Per Banding An Keuangan Property
-
Upload
anggaradiva -
Category
Documents
-
view
1.867 -
download
17
Transcript of Per Banding An Keuangan Property
TESIS
PERBANDINGAN MARKET PERFORMANCE DAN
KARAKTERISTIK KEUANGAN PERUSAHAAN SEKTOR
ANEKA INDUSTRI DENGAN SEKTOR PROPERTI – REAL
ESTAT
Diajukan kepada Sidang Program Studi Magister Manajemen Program Pasca Sarjana
Sebagai Salah Satu Persyaratan untuk Memperoleh Gelar Magister Manajemen
Oleh :
NAMA : NAMORA
NIM : 19040012
PROGRAM STUDI MAGISTER MANAJEMEN
PROGRAM PASCA SARJANA
UNIVERSITAS PELITA HARAPAN
JAKARTA
2006
PERNYATAAN KEASLIAN KARYA TUGAS AKHIR
Saya mahasiswa Program Pasca Sarjana, Universitas Pelita Harapan :
Nama Mahasiswa : Namora
NIM : 19040012
Program Studi : Magister Manajemen
Dengan ini menyatakan bahwa karya tugas akhir yang saya buat dengan judul
“PERBANDINGAN MARKET PERFORMANCE DAN KARAKTERISTIK
KEUANGAN PERUSAHAAN SEKTOR ANEKA INDUSTRI DENGAN
SEKTOR PROPERTI – REAL ESTAT”, adalah :
1. Dibuat dan diselesaikan sendiri, dengan menggunakan hasil kuliah, tinjauan
lapangan dan buku-buku serta jurnal acuan yang tertera di dalam referensi
pada karya tugas akhir saya.
2. Bukan merupakan duplikasi karya tulis yang sudah dipublikasikan atau yang
pernah dipakai untuk mendapatkan gelar magister di universitas lain, kecuali
pada bagian-bagian sumber informasi dicantumkan dengan cara referensi
yang semestinya.
3. Bukan merupakan karya terjemahan dari kumpulan buku atau jurnal acuan
yang tertera di dalam referensi pada karya tugas akhir saya.
Kalau terbukti saya tidak memenuhi apa yang telah dinyatakan di atas, maka karya
akhir ini batal.
Jakarta, 8 Juli 2006
Yang membuat pernyataan,
Namora
LEMBAR PERSETUJUAN
Nama : Namora
NIM : 19040012
Program Studi : Magister Manajemen
Dosen Pembimbing : Dr. Titik Indrawati, S.E.,M.E.
Judul Tesis : Perbandingan Market Performance dan Karakteristik
Keuangan Perusahaan Sektor Aneka Industri dengan
Sektor Properti – Real Estat
Menyetujui untuk Sidang Tugas Akhir Universitas Pelita Harapan
Program Pasca Sarjana Program Studi Magister Manajemen
Tanggal disetujui : 8 Juli 2006
Dosen Pembimbing,
Dr. Titik Indrawati, S.E.,M.E.
PROGRAM STUDI MAGISTER MANAJEMEN
PROGRAM PASCA SARJANA UNIVERSITAS PELITA HARAPAN
JAKARTA
2006
LEMBAR PENGESAHAN
Telah diuji dan dinyatakan lulus oleh panitia penguji pada tanggal 16 Agustus 2006.
Panitia Penguji :
Ketua Penguji
(Prof. Dr. Mulyono)
Anggota Penguji/Pembimbing Anggota Penguji
(Dr. Titik Indrawati, S.E., M.E.) (Dr. Tarcisius Sunaryo)
Ketua Program Studi Magister Manajemen
(Juanna Judith Huliselan, M.A., Ph.D.)
vi
ABSTRAK
Penelitian ini menganalisis market performance pada dua kelompok sektor
saham di bursa efek Jakarta (BEJ), yaitu sektor aneka industri dan sektor properti –
real estat. Antara kedua sektor tersebut, juga dilakukan analisis perbedaan
karakteristik keuangan berdasarkan pada beberapa rasio yang terdapat pada laporan
keuangan. Ukuran market performance yang digunakan dalam penelitian ini adalah
Sharpe’s measure, sedangkan karakteristik keuangan yang digunakan adalah PER,
PBV dan DER.
Sampel yang digunakan adalah saham-saham yang termasuk ke dalam sektor
aneka industri dan properti-real estat yang dipilih dengan menggunakan metode
judgement sampling. Data karakteristik keuangan diambil dari laporan keuangan
perusahaan periode Desember 2004, sedangkan data yang digunakan untuk
menghitung market performance, yaitu harga saham, IHSG, dan suku bunga SBI,
diambil secara bulanan pada periode Maret 2005-Maret 2006.
Penelitian ini terdiri dari dua tahap yaitu penelitian tahap pertama
membandingkan market performance dan karakteristik keuangan antara sektor aneka
industri dengan sektor properti. Penelitian tahap kedua adalah pengujian pengaruh
karakteristik keuangan terhadap market performance. Pada penelitian tahap pertama
didapatkan hasil bahwa market performance sektor aneka industri memiliki rata-rata
yang tidak berbeda dengan market performance properti – real estat. Demikian pula
untuk variabel-variabel yang lain, yakni excess return, PER, PBV dan DER untuk
kedua sektor tersebut tidak memiliki rata-rata yang berbeda.
Dari hasil pengujian-pengujian statistik yang dilakukan pada penelitian tahap
kedua, diperoleh kesimpulan bahwa variabel PER, PBV dan DER, baik secara
bersama-sama atau parsial tidak mampu menjelaskan market performance pada
kedua sektor tersebut.
Dari hasil penelitian ini didapatkan bahwa dalam sektor aneka industri, saham
BRAM memiliki Sharpe’s measure tertinggi, sedangkan BIMA yang terendah. Untuk
sektor properti, saham LPKR memiliki Sharpe’s measure tertinggi, sedangkan BKSL
memiliki Sharpe’s measure yang terendah.
vii
KATA PENGANTAR
Syukur alhamdulillah, berkat rahmat dan ridlo Allah SWT, akhirnya selesai
sudah penyusunan tesis ini yang berjudul “Perbandingan Market Performance dan
Karakteristik Keuangan Perusahaan Sektor Aneka Industri dengan Sektor
Properti – Real Estat”. Tesis ini merupakan tugas akhir dalam memenuhi kurikulum
program studi Magister Manajemen program Pasca Sarjana Universitas Pelita
Harapan.
Dalam penyusunan tesis ini, penulis tidak terlepas dari hambatan dan
tantangan. Namun demikian, berkat bimbingan, bantuan, dan dukungan dari berbagai
pihak, penulis akhirnya dapat menyelesaikan tesis ini. Penulis secara khusus
mengucapkan terima kasih yang tidak terhingga kepada Ibu Titik Indrawati, S.E.,
M.E., selaku dosen pembimbing yang telah banyak memberikan waktu dan
pemikirannya dalam penyusunan tesis ini. Tanpa kesabaran dan ketelitian Bu Titik
selama proses pembimbingan, niscaya penulis tidak akan mampun menyusun tesis ini
dengan baik.
Selain itu, penulis menyampaikan penghargaan dan terima kasih sebesar-
besarnya kepada :
1) Ibu Juanna Judith Huliselan, M.A, Ph.D., selaku Ketua Program Studi
Magister Manajemen Program Pasca Sarjana Universitas Pelita Harapan.
2) Seluruh dosen dan staf administrasi Program Pasca Sarjana Universitas Pelita
Harapan yang telah banyak membantu penulis dalam mengikuti perkuliahan
dan penyusunan tesis ini.
3) Rekan-rekan di Batch XXIV yang telah memberikan dukungan, bantuan, dan
kerjasama semasa mengikuti kuliah maupun dalam penyusunan tesis ini,
terutama untuk Andy Djojo Budiman dan Gunawan sebagai teman bertukar
pikiran dalam penyusunan tesis ini.
viii
4) Rekan-rekan kerja penulis di ex-office (PT Multipolar Corporation Tbk.) yang
telah banyak memberikan kenangan, dukungan dan semangat kepada penulis.
I’ve had many years of grace with all of you. You are the great team I’ve ever
met.
5) Rekan-rekan kerja penulis di PT Panin Bank Tbk, terutama untuk Bapak
Karmin Syarifudin yang telah memberikan pengertian ketika penulis harus
“berurusan” dengan kampus selama jam kerja. Juga kepada rekan-rekan yang
lain, terima kasih untuk label “Mister five-thirty “ sehingga penulis menjadi
lebih bersemangat untuk tepat waktu dalam segala hal.
6) Orang tua dan kakak-adik penulis yang selalu memberikan doa dan semangat
kepada penulis dalam menghadapi segala hal.
7) Istri tercinta, Ngesti Windayani dan juga kedua permata kecilku, Ammar &
Salma yang telah melengkapi hidup dengan hari-hari yang menyenangkan.
8) Rekan-rekan mailing list di [email protected] yang selalu dapat
memberikan inspirasi, jokes, dan ide-ide “gila” yang mampu mencairkan
kebuntuan pemikiran dalam penyusunan tesis ini. Terima kasih juga untuk
rekan-rekan dunia maya dengan tulisan-tulisannya yang indah, inspiratif, dan
menjadikan blog-walking lebih menyenangkan.
9) Seluruh pihak yang tidak dapat disebutkan satu per satu, yang secara langsung
maupun tidak langsung telah membantu penulis dalam menyelesaikan tesis
ini.
Penulis menyadari bahwa masih banyak kekurangan dalam tesis ini, untuk itu
penulis mengharapkan saran dan kritik yang membangun demi penyempurnaan tesis
ini. Akhir kata, penulis berharap semoga tesis ini dapat bermanfaat bagi semua pihak
yang membutuhkan, terutama bagi almamater.
Jakarta, 8 Juli 2006
Penulis
ix
DAFTAR ISI
Hal
HALAMAN JUDUL
PERNYATAN KEASLIAN TUGAS AKHIR
LEMBAR PERSETUJUAN
LEMBAR PENGESAHAN
ABSTRAK ………………………………………………………………………..…vi
KATA PENGANTAR ……………………………………………………………..vii
DAFTAR ISI …………………………………………………………………..…....ix
DAFTAR GAMBAR ……………………………………………………………....xii
DAFTAR TABEL …………………………………………………………………xiii
DAFTAR LAMPIRAN ………………………………………………………….....xv
BAB I PENDAHULUAN
1.1 Latar Belakang ....................................................................................................... 1
1.2 Perumusan Masalah ............................................................................................... 6
1.3 Tujuan Penelitian ................................................................................................... 6
1.4 Manfaat Penelitian ................................................................................................. 7
1.5 Batasan Permasalahan............................................................................................ 7
1.6 Sistematika Penulisan ............................................................................................ 8
BAB II TINJAUAN PUSTAKA
2.1 Investasi dan Jenisnya .......................................................................................... 10
2.2 Risiko, Return, dan Hubungannya ....................................................................... 13
2.3 Estimasi Risiko dan Return .................................................................................. 17
2.4 Capital Aset Pricing Model.................................................................................. 20
2.5 Market Performance ............................................................................................ 22
x
2.6 Karakteristik Keuangan........................................................................................ 24
2.7 Analisis Sekuritas................................................................................................. 25
2.8 Kerangka Pemikiran Teoritis dan Perumusan Hipotesis...................................... 29
2.8.1 Perbedaan Karekteristik Keuangan ........................................................... 30
2.8.3 Pengaruh leverage terhadap Shape’s measure .......................................... 33
2.8.4 Pengaruh PER dan PBV terhadap Sharpe’s measure ............................... 35
BAB III METODOLOGI PENELITIAN
3.1 Jenis dan Sumber Data ......................................................................................... 39
3.2 Periode Pengamatan, Populasi dan Sampling ...................................................... 40
3.3 Operasionalisasi Variabel-variabel Penelitian ..................................................... 41
3.4 Market Performance ............................................................................................ 42
3.5 Teknik Statistik dan Ekonometrik yang Digunakan ............................................ 43
3.5.1 Statistik Uji Beda Dua Rata-rata untuk Independent Samples.................. 43
3.5.2 Pengaruh Karakteristik Keuangan terhadap Market Performance ........... 44
3.5.3 Uji Signifikansi ......................................................................................... 46
BAB IV ANALISIS HASIL PENELITIAN
4.1 Pemilihan Sampel ................................................................................................ 49
4.2 Market Performance ............................................................................................ 52
4.2.1 Return Saham............................................................................................ 54
4.2.2 Expected Return Saham ........................................................................... 55
4.2.3 Rata-rata risk-free rate (SBI) .................................................................... 56
4.2.4 Excess Return ............................................................................................ 58
4.2.5 Standar Deviasi Return ............................................................................. 58
4.2.6 Sharpe’s Measure...................................................................................... 58
4.3 Statistik Inferensi (Uji t) ...................................................................................... 60
4.3.1 Uji Beda Dua Rata-rata Sharpe’s Measure ............................................... 60
4.3.2 Uji Beda Dua Rata-rata Excess Return dan Return Volatility................... 62
xi
4.3.3 Uji Beda Dua Rata-rata PER..................................................................... 65
4.3.4 Uji Beda Dua Rata-rata PBV .................................................................... 66
4.3.5 Uji Beda Dua Rata-rata DER .................................................................... 68
4.4. Uji Asumsi Persamaan Regresi ........................................................................... 70
4.4.1 Uji Asumsi Multikolinieritas .................................................................... 70
4.4.2 Uji Asumsi Heteroskedastisitas ................................................................ 71
4.4.3 Uji Asumsi Normalitas.............................................................................. 73
4.4.4 Uji Asumsi Otokorelasi............................................................................. 75
4.5 Hasil Regresi ........................................................................................................ 76
4.5.1 Uji Kecukupan Model ............................................................................... 78
BAB V KESIMPULAN DAN SARAN
5.1 Kesimpulan .......................................................................................................... 82
5.2 Saran..................................................................................................................... 84
DAFTAR PUSTAKA
LAMPIRAN
xii
DAFTAR GAMBAR
Hal
Gambar 2.1 Risk-return trade off ................................................................................ 16
Gambar 2.2 Growth Stock dan Value Stock ................................................................ 36
Gambar 4.1 Scatterplot ............................................................................................... 73
Gambar 4.2 Normal P-P Plot of Regression Standardized Residual.......................... 74
xiii
DAFTAR TABEL
Hal
Tabel 4.1 Tahapan Pemilihan Sampel......................................................................... 50
Tabel 4.2 Sampel Saham Sektor Aneka Industri ....................................................... 51
Tabel 4.3 Sampel Saham Sektor Properti .................................................................. 52
Tabel 4.4 Harga dan Dividen Saham Astra International (ASII)................................ 53
Tabel 4.5 Return Bulanan Saham Astra International ............................................... 54
Tabel 4.6 Perhitungan Expected Return Saham Astra International.......................... 55
Tabel 4.7 Tingkat Suku Bunga 1 Bulan SBI (Maret 2005 – Maret 2006) ................. 56
Tabel 4.8 Ringkasan Statistik Deskriptif Sharpe’s Measure ...................................... 60
Tabel 4.9 Hasil Uji Rata-rata Sampel Independen..................................................... 61
Tabel 4.10 Ringkasan Statistik Deskriptif Excess Return.......................................... 62
Tabel 4.11 Hasil Uji Rata-rata Sampel Independen untuk Excess Return ................ 63
Tabel 4.12 Ringkasan Statistik Deskriptif Return Volatility...................................... 63
Tabel 4.13 Hasil Uji Rata-rata Sampel Independen untuk Return volatility............. 64
Tabel 4.14 Ringkasan Statistik Deskriptif PER ......................................................... 65
Tabel 4.15 Hasil Uji Rata-rata Sampel Independen untuk PER ............................... 65
Tabel 4.16 Ringkasan Statistik Deskriptif PBV.......................................................... 66
Tabel 4.17 Hasil Uji Rata-rata Sampel Independen untuk PBV................................ 67
Tabel 4.18 Ringkasan Statistik Deskriptif DER ......................................................... 68
Tabel 4.19 Hasil Uji Rata-rata Sampel Independen untuk DER................................ 68
Tabel 4.20 Ringkasan Hasil Uji Rata-rata................................................................... 69
Tabel 4.21 Nilai Varians Inflation Factor (VIF) ......................................................... 71
Tabel 4.22 Kriteria Durbin-Watson ............................................................................ 75
Tabel 4.23 Tabel Model Summary.............................................................................. 76
Tabel 4.24 Koefisien regresi ....................................................................................... 77
Tabel 4.25 Tabel Anova.............................................................................................. 79
xiv
Tabel 4.26 Output Uji-t ............................................................................................... 80
Tabel 4.27 Keputusan Hipotesis lima - Hipotesis tujuh ............................................ 81
xv
DAFTAR LAMPIRAN
Lampiran A Saham-saham Sektor Aneka Industri
Lampiran B Saham-saham Sektor Properti dan Real Estate
Lampiran C Nilai Kapitalisasi Pasar Saham Sektor Aneka Industri
Lampiran D Nilai Kapitalisasi Pasar Saham Sektor Properti dan Real Estate
Lampiran E Harga, Dividen dan Return Bulanan Saham Aneka Industri
Lampiran F Harga, Dividen dan Return Bulanan Saham Properti dan Real Estate
Lampiran G Expected Return, Standar Deviasi Return, dan Sharpe’s Measure Saham
Aneka Industri
Lampiran H Expected Return, Standar Deviasi Return, dan Sharpe’s Measure Saham
Properti dan Real Estat
Lampiran I Perhitungan Sharpe’s Measure IHSG
Lampiran J Perbandingan Sharpe’s Measure untuk Aneka Industri, Properti dan
IHSG
Lampiran K Karakteristik Keuangan Sektor Aneka Industri
Lampiran L Karakteristik Keuangan Sektor Properti
Lampiran M Tabel Durbin-Watson
1
BAB I
PENDAHULUAN
Penelitian ini menganalisis kinerja pasar (market performance) pada dua kelompok
sektor saham di bursa efek Jakarta (BEJ), yaitu sektor aneka industri dan sektor
properti. Antara kedua sektor tersebut, juga dilakukan analisis perbedaan karakteritik
keuangan berdasarkan pada beberapa rasio yang terdapat pada laporan keuangan.
1.1 Latar Belakang
Banyak cara yang dapat dilakukan investor dalam melakukan investasi. Salah satunya
adalah dengan melakukan investasi di pasar modal. Dalam hal ini pasar modal
didefinisikan sebagai suatu tempat berlangsungnya kegiatan yang berkaitan dengan
penawaran umum dan perdagangan efek, perusahaan publik yang berkaitan dengan
efek yang diterbitkannya, serta lembaga dan profesi yang berkaitan dengan efek (UU
No. 8/1995 Tentang Pasar Modal). Dengan pengertian tersebut dapat dikatakan
bahwa pasar modal mempunyai peran yang strategis sebagai salah satu sumber
pembiayaan bagi dunia usaha dan wahana investasi bagi masyarakat.
Pasar modal menjadi alternatif pendanaan dalam mengembangkan perusahaan
di Indonesia, karena melalui pasar modal, dana dapat diperoleh dalam jumlah besar
dibanding dana dari perbankan. Perusahaan yang membutuhkan dana, menjual surat
berharganya dalam bentuk saham di pasar modal, melalui penawaran perdana kepada
2
publik atau initial public offering (IPO) di pasar primer yang selanjutnya
diperdagangkan di pasar sekunder. Bagi investor sendiri, pasar modal selain sebagai
wahana investasi juga merupakan upaya diversifikasi. Setiap investor dapat memilih
berbagai investasi yang ada, di mana setiap jenis investasi memiliki karakteristik
sendiri-sendiri dalam hal tingkat pengembalian (return) dan risiko.
Sejak dibukanya pada tahun 1912, pasar modal di Indonesia mengalami
pasang surut dalam perkembangannya. Pemerintah membentuk BAPEPAM (Badan
Pengawas Pasar Modal) dan dalam Keputusan Menteri Keuangan RI nomor
503/KMK.01/1997, BAPEPAM berfungsi sebagai pembina, pengatur, dan pengawas
kegiatan pasar modal. Dengan dibentuknya BAPEPAM dan dikeluarkannya
beberapa deregulasi pemerintah pada tahun 1987-1988 yang berkaitan dengan pasar
modal, aktivitas pasar modal menjadi meningkat. Hal tersebut disebabkan oleh
peningkatan jumlah perusahaan yang bergabung ke dalam pasar modal, dan juga
meningkatnya besar dana yang dihimpun. Sejak Januari 1996, dalam rangka
memberikan informasi yang lebih lengkap kepada publik, bursa efek Jakarta (BEJ)
mengelompokkan semua saham yang tercatat di BEJ ke dalam sembilan sektor yang
didasarkan pada klasifikasi industri, yaitu sektor (1) pertanian, (2) pertambangan, (3)
industri dasar dan kimia, (4) aneka industri, (5) industri barang konsumsi, (6) properti
dan real estat, (7) transportasi dan infrastruktur, (8) keuangan, dan (9) perdagangan,
jasa, dan investasi.
Bagi investor, terdapat dua hal yang sering menjadi perhatian dalam
memutuskan investasinya, yaitu return dan juga risiko dari investasi tersebut. Untuk
3
sekuritas-sekuritas yang memiliki return yang sama, mereka mencari risiko yang
terendah. Sedangkan untuk sekuritas-sekuritas yang memiliki risiko yang sama,
mereka memilih return yang tinggi. Dengan melakukan investasi saham di pasar
modal, investor berharap dapat melipatgandakan modalnya lebih besar dibanding
dengan return pada investasi lain. Besarnya return tergantung dari kesediaan investor
untuk menanggung risiko. Semakin besar risiko yang diambil maka semakin besar
harapan return yang akan diterima, sesuai dengan karakteristik saham yakni high
risk-high return. Saham memberi kemungkinan untuk mendapatkan return yang
tinggi, tetapi juga bisa membuat investor mengalami kerugian besar.
Berkaitan dengan klasifikasi sembilan sektor di BEJ, setiap sektor tentu
memiliki karakteristik tersendiri, termasuk di dalamnya return dan juga risikonya.
Pakpahan (2002) mengamati profil-profil risiko yang terjadi di masing-masing
industri dengan menggunakan indeks harga saham sektoral (IHSS) yang dikeluarkan
oleh BEJ, dan disimpulkan bahwa volatilitas return memiliki kesamaan pola di mana
pada awal terjadinya krisis ekonomi mempunyai volatilitas yang tinggi dan kemudian
diikuti dengan volatilitas yang makin rendah pada tahun 1999 sampai dengan 2001.
Penelitian Pakpahan (2002) juga menunjukkan bahwa sektor aneka industri memiliki
volatilitas return yang paling rendah, kemudian diikuti oleh sektor perdagangan.
