DETERMINAN YANG MEMPENGARUHI NILAI BETA INDEKS...
Transcript of DETERMINAN YANG MEMPENGARUHI NILAI BETA INDEKS...
DETERMINAN YANG MEMPENGARUHI NILAI BETA
INDEKS JII DAN LQ45 PERIODE 2011-2015
Skripsi
Diajukan untuk Memenuhi Persyaratan Memperoleh
Gelar Sarjana Ekonomi Syariah (S.E.Sy)
Oleh:
SITI MULKHIAH
NIM : 1112046100185
KONSENTRASI PERBANKAN SYARIAH
PROGRAM STUDI MUAMALAT (EKONOMI ISLAM)
FAKULTAS SYARIAH DAN HUKUM
UNIVERSITAS ISLAM NEGERI (UIN)
SYARIF HIDAYATULLAH
JAKARTA
2016
:
LEMBARPERNYATAAN
Dengan ini saya menyatakan bahwa:
1. Skripsi ini merupakan hasil karya asli saya yang diajukau untuk memenuhi
salah satu persyaratan memperoleh gelar strata 1 di Universitas Islam
Negeri Syarif Hidayatullah Jakarta
2. Semua sumber yang saya gunakan dalam penulisan ini telah saya
cantumkan sesuai dengan ketentuan yang berlaku di Universitas Islam
Negeri SyarifHidayatullah Jakarta
3. Jika di kemudian hari terbukti bahwa ini bukan hasil kaf';a saya atau
merupakan jiplakan dari karya orang lain, maka saya bersedia menetima
sanksi yang berlaku di Universitas Islam Negeri Syarif Hidayatullah Jakarta.
Jakarta, 30 Juli 2016
• Siti Mulkhiah
v
ABSTRAK
Siti Mulkhiah, NIM : 1112046100185. Determinan yang Mempengaruhi Nilai
Beta Indeks JII dan LQ45 Periode 2011-2015. Program Studi Muamalat
(Ekonomi Islam), Konsentrasi Perbankan Syariah, Fakultas Syariah dan Hukum,
Universitas Islam Negeri Syarif Hidayatullah, 2016.
Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis nilai beta indeks Jakarta Islamic
Index (JII) dan LQ45, pengaruh faktor internal dan makroekonomi terhadap nilai
beta kedua indeks saham tersebut, dan menentukan faktor yang paling
berpengaruh terhadap nilai indeks JII dan LQ45.
Metode analisis yang digunakan dalam penelitian ini adalah CAPM (Capital
Asset Pricing Model) dan regresi panel. Data yang digunakan dalam penelitian ini
adalah data close price harian saham, inflasi, kurs harian dan laporan keuangan
masing-masing emiten dari Januari 2011 sampai Desember 2015.
Hasil penelitian membuktikan bahwa: pertama, nilai beta indeks JII dan
LQ45 masing-masing sebesar 2,60 dan 2,09 artinya kedua indeks saham tersebut
merupakan indeks saham yang agresif terhadap perubahan indeks saham pasar
(IHSG). Kedua, nilai beta indeks JII dan LQ45 dipengaruhi secara simultan
signifikan oleh current ratio (CR), debt to asset ratio (DAR), net profit margin
(NPM), inflasi dan kurs masing-masing sebesar 0.765999 dan 0,811043. Secara
parsial nilai beta indeks JII dan LQ45 positif signifikan dipengaruhi oleh CR dan
DAR, negatif signifikan dipengaruhi oleh NPM dan kurs, sedangkan inflasi tidak
berpengaruh. Ketiga, Faktor yang paling berpengaruh terhadap nilai beta indeks
JII yaitu NPM sedangkan faktor yang paling berpengaruh terhadap nilai beta
indeks LQ45 adalah DAR.
Kata Kunci :Beta Saham, JII, LQ45, CAPM (Capital Asset Pricing Model), dan
Regresi Panel.
vi
KATA PENGANTAR
Assalamu’alaikum Wr. Wb.
Alhamdulillahirabbil’alamin segala puji dan syukur bagi Allah SWT yang
senantiasa mencurahkan rahmat, hidayah dan nikmat-Nya. Shalawat serta salam
tercurah kepada pembimbing umat manusia Baginda Nabi Muhammad SAW
beserta keluarga, sahabat dan seluruh umatnya. Atas rahmat dan ridha Allah SWT,
penulis akhirnya bisa menyelesaikan skripsi dengan judul “NILAI INDEKS JII
DAN LQ45 SERTA FAKTOR INTERNAL DAN MAKROEKONOMI YANG
MEMPENGARUHINYA”.
Penulis mengucapkan terimakasih yang sedalam-dalamnya kepada kedua
orang tua tercinta Alm. Bapak Madisa dan Ibu Maesaroh atas segala kasih, do’a
dan pengorbanannya yang begitu besar selama ini. Terimakasih kepada Asmun,
Masini, Alm.Mastirah, dan Dasupi serta saudara-saudara tercinta yang selalu
mendo’akan dan memberikan semangat kepada penulis dalam menyelesaikan
skripsi ini. Semoga Allah membalas kebaikan mereka dengan kesuksesan dunia
dan syurga firdaus-Nya di akhirat, aamiin,
Selain itu penulis juga menyampaikan rasa hormat dan terimakasih kepada:
1. Bapak Dr. Asep Saepudin Jahar, M.A., Dekan Fakultas Syariah dan Hukum
UIN Syarif Hidayatullah Jakarta
2. Bapak AM. Hasan Ali, M.A., dan Dr. Adburrauf, Lc, M.A., Ketua Program
Studi Muamalat dan Sekretaris Program Studi Muamalat Fakultas Syariah
dan Hukum UIN Syarif Hidayatullah Jakarta
vii
3. M. Nur Rianto Al Arif, M.Si., dosen pembimbing yang berkenan
meluangkan waktu dan selalu memberikan saran serta pengarahan yang
berharga sehingga penulis bisa menyelesaikan skripsi ini
4. Seluruh Dosen Fakultas Syariah dan Hukum yang telah memberikan ilmu
yang tidak ternilai dan Staf Fakultas Syariah dan Hukum yang telah
memberikan bantuan dalam menyelesaikan studi di FSH UIN Syarif
Hidayatullah Jakarta
5. Sahabat-sahabat terbaik Komariyah, Anita, Nia, Yati, dan Gita. Sahabat-
sahabat kontrakan pondok hijau dan sekitar pondok hijau Laeli, Meri,
Mutiara, dan Iin. Sahabat-sahabat yang membantu saat mengerjakan skripsi
Tika dan Eva, serta Sahabat-sahabat Agasshi yang selalu rame
6. Terimakasih untuk Raden Mas Muhaemin dan kawan-kawan Bidikmisi
yang super cerdas
7. Teman-teman perbankan syariah A, B, C dan D angkatan 2012 yang penuh
prestasi terutama Achi, Siska, Kakak Atun, Heni dan Hanim, semoga sukses
8. Teman-teman KKN INFIJAR 2012 yang sering memberikan semangat
meledak-ledak, semoga jadi soleh dan solekhah selalu
9. Kakak-kakak dan kawan-kawan sanggar Enigami yang selalu menghibur di
saat penat mengerjakan skripsi
10. Hani Sensei dan keluarga Bahasa Jepang yang telah mengisi waktu di sela-
sela pusingnya mengerjakan skripsi dengan hal-hal yang baru
viii
11. Kak Budi Waluyo dan kakak-kakak mentor Sekolah TOEFL terima kasih
ilmunya, semoga semua yang kakak berikan menjadi keberkahan untuk
kakak-kakak semua
12. Seluruh pihak yang membantu dalam proses penyelesaian skripsi ini yang
tidak bisa disebutkan satu per satu. Semoga Allah SWT memberikan
balasan yang setimpal atas segala do’a dan kebaikan yang telah mereka
berikan, aamiin
Wassalamu’alaikum Wr Wb.
Jakarta, 30 Juli 2016
Siti Mulkhiah
ix
DAFTAR ISI
LEMBAR PENGESAHAN PEMBIMBING .......................................................... ii
LEMBAR PENGESAHAN SKRIPSI ................................................................... iii
LEMBAR PERNYATAAN ................................................................................... iv
ABSTRAK ...............................................................................................................v
KATA PENGANTAR ........................................................................................... vi
DAFTAR ISI .......................................................................................................... ix
DAFTAR TABEL .................................................................................................. xi
DAFTAR GRAFIK ............................................................................................... xii
BAB I PENDAHULUAN ........................................................................................1
A. Latar Belakang ........................................................................................ 1
B. Rumusan Masalah .................................................................................. 7
C. Tujuan dan Manfaat Penelitian ............................................................... 7
1. Tujuan Penelitian ............................................................................... 7
2. Manfaat Penelitian ............................................................................. 7
E. Kerangka Penelitian ................................................................................ 8
F. Sistematika Penulisan ........................................................................... 10
BAB II TINJAUAN PUSTAKA............................................................................11
A. Teori Pasar Modal dan Pasar Modal Syariah ....................................... 11
1. Pasar Modal ..................................................................................... 11
2. Pasar Modal Syariah ........................................................................ 16
B. Indeks Harga Saham ............................................................................. 24
1. Definisi Indeks Harga Saham .......................................................... 24
2. Jenis-jenis Indeks ............................................................................. 24
C. Faktor-faktor yang Mempengaruhi Nilai Indeks Saham ...................... 26
1. Faktor internal .................................................................................. 26
2. Faktor Eksternal ............................................................................... 30
D. Pengaruh Variabel Internal dan Makro Ekonomi terhadap Nilai
Indeks ................................................................................................... 38
1. Current Ratio ................................................................................... 38
2. Debt to Asset Ratio .......................................................................... 39
3. Net Profit Margin ............................................................................. 40
4. Inflasi ............................................................................................... 41
5. Kurs Valuta Asing ........................................................................... 42
E. Kajian Pustaka (Review Terdahulu) ..................................................... 43
F. Hipotesis Penelitian .............................................................................. 53
BAB III METODOLOGI PENELITIAN ..............................................................57
A. Ruang Lingkup Penelitian .................................................................... 57
B. Jenis dan Metode Pengumpulan Data ................................................... 57
C. Metode Analisis Data ........................................................................... 59
x
BAB IV PEMBAHASAN ......................................................................................64
A. Hasil Analisis Nilai Indeks ................................................................... 64
1. Return Market (IHSG) ..................................................................... 64
2. Rata-rata Return Saham ................................................................... 65
3. Varian dan standar deviasi ............................................................... 66
4. Beta Indeks ...................................................................................... 67
B. Analisis Faktor Internal dan Makro Ekonomi yang Mempengaruhi Nilai
Indeks ................................................................................................... 70
1. Menentukan model yang tepat ......................................................... 70
2. Uji Statistik ...................................................................................... 80
3. Hasil Estimasi Model ....................................................................... 86
4. Pembahasan Hasil Penelitian ........................................................... 89
BAB V PENUTUP.................................................................................................95
A. Kesimpulan ........................................................................................... 95
B. Saran ..................................................................................................... 96
C. Implikasi ............................................................................................... 96
DAFTAR PUSTAKA ............................................................................................98
LAMPIRAN .........................................................................................................107
xi
DAFTAR TABEL
Tabel 1.1...................................................................................................................1
Tabel 3.1.................................................................................................................58
Tabel 4.1.................................................................................................................64
Tabel 4.2.................................................................................................................65
Tabel 4.3.................................................................................................................65
Tabel 4.4.................................................................................................................66
Tabel 4.5.................................................................................................................67
Tabel 4.6.................................................................................................................68
Tabel 4.7.................................................................................................................69
Tabel 4.8.................................................................................................................70
Tabel 4.9.................................................................................................................71
Tabel 4.10...............................................................................................................72
Tabel 4.11...............................................................................................................74
Tabel 4.12...............................................................................................................75
Tabel 4.13...............................................................................................................76
Tabel 4.14...............................................................................................................77
Tabel 4.15...............................................................................................................78
Tabel 4.16...............................................................................................................79
Tabel 4.17...............................................................................................................80
xii
DAFTAR GRAFIK
Tabel 2.1.................................................................................................................12
Tabel 2.2.................................................................................................................19
1
BAB I
PENDAHULUAN
A. Latar Belakang
Keberadaan pasar modal di Indonesia merupakan faktor penting dalam
membangun perekonomian Indonesia, yang menyediakan fasilitas sumber
dana bagi para perusahaan dan merupakan wahana investasi bagi para
investor. Indonesia merupakan negara yang mayoritas masyarakatnya
beragama Islam melatarbelakangi pasar modal Indonesia membentuk suatu
sarana investasi pasar modal syariah yang menggunakan prinsip syariah Islam
sebagai alternatif instrumen investasi serta mekanisme transaksinya.1
Perkembangan pasar modal dapat dilihat dari jumlah kapitalisasi
sahamnya karena kapitalisasi saham merupakan jumlah total dari berbagai
macam saham dan obligasi sesuai dengan harga penutupan, semakin besar
kapitalisasi saham maka semakin berkembang pasar modal suatu negara.2
Periode JII LQ45
2011 1.414,98 2.339,18
2012 1.671,00 2.559,44
2013 1.672,10 2.547,06
2014 1.944,53 3.337,43
2015 1.708,21 2.901,18
1 Ahmad Chairul Hadi dan Muhammad Mujiburrahman, Investasi Syariah Konsep Dasar
dan Implementasinya (Jakarta: Lembaga Penelitian UIN Syarif Hidayatullah Jakarta, 2011), h.
124-125. 2 Edi Sumanto, “Analisis Pengaruh Perkembangan Pasar Modal terhadap Perekonomian
Indonesia”, (Skripsi S1 Fakultas Ekonomi dan Manajemen, Institut Pertanian Bogor,2006), h. 20.
Tabel 1.1.
Perkembangan Kapitalisasi Pasar 2011 – September 2015
(dalam Triliun Rupiah)
Sumber: www.ojk.go.id
2
Kapitalisasi pasar indeks harga saham di Indonesia dari tahun ke tahun
terus meningkat yang menandakan pasar modal di Indonesia benar- benar
dibutuhkan dan diminati oleh investor, hal tersebut terlihat dari Tabel 1.1. JII
dari tahun 2011 dengan nilai 1.414,98 mengalami peningkatan pada
Desember 2015 menjadi 1.708,21 dan LQ45 dari 2.339,18 menjadi 2.901,18.
Naik turunnya suatu indeks saham bukanlah pertimbangan dalam
memilih investasi, melainkan tingkat pengembalian dan risiko yang didapat
dari dana yang diinvestasikan,1 dalam berinvestasi pada umumnya investor
akan memilih untuk menginvestasikan dananya melalui pertimbangan hasil
(return) dan risiko (risk), dan secara teori semakin tinggi return yang ingin
dicapai maka semakin tinggi pula risiko yang dihadapi.2
“Naik turunnya (fluktuasi) harga saham bukanlah suatu hal yang buruk,
akan tetapi bila fluktuasi tersebut meningkat tajam dan cepat dalam waktu
yang sangat singkat hal tersebut dapat menyebabkan peningkatan risiko dan
ketidakpastian terhadap return yang akan diterima oleh investor. Hal tersebut
menyebabkan hilangnya kepercayaan
para investor dalam menanamkan
dananya di pasar modal.”3
Nilai beta (β) saham merupakan gambaran risiko sekaligus tingkat
pengembalian bagi investor saham yang dijadikan pertimbangan dalam
1 Ahmad Chairul Hadi dan Muhammad Mujiburrahman, Investasi Syariah Konsep Dasar
dan Implementasinya, h. 80-81. 2 Ida Syafrida, dkk, “Perbandingan Kinerja Instrumen Investasi Berbasis Syariah dengan
Kovensional pada Pasar Modal di Indonesia”, Al-Iqtishad, Vol. VI, No. 2 (Juli 2014): h. 196. 3 Mohd. Aminul Islam, “Estimating Voaltility of Stock Index Returns by Using Symmetric
Garch Models”, Middle-East Journal of Scientific Research 18 (7) (2013): h. 991-991.
3
menginvestasikan dananya.4 Investor yang ingin memaksimumkan tingkat
keuntungan pada suatu tahap risiko harus mampu menginvestasikan dananya
berdasarkan teori portofolio, pemikiran tersebut merupakan pemikiran
tentang Capital Asset Pricing Model (CAPM) yang dipelopori oleh Sharpe,
Lintner, dan Mossin.5
Nilai beta (β), dapat menunjukkan kepekaan keuntungan suatu saham
terhadap perubahan keuntungan saham secara rata- rata di pasar (indeks
pasar), atau merupakan ukuran pergerakan nilai indeks terhadap pergerakan
nilai indeks pasar.6 jika beta saham lebih besar dari satu, berarti saham
tersebut memiliki risiko lebih tinggi dari risiko rata-rata pasar, dan saham
tersebut termasuk saham agresif. Sebaliknya, jika beta suatu saham lebih
kecil dari satu, berarti saham tersebut memiliki risiko lebih rendah dari risiko
rata-rata pasar, dan saham tersebut termasuk saham defensif.7
JII dan LQ45 merupakan indeks saham yang terdiri dari kumpulan
saham yang mampu memberikan tingkat return yang baik, menurut penelitian
Sari8 JII memiliki nilai beta indeks yang lebih rendah dibandingkan dengan
LQ45, artinya saham - saham JII memiliki return dan risk yang lebih rendah
dari pada LQ45, akan tetapi jika dilihat nilai beta saham masing-masing
emiten baik di JII maupun LQ45 ternyata tidak semua emiten baik di JII
4 Putri Monicha Sari, “Volatilitas Return Indeks Saham Syariah dan Konvensional di
Indonesia”, Paper Freks Tingkat Peneliti Muda (2014): h. 1. 5 Ahmad Rodoni dan Othman Yong, Analisis Investasi dan Teori Portofolio (Jakarta: PT.
Raja Grafindo Persada, 2002), h. 1. 6 David Sukardi Kodrat dan Kurniawan Indonanjaya, Manajemen Investasi Pendekatan
Teknikal dan Fundamental untuk Analisis Saham (Yogyakarta: Graha Ilmu, 2010), h. 257-265. 7 Novel Pramitasari dan Nadia Asandimitra, “Pengaruh Risiko Pasar terhadap Required
Return Saham Aktif dan Tidak Aktif di Bursa Efek Indonesia Tahun 2008-2012”, h. 786. 8 Putri Monicha Sari, “Volatilitas Return Indeks Saham Syariah dan Konvensional di
Indonesia”, h. 22.
4
maupun LQ45 memiliki nilai beta > 1, ada beberapa emiten dari JII dan LQ45
yang memiliki nilai beta < 1, diantaranya JII terdiri dari SMGR, TLKM, dan
UNVR sedangkan LQ45 terdiri dari BDMN, PGAS dan BBCA. Hal ini
membuktikan ternyata tidak semua saham di JII dan LQ45 mampu
memberikan return saham di atas return saham pasaran.
Sama dengan penelitian Nurjanah9 pada tahun 2007 INDF yang sudah
termasuk dalam daftar saham LQ45 juga memiliki nilai beta < 1 yaitu sebesar
0,368, artinya return INDF pada tahun 2007 masih dibawah return pasaran,
padahal menurut penelitian Sembiring10
bahwa pada tahun 2009 sampai 2010
saham-saham yang masuk dalam indeks LQ45 memiliki koefisien beta
unbiased artinya beta yang digunakan tidak mengalami penyimpangan,
sehingga sangat baik untuk dijadikan pertimbangan dalam membentuk
portofolio optimal.
Bias dan tidak biasnya suatu beta membuktikan bahwa pergerakan
indeks saham sangat fluktuatif, hal tersebut karena baik beta, return maupun
harga saham dipengaruhi oleh berbagai faktor baik faktor internal maupun
eksternal, menurut Chuzaimah11
pada tahun 2007 sampai 2011 return saham
Jakarta Islamic Index (JII) secara simultan dan signifikan dipengaruhi oleh
current ratio (CR), total asset turnover (TATO), debt to equity ratio (DER),
dan price to book value (PBV) sebesar 61%.
9 Yayuk Nurjanah dan Siti Ita Rosita, “Pengaruh Beta Saham terhadap Imbal Hasil Saham”,
Jurnal Ilmiah Kesatuan, Vol. 10, No. 2, (Oktober 2008), h. 83. 10
Ferikawita Magdalena Sembiring dan Nunung Aini Rahmah, “Analisis Bias Beta Saham-
saham Pembentuk Portofolio Optimal”, Proceedings SNEB (2014): h. 7. 11
Chuzaimah dan Nur Amalia, “ Analisis Pengaruh Faktor-faktor Fundamental terhadap
Return Saham Syariah pada Perusahaan yang Tergabung dalam Tergabung dalam Jakarta Islamic
Index (JII) Tahun 2007-2011” Seminar Nasional dan Call for Paper (2014), h. 194.
5
Menurut Supadi12
pada tahun 2008 sampai 2011 return saham JII
didipengaruhi oleh faktor internal diantaranya return on asset (ROA), debt to
equity ratio (DER), earning per share (EPS) dan beta secara simultan dan
signifikan sebesar 0,2%.
Sedangkan faktor eksternal yang mempengaruhi pasar modal salah
satunya yaitu faktor makro ekonomi dan integrasi pasar modal dari berbagai
negara, menurut Beik13
secara jangka pendek JII dipengaruhi negatif
signifikan oleh Industrial Production Index (IPI) sebesar -1,36729% dan Dow
Jones Islamic Market Indeks Japan (DJIJP) berpengaruh positif signifikan
terhadap JII sebesar 1,11652%. sedangkan secara jangka panjang IPI
berpengaruh positif signifikan sebesar 1,64438%. Peningkatan IPI akan
mempengaruhi harga saham melalui dampaknya terhadap perusahaan, ketika
nilai IPI naik, maka kondisi sektor riil akan mengalami kenaikan, terutama
untuk perusahaan yang tercatat di bursa. Jumlah uang beredar dan SBIS
berpengaruh negatif signifikan, ketika jumlah uang yang beredar naik,
masyarakat akan menginvestasikan dananya di lembaga keuangan, akan tetapi
belum tentu pasar modal, dalam hal ini juga berkaitan dengan SBIS, yang
berarti SBIS merupakan instrumen keuangan dari lembaga lain yang menjadi
instrumen substitusi. Kemudian dari segi integrasi antarpasar modal syariah
internasional secara jangka panjang JII dipengaruhi oleh Dow Jones Islamic
12
Dwi Budi Prasetyo Supadi dan M. Nuryanto Amin, “Pengaruh Faktor Fundamental dan
Risiko Sistematis terhadap Return Saham Syariah” , Jurnal Media Riset Akuntansi, Auditing dan
Informasi, Vol. 12, No. 1, (April 2012), h. 38-39. 13
Irfan Syauqi Beik dan Sri Wulan Fatmawati, “Pengaruh Indeks Harga Saham Syariah
Internasional dan Variabel Makro Ekonomi terhadap Jakarta Islamic Index”, Al-Iqtishad, Vol. VI,
No. 2, (Juli 2014), h. 171-172.
6
Market Index Europe (DJIEU) dan Dow Jones Islamic Market Index
Malaysia (DJIMY) masing-masing 1,63652% dan 1,04431%.
Menurut Sari14
“pergerakan nilai indeks Jakarta Stock Exchange
Composite Index (JCI) dan Jakarta Islamic Index (JII) lebih banyak
dipengaruhi oleh dirinya sendiri, nilai indeks saham Amerika dan krisis
keuangan global.”
Berdasarkan hasil peneltian Ardianti15
dengan menggunakan error
correction model, bahwasanya terdapat hubungan jangka panjang antara
pasar modal syariah dan pasar modal konvensional Amerika Serikat, Jepang,
Malaysia dan Indonesia. Selain itu harga minyak mentah dunia dan harga
emas secara jangka panjang mempengaruhi pasar modal Jepang dan
Malaysia, dan secara jangka pendek kedua variabel makro tersebut
mempengaruhi pasar modal Amerika Serikat dan Jepang, sedangkan untuk
pasar modal syariah Malaysia dan Indonesia hanya dipengaruhi harga minyak
mentah dunia. Lain hal pula dengan uji Granger yang menunjukkan adanya
hubungan kausalitas antara pasar saham Amerika Serikat, Jepang dan
Malaysia, terhadap harga minyak.
Hasil peneltiian Hamzah16
yang membahas tentang perbandingan beta
saham syariah dan non syariah dalam analisa ekonomi makro, industri dan
14
Putri Monicha Sari, “Volatilitas Return Indeks Saham Syariah dan Konvensional di
Indonesia”, h. 22. 15
Eva Ardianti, “Analisis Kointegrasi serta Hubungan Dinamis antara Harga Minyak
Mentah Dunia, Harga Emas dan Pasar Saham Syariah dan Konvensional Asia Pasifik”, (Skripsi S1
Fakultas Ekonomi dan Bisnis, UIN Syarif Hidayatullah Jakarta, 2014), h.135-136. 16
Ardi Hamzah, “Perbandingan Beta Saham Syariah dan Beta Saham Non Syariah dalam
Analisa Ekonomi Makro, Industri dan Karakteristik Perusahaan”, Simposium Riset Ekonomi II
Surabaya (November 2005), h. 10.
7
karakteristik perusahaan membuktikan dari seluruh variabel dalam penelitian,
hasil penelitiannya menjelaskan bahwa beta saham syariah secara parsial
hanya dipengaruhi oleh kurs rupiah terhadap dollar, product domestic bruto,
dan cyclicality dan secara simultan variabel-variabel tersebut berpengaruh
signifikan. Sedangkan beta saham non syariah tidak ada satu pun variabel
yang mempengaruhinya baik secara parsial maupun simultan.
Berdasarkan latar belakang yang telah dijelaskan di atas, penulis tertarik
untuk meneliti tentang “Determinan yang Mempengaruhi Nilai Beta
Indeks JII dan LQ45 Periode 2011-2015”.
B. Rumusan Masalah
1. Berapa nilai beta indeks JII dan LQ45 periode 2011-2015?
2. Bagaimana pengaruh faktor internal dan makroekonomi terhadap nilai
beta indeks JII dan LQ45 periode 2011-2015?
3. Faktor apa yang paling berpengaruh terhadap nilai beta indeks JII dan
LQ45 periode 2011-2015?
C. Tujuan dan Manfaat Penelitian
1. Tujuan Penelitian
a. Untuk menganalisis nilai beta indeks JII dan LQ45 periode 2011-
2015.
b. Untuk menganalisis faktor internal dan makroekonomi yang
mempengaruhi nilai beta indeks JII dan LQ45 periode 2011-2015.
c. Untuk menganalisis faktor yang berpengaruh terhadap nilai beta
indeks JII dan LQ45 periode 2011-2015.
8
2. Manfaat Penelitian
a. Bagi praktisi
Dapat dijadikan arah penentu keputusan investasi, manajemen pasar
dan acuan dalam merencanakan strategi untuk kemajuan pasar modal
di Indonesia.
b. Bagi pemerintah
Sebagai arah penentu kebijakan perekonomian negara.
c. Bagi masyarakat
Dapat menjadi sumber pendorong dan petimbangan bagi para
masyarakat untuk berinvestasi baik dalam pasar modal syariah
maupun pasar modal biasa.
D. Kerangka Penelitian
Tahap awal yang dilakukan setelah memilih populasi dan sampel adalah
mengumpulkan data close price saham-saham IHSG, JII dan LQ45 yang
konsisten dari tahun 2011 sampai 2015, dengan menggunakan data tersebut
selanjutnya dihitung return masing-masing saham baik dari IHSG, JII
maupun LQ45 yang merupakan tahap awal dalam menghitung beta saham JII
dan LQ45 agar didapatkan beta indeks kedua indeks saham tersebut.
Nilai beta indeks saham yang telah didapat kemudian diteliti apakah
ada faktor yang mempengaruhi atau tidak, faktor-faktor yang digunakan
dalam penelitian ini adalah faktor internal dan eksternal, diantara faktor
internal yang digunakan yaitu CR, DAR, dan NPM, sedangkan faktor
eksternal yang digunakan adalah faktor makroekonomi diantaranya inflasi
9
dan kurs tengah rupiah terhadap dolar. Untuk menganalisis faktor-faktor
tersebut digunakan metode regresi panel dengan melakukan pemilihan model
antara common effect model dan fixed effect model dengan menggunakan uji
chow, jika hasil yang didapatkan adalah fixed effect model maka dilakukan
uji hausman untuk memilih model yang model yang paling tepat antara fixed
effect model dengan random effect model, setelah didapatkan hasilnya makan
dilakukan analisis dan kesimpulan
Close price ssaham IHSG, JII dan LQ45
yang konsisten tahun 2011-2015
Menghitung return IHSG,return saham -
saham JII dan return saham – saham LQ45
β saham Kapitalisasi Pasar
β indeks
Nilai beta indeks JII Nilai beta indeks LQ45
Faktor yang
mempengaruhi
Internal Eksternal
Common Effect Model
Analisis dan Kesimpulan
Uji Chow
Fixed Effect Model
Pemilihan model
Random Effect Model
Uji Hausman
Current
Ratio
Debt to Asset
Ratio
Net Profit
Margin
Inflasi Kurs
10
E. Sistematika Penulisan
BAB I : PENDAHULUAN
Pada bab ini akan dijelaskan latar belakang, rumusan masalah,
tujuan dan manfaat penelitian, kerangka penelitian, dan
sistematika penulisan.
BAB II : KAJIAN TEORI
Pada bab ini disajikan teori terkait pasar modal dan pasar modal
syariah, indeks harga saham, faktor-faktor yang mempengaruhi
nilai indeks saham, pengaruh variabel internal dan makro
ekonomi terhadap nilai indeks JII dan LQ45, review studi
terdahulu, dan hipotesis penelitian.
BAB III : METODE PENELITIAN
Pada bab ini akan disajikan metode untuk mengolah data dalam
penelitian ini.
BAB IV : ANALISIS DAN PEMBAHASAN
Pada bab ini berisi tentang analisis data-data penelitian sehingga
didapatkan hasilnya kemudian dilakukan pembahasan agar bisa
ditarik kesimpulannya.
BAB V : PENUTUP.
Bab ini berisi kesimpulan yang didapat dari hasil penelitian, saran
yang diberikan terkait penelitian berikutnya serta implikasi yang
digunakan untuk para investor.
11
BAB II
TINJAUAN PUSTAKA
A. Teori Pasar Modal dan Pasar Modal Syariah
1. Pasar Modal
Pasar modal merupakan tempat bertemunya penawaran dan
permintaan berbagai instrumen jangka panjang yang bisa
diperjualbelikan baik surat utang (obligasi), ekuitas (saham), reksadana,
instrumen derivatif dan instrumen lainnya.
Pasar modal di Indonesia diatur dalam Undang- undang Republik
Indonesia No. 08 Tahun 1995, perdagangan dalam pasar modal terjadi di
pasar perdana dan pasar sekunder. Dalam pelaksanaannya pasar modal
menggunakan sistem perdagangan Jakarta Automated Trading System
(JATS) sejak 22 Mei 1995 menggantikan sistem manual. 1
Pasar modal merupakan sarana pendanaan bagi perusahaan maupun
institusi dan juga memiliki peran penting bagi perekonomian suatu
negara.2 Hal tersebut dibuktikan dengan jumlah emiten pada Desember
2010 sebanyak 424, pada Desember 2011 naik menjadi 446, Desember
2012 menjadi 466, Desember 2013 menjadi 487 dan pada Desember
2014 menjadi 510 emiten.3
Pasar modal dapat dikatakan memiliki peranan penting bagi
perekonomian negara apabila investasi di pasar modal tersebut digunakan
1 Sawidji Widoatmodjo, Pengetahuan Pasar Modal untuk Konteks Indonesia (Jakarta: PT.
Elex Komputindo, 2015), h. 20. 2 Martalena dan Maya Malinda, Pengantar Pasar Modal (Yogyakarta : Andi, 2011), h. 2-3.
3“Kapitalisasi Pasar Tahun 2010-2015”, artikel diakses pada 29 Maret 2016, dari
www.sahamok.com.
