 0.0008 0.1262 0.0596 0.0075 0.1544 0.0155 0.0024


157

Tahun 2007



Jan 0.1337 0.2519 0.0337 0.0956 -0.0352 -0.0034 0.3740 -0.1136 -0.0425 0.1106 0.0924 0.0102 0.1247 -0.0250 -0.0031 0.1613 0.0305 0.0049

Feb 0.1236 -0.0769 -0.0095 0.1020 0.0657 0.0067 0.3585 -0.0427 -0.0153 0.1040 -0.0615 -0.0064 0.1456 0.1667 0.0243 0.1663 0.0296 0.0049

Mar 0.1142 -0.0256 -0.0029 0.0947 -0.0205 -0.0019 0.3458 0.0179 0.0062 0.0977 -0.0082 -0.0008 0.1798 0.3022 0.0543 0.1678 0.0647 0.0109

Apr 0.1144 0.0789 0.0090 0.0867 -0.0140 -0.0012 0.3183 -0.0088 -0.0028 0.0945 0.0413 0.0039 0.2197 0.3165 0.0695 0.1663 0.0676 0.0112

Mei 0.1191 0.0549 0.0065 0.0869 0.0142 0.0012 0.3505 0.1150 0.0403 0.0918 -0.0159 -0.0015 0.1947 -0.1026 -0.0200 0.1570 -0.0443 -0.0070

Jun 0.1332 0.1705 0.0227 0.0818 -0.0140 -0.0011 0.3561 0.0635 0.0226 0.0983 0.1210 0.0119 0.1668 -0.1036 -0.0173 0.1639 0.0927 0.0152

Jul 0.1210 0.0030 0.0004 0.0912 0.2274 0.0207 0.3689 0.1381 0.0509 0.0969 0.0798 0.0077 0.1649 -0.7589 -0.1252 0.1571 0.0630 0.0099

Ags 0.1247 -0.0700 -0.0087 0.0923 -0.0877 -0.0081 0.3684 -0.0767 -0.0282 0.0981 -0.0872 -0.0086 0.1524 -0.1667 -0.0254 0.1640 -0.0581 -0.0095

Sept 0.1237 0.0376 0.0047 0.0939 0.0641 0.0060 0.3522 0.0000 0.0000 0.0917 -0.0221 -0.0020 0.1797 0.2333 0.0419 0.1587 0.0123 0.0020

Okt 0.1266 0.1399 0.0177 0.0949 0.1265 0.0120 0.3092 -0.0221 -0.0068 0.0842 0.0226 0.0019 0.1947 0.2072 0.0404 0.1903 0.3354 0.0638

Nov 0.1313 0.1477 0.0194 0.0991 0.1551 0.0154 0.2793 0.0000 0.0000 0.0682 -0.1029 -0.0070 0.2455 0.3955 0.0971 0.1766 0.0329 0.0058

Des 0.1354 0.0198 0.0027 0.0956 -0.0463 -0.0044 0.2868 0.0286 0.0082 0.0713 0.0328 0.0023 0.2377 -0.0428 -0.0102 0.1731 -0.0311 -0.0054


158

Tahun 2008



Jan 0.1507 0.0971 0.0146 0.0762 -0.2136 -0.0163 0.2974 0.0222 0.0066 0.0688 -0.0476 -0.0033 0.1926 -0.2287 -0.0441 0.2142 0.2202 0.0472

Feb 0.1528 0.0354 0.0054 0.0760 0.0185 0.0014 0.2870 -0.0145 -0.0042 0.0590 -0.1250 -0.0074 0.2163 0.0846 0.0183 0.2090 -0.0038 -0.0008

Mar 0.1218 -0.2051 -0.0250 0.0615 -0.1939 -0.0119 0.2921 0.0147 0.0043 0.0552 -0.0667 -0.0037 0.1773 -0.1974 -0.0350 0.2921 -0.0528 -0.0154