Sedangkan sektor properti dan pertanian merupakan dua sektor yang paling tinggi
volatilitasnya. Dengan memperhatikan hasil penelitian tersebut, sektor aneka industri
dan sektor properti - real estat merupakan dua sektor yang berbeda volatilitas return-
nya sehingga menarik untuk diamati. Volatilitas return diukur menggunakan deviasi
4
standar dari return saham atau menggunakan beta saham. Semakin tinggi volatilitas
return, maka saham semakin berisiko.
Dengan mengetahui return dan risiko suatu saham, investor dapat mengetahui
tingkat market performance saham tersebut. Market performance saham adalah risk-
adjusted return. Market performance yang menggabungkan return dan risiko dapat
dijadikan acuan dalam menentukan saham mana yang mempunyai kinerja yang baik.
Selain menggunakan ukuran market performance, karakteristik keuangan suatu
perusahaan yang berdasarkan pada rasio-rasio dari laporan keuangan, dapat pula
dijadikan acuan untuk menilai perusahaan. Rasio-rasio yang dapat mempengaruhi
nilai perusahaan di antaranya adalah leverage, PER dan PBV.
Penelitian yang berkaitan dengan pengukuran market performance dan
karakteristik keuangan beberapa perusahaan telah banyak dilakukan. Michel dan
Shaked (1986) telah membandingkan market performance dan karakteristik keuangan
dari 43 perusahaan domestik di Amerika Serikat dengan 58 perusahaan multinasional
di Amerika Serikat selama periode tahun 1973-1982. Penelitian mereka menunjukkan
bahwa perusahaan domestik mempunyai market performance yang lebih bagus
dibandingkan dengan market performance perusahaan multinasional. Sedangkan
Indra Wijaya Kusuma (1999) dalam penelitiannya, dengan menggunakan unit
observasi penelitian yang sama, namun periode penelitian yang berbeda,
mendapatkan hasil yang berbeda, yaitu bahwa market performance perusahaan
multinasional lebih bagus dibandingkan market performance perusahaan domestik.
5
Dalam mengambil keputusannya, investor kerap kali juga dapat menggunakan
dan menganalisis laporan keuangan (financial statement) yang telah dikeluarkan oleh
perusahaan. Tujuan mengalisisnya adalah untuk mengetahui kekuatan dan kelemahan
perusahaan tersebut berdasarkan laporan-laporan keuangannya. Kebanyakan
penelitian yang berhubungan dengan kinerja perusahaan, selalu menghubungkan
kinerja tersebut terhadap risiko (Collins, 1990; DeFusco, 1990), dan sedikit sekali
yang menghubungkannya dengan rasio-rasio keuangan, dikarenakan rasio-rasio
keuangan merupakan produk-produk akuntansi. Namun Ou dan Penman (1989) juga
Lev dan Thiagarajan (1993) melakukan penelitian dengan menggunakan analisis dari
laporan keuangan perusahaan, menyimpulkan bahwa beberapa informasi dari laporan
keuangan mampu menjelaskan kinerja suatu saham.
Dari uraian-uraian di atas, jelaslah bahwa penelitian ini bermaksud
membandingkan market performance dan karakteristik keuangan perusahaan sektor
aneka industri dengan sektor properti - real estat. Selanjutnya sektor properti - real
estat disingkat penulisannya menjadi sektor properti. Market performance yang
digunakan adalah ukuran Sharpe (Sharpe’s measure). Karakteristik keuangan yang
digunakan adalah leverage, PER dan PBV.
Mengacu pada penelitian Ou dan Penman (1989) juga Lev dan Thiagarajan
(1993), penelitian ini juga bertujuan untuk menjelaskan pengaruh beberapa
karakteristik keuangan terhadap kinerja suatu saham. Data cross-sectional berupa
leverage, PER dan PBV per 31 Desember 2004 diperoleh dari Fact Book 2005,
sedangkan harga penutupan saham bulanan, IHSG bulanan, dan dividen selama tahun
6
2005 diperoleh dari situs internet BEJ (www.jsx.co.id). Data SBI yang digunakan
dalam menghitung market performance diperoleh dari situs internet Bank Indonesia
(www.bi.go.id).
1.2 Perumusan Masalah
Berdasarkan uraian pada latar berlakang maka dapat disusun perumusan masalah
sebagai berikut:
1) apakah ada perbedaan market performance yang diukur dengan Sharpe’s
measure antara sektor aneka industri dan sektor properti;
2) apakah ada perbedaan karakteristik keuangan yang diukur dengan leverage,
PER, dan PBV antara sektor aneka industri dan sektor properti;
3) bagaimana pengaruh karakteristik keuangan yang diukur dengan leverage,
PER, dan PBV terhadap market performance;
4) saham-saham mana saja yang lebih unggul atau kalah unggul dibandingkan
IHSG berdasarkan Sharpe’s measure?
1.3 Tujuan Penelitian
Selain mencoba membandingkan kinerja keuangan antara sektor aneka industri
dengan sektor properti, penelitian ini juga membandingkan karakteristik-karakteristik
keuangan di antara kedua sektor industri tersebut. Dari hasil penelitian ini, diharapkan
hasil sebagai berikut:
7
1) menunjukkan perbedaan market performance sektor aneka industri dan sektor
properti;
2) menujukkan perbedaan karakteristik keuangan sektor aneka industri dan
sektor properti;
3) menunjukkan pengaruh karakteristik keuangan terhadap market performance;
4) menunjukkan saham yang lebih unggul atau kalah unggul dibandingkan IHSG
berdasarkan Sharpe’s measure.
1.4 Manfaat Penelitian
Penelitian ini diharapkan dapat memberikan manfaat bagi:
1) investor, yaitu dapat mengetahui perbedaan market performance dan
karakteristik keuangan saham sektor aneka industri dengan properti, sehingga
dapat membantu pertimbangan investor dalam melakukan pengambilan
keputusan investasi;
2) akademisi, yaitu diharapkan dapat menambah wawasan yang berkaitan
dengan kinerja saham.
1.5 Batasan Permasalahan
Dalam melakukan pembahasan dalam penelitian ini, dilakukan batasan-batasan
sebagai berikut:
1) penggolongan sektor saham mengikuti penggolongan yang terdapat di BEJ;
8
2) dalam menghitung market performance, penelitian ini menitikberatkan pada
market performance yang mengacu kepada risiko (risk-based). Sharpe’s
measure digunakan dengan asumsi bahwa kebanyakan investor di Indonesia
belum well-diversified dalam melakukan investasi di pasar modal. Oleh
karena itu risiko yang relevan bagi kebanyakan investor di Indonesia adalah
standar deviasi.
1.6 Sistematika Penulisan
Susunan dari tulisan ini terdiri dari 5 bab di mana masing-masing bab berisikan
uraian sebagai berikut :
Bab I Pendahuluan
Bab ini menguraikan latar belakang permasalahan, perumusan masalah, tujuan
penelitian, metode penelitian dan sistimatika penulisan tulisan ini. Maksud dari bab
ini adalah memberikan gambaran umum mengenai isi keseluruhan dari tulisan ini.
Bab II Tinjauan Pustaka
Pada bab ini menjelaskan landasan-landasan teori yang dipakai dalam kerangka
konseptual agar dapat merumuskan hipotesis penelitian. Baik teori maupun penelitian
terdahulu dibutuhkan untuk merumuskan hipotesis.
Bab III Metodologi Penelitian
Beberapa variabel seperti return dan deviasi standarnya harus dihitung terlebih
dahulu berdasarkan komponen-komponennya. Selanjutnya pada bab ini diuraikan
9
metode yang digunakan dalam pengolahan data. Penggunaan metode ekonometrik
OLS (ordinary least square) harus didahului dengan pengujian asumsi-asumsi klasik
OLS.
Bab IV Analisis Hasil Penelitian
Pada bab ini dilakukan analisis terhadap hasil pengolahan data yang dilakukan pada
bab III, beserta pembahasannya yang merupakan interpretasi dari hasil analisis
tersebut. Interpretasi hasil penelitian memberikan jawaban atas permasalahan
penelitian dan memberikan penjelasan bagaimana tujuan penelitian dapat tercapai.
Bab V Kesimpulan dan Saran
Bab ini merupakan penutup dari tulisan ini. Seluruh hasil perhitungan dan analisis
data pada bab-bab terdahulu dirangkum dalam bab ini. Saran-saran diberikan sebagai
solusi dan kemungkinan pengembangan lebih lanjut dari hasil penelitian ini.
10
BAB II
TINJAUAN PUSTAKA
Pada bab ini dibahas beberapa dasar teori yang akan dipergunakan dalam penyusunan
hipotesis penelitian. Dasar teori yang akan disajikan adalah teori investasi dan
keuangan secara umum. Demikian pula dibahas metode-metode yang digunakan
untuk mengukur market performance.
2.1 Investasi dan Jenisnya
Pada dasarnya investasi merupakan penundaan konsumsi atas sejumlah dana yang
dilakukan pada saat ini untuk digunakan dalam produksi atau ditanam dalam bidang
tertentu selama suatu periode waktu, dengan tujuan memperoleh keuntungan yang
akan diterima di masa mendatang. Contohnya, seorang investor membeli saham pada
saat ini dengan perkiraan di masa yang akan datang akan memperoleh keuntungan
atau manfaat yang lebih besar melalui penerimaan dividen atau kenaikan harga saham
(capital gain). Keuntungan ini merupakan imbalan atas waktu dan risiko yang terkait
dengan investasi, akibat ketidakpastian aliran dana pada masa yang akan datang.
Pemilik modal umumnya melakukan investasi atas sejumlah dananya pada
investasi nyata (real invesment) maupun investasi keuangan (financial invesment).
Investasi pada real invesment dilakukan melalui barang modal yang digunakan dalam
proses produksi untuk menghasilkan barang atau jasa. Real invesment berupa tanah,
11
mesin, bangunan, dan lain-lain. Investasi pada financial invesment dilakukan dengan
memiliki surat berharga (deposito, saham, obligasi, dan lain-lain.). Financial
invesment tidak memberi kontribusi secara langsung terhadap proses produksi, tetapi
memiliki manfaat yang akan diperoleh dengan memegang financial invesment
tersebut. Financial invesment adalah klaim berbentuk surat berharga atas sejumlah
aset dari penerbit surat berharga. Investasi dalam financial invesment dapat berupa
investasi langsung ataupun tidak langsung.
Investasi langsung dilakukan dengan membeli langsung aset keuangan dari
suatu perusahaan, baik melalui perantara ataupun tidak. Investasi langsung ada yang
tidak dapat diperjual-belikan seperti tabungan, deposito, dan lain-lain. Namun ada
pula yang dapat diperjual-belikan di pasar uang (T-bill), di pasar modal (obligasi,
saham), atau pasar turunan (opsi dan future). Aset di pasar uang ini risiko gagalnya
kecil, jatuh tempo pendek, dan likuiditas tinggi. Sedangkan aset di pasar modal
sebaliknya. Investasi tidak langsung dilakukan dengan membeli surat berharga dari
perusahaan investasi yang memiliki portfolio aset keuangan perusahaan-perusahaan
lain.
Menurut Sharpe (2005,10), pemilik modal harus melalui beberapa tahapan
proses untuk mencapai keputusan investasi yang terbaik. Tahapan-tahapan tersebut
adalah :
1) menentukan kebijakan investasi
Kebijakan investasi meliputi penentuan tujuan investasi dan besar kekayaan
yang akan diinvestasikan. Tujuan investasi harus dinyatakan baik dalam
12
tingkat keuntungan (return) maupun risiko. Jumlah dana yang diinvestasikan
juga mempengaruhi return dan risiko yang ditanggung. Di samping itu dalam
proses investasi perlu dipertimbangkan preferensi risiko pemodal. Dalam hal
ini mempengaruhi jenis sekuritas yang dipilih untuk alokasi dana yang ada
sehingga dapat diperkirakan distribusi dana pada berbagai instrumen yang
tersedia. Dengan menentukan tujuan investasi dapat ditentukan pilihan
instrumen investasi yang dilakukan.
2) melakukan analisis sekuritas
Analisis sekuritas berarti menilai sekuritas secara individual, dan untuk
mengidentifikasi sekuritas digunakan dua filosofi berbeda, yaitu:
a) Untuk sekuritas yang mispriced (harga terlalu tinggi atau terlalu rendah)
dapat dengan analisis teknikal atau analisis fundamental.
b) Untuk sekuritas dengan harga wajar, pemilihan sekuritas didasarkan atas
preferensi risiko para pemodal, pola kebutuhan kas, dan lain-lain.
3) membentuk portofolio
Dari hasil evaluasi terhadap masing-masing sekuritas, dipilih aset-aset yang
akan dimasukkan dalam portofolio dan ditentukan proporsi dana yang
diinvestasikan pada masing-masing sekuritas tersebut. Dengan demikian dapat
mengurangi risiko yang harus ditanggung dan terbentuk portofolio yang
menawarkan return maksimum dengan risiko tertentu atau minimum risiko
dengan return tertentu.
13
4) merevisi portofolio
Revisi atas portfolio berarti merubah portfolio dengan cara menambah atau
mengurangi saham dalam portfolio yang dianggap menarik atau tidak lagi
menarik. Jika diperlukan, melalui pengulangan tiga tahap di atas.
5) evaluasi kinerja portofolio
Evaluasi kinerja portofolio membandingkan kinerja yang diukur baik dalam
return yang diperoleh maupun risiko yang ditanggung, terhadap portofolio
benchmark atau pasar.
2.2 Risiko, Return, dan Hubungannya
Risiko terjadi akibat adanya unsur ketidakpastian dalam semua investasi saham.
Berapa hasil yang akan diperoleh dari investasi tidak diketahui dengan pasti, sehingga
investor hanya dapat memperkirakan besar keuntungan yang diharapkan dan
kemungkinan hasil yang sebenarnya akan menyimpang dari yang diharapkan. Jadi
risiko dapat diartikan sebagai kemungkinan return yang diperoleh menyimpang dari
return yang diharapkan. Perbedaan antara return yang diharapkan (return yang
diantisipasi investor di masa mendatang) dengan return yang benar-benar diterima
(return yang diperoleh investor) merupakan risiko yang harus selalu dipertimbangkan
dalam proses investasi.
Beberapa sumber risiko yang berkaitan dengan besar risiko investasi di
antaranya adalah:
14
1) risiko suku bunga
Jika suku bunga naik maka return investasi yang terkait dengan suku bunga,
misalnya deposito akan naik. Ini dapat menarik minat investor saham untuk
memindahkan dana ke deposito, sehingga banyak yang akan menjual saham
dan harga saham akan turun. Oleh karena itu perubahan suku bunga
mempengaruhi variabilitas return suatu investasi.
2) risiko pasar
Perubahan pasar yang dipengaruhi oleh faktor-faktor seperti resesi ekonomi,
kerusuhan, dan lain-lain menyebabkan perubahan indeks pasar saham.
3) risiko inflasi
Inflasi akan mengurangi daya beli uang, sehingga tingkat pengembalian
setelah disesuaikan dengan inflasi dapat menurunkan hasil investasi tersebut.
4) risiko nilai tukar
Perubahan nilai investasi yang disebabkan oleh nilai tukar mata uang asing
menjadi risiko dalam investasi.
5) risiko likuiditas
Semakin tidak likuid suatu sekuritas, semakin besar risiko yang dihadapi
perusahaan.
6) risiko negara
Risiko negara berkaitan dengan kondisi politik suatu negara.
15
Semua risiko yang dapat menyebabkan penyimpangan tingkat pengembalian
investasi dapat dikelompokkan ke dalam dua jenis, yaitu:
1) systematic risk
Systematic risk disebut juga risiko pasar, karena berkaitan dengan perubahan
yang terjadi di pasar secara keseluruhan. Risiko ini terjadi karena kejadian di
luar kegiatan perusahaan, seperti inflasi, resesi, tingkat bunga pasar, dan lain-
lain. Systematic risk disebut juga undiversifiable risk karena risiko ini tidak
dapat dihilangkan atau diperkecil melalui pembentukan portofolio.
2) unsystematic risk
Unsystemic risk merupakan risiko spesifik perusahaan, karena tergantung dari
kondisi mikro perusahaan. Contoh unsystemic risk antara lain risiko industri,
financial leverage risk, operating leverage risk, dan lain-lain. Risiko ini dapat
diminimalkan bahkan dihilangkan dengan melakukan diversifikasi investasi
pada banyak sekuritas (portofolio), karena itu disebut juga diversifiable risk.
Sedangkan return dapat didefinisikan sebagai tingkat keuntungan yang
diperoleh atau diharapkan dari suatu investasi selama satu periode waktu, yang akan
diperoleh di masa mendatang. Return merupakan kompensasi atas risiko yang harus
ditanggung oleh investor atas investasi yang dilakukannya. Sumber-sumber return
yang merupakan faktor motivasi bagi investor dalam berinvestasi adalah dividen,
yaitu pendapatan yang diperoleh secara periodik dari suatu investasi saham dan
16
capital gain, yaitu perubahan harga sekuritas berupa kenaikan harga saham yang
memberikan keuntungan bagi investor.
Melalui investasi, investor berkeinginan untuk memperoleh keuntungan
sebesar mungkin. Akan tetapi harus dipahami adanya hubungan antara return dan
risiko yang terkandung dalam suatu investasi. Hubungan return dan risiko searah dan
linier, artinya semakin besar return yang diharapkan, maka semakin besar pula risiko
yang harus ditanggung. Dengan kata lain investor yang berharap memperoleh tingkat
keuntungan yang tinggi, berarti bersedia menanggung risiko yang tinggi pula. Oleh
karena itu tidak relevan mengharapkan keuntungan yang sebesar-besarnya melalui
investasi pada aset yang menawarkan return paling tinggi, karena harus juga
mempertimbangkan tingkat risiko yang harus ditanggung.
Gambar 2.1 Risk-return trade off
Sumber: www.investopedia.com
Risiko Kecil
Return Kecil Risiko Besar
Return Besar
Risiko
Return
17
2.3 Estimasi Risiko dan Return
Menurut Radcliffe (1997, 217-218), beberapa ukuran statistik yang dapat digunakan
untuk menggambarkan suatu risiko, di antaranya adalah :
1) range
Range menunjukkan interval kemungkinan return tertinggi dengan return
terendah. Perhitungannya dilakukan dengan cara mengurangi nilai real return
tertinggi dengan yang terendah sehingga diperoleh suatu angka interval.
Kelemahan dalam menggunakan cara ini adalah tidak dapat menggambarkan
kemungkinan-kemungkinan yang terdapat di antara kedua ekstrem nilai
tersebut, serta tidak menunjukkan perimbangan antara kemungkinan
terjadinya return tertinggi dengan return terendah. Dengan kelemahan ini,
range tidak dapat dipakai untuk membandingkan risiko antara dua portofolio,
karena portofolio yang memiliki range yang sama tidak berarti memiliki
risiko yang sama.
2) mean absolute deviation
Mean absolute deviation menunjukkan kemungkinan perbedaan antara return
yang mungkin diterima dengan expected return-nya. Meskipun cara ini cukup
masuk akal untuk menunjukkan tingkat risiko suatu portofolio, namun secara
statistik cukup sulit digunakan. Selain itu sangat sulit untuk mengetahui
hubungan atau correlation di antara return sekuritas.
18
3) probability of negative return
Probability of negative return menunjukkan kemungkinan persentase return
yang berada di bawah nilai nol. Meskipun sangat mudah dilakukan, namun
perhitungan dengan cara ini tidak dapat mengetahui secara menyeluruh aspek-
aspek dari suatu risiko.
4) semivariance
Semivariance adalah perhitungan statistik yang menghitung variasi dari return
yang berada di bawah expected return-nya. Kelemahannya angka ini tidak
mencakup ketidakpastian ketika return yang dihasilkan lebih besar dari
expectednya. Di samping sulit, perhitungan ini tidak dapat melihat correlation
antara return masing-masing saham.
5) 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
19
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 :
1
1)(
−
− +−=
t
ttt
tP
DPPR ……………………... (2.1)
Di mana:
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 :
∑=
=n
i
ii
n
RRE
1
)( ……………………………………(2.2)
Untuk metode rata-rata geometrik, persamaannya dinyatakan sebagai berikut :
[ ] 1)1)...(1)(1()(/1
21 −+++=n
ni RRRRE ………………..(2.3)
20
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 beikutnya.
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.
2.4 Capital Aset Pricing Model
Capital asset pricing model (CAPM) dapat digunakan untuk menghitung besarnya
risiko investasi dan return yang diisyaratkan (required return). Model tersebut
berdasarkan pada anggapan bahwa hanya systematic risk yang merupakan risiko yang
relevan.
21
Kenyataan bahwa dalam setiap investasi terdapat dua jenis risiko yaitu
systematic risk dan unsystematic risk. Teori portofolio modern menunjukkan bahwa
unsystematic risk dapat dihilangkan melalui diversifikasi. Tetapi diversifikasi tetap
tidak dapat menyelesaikan masalah systematic risk, sehingga walaupun sebuah
portofolio tersusun dari semua saham yang ada, tetap tidak dapat menghilangkan
systemic risk.
Sharpe merumuskan CAPM sebagai hubungan antara risiko dan required
return ke dalam rumus sebagai berikut:
)( fmafa rrrr −+= β ……………………………..(2.4)
Di mana:
ar = required return sekuritas a
fr = return dari risk-free asset
aβ = beta dari sekuritas a
mr = expected market return
)( fm rr − = Equity market premium
Dalam CAPM, beta merupakan satu-satunya ukuran risiko yang relevan dari
saham. Beta mengukur volatilitas relatif dari saham, yaitu yang ditunjukkan oleh
seberapa besar harga saham tersebut naik atau turun, dibandingkan dengan naik atau
turunnya harga-harga saham di pasar secara keseluruhan. Jika harga sebuah saham
22
bergerak tepat mengikuti pasar, maka nilai beta saham tersebut adalah 1. Sebuah
saham dengan beta 1,5 akan naik harganya 15% jika indeks pasar naik 10%.
2.5 Market Performance
Untuk melakukan penilaian terhadap kinerja suatu saham (market performance),
banyak metode yang dapat digunakan. Salah satu contoh dari beberapa metode
konvensional yang sering digunakan untuk menghitung market performance adalah
dengan menggunakan Sharpe’s measure. Sharpe’s measure tersebut dalam
perhitungannya berdasarkan pada konsep CAPM.
Sharpe’s measure dikembangkan oleh William Sharpe dan sering juga disebut
dengan reward-to-variability ratio. Sharpe’s measure merupakan ukuran kinerja
yang berdasarkan risiko (risk-adjusted performance) dari suatu investasi, yaitu
dengan membagi rata-rata excess return sampel terhadap standar deviasi return
sampel. Sharpe’s measure dirumuskan sebagai:
( )p
fp rrS
σ
−= ……………………………(2.5)
Di mana :
pr = return rata-rata portofolio selama periode penelitian.
fr = rata-rata risk free selama periode penelitian.
pσ = standar deviasi portofolio selama periode penelitian.