12
untuk pembiayaan sektor riil karena apabila sektor riil telah berkembang
dengan baik, maka output nasional akan meningkat, dengan kata lain
pembangunan negara akan meningkat jika terpenuhinya modal untuk
pembangunan tersebut. Salah satu hasil penelitian membuktikan bahwa
pertumbuhan ekonomi Indonesia dipengaruhi oleh kapitalisasi saham
secara positif signifikan sebesar 0,016195, artinya peningkatan 1%
kapitalisasi saham akan mengakibatkan kenaikan perekonomian
Indonesia sebanyak 0,016195%. 4
Berdasarkan Grafik 2.1 jumlah kapitalisasi pasar modal Indonesia
terus naik dari tahun 2011 dengan angka 3.537,30 triliun rupiah
mencapai 5.228,04 triliun rupiah pada Desember 2014, akan tetapi akhir
November 2015 turun menjadi 4.796,80.
IHSG merupakan indeks yang menggambarkan seluruh saham
yang ada di pasar modal Indonesia, pada 29 September 2015 IHSG
sempat jatuh di bawah level 4.100, akan tetapi pada 30 September 2015
mampu naik ke atas level 4.200, IHSG naik 1,08%. Sedangkan transaksi
BEI tercatat sebesar Rp. 5,83 triliun dengan 7,62 miliar saham yang
4Edi Sumanto, “Analisis Pengaruh Perkembangan Pasar Modal terhadap Perekonomian
Indonesia”, h. 41.
3.537,29 4.126,99 4.219,02
5.228,04 4.796,80
0,00
2.000,00
4.000,00
6.000,00
2011 2012 2013 2014 2015
Grafik 2.1
Kapitalisasi Pasar Modal (dalam Triliun Rupiah)
Sumber: www.ojk.go.id
13
diperdagangkan dan transaksi bersih asing Rp. 292,63 miliar dengan aksi
jual asing mencapai Rp. 2,09 triliun dan aksi beli Rp. 2,38 triliun.
Tercatat 181 saham menguat, 118 saham melemah dan 89 saham
stagnan. Sektor saham 30 September 2015 tersebut ditutup hampir
semuanya positif, sektor dengan penguatan tertinggi adalah sektor
keuangan yang naik 2,16% dan perdagangan 2,01% sedangkan sektor
aneka industri turun menjadi 0,86%.5
IHSG kembali menguat dan mampu mengalahkan indeks saham
Singapura dan Thailand pada Desember 2015. 4.569 adalah angka yang
dicapai IHSG dalam penutupan tahun 2015 tersebut, angka tersebut turun
12,58% dibandingkan bulan November 2015, sedangkan indeks saham
Singapura dan Thailand masing-masing turun 14,17% dan 14,28%.6
Tutupnya IHSG di zona hijau tersebut diiringi oleh melemahnya bursa
Asia dan bursa China ketika para investor berhati-hati ketika harga
minyak mentah mulai membaik. 7
Perkembangan pasar modal tidak sesederhana yang dibayangkan,
ada berbagai macam faktor yang mempengaruhi perkembangan pasar
modal baik internal maupun ekternal, menurut Citra8 faktor internal yang
berpengaruh terhadap pasar modal pada tahun 2009-2010 diantaranya
5 J. Erna, “Sempat Turun ke Bawah 4.100 IHSG Akhirnya Ditutup di atas 4.200”, artikel
diakses pada 31 Maret 2016 dari www.sindonews.com 6 Yanuar Riezqi Yovanda, “IHSG Asapi Indeks Singapura dan Thailand”, artikel diakses
pada 10 Mei 2016 dari www.sindonews.com. 7 Yanuar Riezqi Yovanda dan Anto Kurniawan, “IHSG Tutup Tahun 2015 di Level 4.593,
Bursa Asia Melemah”, artikel diakses pada 10 Mei 2016 dari ”, www.sindonews.com. 8 Norita Citra dan Yuliarti, “Faktor Fundamental yang Mempengaruhi Peruabahan Harga
Saham” artikel diakses pada 26 Mei 2016 dari http://jurnal.unej.ac.id.
14
current ratio (CR), leverage ratio, net profit margin (NPM), dan total
assets turn over (TATO) dengan nilai koefisien masing-masing sebesar
0,048; -0,034; 0,419; 0,008.
Menurut Rakasetya1 pada tahun 2008 - 2011 Debt Equity Ratio
(DER) dan Price Earning Ratio (PER) berpengaruh terhadap harga
saham perusahaan pertambangan dengan nilai t test masing- masing
variabel tersebut sebesar -3,382 dan 4,193.
Menurut Rahwidhiyasa9 pada tahun 2008-2012 pasar modal juga
dipengaruhi secara positif signifikan oleh PER dan juga Earning Per
Share (EPS) dan Price Book Value berpengaruh negatif signifikan
terhadap harga saham perusahaan perbankan. EPS berpengaruh positif
dikarenakan EPS merupakan jumlah rupiah yang diperoleh untuk setiap
lembar saham, dan hal ini sangat menarik investor, begitu pun juga
masyarakat tertarik pada perusahaan dengan EPS yang tinggi, akan tetapi
berbeda apabila Price Book Value mengalami penurunan, investor akan
berfikir bahwa nilai-nilai saham akan turun dan masyarakat akan
membeli saham dengan harga yang murah.
Sedangkan faktor eksternal yang mempengaruhi salah satunya
yaitu faktor makroekonomi. Menurut penelitian Sumanto10
pada tahun
2008-2011 kurs rupiah terhadap dolar mampu mempengaruhi kapitalisasi
pasar modal secara signifikan sebesar -6,983027, artinya 1% kenaikan
9 Dewi Rahwidhiyasa dan Susi Handayani, “Pengaruh Inflasi, Tingkat Suku Bunga SBI,
Earning Per Share, Price Earning Ratio dan Price Book Value terhadap Harga Saham”, Jurnal
Ilmu Manajemen, Vol. 1, No. 4 (Juli 2013): h. 1.041. 10
Edi Sumanto, “Analisis Pengaruh Perkembangan Pasar Modal terhadap Perekonomian
Indonesia”, h. 38. Taufiq
1 bahwa pada tahun 2008 - 2015 nilai tukar rupiah terhadap dolar
berpengaruh positif signifikan sebesar 0,603.
15
nilai tukar rupiah terhadap dolar akan mengakibatkan penurunan
kapitalisasi pasar modal sebesar 6,98307%. Berbeda dengan penelitian
Menurut Rakasetya11
, Agustina12
, dan Kurniawati13
faktor
makroekonomi lain yang mempengaruhi pasar modal yaitu inflasi, inflasi
berpengaruh positif signifikan terhadap pasar modal masing-masing
sebesar 8.641,993 228,218, dan 46.335,264. Berbeda dengan penelitian
Rahwidhiyasa14
inflasi justru berpengaruh negatif signifikan terhadap
harga saham perusahaan perbankan.
Menurut Taufiq15
dan Kurniawati16
faktor makroekonomi yang
berpengaruh terhadap pasar modal yaitu BI-rate, BI-rate berpengaruh
negatif signifikan terhadap pasar modal masing-masing sebesar -
263.077,609, -1183,942.
Faktor makrekonomi lain yang berpengaruh terhadap pasar modal
adalah product domestic bruto (PDB), Menurut Wijayanti17
secara jangka
11
Gadang Ganggas Rakasetya, dkk, “Pengaruh Faktor Mikro dan Faktor Makro Ekonomi
terhadap Harga Saham Perusahaan Mining and Mining Service yang Terdaftar di Bursa Efek
Indonesia (BEI) Periode 2008-2011”, h. 8. 12
Agustina dan Fitry Sumartio, “Analisa Faktor-faktor yang Mempengaruhi Pergerakan
Harga Saham pada Perusahaan Pertambangan”, Jurnal Wira Ekonomi Mikroskil ,Vol. 4, No. 1
(April 2014): h. 59. 13
Emi Kurniawati, Analisis Pengaruh Nilai Tukar (Kurs) Dolar Amerika/ Rupiah, Inflasi,
BI-rate dan Jumlah Uang Beredar terhadap Harga Saham pada Perusahaan Perbankan yang
Terdaftar di Bursa Efek Indonesia Periode 2013 (Skripsi S1 Universitas Muhammadiyah
Surakarta, 2015), h. 16. 14
Dewi Rahwidhiyasa dan Susi Handayani, “Pengaruh Inflasi, Tingkat Suku Bunga SBI,
Earning Per Share, Price Earning Ratio dan Price Book Value terhadap Harga Saham”, Jurnal
Ilmu Manajemen Vol. 1 No. 4 (Juli 2013), h. 1.040. 15
M. Taufiq dan Batista Sufa Kefi, “Pengaruh Inflasi, BI-Rate, dan Kurs terhadap Indeks
Harga Saham Gabungan”, h. 12 16
Emi Kurniawati, Analisis Pengaruh Nilai Tukar (Kurs) Dolar Amerika/ Rupiah, Inflasi,
BI-rate dan Jumlah Uang Beredar terhadap Harga Saham pada Perusahaan Perbankan yang
Terdaftar di Bursa Efek Indonesia Periode 2013, h. 16. 17
Anis Wijayanti, “Pengaruh Variabel Makroekonomi dan Indeks Pasar Modal Dunia
terhadap Pergerakan Indeks Harga Saham Gabungan di BEI” artikel diakses pada 6 April 2016
dari http://jimfeb.ub.ac.id.
16
panjang PDB mampu mempengaruhi IHSG sebesar 2,86%, artinya
kenaikan 1% PDB mampu menaikkan IHSG sebesar 2,86% secara
signifikan. Hal ini dikarenakan ketahanan Indonesia dalam menghadapi
krisis global akan dinilai positif oleh investor atas stabilitas pasar modal
domestik dalam jangka panjang, dan artinya apabila PDB naik maka akan
meningkatkan jumlah investor.
Berdasarkan penjelasan di atas dapat disimpulkan bahwa pasar
modal adalah sarana pendanaan bagi institusi yang mebutuhkan modal
dan sarana investasi jangka panjang bagi para investor yang memiliki
kelebihan dana, hal ini agar tidak terjadi idle fund dan dana dapat bergulir
serta menghasikan keuntungan baik dari sisi investor maupun pihak yang
membutuhkan dana.
2. Pasar Modal Syariah
Pasar modal syariah (Islamic Stock Exchange) merupakan tempat
bertemunya penjual dan pembeli instrumen keuangan syariah, pasar
modal syariah dibuat untuk memenuhi kebutuhan masyarakat muslim
yang ingin berinvestasi secara halal, sebab dalam Islam investasi adalah
suatu hal yang sangat dianjurkan guna menghadapi hal yang akan terjadi
di kemudian hari, sesuai dengan firman Allah Swt dalam Surat al-Hasyr
ayat 18 sebagai berikut:18
18
Nurul Huda dan Mustafa Edwin Nasution, Investasi pada Pasar Modal Syariah (Jakarta:
Kencana Predana Media Group, 2007, h. 18.
17
“Hai orang-orang yang beriman, bertakwalah kepada Allah dan
hendaklah setiap diri memperhatikan apa yang telah diperbuatnya untuk
hari esok, dan bertakwalah kepada Allah, sesungguhnya Allah Maha
mengetahui apa yang kamu kerjakan.”
Investasi syariah dilakukan tidak hanya untuk memenuhi
kebutuhan dunia saja akan tetapi juga untuk memenuhi kebutuhan
akhirat, hal ini dijelaskan dalam surat Luqman ayat 34 sebagai berikut: 19
“Sesungguhnya Allah, hanya pada sisi-Nya sajalah pengetahuan tentang
hari Kiamat; dan Dia-lah yang menurunkan hujan, dan mengetahui apa
yang ada dalam rahim. dan tiada seorangpun yang dapat mengetahui
(dengan pasti) apa yang akan diusahakannya besok, dan tiada seorangpun
yang dapat mengetahui di bumi mana dia akan mati. Sesungguhnya Allah
maha mengetahui lagi maha mengenal.”
Surat Luqman ayat 34 tersebut juga sesuai dengan dengan konsep
investasi dalam ajaran Islam yang diwujudkan dalam bentuk non
19
Nurul Huda dan Mustafa Edwin Nasution, Investasi pada Pasar Modal Syariah, h. 19.
18
finansial yang berimplikasi pada kehidupan ekonomi yang kuat dan
tertuang dalam surat an-Nisa ayat 9 sebagai berikut:20
“Dan hendaklah takut kepada Allah orang-orang yang seandainya
meninggalkan dibelakang mereka anak-anak yang lemah, yang mereka
khawatir terhadap (kesejahteraan) mereka. oleh sebab itu hendaklah
mereka bertakwa kepada Allah dan hendaklah mereka mengucapkan
perkataan yang benar.”
Pasar modal syariah baik dari segi produk maupun mekanismenya
tidak boleh bertentangan dengan fatwa DSN MUI salah satunnya fatwa
No. 40/DSN-MUI/X/2003 tentang pasar modal dan pedoman umum
penerapam prinsip syariah di bidang pasar modal, sehingga kegiatan
dalam pasar modal syariah diantaranya merupakan kegiatan perdagangan
efek syariah berupa saham syariah, sukuk korporasi dan reksadana
syariah yang diterbitkan oleh perusahaan publik.21
Prinsip syariah yang harus dipatuhi dalam pasar modal syariah
diantaranya emiten dilarang melakukan usaha yang mengandung unsur
maghrib (maysir, gharar, haram dan riba), syubhat dan mudharat.22
Selain itu rasio utang berbasis bunga dibandingkan total aset ≤ 45% dan
20
Nurul Huda dan Mustafa Edwin Nasution, Investasi pada Pasar Modal Syariah, h. 20. 21
Ahmad Rodoni, Investasi Syariah (Jakarta : Lembaga Penelitian UIN Jakarta, 2009), h.
62. 22
Nurul Huda dan Mustafa Edwin Nasution, Investasi pada Pasar Modal Syariah, h. 56.
19
rasio pendapatan non halal terhadap total pendapatan ≤ 10%.23
Regulasi
pasar modal syariah di atur oleh OJK sebagai badan pengatur dan
pengawas lembaga keuangan, sesuai UU No. 8 tahun 1995.24
Pasar modal syariah melarang transaksi yang mengandung unsur
maghrib karena traksaksi tersebut mengandung dampak negatif, contoh
dari pernyataan tersebut seperti short selling yang hanya dilakukan pada
pasar modal konvensional mengandung unsur spekulasi hal tersebut
dilarang dilakukan di pasar modal syariah, dikarenakan dampaknya yang
mampu menjatuhkan IHSG selama dua pekan pertama September 2008
dan ditutupnya fasilitas tersebut pada 6 Oktober 2008.25
Berdasarkan Grafik 2.2 perkembangan pasar modal syariah di
Indonesia dari Desember 2011 dengan angka 1.968,09 triliun rupiah naik
hingga 2.946,89 triliun rupiah pada Desember 2014, akan tetapi turun
kembali pada November 2015 menjadi 2.556,25 triliun rupiah.
23
Indonesia Stock Exchange, Sekolah Pasar Modal Syariah, h. 37. 24
Indonesia Stock Exchange, Sekolah Pasar Modal Syariah, h. 53-54. 25
Bilqis Annisa Firdaus, “Analisis Larangan Transaksi Short Selling pada Pasar Modal
Syariah serta Dampak Negatif yang Ditimbulkan dalam Pasar Modal Konvensional”, (Skripsi
Universitas Negeri Surabaya, 2013), h. 20.
1968,09 2451,33 2557,84
2946,89 2556,25
0
1000
2000
3000
4000
2011 2012 2013 2014 Nov-15
Grafik 2.2
Kapitalisasi Pasar Modal Syariah (dalam Triliun Rupiah)
Sumber: www.ojk.go.id
20
Pada tahun 2015 pasar modal syariah memang mengalami
guncangan, akan tetapi kinerja investasi di pasar modal akan tetap
tumbuh walaupun kondisi perekonomian tidak menentu hal tersebut
dikarenakan saham dan produk-produk syariah lebih tahan terhadap
krisis dibandingkan produk investasi konvensional, terbukti dalam jangka
panjang JII berpotensi lebih baik dari pada LQ45, sedangkan Indeks
Saham Syariah Indonesia (ISSI) yang berisikan 318 saham terus
mengalami pertumbuhan positif. Pada tahun tersebut Indeks Harga
Saham Gabungan (IHSG) turun sebesar 19,9% dan ISSI turun 21,2 %,
sedangkan LQ45 sebagai indeks saham pilihan BEI turun 22%
dibandingkan dengan JII yang turun 21%.26
Pasar modal syariah dipengaruhi oleh faktor internal dan faktor
eksternal, menurut Azwar27
faktor internal yang mempengaruhi pasar
modal syariah diantaranya book value dan ROA yang berpengaruh
negatif signifikan terhadap excess return saham JII dengan nilai koefisien
-3,7 dan -0,180.
Menurut Aulianisa28
pada tahun 2005-2008 JII dipengaruhi secara
signifikan oleh ROA sebesar 10,860; ROE sebesar -4,126; dan debt to
26
Harian Jurnal Asia, “Investasi Syariah Lebih Tahan Krisis Ketimbang Konvensional”,
artikel diakses pada 4 April 2016 dari www.jurnalasia.com. 27
Azwar, dkk, “Analisis Faktor Fundamental terhadap Excess Return Saham Syariah
Perusahaan Jakarta Islamic Index”, Al-Iqtishad, Vol. III, No. 1 (Januari 2011): h. 133. 28
Fitri Aulianisa, “Pengaruh Faktor Fundamental dan Risiko Sistematik terhadap Harga
Saham di Pasar Modal Syariah (Studi Empiris JII di BEI Tahun 2007-2010)”, La-Riba Jurnal
Ekonomi Islam, Vol. VII, No. 1 (Juli 2013): h. 101.
21
asset ratio (DAR) sebesar -4,263, sedangkan menurut Chuzaimah29
Pada
tahun 2007 sampai 2011 secara negatif signifikan debt to equity ratio
(DER) dan ROA berpengaruh terhadap saham JII masing-masing sebesar
-1,296; dan -0,056.
Menurut Biyanti30
pada tahun. 2009-2011 ISSI secara signifikan
dipengaruhi oleh earning per share (EPS) sebesar 5,414; ROA sebesar
0,089; dan financing leverage sebesar 0,075.
Faktor eksternal yang mempengaruhi saham syariah diantaranya
kurs rupiah terhadap dolar, Menurut Nisa31
, Mulyani32
, dan Maqdiyah33
JII dipengaruhi secara negatif signifikan oleh kurs rupiah terhadap dolar
masing-masing sebesar -3.166468 -539,886, -403%.
Faktor lain yang mempengaruhi JII adalah PDB, Menurut
Maqdiyah34
pada tahun 2009-2011 PDB mempengaruhi JII sebesar 0,03,
artinya kenaikan 1% 1% PDB akan menaikkan 0,03% JII.35
Pada tahun
29
Chuzaimah dan Nur Amalia, “ Analisis Pengaruh Faktor-faktor Fundamental terhadap
Return Saham Syariah pada Perusahaan yang Tergabung dalam Tergabung dalam Jakarta Islamic
Index (JII) Tahun 2007-2011”, h. 194. 30
Arini Faranisa Rt. Thresna Biyanti, “Analisis Pengaruh Earnings Per Share, Return on
Assets dan Financial Leverage terhadap Harga Saham pada Perusahaan Consumer Goods yang
Terdaftar di Indeks Saham Saham Syariah Indonesia: Bursa Efek Indonesia Periode Januari 2009 –
Desember 2011” diakses pada 26 Mei 2016 dari http://www.stiami.ac.id. 31
Elsyafa Azizun Nisa, (Skripsi Fakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas Muhammadiyah
Surakarta), h. 10-11. 32
Neny Mulyani, “Analisis Pengaruh Inflasi, Suku Bunga, Nilai Tukar dan Product
Domestic Bruto terhadap Jakarta Islamic Index”, Jurnal Bisnis dan Manajemen Eksekutif , Vol. 1
(2014): h. 8. 33
Hatmam Maqdiyah dkk, “Pengaruh Tingkat Bunga Deposito, Tingkat Inflasi, Product
Domestic Bruto (PDB), dan Nilai Tukar Rupiah terhadap Indeks Harga Saham Jakarta Islamic
Index” Jurnal Administrasi Bisnis (JAB), Vol. 17 No. 2 (Desember 2014): h.7. 34
Hatmam Maqdiyah dkk, “Pengaruh Tingkat Bunga Deposito, Tingkat Inflasi, Product
Domestic Bruto (PDB), dan Nilai Tukar Rupiah terhadap Indeks Harga Saham Jakarta Islamic
Index”, h.7. 35
Neny Mulyani, “Analisis Pengaruh Inflasi, Suku Bunga, Nilai Tukar dan Product
Domestic Bruto terhadap Jakarta Islamic Index”, h. 8.
22
2009-2013 JII juga dipengaruhi secara signifikan oleh PDB dengan nilai
koefisien 0,892, artinya peningkatan 1% PDB akan meningkatkan JII
sebesar 0,892%.
Menurut Sucinigtias36
pada Mei 2011 sampai Nopember 2014 kurs
rupiah terhadap dolar mempengaruhi ISSI sebesar -0,405, artinya
kenaikan kurs rupiah terhadap dolar menyebabkan penurunan ISSI
sebesar 0,405%. Pada tahun yang sama inflasi juga berpengaruh negatif
signifikan terhadap ISSI sebesar -0,302.
Tinjauan pasar modal menurut konsep Islam sangat sesuai dengan
hipotesis pasar efisien bahwa pasar efisien adalah pasar yang harganya
mencerminkan informasi yang sepenuhnya ada. Jika informasi baru
tersebut sudah dapat diperkirakan, maka informasi tersebut sudah dapat
diserap dan seterusnya dicerminkan dalam harga pasar saat ini. Fama
mengatakan bahwa dalam pasar efisien tidak ada seorangpun yang boleh
mendapatkan keuntungan diharapkan yang lebih tinggi dari rata-rata
pasar, walaupun dia mempunyai informasi tertentu.
Berikut merupakan syarat pasar efisien, yang mana syarat-syarat ini
sesuai dengan A-Qur’an dan Hadits:
a. Harga saham harus bebas untuk naik turunnya, tidak diawasi oleh
pihak manapun dan tidak ada seorangpun yang dapat mempengaruhi
pergerakan harga saham, serta tidak diperbolehkan melakukan
manipulasi harga saham oleh Undang- undang.
36
Siti Aisiyah Suciningtias dan Rizki Khoiroh, “Analisis Dampak Variabel Makro
Ekonomi terhadap Indeks Saham Syariah Indonesia”, Jurnal Unissula, Vol. 2, No. 1 (Mei 2015):
h. 406.
23
b. Tidak ada monopoli pasar, dengan demikian para investor bebas
untuk keluar masuk dari pasaran.
c. Harus ada syarat yang menghendaki perusahaan memberikan
informasi tentang dirinya ke publik.
d. Biaya untuk mendapatkan informasi harus minimum dan informasi
tersebut harus diterima investor pada waktu yang sama.
e. Informasi tersebut bersifat random dan tidak bergantung satu sama
lain.
f. Para investor bertindak cepat dan tepat terhadap informasi baru.
Jika syarat-syarat tersebut tidak dipatuhi maka sebuah pasar itu
dapat dianggap tidak efisien dan tidak sesuai dengan konsep syariah.37
Berdasarkan pembahasan di atas dapat disimpulkan bahwa pasar
modal syariah adalah sarana investasi dengan mekanisme dan produk
yang sesuai dengan prinsip syariah dan terhidar dari maysir, gharar,
haram, syubhat dan mudharat, selain itu besarnya rasio utang berbasis
bunga dibandingkan total aset ≤ 45% dan rasio pendapatan non halal
terhadap total pendapatan ≤ 10%, serta tidak bertentangan dengan fatwa
DSN MUI salah satunya fatwa No. 40/DSN-MUI/X/2003 tentang pasar
modal dan pedoman umum penerapam prinsip syariah di bidang pasar
modal.
37
Abdul Hamid, Pasar Modal Syariah (Jakarta : Lembaga Penelitian UIN Jakarta, 2009),
h. 2-3.
24
B. Indeks Harga Saham
1. Definisi Indeks Harga Saham
Indeks harga saham adalah suatu indikator yang menunjukkan
pergerakan harga saham. Indeks harga saham berfungsi sebagai trend
pasar karena pergerakan indeks harga saham mampu menggambarkan
kondisi pasar, apakah pasar sedang aktif atau lesu.
Pergerakan indeks menjadi indikator penting bagi para investor
untuk menentukan apakah investor akan menjual, menahan atau membeli
saham, karena harga-harga saham bergerak naik turun dalam hitungan
detik dan menit maka indeks pun bergerak naik turun dalam hitungan
waktu yang cepat pula.38
Pengertian di atas dapat disimpulkan bahwa indeks harga saham
pada dasarnya adalah cara mudah bagi para investor untuk menganalisis
sebelum melakukan investasi, analisis ini disebut juga analisis teknikal.
2. Jenis-jenis Indeks
a. Indeks individual, menggunakan indeks harga masing-masing saham
terhadap harga dasarnya yang tercatat di BEI
b. Indeks harga saham sektoral, menggunakan semua saham yang
termasuk dalam masing-masing sektor, misalnya sektor keuangan,
pertambangan, dan lain-lain. Di BEI indeks sektoral terdiri dari
sepuluh bagian, diantaranya agriculture, mining, basic industry,
38
Martalena dan Maya Malinda, Pengantar Pasar Modal (Yogyakarta: Andi, 2011), h. 99.
25
miscellaneous industry, consumer goods, property and real estate,
infrastructure, finance, trade and service, dan manufacturing.
c. Indeks harga saham gabungan atau IHSG (composite stock price
index), menggunakan semua saham yang tercatat sebagai komponen
perhitungan indeks.
d. Indeks LQ45, yaitu indeks yang terdiri dari 45 saham pilihan dengan
mengacu pada 2 variabel, yaitu likuiditas perdagangan dan
kapitalisasi pasar. Setiap 6 bulan, terdapat saham-saham baru yang
masuk ke dalam LQ45 tersebut.
e. Indeks saham syariah, terdiri dari 2, yaitu ISSI (Indeks Saham
Syariah Indonesia) dan JII (Jakarta Islamic Index). ISSI merupakan
saham yang terdiri dari seluruh saham syariah yang tercatat di BEI,
dan baru diluncurkan pada 12 Mei 2011. Sedangkan JII merupakan
indeks saham yang terdiri dari 30 saham mengakomodasi syariah
investasi dalam Islam atau indeks yang berdasarkan syariah Islam,
saham-saham JII sama halnya seperti saham LQ45 mempunyai
likuiditas dan kapitalisasi pasar yang bagus.
f. Indeks papan utama dan papan pengembangan, merupakan indeks
harga saham yang secara khusus didasarkan pada kelompok saham
yang tercatat di BEI, yaitu kelompok papan utama dan papan
pengembangan.39
39
Martalena dan Maya Malinda, Pengantar Pasar Modal, h. 99-100.
26
Berdasarkan pembahasan di atas dapat disimpulkan bahwa indeks harga
saham adalah ukuran analisis paling mudah bagi investor sebelum melakukan
investasi, selain itu klasifikasi saham-saham yang disesuaikan dengan jenis
indeks di atas juga dapat mempermudah investor memilih saham dari faktor
fundamentalnya.
C. Faktor-faktor yang Mempengaruhi Nilai Indeks Saham
Pergerakan nilai indeks saham dipengaruhi oleh berbagai faktor, baik
internal maupun eksternal.
1. Faktor internal
Faktor internal yang mempengaruhi nilai indeks saham dapat
dilihat dari rasio keuangan emiten dan rasio pasar.40
Rasio keuangan
yang mempengaruhi nilai indeks saham diantaranya current ratio (CR),
leverage ratio, net profit margin (NPM), total asset turn over (TATO),
sedangkan rasio pasar yang mempengaruhi nilai indeks saham yaitu
earnings per share (EPS).41
a. Rasio Keuangan
1) Current Ratio (CR)
Current ratio adalah salah satu rasio likuiditas, rasio ini
digunakan untuk mengukur kemampuan perusahaan dalam
membayar kewajiban jangka pendek atau utang yang segera jatuh
tempo pada saat di tagih secara keseluruhan. Rasio lancar dapat
40
William F. Sharf, dkk., Investments, Penerjemah Zuliani Dalimunthe dan Budi Wibowo
(Jakarta: PT. Indeks, 2005), h. 11-12. 41
Norita Citra, Yuliarti, “Faktor Fundamental yang Mempengaruhi Peruabahan Harga
Saham” , h. 18.
Current Ratio = Aktiva Lancar
Utang Jangka Pendek
27
pula dikatakan sebagai bentuk untuk mengukur tingkat keamanan
(margin of safety) suatu perusahaan.42
Hal tersebut dapat disimpulkan bahwa ketika rasio likuiditas suatu
emiten menurun membutikan bahwa emiten tersebut tidak mampu
membiayai kewajiban jangka pendeknya, begitu juga sebaliknya
ketika rasio likuiditas naik artinya perusahaan sangat mampu
dalam membiayai kewajiban jangka pendeknya.
2) Leverage ratio
Leverage ratio atau rasio solvabilitas merupakan rasio yang
digunakan untuk mengukur sejauh mana aktiva perusahaan
dibiayai dengan utang, artinya seberapa besar beban utang yang
ditanggung perusahaan dibandingkan dengan aktivanya, apabila
leverage ratio tinggi, hal ini akan berdampak timbulnya risiko
kerugian lebih besar tetapi juga mampu memperoleh kesempatan
mendapatkan laba yang besar, begitu juga sebalikanya apabila
leverage ratio suatu perusahaan rendah, maka risiko kerugian
juga semakin kecil.
Leverage ratio yang biasa digunakan dalam menganalisis
pengaruh terhadap saham diantaranya:
42
Kasmir, Analisis Laporan Keuangan (Jakarta: PT. Raja Grafindo Persada, 2008), h. 134-
135.
Debt to Assets Ratio = Total Utang
Total Aset
Debt to Equity Ratio = Total Utang
Total Modal
28
Leverage ratio mempunyai beberapa implikasi, diantaranya :43
a) Kreditur mengharapkan ekuitas sebagai margin keamanan,
artinya jika pemilik perusahaan memiliki dana yang kecil
sebagai modal, risiko bisnis terbesar akan ditanggung oleh
kreditur.
b) Dengan pengadaan dana melalui utang, pemilik memperoleh
manfaat berupa tetap dipertahankannya penguasaan atau
pengendalian perusahaan.
c) Bila perusahaan mendapatkan penghasilan lebih dari dana
yang dipinjamkannnya dibandingkan dengan bunga yang
harus dibayarkannya, pengembalian kepada pemilik
diperbesar.
Jadi apabila rasio solvabilitas adalah rasio yang mengukur
seberapa besar aktiva perusahaan dibiayai oleh utang, semakin
besar rasio tersebut maka semakin besar pula aktiva perusahaan
yang dibiayai oleh utang, begitu juga sebaliknya semakin kecil
rasio solvabilitas maka semakin kecil aktiva perusahaan dibiayai
oleh utang.
3) Net Profit Margin (NPM)
Net profit margin (NPM) adalah salah satu rasio profitabilitas,
rasio ini digunakan untuk mengukur kemampuan perusahaan
dalam menghasilkan net income dari kegiatan operasi pokoknya.44
43
Kasmir, Analisis Laporan Keuangan, h. 151-152
29
Penjelasan di atas dapat diartikan bahwa apabila NPM meningkat
artinya kemampuan perusahaan dalam menghasilkan keuntungan
juga meningkat, hal ini kemungkinan akan menarik minat
investor jika dilihat dari sisi fundamentalnya.
4) Total Asset Turn Over (TATO)
Total asset turn over (TATO) merupakan salah satu rasio
aktivitas yang digunakan untuk mengukur perputaran semua
aktiva yang dimiliki perusahaan dan mengukur berapa jumlah
penjualan yang diperoleh dari tiap rupiah aktiva45
Penjelasan di atas dapat disimpulkan bahwa rasio aktivitas adalah
rasio yang mengukur jumlah penjualan dibandingkan dengan
seluruh kekayaan perusahaan.
b. Rasio Pasar
Earning per share (EPS) merupakan faktor rasio pasar yang
mempengaruhi nilai indeks saham. EPS disebut juga rasio nilai buku,
yaitu rasio untuk mengukur keberhasilan manajemen dalam mencapai
keuntungan bagi pemegang saham. Keuntungan bagi pemegang saham
adalah jumlah keuntungan setelah dipotong pajak, keuntungan
44
Kasmir, Analisis Laporan Keuangan, h. 235. 45
Kasmir, Analisis Laporan Keuangan, h. 185-186.
