repository.uinjkt.ac.idrepository.uinjkt.ac.id/dspace/bitstream/123456789/40866/1/eka...

EVALUASI KINERJA REKSA DANA SAHAM KONVENSIONAL DAN SYARIAH

DENGAN METODE EROV, SORTINO, SHARPE,

TREYNOR, JENSEN, DAN MODIGLIANI DI INDONESIA

Oleh:

Eka Januar Prasetia

NIM: 1111081000077

JURUSAN MANAJEMEN

FAKULTAS EKONOMI DAN BISNIS

UNIVERSITAS ISLAM NEGERI SYARIF HIDAYATULLAH

JAKARTA

1439 H/2018 M

i


DENGAN METODE EROV, SORTINO, SHARPE,


Oleh:

Eka Januar Prasetia

NIM: 1111081000077

JURUSAN MANAJEMEN

FAKULTAS EKONOMI DAN BISNIS

UNIVERSITAS ISLAM NEGERI SYARIF HIDAYATULLAH

JAKARTA

1439 H/2018 M

vi

DAFTAR RIWAYAT HIDUP

I. IDENTITAS PRIBADI

1. Nama : Eka Januar Prasetia

2. Tempat Tanggal Lahir : Jakarta, 26 Januari 1993

3. Alamat : Jl. Kejaksaan 1 Blok C

No. 87 RT/RW: 002/006,

Kreo, Larangan,

Tangerang, 15156

4. Telepon : 081317740180

5. E-mail : [email protected]

6. PENDIDIKAN

1. SDN Joglo 01 Pagi Tahun 1999-2005

2. SMPN 215 Jakarta Barat Tahun 2005-2008

3. SMAN 63 Jakarta Selatan Tahun 2008-2011

4. S1 Ekonomi UIN Syarif Hidayatullah Jakarta Tahun 2011-2018

7. LATAR BELAKANG KELUARGA

1. Ayah : Karsono

2. Ibu : Een Nurnendah

3. Alamat : Kejaksaan 1, Kreo - Tangerang

vii

EVALUATION PERFORMANCE OF CONVENTIONAL AND SHARI’A

EQUITY FUNDS WITH EROV, SORTINO, SHARPE, TREYNOR, JENSEN,

AND MODIGLIANI RATIOS IN INDONESIA

Eka Januar Prasetia

ABSTRACT

The aim of this research is to evaluate the performance of Conventional

Equity Funds and Shari’a Equity Funds listed in OJK Indonesia with EROV,

Sortino, Sharpe, Treynor, Jensen, and Modigliani Ratios. This study used Equity

Funds that were active from 2014 until 2017. The data used in this research were

collected from 30 Conventional Equity Funds and 10 Shari’a Equity Funds. The

sampling technique used in this research is purposive sampling method. The test

used in this research is Kruskal-Wallis test. The results of this research showed

that performance of Conventional Equity Funds with 6 ratios, EROV, Sortino,

Sharpe, Treynor, Jensen, and Modigliani have a significant impact at significant

level 5%. This test indicated that the performance of these ratios were different.

Whereas for Shari’a Equity Funds with 6 ratios, EROV, Sortino, Sharpe, Treynor,

Jensen, and Modigliani have no a significant impact at significant level 5%. This

test indicated that the performance of these ratios were not different. And the test

of the second hypotesis on Conventional Equity Funds and Shari’a Equity Funds

indicated that they have a significant impact at significant level 5% and have a

better performance than market performance. Overall, Sortino is the highest ratio

performance in this research.

Keyword: Post-Modern Portfolio Theory, Evaluation Performance, Equity Fund,

EROV, Sortino, Sharpe, Treynor, Jensen, Modigliani

viii

EVALUASI KINERJA REKSA DANA SAHAM KONVENSIONAL DAN

SYARIAH DENGAN METODE EROV, SORTINO, SHARPE,


Eka Januar Prasetia

ABSTRAK

Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengevaluasi kinerja Reksa Dana

Saham Konvensional dan Syariah yang terdaftar di OJK Indonesia dengan rasio

EROV, Sortino, Sharpe, Treynor, Jensen, dan Modigliani. Penelitian ini

menggunakan Reksa Dana Saham Konvensional dan Syariah yang aktif dari tahun

2014 sampai tahun 2017. Data yang digunakan dalam penelitian ini merupakan

data sekunder yang didapatkan dari 30 sampel Reksa Dana Saham Konvensional

dan 10 sampel Reksa Dana Saham Syariah. Teknik sampling yang digunakan

dalam penelitian ini adalah purposive sampling, kemudian data akan diolah

dengan uji Kruskal-Wallis. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa kinerja

dari Reksa Dana Saham Konvensional dengan 6 rasio, EROV, Sortino, Sharpe,

Treynor, Jensen, dan Modigliani signifikan pada 5%. Tes ini mengindikasikan

bahwa kinerja dari keenam rasio tersebut berbeda. Sedangkan, kinerja dari Reksa

Dana Saham Syariah dengan 6 rasio, EROV, Sortino, Sharpe, Treynor, Jensen,

dan Modigliani tidak signifikan pada 5%. Tes ini mengindikasikan bahwa kinerja

dari keenam rasio tersebut tidak berbeda. Dan pengujian pada hipotesis kedua

pada Reksa Dana Saham Konvensional dan Syariah mengindikasikan bahwa

keenam rasio tersebut signifikan pada 5% dan memiliki kinerja yang lebih baik

dibandingkan dengan kinerja pasar. Secara keseluruhan, Sortino merupakan rasio

yang memiliki kinerja paling besar dalam penelitian ini.

Kata kunci: Post-Modern Portfolio Theory, Evaluasi Kinerja, Reksa Dana Saham,

EROV, Sortino, Sharpe, Treynor, Jensen, Modigliani

ix

KATA PENGANTAR

Segala puji syukur bagi Allah SWT yang telah memberikan rahmat dan

karunia-Nya kepada penulis, sehingga penulis dapat menyelesaikan skripsi ini

dengan baik. Shalawat serta salam senantiasa tercurah kepada Rasulullah SAW

yang mengantarkan manusia dari zaman kegelapan ke zaman yang terang

benderang ini. Penyusunan skripsi ini dimaksudkan untuk memenuhi sebagian

syarat-syarat guna mencapai gelar Sarjana Ekonomi di Universitas Islam Negeri

Syarif Hidayatullah Jakarta.

Penulis menyadari bahwa penulisan ini tidak dapat terselesaikan tanpa

dukungan dari berbagai pihak baik moril maupun materil. Oleh karena itu, penulis

ingin menyampaikan ucapan terima kasih kepada semua pihak yang telah

membantu dalam penyusunan skripsi ini terutama kepada:

1. Kedua orang tua, ayahanda Karsono dan ibunda Een Nurnendah yang telah

memberikan dukungan baik moril maupun materil serta doa yang tiada henti-

hentinya kepada penulis. Untuk Adikku Firmansyah yang juga selalu

memberikan arahan dan doa selalu untuk penulis.

2. Bapak Dr. M. Arief Mufraini, Lc., M.Si, selaku Dekan Fakultas Ekonomi dan

Bisnis UIN Syarif Hidayatullah Jakarta.

3. Ibu Titi Dewi Warninda, SE., M.Si, selaku Ketua Jurusan Manajemen

Fakultas Ekonomi dan Bisnis UIN Syarif Hidayatullah Jakarta.

4. Ibu Ela Patriana, Ir., MM, selaku Sekretaris Jurusan Manajemen Fakultas

Ekonomi dan Bisnis UIN Syarif Hidayatullah Jakarta.

5. Ibu Titi Dewi Warninda, SE., M.Si, selaku dosen Pembimbing Skripsi I yang

telah banyak berkenan untuk memberikan tambahan ilmu dan solusi pada

setiap permasalahan atas kesulitan dalam penulisan skripsi ini, dan selalu

sabar menghadapi penulis dan menjadi motivator bagi penulis secara pribadi.

Terima kasih banyak, Ibu...

6. Ibu Ela Patriana, Ir., M.M, selaku dosen yang selalu sabar dan memberikan

motivasi kepada mahasiswa tingkat akhir angkatan 2011 untuk mendapatkan

gelar sarjana.

x

7. Seluruh Bapak/Ibu dosen, dan civitas akademika Fakultas Ekonomi dan

Bisnis yang telah memberikan pengetahuan yang sangat bermanfaat selama

masa perkuliahan.

8. Seluruh teman-teman Manajemen C Angkatan 2011, terutama Ahmad

Mulkih, Rizki Wibowo, Willian Tsania Rachman, Agung Setiawan, dan

teman-teman pejantan kosan yang selalu menemani saat suka dan duka dalam

berjuang bersama. I‘m gonna missing you, guys!

9. Seluruh teman-teman Manajemen Keuangan dan seluruh teman-teman

Manajemen Angkatan 2011 yang selalu mengisi hari-hari menjadi

menyenangkan. Untuk Jumadi dan Kak Lina Meytasari, terima kasih sudah

bekerja sama untuk memahami penelitian ini.

10. Seluruh teman-teman Manajemen 2011 angkatan terakhir, terutama Ahmad

Mulkih, Agung Setiawan, Fahrudin, dan Choyrunnisa yang sudah sama-sama

berjuang untuk mendapatkan gelar sarjana.

11. Seluruh staff dan karyawan Universitas Islam Negeri Syarif Hidayatullah

Jakarta yang telah memberikan bantuan kepada penulis.

Penulis menyadari bahwa skripsi ini masih jauh dari sempurna dikarenakan

terbatasnya pengalaman dan pengetahuan yang dimiliki penulis. Oleh karena itu,

penulis mengharapkan segala bentuk saran serta masukan bahkan kritik yang

membangun dari berbagai pihak. Semoga skripsi ini dapat bermanfaat bagi para

pembaca dan semua pihak khususnya dalam bidang manajemen keuangan.

Jakarta, 5 Juni 2018

Penulis

(Eka Januar Prasetia)

xi

DAFTAR ISI

HALAMAN JUDUL ................................................................................... i

LEMBAR PENGESAHAN SKRIPSI ........................................................ ii

LEMBAR PENGESAHAN UJIAN KOMPREHENSIF ........................... iii

LEMBAR PENGESAHAN UJIAN SKRIPSI ............................................ iv

LEMBAR PERNYATAAN KEASLIAN KARYA ILMIAH .................... v

DAFTAR RIWAYAT HIDUP .................................................................... vi

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

ABSTRAK ................................................................................................... viii

KATA PENGANTAR ................................................................................. ix

DAFTAR ISI ............................................................................................... xi

DAFTAR TABEL ....................................................................................... xiv

DAFTAR GAMBAR ................................................................................... xvii

DAFTAR LAMPIRAN ............................................................................... xviii

BAB I PENDAHULUAN ............................................................................ 1

A. Latar Belakang Masalah .................................................................. 1

B. Rumusan Masalah ........................................................................... 12

C. Tujuan Penelitian ............................................................................ 12

D. Manfaat Penelitian .......................................................................... 13

BAB II TINJAUAN PUSTAKA ................................................................. 14

A. Landasan Teori ............................................................................... 14

1. Reksa Dana ................................................................................. 14

a) Definisi Reksa Dana ............................................................... 14

b) Perkembangan Reksa Dana ..................................................... 18

c) Bentuk Hukum Reksa Dana .................................................... 19

d) Pihak-Pihak yang Terkait ........................................................ 20

e) Tipe Reksa Dana ..................................................................... 21

f) Macam dan Jenis Reksa Dana ................................................. 22

g) Keuntungan dan Manfaat Reksa Dana ................................... 29

h) Risiko Reksa Dana ................................................................. 32

xiii

2. Kinerja Pasar ............................................................................... 34

3. Portofolio .................................................................................... 35

B. Penelitian Terdahulu........................................................................ 51

C. Kerangka Pemikiran ........................................................................ 58

D. Hipotesis Penelitian ......................................................................... 60

BAB III METODOLOGI PENELITIAN .................................................. 66

A. Ruang Lingkup Penelitian ............................................................... 66

B. Metode Penentuan Sampel .............................................................. 67

C. Metode Pengumpulan Data .............................................................. 70

D. Metode Analisis Data ...................................................................... 72

1. Return Benchmark dan NAB Reksa Dana Saham ........................ 72

2. Menghitung Varians Saham (Volatilitas Saham) .......................... 73

3. Menghitung Risiko Reksa Dana................................................... 73

4. Evaluasi Kinerja Reksa Dana ....................................................... 73

a) Excess Return on Value at Risk (EROV) ................................. 73

b) Rasio Sortino .......................................................................... 74

c) Metode Sharpe (Excess Return to Valiability Measure)........... 76

d) Metode Treynor (Excess Return to Beta) ............................... 77

e) Metode Jensen ........................................................................ 78

f) M2 atau M-square measure (Modigliani) ................................ 79

5. Melakukan Uji Normalitas dengan Kolmogrov-Smirnov .............. 80

6. ANOVA dengan Tukey Test ........................................................ 80

7. Melakukan Uji Kruskal-Wallis .................................................... 83

E. Operasional Variabel Penelitian ....................................................... 85

BAB IV ANALISA DAN PEMBAHASAN ................................................ 94

A. Sekilas Gambaran Umum Objek Penelitian ..................................... 94

1. Reksa Dana Saham ...................................................................... 94

B. Analisa dan Pembahasan ................................................................. 95

1. Analisa Deskrptif......................................................................... 95

a. EROV ..................................................................................... 95

b. Sortino .................................................................................... 102

xiii

c. Sharpe ..................................................................................... 109

d. Treynor ................................................................................... 115

e. Jensen ..................................................................................... 123

f. Modigliani ............................................................................... 130

g. Benchmark/IHSG .................................................................... 137

2. Uji Normalitas ............................................................................. 139

3. Uji Homogenitas ......................................................................... 143

4. Uji Kruskal-Wallis ....................................................................... 146

a. Hipotesis Pertama ................................................................... 146

b. Hipotesis Kedua ...................................................................... 181

5. Interpretasi Hasil ......................................................................... 200

a. Hipotesis Pertama ................................................................... 200

b. Hipotesis Kedua ...................................................................... 207

BAB V PENUTUP ...................................................................................... 218

A. Kesimpulan ..................................................................................... 218

B. Saran ............................................................................................... 222

DAFTAR PUSTAKA .................................................................................. 224

LAMPIRAN

xiv

DAFTAR TABEL

No. Keterangan Halaman

1.1 Perkembangan Reksa Dana Indonesia ............................................... 4

2.1 Perbedaan antara RDS Konvensional dan Syariah ............................. 32

2.2 Ringkasan Penelitian Terdahulu ........................................................ 56

3.1 Sampel RDS Konvensional ............................................................... 68

3.2 Sampel RDS Syariah ......................................................................... 70

4.1 Analisis Deskriptif (1) RDS Konvensional ........................................ 96

4.2 Hasil Perhitungan EROV RDS Konvensional .................................... 97

4.3 Analisis Deskriptif (1.1) RDS Syariah ............................................... 100

4.4 Hasil Perhitungan EROV RDS Syariah ............................................. 101


4.6 Hasil Perhitungan Sortino RDS Konvensional ................................... 104


4.8 Hasil Perhitungan Sortino RDS Syariah............................................. 108


4.10 Hasil Perhitungan Sharpe RDS Konvensional.................................... 110


4.12 Hasil Perhitungan Sharpe RDS Syariah ............................................. 114


4.14 Hasil Perhitungan Treynor RDS Konvensional .................................. 117


4.16 Hasil Perhitungan Treynor RDS Syariah ........................................... 122


4.18 Hasil Perhitungan Jensen RDS Konvensional .................................... 125


4.20 Hasil Perhitungan Jensen RDS Syariah .............................................. 129


4.22 Hasil Perhitungan Modigliani RDS Konvensional ............................. 132


xvi

4.24 Hasil Perhitungan Modigliani RDS Syariah ....................................... 136



4.27 Uji Normalitas (Kolmogorov-Smirnov) (1) RDS Konvensional ......... 140

4.28 Uji Normalitas (Kolmogorov-Smirnov) (1.1) RDS Syariah ............... 141

4.29 Uji Homogenitas (1) RDS Konvensional ........................................... 144

4.30 Uji Homogenitas (1.1) RDS Syariah .................................................. 144

4.31 Hasil Uji Kruskal-Wallis (1) RDS Konvensional ............................... 147

4.32 Hasil Uji Kruskal-Wallis (1.1) RDS Syariah ...................................... 149

















4.49 Hasil Uji Kruskal-Wallis (10) RDS Konvensional ............................. 167

4.50 Hasil Uji Kruskal-Wallis (10.1) RDS Syariah .................................... 168





xvi










4.64 Hasil Chi-Square (2) RDS Konvensional ........................................... 183


4.66 Hasil Chi-Square (2.1) RDS Syariah ................................................. 186













xvii

DAFTAR GAMBAR

No. Keterangan Halaman

1.1 Komposisi NAB Reksa Dana .......................................................... 5

2.1 Kerangka Berpikir ........................................................................... 59

3.1 Pengelompokan Sampel .................................................................. 68

4.1 Normal P-Plot (1) RDS Konvensional ............................................. 140

4.2 Normal P-Plot (1.1) RDS Syariah .................................................... 142

xviii

DAFTAR LAMPIRAN

Lampiran 1 : Data Mentah

Lampiran 2 : Output Hasil Pengujian Data dengan IBM SPSS 24

1

BAB I

PENDAHULUAN

A. Latar Belakang Masalah

Situasi ekonomi di Indonesia masih belum stabil, semua orang dihadapkan

dengan berbagai pilihan tentang bagaimana untuk menginvestasikan dana mereka

sendiri untuk mendapatkan hasil yang optimal. Di Indonesia ada berbagai pilihan

investasi dengan berbagai tingkat risiko dan tingkat pengembalian yang dapat

diberikan, namun kendalanya adalah bagaimana memilih investasi yang tepat

sesuai dengan kemampuan masing-masing investor, karena tidak semua investor

memiliki pengetahuan yang sama, dana dan waktu untuk setiap investasi pilihan.

Pasar modal dalam era sekarang telah berkembang sangat pesat, pasar

modal merupakan suatu alternatif bagi para pemodal untuk berinvestasi. Di

negara-negara maju seperti Jepang dan Amerika, pasar modal dijadikan tolak ukur

untuk melihat perkembangan perekonomian negara tersebut setiap tahunnya.

Semakin maju pasar modal suatu negara, maka dapat dikatakan bahwa negara

tersebut mempunyai perekonomian yang baik. Karena kemajuan pasar modal

menggambarkan tingginya investasi yang ditanamkan para investor di negara

tersebut dan banyaknya modal yang dapat digunakan untuk pertumbuhan

perekonomian.

Dalam pasar modal terdapat dua unsur yang terkait, yaitu pihak yang

bersedia membeli saham atau obligasi dan pihak yang menawarkan saham dan

obligasi kepada masyarakat atau investor. Investasi telah menjadi suatu kebutuhan

2

yang penting bagi masyarakat modern. Setiap investor mengharapkan keuntungan

yang besar dari investasi yang dilakukannya. Namun keuntungan yang besar dari

suatu investasi disertai dengan risiko yang besar pula. Oleh karena itu, setiap

investor perlu memperhatikan aspek risiko dan return setiap investasi yang akan

dilakukan. Untuk mengurangi risiko suatu investasi, investor dapat melakukan

diversifikasi pada beberapa instrumen investasi.

Di era globalisasi ini banyak sekali investor yang tidak memiliki banyak

waktu dalam mengelola dananya dan keterbatasan keahlian untuk menghitung

risiko atas investasi yang mereka lakukan. Hal tersebut sekarang bukan menjadi

masalah yang besar yang menghalangi para investor untuk melakukan investasi

karena para calon investor dapat memberikan kepercayaannya kepada Manajer

Investasi untuk mengelola dana yang mereka miliki. Pada tahun 1995

diperkenalkan sebuah instrument investasi baru yang disebut Reksa Dana.

Reksa Dana merupakan salah satu alternatif investasi di pasar modal untuk

masyarakat terutama investor kecil. Reksa Dana ini dirancang sebagai tempat

menghimpun dana dari masyarakat yang memiliki keterbatasan modal,

pengetahuan dan waktu. Reksa Dana merupakan instrumen yang akrab di pasar

modal Indonesia. Reksa Dana merupakan salah satu bentuk investasi dengan

diversifikasi yang cukup baik. Melalui Reksa Dana, modal dari para investor

dikumpulkan untuk selanjutnya dibelikan efek oleh Manajer Investasi. Dengan

menanamkan dana milik kolektif itu ke dalam berbagai objek investasi

(portofolio) maka risiko investasi dapat dikurangi.

3

Reksa Dana sudah ada sejak 1920-an, meski popularitasnya baru meningkat

dalam 25 tahun. Reksa Dana di Amerika Serikat dikenal dengan istilah Mutual

Fund, di Inggris dan Malaysia dikenal dengan Unit Trust, dan di Jepang dikenal

dengan sebutan Investment Trust (Rodoni, 2006:79-80).

Reksa Dana sendiri mulai diperkenalkan di Indonesia ketika PT Danareksa

didirikan pada tahun 1976 dimana perusahaan ini dapat menerbitkan sertifikat

yang dikenal dengan Sertifikat Danareksa I dan II. Kemudian pada tahun 1995

berdiri sebuah Reksa Dana Tertutup yaitu PT BDNI Reksa Dana dengan

menawarkan 600 juta saham dengan nilai satu saham Rp 500,- sehingga

terkumpul dana sebesar Rp 300 miliar. Pendirian Reksa Dana terus berkembang

dimana pada tahun 1996 berdiri sebanyak 25 Reksa Dana Terbuka yang dikelola

oleh 12 Manajer Investasi. Pada saat itu total Nilai Aktiva Bersih (NAB) sudah

berkembang sebesar Rp 2,8 triliun dan meningkat menjadi sekitar Rp 8 triliun

pada Juni 1997.

Krisis keuangan yang terjadi pada tahun 1997 turut bereaksi negatif untuk

Reksa Dana. Banyak masyarakat yang menarik dananya dan meyebabkan Nilai

Aktiva Bersih (NAB) menurun menjadi Rp 4,9 triliun. Pertumbuhan Reksa Dana

mulai normal kembali sejak tahun 2001 dengan total NAB sebesar Rp 8 triliun

dengan jumlah Reksa Dana sebanyak 108 Reksa Dana. Dan mengalami

peningkatan yang cukup tajam pada akhir tahun 2002 dengan total Rp 46,6 triliun

dengan jumlah Reksa Dana sebesar 131 dan terus meningkat hingga akhir tahun

2004.

4

Tabel 1.1

Perkembangan Reksa Dana di Indonesia

Periode Jumlah Reksa

Dana Pernyataan

NAB

(Rp Triliun)

Jumlah Unit

Pernyataan

2013 823 192.545 120.886.854.717

2014 894 241.462 142.728.463.838

2015 1091 271.969 182.980.302.321

2016 1425 338,750 240.711.440.472

2017 1777 457.507 323.873.922.191

Sumber: Otoritas Jasa Keuangan, Data Diolah

Menurut data BAPEPAM-LK untuk tahun 2013, komposisi Reksa Dana

yang paling besar dipegang oleh Reksa Dana Saham yakni sebesar 39,71% dan

yang terendah adalah Reksa Dana Syariah-Fixed Income sebesar 0,39%. Pada

Januari-Juni 2017 IHSG naik signifikan 11,46 persen. Meski begitu, hanya sedikit

kinerja Reksa Dana saham yang mampu melampauinya. Indeks Reksa Dana

Saham Bareksa pada periode yang sama hanya naik 5,03 persen, di mana tidak

lebih dari 40 Reksa Dana yang mampu mengalahkan kinerja IHSG. Pencairan

Reksa Dana oleh nasabah, atau lebih dikenal dengan istilah redemption, ditengarai

menjadi penyebab beratnya kinerja Reksa Dana Saham di paruh pertama Tahun

2017.

5

Gambar 1.1

Komposisi NAB Reksa Dana

Sumber: Otoritas Jasa Keuangan, 2017, Data Diolah

Hal tersebut membuktikan bahwa masyarakat sudah mulai mengenal produk

Reksa Dana dan responnnya cukup baik. Agar dapat memberikan keuntungan dan

mendapatkan kepercayaan dari para calon investor maupun investornya, para

6

Manajer Investasi berlomba-lomba untuk memberikan tingkat pengembalian yang

cukup menarik melalui strategi investasi yang digunakan.

Untuk melihat sampai sejauh mana kinerja Reksa Dana yang dimiliki,

biasanya para Manajer Investasi melakukan evaluasi kinerja portofolio dengan

berbagai metode. Hal itu dilakukan untuk mengetahui bagaimana kinerja

portofolio, dalam hal ini Reksa Dana tersebut berkembang. Karena kinerja historis

Reksa Dana menjadi pertimbangan utama dari investor dalam memilih Reksa

Dana. Lebih dari 70% responden memilih Reksa Dana berdasarkan kinerja yang

telah dihasilkan (Pratomo dan Nugraha, 2005:173).

Hambatan yang timbul dalam pengembangan Reksa Dana di Indonesia tidak

terlepas dari risiko dalam berinvestasi yang meliputi: Risiko Berkurangnya Nilai

Unit Penyertaan. Diakibatkan menurunnya harga dari efek, misalnya karena

kenaikan suku bunga atau melemahnya kinerja emiten (penerbit) ekuitas.

Penurunan NAB unit penyertaan Reksa Dana juga bisa terjadi karena adanya

biaya-biaya yang dikenakan atas Reksa Dana tersebut.

Sebagian besar unit penyertaan secara bersamaan dapat menyulitkan

Manajer Investasi dalam menyediakan uang tunai bagi pembayaran tersebut;

Risiko Politik dan Ekonomi. Bagi Indonesia yang menganut sistem ekonomi

terbuka, perkembangan politik dan ekonomi di dalam maupun di luar negeri dapat

mempengaruhi pandangan umum terhadap kinerja perusahaan yang tercermin dari

perubahan harga efek dalam portofolio Reksa Dana; Risiko Berkaitan dengan

Peraturan.

7

Adanya batasan-batasan tertentu dari pihak otoritas pasar modal dapat

menyebabkan risk and return Reksa Dana di Indonesia tidak optimal. Misalnya

batasan pembelian efek di luar negeri hanya sebesar 15% dari NAB; dan Adanya

fakta diskriminasi perlakuan pemerintah terhadap investor domestik dalam

berinvestasi. Misalnya, berdasarkan perjanjian bilateral, investor Singapura yang

melakukan transaksi Surat Utang Negara (SUN) dibebaskan dari pungutan pajak

pemerintah Indonesia padahal di sisi lain investor domestik, khususnya investor

pribadi, perusahaan efek, korporasi, dan asuransi, dikenai pajak final 20%. Hal ini

mengakibatkan persaingan tidak sehat.

Dengan nilai pasar efek dalam negeri yang sudah undervalue ditambah

pembebasan pajak investasi, akan tercipta spread insentif yang sangat tinggi bagi

investor asing untuk masuk ke pasar modal Indonesia. Dampak positifnya adalah

terjadi aliran dana masuk dari luar negeri, namun sangat disayangkan hal ini

mengandung risiko besar karena investasi ini terjadi pada pasar modal yang dapat

keluar sewaktu-waktu. Apabila hal ini yang terjadi, maka akan terjadi

keterpurukan harga di pasar yang menjurus pada kesulitan likuiditas.

Menurut Reilly dan Brown (2006), para investor yang rasional mencari

tingkat risiko yang dapat diterima untuk memaksimalkan hasil yang akan mereka

dapatkan. Setelah pemilihan portofolio, mengevaluasi kinerjanya sangatlah

penting. Evaluasi kinerja portofolio terutama mengacu pada penentuan bagaimana

portofolio investasi tertentu dilakukan sehubungan dengan beberapa perbandingan

berdasarkan benchmark yang dilakukan. Evaluasi dapat menunjukkan sejauh

8

mana portofolio lebih unggul, lebih rendah ataukah setara dengan benchmark

yang dijadikan perbandingan (Ataie, 2012:01).

Beberapa model telah dikembangkan untuk mengevaluasi kinerja

portofolio.Model yang paling terkenal beberapa diantaranya yaitu metode Sharpe,

Treynor dan Jensen. Model yang dikembangkan tersebut termasuk kedalam

Modern Portfolio Theory. Saat ini ada metode lain yang dikembangkan oleh

Sortino pada awal tahun 1980, memperkenalkan suatu rasiobaru. Rasio ini

menghitung excess return portofolio dari Minimum Acceptable Return (MAR)

untuk setiap downside deviation. Rasio ini kemudian dikenal dengan nama

Sortino ratio.Selain itu dalam penelitian yang dilakukan Ataie (2012) Post-

Modern Portfolio Theory juga ada rasio yang dikenal dengan nama EROV dan

𝑀3.

Dari evaluasi kinerja portofolio berupa Reksa Dana yang dilakukan oleh

Manajer Investasi, maka akan didapatkan hasil kinerja yang nantinya akan

dipromosikan kepada para investor. Semakin tinggi nilai kinerja Reksa Dana

tersebut, biasanya kinerjanya dianggap baik. Terlebih bila hasil kinerjanya lebih

besar jika dibandingkan dengan kinerja pasar (benchmark) yang dijadikan acuan,

maka Manajer Investasi akan semakin mempromosikan Reksa Dana tersebut

secara besar-besaran agar para investor tertarik dan menanamkan investasinya.

Selain para Manajer Investasi yang menggunakan evaluasi kinerja untuk

menarik minat para investor, cukup banyak pula peneliti yang telah melakukan

penelitian tentang evaluasi kinerja portofolio untuk menilai bagaimana kinerja

9

portofolio tersebut, baik di dalam negeri maupun luar negeri. Beberapa

diantaranya:

Younes Ataie (2012) melakukan penelitian dengan judul “Evaluation

Performance of 50 Top Companies Listed in Tehran Stock Exchange by Sortino,

EROV, and 𝑀3”. Dimana penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi kinerja

perusahaan-perusahaan dengan menggunakan metode Sortino, EROV, dan 𝑀3.

Penelitian ini menggunakan data dari tahun 2006 sampai dengan 2010 dengan

menggunakan 42 sampel perusahaan. Dimana peneliti menginginkan apakah

terdapat perbedaan hasil kinerja dari ketiga model tersebut, dan

membandingkannya dengan kinerja pasar apakah lebih baik atau tidak. Penelitian

ini menggunakan pengukuran kinerja dengan metode Sortino, EROV, dan 𝑀3 dan

menggunakan metode statistik ANOVA dengan Tukey Test. Peneliti menemukan

bahwa kinerja perusahaan-perusahaan ternyata berbeda, dan hasil perhitungan

dengan metode 𝐸𝑅𝑂𝑉 terbukti signifikan dan lebih besar dibandingkan dengan

hasil dari metode 𝑆𝑜𝑟𝑡𝑖𝑛𝑜 dan 𝑀3. Dan didapatkan juga bahwa kinerja

perusahaan menggunakan metode 𝑆𝑜𝑟𝑡𝑖𝑛𝑜 dan 𝑀3 ternyata berbeda dan tidak

lebih unggul dari benchmark (pasar). Kinerja benchmark (pasar) terbukti lebih

baik dari kedua metode tersebut. Dan evaluasi kinerja perusahaan dengan

menggunakan metode EROV yang dibandingkan dengan kinerja benchmark

(pasar) terbukti tidak menunjukkan perbedaan.

Sadia, Sania, dan Sumaira (2013) melakukan penelitian dengan judul “A

Comparative Study on Performance Evaluation of Pakistan Mutual Funds”.

Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi kinerja Reksa Dana di Negara

10

Pakistan berdasarkan return bulanan rata-rata dibandingkan dengan pengembalian

benchmark menggunakan metode Sharpe Ratio, Treynor Ratio, Jensen’s Alpha,

Sortino Ratio, Information/Appraisal Ratio, Fama Overall Performance dan

Performance Attribution Analysis selama periode 30 Juni 2004 sampai dengan 30

Juni 2011. Dari hasil penelitian ini menunjukkan bahwa Reksa Dana tidak sinkron

dengan benchmark (pasar). Ukuran sampel dipilih dari keberlangsungan Reksa

Dana di Negara Pakistan yang sering diperdagangkan. Penelitian ini hanya

didasarkan pada beberapa Reksa Dana di Negara Pakistan, karena sebagian besar

Reksa Dana di negara tersebut baru didirikan. Reksa Dana di Negara Pakistan

secara keseluruhan tidak dapat menambah nilai karena perlambatan ekonomi

secara keseluruhan dan krisis likuiditas di pasar.

Magdalena dan Amelina (2012) meneliti tentang “Penilaian Kinerja Produk

Reksa Dana dengan Menggunakan Metode Perhitungan 𝐽𝑒𝑛𝑠𝑒𝑛 𝐴𝑙𝑝ℎ𝑎, 𝑆ℎ𝑎𝑟𝑝𝑒

𝑅𝑎𝑡𝑖𝑜, 𝑇𝑟𝑒𝑦𝑛𝑜𝑟 𝑅𝑎𝑡𝑖𝑜, 𝑀2, dan Information Ratio”. Penelitian ini bertujuan

untuk menganalisis kinerja portofolio dari perusahaan investasi PT NISP

Sekuritas Bandung tahun 2008 sampai dengan 2009. Peneliti menginginkan

apakah terdapat perbedaan hasil kinerja dari kelima metode tersebut. Hasil

penelitian menunjukkan bahwa kinerja produk Reksa Dana dengan menggunakan

metode perhitungan Jensen Alpha, Sharpe Ratio, Treynor Ratio, 𝑀2, dan

Information Ratio, dinilai berkinerja baik karena terdapat produk-produk Reksa

Dana yang memiliki nilai return di atas pasar, yaitu ISP, Dana Siaga, Dana Tetap

Likuid, Dana Handal, Dana Tetap II, Dana Tetap Likuid, dan Flexi Growth.

11

Produk Reksa Dana yang dapat dinyatakan paling baik kinerjanya menurut lima

metode yang digunakan adalah Reksa Dana Indeks Saham Progresif (ISP).

Dengan merujuk pada penelitian-penelitian di atas, maka penulis merasa

tertarik untuk membuat penelitian sejenis dengan melakukan perbandingan antara

evaluasi kinerja Reksa Dana Saham Konvensional dan Syariah dengan kinerja

pasar dengan judul “EVALUASI KINERJA REKSA DANA SAHAM

KONVENSIONAL DAN SYARIAH DENGAN METODE EROV, SORTINO,

SHARPE, TREYNOR, JENSEN, DAN MODIGLIANI DI INDONESIA”.

Alasan peneliti menggunakan sampel Reksa Dana Saham Konvensional

yaitu karena saham merupakan instrumen Efek yang lebih familiar di masyarakat

pada umumnya, selain itu karena persentase NAB Reksa Dana Saham terbesar

dibandingkan Reksa Dana lainnya. Sedangkan untuk sampel Reksa Dana Saham

Syariah yaitu karena Reksa Dana ini memiliki risiko yang relatif besar dengan

tujuan investasi untuk menghasilkan return yang stabil dalam jangka panjang.

Penelitian ini mengambil data berupa nilai NAB Reksa Dana Saham

Konvensional dan Syariah di Indonesia selama periode penelitian tahun 2014-

2017. Penelitian ini sendiri dilakukan untuk membandingkan dan mengevaluasi

kinerja Reksa Dana Saham Konvensional dan Syariah di Indonesia dan melihat

kinerja Reksa Dana Saham yang lebih baik dengan menggunakan enam metode,

yaitu EROV, Sortino, Sharpe, Treynor, Jensen dan Modigliani dan akan

dibandingkan juga dengan kinerja pasar yang akan dicerminkan oleh IHSG yang

ada di Bursa Efek Indonesia.

12

B. Rumusan Masalah

Adapun rumusan masalah dalam penelitian ini, adalah:

1. Apakah terdapat perbedaan kinerja Reksa Dana Saham Konvensional dan

Syariah dengan metode EROV, Sortino, Sharpe, Treynor, Jensen, dan

Modigliani.

2. Apakah kinerja Reksa Dana Saham Konvensional dan Syariah dengan

metode EROV, Sortino, Sharpe, Treynor, Jensen, Dan Modigliani

berbeda dan lebih baik bila dibandingkan dengan kinerja pasar (IHSG)

secara simultan dan parsial selama periode 2014–2017.

C. Tujuan Penelitian

Adapun yang menjadi tujuan dalam penelitian ini, adalah:

1. Menganalisa perbedaan kinerja Reksa Dana Saham Konvensional dan

Syariah yang dihitung menggunakan metode EROV, Sortino, Sharpe,

Treynor, Jensen, Dan Modigliani secara simultan dan parsial selama

periode 2014-2017.

2. Menganalisa perbandingan dari hasil kinerja Reksa Dana Saham

Konvensional dan Syariah yang dihitung menggunakan metode EROV,

Sortino, Sharpe, Treynor, Jensen, Dan Modigliani dengan kinerja pasar

(IHSG) secara simultan dan parsial selama periode 2014-2017.

13

D. Manfaat Penelitian

Adapun manfaat dalam penelitian ini adalah sebagai berikut:

1. Manfaat Teoritis

a) Hasil penelitian dapat digunakan untuk menambah referensi di bidang

karya ilmiah yang dapat mengembangkan ilmu pengetahuan.

b) Penelitian ini mungkin merupakan latihan dan pembelajaran dalam

menerapkan teori yang diperoleh sehingga menambah pengetahuan

dan pengalaman ilmiah.

2. Manfaat Praktis

a) Bagi Analis dan Investor

Dengan adanya penilitian ini diharapkan dapat memberikan informasi

kepada para calon Investor mengenai kinerja Reksa Dana Saham

Konvensional dan Syariah di Indonesia dan bermanfaat pula sebagai

bahan pertimbangan dalam pengambilan keputusan bagi Investor yang

ingin melakukan investasi di Reksa Dana Saham tersebut.

b) Bagi Akademisi

Penelitian ini dilakukan untuk menambah wawasan dalam berpikir

dan dalam meningkatkan perkembangan ilmu pengetahuan yang

selama ini telah didapatkan oleh penulis selama masa kuliah. Selain

itu penelitian ini diharapkan dapat menjadi sumber bacaan, landasan

berpijak dan referensi bagi para peneliti yang tertarik untuk meneliti

dengan kajian yang sama untuk waktu yang akan datang.

14

BAB II

TINJAUAN PUSTAKA

A. Landasan Teori

1. Reksa Dana

a) Definisi Reksa Dana

Reksa Dana merupakan salah satu alternatif investasi bagi

masyarakat pemodal, khususnya pemodal kecil dan pemodal yang tidak

memiliki banyak waktu dan keahlian untuk menghitung risiko atas

investasi mereka. Reksa Dana dirancang sebagai sarana untuk

menghimpun dana dari masyarakat yang memiliki modal, mempunyai

keinginan untuk melakukan investasi, namun hanya memiliki waktu

dan pengetahuan yang terbatas. Selain itu, Reksa Dana juga diharapkan

dapat meningkatkan peran pemodal lokal untuk berinvestasi di pasar

modal Indonesia (Martalena dan Malinda, 2011:83).

Awalnya Mutual Fund berasal dari kata Fund dimana Giles dkk

(2003) menyatakan, “Fund is a pool of money contributed by a range of

investors who may be individuals or companies or other organisations,

which is managed and invested as a whle, on behalf of those investors.”

(Manurung, 2008:01).

15

Di Amerika Serikat, Reksa Dana disebut dengan Unit Investment

Trust, yakni merupakan himpunan dana yang diinvestasikan dalam

sebuah portofolio tetap (tidak berubah) sepanjang umur Reksa Dana

tersebut (Bodie dkk, 2006:141).

Di Indonesia dipakai istilah Reksa Dana. Reksa yang berarti

menjaga atau penjaga. Menjaga disini dalam arti dana itu harus aman

dan memberikan penghasilan. Pada umumnya Reksa Dana

mengumpulkan dana dari investor dengan jalan menerbitkan sekuritas

di pasar modal (Darmawi, 2006:230).

Menurut Undang-Undang Pasar Modal No. 8 Tahun 1995, pasal 1

ayat (27) didefinisikan bahwa Reksa Dana adalah wadah yang

dipergunakan untuk menghimpun dana dari masyarakat pemodal untuk

selanjutnya diinvestasikan dalam portofolio Efek oleh Manajer

Investasi.

Berdasarkan Keputusan Menteri Keuangan No. 1548/KMK

013/1990 dikatakan bahwa lembaga Reksa Dana adalah emiten

(penerbit) unit-unit sertifikat saham yang kegiatan utamanya adalah

melakukan investasi dalam Efek, investasi kembali atau perdagangan

efek di Bursa Efek (Darmawi, 2006:230).

Reksa Dana merupakan perusahaan yang menanamkan modalnya

dalam berbagai portofolio saham yang beragam (diversified portfolio).

Seorang investor yang melakukan investasi dapat menaikkan

16

keuntungan yang diharapkan (expected return) dan meminimalkan

risiko (Rodoni, 2006:171).