23
Sharpe’s measure membagi excess return dengan standar deviasi dari
portofolio selama periode pengukuran. Standar deviasi merupakan risiko fluktuasi
yang dihasilkan karena berubah-ubahnya return yang dihasilkan dari sub periode
berikutnya selama seluruh periode. Dalam teori portofolio, standar deviasi merupakan
risiko total sebagai penjumlahan dari systematic risk atau market risk dan
unsystematic risk.
Dengan memperhitungkan risiko, maka semakin tinggi nilai Sharpe’s
measure, semakin baik kinerja portofolio tersebut, namun tanpa informasi lain tetap
sulit bagi investor untuk mengetahui apakah nilai Sharpe’s measure 1,5 baik atau
buruk. Oleh karena itu perlu membandingkannya dengan portofolio lain sehingga
baru dapat diketahui bagaimana risk- adjusted return relatif terhadap pilihan investasi
lain. Di samping itu Sharpe’s measure pada dasarnya hanya menghasilkan ranking
relatif kinerja portofolio, bukan ranking absolut, sehingga tidak dapat dikatakan
dengan pasti apakah perbedaan tersebut signifikan secara statistik atau tidak. Oleh
karena itu, sebagai benchmark akan digunakan Sharpe’s measure dari IHSG. Dan
untuk membedakan market performance antara sektor aneka industri dan sektor
properti digunakan statistik parametrik, yakni uji beda dua rata-rata independent
samples.
24
2.6 Karakteristik Keuangan
Untuk menilai karakteristik keuangan suatu perusahaan, dapat digunakan rasio-rasio
keuangan, yaitu suatu nilai yang merupakan hasil bagi dari dua elemen yang ada di
laporan keuangan. Banyaknya rasio keuangan yang dapat dibuat adalah sangat
banyak, tetapi pada umumnya digunakan beberapa rasio yang penting. Rasio-rasio
tersebut dikelompokkan ke dalam enam kategori, yaitu liquidity ratio, leverage ratio,
profitability ratio, efficiency ratio, market-based ratio, dan tangibility ratios.
Dalam penelitian ini tidak semua kelompok rasio tersebut digunakan untuk
menganalisis. Adapun rasio dan karakteristik keuangan yang digunakan adalah :
1) leverage ratio
Financial leverage atau Debt-equity ratio (DER) merupakan salah satu rasio
dalam kelompok leverage ratio. Financial leverage menjelaskan bagaimana
suatu perusahaan melakukan pembiayaan keuangan melalui penggunaan utang
(debt). Banyaknya utang yang digunakan oleh perusahaan mempunyai
pengaruh positif dan juga negatif terhadap nilai perusahaan dan biaya modal.
2) market-based ratio
Rasio yang digunakan dalam menilai pasar, di antaranya adalah Price-
Earning Ratio (PER) dan Price-Book Value (PBV) ratio. PER merupakan
rasio perbandingan antara harga pasar saham dengan laba per lembar saham
pada periode yang sama. Rasio ini merupakan salah satu variabel yang dapat
digunakan untuk menilai kewajaran harga sebuah saham. Rasio PBV dihitung
25
dengan membagi harga pasar per saham dengan nilai buku perusahaan. Rasio
ini menunjukkan seberapa jauh suatu perusahaan mampu menciptakan nilai
perusahaan relatif terhadap jumlah modal yang diinvestasikan. Semakin besar
rasio, semakin besar nilai pasar (market value) dibandingkan nilai buku (book
value).
2.7 Analisis Sekuritas
Analisis sekuritas termasuk ke dalam salah satu langkah dalam proses investasi.
Analisis sekuritas meliputi penilaian terhadap sekuritas secara individual (atau
beberapa kelompok sekuritas) yang masuk ke dalam kategori luas aset keuangan yang
telah diidentifikasi sebelumnya. Ada banyak pendekatan terhadap analisis sekuritas,
namun pendekatan tersebut dapat dikategorikan ke dalam dua klasifikasi, yaitu
analisis teknikal dan analisis fundamental.
Dalam bentuk yang paling sederhana, analisis teknikal meliputi studi harga
pasar saham dalam upaya meramalkan pergerakan harga masa depan untuk saham
perusahaan tertentu. Mula-mula, harga-harga masa lalu dianalisis untuk menentukan
trend atau pola pergerakan harga. Lalu harga saham sekarang dianalisis untuk
mengidentifikasi trend atau pola yang muncul yang mirip dengan pola masa lalu.
Pola sekarang yang cocok dengan masa lalu diharapkan akan terulang kembali. Jadi
dengan mengidentifikasi pola yang muncul, diharapkan dapat diramalkan dengan
tepat gerakan harga pada masa depan untuk saham tersebut.
26
Dalam pengertian yang sederhana, analisis fundamental dimulai dengan
menaksir bahwa nilai sebenarnya (atau intrinsic) aset keuangan itu sama dengan nilai
sekarang (present value) dari semua aliran tunai yang diharapkan diterima oleh
pemilik aset itu. Jadi, analis saham fundamental berupaya meramalkan saat dan
besarnya aliran tunai dan kemudian mengkonversikan menjadi nilai sekarang (present
value) dengan menggunakan tingkat diskonto yang tepat. Lebih spesifik lagi, analis
tidak hanya harus memperkirakan tingkat diskonto saja, tetapi juga aliran dividen dari
suatu saham di masa depan, yang artinya meramalkan pendapatan per lembar saham
dan pembayaran dividen tunai (pay out ratio). Lebih jauh lagi, tingkat diskonto harus
diestimasi.
Setelah nilai sesungguhnya (true value) dari saham suatu perusahaan
ditentukan, nilai tersebut dibandingkan dengan harga pasar dari saham tersebut
dengan tujuan untuk melihat apakah saham dihargai dengan tepat. Saham yang
memiliki true value lebih rendah dari harga pasar disebut overvalued atau overpriced.
Saham yang true value-nya lebih tinggi dari harga pasar disebut undervalued atau
underpriced. Besarnya perbedaan antara true value dengan harga pasar juga
merupakan informasi yang penting karena keyakinan pendapat seorang analis bahwa
harga saham tertentu tidak tepat. Analis fundamental percaya bahwa kasus kesalahan
dalam penentuan harga akan dikoreksi oleh pasar pada masa depan, artinya harga
saham yang undervalued akan mengalami kenaikan nilai (appreciation) yang luar
biasa, sedangkan harga saham yang overvalued akan mengalami penurunan nilai
(depreciation) yang luar biasa.
27
Analisis fundamental memberikan perhatian terhadap kinerja masa lalu
(historical performance) dari ekonomi, industri, dan perusahaan. Analisis
fundamental merupakan metode penilaian harga saham yang menggunakan financial
analysis, dan economic analysis, untuk memperkirakan pergerakan harga saham.
Informasi fundamental yang digunakan untuk dianalisis meliputi laporan-laporan
keuangan perusahaan, dan informasi non-financial seperti perkiraan pertumbuhan
permintaan produk-produk yang bersaing, perbandingan industri, analisis terhadap
pengaruh perubahan peraturan (atau regulasi) dan perubahan demografi, serta
perubahan ekonomi secara luas. Hal ini umumnya berbeda sekali dengan analisis
teknikal yang menganalisis pergerakan harga sekuritas tanpa mengacu kepada faktor-
faktor di luar pasar itu sendiri.
Teori dasar dari analisis fundamental ini adalah bahwa untuk memperoleh
keuntungan (make money) dalam jangka panjang, seorang investor harus fokus
kepada perusahaan itu sendiri, bukan kepada pergerakan harga saham. Benjamin
Graham dan David Dodd menyatakan bahwa dalam jangka pendek, pasar merupakan
sebuah mesin voting (voting machine), bukan mesin yang digunakan untuk
mengevaluasi (weighing machine). Warren Buffet, orang terkaya kedua di dunia saat
ini, bahkan percaya hanya pada analisis fundamental sebagai dasar dalam mengambil
keputusan investasi.
Analisis fundamental dalam hal ini percaya bahwa nilai intrinsik (intrinsic
value) suatu perusahaan akan direfleksikan dalam harga saham melalui mekanisme
pasar, tetapi dengan syarat bahwa pasar tersebut benar-benar efisien. Beberapa
28
saham, dengan beberapa alasan, kemungkinan dapat overvalued atau undervalued
dalam jangka waktu yang pendek (short run).
Langkah-langkah yang diambil dalam melakukan analisis fundamental pada
umumnya meliputi :
1) analisis terhadap situasi makro-ekonomi, biasanya meliputi indikator-
indikator ekonomi secara nasional maupun internasional, seperti tingkat
pertumbuhan gross domestic product (GDP), inflasi, tingkat suku bunga, nilai
tukar mata uang, produktivitas, dan harga energi atau bahan bakar minyak
(BBM).
2) analisis terhadap industri yang meliputi total sales, tingkat harga, pengaruh
persaingan produk, kompetisi di luar negeri, dan keluar masuknya kompetitor
dalam industri.
3) analisis perusahaan secara individual yang meliputi unit penjualan, harga,
produk baru, keuntungan, dan kemungkinan untuk melalukan utang dan
ekuitas baru.
Dalam hal menilai market performance suatu saham, penelitian ini
mengaitkannya dengan informasi yang berasal dari eksternal berupa pergerakan
IHSG dan internal perusahaan berupa karakteristik keuangan. Karakteristik keuangan
tersebut berupa rasio-rasio keuangan yang bersumber pada laporan keuangan
perusahaan. Dengan demikian, analisis yang digunakan dalam penelitian ini
menggunakan pendekatan analisis fundamental.
29
2.8 Kerangka Pemikiran Teoritis dan Perumusan Hipotesis
Saham-saham perusahaan yang digunakan dalam penelitian ini, yaitu yang bergerak
di sektor aneka industri dan properti, pasti memiliki karakteristik yang tertentu, yang
mungkin relatif sama atau sangat berbeda. Karakteristik-karakteristik tersebut di
antaranya meliputi return dan risiko, yang keduanya merupakan komponen pengukur
market performance.
Pakpahan (2002) meneliti profil risiko saham pada berbagai sektor industri,
dan menyimpulkan bahwa sektor aneka industri memiliki risiko yang paling kecil
dibandingkan sektor-sektor lainnya. Sedangkan sektor properti merupakan sektor
yang memiliki risiko terbesar dibandingkan sektor-sektor lainnya.
Pada penelitian yang lain, Johannes (2000) melakukan penelitian dengan
menggunakan data 20 saham properti di BEJ, selama masa krisis moneter tahun
1997-1998. Dari hasil penelitian tersebut didapatkan bahwa harga saham-saham
properti mengalami penurunan selama masa krisis.
Dalam pengukuran market performance yang berdasarkan risiko (risk-
adjusted performace), semakin kecil risiko maka semakin besar market performance
tersebut dengan asumsi nilai return yang tetap, dan demikian pula sebaliknya.
Walaupun hasil penelitian Pakpahan (2002) dan Johannes (2000) menunjukkan
volatilitas return saham sektor properti lebih besar daripada sektor aneka industri,
namun Sharpe’s measure kedua sektor tersebut perlu diuji, mengingat nilai Sharpe’s
measure bukan terdiri dari volatilitas return saja, melainkan terdapat excess return.
30
Penelitian yang berhubungan dengan Sharpe’s measure telah dilakukan oleh
Michel dan Shaked (1986), maupun oleh Indra Wijaya Kusuma (1999). Kedua
penelitian tersebut menggunakan data perusahaan domestik dan multinasional di
Amerika Serikat dengan periode penelitian yang berbeda. Michel dan Shaked (1986)
berkesimpulan bahwa perusahaan domestik memiliki Sharpe’s measure yang lebih
bagus secara signifikan dibandingkan market performance perusahaan multinasional.
Sedangkan penelitian Indra Wijaya Kusuma (1999) menunjukkan hasil yang bertolak
belakang dengan Michel dan Shaked (1986), yaitu bahwa perusahaan multinasional
memiliki Sharpe’s measure yang lebih bagus dibandingkan perusahaan domestik.
Mengacu pada uraian-uraian di atas, maka dapat disusun suatu hipotesis
bahwa sektor aneka industri memiliki Sharpe’s measure yang berbeda dibandingkan
sektor properti.
Hipotesis satu :
Sharpe’s measure sektor aneka industri berbeda dibandingkan
Sharpe’s measure sektor properti.
2.8.1 Perbedaan Karekteristik Keuangan
Dalam CAPM, required return tergantung hanya pada risiko yang tidak
terdiversifikasi (nondiversifiable risk) dari sebuah investasi. Nondiversifiable risk
yang ditanggung oleh pemegang saham dapat dibagi menjadi dua bagian. Bagian
utama dari nondiversifiable risk sering disebut sebagai risiko bisnis (business risk)
31
atau risiko operasi (operating risk). Sedangkan bagian kedua dari nondiversifiable
risk adalah risiko keuangan (financial risk).
Business risk merupakan risiko yang paling mendasar dalam melakukan
bisnis, tanpa terpengaruh pada bagaimana cara perusahaan mengatur keuangannya.
Business risk bersumber pada bagaimana perusahaan melakukan operasi bisnisnya.
Dalam beberapa kasus, perusahaan tidak dapat mengontrol business risk yang mereka
miliki, karena business risk selain ditentukan oleh operating risk juga dipengaruhi
oleh karakteristik industri.
Operating risk yang terjadi pada industri yang berkarakteristik defensive
industry, bisa jadi berbeda dengan operating risk pada cyclical industry. Defensive
industry, dengan salah satu contoh produknya berupa makanan, merupakan industri
yang sedikit sekali dipengaruhi oleh faktor resesi dan kesulitan ekonomi (economic
adversity). Sedangkan cyclical industry sangat terpengaruh oleh kondisi
perekonomian, karena produk yang dihasilkan berupa barang yang umur
pemakaiannya dapat bertahan lama, misalnya kendaraan dan peralatan rumah tangga.
Pada saat kondisi perekonomian bagus, penjualan produk tersebut dapat meningkat
beberapa kali lipat. Sedangkan pada masa kesulitan ekonomi, biasanya pelanggan
menunda pembeliannya, karena masih dapat menggunakan barang yang lama sebagai
pengganti.
Financial risk bersumber pada bagaimana perusahaan mengatur keuangannya,
yang tercermin pada struktur modal (capital structure) yang dimiliki. Capital
32
structure mengandung pengertian pada bagaimana cara perusahaan melakukan
pengaturan keuangan melalui kombinasi dari penggunaan utang dan ekuitas.
Karakteristik keuangan yang digunakan dalam penelitian ini, yakni PER,
DER, dan PBV merupakan rasio-rasio yang nilainya tergantung pada risiko yang
dihadapi oleh sektor aneka industri dan sektor properti. Risiko yang dimaksud adalah
systematic risk (nondiversifiable risk) dan unsystematic risk (diversiable risk). Sektor
aneka industri dan sektor properti merupakan dua sektor industri yang berbeda dalam
hal domain bisnisnya termasuk risiko yang dimilikinya. Sehingga dari uraian tentang
risiko di atas dan dengan didukung hasil penelitian Pakpahan (2002) serta Johannes
(2000), maka dapat disusun hipotesis sebagai berikut:
Hipotesis dua :
Sektor aneka industri memiliki DER yang berbeda dengan
sektor properti.
Dengan memperhatikan pada produk yang dihasilkannya, perusahaan-
perusahaan yang termasuk ke dalam sektor properti pada umumnya dapat
dikategorikan ke dalam cyclical industry. Akibatnya sektor properti sangat peka
terhadap faktor perekonomian, di mana suatu saat penjualan produk properti akan
tinggi, dan di waktu yang lain penjualan produknya akan menurun dipengaruhi
kondisi perekonomian.
Sektor aneka industri terdiri dari berbagai industri yang berbeda, dan
menghasilkan produk yang berbeda-beda pula, misalnya produk barang tekstil, sepatu
dan otomotif serta komponennya. Dengan demikian pada sektor tersebut ada
33
beberapa perusahaan yang termasuk ke dalam cyclical industy, dan ada pula yang
termasuk ke dalam defensive industry. Sehingga dapat dikatakan bahwa sektor aneka
industri dan sektor properti memiliki kepekaan yang berbeda.
Perbedaan kepekaan sektor aneka industri dibandingkan sektor properti akan
mengakibatkan perbedaan laba antara kedua sektor industri tersebut. Harga suatu
saham ditentukan arus kas yang diharapkan untuk waktu mendatang. Analis saham
akan memprediksi perbedaan arus kas yang diharapkan berkaitan dengan perbedaan
sektor industri. Sehingga dari uraian-uraian di atas dapat susun hipotesis sebagai
berikut :
Hipotesis tiga :
Sektor aneka industri memiliki PER yang berbeda dengan
sektor properti.
Hipotesis empat :
Sektor aneka industri memiliki PBV yang berbeda dengan
sektor properti.
2.8.3 Pengaruh leverage terhadap Shape’s measure
Leverage merupakan financial risk yang dapat memberikan pengaruh kepada
besarnya required return suatu saham dan nilai perusahaan. Penggunaan utang akan
meningkatkan nilai perusahaan karena sifat dari biaya bunga yang berfungsi sebagai
biaya untuk mengurangi pajak (tax shield). Namun jika kewajiban membayar bunga
tidak terpenuhi maka perusahaan akan terancam kondisi keuangannya (financial
distress) yang pada akhirnya dapat menyebabkan kebangkrutan.
34
Kondisi keuangan perusahaan yang terancam bangkrut cenderung akan
menutupi keuntungan dari penggunaan utang (static trade-off theory). Kondisi
financial distress dapat mengurangi laba perusahaan sebagai akibat dari besarnya
kewajiban bunga yang harus dibayarkan kepada pemegang bond. Dalam hal
terjadinya kemungkinan bangkrut berkaitan dengan jumlah utang yang besar
mempunyai dampak negatif terhadap nilai perusahaan.
Hubungannya dengan excess return, leverage bermanfaat dalam bentuk tax
shield sehingga dapat menaikkan excess return. Namun jika leverage makin tinggi,
maka manfaat tax shield dikalahkan oleh financial distress dan bankcruptcy cost
sehingga dapat menurunkan excess return. Penggunaan leverage akan menaikkan
risiko perusahaan sehingga akan menaikkan deviasi standar dari return, yang berarti
akan menurunkan Sharpe’s measure.
Dengan demikian leverage mempunyai pengaruh tambahan (adjusted effect),
yakni pengaruh positif atau negatif terhadap Sharpe’s measure. Sehingga dapat
disusun hipotesis sebagai berikut :
Hipotesis lima :
Leverage mempunyai “pengaruh tambahan” terhadap Sharpe’s
measure.
35
2.8.4 Pengaruh PER dan PBV terhadap Sharpe’s measure
Pendekatan yang biasa digunakan dalam memilih saham adalah pendekatan yang
menggolongkan suatu saham sebagai growth stock atau value stock. Saham-saham
yang tergolong ke dalam growth stock, umumnya diharapkan mempunyai
pertumbuhan nilai (harga) dan keuntungan yang lebih tinggi dibandingkan saham
lain.
Investor berharap agar growth stock mempunyai kinerja yang bagus di masa
mendatang, sehingga investor bersedia untuk membayar beberapa kali lipat untuk itu.
Contoh saham yang tergolong growth stock saat ini di antaranya Microsoft, Cisco
System dan Intel. Perusahaan yang termasuk growth stock, umumnya tidak
membagikan dividen, karena perusahaan memilih untuk menggunakan laba yang
ditahan (retained earning) dalam investasi kapital.
Value stock umumnya mempunyai harga yang lebih rendah dibandingkan
saham-saham yang sejenis dalam industri yang sama. Harga yang lebih rendah
tersebut merefleksikan reaksi investor terhadap permasalahan-permasalahan yang
dihadapi perusahaan, seperti earning yang mengecewakan, image negatif atau
permasalahan hukum yang sedang dihadapi, yang semuanya itu berakibat
diragukannya prospek perusahaan di masa yang akan datang. Perusahaan yang masih
baru dan relatif belum dikenal oleh investor, termasuk ke dalam kelompok value
stock.
36
Ukuran utama yang biasanya digunakan mendefinisikan growth stock dan
value stock adalah PER dan PBV. Growth stock umumnya memiliki PER dan PBV
yang tinggi, yang artinya harga saham tersebut relatif lebih tinggi dibandingkan nilai
net asset perusahaan. Sebaliknya, value stock mempunyai PER dan PBV yang
rendah.
Hubungannya dengan harga saham, investor growth stock mempunyai risiko
kerugian yang lebih besar dibandingkan investor value stock. Risiko ini dikarenakan
harga saham tersebut tinggi, dan dapat turun dengan tajam sehingga menyebabkan
kerugian yang besar.
Menurut Merrill Lynch Investment Manager (2005), siklus ekonomi
mempunyai pengaruh yang berbeda terhadap growth stock dan value stock. Value
stock cenderung lebih bagus (outperform) selama periode pemulihan ekonomi
(economic recovery), sedangkan growth stock memberikan hasil yang bagus pada
tahap-tahap akhir masa pertumbuhan ekonomi (economic expansion). Gambar 2.2
menunjukkan perbandingan growth stock dan value stock.
Gambar 2.2 Growth Stock dan Value Stock
Sumber : Merrill Lynch (data dari S&P 500)
37
Dalam gambar tersebut, growth stock menggambarkan rata-rata tahunan total
return S&P 500/Bara Growth Index. Sedangkan value stock menggambarkan rata-rata
tahunan total return S&P 500/Bara Value Index. Kedua indeks tersebut, yakni S&P
500 / Bara Growth Index dan S&P 500/Bara Value Index, merupakan indeks yang
menggambarkan saham-saham S&P 500 yang memiliki PER di atas dan di bawah
rata-rata return S&P 500. Dari gambar 2.1 dapat disimpulkan bahwa nilai PER
mengalami fluktuasi sepanjang periode.
Penelitian yang berkaitan dengan PER dan PBV telah banyak dilakukan.
Penelitian-penelitian yang dilakukan Stattman (1980), Rosenberg, Rein dan Lanstein
(1985) menyimpulkan bahwa return rata-rata saham berkorelasi positif dengan book
to market ratio. Jika hal tersebut dikonversi ke dalam market to book ratio atau PBV,
maka PBV berkorelasi negatif dengan return saham. Penelitian yang dilakukan Fama
dan French (1992) menunjukkan hasil yang mendukung penelitian-penelitian
tersebut. Di antaranya, mereka menemukan bahwa terdapat korelasi positif antara
return dengan E/P ratio (korelasi negatif dengan PER), dan korelasi positif yang kuat
antara return dengan Book to Market ratio (hubungan negatif dengan PBV).
Dari uraian di atas, yakni tentang growth stock dan value stock, serta dari
hasil-hasil penelitian yang ada, maka dapat disusun hipotesis sebagai berikut :
Hipotesis enam : PER mempunyai “pengaruh tambahan” terhadap Sharpe’s
measure.
38
Hipotesis tujuh : PBV mempunyai “pengaruh tambahan” terhadap Sharpe’s
measure.