NPM = Net Income
Operating Income x 100%
TATO = Penjualan
Total Aktiva
30
tersebut biasanya jumlah keuntungan dikurangi pajak, dividen, dan
dikurangi hak-hak lainnya untuk pemegang saham prioritas.46
Rasio pasar bisa disebut juga keuntungan yang dihasilkan
perusahaan dari penjualan saham yang dilakukan, jika rasio pasar
bertambah maka akan menarik minat investor untuk menanamkan
dananya.
Berdasarkan penjelasan di atas faktor internal merupakan faktor
fundamental suatu emiten yang dilihat dari rasio keuangan dan rasio
pasar, apabila faktor fundamental suatu perusahaan mengalami
masalah, kemungkinan besar investor tidak tertarik untuk
menanamkan dananya pada perusahaan tersebut.
2. Faktor Eksternal
Faktor eksternal yang mempengaruhi nilai indeks saham dapat
dilihat dari faktor makro ekonomi, diantaranya product domestic bruto
(PDB), tingkat suku bunga, inflasi, nilai tukar, harga minyak dan harga
komoditas utama, lindung nilai (hedging), dan siklus bisnis.
a. Product Domestic Bruto (PDB)
Product domestic bruto (PDB) diartikan sebagai nilai pasar
semua barang dan jasa akhir yang di dalam suatu negara atau
perekonomian dalam kurun waktu tertentu PDB dapat diartikan
sebagai nilai pasar yang mengindikasikan pertmbuhan ekonomi,
semakin tinggi PDB berarti pendapatan masyarakat meningkat dan
46
Kasmir, Analisis Laporan Keuangan, h. 207.
31
semakin tinggi pendapatan seseorang maka motif permintaan
uangnya makin kompleks, hal ini mampu meningkatkan investasi di
pasar modal.47
Meningkatnya PDB dapat membawa pengaruh positif terhadap
daya beli konsumen sehingga dapat meningkatkan terhadap produk
perusahaan dan dengan meningkatnya permintaan produk maka akan
meningkatkan laba perusahaan, hal tersebut juga akan membawa
dampak positif terhadap harga saham dan investasi.48
PDB yang meningkat artinya kondisi perekonomian suatu
negara juga baik, hal ini akan menarik minat investor untuk
melakukan dananya pada negara tersebut.
b. Tingkat suku bunga
Tingkat suku bunga pinjaman merupakan cerminan dari biaya
yang dikeluarkan perusahaan akibat meminjam uang, dan hal ini
akan mempengaruhi kinerja bisnis melalui beberapa cara
diantaranya, suku bunga mempengaruhi harga yang harus dibayar
atas pinjaman yang telah diterima oleh perusahaan, dengan
mengasumsikan ceteris paribus (hal- hal lain dianggap konstan)
apabila tingkat suku bunga rendah, maka akan mengurangi biaya
bunga dan meningkatkan profit. Selain itu perubahan dalam interest
rate akan mempengaruhi pola pembelanjaan dari konsumen
47
Anis Wijayanti, “Pengaruh Variabel Makroekonomi dan Indeks Pasar Modal Dunia
terhadap Pergerakan Indeks Harga Saham Gabungan di BEI”, h. 7. 48
Suramaya Suci Kewal, “Pengaruh Inflasi, Suku Bunga, Kurs dan Pertumbuhan PDB
terhadap Harga Saham Gabungan”, Jurnal Economia, Vol. 8, No. 1 (April 2012): h. 60.
32
(consumer spending). Interest rate tidak hanya mencerminkan biaya
konsumsi saat ini dan masa yang akan datang, tetapi juga
mencerminkan harapan inflasi dan risiko kredit.49
Penjelasan di atas dapat disimpulkan bahwa tingkat suku
bunga adalah besarnya pengorbanan yang dikeluarkan untuk
mendapatkan pinjaman, apabila suku bunga meningkat maka
investasi akan menurun karena investor lebih tertarik menyimpan
dananya di bank, selain itu emiten juga mengalami permasalahan
dalam membayar bunga pinjaman.
c. Inflasi
Inflasi merupakan keadaan yang mana jumlah uang yang
beredar lebih banyak dari jumlah permintaan sehingga akan
mengakibatkan terjadinya kenaikan harga yang meluas dan sistem
perekonomian secara keseluruhan. Kenaikan inflasi yang signifikan
akan menurunkan daya beli konsumen.
Ketika inflasi suatu negara mengalami kenaikan dan bersifat
tidak menentu maka risiko dari investasi dalam aset-aset keuangan
akan meningkat dan kredibilitas mata uang domestik akan melemah
terhadap mata uang global. 50
Tingkat inflasi biasanya dapat diukur dengan indeks harga
konsumen (IHK) atau consumer price index (CPI) yaitu indeks harga
49
Suramaya Suci Kewal, “Pengaruh Inflasi, Suku Bunga, Kurs dan Pertumbuhan PDB
terhadap Indeks Harga Saham Gabungan”, h. 20. 50
Werner R. Murhadi, Analisis Saham Pendekatan Fundamental, h.20.
33
dari barang-barang yang selalu digunakan para konsumen.51
Berikut
rumus yang digunakan untuk menghitung inflasi:52
Keterangan:
: Indeks harga konsumen bulan ini
: Indeks harga konsumen bulan kemarin.
Jika dilihat dari tingkat keparahannya inflasi dibagi menjadi
tiga, diantaranya moderat inflation, inflasi ini ditandai dengan
kenaikan tingkat harga yang lambat, umumnya disebut dengan
inflasi satu digit, pada inflasi seperti ini masyarakat masih
memegang uang dan menyimpan kekayaannya dalam bentuk uang
dari pada dalam bentuk riil; kedua yaitu galloping inflation, inflasi
ini terjadi pada tingkat 20% sampai dengan 200% per tahun, pada
tingkat inflasi ini masyarakat hanya memegang uang seperlunya saja
dan lebih banyak menyimpan kekayaannya dalam bentuk aset riil
serta melakukan investasi di luar negeri; yang ketiga yaitu Hyper
Inflation, inflasi ini merupakan inflasi dengan tingkat tinggi yaitu
jutaan sampai triliunan persen pertahun.53
Hal di atas dapat disimpulkan bahwa inflasi ditandai dengan
menurunnya nilai mata uang rupiah dan harga bahan pokok yang
51
Sadono Sukirno, Makroekonomi Teori Pengantar (Jakarta: PT. Raja Grafindo Persada,
2004), h. 19-20. 52
Karl. E Case dan Ray C. Fair, Prinsip-prinsip Ekonomi Makro, Penerjemah Benyamin
Molan (Jakarta: PT. Indeks, 2004), h. 58. 53
Adiwarman Karim, Ekonomi Makro Islami, h. 137-138.
Inflasi = IHKt – IHKt-1
IHKt-1 x100%
34
mahal hingga menyebabkan investasi menurun karena masyarakat
lebih memilih untuk menggunakan uangnya sebagai konsumsi atau
pemenuhan bahan pokok.
d. Nilai Tukar
Nilai tukar atau kurs mata uang asing menunjukkan harga atau
nilai mata uang suatu negara yang dinyatakan dalam nilai mata uang
negara lain.54
Kurs atau nilai tukar mencerminkan berapa unit dari
setiap mata uang lokal yang dapat dipergunakan untuk membeli mata
uang lain. Selisih nilai tukar memperlihatkan kuat atau lemahnya
nilai mata uang tersebut, selain itu juga memperlihatkan apakah
negara tersebut merupakan net exporter atau net importer.
Kurs ditentukan oleh pemerintah (otoritas moneter), kurs dapat
dicatat dengan cara spot atau immediate delivery (Penyerahan kurang
lebih 2 hari) atau dapat dicatat sebagai transaksi di muka (forward
transaction) dalam berbagai periode penyerahan. Perbedaan antara
catatan spot dan forward transaction merefleksikan perbedaan antara
biaya dari peminjam (cost of borrowing) terhadap dua mata uang
yang berbeda dalam periode waktu yang terkait.
Setiap negara pasti mempunyai hubungan dan investasi dengan
negara lainnya, oleh sebab itu tidak ada satu nilai tukar pun yang
dapat mengukur secara pasti tentang daya beli (purchasing power)
dari mata uang domestik terhadap mata uang asing, konsep ini
54
Sadono Sukirno, Makroekonomi Teori Pengantar (Jakarta: Rajawali Pers, 2011), h. 397.
35
merupakan konsep yang efektif dalam mengukur rata-rata tertimbang
(weighted average) dari mata uang asing dalam mata uang
domestik.55
Perubahan kurs atau nilai tukar dipengaruhi oleh banyak
faktor, diantaranya suku bunga, tingkat pengembalian investasi,
inflasi, jumlah uang beredar, defisit perdagangan, perilaku bank
sentral yang terkait dengan independensi bank sentral, dan harapan
pasar (market expectation).56
Inti dari penjelasan di atas, kurs adalah harga mata uang suatu
negara yang dinilai dengan mata uang negara lain atau harga mata
uang dalam negeri yang dinilai dengan mata uang luar negeri begitu
juga sebaliknya yaitu harga mata uang luar negeri yang dinilai
dengan mata uang dalam negeri.
e. Harga Minyak dan Harga Komoditas Utama
Harga komoditas akan mempengaruhi biaya operasional suatu
perusahaan, harga komoditas yang sangat bepengaruh adalah harga
minyak di pasar inernasional, hal ini terjadi karena minyak berperan
penting dalam proses produksi. Harga minyak sangat berfluktuasi
karena kepemilikannya terkonsentrasi pada beberapa negara yang
memiliki cadangan minyak. Peningkatan harga minyak akan
meningkatkan biaya transportasi dan biaya energi, hal ini akan
berdampak pada perusahaan termasuk perusahaan yang menjadi
55
Adiwarman Karim, Ekonomi Makro Islami, h. 157-158. 56
Werner R. Murhadi, , Analisis Saham Pendekatan Fundamental, 21.
36
emiten di pasar modal. Peningkatan harga minyak juga akan
mengurangi jumlah konsumsi masyarakat pada komoditas lainnya. 57
Penjelasan di atas dapat disimpulkan bahwa harga komoditas
yang paling berpengaruh terhadap tingkat investasi adalah harga
minyak, karena minyak merupakan bahan pokok untuk transportasi.
Apabila harga minyak meningkat maka biaya transportasi juga
meningkat, hal ini akan mengurangi laba perusahaan yang tentunya
bisa berakibat menurunnya minat investor dalam berinvestasi.
f. Lindung nilai (Hedging)
Perusahaan dapat melakukan lindung nilai dari kemungkinan
kerugian akibat pergerakan tingkat suku bunga, perubahan nilai tukar
dan pergerakan harga komoditas utama.58
Inti dari penjelasan di atas, lindung nilai adalah proteksi yang
digunakan suatu perusahaan untuk menekan kerugian akibat
perubahan faktor makroekonomi.
g. Siklus Bisnis
Siklus bisnis merupakan faktor penting untuk memahami
kondisi bisnis suatu negara saat ini dan bagaimana prospek
perkembangannya di masa yang akan datang. Biasanya bisnis suatu
negara mengalami periode ekspansi bila ditandai dengan
meningkatnya pertumbuhan GDP dengan pengangguran yang rendah
dan tingkat keyakinan konsumen yang cukup tinggi, sedangkan suatu
57
Werner R. Murhadi, Analisis Saham Pendekatan Fundamental, h. 22 58
Werner R. Murhadi, Analisis Saham Pendekatan Fundamental, h. 22
37
negara yang mengalami periode kontrak bila ditandai dengan
pertumbuhan GDP yang rendah, tingkat pengangguran yang tinggi
dan tingkat keyakinan konsumen yang rendah.
Dapat disimpulkan bahwa siklus bisnis adalah perkembangan
kondisi bisnis suatu negara dari tahun ketahun hal tersebut dapat
dilihat dari tingkat PDB, apabila PDB naik artinya bisnis negara
tersebut sedang dalam kondisi baik, begitu juga sebaliknya apabila
PDB turun artinya kondisi bisnis negara tersebut juga turun.
Selain faktor di atas ada beberapa faktor makroekoenomi lain
yang mempengaruhi beta saham diantaranya defisit anggaran,
investasi swasta dan neraca perdagangan dan pembayaran.
Timbulnya defisit anggaran akan menyebabkan munculnya resesi
yang merupakan indikasi buruk bagi pasar yang sedang mengalami
inflasi, sedangkan meningkatnya investasi swasta akan
menyebabkan peningkatan terhadap pasar modal dan akan
berpengaruh positif terhadap GDP serta meningkatkan daya beli
masyarakat. selain itu defisit neraca pembayaran juga berpengaruh
terhadap peningkatan mata uang asing akan tetapi dapat menurunkan
nilai mata uang dalam negeri. Melemahnya nilai mata uang dalam
negeri akan memicu peningkatan suku bunga dan menurunkan
tingkat investasi.59
59
Werner R. Murhadi, Analisis Saham Pendekatan Fundamental, h. 23.
38
Beberapa faktor makroekonomi di atas adalah faktor yang
tidak bisa dikendalikan karena apabila terjadi perubahan salah satu
faktor di atas maka faktor makroekonomi yang lain ikut terpengaruh,
sehingga berdampak pada perekonomian suatu negara dan akhirnya
berdampak pula pada investasi suatu negara.
D. Pengaruh Variabel Internal dan Makro Ekonomi terhadap Nilai Indeks
1. Current Ratio
Current ratio (CR) merupakan ukuran kemampuan perusahaan
dalam membayar kewajiban jangka pendek dengan menggunakan aktiva
lancar. Apabila kewajiban lancar meningkat lebih cepat dibandingkan
aktiva lancar, maka CR akan turun, penurunan CR akan menyebabkan
penurunan nilai beta indeks saham.60
Menurut Caecilia61
pada tahun 2009 sampai 2013 CR berpengaruh
positif signifikan terhadap nilai indeks Kompas 100 sebesar 0,296,
artinya kenaikan CR sebesar 1% akan menyebabkan kenaikan nilai beta
indeks Kompas 100 sebesar 0,296%. Berbeda dengan hasil penelitian
Chuzaimah62
dan Citra63
current ratio justru tidak berpengaruh secara
signifikan terhadap harga dan return indeks saham di BEI, hal ini terjadi
60
Norita Citra dan Yuliarti, “Faktor Fundamental yang Mempengaruhi Peruabahan Harga
Saham” artikel diakses pada 26 Mei 2016 dari http://jurnal.unej.ac.id. 61
Carrolina Caecilia dan Sendy Cahyadi, “Kajian Empiris Variabel Makroekonomi dan
Mikroekonomi terhadap Beta Saham pada Perusahaan yang Terdaftar di Kompas 100Periode
2009-2013”, Akrual, Vol. 6 No. 1 (2014): h. 61. 62
Chuzaimah dan Nur Amalia, “ Analisis Pengaruh Faktor-faktor Fundamental terhadap
Return Saham Syariah pada Perusahaan yang Tergabung dalam Tergabung dalam Jakarta Islamic
Index (JII) Tahun 2007-2011” , h. 194. 63
Norita Citra dan Yuliarti, “Faktor Fundamental yang Mempengaruhi Peruabahan Harga
Saham” artikel diakses pada 26 Mei 2016 dari http://jurnal.unej.ac.id.
39
karena banyaknya tawaran investasi selain pasar modal yang bisa
menjadi tempat pengganti dalam berinvestasi.
Berdasarkan hal tersebut, secara teori slope antara CR dengan nilai
beta saham, harga saham serta return saham adalah searah, artinya
apabila CR naik maka akan menyebabkan kenaikan pada nilai beta
saham, harga saham dan return saham, begitu juga sebaliknya apabila
CR turun maka baik nilai beta saham, harga saham maupun return saham
akan turun.
2. Debt to Asset Ratio
Debt to asset ratio (DAR) adalah salah satu rasio solvabilitas
(leverage ratio) yang dihitung dengan cara membagi jumlah utang
terhadap jumlah aset. Debt to asset ratio merupakan penggunaan jumlah
dana yang memiliki beban tetap dengan harapan bisa meningkatkan
jumlah keuntungan yang lebih besar dari beban tetapnya, sehingga
mampu dalam meningkatkan keuntungan bagi pemegang saham, akan
tetapi penggunaan dana ini juga memiliki risiko apabila keuntungan yang
didapatkan justru lebih kecil dari pada beban tetap yang digunakan.64
Menurut Hasthoro65
pada tahun 2005 sampai 2008 DAR
berpengaruh negatif signifikan terhadap harga saham di JII sebesar 4,263.
64
Arini Faranisa Rt. Thresna Biyanti, “Analisis Pengaruh Earnings Per Share, Return on
Assets dan Financial Leverage terhadap Harga Saham pada Perusahaan Consumer Goods yang
Terdaftar di Indeks Saham Saham Syariah Indonesia: Bursa Efek Indonesia Periode Januari 2009 –
Desember 2011” diakses pada 26 Mei 2016 dari http://www.stiami.ac.id. 65
Handoko A. Hasthoro dan Endra Jepriyanto, “Pengaruh Faktor-faktor Fundamental
Keuangan dan Risiko Sistematik terhadap Harga Saham Perusahaan yang Tergabung dalam
Jakarta Islamic Index (JII)”, Efektif Jurnal Bisnis dan Ekonomi, Vol. 2, No. 1 (Juni 2011), h. 11.
40
Menurut Faranisa66
pada tahun 2009 sampai 2011 DAR juga berpengaruh
signifikan terhadap Indeks Saham Syariah Indonesia (ISSI) sebesar 7,5%.
Jadi DAR terhadap nilai beta indeks, harga saham, dan return
saham bisa berpengaruh positif dan bisa berpengaruh negatif tergantung
dari seberapa mampu perusahaan dalam memanfaatkan beban tetap yang
digunakan untuk membiayai seluruh aktivanya.
3. Net Profit Margin
Net profit margin (NPM) berpengaruh positif signifikan terhadap
naiknya indeks saham karena apabila margin laba bersih suatu
perusahaan meningkat maka akan meningkatkan minat investor untuk
berinvestasi pada perusahaan tersebut. Menurut Jauhari67
pada tahun
2009 sampai 2012 NPM berpengaruh positif signifikan terhadap harga
saham perusahaam properti di BEI sebesar 7763,210%. Berbeda dengan
penelitian Agustina68
pada tahun 2007 sampai 2011 NPM tidak
berpengaruh terhadap nilai indeks saham perusahaan pertambangan di
BEI dengan nilai koefesional -32,930%.
Penjelasan di atas dapat disimpulkan bahwa secara teori hubungan
antara NPM terhadap nilai beta indeks saham, harga saham dan return
memiliki hubungan yang searah, artinya apabila NPM naik maka akan
66
Arini Faranisa Rt. Thresna Biyanti, “Analisis Pengaruh Earnings Per Share, Return on
Assets dan Financial Leverage terhadap Harga Saham pada Perusahaan Consumer Goods yang
Terdaftar di Indeks Saham Saham Syariah Indonesia: Bursa Efek Indonesia Periode Januari 2009 –
Desember 2011” diakses pada 26 Mei 2016 dari http://www.stiami.ac.id. 67
R. Ahmad Jauhari, “Pengaruh Faktor Fundamental dan Makroekonomi terhadap Harga
Saham Perusahaan Industri Properti di Bursa Efek Indoensia” Jurnal Media Wahana Ekonomika,
Vol. 11, No. 3 (Oktober 2014): h. 75. 68
Agustina dan Fitry Sumartio, “Analisa Faktor-faktor yang Mempengaruhi Pergerakan
Harga Saham pada Perusahaan Pertambangan” Jurnal Wira Ekonomi Mikroskil, Vol. 4 No. 1
(April 2014): h. 56.
41
menyebabkan kenaikan pada ketiga variabel tersebut, begitu juga
sebaliknya apabila NPM turun maka akan menyebabkan penurunan pada
ketiga variabel tersebut.
4. Inflasi
Inflasi berpengaruh negatif signifikan terhadap naiknya beta indeks
saham karena inflasi ditandai dengan naiknya harga-harga barang
konsumsi, yang berarti meningkatkan biaya hidup masyarakat, hal ini
membuat masyarakat memilih menginvestasikan dananya untuk
konsumsi dari pada investasi, akibatnya permintaan saham pada pasar
modal mengalami penurunan.69
Naiknya harga-harga barang dapat meningkatkan biaya produksi
perusahaan, terutama perusahaan-perusahaan yang menjadi emiten pasar
modal, kenaikan biaya produksi tersebut menyebabkan margin
keuntungan perusahaan menjadi lebih rendah dan dampak lebih lanjut
menjadikan harga saham di bursa efek menurun.70
Menurut Tatik71
pada tahun 2009 sampai 2014 secara jangka
panjang inflasi berpengaruh negatif signifikan terhadap harga saham
dengan nilai koefisien -31,74434. Hal tersebut sesuai dengan teori
kuantitas yang menyatakan bahwa harga barang berbanding lurus dengan
jumlah uang beredar, naiknya jumlah uang beredar akan menyebabkan
69
Irfan Syauqi Beik dan Sri Wulan Fatmawati, “Pengaruh Indeks Harga Saham Syariah
Internasional dan Variabel Makro Ekonomi terhadap Jakarta Islamic Index”, h. 160. 70
Tatik, “Inflasi, Kurs, Leverage, Profitabilitas dan Return Saham Perusahaan Farmasi Go
Public BEI 2008-2012”, Jurnal Ilmu Manajemen, Vol. 1, No. 3 (Mei 2013): h. 738. 71
Roisondo Immanuel dan Dias Satria, “Analisis Pengaruh Indikator Makroekonomi dan
Indeks Saham Regonal ASEAN terhadap Pasar Saham Indonesia (IHSG)”, h. 12.
42
harga-harga barang-barang produksi naik, oleh sebab itu dapat
disimpulkan bahwa kenaikan inflasi akan menurunkan harga saham.72
Berdasarkan penjelasan di atas dapat disimpulkan bahwa secara
teori hubungan antara inflasi dengan nilai beta saham, harga saham dan
return saham memiliki slope yang berlawanan, artinya apabila terjadi
kenaikan inflasi maka akan menyebabkan penurunan pada ketiga variabel
tersebut, begitu juga sebaliknya terjadi penurunan inflasi maka akan
meningkatkan ketiga variabel tersebut.
5. Kurs
Ketika kurs mengalami depresiasi maka investor tidak tertarik
untuk berinvestasi di dalam negeri dan akan mengalihkan dananya ke
luar negeri sehingga terjadi capital outflow. Mengalirkan dana ke luar
negeri menyebabkan investasi dalam negeri mengalami
penurunan.73
Berdasarkan hasil penelitian Triani74
, Nisa.75
, Immanuel76
,
Wijaya77
, dan Sambodo78
kurs rupiah terhadap dolar berpengaruh negatif
signifikan terhadap indeks saham dengan nilai koefisien masing-masing -
72
Tatik, “Inflasi, Kurs, Leverage, Profitabilitas dan Return Saham Perusahaan Farmasi Go
Public BEI 2008-2012”, h. 742. 73
Yeni Samri Julianti Nasution, “Analisis Vector Autoregression (VAR) terhadap
Hubungan antara BI Rate dan Inflasi”, h. 87. 74
Lely Fera Triani, ”Faktor-faktor yang Mempengaruhi Perubahan Indeks Harga Saham di
Jakarta Islamic Index Selama Tahun 2011”, h. 173-174. 75
Elsyafa Azizun Nisa, “Analisis Pengaruh Variabel Ekonomi Makro dan Harga Minyak
terhadap akarta Islamic Index”, h. 10-11. 76
Roisondo Immanuel dan Dias Satria, “Analisis Pengaruh Indikator Makroekonomi dan
Indeks Saham Regonal ASEAN terhadap Pasar Saham Indonesia (IHSG)”, h. 11-12. 77
Renny Wijaya, “Pengaruh Fundamental Ekonomi Makro terhadap Indeks Harga Saham
Gabungan pada Bursa Efek Indonesia Periode 2002-2011”, Calyptra Jurnal Ilmiah Mahasiswa
Universitas Surabaya, Vol. 2, No. 1 (2013): h. 9. 78
Bayu Seto Sambodo, “Analisa Pengaruh Inflasi, BI-Rate, Nilai Tukar Rupiah, dan Harga
Emas Dunia terhadap Indeks Harga Saham Pertambangan di BEI (Periode Pengamatan Tahun
2008-2012)”, diakses pada 26 Maret 2016 dari http://www.jimfeb.ub.ac.id.
43
0,2268222838; -168; -0,425239; -3.166468 dan -0,254086. Penurunan
nilai tukar membawa dampak positif terhadap ekuitas dikarenakan
ekuitas merupakan kekayaan dari perusahaan yang dapat mempengaruhi
nilai tukar uang melalui permintaan uang, semakin tinggi harga saham
akan menyebabkan permintaan uang dan tingkat suku bunga semakin
tinggi.79
Berdasarkan hal di atas, hubungan kurs dengan nilai beta saham,
harga saham dan return saham secara teori memiliki slope yang searah,
artinya ketika kurs mengalami kenaikan maka akan menyebabkan
kenaikan terhadap ketiga variabel tersebut, begitu juga sebaliknya apabila
kurs menurun maka akan menyebabkan penurunan pada ketiga variabel
tersebut.
E. Kajian Pustaka (Review Terdahulu)
No Peneliti dan
Judul
Deskripsi
Penelitian Hasil Letak Perbedaan
1
Putri Monicha
Sari dalam
FREKS dari
Institut
Pertanian
Bogor (IPB)
Tahun 2014,
meneliti
tentang
Penelitian ini
bertujuan untuk
menganalisis
dampak krisis
keuangan global,
perubahan harga
minyak dunia, dan
volatilitas return
indeks saham
Volatilitas pada
return indeks
saham syariah JII
lebih tinggi
dibanding dengan
volatilitas return
indeks saham
konvensional
Jakarta Stock
Penelitian ini
bertujuan untuk
menganalisis nilai
indeks JII dan
LQ45 dengan
menggunakan nilai
beta, serta faktor
internal dan makro
ekonomi yang
79
Tatik, “Inflasi, Kurs, Leverage, Profitabilitas dan Return Saham Perusahaan Farmasi Go
Public BEI 2008-2012”, h. 742.
44
volatilitas
dengan judul
“Volatilitas
Return Indeks
Saham
Syariah dan
Konvensional
di Indonesia”.
global terhadap
volatilitas return
indeks saham
syariah di JII dan
saham
konvensional di
JCI, menggunakan
metode GARCH
dan VAR, periode
Agustus 2007 –
Desember 2013.
Exchange
Composite Index
(JCI), akan tetapi
pergerakan kedua
indeks saham
tersebut sama, hal
tersebut terjadi
karena JII dan JCI
terdaftar pada
bursa yang sama.
Volatilitas return
JCI dan JII lebih
dipengaruhi oleh
dirinya sendiri
diikuti oleh
volatilitas return
indeks saham
Amerika,
pengaruh krisis
keuangan global
terhadap
volatilitas return
indeks saham JII
lebih besar
dibandingkan
pengaruhnya
terhadap JCI,
sementara
perubahan harga
minyak dunia
tidak banyak
mempengaruhinya
diantaranya
current ratio, debt
to asset ratio, net
profit margin,
inflasi dan kurs
rupiah terhadap
dolar, dengan
menggunakan
metode CAPM
dan regresi panel,
pada periode
Januari 2011-
Desember 2015.
45
memberikan
pengaruh
terhadap
volatilitas return
kedua indeks
saham tersebut.
2
Dewi Novita
Sari dalam
Skripsi
Fakultas
Syariah dan
Hukum UIN
Syarif
Hidayatullah
Jakarta Tahun
2014, meneliti
tentang
“Analisis
Volatilitas
Saham-Saham
yang Tercatat
dalam Jakarta
Islamic Index
(JII) dan
LQ45 Periode
2008-2012”.
Penelitian ini
bertujuan untuk
mengetahui dan
membandingkan
kondisi volatilitas
indeks saham di JII
dan LQ45 dengan
menggunakan
metode Capital
Asset Pricing
Model (CAPM),
dan menggunakan
saham- saham yang
konsisten sebagai
objek penelitian
diantaranya untuk
JII yaitu TINS,
PTBA, ANTM,
INTP, AALI,
KLBF, SMGR,
TLKM, dan
UNVR. Sedangkan
untuk LQ45
diantaranya BBNI,
SMCB, UNTR,
Hasil
penelitiannya
menunjukkan
bahwa saham-
saham JII yang
termasuk agresif
(beta > 1) yaitu
AALI, ANTM,
INTP, KLBF,
PTBA dan TINS.
Sedangkan saham
LQ45 yang
termasuk dalam
kategori agresif
adalah ASII,
BBNI, BBRI,
BMRI, INDF,
SMCB, dan
UNTR. Sisanya
merupakan
saham- saham
yang tergolong
non agresif.
Penelitian ini
bertujuan untuk
menganalisis nilai
indeks JII dan
LQ45 dengan
menggunakan nilai
beta, serta faktor
internal dan makro
ekonomi yang
mempengaruhinya
diantaranya
current ratio, debt
to asset ratio, net
profit margin,
inflasi dan kurs
rupiah terhadap
dolar, dengan
menggunakan
metode CAPM
dan regresi panel,
pada periode
Januari 2011-
Desember 2015.
46
BMRI, ASII,
INDF, BBRI,
BDMN, PGAS,
dan BBCA.
Penelitian ini
dilakukan pada
periode 2008-2012.
3
Putu Sukma
Handayani
dan I Wayan
Suartana
dalam Jurnal
Akuntansi
Universitas
Udayana Vol.
10, No. 3
Tahun 2015.
meneliti
tentang
“Pengaruh
Hari
Perdagangan
Pada
Abnormal
Return dan
Volatilitas
Return Saham
Indeks LQ45”.
Penelitian ini
bertujuan untuk
meneliti apakah
efek hari
perdagangan
berpengaruh pada
abnormal return
dan volatilitas
return, dengan
menggunakan
variabel dummy
pada variabel efek
hari
perdagangnnya.
penelitian ini
menggunakan
metode
penelitiannya
menggunakan
regresi liniear
berganda, dan
dilakukan pada
periode Januari –
Desember 2013.
Berdasarkan hasil
peneltiannya
bahwa hari
perdagangan
saham
berpengaruh
terhadap
abnormal return
dan volatilitas
return saham.
Abnormal return
saham negatif
terjadi pada hari
selasa, dan positif
pada hari rabu.
Volatilitas saham
tertinggi pada hari
rabu, dan yang
terendah pada
hari jumat.
Penelitian ini
bertujuan untuk
menganalisis nilai
indeks JII dan
LQ45 dengan
menggunakan nilai
beta, serta faktor
internal dan makro
ekonomi yang
mempengaruhinya
diantaranya
current ratio, debt
to asset ratio, net
profit margin,
inflasi dan kurs
rupiah terhadap
dolar, dengan
menggunakan
metode CAPM
dan regresi panel,
pada periode
Januari 2011-
Desember 2015.
47
4
Legina dalam
Skripsi
Fakultas
Ekonomika
dan Bisnis
Universitas
Diponegoro
Tahun 2014
meneliti
tentang
“Pengaruh
Event
terhadap
Volatilitas
Return Saham
: Studi kasus
perusahaan –
perusahaan
yang
menerbitkan
Obligasi
Syariah yang
Terdaftar di
Bursa Efek
Indonesia”.
Penelitian ini
bertujuan untuk
menguji pengaruh
pengumuman
penerbitan sukuk
terhadap volatilitas
return saham,
menguji adanya
fenomena time
varying volatility
yang terjadi dalam
pergerakan return
saham dan
volatilitasnya,
menguji adanya
asymmetric effect
dalam return
saham dan
volatilitasnya serta
menguji pengaruh
volume
perdagangan
terhadap volatilitas
return saham.
Penelitian ini
menggunakan
metode EGARCH
(Exponential
Generalized
Autoregressive
Conditional
Hasil penelitian
didapatkan model
terbaik pada tiap
sampel berbeda-
beda untuk model
EGARCH. Hasil
penelitian
menunjukkan
bahwa terjadi
fenomena time
varying volatility
pada return
saham di semua
sampel. Dari
sampel 13
perusahaan, event
pengumuman
penerbitan sukuk
tidak mempunyai
pengaruh
terhadap
volatilitas return
saham kecuali
untuk perusahaan
Adira Multi
Finance. Volume
perdagangan
mempengaruhi
volatilitas return
saham pada 9
perusahaan tetapi
Penelitian ini
bertujuan untuk
menganalisis nilai
indeks JII dan
LQ45 dengan
menggunakan nilai
beta, serta faktor
internal dan makro
ekonomi yang
mempengaruhinya
diantaranya
current ratio, debt
to asset ratio, net
profit margin,
inflasi dan kurs
rupiah terhadap
dolar, dengan
menggunakan
metode CAPM
dan regresi panel,
pada periode
Januari 2011-
Desember 2015.