Apr 0.1315 -0.0215 -0.0028 0.0800 0.1805 0.0144 0.3175 -0.0145 -0.0046 0.0565 -0.0714 -0.0040 0.2043 0.1294 0.0264 0.2102 -0.0398 -0.0084

Mei 0.1503 0.2308 0.0347 0.0957 0.2866 0.0274 0.2928 -0.0074 -0.0022 0.0508 -0.0176 -0.0009 0.1762 -0.1417 -0.0250 0.2342 0.1992 0.0467

Jun 0.1386 -0.1429 -0.0198 0.0963 -0.0644 -0.0062 0.3150 0.0000 0.0000 0.0528 -0.0341 -0.0018 0.1853 0.0410 0.0076 0.2119 -0.1488 -0.0315

Jul 0.1398 -0.0521 -0.0073 0.0997 -0.0265 -0.0026 0.3425 0.0470 0.0161 0.0529 -0.0588 -0.0031 0.1536 -0.1877 -0.0288 0.2115 -0.0617 -0.0131

Ags 0.1435 0.0079 0.0011 0.1103 0.0652 0.0072 0.3736 0.0507 0.0190 0.0514 -0.0625 -0.0032 0.1218 -0.2282 -0.0278 0.1993 -0.0921 -0.0184

Sept 0.1324 -0.1289 -0.0171 0.0864 -0.2515 -0.0217 0.4094 0.0345 0.0141 0.0472 -0.1333 -0.0063 0.0996 -0.2335 -0.0233 0.2249 -0.0870 -0.0196

Okt 0.0981 -0.4439 -0.0436 0.0718 -0.4207 -0.0302 0.5829 -0.0067 -0.0039 0.0380 -0.4385 -0.0167 0.1017 -0.1463 -0.0149 0.1075 -0.6667 -0.0716

Nov 0.0847 -0.1101 -0.0093 0.0613 -0.1190 -0.0073 0.5843 0.0336 0.0196 0.0414 0.1233 0.0051 0.0968 0.0014 0.0001 0.1315 0.2619 0.0344

Des 0.0793 -0.0412 -0.0033 0.0605 0.0108 0.0007 0.5778 0.0130 0.0075 0.0394 -0.0244 -0.0010 0.1009 0.0332 0.0033 0.1421 0.1069 0.0152


159

LAMPIRAN 8. DAFTAR NILAI KURS, SUKU BUNGA INDONESIA, DAN INFLASI

BLN

Tahun 2003 Tahun 2004 Tahun 2005 Tahun 2006 Tahun 2007 Tahun 2008

Kurs Suku

Bunga Inflasi Kurs

Suku Bunga

Inflasi Kurs Suku

Bunga Inflasi Kurs

Suku Bunga

Inflasi Kurs Suku

Bunga Inflasi Kurs

Suku Bunga

Inflasi

Jan 4.01 12.69 8.68 3.04 7.86 4.82 0.10 7.42 7.32 -4.28 12.75 17.03 3.24 9.50 6.26 0.64 8.00 7.36

Feb 4.64 12.24 7.60 2.88 7.48 4.60 0.28 7.43 7.15 -5.18 12.74 17.92 2.95 9.25 6.30 0.53 7.93 7.40

Mar 4.23 11.40 7.17 2.31 7.42 5.11 -1.37 7.44 8.81 -3.01 12.73 15.74 2.48 9.00 6.52 -0.21 7.96 8.17

Apr 3.44 11.06 7.62 1.41 7.33 5.92 -0.42 7.70 8.12 -2.66 12.74 15.40 2.71 9.00 6.29 -0.97 7.99 8.96

Mei 3.29 10.44 7.15 0.85 7.32 6.47 0.55 7.95 7.40 -3.10 12.50 15.60 2.74 8.75 6.01 -2.07 8.31 10.38

Jun 2.55 9.53 6.98 0.51 7.34 6.83 0.83 8.25 7.42 -3.03 12.50 15.53 2.73 8.50 5.77 -2.30 8.73 11.03