Menurut Martalena dan Malinda (2011:83), ada tiga hal yang

terkait dari definisi di atas, yaitu: Pertama, adanya dana dari

masyarakat pemodal. Kedua, dana tersebut diinvestasikan dalam

portofolio efek, dan Ketiga, dana tersebut dikelola oleh Manajer

Investasi. Dengan demikian, dana yang ada dalam Reksa Dana

merupakan dana bersama para pemodal, sedangkan Manajer Investasi

adalah pihak yang dipercaya untuk mengelola dana tersebut.

Dalam kamus keuangan sendiri, Reksa Dana didefinisikan sebagai

portofolio aset keuangan yang terdiversifikasi, dicatatkan sebagai

perusahaan investasi yang terbuka, yang menjual saham kepada

masyarakat dengan harga penawaran dan penarikannya pada harga nilai

aktiva bersihnya (Manurung, 2008:01).

Definisi yang diberikan Choong (1999) adalah, "Unit trust is an

investment scheme that pools from many investors who share similiar

financial objective investment strategy and risk tolerance" (Rodoni,

2009:80).

Selanjutnya menurut Manurung (2008:02), Reksa Dana

mempunyai beberapa karakteristik yaitu Pertama, kumpulan dana dan

pemilik, dimana pemilik Reksa Dana adalah berbagai pihak yang

menginvestasikan atau memasukkan dananya ke Reksa Dana dengan

berbagai variasi. Artinya, investor dari Reksa Dana dapat perorangan

17

dan lembaga dimana pihak tersebut melakukan investasi ke Reksa Dana

sesuai dengan tujuan investor tersebut. Kedua, diinvestasikan kepada

efek yang dikenal dengan instrumen investasi. Dana yang dikumpulkan

dari masyarakat tersebut diinvestasikan ke dalam instrumen investasi

seperti deposito, surat utang jangka pendek, Commercial Paper,

obligasi, saham, dan efek lainnya.

Ketiga, Reksa Dana tersebut dikelola oleh Manajer Investasi, baik

sebagai lembaga maupun sebagai perorangan. Keempat, Reksa Dana

merupakan instrumen investasi jangka menengah dan panjang. Hal

tersebut merupakan refleksi dari investasi Reksa Dana tersebut, karena

umumnya Reksa Dana melakukan investasi kepada instrumen investasi

jangka panjang seperti obligasi dan saham. Kelima, Reksa Dana

merupakan produk investasi yang berisiko. Berisikonya Reksa Dana

karena instrumen investasi yang menjadi portofolio Reksa Dana

tersebut, dan pengelola Reksa Dana (Manajer Investasi) yang

bersangkutan.

Jadi pada intinya Reksa Dana merupakan sebuah wadah dimana

Manajer Investasi mengelola dana yang dikumpulkan dari para investor

untuk diinvestasikan berupa portofolio Efek yang terdiversifikasi oleh

Manajer Investasi. Di Indonesia, sekuritas-sekuritas yang

diperkenankan untuk dibeli adalah yang mendapat pengesahan OJK

(Otoritas Jasa Keuangan). Di Malaysia sekuritas yang dibeli adalah

yang mendapat otorisasi dari Securitas Commission (SC) atau

18

Suruhanjaya Sekuriti sebagai badan pengawas pasar modal Malaysia

(Rodoni, 2009:80).

b) Perkembangan Reksa Dana

Reksa Dana sendiri mulai diperkenalkan di Indonesia ketika PT

Danareksa didirikan pada tahun 1976 dimana perusahaan ini dapat

menerbitkan sertifikat yang dikenal dengan Sertifikat Danareksa I dan

II. Kemudian pada tahun 1995 berdiri sebuah Reksa Dana Tertutup

yaitu PT BDNI Reksa Dana dengan menawarkan 600 juta saham

dengan nilai satu saham Rp 500,- sehingga terkumpul dana sebesar Rp

300 miliar.

Pendirian Reksa Dana terus berkembang dimana pada tahun 1996

berdiri sebanyak 25 Reksa Dana Terbuka yang dikelola oleh 12

Manajer Investasi. Pada saat itu total Nilai Aktiva Bersih (NAB) sudah

berkembang sebesar Rp 2,8 triliun dan meningkat menjadi sekitar Rp 8

triliun pada Juni 1997.

Krisis keuangan yang terjadi pada tahun 1997 turut bereaksi negatif

untuk Reksa Dana. Banyak masyarakat yang menarik dananya dan

meyebabkan Nilai Aktiva Bersih (NAB) menurun menjadi Rp 4,9

triliun. Pertumbuhan Reksa Dana mulai normal kembali sejak tahun

2001 dengan total NAB sebesar Rp 8 triliun dengan jumlah Reksa Dana

sebanyak 108 Reksa Dana. Dan mengalami peningkatan yang cukup

tajam pada akhir tahun 2002 dengan total Rp 46,6 triliun dengan jumlah

Reksa Dana sebesar 131 dan terus meningkat hingga akhir tahun 2004.

19

Namun pada tahun 2005, Reksa Dana mulai mengalami krisis

kembali. Pemerintah menaikkan tingkat bunga sehingga total NAB

Reksa Dana mengalami penurunan sampai Rp 29 triliun. Penurunan itu

sangat tajam bila dibandingkan dengan akhir tahun 2004 total NAB

mencapai Rp 104 triliun. Penurunan ini tidak terlepas juga terhadap

rumor pajak dan Marked to Market harga obligasi yang ada di Reksa

Dana. Tetapi NAB mulai mengalami kenaikan karena penurunan

tingkat suku bunga sehingga NAB mencapai Rp 59 triliun pada April

2007 (Manurung, 2007:12).

Hingga saat ini pertumbuhan total NAB sudah mencapai lebih dari

Rp 250 triliun. Hal itu membuktikan bahwa Reksa Dana berkembang

dengan cukup pesat. Dan menurut data BAPEPAM-LK untuk tahun

2013, komposisi Reksa Dana justru yang paling besar dipegang oleh

Reksa Dana Saham yakni sebesar 39,71% dan yang terendah adalah

Reksa Dana Syariah-Fixed Income sebesar 0,39%.

c) Bentuk Hukum Reksa Dana

Reksa Dana sebagai emiten (penerbit), memiliki ciri spesifik,

sehingga perlu diatur secara khusus dalam bentuk Undang-Undang.

Melalui Undang-Undang No. 8 Tahun 1995 tentang Reksa Dana, posisi

Reksa Dana mendapat penekanan secara khusus, mulai dari pasal 18

hingga pasal 29. Pasal-pasal tersebut dibagi ke dalam dua bagian, yakni:

Pertama, menguraikan bentuk hukum dan perizinan dan Kedua,

menguraikan tentang pengolahan Reksa Dana.

20

Dengan adanya pengaturan yang jelas mengenai Reksa Dana ini,

maka akan mendorong meningkatnya kepercayaan masyarakat

(investor) terhadap berbagai produk Reksa Dana yang ditawarkan.

Apabila pengolahan investasi pada Reksa Dana didominasi oleh equity

funds atau fixed income fund (bonds) atau kombinasi diantara keduanya,

maka Reksa Dana akan memberikan andil yang besar bagi

perkembangan Pasar Modal di Indonesia (Rodoni, 2006:178).

d) Pihak-Pihak yang Terkait

Menurut Martalena dan Malinda (2011:87) ada lima pihak yang

berkaitan dengan Reksa Dana, yaitu:

1. Manajer Investasi

Adalah pihak yang mengelola Reksa Dana. Pada umumnya

dilakukan oleh perusahaan sekuritas atau lembaga yang sudah

mendapatkan izin sebagai Manajer Investasi dari BAPEPAM.

2. Bank Kustodian

Adalah pihak yang ditunjuk untuk mewakili kepentingan

pemodal untuk mengawasi ketaatan Manajer Investasi terhadap

KIK, bertanggung jawab untuk menyimpan aset Reksa Dana,

menjalankan transaksi Efek sesuai perintah Manajer Investasi,

melaksanakan administrasi Reksa Dana, menghitung Nilai Aktiva

Bersih dan memelihara catatan investor.

21

3. Auditor

Adalah sebagai pihak yang ditunjuk untuk memeriksa secara

berkala kegiatan pengelolaan dana, pembukuan dan perpajakan,

pelaksanaan prinsip kehati-hatian yang dilakukan Manajer

Investasi.

4. Konsultan Hukum atau Notaris

Pihak yang memberikan opini hukum terhadap pembentukan

Reksa Dana dan membuat Kontrak Investasi Kolektif (KIK).

5. Agen Penjual

Adalah pihak yang ditunjuk oleh Manajer Investasi untuk

membantu memasarkan Reksa Dana kepada nasabah.

e) Tipe Reksa Dana

Menurut Martalena dan Malinda (2011:87), ada dua tipe Reksa

Dana yang dikenal di Indonesia, yaitu tipe Perseroan dan tipe Kontrak

Investasi Kolektif (KIK).

1. Tipe Perseroan

Bentuk Reksa Dana ini adalah Perusahaan Terbatas (PT) di

Indonesia. Tipe ini diklasifikasikan menjadi dua, yaitu Reksa Dana

terbuka dan Reksa Dana tertutup.

2. Tipe Kontrak Investasi Kolektif (KIK)

Merupakan kontrak diantara Manajer Investasi dan Bank

Kustodian yang mewakili legalisasi dari pemilik unit atau investor.

Kontrak ini memberikan kewenangan kepada Manajer Investasi

22

untuk mengelola portofolio investasi kolektif dan kewenangan

Bank Kustodian untuk bertindak sebagai kustodi bagi dana

kolektif. Di Indonesia, tipe Reksa Dana ini hanya dalam bentuk

Reksa Dana terbuka, yang mendominasi Reksa Dana yang ada di

pasar.

f) Macam dan Jenis Reksa Dana

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

dilihat dari sifatnya, yakni dikelompokkan menjadi dua yaitu, Reksa

Dana tertutup dan Reksa Dana terbuka.

1. Reksa Dana Tertutup (Closed-end Funds)

Reksa Dana tertutup adalah Reksa Dana yang tidak dapat

membeli kembali dan tidak melakukan redemption saham-saham

yang telah dijual kepada investor. Karakteristik Reksa Dana jenis

ini adalah:

a. Saham Reksa Dana dicatat di Bursa Efek.

b. Pada umumnya hanya satu kali melakukan penawaran.

c. Pemodal tidak dapat menjual kembali saham Reksa Dana yang

dimilikinya kepada perusahaan Reksa Dana atau Manajer

Investasi.

d. Jual beli saham Reksa Dana dilakukan di Bursa Efek dengan

harga diatas (dengan premium) atau dibawah (dengan diskon)

dari Nilai Aktiva Bersih (NAV).

23

e. NAV dari jenis ini tergantung dari nilai harga pasar closed-end

funds tidak harus selalu sama dengan NAV; bahkan dikatakan

bahwa, "The NAV and the market price of a closed-end fund are

almost never the same!".

Pada Reksa Dana tertutup tidak ada aliran uang terus-menerus

dari penjualan saham Reksa Dana, karena penjualan saham

dilakukan dengan proses penawaran umum yaitu melalui right

issue.

Investor akan memperoleh penghasilan jika terjadi kenaikan

nilai unit sertifikat dananya dalam bentuk capital gain, yaitu jika

harga unit di Bursa Efek yang mencatat unit tersebut naik

dibandingkan dengan harga pada emisi perdana (Darmawi,

2006:231).

Berikut ini rumus untuk menghitung premium saham Reksa

Dana tertutup:

Premium = Ps - NAV

NAV

Dimana:

Ps : Harga Pasar

NAV : Net Asset Value per saham Reksa Dana

Premium saham Reksa Dana ini umumnya dinyatakan dalam

presentasi terhadap NAV sehingga pada rumus tersebut dibagi

dengan NAV.

24

2. Reksa Dana Terbuka (Open-end Funds)

Reksa Dana terbuka adalah Reksa Dana yang dapat

menawarkan dan membeli kembali saham-sahamnya dari pemodal

sampai dengan sejumlah modal yang telah dikeluarkan.

Setelah IPO, Manajer Investasi-nya dapat menjual tambahan

unit penyertaan dengan harga senilai NAV, ditambah atau tidak

ditambah dengan biaya penjualan (sales charge). Manajer Investasi

juga berkewajiban membeli kembali (redemption) unit penyertaan

yang dijual pemegang unit, pada harga pasar NAV, dengan atau

tanpa redemption fees. Dengan demikian harga unit penyertaan

selalu sama dengan NAV yang ditentukan oleh nilai portofolio

yang dikelola manajer.

Karakteristik Reksa Dana jenis ini adalah:

a. Saham Reksa Dana tidak dicatat di Bursa Efek.

b. Pemodal dapat menjual kembali saham Reksa Dana yang

dimilikinya kepada Manajer Investasi atas beban rekening

Reksa Dana atau rekening sendiri.

c. Harga jual beli saham Reksa Dana berdasarkan Nilai Aktiva

Bersih. Saham yang diterbitkan pada Reksa Dana terbuka

dijual pada harga sesuai dengan NAV atau NAB.

25

Rumus perhitungan NAV adalah:

NAVn = NAVn-1 + NCIN

Dimana:

NAVn : Net Asset Value (yang ke n)

NAVn− 1 : Net Asset Value yang sebelumnya (yang ke n - 1)

NCIN : Net Change in NAV (perubahan bersih NAV)

Jadi untuk menghitung NAV pada hari tertentu, maka harus

dicari terlebih dahulu perubahan bersih NAV yang terjadi sampai

hari itu (NCIN) dari perhitungan NAV sebelumnya, yang kemudian

ditambah dengan NAV sebelumnya. Untuk menghitung Net

Change in NAV (NCIN) digunakan rumus sebagai berikut:

NCIN = NII – DI + NCG – CGD

Dimana:

NCIN : Net Change in NAV

NII : Net Investment Income

DI : Dividend Income

NCG : Net Capital Gain

CGD : Capital Gain Distribution

Menurut Martalena dan Malinda (2011:85), bila dilihat dari

portofolio investasinya, Reksa Dana dapat dibedakan menjadi

beberapa jenis, yaitu:

26

1) Reksa Dana Pasar Uang (Money Market Funds)

Reksa Dana jenis ini hanya melakukan investasi pada

Efek bersifat utang dengan jatuh tempo kurang dari 1 (satu)

tahun. Tujuannya adalah untuk menjaga likuiditas dan

pemeliharaan modal. Karakteristiknya yakni memiliki risiko

yang rendah dan berpotensi memberi hasil investasi yang

lebih tinggi daripada deposito.

Reksa Dana Pasar Uang (RDPU) merupakan Reksa Dana

yang digemari para investor sebelum melakukan investasi

kepada Reksa Dana jenis lain. Awalnya para investor tidak

menyukai RDPU karena penjelasan yang kurang memadai.

Namun Reksa Dana ini cukup berkembang dari waktu ke

waktu, dimana besarnya hanya Rp 658 miliar pada akhir

tahun 2000 dan meningkat menjadi Rp 4,8 triliun pada akhir

tahun 2007 (Manurung, 2007:15).

2) Reksa Dana Pendapatan Tetap (Fixed Income Funds)

Reksa Dana jenis ini melakukan investasi sekurang-

kurangnya 80% dari aktivanya dalam bentuk Efek bersifat

Utang. Reksa Dana ini memiliki risiko yang relatif lebih

besar dari Reksa Dana Pasar Uang. Tujuannya adalah untuk

menghasilkan tingkat pengembalian yang stabil.

Karakteristiknya yaitu berisiko relatif rendah, bertujuan

memberikan tingkat penghasilan yang relatif pasti dan

27

berpotensi memberikan hasil yang lebih tinggi daripada

Reksa Dana Pasar Uang.

3) Reksa Dana Saham (Equity Funds)

Jenis Reksa Dana ini merupakan sebuah Reksa Dana

yang melakukan investasi sekurang-kurangnya 80% dari

aktivanya dalam bentuk Efek bersifat Ekuitas. Karena

investasinya dilakukan pada saham, risikonya lebih tinggi

dari dua jenis Reksa Dana sebelumnya, namun Reksa Dana

jenis ini menghasilkan tingkat pengembalian yang cukup

tinggi.

4) Reksa Dana Campuran (Discretionary Funds)

Reksa Dana jenis ini melakukan investasinya dalam Efek

bersifat Ekuitas dan Efek bersifat Utang dengan komposisi

yang tidak dibatasi atau ditentukan. Reksa Dana jenis ini

memiliki karakteristik yaitu memiliki risiko moderat,

pengelolaannya lebih fleksibel dan dapat memperoleh tingkat

hasil yang lebih tinggi daripada Reksa Dana Pendapatan

Tetap.

5) Reksa Dana Terproteksi

Reksa Dana ini memberikan proteksi terhadap nilai awal

investasi pada saat jatuh tempo. Manajer Investasi wajib

melakukan investasi pada Efek hutang dengan peringkat

layak investasi. Jatuh tempo Efek hutang setidaknya lebih

28

awal dari jatuh tempo Reksa Dana Terproteksi. Karakteristik

dari Reksa Dana Terproteksi ini yaitu menginvestasikan

sebagian Efek kelolaannya pada Efek bersifat hutang yang

masuk dalam investment grade dan memiliki risiko moderat.

6) Reksa Dana Penjaminan

Reksa Dana ini memberikan penjaminan atas nilai modal

beserta hasil investasi yang akan diperoleh pada saat jatuh

tempo. Mekanisme penjaminan melalui pihak ketiga yaitu

bank atau perusahaan asuransi. Memiliki karakteristik yaitu

memiliki risiko yang kecil dan penjaminan dilakukan melalui

mekanisme penunjukkan lembaga penjamin.

7) Reksa Dana Indeks

Reksa Dana Indeks memiliki pertumbuhan yang

mengikuti pertumbuhan indeks yang menjadi acuan Reksa

Dana tersebut. Manajer Investasi wajib menginvestasikan

sekurang-kurangnya 80% dari NAB Reksa Dana tersebut

pada sekurang-kurangnya 80% dari Efek-efek yang

merupakan bagian dari kumpulan Efek yang ada dalam

indeks tersebut.

Pembobotan masing-masing Efek dalam Reksa Dana

tersebut sekurang-kurangnya 80% dan sebanyak-banyaknya

120% dari pembobotan atas masing-masing Efek dalam

indeks acuan. Karakteristik Reksa Dana indeks ini yaitu

29

memiliki risiko yang moderat dan mempunyai perkembangan

investasi yang mengikuti indeks acuan.

g) Keuntungan dan Manfaat Reksa Dana

Menurut Rodoni (2006,173), Keuntungan memiliki Reksa Dana:

1) Pengelola secara profesional

Reksa Dana dikelola oleh profesional pasar modal yang

memiliki akses pada informasi dan perdagangan Efek, sehingga

selalu dapat meneliti berbagai peluang investasi terbaik bagi para

nasabahnya.

2) Pembagian risiko atau minimalisasi risiko

Pola pembagian risiko ini biasa disebut diversifikasi. Pada

diversfikasi, dana investasi ditempatkan pada beberapa macam

instrumen investasi di pasar modal. Dengan demikian risiko

kerugian investasi secara keseluruhan akan lebih kecil.

3) Kemudahan Pencairan

Investasi Reksa Dana mudah untuk diuangkan kembali secara

efisien. Anda dapat menjual kembali kepada pengelola investasi.

4) Kemudahan Investasi

Investasi di Reksa Dana relatif mudah karena selain prosesnya

tidak rumit, juga diberikan beberapa pilihan dalam investasi,

melalui strategi yang sesuai dengan risiko dan keuntungan yang

diharapkan.

30

5) Keleluasaan Investasi

Dalam Reksa Dana terdapat keleluasaan memilih suatu jenis

investasi dan leluasa pula untuk pindah ke jenis lainnya sesuai

dengan tujuan investasi.

6) Keringanan Biaya

Melakukan investasi melalui Reksa Dana relatif lebih ringan

biayanya dibandingkan bila melakukannya sendiri. Hal ini

disebabkan karena pengelola investasi menghimpun dana dalam

skala besar sehingga dapat mengalokasikan.

7) Keringanan Pajak

Hasil keuntungan dan hasil penjualan kembali Reksa Dana

tidak dikenai pajak sehingga investasi mendapatkan keuntungan

yang bersih.

Manfaat Reksa Dana sendiri dalam suatu pasar modal harus dilihat

dari sisi para pelaku yang terlibat, yakni para investor, bursa efek, dan

pemerintah. Manfaat yang diberikan Reksa Dana bagi para investor

antara lain:

a) Memperoleh penghasilan (return) dari investasinya di masa

depan.

b) Wahana mengakumulasi kekayaan untuk membagi-bagi risiko

investasi.

c) Meminimalkan risiko investasi.

31

Manfaat yang diberikan Reksa Dana bagi pemerintah dan Bursa

Efek yaitu:

1. Memobilisasi dana masyarakat, dimana Reksa Dana (sebagai

emiten) merupakan lahan yang tepat bagi investasi pemodal

segala strata, baik besar maupun kecil. Investor-investor

lembaga (seperti, asuransi dan yayasan dana pensiun) akan

lebih percaya kepada Manajer Investasi yang mengelola Reksa

Dana.

2. Meningkatkan peranan swasta nasional dalam penghimpun

dana masyarakat. Selama ini produk Reksa Dana dikelola oleh

Manajer Investasi Asing, sehingga dikhawatirkan dapat

menaikkan capital outflows yang berimplikasi pada

mengguncangnya stabilitas neraca pembayaran (balance of

payment).

3. Mendorong perdagangan surat-surat berharga di pasar modal

Indonesia sehingga dapat meningkatkan likuiditas bursa dan

kapitalisasi pasar (market capitalization). Tingginya transaksi

perdagangan Efek di bursa akan menarik masuknya modal

asing (capital inflows) sehingga makin menguatkan neraca

pembayaran.

4. Dapat mengoreksi tingkat bunga, karena ada pergeseran dana

dari bank ke capital market.

32

Tabel 2.1

Perbedaan antara RDS Konvensional dan Syariah

NO Jenis Perbedaan

Reksa Dana Konvensional Syariah

1 Tujuan Investasi Return yang tinggi Tidak semata-mata

return tetapi juga SRI

(Socially Responsible

Investment)

2 Operasional Tanpa proses

screening

Ada proses screening

3 Return Tidak ada Proses

cleansing/filterisasi

dari kegiatan haram

4 Pengawasan Hanya OJK DPS dan OJK

5 Akad/Pengikatan Menekankan

kesepakatan tanpa

ada aturan halal

atau haram

Selama tidak

bertentangan dengan

syariah

6 Transaksi Selama transaksinya

bisa memberikan

keuntungan

Tidak boleh

berspekulasi yang

mengandung gharar

seperti najsy

(penawaran palsu),

ihtikar, maisir, dan

riba

h) Risiko Reksa Dana

Kendati Reksa Dana dengan diversifikasinya secara teori akan

meminimalkan risiko, akan tetapi sebagai salah satu alternatif investasi

Reksa Dana juga memiliki beberapa risiko yang mungkin saja bisa

terjadi dan harus diwaspadai oleh para investor. Menurut Rodoni

(2006:180), terdapat lima hal yang bisa menimbulkan risiko Reksa

Dana, yaitu:

33

1. Konsultasi investasi Reksa Dana biasanya pada individu

tertentu dan memilih salah satu diantara bentuk investasi yang

ada, open-end atau close-end, atau Kontrak Investasi Kolektif

(KIK). Pilihan tersebut mungkin cocok untuk kondisi ekonomi

tertentu, akan tetapi untuk kondisi ekonomi yang berubah, bisa

jadi hasil yang diharapkan tidak sesuai yang diharapkan.

2. Setiap Reksa Dana memiliki prospektus ketika Reksa Dana

tersebut diluncurkan (masa penawaran) atau initial public

offering (IPO). Bisa saja, prospektus tidak mencerminkan

keadaan perusahaan yang sesungguhnya.

3. Perusahaan Reksa Dana diharuskan menetapkan nilai aset

mereka pada tingkat harga pasar (current market price) yang

dihitung setiap hari.

4. Aset dalam perusahaan Reksa Dana sebagian besar adalah

sekuritas yang memiliki hak dan klaim hukum terhadap yang

menerbitkannya dan tidak mempunyai wujud fisik.

5. Ada kemungkinan, pemodal tertentu yang menguasai sebagian

aset dapat mempengaruhi manajemen Reksa Dana biasanya

ada orang dalam atau yang memiliki hubungan langsung

dengan Reksa Dana melakukan transaksi di Reksa Dana

tersebut.

34

2. Kinerja Pasar

Kondisi perekonomian memengaruhi pasar dan keadaan pasar akan

memengaruhi pemodal memperkirakan perubahan perekonomian atau pasar

tidak mungkin dapat dilakukan secara tepat sekali. Yang lebih mungkin

adalah memperkirakan gejala-gejala perekonomian dimasa yang akan

datang untuk memperkirakan arah gerakan pasar dan berapa lama perubahan

tersebut akan terjadi.

Kondisi pasar mencerminkan kondisi ekonomi sehingga perubahan

ekonomi akan terlihat pada kondisi pasar. Akan tetapi, kondisi pasar

merupakan cerminan harapan pemodal terhadap kondisi ekonomi yang akan

datang.

Oleh karena itu biasanya kinerja pasar yang dikeluarkan oleh BEI sudah

banyak digunakan oleh Manajer-manajer Investasi sebagai pembanding

untuk mengukur kinerja Reksa Dana Saham yang dikelolanya. Kinerja pasar

yang digunakan sebagai pembanding biasanya adalah Indeks LQ 45 ataupun

IHSG.

Menurut Rodoni dan Ali (2010:183), indeks pasar merupakan alat ukur

kinerja sekuritas khususnya saham yang listing di bursa yang digunakan

oleh bursa-bursa dunia. IHSG digunakan untuk mengukur kinerja saham.

Fungsinya juga sebagai benchmark kinerja portofolio, indikator trend pasar,

indikator tingkat keuntungan dan sebagai fasilitas perkembangan produk

derivatif.

35

Indeks LQ 45 maupun IHSG biasanya turun bila ada kenaikan suku

bunga atau kekhawatiran terjadinya resesi. Umumnya diharapkan ada

hubungan perubahan jumlah uang beredar di masyarakat dengan perubahan

harga saham (Martalena dan Malinda, 2011:48).

Dalam penelitian ini indeks pasar yang digunakan sebagai benchmark

adalah IHSG. Karena dalam portofolio Reksa Dana Saham semuanya

merupakan bagian dari dalam IHSG tersebut. Dimana return benchmark

akan diperbandingkan dengan return Reksa Dana Saham itu sendiri.

Rm,t = IHSGt – IHSGt-1

IHSGt-1

Dimana:

Rm,t : Return IHSG pada periode t

IHSGt : Nilai IHSG pada periode t

IHSGt−1 : Nilai IHSG pada periodet−1

3. Portofolio

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

seperti itu sering kita dengar dalam bidang investasi. Hal itu karena

sebaiknya kita menaruh telur-telur tersebut ke dalam beberapa wadah agar

menghindari kerugian yang bisa terjadi. Demikian pula dengan investasi,

sebaiknya investor menempatkan uangnya tidak hanya pada satu jenis

instrumen saja, namun pada berbagai instrumen investasi seperti saham,

obligasi, deposito, logam mulia, dan lainnya. Gabungan dari berbagai

instrumen investasi disebut sebagai portofolio (Zubir, 2011:01).

36

Setiap investasi memiliki karakteristik (hubungan return dan risiko)

tertentu. Secara umum kita mengatakan bahwa high risk high return, artinya

hasil investasi yang tinggi, mengandung risiko yang besar pula.

Karakteristik tersebut mulai dikembangkan sejak Harry Markowitz

mempublikasikan artikel yang berjudul Portfolio Selection dalam Journal of

Finance pada Maret 1952. Markowitz menekankan bahwa investor

menganalisis dan memilih suatu sekuritas berdasarkan expected return dan

variance return sekuritas tersebut.

Ada beberapa teori yang membahas tentang kinerja investasi portofolio,

salah satunya adalah teori Markowitz tersebut, yang lebih dikenal dengan

Modern Portfolio Theory (MPT). Teori Portofolio Modern memungkinkan

investor untuk memperkirakan risiko dan tingkat return yang diharapkan,

seperti pengukuran secara statistik untuk portofolio investasi mereka. Teori

ini lebih menjelaskan hubungan timbal balik antara risk and return. Menurut

Rom dan Kathleen (1994) serta Clark dan Taylor (2000), asumsi teoritis

terhadap teori modern tersebut dianggap tidak memuaskan karena sebagai

berikut:

a) Distribusi return dari semua sekuritas dan aset adalah normal.

b) Varians dari return aset merupakan indeks yang tepat untuk

mengukur risiko (Ataie, 2012:02).

37

Menurut Fabozzi (1995:81), teori portofolio Markowitz tersebut

mengimplikasikan bahwa untuk dapat menerima risiko yang besar, investor

harus dikompensasi dengan kesempatan untuk mendapatkan return yang

besar pula (Zubir, 2011:02).

Menurut Wiesinger (2010), bertentangan dengan teori portofolio

modern, Post-modern Portfolio Theory (PMPT) lebih meyakini pada

distribusi probabilitas return yang tidak normal. Metode ini memusatkan

kerangka kerjanya yang mengakui preferensi investor pada upside over

downside volatility. Dengan demikian indeks semi varians dan semi-deviasi

untuk mengukur risiko dianggap lebih sesuai. Risiko merugikan yang tidak

diinginkan sebagai indikator risiko tersebut menganggap bahwa perubahan

negatif dalam output ekonomi di masa depan.

Rom dan Brian (2002) percaya bahwa Post-modern Portfolio Theory

(PMPT) telah berkembang di dua bidang utama melengkapi teori portofolio

modern, yaitu:

a) Penerapan standar deviasi sebagai kriteria risiko yang merugikan

bukan menjadi alat penilaian risiko.

b) Post-modern Portfolio Theory termasuk return yang tidak

berdistribusi normal.

PMPT awalnya diciptakan untuk meningkatkan optimasi portofolio dan

alokasi aset. Namun kini telah banyak diterapkan untuk mengukur kinerja

investasi portofolio bagi para Manajer Investasi terhadap Reksa Dana. Salah

satu alasannya bahwa teori portofolio modern yang sebelumnya telah

38

digunakan sebagai dasar untuk analisis portofolio selama empat dasawarsa

menggunakan standar deviasi dan mengasumsikan distribusi normal

terhadap tingkat pengembalian dana yang diinvestasikan (Rom dan

Ferguson, 2001). PMPT mengakui bahwa risiko investasi harus saling

terkait dengan tujuan spesifik para investor. Seringkali, target dari tingkat

return disebut dengan return minimum yang dapat diterima (Minimum

Acceptable Return atau MAR). MAR mewakili tingkat pengembalian yang

harus diperoleh untuk menghindari kegagalan untuk mencapai beberapa

tujuan keuangan yang penting (Alenius, 2007). (Ataie, 2012:02).

Salah satu alat yang digunakan oleh PMPT adalah downside deviation.

Hal ini diukur oleh target dari semi-deviasi yang disebut downside

deviation, yang dalam hal ini dinyatakan dalam persentase dan

memungkinkan peringkat dalam cara yang sama seperti standar deviasi juga

(Rom dan Ferguson, 2001).

PMPT berdasarkan pada hubungan antara return dan adjusted risk,

menjelaskan tentang perilaku investor dan kriteria pemilihan portofolio

optimal. PMPT merupakan kriteria yang tepat untuk mengevaluasi kinerja

portofolio. Karena teori ini menyajikan kriteria yang lebih akurat dengan

memanfaatkan indikator adjusted risk. Dalam PMPT, hanya return yang

nilainya lebih rendah dari besarnya target yang dianggap sebagai risiko

(Wiesinger, 2010). (Ataie, 2012:02).

39

Agar dapat mengetahui kinerja dari suatu portofolio sudah seharusnya

dilakukan evaluasi. Sehingga saat ini evaluasi kinerja portofolio sudah

berkembang dengan pesat dan memiliki banyak metode. Evaluasi kinerja

portofolio merupakan bagian yang tidak terpisahkan dari pengambilan

keputusan investasi, baik investasi yang dilakukan sendiri maupun melalui

Manajer Investasi. Dana yang dikelola meliputi mutual funds, dana pensiun,

dana sokongan perguruan tinggi (college endowment), dan lain-lain.

Evaluasi kinerja investasi sudah berkembang pesat. Teori portofolio

modern telah mengubah proses evaluasi yang tidak hanya didasarkan pada

return dan risiko, tetapi juga sumber return dan risiko tersebut. Karena

pengukuran kinerja saham dan portofolio berkaitan dengan pengukuran

perubahan return dan risiko investasi tersebut dari waktu ke waktu. Elton

dan Gruber mengatakan bahwa ada empat prinsip yang harus diperhatikan

dalam mengevaluasi portofolio, yaitu: (Zubir, 2011:248)

a) Mengukur kinerja investasi keseluruhan;

b) Menguraikan faktor-faktor yang mempengaruhi kinerja investasi;

c) Mengetahui karakter yang bersifat umum dari Manajer Investasi

untuk menghasilkan yang terbaik, dan;

d) Memprediksi kinerja Manajer Investasi.

Evaluasi kinerja portofolio berkaitan dengan perbandingan antara

return suatu portofolio terhadap portofolio lain. Tetapi perlu diperhatikan

bahwa yang dibandingkan tersebut harus dibatasi oleh kendala yang sama.

Pengukuran kinerja suatu portofolio terhadap portofolio lain dilakukan

40

dengan membandingkan return yang diperoleh ada tingkat risiko yang sama

(Zubir, 2011:250).

Pengukuran kinerja portofolio saat ini banyak menggunakan ukuran risk

adjusted return index. Pengukuran kinerja portofolio dengan teknik ini

berdasarkan pada fenomena bahwa pengukuran atas kinerja portofolio yang

terjadi selama ini sebagian besar hanya didasarkan kepada tingkat hasil yang

diperoleh portofolio (portfolio rate of return). Imbal hasil ini bukan sekedar

mengukur return tetapi risk-adjusted, karena adanya trade off antara return

dan risiko. Asumsi bahwa investor biasanya risk averse juga membuat risk

adjusted return sebagai parameter yang relevan untuk perbandingan.

Semakin tinggi tingkat risiko membuat return yang diekspektasikan pun

semakin naik. Dengan demikian risk averse akan mendorong investor

meminta kenaikan return untuk setiap penambahan tingkat risiko

(Rodoni,2009:98).

Menurut Rodoni (2009:99), metode yang biasa digunakan dalam

pengukuran risk-adjusted return adalah:

a) Metode Sharpe (Excess Return to Valiability Measure)

Pengukuran yang dilakukan oleh Sharpe ini lebih menekankan

pada rasio variabilitas dari portofolio, metode ini lebih dikenal dengan

rasio Sharpe, yang diformulasikan sebagai berikut:

41

Sp = (Ri – Rf) / σp

Dimana:

Sp : Sharpe index

Ri : Return portofolio i pada periode t

Rf : Return risk-free rate untuk periode t

σp : Standar deviasi atau total risiko portofolio

Metode ini melakukan pengukuran terhadap risk premium dari

portofolio relatif terhadap total risiko dari portofolio, dimana risk

premium adalah excess return yang dibutuhkan oleh investor dalam

menilai risiko.

Risk-free rate of return merujuk pada return sekuritas yang

dianggap tidak memiliki risiko, atau σ sama dengan 0; biasanya surat

hutang pemerintah, misalnya T-bills di US dianggap sebagai risk free.

Metode Sharpe digambarkan sebagai slope yang dihasilkan oleh

rata-rata return (garis vertikal) dengan risiko (garis horizontal) pada

tingkat bebas risiko sebesar Rf. Semakin besar slope yang terjadi, maka

semakin baik kinerja portofolio.

b) Metode Treynor (Excess Return to Beta)

Model ini dikembangkan oleh Treynor (1965) yang diperkenalkan

dalam artikelnya di Harvard Business Review Jan-Feb 1965, “How to

rate management of investment funds”. Treynor lebih menekankan pada

tingkat volatilitas portofolio.

42

Secara umum dapat dinyatakan bahwa metode Treynor merupakan

hasil dari realisasi return portofolio dikurangi dengan tingkat bebas

risiko yang dimilikinya. Kemudian hasil dari pengurangan tersebut

dibagi dengan volatilitas return yang dinotasikan dalam Beta (β) dari

portofolio. Pernyataan tersebut dapat dijadikan persamaan matematis

dengan formula:

T = Rp – Rf / β

Dimana:

T : Treynor ratio

Rp : Rata-rata expected return yang terjadi pada portofolio

Rf : Tingkat bebas risiko yang dimiliki portofolio

β : Beta portofolio

Perhitungan yang dilakukan dengan metode Treynor adalah untuk

mengukur risiko premium dari portofolio, dimana risiko premium

tersebut adalah selisih antara return portofolio dengan tingkat bebas

risiko yang dimiliki oleh portofolio. Risiko premium ini berhubungan

dengan systematic risk yang diasumsikan terdapat dalam portofolio.

c) Metode Jensen

Jensen (1968) membuat model untuk mengevaluasi kinerja

portofolio yang didasarkan pada Capital Aset Pricing Model (CAPM).

Expected return untuk beberapa sekuritas atau portofolio adalah:

43

α = (Rp – Rf) – β (Rm – Rf)

Dimana:

α : Nilai Jensen atau perpotongan persamaan regresi portofolio

dengan sumbu Y.

Rp : Return rata-rata portofolio selama jangka waktu pengukuran.

Rf : Return rata-rata risk free rate asset selama jangka waktu

pengukuran.

Rm : Return rata-rata pasar selama jangka waktu pengukuran.

β : Slope regresi garis lurus.

Terdapat catatan yang perlu digaris bawahi dalam penggunaan

ukuran-ukuran risk-adjusted ini. Angka peringkat tidak absolut tetapi

bersifat relatif, dan tidak bisa menunjukkan dengan pasti apakah

perbedaan-perbedaan yang timbul tersebut signifikan secara statistik.

d) Market Timing Ability and Stock Selection Ability

Market Timing merupakan ukuran kemampuan manajer portofolio

dalam hal antisipasi terhadap perubahan pasar bilamana pasar menurun.

Manajer portofolio akan merubah komposisi portofolio yang

dikelolanya ke sekuritas yang lebih rendah volatilitasnya. Sedangkan

Stock Selection Ability adalah kemampuan manajer portofolio dalam

memilih saham yang tepat. Baik dalam hal Market Timing maupun

Stock Selection dapat dilihat dari model Market Timing Ability. Model

Market Timing Ability untuk pertama kalinya dikembangkan oleh

44

Treynor dan Mazury (1966) dan dikembangkan oleh Henriksson dan

Merton (1981). Formulasinya adalah:

Rp – Rf = α + β1(Rm – Rf) + β2 (Rm – Rf) D + αp

Dimana:

Rp : Return portofolio Reksa Dana

Rm : Return dari pasar saham

Rf : Return untuk aset bebas risiko

β1 : Koefisien regresi excess return pasar atau slope pada waktu

pasar turun

Adapun metode yang digunakan dalam Post-modern Portfolio

Theory dalam penelitian yang dilakukan oleh Ataie (2012,04) ada tiga

metode, yakni EROV, Sortino, dan M3.

a. Excess Return on Value-at-Risk (EROV)

Excess Return on Value-at-Risk pada dasarnya adalah rasio Sharpe

yang menggunakan volatilitas dari Value-at-Risk sebagai ukuran risiko

(Carl R. Bacon, 2004). Dengan mengasumsikan bahwa nilai return

berdistribusi normal, VaR dihitung sebagai kuantil dari standar

distribusi normal pada tingkat kepercayaan α tertentu, menggunakan

nilai yang diharapkan (expected value), yaitu mean dan standar deviasi

(Jorion, 2006:110).

45

VaR = - (R + Zα * σ)

Dimana:

α : Tingkat kepercayaan (confidence level)

Zα : Kuantil dari standar distribusi normal

Menurut Wiesinger (2010) Ketika VaR digunakan untuk

menentukan kinerja risk-adjusted, ukuran Excess Return on VaR

(EVaR) digunakan. Hal ini memperbandingkan antara excess return

asset dengan nilai VaR suatu aset. EVaR dapat dihitung dengan

menggunakan formula berikut: (Ataie, 2012:04)

EROV = (R – Rf) / VaR

Dimana:

EROV : Excess Return on VaR

R : Return portofolio

Rf : Risk free rate (suku bunga bebas risiko)

VaR : Portofolio VaR (parametrik VaR diasumsikan berdistribusi

normal)

b. Rasio Sortino

Pada awal tahun 1980, Sortino memperkenalkan suatu rasio baru.

Rasio ini menghitung excess return portofolio dari Minimum

Acceptable Return (MAR) untuk setiap downside deviation. Rasio ini

kemudian dikenal dengan nama Sortino ratio.