48
Heteroscedastisity
dan dilakukan pada
periode 2009-2013.
tidak berpengaruh
pada 4
perusahaan
lainnya.
5
Mohd. Aminul
Islam dalam
Middle-East
Journal of
Scientific
Research 18
(17), 2013,
meneliti
tentang
“Estimating
Volatility of
Stock Index
Return by
Using
Symmetric
Garch
Models”.
Penelitian ini
bertujuan untuk
meneliti korelasi
positif antara risiko
dan tingkat
pengembalian
saham yang
diharapkan.
Penelitian ini
menggunakan
objek tiga pasar di
Asia, diantaranya
Kuala Lumpur
Composite Index
(KLCI) of
Malaysia, Jakarta
Stock Exchange
Composite Index
(JKSE) di
Indonesia, dan
Straits Time Index
(STI) di
Singapura, dengan
menggunakan
metode GARCH.
Penelitin ini
dilakukan pada
Korelasi positif
signifikan antara
risk dan return
yang lebih stabil
terdapat pada
JKSE, hal ini
dibuktikan bahwa
pada tahun
penelitian JKSE
mengalami risiko
yang tinggi
dengan tingkat
pengembalian
yang tinggi,
berbeda dengan
kedua indeks
lainnya, yang
mana risiko dan
return
mempunyai
hubungan korelasi
positif akan tetapi
tidak signifikan.
Risiko KLCI,
JKSE, dan STI
masing- masing
0,8861; 1,6055;
Penelitian ini
bertujuan untuk
menganalisis nilai
indeks JII dan
LQ45 dengan
menggunakan nilai
beta, serta faktor
internal dan makro
ekonomi yang
mempengaruhinya
diantaranya
current ratio, debt
to asset ratio, net
profit margin,
inflasi dan kurs
rupiah terhadap
dolar, dengan
menggunakan
metode CAPM
dan regresi panel,
pada periode
Januari 2011-
Desember 2015.
49
Januari 2007-
Desember 2012.
dan 1,416.
Sedangkan
return-nya
masing-masing
0,028;0,0585, dan
0,00279.
6
Novita
Nurrahmi
Pratami Putri
dalam Skripsi
Fakultas
Ekonomi dan
Bisnis UIN
Syarif
Hidayatullah
Jakarta Tahun
2014, meneliti
tentang
“Analisis
Faktor- faktor
yang
Mempengaruh
i Volatilitas
Indeks Saham
Syariah”.
Penelitian ini
bertujuan untuk
menganalisis
faktor-faktor yang
mempengaruhi
indeks saham
syariah,
diantaranya
Jakarta Islamic
Index (JII) dan
Kuala Lumpur
Syariah Index
(KLSI), dengan
menggunakan
metode Error
Correction Model
(VECM) untuk
melihat adanya
hubungan jangka
panjang dan jangka
pendek. Dengan
menggunakan
variabel inflasi,
suku bunga, nilai
tukar, dan product
Jangka pendek:
variabel inflasi,
kurs, dan PDB
tidak berpengaruh
jangka pendek
secara signifikan
terhadap
volatilitas JII,
sedangkan BI-rate
berpengaruh
positif signifikan
jangka pendek
terhadap
volatilitas JII.
Variabel inflasi,
Malaysia
exchange rate,
dan PDB
berpengaruh
signifikan jangka
pendek terhadap
volatilitas KLSI,
sedangkan
variabel Malaysia
interest rate tidak
Penelitian ini
bertujuan untuk
menganalisis nilai
indeks JII dan
LQ45 dengan
menggunakan nilai
beta, serta faktor
internal dan makro
ekonomi yang
mempengaruhinya
diantaranya
current ratio, debt
to asset ratio, net
profit margin,
inflasi dan kurs
rupiah terhadap
dolar, dengan
menggunakan
metode CAPM
dan regresi panel,
pada periode
Januari 2011-
Desember 2015.
50
domestic bruto
(PDB) sebagai
faktor yang
mempengaruhinya.
Penelitian ini
dilakukan pada
periode 2009-2013.
berpengaruh
signifikan
terhadap
volatilitas KLSI.
Jangka panjang:
Variabel inflasi
dan BI-rate
berpengaruh
signifikan jangka
panjang terhadap
volatilitas JII,
sedangkan
variabel kurs dan
PDB tidak
berpengaruh
signifikan jangka
panjang terhadap
volatilitas JII.
Variabel inflasi
dan Malaysia
interest rate
berpengaruh
signifikan jangka
panjang terhadap
LKSI, sedangkan
variabel Malaysia
exchange rate dan
PDB tidak
berpengaruh
signifikan jangka
panjang terhadap
51
LKSI.
7
Irfan Syauqi
Beik dan Sri
Wulan
Fatmawati
dalam Jurnal
Iqtishad Vol.
VI No. 2, Juli
2014 meneliti
tentang
“Pengaruh
Indeks Harga
Saham
Syariah
Internasional
dan Variabel
Makro
Ekonomi
terhadap
Jakarta
Islamic
Index”.
Penelitian ini
bertujuan untuk
menguji pengaruh
indeks harga saham
syariah
internasional dan
variabel
makroekonomi
terhadap JII dengan
menggunakan
metode Vector
Error Correction
Model (VECM)
dengan
menggunakan
objek penelitian
diantaranya
Industrial
Production Index
(IPI), Consumer
Price Index (CPI),
jumlah uang
beredar (M2), nilai
tukar rupiah
terhadap dolar
(ER), suku bunga
Bank Indonesia (BI
Rate), Sertifikat
Bank Indonesia
Syariah (SBIS),
Hasil penelitian
ini menunjukkan
bahwa pada
jangka pendek
hanya DJIJP dan
IPI yang
mempengaruhi JII
secara signifikan.
Sedangkan pada
jangka panjang
DJIEU, DJIMY
dan IPI memiliki
hubungan positif
secara signifikan
terhadap JII.
Adapun DJIJP,
IMUS, M2, dan
SBIS memiliki
hubungan negatif
signifikan
terhadap JII.
Selain itu, CPI, BI
Rate, dan ER
tidak memiliki
hubungan yang
signifikan
terhadap JII.
Penelitian ini
bertujuan untuk
menganalisis nilai
indeks JII dan
LQ45 dengan
menggunakan nilai
beta, serta faktor
internal dan makro
ekonomi yang
mempengaruhinya
diantaranya
current ratio, debt
to asset ratio, net
profit margin,
inflasi dan kurs
rupiah terhadap
dolar, dengan
menggunakan
metode CAPM
dan regresi panel,
pada periode
Januari 2011-
Desember 2015.
52
Dow Jones Islamic
Market Index
Eropa (DJIEU),
Dow Jones Islamic
Market Index
Malaysia (DJIMY),
Dow Jones Islamic
Market Index
Amerika Serikat
(IMUS), Dow
Jones Islamic
Market Index
Jepang (DJIJP).
Penelitian ini
dilakukan pada
periode Januari
2007-Oktober
2012.
8
Ayu Lestari
dalam skripsi
Fakultas
Ekonomi dan
Ilmu Sosial
UIN Sultan
Syarif Kasim
Riau Tahun
2013, meneliti
tentang
“Analisis
Perbandingan
Risk dan
Penelitian ini
bertujuan untuk
menganalisis
perbandingan risk
dan return 15
saham di JII dan 26
saham LQ45
dengan menghitung
beta sahamnya dan
membandingkanny
a menggunakan
metode analisis
regresi berganda
Hasil penelitian
ini menunjukkan
bahwa terdapat 2
saham syariah
yang memiliki
return negatif dari
15 saham syariah,
sedangkan dari 26
saham
konvensional
terdapat 5 saham
yang memiliki
return negatif.
Penelitian ini
bertujuan untuk
menganalisis nilai
indeks JII dan
LQ45 dengan
menggunakan nilai
beta, serta faktor
internal dan makro
ekonomi yang
mempengaruhinya
diantaranya
current ratio, debt
to asset ratio, net
53
Return Saham
Syariah dan
Saham
Konvensional
(Studi Kasus
pada Indeks
Saham JII dan
LQ45)”
(SPSS). Penelitian
ini dilakukan pada
Oktober 2010-
April 2013.
Untuk tingkat
risiko tertinggi
diwakili oleh
saham
konvensional
sebesar 14,08%,
sedangkan saham
syariah memiliki
tingkat risiko
tertinggi 13,50%.
Hasil pengujian
lainnya
membuktikan
bahwa tidak ada
perbedaan antara
tingkat risiko
saham syariah
dan saham
konvensional,
sedangkan untuk
tingkat
pengembalian/
return terdapat
perbedaan sebesar
-0,0015779.
profit margin,
inflasi dan kurs
rupiah terhadap
dolar, dengan
menggunakan
metode CAPM
dan regresi panel,
pada periode
Januari 2011-
Desember 2015.
9
Carrolina
Caecilia dan
Sendy
Cahyadi
dalam jurnal
AKRUAL
Penelitian ini
bertujuan untuk
menganalisis
pengaruh
makroekonomi
diantaranya inflasi,
Hasil penelitian
ini menunjukkan
bahwasanya beta
saham secara
positif signifikan
dipengaruhi oleh
Penelitian ini
bertujuan untuk
menganalisis nilai
indeks JII dan
LQ45 dengan
menggunakan nilai
54
Vol. 6, No. 1,
2014 meneliti
tentang
“Kajian
Empiris
Variabel
Makroekonom
i dan
Mikroekonom
i terhadap
Beta Saham
pada
Perusahaan
yang terdaftar
di Kompas
100 Periode
2009 sampai
2013”.
tingkat suku bunga,
kurs, dan product
domestic bruto
(PDB) serta
mikroekonomi
diantaranya asset
growth, current
ratio (CR), debt to
equity ratio (DER),
return on equity
(ROE) dan
dividend payout
ratio (DPR)
terhadap beta
saham Kompas 100
dengan
menggunakan
metode regresi.
suku bunga dan
current ratio
(CR), secara
positif tidak
signifikan
dipengaruhi oleh
product domestic
bruto (PDB),
asset growth, dan
debt to equity
ratio (DER),
sedangkan secara
negatif signifikan
dipengaruhi oleh
inflasi, return on
equity (ROE) dan
dividend payout
ratio (DPR).
beta, serta faktor
internal dan makro
ekonomi yang
mempengaruhinya
, diantaranya
current ratio, debt
to asset ratio, net
profit margin,
inflasi dan kurs
rupiah terhadap
dolar, dengan
menggunakan
metode CAPM
dan regresi panel,
pada periode
Januari 2011-
Desember 2015.
F. Hipotesis Penelitian
Berdasarkan latar belakang dan teori yang telah dipaparkan, faktor
internal dan makroekonomi yang mencakup dalam penelitian ini terdiri dari
current ratio (CR), debt to asset ratio (DAR), net profit margin (NPM),
inflasi, dan kurs rupiah terhadap dolar, maka hipotesis yang dapat dibentuk
diantaranya:
1. Pengaruh Simultan
a) Jakarta Islamic Index (JII)
55
H0 : variabel CR, DAR, NPM, inflasi dan kurs secara simultan tidak
berpengaruh terhadap nilai indeks JII
Ha : variabel CR, DAR, NPM, inflasi dan kurs secara simultan
berpengaruh terhadap nilai indeks JII
b) LQ45
H0 : variabel CR, DAR, NPM, inflasi dan kurs secara simultan tidak
berpengaruh terhadap nilai indeks LQ45
Ha : variabel CR, DAR, NPM, inflasi dan kurs secara simultan
berpengaruh terhadap nilai indeks LQ45
2. Pengaruh Parsial
a) CR terhadap nilai indeks JII
H0 : CR tidak berpengaruh terhadap nilai indeks JII
Ha : CR berpengaruh terhadap nilai indeks JII
b) CR terhadap nilai indeks LQ45
H0 : CR tidak berpengaruh terhadap nilai indeks LQ45
Ha : CR berpengaruh terhadap nilai indeks LQ45
c) DAR terhadap nilai indeks JII
H0 : DAR tidak berpengaruh terhadap nilai indeks JII
Ha : DAR berpengaruh terhadap nilai indeks JII
d) DAR terhadap nilai indeks LQ45
H0 : DAR rupiah tidak berpengaruh terhadap nilai indeks LQ45
Ha : DAR rupiah berpengaruh terhadap nilai indeks LQ45
e) NPM terhadap nilai indeks JII
56
H0 : NPM tidak berpengaruh terhadap nilai indeks JII
Ha : NPM berpengaruh terhadap nilai indeks JII
f) NPM terhadap nilai indeks LQ45
H0 : NPM tidak berpengaruh terhadap nilai indeks LQ45
Ha : NPM berpengaruh terhadap nilai indeks LQ45
g) Inflasi terhadap nilai indeks JII
H0 : Inflasi tidak berpengaruh terhadap nilai indeks JII
Ha : Inflasi berpengaruh terhadap nilai indeks JII
h) Inflasi terhadap nilai indeks LQ45
H0 : Inflasi tidak berpengaruh terhadap nilai indeks LQ45
Ha : Inflasi berpengaruh terhadap nilai indeks LQ45
i) Kurs terhadap nilai indeks JII
H0 : Kurs tidak berpengaruh terhadap nilai indeks JII
Ha : Kurs berpengaruh terhadap nilai indeks JII
j) Kurs terhadap nilai indeks LQ45
H0 : Kurs rupiah tidak berpengaruh terhadap nilai indeks LQ45
Ha : Kurs rupiah berpengaruh terhadap nilai indeks LQ45
Berdasarkan teori yang telah dibahas bahwa pasar modal dan pasar modal syariah
merupakan sarana pendanaan bagi perusahaan yang membutuhkan dan tempat investasi
jangka panjang bagi investor, yang membedakan antara pasar modal dan pasar modal
syariah adalah produk dan mekanisme perdagangannya yang mengacu pada prinsip
syariah. Indeks saham merupakan indikator pergerakan harga saham baik di pasar modal
maupun pasar modal syariah, pergerakan indeks saham tersebut sangat fluktuatif, oleh
karena itu peneliti ingin menganalisis pengaruh faktor internal dan makroekonomi.
57
BAB III
METODOLOGI PENELITIAN
A. Ruang Lingkup Penelitian
Penelitian ini membahas tentang nilai beta indeks JII dan LQ45 untuk
menganalisis fluktuasi kedua indeks saham tersebut jika dibandingkan dengan
indeks saham pasaran (IHSG), selain itu juga menganalisis faktor internal dan
makroekonomi yang mempengaruhi nilai beta indeks kedua indeks saham
tersebut. Objek Penelitian ini adalah saham-saham JII dan LQ45 yang
konsisten dari 2011 sampai 2015, serta faktor-faktor internal dan makro
ekonomi yang mempengaruhi nilai beta indeks JII dan LQ45 diantaranya CR,
DAR, NPM, inflasi, dan kurs rupiah terhadap dolar dengan menggunakan
data kurs tengah.
Penjelasan di atas dapat disimpulkan bahwa ruang lingkup penelitian ini
membahas tentang nilai beta indeks saham JII dan LQ45 serta faktor internal
dan makroekonomi yang mempengaruhinya.
B. Jenis dan Metode Pengumpulan Data
Jenis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah jenis data
sekunder, data yang dikumpulkan adalah data harian harga penutupan (close
price) 15 saham JII dan 22 saham LQ45 agar bisa didapatkan beta saham
dalam bentuk bulanan, data tersebut dipilih berdasarkan teknik purpossive
sampling. Periode yang digunakan tahun 2011-2015, data harga saham harian
tersebut diambil dari website www.yahoofinance.com, untuk faktor internal
diambil dari laporan keuangan melalui website masing- masing emiten,
58
sedangkan faktor makroekonomi Inflasi dan kurs rupiah terhadap dolar
diambil dari website www.bi.go.id. Berikut merupakan daftar emiten indeks
JII dan LQ45.
JII
LQ45
No Nama Saham Kode
Saham No Nama Saham
Kode
Saham
1 Astra Argo Lestari Tbk. AALI 1 Astra Argo Lestari Tbk. AALI
2 Astra Internasional Tbk. ASII 2 Adhi Karya Persero Tbk. ADHI
3 Charoen Pokphand Indonesia
Tbk. CPIN 3 Astra Internasional Tbk. ASII
4 Vale Indonesia Tbk. INCO 4 Bank Central Asia Tbk. BBCA
5 Indofood Sukses Makmur
Tbk. INDF 5
Bank Negara Indonesia
(Persero) Tbk. BBNI
6 Indocement Tunggal Prakasa
Tbk. INTP 6 Bank Rakyat Indonesia BBRI
7 Kalbe Farma Tbk. KLBF 7 Bank Tabungan Negara
(Persero) Tbk. BBTN
8 PP London Sumatra
Indonesia Tbk. LSIP 8
Charoen Pokphand
Indonesia Tbk. CPIN
9 Media Nusantara Citra Tbk. MNCN 9 Gudang Garam Tbk. GGRM
10 Tambang Batubara Bukit
Asam (Persero) Tbk. PTBA 10 Vale Indonesia Tbk. INCO
11 PP (Persero) Tbk. PTPP 11 Indofood Sukses Makmur
Tbk. INDF
12 Telekomunikasi Indonesia
(Persero) TLKM 12
Indocement Tunggal
Prakasa Tbk. INTP
13 United Tractors Tbk. UNTR 13 Kalbe Farma Tbk. KLBF
14 Unilever Tbk. UNVR 14 PP London Sumatra
Indonesia Tbk. LSIP
15 Wijaya Karya Tbk. WIKA 15 Media Nusantara Citra Tbk. MNCN
16 Tambang Batubara Bukit
Asam (Persero) Tbk. PTBA
17 PP (Persero) Tbk. PTPP
18 Surya Citra Media Tbk. SCMA
19 Telekomunikasi Indonesia TLKM
20 United Tractors Tbk. UNTR
21 Unilever Tbk. UNVR
22 Wijaya Karya Tbk. WIKA
Tabel 3.1
Daftar Saham-saham JII dan LQ45 yang Konsisten dari 2011 sampai 2015
59
C. Metode Analisis Data
Berikut analisis data yang dilakukan dalam penelitian ini:
1. Memilih sampel, yaitu saham- saham yang masuk dalam daftar saham
konsisten di JII dan LQ45 pada periode 2011–2015.
2. Menghitung masing-masing beta dalam bentuk triwulan dengan
menggunakan rumus: 1
∑
∑
Keterangan :
Rj = Return saham j
Rm = Return pasar (return market)
β = Beta saham j
n = Jumlah data
Nilai Rj dan Rm diperoleh dari:2
Rt =
Keterangan :
Rt = Return saham hari ke t
Pt = Close price hari ke t
Pt-1= Close price hari sebelumnya (t-1)
1 Said Kelana Asnawi san Chandra Wijaya, Metodologi Penelitian Keuangan, h. 190.
2 Said Kelana Asnawi dan Chandra Wijaya, Metodologi Penelitian Keuangan, h. 181-182.
60
Rm =
Keterangan :
Rm = Return pasar hari ke t
IHSGt = IHSG hari ke t
IHSGt-1 = IHSG hari sebelumnya (t-1)
3. Menghitung rata-rata beta triwulan untuk didapatkan beta indeks JII dan
LQ45, setelah didapatkan hasilnya maka dilakukan analisis beta kedua
indeks tersebut dan melihat indeks saham mana yang dapat memberikan
keuntungan yang lebih besar dan risiko yang lebih kecil.
4. Menganalisis faktor internal dan makro ekonomi yang mempengaruhi
nilai beta indeks JII dan LQ45 dengan menggunakan regresi panel
dengan menentukan model yang paling tepat apakah common effect,
fixed effect atau random efect dengan uji chow dan uji hausman.
5. Common effect model (CEM) / Pooled least square (PLS), merupakan
teknik yang paling sederhana untuk mengestimasi data panel dengan
mengkombinasikan data time series dan cross section tanpa melihat
perbedaan slope dan intersep antarwaktu dan individu, pengestimasian
dalam metode ini menggunakan metode kuadrat terkecil (Ordinary
Least Square), dengan persamaan sebagai berikut: 3
Keterangan:
3 Agus Widarjono, Ekonometrika Pengantar dan Aplikasinya (Yogyakarta: Ekonisia, 2009), h.
231.
61
βs : Beta Saham
: Konstanta
: Koefisien regresi dari masing-masing variabel yang
mempengaruhi beta saham
IHK : Indeks Harga Konsumen (Inflasi)
BI Rate : tingkat suku bunga Bank Indonesia
Kurs : kurs rupiah terhadap dolar
it : cross section dan time series
e :error terms (Variabel di luar model tetapi tidak
berpengaruh terhadap variabel terikat atau bisa disebut
faktor pengganggu/residual)
6. Fixed effect model (FEM), teknik model ini adalah teknik yang
mengestimasikan data panel dengan menggunakan variabel dummy
(Least square dummy variabel) untuk menangkap adanya perbedaan
intersep.4 Penelitian ini menggunakan jenis FEM dengan koefisien
slope konstan dan intersep berbeda pada individu, berikut merupakan
persamaaanya:5
7. Uji Chow
Uji ini digunakan untuk mengetahui apakah FEM lebih baik dari pada
CEM atau sebaliknya, hal tersebut dapat dilihat dari signifikansi FEM
4 Agus Widarjono, Ekonometrika Pengantar dan Aplikasinya , h. 232-233.
5 Agus Widarjono, Ekonometrika Pengantar dan Aplikasinya , h. 235.
62
dan uji F statistik, jika F hitung lebih besar dari F tabel maka ditolak
dan diterima, begitu juga sebaliknya apabila F hitung lebih kecil
dari F tabel maka diterima.6 Berikut hipotesis dalam uji ini:
7
: model yang cocok adalah CEM
: model yang cocok adalah FEM
8. Random effect model (REM), metode ini digunakan untuk mengatasi
konsekuensi berkurangnya derajat kebebasan (degree of freedom) yang
pada mengurangi efisiensi parameter akibat dimasukkannya variabel
dummy pada FEM. model ini mengestimasi data panel menggunakan
variabel gangguan (error terms) dengan menggunakan metode
Generalized least square (GLS). Dalam model ini tidak lagi tetap
(nonstokastik) tetapi bersifat random, sehingga dapat diekspresikan
dalam bentuk persamaan sebagai berikut:8
Keterangan:
= parameter yang tidak diketahui yang menunjukkan rata-rata
intersep populasi
= variabel gangguan yang bersifat individu acak
Berikut merupakan persamaan REM dengan individu acak:9
6 Agus Widarjono, Ekonometrika Pengantar dan Aplikasinya , h. 238.
7 Irfan Muharam, dkk, “Regresi Data Panel untuk Mengestimasi Harga Penutupan Saham LQ45”,
Prosiding Penelitian Sivitas Akademika (Sains dan Teknologi) (2015), h. 3. 8 Agus Widarjono, Ekonometrika Pengantar dan Aplikasinya , h. 235.
9 Irfan Muharam, dkk, “Regresi Data Panel untuk Mengestimasi Harga Penutupan Saham LQ45”
h. 3.
63
9. Uji Hausman
Uji digunakan untuk memilih apakah model FEM lebih baik dari REM
atau sebaliknya, uji ini mengikuti statistika chi square dengan degree of
freedom sebanyak k (jumlah variabel independen). Jika nilai statistik
Hausman lebih besar dari pada nilai kritisnya maka ditolak., begitu
juga sebaliknya apabila nilai statistik Hausman lebih kecil dari pada
nilai kritisnya maka diterima.10
Berikut merupakan hipotesisnya:
: model yang cocok adalah REM
: model yang cocok adalah FEM
10. Selanjutnya yaitu uji statistik dilakukan dengan melihat koefisien
determinasi (R2); uji pengaruh simutan (F) dengan kriteria jika F
statistik lebih besar dari F tabel maka H0 ditolak, H1 diterima; dan uji
pengaruh parsial (t) dengan kriteria jika t statistik lebih besar dari t
tabel, maka H0 ditolak, H1 diterima. Setelah itu analisis dan kesimpulan
Berdasarkan pemaparan di atas penelitian ini menggunakan metode CAPM
(Capital Assets Pricing Model) untuk menganalisis nilai indeks dari indeks JII dan
LQ45 dari 2011 sampai 2015 dan regresi panel untuk menganalisis faktor yang
mempengaruhi nilai indeks JII dan LQ45 baik secara simultan maupun parsial.
10
Agus Widarjono, Ekonometrika Pengantar dan Aplikasinya , h. 240-241.
64
BAB IV
PEMBAHASAN
A. Hasil Analisis Nilai Indeks
Dalam menganalisis nilai indeks, terlebih dahulu harus mencari return
market, return masing-masing emiten, varian dan kovarian, setelah itu akan
didapatkan nilai beta serta varian dan standar deviasi masing-masing emiten.
1. Return Market (IHSG)
Return market (Rm) dihitung dengan menggunakan harga
penutupan IHSG harian dari Januari 2011 sampai Desember 2015
menjadi Return market (Rm) dalam bentuk triwulan dari Maret 2011
sampai Desember 2015. Return market (Rm) diperoleh dengan
menghitung harga penutupan hari ke-t dikurangi harga penutupan hari
ke-t-1 dibagi harga penutupan hari ke-t-1. Hasil perhitungan tersebut
kemudian dirata-ratakan menjadi expected return pasar (E(Rm)). Berikut
nilai expected return dari Maret 2011 sampai Desember 2015.
2011 2012 2013 2014 2015
Triwulan 1 3515,02 3967,95 4390,02 4518,56 5333,39
Triwulan 2 3781,18 4030,89 4926,66 4901,50 5222,01
Triwulan 3 3903,19 4113,92 4468,35 5118,28 4612,44
Triwulan 4 3691,69 4306,13 4359,47 5061,49 4501,49
Return adalah perbandingan antara biaya awal dengan hasil, return
market menunjukkan rata-rata besaran yang diterima dari seluruh saham.
Indeks yang menjadi proksi return market (return pasar) adalah IHSG.
Return IHSG selalu berubah-ubah setiap waktu, berdasarkan tabel 4.1.
Tabel 4.1
Return Market
65
tingkat pengembalian pasar tertinggi terjadi pada triwulan ke-1 tahun
2015 sebesar 5333,39 dan tingkat pengembalian pasar terendah terjadi
pada triwulan ke-1 tahun 2011 sebesar 3515,02.
2. Rata-rata Return Saham
Setelah didapatkan return pasar dan expected return pasar dari
Maret 2011 sampai Desember 2015, kemudian dicari return masing-
masing emiten per triwulan, hasilnya dirata-ratakan agar didapat rata-rata
return saham masing-masing emiten baik dalam indeks JII dan LQ45.
Emiten RE Emiten RE
AALI 21947,14 MNCN 2158,81
ASII 23565,08 PTBA 13963,86
CPIN 3213,46 PTPP 1656,14
INCO 3121,56 TLKM 5784,57
INDF 6134,67 UNTR 21088,44
INTP 20184,42 UNVR 26805,86
KLBF 2203,86 WIKA 1834,91
LSIP 2336,37
.
Emiten RE Emiten RE
AALI 21947,14 INTP 20184,42
ADHI 1705,29 KLBF 2203,86
ASII 23565,08 LSIP 2336,37
BBCA 10072,22 MNCN 2158,81
BBNI 4557,08 PTBA 13963,86
BBRI 8506,11 PTPP 1656,14
BBTN 1270,59 SCMA 4477,37
CPIN 3213,46 TLKM 5784,57
GGRM 50228,17 UNTR 21088,44
INCO 3121,56 UNVR 26805,86
INDF 6134,67 WIKA 1834,91
Tabel 4.2.
Return Saham JII
Tabel 4.3
Return Saham LQ45
66
JII dan LQ45 merupakan indeks saham dengan tingkat
pengembalian yang sangat baik, terlihat dari tabel 4.2 rata-rata return
terrtinggi indeks saham JII dari Maret 2011 sampai Desember 2015
dimiliki oleh perusahaan Unilever Tbk. (UNVR) sebesar 26805,86
sedangkan return terendah dimiliki oleh perusahaan PP (Persero) Tbk.
(PTPP) sebesar 1656,14, dan dari tabel 4.3 terlihat rata-rata return
tertinggi indeks saham LQ45 dari Maret 2011 sampai Desember 2015
dimiliki oleh perusahaan Gudang Garam Tbk. (GGRM) sebesar 50228,17
sedangkan return terendah dimiliki oleh perusahaan Bank Tabungan
Negara (Persero) Tbk. (BBTN) sebesar 1270,59.
3. Varian dan standar deviasi
Varian saham digunakan untuk mengukur risiko dari expected
return saham masing-masing emiten, sedangkan standar deviasi saham
digunakan untuk mengukur risiko dari realized return saham masing-
masing emiten.
Emiten Varian Standar
Deviasi Emiten Varian
Standar
Deviasi
AALI 2466157,29 1419,33 MNCN 33562,02 166,35
ASII 47101794,89 2501,87 PTBA 1243927,72 1001,55
CPIN 82779,23 234,84 PTPP 26329,71 131,42
INCO -1722,88 -161,13 TLKM 1046072,78 427,00
INDF 135883,86 295,26 UNTR 1951953,08 1243,62
INTP 976479,42 928,16 UNVR 2113530,44 1263,34
KLBF 81806,35 159,84 WIKA 28117,81 139,40
LSIP 1017562,91 373,65
Berdasarkan tabel 4.4 diketahui nilai varian dan standar deviasi
tertinggi indeks saham JII dari Maret 2011 sampai Desember 2015
Tabel 4.4
Varian dan Standar Deviasi JII
67
dimiliki oleh perusahaan Astra Internasional Tbk. (ASII) sebesar
47101794,89 dan 2501,87, sedangkan nilai varian dan standar deviasi
terendah dimiliki oleh perusahaan Vale Indonesia Tbk. (INCO) sebesar
-1722,88 dan -161,13.
Emiten Varian Standar
Deviasi Emiten Varian
Standar
Deviasi
AALI 2466157,29 1419,33 INTP 976479,42 928,16
ADHI 63761,28 198,56 KLBF 81806,35 159,84
ASII 47101794,89 2501,87 LSIP 1017562,91 373,65
BBCA 243912,68 440,14 MNCN 33562,02 166,35
BBNI 103210,83 282,17 PTBA 1243927,72 1001,55
BBRI 427379,14 546,97 PTPP 26329,71 131,42
BBTN 4977,02 66,03 SCMA 903468,52 445,75
CPIN 82779,23 234,84 TLKM 1046072,78 427,00
GGRM 9318580,03 2897,62 UNTR 1951953,08 1243,62
INCO -1722,88 -161,13 UNVR 2113530,44 1263,34
INDF 135883,86 295,26 WIKA 28117,81 139,40
Berdasarkan tabel 4.5 diketahui nilai varian dan standar deviasi
tertinggi indeks saham LQ45 dari Maret 2011 sampai Desember 2015
dimiliki oleh perusahaan Astra Internasional Tbk. (ASII) sebesar
47101794,89 dan 2501,87, sedangkan nilai varian dan standar deviasi
terendah dimiliki oleh perusahaan Vale Indonesia Tbk. (INCO) sebesar
-1722,88 dan -161,13.
4. Beta Indeks
Beta merupakan proksi risiko suatu perusahaan. Beta sebenarnya
menunjukkan sensitivitas suatu saham terhadap pergerakan pasar
(saham secara umum, apabila beta bernilai > 1 menunjukkan aset
berisiko atau saham suatu emiten peka terhadap perubahan pasar dan
Tabel 4.5
Varian dan Standar Deviasi LQ45
68
tingkat keuntungan berada di atas rata-rata (saham agresif), beta < 1
menunjukkan aset kurang berisiko atau saham suatu emiten kurang
peka terhadap perubahan pasar dan tingkat keuntungan berada di bawah
rata-rata (saham nonagresif), dan beta = 1 menunjukkan risiko aset
suatu emiten sama dengan risiko pasar, tingkat kepekaannya dan
keuntungannya searah atau sama dengan perubahan pasar.