Jul 2.83 9.10 6.27 0.16 7.36 7.20 0.65 8.49 7.84 -2.90 12.25 15.15 2.19 8.25 6.06 -2.67 9.23 11.90

Ags 2.40 8.91 6.51 0.70 7.37 6.67 1.18 9.51 8.33 -3.15 11.75 14.90 1.74 8.25 6.51 -2.57 9.28 11.85

Sept 2.33 8.66 6.33 1.12 7.39 6.27 0.94 10.00 9.06 -3.30 11.25 14.55 1.30 8.25 6.95 -2.43 9.71 12.14

Okt 2.00 8.48 6.48 1.19 7.41 6.22 -6.89 11.00 17.89 4.46 10.75 6.29 1.37 8.25 6.88 -0.79 10.98 11.77

Nov 2.96 8.49 5.53 1.23 7.41 6.18 -6.13 12.25 18.38 4.98 10.25 5.27 1.54 8.25 6.71 -0.44 11.24 11.68

Des 3.15 8.31 5.16 1.03 7.43 6.40 -4.36 12.75 17.11 3.15 9.75 6.60 1.41 8.00 6.59 -0.23 10.83 11.06

Sumber ; Bank Indonesia. 2005. Sertifikat Bank Indonesia. www.bi.go.id


160

LAMPIRAN 9. DATA HASIL OLAHAN ARIMA INFLASI, SBI, DAN KURS


Bulan

Actual Interest

Rate

Expected Interest

Rate

Unexpected Interest Rate Ft1

Actual Inflation

Expected Inflation

Unexpected Inflation

(Ft2)

Unexpected Exchange

Rate Fluctuation

Expected Rate

Fluctuation

Unexpected Rate

Fluctuation (Ft3)