46

Mengutip dari jurnal yang ditulis oleh Sortino dan Lee di tahun

1994 dikatakan bahwa:

“If there is a minimum return that must be earned to accomplish

some goal (the minimal acceptable return/MAR), then any return below

the MAR will produce unfavorable outcomes and any returns greater

will produce good outcomes. The MAR separates the good volatility

(above the MAR) from the bad volatility (below the MAR). We argue

that the proper measurement of risk should deal only with the returns

that could have been below the MAR. Returns above the MAR should be

viewed as a reward.” (The Journal of Investing Fall 1994, 3)

Because standard deviation measures risk as dispersion on either

side of the mean, it cannot distinguish between good volatility and bad

volatility. Downside deviations measures the deviations below the

MAR.” (The Journal of Investing Fall 1994, 6)

Tingkat suku bunga Sertifikat Bank Indonesia digunakan sebagai

tingkat suku bunga bebas risiko. Besarnya Minimal Acceptable Return

(MAR) adalah tingkat suku bunga minimum yang diharapkan sebagai

return oleh setiap investor dari investasi yang dilakukannya. Namun

karena penelitian ini dilakukan terhadap Reksa Dana secara umum,

bukan untuk suatu investor tertentu, maka tingkat suku bunga Sertifikat

Bank Indonesia digunakan sebagai MAR.

Return yang berada dibawah MAR, maka akan dianggap sebagai

return yang tidak menguntungkan atau risiko dan return yang lebih

besar dari MAR akan dikatakan sebagai return yang menguntungkan

(Simforianus dan Hutagaol, 2008).

Metode ini hampir serupa dengan pengukuran yang dilakukan oleh

metode Sharpe dengan dua perbedaan utama yaitu imbal hasil aset

bebas risiko diganti dengan imbal hasil minimum yang diharapkan dan

standar deviasi yang digunakan hanya standar deviasi dari imbal hasil

47

portofolio yang berada dibawah imbal hasil minimum yang ditetapkan

dimana dalam penelitian ini hasil minimum yang ditetapkan berasal dari

nilai suku bunga Bank Indonesia. Adapun formula perhitungan yang

digunakan adalah:

𝑺𝑶𝑹 = 𝑹𝑷 − 𝑹𝒇

/ 𝝈𝒅𝒐𝒘𝒏

Dimana:

RP : Rata-rata return portofolio Reksa Dana

Rf : Suku bunga bebas risiko yang ditetapkan sebagai MAR

σdown : Downside deviation

Menurut Chaudry dan Johnson (2008) adapun downside deviation

(DD) sendiri dapat dihitung dengan formula berikut:

𝑫𝑫𝟐 = 𝟏

𝑵∑(𝑹𝒑𝒕 − 𝑴𝑨𝑹)

𝑵

𝒕=𝟏

Dimana:

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

MAR : Minimum Acceptable Return, yakni suku bunga bebas risiko

(BI rate)

Dengan syarat (Simforianus, dkk, 2008):

jika (Rp – MAR) negatif, maka digunakan (Rp – MAR)

jika (Rp – MAR) positif, maka digunakan angka 0

48

c. Ukuran M3

Metode ini mengevaluasi efek dari adjusted-correlation antara

faktor yang terdapat dalam portofolio, tanpa memperhatikan investasi

portofolio yang aktif maupun tidak aktif, ataupun berinvestasi pada

sekuritas tanpa risiko. Dengan metode 𝑀3, return adalah adjusted-

correlation dengan memanfaatkan dana yang aktif, pasif, dan bebas

risiko sehingga volatilitas yang dihasilkan sama dengan volatilitas

benchmark dan TE (Tracking Error) sama dengan TTE (Target

Tracking Error). 𝑀3 mengukur tentang risiko mutlak serta relatif

(Muralidhar, 2000) (Cogneau dan Hubner, 2009). Hal ini dapat dihitung

sebagai berikut: (Ataie, 2012:05)

𝐌𝟑 = a * avr (Portofolio) + b * avr (Benchmark) + (1–a–b) * Rf

Dimana:

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

b : tc - c * sqrt {1 - 𝑡𝑐2} / {1 - 𝑐2}

tc : 1 - TTE2 / {2 * v (benchmark)2}

Keterangan:

tc : Target korelasi antara portofolio dan benchmark

c : Korelasi aktual antara portofolio dan benchmark

TTE : Target Tracking Error

Tracking error mengukur variabilitas dari return portofolio

terhadap return benchmark, lebih jelasnya maka tracking error adalah

49

volatilitas dari selisih antara return portofolio dengan return benchmark

(excess return), atau dapat juga diinterpretasikan sebagai volatilitas dari

kompensasi yang diterima investor atas keputusan investasinya di aset

berisiko. Makin besar nilai tracking error mengindikasikan makin besar

pula ketidakpastian akan kompensasi yang didapatkan dari Reksa Dana

yang dikelola Manajer Investasi (Manurung, 2008:329).

Model ini menggambarkan faktor correlation-adjusted dari dana

investasi dengan style manajemen terhadap portofolio aktif yang

berkaitan. Metode ini bisa menjadi ukuran yang tepat untuk

pembentukan struktur portofolio. Jika risiko sistematis tidak ada, maka

hasil dari M3 akan sama dengan ukuran M2 (Aragon dan Ferson, 2006).

M3 lebih disukai dari semua metode pengukuran kinerja dengan

risk-adjusted lainnya, karena: (Ataie, 2012:05)

1) Mencakup investasi dalam semua aset, termasuk uang tunai

dan benchmark yang pasif, agar menghasilkan risk-adjusted

return tertinggi untuk target tracking error.

2) Hanya metode ini yang peringkat portofolio (diukur selama

periode waktu yang sama) identik menjadi peringkat

berdasarkan tingkat kepercayaan.

Adapun penghitungan M2 atau M-square measure (Modigliani)

dalam penelitian yang dilakukan oleh Magdalena dan Amelina (2012,

12):

50

M-square measure, merupakan perluasan dari metode Sharpe ratio.

M-square measure diperoleh dari menghitung Sharpe ratio. Kemudian,

mengalikan hasil perhitungan Sharpe ratio dengan standar deviasi pasar

(standar deviasi yang dihitung melalui return pasar). Perhitungan

standar diperoleh dan menggunakan fungsi rumus Excel (=stdev(...));

stdev (return pasar). Hasil yang telah diperoleh tersebut, ditambah

dengan return bebas risiko (BI rate). Kinerja portofolio akan

dibandingkan secara langsung dengan kinerja return pasar.

Penilaian: jika 𝑀2 atau M-square measure (Modigliani) Reksa Dana

positif atau lebih besar dari 𝑀2 atau M-square measure (Modigliani)

pasar (selalu nol) maka kinerja Reksa Dana baik (Hartono, 2010;659-

660). Metode 𝑀2 atau M-square measure (Modigliani) merupakan

perluasan dari metode Sharpe, maka formulanya:

𝐌𝟐 = (𝐑𝐩 - 𝐑𝐟) / 𝛔𝐩x𝛔𝐦 + 𝐑𝐟

Dimana:

M2 : M-square measure (Modigliani)

Rp : Return portofolio i pada periode t



σm : Standar deviasi atau total risiko pasar

51

B. Penelitian Terdahulu

Cukup banyak penelitian yang telah dilakukan oleh peneliti-peneliti

sebelumnya untuk melakukan penilaian terhadap kinerja Reksa Dana. Namun

untuk keenam metode yang digunakan dalam penelitian ini terhitung masih jarang

digunakan,terlebih di Indonesia. Berikut diantaranya literature baik dari Indonesia

maupun luar negeri yang digunakan sebagai perbandingan dan acuan bagi

penelitian yang akan dilakukan adalah sebagai berikut:

Younes Ataie (2012) melakukan penelitian dengan judul “Evaluation

Performance of 50 Top Companies Listed in Tehran Stock Exchange by Sortino,

EROV, and 𝑀3”. Dimana penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi kinerja

perusahaan-perusahaan dengan menggunakan metode Sortino, EROV, dan 𝑀3.

Penelitian ini menggunakan data dari tahun 2006 sampai dengan 2010 dengan

menggunakan 42 sampel perusahaan. Dimana peneliti menginginkan apakah

terdapat perbedaan hasil kinerja dari ketiga model tersebut, dan

membandingkannya dengan kinerja pasar apakah lebih baik atau tidak. Penelitian

ini menggunakan pengukuran kinerja dengan metode Sortino, EROV, dan 𝑀3 dan

menggunakan metode statistik ANOVA dengan Tukey Test. Peneliti menemukan

bahwa kinerja perusahaan-perusahaan ternyata berbeda, dan hasil perhitungan

dengan metode 𝐸𝑅𝑂𝑉 terbukti signifikan dan lebih besar dibandingkan dengan

hasil dari metode 𝑆𝑜𝑟𝑡𝑖𝑛𝑜 dan 𝑀3. Dan didapatkan juga bahwa kinerja

perusahaan menggunakan metode 𝑆𝑜𝑟𝑡𝑖𝑛𝑜 dan 𝑀3 ternyata berbeda dan tidak

lebih unggul dari benchmark (pasar). Kinerja benchmark (pasar) terbukti lebih

baik dari kedua metode tersebut. Dan evaluasi kinerja perusahaan dengan

52

menggunakan metode EROV yang dibandingkan dengan kinerja benchmark

(pasar) terbukti tidak menunjukkan perbedaan.

Sadia, Sania, dan Sumaira (2013) melakukan penelitian dengan judul “A

Comparative Study on Performance Evaluation of Pakistan Mutual Funds”.

Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi kinerja Reksa Dana di Negara

Pakistan berdasarkan return bulanan rata-rata dibandingkan dengan pengembalian

benchmark menggunakan metode Sharpe Ratio, Treynor Ratio, Jensen’s Alpha,

Sortino Ratio, Information/Appraisal Ratio, Fama Overall Performance dan

Performance Attribution Analysis selama periode 30 Juni 2004 sampai dengan 30

Juni 2011. Dari hasil penelitian ini menunjukkan bahwa Reksa Dana tidak sinkron

dengan benchmark (pasar). Ukuran sampel dipilih dari keberlangsungan Reksa

Dana di Negara Pakistan yang sering diperdagangkan. Penelitian ini hanya

didasarkan pada beberapa Reksa Dana di Negara Pakistan, karena sebagian besar

Reksa Dana di negara tersebut baru didirikan. Reksa Dana di Negara Pakistan

secara keseluruhan tidak dapat menambah nilai karena perlambatan ekonomi

secara keseluruhan dan krisis likuiditas di pasar.

Magdalena dan Amelina (2012) meneliti tentang “Penilaian Kinerja Produk

Reksa Dana dengan Menggunakan Metode Perhitungan 𝐽𝑒𝑛𝑠𝑒𝑛 𝐴𝑙𝑝ℎ𝑎, 𝑆ℎ𝑎𝑟𝑝𝑒

𝑅𝑎𝑡𝑖𝑜, 𝑇𝑟𝑒𝑦𝑛𝑜𝑟 𝑅𝑎𝑡𝑖𝑜, 𝑀2, dan Information Ratio”. Penelitian ini bertujuan

untuk menganalisis kinerja portofolio dari perusahaan investasi PT NISP

Sekuritas Bandung tahun 2008 sampai dengan 2009. Peneliti menginginkan

apakah terdapat perbedaan hasil kinerja dari kelima metode tersebut. Hasil

penelitian menunjukkan bahwa kinerja produk Reksa Dana dengan menggunakan

53

metode perhitungan Jensen Alpha, Sharpe Ratio, Treynor Ratio, 𝑀2, dan

Information Ratio, dinilai berkinerja baik karena terdapat produk-produk Reksa

Dana yang memiliki nilai return di atas pasar, yaitu ISP, Dana Siaga, Dana Tetap

Likuid, Dana Handal, Dana Tetap II, Dana Tetap Likuid, dan Flexi Growth.

Produk Reksa Dana yang dapat dinyatakan paling baik kinerjanya menurut lima

metode yang digunakan adalah Reksa Dana Indeks Saham Progresif (ISP).

M.D. Todoni (2015) melakukan penelitian dengan judul “A Post-Modern

Portfolio Management Approach on CEE, Markets”. Penelitian ini dilakukan

menggunakan data Reksa Dana pasar negara berkembang di Eropa Tengah dan

Timur pada periode 2008 sampai dengan 2010 dan 2011 sampai dengan 2013

dengan menggunakan metode Sortino dan Multipliers Method. Hasil penelitian ini

menunjukkan metode Sortino pada Negara Hongaria memiliki hasil terbaik dan di

sisi lain, Negara Bulgaria memiliki hasil terburuk, tanpa target return. Dalam

kasus Multipliers Method, hasil terbaik diperoleh di pasar modal Negara Hungaria

dan hasil terburuk di pasar modal Negara Bulgaria dan Negara Polandia. Analisis

juga dilakukan pada dua subperiods, 2008 sampai dengan 2010 dan 2011 sampai

dengan 2013, menyoroti fakta bahwa pasar negara berkembang Tengah dan Eropa

Timur telah mengalami krisis tahun 2008.

Poornima dan Sudhamathi (2013) melakukan penelitian dengan judul

“Performance Analysis of Growth Oriented Equity Diversified Mutual Fund

Schemes Using Sortino Ratio”. Peneliti melakukan penelitian 42 perusahaan

Reksa Dana yang ada di Negara India pada periode April 2006 sampai dengan

Maret 2011, dan menggunakan metode Sortino. Hasil penelitian yang

54

menggunakan metode Sortino menggambarkan bahwa dari 102 dana, dan hanya

97 dana yang mampu menghasilkan return lebih dari tingkat minimum

pengembalian yang dapat diterima. Sedangkan, 5 Reksa Dana hanya

menghasilkan return kurang dari tingkat minimum pengembalian yang dapat

diterima. Laporan penelitian ini jelas menunjukkan fakta bahwa harus berhati-hati

dalam evaluasi menggunakan ukuran kinerja yang tepat dalam memilih Reksa

Dana yang terbaik.

Winda Waridah dan Elis Mediawati (2016) melakukan penelitian dengan

judul “Analisis Kinerja Reksa Dana Syariah”. Penelitian ini bertujuan untuk

mengetahui kinerja Reksa Dana Syariah jenis saham pada periode penelitian tahun

2010 sampai dengan 2014. Metode pengukuran kinerja yang digunakan adalah

Sharpe Ratio. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder

dengan sampel 6 Reksa Dana Saham Syariah dengan teknik pengambilan sampel

menggunakan purposive sampling. Hasil penelitian menunjukkan bahwa Reksa

Dana Cipta Syariah Equity merupakan Reksa Dana Saham Syariah yang memiliki

kinerja terbaik dibandingkan dengan Reksa Dana Saham Syariah lainnya.

Kalpesh dan Mahesh (2012) dengan judul “Comparative Study on

Performance Evaluation of Mutual Fund Schemes of Indian Companies”.

Penelitian ini dilakukan untuk menguji kinerja Reksa Dana dari perusahaan milik

negara di India dengan menggunakan metode Treynor, Sharpe, Jensen, dan Fama.

Penelitian ini dilakukan selama 1 Januari 2007 sampai dengan 31 Desember 2011.

Dari penelitian yang dilakukan diketahui bahwa secara keseluruhan, semua

perusahaan Reksa Dana yang dipilih memiliki return positif selama tahun 2007

55

hingga 2011. Reksa Dana HDFC dan Reliance telah dilakukan baik dibandingkan

dengan tingkat pengembalian Sensex. Indeks Sharpe dari Reksa Dana HDFC

lebih tinggi dari yang lain, sehingga menunjukkan kinerja yang baik dibandingkan

dengan Reksa Dana lainnya. Hasil Indeks Treynor mengungkapkan bahwa Reksa

Dana HDFC dan Reliance menawarkan hasil yang lebih baik dibandingkan

dengan ICICI Prudential, UTI, dan Reksa Dana Birla Sun Life untuk tingkat risiko

eksposur yang sama.

Selanjutnya adalah penelitian yang dilakukan oleh Lye dan Yusof (2011)

dengan judul, “Performance of Listed State-owned Enterprise using Sortino Ratio

Optimization”. Penelitian ini dilakukan untuk menguji kinerja dari perusahaan-

perusahaan milik negara dan swasta di Malaysia, Singapura dan Indonesia dengan

menggunakan rasio Sortino. Penelitian ini dilakukan selama Januari 2004 sampai

Desember 2009. Dari penelitian yang dilakukan diketahui bahwa secara

keseluruhan, perusahaan milik negara (BUMN) di Indonesia secara relatif

memiliki hasil rasio Sortino, return dan risiko yang lebih tinggi dibandingkan

dengan Malaysia dan Singapura. Penelitian tersebut menunjukkan bahwa rasio

Sortino dapat diaplikasikan sebagai metode alternatif dalam menilai performa

perusahan yang listing dan terseleksi.

56

Adapun untuk ringkasan penelitian terdahulu dapat dilihat dibawah ini.

Tabel 2.2

Ringkasan Penelitian Terdahulu

No. Peneliti Judul

Penelitian Alat Statistik Kesimpulan

1. Younes

Ataie

Evaluation

Performance of

50 Top

Companies

Listen in

Tehran Stock

Exchange by

Sortino, EROV,

and 𝑀3

One-Way ANOVA

with Tukey Test

1. Terdapat

perbedaan antara

kinerja metode

Sortino, EROV, dan

𝑀3. Dengan metode

EROV memiliki

kinerja paling besar.

2. Hasil kinerja

pasar memiliki hasil

kinerja terbaik

diantara Sortino dan

𝑀3. Sedangkan

dengan kinerja

EROV tidak

memiliki perbedaan.

2. Sadia,

Sania, dan

Sumaira

A Comparative

Study On

Performance

Evaluation Of

Pakistani

Mutual Funds

Sharpe Ratio, Treynor

Ratio, Jensen Alpha,

Sortino Ratio,

Information/Appraisal

Ratio, Fama Overall

Performance and

Performance

Attribution Analysis

Hasil penelitian

menunjukkan

bahwa Reksa Dana

di Negara Pakistan

secara keseluruhan

tidak dapat

menambah nilai

karena perlambatan

ekonomi secara

keseluruhan dan

krisis likuiditas di

pasar.

Sumber: Data Diolah

57

Tabel Lanjutan

No. Peneliti Judul Penelitian Alat Statistik Kesimpulan

3. Magdalena

dan

Amelina

Penilaian Kinerja

Produk Reksa

Dana dengan

Menggunakan

Metode

Perhitungan

Jensen Alpha,

Sharpe Ratio,

Treynor Ratio,

𝑀2, dan

Information Ratio

Jensen Alpha,

Sharpe Ratio,

Treynor

Ratio, 𝑀2, dan

Information

Ratio

1. Kinerja produk

Reksa Dana dengan

menggunakan kelima

metode dinilai

berkinerja baik.

2. Produk Reksa Dana

yang dinyatakan paling

baik adalah Reksa Dana

Indeks Saham Progresif

(ISP).

4. M.D.

Todoni

A Post-Modern

Portfolio

Management

Approach on CEE

Markets

Sortino Ratio

and

Multipliers

Method

Hasil penelitian Sortino

menunjukkan Negara

Hongaria memiliki

hasil terbaik dan di sisi

lain, Negara Bulgaria

memiliki hasil

terburuk. Pada

Multipliers Method,

hasil terbaik diperoleh

di pasar modal Negara

Hungaria dan hasil

terburuk di pasar modal

Negara Bulgaria dan

Negara Polandia.

5. Poornima

dan

Sudhamathi

Performance

Analysis of

Growth Oriented

Equity Diversified

Mutual Fund

Schemes Using

Sortino Ratio

Sortino Ratio

and Average

Monthly

Return Percent

Hasil penelitian ini

menggambarkan bahwa

dari 102 dana, hanya 97

dana yang mampu

menghasilkan return

lebih dari tingkat

minimum pengembalian

yang dapat diterima..

Sedangkan 5 Reksa

Dana menghasilkan

kurang dari tingkat

minimum pengembalian

yang dapat diterima.

Sumber: Data Diolah

58

Tabel Lanjutan

No. Peneliti Judul Penelitian Alat Statistik Kesimpulan

6. Winda

Waridah

dan Elis

Mediawati

Analisis Kinerja

Reksadana

Syariah

Sharpe Ratio Hasil penelitian

menunjukkan bahwa

Reksa Dana Cipta

Syariah Equity

merupakan Reksa Dana

Saham Syariah yang

memiliki kinerja

terbaik dibandingkan

dengan Reksa Dana

Saham Syariah lainnya.

7. Kalpesh

dan

Mahesh

Comparative

Study On

Performance

Evaluation Of

Mutual Fund

Schemes Of

Indian Companies

Risk-Return

Analysis,

Treynor’s

Ratio, Sharp’s

Ratio, Sharp’s

Measure,

Jensen’s

Measure, and

Fama’s

Measure

Hasil penelitian

menunjukkan Indeks

Sharpe dari Reksa

Dana HDFC lebih

tinggi dari yang lain,

sehingga menunjukkan

kinerja yang baik

dibandingkan dengan

dana lainnya. Hasil

Indeks Treynor

mengungkapkan bahwa

Reksa Dana HDFC dan

Reliance menawarkan

hasil yang lebih baik.

8. Lye dan

Yusof

Performance of

Listed State-

owned Enterprise

Using Sortino

Ratio

Optimization

MATLAB Perusahaan milik

negara (BUMN) di

Indonesia secara relatif

memiliki hasil rasio

Sortino, return dan

risiko yang lebih tinggi

dibandingkan dengan

Malaysia dan

Singapura.

Sumber: Data Diolah

C. Kerangka Pemikiran

Kerangka berpikir merupakan suatu proses yang dilakukan oleh peneliti dari

memperoleh data hingga mengolah data tersebut dan kemudian

menginterpretasikan hasil data yang telah diolah. Berdasarkan landasan teori dan

59

hasil dari penelitian sebelumnya serta permasalahan yang telah dikemukakan,

maka kerangka pemikiran dari penelitian ini adalah sebagai berikut:

Gambar 2.1

Kerangka Berpikir

NORMAL TIDAK NORMAL

Sumber: Data Diolah

REKSA DANA SAHAM KONVENSIONAL DAN SYARIAH

NAB

EROV SORTINO MODIGLIANI

UJI NORMALITAS

UJI HOMOGENITAS

ANOVA WITH TUKEY TEST KRUSKAL-WALLIS


INTERPRETASI

PERBANDINGAN KINERJA REKSA DANA SAHAM

KONVENSIONAL DAN SYARIAH

DENGAN KINERJA PASAR (IHSG)

SHARPE TREYNOR JENSEN

60

D. Hipotesis Penelitian

Berdasarkan rumusan masalah dan kerangka pemikiran teoritis yang telah

diuraikan sebelumnya, maka hipotesis penelitian yang dapat dirumuskan adalah

sebagai berikut:

1. Hipotesis Pertama

Terdapat perbedaan Mean dari hasil kinerja Reksa Dana Saham

Konvensional dan Syariah pada periode 2014-2017 dengan metode EROV,

Sortino, Sharpe, Treynor, Jensen, dan Modigliani.

H0: µ1, µ2, µ3, µ4, µ5, µ6 : = (Tidak terdapat perbedaan mean antara

EROV, Sortino, Sharpe, Treynor,

Jensen, dan Modigliani)

Ha: µ1, µ2, µ3, µ4, µ5, µ6 : ≠ (Terdapat perbedaan mean antara EROV,

Sortino, Sharpe, Treynor, Jensen, dan

Modigliani)

1a) Terdapat perbedaan antara hasil kinerja RDS dengan metode EROV dengan

Sortino

H0: µ1 = µ2 : Tidak terdapat perbedaan mean antara EROV dan Sortino

Ha: µ1 ≠ µ2 : Terdapat perbedaan mean antara EROV dan Sortino

1b) Terdapat perbedaan antara hasil kinerja RDS dengan metode EROV dengan

Sharpe

H0: µ1 = µ3 : Tidak terdapat perbedaan mean antara EROV dan Sharpe

Ha: µ1 ≠ µ3 : Terdapat perbedaan mean antara EROV dan Sharpe

61

1c) Terdapat perbedaan antara hasil kinerja RDS dengan metode EROV dengan

Treynor

H0: µ1 = µ4 : Tidak terdapat perbedaan mean antara Sortino dan Treynor

Ha: µ1 ≠ µ4 : Terdapat perbedaan mean antara Sortino dan Treynor

1d) Terdapat perbedaan antara hasil kinerja RDS dengan metode EROV dengan

Jensen

H0: µ1 = µ5 : Tidak terdapat perbedaan mean antara EROV dan Jensen

Ha: µ1 ≠ µ5 : Terdapat perbedaan mean antara EROV dan Jensen

1e) Terdapat perbedaan antara hasil kinerja RDS dengan metode EROV dengan

Modigliani

H0: µ1 = µ6 : Tidak terdapat perbedaan mean antara EROV dan

Modigliani

Ha: µ1 ≠ µ6 : Terdapat perbedaan mean antara EROV dan Modigliani

1f) Terdapat perbedaan antara hasil kinerja RDS dengan metode Sortino dengan

Sharpe

H0: µ2 = µ3 : Tidak terdapat perbedaan mean antara Sortino dan Sharpe

Ha: µ2 ≠ µ3 : Terdapat perbedaan mean antara Sortino dan Sharpe

1g) Terdapat perbedaan antara hasil kinerja RDS dengan metode Sortino dengan

Treynor

H0: µ2 = µ4 : Tidak terdapat perbedaan mean antara Sortino dan Treynor

Ha: µ2 ≠ µ4 : Terdapat perbedaan mean antara Sortino dan Treynor

62

1h) Terdapat perbedaan antara hasil kinerja RDS dengan metode Sortino dengan

Jensen

H0: µ2 = µ5 : Tidak terdapat perbedaan mean antara Sortino dan Jensen

Ha: µ2 ≠ µ5 : Terdapat perbedaan mean antara Sortino dan Jensen

1i) Terdapat perbedaan antara hasil kinerja RDS dengan metode Sortino dengan

Modigliani

H0: µ2 = µ6 : Tidak terdapat perbedaan mean antara Sortino dan

Modigliani

Ha: µ2 ≠ µ6 : Terdapat perbedaan mean antara Sortino dan Modigliani

1j) Terdapat perbedaan antara hasil kinerja RDS dengan metode Sharpe dengan

Treynor

H0: µ3 = µ4 : Tidak terdapat perbedaan mean antara Sharpe dan Treynor

Ha: µ3 ≠ µ4 : Terdapat perbedaan mean antara Sharpe dan Treynor

1k) Terdapat perbedaan antara hasil kinerja RDS dengan metode Sharpe dengan

Jensen

H0: µ3 = µ5 : Tidak terdapat perbedaan mean antara Sharpe dan Jensen

Ha: µ3 ≠ µ5 : Terdapat perbedaan mean antara Sharpe dan Jensen

1l) Terdapat perbedaan antara hasil kinerja RDS dengan metode Sharpe dengan

Modigliani

H0: µ3 = µ6 : Tidak terdapat perbedaan mean antara Sharpe dan

Modigliani

Ha: µ3 ≠ µ6 : Terdapat perbedaan mean antara Sharpe dan Modigliani

63

1m) Terdapat perbedaan antara hasil kinerja RDS dengan metode Treynor

dengan Jensen

H0: µ4 = µ5 : Tidak terdapat perbedaan mean antara Treynor dan Jensen

Ha: µ4 ≠ µ5 : Terdapat perbedaan mean antara Treynor dan Jensen

1n) Terdapat perbedaan antara hasil kinerja RDS dengan metode Treynor

dengan Modigliani

H0: µ4 = µ6 : Tidak terdapat perbedaan mean antara Treynor dan

Modigliani

Ha: µ4 ≠ µ6 : Terdapat perbedaan mean antara Treynor dan Modigliani

1o) Terdapat perbedaan antara hasil kinerja RDS dengan metode Jensen dengan

Modigliani

H0: µ5 = µ6 : Tidak terdapat perbedaan mean antara Jensen dan

Modigliani

Ha: µ5 ≠ µ6 : Terdapat perbedaan mean antara Jensen dan Modigliani

2. Hipotesis Kedua

Terdapat perbedaan Mean antara hasil kinerja Reksa Dana Saham

Konvensional dan Syariah pada periode 2014-2017 antara keenam metode yaitu

EROV, Sortino, Sharpe, Treynor, Jensen, dan Modigliani dengan kinerja pasar

(IHSG).

H0: µ1, µ2, µ3, µ4, µ5, µ6, µ7 : = (Tidak terdapat perbedaan mean antara

EROV, Sortino, Sharpe, Treynor,

Jensen, Modigliani, dan IHSG)

64

Ha: µ1, µ2, µ3, µ4, µ5, µ6, µ7 : ≠ (Terdapat perbedaan mean antara EROV,

Sortino, Sharpe, Treynor, Jensen,

Modigliani, dan IHSG)

2a) Hasil kinerja RDS dengan metode EROV lebih besar jika dibandingkan

dengan kinerja pasar (IHSG)

H0: µ1 = µ7 : Tidak terdapat perbedaan mean antara EROV dan IHSG

Ha: µ1 > µ7 : Nilai mean dengan kinerja EROV lebih besar dibandingkan

dengan IHSG

2b) Hasil kinerja RDS dengan metode Sortino lebih besar jika dibandingkan

dengan kinerja pasar (IHSG).

H0: µ2 = µ7 : Tidak terdapat perbedaan mean antara Sortino dan IHSG

Ha: µ2 > µ7 : Nilai mean dengan kinerja Sortino lebih besar

dibandingkan dengan IHSG

2c) Hasil kinerja RDS dengan metode Sharpe lebih besar jika dibandingkan


H0: µ3 = µ7 : Tidak terdapat perbedaan mean antara Sharpe dan IHSG

Ha: µ3 > µ7 : Nilai mean dengan kinerja Sharpe lebih besar


2d) Hasil kinerja RDS dengan metode Treynor lebih besar jika dibandingkan


H0: µ4 = µ7 : Tidak terdapat perbedaan mean antara Treynor dan IHSG

65

Ha: µ4 > µ7 : Nilai mean dengan kinerja Treynor lebih besar


2e) Hasil kinerja RDS dengan metode Jensen lebih besar jika dibandingkan


H0: µ5 = µ7 : Tidak terdapat perbedaan mean antara Jensen dan IHSG

Ha: µ5 > µ7 : Nilai mean dengan kinerja Jensen lebih besar dibandingkan

dengan IHSG

2f) Hasil kinerja RDS dengan metode Modigliani lebih besar jika dibandingkan


H0: µ6 = µ7 : Tidak terdapat perbedaan mean antara Modigliani dan

IHSG

Ha: µ6 > µ7 : Nilai mean dengan kinerja Modigliani lebih besar


Untuk membuktikan hipotesis ini dilakukan dengan uji ANOVA dengan

Tukey Test. Dan akan dilakukan uji Kruskal-Wallis apabila data tidak normal dan

tidak memenuhi asumsi ANOVA. Uji ini dilakukan untuk menunjukkan

perbandingan rata-rata antara evaluasi kinerja Reksa Dana Saham Konvensional

dan Syariah yang dihitung dengan model EROV, Sortino, Sharpe, Treynor,

Jensen, dan Modigliani dan diperbandingkan dengan kinerja pasar (IHSG) di

Bursa Efek Indonesia.

14

BAB III

METODOLOGI PENELITIAN

A. Ruang Lingkup Penelitian

Ruang lingkup penelitian ini terfokus pada Reksa Dana Saham

Konvensional dan Syariah yang aktif pada periode tahun 2014 sampai dengan

2017. Penelitian ini dilakukan untuk mengevaluasi bagaimana kinerja Reksa Dana

Saham Konvensional dan Syariah yang ada di Indonesia. Penilaian terhadap

Reksa Dana Saham tersebut akan menggunakan model EROV, Sortino, Sharpe,

Treynor, Jensen, dan Modigliani. Adapun yang menjadi variabel dependen adalah

nilai EROV, Sortino, Sharpe, Treynor, Jensen, dan Modigliani. Penelitian ini

menggunakan metode statistik ANOVA dengan Tukey Test. Dan menggunakan

metode statistik Kruskal-Wallis apabila data yang digunakan dinyatakan tidak

normal. Penelitian ini dilakukan untuk mengetahui apakah ada perbedaan antara

kinerja Reksa Dana Saham tersebut yang diukur dengan metode EROV, Sortino,

Sharpe, Treynor, Jensen, dan Modigliani yang juga akan dibandingkan dengan

kinerja pasar yang mengacu pada nilai IHSG, apakah kinerja Reksa Dana Saham

Konvensional dan Syariah lebih baik dibandingkan kinerja pasar atau sebaliknya.

67

B. Metode Penentuan Sampel

Metode pengambilan sampel yang digunakan dalam penelitian ini adalah

Purposive Sampling. Pada teknik ini unsur populasi yang ditentukan menjadi

sampel didasarkan pada tujuan penelitian. Menurut Suharyadi dan Purwanto

(2004:332), purposive sampling adalah penarikan sampel dengan pertimbangan

tertentu. Pertimbangan tersebut didasarkan pada kepentingan atau tujuan

penelitian.

Sampel yang digunakan dalam penelitian ini adalah Reksa Dana Saham

Konvensional dan Syariah yang aktif dari desember tahun 2013 sampai dengan

tahun 2017. Dari 244 Reksa Dana Saham Konvensional yang aktif pada tahun

penelitian, namun hanya ada 30 Reksa Dana Saham yang mewakili kriteria

sampel. Sedangkan dari 47 Reksa Dana Saham Syariah yang aktif pada tahun

penelitian, namun hanya ada 10 Reksa Dana Saham yang mewakili kriteria

sampel. Adapun kriteria sampel yang dipilih adalah Reksa Dana yang mempunyai

syarat-syarat seperti di bawah ini:

1) Reksa Dana yang dijadikan sampel adalah Reksa Dana Saham.

2) Reksa Dana Saham Konvensional.

3) Reksa Dana Saham Syariah.

4) Merupakan Reksa Dana aktif, agar peneliti bisa melihat bagaimana

perkembangan kinerja Reksa Dana tersebut.

5) Reksa Dana Saham Konvensional yang telah beroperasi dari Desember

2013 sampai dengan Desember 2017.

68

6) Reksa Dana Saham Syariah yang telah beroperasi dari Desember 2013

sampai dengan Desember 2017.

7) Reksa Dana yang mempublikasikan laporan NAB bulanan periode

Desember 2013 sampai dengan Desember 2017.

Gambar 3.1

Pengelompokan Sampel

Tabel 3.1

Sampel RDS Konvensional

No Nama Reksa Dana Manajer Investasi

1. Bahana Dana Prima PT Bahana TCW Investment

Management

2. Batavia Dana Saham Optimal PT Batavia Prosperindo Aset

Manajemen

3. BNI Reksa Dana Berkembang PT BNI Asset Management

4. BNP Paripas Pesona PT BNP Paribas Investment Partners

5. BNP Paribas Star PT BNP Paribas Investment Partners

6. CIMB - Principal Total Return

Equity Fund

PT CIMB Principal Asset

Management

7. FS Indoequity Dividend Yield

Fund

PT First State Investments Indonesia

Sumber: Data diolah

1. 244 RDS Konvensional yang aktif (Sesuai

kriteria poin) 1), 2), dan 4)

2. 47 RDS Syariah yang aktif (Sesuai kriteria

poin) 1), 3), dan 4)

3. 30 RDS Konvensional yang sesuai dengan

kriteria poin 5) dan 7)

4. 10 RDS Syariah yang sesuai dengan

kriteria poin 6) dan 7)

69

Tabel Lanjutan


8. FS Indoequity Peka Fund PT First State Investments Indonesia

9. FS Indoequity Sectoral Fund PT First State Investments Indonesia

10. FS Indoequity Value Select Fund PT First State Investments Indonesia

11. Mandiri Investa Cerdas Bangsa PT Mandiri Manajemen Investasi

12. Manulife Dana Saham PT Manulife Aset Manajemen

Indonesia

13. Manulife Institutional Equity

Fund

PT Manulife Aset Manajemen

Indonesia

14. Manulife Saham Andalan PT Manulife Aset Manajemen

Indonesia

15. Maybank Dana Ekuitas PT Maybank Asset Management

16. Panin Dana Prima PT Panin Asset Management

17. Pratama Saham PT Pratama Capital Assets

Management

18. Reksa Dana AXA Maestrosaham PT AXA Asset Management

Indonesia

19. Reksa Dana Bahana Trailblazer

Fund

PT Bahana TCW Investment

Management

20. Reksa Dana BNP Paribas

Infrastruktur Plus

PT BNP Paribas Investment Partners

21. Reksa Dana BNP Paribas Solaris PT BNP Paribas Investment Partners

22. Reksa Dana CIMB - Principal

Indo Domestic Equity Fund


Management

23. Reksa Dana Dana Ekuitas

Andalan

PT Bahana TCW Investment

Management

24. Reksa Dana Mandiri Investa

Atraktif

PT Mandiri Manajemen Investasi

25. Reksa Dana Mandiri Saham

Atraktif


26. Reksa Dana Pratama Ekuitas PT Pratama Capital Assets

Management

27. Reksa Dana Simas Danamas

Saham

PT Sinarmas Asset Management

Sumber: Data Diolah

70

Tabel Lanjutan


28. Rencana Cerdas PT Ciptadana Asset Management

29. TRAM Consumption Plus PT Trimegah Asset Management

30 TRIM Kapital PT Trimegah Asset Management

Sumber: Data Diolah

Tabel 3.2

Sampel RDS Syariah


1. Batavia Dana Saham Syariah PT Batavia Prosperindo Aset

Manajemen

2. CIMB - Principal Islamic Equity

Growth Syariah


Management

3. Cipta Syariah Equity PT Ciptadana Asset Management

4. Mandiri Investa Atraktif - Syariah PT Mandiri Manajemen Investasi

5. Mandiri Investa Ekuitas Syariah PT Mandiri Manajemen Investasi

6. Panin Dana Syariah Saham PT Panin Asset Management

7. Reksa Dana Manulife Syariah

Sektoral Amanah

PT Manulife Aset Manajemen

Indonesia

8. Reksa Dana MNC Dana Syariah

Ekuitas

PT MNC Asset Management

9. Reksa Dana Syariah BNP Paribas

Pesona Syariah


10. Reksa Dana Trim Syariah Saham PT Trimegah Asset Management

Sumber: Data Diolah

C. Metode Pengumpulan Data

Metode pengumpulan data yang digunakan dalam penelitian ini adalah

metode dokumentasi, yakni dimana metode tersebut merupakan metode yang

digunakan untuk mengumpulkan data sekunder dan data kepustakaan.

71

1) Penelitian Kepustakaan (Library Research)

Penelitian ini dilakukan melalui studi kepustakaan yaitu dengan cara

mengumpulkan pengetahuan teoritis yang relevan dengan cara membaca

dan mempelajari buku-buku, jurnal-jurnal, artikel, serta literatur keterangan-

keterangan dari sumber lain baik di Indonesia maupun asing yang

mempunyai hubungan dengan permasalahan yang dibahas dalam penelitian

ini.

2) Data Sekunder (Internet Research)

Data sekunder merupakan data yang diperoleh dengan cara

mengumpulkan dokumen atau laporan yang bersumber dari instansi atau

pihak-pihak lain yang berkaitan dan mendukung terhadap penelitian ini.

Dalam penelitian ini jenis data yang diambil adalah:

a) List Reksa Dana Saham Konvensional dan Syariah yang aktif dan data

NAB Reksa Dana selama periode bulan Desember tahun 2013 sampai

dengan bulan Desember tahun 2017. (https://reksadana.ojk.go.id dan

https://www.bareksa.com/)

b) Data tingkat suku bunga bebas risiko yakni menggunakan suku bunga

(BI Rate), berupa tingkat suku bunga yang ditawarkan oleh Bank

Indonesia selama tahun penelitian. (http://www.bi.go.id dan

https://www.bps.go.id)

c) Data harga IHSG yang diperoleh dari (http://finance.yahoo.com)

https://reksadana.ojk.go.id/

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

http://finance.yahoo.com/

72

Dalam melakukan pengujian, peneliti melakukan pengolahan data

dengan menggunakan Software IBM Statistic SPSS Vol. 24, dan Microsoft

Excel 2007.

D. Metode Analisis Data

Merupakan suatu metode yang digunakan untuk mengolah suatu data

penelitian dengan menggunakan proses penyederhanaan data dalam bentuk yang

mudah dibaca dan diinterpretasikan.