Emiten Beta Emiten Beta
AALI 2,98 MNCN 0,59
ASII 11,61 PTBA 4,25
CPIN 0,82 PTPP 0,70
INCO 0,78 TLKM 1,48
INDF 1,06 UNTR 4,89
INTP 4,79 UNVR 4,68
KLBF -0,45 WIKA 0,68
LSIP 0,12
Berdasarkan tabel 4.6 yang termasuk saham-saham agresif
indeks JII diantaranya AALI (2,98), ASII (11,61), INDF (1,06), INTP
(4,79), PTBA (4,25), TLKM (1,48), UNTR (4,89), dan UNVR (4,68),
sedangkan untuk saham-saham nonagresif diantaranya CPIN (0,82),
INCO (0,78), dan WIKA (0,68). Beta tertinggi indeks saham JII
dimiliki oleh perusahaan Astra Internasional Tbk. (ASII) dengan nilai
11,6 dan beta terendah dimiliki oleh Kalbe Farma Tbk. (KLBF) dengan
nilai -0.45. Jika dirata-ratakan nilai beta indeks JII sebesar 2,60.
Berdasarkan tabel 4.7 yang termasuk saham-saham agresif
indeks LQ45 dari periode Maret 2011 sampai Desember 2015
diantaranya AALI (2,98), ASII (11,61), BBCA (2,46), BBNI (1,38),
Tabel 4.6
Nilai Beta JII
69
BBRI (3,34), INDF (1,06), INTP (4,79), PTBA (4,25), TLKM (1,48),
UNTR (4,89), dan UNVR (4,68), sedangkan untuk saham-saham
nonagresif diantaranya ADHI (0,62), BBTN (0,25), CPIN (0,82),
GGRM (-0,18), INCO (0,78), KLBF (-0,45), LSIP (0,12), MNCN
(0,59), PTPP (0,70), SCMA (-0,92), dan WIKA (0,68).
Emiten Beta Emiten Beta
AALI 2,98 INTP 4,79
ADHI 0,62 KLBF -0,45
ASII 11,61 LSIP 0,12
BBCA 2,46 MNCN 0,59
BBNI 1,38 PTBA 4,25
BBRI 3,34 PTPP 0,70
BBTN 0,25 SCMA -0,92
CPIN 0,82 TLKM 1,48
GGRM -0,18 UNTR 4,89
INCO 0,78 UNVR 4,69
INDF 1,06 WIKA 0,68
Beta tertinggi indeks saham LQ45 dimiliki oleh perusahaan
Astra Internasional Tbk. (ASII) dengan nilai 11,61 dan beta terendah
dimiliki oleh Surya Citra Media Tbk. (SCMA) dengan nilai -0,92. Jika
dirata-ratakan nilai beta indeks LQ45 sebesar 2,09.
Berdasarkan hasil analisis di atas baik JII dan LQ45 keduanya
memiliki nilai beta indeks lebih dari satu, artinya rata-rata saham JII
dan LQ45 merupakan saham-saham yang agresif, akan tetapi nilai beta
indeks JII lebih besar dari nilai beta indeks LQ45 menunjukkan bahwa
JII lebih fluktuatif dibandingkan LQ45.
Tabel 4.7
Nilai Beta LQ45
70
B. Analisis Faktor Internal dan Makro Ekonomi yang Mempengaruhi Nilai
Indeks
Nilai beta indeks saham selain merupakan nilai yang menggambarkan
dancing antara suatu saham dengan saham secara umum (IHSG) , hal ini
dipengaruhi oleh faktor internal maupun eksternal (makroekonomi). Faktor
internal yang digunakan dalam penelitian ini adalah CR, DAR, NPM
sedangkan faktor makroekonomi yang digunakan adalah inflasi dan kurs.
Berikut merupakan analisis faktor internal dan makroekonomi yang
mempengaruhi nilai indeks saham JII dan LQ45.
1. Menentukan model yang tepat
a) Jakarta Islamic Index (JII)
Dependent Variable: LOG(Y_BETA)
Method: Panel Least Squares
Date: 06/26/16 Time: 23:41
Sample (adjusted): 3/01/2011 12/01/2015
Periods included: 20
Cross-sections included: 15
Total panel (unbalanced) observations: 238 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 0.703016 2.002257 0.325401 0.6832
X1_CR -0.003016 0.002257 -1.336491 0.1827
X2_DAR 0.858137 1.669463 0.514020 0.6076
X3_NPM 0.236019 0.154334 1.529272 0.1276
X4_INFLASI -0.079021 0.563741 -0.140172 0.8886
LOG(X5_KURS) 0.034146 0.055007 0.620755 0.5354
R-squared 0.012263 Mean dependent var 0.279470
Adjusted R-squared -0.004694 S.D. dependent var 1.574106
S.E. of regression 1.577795 Akaike info criterion 3.770719
Sum squared resid 580.0392 Schwarz criterion 3.843666
Log likelihood -443.7155 Hannan-Quinn criter. 3.800118
Durbin-Watson stat 0.991201
Sumber : Output Eviews
Tabel 4.8
Common Effect Model
71
Berdasarkan Tabel 4.9 langkah pertama setelah data panel
yang dibutuhkan terkumpul, selanjutnya diregresikan dengan
menggunakan model common effect. Model common effect atau
Pooled least square merupakan teknik yang paling sederhana untuk
mengestimasi data panel dengan mengkombinasikan data time series
dan cross section tanpa melihat perbedaan slope dan intersep
antarwaktu dan individu berikut output common effect model.
Dependent Variable: LOG(Y_BETA)
Method: Panel Least Squares
Date: 06/26/16 Time: 23:42
Sample (adjusted): 3/01/2011 12/01/2015
Periods included: 20
Cross-sections included: 15
Total panel (unbalanced) observations: 238 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 0.167796 5.652543 1.984977 0.0069
X1_CR 0.220532 0.002514 2.007059 0.0315
X2_DAR 0.343606 0.709241 2.753432 0.0409
X3_NPM -0.452686 0.257745 2.656332 0.0404
X4_INFLASI -0.098249 0.457101 0.018046 0.9856
LOG(X5_KURS) -0.065826 0.605376 1.990228 0.0098 Effects Specification Cross-section fixed (dummy variables) R-squared 0.816826 Mean dependent var 0.279470
Adjusted R-squared 0.765999 S.D. dependent var 1.574106
S.E. of regression 1.253369 Akaike info criterion 3.369839
Sum squared resid 342.4636 Schwarz criterion 3.661626
Log likelihood -381.0108 Hannan-Quinn criter. 3.487435
F-statistic 8.200856 Durbin-Watson stat 1.699016
Prob(F-statistic) 0.000000
Sumber : Output Eviews
Setelah didapatkan kedua model di atas, selanjutkan
membandingkan model mana yang paling baik untuk digunakan
Tabel 4.9
Fixed Effect Model
72
dengan cara melakukan uji Redundant Fixed Effect Test atau uji
chow dengan menggunakan hipotesis sebagai berikut:
: model yang cocok adalah Common Effect Model
: model yang cocok adalah Fixed Effect Model
Dasar penolakan hipotesis di atas adalah dengan melihat nilai
probabilitas, apabila nilai probabilitas < tingkat signifikansi (α =
0,05) yang digunakan maka H0 ditolak dan Ha diterima, dan apabila
nilai probabilitas > tingkat signifikansi (α = 0,05) yang digunakan
maka H0 diterima dan Ha ditolak. Cara yang kedua yaitu dengan
membandingkan F statistik dan F tabel, apabila F statistik > F tabel
maka H0 ditolak dan Ha diterima, begitu juga sebaliknya apabila F
statistik < F tabel maka H0 diterima dan Ha ditolak. Berikut
merupakan output uji chow.
Redundant Fixed Effects Tests
Equation: Untitled
Test cross-section fixed effects Effects Test Statistic d.f. Prob. Cross-section F 2.181497 (14,280) 0.0087
Cross-section Chi-square 31.057858 14 0.0054 Sumber : Output Eviews
Berdasarkan hasil output di atas menunjukkan nilai
probabilitas 0,0087 > tingkat signifikansi 0,05 artinya H0 ditolak dan
Ha diterima, maka model yang tepat adalah fixed effect model.
Tabel 4.10
Uji Chow
73
Uji chow juga bisa dilakukan dengan membandingkan F
statistik dan F tabel, adapun untuk mencari nilai F statistiknya dan F
tabel adalah sebagai berikut:
= 13,874502283
F tabel = FINV(Prob;deg_ freedom1;deg_freedom2)
= FINV(0,05;14;281)
=1,727230298
Berdasarkan perhitungan di atas nilai F statistik 13,874502283
> F tabel 1,727230298, maka H0 ditolak dan Ha diterima, maka
model yang tepat adalah fixed effect model.
Setelah didapatkan model yang tepat antara common effect
model dan fixed effect model, selanjutnya data panel diregresikan ke
dalam model random effect. metode ini digunakan untuk mengatasi
konsekuensi berkurangnya derajat kebebasan (degree of freedom)
yang pada mengurangi efisiensi parameter akibat dimasukkannya
variabel dummy pada FEM, model ini mengestimasi data panel
menggunakan variabel gangguan (error terms) dengan menggunakan
metode Generalized least square (GLS). Berikut output random
effect model.
74
Dependent Variable: LOG(Y_BETA)
Method: Panel EGLS (Cross-section random effects)
Date: 06/27/16 Time: 00:03
Sample (adjusted): 3/01/2011 12/01/2015
Periods included: 20
Cross-sections included: 15
Total panel (balanced) observations: 300
Swamy and Arora estimator of component variances Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 0.054665 4.737993 1.636698 0.8028
X1_CR -0.422935 0.011381 -0.257850 0.7967
X2_DAR 0.252985 0.051622 0.057820 0.9539
X3_NPM -0.004372 0.013725 -0.318562 0.7503
X4_INFLASI -1.916382 2.897788 -0.661326 0.5089
LOG(X5_KURS) -0.000609 0.000343 -1.774312 0.0770 Effects Specification
S.D. Rho Cross-section random 2.718825 0.0777
Idiosyncratic random 9.368604 0.9223 Weighted Statistics R-squared 0.012552 Mean dependent var 1.586071
Adjusted R-squared -0.004241 S.D. dependent var 9.307284
S.E. of regression 9.327000 Sum squared resid 25575.92
F-statistic 0.747457 Durbin-Watson stat 2.228920
Prob(F-statistic) 0.588517 Unweighted Statistics R-squared 0.012333 Mean dependent var 2.598636
Sum squared resid 27258.90 Durbin-Watson stat 2.094240
Sumber : Output Eviews
Setelah didapatkan model random effect, selanjutnya dilakukan
uji Hausman agar didapatkan model yang tepat antara model fixed
effect dan random effect, berikut hipotesis yang digunakan dalam uji
Hausman:
Tabel 4.11
Random Effect Model
75
: model yang cocok adalah random effect model
: model yang cocok adalah fixed effect model
Dasar penolakan hipotesis dilakukan dengan melihat nilai
probabilitas seperti yang dilakukan pada uji chow, cara yang lainnya
yaitu dengan membandingkan nilai chi square statistik dan chi
square tabel, apabila chi square statistik > chi square tabel maka H0
ditolak dan Ha diterima, begitu juga sebaliknya apabila chi square
statistik < chi square tabel maka H0 diterima dan Ha ditolak. Berikut
merupakan output uji Hausman.
Correlated Random Effects - Hausman Test
Equation: Untitled
Test cross-section random effects
Test Summary Chi-Sq. Statistic Chi-Sq. d.f. Prob.
Cross-section random 15.706309 5 0.0019
Sumber : Output Eviews
Berdasarkan hasil output di atas nilai probabilitas 0,0019 <
tingkat signifikansi (α = 0,05) maka H0 ditolak dan Ha diterima,
artinya model yang tepat adalah fixed effect model. Berdasarkan
output di atas dengan tingkat signifikansi 0,05 pada df 5 nilai chi
square statistik diatas 15,706309 > nilai chi square tabel 11,07, maka
H0 ditolak dan Ha diterima, artinya model yang tepat adalah fixed
effect model.
Tabel 4.12
Uji Hausman
76
b) LQ45
Untuk menganalisis faktor internal dan makroekonomi yang
mempengaruhi nilai indeks LQ45 juga sama seperti yang dilakukan
pada JII, berikut merupakan analisisnya:
Dependent Variable: LOG(Y_BETA)
Method: Panel Least Squares
Date: 06/27/16 Time: 12:03
Sample (adjusted): 3/01/2011 12/01/2015
Periods included: 20
Cross-sections included: 22
Total panel (unbalanced) observations: 350 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 0.923391 5.441482 0.169695 0.8653
X1_CR -0.501538 0.319586 -1.569337 0.1175
X2_DAR -0.426016 0.308331 -1.381681 0.1680
X3_NPM 0.682884 0.277858 2.457674 0.0145
X4_INFLASI -0.223658 0.438269 -0.510321 0.6102
LOG(X5_KURS) -0.174113 1.334390 -0.130482 0.8963 R-squared 0.019860 Mean dependent var 0.317507
Adjusted R-squared 0.005614 S.D. dependent var 1.509857
S.E. of regression 1.505613 Akaike info criterion 3.673271
Sum squared resid 779.8030 Schwarz criterion 3.739407
Log likelihood -636.8224 Hannan-Quinn criter. 3.699595
F-statistic 1.394078 Durbin-Watson stat 1.013899
Prob(F-statistic) 0.225846
Sumber : Output Eviews
Setelah didapatkan hasil common effect model, selanjutnya
data panel diregresikan menggunakan model fixed effect yang akan
dibandingkan dengan menggunakan uji chow agar ditemukan model
yang paling tepat antara common effect model dengan fixed effect
model . Berikut output fixed effect model.
Tabel 4.13
Common Effect Model
77
Dependent Variable: LOG(Y_BETA)
Method: Panel Least Squares
Date: 06/27/16 Time: 12:04
Sample (adjusted): 3/01/2011 12/01/2015
Periods included: 20
Cross-sections included: 22
Total panel (unbalanced) observations: 350 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 0.110353 4.252046 2.025953 0.0093
X1_CR 0.357259 0.361408 1.988520 0.0323
X2_DAR 0.473716 0.330033 1.967360 0.0152
X3_NPM -0.256920 0.256497 1.971648 0.0317
X4_INFLASI -0.162498 0.340079 -0.477825 0.6331
LOG(X5_KURS) -0.077302 1.038565 1.989432 0.0407 Effects Specification Cross-section fixed (dummy variables) R-squared 0.854919 Mean dependent var 0.317507
Adjusted R-squared 0.811043 S.D. dependent var 1.509857
S.E. of regression 1.158717 Akaike info criterion 3.206510
Sum squared resid 433.6683 Schwarz criterion 3.504122
Log likelihood -534.1392 Hannan-Quinn criter. 3.324970
F-statistic 10.36819 Durbin-Watson stat 1.739747
Prob(F-statistic) 0.000000
Sumber : Output Eviews
Setelah didapatkan kedua model di atas, selanjutnya
menentukan model yang tepat diantara kedua model tersebut dengan
menggunakan uji chow. Berikut merupakan output uji chow.
Redundant Fixed Effects Tests
Equation: Untitled
Test cross-section fixed effects Effects Test Statistic d.f. Prob. Cross-section F 12.276390 (21,323) 0.0000
Cross-section Chi-square 205.366477 21 0.0000 Sumber : Output Eviews
Tabel 4.14
Fixed Effect Model
Tabel 4.15
Uji Chow
78
Berdasarkan hasil output di atas menunjukkan nilai
probabilitas 0,0000 > tingkat signifikasnis 0,05 artinya H0 ditolak
dan Ha diterima, maka model yang tepat adalah fixed effect model.
Uji chow juga bisa dilakukan dengan membandingkan F
statistik dan F tabel, adapun untuk mencari nilai F statistiknya dan F
tabel adalah sebagai berikut:
= 15,6970564066
F tabel = FINV(Prob;deg_ freedom1;deg_freedom2)
= FINV(0,05;21;413)
= 1,581509316
Berdasarkan perhitungan di atas nilai F statistik
15,6970564066 > F tabel 1,581509316, maka H0 ditolak dan Ha
diterima, maka model yang tepat adalah fixed effect model.
Setelah didapatkan model yang tepat antara common effect
model dan fixed effect model, selanjutnya data panel diregresikan ke
dalam random effect model yang akan dibandingkan dengan
menggunakan uji hausman agar ditemukan model yang paling tepat
antara fixed effect model dengan random effect model. Berikut output
random effect model.
79
Dependent Variable: LOG(Y_BETA)
Method: Panel EGLS (Cross-section random effects)
Date: 06/27/16 Time: 12:06
Sample (adjusted): 3/01/2011 12/01/2015
Periods included: 20
Cross-sections included: 22
Total panel (unbalanced) observations: 350
Swamy and Arora estimator of component variances Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 0.026789 4.244779 0.006311 0.9950
X1_CR 0.246795 0.341341 0.723017 0.4702
X2_DAR 0.373441 0.314868 1.186024 0.2364
X3_NPM -0.158708 0.251310 -0.631524 0.5281
X4_INFLASI -0.170293 0.339770 -0.501201 0.6166
LOG(X5_KURS) 0.048171 1.036329 0.046482 0.9630 Effects Specification
S.D. Rho Cross-section random 0.997886 0.4258
Idiosyncratic random 1.158717 0.5742 Weighted Statistics
R-squared 0.005546 Mean dependent var 0.090396
Adjusted R-squared -0.008908 S.D. dependent var 1.156602
S.E. of regression 1.161574 Sum squared resid 464.1436
F-statistic 0.383727 Durbin-Watson stat 1.621435
Prob(F-statistic) 0.859880 Unweighted Statistics R-squared -0.014762 Mean dependent var 0.317507
Sum squared resid 807.3485 Durbin-Watson stat 0.955855
Sumber : Output Eviews
Selanjutnya dilakukan uji hausman agar didapatkan model
yang tepat antara fixed effect model dengan random effect model,
berikut output uji hausman.
Tabel 4.16
Random Effect Model
80
Correlated Random Effects - Hausman Test
Equation: Untitled
Test cross-section random effects
Test Summary Chi-Sq. Statistic Chi-Sq. d.f. Prob.
Cross-section random 18.539080 5 0.0023 Sumber : Output Eviews
Berdasarkan hasil output di atas nilai probabilitas 0,0023 <
tingkat signifikansi (α = 0,05) maka H0 ditolak dan Ha diterima,
artinya model yang tepat adalah fixed effect model. Berdasarkan
output di atas dengan tingkat signifikansi 0,05 pada df 5 nilai chi
square statistik diatas 18,539080 > nilai chi square tabel 11,07, maka
H0 ditolak dan Ha diterima, artinya model yang tepat adalah fixed
effect model.
Hasil analisis di atas dapat disimpulkan bahwa fix effect
model adalah model yang sangat cocok dalam menjelaskan
hubungan antara CR, DAR, NPM, Inflasi dan kurs terhadap nilai
beta indeks saham.
2. Uji Statistik
Berdasarkan uji chow dan uji hausman yang telah dilakukan
maka estimasi model yang terpilih adalah fixed effect model, langkah
selanjutnya yaitu melakukan uji signifikasi model yang telah terpilih.
a) Adjusted R-Square (Koefisien Determinasi)
Tabel 4.17
Uji Hausman
81
Nilai R-Square mempunyai interval antara 0 sampai 1 (0 <
R2 < 1) semakin besar nilai R
2 (mendekati 1) maka semakin baik
hasil model yang didapat.
1) Nilai adjusted R2 untuk nilai beta indeks JII sebesar
0.765999, artinya kemampuan variabel independen dalam
menjelaskan variabel dependen sebesar 76,60%, sedangkan
sisanya dijelaskan oleh variabel lain diluar model.
2) Nilai adjusted R2 untuk nilai beta indeks LQ45 sebesar
0,811043, artinya kemampuan variabel independen dalam
menjelaskan variabel dependen sebesar 81,10%, sedangkan
sisanya dijelaskan oleh variabel lain diluar model.
b) Uji Pengaruh Simultan (F)
Uji simultan dilakukan agar dapat mengetahui apakah model
yang didapat masuk kedalam kategori cocok (fit) atau tidak
dilakukan dengan membandingkan F statistik dengan F tabel,
apabila F statistik > F tabel maka secara simultan variabel
independen berpengaruh signifikan terhadap variabel dependen,
begitu juga sebaliknya, apabila F statistik < F tabel maka secara
simultan variabel independen berpengaruh tidak signifikan
terhadap variabel dependen.
1) Hasil regresi model fixed effect untuk nilai beta indeks JII
didapatkan nilai F statistik sebesar 8.200856 > nilai F tabel
dengan tingkat α = 0,05 dan df1 (k-1) = 4 dan df2 (n-k) = 233
82
sebesar 2,410388012 maka H0 ditolak dan Ha diterima,
artinya variabel-variabel independen secara simultan
berpengaruh signifikan terhadap variabel dependen. Hal
tersebut juga terbukti dengan nilai probabilitas 0,000000 <
0,05.
2) Hasil regresi model fixed effect untuk nilai beta indeks JII
didapatkan nilai F statistik sebesar 10,36819 > nilai F tabel
dengan tingkat α = 0,05 dan df1 (k-1) = 4 dan df2 (n-k) = 233
sebesar 2,397828208 maka H0 ditolak dan Ha diterima,
artinya variabel-variabel independen secara simultan
berpengaruh signifikan terhadap variabel dependen. Hal
tersebut juga terbukti dengan nilai probabilitas 0,000000 <
0,05.
c) Uji Pengaruh Parsial (t)
Besarnya pengaruh parsial variabel independen terhadap
variabel dependen dilakukan membandingkan antara t statistik
dengan t tabel, apabila t statistik > t tabel maka secara parsial
variabel independen berpengaruh signifikan terhadap variabel
dependen, begitu juga sebaliknya apabila t statistik < t tabel
artinya secara parsial variabel independen berpengaruh tidak
signifikan terhadap variabel dependen.
1) Pengaruh variabel independen secara parsial terhadap nilai
indeks JII
83
Berdasarkan tabel 4.9 didapatkan nilai t statistik
masing-masing variabel dependen dan kemudian
dibandingkan dengan nilai t tabel dengan tingkat α = 0,05 dan
df (n-k) = 233 sebesar 1,970197599 agar dapat melihat
pengaruh secara parsial masing-masing variabel independen.
Berikut merupakan pengaruh secara parsial masing-masing
variabel independen.
(a). Nilai t statistik untuk variabel CR sebesar 2,007059 >
nilai t tabel sebesar 1,970197599 dan nilai probabilitas
0,0315 < 0,05 maka H0 ditolak dan Ha diterima, artinya
secara parsial variabel CR berpengaruh signifikan
terhadap nilai beta indeks JII.
(b). Nilai t statistik untuk variabel DAR sebesar 2,753432 >
nilai t tabel sebesar 1,970197599 dan nilai probabilitas
0,0409 < 0,05 maka H0 ditolak dan Ha diterima, artinya
secara parsial variabel DAR berpengaruh signifikan
terhadap nilai beta indeks JII.
(c). Nilai t statistik untuk variabel NPM sebesar 2,656332 >
nilai t tabel sebesar 1,970197599 dan nilai probabilitas
0,0404 < 0,05 maka H0 ditolak dan Ha diterima, artinya
secara parsial variabel NPM berpengaruh signifikan
terhadap nilai beta indeks JII.
84
(d). Nilai t statistik untuk variabel Inflasi sebesar 0,018046 <
nilai t tabel sebesar 1,970197599 dan nilai probabilitas
0,9856 > 0,05 maka H0 ditolak dan Ha diterima, artinya
secara parsial variabel Inflasi berpengaruh tidak
signifikan terhadap nilai beta indeks JII.
(e). Nilai t statistik untuk variabel kurs sebesar 1,990228 >
nilai t tabel sebesar 1,970197599 dan nilai probabilitas
0,0098 < 0,05 maka H0 ditolak dan Ha diterima, artinya
secara parsial variabel kurs berpengaruh signifikan
terhadap nilai beta indeks JII.
2) Pengaruh variabel independen secara parsial terhadap nilai
indeks LQ45
Berdasarkan tabel 4.14 didapatkan nilai t statistik
masing-masing variabel dependen dan kemudian dibandingkan
dengan nilai t tabel dengan tingkat α = 0,05 dan df (n-k) = 245
sebesar 1,966863909 agar dapat melihat pengaruh secara
parsial masing-masing variabel independen. Berikut
merupakan pengaruh secara parsial masing-masing variabel
independen.
(a). Nilai t statistik untuk variabel CR sebesar 1,988520 >
nilai t tabel sebesar 1,966863909 dan nilai probabilitas
0,0323 < 0,05 maka H0 ditolak dan Ha diterima, artinya
85
secara parsial variabel CR berpengaruh signifikan
terhadap nilai beta indeks LQ45.
(b). Nilai t statistik untuk variabel DAR sebesar 1,967360 >
nilai t tabel sebesar 1,966863909 dan nilai probabilitas
0,0152 < 0,05 maka H0 ditolak dan Ha diterima, artinya
secara parsial variabel DAR berpengaruh signifikan
terhadap nilai beta indeks LQ45.
(c). Nilai t statistik untuk variabel NPM sebesar 1,971648 >
nilai t tabel sebesar 1,966863909 dan nilai probabilitas
0,0317 < 0,05 maka H0 ditolak dan Ha diterima, artinya
secara parsial variabel NPM berpengaruh signifikan
terhadap nilai beta indeks LQ45.
(d). Nilai t statistik untuk variabel Inflasi sebesar -0,477825 <
nilai t tabel sebesar 1,966863909 dan nilai probabilitas
0,6331 > 0,05 maka H0 ditolak dan Ha diterima, artinya
secara parsial variabel Inflasi berpengaruh tidak
signifikan terhadap nilai beta indeks LQ45.
(e). Nilai t statistik untuk variabel kurs sebesar 1,989432 >
nilai t tabel sebesar 1,966863909 dan nilai probabilitas
0,0407 < 0,05 maka H0 ditolak dan Ha diterima, artinya
secara parsial variabel kurs berpengaruh signifikan
terhadap nilai beta indeks LQ45.
86
Berdasarkan hasil uji statistik di atas dapat disimpulkan bahwa
secara simultan nilai beta indeks JII dan LQ45 dipengaruhi oleh CR,
DAR, NPM, Inflasi dan kurs masing-masing sebesar 76,70% dan
81,10%. Secara parsial nilai beta indeks JII dan LQ45 dipengaruhi
signifikan oleh CR, DAR, NPM dan kurs, sedangkan inflasi tidak
berpengaruh signifikan baik terhadap nilai beta indeks JII maupun
LQ45.
3. Hasil Estimasi Model
Berdasarkan output fixed effect model yang telah didapat,
diperoleh model untuk nilai beta indeks JII dan LQ45., diantaranya:
a. Jakarta Islamic Index (JII)
= 0,167796oi + 0,220532CRit + 0,343606DARit -
0,452586NPMit – 0,098249Inflasiit – 0,065826Kursit + eit
Berdasarkan persamaan nilai intersep sebesar 0,167796
dapat diartikan bahwa ketika variabel-variabel independen pada
observasi ke i dan ke t konstan, maka nilai beta indeks saham
sebesar 0,167796, sedangkan apabila nilai variabel-variabel
independen naik, maka akan menyebabkan kenaikan atau
penurunan nilai beta indeks JII, berikut penjelasannya.
1) Apabila variabel CR naik sebesar 1% maka akan
menyebabkan kenaikan nilai beta indeks JII secara
signifikan sebesar 0,220532%
87
2) Apabila variabel DAR naik sebesar 1% maka akan
menyebabkan kenaikan nilai beta indeks JII secara
signifikan sebesar 0,343606%
3) Apabila variabel NPM naik sebesar 1% maka akan
menyebabkan penurunan nilai beta indeks JII secara
signifikan sebesar -0,452586%
4) Apabila variabel inflasi naik sebesar 1% maka akan
menyebabkan penurunan nilai beta indeks JII secara tidak
signifikan sebesar -0,098249%
5) Apabila variabel kurs naik sebesar 1% maka akan
menyebabkan penurunan nilai beta indeks JII secara
signifikan sebesar -0,065826%
b. LQ45
= 0,110353oi + 0,357259CRit + 0,473716DARit –
0,256920NPMit – 0,162498Inflasiit - 0,077302Kursit + eit
Berdasarkan persamaan nilai intersep sebesar 0,110353
dapat diartikan bahwa ketika variabel-variabel independen pada
observasi ke i dan ke t konstan, maka nilai beta indeks saham
sebesar 0,110353, sedangkan apabila nilai variabel-variabel
independen naik, maka akan menyebabkan kenaikan atau
penurunan nilai beta indeks LQ45, berikut penjelasannya.
88
1) Apabila variabel CR naik sebesar 1% maka akan
menyebabkan kenaikan nilai beta indeks LQ45 secara
signifikan sebesar 0,357259%.
2) Apabila variabel DAR naik sebesar 1% maka akan
menyebabkan kenaikan nilai beta indeks LQ45 secara
signifikan sebesar 0,473716%.
3) Apabila variabel NPM naik sebesar 1% maka akan
menyebabkan penurunan nilai beta indeks LQ45 secara
signifikan sebesar -0,256920%.
4) Apabila variabel inflasi naik sebesar 1% maka akan
menyebabkan penurunan nilai beta indeks LQ45 secara
tidak signifikan sebesar -0,162498%.
5) Apabila variabel kurs naik sebesar 1% maka akan
menyebabkan kenaikan nilai beta indeks LQ45 secara
signifikan sebesar -0,077302%.
Berdasarkan hasil estimasi model di atas dapat disimpulan
bahwa kenaikan CR dan DAR akan meningkatkan nilai beta indeks
JII dan LQ45, kenaikan NPM dan kurs akan menurunkan nilai beta
indeks JII dan LQ45, sedangkan inflasi tidak berpengaruh baik
terhadap nilai beta indeks JII maupun nilai beta indeks LQ45.
89
4. Pembahasan Hasil Penelitian
a. Pengaruh Current Ratio terhadap Nilai Indeks JII dan LQ45
Berdasarkan Tabel 4.9 dan Tabel 4.14 current ratio
berpengaruh positif signifikan terhadap nilai indeks JII dan
LQ45 masing-masing sebesar 0,220532 dan 0,357259, artinya
peningkatan 1% current ratio akan menyebabkan kenaikan
0,220532% nilai indeks JII dan 0,357259% LQ45. Hal ini
membuktikan bahwa rata-rata emiten JII dan LQ45 mempunyai
nilai current ratio yang tinggi, dengan current ratio yang tinggi
artinya perusahaan mempunyai aktiva lancar yang lebih cepat
meningkat dibandingkan dengan liabilitas jangka pendek, oleh
sebab itu semakin tinggi current ratio maka akan menyebabkan
nilai indeks saham JII dan LQ45 meningkat.
Berbeda dengan penelitian Chuzaimah1 yang menjelaskan
bahwa current ratio justru tidak berpengaruh secara signifikan
terharap return saham di JII dengan tingkat signifikansi 0,167
lebih besar dari 0,05. Penelitian tersebut juga didukung oleh
penelitian Daniel2 bahwa current ratio tidak berpengaruh secara
signifikan sebesar -13,513 terhadap harga saham LQ45, hal ini
disebabkan kemampuan perusahaan yang tergabung dalam
1 Chuzaimah dan Nur Amalia, “ Analisis Pengaruh Faktor-faktor Fundamental terhadap
Return Saham Syariah pada Perusahaan yang Tergabung dalam Tergabung dalam Jakarta Islamic
Index (JII) Tahun 2007-2011” , h. 194. 2 Daniel, “Pengaruh Faktor Internal terhadap Harga Saham pada Perusahaan LQ45 yang
terdaftar di Bursa Efek Indonesia”, h. 871-874.