Jan-03 12.6900 12.9486 -0.2586 8.6800 10.0009 -1.3209 0.1190 0.1146 0.0044

Feb-03 12.2400 12.5354 -0.2954 7.6000 8.8764 -1.2764 0.1190 0.1185 0.0005

Mar-03 11.4000 12.0690 -0.6690 7.1700 7.9439 -0.7739 0.1190 0.1183 0.0008

Apr-03 11.0600 11.0180 0.0420 7.6200 7.5395 0.0805 0.1220 0.1184 0.0036

May-03 10.4400 11.1028 -0.6628 7.1500 7.8686 -0.7186 0.1290 0.1222 0.0068

Jun-03 9.5300 10.0733 -0.5433 6.9800 7.5185 -0.5385 0.1280 0.1293 -0.0013

Jul-03 9.1000 9.2449 -0.1449 6.2700 7.3599 -1.0899 0.1250 0.1243 0.0007

Aug-03 8.9100 9.0558 -0.1458 6.5100 6.7865 -0.2765 0.1240 0.1230 0.0010

Sep-03 8.6600 8.8676 -0.2076 6.3300 6.9376 -0.6076 0.1270 0.1224 0.0046

Oct-03 8.4800 8.5840 -0.1040 6.4800 6.8052 -0.3252 0.1250 0.1266 -0.0016

Nov-03 8.4900 8.4675 0.0225 5.5300 6.9151 -1.3851 0.1240 0.1218 0.0022

Dec-03 8.3100 8.5522 -0.2422 5.1600 6.1697 -1.0097 0.1260 0.1231 0.0029

Jan-04 7.8600 8.2177 -0.3577 7.8600 5.8257 2.0343 0.1260 0.1250 0.0010

Feb-04 7.4800 7.7048 -0.2248 7.4800 7.9418 -0.4618 0.1260 0.1240 0.0020

Mar-04 7.4200 7.4080 0.0120 7.4200 7.7850 -0.3650 0.1240 0.1245 -0.0005

Apr-04 7.3300 7.4889 -0.1589 7.3300 7.7268 -0.3968 0.1230 0.1216 0.0014

May-04 7.3200 7.2989 0.0211 7.3200 7.6515 -0.3315 0.1150 0.1218 -0.0068

Jun-04 7.3400 7.3955 -0.0555 7.3400 7.6385 -0.2985 0.1120 0.1113 0.0007

Jul-04 7.3600 7.3699 -0.0099 7.3600 7.6534 -0.2934 0.1150 0.1130 0.0020

Aug-04 7.3700 7.4166 -0.0466 7.3700 7.6703 -0.3003 0.1130 0.1160 -0.0030

Sep-04 7.3900 7.4048 -0.0148 7.3900 7.6794 -0.2894 0.1150 0.1118 0.0032

Oct-04 7.4100 7.4434 -0.0334 7.4100 7.6958 -0.2858 0.1160 0.1166 -0.0006

Nov-04 7.4100 7.4521 -0.0421 7.4100 7.7128 -0.3028 0.1170 0.1154 0.0016

Dec-04 7.4300 7.4470 -0.0170 7.4300 7.7140 -0.2840 0.1140 0.1173 -0.0033

161

Bulan

Actual Interest

Rate

Expected Interest

Rate


Actual Inflation

Expected Inflation


(Ft2)

Unexpected Exchange

Rate Fluctuation

Expected Rate

Fluctuation

Unexpected Rate

Fluctuation (Ft3)

Jan-05 7.4200 7.4816 -0.0616 7.4200 7.7299 -0.3099 0.1150 0.1124 0.0026

Feb-05 7.4300 7.4453 -0.0153 7.4300 7.7230 -0.2930 0.1140 0.1163 -0.0023

Mar-05 7.4400 7.4826 -0.0426 7.4400 7.7305 -0.2905 0.1110 0.1129 -0.0019

Apr-05 7.7000 7.4763 0.2237 7.7000 7.7389 -0.0389 0.1100 0.1108 -0.0008

May-05 7.9500 7.8907 0.0593 7.9500 7.9456 0.0045 0.1110 0.1106 0.0004

Jun-05 8.2500 8.0405 0.2096 8.2500 8.1578 0.0922 0.1090 0.1120 -0.0030

Jul-05 8.4900 8.4258 0.0642 8.4900 8.4100 0.0800 0.1070 0.1087 -0.0017

Aug-05 9.5100 8.5769 0.9331 9.5100 8.6174 0.8926 0.1030 0.1078 -0.0048

Sep-05 10.0000 10.0987 -0.0987 10.0000 9.4398 0.5602 0.1020 0.1031 -0.0011

Oct-05 11.0000 9.9723 1.0277 11.0000 9.8842 1.1158 0.1040 0.1043 -0.0003

Nov-05 12.2500 11.6268 0.6232 12.2500 10.7070 1.5430 0.1050 0.1063 -0.0013

Dec-05 12.7500 12.6224 0.1276 12.7500 11.7537 0.9963 0.1070 0.1065 0.0005

Jan-06 12.7500 12.8231 -0.0731 12.7500 12.2213 0.5287 0.1120 0.1090 0.0030

Feb-06 12.7400 12.7044 0.0356 12.7400 12.2532 0.4868 0.1150 0.1142 0.0008

Mar-06 12.7300 12.7589 -0.0289 12.7300 12.2475 0.4825 0.1170 0.1153 0.0017

Apr-06 12.7400 12.7108 0.0292 12.7400 12.2392 0.5009 0.1210 0.1173 0.0037

May-06 12.5000 12.7550 -0.2550 12.5000 12.2465 0.2535 0.1150 0.1215 -0.0065

Jun-06 12.5000 12.3498 0.1503 12.5000 12.0568 0.4432 0.1140 0.1115 0.0025

Jul-06 12.2500 12.5896 -0.3395 12.2500 12.0439 0.2061 0.1170 0.1155 0.0015

Aug-06 11.7500 12.0528 -0.3028 11.7500 11.8449 -0.0949 0.1160 0.1173 -0.0013

Sep-06 11.2500 11.5805 -0.3305 11.2500 11.4351 -0.1851 0.1140 0.1150 -0.0010

Oct-06 10.7500 11.0701 -0.3201 10.7500 11.0109 -0.2609 0.1160 0.1136 0.0024

Nov-06 10.2500 10.5823 -0.3323 10.2500 10.5857 -0.3357 0.1150 0.1170 -0.0019

Dec-06 9.7500 10.0811 -0.3311 9.7500 10.1605 -0.4105 0.1170 0.1139 0.0031


162

Bulan

Actual Interest

Rate

Expected Interest

Rate


Actual Inflation

Expected Inflation


(Ft2)