39
BAB III
METODOLOGI PENELITIAN
Penelitian ini menggunakan pendekatan kuantitatif, di mana pendekatan ini lebih
berdasarkan pada data yang dapat dihitung untuk mendapatkan penaksiran kuantitatif
yang kuat. Penelitian tahap pertama menggunakan metode yang bersifat komparatif,
artinya membandingkan market performance dan karakteristik keuangan pada dua
sektor saham, yakni saham sektor aneka industri dan saham properti. Penelitian tahap
kedua menggunakan metode inferensial untuk menunjukkan pengaruh karakteristik
keuangan terhadap market performance.
3.1 Jenis dan Sumber Data
Jenis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder, yaitu data yang
telah disediakan oleh pihak ketiga, dalam arti tidak berasal dari sumber langsung.
Data yang diperoleh berasal dari berbagai sumber, dan merupakan data cross
sectional yakni data sejumlah saham yang termasuk ke dalam dua sektor saham,
selama satu periode penelitian . Sebagian besar data yang digunakan didapatkan dari
bursa efek Jakarta. Data tersebut adalah harga penutupan saham, IHSG dan dividen.
Data lainnya yaitu data suku bunga bebas risiko (risk-free rate), didapatkan
dari tingkat suku bunga sertifikat bank Indonesia (SBI) yang diterbitkan oleh Bank
Indonesia. Sedangkan data yang berhubungan dengan karakteristik keuangan, yakni
40
data yang berupa rasio-rasio keuangan (DER, PER, PBV) untuk kedua sektor saham
tersebut, didapatkan dari Fact Book yang diterbitkan BEJ.
3.2 Periode Pengamatan, Populasi dan Sampling
Periode pengamatan yang digunakan dalam penelitian ini, adalah pada tahun 2004,
dan April 2005 – Maret 2006. Data yang diambil dari periode per 31 Desember 2004
adalah data karakteristik keuangan yang berupa rasio DER, PER, dan PBV.
Sedangkan data yang digunakan untuk menghitung market performance (Sharpe’s
measure), yaitu harga saham, dividen, dan tingkat suku bunga SBI didapatkan dari
periode tahun 2005/2006. Penggunaan dua periode ini bertujuan untuk memastikan
bahwa karakteristik keuangan sudah menjadi informasi yang digunakan oleh publik.
Karakteristik keuangan diperoleh dari laporan keuangan dan harga pasar
saham per 31 Desember 2004. Peraturan BEJ mengenai laporan keuangan tahunan
perusahaan-perusahaan yang go public harus diaudit oleh akuntan publik dan harus
sudah dipublikasikan pada 31 Maret 2005. Oleh karena itu, perhitungan market
performance menggunakan harga saham, dividen, IHSG dan bunga SBI bulanan
mulai April 2005 sampai dengan April 2006.
Penelitian ini menggunakan populasi berupa saham-saham di BEJ yang
tergolong ke dalam sektor aneka industri dan properti. Dari populasi tersebut
selanjutnya diambil beberapa sampel. Sampel yang digunakan dalam penelitian ini
adalah saham-saham (perusahaan) yang memenuhi kriteria sebagai berikut :
41
1) perusahaan-perusahaan tersebut terdaftar di BEJ dan termasuk ke dalam
kelompok saham aneka industri atau properti;
2) perusahaan-perusahaan tersebut memiliki laporan keuangan per 31 Desember
2004;
3) perusahaan-perusahaan tersebut mempunyai kelengkapan data perdagangan
pada periode Maret 2005 sampai dengan April 2006.
Dari sampel yang memenui kriteria di atas, diambil 50 saham (perusahaan) sebagai
sampel yang digunakan dalam penelitian ini. Dalam hal ini, masing-masing sektor
memiliki 25 saham (perusahaan).
3.3 Operasionalisasi Variabel-variabel Penelitian
Untuk memudahkan pengertian dan menghindari kesalahan persepsi dari masing-
masing variabel penelitian, maka perlu didefinisikan variabel-variabel yang
dipergunakan dalam penelitian ini disertai cara pengukurannya.
Berikut ini dijelaskan definisi dari masing-masing variabel penelitian disertai
cara pengukurannya :
1) Debt-Equity Ratio (DER) merupakan variabel yang merupakan proxy dari
leverage, yang dihitung dari total debt dibagi ekuitas pada periode yang sama.
2) Price-Earning Ratio (PER) merupakan rasio perbandingan antara harga pasar
suatu saham dengan laba per lembar saham pada periode yang sama.
42
3) Price-Book Value (PBV) ratio dihitung dengan membagi harga pasar per
saham dengan nilai buku per saham pada periode yang sama.
4) Sharpe’s Measure didapatkan dengan membagi rata-rata excess return saham
terhadap standar deviasi return saham, dengan menggunakan persamaan (2.5).
3.4 Market Performance
Dalam penelitian ini, market performance suatu saham dihitung dengan
menggunakan Sharpe’s measure. Meskipun banyak terdapat metode yang digunakan
dalam menghitung market performance, dalam penelitian ini digunakan Sharpe’s
measure, seperti yang dirumuskan dalam rumus (2.5).
Untuk menghitung Sharpe’s measure dilakukan langkah-langkah pengerjaan
sebagai berikut :
1) Menghitung return saham yang diperoleh dengan menggunakan rumus (2.1).
2) Menghitung return rata-rata saham, yakni dengan metode perhitungan rata-
rata geometrik menggunakan rumus (2.3).
3) Menghitung rata-rata risk-free rate, dalam hal ini suku bunga bulanan SBI
satu bulan selama tahun 2005 dengan menggunakan metode rata-rata
geometrik yakni dengan rumus (2.3).
4) Menghitung excess return saham, yaitu dengan mengurangi return rata-rata
saham dengan rata-rata risk-free rate.
5) Menghitung standar deviasi return saham.
43
6) Membagi excess return saham dengan standar deviasi saham, sehingga
diperoleh nilai Sharpe’s measure.
Perhitungan tersebut diterapkan secara individual pada setiap saham di dalam
sampel, baik yang tergolong ke dalam sektor aneka industri maupun sektor properti.
Sehingga pada akhirnya diperoleh 50 Sharpe’s measure untuk 50 saham yang
merupakan data cross sectional.
3.5 Teknik Statistik dan Ekonometrik yang Digunakan
Penelitian ini terdiri dari dua tahap yaitu penelitian tahap pertama membandingkan
market performance dan karakteristik keuangan antara sektor aneka industri dengan
sektor properti. Penelitian tahap kedua adalah pengujian pengaruh karakteristik
keuangan terhadap market performance.
3.5.1 Statistik Uji Beda Dua Rata-rata untuk Independent Samples
Untuk membandingkan market performance kedua kelompok saham, yaitu kelompok
aneka industri dan kelompok properti, dilakukan tahapan-tahapan sebagai berikut:
1) dilakukan perhitungan Sharpe’s measure pada setiap saham;
2) dilakukan uji statistik, yaitu uji rata-rata dua sampel independen (t-test);
3) dari hasil uji statistik tersebut, selanjutnya diambil kesimpulan tentang market
performance kedua kelompok saham tersebut.
Dalam uji rata-rata dua sampel independen (t-test), digunakan rumus :
44
21
2121
11
)(
nnS
XXt
+
−−−=
µµ …………………………………… (3.1)
Di mana :
2
)1()1(
21
2
2
21
2
1
−+
−+−=
nn
nSnSS ………………………………….. (3.2)
Untuk mengetahui apakah ada perbedaan yang berarti dari dua rata-rata Sharpe’s
measure digunakan hepotisis sebagai berikut :
H0 : 021 =− µµ
H1 : 021 ≠− µµ
3.5.2 Pengaruh Karakteristik Keuangan terhadap Market Performance
Untuk menguji pengaruh karakteristik keuangan terhadap market performance,
dilakukan regresi linier berganda di mana variabel terikatnya adalah market
performance, sedangkan variabel bebasnya adalah karakteristik keuangan. Tujuan
pengujian ini adalah untuk mengetahui apakah terdapat hubungan yang signifikan
antara variabel terikat (yakni market performance) dengan variabel bebas (yakni
DER, PER dan PBV).
Variabel terikat (Sharpe’s measure) tidak begitu lazim digunakan oleh para
peneliti, di mana lazimnya digunakan variable return. Namun, penelitian dengan
fokus pada Sharpe’s measure sudah dijalankan oleh Michel dan Shaked (1986), serta
Indra Wijaya Kusuma (1999).
45
Nilai Sharpe’s measure sangat bervariasi antara satu kelas sekuritas dengan
kelas sekuritas yang lain, misalnya antara saham dan obligasi. Sekuritas-sekuritas di
dalam satu kelaspun sangat bervariasi antara satu dengan yang lain, misalnya antara
satu saham dengan saham yang lain. Oleh karena itu kinerja saham yang diukur
dengan Sharpe’s measure sering diranking untuk membedakan kinerja saham yang
satu dengan yang lain.
Dalam penelitian ini, regresi dilakukan pada kedua sektor saham dengan
model regresi sebagai berikut:
Sharpei = α + β1 PERi + β2 PBVi + β3 DERi + εi …………………… (3.3)
Dimana :
α = intercept
β1 = koefisien variabel PER
β2 = koefisien variabel PBV
β3 = koefisien variabel DER
ε = faktor pengganggu yang nilainya kecil
i = saham i
Analisis regresi ini dimaksudkan untuk mengetahui besarnya koefisien regresi
masing-masing variabel. Koefisien regresi ini menunjukkan sensitivitas variabel
terikat, dalam hal ini Sharpe’s measure masing-masing sektor saham, terhadap
46
perubahan masing-masing variabel bebas yang terdiri dari PER, PBV dan DER.
Variabel terikat (Sharpe’s measure) akan meningkat atau menurun sebesar β1 unit jika
variabel PER 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.
3.5.3 Uji Signifikansi
Uji signifikansi keseluruhan variabel secara serentak ditunjukkan oleh bilangan F (F-
test). Sedangkan uji signifikansi terhadap kontribusi masing-masing variabel terikat
ditunjukkan oleh besarnya bilangan t (t-test).
a) Uji Kecukupan Model
Dalam uji kecukupan model ini (uji F), dipergunakan hipotesis sebagai berikut :
H0 : β1 = β2 = β3 = 0, artinya semua variabel bebas secara simultan tidak
berpengaruh terhadap market performance.
Ha : H0 tidak benar, artinya tidak semua variabel bebas secara simultan tidak
berpengaruh terhadap market performance.
Pengujian dilakukan dengan membandingkan F-hitung dengan F-tabel. Jika F-hitung
lebih besar dari F-tabel, maka H0 ditolak dan berarti pada tingkat kepercayaan tertentu
(dalam penelitian ini digunakan tingkat kepercayaan dengan α = 0,05) variabel bebas
47
secara simultan mempunyai pengaruh yang nyata terhadap market performance.
Adapun F-hitung dapat dicari dengan rumus :
)/()1(
)1/(2
2
knR
kRFhitung
−−
−= ………… (3.4)
Keterangan : R2 = koefisien determinasi
n = jumlah variabel bebas
k = jumlah sampel.
Berdasarkan rumus (3.4) jelaslah bahwa uji kecukupan model juga merupakan uji
koefisien determinasi.
b) Uji Koefisien Regresi
Uji koefisien regresi (uji t) mengasumsikan bahwa pada saat dilakukan pengujian
suatu variabel bebas, tidak terjadi perubahan pada variabel bebas lainnya. Di dalam
uji t digunakan hipotesis sebagai berikut :
H0 : βi = 0
Ha : βi ≠ 0
Di mana H0 menunjukkan hipotesis nol, sedangkan Ha menunjukkan hipotesis
alternatif; βi menunjukkan koefisien variabel bebas ke-i. Di dalam hipotesis nol,
besarnya koefisien regresi dinyatakan nol yang berarti tidak ada hubungan yang
signifikan antara variabel bebas ke-i dengan variabel terikatnya. Bilangan t atau
disebut t-hitung dicari dengan menggunakan rumus sebagai berikut :
48
iSe
t ihitung
β
β= ……………(3.1)
Di mana : βi = koefisien regresi variabel bebas ke-i
β = nilai hipotesis nol
i
Seβ = standar error variabel bebas ke-i.
Jika t-hitung lebih besar dari tα/2 atau t-hitung lebih kecil dari - tα/2 maka pada tingkat
kepercayaan tertentu (α) H0 ditolak, yang berarti variabel bebas yang diuji
mempunyai pengaruh nyata terhadap variabel terikat.
49
BAB IV
ANALISIS HASIL PENELITIAN
Pada bagian ini dilakukan analisis menggunakan metode penelitian yang telah
dijelaskan di Bab III. Analisis ini dilengkapi dengan perhitungan-perhitungan dan
pengujian statistik, sebagai bahan untuk melakukan pembahasan.
4.1 Pemilihan Sampel
Pemilihan sampel dalam penelitian ini dimulai dari pemilihan populasi, yang
dilanjutkan dengan memberikan kriteria-kriteria terhadap populasi tersebut, sehingga
diperoleh sekumpulan sampel, dengan penjelasan sebagai berikut :
1) Populasi dari penelitian ini adalah semua saham yang terdaftar di BEJ dan
diklasifikasikan ke dalam sektor aneka industri dan properti. Saham-saham
tersebut tersaji pada Lampiran A dan B.
2) Teknik pemilihan sampel adalah judgment sampling dan kriteria pemilihan
sampel mengikuti beberapa tahap seperti disajikan dalam Tabel 4.1.
50
Tabel 4.1 Tahapan Pemilihan Sampel
Kriteria Saham Aneka
Industri
Properti
Terdaftar di BEJ dan mempunyai data perdagangan pada
April 2005 – Maret 2006
Data perdagangan tidak lengkap setahun penuh pada
April 2005 – Maret 2006
48
(1)
35
0
Mempunyai kelengkapan data perdagangan selama satu
tahun penuh pada April 2005 – Maret 2006
Tidak memiliki laporan keuangan per 31 Desember 2004
47
(3)
35
(5)
Memiliki laporan keuangan per 31 Desember 2004 dan
kelengkapan data perdagangan pada April 2005-Maret
2006
44
30
Sumber: Website BEJ dan Fact Book Tahun 2005
Dari tahapan-tahapan tersebut, diperoleh sampel untuk aneka industri dan properti
yang memenuhi kriteria-kriteria yang ditetapkan, masing-masing sebanyak 44 dan 30
saham.
Selanjutnya dari sejumlah saham tersebut, diurutkan sesuai nilai kapitalisasi
pasar sebagaimana tersaji pada Lampiran C dan D, lalu dipilih masing-masing 25
saham kapitalisasi terbesar sebagai sampel yang mewakili sektor aneka industri,
sebagaimana diperlihatkan pada Tabel 4.2.
51
Tabel 4.2 Sampel Saham Sektor Aneka Industri
No Kode Nama Perusahaan
1 ACAP Andhi Chandra Automotif P Tbk
2 ARGO Argo Pantes Tbk
3 ARTI Arona Binasejati Tbk
4 ASII Astra International Tbk
5 AUTO Astra Otoparts Tbk
6 BATA Sepatu Bata Tbk
7 BIMA Primarindo Asia Infrastr.Tbk
8 BRAM Branta Mulia Tbk
9 CITA Cipta Panelutama Tbk
10 ESTI Ever Shine Textile Inds. Tbk
11 GDYR Goodyear Indonesia Tbk
12 GJTL Gajah Tunggal Tbk
13 HDTX Panasia Indosyntec Tbk
14 IKBI Sumi Indo Kabel Tbk
15 IMAS Indomobil Sukses Int. I Tbk
16 INDR Indorama Syntetics Tbk
17 KBLI GT Kabel Indonesia Tbk
18 KBLM Kabelindo Murni Tbk
19 MYRX Hanson International Tbk
20 MYTX Apac Citra Centertex Tbk
21 PBRX Pan Brothers Tex Tbk
22 POLY Polysindo Eka Persada Tbk
23 RDTX Roda Vivatex Tbk
24 RICY Ricky Putra Globalindo Tbk
25 SCCO Sucaco Tbk
Sumber: Pengolahan data
Sedangkan saham-saham sektor properti yang termasuk ke dalam sampel
diperlihatkan pada Tabel 4.3.
52
Tabel 4.3 Sampel Saham Sektor Properti
No Kode Nama Perusahaan
1 BIPP Bhuwanatala Indah Permai Tbk
2 BKSL Bukit Sentul Tbk
3 BMSR Bintang Mitra Semestaraya Tbk
4 CTRA Ciputra Development Tbk
5 CTRS Ciputra Surya Tbk
6 DART Duta Anggada Realty Tbk
7 DILD Dharmala Intiland Tbk
8 DUTI Duta Pertiwi Tbk
9 GMTD Makassar Tourism Dev. Tbk
10 JAKA Jaka Artha Graha Tbk
11 JRPT Jaya Real Property Tbk
12 KARK Karka yasa Profilia Tbk
13 KIJA Kawasan Industri Jababeka Tbk
14 LPCK Lippo Cikarang Tbk
15 LPKR Lippo Karawaci Tbk
16 MDLN Modernland Realty Ltd. Tbk
17 MLND Mulialand Tbk
18 OMRE Indonesia Prima Property Tbk
19 PWON Pakuwon Jati Tbk
20 RBMS Ristia Bintang Mahkotasejati T
21 RODA Roda Panggon Harapan Tbk
22 SIIP Suryainti Permata Tbk
23 SMDM Suryamas Dutamakmur Tbk
24 SMRA Summarecon Agung Tbk
25 SSIA Surya Semesta Internusa Tbk
Sumber: Pengolahan data
4.2 Market Performance
Market performance dihitung dengan menggunakan Sharpe’s measure, yakni market
performance masing-masing saham selama tahun 2005. Data yang digunakan dalam
53
perhitungan Sharpe’s measure ini adalah harga penutupan saham, dividen, dan suku
bunga SBI.
Perhitungan Sharpe measure menggunakan rumus (2.5), dan menggunakan
tahapan-tahapan sebagaimana dijelaskan pada sub bab 3.5. Berikut ini diberikan
contoh perhitungan Sharpe’s measure untuk salah satu saham, yakni saham PT. Astra
International Tbk (ASII). Data harga penutupan saham dan dividen disajikan pada
Tabel 4.4.
Tabel 4.4 Harga dan Dividen Saham Astra International (ASII)
Periode Harga Dividen
Mar-05 10.500
Apr-05 10.550
May-05 11.700
Jun-05 12.700 270
Jul-05 13.200
Aug-05 10.150
Sep-05 9.750
Oct-05 9.300
Nov-05 9.100
Dec-05 10.200
Jan-06 10.400
Feb-06 9.800
Mar-06 11.250
Sumber: BEJ
Berikut ini adalah perhitungan Sharpe’s measure dengan menggunakan tahapan-
tahapan yang sudah dijelaskan pada bagian 3.5.
54
4.2.1 Return Saham
Dengan menggunakan data yang ada di Tabel 4.4, return saham dihitung dengan
menggunakan rumus 2.1, sehingga return saham ASII untuk bulan Juni 2005, dapat
dihitung sebagai berikut :
%85,100,10854711700
270)1170012700(
arg
)argarg(
05
2005
200520050505
==+−
=
+−=
−
−
−−−−
Juni
Mei
JuniMeiJuniJuni
R
aH
DividenaHaHR
Dengan cara yang sama, dihitung return pada bulan lainnya, sehingga
diperoleh return perbulan secara lengkap dalam satu tahun sebagaimana disajikan
pada Tabel 4.5.
Tabel 4.5 Return Bulanan Saham Astra International
Periode Harga Dividen Return
Mar-05 10.500
Apr-05 10.550 0,48%
May-05 11.700 10,90%
Jun-05 12.700 270 10,85%
Jul-05 13.200 3,94%
Aug-05 10.150 -23,11%
Sep-05 9.750 -3,94%
Oct-05 9.300 -4,62%
Nov-05 9.100 -2,15%
Dec-05 10.200 12,09%
Jan-06 10.400 1,96%
Feb-06 9.800 -5,77%
Mar-06 11.250 14,80%
Sumber: Pengolahan data
55
Data harga, dividen dan return bulanan untuk semua saham secara lengkap tersaji
pada Lampiran E dan F.
4.2.2 Expected Return Saham
Expected Return saham dihitung dengan menggunakan rata-rata geometrik, yakni
menggunakan rumus 2.4.
Tabel 4.6 Perhitungan Expected Return Saham Astra International
Periode Harga Dividen Return
(Ri)
Relative Return
(Ri+1)
Mar-05 10.500
Apr-05 10.550 0,48% 100,48%
May-05 11.700 10,90% 110,90%
Jun-05 12.700 270 10,85% 110,85%
Jul-05 13.200 3,94% 103,94%
Aug-05 10.150 -23,11% 76,89%
Sep-05 9.750 -3,94% 96,06%
Oct-05 9.300 -4,62% 95,38%
Nov-05 9.100 -2,15% 97,85%
Dec-05 10.200 12,09% 112,09%
Jan-06 10.400 1,96% 101,96%
Feb-06 9.800 -5,77% 94,23%
Mar-06 11.250 14,80% 114,80%
Sumber: Pengolahan data
%42,109
%8,114*%23,94*%96,101*%09,112*%85,97*%38,95*
%06,96*%89,76*%94,103*%85,110*%90,110*%48,100)1(12
1
=
=+∏=i
iR
56
∏
∏
=
=
=−=−+
==+
12
1
12/1
12/112
1
12/1
%75,01%75,1001))1((
%75,100)42,109())1((
i
i
i
i
R
R
Dengan demikian, dari perhitungan di atas diperoleh expected return untuk saham
ASII adalah 0,75%. Data expected return untuk semua saham secara lengkap tersaji
pada Lampiran G dan H.
4.2.3 Rata-rata risk-free rate (SBI)
Dengan menggunakan data SBI pada Tabel 4.7 dan menggunakan cara perhitungan
yang sama dengan perhitungan expected return pada bagian 4.2.2, diperoleh rata-rata
risk-free rate sebesar 0,87%.