90
LQ45 pada tahun tersebut tidak mampu membayar kewajiban
jangka pendeknya.
b. Pengaruh Debt to Asset Ratio terhadap Nilai Indeks JII dan
LQ45
Debt to asset ratio berpengaruh positif signifikan terhadap
nilai indeks JII dan LQ45 masing-masing sebesar 0,343606 dan
0,473716, artinya kenaikan 1% debt to asset ratio akan
menyebabkan kenaikan 0,343606% nilai indeks JII dan
0,473716% nilai indeks LQ45. Hal ini membuktikan bahwa
emiten yang tergabung dalam JII dan LQ45 mampu memberikan
keuntungan yang besar dari beban tetap yang digunakan, yaitu
beban tetap yang berasal dari total utang. Berbeda pada tahun
2005 sampai 2008 Debt to asset ratio berpengaruh negatif
signifikan terhadap harga saham di JII sebesar 4,263.3
Berbeda dengan penelitian Aulianisa4 bahwa debt to asset
ratio berpengaruh negatif signifikan terhadap harga saham di JII
sebesar -4,263, artinya kenaikan 1% current ratio justru akan
menyebabkan penurunan harga saham sebesar -4,263.
3 Handoko A. Hasthoro dan Endra Jepriyanto, “Pengaruh Faktor-faktor Fundamental
Keuangan dan Risiko Sistematik terhadap Harga Saham Perusahaan yang Tergabung dalam
Jakarta Islamic Index (JII)”, Efektif Jurnal Bisnis dan Ekonomi, Vol. 2, No. 1 (Juni 2011), h. 11. 4 Fitri Aulianisa, “Pengaruh Faktor Fundamental dan Risiko Sistematik terhadap Harga
Saham di Pasar Modal Syariah (Studi Empiris JII di BEI Tahun 2007-2010)”, h. 101.
91
Hasil yang berbeda juga ditemukan dalam penelitian
Duljuha5 yang menjelaskan bahwa debt to asset ratio tidak
berpengaruh signifikan terhadap nilai indeks JII dengan nilai
koefisien -0,056. Begitu juga dengan indeks JII, berdasarkan
penelitian Daniel6 bahwa debt to asset ratio juga tidak
berpengaruh secara signifikan terhadap harga saham LQ45
dengan nilai koefisien -2239,944.
c. Pengaruh Net Profit Margin terhadap Nilai Indeks JII dan
LQ45
Net profit margin berpengaruh negatif signifikan terhadap
nilai indeks JII dan LQ45 masing-masing sebesar 0,452586 dan
0,256920, artinya kenaikan 1% net profit margin akan
menyebabkan penurunan 0,452586% nilai indeks JII dan
0,256920% nilai indeks LQ45.
Hasil penelitian ini sama dengan penelitian Duljuha7
bahwa net profit margin berpengaruh negatif signifikan
terhadap nilai indeks JII dengan nilai koefisien sebesar -1,290,
artinya kenaikan 1% net profit margin akan menyebabkan
kenaikan nilai indeks JII sebesar -1,290.
5 Nucifera Duljuha dan Indra Kusumawardhani, “Pengaruh Net Profit Margin, Current
Ratio, Debt to Assets Ratio dan Tingkat Suku Bunga terhadap Beta Saham Syariah pada
Perusahaan yang Terdaftar di Jakarta Islamic Index”, Jurnal Buletin Studi Ekonomi, Vol. 18, No.
2 (Agustus 2013): h. 149. 6 Daniel, “Pengaruh Faktor Internal terhadap Harga Saham pada Perusahaan LQ45 yang
terdaftar di Bursa Efek Indonesia”, Jurnal Emba, Vol. 3, No. 3 (September 2015): h. 871. 7 Nucifera Duljuha dan Indra Kusumawardhani, “Pengaruh Net Profit Margin, Current
Ratio, Debt to Assets Ratio dan Tingkat Suku Bunga terhadap Beta Saham Syariah pada
Perusahaan yang Terdaftar di Jakarta Islamic Index”, h. 149.
92
Berbeda dengan penelitian Syahputri8 bahwa indeks JII
juga tidak dipengaruhi oleh net profit margin dengan nilai
koefisien -1,003826. Begitu juga dengan penelitian Dini9 bahwa
net profit margin tidak berpengaruh secara signifikan terhadap
nilai indeks LQ45 dengan besar koefisien -2,217.
d. Pengaruh Inflasi terhadap Nilai Indeks JII dan LQ45
Inflasi tidak berpengaruh secara sginifikan baik terhadap
nilai indeks JII maupun LQ45 dengan nilai koefisien -0,098249
dan -0,162498. Hasil penelitian ini sama dengan hasil penelitian
Salim10
bahwa inflasi tidak berpengaruh terhadap harga saham
LQ45 dengan nilai koefisien 0,195. Begitu juga dengan indeks
JII, menurut Mulyani11
indeks JII tidak dipengaruhi oleh inflasi
dengan nilai koefisien 95,525.
Berbeda dengan penelitian Purnamawati12
secara jangka
pendek dan jangka panjang inflasi berpengaruh positif signifikan
terhadap harga saham LQ45 dengan nilai koefisien masing-
masing 24,13954 dan 12,51735.
8 Rainti Syahputri dan Leo Herlambang, “Pengaruh ROA, NPM, EPS terhadap Return
Saham pada Emiten Jakarta Islamic Index pada Tahun 2010-2013”, JESTT, Vol.2, No. 4 (April
2015): h. 350. 9 Astri Wulan Dini dan Iin Indarti, “Pengaruh Net Profit Margin (NPM), Return On Assets
(ROA) dan Return On Equity (ROE) terhadap Harga Saham yang Terdaftar dalam Indeks Emiten
LQ45 Periode 2008-2010” artikel dikases pada 13 Juli 2016 dari www.gunadarma.ac.id. 10
Fredy Salim, “Pengaruh Suku Bunga BI Rate dan Inflasi terhadap Harga Saham LQ45di
BEI Periode 2004-2013” artikel diakses pada 26 Maret 2016 dari httpeprints.mpd.ac.id. 11
Neny Mulyani, “Analisis Pengaruh Inflasi, Suku Bunga, Nilai Tukar dan Product
Domestic Bruto terhadap Jakarta Islamic Index”, h. 8. 12
I Gusti Ayu Purnamawati dan Desak Nyoman Sri Werastuti, “Faktor Fudamental Eonomi
Makro terhadap Harga Saham LQ45”, Jurnal Keuangan dan Perbankan, Vol.17, No. 2 (Mei 2013):
h. 216-217.
93
e. Pengaruh Kurs terhadap Nilai Indeks JII dan LQ45
Kurs rupiah terhadap dolar berpengaruh negatif signifikan
terhadap JII dan LQ45 masing-masing sebesar -0,065826 dan -
0,077302, artinya kenaikan 1% kurs rupiah terhadap dolar akan
menyebabkan penurunan nilai indeks JII dan LQ45 sebesar -
0,065826% dan -0,077302%. Hal ini dikarenakan apabila kurs
meningkat maka investor lebih tertarik menanamkan dananya di
luar negeri dan akan menyebabkan penurunan nilai indeks
saham.
Penelitian ini sama dengan penelitian Nisa13
, Kristiani14
,
Mulyani15
, Maqdiyah16
, dan Aniq17
bahwa kurs rupiah terhadap
dolar berpengaruh negatif signifikan terhadap harga saham JII
dengan nilai koefisien masing-masing -3,166468, -0,031235, -
0,063, -403, dan -0,61.
Berbeda dengan penelitian Beik18
bahwa harga saham JII
tidak dipengaruhi oleh kurs rupiah terhadap dolar baik secara
jangka pendek maupun jangka panjang dengan nilai koefisien
13
Elsyafa Azizun Nisa, (Skripsi Fakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas Muhammadiyah
Surakarta), h. 10-12. 14
Farida Titik Kristiani dan Nur Taufiqoh Lathifah, “Pengujian Variabel Makro Ekonomi
terhadap Jakarta Islamic Index”, Jurnal Keuangan dan Perbankan, h. 227. 15
Neny Mulyani, “Analisis Pengaruh Inflasi, Suku Bunga, Nilai Tukar dan Product
Domestic Bruto terhadap Jakarta Islamic Index”, h. 8. 16
Hatmam Maqdiyah dkk, “Pengaruh Tingkat Bunga Deposito, Tingkat Inflasi, Product
Domestic Bruto (PDB), dan Nilai Tukar Rupiah terhadap Indeks Harga Saham Jakarta Islamic
Index” Jurnal Administrasi Bisnis (JAB), Vol. 17 No. 2 (Desember 2014): h.7. 17
Miftahul Aniq, “Pengaruh Kurs, Inflasi, Suku Bunga SBI, Jumlah Uang Beredar dan
Harga Minyak Mentah terhadap Jakarta Islamic Index (JII) di Bursa Efek Indonesia Periode 2012-
2014”, (Skripsi S1 Universitas Islam Negeri Walisongo Semarang), h. 116. 18
Irfan Syauqi Beik dan Sri Wulan Fatmawati, “Pengaruh Indeks Harga Saham Syariah
Internasional dan Variabel Makro Ekonomi terhadap Jakarta Islamic Index”, h. 170-171.
94
masing-masing 0,05373 dan -0,82999. Begitu juga dengan
indeks LQ45, berdasarkan penelitian Purnamawati19
bahwa kurs
rupiah terhadap dolar tidak berpengaruh signifikan terhadap
indeks LQ45 dengan nilai koefisien masing-masing -12,67230
dan -13,232858.
Berdasarkan hasil pembahasaan, diperoleh hasil bahwa indeks
JII dan LQ45 memiliki nilai koefisien >1 akan tetapi nilai indeks JII
lebih besar dari pada nilai indeks LQ45, artinya fluktuasi indeks JII
lebih cepat dari pada fluktuasi indeks LQ45, hal ini secara parsial
dipengaruhi positif signifikan oleh CR dan DAR, dipengaruhi negatif
signikan oleh NPM dan Kurs, sedangkan secara bersama-sama
dipengaruhi oleh CR, DAR, NPM, Inflasi dan kurs. Faktor yang
paling mempengaruhi nilai indeks JII adalah NPM sedangkan untuk
LQ45 yaitu DAR.
19
I Gusti Ayu Purnamawati dan Desak Nyoman Sri Werastuti, “Faktor Fudamental Eonomi
Makro terhadap Harga Saham LQ45”, h. 216-217.
95
BAB V
PENUTUP
A. Kesimpulan
Berdasarkan hasil penelitian dan pembahasan, maka dapat disimpulkan
bahwa:
1. Nilai indeks JII dan LQ45 pada periode 2011- 2015 masing-masing
sebesar 2,60 dan 2,09, hal ini membuktikan bahwa apabila terjadi
perubahan return dna risk pasar (IHSG) maka kedua indeks saham
tersebut juga akan mengalami perubahan return dan risk di atas rata-rata
perubahan pasar (IHSG), akan tetapi indeks saham JII lebih fluktuatif
dari pada indeks saham LQ45.
2. Secara positif signifikan nilai indeks JII dan LQ45 dipengaruhi oleh
current ratio dan debt to assets ratio, secara negatif signifikan
dipengaruhi oleh net profit margin dan kurs rupiah terhadap dolar, dan
sisanya yaitu inflasi tidak berpengaruh terhadap nilai indeks JII maupun
LQ45. Secara simultan baik nilai indeks JII maupun LQ45 sangat
dipengaruhi oleh current ratio, debt to asset ratio, net profit margin,
inflasi dan kurs rupiah terhadap dolar masing-masing sebesar 76,60%
dan 81,1043%.
3. NPM adalah faktor yang paling berpengaruh terhadap nilai indeks JII
sedangkan DAR adalah faktor yang paling berpengaruh terhadap nilai
indeks LQ45 dengan nilai koefisien masing-masing 0,452586 dan
0,473716.
96
B. Saran
Peneliti menyadari bahwa dalam melakukan penelitian harus dilakukan
penyempurnaan secara terus menerus karena perekonomian dan sektor
ekonomi selalu berkembang dari waktu ke waktu, salah satunya yaitu pasar
modal, maka untuk peneliti selanjutnya penulis penyarankan sebagai berikut:
1. Untuk peneliti selanjutnya sebaiknya tidak hanya terbatas menggunakan
indeks saham dalam negeri (JII dan LQ45), akan tetapi juga
membadingkan dengan indeks saham luar negeri, baik indeks saham
berbasis syariah maupun konvensional.
2. Sebaiknya variabel penelitian diperbanyak baik untuk faktot internal
maupun eksternal (makroekonomi) tidak hanya terbatas pada current
ratio, debt to equity ratio, net profit margin, inflasi dan kurs.
3. Periode penelitian yang digunakan dalam penelitian ini dimulai dari
Januari 2011 sampai Desember 2015, untuk peneliti selanjutnya
diharapkan menambah periode waktu penelitian yang lebih lama.
C. Implikasi
1. Bagi investor JII yang ingin mendapatkan return yang tinggi akan tetapi
siap menanggung risiko yang tinggi juga maka pilihan yang tepat adalah
saham-saham dengan nilai beta > 1, dintaranya AALI (2,98), ASII
(11,61), INDF (1,06), INTP (4,79), PTBA (4,25), TLKM (1,48), UNTR
(4,89), dan UNVR (4,68).
2. Bagi investor JII yang ingin menghindari risiko tinggi dengan return
yang tidak terlalu tinggi, maka pilihan yang tepat adalah saham-saham
97
dengan nilai beta < 1, dintaranya CPIN (0,82), INCO (0,78), dan WIKA
(0,68).
3. Bagi investor LQ45 yang ingin mendapatkan return yang tinggi akan
tetapi siap menanggung risiko yang tinggi juga maka pilihan yang tepat
adalah saham-saham dengan nilai beta > 1, dintaranya AALI (2,98), ASII
(11,61), BBCA (2,46), BBNI (1,38), BBRI (3,34), INDF (1,06), INTP
(4,79), PTBA (4,25), TLKM (1,48), UNTR (4,89), dan UNVR (4,68).
4. Bagi investor LQ45 yang ingin menghindari risiko tinggi dengan return
yang tidak terlalu tinggi, maka pilihan yang tepat adalah saham-saham
dengan nilai beta < 1, dintaranya ADHI (0,62), BBTN (0,25), CPIN
(0,82), GGRM (-0,18), INCO (0,78), KLBF (-0,45), LSIP (0,12), MNCN
(0,59), PTPP (0,70), SCMA (-0,92), dan WIKA (0,68).
98
DAFTAR PUSTAKA
Al-Qur’an
Ansawi, Said Kelana dan Chandra Wijaya. Metodologi Penelitian Keuangan:
Prosedur, Ide, dan Kontrol. Yogyakarta: Graha Ilmu, 2006.
Ardianti, Eva. “Analisis Kointegrasi serta Hubungan Dinamis antara Harga
Minyak Mentah Dunia, Harga Emas dan Pasar Saham Syariah dan
Konvensional Asia Pasifik” Skripsi Fakultas Ekonomi dan Bisnis,
Universitas Islam Negeri Syarif Hidayatullah Jakarta, 2014.
Ariefianto, Moch. Doddy. Ekonometrika Esensi dan Aplikasi dengan
Menggunakan Eviews. Jakarta: Erlangga, 2012.
Beik, Irfan Syauqi dan Sri Wulan Fatmawati “Pengaruh Indeks Harga Saham
Syariah Internasional dan Variabel Makro Ekonomi terhadap Jakarta
Islamic Index” Al-Iqtishad. Vol. VI. No. 2 (Juli, 2014): h. 155-178
Billah, Mohd. Ma’sum. Penerapan Pasar Modal Islam. Jakarta: PT. Ina
Publikatama, 2010.
Bodie, Zvi dkk. Investments. Jakarta: Salemba Empat, 2006.
Boediono dan Wayan Koster. Teori dan Aplikasi Statistika dan Probabilitas.
Bandung: PT. Remaja Rosdakarya, 2004
99
Cherie, Ilona. dkk. “Penerapan Metode CAPM (Capital Asset Pricing Model)
untuk Menentukan Pilihan Investasi pada Saham” Jurnal Administrasi
Bisnis (JAB). Vol. 13 No. 2 (Agustus 2014): h. 1-9.
Cooper, Donal R. dan C. Willian Emory. Metode Penelitian Bisnis. Jakarta:
Erlangga, 1996.
Di Asih I Maruddani. Modul Praktikum Ekonometrika Fakultas Sains dan
Matematika Universitas Diponegoro, 2014.
Fabozzi, Frank J. dkk. Pasar dan Lembaga Keuangan. Jakarta: Salemba Empat,
1999.
Firdaus, Bilqis Annisa. “Analisis Larangan Transaksi Short Selling pada Pasar
Modal Syariah serta Dampak Negatif yang Ditimbulkan dalam Pasar Modal
Konvensional” Skripsi Universitas Negeri Surabaya, 2013.
Gurajati, Damodar N. dan Dawn C. Porter. Dasar-dasar Ekonometrika. Jakarta:
Salemba Empat, 2010.
Hadi, Achmad Chairul dan Muhammad Mujiburrahman. Investasi Syariah Konsep
Dasar dan Implementasinya. Jakarta: Lembaga Penelitian UIN Syarif
Hidayatullah Jakarta, 2011.
Halim, Abdul. Analisis Investasi. Jakarta: Salemba Empat, 2003.
Hamid, Abdul. Pasar Modal Syariah. Jakarta: Lembaga Penelitian UIN Jakarta,
2009.
100
Hamzah, Ardi. “Perbandingan Beta Saham Syariah dan Beta Saham Non Syariah
dalam Analisa Ekonomi Makro, Industri dan Karakteristik Perusahaan”
Simposium Riset Ekonomi II Surabaya, 2015.
Hismendi dkk. “Analisis Pengaruh Nilai Tukar, SBI, Inflasi dan Pertumbuhan
GDP terhadap Pergerakan Indeks Harga Saham Gabungan di Bursa Efek
Indonesia” Jurnal Ilmu Ekonomi Pascasarjana Universitas Syiah Kuala. Vol.
1 No. 2 (Mei 2013): h. 16-28.
Huda, Nurul dan Mustafa Edwin Nasution. Investasi pada Pasar Modal Syariah.
Jakarta: Kencana Predana Media Group, 2007.
Indonesia Stock Exchange. Sekolah Pasar Modal Indonesia, 2014.
Islam, Mohd. Aminul. “Estimating Voaltility of Stock Index Returns by Using
Symmetric Garch Models”. Jurnal Middle-East Journal of Scientific
Research 18 (7) (2013): h. 991-999.
Isnurhadi. “Analisis Model CAPM Memprediksi Tingkat Return Saham Syariah
dan Konvensional”, Jurnal Ilmiah Manajemen Bisnis dan Terapan. Vol. XI
No. 1 (April 2014): h. 19-31.
Julduha, Nucifera dan Indra Kusumawardhani “Pengaruh Net Profit Margin,
Current Ratio, Debt To Assets Ratio dan Tingkat Suku Bunga terhadap Beta
Saham Syariah pada Perusahaan yang terdaftar di Jakarta Islamic Index”
Jurnal Buletin Studi Ekonomi. Vol. 18. No.2 (Agustus 2013): h. 144-152.
101
Kewal, Suramaya Suci. “Pengaruh Inflasi, Suku Bunga, Kurs dan Pertumbuhan
PDB terhadap Indeks Harga Saham Gabungan” Jurnal Economia. Vol. 8
No. 1 (April 2012): h. 53-64.
Kodrat, David Sukardi dan Kurniawan Indonanjaya. Manajemen Investasi
Pendekatan Teknikal dan Fundamental untuk Analisis Saham. Yogyakarta:
Graha Ilmu, 2010.
Kristiani, Farida Titik dan Nur Taufiqoh Lathifah. “Pengujian Variabel Makro
Ekonomi terhadap Jakarta Islamic Index”. Jurnal Keuangan dan
Perbankan, Vol. 17 No. 1 (Januari 2013): h. 220-229.
Kurniawati, Emi. “Analisis Pengaruh Nilai Tukar (Kurs) Dolar Amerika/ Rupiah,
Inflasi, BI-rate dan Jumlah Uang Beredar terhadap Harga Saham pada
Perusahaan Perbankan yang Terdaftar di Bursa Efek Indonesia Periode
2013” Skripsi Universitas Muhammadiyah Surakarta, 2015.
Legina. “Pengaruh Event terhadap Volatilitas Return Saham” Skripsi S1
Universitas Diponegoro, 2014
Lestari, Ayu. “Analisis Perbandingan Risk dan Return Saham Syariah dan Saham
Konvensional (Studi Kasus pada Indeks Saham JII dan Indeks LQ45”
Skripsi Fakultas Ekonomi dan Ilmu Sosial Universitas Islam Negeri Sultan
Syarif Kasim Riau, 2013.
Maqdiyah, Hatmam dkk. “Pengaruh Tingkat Bunga Deposito, Tingkat Inflasi,
Product Domestic Bruto (PDB), dan Nilai Tukar Rupiah terhadap Indeks
102
Harga Saham Jakarta Islamic Index” Jurnal Administrasi Bisnis (JAB). Vol.
17 No. 2 (Desember 2014): h.1-8.
Martalena dan Maya Malinda. Pengantar Pasar Modal. Yogyakarta: Andi, 2011.
Martono. Bank dan Lembaga Keuangan Lain. Yogyakarta: Ekonisia, 2010.
Muharam, Irfan. dkk. “Regresi Data Panel untuk Mengestimasi Harga Penutupan
Saham LQ45”. Prosiding Penelitian Sivitas Akademika (Sains dan
Teknologi), 2015.
Mulyani, Neny. “Analisis Pengaruh Inflasi, Suku Bunga, Nilai Tukar dan Product
Domestic Bruto terhadap Jakarta Islamic Index”, Jurnal Bisnis dan
Manajemen Eksekutif. Vol. 1 (2014): h. 1-13.
Murhadi, Werner R. .Analisis Saham Pendekatan Fundamental. Jakarta Barat: PT.
Indeks, 2009.
Nachrowi, Nachrowi Djalal dan Hardius Usman. Pendekatan Populer dan Praktis
Ekonometrika untuk Analisis Ekonomi dan Keuangan. Jakarta : Lembaga
Penerbit Fakultas Ekonomi Universitas Indonesia, 2006.
Pramitasari, Novel dan Nadia Asandimitra. “Pengaruh Risiko Pasar terhadap
Required Return Saham Aktif dan Tidak Aktif di Bursa Efek Indonesia
Tahun 2008-2012” Jurnal Ilmu Manajemen. Vol. 1 No. 3 (Mei 2013): h.
786-797.
103
Purnamawati, I Gusti Ayu dan Desak Nyoman Sri Werastuti. “Faktor
Fundamental ekonomi Makro terhadap Harga Saham LQ45" Jurnal
Keuangan dan Perbankan. Vol. 17 No.2 (Mei 2013): h. 211-219.
Putri, Novita Nurrahmi Pratami. “Analisis Faktor- faktor yang Mempengaruhi
Volatilitas Indeks Saham Syariah Periode 2007-2012” Skripsi S1 UIN
Syarif Hidayatullah Jakarta, 2014.
Rahwidhiyasa, Dewi dan Susi Handayani. “Pengaruh Inflasi, Tingkat Suku Bunga
SBI, Earning Per Share, Price Earning Ratio dan Price Book Value terhadap
Harga Saham” Jurnal Ilmu Manajemen. Vol. 1 No. 4. Juli 2013.
Rakasetya, Gadang Ganggas dkk. “Pengaruh Faktor Mikro dan Faktor Makro
Ekonomi terhadap Harga Saham Perusahaan Mining and Mining Service
yang Terdaftar di Bursa Efek Indonesia (BEI) Periode 2008-2011” Jurnal
Administrasi Bisnis (JAB). Vol. 6 No. 2 (Desember 2013): h. 1-12.
Rodoni, Ahmad dan Othman Yong. Analisis Investasi dan Teori Portofolio.
Jakarta: PT. Raja Grafindo Persada, 2002.
Rodoni, Ahmad. Investasi Syariah. Jakarta : Lembaga Penelitian UIN Jakarta,
2009.
Rohmanda, Deny. dkk. “Pengaruh Kurs Rupiah, Inflasi dan BI-Rate terhadap
Harga Saham (Studi pada Indeks Sektoral Bursa Efek Indonesia Periode
2005-2013)”, Jurnal Administrasi Bisnis (JAB). Vol. 13 No. 1 (Agustus
2014): h. 1-10.
104
Rosadi, Dedi. Ekonometrika dan Analisis Runtun Waktu Terapan. Yogyakarta:
Andi, 2012.
Sari, Dewi Novita. “Analisis Volatilitas Saham-Saham yang Tercatat dalam
Jakarta Islamic Index (JII) dan LQ45 Periode 2008-2012” Skripsi S1 UIN
Syarif Hidayatullah, 2014.
Sari, Putri Monicha. “Volatilitas Return Indeks Saham Syariah dan Konvensional
di Indonesia” Paper FREKS Tingkat Peneliti Muda Institut Pertanian
Bogor. (2014): h. 1-44.
Shrape, William F. dkk. Investasi. Jakarta : PT. Indkes Kelompok Gramedia,
2005.
Suciningtias, Siti Aisiyah dan Rizki Khoiroh, “Analisis Dampak Variabel Makro
Ekonomi terhadap Indeks Saham Syariah Indonesia”, Jurnal UNISSULA.
Vol. 2 No. 1 (Mei 2015): h. 398-412.
Sukirno, Sadono. Makroekonomi Teori Pengantar. Jakarta: Rajawali Pers, 2011.
Sumanto, Edi. “Analisis Pengaruh Perkembangan Pasar Modal terhadap
Perekonomian Indonesia” Skripsi S1 Fakultas Ekonomi dan Manajemen
Institut Pertanian Bogor, 2006.
Sutedi, Adrian. Pasar Modal Syariah Sarana Investasi Keuangan Berdasarkan
Prinsip Syariah. Jakarta: Sinar Grafika, 2011.
105
Syafrida, Ida dkk. “Perbandingan Kinerja Instrumen Investasi Berbasis Syariah
dengan Kovensional pada Pasar Modal di Indonesia”Al-Iqtishad, Vol. VI
No. 2 (Juli 2014): h. 195-206.
Syahputri, Rianti “Pengaruh ROA, NPM, EPS terhadap Return Saham pada
Emiten Jakarta Islamic Index Tahun 2010-2013” JESTT. Vol. 2. No. 4
(April 2015): h. 340-355.
Tanjung, Hendri dan Abrista Devi. Metodologi Penelitian Ekonomi Islam. Jakarta:
Gramata Publishing, 2013.
Tatik. “Inflasi, Kurs, Leverage, Profitabilitas dan Return Saham Perusahaan
Farmasi Go Public BEI 2008-2012” Jurnal Ilmu Manajemen. Vol. 1 No. 3
(Mei 2013): h. 735-745.
Taufiq, M. dan Batista Sufa Kefi. “Pengaruh Inflasi, BI-Rate, dan Kurs terhadap
Indeks Harga Saham Gabungan” Paper STIE Dharmaputra Semarang,
2015.
Triani, Lely Fera.”Faktor-faktor yang Mempengaruhi Perubahan Indeks Harga
Saham di Jakarta Islamic Index Selama Tahun 2011” Jurnal Organisasi dan
Manajemen. Vol. 9 No. 2 (september 2013): h.162-178.
Widarjono, Agus. Ekonometrika Pengantar dan Aplikasinya. Yogyakarta:
Ekonisia, 2009.
Widoatmodjo, Sawidji. Pengetahuan Pasar Modal untuk Konteks Indonesia
Jakarta: PT. Elex Media Komputindo, 2015.
106
Wijaya, Renny. “Pengaruh Fundamental Ekonomi Makro terhadap Indeks Harga
Saham Gabungan pada Bursa Efek Indonesia Periode 2002-2011” Calyptra
Jurnal Ilmiah Mahasiswa Universitas Surabaya. Vol. 2 No. 1 (2013): h. 1-
15.