Unexpected Exchange

Rate Fluctuation

Expected Rate

Fluctuation

Unexpected Rate

Fluctuation (Ft3)

Jan-07 9.5000 9.5878 -0.0878 9.5000 9.7353 -0.2353 0.1160 0.1181 -0.0021

Feb-07 9.2500 9.4848 -0.2348 9.2500 9.5081 -0.2581 0.1150 0.1146 0.0004

Mar-07 9.0000 9.1508 -0.1508 9.0000 9.2945 -0.2945 0.1160 0.1151 0.0009

Apr-07 9.0000 8.9535 0.0465 9.0000 9.0819 -0.0818 0.1170 0.1161 0.0009

May-07 8.7500 9.0703 -0.3203 8.7500 9.0674 -0.3173 0.1200 0.1169 0.0031

Jun-07 8.5000 8.6063 -0.1063 8.5000 8.8682 -0.3682 0.1170 0.1204 -0.0034

Jul-07 8.2500 8.4859 -0.2359 8.2500 8.6565 -0.4065 0.1150 0.1147 0.0003

Aug-07 8.2500 8.1622 0.0878 8.2500 8.4440 -0.1940 0.1120 0.1151 -0.0031

Sep-07 8.2500 8.3537 -0.1037 8.2500 8.4295 -0.1795 0.1160 0.1110 0.0050

Oct-07 8.2500 8.2404 0.0096 8.2500 8.4285 -0.1785 0.1160 0.1184 -0.0023

Nov-07 8.2500 8.3075 -0.0575 8.2500 8.4284 -0.1784 0.1130 0.1145 -0.0014

Dec-07 8.0000 8.2678 -0.2678 8.0000 8.4284 -0.4284 0.1120 0.1126 -0.0006

Jan-08 8.0000 7.8963 0.1037 8.0000 8.2303 -0.2303 0.1140 0.1123 0.0017

Feb-08 7.9300 8.1161 -0.1861 7.9300 8.2168 -0.2868 0.1170 0.1151 0.0020

Mar-08 7.9600 7.8755 0.0845 7.9600 8.1604 -0.2004 0.1150 0.1175 -0.0025

Apr-08 7.9900 8.0653 -0.0753 7.9900 8.1803 -0.1903 0.1140 0.1136 0.0004

May-08 8.3100 8.0004 0.3096 8.3100 8.2055 0.1045 0.1130 0.1144 -0.0013

Jun-08 8.7300 8.5443 0.1857 8.7300 8.4608 0.2692 0.1150 0.1127 0.0024

Jul-08 9.2300 8.8859 0.3441 9.2300 8.8110 0.4190 0.1160 0.1162 -0.0001

Aug-08 9.2800 9.4736 -0.1936 9.2800 9.2311 0.0489 0.1160 0.1156 0.0004

Sep-08 9.7100 9.2048 0.5052 9.7100 9.2994 0.4106 0.1130 0.1159 -0.0029

Oct-08 10.9800 10.0431 0.9369 10.9800 9.6448 1.3352 0.0950 0.1118 -0.0168

Nov-08 11.2400 11.5533 -0.3133 11.2400 10.6748 0.5652 0.0860 0.0905 -0.0045

Dec-08 10.8300 11.0704 -0.2404 10.8300 10.9511 -0.1211 0.0960 0.0901 0.0059


163

LAMPIRAN 10. TABEL ANOVA INDUSTRI MANUFAKTUR TAHUN 2003-2008

A. UNTUK EXPECTED RETURN CAPM

1. INDF

ANOVAb

.062 1 .062 148.461 .000a

.029 70 .000

.091 71

Regression

Residual

Total

Model

1

Sum of

Squares df Mean Square F Sig.