Dalam penelitian ini digunakan metode EROV, Sortino, Sharpe, Treynor,

Jensen, dan Modigliani untuk mengevaluasi kinerja Reksa Dana Saham

Konvensional dan Syariah dan juga untuk membandingkan kinerja Reksa Dana

Saham tersebut. Setelah semua data yang dibutuhkan terkumpul, barulah

dilakukan pengujian dengan tahapan-tahapan sebagai berikut:

1. Return Benchmark (IHSG) dan NAB Reksa Dana Saham

Return benchmark (IHSG) dan NAB Reksa Dana Saham dapat

dihitung dengan menggunakan rumus berikut:

𝐑𝐦,𝐭 = 𝐈𝐇𝐒𝐆𝐭− 𝐈𝐇𝐒𝐆𝐭−𝟏

𝐈𝐇𝐒𝐆𝐭−𝟏 𝐑𝐢,𝐭 =

𝐍𝐀𝐁𝐭− 𝐍𝐀𝐁𝐭−𝟏

𝐍𝐀𝐁𝐭−𝟏

Dimana:




Ri,t : Return Reksa Dana i pada periode t

NABt : Nilai NAB pada periode t

NABt−1 : Nilai NAB pada periodet−1

73

2. Menghitung Varians Saham (Volatilitas Saham)

Untuk menghitung varians saham dapat menggunakan rumus berikut:

𝝈𝟐 = ∑ (𝒓��𝒏𝒊=𝟏 – r)2 / (n-1)

Dimana:

ri : Rata-rata return saham

r : return saham

σ2 : varians saham

3. Menghitung Risiko Reksa Dana

Untuk menghitung risiko Reksa Dana dapat digunakan rumus berikut:

𝜎 = √∑(𝑟𝑖 − 𝑟��

2)2 ∶ (𝑛 − 1)

Dimana:

ri : Return saham

ri : Rata-rata return saham

n : Jumlah periode Reksa Dana

4. Evaluasi Kinerja Reksa Dana

a) Excess Return on Value-at-Risk (EROV)

VaR = - (R + Zα * σ)

Dimana:

α : tingkat kepercayaan (confidence level)


74

Ketika VaR digunakan untuk menentukan kinerja risk-

adjusted, ukuran Excess Return on VaR (EVaR) digunakan. Hal ini

memperbandingkan antara excess return asset dengan nilai VaR

suatu aset. EvaR dapat dihitung dengan menggunakan formula

berikut: (Wiesinger, 2010)


Dimana:




VaR : Portofolio VaR (parametrik VaR diasumsikan berdistribusi

normal)

b) Rasio Sortino

Metode ini hampir serupa dengan pengukuran yang dilakukan

oleh metode Sharpe dengan dua perbedaan utama yaitu imbal hasil

aset bebas risiko diganti dengan imbal hasil minimum yang

diharapkan dan standar deviasi yang digunakan hanya standar

deviasi dari imbal hasil portofolio yang berada dibawah imbal hasil

minimum yang ditetapkan dimana dalam penelitian ini hasil

minimum yang ditetapkan berasal dari nilai suku bunga Bank

Indonesia. Adapun formula perhitungan yang digunakan adalah:

75



Dimana:




Menurut Chaudry dan Johnson (2008) adapun downside

deviation (DD) sendiri dapat dihitung dengan formula berikut:

𝑫𝑫𝟐 = 𝟏


𝑵

𝒕=𝟏

Dimana:


MAR : Minimum Acceptable Return, yakni suku bunga bebas

risiko (BI rate)

Tingkat suku bunga Sertifikat Bank Indonesia digunakan

sebagai tingkat suku bunga bebas risiko. Besarnya Minimal

Acceptable Return (MAR) adalah tingkat suku bunga minimum

yang diharapkan sebagai return oleh setiap investor dari investasi

yang dilakukannya. Namun karena penelitian ini dilakukan

terhadap Reksa Dana secara umum, bukan untuk suatu investor

tertentu, maka tingkat suku bunga Sertifikat Bank Indonesia

digunakan sebagai MAR.

76

Return yang berada dibawah MAR maka akan dianggap

sebagai return yang tidak menguntungkan atau risiko dan return

yang lebih besar dari MAR akan dikatakan sebagai return yang

menguntungkan.

c) Metode Sharpe (Excess Return to Valiability Measure)


pada rasio variabilitas dari portofolio, metode ini lebih dikenal

dengan rasio Sharpe, yang diformulasikan sebagai berikut:

Sp = (𝐑𝐢 – 𝐑𝐟) / 𝛔𝐩

Dimana:

Sp : Sharpe index







menilai risiko.


dianggap tidak memiliki risiko, atau σ sama dengan 0; biasanya

surat hutang pemerintah, misalnya T-bills di US dianggap sebagai

risk free.

77

Metode Sharpe digambarkan sebagai slope yang dihasilkan

oleh rata-rata return (garis vertikal) dengan risiko (garis horizontal)

pada tingkat bebas risiko sebesar 𝑅𝑓. Semakin besar slope yang

terjadi, maka semakin baik kinerja portofolio.

d) Metode Treynor (Excess Return to Beta)

Model ini dikembangkan oleh Treynor (1965) yang

diperkenalkan dalam artikelnya di Harvard Business Review Jan-

Feb 1965, “How to rate management of investment funds”. Treynor

lebih menekankan pada tingkat volatilitas portofolio.

Secara umum dapat dinyatakan bahwa metode Treynor

merupakan hasil dari realisasi return portofolio dikurangi dengan

tingkat bebas risiko yang dimilikinya. Kemudian hasil dari

pengurangan tersebut dibagi dengan volatilitas return yang

dinotasikan dalam Beta (β) dari portofolio. Pernyataan tersebut

dapat dijadikan persamaan matematis dengan formula:

T = 𝐑𝐩 - 𝐑𝐟 / β

Dimana:

T : Treynor ratio

Rp : Rata-rata expected return yang terjadi pada portofolio



78

Perhitungan yang dilakukan dengan metode Treynor adalah

untuk mengukur risiko premium dari portofolio, dimana risiko

premium tersebut adalah selisih antara return portofolio dengan

tingkat bebas risiko yang dimiliki oleh portofolio. Risiko premium

ini berhubungan dengan systematic risk yang diasumsikan terdapat

dalam portofolio.

e) Metode Jensen


portofolio yang didasarkan pada Capital Aset Pricing Model

(CAPM). Expected return untuk beberapa sekuritas atau portofolio

adalah:

α = (𝐑𝐩 - 𝐑𝐟) – β (𝐑𝐦 - 𝐑𝐟)

Dimana:


dengan sumbu Y.



pengukuran.



79


ukuran-ukuran risk-adjusted ini. Angka peringkat tidak absolut

tetapi bersifat relatif, dan tidak bisa menunjukkan dengan pasti

apakah perbedaan-perbedaan yang timbul tersebut signifikan secara

statistik.

f) Metode 𝑀2 atau M-square measure (Modigliani)

M-square measure, merupakan perluasan dari metode Sharpe

ratio. M-square measure diperoleh dari menghitung Sharpe ratio.

Kemudian, mengalikan hasil perhitungan Sharpe ratio dengan

standar deviasi pasar (standar deviasi yang dihitung melalui return

pasar). Perhitungan standar diperoleh dan menggunakan fungsi

rumus Excel (=stdev(...)); stdev (return pasar). Hasil yang telah

diperoleh tersebut, ditambah dengan return bebas risiko (BI rate).

Kinerja portofolio akan dibandingkan secara langsung dengan

kinerja return pasar.

Penilaian: jika 𝑀2 atau M-square measure (Modigliani) Reksa

Dana positif atau lebih besar dari 𝑀2 atau M-square measure

(Modigliani) pasar (selalu nol) maka kinerja Reksa Dana baik

(Hartono, 2010;659-660). Metode 𝑀2 atau M-square measure

(Modigliani) merupakan perluasan dari metode Sharpe, maka

formulanya:

80

𝐌𝟐 = (𝐑𝐩 - 𝐑𝐟) / 𝛔𝐩 x 𝛔𝐦 + 𝐑𝐟

Dimana:






5. Melakukan Uji Normalitas dengan Kolmogorov-Smirnov

Uji normalitas dilakukan untuk mengetahui apakah sebuah data tersebut

berdistribusi normal atau tidak. Uji normalitas ini bisa dilakukan dengan

banyak cara, seperti dengan melihat nilai Skewness-Kurtosis, normal p-plot,

maupun yang akan digunakan dalam penelitian ini, yaitu Kolmogorov-

Smirnov.

Dalam uji normalitas dengan Kolmogorov-Smirnov data dapat diketahui

berdistribusi normal bila data tersebut terbukti tidak signifikan atau p > α (p

> 0,05). Dan data terbukti tidak berdistribusi normal bila data tersebut

signifikan atau p < α (p < 0,05).

6. ANOVA dengan Tukey Test

Setelah dilakukan perhitungan kinerja Reksa Dana Saham

Konvensional dan Syariah dengan metode EROV, Sortino, Sharpe, Treynor,

Jensen, dan Modigliani, setelah itu akan diperbandingkan dengan kinerja

pasarnya. Dan setelah dilakukan uji normalitas, apabila data tersebut

81

berdistribusi normal, maka untuk mengetahui keakuratan hasil keenam

metode tersebut maka dilakukanlah uji ANOVA dengan Tukey Test.

Menurut Imam Ghazali (2011:68), Analysis of Variance (ANOVA)

merupakan metode untuk menguji hubungan antara satu variabel dependen

(skala metrik) dengan satu atau lebih variabel independen (skala nonmetrik

atau kategorikal dengan kategori lebih dari dua). Hubungan antara satu

variabel dependen dengan satu variabel independen disebut One Way

ANOVA. Pada kasus satu variabel dependen metrik dan dua atau tiga

variabel independen kategorikal sering disebut Two Ways ANOVA dan

Three Ways ANOVA.

ANOVA digunakan untuk mengetahui pengaruh utama (main effect)

dan pengaruh interaksi (interaction effect) dari variabel independen

kategorikal (sering disebut faktor) terhadap variabel dependen metrik.

Pengaruh utama atau main effect adalah pengaruh langsung variabel

independen terhadap variabel dependen.

Untuk dapat menggunakan uji statistik ANOVA harus dipenuhi

beberapa asumsi terlebih dahulu, yaitu:

a. Homogeneity of Variance

Variabel dependen harus memiliki varian yang sama dalam setiap

kategori variabel independen. Jika terdapat lebih dari satu variabel

independen, maka harus ada homogeneity of variance didalam cell yang

dibentuk oleh variabel independen kategorikal. Dalam SPSS diberikan tes

dengan nama Levene’s test of Homogeneity of variance. Jika nilai Levene

82

test signifikan (probabilitas < 0.05) maka hipotesis nol akan ditolak bahwa

group memiliki variance yang berbeda dan hal ini menyalahi asumsi. Jadi

yang dikehendaki adalah tidak dapat menolak hipotesis nol atau hasil

Levene test tidak signifikan (probabilitas >0.05). Walaupun asumsi variance

sama ini dilanggar, Box (1954) menyatakan bahwa ANOVA masih tetap

dapat digunakan oleh karena ANOVA robust untuk penyimpangan yang

kecil dan moderat dari homogeneity of variance.

b. Random Sampling

Untuk tujuan uji signifikansi, maka subjek didalam grup harus diambil

secara random.

c. Multivariate Normality

Untuk tujuan uji signifikansi, maka variabel harus mengikuti distribusi

normal multivariate. Variabel dependen terdistribusi secara normal dalam

setiap kategori variabel independen. ANOVA masih tetap robust walaupun

terdapat penyimpangan asumsi multivariate normality.

Analysis of variance yang digunakan untuk membandingkan nilai rata-rata

tiga atau lebih sampel yang tidak berhubungan pada dasarnya adalah

menggunakan F test yaitu estimate between groups variance (atau mean-squares)

dibandingkan dengan estimate within groups varianceatau secara rumus sebagai

berikut:

83

F = 𝑩𝒆𝒕𝒘𝒆𝒆𝒏 𝒈𝒓𝒐𝒖𝒑𝒔 𝒆𝒔𝒕𝒊𝒎𝒂𝒕𝒆𝒅 𝒗𝒂𝒓𝒊𝒂𝒏𝒄𝒆 𝐚𝐭𝐚𝐮 𝒎𝒆𝒂𝒏−𝒔𝒒𝒖𝒂𝒓𝒆𝒔

𝑾𝒊𝒕𝒉𝒊𝒏 𝒈𝒓𝒐𝒖𝒑𝒔 𝒆𝒔𝒕𝒊𝒎𝒂𝒕𝒆𝒅 𝒗𝒂𝒓𝒊𝒂𝒏𝒄𝒆 𝐚𝐭𝐚𝐮 𝒎𝒆𝒂𝒏−𝒔𝒒𝒖𝒂𝒓𝒆𝒔

Total variance dalam variabel dependen dapat dipandang memiliki 2 (dua)

komponen yaitu variance yang berasal dari variabel independen dan variance

yang berasal dari faktor lainnya. Variance dari faktor lain ini sering disebut

dengan error atau residual variance. Variance yang berasal dari variabel

independen disebut dengan explained variance. Jika between group (explained)

variance lebih besar dari within group (residual) variance, maka nilai F ratio

akan tinggi yang berarti perbedaan antara nilai means terjadi acak.

Within group variance atau sum of squares adalah jumlah variance dari

group. Sedangkan mean squares adalah jumlah sum of squares dibagi dengan

degree of freedom. Degree of freedom adalah jumlah kasus dikurangi 1 (satu)

pada setiap gruop [(jumlah kasus grup satu – 1) + (jumlah kasus grup 2 – 1) dan

seterusnya]. Sedangkan between group variance dapat dihitung dengan rumus di

bawah ini:

Total Variance = Between Group (Explained) Variance

+ Within Group (Error) Variance

7. Melakukan Uji Kruskal-Wallis

Apabila setelah dilakukan uji Homogeneity of Variance, data yang

digunakan untuk penelitian dinyatakan tidak normal atau tidak memiliki

varians yang sama, maka untuk penelitian selanjutnya digunakan uji statistik

Kruskal-Wallis. Uji statistik tersebut termasuk dalam statistik non

parametrik, yaitu merupakan alternatif untuk memenuhi validitas

84

berdasarkan asumsi-asumsi umum. Pengujian statistik non parametrik

digunakan untuk pengujian populasi yang seringkali dihadapkan pada uji

yang harus dilakukan tanpa ketergantungan pada asumsi-asumsi kaku yang

bersifat khusus. Oleh karena itu, prosedur yang digunakan dalam statistik

non parametrik tidak harus berdistribusi normal (Pidekso, 2009:145).

Uji Kruskal-Wallis dikenal juga dengan nama Analisis Varians Data

Berperingkat. Analisis varians itu sendiri digunakan untuk membandingkan

dua atau lebih nilai rata-rata populasi secara bersamaan atau simultan.

Analisis varians melihat apakah varians dari populasi tersebut sama. Dalam

menggunakan analisis varians juga harus dipenuhi syarat-syaratnya, yakni

seperti di bawah ini:

a) Populasi yang diteliti mempunyai distribusi normal.

b) Populasi mempunyai standar deviasi yang sama.

c) Dan sampel yang ditarik dari populasi bersifat bebas serta diambil

secara acak.

Uji Kruskal-Wallis juga dimaksudkan sama dengan ANOVA, namun

hanya memerlukan data skala ordinal atau peringkat. Nilai pengamatan yang

ada diberikan peringkat, dan data peringkat itulah yang akan digunakan

untuk uji varians. Uji Kruskal-Wallis juga tidak memerlukan asumsi atau

syarat sebagaimana analisis varians lainnya. Untuk menentukan nilai uji

Kruskal-Wallis dinyatakan dengan 𝐻1dan dirumuskan sebagai berikut:

(Suharyadi dan Purwanto, 2009:328)

85

𝑯 = 𝟏𝟐

𝑵 (𝑵 + 𝟏)[(∑ 𝑹𝟏)𝟐

𝒏𝟏+

(∑ 𝑹𝟐)𝟐

𝒏𝟐+ ⋯ +

(∑ 𝑹𝒌)𝟐

𝒏𝒌

] − 𝟑(𝑵 + 𝟏)

Dimana:

H : Nilai statistik Kruskal-Wallis

N : Jumlah total sampel

R1 : Jumlah peringkat sampel 1

Rk : Jumlah peringkat sampel ke-k

n1 : Jumlah sampel 1

nk: Jumlah sampel ke-k

E. Operasional Variabel Penelitian

Variabel utama yang dibahas dalam penelitian ini adalah return NAB Reksa

Dana Saham Konvensional dan Syariah yang diperdagangkan di OJK, yang akan

diperbandingkan dengan kinerjanya secara teoritis berdasarkan perhitungan yang

didapat melalui metode EROV, Sortino, Sharpe, Treynor, Jensen, dan Modigliani.

Dari perhitungan melalui keenam metode tersebut akan diuji keakuratannya

terhadap kinerja pasar (IHSG) di Indonesia melalui uji ANOVA dengan Tukey

Test, dan bila data tidak normal menggunakan uji Kruskal-Wallis.

Adapun variabel yang digunakan dalam penelitian ini adalah sebagai

berikut: evaluasi kinerja Reksa Dana Saham Konvensional dan Syariah yang

digambarkan dengan enam rasio yang digunakan, EROV, Sortino, Sharpe,

Treynor, Jensen, Modigliani, dan IHSG.

86

1) Variabel Dependen

Dalam penelitian ini yang menjadi variabel dependen adalah:

a. Excess Return on Value-at-Risk (EROV)

VaR = - (R + Zα * σ)

Dimana:

α : tingkat kepercayaan (confidence level)


Ketika VaR digunakan untuk menentukan kinerja risk-

adjusted, ukuran Excess Return on VaR (EVaR) digunakan. Hal ini

memperbandingkan antara excess return asset dengan nilai VaR

suatu aset. EvaR dapat dihitung dengan menggunakan formula

berikut: (Wiesinger, 2010)


Dimana:




VaR : Portofolio VaR (parametrik VaR diasumsikan

berdistribusi normal)

87

b. Rasio Sortino

Adapun formula perhitungan yang digunakan adalah:



Dimana:




Menurut Chaudry dan Johnson (2008) adapun downside

deviation (DD) sendiri dapat dihitung dengan formula berikut:

𝑫𝑫𝟐 = 𝟏


𝑵

𝒕=𝟏

Dimana:


MAR : Minimum Acceptable Return, yakni suku bunga bebas

risiko (BI rate)

Tingkat suku bunga Sertifikat Bank Indonesia digunakan

sebagai tingkat suku bunga bebas risiko. Besarnya Minimal

Acceptable Return (MAR) adalah tingkat suku bunga minimum

yang diharapkan sebagai return oleh setiap investor dari investasi

yang dilakukannya. Namun karena penelitian ini dilakukan

terhadap Reksa Dana secara umum, bukan untuk suatu investor

88

tertentu, maka tingkat suku bunga Sertifikat Bank Indonesia

digunakan sebagai MAR.

Return yang berada dibawah MAR maka akan dianggap

sebagai return yang tidak menguntungkan atau risiko dan return

yang lebih besar dari MAR akan dikatakan sebagai return yang

menguntungkan.

c. Metode Sharpe (Excess Return to Valiability Measure)


pada rasio variabilitas dari portofolio, metode ini lebih dikenal

dengan rasio Sharpe, yang diformulasikan sebagai berikut:

Sp = E(Ri – Rf) / σp

Dimana:

Sp : Sharpe index







menilai risiko.

89


dianggap tidak memiliki risiko, atau σ sama dengan 0; biasanya

surat hutang pemerintah, misalnya T-bills di US dianggap sebagai

risk free.

Metode Sharpe digambarkan sebagai slope yang dihasilkan

oleh rata-rata return (garis vertikal) dengan risiko (garis horizontal)

pada tingkat bebas risiko sebesar 𝑅𝑓. Semakin besar slope yang

terjadi, maka semakin baik kinerja portofolio.

d. Metode Treynor (Excess Return to Beta)

Model ini dikembangkan oleh Treynor (1965) yang

diperkenalkan dalam artikelnya di Harvard Business Review Jan-

Feb 1965, “How to rate management of investment funds”. Treynor

lebih menekankan pada tingkat volatilitas portofolio.

Secara umum dapat dinyatakan bahwa metode Treynor

merupakan hasil dari realisasi return portofolio dikurangi dengan

tingkat bebas risiko yang dimilikinya. Kemudian hasil dari

pengurangan tersebut dibagi dengan volatilitas return yang

dinotasikan dalam Beta (β) dari portofolio. Pernyataan tersebut

dapat dijadikan persamaan matematis dengan formula:

90

T = (𝐑𝐩) - 𝐑𝐟 / β

Dimana:

T : Treynor ratio

E (Rp) : Rata-rata expected return yang terjadi pada portofolio



Perhitungan yang dilakukan dengan metode Treynor adalah

untuk mengukur risiko premium dari portofolio, dimana risiko

premium tersebut adalah selisih antara return portofolio dengan

tingkat bebas risiko yang dimiliki oleh portofolio. Risiko premium

ini berhubungan dengan systematic risk yang diasumsikan terdapat

dalam portofolio.

f. Metode Jensen


portofolio yang didasarkan pada Capital Aset Pricing Model

(CAPM). Expected return untuk beberapa sekuritas atau portofolio

adalah:

α = (𝐑𝐩 - 𝐑𝐟) – β (𝐑𝐦 - 𝐑𝐟)

Dimana:


dengan sumbu Y.


91


pengukuran.




ukuran-ukuran risk-adjusted ini. Angka peringkat tidak absolut tetapi

bersifat relatif, dan tidak bisa menunjukkan dengan pasti apakah

perbedaan-perbedaan yang timbul tersebut signifikan secara statistik.

g. M2 atau M-square measure (Modigliani)

M-square measure, merupakan perluasan dari metode Sharpe

ratio. M-square measure diperoleh dari menghitung Sharpe ratio.

Kemudian, mengalikan hasil perhitungan Sharpe ratio dengan

standar deviasi pasar (standar deviasi yang dihitung melalui return

pasar). Perhitungan standar diperoleh dan menggunakan fungsi

rumus Excel (=stdev(...)); stdev (return pasar). Hasil yang telah

diperoleh tersebut, ditambah dengan return bebas risiko (BI rate).

Kinerja portofolio akan dibandingkan secara langsung dengan

kinerja return pasar.

Penilaian: jika 𝑀2 atau M-square measure (Modigliani) Reksa

Dana positif atau lebih besar dari 𝑀2 atau M-square measure

(Modigliani) pasar (selalu nol) maka kinerja Reksa Dana baik

(Hartono, 2010;659-660). Metode 𝑀2 atau M-square measure

92

(Modigliani) merupakan perluasan dari metode Sharpe, maka

formulanya:

𝐌𝟐 = (𝐑𝐩 - 𝐑𝐟) / 𝛔𝐩 x 𝛔𝐦 + 𝐑𝐟

Dimana:






h. Return Benchmark (IHSG)

Menurut Rodoni dan Ali (2010:183), indeks pasar merupakan

alat ukur kinerja sekuritas khususnya saham yang listing di bursa

yang digunakan oleh bursa-bursa dunia. IHSG digunakan untuk

mengukur kinerja saham. Fungsinya juga sebagai benchmark

kinerja portofolio, indikator trend pasar, indikator tingkat

keuntungan dan sebagai fasilitas perkembangan produk derivatif.

Return benchmark (IHSG) dapat dihitung dengan menggunakan

rumus berikut:

93

𝐑𝐦,𝐭 = 𝐈𝐇𝐒𝐆𝐭− 𝐈𝐇𝐒𝐆𝐭−𝟏

𝐈𝐇𝐒𝐆𝐭−𝟏 𝐑𝐢,𝐭 =

𝐍𝐀𝐁𝐭− 𝐍𝐀𝐁𝐭−𝟏

𝐍𝐀𝐁𝐭−𝟏

Dimana:




Ri,t : Return Reksa Dana i pada periode t

NABt : Nilai NAB pada periode t

NABt−1 : Nilai NAB pada periodet−1

2) Variabel Faktor (Grouping Variable)

Dalam uji ANOVA maupun Kruskal-Wallis yang diuji adalah variabel

dependennya terhadap variabel faktor yang melatarbelakanginya. Dalam

penelitian ini yang menjadi grouping variable adalah metode kinerja yang

digunakan untuk mengevaluasi kinerja Reksa Dana Saham Konvensional

dan Syariah yaitu, EROV, Sortino, Sharpe, Treynor, Jensen dan Modigliani,

dan diperbandingkan juga dengan kinerja pasar (IHSG).

94

BAB IV

HASIL DAN PEMBAHASAN

A. Sekilas Gambaran Umum Tentang Objek Penelitian

1) Reksa Dana Saham

Reksa Dana Saham (RDS) adalah Reksa Dana yang melakukan

investasi sekurang-kurangnya 80% dari portofolio yang dikelolanya ke

dalam Efek bersifat ekuitas (saham). Berbeda dengan Efek pendapatan tetap

seperti deposito dan obligasi, dimana investor lebih berorientasi pada

pendapatan bunga, Efek saham umumnya memberikan potensi hasil yang

lebih tinggi berupa capital gain melalui pertumbuhan harga-harga saham.

Selain hasil dari capital gain, Efek saham juga memberikan hasil lain

berupa dividen.

Di Indonesia hanya sebagian kecil investor yang sudah melakukan

investasi pada saham. Memang tidak mudah berinvestasi di saham. Kendala

utama yang dihadapi investor antara lain adalah terbatasnya kemampuan

untuk menganalisa dan memilih saham, terbatasnya dana untuk melakukan

diversifikasi, serta terbatasnya waktu untuk terus memonitor kondisi pasar.

Dibandingkan dengan RDPU dan RDPT, RDS memberikan potensi

pertumbuhan nilai investasi yang lebih besar, demikian juga risikonya. RDS

menjadi alternatif menarik bagi investor yang mengerti potensi investasi

pada saham untuk jangka panjang, sehingga dana yang digunakan untuk

berinvestasi merupakan dana untuk kebutuhan jangka panjangnya. Jadi

95

selain harus mengerti bahwa investasi saham merupakan investasi jangka

panjang, investor juga harus mengerti dan bersedia menerima risiko

investasi yang menyertainya. (Pratomo dan Nugraha, 2001:72)

B. Analisa dan Pembahasan

1) Analisis Deskriptif

Penelitian ini menggunakan 30 sampel Reksa Dana Saham

Konvensional dan 10 sampel Reksa Dana Saham Syariah selama periode

empat tahun yakni dari 2014-2017. Data yang digunakan merupakan data

tahunan setiap sampel Reksa Dana Saham. 30 sampel Reksa Dana Saham

Konvensional dan 10 sampel Reksa Dana Saham Syariah yang digunakan

dihitung menggunakan keenam metode yakni EROV, Sortino, Sharpe,

Treynor, Jensen, dan Modigliani untuk menguji kinerja Reksa Dana Saham

tersebut, dan akan dibandingkan dengan return market yang dicerminkan

oleh IHSG. Adapun yang tercermin dalam hasil deskriptif yang telah diolah

menunjukkan banyaknya total kasus (N), mean, standar deviation,

minimum, dan nilai maximum.

a. EROV

Dari hasil analisis deskriptif yang telah dilakukan dapat dilihat

pada tabel di halaman selanjutnya bahwa nilai N atas variabel EROV

atau banyaknya data yang digunakan berjumlah 120 untuk RDS

Konvensional, karena penelitian menggunakan 30 sampel selama

empat tahun. Data yang digunakan terbukti valid semua dengan N

sejumlah 120. Variabel EROV dalam hasil uji deskriptif tersebut

96

memiliki nilai mean atau nilai rata-rata sebesar 0,0073 dan nilai

standard error yakni besarnya nilai error pada data yang digunakan

sebesar 0,0384. Dan memiliki nilai standar deviasi atau besarnya nilai

risiko sebesar 0,4207. Dengan nilai minimum sebagai nilai yang paling

rendah sebagai batas bawah yakni -0,2250 dan nilai maximum sebagai

nilai tertinggi sebagai batas atas sebesar 1,4987.

Tabel 4.1

Analisis Deskriptif (1) RDS Konvensional

Descriptive Statistics

N Minimum Maximum Mean Std. Deviation

Statistic Statistic Statistic Statistic Std. Error

Statistic

EROV 120 -,2250 1,4987 ,007250 ,0384063 ,4207198

Valid N (listwise)

120

Sumber: Hasil Olah Data dengan IBM SPSS 24

Dari hasil perhitungan yang telah dilakukan dapat dilihat pada

tabel di halaman selanjutnya bahwa kinerja RDS Konvensional

menggunakan metode EROV dengan hasil terendah berada pada tahun

2015 dengan nilai return rata-rata bernilai negatif. Hal itu mungkin

karena pada tahun 2015, NAB perusahaan Reksa Dana BNP Paribas

Infrastruktur Plus mengalami penurunan prospektus yang mungkin

dikarenakan pengaruh faktor perekonomian yang sedang tidak stabil

sehingga membuat investor cenderung lebih pintar dalam memilih

produk Reksa Dana sebagai investasinya. Dan kinerja RDS

Konvensional paling besar berada pada tahun 2014 dengan kisaran

antara 90% sampai dengan 200%. Hal itu mungkin karena adanya

97

tingkat penurunan kinerja RDS pada tahun-tahun sebelumnya,

sehingga membuat dunia investasi khususnya pada Reksa Dana BNP

Paribas Infrastruktur Plus menjadi sangat tinggi kinerjanya agar dapat

menarik bagi investor untuk menanamkan investasinya kembali.

Tabel 4.2

Hasil Perhitungan EROV RDS Konvensional

No. Nama Reksa

Dana Manajer Investasi

EROV

2014 2015 2016 2017

1. Bahana Dana Prima

PT Bahana TCW Investment Management

99,98% -17,02% 11,78% 49,31%

2. Batavia Dana Saham Optimal

PT Batavia Prosperindo Aset Manajemen

53,69% -20,77% 8,63% 60,91%

3. BNI Reksadana Berkembang

PT BNI Asset Management

96,35% -14,07% 6,09% 27,80%

4. BNP Paribas Pesona


89,06% -15,10% 8,23% 41,08%


57,51% -17,37% 6,66% 40,35%

6. CIMB - Principal Total Return Equity Fund

PT CIMB Principal Asset Management

83,40% -20,84% 19,72% 77,80%

7. FS Indoequity Dividend Yield Fund


90,42% -15,39% 4,66% 56,39%

8. FS Indoequity Peka Fund


64,91% -16,12% 6,36% 48,74%

98

Tabel Lanjutan

No. Nama Reksa


EROV

2014 2015 2016 2017

9. FS Indoequity Sectoral Fund


63,90% -16,63% 5,11% 44,81%

10. FS Indoequity Value Select Fund


47,04% -20,81% 2,08% 19,80%

11. Mandiri Investa Cerdas Bangsa


94,57% -16,15% 12,09% 30,22%

12. Manulife Dana Saham

PT Manulife Aset Manajemen Indonesia

70,79% -18,42% 9,01% 38,64%

13. Manulife Institutional Equity Fund


95,80% -18,68% 17,13% 29,30%

14. Manulife Saham Andalan


73,05% -19,74% 16,19% 14,90%

15. Maybank Dana Ekuitas

PT Maybank Asset Management

28,62% -18,35% 8,43% 100,66%

16. Panin Dana Prima

Panin Asset Management

35,99% -19,41% 11,43% 31,82%

17. Pratama Saham PT Pratama Capital Asset Management

67,47% -12,10% 5,41% 28,57%

18. Reksa Dana AXA Maestrosaham

PT AXA Asset Management Indonesia

143,69% -13,73% 13,67% 58,37%

19. Reksa Dana Trailblazer Fund


66,63% -19,63% 9,06% 58,29%

20.

Reksa Dana BNP Paribas Infrastruktur Plus


149,87% -22,50% 10,91% 64,21%

21. Reksa Dana BNP Paribas Solaris


67,90% -22,29% 13,44% 20,71%

99

Tabel Lanjutan

No. Nama Reksa


EROV

2014 2015 2016 2017

22.

Reksa Dana CIMB - Principal Indo Domestic Equity Fund


84,10% -22,41% 6,24% 19,68%

23. Reksa Dana Dana Ekuitas Andalan


99,29% -14,08% 15,80% 33,16%

24. Reksa Dana Mandiri Investa Atraktif


95,44% -15,51% 8,47% 20,31%

25. Reksa Dana Mandiri Saham Atraktif


132,52% -15,92% 13,00% 59,83%

26. Reksa Dana Pratama Ekuitas

PT Pratama Capital Asset Management

107,87% -10,30% 3,73% 25,66%

27. Reksa Dana Simas Danamas Saham


97,21% -20,28% 18,57% 35,00%


96,54% -15,91% 17,27% 29,43%

29. TRAM Consumption Plus

PT Trimegah Asset Management

89,83% -20,59% 15,55% 77,66%

30. TRIM Kapital PT Trimegah Asset Management

97,01% -21,26% 4,20% 52,78%

Sumber: Data Diolah


pada tabel di halaman selanjutnya bahwa nilai N atas variabel EROV


Syariah, karena penelitian menggunakan 10 sampel selama empat

tahun. Data yang digunakan terbukti valid semua dengan N sejumlah

40. Variabel EROV dalam hasil uji deskriptif tersebut memiliki nilai

mean atau nilai rata-rata sebesar 0,1148 dan nilai standard error yakni

100

besarnya nilai error pada data yang digunakan sebesar 0,0488. Dan

memiliki nilai standar deviasi atau besarnya nilai risiko sebesar

0,3089. Dengan nilai minimum sebagai nilai yang paling rendah

sebagai batas bawah yakni -0,2726 dan nilai maximum sebagai nilai

tertinggi sebagai batas atas sebesar 0,7627.

Tabel 4.3

Analisis Deskriptif (1.1) RDS Syariah




Statistic

EROV 40 -,2726 ,7627 ,114823 ,0488379 ,3088778

Valid N (listwise)

40



tabel di halaman selanjutnya bahwa kinerja RDS Syariah

menggunakan metode EROV dengan hasil terendah berada pada tahun


karena pada tahun 2015 RDS Syariah tersebut memiliki beta yang

relatif rendah dengan nilai kurang dari 1. Return yang dihasilkan

dalam tahun tersebut masih negatif, terimbas lesunya ekonomi global

yang menyebabkan penurunan pada pasar saham dalam beberapa

bulan terakhir. Dan kinerja RDS Syariah paling besar berada pada

tahun 2014 dengan kisaran antara 33% sampai dengan 83%. Hal itu

mungkin terjadi karena dalam periode satu tahun, Reksa Dana TRIM

Syariah Saham memiliki keuntungan (return) sebesar 26,28% dan

101

Reksa Dana Mandiri Investa Ekuitas Syariah, memiliki return sebesar

25,59%. Ternyata return keduanya lebih besar dari indeks pasar

(return). Hal tersebut masih berpotensi tumbuh ketika situasi pasar

saham mulai bergejolak menyikapi sentimen-sentimen global maupun

domestik.

Tabel 4.4

Hasil Perhitungan EROV RDS Syariah

No. Nama Reksa


EROV

2014 2015 2016 2017

1. Batavia Dana Saham Syariah


26,65% -23,38% 13,22% 3,35%

2. CIMB - Principal Islamic Equity Growth Syariah


60,70% -27,26% 7,31% -10,24%

3. Cipta Syariah Equity

PT Ciptadana Asset Management

75,85% -20,39% 9,43% -2,30%

4. Mandiri Investa Atraktif - Syariah


41,21% -21,32% 11,20% -8,56%

5. Mandiri Investa Ekuitas Syariah


72,11% -21,30% 9,93% -3,31%

6. Panin Dana Saham Syariah

PT Panin Asset Management

34,78% -16,63% 9,71% -12,23%

7.

Reksa Dana Manulife Syariah Sektoral Amanah


46,02% -18,73% 16,46% -8,49%

8. Reksa Dana MNC Dana Syariah Ekuitas


76,11% -21,89% 16,87% 15,44%

102

Tabel Lanjutan

No. Nama Reksa


EROV

2014 2015 2016 2017

9.

Reksa Dana Syariah BNP Paribas Pesona Syariah


58,19% -20,53% 14,19% 3,78%

10 Reksa Dana TRIM Syariah Saham


76,27% -23,85% 17,90% 3,02%

Sumber: Data Diolah

b. Sortino


pada tabel di halaman selanjutnya bahwa nilai N atas variabel Sortino




sejumlah 120. Variabel Sortino dalam hasil uji deskriptif tersebut







103

Tabel 4.5





Statistic

SORTINO 120 -,4680 5,4661 ,995946 ,1240477 1,3588746

Valid N (listwise)

120




menggunakan metode Sortino dengan hasil terendah berada pada

tahun 2015 dengan nilai return rata-rata bernilai negatif. Hal itu

mungkin terjadi karena pada tahun 2015 kondisi ekonomi dan pasar

saham yang sedang dihajar badai pasti menimbulkan rasa gundah dan

khawatir bagi para investor, terutama yang punya uang di Reksa Dana

Saham. Sehingga para investor lebih memilih untuk menjual saham-

saham yang dimilikinya yang memberikan dampak terhadap Reksa

Dana BNP Paribas Solaris. Dan kinerja RDS Konvensional paling

besar berada pada tahun 2017 dengan kisaran antara 300% sampai

dengan 600%. Hal itu mungkin terjadi karena pada tahun tersebut

mayoritas saham-saham berkapitalisasi besar, kompak menguat

bahkan menjadi penyokong laju IHSG menanjak tinggi. Sehingga

dengan kondisi portofolio tersebut Reksa Dana TRAM Consumption

Plus mencatatkan pertumbuhan return tertinggi sebesar 1,59%, dan

104

sekaligus memimpin kinerja Reksa Dana Saham pada Marketplace

Reksa Dana Bareksa.

Tabel 4.6

Hasil Perhitungan Sortino RDS Konvensional

No. Nama Reksa


SORTINO

2014 2015 2016 2017



252,40% -36,35% 22,65% 231,28%



164,28% -42,82% 15,60% 249,49%



311,17% -30,74% 12,27% 106,47%



266,04% -31,49% 15,31% 153,04%


123,42% -34,45% 13,22% 164,60%



196,82% -44,15% 40,70% 350,25%



313,69% -32,44% 8,65% 271,50%



186,93% -34,04% 11,96% 261,52%



207,75% -34,66% 9,70% 219,62%



108,37% -43,39% 4,27% 45,66%

105

Tabel Lanjutan

No. Nama Reksa


SORTINO

2014 2015 2016 2017



277,58% -34,00% 27,50% 127,19%



175,67% -38,36% 17,15% 155,53%



238,74% -39,03% 34,30% 74,90%



183,10% -41,22% 33,05% 36,04%

15 Maybank Dana Ekuitas


74,47% -37,50% 15,80% 364,13%



98,81% -42,08% 22,38% 89,19%


166,77% -26,68% 12,29% 76,00%



468,82% -28,60% 25,82% 338,17%



150,83% -41,06% 17,27% 266,21%

20.



325,60% -46,33% 22,53% 268,29%



155,87% -46,80% 29,01% 54,50%

22.



227,80% -46,52% 12,21% 62,39%

106

Tabel Lanjutan

No. Nama Reksa


SORTINO

2014 2015 2016 2017



277,39% -30,02% 29,84% 118,87%



274,70% -32,37% 16,54% 74,59%



522,84% -33,38% 24,92% 345,30%



218,59% -23,03% 8,48% 71,20%



222,11% -42,16% 36,13% 135,58%


317,52% -34,56% 33,65% 96,39%



228,83% -41,32% 27,67% 546,61%


161,01% -42,34% 8,40% 201,54%

Sumber: Data Diolah


pada tabel di halaman selanjutnya bahwa nilai N atas variabel Sortino




40. Variabel Sortino dalam hasil uji deskriptif tersebut memiliki nilai




107




Tabel 4.7





Statistic

SORTINO 40 -,5369 2,5599 ,298108 ,1190526 ,7529545

Valid N (listwise)

40




menggunakan metode Sortino dengan hasil terendah berada pada


mungkin terjadi karena pada tahun 2015 lantaran CIMB - Principal

Islamic Equity Growth Syariah memiliki beta yang tinggi, kinerja

Reksa Dana tersebut tidak begitu baik karena terseret oleh pergerakan

IHSG. IHSG anjlok cukup dalam selama beberapa bulan terakhir yang

berimbas pada return selama satu tahun. Dan kinerja RDS Syariah

paling besar berada pada tahun 2014 dengan kisaran antara 100%

sampai dengan 300%. Hal itu mungkin terjadi karena pada tahun 2014

dalam segi dana kelolaan industri Reksa Dana mengalami kenaikan

yang sangat drastis. Dilihat dari return tahunan (annualized) selama

tiga tahun, RDS Syariah yang mencatat return tertinggi adalah Cipta

108

Syariah Equity. Rata-rata return setahun Reksa Dana ini adalah 2,97%

dalam tiga tahun terakhir. Cipta Syariah Equity memiliki risiko

dibawah rata-rata Reksa Dana, yaitu 0,042.

Tabel 4.8

Hasil Perhitungan Sortino RDS Syariah

No. Nama Reksa


SORTINO

2014 2015 2016 2017



69,99% -46,50% 24,79% 9,17%



160,93% -53,69% 15,31% -22,81%



255,99% -42,07% 19,71% -5,07%



84,82% -43,38% 23,66% -20,40%



147,70% -43,59% 20,45% -7,94%



86,59% -36,10% 21,59% -24,33%

7.



100,14% -38,91% 36,85% -17,19%



169,72% -45,50% 31,36% 47,68%

9.