Tabel 4.7 Tingkat Suku Bunga 1 Bulan SBI (Maret 2005 – Maret 2006)
No Periode Rate (year) Rate(month)
1 Dikeluarkan Tanggal : 3/16/2005 7,44% 0,62%
2 Dikeluarkan Tanggal : 4/6/2005 7,53% 0,63%
3 Dikeluarkan Tanggal : 4/20/2005 7,70% 0,64%
4 Dikeluarkan Tanggal : 5/4/2005 7,81% 0,65%
5 Dikeluarkan Tanggal : 5/11/2005 7,87% 0,66%
6 Dikeluarkan Tanggal : 5/18/2005 7,90% 0,66%
7 Dikeluarkan Tanggal : 5/25/2005 7,95% 0,66%
8 Dikeluarkan Tanggal : 6/1/2005 7,98% 0,67%
9 Dikeluarkan Tanggal : 6/8/2005 8,02% 0,67%
10 Dikeluarkan Tanggal : 6/15/2005 8,06% 0,67%
11 Dikeluarkan Tanggal : 6/22/2005 8,18% 0,68%
12 Dikeluarkan Tanggal : 6/29/2005 8,25% 0,69%
13 Dikeluarkan Tanggal : 7/6/2005 8,44% 0,70%
14 Dikeluarkan Tanggal : 7/13/2005 8,49% 0,71%
15 Dikeluarkan Tanggal : 7/20/2005 8,49% 0,71%
57
16 Dikeluarkan Tanggal : 7/27/2005 8,49% 0,71%
17 Dikeluarkan Tanggal : 8/3/2005 8,50% 0,71%
18 Dikeluarkan Tanggal : 8/10/2005 8,71% 0,73%
19 Dikeluarkan Tanggal : 8/16/2005 8,75% 0,73%
20 Dikeluarkan Tanggal : 8/24/2005 8,75% 0,73%
21 Dikeluarkan Tanggal : 8/31/2005 9,51% 0,79%
22 Dikeluarkan Tanggal : 9/7/2005 10,00% 0,83%
23 Dikeluarkan Tanggal : 9/14/2005 10,00% 0,83%
24 Dikeluarkan Tanggal : 9/21/2005 10,00% 0,83%
25 Dikeluarkan Tanggal : 9/28/2005 10,00% 0,83%
26 Dikeluarkan Tanggal : 10/5/2005 11,00% 0,92%
27 Dikeluarkan Tanggal : 10/12/2005 11,00% 0,92%
28 Dikeluarkan Tanggal : 10/19/2005 11,00% 0,92%
29 Dikeluarkan Tanggal : 10/26/2005 11,00% 0,92%
30 Dikeluarkan Tanggal : 11/9/2005 12,25% 1,02%
31 Dikeluarkan Tanggal : 11/16/2005 12,25% 1,02%
32 Dikeluarkan Tanggal : 11/23/2005 12,25% 1,02%
33 Dikeluarkan Tanggal : 11/30/2005 12,25% 1,02%
34 Dikeluarkan Tanggal : 12/7/2005 12,75% 1,06%
35 Dikeluarkan Tanggal : 12/14/2005 12,75% 1,06%
36 Dikeluarkan Tanggal : 12/28/2005 12,75% 1,06%
37 Dikeluarkan Tanggal : 1/4/2006 12,74% 1,06%
38 Dikeluarkan Tanggal : 1/11/2006 12,75% 1,06%
39 Dikeluarkan Tanggal : 1/18/2006 12,75% 1,06%
40 Dikeluarkan Tanggal : 1/25/2006 12,75% 1,06%
41 Dikeluarkan Tanggal : 2/1/2006 12,74% 1,06%
42 Dikeluarkan Tanggal : 2/8/2006 12,75% 1,06%
43 Dikeluarkan Tanggal : 2/15/2006 12,74% 1,06%
44 Dikeluarkan Tanggal : 2/22/2006 12,74% 1,06%
45 Dikeluarkan Tanggal : 3/1/2006 12,73% 1,06%
46 Dikeluarkan Tanggal : 3/8/2006 12,74% 1,06%
47 Dikeluarkan Tanggal : 3/15/2006 12,70% 1,06%
48 Dikeluarkan Tanggal : 3/22/2006 12,73% 1,06%
49 Dikeluarkan Tanggal : 3/29/2006 12,73% 1,06%
Sumber: Bank Indonesia
58
4.2.4 Excess Return
Excess return merupakan selisih antara expected return terhadap rata-rata risk-free
rate. Sehingga diperoleh excess return = 0,75% - 0,87% = -0,12%.
4.2.5 Standar Deviasi Return
Dengan menggunakan bantuan program pengolah lembar kerja (spread sheet)
Microsoft Excel, diperoleh standar deviasi return saham ASII sebesar 0,1049,
sebagaimana terlihat pada Lampiran G.
4.2.6 Sharpe’s Measure
Dengan menggunakan hasil-hasil perhitungan di atas, Sharpe’s measure dapat
diperoleh dengan membagi excess return dengan standar deviasi return, sehingga
diperoleh :
Sharpe’s measure (ASII) = =−
1049,0
%12,0-0,0122
Hasil perhitungan Sharpe’s measure untuk saham-saham lainnya disajikan pada
Lampiran G dan H.
Jika dibandingkan dengan Sharpe’s measure pembandingnya, yakni Sharpe’s
measure dari IHSG, beberapa saham dapat dikatakan lebih unggul atau kalah unggul
dibandingkan saham lainnya. Dari perhitungan pada Lampiran I, diperoleh nilai
Sharpe’s measure IHSG sebesar 0,1546. Dengan menggunakan Sharpe’s measure
59
IHSG sebagai tolok ukur (benchmark), diketahui bahwa untuk kategori saham aneka
industri, saham BRAM dengan nilai Sharpe’s measure sebesar 0,2405 merupakan
saham yang lebih unggul dibandingkan saham-saham lainnya dalam kelompok
tersebut. Sedangkan saham BIMA merupakan saham yang memiliki Sharpe’s
measure paling kecil dibandingkan saham yang lain dalam sektor tersebut, yakni -
1,7025.
Dalam sektor properti, saham LPKR merupakan saham yang paling unggul
dalam hal Sharpe’s measure dibandingkan saham-saham lain di sektor yang sama,
dengan nilai Sharpe’s measure sebesar 0,8553. Sedangkan saham BKSL merupakan
saham yang paling kecil nilai Sharpe’s measure-nya yakni -0,6201, yang berarti
BKLS merupakan saham yang kalah unggul dalam Sharpe’s measure dibandingkan
saham lain di sektor yang sama.
Lampiran J menggambarkan perbandingan Sharpe’s measure antara Aneka
Industri, Properti dan IHSG. Dengan menggunakan IHSG sebagai benchmark, dari
lampiran tersebut terlihat bahwa hampir semua saham, baik dalam sektor aneka
industri maupun properti, memiliki Sharpe’s measure lebih kecil dibandingkan
dengan Sharpe’s measure benchmark. Sehingga dapat dikatakan bahwa secara umum,
kedua sektor saham tersebut memiliki market performance yang tidak bagus.
60
4.3 Statistik Inferensi (Uji t)
Pada bagian ini, akan dilakukan pengujian terhadap rata-rata Sharpe’s measure,
excess return, return volatility, PER, DER, dan PBV untuk sektor aneka industri dan
sektor properti. Nilai dari variabel-variabel tersebut dapat dilihat pada Lampiran G,
H, K dan L.
4.3.1 Uji Beda Dua Rata-rata Sharpe’s Measure
Tabel 4.8 berisi ringkasan statistik deskriptif Sharpe’s measure untuk kedua sektor
saham tersebut.
Tabel 4.8 Ringkasan Statistik Deskriptif Sharpe’s Measure
Group Statistics
25 -.271816 .3954740 .0790948
25 -.218668 .2223656 .0444731
Sector
Aneka industri
Properti
Sharpe
N Mean Std. Deviation
Std. Error
Mean
Sumber : Pengolahan Data dengan SPSS
Pada Tabel 4.8 terlihat bahwa rata-rata Sharpe’s measure untuk sektor aneka
industri, yakni -0,271816 relatif berbeda dengan rata-rata Sharpe’s measure untuk
sekor properti yakni -0,218668. Dalam hal ini rata-rata Sharpe’s measure aneka
industri lebih kecil dibandingkan rata-rata Sharpe’s measure properti. Namun,
perbedaan Sharpe’s measure ini perlu diuji secara statistik untuk mengetahui apakah
perbedaan tersebut signifikan.
Selanjutnya dengan menggunakan SPSS diperoleh output berupa hasil
pengujian beda dua rata-rata independent samples, seperti terlihat pada Tabel 4.9.
61
Tabel 4.9 Hasil Uji Rata-rata Sampel Independen
Independent Samples Test
2.861 .097 -.926 48 .359 -.0830160 .0896086 -.2631862 .0971542
-.926 37.432 .360 -.0830160 .0896086 -.2645097 .0984777
Equal variances
assumed
Equal variances
not assumed
Sharpe's Measure
F Sig.
Levene's Test for
Equality of Variances
t df Sig. (2-tailed)
Mean
Difference
Std. Error
Difference Lower Upper
95% Confidence
Interval of the
Difference
t-test for Equality of Means
Sumber: Pengolahan data dengan SPSS
Untuk mengetahui apakah rata-rata Sharpe’s measure aneka industri dan properti
adalah berbeda secara signifikan atau tidak, digunakan hipotesis sebagai berikut :
H0 : Kedua rata-rata populasi adalah identik (rata-rata populasi Sharpe’s measure
sektor aneka industri dan properti adalah sama).
H1 : Kedua rata-rata populasi adalah tidak identik (rata-rata populasi Sharpe’s
measure sektor aneka industri dan properti adalah berbeda).
Dalam hal ini dilakukan uji dua sisi, karena akan diuji apakah “berbeda” atau “tidak
berbeda”.
Pada Tabel 4.9 terlihat bahwa t-hitung untuk Sharpe’s measure dengan equal
variance assumed adalah -0,926 dengan nilai-p 0,359. Oleh karena nilai-p untuk uji
dua sisi 0,359 > 0,05, maka H0 diterima, artinya sektor aneka industri mempunyai
rata-rata yang sama dengan sektor properti.
62
4.3.2 Uji Beda Dua Rata-rata Excess Return dan Return Volatility
Sharpe’s measure terdiri dari komponen pembilang yakni excess return dan
komponen penyebut yakni return volatility. Walaupun Sharpe’s measure tidak
berbeda antara kedua sektor industri, perlu dilakukan pengujian baik terhadap excess
return maupun return volatility.
Tabel 4.10 berisi ringkasan statistik deskriptif excess return untuk kedua
sektor saham tersebut.
Tabel 4.10 Ringkasan Statistik Deskriptif Excess Return
Group Statistics
Sector N Mean Std. Deviation Std. Error Mean
Aneka industri 25 -.019276 .0271826 .0054365 Excess return
Properti 25 -.031264 .0251895 .0050379
Sumber: Pengolahan data dengan SPSS
Pada Tabel 4.10 terlihat bahwa rata-rata excess return untuk sektor aneka industri,
yakni -0.019276 relatif lebih besar dibandingkan rata-rata excess return untuk sektor
properti, yakni -0.031264. Adapun output pengujian uji rata-rata sampel independen
tersebut tersaji pada Tabel 4.11. Angka rata-rata negatif disebabkan oleh dua hal
yakni : (1) return asset bebas risiko mengungguli return saham, (2) hampir semua
saham dalam sampel memberikan return negatif. Akibatnya angka rata-rata excess
return makin besar negatifnya. Hal ini menyebabkan Sharpe’s measure juga hampir
semuanya negatif karena volatilitas return selalu dinyatakan dalam angka positif.
63
Sharpe’s measure negatif menunjukkan bahwa strategi market-timing tidak
berhasil. Kejadian seperti ini timbul karena dampak krisis ekonomi terhadap kedua
sektor tersebut belum pulih.
Tabel 4.11 Hasil Uji Rata-rata Sampel Independen untuk Excess Return
Independent Samples Test
.031 .860 1.617 48 .112 .0119880 .0074119 -.0029146 .0268906
1.617 47.724 .112 .0119880 .0074119 -.0029168 .0268928
Equal variances
assumed
Equal variances
not assumed
Excess return
F Sig.
Levene's Test for
Equality of Variances
t df Sig. (2-tailed)
Mean
Difference
Std. Error
Difference Lower Upper
95% Confidence
Interval of the
Difference
t-test for Equality of Means
Sumber: Pengolahan data dengan SPSS
Pada Tabel 4.11 terlihat bahwa t-hitung untuk excess return dengan equal
variance assumed adalah 1,617 dengan probabilitas 0,112. Oleh karena nilai-p untuk
uji dua sisi 0,112 > 0,05, maka H0 diterima, atau kedua rata-rata excess return sektor
aneka industri dan properti adalah sama, artinya excess return sektor aneka industri
mempunyai rata-rata yang sama dengan sektor properti.
Berikut ini disajikan rata-rata standar deviasi return (return volatility) untuk
sektor aneka industri dan sektor properti.
Tabel 4.12 Ringkasan Statistik Deskriptif Return Volatility
Group Statistics
25 .081344 .0522235 .0104447
25 .149696 .1094496 .0218899
Sector
Aneka industri
Properti
Return Volatility
N Mean Std. Deviation
Std. Error
Mean
Sumber : Pengolahan data dengan SPSS
64
Pada Tabel 4.12 terlihat bahwa rata-rata return volatility untuk sektor aneka
industri, yakni 0,081344 relatif lebih kecil dibandingkan rata-rata return volatility
untuk sektor properti, yakni 0,149696. Adapun output pengujian rata-rata tersebut
tersaji pada Tabel 4.13.
Tabel 4.13 Hasil Uji Rata-rata Sampel Independen untuk Return volatility
Independent Samples Test
1.830 .183 -2.818 48 .007 -.0683520 .0242541 -.1171181 -.0195859
-2.818 34.390 .008 -.0683520 .0242541 -.1176217 -.0190823
Equal variances
assumed
Equal variances
not assumed
Return Volatility
F Sig.
Levene's Test for
Equality of Variances
t df Sig. (2-tailed)
Mean
Difference
Std. Error
Difference Lower Upper
95% Confidence
Interval of the
Difference
t-test for Equality of Means
Sumber : Pengolahan data dengan SPSS
Selanjutnya dilakukan analisis apakah rata-rata return volatility aneka industri dan
properti adalah berbeda secara signifikan atau tidak. Dalam hal ini digunakan
hipotesis yang sama dengan hipotesis pengujian beda dua rata-rata sample
independent untuk Sharpe’s measure.
Pada Tabel 4.13 terlihat bahwa t-hitung untuk return volatility dengan equal
variance assumed adalah -2,818 dengan probabilitas 0,007. Oleh karena nilai-p untuk
uji dua sisi 0,007 < 0,05, maka H0 ditolak, artinya return volatility sektor aneka
industri mempunyai rata-rata yang berbeda dengan sektor properti. Dengan
menggabung Tabel 4.12 dan 4.13 maka diperoleh hasil bahwa return volatility sektor
65
properti lebih besar daripada sektor aneka industri. Hasil ini sejalan dengan penelitian
Pakpahan (2002) yang memberikan hasil yang sama.
4.3.3 Uji Beda Dua Rata-rata PER
Ringkasan statistik deskriptif untuk nilai PER dapat dilihat pada Tabel 4.14 berikut
ini :
Tabel 4.14 Ringkasan Statistik Deskriptif PER
Group Statistics
Sector N Mean Std. Deviation Std. Error Mean
Aneka industri
25 5.658400 24.5620560 4.9124112 PER
Properti 25 5.980800 40.7014746 8.1402949
Sumber : Pengolahan data dengan SPSS
Pada Tabel 4.14 terlihat bahwa rata-rata PER untuk sektor aneka industri,
yakni 5,6584 relatif lebih kecil dibandingkan rata-rata PER untuk sektor properti,
yakni 5,9808. Adapun output pengujian rata-rata sampel independen tersaji pada
Tabel 4.15.
Tabel 4.15 Hasil Uji Rata-rata Sampel Independen untuk PER
Independent Samples Test
.733 .396 -.034 48 .973 -.3224000 9.5076908 -19.4389 18.79409
-.034 39.434 .973 -.3224000 9.5076908 -19.5468 18.90196
Equal variances
assumed
Equal variances
not assumed
PER
F Sig.
Levene's Test for
Equality of Variances
t df Sig. (2-tailed)
Mean
Difference
Std. Error
Difference Lower Upper
95% Confidence
Interval of the
Difference
t-test for Equality of Means
Sumber : Pengolahan data dengan SPSS
66
Selanjutnya dilakukan analisis apakah rata-rata PER aneka industri dan properti
adalah berbeda secara signifikan atau tidak. Dalam hal ini digunakan hipotesis yang
sama dengan hipotesis pengujian beda dua rata-rata sample independent untuk
Sharpe’s measure.
Pada Tabel 4.15 terlihat bahwa t-hitung untuk PER dengan equal variance
assumed adalah -0,034 dengan nilai-p 0,973. Oleh karena nilai-p untuk uji dua sisi
0,973 > 0,05, maka H0 diterima, artinya PER sektor aneka industri mempunyai rata-
rata yang sama dengan sektor properti.
4.3.4 Uji Beda Dua Rata-rata PBV
Ringkasan statistik deskriptif untuk nilai PBV dapat dilihat pada Tabel 4.16 berikut
ini :
Tabel 4.16 Ringkasan Statistik Deskriptif PBV
Group Statistics
25 4.671200 22.9034245 4.5806849
25 .117600 1.4597753 .2919551
Sector
Aneka industri
Properti
PBV
N Mean Std. Deviation
Std. Error
Mean
Sumber : Pengolahan data dengan SPSS
Pada Tabel 4.16 terlihat bahwa rata-rata PBV untuk sektor aneka industri,
yakni 4,6712 relatif lebih besar dibandingkan rata-rata PBV untuk sektor properti,
67
yakni 0,1176. Adapun output pengujian rata-rata sampel independen tersaji pada
Tabel 4.17.
Tabel 4.17 Hasil Uji Rata-rata Sampel Independen untuk PBV
Independent Samples Test
6.250 .016 .992 48 .326 4.5536000 4.5899795 -4.67517 13.78237
.992 24.195 .331 4.5536000 4.5899795 -4.91561 14.02281
Equal variances
assumed
Equal variances
not assumed
PBV
F Sig.
Levene's Test for
Equality of Variances
t df Sig. (2-tailed)
Mean
Difference
Std. Error
Difference Lower Upper
95% Confidence
Interval of the
Difference
t-test for Equality of Means
Sumber : Pengolahan data dengan SPSS
Selanjutnya dilakukan analisis apakah rata-rata PBV aneka industri dan
properti adalah berbeda secara signifikan atau tidak. Dalam hal ini digunakan
hipotesis yang sama dengan hipotesis pengujian beda dua rata-rata sample
independent untuk Sharpe’s measure.
Pada Tabel 4.17 terlihat bahwa t hitung untuk PBV dengan equal variance
assumed adalah 0,992 dengan nilai-p 0,326. Oleh karena nilai-p untuk uji dua sisi
0,326 > 0,05, maka H0 diterima, artinya PBV sektor aneka industri mempunyai rata-
rata yang sama dengan sektor properti.
68
4.3.5 Uji Beda Dua Rata-rata DER
Ringkasan statistik deskriptif untuk nilai DER dapat dilihat pada Tabel 4.18.
Tabel 4.18 Ringkasan Statistik Deskriptif DER
Group Statistics
25 .607600 6.7556355 1.3511271
25 -2.866800 9.5783361 1.9156672
Sector
Aneka industri
Properti
DER
N Mean Std. Deviation
Std. Error
Mean
Sumber : Pengolahan data dengan SPSS
Pada Tabel 4.18 terlihat bahwa rata-rata DER untuk sektor aneka industri,
yakni 0,6076 relatif lebih besar dibandingkan rata-rata DER untuk sektor properti,
yakni -2,8668. Adapun output pengujian rata-rata tersebut tersaji pada Tabel 4.19.
Tabel 4.19 Hasil Uji Rata-rata Sampel Independen untuk DER
Independent Samples Test
1.910 .173 1.482 48 .145 3.4744000 2.3442110 -1.23895 8.1877522
1.482 43.141 .146 3.4744000 2.3442110 -1.25270 8.2015050
Equal variances
assumed
Equal variances
not assumed
DER
F Sig.
Levene's Test for
Equality of Variances
t df Sig. (2-tailed)
Mean
Difference
Std. Error
Difference Lower Upper
95% Confidence
Interval of the
Difference
t-test for Equality of Means
Sumber : Pengolahan data dengan SPSS
Selanjutnya dilakukan analisis apakah rata-rata DER aneka industri dan properti
adalah berbeda secara signifikan atau tidak. Dalam hal ini digunakan hipotesis yang
69
sama dengan hipotesis pengujian beda dua rata-rata sampel independen untuk
Sharpe’s measure.
Pada Tabel 4.19 terlihat bahwa t hitung untuk DER dengan equal variance
assumed adalah 1,482 dengan nilai-p 0,145. Oleh karena nilai-p untuk uji dua sisi
0,145 / 2 > 0,025, maka H0 diterima, artinya DER sektor aneka industri mempunyai
rata-rata yang sama dengan sektor properti.
Ringkasan hasil pengujian dua rata-rata sample independent dari semua
variabel yang diuji disajikan pada tabel 4.20. Dari hasil pengujian dua rata-rata,
diperoleh bahwa semua variabel yang diuji (yakni Sharpe’s measure, excess return,
return volatility, PER, PBV dan DER) mempunyai rata-rata yang sama, antara sektor
aneka industri dan properti, kecuali untuk return volatility.
Tabel 4.20 Ringkasan Hasil Uji Rata-rata
Hasil Uji
Dua Rata-Rata
Keterangan
Sharpe’s Measure H0 diterima Tidak mendukung hipotesis satu
DER H0 diterima Tidak mendukung hipotesis dua
PER H0 diterima Tidak mendukung hipotesis tiga
PBV H0 diterima Tidak mendukung hipotesis empat
Sumber : Pengolahan data dengan SPSS
Return volatility untuk aneka industri memiliki rata-rata yang berbeda dengan
return volatility properti. Hal ini mirip dengan hasil penelitian Pakpahan (2002) yang
menyatakan bahwa return volatility properti lebih besar dibandingkan dengan return
volatility aneka industri.
70
4.4. Uji Asumsi Persamaan Regresi
Menurut Gujarati (1995), asumsi yang mendasari model regresi adalah sebagai
berikut :
1) rata-rata kesalahan persamaan adalah sama dengan nol;
2) tidak ada masalah autokorelasi;
3) kesalahan peramalan tidak berkorelasi dengan variabel bebas X;
4) antar variabel bebas tidak saling berkorelasi (tidak ada multikolinier)
5) tidak ada kesalahan spesifikasi model.
Pada bagian ini akan dilakukan uji persamaan regresi, menggunakan asumsi-asumsi
tersebut.
4.4.1 Uji Asumsi Multikolinieritas
Tujuan dari pengujian ini adalah untuk melihat apakah pada model regresi ditemukan
adanya korelasi antar variabel bebas. Model regresi yang baik seharusnya tidak
terjadi korelasi di antara variabel bebasnya. Hasil pengujian dapat dilihat pada Tabel
4.21.
71
Tabel 4.21 Nilai Varians Inflation Factor (VIF)
Coefficients(a)
Collinearity Statistics
Model Tolerance VIF
1 (Constant)
PER .945 1.058
PBV .712 1.404
DER .725 1.380
a Dependent Variable: Sharpe
Sumber : Hasil Pengujian-pengujian Hipotesis
Pedoman suatu model regresi yang bebas multikolinieritas adalah nilai VIF (Varians
Inflation Factor) dan tolerance yang mendekati satu. Nilai VIF mendekati satu
menunjukkan tidak terjadinya multikolinieritas, sedangkan jika VIF mendekati lima,
maka terdapat persoalan multikolinieritas dengan variabel bebas lainnya. Nilai VIF
ini dapat diperoleh dengan menggunakan persamaan :
VIF = 1/(1-R2) ……………………..(4.2)
Pada model persamaan regresi tersebut, terlihat bahwa nilai VIF dan tolerance
dari setiap variabel nilainya mendekati satu. Hal tersebut menunjukkan bahwa di
antara dua variabel bebas tidak saling berhubungan satu sama lain.