Predictors: (Constant), PR.INDFa.

Dependent Variable: ERb.

2. MEDC

ANOVAb

.123 1 .123 254.152 .000a

.034 70 .000

.157 71

Regression

Residual

Total

Model

1

Sum of


Predictors: (Constant), PR.MEDCa.


3. UNVR

ANOVAb

.000 1 .000 .047 .828a

.138 70 .002

.138 71

Regression

Residual

Total

Model

1

Sum of


Predictors: (Constant), PR.UNVRa.


4. KLBF

ANOVAb

.098 1 .098 527.666 .000a

.013 70 .000

.111 71

Regression

Residual

Total

Model

1

Sum of


Predictors: (Constant), PR.KLBFa.


164

5. ANTM

ANOVAb

.087 1 .087 217.525 .000a

.028 70 .000

.115 71

Regression

Residual

Total

Model

1

Sum of


Predictors: (Constant), PR.ANTMa.


6. UNTR

ANOVAb

.074 1 .074 273.852 .000a

.019 70 .000

.093 71

Regression

Residual

Total

Model

1

Sum of


Predictors: (Constant), PR.UNTRa.


B. UNTUK EXPECTED RETURN MODEL APT

1. INDF

ANOVAb

.096 3 .032 52.609 .000a

.041 68 .001

.138 71

Regression

Residual

Total

Model

1

Sum of


Predictors: (Constant), P.Kurs, P.SBI, P.Inf lasia.

Dependent Variable: Expected Return APTb.

2. MEDCO

ANOVAb

.118 3 .039 67.258 .000a

.040 68 .001

.157 71

Regression

Residual

Total

Model

1

Sum of




165

3. UNVR

ANOVAb

.096 3 .032 52.609 .000a

.041 68 .001

.138 71

Regression

Residual

Total

Model

1

Sum of




4. KLBF

ANOVAb

.089 3 .030 90.952 .000a

.022 68 .000

.111 71

Regression

Residual

Total

Model

1

Sum of




5. ANTM

ANOVAb

.089 3 .030 77.743 .000a

.026 68 .000

.115 71

Regression

Residual

Total

Model

1

Sum of




6. UNTR

ANOVAb

.072 3 .024 77.616 .000a

.021 68 .000

.093 71

Regression

Residual

Total

Model

1

Sum of




167

LAMPIRAN 11. TABEL MODEL SUMMARY DAN COEFFICIENT INDUSTRI MANUFAKTUR TAHUN 2003-2008

A. UNTUK EXPECTED RETURN CAPM

1. INDF

Model Summaryb

.824a .680 .675 .02039 .680 148.461 1 70 .000 .622

Model

1

R R Square

Adjusted

R Square

Std. Error of

the Estimate

R Square

Change F Change df 1 df 2 Sig. F Change

Change Statistics

Durbin-

Watson

Predictors: (Constant), PR.INDFa.


Coefficientsa

.016 .003 5.889 .000 .010 .021

-.496 .041 -.824 -12.184 .000 -.577 -.415 -.824 -.824 -.824 1.000 1.000

(Constant)

PR.INDF

Model

1

B Std. Error

Unstandardized

Coeff icients

Beta

Standardized

Coeff icients

t Sig. Lower Bound Upper Bound

95% Conf idence Interv al for B

Zero-order Part ial Part

Correlations

Tolerance VIF

Collinearity Statistics


2. MEDC

Model Summaryb

.885a .784 .781 .02204 .784 254.152 1 70 .000 .486

Model

1

R R Square

Adjusted

R Square

Std. Error of

the Estimate

R Square


Change Statistics

Durbin-

Watson

Predictors: (Constant), PR.MEDCa.