129,81% -42,61% 28,72% 8,35%

10. Reksa Dana TRIM Syariah Saham


192,45% -47,41% 36,01% 8,14%

Sumber: Data Diolah

109

c. Sharpe


pada tabel di bawah bahwa nilai N atas variabel Sharpe atau

banyaknya data yang digunakan berjumlah 120 untuk RDS



sejumlah 120. Variabel Sharpe dalam hasil uji deskriptif tersebut







Tabel 4.9





Statistic

SHARPE 120 -,4468 ,8217 ,211594 ,0340440 ,3729336

Valid N (listwise)

120




menggunakan metode Sharpe dengan hasil terendah berada pada tahun


110

terjadi karena pada tahun 2015 rata-rata tingkat pengembalian

investasi (return) RDS turun sebesar 11,5% hingga Juli 2015.

Penurunan dipicu pelemahan IHSG sebesar 8,1%. Lebih lanjut,

penurunan kinerja Reksa Dana dipicu pelemahan laba bersih

perusahaan dan kinerja pemerintah yang tidak sesuai dengan

ekspektasi. Dan kinerja RDS Konvensional paling besar berada pada

tahun 2014 dengan kisaran antara 40% sampai dengan 90%. Hal itu

mungkin terjadi karena pada tahun tersebut Reksa Dana BNP Paribas

Infrastruktur Plus memiliki return tertinggi sebesar 39,87%. Reksa

Dana BNP Paribas Infrastruktur Plus memiliki koleksi saham-saham

infrastruktur dan pada tahun 2014 infrastruktur mengalami

peningkatan yang drastis.

Tabel 4.10

Hasil Perhitungan Sharpe RDS Konvensional

No. Nama Reksa


SHARPE

2014 2015 2016 2017



68,87% -31,50% 15,81% 48,46%



50,15% -39,84% 11,81% 53,62%



66,82% -25,38% 8,59% 32,33%



64,41% -27,17% 11,37% 42,16%

111

Tabel Lanjutan

No. Nama Reksa


SHARPE

2014 2015 2016 2017


48,99% -31,97% 9,36% 42,70%



65,46% -40,57% 24,10% 61,58%



65,54% -27,74% 6,65% 53,06%



54,99% -29,49% 8,96% 48,47%



54,05% -30,61% 7,29% 45,76%



44,90% -40,46% 3,04% 23,89%



66,06% -29,49% 16,19% 34,39%



56,30% -34,55% 12,38% 40,81%



67,11% -35,25% 21,96% 32,52%



58,20% -37,78% 20,85% 18,48%



31,27% -34,16% 11,67% 71,79%



38,02% -36,99% 15,43% 34,18%


60,16% -21,44% 7,87% 33,19%



78,82% -24,45% 18,04% 55,29%

112

Tabel Lanjutan

No. Nama Reksa


SHARPE

2014 2015 2016 2017



56,71% -37,52% 12,39% 53,70%

20.



82,17% -44,68% 14,80% 56,66%



56,08% -44,27% 17,74% 24,36%

22.



65,68% -44,43% 8,80% 24,39%



68,86% -25,17% 20,36% 36,82%



64,85% -28,25% 11,65% 25,16%



76,22% -29,01% 17,29% 56,07%



76,48% -17,84% 5,49% 30,53%



68,53% -38,83% 23,32% 37,69%


69,71% -28,91% 21,95% 33,35%



67,55% -39,17% 20,07% 63,13%


69,01% -40,92% 5,82% 49,41%

Sumber: Data Diolah

113


pada tabel di bawah bahwa nilai N atas variabel Sharpe atau

banyaknya data yang digunakan berjumlah 40 untuk RDS Syariah,

karena penelitian menggunakan 10 sampel selama empat tahun. Data

yang digunakan terbukti valid semua dengan N sejumlah 40. Variabel

Sharpe dalam hasil uji deskriptif tersebut memiliki nilai mean atau

nilai rata-rata sebesar 0,0520 dan nilai standard error yakni besarnya

nilai error pada data yang digunakan sebesar 0,0551. Dan memiliki

nilai standar deviasi atau besarnya nilai risiko sebesar 0,3483. Dengan

nilai minimum sebagai nilai yang paling rendah sebagai batas bawah

yakni -0,5693 dan nilai maximum sebagai nilai tertinggi sebagai batas

atas sebesar 0,6095.

Tabel 4.11





Statistic

SHARPE 40 -,5693 ,6095 ,051963 ,0550702 ,3482948

Valid N (listwise)

40




menggunakan metode Sharpe dengan hasil terendah berada pada tahun


terjadi karena pada tahun 2015 lantaran CIMB - Principal Islamic

114

Equity Growth Syariah memiliki beta yang tinggi, kinerja Reksa Dana

tersebut tidak begitu baik karena terseret oleh pergerakan IHSG. IHSG

anjlok cukup dalam selama beberapa bulan terakhir yang berimbas

pada return selama satu tahun. Dan kinerja RDS Syariah paling besar

berada pada tahun 2014 dengan kisaran antara 20% sampai dengan

70%. Hal itu mungkin terjadi karena selama tiga tahun terakhir, Reksa

Dana TRIM Syariah Saham memberikan kinerja yang memuaskan. PT

Trimegah Asset Management berhasil meningkatkan dana kelolaan

TRIM Syariah Saham sebesar 111,37% dari Rp 204,48 miliar pada

Juni 2013 menjadi Rp 508,29 miliar pada Juni 2016. Peningkatan ini

juga terlihat dari sisi pertumbuhan unit penyertaan. Selama periode

yang sama unit penyertaan TRIM Syariah Saham tumbuh 98,13%.

Sementara dari sisi return, RDS Syariah ini memberikan imbal hasil

sebesar 6,68% selama tiga tahun terakhir.

Tabel 4.12

Hasil Perhitungan Sharpe RDS Syariah

No. Nama Reksa


SHARPE

2014 2015 2016 2017



30,51% -45,83% 17,58% 4,82%



54,23% -56,93% 10,28% -16,75%



58,95% -38,79% 12,97% -3,51%

115

Tabel Lanjutan

No. Nama Reksa


SHARPE

2014 2015 2016 2017



40,68% -41,04% 15,16% -13,56%



59,48% -41,26% 13,63% -4,99%



38,05% -30,90% 13,29% -20,43%

7.



43,87% -35,10% 21,24% -13,44%



60,44% -42,53% 21,52% 19,90%

9.



50,86% -39,33% 18,70% 5,34%



60,95% -47,20% 22,72% 4,27%

Sumber: Data Diolah

d. Treynor


pada tabel di bawah bahwa nilai N atas variabel Treynor atau

banyaknya data yang digunakan berjumlah 120 untuk RDS



sejumlah 120. Variabel Treynor dalam hasil uji deskriptif tersebut



116





Tabel 4.13





Statistic

TREYNOR 120 -,0205 ,0323 ,007379 ,0011574 ,0126789

Valid N (listwise)

120




menggunakan metode Treynor dengan hasil terendah berada pada


mungkin terjadi karena sepanjang tahun 2015 kinerja RDS tercatat

paling anjlok dibandingkan dengan Reksa Dana lainnya. Hampir

semua produk RDS mencatatkan return negatif. Bahkan, tidak sedikit

yang memiliki kinerja underperform atau di bawah kinerja IHSG.

Sepanjang tahun lalu, kinerja IHSG sebesar 12,13%. Produk Reksa

Dana sepanjang tahun ini yang memiliki kinerja paling buruk

berdasarkan data Infovesta Utama yaitu, Reksa Dana BNP Paribas

Solaris. Dan kinerja RDS Konvensional paling besar berada pada

tahun 2014. Hal itu mungkin terjadi karena tingkat kepercayaan

117

masyarakat investor terhadap industri Reksa Dana juga semakin

meningkat. Hal ini ditunjukkan dengan meningkatnya jumlah unit

penyertaan yang beredar. Pada 24 Desember 2014, jumlah unit

penyertaan menjadi 143,20 miliar, atau meningkat 18,7 persen

dibandingkan Januari 2014 sebesar 120,64 miliar. Disisi lain,

membaiknya kondisi pasar modal dan makro ekonomi berdampak

positif pada kinerja Reksa Dana. Hal ini didukung dengan edukasi

yang intens kepada masyarakat dan investor sehingga mereka lebih

memahami potensi keuntungan dan risiko Reksa Dana. Sehingga

wajar apabila kinerja Reksa Dana Pratama Ekuitas memberikan hasil

investasi tertinggi di antara RDS lainnya sepanjang tahun ini.

Tabel 4.14

Hasil Perhitungan Treynor RDS Konvensional

No. Nama Reksa


TREYNOR

2014 2015 2016 2017



2,15% -1,18% 0,97% 1,35%



2,01% -1,35% 0,81% 1,22%



2,02% -1,04% 0,72% 1,08%



2,00% -0,83% 0,81% 1,13%


1,57% -0,99% 0,75% 1,32%

118

Tabel Lanjutan

No. Nama Reksa


TREYNOR

2014 2015 2016 2017



2,48% -1,78% 1,10% 1,31%



2,09% -0,82% 0,66% 1,47%



1,92% -1,04% 0,74% 1,41%



1,85% -1,10% 0,69% 1,35%



1,70% -1,75% 0,54% 0,77%



1,98% -0,99% 0,98% 1,11%



1,78% -1,24% 0,85% 1,17%



2,08% -1,35% 1,18% 0,92%



1,91% -1,52% 1,12% 0,65%



1,36% -1,08% 0,84% 1,59%



1,66% -1,48% 0,97% 0,89%

119

Tabel Lanjutan

No. Nama Reksa


TREYNOR

2014 2015 2016 2017


2,90% -0,92% 0,77% 1,12%



2,15% -0,78% 1,05% 1,73%



2,09% -1,50% 0,84% 1,40%

20.



2,41% -1,97% 0,95% 1,41%



1,90% -2,05% 1,02% 0,74%

22.



2,48% -1,93% 0,74% 0,89%



2,17% -0,82% 1,09% 1,15%



1,84% -1,03% 0,82% 0,93%



2,10% -0,99% 1,03% 1,73%



3,23% -0,63% 0,65% 1,05%



2,22% -1,41% 1,17% 1,06%

120

Tabel Lanjutan

No. Nama Reksa


TREYNOR

2014 2015 2016 2017


2,45% -0,92% 1,13% 1,03%



2,45% -1,19% 1,08% 1,51%


2,28% -1,35% 0,60% 1,19%

Sumber: Data Diolah


pada tabel di halaman selanjutnya bahwa nilai N atas variabel Treynor




40. Variabel Treynor dalam hasil uji deskriptif tersebut memiliki nilai







121

Tabel 4.15





Statistic

TREYNOR 40 -,0217 ,0216 ,004425 ,0020062 ,0126881

Valid N (listwise)

40




menggunakan metode Treynor dengan hasil terendah berada pada







paling besar berada pada tahun 2014. Hal itu mungkin terjadi karena

dalam 10 tahun terakhir hingga Juni 2014, tercatat jumlah produk

Reksa Dana naik lebih dari tiga kali lipat dari 207 menjadi 777

produk. Hal tersebut dikarenakan bertambahnya kebutuhan investor

seiring dengan meningkatnya edukasi berinvestasi, beragamnya

alternatif investasi, hingga munculnya peraturan-peraturan terkait,

baik di pasar modal maupun pasar uang, yang mendukung agar

kegiatan berinvestasi dapat berjalan wajar, teratur, dan efisien. Hal

122

tersebut yang membuat Mandiri Investa Ekuitas Syariah memberikan

hasil tertinggi di antara RDS lainnya sepanjang tahun ini.

Tabel 4.16

Hasil Perhitungan Treynor RDS Syariah

No. Nama Reksa


TREYNOR

2014 2015 2016 2017



1,49% -1,37% 1,05% 0,44%



2,12% -2,17% 0,80% -0,02%



1,86% -1,22% 0,89% 0,24%



1,55% -1,33% 0,96% 0,08%



2,16% -1,50% 0,92% 0,24%



1,87% -1,38% 0,89% -0,11%

7.



1,63% -1,17% 1,16% 0,08%



2,05% -1,45% 1,12% 1,67%

9.



1,76% -1,37% 1,08% 0,44%



2,14% -1,50% 1,18% 0,42%

Sumber: Data Diolah

123

e. Jensen


pada tabel di halaman selanjutnya bahwa nilai N atas variabel Jensen




sejumlah 120. Variabel Jensen dalam hasil uji deskriptif tersebut

memiliki nilai mean atau nilai rata-rata sebesar -0,0111 dan nilai






Tabel 4.17




Statistic Statistic Statistic Statistic Std. Error Statistic

JENSEN 120 -,0969 ,1644 -,011125 ,0077789 ,0852134

Valid N (listwise)

120


124



menggunakan metode Jensen dengan hasil terendah berada pada tahun


terjadi karena pada tahun 2014 dari sisi pertumbuhan nilai pasar

portofolio, secara rata-rata nilai pasar portofolio RDS dan obligasi

justru menurun akibat koreksi yang terjadi pada kedua aset dasar

tersebut. Kinerja IHSG yang kurang menarik ini dipicu dari sentimen

makro ekonomi Indonesia dan rencana penarikan dana stimulus

moneter oleh bank sentral Amerika Serikat (AS), The Federal

Reserve. Dan kinerja RDS Konvensional paling besar berada pada

tahun 2015. Hal itu mungkin terjadi karena lantaran meningkatnya

pemahaman masyarakat terhadap Reksa Dana telah mendorong

investasi pada produk ini terus meningkat. Potensi itulah yang berhasil

dioptimalkan oleh PT Trimegah Aset Management (Trimegah).

Hingga akhir 2014, Trimegah berhasil menjaring dana kelolaan senilai

Rp 7,16 triliun, meningkat 70 persen dibandingkan pada 30 Desember

2013. Pertumbuhan dana kelolaan Trimegah menjadi salah satu

indikasi tingginya kepercayaan investor terhadap Reksa Dana. Apalagi

sebagian besar dana kelolaan Trimegah merupakan RDS yang

memiliki tingkat risiko yang lebih tinggi dibandingkan produk

lainnya.

125

Tabel 4.18

Hasil Perhitungan Jensen RDS Konvensional

No. Nama Reksa


JENSEN

2014 2015 2016 2017



-7,46% 13,19% -4,59% -6,30%



-5,89% 14,88% -5,13% -8,17%



-7,72% 10,58% -4,74% -5,74%



-8,16% 14,90% -4,94% -7,18%


-9,69% 15,34% -4,98% -5,70%



-4,41% 11,62% -5,60% -7,56%



-7,45% 15,08% -5,08% -6,04%



-6,90% 13,59% -4,91% -5,84%



-7,52% 13,69% -4,96% -5,93%



-7,17% 11,48% -4,88% -5,79%



-6,62% 14,17% -4,25% -5,73%

126

Tabel Lanjutan

No. Nama Reksa


JENSEN

2014 2015 2016 2017



-9,15% 14,21% -4,91% -6,46%



-8,23% 13,48% -4,40% -7,50%



-8,18% 13,03% -4,59% -7,54%



-7,43% 15,25% -4,55% -6,77%



-5,56% 12,62% -4,14% -7,11%


-2,18% 9,88% -3,33% -3,69%



-8,55% 13,95% -4,59% -4,55%



-6,36% 12,61% -4,92% -6,54%

20.



-7,48% 12,12% -4,32% -7,02%



-7,99% 10,75% -4,20% -6,72%

22.



-4,97% 12,10% -4,94% -5,89%



-7,19% 13,82% -4,79% -6,03%

127

Tabel Lanjutan

No. Nama Reksa


JENSEN

2014 2015 2016 2017



-9,51% 13,25% -5,10% -5,75%



-8,98% 13,89% -4,52% -4,61%



-2,16% 10,69% -3,66% -3,46%



-7,34% 13,39% -4,61% -5,98%


-5,81% 14,39% -4,81% -6,84%



-5,22% 16,44% -4,67% -6,81%


-4,96% 15,59% -6,65% -6,23%

Sumber: Data Diolah


pada tabel di halaman selanjutnya bahwa nilai N atas variabel Jensen




40. Variabel Jensen dalam hasil uji deskriptif tersebut memiliki nilai

mean atau nilai rata-rata sebesar -0,0050 dan nilai standard error

yakni besarnya nilai error pada data yang digunakan sebesar 0,0140.

Dan memiliki nilai standar deviasi atau besarnya nilai risiko sebesar

128




Tabel 4.19





JENSEN 40 -,0807 ,1599 -,004995 ,0140272 ,0887158

Valid N (listwise)

40




menggunakan metode Jensen dengan hasil terendah berada pada tahun


terjadi karena kurangnya pemahaman investor tentang produk

investasi ini masih rendah, sehingga pertumbuhannya lebih rendah

dibandingkan dengan produk Konvensional. Selain itu, banyaknya

investor yang beralih ke produk lain juga menjadi penyebab

menurunnya dana kelolaan Reksa Dana syariah pada tahun 2017.

Imbas dari pelemahan ekonomi tersebut yang dirasakan oleh Mandiri

Investa Atraktif – Syariah. Dan kinerja RDS Syariah paling besar

berada pada tahun 2015. Pada tahun 2015 Batavia Dana Saham

Syariah menjadi salah satu pilihan investasi para investor yang dapat

menerima risiko, tapi tidak terlalu tinggi. Volatilitas dari Reksa Dana

129

ini tergolong tidak terlalu tinggi, sehingga apabila IHSG mengalami

penurunan tajam, penurunan dari RDS syariah tersebut tidak sedalam

IHSG. Reksa Dana yang masih bertahan dengan return positif itu

adalah Batavia Dana Saham Syariah yang memiliki beta 1,02 serta

return 1,6 persen.

Tabel 4.20

Hasil Perhitungan Jensen RDS Syariah

No. Nama Reksa


JENSEN

2014 2015 2016 2017



-5,50% 15,99% -3,98% -6,28%



-4,79% 13,59% -4,38% -6,72%



-6,91% 15,12% -4,40% -6,11%



-7,51% 15,23% -4,17% -8,07%



-5,26% 13,57% -4,09% -7,44%



-3,88% 10,83% -4,02% -5,24%

7.



-7,90% 14,71% -4,10% -7,30%



-5,42% 14,42% -4,44% 0,85%

130

Tabel Lanjutan

No. Nama Reksa


JENSEN

2014 2015 2016 2017

9.



-7,89% 14,35% -4,12% -6,57%



-6,74% 15,91% -4,09% -7,23%

Sumber: Data Diolah

f. Modigliani


pada tabel di halaman selanjutnya bahwa nilai N atas variabel

Modigliani atau banyaknya data yang digunakan berjumlah 120 untuk

RDS Konvensional, karena penelitian menggunakan 30 sampel selama


sejumlah 120. Variabel Modigliani dalam hasil uji deskriptif tersebut







131

Tabel 4.21





Statistic

MODIGLIANI 120 -,0130 ,0224 ,007392 ,0009098 ,0099666

Valid N (listwise)

120




menggunakan metode Modigliani dengan hasil terendah berada pada


mungkin terjadi karena pada tahun 2015 rata-rata tingkat

pengembalian investasi (return) Reksa Dana Saham turun sebesar

11,5% hingga Juli 2015. Penurunan dipicu pelemahan IHSG sebesar

8,1%. Lebih lanjut, penurunan kinerja Reksa Dana dipicu pelemahan

laba bersih perusahaan dan kinerja pemerintah tidak sesuai ekspektasi.

Dan kinerja RDS Konvensional paling besar berada pada tahun 2014.

Hal itu mungkin terjadi karena adanya tingkat penurunan kinerja RDS

pada tahun-tahun sebelumnya, sehingga membuat dunia investasi

khususnya pada Reksa Dana BNP Paribas Infrastruktur Plus menjadi

sangat tinggi kinerjanya agar dapat menarik bagi investor untuk

menanamkan investasinya kembali.

132

Tabel 4.22

Hasil Perhitungan Modigliani RDS Konvensional

No. Nama Reksa


MODIGLIANI

2014 2015 2016 2017



1,98% -0,73% 0,91% 1,17%



1,61% -1,09% 0,80% 1,25%



1,94% -0,47% 0,72% 0,91%



1,89% -0,54% 0,79% 1,07%


1,59% -0,75% 0,74% 1,08%



1,91% -1,12% 1,12% 1,38%



1,91% -0,57% 0,67% 1,24%



1,71% -0,64% 0,73% 1,17%



1,69% -0,69% 0,69% 1,13%



1,51% -1,12% 0,58% 0,77%



1,92% -0,64% 0,92% 0,94%

133

Tabel Lanjutan

No. Nama Reksa


MODIGLIANI

2014 2015 2016 2017



1,73% -0,86% 0,82% 1,05%



1,94% -0,89% 1,06% 0,91%



1,77% -1,00% 1,03% 0,68%



1,24% -0,85% 0,80% 1,55%



1,37% -0,97% 0,90% 0,94%


1,81% -0,30% 0,70% 0,92%



2,17% -0,43% 0,96% 1,28%



1,74% -0,99% 0,82% 1,26%

20.



2,24% -1,30% 0,88% 1,30%



1,73% -1,28% 0,96% 0,78%

22.



1,92% -1,29% 0,73% 0,78%



1,98% -0,46% 1,02% 0,98%

134

Tabel Lanjutan

No. Nama Reksa


MODIGLIANI

2014 2015 2016 2017



1,90% -0,59% 0,80% 0,79%

25 Reksa Dana Mandiri Saham Atraktif


2,12% -0,62% 0,94% 1,29%



2,13% -0,14% 0,64% 0,88%



1,97% -1,05% 1,10% 0,99%


1,99% -0,62% 1,06% 0,92%



1,95% -1,06% 1,01% 1,41%


1,98% -1,14% 0,65% 1,19%

Sumber: Data Diolah


pada tabel di halaman selanjutnya bahwa nilai N atas variabel

Modigliani atau banyaknya data yang digunakan berjumlah 40 untuk

RDS Syariah, karena penelitian menggunakan 10 sampel selama


sejumlah 40. Variabel Modigliani dalam hasil uji deskriptif tersebut




135




Tabel 4.23





Statistic

MODIGLIANI 40 -,0183 ,0182 ,004168 ,0016799 ,0106243

Valid N (listwise)

40




menggunakan metode Modgiliani dengan hasil terendah berada pada







paling besar berada pada tahun 2014. Hal itu mungkin terjadi karena

Selama tiga tahun terakhir, Reksa Dana TRIM Syariah Saham

memberikan kinerja yang memuaskan. PT Trimegah Asset

Management berhasil meningkatkan dana kelolaan TRIM Syariah

Saham sebesar 111,37% dari Rp 204,48 miliar pada Juni 2013

136

menjadi Rp 508,29 miliar pada Juni 2016. Peningkatan ini juga

terlihat dari sisi pertumbuhan unit penyertaan. Selama periode yang

sama unit penyertaan TRIM Syariah Saham tumbuh 98,13%.

Sementara dari sisi return, RDS Syariah ini memberikan imbal hasil

sebesar 6,68% selama tiga tahun terakhir.

Tabel 4.24

Hasil Perhitungan Modigliani RDS Syariah

No. Nama Reksa


MODIGLIANI

2014 2015 2016 2017



1,23% -1,35% 0,95% 0,46%



1,69% -1,83% 0,76% 0,11%



1,78% -1,05% 0,83% 0,32%



1,43% -1,14% 0,89% 0,16%



1,79% -1,15% 0,85% 0,30%



1,37% -0,71% 0,84% 0,05%

7.



1,49% -0,89% 1,04% 0,16%



1,81% -1,21% 1,05% 0,70%

137

Tabel Lanjutan

No. Nama Reksa


MODIGLIANI

2014 2015 2016 2017

9.



1,62% -1,07% 0,98% 0,47%



1,82% -1,41% 1,08% 0,45%

Sumber: Data Diolah

g. Benchmark (IHSG)


pada tabel di halaman selanjutnya bahwa nilai N atas variabel IHSG

atau banyaknya data yang digunakan untuk RDS Konvensional

berjumlah 120 karena penelitian menggunakan 30 sampel selama


sejumlah 120. Variabel IHSG dalam hasil uji deskriptif tersebut







138

Tabel 4.25





Statistic

IHSG 120 -,0101 ,0162 ,007250 ,0009366 ,0102596

Valid N (listwise)

120



pada tabel di halaman selanjutnya bahwa nilai N atas variabel IHSG

atau banyaknya data yang digunakan untuk RDS Syariah berjumlah

40 karena penelitian menggunakan 10 sampel selama empat tahun.

Data yang digunakan terbukti valid semua dengan N sejumlah 40.

Variabel IHSG dalam hasil uji deskriptif tersebut memiliki nilai mean

atau nilai rata-rata sebesar 0,0073 dan nilai standard error yakni






139

Tabel 4.26





Statistic

IHSG 40 -,0101 ,0162 ,007250 ,0016360 ,0103469

Valid N (listwise)

40


2) Uji Normalitas

Uji normalitas yang dilakukan dalam penelitian ini bertujuan untuk

menguji apakah variabel-variabel yang digunakan berdistribusi normal atau

tidak.yang diperlukan sebagai syarat untuk dapat diuji dengan model One-

Way ANOVA. Sebuah pengujian parametrik diwajibkan bahwa data harus

berdistribusi normal. Karena prosedur yang digunakan pada statistik

parametrik dilandasi oleh asumsi-asumsi tertentu, yang antara lain data

harus berdistribusi normal (Pidekso, 2009:127). Uji normalitas pada data

bisa menggunakan banyak cara, salah satunya yang digunakan dalam

penelitian ini yang dapat dilihat pada tabel di halaman selanjutnya, yaitu uji

normalitas RDS Konvensional dan uji normalitas RDS Syariah melalui

Kolmogorov-Smirnov.

140

Tabel 4.27

Hasil Uji Normalitas (Kolmogorov-Smirnov) (1) RDS Konvensional

Tests of Normality

metodekinerja

Kolmogorov-Smirnova Shapiro-Wilk

Statistic df Sig. Statistic df Sig.

nilai

kinerja

EROV ,130 120 ,000 ,925 120 ,000

SORTINO ,180 120 ,000 ,885 120 ,000

SHARPE ,123 120 ,000 ,927 120 ,000

TREYNOR ,206 120 ,000 ,907 120 ,000

JENSEN ,339 120 ,000 ,707 120 ,000

MODIGLIANI ,202 120 ,000 ,896 120 ,000

IHSG ,382 120 ,000 ,688 120 ,000

a. Lilliefors Significance Correction


Gambar 4.1

Normal P-Plot (1) RDS Konvensional


141

Dapat dilihat dari tabel sebelumnya pada kolom Kolmogorov-Smirnov

dan Shapiro-Wilk pada indeks df, dapat diketahui bahwa masing-masing

data memiliki jumlah 120. Dan terlihat bahwa masing-masing masing-

masing variabel di atas memiliki nilai signifikansi di bawah 0,05 ( p < α :

0,000 < 0,05) yang berarti data tersebut signifikan dan H0 ditolak. Oleh

karena dalam uji normalitas yang diharapkan adalah data tersebut tidak

signifikan (p > α) dan H0 diterima, maka dapat dinyatakan bahwa data yang

digunakan dalam penelitian ini berdistribusi tidak normal. Hal tersebut

didukung juga dengan nilai signifikansi Shapiro-Wilk yang juga lebih kecil

dari nilai α (0,05) yang berarti kesemua variabelnya signifikan. Dan bila

melihat gambar grafik Normal P-Plot di atas dapat dilihat pula bahwa

penyebaran data menjauhi garis normal. Oleh karena itu disimpulkan bahwa

data berdistribusi tidak normal, sehingga penelitian ini akan menggunakan

uji statistik non-parametrik yakni uji Kruskall-Wallis.

Tabel 4.28

Hasil Uji Normalitas (Kolmogorov-Smirnov) (1.1) RDS Syariah

Tests of Normality

metodekinerja



nilai

kinerja

EROV ,168 40 ,006 ,894 40 ,001

SORTINO ,188 40 ,001 ,874 40 ,000

SHARPE ,101 40 ,200 ,948 40 ,066

TREYNOR ,148 40 ,027 ,913 40 ,005

JENSEN ,373 40 ,000 ,700 40 ,000

MODIGLIANI ,130 40 ,086 ,915 40 ,006

IHSG ,381 40 ,000 ,690 40 ,000



142

Gambar 4.2

Normal P-Plot (1.1) RDS Syariah


Dapat dilihat dari tabel sebelumnya pada kolom Kolmogorov-Smirnov

dan Shapiro-Wilk pada indeks df, dapat diketahui bahwa masing-masing

data memiliki jumlah 40. Dan terlihat bahwa masing-masing variabel di

halaman sebelumnya memiliki nilai signifikansi di bawah 0,05 (p < α :

0,000 < 0,05) yang berarti data tersebut signifikan dan H0 ditolak. Oleh

karena dalam uji normalitas yang diharapkan adalah data tersebut tidak

signifikan (p > α) dan H0 diterima, maka dapat dinyatakan bahwa data yang

digunakan dalam penelitian ini berdistribusi tidak normal. Hal tersebut

didukung juga dengan nilai signifikansi Shapiro-Wilk yang juga lebih kecil

dari nilai α (0,05) yang berarti kesemua variabelnya signifikan. Dan bila

melihat gambar grafik Normal P-Plot di atas dapat dilihat pula bahwa

143

penyebaran data menjauhi garis normal. Oleh karena itu disimpulkan bahwa

data berdistribusi tidak normal, sehingga penelitian ini akan menggunakan

uji statistik non-parametrik yakni uji Kruskall-Wallis.

3) Uji Homogenitas

Uji homogenitas yang digunakan dalam penelitian ini yaitu melalui uji

Homogeneity of Variance dengan uji Levene test. Dimana dalam uji statistik

tersebut, variabel dependen harus memiliki varian yang sama dalam setiap

kategori variabel independen. Jika terdapat lebih dari satu variabel

independen, maka harus ada homogeneity of variance di dalam cell yang

dibentuk oleh variabel independen kategorikal. Dalam SPSS diberikan tes

dengan nama Levene’s test of Homogeneity of variance. Jika nilai Levene

test signifikan (probabilitas < 0,05) maka hipotesis nol akan ditolak bahwa

grup memiliki variance yang berbeda dan hal ini menyalahi asumsi.

Jadi yang dikehendaki adalah tidak dapat menolak hipotesis nol atau

hasil Levene test tidak signifikan (probabilitas > 0,05). Walaupun asumsi

variance ini dilanggar, Box (1954) menyatakan bahwa ANOVA masih tetap

dapat digunakan oleh karena ANOVA robust untuk penyimpangan yang

kecil dan moderat dari homogeneity of variance. Perhitungan kasarnya rasio

terbesar ke terkecil dari grup variance harus 6 atau kurang dari 6. Uji

homogenitas pada data dalam penelitian ini yang dapat dilihat pada tabel di

halaman selanjutnya, yaitu uji homogenitas RDS Konvensional dan uji

homogenitas RDS Syariah melalui Levene test.

144

Tabel 4.29

Hasil Uji Homogenitas (1) RDS Konvensional

Test of Homogeneity of Variances

nilaikinerja

Levene Statistic df1 df2 Sig.

218,784 6 833 ,000


Dari hasil uji Levene test di atas, didapatkan nilai Levene Statistic

sebesar 218,784 dan terbukti siginifikan sebesar 0,000. Hal itu berarti nilai

sig < α (0,000 < 0,05), sehingga dapat dikatakan bahwa hipotesis nol (H0)

yang menyatakan bahwa varians sama ditolak dan Ha diterima, yakni

terbukti data memiliki varians yang tidak sama (berbeda). Oleh karena itu

berarti uji ANOVA tidak terpenuhi dan tidak dapat diteruskan karena hal

tersebut menyalahi asumsi yang harus dipenuhi, yakni data harus memiliki

varians yang sama.

Tabel 4.30

Hasil Uji Homogenitas (1.1) RDS Syariah


nilaikinerja


39,085 6 273 ,000


145

Dari hasil uji Levene test di halaman sebelumnya, didapatkan nilai

Levene Statistic sebesar 39,085 dan terbukti siginifikan sebesar 0,000. Hal

itu berarti nilai sig < α (0,000 < 0,05), sehingga dapat dikatakan bahwa

hipotesis nol (H0) yang menyatakan bahwa varians sama ditolak dan Ha

diterima, yakni terbukti data memiliki varians yang tidak sama (berbeda).

Oleh karena itu berarti uji ANOVA tidak terpenuhi dan tidak dapat

diteruskan karena hal tersebut menyalahi asumsi yang harus dipenuhi, yakni

data harus memiliki varians yang sama.

Menurut Imam Ghazali (2011:75), pada kasus dimana asumsi ini

dilanggar, yakni bila hasil uji Levene test menunjukkan hasil probabilitas

signifikan yang berarti varians tidak sama (berbeda), hal ini tidak fatal untuk

ANOVA dan analisis masih bisa dapat diteruskan sepanjang grup memiliki

sample size yang sama (secara proporsional). Namun peneliti tetap

menggunakan statistik non-parametrik untuk menghindari adanya kesalahan

dalam asumsi distribusi data normal, dikarenakan dalam uji normalitas

dengan Kolmogorov-Smirnov data yang digunakan dalam penelitian

dinyatakan tidak normal. Selain itu juga data yang digunakan tidak lolos

dalam uji homogenitas karena terbukti memiliki varians yang tidak sama

(berbeda). Oleh karena itu peneliti menggunakan uji Kruskal-Wallis untuk

menguji hipotesis yang dikehendaki dalam penelitian ini.

146

4) Uji Kruskal-Wallis

Setelah sebuah data diuji dan layak untuk diolah dengan metode

statistik Kruskal-Wallis, maka selanjutnya adalah pembahasan mengenai

hasil analisis metode Kruskal-Wallis.

Uji Kruskal-Wallis digunakan untuk menguji hipotesis nol dari

beberapa sampel yang diambil dari populasi-populasi yang sama atau

identik dengan Analis Varians satu arah berdasarkan peringkat. Uji Kruskal-

Wallis adalah untuk menguji mean suatu variabel apakah sama pada

beberapa sampel independen yang ditentukan oleh suatu variabel grup.

(Pidekso, 2010:169)

a. Hipotesis Pertama

Hasil dari pengujian hipotesis pertama dalam analisis

perbandingan kinerja antara keenam metode evaluasi kinerja RDS

diharapkan yakni adanya perbedaan (tidak sama) dari hasil kinerja

RDS Konvensional dan RDS Syariah pada periode 2014-2017 dengan

metode EROV, Sortino, Sharpe, Treynor, Jensen, dan Modigliani.

Untuk menjawab hipotesis yang diinginkan, sebagai indikatornya

keenam metode tersebut itu pun diperbandingkan dengan

menggunakan uji Kruskal-Wallis.

147

Tabel 4.31

Hasil Uji Kruskal-Wallis (1) RDS Konvensional

Ranks

metodekinerja N Mean Rank

nilaikinerja EROV 120 437,64

SORTINO 120 475,28

SHARPE 120 427,12

TREYNOR 120 302,92

JENSEN 120 221,80

MODIGLIANI 120 298,25

Total 720

Test Statisticsa,b

nilaikinerja

Chi-Square 138,672

Df 5

Asymp. Sig. ,000

a. Kruskal Wallis Test

b. Grouping Variable: metodekinerja


Berdasarkan data yang dikumpulkan dari 30 sampel selama

empat tahun dan dilakukan uji Kruskal-Wallis, dapat dilihat pada tabel

di atas bahwa kinerja dengan metode Sortino lebih unggul

dibandingkan EROV, Sharpe, Treynor, Jensen, dan Modigliani. Dan

dapat dilihat pada tabel selanjutnya, yakni hasil uji Chi-Square

statistik menunjukkan nilai sebesar 138,672. Dan uji Chi-Square

dengan mengacu pada tabel Chi-Square dengan nilai α sebesar 5%

(0,05) dan jumlah df yaitu 5 (df = 5), maka didapatkan nilai Chi-

Square hitung sebesar 11,07. Hal itu berarti menunjukkan bahwa

148

perhitungan nilai Chi-Square statistik terbukti lebih besar daripada

nilai Chi-Square hitung (tabel), yakni 138,672 > 11,071.

Sehingga dengan tingkat kesalahan sebesar 5% (0,05), dapat

dilihat pada tabel di halaman sebelumnya dari hasil pengujian

didapatkan nilai signifikansi sebesar 0,000. Hal itu menunjukkan

bahwa sig < α (0,00 < 0,05) yang berarti terbukti bila hipotesis nol

(H0) yang menggambarkan mean keenam metode kinerja RDS

Konvensional berbeda (tidak sama) ditolak dengan tingkat

kepercayaan sebesar 95%. Dengan demikian hipotesis yang

menyatakan bahwa mean dengan metode EROV, Sortino, Sharpe,

Treynor, Jensen, dan Modigliani tidak memiliki persamaan (berbeda)

dengan kata lain Hipotesis nol (H0) ditolak dan Hipotesis alternatif

(Ha) diterima. Sehingga dapat dikatakan keenam metode kinerja RDS

Konvensional yakni EROV, Sortino, Sharpe, Treynor, Jensen, dan

Modigliani signifikan dan terdapat perbedaan (tidak sama).

149

Tabel 4.32

Hasil Uji Kruskal Wallis (1.1) RDS Syariah

Ranks



SORTINO 40 135,28

SHARPE 40 128,83

TREYNOR 40 118,49

JENSEN 40 91,46


Total 240

Test Statisticsa,b

nilaikinerja

Chi-Square 10,505

Df 5

Asymp. Sig. ,062





beberapa tahun dan dilakukan uji Kruskal-Wallis, dapat dilihat pada

tabel di atas bahwa kinerja dengan metode Sortino lebih unggul

dibandingkan EROV, Sharpe, Treynor, Jensen, dan Modigliani. Dan

dapat dilihat pada tabel selanjutnya, yakni hasil uji Chi-Square

statistik menunjukkan nilai sebesar 10,505. Dan uji Chi-Square hitung

dengan mengacu pada tabel Chi-Square dengan nilai α sebesar 5%

(0,05) dan jumlah df yaitu 5 (df = 5), maka didapatkan nilai Chi-

Square sebesar 11,07. Hal itu berarti menunjukkan bahwa perhitungan

150

nilai Chi-Square statistik terbukti lebih rendah daripada nilai Chi-

Square hitung (tabel), yakni 10,505 < 11,07.

Sehingga dengan tingkat kesalahan sebesar 5% (0,05), dapat

dilihat pada tabel di halaman sebelumnya dari hasil pengujian

didapatkan nilai signifikansi sebesar 0,062. Hal itu menunjukkan

bahwa sig > α (0,062 > 0,05) yang berarti terbukti bila Hipotesis nol

(H0) yang menggambarkan mean keenam metode kinerja RDS

Syariah tidak berbeda (sama) diterima dengan tingkat kepercayaan

sebesar 95%. Dengan demikian hipotesis yang menyatakan bahwa

mean dengan metode EROV, Sortino, Sharpe, Treynor, Jensen, dan

Modigliani memiliki persamaan (tidak berbeda) dengan kata lain

Hipotesis nol (H0) diterima dan Hipotesis alternatif (Ha) ditolak.

Sehingga dapat dikatakan keenam metode kinerja RDS Syariah yakni

EROV, Sortino, Sharpe, Treynor, Jensen, dan Modigliani terbukti

tidak signifikan dan tidak terdapat perbedaan (sama).

Lalu selanjutnya adalah pengujian hipotesis secara parsial, yakni

membandingkan keenam metode tersebut secara masing-masing.

1. Hipotesis 1a

Dalam hipotesis 1a) diharapkan dalam hasil pengujian

terdapat perbedaan antara hasil kinerja RDS dengan metode

EROV dengan metode Sortino pada RDS Konvensional dan

RDS Syariah.

151

Tabel 4.33


Kruskal-Wallis Test

Ranks


nilaikinerja

EROV 120 108,31

SORTINO 120 132,69

Total 240

Test Statisticsa,b

nilaikinerja

Chi-Square 7,401

df 1

Asymp. Sig. ,007




Dari hasil pengujian yang telah dilakukan dapat dilihat

pada tabel di atas, antara kinerja RDS Konvensional dengan

menggunakan metode EROV dengan metode Sortino terbukti

signifikan. Hal itu karena nilai signifikansi lebih rendah

daripada nilai α (0,007 < 0,05), sehingga bisa dikatakan bahwa

hipotesis 1a) diterima, yaitu antara kinerja RDS Konvensional

dengan menggunakan metode EROV dan metode Sortino

memiliki perbedaan (tidak sama), dengan metode Sortino

merupakan kinerja dengan mean yang lebih besar.

152

Tabel 4.34

Hasil Uji Kruskal-Wallis (2.1) RDS Syariah

Ranks


nilaikinerja

EROV 40 39,50

SORTINO 40 41,50

Total 80

Test Statisticsa,b

nilaikinerja

Chi-Square ,148

df 1

Asymp. Sig. ,700





pada tabel di atas, antara kinerja RDS Syariah dengan

menggunakan metode EROV dengan metode Sortino terbukti

tidak signifikan. Hal itu karena nilai signifikansi lebih besar

daripada nilai α (0,700 > 0,05), sehingga bisa dikatakan bahwa

hipotesis 1a) ditolak, yaitu antara kinerja RDS Syariah dengan

menggunakan metode EROV dan metode Sortino tidak memiliki

perbedaan (sama), dengan metode Sortino merupakan kinerja

dengan mean yang lebih besar.