4.4.2 Uji Asumsi Heteroskedastisitas
Pengujian ini bertujuan untuk melihat apakah dalam sebuah model regresi yang
dibentuk terjadi ketidaksamaan varians residual dari satu pengamatan ke pengamatan
yang lain. Jika varians dari residual dari suatu pengamatan ke pengamatan lainnya
tetap, maka disebut homoskedastisitas. Sedangkan jika varians berbeda, disebut
72
heterokedastisitas. Model regresi yang baik adalah tidak terjadi heteroskedastisitas.
Pengujian asumsi ini dilakukan dengan analisis grafik scatterplot dengan Sharpe’s
measure sebagai variabel terikatnya.
Menurut Singgih (2000), deteksi adanya heterokedastisitas dilihat dengan ada
tidaknya pola tertentu pada grafik tersebut, di mana sumbu X adalah Y (Sharpe’s
measure) yang telah diprediksi, dan sumbu Y adalah nilai residualnya (Y prediksi – Y
sesungguhnya). Dasar pengambilan keputusan adalah jika titik-titik pada output
tersebut membentuk suatu pola tertentu yang teratur maka terjadi heterokedastisitas.
Dari analisis Gambar 4.1 terlihat bahwa titik-titik menyebar secara acak, tidak
membentuk pola yang jelas, dan tersebar di atas maupun di bawah angka nol pada
sumbu Y. Hal ini berarti tidak terjadi heteroskedastisitas pada model regresi,
sehingga model regresi yang dibentuk layak untuk memprediksi market performance
berdasarkan variabel bebas yang dipilih.
73
420-2-4
Regression Standardized Predicted Value
2
1
0
-1
-2
-3
-4
-5
Regression Standardized Residual
RODARBMS
PWSI
PWON
PTRA
OMREMLND
MDLN
LPKR
LPCK
KPIGKIJA
KARK
JRPTJAKA
GMTDDUTI
DILD
DART
CTRS
CTRA
BMSR
BKSL
BIPP
ADHI
SCCO
RICYRDTX
POLY
PBRX
MYTX
MYRX
KBLM
KBLI
INDR
IMAS
IKBI
HDTX GJTL
GDYRESTI
CITA
BRAM
BIMA
BATAAUTOASII
ARTI
ARGO
ACAP
Dependent Variable: Sharpe
Scatterplot
Gambar 4.1 Scatterplot
Sumber : Pengolahan data SPSS
4.4.3 Uji Asumsi Normalitas
Pengujian ini bertujuan untuk melihat apakah dalam sebuah model regresi, variabel
bebas, variabel terikat atau keduanya mempunyai distribusi normal atau tidak. Model
regresi yang baik adalah distribusi data normal atau mendekati normal.
Pengujian ini dilakukan dengan analisis grafik Normal P-P Plot of Regression
Standardized Residual. Menurut Singgih (2000), dengan melihat penyebaran data
(titik) pada sumbu diagonal, dapat diambil keputusan sebagai berikut :
74
1) Jika data menyebar di sekitar garis diagonal dan mengikuti arah garis
diagonal, maka model regresi memenuhi asumsi normalitas;
2) Jika data menyebar jauh dari garis diagonal dan atau tidak mengikuti arah
garis diagonal maka model regresi tidak memenuhi asumsi normalitas.
Seperti terlihat pada Gambar 4.2, titik-titik tersebar di sekitar garis diagonal, dan
penyebarannya sangat mengikuti arah garis diagonal tersebut. Maka dapat dikatakan
bahwa model yang dibentuk memenuhi asumsi normalitas dan layak digunakan untuk
memprediksi Sharpe’s measure.
1.00.80.60.40.20.0
Observed Cum Prob
1.0
0.8
0.6
0.4
0.2
0.0
Expected Cum Prob
Dependent Variable: Sharpe
Normal P-P Plot of Regression Standardized Residual
Gambar 4.2 Normal P-P Plot of Regression Standardized Residual
Sumber : Pengolahan data SPSS
75
4.4.4 Uji Asumsi Otokorelasi
Pada bagian ini pengujian ditujukan untuk melihat apakah sebuah model regresi linier
ada korelasi antara kesalahan pada periode t dengan kesalahan pada periode t-1
(sebelumnya). Untuk menguji adanya gejala otokorelasi pada regresi digunakan
konstanta Durbin-Watson, dengan rumus :
∑
∑
=
=
+ −
=T
t
t
T
t
tt
e
ee
d
1
2
1
2
1 )(
……………………………………. (4.3)
Keterangan : et = nilai residual observasi ke-t
et-1 = nilai residual observasi ke-(t-1)
T = jumlah observasi.
Tabel 4.22 Kriteria Durbin-Watson
Kriteria Pengujian Kesimpulan
0<d< dL Terjadi Otokorelasi positif
dL ≤ d ≤ dU Terjadi keragu-raguan, tidak ada keputusan
dU ≤ d ≤ 4-dU Tidak terjadi Otokorelasi positif atau negatif
4-dU ≤ d ≤ 4-dL Terjadi keragu-raguan, tidak ada keputusan.
4-dL ≤ d ≤ 4 Terjadi Otokorelasi negatif.
Sumber : Ekonometrika, Agus widiarjo (2005)
76
Pengujian asumsi terlihat dari nilai Durbin-Watson pada Tabel Model
Summary (Tabel 4.23), dan diperoleh nilai d = 2,385. Sedangkan dari tabel Durbin-
Watson dengan k = 3, n=50 dan α = 0,05, diperoleh nilai dL = 1,421 dan dU = 1,674.
Tabel 4.23 Tabel Model Summary
Model Summaryb
.129a .017 -.047 .323773308 .017 .261 3 46 .853 2.385
Model
1
R R Square
Adjusted
R Square
Std. Error of
the Estimate
R Square
Change F Change df1 df2 Sig. F Change
Change Statistics
Durbin-
Watson
Predictors: (Constant), DER, PER, PBVa.
Dependent Variable: Sharpeb.
Sumber : Pengolahan data dengan SPSS
Dari angka-angka tersebut dapat diketahui bahwa nilai d berada pada daerah
4-dU ≤ d ≤ 4-dL karena 2,326 < 2,385 < 2,579, sehingga dapat diambil kesimpulan
terjadi keragu-raguan (inconclusive) berkaitan dengan otokorelasi, dan tidak
didapatkan suatu keputusan tentang adanya otokorelasi. Artinya bisa saja terdapat
otokorelasi atau tidak terdapat otokorelasi. Seharusnya pengujian dilanjutkan dengan
menjalankan run-test, tetapi karena masalah otokorelasi jarang terjadi pada data
cross-sectional, maka tidak perlu dilakukan pengujian lebih lanjut.
4.5 Hasil Regresi
Hasil analisis regresi linier berganda dengan variabel terikat Sharpe’s measure dan
tiga variabel bebas yang terdiri dari PER, PBV, DER menghasilkan intercept dan
koefisien regresi sebagaimana tercantum pada Tabel 4.24.
77
Tabel 4.24 Koefisien regresi
Coefficientsa
Sumber : Pengolahan data dengan SPSS
Dengan hasil tersebut dapat dituliskan persamaan regresinya sebagai berikut :
Sharpe = -0,2186 + 0,0004 PER -0,0081 PBV + 0,0043 DER …………..(4.1)
Pada bagian selanjutnya, akan dilakukan pengujian kecukupan model atas persamaan
regresi tersebut. Jika dari uji kecukupan model didapatkan hasil bahwa Sharpe’s
measure dapat dijelaskan oleh variabel PER, PBV dan DER, maka persamaan regresi
tersebut dapat diinterpretasikan sebagaimana berikut ini.
Intercept bernilai -0,2186 dapat diinterpretasikan bahwa jika seluruh variabel
bebasnya bernilai nol, maka besarnya Sharpe’s measure adalah sama dengan nilai
intercept tersebut, yakni minus 0,2186.
Koefisien regresi PER sebesar 0,0004 memberikan gambaran bahwa jika PER
meningkat satu unit, dengan asumsi variabel lain konstan (ceterus paribus), maka
Sharpe’s measure yang ditunjukkan oleh saham yang bersangkutan akan meningkat
sebesar 0,04 unit. Sebaliknya, jika PER turun sebesar satu unit maka Sharpe’s
measure akan turun sebesar 0,04 unit.
78
Nilai koefisien regresi untuk PBV sebesar -0,0081, artinya PBV mempunyai
pengaruh yang negatif terhadap Sharpe’s measure. Dalam hal ini, jika variabel PBV
meningkat satu unit, dengan asumsi variabel lainnya konstan (ceterus paribus), maka
nilai Sharpe’s measure akan turun sebesar -0,81 unit. Sebaliknya jika variabel PBV
turun satu unit, maka Sharpe’s measure naik sebesar 0,81 unit.
Nilai koefisien regresi untuk DER adalah 0,0043, artinya bahwa jika DER
meningkat satu unit, dengan asumsi variabel yang lainnya konstan (ceterus paribus),
maka Sharpe’s measure akan meningkat sebesar 0,43 unit. Jika DER turun satu unit
maka Sharpe’s measure turun 0,43 unit.
4.5.1 Uji Kecukupan Model
Pada bagian ini akan diuji nilai R2 , standard error, F-statistic dan significant level.
Nilai adjusted R2 menunjukkan bagaimana model yang dibentuk dengan variabel-
variabel bebas dimasukkan secara bersamaan, dapat menjelaskan variabel terikat.
Sedangkan standard error menunjukkan tingkat penyimpangan dari model yang
dibentuk.
Pada bagian model summary seperti terlihat pada Tabel 4.23, nilai R2 sebesar
0,017. Hal ini menunjukkan 1,7 persen Sharpe’s measure dapat dijelaskan oleh
variabel PER, PBV dan DER. Sedangkan sisanya (100%-1,7% = 98,3%) dijelaskan
oleh sebab-sebab lain.
79
Nilai tes F dan significant level bertujuan menguji apakah variabel-variabel
bebas yang dipilih benar-benar berhubungan dengan Sharpe’s measure sebagai
variabel terikat.
Uji hipotesis dilakukan dengan melihat F-hitung atau p-value sebagai daerah
kritis yang dapat dilihat pada Tabel 4.25. Jika F-hitung > F-tabel atau nilai-p < 0,05
maka H0 ditolak atau model signifikan.
Tabel 4.25 Tabel Anova
ANOVAb
.082 3 .027 .261 .853a
4.822 46 .105
4.904 49
Regression
Residual
Total
Model
1
Sum of
Squares df Mean Square F Sig.
Predictors: (Constant), DER, PER, PBVa.
Dependent Variable: Sharpeb.
Sumber : Pengolahan data dengan SPSS
Pada Tabel 4.25 terlihat bahwa nilai F-hitung adalah 0,261, dengan tingkat
probabilitas (nilai-p) sebesar 0,853. Karena nilai-p > 0,05 maka H0 diterima. Artinya
model yang dibentuk adalah tidak signifikan. Dalam hal ini, variabel-variabel bebas
(PER, PBV, dan DER) secara simultan tidak berpengaruh terhadap market
performance.
Bagian uji statistik-t digunakan untuk menguji signifikansi variabel bebas,
apakah variabel-variabel bebas tersebut secara parsial memiliki pengaruh terhadap
model regresi. Dari uji statistik t tersebut, pada Tabel 4.26 terlihat bahwa nilai-p
PER, PBV dan DER masing-masing adalah 0,764; 0,534; 0,511. Nilai-p masing-
masing variabel ini lebih besar dari tingkat signifikansi 0,05.
80
Tabel 4.26 Output Uji-t
Coefficients(a)
t Sig.
Model
1 (Constant) -4.406 .000
PER .302 .764
PBV -.626 .534
DER .663 .511
a Dependent Variable: Sharpe
Sumber : Pengolahan data dengan SPSS
Dengan demikian hipotesis H0 pada uji statistik-t gagal ditolak, atau dengan
kata lain masing-masing variabel PER, PBV, dan DER tidak dapat digunakan untuk
memprediksi market performance. Variabel-variabel tersebut secara sendiri-sendiri
atau parsial tidak memiliki pengaruh yang signifikan terhadap market performance
pada tingkat signifikansi lima persen.
Dari hasil tersebut dapat disimpulkan bahwa model regresi yang mengaitkan
PER, PBV dan DER dengan Sharpe’s measure memberikan hasil pengujian yang
menyatakan bahwa variabel PER, PBV dan DER secara bersama-sama maupun
parsial tidak dapat menjelaskan Sharpe’s measure. Dengan demikian dapat
dinyatakan bahwa hasil penelitian tidak mendukung hipotesis lima, hipotesis enam,
dan hipotesis tujuh, sebagaimana tersaji pada Tabel 4.27.
81
Tabel 4.27 Keputusan Hipotesis lima - Hipotesis tujuh
Hipotesis Keputusan Kesimpulan
Hipotesis lima H0 diterima Leverage tidak mempunyai “pengaruh” terhadap
Sharpe’s measure.
Hipotesis enam H0 diterima PER tidak mempunyai “pengaruh” terhadap
Sharpe’s measure
Hipotesis tujuh H0 diterima PBV tidak mempunyai “pengaruh” terhadap
Sharpe’s measure
Sumber : Hasil Pengujian-pengujian Hipotesis
Hasil penelitian ini mirip dengan hasil penelitian yang dilakukan oleh Setiawan
(2002) dalam menganalisis pengaruh variabel PER, size dan leverage terhadap return
saham LQ-45. Setiawan (2002) menyimpulkan bahwa PER, size dan leverage tidak
mempengaruhi return saham, baik secara bersama-sama maupun secara parsial.
Setiawan (2002) juga menyimpulkan jika digunakan data pengamatan yang
jumlahnya lebih banyak (pooled regression), hanya variabel PER yang berpengaruh
secara signifikan terhadap return, namun dengan koefisien yang relatif kecil yakni
0,0192.
Lebih lanjut, jika dilakukan analisis terhadap hasil penelitian ini dan didukung
oleh hasil penelitian Setiawan (2002), maka dapat diperkirakan bahwa rasio-rasio
keuangan yang bersumber pada laporan keuangan perusahaan belum sepenuhnya
dimanfaatkan oleh investor sebagai bahan pertimbangan dalam pengambilan
keputusan investasi di pasar modal Indonesia.
82
BAB V
KESIMPULAN DAN SARAN
Bab ini merupakan bab penutup di mana seluruh hasil perhitungan dan analisis data
pada bab-bab terdahulu dirangkum sebagai suatu kesimpulan. Saran-saran diberikan
sebagai solusi dan kemungkinan pengembangan lebih lanjut dari hasil penelitian ini.
5.1 Kesimpulan
Beberapa kesimpulan yang dapat ditarik dari hasil analisis terhadap market
performance dan karakteristik keuangan perusahaan aneka industri dan properti ini
adalah sebagai berikut :
1) Market performance yang diukur dengan Sharpe's measure terdiri dari dua
komponen, yakni excess return dan return volatility. Pada penelitian ini
didapatkan hasil bahwa baik Sharpe’s measure maupun excess return pada
kedua sektor tersebut mempunyai rata-rata yang tidak berbeda. Sedangkan
return volatility pada kedua sektor tersebut mempunyai rata-rata yang
berbeda. Temuan ini mendukung hasil penelitian Pakpahan (2002) yang
menyatakan bahwa return volatility saham sektor properti lebih besar
dibandingkan return volatility saham sektor aneka industri. Data statistik
menunjukkan excess return bernilai negatif, yang berarti return saham lebih
kecil daripada return SBI.
83
2) Penelitian ini juga meneliti perbedaan karakteristik keuangan perusahaan
sektor aneka industri dengan perusahaan sektor properti. Karakteristik-
karakteristik keuangan tersebut adalah PER, PBV dan DER. Dari hasil uji dua
rata-rata sampel independen, disimpulkan bahwa :
a) PER sektor aneka industri mempunyai rata-rata yang tidak berbeda dengan
PER sektor properti.
b) PBV sektor aneka industri mempunyai rata-rata yang tidak berbeda
dengan PBV sektor properti.
c) DER sektor aneka industri mempunyai rata-rata yang tidak berbeda
dengan DER sektor properti.
3) Dari hasil penelitian ini disimpulkan bahwa karakteristik keuangan (PER,
PBV dan DER), baik secara parsial maupun bersama-sama, tidak mampu
menjelaskan market performance pada saham sektor aneka industri maupun
properti.
4) Dari hasil penelitian ini disimpulkan bahwa dengan menggunakan
pembanding berupa Sharpe’s measure IHSG, diperoleh :
a) Saham BRAM memiliki Sharpe’s measure yang paling tinggi
dibandingkan saham-saham lainnya dalam sektor aneka industri.
b) Saham BIMA memiliki Sharpe’s measure yang paling rendah
dibandingkan saham-saham lainnya dalam sektor aneka industri.
c) Saham LPKR memiliki Sharpe’s measure yang paling tinggi
dibandingkan saham-saham lainnya dalam sektor properti.
84
d) Saham BKSL memiliki Sharpe’s measure yang paling rendah
dibandingkan saham-saham lainnya dalam sektor properti.
5.2 Saran
Saran-saran yang dapat diberikan berkaitan dengan hasil analisis dan pembahasan
pada penelitian ini adalah :
1) Hasil penelitian yang menyatakan tidak ada perbedaan rata-rata market
performance dan karakteristik keuangan pada sektor aneka industri
dibandingkan sektor properti, kemungkinan disebabkan kurangnya jumlah
data yang diuji sebagai akibat penggunaan jangka waktu penelitian yang
terlalu pendek yakni satu tahun. Sehingga agar dapat diketahui perbedaan
variabel market performance dan karakteristik keuangan dengan lebih baik,
disarankan agar pada penelitian selanjutnya digunakan time-frame penelitian
yang lebih lama, dengan jumlah data yang lebih banyak, misalnya
menggunakan pooled data.
2) Penelitian ini menggunakan rasio PER, PBV dan DER untuk menjelaskan
pengaruhnya terhadap market performance. Disarankan bagi penelitian
selanjutnya untuk mengganti atau melengkapi rasio-rasio yang diuji, sehingga
dapat diperoleh rasio-rasio yang mempunyai pengaruh signifikan terhadap
market performance, dan diperoleh model yang tepat tentang pengaruh
karakteristik keuangan terhadap market performance. Variabel bebas atau
85
variabel penjelas yang dapat digunakan antara lain liquidity ratio, profitability
ratio, efficiency ratio, maupun tangibility ratio.
86
DAFTAR PUSTAKA
Bodie, Zvi ; Alex Kane ; Alan J Marcus. Investment, 6th ed. Boston : McGraw-Hill,
2002.
Collins, J. Markham. “A Market Performance Comparison of U.S. Firms Active in
Domestics, Developed, and Developing Countries”, Journal of International
Business Studies, Vol. 21, No. 2 : 271-287
Darmadji, Tjiptono; Fakhruddin, Hendy M. Pasar Modal Di Indonesia, Pendekatan
Tanya Jawab. Salemba Empat, Edisi Pertama, 2001.
Defusco, Richard A. “Differences in Factor Structures between U.S. Multinational
and Domestic Corporations : Evidence from Bilinear Paradigm Tests”,
Financial Review, Vol. 25, No. 3 : 395-403.
Emery, Douglas R. ; Finnerty, John D. ; Stowe, John D. Corporate Financial
Management, 2nd
Ed. Pearson Prentice Hall Inc., 2004.
Fact Book 2005. Jakarta Stock Exchange, 2005.
Fama, Eugene F. ; French, Kenneth R. “The Cross-Section of Expected Stock
Returns”, Journal of Finance, Vol. 47, No.2, 1992 : 427-465.
Indra W. Kusuma. “Financial Performances and Characteristics: Comparisons of U.S
Multinational and Domestics Firms”, Gadjah Mada International Journal of
Business, Vol.1, No.1, May 1999 : 11-28.
Investopedia. Financial Concepts: The Risk/Return Tradeoff,
http://www.investopedia.com/university/concepts/concepts1.asp, diakses 11
April 2006.
Johannes, Rene. “Pengaruh Krisis Moneter di Indonesia terhadap Kinerja Bisnis
Properti dan Harga Perdagangan 20 Sampel Saham Properti pada Bursa Efek
Jakarta”, Thesis Program Studi Magister Managament Universitas Indonesia,
2000.
Jones, Charles Parker. Investments : Analysis and Management, 9th ed. John Willey &
Sons, Inc., 2004.
87
Lev, Baruch and S. Ramu Thiagarajan. “Fundamental Information Analysis”, Journal
of Accounting Research, Vol. 31, No.2, 1993 : 190-215.
Michel, Allen and Israel Shaked. “Multinational Corporations vs. Domestic
Corporations: Financial Performance and Characteristics”, Journal of
International Business Studies, Vol. 17, No. 3, 1986: 98-100.
Ou, Jane A. and Stephen H. Penman. “Financial Statement Analysis and the
Prediction of Stock returns”, Journal of Accounting and Economics 11, 1989:
295-329.
Radcliffe, Robert C. Investment Concepts, Analysis, Strategy, 5th Ed.. Addison-
Wesley Education Publishers Inc., 1997.
Pakpahan, Surung Deodatus. “Profil Resiko Perdagangan Saham Sektoral Di Bursa
Efek Jakarta”, Thesis Program Studi Magister Managament Universitas
Indonesia, 2002.
Ritchie, John C. Fundamentals of Fundamental Analysis. Probus Publishing
Company, 1993.
Santoso, Singgih. SPSS Mengolah Data Statistik Secara Profesional. Elex Media
Komputindo, 2000.
Santoso, Singgih. Menguasai Statistik di Era Informasi dengan SPSS 14. Elex Media
Komputindo, 2006.
Sarwoko. Dasar-dasar Ekonometrika. Penerbit Andi, Edisi Pertama, 2005.
Setiawan Wijono. “Analisis Pengaruh Variabel PER, Size dan Leverage terhadap
Return Saham (Studi pada Saham-saham LQ-45 di Bursa Efek Jakarta)”, Thesis
Program Studi Magister Managament Universitas Indonesia, 2002.
Sharpe, William F. ; Alexander, Gordon J. ; Bailey, Jeffery V. Investasi, Edisi
Keenam, Jilid I. PT Indeks Kelompok Gramedia, 2005.
Widaryanto, Agus. Ekonometrika, Teori dan Aplikasi untuk Ekonomi dan Bisnis.
Penerbit Ekonosia, 2005.
Wikipedia. Fundamental Analysis.http://en.wikipedia.org/wiki/Fundamental_analysis
diakses 9 Mei 2006.