168

Coefficientsa

.017 .003 6.311 .000 .012 .022

-.741 .046 -.885 -15.942 .000 -.834 -.648 -.885 -.885 -.885 1.000 1.000

(Constant)

PR.MEDC

Model

1

B Std. Error

Unstandardized

Coeff icients

Beta

Standardized

Coeff icients




Correlations

Tolerance VIF



3. UNVR

Model Summaryb

.026a .001 -.014 .04432 .001 .047 1 70 .828 .348

Model

1

R R Square

Adjusted

R Square

Std. Error of

the Estimate

R Square


Change Statistics

Durbin-

Watson

Predictors: (Constant), PR.UNVRa.


Coefficientsa

.003 .009 .338 .736 -.015 .021

-.014 .064 -.026 -.217 .828 -.142 .114 -.026 -.026 -.026 1.000 1.000

(Constant)

PR.UNVR

Model

1

B Std. Error

Unstandardized

Coeff icients

Beta

Standardized

Coeff icients




Correlations

Tolerance VIF



4. KLBF

Model Summaryb

.940a .883 .881 .01362 .883 527.666 1 70 .000 .305

Model

1

R R Square

Adjusted

R Square

Std. Error of

the Estimate

R Square


Change Statistics

Durbin-

Watson

Predictors: (Constant), PR.KLBFa.


169

Coefficientsa

.017 .002 9.704 .000 .013 .020

-.870 .038 -.940 -22.971 .000 -.945 -.794 -.940 -.940 -.940 1.000 1.000

(Constant)

PR.KLBF

Model

1

B Std. Error

Unstandardized

Coeff icients

Beta

Standardized

Coeff icients




Correlations

Tolerance VIF



5. ANTM

Model Summaryb

.870a .757 .753 .02002 .757 217.525 1 70 .000 .732

Model

1

R R Square

Adjusted

R Square

Std. Error of

the Estimate

R Square


Change Statistics

Durbin-

Watson

Predictors: (Constant), PR.ANTMa.


Coefficientsa

.010 .002 4.184 .000 .005 .015

-.922 .062 -.870 -14.749 .000 -1.046 -.797 -.870 -.870 -.870 1.000 1.000

(Constant)

PR.ANTM

Model

1

B Std. Error

Unstandardized

Coeff icients

Beta

Standardized

Coeff icients




Correlations

Tolerance VIF



6. UNTR

Model Summaryb

.892a .796 .794 .01647 .796 273.852 1 70 .000 .440

Model

1

R R Square

Adjusted

R Square

Std. Error of

the Estimate

R Square


Change Statistics

Durbin-

Watson

Predictors: (Constant), PR.UNTRa.


170

Coefficientsa

.013 .002 6.621 .000 .009 .017

-.644 .039 -.892 -16.548 .000 -.722 -.566 -.892 -.892 -.892 1.000 1.000

(Constant)

PR.UNTR

Model

1

B Std. Error

Unstandardized

Coeff icients

Beta

Standardized

Coeff icients




Correlations

Tolerance VIF



B. UNTUK EXPECTED RETURN APT

1. INDF

Model Summaryb

.836a .699 .686 .02469 .699 52.609 3 68 .000 1.196

Model

1

R R Square

Adjusted

R Square

Std. Error of

the Estimate

R Square


Change Statistics

Durbin-

Watson



Coefficientsa

.007 .003 2.232 .029 .001 .012

.080 .012 .561 6.628 .000 .056 .104 .785 .626 .441 .618 1.619

.021 .006 .284 3.543 .001 .009 .032 .643 .395 .236 .688 1.452

-1.992 .978 -.152 -2.037 .046 -3.943 -.041 -.495 -.240 -.136 .792 1.262

(Constant)

P. Inf lasi

P.SBI

P.Kurs

Model

1

B Std. Error

Unstandardized

Coef f icients

Beta

Standardized

Coef f icients




Correlations

Tolerance VIF


Dependent Variable: Expected Return APTa.