153

2. Hipotesis 1b

Dalam hipotesis 1b) diharapkan dalam hasil pengujian


EROV dengan metode Sharpe pada RDS Konvensional dan

RDS Syariah.

Tabel 4.35


Ranks


nilaikinerja

EROV 120 125,32

SHARPE 120 115,68

Total 240

Test Statisticsa,b

nilaikinerja

Chi-Square 1,157

df 1

Asymp. Sig. ,282






menggunakan metode EROV dengan metode Sharpe terbukti



hipotesis 1b) ditolak, yaitu antara kinerja RDS Konvensional

dengan menggunakan metode EROV dan metode Sharpe tidak

154

memiliki perbedaan (sama), dengan metode EROV merupakan

kinerja dengan mean yang lebih besar.

Tabel 4.36


Ranks


nilaikinerja

EROV 40 41,50

SHARPE 40 39,50

Total 80

Test Statisticsa,b

nilaikinerja

Chi-Square ,148

df 1

Asymp. Sig. ,700






menggunakan metode EROV dengan metode Sharpe terbukti



hipotesis 1b) ditolak, yaitu antara kinerja RDS Syariah dengan

menggunakan metode EROV dan metode Sharpe tidak memiliki

perbedaan (sama), dengan metode EROV merupakan kinerja


155

3. Hipotesis 1c

Dalam hipotesis 1c) diharapkan dalam hasil pengujian


EROV dengan metode Treynor pada RDS Konvensional dan

RDS Syariah.

Tabel 4.37


Ranks


nilaikinerja

EROV 120 150,37

TREYNOR 120 90,63

Total 240

Test Statisticsa,b

nilaikinerja

Chi-Square 44,429

df 1

Asymp. Sig. ,000






menggunakan metode EROV dengan metode Treynor terbukti



hipotesis 1c) diterima, yaitu antara kinerja RDS Konvensional

dengan menggunakan metode EROV dan metode Treynor

156

memiliki perbedaan (tidak sama), dengan metode EROV


Tabel 4.38


Ranks


nilaikinerja

EROV 40 44,50

TREYNOR 40 36,50

Total 80

Test Statisticsa,b

nilaikinerja

Chi-Square 2,371

df 1

Asymp. Sig. ,124






menggunakan metode EROV dengan metode Treynor terbukti



hipotesis 1c) ditolak, yaitu antara kinerja RDS Syariah dengan

menggunakan metode EROV dan metode Treynor tidak

memiliki perbedaan (sama), dengan metode EROV merupakan


157

4. Hipotesis 1d

Dalam hipotesis 1d) diharapkan dalam hasil pengujian


EROV dengan metode Jensen pada RDS Konvensional dan

RDS Syariah.

Tabel 4.39


Ranks


nilaikinerja

EROV 120 145,17

JENSEN 120 95,83

Total 240

Test Statisticsa,b

nilaikinerja

Chi-Square 30,306

df 1

Asymp. Sig. ,000






menggunakan metode EROV dengan metode Jensen terbukti



hipotesis 1d) diterima, yaitu antara kinerja RDS Konvensional

dengan menggunakan metode EROV dan metode Jensen

158



Tabel 4.40


Ranks


nilaikinerja

EROV 40 43,53

JENSEN 40 37,48

Total 80

Test Statisticsa,b

nilaikinerja

Chi-Square 1,356

df 1

Asymp. Sig. ,244






menggunakan metode EROV dengan metode Jensen terbukti



hipotesis 1d) ditolak, yaitu antara kinerja RDS Syariah dengan

menggunakan metode EROV dan metode Jensen tidak memiliki

perbedaan (sama), dengan metode EROV merupakan kinerja


159

5. Hipotesis 1e

Dalam hipotesis 1e) diharapkan dalam hasil pengujian


EROV dengan metode Modigliani pada RDS Konvensional dan

RDS Syariah.

Tabel 4.41


Ranks


nilaikinerja

EROV 120 150,47


Total 240

Test Statisticsa,b

nilaikinerja

Chi-Square 44,714

df 1

Asymp. Sig. ,000






menggunakan metode EROV dengan metode Modigliani

terbukti signifikan. Hal itu karena nilai signifikansi lebih rendah


hipotesis 1e) diterima, yaitu antara kinerja RDS Konvensional

dengan menggunakan metode EROV dan metode Modigliani

160



Tabel 4.42


Ranks


nilaikinerja

EROV 40 44,50

MODIGLIANI 40 36,50

Total 80

Test Statisticsa,b

nilaikinerja

Chi-Square 2,370

df 1

Asymp. Sig. ,124






menggunakan metode EROV dengan metode Modigliani

terbukti tidak signifikan. Hal itu karena nilai signifikansi lebih

besar daripada nilai α (0,124 > 0,05), sehingga bisa dikatakan

bahwa hipotesis 1e) ditolak, yaitu antara kinerja RDS Syariah

dengan menggunakan metode EROV dan metode Modigliani

tidak memiliki perbedaan (sama), dengan metode EROV


161

6. Hipotesis 1f

Dalam hipotesis 1f) diharapkan dalam hasil pengujian


Sortino dengan metode Sharpe pada RDS Konvensional dan

RDS Syariah.

Tabel 4.43


Ranks


nilaikinerja

SORTINO 120 135,28

SHARPE 120 105,73

Total 240

Test Statisticsa,b

nilaikinerja

Chi-Square 10,870

df 1

Asymp. Sig. ,001






menggunakan metode Sortino dengan metode Sharpe terbukti



hipotesis 1f) diterima, yaitu antara kinerja RDS Konvensional

dengan menggunakan metode Sortino dan metode Sharpe

162



Tabel 4.44


Ranks


nilaikinerja

SORTINO 40 42,63

SHARPE 40 38,38

Total 80

Test Statisticsa,b

nilaikinerja

Chi-Square ,669

df 1

Asymp. Sig. ,413






menggunakan metode Sortino dengan metode Sharpe terbukti



hipotesis 1f) ditolak, yaitu antara kinerja RDS Syariah dengan

menggunakan metode Sortino dan metode Sharpe tidak

memiliki perbedaan (sama), dengan metode Sortino merupakan


163

7. Hipotesis 1g

Dalam hipotesis 1g) diharapkan dalam hasil pengujian


Sortino dengan metode Treynor pada RDS Konvensional dan

RDS Syariah.

Tabel 4.45


Ranks


nilaikinerja

SORTINO 120 150,50

TREYNOR 120 90,50

Total 240

Test Statisticsa,b

nilaikinerja

Chi-Square 44,814

df 1

Asymp. Sig. ,000






menggunakan metode Sortino dengan metode Treynor terbukti



hipotesis 1g) diterima, yaitu antara kinerja RDS Konvensional

dengan menggunakan metode Sortino dan metode Treynor

164



Tabel 4.46


Ranks


nilaikinerja

SORTINO 40 44,50

TREYNOR 40 36,50

Total 80

Test Statisticsa,b

nilaikinerja

Chi-Square 2,371

df 1

Asymp. Sig. ,124






menggunakan metode Sortino dengan metode Treynor terbukti



hipotesis 1g) ditolak, yaitu antara kinerja RDS Syariah dengan

menggunakan metode Sortino dan metode Treynor tidak

memiliki perbedaan (sama), dengan metode Sortino merupakan


165

8. Hipotesis 1h

Dalam hipotesis 1h) diharapkan dalam hasil pengujian


Sortino dengan metode Jensen pada RDS Konvensional dan

RDS Syariah.

Tabel 4.47


Ranks


nilaikinerja

SORTINO 120 148,31

JENSEN 120 92,69

Total 240

Test Statisticsa,b

nilaikinerja

Chi-Square 38,505

df 1

Asymp. Sig. ,000






menggunakan metode Sortino dengan metode Jensen terbukti



hipotesis 1h) diterima, yaitu antara kinerja RDS Konvensional

dengan menggunakan metode Sortino dan metode Jensen

166



Tabel 4.48


Ranks


nilaikinerja

SORTINO 40 44,15

JENSEN 40 36,85

Total 80

Test Statisticsa,b

nilaikinerja

Chi-Square 1,974

df 1

Asymp. Sig. ,160






menggunakan metode Sortino dengan metode Jensen terbukti



hipotesis 1h) ditolak, yaitu antara kinerja RDS Syariah dengan

menggunakan metode Sortino dan metode Jensen tidak memiliki

perbedaan (sama), dengan metode Sortino merupakan kinerja


167

9. Hipotesis 1i

Dalam hipotesis 1i) diharapkan dalam hasil pengujian


Sortino dengan metode Modigliani pada RDS Konvensional dan

RDS Syariah.

Tabel 4.49


Ranks


nilaikinerja

SORTINO 120 150,50


Total 240

Test Statisticsa,b

nilaikinerja

Chi-Square 44,814

df 1

Asymp. Sig. ,000






menggunakan metode Sortino dengan metode Modigliani



hipotesis 1i) diterima, yaitu antara kinerja RDS Konvensional

168

dengan menggunakan metode Sortino dan metode Modigliani



Tabel 4.50


Ranks


nilaikinerja

SORTINO 40 44,50

MODIGLIANI 40 36,50

Total 80

Test Statisticsa,b

nilaikinerja

Chi-Square 2,370

Df 1

Asymp. Sig. ,124





pada tabel diatas, antara kinerja RDS Syariah dengan

menggunakan metode Sortino dengan metode Modigliani



bahwa hipotesis 1i) ditolak, yaitu antara kinerja RDS Syariah

dengan menggunakan metode Sortino dan metode Modigliani

tidak memiliki perbedaan (sama), dengan metode Sortino


169

10. Hipotesis 1j

Dalam hipotesis 1j) diharapkan dalam hasil pengujian


Sharpe dengan metode Treynor pada RDS Konvensional dan

RDS Syariah.

Tabel 4.51


Ranks


nilaikinerja

SHARPE 120 150,49

TREYNOR 120 90,51

Total 240

Test Statisticsa,b

nilaikinerja

Chi-Square 44,789

df 1

Asymp. Sig. ,000






menggunakan metode Sharpe dengan metode Treynor terbukti



hipotesis 1j) diterima, yaitu antara kinerja RDS Konvensional

dengan menggunakan metode Sharpe dan metode Treynor

170

memiliki perbedaan (tidak sama), dengan metode Sharpe


Tabel 4.52


Ranks


nilaikinerja

SHARPE 40 44,50

TREYNOR 40 36,50

Total 80

Test Statisticsa,b

nilaikinerja

Chi-Square 2,371

Df 1

Asymp. Sig. ,124






menggunakan metode Sharpe dengan metode Treynor terbukti



hipotesis 1j) ditolak, yaitu antara kinerja RDS Syariah dengan

menggunakan metode Sharpe dan metode Treynor tidak

memiliki perbedaan (sama), dengan metode Sharpe merupakan


171

11. Hipotesis 1k

Dalam hipotesis 1k) diharapkan dalam hasil pengujian


Sharpe dengan metode Jensen pada RDS Konvensional dan

RDS Syariah.

Tabel 4.53


Ranks


nilaikinerja

SHARPE 120 146,73

JENSEN 120 94,28

Total 240

Test Statisticsa,b

nilaikinerja

Chi-Square 34,245

df 1

Asymp. Sig. ,000






menggunakan metode Sharpe dengan metode Jensen terbukti



hipotesis 1k) diterima, yaitu antara kinerja RDS Konvensional

dengan menggunakan metode Sharpe dan metode Jensen

172



Tabel 4.54


Ranks


nilaikinerja

SHARPE 40 43,95

JENSEN 40 37,05

Total 80

Test Statisticsa,b

nilaikinerja

Chi-Square 1,763

Df 1

Asymp. Sig. ,184






menggunakan metode Sharpe dengan metode Jensen terbukti



hipotesis 1k) ditolak, yaitu antara kinerja RDS Syariah dengan

menggunakan metode Sharpe dan metode Jensen tidak memiliki

perbedaan (sama), dengan metode Sharpe merupakan kinerja


173

12. Hipotesis 1l

Dalam hipotesis 1l) diharapkan dalam hasil pengujian


Sharpe dengan metode Modigliani pada RDS Konvensional dan

RDS Syariah.

Tabel 4.55


Ranks


nilaikinerja

SHARPE 120 150,50


Total 240

Test Statisticsa,b

nilaikinerja

Chi-Square 44,814

df 1

Asymp. Sig. ,000






menggunakan metode Sharpe dengan metode Modigliani



hipotesis 1l) diterima, yaitu antara kinerja RDS Konvensional

dengan menggunakan metode Sharpe dan metode Modigliani

174



Tabel 4.56


Ranks


nilaikinerja

SHARPE 40 44,50

MODIGLIANI 40 36,50

Total 80

Test Statisticsa,b

nilaikinerja

Chi-Square 2,370

Df 1

Asymp. Sig. ,124






menggunakan metode Sharpe dengan metode Modigliani



bahwa hipotesis 1l) ditolak, yaitu antara kinerja RDS Syariah

dengan menggunakan metode Sharpe dan metode Modigliani

tidak memiliki perbedaan (sama), dengan metode Sharpe


175

13. Hipotesis 1m

Dalam hipotesis 1m) diharapkan dalam hasil pengujian


Treynor dengan metode Jensen pada RDS Konvensional dan

RDS Syariah.

Tabel 4.57


Ranks


nilaikinerja

TREYNOR 120 150,50

JENSEN 120 90,50

Total 240

Test Statisticsa,b

nilaikinerja

Chi-Square 44,814

df 1

Asymp. Sig. ,000






menggunakan metode Treynor dengan metode Jensen terbukti



hipotesis 1m) diterima, yaitu antara kinerja RDS Konvensional

176

dengan menggunakan metode Treynor dan metode Jensen

memiliki perbedaan (tidak sama).

Tabel 4.58


Ranks


nilaikinerja

TREYNOR 40 50,00

JENSEN 40 31,00

Total 80

Test Statisticsa,b

nilaikinerja

Chi-Square 13,371

Df 1

Asymp. Sig. ,000






menggunakan metode Treynor dengan metode Jensen terbukti



hipotesis 1m) diterima, yaitu antara kinerja RDS Syariah dengan

menggunakan metode Treynor dan metode Jensen memiliki

perbedaan (tidak sama), dengan metode Treynor merupakan


177

14. Hipotesis 1n

Dalam hipotesis 1n) diharapkan dalam hasil pengujian


Treynor dengan metode Modigliani pada RDS Konvensional

dan RDS Syariah.

Tabel 4.59


Ranks


nilaikinerja

TREYNOR 120 122,78


Total 240

Test Statisticsa,b

nilaikinerja

Chi-Square ,260

df 1

Asymp. Sig. ,610






menggunakan metode Treynor dengan metode Modigliani



bahwa hipotesis 1n) ditolak, yaitu antara kinerja RDS

Konvensional dengan menggunakan metode Treynor dan

178

metode Modigliani tidak memiliki perbedaan (sama), dengan

metode Treynor merupakan kinerja dengan mean yang lebih

besar.

Tabel 4.60


Ranks


nilaikinerja

TREYNOR 40 40,99

MODIGLIANI 40 40,01

Total 80

Test Statisticsa,b

nilaikinerja

Chi-Square ,035

Df 1

Asymp. Sig. ,851






menggunakan metode Treynor dengan metode Modigliani



bahwa hipotesis 1n) ditolak, yaitu antara kinerja RDS Syariah

dengan menggunakan metode Treynor dan metode Modigliani

179

tidak memiliki perbedaan (sama), dengan metode Treynor


15. Hipotesis 1o

Dalam hipotesis 1o) diharapkan dalam hasil pengujian


Jensen dengan metode Modigliani pada RDS Konvensional dan

RDS Syariah.

Tabel 4.61


Ranks


nilaikinerja

JENSEN 120 90,50


Total 240

Test Statisticsa,b

nilaikinerja

Chi-Square 44,814

df 1

Asymp. Sig. ,000





pada tabel sebelumnya, antara kinerja RDS Konvensional

dengan menggunakan metode Jensen dengan metode Modigliani


180


hipotesis 1o) diterima, yaitu antara kinerja RDS Konvensional

dengan menggunakan metode Jensen dan metode Modigliani

memiliki perbedaan (tidak sama), dengan metode Modigliani


Tabel 4.62


Ranks


nilaikinerja

JENSEN 40 31,09

MODIGLIANI 40 49,91

Total 80

Test Statisticsa,b

nilaikinerja

Chi-Square 13,126

Df 1

Asymp. Sig. ,000






menggunakan metode Jensen dengan metode Modigliani



hipotesis 1o) diterima, yaitu antara kinerja RDS Syariah dengan

menggunakan metode Jensen dan metode Modigliani memiliki

181

perbedaan (tidak sama), dengan metode Modigliani merupakan


b. Hipotesis Kedua

Dalam hipotesis ini sampel yang diuji adalah keenam metode

yaitu EROV, Sortino, Sharpe, Treynor, Jensen, Modigliani, dan juga

digunakan kinerja pasar (IHSG) untuk RDS Konvensional dan RDS

Syariah. Hasil yang diharapkan dari pengujian yang dilakukan yaitu

terdapat perbedaan antara hasil kinerja RDS Konvensional dan RDS

Syariah pada periode 2014-2017 antara keenam metode yang

diperbandingkan dengan kinerja pasar (IHSG).

Tabel 4.63


Ranks



SORTINO 120 565,28

SHARPE 120 517,12

TREYNOR 120 360,30

JENSEN 120 251,80


IHSG 120 367,75

Total 840


Dapat dilihat pada tabel di atas bahwa kinerja RDS

Konvensional dengan menggunakan metode Sortino terbukti lebih

besar dibandingkan dengan kinerja pasar yakni dicerminkan oleh

182

IHSG dan juga dengan kelima metode lainnya yaitu EROV, Sharpe,

Treynor, Jensen, dan Modigliani. Sedangkan metode EROV

merupakan metode dengan hasil kinerja yang lebih tinggi

dibandingkan dengan menggunakan metode Sharpe, Treynor, Jensen,

dan Modigliani yang memiliki hasil terendah dibandingkan keenam

metode tersebut. Namun, dalam hasil uji Kruskal-Wallis di atas

didapatkan hasil bahwa ternyata metode Jensen memiliki kinerja

terburuk dibandingkan dengan kinerja RDS Konvensional yang

digambarkan oleh keenam metode tersebut dan juga kinerja pasar

(IHSG). Hal itu mungkin dalam perhitungan metode Jensen terdapat

variabel perhitungan yang berbeda dengan metode yang lain berupa

return pasar, serta pengukuran Jensen membutuhkan penggunaan

tingkat hasil bebas risiko yang berbeda untuk masing-masing interval

waktu. Hal ini dikarenakan masing-masing tingkat hasil dan risiko

akan bervariasi sesuai periode waktu. Pada saat periode penelitian

terlihat di tahun 2015 merupakan tahun yang bisa dikatakan tidak

bersahabat dengan investor saham di Indonesia. Setelah berfluktuasi

dalam satu tahun IHSG mencatatkan return yang negatif yakni sebesar

-11%. Faktor yang menyebabkan IHSG turun yang paling menonjol

adalah perlambatan ekonomi yang melanda Indonesia sejak 5 tahun

terakhir, serta kinerja emiten-emiten yang memburuk.

183

Tabel 4.64

Hasil Chi-Square (2) RDS Konvensional

Test Statisticsa,b

nilaikinerja

Chi-Square 165,374

Df 6

Asymp. Sig. ,000





beberapa tahun dan dilakukan uji Kruskal-Wallis, dapat dilihat dari

tabel di atas, yakni hasil uji Chi-Square statistik menunjukkan nilai

sebesar 165,374. Dan uji Chi-Square hitung dengan mengacu pada

tabel Chi-Square dengan nilai α sebesar 5% (0,05) dan jumlah df yaitu

6 (df = 6), maka didapatkan nilai Chi-Square hitung sebesar 12,59.

Hal itu berarti menunjukkan bahwa perhitungan nilai Chi-Square

statistik terbukti lebih besar daripada nilai Chi-Square hitung (tabel),

yakni 165,74 > 12,59.

Dan dengan tingkat kesalahan sebesar 5% (0,05), dapat dilihat

dari hasil pengujian didapatkan nilai signifikansi sebesar 0,000. Hal

itu menunjukkan bahwa sig < α (0,000 < 0,05) yang berarti terbukti

bila Hipotesis nol (H0) yang menggambarkan mean keenam metode

kinerja RDS Konvensional tidak berbeda (sama) ditolak dengan

tingkat kepercayaan sebesar 95%. Dengan demikian hipotesis yang


184

Treynor, Jensen, Modigliani, dan IHSG memiliki persamaan (tidak

berbeda) dengan kata lain Hipotesis nol (H0) ditolak dan Hipotesis

alternatif (Ha) diterima. Sehingga dapat dikatakan keenam metode

kinerja RDS Konvensional yakni EROV, Sortino, Sharpe, Treynor,

Jensen, Modigliani, dan IHSG terbukti signifikan dan terdapat

perbedaan (tidak sama).

Oleh karena itu secara keseluruhan dapat disimpulkan bahwa

untuk hipotesis kedua ini pada RDS Konvensional dinyatakan

diterima, (H0 ditolak dan Ha diterima) karena berdasarkan hasil Chi-

Square dan tingkat kesalahan (α = 5%) terbukti signifikan, yang

berarti mean keenam metode tersebut tidak sama (berbeda), dan

kinerja RDS Konvensional dengan keenam metode yaitu EROV,

Sortino, Sharpe, Treynor, Modigliani, dan IHSG terbukti lebih besar

dibandingkan dengan metode Jensen.

Tabel 4.65


Ranks



SORTINO 40 159,28

SHARPE 40 152,83

TREYNOR 40 134,74

JENSEN 40 101,71


IHSG 40 147,38

Total 280


185

Dapat dilihat pada tabel di halaman sebelumnya bahwa kinerja

RDS Syariah dengan menggunakan metode Sortino terbukti lebih

besar dibandingkan dengan kinerja pasar yakni dicerminkan oleh

IHSG dan juga dengan kelima metode lainnya yaitu EROV, Sharpe,

Treynor, Jensen, dan Modigliani. Sedangkan metode EROV

merupakan metode dengan hasil kinerja yang lebih tinggi

dibandingkan dengan menggunakan metode Sharpe, Treynor, Jensen,

dan Modigliani yang memiliki hasil terendah dibandingkan keenam

metode tersebut. Namun, dalam hasil uji Kruskal-Wallis di atas

didapatkan hasil bahwa ternyata metode Jensen memiliki kinerja

terburuk dibandingkan dengan kinerja RDS Syariah yang

digambarkan oleh keenam metode tersebut dan juga kinerja pasar

(IHSG). Dalam perhitungan metode Jensen terdapat variabel

perhitungan yang berbeda dengan metode yang lain berupa return

pasar, serta pengukuran Jensen membutuhkan penggunaan tingkat

hasil bebas risiko yang berbeda untuk masing-masing interval waktu

yang dipertimbangkan. Hal ini dikarenakan masing-masing tingkat

hasil dan risiko akan bervariasi sesuai periode waktu. Pada saat

periode penelitian terlihat di tahun 2015 merupakan tahun yang bisa

dikatakan tidak bersahabat dengan investor saham di Indonesia.

Setelah berfluktuasi dalam satu tahun IHSG mencatatkan return yang

negatif yakni sebesar -11%. Faktor yang menyebabkan IHSG turun

yang paling menonjol adalah perlambatan ekonomi yang melanda

186

Indonesia sejak 5 tahun terakhir, serta kinerja emiten-emiten yang

memburuk.

Tabel 4.66

Hasil Chi-Square (2.1) RDS Syariah

Test Statisticsa,b

nilaikinerja

Chi-Square 14,562

df 6

Asymp. Sig. ,024





beberapa tahun dan dilakukan uji Kruskal-Wallis, dapat dilihat dari

tabel di atas, yakni hasil uji Chi-Square statistik menunjukkan nilai

sebesar 14,562. Dan uji Chi-Square hitung dengan mengacu pada

tabel Chi-Square dengan nilai α sebesar 5% (0,05) dan jumlah df yaitu

6 (df = 6), maka didapatkan nilai Chi-Square hitung sebesar 12,59.

Hal itu berarti menunjukkan bahwa perhitungan nilai Chi-Square

statistik terbukti lebih besar daripada nilai Chi-Square hitung (tabel),

yakni 14,562 > 12,59.

Dan dengan tingkat kesalahan sebesar 5% (0,05), dapat dilihat

dari hasil pengujian didapatkan nilai signifikansi sebesar 0,024. Hal

itu menunjukkan bahwa sig < α (0,024 < 0,05) yang berarti terbukti

bila hipotesis nol (H0) yang menggambarkan mean keenam metode

kinerja RDS Syariah tidak berbeda (sama) ditolak dengan tingkat

187

kepercayaan sebesar 95%. Dengan demikian hipotesis yang


Treynor, Jensen, Modigliani, dan IHSG memiliki persamaan (tidak

berbeda) dengan kata lain Hipotesis nol (H0) ditolak dan Hipotesis

alternatif (Ha) diterima. Sehingga dapat dikatakan keenam metode

kinerja RDS Syariah yakni EROV, Sortino, Sharpe, Treynor, Jensen,

Modigliani, dan IHSG terbukti signifikan dan terdapat perbedaan

(tidak sama).

Oleh karena itu secara keseluruhan dapat disimpulkan bahwa

untuk hipotesis kedua ini pada RDS Syariah dinyatakan diterima, (H0

ditolak dan Ha diterima) karena berdasarkan hasil Chi-Square dan

tingkat kesalahan (α = 5%) terbukti signifikan, yang berarti mean

keenam metode tersebut berbeda (tidak sama), dan kinerja RDS

Syariah dengan keenam metode yaitu EROV, Sortino, Sharpe,

Treynor, Modigliani, dan IHSG terbukti lebih besar dibandingkan

dengan metode Jensen.

Selanjutnya untuk pengujian hipotesis kedua secara parsial atau

menguji secara masing-masing metode sebagai berikut:

1. Hipotesis 2a

Untuk hipotesis 2a) yang diharapkan dari pengujian yang

telah dilakukan adalah hasil kinerja RDS Konvensional dan

RDS Syariah dengan metode EROV lebih besar jika

dibandingkan dengan kinerja pasar (IHSG).

188

Tabel 4.67


Ranks



IHSG 120 90,50

Total 240

Test Statisticsa,b

nilaikinerja

Chi-Square 45,166

df 1

Asymp. Sig. ,000




Dari hasil pengujian yang telah dilakukan dapat dilihat pada

tabel diatas bahwa untuk hipotesis 2a) dinyatakan terbukti

signifikan dengan tingkat 0,000 (0,000 < 0,05). Hal itu berarti

pernyataan hipotesis 2a) diterima, yakni kinerja RDS

Konvensional dengan metode EROV terbukti lebih besar jika

dibandingkan dengan kinerja pasar (IHSG). Hal itu juga dapat

dilihat pada kolom Ranks dengan melihat nilai mean rank-nya,

terbukti bahwa nilai mean rank metode EROV terbukti lebih

besar jika dibandingkan dengan kinerja pasar (IHSG).

189

Tabel 4.68


Ranks



IHSG 40 36,50

Total 80

Test Statisticsa,b

nilaikinerja

Chi-Square 2,389

df 1

Asymp. Sig. ,122





tabel diatas bahwa untuk hipotesis 2a) dinyatakan terbukti tidak

signifikan dengan tingkat 0,122 (0,122 > 0,05). Hal itu berarti

pernyataan hipotesis 2a) ditolak, yakni kinerja RDS Syariah

dengan metode EROV terbukti tidak terdapat perbedaan mean,

dan hasilnya terlihat bahwa metode EROV lebih rendah


2. Hipotesis 2b

Dalam hipotesis 2b) dari pengujian yang telah dilakukan

diharapkan bahwa hasil kinerja RDS Konvensional dan RDS

Syariah dengan metode Sortino lebih besar jika dibandingkan


190

Tabel 4.69


Ranks


nilaikinerja SORTINO 120 150,50

IHSG 120 90,50

Total 240

Test Statisticsa,b

nilaikinerja

Chi-Square 45,166

df 1

Asymp. Sig. ,000





tabel sebelumnya bahwa untuk hipotesis 2b) dinyatakan terbukti


pernyataan hipotesis 2b) diterima, yakni kinerja RDS

Konvensional dengan metode Sortino terbukti lebih besar jika



terbukti bahwa nilai mean rank metode Sortino terbukti lebih


191

Tabel 4.70


Ranks


nilaikinerja SORTINO 40 44,50

IHSG 40 36,50

Total 80

Test Statisticsa,b

nilaikinerja

Chi-Square 2,389

df 1

Asymp. Sig. ,122





tabel diatas bahwa untuk hipotesis 2b) dinyatakan terbukti tidak


pernyataan hipotesis 2b) ditolak, yakni kinerja RDS Syariah

dengan metode Sortino terbukti tidak terdapat perbedaan mean,

dan hasilnya terlihat bahwa metode Sortino lebih rendah


3. Hipotesis 2c

Pada hipotesis 2c) dari pengujian yang telah dilakukan


Syariah dengan metode Sharpe lebih besar jika dibandingkan


192

Tabel 4.71


Ranks


nilaikinerja SHARPE 120 150,50

IHSG 120 90,50

Total 240

Test Statisticsa,b

nilaikinerja

Chi-Square 45,166

df 1

Asymp. Sig. ,000





tabel diatas bahwa untuk hipotesis 2c) dinyatakan terbukti


pernyataan hipotesis 2c) diterima, yakni kinerja RDS

Konvensional dengan metode Sharpe terbukti lebih besar jika



terbukti bahwa nilai mean rank metode Sharpe terbukti lebih


193

Tabel 4.72


Ranks


nilaikinerja SHARPE 40 44,50

IHSG 40 36,50

Total 80

Test Statisticsa,b

nilaikinerja

Chi-Square 2,389

df 1

Asymp. Sig. ,122





tabel diatas bahwa untuk hipotesis 2c) dinyatakan terbukti tidak


pernyataan hipotesis 2c) ditolak, yakni kinerja RDS Syariah

dengan metode Sharpe terbukti tidak terdapat perbedaan mean,

dan hasilnya terlihat bahwa metode Sharpe lebih rendah


4. Hipotesis 2d

Dalam hipotesis 2d) dari pengujian yang telah dilakukan


Syariah dengan metode Treynor lebih besar jika dibandingkan


194

Tabel 4.73


Ranks


nilaikinerja TREYNOR 120 117,88

IHSG 120 123,13

Total 240

Test Statisticsa,b

nilaikinerja

Chi-Square ,346

Df 1

Asymp. Sig. ,556





tabel sebelumnya bahwa untuk hipotesis 2d) dinyatakan terbukti

tidak signifikan dengan tingkat 0,556 (0,556 > 0,05). Hal itu

berarti pernyataan hipotesis 2d) ditolak, yakni kinerja RDS

Konvensional dengan metode Treynor terbukti tidak terdapat

perbedaan mean, dan hasilnya terlihat bahwa metode Treynor

lebih rendah dibandingkan dengan kinerja pasar (IHSG). Hal itu

juga dapat dilihat pada kolom Ranks dengan melihat nilai mean

rank-nya, terbukti bahwa nilai mean rank metode Treynor

terbukti lebih rendah jika dibandingkan dengan kinerja pasar

(IHSG).

195

Tabel 4.74


Ranks


nilaikinerja TREYNOR 40 36,75

IHSG 40 44,25

Total 80

Test Statisticsa,b

nilaikinerja

Chi-Square 2,100

Df 1

Asymp. Sig. ,147





tabel diatas bahwa untuk hipotesis 2d) dinyatakan terbukti tidak


pernyataan hipotesis 2d) ditolak, yakni kinerja RDS Syariah

dengan metode Treynor terbukti tidak terdapat perbedaan mean,

dan hasilnya terlihat bahwa metode Treynor lebih rendah



terbukti bahwa nilai mean rank metode Treynor terbukti lebih

rendah jika dibandingkan dengan kinerja pasar (IHSG).

196

5. Hipotesis 2e

Dalam hipotesis 2e) dari pengujian yang telah dilakukan


Syariah dengan metode Jensen lebih besar jika dibandingkan


Tabel 4.75


Ranks


nilaikinerja JENSEN 120 90,50

IHSG 120 150,50

Total 240

Test Statisticsa,b

nilaikinerja

Chi-Square 45,166

df 1

Asymp. Sig. ,000





tabel diatas bahwa untuk hipotesis 2e) dinyatakan terbukti


pernyataan hipotesis 2e) diterima, yakni kinerja RDS

Konvensional dengan metode Jensen terbukti lebih rendah jika



197

terbukti bahwa nilai mean rank metode Jensen terbukti lebih

rendah jika dibandingkan dengan kinerja pasar (IHSG).

Tabel 4.76


Ranks


nilaikinerja JENSEN 40 30,75

IHSG 40 50,25

Total 80

Test Statisticsa,b

nilaikinerja

Chi-Square 14,193

Df 1

Asymp. Sig. ,000





tabel diatas bahwa untuk hipotesis 2e) dinyatakan terbukti


pernyataan hipotesis 2e) diterima, yakni kinerja RDS Syariah

dengan metode Jensen lebih rendah dibandingkan dengan

kinerja pasar (IHSG). Hal itu juga dapat dilihat pada kolom

Ranks dengan melihat nilai mean rank-nya, terbukti bahwa nilai

mean rank metode Jensen terbukti lebih rendah jika


198

6. Hipotesis 2f

Dalam hipotesis 2f) dari pengujian yang telah dilakukan


Syariah dengan metode Modigliani lebih besar jika


Tabel 4.77


Ranks


nilaikinerja MODIGLIANI 120 115,88

IHSG 120 125,13

Total 240

Test Statisticsa,b

nilaikinerja

Chi-Square 1,074

df 1

Asymp. Sig. ,300





tabel diatas bahwa untuk hipotesis 2f) dinyatakan terbukti tidak


pernyataan hipotesis 2f) ditolak, yakni kinerja RDS

Konvensional dengan metode Modigliani terbukti tidak terdapat

perbedaan mean, dan hasilnya terlihat bahwa metode Modigliani

lebih rendah dibandingkan dengan kinerja pasar (IHSG). Hal itu

199

juga dapat dilihat pada kolom Ranks dengan melihat nilai mean

rank-nya, terbukti bahwa nilai mean rank metode Treynor

terbukti lebih rendah jika dibandingkan dengan kinerja pasar

(IHSG).

Tabel 4.78


Ranks


nilaikinerja MODIGLIANI 40 35,13

IHSG 40 45,88

Total 80

Test Statisticsa,b

nilaikinerja

Chi-Square 4,316

df 1

Asymp. Sig. ,038





tabel diatas bahwa untuk hipotesis 2f) dinyatakan terbukti


pernyataan hipotesis 2f) diterima, yakni kinerja RDS Syariah

dengan metode Modigliani terbukti lebih rendah jika



200

terbukti bahwa nilai mean rank metode Modigliani terbukti

lebih rendah jika dibandingkan dengan kinerja pasar (IHSG).

5) Interpretasi Hasil

Dari hasil penelitian yang telah dilakukan, melalui uji normalitas

dengan Kolmogorov-Smirnov pada RDS Konvensional didapatkan hasil

bahwa distribusi data yang digunakan dalam penelitian tidak normal karena

nilai p < α (0,000 < 0,05). Lalu melalui uji homogenitas dengan Levene test

didapatkan hasil signifikansi sebesar 0,000 yang kurang dari nilai α (0,05)

sehingga dapat dikatakan bahwa data memiliki varians yang berbeda

sehingga tidak lolos uji homogenitas. Sedangkan melalui uji normalitas

dengan Kolmogorov-Smirnov pada RDS Syariah didapatkan hasil bahwa

distribusi data yang digunakan dalam penelitian tidak normal karena nilai

p < α (0,000 < 0,05). Lalu melalui uji homogenitas dengan Levene test

didapatkan hasil signifikansi sebesar 0,000 yang kurang dari nilai α (0,05)

sehingga dapat dikatakan bahwa data memiliki varians yang berbeda

sehingga tidak lolos uji homogenitas.

a. Hipotesis Pertama

Berdasarkan uji Kruskal-Wallis dapat diketahui bahwa kinerja

RDS Konvensional di Indonesia berdasarkan metode EROV, Sortino,

Sharpe, Treynor, Jensen, dan Modigliani terbukti memiliki perbedaan.

Hal itu karena berdasarkan pengujian hasil yang didapatkan signifikan

dengan nilai 0,000 (0,000 < 0,05).

201

Untuk uji parsial pada hipotesis pertama, dapat diketahui bahwa

untuk hipotesis 1a) didapatkan hasil bahwa hipotesis diterima, karena

signifikan pada tingkat 0,007 sehingga untuk metode EROV dengan

metode Sortino terbukti memiliki perbedaan. Untuk hipotesis 1b)

didapatkan hasil bahwa hipotesis ditolak, karena hasil tidak signifikan

pada tingkat 0,282 sehingga untuk metode EROV dengan metode

Sharpe terbukti tidak memiliki perbedaan. Untuk hipotesis 1c)

didapatkan hasil bahwa hipotesis diterima, karena signifikan pada

tingkat 0,000 sehingga untuk metode EROV dengan metode Treynor

terbukti memeiliki perbedaan. Untuk hipotesis 1d) didapatkan hasil

bahwa hipotesis diterima, karena signifikan pada tingkat 0,000

sehingga untuk metode EROV dengan metode Jensen terbukti

memiliki perbedaan. Untuk hipotesis 1e) didapatkan hasil bahwa

hipotesis diterima, karena signifikan pada tingkat 0,000 sehingga

untuk metode EROV dengan metode Modigliani terbukti memiliki

perbedaan.

Untuk hipotesis 1f) didapatkan hasil bahwa hipotesis diterima,

karena signifikan pada tingkat 0,001 sehingga untuk metode Sortino

dengan metode Sharpe terbukti memiliki perbedaan. Untuk hipotesis

1g) didapatkan hasil bahwa hipotesis diterima, karena signifikan pada

tingkat 0,000 sehingga untuk metode Sortino dengan metode Treynor

terbukti memiliki perbedaan. Untuk hipotesis 1h) didapatkan hasil

bahwa hipotesis diterima, karena signifikan pada tingkat 0,000

202

sehingga untuk metode Sortino dengan metode Jensen terbukti

memiliki perbedaan. Untuk hipotesis 1i) didapatkan hasil bahwa

hipotesis diterima, karena signifikan pada tingkat 0,000 sehingga

untuk metode Sortino dengan metode Modigliani terbukti memiliki

perbedaan. Untuk hipotesis 1j) didapatkan hasil bahwa hipotesis juga

diterima, karena signifikan pada tingkat 0,000 sehingga untuk metode

Sharpe dengan metode Treynor terbukti memiliki perbedaan.

Untuk hipotesis 1k) didapatkan hasil bahwa hipotesis diterima,

karena signifikan pada tingkat 0,000 sehingga untuk metode Sharpe

dengan metode Jensen terbukti memiliki perbedaan. Untuk pengujian

hipotesis 1l) didapatkan hasil bahwa hipotesis diterima, karena

signifikan pada tingkat 0,000 sehingga untuk metode Sharpe dengan

metode Modigliani terbukti memiliki perbedaan. Untuk hipotesis 1m)

didapatkan hasil bahwa hipotesis diterima, karena signifikan pada

tingkat sebesar 0,000 sehingga untuk metode Treynor dengan metode

Jensen terbukti memiliki perbedaan. Untuk hipotesis 1n) didapatkan

hasil bahwa hipotesis ditolak, karena tidak signifikan pada tingkat

0,610 sehingga untuk metode Treynor dengan metode Modigliani

terbukti tidak memiliki perbedaan. Untuk hipotesis 1o) didapatkan

hasil bahwa hipotesis diterima, karena signifikan pada tingkat 0,000

sehingga untuk metode Jensen dengan metode Modigliani terbukti

memiliki perbedaan.

203

Hasil penelitian pada RDS Konvensional ini sesuai dengan

penelitian yang telah dilakukan oleh Ataie, dkk (2012) yang

menunjukkan hasil signifikan dengan adanya perbedaan (tidak sama)

antara mean ketiga metode yang digunakan, yakni EROV, Sortino,

dan M3. Dengan metode EROV memberikan hasil yang paling besar

dibandingkan dua metode lainnya.

Lalu penelitian yang dilakukan oleh Magdalene dan Amelina

(2012) yang mendapatkan hasil signifikan terbukti memiliki

perbedaan (tidak sama) antar kelima metode yang diujikan yaitu

Sharpe, Treynor, Jensen, M2, dan Information Ratio. Dengan metode

Information Ratio yang memiliki hasil lebih baik dibandingkan

dengan keempat metode lainnya.