107
LAMPIRAN
I. Jakarta Islamic Index (JII)
Emiten Tahun Triwulan LOG(Y_Beta) X1_CR X2_DAR X3_NPM X4_Inflasi LOG(X5_Kurs)
AALI 2011 1 1,061695082 1,941322749 0,181735052 0,074252528 -93,16% 3,973304
2 0,929557717 1,30967174 0,174269966 0,77087982 -94,11% 3,958581
3 0,605989063 1,197097079 0,259296695 0,771960587 -95,33% 3,95953
4 1,056413492 1,265374916 0,174269966 0,788226906 -95,88% 3,977707
2012 1 -0,152803038 1,143505752 0,19327814 0,738135644 -96,27% 3,982275
2 0,678161343 0,684625116 0,245930215 0,737170993 -95,51% 3,991475
3 -1,768921835 0,698624422 0,286897777 0,740696939 -31,72% 4,00033
4 0,665915978 0,684625116 0,245930215 0,742448519 -95,59% 4,005338
2013 1 -3,312972846 0,655287445 0,250320012 0,082370785 -94,74% 4,008365
2 -3,46838655 0,450006584 0,313792113 0,804466833 -94,35% 4,012955
3 -2,663823364 0,483975357 0,362271955 0,634690263 -91,40% 4,047821
4 -10,00272311 0,450006584 0,314150067 0,648772856 -91,64% 4,085969
2014 1 0,969631291 0,58468531 0,362146991 0,891584835 -92,24% 4,091571
2 -0,647421956 0,58468531 0,36238201 0,75858411 -92,91% 4,083435
3 -7,84074016 0,44737456 0,383092646 0,722431716 -32,00% 4,088567
4 0,988299121 0,58468531 0,36238201 0,722643467 -93,53% 4,105413
2015 1 0,597172862 0,595971762 0,396869119 0,396586087 -93,46% 4,107162
2 0,297330662 0,505155121 0,443940387 0,503351463 -92,93% 4,118392
3 1,112829949 0,450210364 0,465078547 0,158087281 -93,25% 4,141477
4 0,762802781 0,798982605 0,456183282 0,402677867 -95,17% 4,139071
ASII 2011 1 1,114425832 1,363984964 0,48243081 1,168202765 -93,16% 3,973304
2 1,316726409 1,419103037 0,507671404 1,195211568 -94,11% 3,958581
3 1,259649347 1,31962187 0,528296472 1,196243426 -95,33% 3,95953
4 1,400396106 1,36399909 0,50600895 1,181976223 -95,88% 3,977707
2012 1 -17,5258486 1,49733405 0,50294351 1,172532189 -96,27% 3,982275
2 2,167296724 1,396807976 0,529224812 1,137810248 -95,51% 3,991475
3 0,489175686 1,357502483 0,531360125 1,12818158 -31,72% 4,00033
4 0,608990321 1,399073425 0,05072583 1,144539507 -95,59% 4,005338
2013 1 -0,262176454 1,353193485 0,500817938 1,284008307 -94,74% 4,008365
2 0,0138415 0,820216095 0,484568293 1,282963901 -94,35% 4,012955
3 0,238100034 1,20412447 0,527381198 1,234930572 -91,40% 4,047821
4 0,210257756 1,241962918 0,50378048 1,198570123 -91,64% 4,085969
2014 1 0,173891777 1,249615125 0,49142261 1,171522364 -92,24% 4,091571
2 -0,78617343 1,220339845 0,503396748 1,195247725 -92,91% 4,083435
3 -0,583918775 1,215153577 0,511546059 1,19154161 -32,00% 4,088567
4 0,410066908 1,327467817 0,490215185 1,097306948 -93,53% 4,105413
2015 1 0,446515246 1,414611447 0,48308969 1,292820651 -93,46% 4,107162
108
2 0,337024979 1,348439087 0,490671588 1,201132447 -92,93% 4,118392
3 0,212404506 1,298162447 0,504963657 1,146590285 -93,25% 4,141477
4 0,405536259 1,37930537 0,484454132 0,907099698 -95,17% 4,139071
CPIN 2011 1 -0,162996868 3,276989054 0,274582819 0,808595893 -93,16% 3,973304
2 -0,211797729 2,084284568 0,344989249 0,819298688 -94,11% 3,958581
3 -0,31273414 2,655288436 0,267974294 0,808762042 -95,33% 3,95953
4 -0,341218295 3,33232099 0,3004829 0,785087995 -95,88% 3,977707
2012 1 0,439619907 3,692462299 0,272951221 0,759637414 -96,27% 3,982275
2 -1,190765542 3,218717542 0,315858918 0,766668314 -95,51% 3,991475
3 -1,543682737 3,015927455 0,322279679 0,767547754 -31,72% 4,00033
4 -0,15666321 3,312750386 0,337864525 0,000774862 -95,59% 4,005338
2013 1 0,402520646 4,535913262 0,305505303 0,773927281 -94,74% 4,008365
2 -0,08714421 3,062313757 0,350235608 0,760590771 -94,35% 4,012955
3 0,405872929 3,811703681 0,323013601 0,690548978 -91,40% 4,047821
4 0,268494929 3,792315414 0,36707955 0,706674153 -91,64% 4,085969
2014 1 0,120707424 4,522999999 0,329491839 0,721541313 -92,24% 4,091571
2 -0,495521789 2,616252326 0,427483057 0,709486046 -92,91% 4,083435
3 -0,002204461 2,891814539 0,43251381 0,743787258 -32,00% 4,088567
4 0,055517941 2,240683285 0,475454955 0,737681544 -93,53% 4,105413
2015 1 -0,27151111 2,997709269 0,492780487 0,681521385 -93,46% 4,107162
2 0,105350497 2,662630684 0,508873756 0,678014453 -92,93% 4,118392
3 0,203720634 2,630655378 0,483322384 0,650755259 -93,25% 4,141477
4 -0,243803701 2,106175802 0,491129421 0,525389807 -95,17% 4,139071
INCO 2011 1 -0,185802202 5,736071544 0,000266024 696,1787404 -93,16% 3,973304
2 -0,223007697 5,860975944 260,4291638 716,6782028 -94,11% 3,958581
3 0,265674519 5,227889336 0,25586171 0,071685986 -95,33% 3,95953
4 0,084797435 4,364896151 0,269349647 0,741433582 -95,88% 3,977707
2012 1 0,130205407 4,556213136 0,02550922 0,00034923 -96,27% 3,982275
2 0,288094293 3,860725998 0,26540009 0,441131804 -95,51% 3,991475
3 -0,075599814 4,062624861 0,241846563 0,068389981 -31,72% 4,00033
4 -0,479276924 4,556213136 0,255092202 0,092936352 -95,59% 4,005338
2013 1 -0,667433594 4,062624861 0,241846563 0,068389981 -94,74% 4,008365
2 -0,15241013 3,418005896 0,251867823 0,066264662 -94,35% 4,012955
3 -0,416312333 3,776192134 0,245922043 6,116026387 -91,40% 4,047821
4 -1,074929478 4,062624861 0,241846563 0,683899813 -91,64% 4,085969
2014 1 -0,196100321 3,762773522 0,233171739 0,656902542 -92,24% 4,091571
2 0,458725976 3,676245323 0,231417718 0,692309259 -92,91% 4,083435
3 0,351440629 3,701758641 0,223537454 0,690925089 -32,00% 4,088567
4 0,087561178 2,982072076 0,235129531 0,69061717 -93,53% 4,105413
2015 1 -0,293248392 3,084082745 0,224748783 0,68041601 -93,46% 4,107162
2 -0,350225132 4,259601403 0,02024533 0,676646125 -92,93% 4,118392
109
3 0,246051509 4,394276777 0,195607306 0,652905776 -93,25% 4,141477
4 -0,000580778 4,040168621 0,198851894 0,633233439 -95,17% 4,139071
INDF 2011 1 -0,047980197 2,013779148 0,467261547 0,69350207 -93,16% 3,973304
2 0,299097856 1,760524556 0,441740851 0,733644566 -94,11% 3,958581
3 0,340939202 1,84578162 0,426740674 0,718349957 -95,33% 3,95953
4 -0,108362485 1,909527979 0,410102181 0,714006632 -95,88% 3,977707
2012 1 -0,00256991 1,885023621 0,41269397 0,723020436 -96,27% 3,982275
2 -0,597806825 1,93303594 0,435322847 0,707183613 -95,51% 3,991475
3 -0,209712156 2,099570702 0,416256386 0,709717143 -31,72% 4,00033
4 0,360739993 2,079651427 0,140816497 0,695640872 -95,59% 4,005338
2013 1 0,551558704 1,917840711 0,41774956 0,707168131 -94,74% 4,008365
2 0,25228869 1,478607689 0,471761357 0,706583925 -94,35% 4,012955
3 0,22675478 1,628384356 0,475206383 0,51817587 -91,40% 4,047821
4 0,098571791 1,667299153 0,508621353 0,508580629 -91,64% 4,085969
2014 1 0,192679787 1,620820245 0,517601012 0,892442095 -92,24% 4,091571
2 -0,871049098 1,635157269 0,540691954 0,679877142 -92,91% 4,083435
3 -0,169760259 1,704871704 0,527040973 0,657206852 -32,00% 4,088567
4 -0,670024006 1,807437772 0,520259356 0,71390128 -93,53% 4,105413
2015 1 -2,211345194 1,800136453 0,532773433 0,563441363 -93,46% 4,107162
2 0,099300671 1,579216191 0,555386357 0,550772966 -92,93% 4,118392
3 0,328465949 1,601037921 0,546608715 0,388496512 -93,25% 4,141477
4 -0,345625061 1,705334271 0,530427132 0,503810118 -95,17% 4,139071
INTP 2011 1 0,776979055 8,384464968 0,116651067 0,817805682 -93,16% 3,973304
2 0,393649559 4,026828322 0,189134187 0,819974235 -94,11% 3,958581
3 0,756099589 6,966407316 0,133684524 0,810727147 -95,33% 3,95953
4 0,860170991 6,985367707 0,133179214 0,815187246 -95,88% 3,977707
2012 1 -0,336133243 7,689759079 0,125354122 0,820143277 -96,27% 3,982275
2 0,604386105 4,230857322 0,191900447 0,813474826 -95,51% 3,991475
3 0,928457537 7,844316444 0,12421126 0,81182833 -31,72% 4,00033
4 1,044321951 6,02762901 0,146622656 0,81054911 -95,59% 4,005338
2013 1 0,22360365 7,369779716 0,126010972 0,83966992 -94,74% 4,008365
2 0,794270615 4,187701697 0,190714239 0,807750454 -94,35% 4,012955
3 0,772362618 7,13053318 0,123096891 0,814796076 -91,40% 4,047821
4 0,361793363 6,148065993 0,136412265 0,826552003 -91,64% 4,085969
2014 1 0,731496381 7,450998395 0,116473835 0,929866159 -92,24% 4,091571
2 0,847408703 3,185009718 0,231185977 0,908105206 -92,91% 4,083435
3 -0,983724363 6,508500991 0,118751816 0,899613446 -32,00% 4,088567
4 1,146597181 4,933930041 0,149131952 1,133647724 -93,53% 4,105413
2015 1 -1,947113642 7,002189484 0,111697678 0,898147633 -93,46% 4,107162
2 0,552280186 4,597468466 0,137698385 0,887949627 -92,93% 4,118392
3 0,741246103 5,525848029 0,121418986 0,871836068 -93,25% 4,141477
110
4 -0,332549929 4,886573605 0,136491818 0,8615229 -95,17% 4,139071
KLBF 2011 1 0,140949626 4,383298712 0,181197765 0,780860511 -93,16% 3,973304
2 -0,36232768 2,998827847 0,259632139 0,788525091 -94,11% 3,958581
3 -0,140754965 4,065147996 0,191758012 0,777940667 -95,33% 3,95953
4 -0,231188213 3,652744476 0,212533392 0,773871482 -95,88% 3,977707
2012 1 -1,208201527 3,888629289 0,201585977 0,799785877 -96,27% 3,982275
2 -0,52910192 2,569074911 0,296468944 0,801497745 -95,51% 3,991475
3 0,387369818 3,402358791 0,214395387 0,80917309 -31,72% 4,00033
4 -16,73686319 3,405397412 0,217277858 0,791383565 -95,59% 4,005338
2013 1 -0,253611418 3,646831983 0,203107294 0,789407965 -94,74% 4,008365
2 -0,409309407 2,293557342 0,314811543 0,781643971 -94,35% 4,012955
3 -0,549966754 2,928957028 0,242161305 0,764748925 -91,40% 4,047821
4 -0,375965737 2,839259175 0,248792582 0,773054186 -91,64% 4,085969
2014 1 -0,698447441 3,126403956 0,226258345 0,786374206 -92,24% 4,091571
2 -0,277488396 2,411096364 0,29217741 0,767197289 -92,91% 4,083435
3 -0,091713004 3,016600753 0,232626839 0,740889211 -32,00% 4,088567
4 -0,183443476 3,403636661 0,209863171 0,026834574 -93,53% 4,105413
2015 1 -1,425353385 3,56693767 0,203451723 0,785847457 -93,46% 4,107162
2 -0,445574556 3,326987923 0,213145633 0,78791304 -92,93% 4,118392
3 -0,653450194 3,45110081 0,208968517 0,776416222 -93,25% 4,141477
4 -0,216990358 3,56693767 0,203451723 0,785847457 -95,17% 4,139071
LSIP 2011 1 -2,21163142 2,930096617 0,175132499 0,746626184 -93,16% 3,973304
2 -0,309631664 2,325842876 0,219972968 0,838481796 -94,11% 3,958581
3 -0,205799226 4,003077086 0,154603617 0,845171515 -95,33% 3,95953
4 0,014422306 4,832545368 0,140231857 0,849068552 -95,88% 3,977707
2012 1 0,443950606 4,55668085 0,149828122 0,885334968 -96,27% 3,982275
2 -0,075180575 3,750687741 0,159229363 0,858351244 -95,51% 3,991475
3 -1,373861395 3,708771582 0,161245398 0,850237051 -31,72% 4,00033
4 0,238649124 3,273028283 0,168447744 0,842569297 -95,59% 4,005338
2013 1 -0,743600599 3,299228656 0,157241434 0,862145379 -94,74% 4,008365
2 -0,395071255 1,996972848 0,211315926 0,7447763 -94,35% 4,012955
3 -0,046652405 2,689316731 0,161997977 0,717511733 -91,40% 4,047821
4 -1,238001342 2,485152183 0,170647042 0,749403548 -91,64% 4,085969
2014 1 0,091031111 2,398096716 0,174961786 0,740723811 -92,24% 4,091571
2 -1,390335896 1,880073203 0,206868465 0,743000303 -92,91% 4,083435
3 -1,267176367 2,411490401 0,174531394 0,745830131 -32,00% 4,088567
4 -0,258914962 2,496257301 0,196296049 0,739090639 -93,53% 4,105413
2015 1 -0,237349456 2,16091069 0,203073691 0,818897891 -93,46% 4,107162
2 -1,749705132 1,728589596 0,20312339 0,771156838 -92,93% 4,118392
3 -0,117310558 2,015012514 0,19303465 0,760502515 -93,25% 4,141477
4 -0,193702396 2,221010852 0,170736751 0,745668771 -95,17% 4,139071
111
MNCN 2011 1 -0,822936366 2,091918639 0,324960301 0,687732824 -93,16% 3,973304
2 -1,613365969 2,09549071 0,020288769 0,722896811 -94,11% 3,958581
3 -0,92701766 4,314156126 0,254074968 0,707030938 -95,33% 3,95953
4 -0,351364237 4,903689533 0,223195688 0,78793377 -95,88% 3,977707
2012 1 0,405978967 5,358223811 0,208110384 1,00573453 -96,27% 3,982275
2 -0,466439707 4,38879442 0,240914471 0,951214201 -95,51% 3,991475
3 0,04244108 6,2583673 0,207548349 0,918490997 -31,72% 4,00033
4 -0,385428955 5,412464956 0,185670212 0,811598039 -95,59% 4,005338
2013 1 0,026202152 5,275419612 0,17806082 0,96504736 -94,74% 4,008365
2 0,086327592 3,330321196 0,259226858 0,85857022 -94,35% 4,012955
3 -0,09560319 4,248315237 0,199612087 0,333369057 -91,40% 4,047821
4 -0,474773434 4,240190577 0,194659542 0,718413636 -91,64% 4,085969
2014 1 -0,47842527 4,651117644 0,175211756 0,805491729 -92,24% 4,091571
2 -0,377490181 5,470353519 0,153003711 0,780767214 -92,91% 4,083435
3 -0,123746736 4,817420923 0,369074415 0,781676873 -32,00% 4,088567
4 -2,348684053 9,716920549 0,309313245 0,739935103 -93,53% 4,105413
2015 1 0,027259277 9,589005053 0,312859421 0,635459707 -93,46% 4,107162
2 0,12772122 7,310931177 0,339729729 0,630440478 -92,93% 4,118392
3 -0,305888257 6,476743666 0,369110613 0,424668759 -93,25% 4,141477
4 0,289484411 7,431057746 0,339089065 0,638927416 -95,17% 4,139071
PTBA 2011 1 1,058374679 5,165564671 0,272902176 0,805509595 -93,16% 3,973304
2 -5,020661336 3,253359882 0,360140608 0,817789674 -94,11% 3,958581
3 0,924641601 5,057061282 0,28021407 0,812778525 -95,33% 3,95953
4 0,847316087 4,632479321 0,29043815 0,835865824 -95,88% 3,977707
2012 1 1,06703507 4,972064122 0,275528573 0,861666832 -96,27% 3,982275
2 1,151244695 4,974789906 0,284119737 0,831407298 -95,51% 3,991475
3 0,426092022 5,210671001 0,275874852 0,819929342 -31,72% 4,00033
4 0,739433296 4,923744426 0,331826405 0,809632087 -95,59% 4,005338
2013 1 -3,390868157 4,664124641 0,330355006 0,844010292 -94,74% 4,008365
2 0,74882926 3,005437307 0,413034446 0,853493955 -94,35% 4,012955
3 -1,278942263 3,005437307 0,413034446 0,853493955 -91,40% 4,047821
4 0,760134812 2,865948298 0,353304037 0,861319338 -91,64% 4,085969
2014 1 -0,193565982 2,089898894 0,415304518 0,812142238 -92,24% 4,091571
2 0,949764798 2,551653734 0,361731791 0,836517105 -92,91% 4,083435
3 1,021778888 2,906446039 0,419518994 0,860169391 -32,00% 4,088567
4 0,48466399 2,075136348 0,414607849 0,874043697 -93,53% 4,105413
2015 1 -3,373540433 1,764439727 0,456602068 0,947667636 -93,46% 4,107162
2 0,503605226 1,885358883 0,422448166 0,088995381 -92,93% 4,118392
3 0,432139809 1,895467626 0,411793075 0,836673678 -93,25% 4,141477
4 -2,29356058 1,543548269 0,450247226 0,843754815 -95,17% 4,139071
PTPP 2011 1 -0,348145024 1,470965447 0,759722919 0,381583368 -93,16% 3,973304
112
2 -0,16883971 1,389651096 0,782032084 0,295202814 -94,11% 3,958581
3 -0,351723157 1,376487376 0,787597826 0,232508788 -95,33% 3,95953
4 -0,819181424 1,302383001 0,794408315 0,366786311 -95,88% 3,977707
2012 1 -0,001232557 1,370387515 0,785379593 0,483707778 -96,27% 3,982275
2 -0,597832535 1,32242622 0,808559262 0,382034666 -95,51% 3,991475
3 -1,291410744 1,345376759 0,110357781 0,296487853 -31,72% 4,00033
4 -3,073549508 1,357506761 0,80635271 0,435666942 -95,59% 4,005338
2013 1 -0,491815167 1,45743252 0,817394861 0,544221853 -94,74% 4,008365
2 -0,793343996 1,478861664 0,826459366 0,464549079 -94,35% 4,012955
3 -0,170223755 1,439311762 0,842920449 0,379420941 -91,40% 4,047821
4 -1,279509741 1,335305345 0,843359959 0,394704934 -91,64% 4,085969
2014 1 -0,006563048 1,368492407 0,830222799 0,442650859 -92,24% 4,091571
2 -0,294756135 1,343476127 0,83859554 0,393860114 -92,91% 4,083435
3 0,282469482 1,396379101 0,83180138 0,413261252 -32,00% 4,088567
4 0,626975284 1,366713558 0,839844428 0,420614586 -93,53% 4,105413
2015 1 -0,063880321 1,478649311 0,821429254 0,488238447 -93,46% 4,107162
2 -0,163394354 1,545090751 0,783336102 0,423706694 -92,93% 4,118392
3 -0,045010009 1,554106653 0,775608687 0,504888915 -93,25% 4,141477
4 -0,266742418 1,388335548 0,732389429 0,5294154 -95,17% 4,139071
TLKM 2011 1 -0,185575363 1,086333041 0,401791796 0,736162648 -93,16% 3,973304
2 0,558014708 0,89060252 0,446224289 0,735841642 -94,11% 3,958581
3 -0,520795972 0,953684262 0,414526545 0,717216785 -95,33% 3,95953
4 -0,142891868 0,958042273 0,408261688 0,704847822 -95,88% 3,977707
2012 1 -0,655863144 1,062505741 0,384586711 1,364334284 -96,27% 3,982275
2 -0,295677039 839,7330292 0,43055665 7,309318588 -95,51% 3,991475
3 0,687647315 1,042100441 0,404517941 0,731388903 -31,72% 4,00033
4 0,290202913 1,160368358 0,398593864 0,714530314 -95,59% 4,005338
2013 1 0,501294936 1,339335237 0,380150555 0,738518519 -94,74% 4,008365
2 0,537487115 0,953796943 0,419145615 0,731835909 -94,35% 4,012955
3 0,900374735 1,182969981 0,397822758 0,733640034 -91,40% 4,047821
4 -0,12729471 1,163097373 0,394893358 0,728650435 -91,64% 4,085969
2014 1 -0,681320361 1,37025475 0,367473481 0,743409742 -92,24% 4,091571
2 0,117718858 1,006907579 0,423832207 0,737053477 -92,91% 4,083435
3 -0,013952762 1,00137869 0,415194359 0,735586481 -32,00% 4,088567
4 -0,514611927 1,062165733 0,388729196 0,730026892 -93,53% 4,105413
2015 1 -0,414025279 1,195823254 0,380099815 0,73952739 -93,46% 4,107162
2 -0,04123812 1,246538685 0,46598507 0,725980295 -92,93% 4,118392
3 -0,549365565 1,344323208 0,450200134 0,722615872 -93,25% 4,141477
4 -0,150749879 1,352949482 0,437766665 0,719260904 -95,17% 4,139071
UNTR 2011 1 0,941681985 1,550403708 0,456767977 0,762595983 -93,16% 3,973304
2 0,971187723 1,864219668 0,390925785 0,759365505 -94,11% 3,958581
113
3 0,913588033 1,775386366 0,39744895 0,789792482 -95,33% 3,95953
4 1,096832009 1,716373715 0,909756591 0,774711763 -95,88% 3,977707
2012 1 1,253229321 1,783050687 0,3916252 0,789478425 -96,27% 3,982275
2 1,315398235 1,584031337 0,850985678 0,754575383 -95,51% 3,991475
3 -0,732079415 1,624672115 0,397088826 0,752659236 -31,72% 4,00033
4 0,63091534 1,946481485 0,637114044 0,760385893 -95,59% 4,005338
2013 1 -4,305427768 1,915285934 0,361459272 0,7879788 -94,74% 4,008365
2 -0,014601574 1,877376909 0,693980812 0,781842394 -94,35% 4,012955
3 0,456425551 1,806589673 0,402143926 0,715822904 -91,40% 4,047821
4 -1,558612922 1,910223737 0,734847004 0,711863195 -91,64% 4,085969
2014 1 0,150123822 1,982260621 0,365653309 0,733450144 -92,24% 4,091571
2 0,696849334 1,804398263 0,389230078 0,759678584 -92,91% 4,083435
3 -5,294415056 1,83940455 0,387199713 0,762995222 -32,00% 4,088567
4 -3,783881791 2,060386435 0,814799638 0,545667084 -93,53% 4,105413
2015 1 1,186215224 2,037063811 0,369756414 0,871365733 -93,46% 4,107162
2 0,615170826 1,995774685 0,362322322 0,808697803 -92,93% 4,118392
3 0,17999517 1,897023961 0,400272239 0,822754527 -93,25% 4,141477
4 -0,400075743 2,14765295 1,000417845 0,325219081 -95,17% 4,139071
UNVR 2011 1 0,698925701 1,002261965 0,512578623 0,74576423 -93,16% 3,973304
2 -1,106080436 0,765112652 0,698767127 0,751980981 -94,11% 3,958581
3 -0,412252696 0,796087342 0,576032574 0,747074032 -95,33% 3,95953
4 0,405273111 0,686717808 0,648843022 0,763334745 -95,88% 3,977707
2012 1 0,365831343 0,842313756 0,596211176 0,740727102 -96,27% 3,982275
2 -5,407894989 0,763827108 0,730724369 0,755305405 -95,51% 3,991475
3 1,260012704 0,839495679 0,58898221 0,742301822 -31,72% 4,00033
4 1,163189628 0,668263203 0,668888448 0,744700726 -95,59% 4,005338
2013 1 0,394110837 0,839953887 0,581571326 0,741700701 -94,74% 4,008365
2 0,268213187 0,758492265 0,700993804 0,745316648 -94,35% 4,012955
3 0,475395777 0,853641514 0,58692875 0,745064142 -91,40% 4,047821
4 1,196967601 0,696357193 0,681254864 0,747109511 -91,64% 4,085969
2014 1 0,661361144 0,872127281 0,607686155 0,72958696 -92,24% 4,091571
2 0,541304895 0,77874249 0,73228409 0,742969163 -92,91% 4,083435
3 0,754597196 0,845724543 0,639233424 0,738298565 -32,00% 4,088567
4 0,522343386 0,71491392 0,667626659 0,739614274 -93,53% 4,105413
2015 1 1,210216081 0,872851703 0,570946703 0,760290704 -93,46% 4,107162
2 -3,376533759 0,73093129 0,726857614 0,742163026 -92,93% 4,118392
3 0,630132635 0,789663207 0,639931845 0,74015535 -93,25% 4,141477
4 -0,179070885 0,653970529 0,693110179 0,737058753 -95,17% 4,139071
WIKA 2011 1 -0,724779615 1,452185225 0,150962583 0,864006447 -93,16% 3,973304
2 -0,908856586 1,33846772 0,161124564 0,723232102 -94,11% 3,958581
3 -0,560686477 1,230987903 0,717858129 0,599966231 -95,33% 3,95953
114
4 -0,9278776 1,138797312 0,733343587 0,598014191 -95,88% 3,977707
2012 1 0,032601934 1,087816792 0,722299267 0,696353267 -96,27% 3,982275
2 -1,07027891 1,106243341 0,748911257 0,637126082 -95,51% 3,991475
3 -0,193682749 1,112552448 0,7628864 0,609626408 -31,72% 4,00033
4 -0,521314518 1,101865311 0,742822024 0,601454571 -95,59% 4,005338
2013 1 -0,399077734 1,119377841 0,737492972 0,640804531 -94,74% 4,008365
2 -0,176102638 1,063485701 0,734375429 0,60460016 -94,35% 4,012955
3 -0,105467526 1,06704441 0,742482478 0,56422825 -91,40% 4,047821
4 -0,080012761 1,095337686 0,743789724 0,513479633 -91,64% 4,085969
2014 1 0,086403294 1,063993204 0,734987946 0,655500427 -92,24% 4,091571
2 -0,098912296 1,183324436 0,685715178 0,595957457 -92,91% 4,083435
3 0,318688874 1,169127277 0,685707256 0,58735259 -32,00% 4,088567
4 0,428871224 1,118589182 0,693463613 0,530703237 -93,53% 4,105413
2015 1 -0,39594907 1,141227376 0,696103589 0,438079623 -93,46% 4,107162
2 0,179733691 1,097865951 0,707458621 0,531312231 -92,93% 4,118392
3 -0,324382627 1,131144661 0,711028888 0,484618058 -93,25% 4,141477
4 -0,232498762 1,185208259 0,722579904 0,464365264 -95,17% 4,139071
115
II. LQ45
Emiten Tahun Triwulan LOG(Y_Beta) X1_CR X2_DAR X3_NPM X4_Inflasi LOG(X5_Kurs)
AALI 2011 1 1,061695082 1,941322749 0,181735052 0,074252528 -93,16% 3,973304
2 0,929557717 1,30967174 0,174269966 0,77087982 -94,11% 3,958581
3 0,605989063 1,197097079 0,259296695 0,771960587 -95,33% 3,95953
4 1,056413492 1,265374916 0,174269966 0,788226906 -95,88% 3,977707
2012 1 -0,152803038 1,143505752 0,19327814 0,738135644 -96,27% 3,982275
2 0,678161343 0,684625116 0,245930215 0,737170993 -95,51% 3,991475
3 -1,768921835 0,698624422 0,286897777 0,740696939 -31,72% 4,00033
4 0,665915978 0,684625116 0,245930215 0,742448519 -95,59% 4,005338
2013 1 -3,312972846 0,655287445 0,250320012 0,082370785 -94,74% 4,008365
2 -3,46838655 0,450006584 0,313792113 0,804466833 -94,35% 4,012955
3 -2,663823364 0,483975357 0,362271955 0,634690263 -91,40% 4,047821
4 -10,00272311 0,450006584 0,314150067 0,648772856 -91,64% 4,085969
2014 1 0,969631291 0,58468531 0,362146991 0,891584835 -92,24% 4,091571
2 -0,647421956 0,58468531 0,36238201 0,75858411 -92,91% 4,083435
3 -7,84074016 0,44737456 0,383092646 0,722431716 -32,00% 4,088567
4 0,988299121 0,58468531 0,36238201 0,722643467 -93,53% 4,105413
2015 1 0,597172862 0,595971762 0,396869119 0,396586087 -93,46% 4,107162
2 0,297330662 0,505155121 0,443940387 0,503351463 -92,93% 4,118392
3 1,112829949 0,450210364 0,465078547 0,158087281 -93,25% 4,141477
4 0,762802781 0,798982605 0,456183282 0,402677867 -95,17% 4,139071
ADHI 2011 1 -0,607831118 1,139307196 0,822003238 0,076224282 -93,16% 3,973304
2 -0,310981753 1,10725833 0,845586371 0,210931238 -94,11% 3,958581
3 -0,526253751 1,017175785 0,847312796 0,165557297 -95,33% 3,95953
4 -1,30643895 1,102999286 0,837988662 0,441773275 -95,88% 3,977707
2012 1 -0,114871351 1,099032636 0,831826468 0,161865358 -96,27% 3,982275
2 -1,960630383 1,0711005 0,845957773 0,283481719 -95,51% 3,991475
3 -0,164237165 1,209335652 0,851788401 0,367228408 -31,72% 4,00033
4 -0,024888074 1,244426354 0,84998629 0,204479986 -95,59% 4,005338
2013 1 0,278329477 1,413998012 0,855653943 0,182952752 -94,74% 4,008365
2 -0,585458898 1,367407711 0,857359499 0,325640387 -94,35% 4,012955
3 0,261579688 1,350376392 0,853828201 0,444722518 -91,40% 4,047821
4 -0,063441841 1,39100332 0,84070889 0,496459183 -91,64% 4,085969
2014 1 0,358245215 1,372558292 0,845441394 5,146104573 -92,24% 4,091571
2 0,100985052 1,34297727 0,847052283 0,292837713 -92,91% 4,083435
3 -0,464281908 1,324142149 0,840130641 0,290084133 -32,00% 4,088567
4 0,274343507 1,341541234 0,832530532 0,442464188 -93,53% 4,105413
2015 1 -1,000757955 1,308657898 0,845392796 0,134464321 -93,46% 4,107162
2 0,193482203 1,257206449 0,860908035 0,308226046 -92,93% 4,118392
116
3 -0,214314266 1,240835042 0,863405675 0,354059382 -93,25% 4,141477
4 -0,284494471 1,560487734 0,692016453 1,829425513 -95,17% 4,139071
ASII 2011 1 1,114425832 1,363984964 0,48243081 1,168202765 -93,16% 3,973304
2 1,316726409 1,419103037 0,507671404 1,195211568 -94,11% 3,958581
3 1,259649347 1,31962187 0,528296472 1,196243426 -95,33% 3,95953
4 1,400396106 1,36399909 0,50600895 1,181976223 -95,88% 3,977707
2012 1 -17,5258486 1,49733405 0,50294351 1,172532189 -96,27% 3,982275
2 2,167296724 1,396807976 0,529224812 1,137810248 -95,51% 3,991475
3 0,489175686 1,357502483 0,531360125 1,12818158 -31,72% 4,00033
4 0,608990321 1,399073425 0,05072583 1,144539507 -95,59% 4,005338
2013 1 -0,262176454 1,353193485 0,500817938 1,284008307 -94,74% 4,008365
2 0,0138415 0,820216095 0,484568293 1,282963901 -94,35% 4,012955
3 0,238100034 1,20412447 0,527381198 1,234930572 -91,40% 4,047821
4 0,210257756 1,241962918 0,50378048 1,198570123 -91,64% 4,085969
2014 1 0,173891777 1,249615125 0,49142261 1,171522364 -92,24% 4,091571
2 -0,78617343 1,220339845 0,503396748 1,195247725 -92,91% 4,083435
3 -0,583918775 1,215153577 0,511546059 1,19154161 -32,00% 4,088567
4 0,410066908 1,327467817 0,490215185 1,097306948 -93,53% 4,105413
2015 1 0,446515246 1,414611447 0,48308969 1,292820651 -93,46% 4,107162
2 0,337024979 1,348439087 0,490671588 1,201132447 -92,93% 4,118392
3 0,212404506 1,298162447 0,504963657 1,146590285 -93,25% 4,141477
4 0,405536259 1,37930537 0,484454132 0,907099698 -95,17% 4,139071
BBCA 2011 1 0,390915861 1,060238082 0,888647596 0,803189936 -93,16% 3,973304
2 -0,021819181 1,675604773 0,889726184 0,810837885 -94,11% 3,958581
3 0,163190253 1,12467344 0,889124688 0,823375125 -95,33% 3,95953
4 0,193716543 1,724141199 0,892665961 0,820054592 -95,88% 3,977707
2012 1 -0,796486291 1,118205413 0,892263068 0,816987411 -96,27% 3,982275
2 0,356268388 1,762300988 0,889847969 0,846374199 -95,51% 3,991475
3 0,385994989 1,119917687 0,886288759 0,841487354 -31,72% 4,00033
4 0,63568224 1,118805713 0,884245791 0,834026218 -95,59% 4,005338
2013 1 0,598869857 1,136387505 0,875152229 0,817734088 -94,74% 4,008365