171

2. MEDC

Model Summaryb

.865a .748 .737 .02416 .748 67.258 3 68 .000 1.420

Model

1

R R Square

Adjusted

R Square

Std. Error of

the Estimate

R Square


Change Statistics

Durbin-

Watson



Coefficientsa

.012 .003 4.217 .000 .006 .018

.120 .012 .785 10.135 .000 .096 .144 .857 .776 .617 .618 1.619

.011 .006 .142 1.939 .057 .000 .023 .570 .229 .118 .688 1.452

.209 .957 .015 .219 .827 -1.700 2.119 -.381 .027 .013 .792 1.262

(Constant)

P. Inf lasi

P.SBI

P.Kurs

Model

1

B Std. Error

Unstandardized

Coef f icients

Beta

Standardized

Coef f icients




Correlations

Tolerance VIF



3. UNVR

Model Summaryb

.836a .699 .686 .02469 .699 52.609 3 68 .000 1.196

Model

1

R R Square

Adjusted

R Square

Std. Error of

the Estimate

R Square


Change Statistics

Durbin-

Watson



Coefficientsa

.007 .003 2.232 .029 .001 .012

.080 .012 .561 6.628 .000 .056 .104 .785 .626 .441 .618 1.619

.021 .006 .284 3.543 .001 .009 .032 .643 .395 .236 .688 1.452

-1.992 .978 -.152 -2.037 .046 -3.943 -.041 -.495 -.240 -.136 .792 1.262

(Constant)

P. Inf lasi

P.SBI

P.Kurs

Model

1

B Std. Error

Unstandardized

Coef f icients

Beta

Standardized

Coef f icients




Correlations

Tolerance VIF



172

4. KLBF

Model Summaryb

.895a .801 .792 .01804 .801 90.952 3 68 .000 1.682

Model

1

R R Square

Adjusted

R Square

Std. Error of

the Estimate

R Square


Change Statistics

Durbin-

Watson



Coefficientsa

.009 .002 4.052 .000 .004 .013

.105 .009 .816 11.840 .000 .087 .122 .889 .821 .641 .618 1.619

.008 .004 .116 1.784 .079 -.001 .016 .572 .211 .097 .688 1.452

-.237 .715 -.020 -.331 .741 -1.662 1.189 -.422 -.040 -.018 .792 1.262

(Constant)

P. Inf lasi

P.SBI

P.Kurs

Model

1

B Std. Error

Unstandardized

Coef f icients

Beta

Standardized

Coef f icients




Correlations

Tolerance VIF



5. ANTM

Model Summaryb

.880a .774 .764 .01956 .774 77.743 3 68 .000 1.758

Model

1

R R Square

Adjusted

R Square

Std. Error of

the Estimate

R Square


Change Statistics

Durbin-

Watson



173

Coefficientsa

.007 .002 2.953 .004 .002 .012

.107 .010 .815 11.121 .000 .087 .126 .876 .803 .641 .618 1.619

.007 .005 .103 1.485 .142 -.002 .016 .555 .177 .086 .688 1.452

-.096 .775 -.008 -.123 .902 -1.641 1.450 -.405 -.015 -.007 .792 1.262

(Constant)

P. Inf lasi

P.SBI

P.Kurs

Model

1

B Std. Error

Unstandardized

Coef f icients

Beta

Standardized

Coef f icients




Correlations

Tolerance VIF



6. UNTR

Model Summaryb

.880a .774 .764 .01761 .774 77.616 3 68 .000 1.660

Model

1

R R Square

Adjusted

R Square

Std. Error of

the Estimate

R Square


Change Statistics

Durbin-

Watson



Coefficientsa

.008 .002 3.990 .000 .004 .013

.098 .009 .830 11.315 .000 .080 .115 .873 .808 .652 .618 1.619

.007 .004 .122 1.756 .084 -.001 .016 .561 .208 .101 .688 1.452

.582 .698 .054 .834 .407 -.810 1.974 -.355 .101 .048 .792 1.262

(Constant)

P. Inf lasi

P.SBI

P.Kurs

Model

1

B Std. Error

Unstandardized

Coef f icients

Beta

Standardized

Coef f icients




Correlations

Tolerance VIF