Adapun mengapa hasil pengujian dalam penelitian ini signifikan

mungkin dikarenakan selama periode penelitian, rata-rata RDS

Konvensional mencatatkan return yang positif dan nilai NAB RDS

Konvensional yang meningkat. Unggulnya kinerja RDS Konvensional

ditopang kinerja beberapa sektor saham, seperti pertambangan,

properti, dan kimia yang melaju cukup baik. Sehingga membuat nilai

mean pada hasil penelitian RDS Konvensional terpaut jauh sehingga

membuat hipotesis pertama diterima dan terbukti memiliki perbedaan

(tidak sama).

204

Berdasarkan uji Kruskal-Wallis dapat diketahui bahwa kinerja

RDS Syariah di Indonesia berdasarkan metode EROV, Sortino,

Sharpe, Treynor, Jensen, dan Modigliani terbukti tidak memiliki

perbedaan. Hal itu karena berdasarkan pengujian hasil yang

didapatkan tidak signifikan dengan nilai 0,062 (0,062 > 0,05).

Untuk uji parsial pada hipotesis pertama, dapat diketahui bahwa

untuk hipotesis 1a) didapatkan hasil bahwa hipotesis ditolak, karena

tidak signifikan pada tingkat 0,700 sehingga untuk metode EROV

dengan metode Sortino terbukti tidak memiliki perbedaan. Untuk

hipotesis 1b) didapatkan hasil bahwa hipotesis ditolak, karena hasil

tidak signifikan pada tingkat 0,700 sehingga untuk metode EROV

dengan metode Sharpe terbukti tidak memiliki perbedaan. Untuk

hipotesis 1c) didapatkan hasil bahwa hipotesis ditolak, karena tidak

signifikan pada tingkat 0,124 sehingga untuk metode EROV dengan

metode Treynor terbukti tidak memiliki perbedaan. Untuk hipotesis

1d) didapatkan hasil bahwa hipotesis ditolak, karena tidak signifikan

pada tingkat 0,244 sehingga untuk metode EROV dengan metode

Jensen terbukti tidak memiliki perbedaan. Untuk hipotesis 1e)

didapatkan hasil bahwa hipotesis ditolak, karena tidak signifikan pada

tingkat 0,124 sehingga untuk metode EROV dengan metode

Modigliani terbukti tidak memiliki perbedaan.

205

Untuk hipotesis 1f) didapatkan hasil bahwa hipotesis ditolak,

karena tidak signifikan pada tingkat 0,413 sehingga untuk metode

Sortino dengan metode Sharpe terbukti tidak memiliki perbedaan.

Untuk hipotesis 1g) didapatkan hasil bahwa hipotesis ditolak, karena

tidak signifikan pada tingkat 0,124 sehingga untuk metode Sortino

dengan metode Treynor terbukti tidak memiliki perbedaan. Untuk

hipotesis 1h) didapatkan hasil bahwa hipotesis ditolak, karena tidak

signifikan pada tingkat 0,160 sehingga untuk metode Sortino dengan

metode Jensen terbukti tidak memiliki perbedaan. Untuk hipotesis 1i)

didapatkan hasil bahwa hipotesis ditolak, karena signifikan pada

tingkat 0,124 sehingga untuk metode Sortino dengan metode

Modigliani terbukti tidak memiliki perbedaan. Untuk hipotesis 1j)

didapatkan hasil bahwa hipotesis juga ditolak, karena tidak signifikan

pada tingkat 0,124 sehingga untuk metode Sharpe dengan metode

Treynor terbukti tidak memiliki perbedaan.

Untuk hipotesis 1k) didapatkan hasil bahwa hipotesis ditolak,

karena tidak signifikan pada tingkat 0,184 sehingga untuk metode

Sharpe dengan metode Jensen terbukti tidak memiliki perbedaan.

Untuk pengujian hipotesis 1l) didapatkan hasil bahwa hipotesis

ditolak, karena tidak signifikan pada tingkat 0,124 sehingga untuk

metode Sharpe dengan metode Modigliani terbukti tidak memiliki

perbedaan. Untuk hipotesis 1m) didapatkan hasil bahwa hipotesis

diterima, karena signifikan pada tingkat sebesar 0,000 sehingga untuk

206

metode Treynor dengan metode Jensen terbukti memiliki perbedaan.

Untuk hipotesis 1n) didapatkan hasil bahwa hipotesis ditolak, karena

tidak signifikan pada tingkat 0,851 sehingga untuk metode Treynor

dengan metode Modigliani terbukti tidak memiliki perbedaan. Untuk

hipotesis 1o) didapatkan hasil bahwa hipotesis diterima, karena

signifikan pada tingkat 0,000 sehingga untuk metode Jensen dengan

metode Modigliani terbukti memiliki perbedaan.

Hasil penelitian pada RDS Syariah ini tidak sesuai dengan

penelitian yang telah dilakukan oleh Ataie, dkk (2012) yang

menunjukkan hasil signifikan dengan adanya perbedaan (tidak sama)

antara mean ketiga metode yang digunakan, yakni EROV, Sortino,

dan M3. Dengan metode EROV memberikan hasil yang paling besar

dibandingkan dua metode lainnya.

Lalu penelitian yang dilakukan oleh Magdalene dan Amelina

(2012) yang mendapatkan hasil signifikan terbukti memiliki

perbedaan (tidak sama) antar kelima metode yang diujikan yaitu

Sharpe, Treynor, Jensen, M2, dan Information Ratio. Dengan metode

Information Ratio yang memiliki hasil lebih baik dibandingkan

dengan keempat metode lainnya.

Adapun mengapa hasil pengujian dalam penelitian ini tidak

signifikan mungkin dikarenakan adanya faktor-faktor ekonomi makro

yang melatarbelakangi data yang digunakan, yakni dengan adanya

dampak dari turunnya kinerja pasar (IHSG) pada tahun 2015 yang

207

membuat nilai indeks saham dan nilai NAB RDS Syariah menurun.

Hal tersebut terjadi karena pada tahun tersebut daya beli cenderung

melemah, belanja pemerintah belum juga jalan, dan ekspor-impor

melambat. Berbagai upaya yang telah dilakukan untuk memperbaiki

daya tarik investasi telah meningkatkan kepercayaan dunia usaha baik

dalam maupun luar negeri. Sehingga membuat nilai mean pada hasil

penelitian tidak terpaut jauh sehingga membuat hipotesis pertama

ditolak dan terbukti tidak memiliki perbedaan.

b. Hipotesis Kedua

Untuk uji hipotesis kedua yaitu menguji perbandingan kinerja

RDS Konvensional dengan enam metode yaitu EROV, Sortino,

Sharpe, Treynor, Jensen, dan Modigliani dengan kinerja pasar yaitu

IHSG di Indonesia terbukti signifikan memiliki mean yang berbeda

dengan nilai 0,000 (0,000 < 0,05). Dari hasil yang telah diuji,

diketahui bahwa kinerja RDS Konvensional di Indonesia sangat bagus

sekali, hal itu karena berdasarkan pengujian ternyata terbukti kinerja

RDS Konvensional memiliki mean lebih besar jika dibandingkan

dengan kinerja pasar yang dicerminkan oleh IHSG. Bila diurutkan

dengan peringkat dapat ditulis sebagai berikut ini:

1. Sortino

2. EROV

3. Sharpe

4. IHSG

208

5. Treynor

6. Modigliani

7. Jensen

Dalam uji parsial untuk hipotesis kedua, dapat diketahui bahwa

untuk hipotesis 2a) terbukti signifikan pada tingkat 0,000 sehingga

dapat dikatakan bahwa hipotesis 2a) diterima dan kinerja RDS

Konvensional untuk metode EROV terbukti lebih besar jika

dibandingkan oleh kinerja pasar (IHSG). Untuk hipotesis 2b) terbukti

signifikan pada tingkat 0,000 sehingga dapat dikatakan bahwa

hipotesis 2b) diterima dan kinerja RDS Konvensional untuk metode

Sortino terbukti lebih besar jika dibandingkan oleh kinerja pasar

(IHSG). Untuk hipotesis 2c) terbukti signifikan pada tingkat 0,000

sehingga dapat dikatakan bahwa hipotesis 2c) diterima dan kinerja

RDS Konvensional untuk metode Sharpe terbukti lebih besar jika

dibandingkan oleh kinerja pasar (IHSG).

Untuk hipotesis 2d) terbukti tidak signifikan pada tingkat 0,556

sehingga dapat dikatakan bahwa hipotesis 2d) ditolak dan kinerja RDS

Konvensional untuk metode Treynor terbukti lebih rendah jika

dibandingkan oleh kinerja pasar (IHSG). Untuk hipotesis 2e) terbukti


hipotesis 2e) diterima dan kinerja RDS Konvensional untuk metode

Jensen terbukti lebih rendah jika dibandingkan oleh kinerja pasar

(IHSG). Untuk hipotesis 2f) terbukti tidak signifikan pada tingkat

209

0,300 sehingga dapat dikatakan bahwa hipotesis 2f) ditolak dan

kinerja RDS Konvensional untuk metode Modigliani terbukti lebih

rendah jika dibandingkan oleh kinerja pasar (IHSG).

Metode Jensen memiliki kinerja yang lebih rendah dari EROV,

Sortino, Sharpe, kinerja pasar (IHSG), Treynor, dan Modigliani.

Kinerja RDS Konvensional dengan metode Jensen tersebut memiliki

kinerja lebih rendah dikarenakan nilai Jensen memiliki nilai yang

negatif dan terdapat variabel perhitungan yang berbeda dengan

metode yang lain berupa return pasar, serta pengukuran Jensen

membutuhkan penggunaan tingkat bebas risiko yang berbeda untuk

masing-masing interval waktu. Pada saat periode penelitian terlihat di

tahun 2015 merupakan tahun yang bisa dikatakan tidak bersahabat

dengan investor saham di Indonesia. Setelah berfluktuasi dalam satu

tahun IHSG mencatatkan return yang negatif yakni sebesar -11%.

Faktor yang menyebabkan IHSG turun, yang paling menonjol adalah

perlambatan ekonomi yang melanda Indonesia sejak 5 tahun terakhir,

serta kinerja emiten-emiten yang memburuk. Sehingga data indeks

saham tersebut lebih fluktuatif dan unpredictable, menjadikan banyak

para Manajer Investasi membuat Reksa Dana menjadi terkesan

menyilaukan dan menjanjikan serta meningkatkan kinerja Reksa Dana

agar terlihat menarik untuk investor agar lebih merasa aman dalam

berinvestasi dan mendapatkan return yang tinggi, sehingga mereka

tidak jatuh terpuruk terlalu dalam.

210

Hal ini menunjukkan bahwa bila seorang investor berinvestasi

pada RDS Konvensional di Indonesia bisa mendapatkan keuntungan

yang cukup menjanjikan untuk ke depannya dengan risiko yang

mendampinginya juga. Dan untuk perkembangan RDS Konvensional

yang masih terbuka sangat lebar peluangnya agar tidak disia-siakan

oleh Pemerintah untuk bisa mensosialisasikan kepada masyarakat.

Hasil penelitian ini tidak sesuai dengan Ataie, dkk (2012) yang

melakukan penelitian di Tehran Stocks Exchange, menunjukkan

bahwa hasil penelitian yang dilakukan terbukti signifikan dengan

kinerja pasar lebih besar dibandingkan dengan kinerja portofolio

dengan metode EROV, Sortino dan M3. Hal ini menunjukkan bahwa

hipotesis penelitian tersebut ditolak, karena kinerja portofolio dengan

ketiga metode tersebut lebih rendah dibandingkan dengan kinerja

pasar.

Lalu hasil kinerja RDS dengan menggunakan metode Sortino

memiliki hasil yang besar didukung oleh penelitian yang dilakukan

oleh MD Todoni (2015) yang menunjukkan bahwa penelitian ini

menunjukkan metode Sortino pada Negara Hongaria memiliki hasil

terbaik dan di sisi lain, Negara Bulgaria memiliki hasil terburuk, tanpa

target return. Dalam kasus Multipliers Method, hasil terbaik diperoleh

di pasar modal Negara Hungaria dan hasil terburuk di pasar modal

Negara Bulgaria dan Negara Polandia. Analisis juga dilakukan pada

dua subperiods, 2008 sampai dengan 2010 dan 2011 sampai dengan

211

2013, menyoroti fakta bahwa pasar negara berkembang Tengah dan

Eropa Timur telah mengalami krisis tahun 2008.

Selain itu penelitian yang dilakukan oleh Lye, dkk (2011) yang

menunjukkan bahwa rasio Sortino dapat di optimalkan untuk

mengetahui kinerja dari perusahaan-perusahaan yang listing. Dari

penelitian yang dilakukan mengenai kinerja perusahaan BUMN dan

non-BUMN di negara Malaysia, Singapura, dan Indonesia dengan

menggunakan rasio Sortino, di dapatkan hasil bahwa Indonesia

memiliki nilai rasio Sortino, return dan risiko tertinggi dibandingkan

dengan Singapura dan Malaysia.

Hasil penelitian yang menunjukkan bahwa metode Sortino

merupakan metode yang memiliki kinerja terbaik dibandingkan

dengan metode lainnya didukung oleh pernyataan dari Sortino (1994)

bahwa:


some goal (the minimal acceptable return /MAR), then any returns

below the MAR will produce unfavorable outcomes and any returns

greater will produce good outcomes. The MAR separates the good

volatility (above the MAR) from the bad volatility (below the MAR).

We argue that the proper measurement of risk should deal only with

the returns that could have been below the MAR. Returns above the

MAR should be viewed as a reward.”

Because standard deviation measures risk as dispersion on

either side of the mean, it cannot distinguish between good volatility

and bad volatility. Downside deviations measures the deviations

below the MAR.” (The Journal of Investing Fall 1994, 6).

Sehingga dapat diketahui bahwa rasio Sortino lebih baik

dibandingkan yang lainnya karena dalam penggunaan rasio ini

menggunakan komponen MAR (Minimum Acceptable Return) yaitu

212

tingkat minimal return yang dapat diterima. Dengan komposisi bila

return yang berada dibawah MAR maka akan dianggap sebagai return

yang tidak menguntungkan atau risiko dan return yang lebih besar

dari MAR akan dikatakan sebagai return yang menguntungkan (jika

(Rp - MAR) negatif, maka digunakan (Rp - MAR) dan jika (Rp -

MAR) positif, maka digunakan angka 0).

Dalam Sortino (1994) dikatakan bahwa MAR memisahkan

antara volatilitas baik dengan volatilitas yang dianggap buruk dan

standar deviasi tidak menggambarkan kedua hal tersebut sehingga

penggunaan MAR dirasa lebih baik dibandingkan dengan

menggunakan standar deviasi. Sehingga kinerja dengan menggunakan

rasio Sortino mendapatkan hasil kinerja yang lebih baik dibandingkan

dengan rasio lainnya yaitu EROV, Sharpe, Treynor, Jensen, dan

Modigliani.

Untuk uji hipotesis kedua yaitu menguji perbandingan kinerja

RDS Syariah dengan enam metode yaitu EROV, Sortino, Sharpe,

Treynor, Jensen, dan Modigliani dengan kinerja pasar yaitu IHSG di

Indonesia terbukti signifikan memiliki mean yang berbeda dengan

nilai 0,024 (0,024 < 0,05). Dari hasil yang telah diuji, diketahui bahwa

kinerja RDS Syariah di Indonesia sangat bagus sekali, hal itu karena

berdasarkan pengujian ternyata terbukti kinerja RDS Syariah memiliki

mean lebih besar jika dibandingkan dengan kinerja pasar yang

213

dicerminkan oleh IHSG. Bila diurutkan dengan peringkat dapat ditulis

sebagai berikut ini:

1. Sortino

2. EROV

3. Sharpe

4. IHSG

5. Treynor

6. Modigliani

7. Jensen

Dalam uji parsial untuk hipotesis kedua, dapat diketahui bahwa

untuk hipotesis 2a) terbukti tidak signifikan pada tingkat 0,122

sehingga dapat dikatakan bahwa hipotesis 2a) ditolak dan kinerja RDS

Syariah untuk metode EROV terbukti lebih besar jika dibandingkan

oleh kinerja pasar (IHSG). Untuk hipotesis 2b) terbukti tidak


hipotesis 2b) ditolak dan kinerja RDS Syariah untuk metode Sortino

terbukti lebih besar jika dibandingkan oleh kinerja pasar (IHSG).

Untuk hipotesis 2c) terbukti tidak signifikan pada tingkat 0,122

sehingga dapat dikatakan bahwa hipotesis 2c) ditolak dan kinerja RDS

Syariah untuk metode Sharpe terbukti lebih besar jika dibandingkan

oleh kinerja pasar (IHSG).

214

Untuk hipotesis 2d) terbukti tidak signifikan pada tingkat 0,147

sehingga dapat dikatakan bahwa hipotesis 2d) ditolak dan kinerja RDS

Syariah untuk metode Treynor terbukti lebih rendah jika dibandingkan

oleh kinerja pasar (IHSG). Untuk hipotesis 2e) terbukti signifikan

pada tingkat 0,000 sehingga dapat dikatakan bahwa hipotesis 2e)

diterima dan kinerja RDS Syariah untuk metode Jensen terbukti lebih

rendah jika dibandingkan oleh kinerja pasar (IHSG). Untuk hipotesis

2f) terbukti signifikan pada tingkat 0,038 sehingga dapat dikatakan

bahwa hipotesis 2f) diterima dan kinerja RDS Syariah untuk metode

Modigliani terbukti lebih rendah jika dibandingkan oleh kinerja pasar

(IHSG).

Metode Jensen memiliki kinerja yang lebih rendah dari EROV,

Sortino, Sharpe, kinerja pasar (IHSG), Treynor, dan Modigliani.

Kinerja RDS Syariah dengan metode Jensen tersebut memiliki kinerja

lebih rendah dikarenakan nilai Jensen memiliki nilai yang negatif dan

terdapat variabel perhitungan yang berbeda dengan metode yang lain

berupa return pasar, serta pengukuran Jensen membutuhkan

penggunaan tingkat bebas risiko yang berbeda untuk masing-masing

interval waktu. Pada saat periode penelitian terlihat di tahun 2015

merupakan tahun yang bisa dikatakan tidak bersahabat dengan

investor saham di Indonesia. Setelah berfluktuasi dalam satu tahun

IHSG mencatatkan return yang negatif yakni sebesar -11%. Faktor

yang menyebabkan IHSG turun, yang paling menonjol adalah

215

perlambatan ekonomi yang melanda Indonesia sejak 5 tahun terakhir,

serta kinerja emiten-emiten yang memburuk. Sehingga data indeks

saham tersebut lebih fluktuatif dan unpredictable, menjadikan banyak

para Manajer Investasi membuat Reksa Dana menjadi terkesan

menyilaukan dan menjanjikan serta meningkatkan kinerja Reksa Dana

agar terlihat menarik untuk investor agar lebih merasa aman dalam

berinvestasi dan mendapatkan return yang tinggi, sehingga mereka

tidak jatuh terpuruk terlalu dalam.

Hal ini menunjukkan bahwa bila seorang investor berinvestasi

pada RDS Syariah di Indonesia bisa mendapatkan keuntungan yang

cukup menjanjikan untuk ke depannya dengan risiko yang

mendampinginya juga. Dan untuk perkembangan Reksa Dana Saham

yang masih terbuka sangat lebar peluangnya agar tidak disia-siakan

oleh Pemerintah untuk bisa mensosialisasikan kepada masyarakat.

Hasil penelitian ini tidak sesuai dengan Ataie, dkk (2012) yang

melakukan penelitian di Tehran Stocks Exchange, menunjukkan

bahwa hasil penelitian yang dilakukan terbukti signifikan dengan

kinerja pasar lebih besar dibandingkan dengan kinerja portofolio

dengan metode EROV, Sortino dan M3. Hal ini menunjukkan bahwa

hipotesis penelitian tersebut ditolak, karena kinerja portofolio dengan

ketiga metode tersebut lebih rendah dibandingkan dengan kinerja

pasar.

216

Lalu hasil kinerja RDS dengan menggunakan metode Sortino

memiliki hasil yang besar didukung oleh penelitian yang dilakukan

oleh MD Todoni (2015) yang menunjukkan bahwa penelitian ini

menunjukkan metode Sortino pada Negara Hongaria memiliki hasil

terbaik dan di sisi lain, Negara Bulgaria memiliki hasil terburuk, tanpa

target return. Dalam kasus Multipliers Method, hasil terbaik diperoleh

di pasar modal Negara Hungaria dan hasil terburuk di pasar modal

Negara Bulgaria dan Negara Polandia. Analisis juga dilakukan pada

dua subperiods, 2008 sampai dengan 2010 dan 2011 sampai dengan

2013, menyoroti fakta bahwa pasar negara berkembang Tengah dan

Eropa Timur telah mengalami krisis tahun 2008.

Selain itu penelitian yang dilakukan oleh Lye, dkk (2011) yang

menunjukkan bahwa rasio Sortino dapat di optimalkan untuk

mengetahui kinerja dari perusahaan-perusahaan yang listing. Dari

penelitian yang dilakukan mengenai kinerja perusahaan BUMN dan

non-BUMN di negara Malaysia, Singapura, dan Indonesia dengan

menggunakan rasio Sortino, di dapatkan hasil bahwa Indonesia

memiliki nilai rasio Sortino, return dan risiko tertinggi dibandingkan

dengan Singapura dan Malaysia.

Hasil penelitian yang menunjukkan bahwa metode Sortino

merupakan metode yang memiliki kinerja terbaik dibandingkan

dengan metode lainnya didukung oleh pernyataan dari Sortino (1994)

bahwa:

217


some goal (the minimal acceptable return /MAR), then any returns

below the MAR will produce unfavorable outcomes and any returns

greater will produce good outcomes. The MAR separates the good

volatility (above the MAR) from the bad volatility (below the MAR).

We argue that the proper measurement of risk should deal only with

the returns that could have been below the MAR. Returns above the

MAR should be viewed as a reward.”

Because standard deviation measures risk as dispersion on

either side of the mean, it cannot distinguish between good volatility

and bad volatility. Downside deviations measures the deviations

below the MAR.” (The Journal of Investing Fall 1994, 6).

Sehingga dapat diketahui bahwa rasio Sortino lebih baik

dibandingkan yang lainnya karena dalam penggunaan rasio ini

menggunakan komponen MAR (Minimum Acceptable Return) yaitu

tingkat minimal return yang dapat diterima. Dengan komposisi bila

return yang berada dibawah MAR maka akan dianggap sebagai return

yang tidak menguntungkan atau risiko dan return yang lebih besar

dari MAR akan dikatakan sebagai return yang menguntungkan (jika

(Rp - MAR) negatif, maka digunakan (Rp - MAR) dan jika (Rp -

MAR) positif, maka digunakan angka 0).

Dalam Sortino (1994) dikatakan bahwa MAR memisahkan

antara volatilitas baik dengan volatilitas yang dianggap buruk dan

standar deviasi tidak menggambarkan kedua hal tersebut sehingga

penggunaan MAR dirasa lebih baik dibandingkan dengan

menggunakan standar deviasi. Sehingga kinerja dengan menggunakan

rasio Sortino mendapatkan hasil kinerja yang lebih baik dibandingkan

dengan rasio lainnya yaitu EROV, Sharpe, Treynor, Jensen, dan

Modigliani.

218

BAB V

PENUTUP

A. Kesimpulan

Penelitian ini dilakukan untuk menganalisa tentang perbandingan evaluasi

kinerja Reksa Dana Saham Konvensional dan Syariah dengan menggunakan

metode EROV, Sortino, Sharpe, Treynor, Jensen, dan Modigliani selama periode

2014-2017. Dalam penelitian ini perbandingan yang dilakukan juga untuk

menguji kinerja RDS Konvensional dan Syariah terhadap kinerja pasar yang

dicerminkan oleh IHSG, dengan menggunakan sampel sebanyak 30 untuk Reksa

Dana Saham Konvensional dan 10 untuk Reksa Dana Saham Syariah yang ada di

Indonesia. Berdasarkan hasil analisis dan pembahasan pada bab sebelumnya,

maka dapat ditarik kesimpulan sebagai berikut:

1) Dari hasil pengujian penelitian yang telah dibahas sebelumnya,

diketahui bahwa untuk evaluasi kinerja RDS Konvensional dengan

metode EROV, Sortino, Sharpe, Treynor, Jensen, dan Modigliani

selama periode 2014-2017 secara simultan didapatkan bahwa antara

keenam metode tersebut terdapat perbedaan. Hal itu mungkin karena

nilai statistik mean antara keenamnya jauh berbeda. Untuk pengujian

secara parsial didapatkan bahwa antara kinerja EROV dengan Sortino

terdapat perbedaan, kinerja EROV dengan Sharpe sama tidak berbeda,

kinerja EROV dengan Treynor terdapat perbedaan, kinerja EROV

dengan Jensen terdapat perbedaan, kinerja EROV dengan Modigliani

219

terdapat perbedaan, kinerja Sortino dengan Sharpe terdapat perbedaan,

kinerja Sortino dengan Treynor terdapat perbedaan, kinerja Sortino

dengan Jensen terdapat perbedaan, kinerja Sortino dengan Modigliani

terdapat perbedaan, kinerja Sharpe dengan Treynor terdapat perbedaan,

kinerja Sharpe dengan Jensen terdapat perbedaan, kinerja Sharpe

dengan Modigliani terdapat perbedaan, kinerja Treynor dengan Jensen

terdapat perbedaan, kinerja Treynor dengan Modigliani sama tidak

berbeda, dan kinerja Jensen dengan Modigliani terdapat perbedaan.

Sehingga secara keseluruhan dapat disimpulkan bahwa antara keenam

metode tersebut memiliki perbedaan. Selanjutnya, untuk evaluasi

kinerja RDS Syariah dengan metode EROV, Sortino, Sharpe, Treynor,

Jensen, dan Modigliani selama periode 2014-2017 secara simultan

didapatkan bahwa antara keenam metode tersebut tidak terdapat

perbedaan. Hal itu mungkin karena nilai statistik mean antara

keenamnya tidak terpaut jauh berbeda. Untuk pengujian secara parsial

didapatkan bahwa antara kinerja EROV dengan Sortino sama tidak

berbeda, kinerja EROV dengan Sharpe sama tidak berbeda, kinerja

EROV dengan Treynor sama tidak berbeda, kinerja EROV dengan

Jensen sama tidak berbeda, kinerja EROV dengan Modigliani sama

tidak berbeda, kinerja Sortino dengan Sharpe sama tidak berbeda,

kinerja Sortino dengan Treynor sama tidak berbeda, kinerja Sortino

dengan Jensen sama tidak berbeda, kinerja Sortino dengan Modigliani

sama tidak berbeda, kinerja Sharpe dengan Treynor sama tidak berbeda,

220

kinerja Sharpe dengan Jensen sama tidak berbeda, kinerja Sharpe

dengan Modigliani sama tidak berbeda, kinerja Treynor dengan Jensen

terdapat perbedaan, kinerja Treynor dengan Modigliani sama tidak

berbeda, dan kinerja Jensen dengan Modigliani terdapat perbedaan.

Sehingga secara keseluruhan dapat disimpulkan bahwa antara keenam

metode tersebut tidak memiliki perbedaan.

2) Dari pengujian hipotesis kedua secara simultan menunjukkan bahwa

untuk evaluasi kinerja RDS Konvensional antara metode EROV,

Sortino, Sharpe, Treynor, Jensen, Modigliani, dan kinerja pasar (IHSG)

didapatkan hasil yaitu terbukti signifikan memiliki perbedaan, dan

benar terbukti bahwa kinerja RDS Konvensional lebih besar jika

dibandingkan dengan kinerja pasar yang dicerminkan oleh IHSG. Hal

itu didukung oleh pengujian secara parsial antara kinerja EROV dengan

IHSG, Sortino dengan IHSG, Sharpe dengan IHSG, Treynor dengan

IHSG, Jensen dengan IHSG, dan Modigliani dengan IHSG terbukti

bahwa secara parsial memiliki perbedaan dan kinerja EROV, Sortino,

dan Sharpe lebih besar jika dibandingkan dengan kinerja pasar (IHSG).

Hal itu menunjukkan bahwa kinerja RDS Konvensional di Indonesia

memiliki perkembangan yang sangat bagus dan prospek yang cerah.

Dari pengujian hipotesis kedua ini diketahui bahwa kinerja RDS

Konvensional dengan menggunakan metode Sortino terbukti memiliki

kinerja yang lebih tinggi dibandingkan dengan yang lainnya. Dan

metode Jensen memiliki kinerja yang paling rendah dibandingkan

221

dengan kinerja RDS Konvensional dengan kelima metode dan kinerja

pasar (IHSG). Untuk evaluasi kinerja RDS Syariah antara metode

EROV, Sortino, Sharpe, Treynor, Jensen, Modigliani, dan kinerja pasar

(IHSG) didapatkan hasil yaitu terbukti signifikan memiliki perbedaan,

dan benar terbukti bahwa kinerja RDS Syariah lebih besar jika

dibandingkan dengan kinerja pasar yang dicerminkan oleh IHSG. Hal

itu didukung oleh pengujian secara parsial antara kinerja EROV dengan

IHSG, Sortino dengan IHSG, Sharpe dengan IHSG, Treynor dengan

IHSG, Jensen dengan IHSG, dan Modigliani dengan IHSG terbukti

bahwa secara parsial memiliki perbedaan dan kinerja EROV, Sortino,

dan Sharpe lebih besar jika dibandingkan dengan kinerja pasar (IHSG).

Hal itu menunjukkan bahwa kinerja RDS Syariah di Indonesia memiliki

perkembangan yang sangat bagus dan prospek yang cerah. Dari

pengujian hipotesis kedua ini diketahui bahwa kinerja RDS Syariah

dengan menggunakan metode Sortino terbukti memiliki kinerja yang

lebih tinggi dibandingkan dengan yang lainnya. Dan metode Jensen

memiliki kinerja yang paling rendah dibandingkan dengan kinerja RDS

Syariah dengan kelima metode dan kinerja pasar (IHSG).

222

B. Saran

Berdasarkan uraian teori, pengolahan data, pembahasan pada bab

sebelumnya, dan kesimpulan di atas maka peneliti menyampaikan beberapa saran

sebagai berikut:

1) Peneliti tidak melanjutkan penelitian dengan metode M3 karena adanya

masalah dengan perhitungan korelasi. Sehingga bagi peneliti

selanjutnya diharapkan untuk menggunakan metode evaluasi kinerja

portofolio dengan PMPT (Post Modern Portfolio Theory) lainnya

seperti M3 atau Sterling.

2) Peneliti hanya menggunakan enam metode pengukuran kinerja, yaitu

EROV, Sortino, Sharpe, Treynor, Jensen, dan Modigliani. Sehingga

dapat dimungkinkan terjadinya ketidakakuratan pada hasil yang

diperoleh dari penelitian ini. Oleh karena itu disarankan untuk

penelitian selanjutnya agar menambahkan jumlah metode evaluasi

kinerja Reksa Dana agar diperoleh hasil yang lebih akurat.

3) Peneliti hanya menggunakan 30 sampel RDS Konvensional dan 10

sampel RDS Syariah, sehingga bagi peneliti selanjutnya diharapkan

bisa lebih banyak menggunakan sampel Reksa Dana yang lebih banyak.

Dan diharapkan bisa menggunakan alat statistik dengan jenis lain.

223

4) Untuk para Manajer Investasi dan pelaku Pasar Modal diharapkan

untuk bisa menggunakan Post-Modern Portfolio Theory untuk

mengevaluasi kinerja portofolio yang dikelolanya, terlebih dengan rasio

Sortino agar hasil kinerja portofolio lebih optimal.

5) Bagi para investor hendaknya melihat kinerja Reksa Dana tersebut

terlebih dahulu sebelum berinvestasi agar mengetahui bagaimana

tingkat keuntungan dan risiko yang bisa didapatkan dan melihat juga

bagaimana kondisi pasar pada saat berinvestasi. Peneliti menyarankan

untuk mencoba berinvetasi untuk RDS TRAM Consumption Plus

maupun Maybank Dana Ekuitas untuk RDS Konvensional dan Reksa

Dana MNC Dana Syariah Ekuitas maupun Batavia Dana Saham

Syariah untuk RDS Syariah.

224

DAFTAR PUSTAKA

Ataie, Y. Evaluation Performance of 50 Top Companies Listed in Tehran Stock

Exchange by Sortino, EROV, and 𝑀3. International Journal of Economics

and Finance. 2012.

Anggara, AW. & Yulianto, A. Analisis Kinerja Reksa Dana Saham Dengan

Metode Sharpe, Treynor, Dan Jensen. Management Analysis Journal 6 (1).

2017.

Santosa, M. & Sjam, AA. Penilaian Kinerja Produk Reksa Dana Dengan

Menggunakan Metode Perhitungan Jensen Alpha, Sharpe Ratio, Treynor

Ratio, 𝑀2, dan Information Ratio. Jurnal Manajemen, Vol. 12, No. 1,

November 2012.

Waridah, W. & Mediawati, E. Analisis Kinerja Reksa Dana Syariah. Jurnal Riset

Akuntansi dan Keuangan, 4 (2). 2016.

Prajapati, KP. & Patel, MK. Comparative Study on Performance Evaluation of

Mutual Fund Schemes of Indian Companies. International Refereed

Research Journal, www.researchersworld.com, Vol–III, Issue3(3), July

2012.

Poornima, S. & Sudhamathi, RK. Performance Analysis of Growth Oriented

Equity Diversified Mutual Fund Schemes Using Sortino Ratio. Asia Pacific

Journal of Research, A Post Reviewed International Journal, Print –ISSN-

2320-5504-, August 2013, Volume: I, Issue: VIII.

Babar, S., Nawaz, S., & Ashraf, S. A Comparative Study on Performance

Evaluation of Pakistani Mutual Funds. Actual Problems of Economics No.

6 (144), 2013.

Todoni, MD. A Post-Modern Portfolio Management Approach on CEE Markets.

Journal of Economics and Business Research, ISSN: 2068 - 3537, E – ISSN

(online) 2069 – 9476, ISSN – L = 2068 – 3537 Year XXI, No. 1, 2015, pp.

84-97.

Bodie., Alex Kane., Alan J. Marcus. Investasi. Salemba Empat: Jakarta. 2006.

Bacon, CR. Practical Portfolio Performance Measurement and Attribution. John

Wiley & Sons Ltd. 2004.

225

Darmawi, Herman. Pasar Finansial dan Lembaga-Lembaga Finansial, Edisi

Pertama. PT Bumi Aksara: Jakarta. 2006.

Ghozali, Imam. Aplikasi Analisis Multivariate dengan Program IBM SPSS 19,

Edisi Lima. Badan Penerbit Universitas Diponegoro: Semarang. 2011.

Pidekso, Ari. Komputer, Wahana. Seri Panduan Praktis: SPSS 17 untuk

Pengolahan Data Statistik, Edisi Pertama. Andi: Yogyakarta. 2009.

Pidekso, Ari. Komputer, Wahana. Seri Panduan Praktis: SPSS 18 untuk

Pengolahan Data Statistik, Edisi Pertama. Andi: Yogyakarta. 2010.

Martalena., Maya Malinda. Pengantar Pasar Modal, Edisi Satu. Yogyakarta:

Andi. 2011.

Manurung, Adler. Panduan Lengkap: Reksa Dana Investasiku. PT Kompas Media

Nusantara: Jakarta. 2008.

Pratomo, Eko Priyo, Ubaidillah Nugraha. Reksa Dana:Solusi Perencanaan

Investasi di Era Modern. PT Gramedia Pustaka Utama: Jakarta. 2005.

Danuarta, B. Analisis Pengukuran Kinerja Reksa Dana Saham Menggunakan

Metode Sharpe, Metode Treynor, dan Metode Jensen. Skripsi Jurusan

Manajemen Fakultas Ekonomi Universitas Negeri Yogyakarta. 2015.

Rodoni, Ahmad. Bank dan Lembaga Keuangan Lainnya, Edisi Pertama. Center

for Social and Economics Studies (CSES) Press: Jakarta. 2006.

Rodoni, Ahmad. Investasi Syariah. Lembaga Penelitian UIN: Jakarta. 2009.

Rodoni, Ahmad., Herni, Ali. Manajemen Keuangan. Mitra Wacana Media:

Jakarta. 2010.

Suharyadi, Purwanto S.K. Statistika: Untuk Ekonomi & Keuangan Modern, Edisi

Pertama. Salemba Empat: Jakarta. 2004.

Rom BM. & Ferguson, KW. A software developer’s view: using Post-Modern

Portfolio Theory to improve investment performance measurement in the

book of Sortino Frank A & Satchell Stephen E. Managing Downside Risk in

Financial Markets; Butterworth-Heinemann, UK b. 2001.

226

Rom, BM. (2002). Using Downside Risk to Improve Performance Measurement.

Investment Technologies, taken from: www.investtech.com.

Lye, CT. & Yusof, NAM. Performance of Listed State-owned Enterprises using

Sortino Ratio Optimization. Journal of Applied Science 11 (19). 2011.

Chaudhry, A. & Johnson, HL. The Efficacy of the Sortino Ratio and Other

Benchmarked Performance Measures Under Skewed Return Distributions.

Australian Journal of Management, Vol. 32, No. 3, Special Issue. 2008.

Zubir, Zalmi. Manajemen Portofolio: Penerapannya dalam Investasi Saham.