2 0,490942927 1,133316988 0,875589207 0,825568723 -94,35% 4,012955
3 0,342792407 1,135441612 0,875932609 0,846365091 -91,40% 4,047821
4 0,534349024 1,13346222 0,871707581 0,846017058 -91,64% 4,085969
2014 1 0,346758016 1,150079245 0,865143248 0,774137855 -92,24% 4,091571
2 0,292965779 1,152254909 0,866071326 0,804154589 -92,91% 4,083435
3 0,568404734 1,158354751 0,861623182 0,798865635 -32,00% 4,088567
4 0,539782369 1,15013912 0,85985535 1,241569479 -93,53% 4,105413
2015 1 0,692168351 1,163345425 0,857527788 0,796261184 -93,46% 4,107162
2 0,454703988 1,166426756 0,858200605 0,800276649 -92,93% 4,118392
3 0,451191965 1,165152595 0,853883861 0,803365812 -93,25% 4,141477
117
4 -0,189809795 1,165044714 0,850827219 1,245596923 -95,17% 4,139071
BBNI 2011 1 0,161595831 1,190775398 0,855712721 0,729975338 -93,16% 3,973304
2 -1,365343998 1,196809673 0,865096482 0,72553336 -94,11% 3,958581
3 -0,003100901 1,231365507 0,8625168 0,752911864 -95,33% 3,95953
4 0,144285783 1,184265394 0,870404677 0,804618446 -95,88% 3,977707
2012 1 -0,760498249 1,196846632 0,860361092 0,826834433 -96,27% 3,982275
2 -0,16819234 2,412389273 0,872859178 0,8375133 -95,51% 3,991475
3 -0,579981737 1,19961854 0,863667971 0,836904435 -31,72% 4,00033
4 -0,34293599 1,214352716 0,865919197 0,814024955 -95,59% 4,005338
2013 1 0,369758316 1,224489654 0,853337885 0,830691142 -94,74% 4,008365
2 0,282449048 1,196673426 0,867195787 0,826346631 -94,35% 4,012955
3 0,054488907 1,209225661 0,869320947 0,790506163 -91,40% 4,047821
4 0,32588252 1,234729829 0,873124702 0,809288192 -91,64% 4,085969
2014 1 0,308704996 1,232165071 0,85762668 0,805840449 -92,24% 4,091571
2 -0,777673663 1,157626574 0,869673657 0,811846549 -92,91% 4,083435
3 0,474186508 1,20947381 0,863099834 0,825390321 -32,00% 4,088567
4 0,499648151 1,21031895 0,856884204 0,828372279 -93,53% 4,105413
2015 1 0,477026053 1,214664125 0,851025048 0,859384834 -93,46% 4,107162
2 0,459381622 1,19478531 0,861302078 0,889408011 -92,93% 4,118392
3 0,194405681 1,218750389 0,862478893 0,866230534 -93,25% 4,141477
4 -0,255561215 1,207913112 0,846568376 0,826076483 -95,17% 4,139071
BBRI 2011 1 1,150695136 1,941921739 0,892921783 1,187678811 -93,16% 3,973304
2 0,452471504 2,19176974 0,891133564 0,864760642 -94,11% 3,958581
3 0,327328837 1,936329616 0,888059044 0,828938955 -95,33% 3,95953
4 0,448421865 1,175688869 0,89397658 0,858041325 -95,88% 3,977707
2012 1 -0,243938688 1,19543645 0,875687126 0,822819154 -96,27% 3,982275
2 0,44792652 1,128178839 0,883580795 0,841399895 -95,51% 3,991475
3 0,555958599 1,145565483 0,876019273 0,837780725 -31,72% 4,00033
4 -0,21523966 1,178226687 0,882319156 0,823866359 -95,59% 4,005338
2013 1 0,481881697 1,134064344 0,877934061 0,868209727 -94,74% 4,008365
2 0,539421074 1,134291548 0,876680922 0,865775342 -94,35% 4,012955
3 0,357383604 1,139118047 0,874523726 0,86447991 -91,40% 4,047821
4 0,46859351 1,179474889 0,873315897 1,169376526 -91,64% 4,085969
2014 1 0,6332554 1,139409541 0,871544994 0,872425316 -92,24% 4,091571
2 0,68455009 1,133198123 0,867831677 0,855924543 -92,91% 4,083435
3 -0,159719182 1,130778388 0,870327598 0,896228051 -32,00% 4,088567
4 0,773508153 1,201683569 0,878126046 0,855156554 -93,53% 4,105413
2015 1 0,679618587 1,104215113 0,880771231 0,837680697 -93,46% 4,107162
2 0,674843843 1,131359869 0,867840713 0,844204703 -92,93% 4,118392
3 0,138416477 1,131907119 0,865845326 0,861728171 -93,25% 4,141477
4 -0,240446803 1,214321355 0,871216086 0,832788171 -95,17% 4,139071
118
BBTN 2011 1 0,017556973 1,236856657 0,903845835 0,734868433 -93,16% 3,973304
2 -0,323391494 1,492551819 0,787974813 0,753116355 -94,11% 3,958581
3 -0,07357742 1,227248013 0,909503253 0,738212317 -95,33% 3,95953
4 -0,406618538 1,258924332 0,917846464 0,733188574 -95,88% 3,977707
2012 1 -0,028540127 1,262696544 0,916147817 0,722452798 -96,27% 3,982275
2 -0,795805949 1,28377237 0,91904004 0,725980922 -95,51% 3,991475
3 -0,822237264 1,227248013 0,909503253 0,738212317 -31,72% 4,00033
4 -0,016401118 1,280145925 0,908017893 0,731271633 -95,59% 4,005338
2013 1 -0,419825112 1,290488065 0,913180471 0,733503899 -94,74% 4,008365
2 -0,367758725 1,289608193 0,909940393 0,733874352 -94,35% 4,012955
3 -0,430088481 1,209214028 0,910370449 0,740949709 -91,40% 4,047821
4 -0,86175195 1,278001513 0,911894665 0,731379942 -91,64% 4,085969
2014 1 -0,121075277 1,263234045 0,916523244 0,732760176 -92,24% 4,091571
2 -0,546540934 1,171234742 0,91433186 0,725501231 -92,91% 4,083435
3 -0,659771446 1,246920923 0,917018261 0,719409375 -32,00% 4,088567
4 -0,564364739 1,253452093 0,915570985 0,721500027 -93,53% 4,105413
2015 1 -0,097153107 1,251552499 0,917047449 0,721250719 -93,46% 4,107162
2 -0,8689964 1,261237839 0,918191835 0,722318735 -92,93% 4,118392
3 -0,504818354 1,266846661 0,920704104 0,710759986 -93,25% 4,141477
4 -0,611351621 1,171199491 0,919327738 0,730542843 -95,17% 4,139071
CPIN 2011 1 -0,162996868 3,276989054 0,274582819 0,808595893 -93,16% 3,973304
2 -0,211797729 2,084284568 0,344989249 0,819298688 -94,11% 3,958581
3 -0,31273414 2,655288436 0,267974294 0,808762042 -95,33% 3,95953
4 -0,341218295 3,33232099 0,3004829 0,785087995 -95,88% 3,977707
2012 1 0,439619907 3,692462299 0,272951221 0,759637414 -96,27% 3,982275
2 -1,190765542 3,218717542 0,315858918 0,766668314 -95,51% 3,991475
3 -1,543682737 3,015927455 0,322279679 0,767547754 -31,72% 4,00033
4 -0,15666321 3,312750386 0,337864525 0,000774862 -95,59% 4,005338
2013 1 0,402520646 4,535913262 0,305505303 0,773927281 -94,74% 4,008365
2 -0,08714421 3,062313757 0,350235608 0,760590771 -94,35% 4,012955
3 0,405872929 3,811703681 0,323013601 0,690548978 -91,40% 4,047821
4 0,268494929 3,792315414 0,36707955 0,706674153 -91,64% 4,085969
2014 1 0,120707424 4,522999999 0,329491839 0,721541313 -92,24% 4,091571
2 -0,495521789 2,616252326 0,427483057 0,709486046 -92,91% 4,083435
3 -0,002204461 2,891814539 0,43251381 0,743787258 -32,00% 4,088567
4 0,055517941 2,240683285 0,475454955 0,737681544 -93,53% 4,105413
2015 1 -0,27151111 2,997709269 0,492780487 0,681521385 -93,46% 4,107162
2 0,105350497 2,662630684 0,508873756 0,678014453 -92,93% 4,118392
3 0,203720634 2,630655378 0,483322384 0,650755259 -93,25% 4,141477
4 -0,243803701 2,106175802 0,491129421 0,525389807 -95,17% 4,139071
GGRM 2011 1 1,263287455 4,03517726 0,212055906 0,726619894 -93,16% 3,973304
119
2 1,221620052 2,868536085 0,285830813 0,735008258 -94,11% 3,958581
3 0,471232743 2,563123631 0,323004626 0,734148044 -95,33% 3,95953
4 1,338472644 2,244793698 0,371917591 0,720657189 -95,88% 3,977707
2012 1 -38,28307918 2,647361408 0,322514842 0,700258247 -96,27% 3,982275
2 0,652070981 2,218498945 0,362666056 0,69856818 -95,51% 3,991475
3 -54,60076781 2,15081464 0,371940436 0,692885787 -31,72% 4,00033
4 -26,663053 2,170216856 0,359042504 0,67522841 -95,59% 4,005338
2013 1 -12,09488477 18,54952841 0,025463003 0,686492757 -94,74% 4,008365
2 1,026123951 1,824112294 4,001410212 0,690141725 -94,35% 4,012955
3 1,181620353 1,787562939 0,407347334 0,676529547 -91,40% 4,047821
4 -15,15371844 1,722079337 0,420600245 0,655277072 -91,64% 4,085969
2014 1 1,010754001 1,734988986 0,412027936 0,651817881 -92,24% 4,091571
2 1,324927931 1,632444685 0,432228289 0,647683827 -92,91% 4,083435
3 1,006161039 1,629155204 0,436178288 0,640077031 -32,00% 4,088567
4 1,122562116 1,620164945 0,429261808 1,050823664 -93,53% 4,105413
2015 1 -23,38487892 1,653584235 0,4224169 0,607128497 -93,46% 4,107162
2 1,150943902 1,613384919 0,426092364 0,607332636 -92,93% 4,118392
3 1,040270439 1,733383504 0,397340109 0,625151781 -93,25% 4,141477
4 -3,379168706 1,770358858 0,40150127 0,641124617 -95,17% 4,139071
INCO 2011 1 -0,185802202 5,736071544 0,000266024 696,1787404 -93,16% 3,973304
2 -0,223007697 5,860975944 260,4291638 716,6782028 -94,11% 3,958581
3 0,265674519 5,227889336 0,25586171 0,071685986 -95,33% 3,95953
4 0,084797435 4,364896151 0,269349647 0,741433582 -95,88% 3,977707
2012 1 0,130205407 4,556213136 0,02550922 0,00034923 -96,27% 3,982275
2 0,288094293 3,860725998 0,26540009 0,441131804 -95,51% 3,991475
3 -0,075599814 4,062624861 0,241846563 0,068389981 -31,72% 4,00033
4 -0,479276924 4,556213136 0,255092202 0,092936352 -95,59% 4,005338
2013 1 -0,667433594 4,062624861 0,241846563 0,068389981 -94,74% 4,008365
2 -0,15241013 3,418005896 0,251867823 0,066264662 -94,35% 4,012955
3 -0,416312333 3,776192134 0,245922043 6,116026387 -91,40% 4,047821
4 -1,074929478 4,062624861 0,241846563 0,683899813 -91,64% 4,085969
2014 1 -0,196100321 3,762773522 0,233171739 0,656902542 -92,24% 4,091571
2 0,458725976 3,676245323 0,231417718 0,692309259 -92,91% 4,083435
3 0,351440629 3,701758641 0,223537454 0,690925089 -32,00% 4,088567
4 0,087561178 2,982072076 0,235129531 0,69061717 -93,53% 4,105413
2015 1 -0,293248392 3,084082745 0,224748783 0,68041601 -93,46% 4,107162
2 -0,350225132 4,259601403 0,02024533 0,676646125 -92,93% 4,118392
3 0,246051509 4,394276777 0,195607306 0,652905776 -93,25% 4,141477
4 -0,000580778 4,040168621 0,198851894 0,633233439 -95,17% 4,139071
INDF 2011 1 -0,047980197 2,013779148 0,467261547 0,69350207 -93,16% 3,973304
2 0,299097856 1,760524556 0,441740851 0,733644566 -94,11% 3,958581
120
3 0,340939202 1,84578162 0,426740674 0,718349957 -95,33% 3,95953
4 -0,108362485 1,909527979 0,410102181 0,714006632 -95,88% 3,977707
2012 1 -0,00256991 1,885023621 0,41269397 0,723020436 -96,27% 3,982275
2 -0,597806825 1,93303594 0,435322847 0,707183613 -95,51% 3,991475
3 -0,209712156 2,099570702 0,416256386 0,709717143 -31,72% 4,00033
4 0,360739993 2,079651427 0,140816497 0,695640872 -95,59% 4,005338
2013 1 0,551558704 1,917840711 0,41774956 0,707168131 -94,74% 4,008365
2 0,25228869 1,478607689 0,471761357 0,706583925 -94,35% 4,012955
3 0,22675478 1,628384356 0,475206383 0,51817587 -91,40% 4,047821
4 0,098571791 1,667299153 0,508621353 0,508580629 -91,64% 4,085969
2014 1 0,192679787 1,620820245 0,517601012 0,892442095 -92,24% 4,091571
2 -0,871049098 1,635157269 0,540691954 0,679877142 -92,91% 4,083435
3 -0,169760259 1,704871704 0,527040973 0,657206852 -32,00% 4,088567
4 -0,670024006 1,807437772 0,520259356 0,71390128 -93,53% 4,105413
2015 1 -2,211345194 1,800136453 0,532773433 0,563441363 -93,46% 4,107162
2 0,099300671 1,579216191 0,555386357 0,550772966 -92,93% 4,118392
3 0,328465949 1,601037921 0,546608715 0,388496512 -93,25% 4,141477
4 -0,345625061 1,705334271 0,530427132 0,503810118 -95,17% 4,139071
INTP 2011 1 0,776979055 8,384464968 0,116651067 0,817805682 -93,16% 3,973304
2 0,393649559 4,026828322 0,189134187 0,819974235 -94,11% 3,958581
3 0,756099589 6,966407316 0,133684524 0,810727147 -95,33% 3,95953
4 0,860170991 6,985367707 0,133179214 0,815187246 -95,88% 3,977707
2012 1 -0,336133243 7,689759079 0,125354122 0,820143277 -96,27% 3,982275
2 0,604386105 4,230857322 0,191900447 0,813474826 -95,51% 3,991475
3 0,928457537 7,844316444 0,12421126 0,81182833 -31,72% 4,00033
4 1,044321951 6,02762901 0,146622656 0,81054911 -95,59% 4,005338
2013 1 0,22360365 7,369779716 0,126010972 0,83966992 -94,74% 4,008365
2 0,794270615 4,187701697 0,190714239 0,807750454 -94,35% 4,012955
3 0,772362618 7,13053318 0,123096891 0,814796076 -91,40% 4,047821
4 0,361793363 6,148065993 0,136412265 0,826552003 -91,64% 4,085969
2014 1 0,731496381 7,450998395 0,116473835 0,929866159 -92,24% 4,091571
2 0,847408703 3,185009718 0,231185977 0,908105206 -92,91% 4,083435
3 -0,983724363 6,508500991 0,118751816 0,899613446 -32,00% 4,088567
4 1,146597181 4,933930041 0,149131952 1,133647724 -93,53% 4,105413
2015 1 -1,947113642 7,002189484 0,111697678 0,898147633 -93,46% 4,107162
2 0,552280186 4,597468466 0,137698385 0,887949627 -92,93% 4,118392
3 0,741246103 5,525848029 0,121418986 0,871836068 -93,25% 4,141477
4 -0,332549929 4,886573605 0,136491818 0,8615229 -95,17% 4,139071
KLBF 2011 1 0,140949626 4,383298712 0,181197765 0,780860511 -93,16% 3,973304
2 -0,36232768 2,998827847 0,259632139 0,788525091 -94,11% 3,958581
3 -0,140754965 4,065147996 0,191758012 0,777940667 -95,33% 3,95953
121
4 -0,231188213 3,652744476 0,212533392 0,773871482 -95,88% 3,977707
2012 1 -1,208201527 3,888629289 0,201585977 0,799785877 -96,27% 3,982275
2 -0,52910192 2,569074911 0,296468944 0,801497745 -95,51% 3,991475
3 0,387369818 3,402358791 0,214395387 0,80917309 -31,72% 4,00033
4 -16,73686319 3,405397412 0,217277858 0,791383565 -95,59% 4,005338
2013 1 -0,253611418 3,646831983 0,203107294 0,789407965 -94,74% 4,008365
2 -0,409309407 2,293557342 0,314811543 0,781643971 -94,35% 4,012955
3 -0,549966754 2,928957028 0,242161305 0,764748925 -91,40% 4,047821
4 -0,375965737 2,839259175 0,248792582 0,773054186 -91,64% 4,085969
2014 1 -0,698447441 3,126403956 0,226258345 0,786374206 -92,24% 4,091571
2 -0,277488396 2,411096364 0,29217741 0,767197289 -92,91% 4,083435
3 -0,091713004 3,016600753 0,232626839 0,740889211 -32,00% 4,088567
4 -0,183443476 3,403636661 0,209863171 0,026834574 -93,53% 4,105413
2015 1 -1,425353385 3,56693767 0,203451723 0,785847457 -93,46% 4,107162
2 -0,445574556 3,326987923 0,213145633 0,78791304 -92,93% 4,118392
3 -0,653450194 3,45110081 0,208968517 0,776416222 -93,25% 4,141477
4 -0,216990358 3,56693767 0,203451723 0,785847457 -95,17% 4,139071
LSIP 2011 1 -2,21163142 2,930096617 0,175132499 0,746626184 -93,16% 3,973304
2 -0,309631664 2,325842876 0,219972968 0,838481796 -94,11% 3,958581
3 -0,205799226 4,003077086 0,154603617 0,845171515 -95,33% 3,95953
4 0,014422306 4,832545368 0,140231857 0,849068552 -95,88% 3,977707
2012 1 0,443950606 4,55668085 0,149828122 0,885334968 -96,27% 3,982275
2 -0,075180575 3,750687741 0,159229363 0,858351244 -95,51% 3,991475
3 -1,373861395 3,708771582 0,161245398 0,850237051 -31,72% 4,00033
4 0,238649124 3,273028283 0,168447744 0,842569297 -95,59% 4,005338
2013 1 -0,743600599 3,299228656 0,157241434 0,862145379 -94,74% 4,008365
2 -0,395071255 1,996972848 0,211315926 0,7447763 -94,35% 4,012955
3 -0,046652405 2,689316731 0,161997977 0,717511733 -91,40% 4,047821
4 -1,238001342 2,485152183 0,170647042 0,749403548 -91,64% 4,085969
2014 1 0,091031111 2,398096716 0,174961786 0,740723811 -92,24% 4,091571
2 -1,390335896 1,880073203 0,206868465 0,743000303 -92,91% 4,083435
3 -1,267176367 2,411490401 0,174531394 0,745830131 -32,00% 4,088567
4 -0,258914962 2,496257301 0,196296049 0,739090639 -93,53% 4,105413
2015 1 -0,237349456 2,16091069 0,203073691 0,818897891 -93,46% 4,107162
2 -1,749705132 1,728589596 0,20312339 0,771156838 -92,93% 4,118392
3 -0,117310558 2,015012514 0,19303465 0,760502515 -93,25% 4,141477
4 -0,193702396 2,221010852 0,170736751 0,745668771 -95,17% 4,139071
MNCN 2011 1 -0,822936366 2,091918639 0,324960301 0,687732824 -93,16% 3,973304
2 -1,613365969 2,09549071 0,020288769 0,722896811 -94,11% 3,958581
3 -0,92701766 4,314156126 0,254074968 0,707030938 -95,33% 3,95953
4 -0,351364237 4,903689533 0,223195688 0,78793377 -95,88% 3,977707
122
2012 1 0,405978967 5,358223811 0,208110384 1,00573453 -96,27% 3,982275
2 -0,466439707 4,38879442 0,240914471 0,951214201 -95,51% 3,991475
3 0,04244108 6,2583673 0,207548349 0,918490997 -31,72% 4,00033
4 -0,385428955 5,412464956 0,185670212 0,811598039 -95,59% 4,005338
2013 1 0,026202152 5,275419612 0,17806082 0,96504736 -94,74% 4,008365
2 0,086327592 3,330321196 0,259226858 0,85857022 -94,35% 4,012955
3 -0,09560319 4,248315237 0,199612087 0,333369057 -91,40% 4,047821
4 -0,474773434 4,240190577 0,194659542 0,718413636 -91,64% 4,085969
2014 1 -0,47842527 4,651117644 0,175211756 0,805491729 -92,24% 4,091571
2 -0,377490181 5,470353519 0,153003711 0,780767214 -92,91% 4,083435
3 -0,123746736 4,817420923 0,369074415 0,781676873 -32,00% 4,088567
4 -2,348684053 9,716920549 0,309313245 0,739935103 -93,53% 4,105413
2015 1 0,027259277 9,589005053 0,312859421 0,635459707 -93,46% 4,107162
2 0,12772122 7,310931177 0,339729729 0,630440478 -92,93% 4,118392
3 -0,305888257 6,476743666 0,369110613 0,424668759 -93,25% 4,141477
4 0,289484411 7,431057746 0,339089065 0,638927416 -95,17% 4,139071
PTBA 2011 1 1,058374679 5,165564671 0,272902176 0,805509595 -93,16% 3,973304
2 -5,020661336 3,253359882 0,360140608 0,817789674 -94,11% 3,958581
3 0,924641601 5,057061282 0,28021407 0,812778525 -95,33% 3,95953
4 0,847316087 4,632479321 0,29043815 0,835865824 -95,88% 3,977707
2012 1 1,06703507 4,972064122 0,275528573 0,861666832 -96,27% 3,982275
2 1,151244695 4,974789906 0,284119737 0,831407298 -95,51% 3,991475
3 0,426092022 5,210671001 0,275874852 0,819929342 -31,72% 4,00033
4 0,739433296 4,923744426 0,331826405 0,809632087 -95,59% 4,005338
2013 1 -3,390868157 4,664124641 0,330355006 0,844010292 -94,74% 4,008365
2 0,74882926 3,005437307 0,413034446 0,853493955 -94,35% 4,012955
3 -1,278942263 3,005437307 0,413034446 0,853493955 -91,40% 4,047821
4 0,760134812 2,865948298 0,353304037 0,861319338 -91,64% 4,085969
2014 1 -0,193565982 2,089898894 0,415304518 0,812142238 -92,24% 4,091571
2 0,949764798 2,551653734 0,361731791 0,836517105 -92,91% 4,083435
3 1,021778888 2,906446039 0,419518994 0,860169391 -32,00% 4,088567
4 0,48466399 2,075136348 0,414607849 0,874043697 -93,53% 4,105413
2015 1 -3,373540433 1,764439727 0,456602068 0,947667636 -93,46% 4,107162
2 0,503605226 1,885358883 0,422448166 0,088995381 -92,93% 4,118392
3 0,432139809 1,895467626 0,411793075 0,836673678 -93,25% 4,141477
4 -2,29356058 1,543548269 0,450247226 0,843754815 -95,17% 4,139071
PTPP 2011 1 -0,348145024 1,470965447 0,759722919 0,381583368 -93,16% 3,973304
2 -0,16883971 1,389651096 0,782032084 0,295202814 -94,11% 3,958581
3 -0,351723157 1,376487376 0,787597826 0,232508788 -95,33% 3,95953
4 -0,819181424 1,302383001 0,794408315 0,366786311 -95,88% 3,977707
2012 1 -0,001232557 1,370387515 0,785379593 0,483707778 -96,27% 3,982275
123
2 -0,597832535 1,32242622 0,808559262 0,382034666 -95,51% 3,991475
3 -1,291410744 1,345376759 0,110357781 0,296487853 -31,72% 4,00033
4 -3,073549508 1,357506761 0,80635271 0,435666942 -95,59% 4,005338
2013 1 -0,491815167 1,45743252 0,817394861 0,544221853 -94,74% 4,008365
2 -0,793343996 1,478861664 0,826459366 0,464549079 -94,35% 4,012955
3 -0,170223755 1,439311762 0,842920449 0,379420941 -91,40% 4,047821
4 -1,279509741 1,335305345 0,843359959 0,394704934 -91,64% 4,085969
2014 1 -0,006563048 1,368492407 0,830222799 0,442650859 -92,24% 4,091571
2 -0,294756135 1,343476127 0,83859554 0,393860114 -92,91% 4,083435
3 0,282469482 1,396379101 0,83180138 0,413261252 -32,00% 4,088567
4 0,626975284 1,366713558 0,839844428 0,420614586 -93,53% 4,105413
2015 1 -0,063880321 1,478649311 0,821429254 0,488238447 -93,46% 4,107162
2 -0,163394354 1,545090751 0,783336102 0,423706694 -92,93% 4,118392
3 -0,045010009 1,554106653 0,775608687 0,504888915 -93,25% 4,141477
4 -0,266742418 1,388335548 0,732389429 0,5294154 -95,17% 4,139071
SCMA 2011 1 -0,210874499 3,857017458 0,407648784 0,733525721 -93,16% 3,973304
2 0,626917465 2,016211205 0,534056968 0,742020063 -94,11% 3,958581
3 0,036033423 1,213694781 0,538139583 0,748775491 -95,33% 3,95953
4 0,658825845 1,578843325 0,400980271 0,746313074 -95,88% 3,977707
2012 1 0,474174047 1,833440335 0,358761465 0,741707498 -96,27% 3,982275
2 -1,376005133 1,581483578 0,433300813 0,756667381 -95,51% 3,991475
3 -0,087484375 3,953752458 0,268053704 0,758571202 -31,72% 4,00033
4 -37,13030605 3,778286604 0,309848364 0,712697726 -95,59% 4,005338
2013 1 -0,23647306 5,011604439 0,230316696 0,779219762 -94,74% 4,008365
2 -0,314396977 3,881540109 0,36004972 0,718698509 -94,35% 4,012955
3 -0,399898262 4,20658289 0,33789782 0,729151585 -91,40% 4,047821
4 -0,778677805 3,642015021 0,304403554 0,73112765 -91,64% 4,085969
2014 1 -0,110358969 3,72151483 0,291912198 0,758636911 -92,24% 4,091571
2 0,068231952 2,176222735 0,418985888 0,749764803 -92,91% 4,083435
3 0,15257135 3,511789099 0,291357218 0,74892156 -32,00% 4,088567
4 -0,321525506 3,91758452 0,265620702 0,756068553 -93,53% 4,105413
2015 1 -0,076287646 4,122058785 0,246688225 0,771223204 -93,46% 4,107162
2 -0,055566377 3,50196227 0,269507861 0,764544416 -92,93% 4,118392
3 -0,201705613 4,077271428 0,227004466 0,757173143 -93,25% 4,141477
4 -0,215138049 3,304590094 0,252364664 0,75699201 -95,17% 4,139071
TLKM 2011 1 -0,185575363 1,086333041 0,401791796 0,736162648 -93,16% 3,973304
2 0,558014708 0,89060252 0,446224289 0,735841642 -94,11% 3,958581
3 -0,520795972 0,953684262 0,414526545 0,717216785 -95,33% 3,95953
4 -0,142891868 0,958042273 0,408261688 0,704847822 -95,88% 3,977707
2012 1 -0,655863144 1,062505741 0,384586711 1,364334284 -96,27% 3,982275
2 -0,295677039 839,7330292 0,43055665 7,309318588 -95,51% 3,991475
124
3 0,687647315 1,042100441 0,404517941 0,731388903 -31,72% 4,00033
4 0,290202913 1,160368358 0,398593864 0,714530314 -95,59% 4,005338
2013 1 0,501294936 1,339335237 0,380150555 0,738518519 -94,74% 4,008365
2 0,537487115 0,953796943 0,419145615 0,731835909 -94,35% 4,012955
3 0,900374735 1,182969981 0,397822758 0,733640034 -91,40% 4,047821
4 -0,12729471 1,163097373 0,394893358 0,728650435 -91,64% 4,085969
2014 1 -0,681320361 1,37025475 0,367473481 0,743409742 -92,24% 4,091571
2 0,117718858 1,006907579 0,423832207 0,737053477 -92,91% 4,083435
3 -0,013952762 1,00137869 0,415194359 0,735586481 -32,00% 4,088567
4 -0,514611927 1,062165733 0,388729196 0,730026892 -93,53% 4,105413
2015 1 -0,414025279 1,195823254 0,380099815 0,73952739 -93,46% 4,107162
2 -0,04123812 1,246538685 0,46598507 0,725980295 -92,93% 4,118392
3 -0,549365565 1,344323208 0,450200134 0,722615872 -93,25% 4,141477
4 -0,150749879 1,352949482 0,437766665 0,719260904 -95,17% 4,139071
UNTR 2011 1 0,941681985 1,550403708 0,456767977 0,762595983 -93,16% 3,973304
2 0,971187723 1,864219668 0,390925785 0,759365505 -94,11% 3,958581
3 0,913588033 1,775386366 0,39744895 0,789792482 -95,33% 3,95953
4 1,096832009 1,716373715 0,909756591 0,774711763 -95,88% 3,977707
2012 1 1,253229321 1,783050687 0,3916252 0,789478425 -96,27% 3,982275
2 1,315398235 1,584031337 0,850985678 0,754575383 -95,51% 3,991475
3 -0,732079415 1,624672115 0,397088826 0,752659236 -31,72% 4,00033
4 0,63091534 1,946481485 0,637114044 0,760385893 -95,59% 4,005338
2013 1 -4,305427768 1,915285934 0,361459272 0,7879788 -94,74% 4,008365
2 -0,014601574 1,877376909 0,693980812 0,781842394 -94,35% 4,012955
3 0,456425551 1,806589673 0,402143926 0,715822904 -91,40% 4,047821
4 -1,558612922 1,910223737 0,734847004 0,711863195 -91,64% 4,085969
2014 1 0,150123822 1,982260621 0,365653309 0,733450144 -92,24% 4,091571
2 0,696849334 1,804398263 0,389230078 0,759678584 -92,91% 4,083435
3 -5,294415056 1,83940455 0,387199713 0,762995222 -32,00% 4,088567
4 -3,783881791 2,060386435 0,814799638 0,545667084 -93,53% 4,105413
2015 1 1,186215224 2,037063811 0,369756414 0,871365733 -93,46% 4,107162
2 0,615170826 1,995774685 0,362322322 0,808697803 -92,93% 4,118392
3 0,17999517 1,897023961 0,400272239 0,822754527 -93,25% 4,141477
4 -0,400075743 2,14765295 1,000417845 0,325219081 -95,17% 4,139071
UNVR 2011 1 0,698925701 1,002261965 0,512578623 0,74576423 -93,16% 3,973304
2 -1,106080436 0,765112652 0,698767127 0,751980981 -94,11% 3,958581
3 -0,412252696 0,796087342 0,576032574 0,747074032 -95,33% 3,95953
4 0,405273111 0,686717808 0,648843022 0,763334745 -95,88% 3,977707
2012 1 0,365831343 0,842313756 0,596211176 0,740727102 -96,27% 3,982275
2 -5,407894989 0,763827108 0,730724369 0,755305405 -95,51% 3,991475
3 1,260012704 0,839495679 0,58898221 0,742301822 -31,72% 4,00033
125
4 1,163189628 0,668263203 0,668888448 0,744700726 -95,59% 4,005338
2013 1 0,394110837 0,839953887 0,581571326 0,741700701 -94,74% 4,008365
2 0,268213187 0,758492265 0,700993804 0,745316648 -94,35% 4,012955
3 0,475395777 0,853641514 0,58692875 0,745064142 -91,40% 4,047821
4 1,196967601 0,696357193 0,681254864 0,747109511 -91,64% 4,085969
2014 1 0,661361144 0,872127281 0,607686155 0,72958696 -92,24% 4,091571
2 0,541304895 0,77874249 0,73228409 0,742969163 -92,91% 4,083435
3 0,754597196 0,845724543 0,639233424 0,738298565 -32,00% 4,088567
4 0,522343386 0,71491392 0,667626659 0,739614274 -93,53% 4,105413
2015 1 1,210216081 0,872851703 0,570946703 0,760290704 -93,46% 4,107162
2 -3,376533759 0,73093129 0,726857614 0,742163026 -92,93% 4,118392
3 0,630132635 0,789663207 0,639931845 0,74015535 -93,25% 4,141477
4 -0,179070885 0,653970529 0,693110179 0,737058753 -95,17% 4,139071
WIKA 2011 1 -0,724779615 1,452185225 0,150962583 0,864006447 -93,16% 3,973304
2 -0,908856586 1,33846772 0,161124564 0,723232102 -94,11% 3,958581
3 -0,560686477 1,230987903 0,717858129 0,599966231 -95,33% 3,95953
4 -0,9278776 1,138797312 0,733343587 0,598014191 -95,88% 3,977707
2012 1 0,032601934 1,087816792 0,722299267 0,696353267 -96,27% 3,982275
2 -1,07027891 1,106243341 0,748911257 0,637126082 -95,51% 3,991475
3 -0,193682749 1,112552448 0,7628864 0,609626408 -31,72% 4,00033
4 -0,521314518 1,101865311 0,742822024 0,601454571 -95,59% 4,005338
2013 1 -0,399077734 1,119377841 0,737492972 0,640804531 -94,74% 4,008365
2 -0,176102638 1,063485701 0,734375429 0,60460016 -94,35% 4,012955
3 -0,105467526 1,06704441 0,742482478 0,56422825 -91,40% 4,047821
4 -0,080012761 1,095337686 0,743789724 0,513479633 -91,64% 4,085969
2014 1 0,086403294 1,063993204 0,734987946 0,655500427 -92,24% 4,091571
2 -0,098912296 1,183324436 0,685715178 0,595957457 -92,91% 4,083435
3 0,318688874 1,169127277 0,685707256 0,58735259 -32,00% 4,088567
4 0,428871224 1,118589182 0,693463613 0,530703237 -93,53% 4,105413
2015 1 -0,39594907 1,141227376 0,696103589 0,438079623 -93,46% 4,107162
2 0,179733691 1,097865951 0,707458621 0,531312231 -92,93% 4,118392
3 -0,324382627 1,131144661 0,711028888 0,484618058 -93,25% 4,141477
4 -0,232498762 1,185208259 0,722579904 0,464365264 -95,17% 4,139071