UU No. 8/1995 Tentang Pasar Modal
88
Website Bursa Efek Jakarta (BEJ). http://www.jsx.co.id
Website Bank Indonesia. www.bi.go.id
A-1
Lampiran A Saham-saham Sektor Aneka Industri
No. Kode Nama Perusahaan
1 ACAP Andhi Chandra Automotif P Tbk
2 ASII Astra International Tbk
3 AUTO Astra Otoparts Tbk
4 BRAM Branta Mulia Tbk
5 GDYR Goodyear Indonesia Tbk
6 GJTL Gajah Tunggal Tbk
7 IMAS Indomobil Sukses Int. I Tbk
8 INDS Indospring Tbk
9 LPIN Multi Prima Sejahtera Tbk
10 MASA Multistrada Arah Sarana Tbk
11 NPIS Nipress Tbk
12 PRAS Prima Alloy Steel Tbk
13 SMSM Selamat Sempurna Tbk
14 SQMI Sanex Qianjiang Motor Intl Tbk
15 SUGI Sugi Samapersada Tbk
16 ADMG Polychem Indonesia Tbk
17 ARGO Argo Pantes Tbk
18 CNTB Saham Seri B (Centex Tbk)
19 CNTX Centex (Saham Preferen) Tbk
20 DOID Delta dunia Petroindo Tbk
21 ERTX Eratex Djaja Tbk
22 ESTI Ever Shine Textile Inds. Tbk
23 HDTX Panasia Indosyntec Tbk
24 INDR Indorama Syntetics Tbk
25 KARW Karwell Indonesia Tbk
26 MYRX Hanson International Tbk
27 MYRXP Saham seri B Hanson Internatio
28 MYTX Apac Citra Centertex Tbk
29 PAFI Panasia Filament Intl Tbk
30 PBRX Pan Brothers Tex Tbk
31 POLY Polysindo Eka Persada Tbk
32 RDTX Roda Vivatex Tbk
33 RICY Ricky Putra Globalindo Tbk
34 SSTM Sunson Textile Manufacture Tbk
35 TEJA Texmaco Jaya Tbk
36 TFCO Tifico Tbk
37 BATA Sepatu Bata Tbk
A-2
38 BIMA Primarindo Asia Infrastr.Tbk
39 SIMM Surya Intrindo Makmur Tbk
40 IKBI Sumi Indo Kabel Tbk
41 JECC Jembo Cable Company Tbk
42 KBLI GT Kabel Indonesia Tbk
43 KBLM Kabelindo Murni Tbk
44 SCCO Sucaco Tbk
45 VOKS Voksel Electric Tbk
46 ARTI Arona Binasejati Tbk
47 ASIA Asia Grain International Tbk
48 CITA Cipta Panelutama Tbk
Sumber : BEJ
B
Lampiran B Saham-saham Sektor Properti dan Real Estate
1 BIPP Bhuwanatala Indah Permai Tbk
2 BKSL Bukit Sentul Tbk
3 BMSR Bintang Mitra Semestaraya Tbk
4 CKRA Ciptojaya Kontrindoreksa Tbk
5 CTRA Ciputra Development Tbk
6 CTRS Ciputra Surya Tbk
7 DART Duta Anggada Realty Tbk
8 DILD Dharmala Intiland Tbk
9 DUTI Duta Pertiwi Tbk
10 ELTY Bakrieland DevelopmentTbk
11 FMII Fortune Mate Indonesia Tbk
12 GMTD Makassar Tourism Dev. Tbk
13 JAKA Jaka Artha Graha Tbk
14 JIHD Jakarta Intl I Hotel & Dev. Tbk
15 JRPT Jaya Real Property Tbk
16 KARK Karka yasa Profilia Tbk
17 KIJA Kawasan Industri Jababeka Tbk
18 KPIG Kridaperdana Indahgraha Tbk
19 LAMI Lamicitra Nusantara Tbk
20 LPCK Lippo Cikarang Tbk
21 LPKR Lippo Karawaci Tbk
22 MDLN Modernland Realty Ltd. Tbk
23 MLND Mulialand Tbk
24 MORE Indonesia Prima Property Tbk
25 PTRA New Century Development Tbk
26 PUDP Pudjiadi Prestige Ltd. Tbk
27 PWON Pakuwon Jati Tbk
28 PWSI Panca Wiratama Sakti Tbk
29 RBMS Ristia Bintang Mahkotasejati T
30 RODA Roda Panggon Harapan Tbk
31 SIIP Suryainti Permata Tbk
32 SMDM Suryamas Dutamakmur Tbk
33 SMRA Summarecon Agung Tbk
34 ADHI Adhi Karya (Persero) Tbk
35 SSIA Surya Semesta Internusa Tbk
Sumber : BEJ
C
Lampiran C Nilai Kapitalisasi Pasar Saham Sektor Aneka Industri
No Kode Harga/Unit
(Rp)
Jumlah Saham
(unit)
Kapitalisasi Pasar
(Rp)
1 ASII 9,800 4,048,355,314 39,673,882,077,200
2 AUTO 2,850 771,157,280 2,197,798,248,000
3 GJTL 630 3,168,000,000 1,995,840,000,000
4 TEJA 2,950 360,000,000 1,062,000,000,000
5 IMAS 1,000 996,502,680 996,502,680,000
6 BRAM 1,310 450,000,000 589,500,000,000
7 HDTX 400 1,058,771,000 423,508,400,000
8 SMSM 310 1,298,668,800 402,587,328,000
9 TFCO 410 930,000,000 381,300,000,000
10 ARGO 1,300 264,705,000 344,116,500,000
11 GDYR 8,300 41,000,000 340,300,000,000
12 INDR 460 654,351,707 301,001,785,220
13 SSTM 355 836,707,000 297,030,985,000
14 RDTX 900 268,800,000 241,920,000,000
15 SCCO 1,100 205,583,400 226,141,740,000
16 ACAP 275 804,000,000 221,100,000,000
17 POLY 45 4,393,920,000 197,726,400,000
18 KBLI 60 3,075,000,000 184,500,000,000
19 BATA 13,250 13,000,000 172,250,000,000
20 PBRX 380 445,440,000 169,267,200,000
21 ESTI 80 2,015,208,720 161,216,697,600
22 ARTI 770 196,000,000 150,920,000,000
23 SIMM 150 1,000,000,000 150,000,000,000
24 RICY 220 641,717,510 141,177,852,200
25 MYRX 25 5,214,405,164 130,360,129,100
26 IKBI 420 306,000,000 128,520,000,000
27 CITA 400 288,097,000 115,238,800,000
28 MYTX 70 1,466,666,577 102,666,660,390
29 BIMA 1,150 86,000,000 98,900,000,000
30 KBLM 75 1,120,000,000 84,000,000,000
Sumber : BEJ, 28 Februari 2006
D
Lampiran D Nilai Kapitalisasi Pasar Saham Sektor Properti dan Real Estate
No Kode Harga/Unit
(Rp)
Jumlah Saham
(unit)
Kapitalisasi Pasar
(Rp)
1 LPKR 1,820 2,932,849,570 5,337,786,217,400
2 SMRA 850 1,967,204,800 1,672,124,080,000
3 KIJA 110 13,780,872,551 1,515,895,980,610
4 ADHI 810 1,801,320,000 1,459,069,200,000
5 DUTI 810 1,387,500,000 1,123,875,000,000
6 JRPT 1,900 550,000,000 1,045,000,000,000
7 CTRS 490 1,978,864,834 969,643,768,660
8 CTRA 420 1,612,500,000 677,250,000,000
9 MDLN 270 2,466,845,688 666,048,335,760
10 MLND 675 982,800,000 663,390,000,000
11 BKSL 115 5,434,000,000 624,910,000,000
12 SSIA 365 948,639,000 346,253,235,000
13 PWON 500 667,000,000 333,500,000,000
14 SIIP 230 1,051,741,063 241,900,444,490
15 PTRA 40 5,888,867,668 235,554,706,720
16 DILD 210 925,782,600 194,414,346,000
17 LPCK 250 696,000,000 174,000,000,000
18 SMDM 140 1,055,141,592 147,719,822,880
19 DART 250 550,000,000 137,500,000,000
20 OMRE 75 1,745,000,000 130,875,000,000
21 BIPP 60 1,638,218,259 98,293,095,540
22 JAKA 25 2,600,000,000 65,000,000,000
23 GMTD 320 101,538,000 32,492,160,000
24 BMSR 70 336,000,000 23,520,000,000
25 RBMS 70 326,722,500 22,870,575,000
26 RODA 35 591,000,000 20,685,000,000
27 KARK 25 480,111,500 12,002,787,500
28 KPIG 70 167,899,500 11,752,965,000
29 CKRA 55 176,400,000 9,702,000,000
30 PWSI 75 82,500,000 6,187,500,000
Sumber : BEJ, 28 Februari 2006
E-1
Lampiran E Harga, Dividen dan Return Bulanan Saham Aneka Industri
Periode Kode Harga Dividen Return Periode Kode Harga Dividen Return
Mar-05 ACAP 450 Mar-05 ASII 10,500
Apr-05 ACAP 445 -1.11% Apr-05 ASII 10,550 0.48%
May-05 ACAP 440 -1.12% May-05 ASII 11,700 10.90%
Jun-05 ACAP 440 10 2.27% Jun-05 ASII 12,700 270 10.85%
Jul-05 ACAP 425 -3.41% Jul-05 ASII 13,200 3.94%
Aug-05 ACAP 425 0.00% Aug-05 ASII 10,150 -23.11%
Sep-05 ACAP 425 0.00% Sep-05 ASII 9,750 -3.94%
Oct-05 ACAP 425 0.00% Oct-05 ASII 9,300 -4.62%
Nov-05 ACAP 425 0.00% Nov-05 ASII 9,100 -2.15%
Dec-05 ACAP 425 0.00% Dec-05 ASII 10,200 12.09%
Jan-06 ACAP 350 -17.65% Jan-06 ASII 10,400 1.96%
Feb-06 ACAP 275 -21.43% Feb-06 ASII 9,800 -5.77%
Mar-06 ACAP 270 -1.82% Mar-06 ASII 11,250 14.80%
Mar-05 ARGO 1,300 Mar-05 AUTO 2,650
Apr-05 ARGO 1,300 0.00% Apr-05 AUTO 2,300 -13.21%
May-05 ARGO 1,300 0.00% May-05 AUTO 2,750 19.57%
Jun-05 ARGO 1,300 0.00% Jun-05 AUTO 3,100 60 14.91%
Jul-05 ARGO 1,300 0.00% Jul-05 AUTO 3,225 4.03%
Aug-05 ARGO 1,300 0.00% Aug-05 AUTO 3,325 3.10%
Sep-05 ARGO 1,300 0.00% Sep-05 AUTO 3,150 -5.26%
Oct-05 ARGO 1,300 0.00% Oct-05 AUTO 3,225 2.38%
Nov-05 ARGO 1,300 0.00% Nov-05 AUTO 2,950 -8.53%
Dec-05 ARGO 1,300 0.00% Dec-05 AUTO 2,800 -5.08%
Jan-06 ARGO 1,300 0.00% Jan-06 AUTO 2,750 -1.79%
Feb-06 ARGO 1,300 0.00% Feb-06 AUTO 2,850 3.64%
Mar-06 ARGO 1,300 0.00% Mar-06 AUTO 2,900 1.75%
Mar-05 ARTI 1,470 Mar-05 BATA 14,400
Apr-05 ARTI 1,510 2.72% Apr-05 BATA 16,000 11.11%
May-05 ARTI 750 -50.33% May-05 BATA 14,500 -9.38%
Jun-05 ARTI 750 0.00% Jun-05 BATA 14,600 0.69%
Jul-05 ARTI 750 0.00% Jul-05 BATA 14,800 650 5.82%
Aug-05 ARTI 800 6.67% Aug-05 BATA 14,500 -2.03%
Sep-05 ARTI 800 0.00% Sep-05 BATA 14,500 0.00%
Oct-05 ARTI 810 1.25% Oct-05 BATA 14,500 0.00%
Nov-05 ARTI 800 -1.23% Nov-05 BATA 14,400 -0.69%
Dec-05 ARTI 790 -1.25% Dec-05 BATA 14,500 850 6.60%
Jan-06 ARTI 770 -2.53% Jan-06 BATA 13,100 -9.66%
Feb-06 ARTI 770 0.00% Feb-06 BATA 13,250 1.15%
Mar-06 ARTI 780 1.30% Mar-06 BATA 14,500 9.43%
E-2
Lampiran E Harga, Dividen dan Return Bulanan Saham Aneka Industri (lanjutan)
Periode Kode Harga Dividen Return Periode Kode Harga Dividen Return
Mar-05 BIMA 1,175 Mar-05 ESTI 75
Apr-05 BIMA 1,175 0.00% Apr-05 ESTI 75 0.00%
May-05 BIMA 1,175 0.00% May-05 ESTI 75 0.00%
Jun-05 BIMA 1,150 -2.13% Jun-05 ESTI 75 0.00%
Jul-05 BIMA 1,150 0.00% Jul-05 ESTI 75 0.00%
Aug-05 BIMA 1,150 0.00% Aug-05 ESTI 75 0.00%
Sep-05 BIMA 1,150 0.00% Sep-05 ESTI 75 0.00%
Oct-05 BIMA 1,150 0.00% Oct-05 ESTI 80 6.67%
Nov-05 BIMA 1,150 0.00% Nov-05 ESTI 80 0.00%
Dec-05 BIMA 1,150 0.00% Dec-05 ESTI 80 0.00%
Jan-06 BIMA 1,150 0.00% Jan-06 ESTI 80 0.00%
Feb-06 BIMA 1,150 0.00% Feb-06 ESTI 80 0.00%
Mar-06 BIMA 1,150 0.00% Mar-06 ESTI 80 0.00%
Mar-05 BRAM 800 Mar-05 GDYR 8,050
Apr-05 BRAM 800 0.00% Apr-05 GDYR 7,850 -2.48%
May-05 BRAM 1,000 25.00% May-05 GDYR 8,700 10.83%
Jun-05 BRAM 1,050 25 7.50% Jun-05 GDYR 9,000 3.45%
Jul-05 BRAM 1,100 4.76% Jul-05 GDYR 8,800 234 0.38%
Aug-05 BRAM 1,100 0.00% Aug-05 GDYR 8,100 -7.95%
Sep-05 BRAM 1,250 13.64% Sep-05 GDYR 7,850 -3.09%
Oct-05 BRAM 1,050 -16.00% Oct-05 GDYR 8,050 2.55%
Nov-05 BRAM 1,050 0.00% Nov-05 GDYR 8,050 0.00%
Dec-05 BRAM 940 -10.48% Dec-05 GDYR 8,000 -0.62%
Jan-06 BRAM 1,200 27.66% Jan-06 GDYR 8,400 5.00%
Feb-06 BRAM 1,310 9.17% Feb-06 GDYR 8,300 -1.19%
Mar-06 BRAM 1,250 -4.58% Mar-06 GDYR 8,500 2.41%
Mar-05 CITA 650 Mar-05 GJTL 860
Apr-05 CITA 650 0.00% Apr-05 GJTL 680 -20.93%
May-05 CITA 550 -15.38% May-05 GJTL 740 8.82%
Jun-05 CITA 550 0.00% Jun-05 GJTL 790 6.76%
Jul-05 CITA 400 -27.27% Jul-05 GJTL 740 -6.33%
Aug-05 CITA 400 0.00% Aug-05 GJTL 540 -27.03%
Sep-05 CITA 400 0.00% Sep-05 GJTL 560 3.70%
Oct-05 CITA 400 0.00% Oct-05 GJTL 530 -5.36%
Nov-05 CITA 400 0.00% Nov-05 GJTL 510 -3.77%
Dec-05 CITA 400 0.00% Dec-05 GJTL 560 9.80%
Jan-06 CITA 400 0.00% Jan-06 GJTL 630 12.50%
Feb-06 CITA 400 0.00% Feb-06 GJTL 630 0.00%
Mar-06 CITA 400 0.00% Mar-06 GJTL 650 3.17%
E-3
Lampiran E Harga, Dividen dan Return Bulanan Saham Aneka Industri (lanjutan)
Periode Kode Harga Dividen Return Periode Kode Harga Dividen Return
Mar-05 HDTX 500 Mar-05 INDR 690
Apr-05 HDTX 500 0.00% Apr-05 INDR 610 -11.59%
May-05 HDTX 500 0.00% May-05 INDR 600 -1.64%
Jun-05 HDTX 500 0.00% Jun-05 INDR 580 -3.33%
Jul-05 HDTX 350 -30.00% Jul-05 INDR 570 -1.72%
Aug-05 HDTX 400 14.29% Aug-05 INDR 425 -25.44%
Sep-05 HDTX 400 0.00% Sep-05 INDR 430 1.18%
Oct-05 HDTX 400 0.00% Oct-05 INDR 400 -6.98%
Nov-05 HDTX 450 12.50% Nov-05 INDR 440 10.00%
Dec-05 HDTX 400 -11.11% Dec-05 INDR 470 6.82%
Jan-06 HDTX 400 0.00% Jan-06 INDR 530 12.77%
Feb-06 HDTX 400 0.00% Feb-06 INDR 460 -13.21%
Mar-06 HDTX 400 0.00% Mar-06 INDR 465 1.09%
Mar-05 IKBI 530 Mar-05 KBLI 85
Apr-05 IKBI 530 0.00% Apr-05 KBLI 80 -5.88%
May-05 IKBI 520 -1.89% May-05 KBLI 80 0.00%
Jun-05 IKBI 520 7 1.35% Jun-05 KBLI 80 0.00%
Jul-05 IKBI 420 -19.23% Jul-05 KBLI 80 0.00%
Aug-05 IKBI 355 -15.48% Aug-05 KBLI 70 -12.50%
Sep-05 IKBI 360 1.41% Sep-05 KBLI 70 0.00%
Oct-05 IKBI 540 50.00% Oct-05 KBLI 70 0.00%
Nov-05 IKBI 500 -7.41% Nov-05 KBLI 70 0.00%
Dec-05 IKBI 430 -14.00% Dec-05 KBLI 70 0.00%
Jan-06 IKBI 400 -6.98% Jan-06 KBLI 70 0.00%
Feb-06 IKBI 420 5.00% Feb-06 KBLI 60 -14.29%
Mar-06 IKBI 450 7.14% Mar-06 KBLI 70 16.67%
Mar-05 IMAS 700 Mar-05 KBLM 80
Apr-05 IMAS 710 1.43% Apr-05 KBLM 75 -6.25%
May-05 IMAS 890 25.35% May-05 KBLM 85 13.33%
Jun-05 IMAS 930 4.49% Jun-05 KBLM 85 0.00%
Jul-05 IMAS 870 -6.45% Jul-05 KBLM 80 -5.88%
Aug-05 IMAS 750 -13.79% Aug-05 KBLM 75 -6.25%
Sep-05 IMAS 740 -1.33% Sep-05 KBLM 70 -6.67%
Oct-05 IMAS 730 -1.35% Oct-05 KBLM 70 0.00%
Nov-05 IMAS 720 -1.37% Nov-05 KBLM 75 7.14%
Dec-05 IMAS 1,030 43.06% Dec-05 KBLM 80 6.67%
Jan-06 IMAS 1,030 0.00% Jan-06 KBLM 70 -12.50%
Feb-06 IMAS 1,000 -2.91% Feb-06 KBLM 75 7.14%
Mar-06 IMAS 950 -5.00% Mar-06 KBLM 85 13.33%
E-4
Lampiran E Harga, Dividen dan Return Bulanan Saham Aneka Industri (lanjutan)
Periode Kode Harga Dividen Return Periode Kode Harga Dividen Return
Mar-05 MYRX 30 Mar-05 POLY 45
Apr-05 MYRX 25 -16.67% Apr-05 POLY 45 0.00%
May-05 MYRX 25 0.00% May-05 POLY 45 0.00%
Jun-05 MYRX 25 0.00% Jun-05 POLY 45 0.00%
Jul-05 MYRX 25 0.00% Jul-05 POLY 45 0.00%
Aug-05 MYRX 25 0.00% Aug-05 POLY 45 0.00%
Sep-05 MYRX 25 0.00% Sep-05 POLY 45 0.00%
Oct-05 MYRX 25 0.00% Oct-05 POLY 45 0.00%
Nov-05 MYRX 25 0.00% Nov-05 POLY 45 0.00%
Dec-05 MYRX 25 0.00% Dec-05 POLY 45 0.00%
Jan-06 MYRX 25 0.00% Jan-06 POLY 45 0.00%
Feb-06 MYRX 25 0.00% Feb-06 POLY 45 0.00%
Mar-06 MYRX 25 0.00% Mar-06 POLY 45 0.00%
Mar-05 MYTX 190 Mar-05 RDTX 890
Apr-05 MYTX 195 2.63% Apr-05 RDTX 890 0.00%
May-05 MYTX 180 -7.69% May-05 RDTX 850 -4.49%
Jun-05 MYTX 160 -11.11% Jun-05 RDTX 850 0.00%
Jul-05 MYTX 170 6.25% Jul-05 RDTX 800 -5.88%
Aug-05 MYTX 145 -14.71% Aug-05 RDTX 800 0.00%
Sep-05 MYTX 105 -27.59% Sep-05 RDTX 800 0.00%
Oct-05 MYTX 85 -19.05% Oct-05 RDTX 800 0.00%
Nov-05 MYTX 85 0.00% Nov-05 RDTX 800 0.00%
Dec-05 MYTX 75 -11.76% Dec-05 RDTX 830 3.75%
Jan-06 MYTX 75 0.00% Jan-06 RDTX 830 0.00%
Feb-06 MYTX 70 -6.67% Feb-06 RDTX 900 8.43%
Mar-06 MYTX 75 7.14% Mar-06 RDTX 900 0.00%
Mar-05 PBRX 385 Mar-05 RICY 520
Apr-05 PBRX 365 -5.19% Apr-05 RICY 550 5.77%
May-05 PBRX 370 1.37% May-05 RICY 530 -3.64%
Jun-05 PBRX 370 0.00% Jun-05 RICY 530 0.00%
Jul-05 PBRX 360 -2.70% Jul-05 RICY 500 -5.66%
Aug-05 PBRX 360 0.00% Aug-05 RICY 260 -48.00%
Sep-05 PBRX 350 -2.78% Sep-05 RICY 300 15.38%
Oct-05 PBRX 365 4.29% Oct-05 RICY 300 0.00%
Nov-05 PBRX 370 1.37% Nov-05 RICY 280 -6.67%
Dec-05 PBRX 375 1.35% Dec-05 RICY 255 -8.93%
Jan-06 PBRX 380 1.33% Jan-06 RICY 205 -19.61%