Salemba Empat: Jakarta. 2011.

http://www.investtech.com/

LAMPIRAN 1

Data BI Rate Tahun 2014-2017

TAHUN BULAN BI RATE

2014

Jan 7,50%

Feb 7,50%

Mar 7,50%

Apr 7,50%

Mei 7,50%

Jun 7,50%

Jul 7,50%

Ags 7,50%

Sep 7,50%

Okt 7,50%

Nov 7,63%

Des 7,75%

2015

Jan 7,75%

Feb 7,50%

Mar 7,50%

Apr 7,50%

Mei 7,55%

Jun 7,50%

Jul 7,50%

Ags 7,50%

Sep 7,50%

Okt 7,50%

Nov 7,50%

Des 7,50%

LAMPIRAN 1

Data BI Rate Tahun 2014-2017

Tabel Lanjutan

TAHUN BULAN BI RATE

2016

Jan 7,25%

Feb 7,00%

Mar 6,75%

Apr 6,75%

Mei 6,75%

Jun 6,50%

Jul 6,50%

Ags 5,25%

Sep 5,00%

Okt 4,75%

Nov 4,75%

Des 4,75%

2017

Jan 4,75%

Feb 4,75%

Mar 4,75%

Apr 4,75%

Mei 4,75%

Jun 4,75%

Jul 4,75%

Ags 4,50%

Sep 4,25%

Okt 4,25%

Nov 4,25%

Des 4,25%

Lampiran 1

Data IHSG Tahun 2014-2017

TAHUN BULAN OPEN CLOSE RETURN

2014

Jan 4294,50 4418,76 0,02893

Feb 4407,00 4620,22 0,04838

Mar 4589,62 4768,28 0,03893

Apr 4796,16 4840,15 0,00917

Mei 4845,34 4893,91 0,01002

Jun 4900,97 4878,58 -0,00457

Jul 4877,65 5088,80 0,04329

Ags 5076,23 5136,86 0,01194

Sep 5159,94 5137,58 -0,00433

Okt 5148,58 5089,55 -0,01147

Nov 5102,54 5149,89 0,00928

Des 5150,38 5226,95 0,01487

AVERAGE = 0,01620

2015

Jan 5233,80 5289,40 0,01062

Feb 5277,15 5450,29 0,03281

Mar 5452,83 5518,68 0,01208

Apr 5516,80 5086,43 -0,07801

Mei 5093,33 5216,38 0,02416

Jun 5212,13 4910,66 -0,05784

Jul 4924,07 4802,53 -0,02468

Ags 4778,04 4509,61 -0,05618

Sep 4484,20 4223,91 -0,05805

Okt 4231,41 4455,18 0,05288

Nov 4442,42 4446,46 0,00091

Des 4504,22 4593,01 0,01971

AVERAGE = -0,01013

LAMPIRAN 1

Data IHSG Tahun 2014-2017

Tabel Lanjutan

TAHUN BULAN OPEN CLOSE RETURN

2016

Jan 4580,17 4615,16 0,00764

Feb 4620,15 4770,96 0,03264

Mar 4760,24 4845,37 0,01788

Apr 4843,39 4838,58 -0,00099

Mei 4828,96 4796,87 -0,00665

Jun 4801,85 5016,65 0,04473

Jul 5027,62 5215,99 0,03747

Ags 5280,21 5386,08 0,02005

Sep 5368,52 5364,80 -0,00069

Okt 5403,86 5422,54 0,00346

Nov 5430,75 5148,91 -0,05190

Des 5168,63 5296,71 0,02478

AVERAGE = 0,01070

2017

Jan 5290,39 5294,10 0,00070

Feb 5319,94 5386,69 0,01255

Mar 5389,17 5568,11 0,03320

Apr 5583,35 5685,30 0,01826

Mei 5703,87 5738,16 0,00601

Jun 5749,42 5829,71 0,01396

Jul 5846,60 5840,94 -0,00097

Ags 5853,51 5864,06 0,00180

Sep 5858,21 5900,85 0,00728

Okt 5917,75 6005,78 0,01488

Nov 6017,04 5952,14 -0,01079

Des 6053,03 6355,65 0,04999

AVERAGE = 0,01224

LAMPIRAN 1

Data Tabel Distribusi Chi-Square

α

0.1 0.05 0.025 0.01 0.005

df 1 2.70554 3.84146 5.02390 6.63489 7.87940 2 4.60518 5.99148 7.37778 9.21035 10.59653 3 6.25139 7.81472 9.34840 11.34488 12.83807 4 7.77943 9.48773 11.14326 13.27670 14.86017

5 9.23635 11.07048 12.83249 15.08632 16.74965

6 10.64464 12.59158 14.44935 16.81187 18.54751 7 12.01703 14.06713 16.01277 18.47532 20.27774 8 13.36156 15.50731 17.53454 20.09016 21.95486 9 14.68366 16.91896 19.02278 21.66605 23.58927

10 15.98717 18.30703 20.48320 23.20929 25.18805

11 17.27501 19.67515 21.92002 24.72502 26.75686 12 18.54934 21.02606 23.33666 26.21696 28.29966 13 19.81193 22.36203 24.73558 27.68818 29.81932 14 21.06414 23.68478 26.11893 29.14116 31.31943

15 22.30712 24.99580 27.48836 30.57795 32.80149

16 23.54182 26.29622 28.84532 31.99986 34.26705 17 24.76903 27.58710 30.19098 33.40872 35.71838 18 25.98942 28.86932 31.52641 34.80524 37.15639 19 27.20356 30.14351 32.85234 36.19077 38.58212

20 28.41197 31.41042 34.16958 37.56627 39.99686

21 29.61509 32.67056 35.47886 38.93223 41.40094 22 30.81329 33.92446 36.78068 40.28945 42.79566 23 32.00689 35.17246 38.07561 41.63833 44.18139 24 33.19624 36.41503 39.36406 42.97978 45.55836

25 34.38158 37.65249 40.64650 44.31401 46.92797

26 35.56316 38.88513 41.92314 45.64164 48.28978 27 36.74123 40.11327 43.19452 46.96284 49.64504 28 37.91591 41.33715 44.46079 48.27817 50.99356 29 39.08748 42.55695 45.72228 49.58783 52.33550

30 40.25602 43.77295 46.97922 50.89218 53.67187

Tabel Chi-Square

LAMPIRAN 1 HASIL KINERJA REKSA DANA SAHAM KONVENSIONAL DENGAN METODE EROV, SORTINO, DAN SHARPE

2014 2015 2016 2017 2014 2015 2016 2017 2014 2015 2016 2017

1 Bahana Dana Prima

PT Bahana TCW

Investment

Management

99,98% -17,02% 11,78% 49,31% 252,40% -36,35% 22,65% 231,28% 68,87% -31,50% 15,81% 48,46%

2Batavia Dana Saham

Optimal

PT Batavia Prosperindo

Aset Manajemen53,69% -20,77% 8,63% 60,91% 164,28% -42,82% 15,60% 249,49% 50,15% -39,84% 11,81% 53,62%

3BNI Reksadana

Berkembang

PT BNI Asset

Management96,35% -14,07% 6,09% 27,80% 311,17% -30,74% 12,27% 106,47% 66,82% -25,38% 8,59% 32,33%

4 BNP Paribas PesonaPT BNP Paribas

Investment Partners89,06% -15,10% 8,23% 41,08% 266,04% -31,49% 15,31% 153,04% 64,41% -27,17% 11,37% 42,16%

5 BNP Paribas StarPT BNP Paribas


6CIMB - Principal Total

Return Equity Fund


Management83,40% -20,84% 19,72% 77,80% 196,82% -44,15% 40,70% 350,25% 65,46% -40,57% 24,10% 61,58%

7FS Indoequity Dividend

Yield Fund

PT First State

Investments Indonesia90,42% -15,39% 4,66% 56,39% 313,69% -32,44% 8,65% 271,50% 65,54% -27,74% 6,65% 53,06%

8FS Indoequity Peka

Fund

PT First State


9FS Indoequity Sectoral

Fund

PT First State


10FS Indoequity Value

Select Fund

PT First State


11Mandiri Investa Cerdas

Bangsa

PT Mandiri Manajemen

Investasi94,57% -16,15% 12,09% 30,22% 277,58% -34,00% 27,50% 127,19% 66,06% -29,49% 16,19% 34,39%

12 Manulife Dana SahamPT Manulife Aset

Manajemen Indonesia70,79% -18,42% 9,01% 38,64% 175,67% -38,36% 17,15% 155,53% 56,30% -34,55% 12,38% 40,81%

13Manulife Institutional

Equity Fund

PT Manulife Aset


14Manulife Saham

Andalan

PT Manulife Aset


15 Maybank Dana EkuitasPT Maybank Asset

Management28,62% -18,35% 8,43% 100,66% 74,47% -37,50% 15,80% 364,13% 31,27% -34,16% 11,67% 71,79%

No. Nama Reksa Dana Manajer InvestasiEROV SORTINO SHARPE

LAMPIRAN 1 HASIL KINERJA REKSA DANA SAHAM KONVENSIONAL DENGAN METODE EROV, SORTINO, DAN SHARPE

2014 2015 2016 2017 2014 2015 2016 2017 2014 2015 2016 2017

16 Panin Dana PrimaPanin Asset

Management35,99% -19,41% 11,43% 31,82% 98,81% -42,08% 22,38% 89,19% 38,02% -36,99% 15,43% 48,46%

17 Pratama SahamPT Pratama Capital

Asset Management67,47% -12,10% 5,41% 28,57% 166,77% -26,68% 12,29% 76,00% 60,16% -21,44% 7,87% 53,62%

18Reksa Dana AXA

Maestrosaham

PT AXA Asset

Management Indonesia143,69% -13,73% 13,67% 58,37% 468,82% -28,60% 25,82% 338,17% 78,82% -24,45% 18,04% 32,33%

19Reksa Dana Trailblazer

Fund

PT Bahana TCW

Investment

Management

66,63% -19,63% 9,06% 58,29% 150,83% -41,06% 17,27% 266,21% 56,71% -37,52% 12,39% 42,16%

20

Reksa Dana BNP

Paribas Infrastruktur

Plus

PT BNP Paribas


21Reksa Dana BNP

Paribas Solaris

PT BNP Paribas


22

Reksa Dana CIMB -

Principal Indo Domestic

Equity Fund


Management84,10% -22,41% 6,24% 19,68% 227,80% -46,52% 12,21% 62,39% 65,68% -44,43% 8,80% 53,06%

23Reksa Dana Dana

Ekuitas Andalan

PT Bahana TCW

Investment

Management

99,29% -14,08% 15,80% 33,16% 277,39% -30,02% 29,84% 118,87% 68,86% -25,17% 20,36% 48,47%

24Reksa Dana Mandiri

Investa Atraktif


Investasi95,44% -15,51% 8,47% 20,31% 274,70% -32,37% 16,54% 74,59% 64,85% -28,25% 11,65% 45,76%


Saham Atraktif


Investasi132,52% -15,92% 13,00% 59,83% 522,84% -33,38% 24,92% 345,30% 76,22% -29,01% 17,29% 23,89%

26Reksa Dana Pratama

Ekuitas

PT Pratama Capital

Asset Management107,87% -10,30% 3,73% 25,66% 218,59% -23,03% 8,48% 71,20% 76,48% -17,84% 5,49% 34,39%

27Reksa Dana Simas

Danamas Saham

PT Sinarmas Asset

Management97,21% -20,28% 18,57% 35,00% 222,11% -42,16% 36,13% 135,58% 68,53% -38,83% 23,32% 40,81%

28 Rencana CerdasPT Ciptadana Asset

Management96,54% -15,91% 17,27% 29,43% 317,52% -34,56% 33,65% 96,39% 69,71% -28,91% 21,95% 32,52%

29TRAM Consumption

Plus

PT Trimegah Asset

Management89,83% -20,59% 15,55% 77,66% 228,83% -41,32% 27,67% 546,61% 67,55% -39,17% 20,07% 18,48%

30 TRIM KapitalPT Trimegah Asset

Management97,01% -21,26% 4,20% 52,78% 161,01% -42,34% 8,40% 201,54% 69,01% -40,92% 5,82% 71,79%


LAMPIRAN 1 HASIL KINERJA REKSA DANA SAHAM KONVENSIONAL DENGAN METODE TREYNOR, JENSEN, DAN MODIGLIANI

2014 2015 2016 2017 2014 2015 2016 2017 2014 2015 2016 2017

1 Bahana Dana Prima

PT Bahana TCW

Investment

Management

2,15% -1,18% 0,97% 1,35% -7,46% 13,19% -4,59% -6,30% 1,98% -0,73% 0,91% 1,17%

2Batavia Dana Saham

Optimal


Aset Manajemen2,01% -1,35% 0,81% 1,22% -5,89% 14,88% -5,13% -8,17% 1,61% -1,09% 0,80% 1,25%

3BNI Reksadana

Berkembang

PT BNI Asset

Management2,02% -1,04% 0,72% 1,08% -7,72% 10,58% -4,74% -5,74% 1,94% -0,47% 0,72% 0,91%

4 BNP Paribas PesonaPT BNP Paribas

Investment Partners2,00% -0,83% 0,81% 1,13% -8,16% 14,90% -4,94% -7,18% 1,89% -0,54% 0,79% 1,07%

5 BNP Paribas StarPT BNP Paribas


6CIMB - Principal Total

Return Equity Fund


Management2,48% -1,78% 1,10% 1,31% -4,41% 11,62% -5,60% -7,56% 1,91% -1,12% 1,12% 1,38%

7FS Indoequity Dividend

Yield Fund

PT First State

Investments Indonesia2,09% -0,82% 0,66% 1,47% -7,45% 15,08% -5,08% -6,04% 1,91% -0,57% 0,67% 1,24%

8FS Indoequity Peka

Fund

PT First State


9FS Indoequity Sectoral

Fund

PT First State


10FS Indoequity Value

Select Fund

PT First State


11Mandiri Investa Cerdas

Bangsa


Investasi1,98% -0,99% 0,98% 1,11% -6,62% 14,17% -4,25% -5,73% 1,92% -0,64% 0,92% 0,94%

12 Manulife Dana SahamPT Manulife Aset

Manajemen Indonesia1,78% -1,24% 0,85% 1,17% -9,15% 14,21% -4,91% -6,46% 1,73% -0,86% 0,82% 1,05%

13Manulife Institutional

Equity Fund

PT Manulife Aset


14Manulife Saham

Andalan

PT Manulife Aset


15 Maybank Dana EkuitasPT Maybank Asset

Management1,36% -1,08% 0,84% 1,59% -7,43% 15,25% -4,55% -6,77% 1,24% -0,85% 0,80% 1,55%

No. Nama Reksa Dana Manajer InvestasiTREYNOR JENSEN MODIGLIANI

LAMPIRAN 1 HASIL KINERJA REKSA DANA SAHAM KONVENSIONAL DENGAN METODE TREYNOR, JENSEN, DAN MODIGLIANI

2014 2015 2016 2017 2014 2015 2016 2017 2014 2015 2016 2017

16 Panin Dana PrimaPanin Asset

Management1,66% -1,48% 0,97% 0,89% -5,56% 12,62% -4,14% -7,11% 1,37% -0,97% 0,90% 0,94%

17 Pratama SahamPT Pratama Capital

Asset Management2,90% -0,92% 0,77% 1,12% -2,18% 9,88% -3,33% -3,69% 1,81% -0,30% 0,70% 0,92%

18Reksa Dana AXA

Maestrosaham

PT AXA Asset

Management Indonesia2,15% -0,78% 1,05% 1,73% -8,55% 13,95% -4,59% -4,55% 2,17% -0,43% 0,96% 1,28%

19Reksa Dana Trailblazer

Fund

PT Bahana TCW

Investment

Management

2,09% -1,50% 0,84% 1,40% -6,36% 12,61% -4,92% -6,54% 1,74% -0,99% 0,82% 1,26%

20

Reksa Dana BNP

Paribas Infrastruktur

Plus

PT BNP Paribas


21Reksa Dana BNP

Paribas Solaris

PT BNP Paribas


22

Reksa Dana CIMB -

Principal Indo Domestic

Equity Fund


Management2,48% -1,93% 0,74% 0,89% -4,97% 12,10% -4,94% -5,89% 1,92% -1,29% 0,73% 0,78%

23Reksa Dana Dana

Ekuitas Andalan

PT Bahana TCW

Investment

Management

2,17% -0,82% 1,09% 1,15% -7,19% 13,82% -4,79% -6,03% 1,98% -0,46% 1,02% 0,98%


Investa Atraktif


Investasi1,84% -1,03% 0,82% 0,93% -9,51% 13,25% -5,10% -5,75% 1,90% -0,59% 0,80% 0,79%


Saham Atraktif


Investasi2,10% -0,99% 1,03% 1,73% -8,98% 13,89% -4,52% -4,61% 2,12% -0,62% 0,94% 1,29%

26Reksa Dana Pratama

Ekuitas

PT Pratama Capital

Asset Management3,23% -0,63% 0,65% 1,05% -2,16% 10,69% -3,66% -3,46% 2,13% -0,14% 0,64% 0,88%

27Reksa Dana Simas

Danamas Saham

PT Sinarmas Asset

Management2,22% -1,41% 1,17% 1,06% -7,34% 13,39% -4,61% -5,98% 1,97% -1,05% 1,10% 0,99%

28 Rencana CerdasPT Ciptadana Asset

Management2,45% -0,92% 1,13% 1,03% -5,81% 14,39% -4,81% -6,84% 1,99% -0,62% 1,06% 0,92%

29TRAM Consumption

Plus

PT Trimegah Asset

Management2,45% -1,19% 1,08% 1,51% -5,22% 16,44% -4,67% -6,81% 1,95% -1,06% 1,01% 1,41%

30 TRIM KapitalPT Trimegah Asset

Management2,28% -1,35% 0,60% 1,19% -4,96% 15,59% -6,65% -6,23% 1,98% -1,14% 0,65% 1,19%


LAMPIRAN 1 HASIL KINERJA REKSA DANA SAHAM SYARIAH DENGAN METODE EROV, SORTINO, DAN SHARPE

2014 2015 2016 2017 2014 2015 2016 2017 2014 2015 2016 2017

1Batavia Dana Saham

Syariah


Aset Manajemen26,65% -23,38% 13,22% 3,35% 69,99% -46,50% 24,79% 9,17% 30,51% -45,83% 17,58% 4,82%

2CIMB - Principal Islamic

Equity Growth Syariah


Management60,70% -27,26% 7,31% -10,24% 160,93% -53,69% 15,31% -22,81% 54,23% -56,93% 10,28% -16,75%

3 Cipta Syariah EquityPT Ciptadana Asset

Management75,85% -20,39% 9,43% -2,30% 255,99% -42,07% 19,71% -5,07% 58,95% -38,79% 12,97% -3,51%

4Mandiri Investa Atraktif

- Syariah


Investasi41,21% -21,32% 11,20% -8,56% 84,82% -43,38% 23,66% -20,40% 40,68% -41,04% 15,16% -13,56%

5Mandiri Investa Ekuitas

Syariah


Investasi72,11% -21,30% 9,93% -3,31% 147,70% -43,59% 20,45% -7,94% 59,48% -41,26% 13,63% -4,99%

6Panin Dana Saham

Syariah

PT Panin Asset

Management34,78% -16,63% 9,71% -12,23% 86,59% -36,10% 21,59% -24,33% 38,05% -30,90% 13,29% -20,43%

7

Reksa Dana Manulife

Syariah Sektoral

Amanah

PT Manulife Aset

Manajemen Indonesia46,02% -18,73% 16,46% -8,49% 100,14% -38,91% 36,85% -17,19% 43,87% -35,10% 21,24% -13,44%

8Reksa Dana MNC Dana

Syariah Ekuitas

PT MNC Asset

Management 76,11% -21,89% 16,87% 15,44% 169,72% -45,50% 31,36% 47,68% 60,44% -42,53% 21,52% 19,90%

9

Reksa Dana Syariah

BNP Paribas Pesona

Syariah

PT BNP Paribas


10Reksa Dana TRIM

Syariah Saham

PT Trimegah Asset

Management76,27% -23,85% 17,90% 3,02% 192,45% -47,41% 36,01% 8,14% 60,95% -47,20% 22,72% 4,27%


LAMPIRAN 1 HASIL KINERJA REKSA DANA SAHAM SYARIAH DENGAN METODE TREYNOR, JENSEN, DAN MODIGLIANI

2014 2015 2016 2017 2014 2015 2016 2017 2014 2015 2016 2017

1Batavia Dana Saham

Syariah


Aset Manajemen1,49% -1,37% 1,05% 0,44% -5,50% 15,99% -3,98% -6,28% 1,23% -1,35% 0,95% 0,46%

2CIMB - Principal Islamic

Equity Growth Syariah


Management2,12% -2,17% 0,80% -0,02% -4,79% 13,59% -4,38% -6,72% 1,69% -1,83% 0,76% 0,11%

3 Cipta Syariah EquityPT Ciptadana Asset

Management1,86% -1,22% 0,89% 0,24% -6,91% 15,12% -4,40% -6,11% 1,78% -1,05% 0,83% 0,32%

4Mandiri Investa Atraktif

- Syariah


Investasi1,55% -1,33% 0,96% 0,08% -7,51% 15,23% -4,17% -8,07% 1,43% -1,14% 0,89% 0,16%

5Mandiri Investa Ekuitas

Syariah


Investasi2,16% -1,50% 0,92% 0,24% -5,26% 13,57% -4,09% -7,44% 1,79% -1,15% 0,85% 0,30%

6Panin Dana Saham

Syariah

PT Panin Asset

Management1,87% -1,38% 0,89% -0,11% -3,88% 10,83% -4,02% -5,24% 1,37% -0,71% 0,84% 0,05%

7

Reksa Dana Manulife

Syariah Sektoral

Amanah

PT Manulife Aset


8Reksa Dana MNC Dana

Syariah Ekuitas

PT MNC Asset

Management 2,05% -1,45% 1,12% 1,67% -5,42% 14,42% -4,44% 0,85% 1,81% -1,21% 1,05% 0,70%

9

Reksa Dana Syariah

BNP Paribas Pesona

Syariah

PT BNP Paribas


10Reksa Dana TRIM

Syariah Saham

PT Trimegah Asset

Management2,14% -1,50% 1,18% 0,42% -6,74% 15,91% -4,09% -7,23% 1,82% -1,41% 1,08% 0,45%


LAMPIRAN 2

Uji Normalitas Kolmogrov-Smirnov RDS Konvensional

Tests of Normality

metodekinerja



Nilai

kinerja

EROV ,130 120 ,000 ,925 120 ,000

SORTINO ,180 120 ,000 ,885 120 ,000

SHARPE ,123 120 ,000 ,927 120 ,000

TREYNOR ,206 120 ,000 ,907 120 ,000

JENSEN ,339 120 ,000 ,707 120 ,000

MODIGLIANI ,202 120 ,000 ,896 120 ,000

IHSG ,382 120 ,000 ,688 120 ,000


Nilai Kinerja RDS Konvensional

LAMPIRAN 2

Uji Normalitas Kolmogrov-Smirnov RDS Syariah

Tests of Normality

metodekinerja



Nilai

kinerja

EROV ,168 40 ,006 ,894 40 ,001

SORTINO ,188 40 ,001 ,874 40 ,000

SHARPE ,101 40 ,200 ,948 40 ,066

TREYNOR ,148 40 ,027 ,913 40 ,005

JENSEN ,373 40 ,000 ,700 40 ,000

MODIGLIANI ,130 40 ,086 ,915 40 ,006

IHSG ,381 40 ,000 ,690 40 ,000


Nilai Kinerja RDS Syariah

LAMPIRAN 2

Analisis Deskriptif RDS Konvensional




IHSG 120 -,0101 ,0162 ,007250 ,0009366 ,0102596

Valid N (listwise) 120




EROV 120 -,2250 1,4987 ,301182 ,0384063 ,4207198





SORTINO 120 -,4680 5,4661 ,995946 ,1240477 1,3588746





SHARPE 120 -,4468 ,8217 ,211594 ,0340440 ,3729336


LAMPIRAN 2

Analisis Deskriptif RDS Konvensional




TREYNOR 120 -,0205 ,0323 ,007379 ,0011574 ,0126789





JENSEN 120 -,0969 ,1644 -,011125 ,0077789 ,0852134





MODIGLIANI 120 -,0130 ,0224 ,007392 ,0009098 ,0099666


LAMPIRAN 2

Analisis Deskriptif RDS Syariah




IHSG 40 -,0101 ,0162 ,007250 ,0016360 ,0103469





EROV 40 -,2726 ,7627 ,114823 ,0488379 ,3088778





SORTINO 40 -,5369 2,5599 ,298108 ,1190526 ,7529545





SHARPE 40 -,5693 ,6095 ,051963 ,0550702 ,3482948


LAMPIRAN 2

Analisis Deskriptif RDS Syariah




TREYNOR 40 -,0217 ,0216 ,004425 ,0020062 ,0126881





JENSEN 40 -,0807 ,1599 -,004995 ,0140272 ,0887156





MODIGLIANI 40 -,0183 ,0182 ,004168 ,0016799 ,0106243


LAMPIRAN 2

Uji Homogenitas RDS Konvensional


nilaikinerja


218,784 6 833 ,000

ANOVA

nilaikinerja

Sum of Squares df Mean Square F Sig.

Between Groups 95,734 6 15,956 51,464 ,000

Within Groups 258,260 833 ,310

Total 353,994 839

LAMPIRAN 2

Uji Homogenitas RDS Syariah


nilaikinerja


39,085 6 273 ,000

ANOVA

nilaikinerja

Sum of Squares df Mean Square F Sig.

Between Groups 2,910 6 ,484 4,274 ,000

Within Groups 30,884 273 ,113

Total 33,786 279

LAMPIRAN 2

Hasil Uji Kruskal-Wallis RDS Konvensional

Hipotesis 1

NPar Tests


N Mean Std. Deviation Minimum Maximum

nilaikinerja 720 ,252061 ,6955222 -,4680 5,4661

metodekinerja 720 3,50 1,709 1 6

Kruskal-Wallis Test

Ranks



SORTINO 120 475,28

SHARPE 120 427,12

TREYNOR 120 302,92

JENSEN 120 221,80


Total 720

Test Statisticsa,b

nilaikinerja

Chi-Square 138,762

df 5

Asymp. Sig. ,000



LAMPIRAN 2


Hipotesis 1

NPar Tests



nilaikinerja 240 ,078082 ,3750009 -,5693 2,5599


Kruskal-Wallis Test

Ranks



SORTINO 40 135,28

SHARPE 40 128,83

TREYNOR 40 118,49

JENSEN 40 91,46


Total 240

Test Statisticsa,b

nilaikinerja

Chi-Square 10,505

df 5

Asymp. Sig. ,062



LAMPIRAN 2


Hipotesis 2

NPar Tests



nilaikinerja 840 ,217088 ,6495567 -,4680 5,4661


Kruskal-Wallis Test

Ranks



SORTINO 120 565,28

SHARPE 120 517,12

TREYNOR 120 360,30

JENSEN 120 251,80


IHSG 120 367,75

Total 840

Test Statisticsa,b

nilaikinerja

Chi-Square 165,374

df 6

Asymp. Sig. ,000



LAMPIRAN 2

Hasil Uji Kruskal-Wallis RDS Syariah

Hipotesis 2

NPar Tests



nilaikinerja 280 ,067963 ,3479882 -,5693 2,5599


Kruskal-Wallis Test

Ranks



SORTINO 40 159,28

SHARPE 40 152,83

TREYNOR 40 134,74

JENSEN 40 101,71


IHSG 40 147,38

Total 280

Test Statisticsa,b

nilaikinerja

Chi-Square 14,562

df 6

Asymp. Sig. ,024



LAMPIRAN 2


Uji Parsial EROV-Sortino

NPar Tests



nilaikinerja 240 ,648564 1,0624117 -,4680 5,4661

metodekinerja 240 1,50 ,501 1 2

Kruskal-Wallis Test

Ranks


nilaikinerja

EROV 120 108,31

SORTINO 120 132,69

Total 240

Test Statisticsa,b

nilaikinerja

Chi-Square 7,401

df 1

Asymp. Sig. ,007



LAMPIRAN 2


Uji Parsial EROV-Sharpe

NPar Tests



nilaikinerja 240 ,256388 ,3992442 -,4468 1,4987


Kruskal-Wallis Test

Ranks


nilaikinerja

EROV 120 125,32

SHARPE 120 115,68

Total 240

Test Statisticsa,b

nilaikinerja

Chi-Square 1,157

df 1

Asymp. Sig. ,282



LAMPIRAN 2


Uji Parsial EROV-Treynor

NPar Tests



nilaikinerja 240 ,154280 ,3314854 -,2250 1,4987


Kruskal-Wallis Test

Ranks


nilaikinerja

EROV 120 150,37

TREYNOR 120 90,63

Total 240

Test Statisticsa,b

nilaikinerja

Chi-Square 44,429

df 1

Asymp. Sig. ,000



LAMPIRAN 2


Uji Parsial EROV-Jensen

NPar Tests



nilaikinerja 240 ,145028 ,3409306 -,2250 1,4987


Kruskal-Wallis Test

Ranks


nilaikinerja

EROV 120 145,17

JENSEN 120 95,83

Total 240

Test Statisticsa,b

nilaikinerja

Chi-Square 30,306

df 1

Asymp. Sig. ,000



LAMPIRAN 2


Uji Parsial EROV-Modigliani

NPar Tests



nilaikinerja 240 ,154287 ,3314365 -,2250 1,4987


Kruskal-Wallis Test

Ranks


nilaikinerja

EROV 120 150,47


Total 240

Test Statisticsa,b

nilaikinerja

Chi-Square 44,714

df 1

Asymp. Sig. ,000



LAMPIRAN 2


Uji Parsial Sortino-Sharpe

NPar Tests



nilaikinerja 240 ,603770 1,0691591 -,4680 5,4661


Kruskal-Wallis Test

Ranks


nilaikinerja

SORTINO 120 135,28

SHARPE 120 105,73

Total 240

Test Statisticsa,b

nilaikinerja

Chi-Square 10,870

df 1

Asymp. Sig. ,001



LAMPIRAN 2


Uji Parsial Sortino-Treynor

NPar Tests



nilaikinerja 240 ,501663 1,0792707 -,4680 5,4661


Kruskal-Wallis Test

Ranks


nilaikinerja

SORTINO 120 150,50

TREYNOR 120 90,50

Total 240

Test Statisticsa,b

nilaikinerja

Chi-Square 44,814

df 1

Asymp. Sig. ,000



LAMPIRAN 2


Uji Parsial Sortino-Jensen

NPar Tests



nilaikinerja 240 ,492410 1,0851872 -,4680 5,4661


Kruskal-Wallis Test

Ranks


nilaikinerja

SORTINO 120 148,31

JENSEN 120 92,69

Total 240

Test Statisticsa,b

nilaikinerja

Chi-Square 38,505

df 1

Asymp. Sig. ,000



LAMPIRAN 2


Uji Parsial Sortino-Modigliani

NPar Tests



nilaikinerja 240 ,501669 1,0792537 -,4680 5,4661


Kruskal-Wallis Test

Ranks


nilaikinerja

SORTINO 120 150,50


Total 240

Test Statisticsa,b

nilaikinerja

Chi-Square 44,814

df 1

Asymp. Sig. ,000



LAMPIRAN 2


Uji Parsial Sharpe-Treynor

NPar Tests



nilaikinerja 240 ,109487 ,2824861 -,4468 ,8217


Kruskal-Wallis Test

Ranks


nilaikinerja

SHARPE 120 150,49

TREYNOR 120 90,51

Total 240

Test Statisticsa,b

nilaikinerja

Chi-Square 44,789

df 1

Asymp. Sig. ,000



LAMPIRAN 2


Uji Parsial Sharpe-Jensen

NPar Tests



nilaikinerja 240 ,100235 ,2920909 -,4468 ,8217


Kruskal-Wallis Test

Ranks


nilaikinerja

SHARPE 120 146,73

JENSEN 120 94,28

Total 240

Test Statisticsa,b

nilaikinerja

Chi-Square 34,245

df 1

Asymp. Sig. ,000



LAMPIRAN 2


Uji Parsial Sharpe-Modigliani

NPar Tests



nilaikinerja 240 ,109493 ,2824297 -,4468 ,8217


Kruskal-Wallis Test

Ranks


nilaikinerja

SHARPE 120 150,50


Total 240

Test Statisticsa,b

nilaikinerja

Chi-Square 44,814

df 1

Asymp. Sig. ,000



LAMPIRAN 2


Uji Parsial Treynor-Jensen

NPar Tests



nilaikinerja 240 -,001873 ,0614937 -,0969 ,1644


Kruskal-Wallis Test

Ranks


nilaikinerja

TREYNOR 120 150,50

JENSEN 120 90,50

Total 240

Test Statisticsa,b

nilaikinerja

Chi-Square 44,814

df 1

Asymp. Sig. ,000



LAMPIRAN 2


Uji Parsial Treynor-Modigliani

NPar Tests



nilaikinerja 240 ,007385 ,0113798 -,0205 ,0323


Kruskal-Wallis Test

Ranks


nilaikinerja

TREYNOR 120 122,78


Total 240

Test Statisticsa,b

nilaikinerja

Chi-Square ,260

df 1

Asymp. Sig. ,610



LAMPIRAN 2


Uji Parsial Jensen-Modigliani

NPar Tests



nilaikinerja 240 -,001867 ,0612455 -,0969 ,1644


Kruskal-Wallis Test

Ranks


nilaikinerja

JENSEN 120 90,50


Total 240

Test Statisticsa,b

nilaikinerja

Chi-Square 44,814

df 1

Asymp. Sig. ,000



LAMPIRAN 2


Uji Parsial EROV-Sortino

NPar Tests



nilaikinerja 80 ,206465 ,5792112 -,5369 2,5599


Kruskal-Wallis Test

Ranks


nilaikinerja

EROV 40 39,50

SORTINO 40 41,50

Total 80

Test Statisticsa,b

nilaikinerja

Chi-Square ,148

df 1

Asymp. Sig. ,700



LAMPIRAN 2


Uji Parsial EROV-Sharpe

NPar Tests



nilaikinerja 80 ,083393 ,3286124 -,5693 ,7627


Kruskal-Wallis Test

Ranks


nilaikinerja

EROV 40 41,50

SHARPE 40 39,50

Total 80

Test Statisticsa,b

nilaikinerja

Chi-Square ,148

df 1

Asymp. Sig. ,700



LAMPIRAN 2


Uji Parsial EROV-Treynor

NPar Tests



nilaikinerja 80 ,059624 ,2241960 -,2726 ,7627


Kruskal-Wallis Test

Ranks


nilaikinerja

EROV 40 44,50

TREYNOR 40 36,50

Total 80

Test Statisticsa,b

nilaikinerja

Chi-Square 2,371

df 1

Asymp. Sig. ,124



LAMPIRAN 2


Uji Parsial EROV-Jensen

NPar Tests



nilaikinerja 80 ,054914 ,2337068 -,2726 ,7627


Kruskal-Wallis Test

Ranks


nilaikinerja

EROV 40 43,53

JENSEN 40 37,48

Total 80

Test Statisticsa,b

nilaikinerja

Chi-Square 1,356

df 1

Asymp. Sig. ,244



LAMPIRAN 2


Uji Parsial EROV-Modigliani

NPar Tests



nilaikinerja 80 ,059495 ,2241752 -,2726 ,7627


Kruskal-Wallis Test

Ranks


nilaikinerja

EROV 40 44,50

MODIGLIANI 40 36,50

Total 80

Test Statisticsa,b

nilaikinerja

Chi-Square 2,370

df 1

Asymp. Sig. ,124



LAMPIRAN 2


Uji Parsial Sortino-Sharpe

NPar Tests



nilaikinerja 80 ,175305 ,5959089 -,5693 2,5599


Kruskal-Wallis Test

Ranks


nilaikinerja

SORTINO 40 42,63

SHARPE 40 38,38

Total 80

Test Statisticsa,b

nilaikinerja

Chi-Square ,669

df 1

Asymp. Sig. ,413



LAMPIRAN 2


Uji Parsial Sortino-Treynor

NPar Tests



nilaikinerja 80 ,151266 ,5493604 -,5369 2,5599


Kruskal-Wallis Test

Ranks


nilaikinerja

SORTINO 40 44,50

TREYNOR 40 36,50

Total 80

Test Statisticsa,b

nilaikinerja

Chi-Square 2,371

df 1

Asymp. Sig. ,124



LAMPIRAN 2


Uji Parsial Sortino-Jensen

NPar Tests



nilaikinerja 80 ,146556 ,5540993 -,5369 2,5599


Kruskal-Wallis Test

Ranks


nilaikinerja

SORTINO 40 44,15

JENSEN 40 36,85

Total 80

Test Statisticsa,b

nilaikinerja

Chi-Square 1,974

df 1

Asymp. Sig. ,160



LAMPIRAN 2


Uji Parsial Sortino-Modigliani

NPar Tests



nilaikinerja 80 ,151138 ,5493736 -,5369 2,5599


Kruskal-Wallis Test

Ranks


nilaikinerja

SORTINO 40 44,50

MODIGLIANI 40 36,50

Total 80

Test Statisticsa,b

nilaikinerja

Chi-Square 2,370

df 1

Asymp. Sig. ,124



LAMPIRAN 2


Uji Parsial Sharpe-Treynor

NPar Tests



nilaikinerja 80 ,028194 ,2460456 -,5693 ,6095


Kruskal-Wallis Test

Ranks


nilaikinerja

SHARPE 40 44,50

TREYNOR 40 36,50

Total 80

Test Statisticsa,b

nilaikinerja

Chi-Square 2,371

df 1

Asymp. Sig. ,124



LAMPIRAN 2


Uji Parsial Sharpe-Jensen

NPar Tests



nilaikinerja 80 ,023484 ,2541527 -,5693 ,6095


Kruskal-Wallis Test

Ranks


nilaikinerja

SHARPE 40 43,95

JENSEN 40 37,05

Total 80

Test Statisticsa,b

nilaikinerja

Chi-Square 1,763

df 1

Asymp. Sig. ,184



LAMPIRAN 2


Uji Parsial Sharpe-Modigliani

NPar Tests



nilaikinerja 80 ,028065 ,2460099 -,5693 ,6095


Kruskal-Wallis Test

Ranks


nilaikinerja

SHARPE 40 44,50

MODIGLIANI 40 36,50

Total 80

Test Statisticsa,b

nilaikinerja

Chi-Square 2,370

df 1

Asymp. Sig. ,124



LAMPIRAN 2


Uji Parsial Treynor-Jensen

NPar Tests



nilaikinerja 80 -,000285 ,0631457 -,0807 ,1599


Kruskal-Wallis Test

Ranks


nilaikinerja

TREYNOR 40 50,00

JENSEN 40 31,00

Total 80

Test Statisticsa,b

nilaikinerja

Chi-Square 13,371

df 1

Asymp. Sig. ,000



LAMPIRAN 2


Uji Parsial Treynor-Modigliani

NPar Tests



nilaikinerja 80 ,004296 ,0116282 -,0217 ,0216


Kruskal-Wallis Test

Ranks


nilaikinerja

TREYNOR 40 40,99

MODIGLIANI 40 40,01

Total 80

Test Statisticsa,b

nilaikinerja

Chi-Square ,035

df 1

Asymp. Sig. ,851



LAMPIRAN 2


Uji Parsial Jensen-Modigliani

NPar Tests



nilaikinerja 80 -,000414 ,0629477 -,0807 ,1599


Kruskal-Wallis Test

Ranks


nilaikinerja

JENSEN 40 31,09

MODIGLIANI 40 49,91

Total 80

Test Statisticsa,b

nilaikinerja

Chi-Square 13,126

df 1

Asymp. Sig. ,000



LAMPIRAN 2


Uji Parsial EROV-IHSG

NPar Tests



nilaikinerja 240 ,154216 ,3314725 -,2250 1,4987


Kruskal-Wallis Test

Ranks


nilaikinerja

EROV 120 150,50

IHSG 120 90,50

Total 240

Test Statisticsa,b

nilaikinerja

Chi-Square 45,166

df 1

Asymp. Sig. ,000



LAMPIRAN 2


Uji Parsial Sortino-IHSG

NPar Tests



nilaikinerja 240 ,501598 1,0792876 -,4680 5,4661


Kruskal-Wallis Test

Ranks


nilaikinerja

SORTINO 120 150,50

IHSG 120 90,50

Total 240

Test Statisticsa,b

nilaikinerja

Chi-Square 45,166

df 1

Asymp. Sig. ,000



LAMPIRAN 2


Uji Parsial Sharpe-IHSG

NPar Tests



nilaikinerja 240 ,109422 ,2824606 -,4468 ,8217


Kruskal-Wallis Test

Ranks


nilaikinerja

SHARPE 120 150,50

IHSG 120 90,50

Total 240

Test Statisticsa,b

nilaikinerja

Chi-Square 45,166

df 1

Asymp. Sig. ,000



LAMPIRAN 2


Uji Parsial Treynor-IHSG

NPar Tests



nilaikinerja 240 ,007315 ,0115089 -,0205 ,0323


Kruskal-Wallis Test

Ranks


nilaikinerja

TREYNOR 120 117,88

IHSG 120 123,13

Total 240

Test Statisticsa,b

nilaikinerja

Chi-Square ,346

df 1

Asymp. Sig. ,556



LAMPIRAN 2


Uji Parsial Jensen-IHSG

NPar Tests



nilaikinerja 240 -,001938 ,0612588 -,0969 ,1644


Kruskal-Wallis Test

Ranks


nilaikinerja

JENSEN 120 90,50

IHSG 120 150,50

Total 240

Test Statisticsa,b

nilaikinerja

Chi-Square 45,166

df 1

Asymp. Sig. ,000



LAMPIRAN 2


Uji Parsial Modigliani-IHSG

NPar Tests



nilaikinerja 240 ,007321 ,0100932 -,0130 ,0224


Kruskal-Wallis Test

Ranks


nilaikinerja


IHSG 120 125,13

Total 240

Test Statisticsa,b

nilaikinerja

Chi-Square 1,074

df 1

Asymp. Sig. ,300



LAMPIRAN 2


Uji Parsial EROV-IHSG

NPar Tests



nilaikinerja 80 ,061036 ,2237886 -,2726 ,7627


Kruskal-Wallis Test

Ranks


nilaikinerja

EROV 40 44,50

IHSG 40 36,50

Total 80

Test Statisticsa,b

nilaikinerja

Chi-Square 2,389

df 1

Asymp. Sig. ,122



LAMPIRAN 2


Uji Parsial Sortino-IHSG

NPar Tests



nilaikinerja 80 ,152679 ,5489555 -,5369 2,5599


Kruskal-Wallis Test

Ranks


nilaikinerja

SORTINO 40 44,50

IHSG 40 36,50

Total 80

Test Statisticsa,b

nilaikinerja

Chi-Square 2,,389

df 1

Asymp. Sig. ,122



LAMPIRAN 2


Uji Parsial Sharpe-IHSG

NPar Tests



nilaikinerja 80 ,029606 ,2458573 -,5693 ,6095


Kruskal-Wallis Test

Ranks


nilaikinerja

SHARPE 40 44,50

IHSG 40 36,50

Total 80

Test Statisticsa,b

nilaikinerja

Chi-Square 2,389

df 1

Asymp. Sig. ,122



LAMPIRAN 2


Uji Parsial Treynor-IHSG

NPar Tests



nilaikinerja 80 ,005838 ,0115909 -,0217 ,0216


Kruskal-Wallis Test

Ranks


nilaikinerja

TREYNOR 40 36,75

IHSG 40 44,25

Total 80

Test Statisticsa,b

nilaikinerja

Chi-Square 2,100

df 1

Asymp. Sig. ,147



LAMPIRAN 2


Uji Parsial Jensen-IHSG

NPar Tests



nilaikinerja 80 ,001128 ,0630575 -,0807 ,1599


Kruskal-Wallis Test

Ranks


nilaikinerja

JENSEN 40 30,75

IHSG 40 50,25

Total 80

Test Statisticsa,b

nilaikinerja

Chi-Square 14,193

df 1

Asymp. Sig. ,000



LAMPIRAN 2


Uji Parsial Modigliani-IHSG

NPar Tests



nilaikinerja 80 ,005709 ,0105348 -,0183 ,0182


Kruskal-Wallis Test

Ranks


nilaikinerja

MODIGLIANI 40 35,13

IHSG 40 45,88

Total 80

Test Statisticsa,b

nilaikinerja

Chi-Square 4,316

df 1

Asymp. Sig. ,038



repository.uinjkt.ac.idrepository.uinjkt.ac.id/dspace/bitstream/123456789/40866/1/eka...

Documents