Feb-06 PBRX 380 0.00% Feb-06 RICY 220 7.32%
Mar-06 PBRX 385 1.32% Mar-06 RICY 240 9.09%
Sumber : BEJ
E-5
Lampiran E Harga, Dividen dan Return Bulanan Saham Aneka Industri (lanjutan)
Periode Kode Harga Dividen Return
Mar-05 SCCO 950
Apr-05 SCCO 950 0.00%
May-05 SCCO 1,000 5.26%
Jun-05 SCCO 1,050 5.00%
Jul-05 SCCO 1,050 0.00%
Aug-05 SCCO 1,150 9.52%
Sep-05 SCCO 1,060 -7.83%
Oct-05 SCCO 1,100 3.77%
Nov-05 SCCO 1,100 0.00%
Dec-05 SCCO 1,100 0.00%
Jan-06 SCCO 1,100 0.00%
Feb-06 SCCO 1,100 0.00%
Mar-06 SCCO 1,100 0.00%
Sumber : BEJ
F-1
Lampiran F Harga, Dividen dan Return Bulanan Saham Properti dan Real Estate
Periode Kode Harga Dividen Return Periode Kode Harga Dividen Return
Mar-05 BIPP 115 Mar-05 CTRA 650
Apr-05 BIPP 95 -17.39% Apr-05 CTRA 550 -15.38%
May-05 BIPP 90 -5.26% May-05 CTRA 550 0.00%
Jun-05 BIPP 80 -11.11% Jun-05 CTRA 620 12.73%
Jul-05 BIPP 85 6.25% Jul-05 CTRA 600 -3.23%
Aug-05 BIPP 65 -23.53% Aug-05 CTRA 350 -41.67%
Sep-05 BIPP 65 0.00% Sep-05 CTRA 320 -8.57%
Oct-05 BIPP 60 -7.69% Oct-05 CTRA 275 -14.06%
Nov-05 BIPP 50 -16.67% Nov-05 CTRA 280 1.82%
Dec-05 BIPP 60 20.00% Dec-05 CTRA 300 7.14%
Jan-06 BIPP 60 0.00% Jan-06 CTRA 445 48.33%
Feb-06 BIPP 60 0.00% Feb-06 CTRA 420 -5.62%
Mar-06 BIPP 60 0.00% Mar-06 CTRA 435 3.57%
Mar-05 BKSL 210 Mar-05 CTRS 1,630
Apr-05 BKSL 220 4.76% Apr-05 CTRS 1,370 -15.95%
May-05 BKSL 185 -15.91% May-05 CTRS 1,380 0.73%
Jun-05 BKSL 140 -24.32% Jun-05 CTRS 1,370 -0.72%
Jul-05 BKSL 140 0.00% Jul-05 CTRS 650 -52.55%
Aug-05 BKSL 115 -17.86% Aug-05 CTRS 385 -40.77%
Sep-05 BKSL 115 0.00% Sep-05 CTRS 360 -6.49%
Oct-05 BKSL 115 0.00% Oct-05 CTRS 320 -11.11%
Nov-05 BKSL 115 0.00% Nov-05 CTRS 370 15.63%
Dec-05 BKSL 115 0.00% Dec-05 CTRS 420 13.51%
Jan-06 BKSL 115 0.00% Jan-06 CTRS 540 28.57%
Feb-06 BKSL 115 0.00% Feb-06 CTRS 490 -9.26%
Mar-06 BKSL 115 0.00% Mar-06 CTRS 590 20.41%
Mar-05 BMSR 95 Mar-05 DART 340
Apr-05 BMSR 80 -15.79% Apr-05 DART 250 -26.47%
May-05 BMSR 85 6.25% May-05 DART 220 -12.00%
Jun-05 BMSR 80 -5.88% Jun-05 DART 220 0.00%
Jul-05 BMSR 80 0.00% Jul-05 DART 220 0.00%
Aug-05 BMSR 75 -6.25% Aug-05 DART 210 -4.55%
Sep-05 BMSR 55 -26.67% Sep-05 DART 270 28.57%
Oct-05 BMSR 80 45.45% Oct-05 DART 270 0.00%
Nov-05 BMSR 80 0.00% Nov-05 DART 245 -9.26%
Dec-05 BMSR 75 -6.25% Dec-05 DART 280 14.29%
Jan-06 BMSR 65 -13.33% Jan-06 DART 260 -7.14%
Feb-06 BMSR 70 7.69% Feb-06 DART 250 -3.85%
Mar-06 BMSR 65 -7.14% Mar-06 DART 300 20.00%
Sumber : BEJ
F-2
Lampiran F Harga, Dividen dan Return Bulanan Saham Properti dan Real Estate (lanjutan)
Periode Kode Harga Dividen Return Periode Kode Harga Dividen Return
Mar-05 DILD 360 Mar-05 JAKA 25
Apr-05 DILD 325 -9.72% Apr-05 JAKA 25 0.00%
May-05 DILD 320 -1.54% May-05 JAKA 25 0.00%
Jun-05 DILD 315 -1.56% Jun-05 JAKA 25 0.00%
Jul-05 DILD 290 -7.94% Jul-05 JAKA 25 0.00%
Aug-05 DILD 205 -29.31% Aug-05 JAKA 25 0.00%
Sep-05 DILD 165 -19.51% Sep-05 JAKA 25 0.00%
Oct-05 DILD 185 12.12% Oct-05 JAKA 25 0.00%
Nov-05 DILD 185 0.00% Nov-05 JAKA 25 0.00%
Dec-05 DILD 185 0.00% Dec-05 JAKA 25 0.00%
Jan-06 DILD 220 18.92% Jan-06 JAKA 25 0.00%
Feb-06 DILD 210 -4.55% Feb-06 JAKA 25 0.00%
Mar-06 DILD 210 0.00% Mar-06 JAKA 25 0.00%
Mar-05 DUTI 1,020 Mar-05 JRPT 2,525
Apr-05 DUTI 940 -7.84% Apr-05 JRPT 2,475 -1.98%
May-05 DUTI 1,030 9.57% May-05 JRPT 2,400 -3.03%
Jun-05 DUTI 1,150 11.65% Jun-05 JRPT 2,350 25 -1.04%
Jul-05 DUTI 1,020 -11.30% Jul-05 JRPT 2,350 0.00%
Aug-05 DUTI 710 -30.39% Aug-05 JRPT 1,730 -26.38%
Sep-05 DUTI 680 -4.23% Sep-05 JRPT 1,900 9.83%
Oct-05 DUTI 670 -1.47% Oct-05 JRPT 1,900 0.00%
Nov-05 DUTI 620 -7.46% Nov-05 JRPT 1,900 0.00%
Dec-05 DUTI 650 4.84% Dec-05 JRPT 1,890 -0.53%
Jan-06 DUTI 840 29.23% Jan-06 JRPT 1,900 0.53%
Feb-06 DUTI 810 -3.57% Feb-06 JRPT 1,900 0.00%
Mar-06 DUTI 830 2.47% Mar-06 JRPT 2,300 21.05%
Mar-05 GMTD 340 Mar-05 KARK 35
Apr-05 GMTD 340 0.00% Apr-05 KARK 25 -28.57%
May-05 GMTD 325 -4.41% May-05 KARK 25 0.00%
Jun-05 GMTD 325 0.00% Jun-05 KARK 30 20.00%
Jul-05 GMTD 325 0.00% Jul-05 KARK 30 0.00%
Aug-05 GMTD 325 0.00% Aug-05 KARK 25 -16.67%
Sep-05 GMTD 325 0.00% Sep-05 KARK 25 0.00%
Oct-05 GMTD 325 0.00% Oct-05 KARK 25 0.00%
Nov-05 GMTD 325 0.00% Nov-05 KARK 30 20.00%
Dec-05 GMTD 365 12.31% Dec-05 KARK 25 -16.67%
Jan-06 GMTD 310 -15.07% Jan-06 KARK 25 0.00%
Feb-06 GMTD 320 3.23% Feb-06 KARK 25 0.00%
Mar-06 GMTD 335 4.69% Mar-06 KARK 25 0.00%
Sumber : BEJ
F-3
Lampiran F Harga, Dividen dan Return Bulanan Saham Properti dan Real Estate (lanjutan)
Periode Kode Harga Dividen Return Periode Kode Harga Dividen Return
Mar-05 KIJA 145 Mar-05 MDLN 370
Apr-05 KIJA 115 -20.69% Apr-05 MDLN 280 -24.32%
May-05 KIJA 125 8.70% May-05 MDLN 290 3.57%
Jun-05 KIJA 125 0.00% Jun-05 MDLN 290 0.00%
Jul-05 KIJA 125 0.00% Jul-05 MDLN 290 0.00%
Aug-05 KIJA 90 -28.00% Aug-05 MDLN 195 -32.76%
Sep-05 KIJA 100 11.11% Sep-05 MDLN 160 -17.95%
Oct-05 KIJA 90 -10.00% Oct-05 MDLN 155 -3.13%
Nov-05 KIJA 85 -5.56% Nov-05 MDLN 150 -3.23%
Dec-05 KIJA 90 5.88% Dec-05 MDLN 165 10.00%
Jan-06 KIJA 90 0.00% Jan-06 MDLN 240 45.45%
Feb-06 KIJA 110 22.22% Feb-06 MDLN 270 12.50%
Mar-06 KIJA 140 27.27% Mar-06 MDLN 285 5.56%
Mar-05 LPCK 360 Mar-05 MLND 675
Apr-05 LPCK 335 -6.94% Apr-05 MLND 675 0.00%
May-05 LPCK 310 -7.46% May-05 MLND 675 0.00%
Jun-05 LPCK 290 -6.45% Jun-05 MLND 675 0.00%
Jul-05 LPCK 300 3.45% Jul-05 MLND 675 0.00%
Aug-05 LPCK 280 -6.67% Aug-05 MLND 675 0.00%
Sep-05 LPCK 320 14.29% Sep-05 MLND 675 0.00%
Oct-05 LPCK 325 1.56% Oct-05 MLND 675 0.00%
Nov-05 LPCK 290 -10.77% Nov-05 MLND 675 0.00%
Dec-05 LPCK 255 -12.07% Dec-05 MLND 675 0.00%
Jan-06 LPCK 270 5.88% Jan-06 MLND 675 0.00%
Feb-06 LPCK 250 -7.41% Feb-06 MLND 675 0.00%
Mar-06 LPCK 245 -2.00% Mar-06 MLND 675 0.00%
Mar-05 LPKR 1,500 Mar-05 OMRE 110
Apr-05 LPKR 1,480 -1.33% Apr-05 OMRE 110 0.00%
May-05 LPKR 1,470 -0.68% May-05 OMRE 110 0.00%
Jun-05 LPKR 1,470 0.00% Jun-05 OMRE 110 0.00%
Jul-05 LPKR 1,630 10.88% Jul-05 OMRE 110 0.00%
Aug-05 LPKR 1,620 -0.61% Aug-05 OMRE 110 0.00%
Sep-05 LPKR 1,630 0.62% Sep-05 OMRE 90 -18.18%
Oct-05 LPKR 1,650 1.23% Oct-05 OMRE 90 0.00%
Nov-05 LPKR 1,680 1.82% Nov-05 OMRE 90 0.00%
Dec-05 LPKR 1,750 4.17% Dec-05 OMRE 75 -16.67%
Jan-06 LPKR 1,800 2.86% Jan-06 OMRE 75 0.00%
Feb-06 LPKR 1,820 1.11% Feb-06 OMRE 75 0.00%
Mar-06 LPKR 1,980 8.79% Mar-06 OMRE 125 66.67%
Sumber : BEJ
F-4
Lampiran F Harga, Dividen dan Return Bulanan Saham Properti dan Real Estate (lanjutan)
Periode Kode Harga Dividen Return Periode Kode Harga Dividen Return
Mar-05 PWON 510 Mar-05 SIIP 400
Apr-05 PWON 440 -13.73% Apr-05 SIIP 335 -16.25%
May-05 PWON 470 6.82% May-05 SIIP 350 4.48%
Jun-05 PWON 500 6.38% Jun-05 SIIP 370 5.71%
Jul-05 PWON 455 -9.00% Jul-05 SIIP 370 0.00%
Aug-05 PWON 450 -1.10% Aug-05 SIIP 255 -31.08%
Sep-05 PWON 485 7.78% Sep-05 SIIP 210 -17.65%
Oct-05 PWON 420 -13.40% Oct-05 SIIP 185 -11.90%
Nov-05 PWON 420 0.00% Nov-05 SIIP 190 2.70%
Dec-05 PWON 465 10.71% Dec-05 SIIP 190 0.00%
Jan-06 PWON 420 -9.68% Jan-06 SIIP 235 23.68%
Feb-06 PWON 500 19.05% Feb-06 SIIP 230 -2.13%
Mar-06 PWON 500 0.00% Mar-06 SIIP 235 2.17%
Mar-05 RBMS 100 Mar-05 SMDM 195
Apr-05 RBMS 95 -5.00% Apr-05 SMDM 150 -23.08%
May-05 RBMS 100 5.26% May-05 SMDM 170 13.33%
Jun-05 RBMS 90 -10.00% Jun-05 SMDM 160 -5.88%
Jul-05 RBMS 90 0.00% Jul-05 SMDM 140 -12.50%
Aug-05 RBMS 85 -5.56% Aug-05 SMDM 100 -28.57%
Sep-05 RBMS 70 -17.65% Sep-05 SMDM 100 0.00%
Oct-05 RBMS 70 0.00% Oct-05 SMDM 65 -35.00%
Nov-05 RBMS 60 -14.29% Nov-05 SMDM 40 -38.46%
Dec-05 RBMS 60 0.00% Dec-05 SMDM 110 175.00%
Jan-06 RBMS 80 33.33% Jan-06 SMDM 120 9.09%
Feb-06 RBMS 70 -12.50% Feb-06 SMDM 140 16.67%
Mar-06 RBMS 65 -7.14% Mar-06 SMDM 125 -10.71%
Mar-05 RODA 90 Mar-05 SMRA 980
Apr-05 RODA 80 -11.11% Apr-05 SMRA 870 -11.22%
May-05 RODA 85 6.25% May-05 SMRA 960 10.34%
Jun-05 RODA 90 5.88% Jun-05 SMRA 1030 7.29%
Jul-05 RODA 85 -5.56% Jul-05 SMRA 1050 18 3.69%
Aug-05 RODA 60 -29.41% Aug-05 SMRA 770 -26.67%
Sep-05 RODA 55 -8.33% Sep-05 SMRA 740 -3.90%
Oct-05 RODA 50 -9.09% Oct-05 SMRA 730 -1.35%
Nov-05 RODA 30 -40.00% Nov-05 SMRA 740 1.37%
Dec-05 RODA 50 66.67% Dec-05 SMRA 750 1.35%
Jan-06 RODA 50 0.00% Jan-06 SMRA 870 16.00%
Feb-06 RODA 35 -30.00% Feb-06 SMRA 850 -2.30%
Mar-06 RODA 40 14.29% Mar-06 SMRA 1030 21.18%
Sumber : BEJ
F-5
Lampiran F Harga, Dividen dan Return Bulanan Saham Properti dan Real Estate (lanjutan)
Periode Kode Harga Dividen Return
Mar-05 SSIA 530
Apr-05 SSIA 450 -15.09%
May-05 SSIA 460 2.22%
Jun-05 SSIA 445 -3.26%
Jul-05 SSIA 435 -2.25%
Aug-05 SSIA 330 -24.14%
Sep-05 SSIA 400 21.21%
Oct-05 SSIA 315 -21.25%
Nov-05 SSIA 325 3.17%
Dec-05 SSIA 325 0.00%
Jan-06 SSIA 350 7.69%
Feb-06 SSIA 365 4.29%
Mar-06 SSIA 455 24.66%
Sumber : BEJ
G
Lampiran G Expected Return, Standar Deviasi Return, dan Sharpe’s Measure Saham Aneka Industri
No. Saham Expected return
Excess return
Standar Deviasi Return
Sharpe's Measure
1 ACAP -3.99% -4.85% 0.075673384 -0.641511304
2 ARGO 0.00% -0.87% 0 0
3 ARTI -5.14% -6.01% 0.148959236 -0.403508431
4 ASII 0.75% -0.11% 0.104882692 -0.010826652
5 AUTO 0.92% 0.05% 0.092282644 0.005260743
6 BATA 0.89% 0.03% 0.06488888 0.004304273
7 BIMA -0.18% -1.05% 0.006142024 -1.702502438
8 BRAM 3.99% 3.13% 0.129967744 0.240534712
9 CITA -3.97% -4.83% 0.086804411 -0.556627007
10 ESTI 0.54% -0.33% 0.019245009 -0.170097799
11 GDYR 0.67% -0.19% 0.046727974 -0.041170302
12 GJTL -2.31% -3.17% 0.121438454 -0.261253277
13 HDTX -1.84% -2.71% 0.111464915 -0.243033446
14 IKBI -1.24% -2.11% 0.178179055 -0.1184743
15 IMAS 2.58% 1.71% 0.154970826 0.110400232
16 INDR -3.24% -4.10% 0.106505165 -0.38513772
17 KBLI -1.60% -2.47% 0.07695184 -0.321184166
18 KBLM 0.51% -0.36% 0.085653206 -0.042046265
19 MYRX -1.51% -2.37% 0.048112522 -0.493527586
20 MYTX -7.45% -8.32% 0.105945387 -0.785342556
21 PBRX 0.00% -0.87% 0.025127318 -0.344892845
22 POLY 0.00% -0.87% 0 0
23 RDTX 0.09% -0.77% 0.035639588 -0.217025244
24 RICY -6.24% -7.11% 0.165489184 -0.429434854
25 SCCO 1.23% 0.36% 0.042454279 0.085401419
Sumber : Pengolahan Data
H
Lampiran H Expected Return, Standar Deviasi Return, dan Sharpe’s Measure Saham Properti dan
Real Estat
No. Saham Expected return
Excess Return
Standar Deviasi Return
Sharpe's Measure
1 BIPP -5.28% -6.14% 0.117838884 -0.52137628
2 BKSL -4.89% -5.76% 0.09289925 -0.620125935
3 BMSR -3.11% -3.98% 0.176487472 -0.225486568
4 CTRA -3.29% -4.16% 0.20960079 -0.198382876
5 CTRS -8.12% -8.99% 0.239508412 -0.375201922
6 DART -1.04% -1.90% 0.148853031 -0.127926771
7 DILD -4.39% -5.26% 0.126955221 -0.414231109
8 DUTI -1.70% -2.57% 0.14481247 -0.177451713
9 GMTD -0.12% -0.99% 0.062547088 -0.158281725
10 JAKA 0.00% -0.87% 0 0
11 JRPT -0.69% -1.55% 0.106616631 0
12 KIJA -0.29% -1.16% 0.15966603 -0.072565451
13 KARK -2.76% -3.63% 0.139215242 -0.260863183
14 LPCK -3.16% -4.02% 0.077681648 -0.517856072
15 LPKR 2.34% 1.47% 0.038252056 0.385324609
16 MDLN -2.15% -3.02% 0.199352849 -0.151402572
17 MLND 0.00% -0.87% 0 0
18 OMRE 1.07% 0.20% 0.212526669 0.009615224
19 PWON -0.16% -1.03% 0.103043198 0
20 RBMS -3.53% -4.39% 0.132243997 -0.332174598
21 RODA -6.53% -7.40% 0.273986039 -0.270126782
22 SIIP -4.34% -5.20% 0.140724802 -0.369668759
23 SMDM -3.64% -4.50% 0.565871525 -0.079603177
24 SMRA 0.56% -0.31% 0.125065972 -0.024686743
25 SSIA -1.26% -2.13% 0.148556679 -0.14338436
Sumber : Pengolahan Data
I
Lampiran I Perhitungan Sharpe’s Measure IHSG
Periode IHSG Return IHSG
Mar-05 1080.165
Apr-05 1029.613 -4.68%
May-05 1088.169 5.69%
Jun-05 1122.376 3.14%
Jul-05 1182.301 5.34%
Aug-05 1050.09 -11.18%
Sep-05 1079.275 2.78%
Oct-05 1066.224 -1.21%
Nov-05 1096.641 2.85%
Dec-05 1162.635 6.02%
Jan-06 1232.321 5.99%
Feb-06 1230.664 -0.13%
Mar-06 1322.974 7.50%
Expected Return : 1.70%
SBI Rate : 0.87%
Starndar deviasi return : 0.0542
Sharpe’s measure : 0.1546
J
Lampiran J Perbandingan Sharpe’s Measure untuk Aneka Industri, Properti dan IHSG
Perbandingan Sharpe' Measure
-2.0000000
-1.5000000
-1.0000000
-0.5000000
0.0000000
0.5000000
1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25
Saham
Sharpe's Measure
Aneka Properti IHSG
Sumber : Hasil Perhitungan
K
Lampiran K Karakteristik Keuangan Sektor Aneka Industri
Saham PER PBV DER
ACAP 18.09 3.2 0.25
ARGO -1.5 -1.57 -8.86
ARTI 90.45 2.08 1.95
ASII 7.19 2.36 1.18
AUTO 6.62 1.06 0.62
BATA 5.19 1.04 0.5
BIMA -3.37 -0.52 -1.41
BRAM 8.49 0.51 1.18
CITA -58.67 24.71 3.61
ESTI -10.89 0.47 0.57
GDYR 14.11 1.23 0.54
GJTL 4.31 1.22 2.76
HDTX -16.06 0.97 3.04
IKBI 23.97 0.56 0.41
IMAS -15.83 5.58 18.99
INDR 8.89 0.19 1.25
KBLI -2.1 -13.04 -23.25
KBLM -3.1 0.61 0.83
MYRX 28.29 0.23 1.14
MYTX -2.07 0.81 8.66
PBRX 18.18 1.94 0.57
POLY -0.1 -0.02 -1.66
RDTX 19.14 0.82 0.19
RICY 8.34 1.05 0.36
SCCO -6.11 0.94 1.77
Sumber : Fact Book 2005
L
Lampiran L Karakteristik Keuangan Sektor Properti
Saham PER PBV DER
BIPP 4.03 0.6 0.38
BKSL -8.35 0.49 0.51
BMSR -26.97 0.19 0.13
CTRA -3.46 -3.38 -19.64
CTRS 23.77 1.72 0.82
DART -1.07 -0.07 -2.21
DILD -3.94 -3.83 -41.86
DUTI 18.61 0.66 1.58
GMTD 6.75 0.61 2.73
JAKA 50.99 0.27 0.1
JRPT 16.94 0.91 0.72
KIJA 169.06 1.08 0.35
KARK 12.7 0.19 0.51
LPCK 9.38 0.62 1.56
LPKR 11.38 2.31 2.67
MDLN -5.03 -1.79 -10.84
MLND -3.86 -1.96 -4.93
MORE 6.49 0.82 2.21
PWON 1.62 -0.34 -4.71
RBMS -22.63 0.22 0.12
RODA -45.99 0.66 0.08
SIIP 2.34 0.33 0.29
SMDM -64.68 -0.34 -7.51
SMRA 7.96 1.81 1.28
SSIA -6.52 1.16 3.99
Sumber : Fact Book 2005
M
Lampiran M Tabel Durbin-Watson