TESIS

PERBANDINGAN MARKET PERFORMANCE DAN

KARAKTERISTIK KEUANGAN PERUSAHAAN SEKTOR

ANEKA INDUSTRI DENGAN SEKTOR PROPERTI – REAL

ESTAT

Diajukan kepada Sidang Program Studi Magister Manajemen Program Pasca Sarjana

Sebagai Salah Satu Persyaratan untuk Memperoleh Gelar Magister Manajemen

Oleh :

NAMA : NAMORA

NIM : 19040012

PROGRAM STUDI MAGISTER MANAJEMEN

PROGRAM PASCA SARJANA

UNIVERSITAS PELITA HARAPAN

JAKARTA

2006

PERNYATAAN KEASLIAN KARYA TUGAS AKHIR

Saya mahasiswa Program Pasca Sarjana, Universitas Pelita Harapan :

Nama Mahasiswa : Namora

NIM : 19040012

Program Studi : Magister Manajemen

Dengan ini menyatakan bahwa karya tugas akhir yang saya buat dengan judul

“PERBANDINGAN MARKET PERFORMANCE DAN KARAKTERISTIK

KEUANGAN PERUSAHAAN SEKTOR ANEKA INDUSTRI DENGAN

SEKTOR PROPERTI – REAL ESTAT”, adalah :

1. Dibuat dan diselesaikan sendiri, dengan menggunakan hasil kuliah, tinjauan

lapangan dan buku-buku serta jurnal acuan yang tertera di dalam referensi

pada karya tugas akhir saya.

2. Bukan merupakan duplikasi karya tulis yang sudah dipublikasikan atau yang

pernah dipakai untuk mendapatkan gelar magister di universitas lain, kecuali

pada bagian-bagian sumber informasi dicantumkan dengan cara referensi

yang semestinya.

3. Bukan merupakan karya terjemahan dari kumpulan buku atau jurnal acuan

yang tertera di dalam referensi pada karya tugas akhir saya.

Kalau terbukti saya tidak memenuhi apa yang telah dinyatakan di atas, maka karya

akhir ini batal.

Jakarta, 8 Juli 2006

Yang membuat pernyataan,

Namora

LEMBAR PERSETUJUAN

Nama : Namora

NIM : 19040012

Program Studi : Magister Manajemen

Dosen Pembimbing : Dr. Titik Indrawati, S.E.,M.E.

Judul Tesis : Perbandingan Market Performance dan Karakteristik

Keuangan Perusahaan Sektor Aneka Industri dengan

Sektor Properti – Real Estat

Menyetujui untuk Sidang Tugas Akhir Universitas Pelita Harapan

Program Pasca Sarjana Program Studi Magister Manajemen

Tanggal disetujui : 8 Juli 2006

Dosen Pembimbing,

Dr. Titik Indrawati, S.E.,M.E.

PROGRAM STUDI MAGISTER MANAJEMEN

PROGRAM PASCA SARJANA UNIVERSITAS PELITA HARAPAN

JAKARTA

2006

LEMBAR PENGESAHAN

Telah diuji dan dinyatakan lulus oleh panitia penguji pada tanggal 16 Agustus 2006.

Panitia Penguji :

Ketua Penguji

(Prof. Dr. Mulyono)

Anggota Penguji/Pembimbing Anggota Penguji

(Dr. Titik Indrawati, S.E., M.E.) (Dr. Tarcisius Sunaryo)

Ketua Program Studi Magister Manajemen

(Juanna Judith Huliselan, M.A., Ph.D.)

vi

ABSTRAK

Penelitian ini menganalisis market performance pada dua kelompok sektor

saham di bursa efek Jakarta (BEJ), yaitu sektor aneka industri dan sektor properti –

real estat. Antara kedua sektor tersebut, juga dilakukan analisis perbedaan

karakteristik keuangan berdasarkan pada beberapa rasio yang terdapat pada laporan

keuangan. Ukuran market performance yang digunakan dalam penelitian ini adalah

Sharpe’s measure, sedangkan karakteristik keuangan yang digunakan adalah PER,

PBV dan DER.

Sampel yang digunakan adalah saham-saham yang termasuk ke dalam sektor

aneka industri dan properti-real estat yang dipilih dengan menggunakan metode

judgement sampling. Data karakteristik keuangan diambil dari laporan keuangan

perusahaan periode Desember 2004, sedangkan data yang digunakan untuk

menghitung market performance, yaitu harga saham, IHSG, dan suku bunga SBI,

diambil secara bulanan pada periode Maret 2005-Maret 2006.

Penelitian ini terdiri dari dua tahap yaitu penelitian tahap pertama

membandingkan market performance dan karakteristik keuangan antara sektor aneka

industri dengan sektor properti. Penelitian tahap kedua adalah pengujian pengaruh

karakteristik keuangan terhadap market performance. Pada penelitian tahap pertama

didapatkan hasil bahwa market performance sektor aneka industri memiliki rata-rata

yang tidak berbeda dengan market performance properti – real estat. Demikian pula

untuk variabel-variabel yang lain, yakni excess return, PER, PBV dan DER untuk

kedua sektor tersebut tidak memiliki rata-rata yang berbeda.

Dari hasil pengujian-pengujian statistik yang dilakukan pada penelitian tahap

kedua, diperoleh kesimpulan bahwa variabel PER, PBV dan DER, baik secara

bersama-sama atau parsial tidak mampu menjelaskan market performance pada

kedua sektor tersebut.

Dari hasil penelitian ini didapatkan bahwa dalam sektor aneka industri, saham

BRAM memiliki Sharpe’s measure tertinggi, sedangkan BIMA yang terendah. Untuk

sektor properti, saham LPKR memiliki Sharpe’s measure tertinggi, sedangkan BKSL

memiliki Sharpe’s measure yang terendah.

vii

KATA PENGANTAR

Syukur alhamdulillah, berkat rahmat dan ridlo Allah SWT, akhirnya selesai

sudah penyusunan tesis ini yang berjudul “Perbandingan Market Performance dan

Karakteristik Keuangan Perusahaan Sektor Aneka Industri dengan Sektor

Properti – Real Estat”. Tesis ini merupakan tugas akhir dalam memenuhi kurikulum

program studi Magister Manajemen program Pasca Sarjana Universitas Pelita

Harapan.

Dalam penyusunan tesis ini, penulis tidak terlepas dari hambatan dan

tantangan. Namun demikian, berkat bimbingan, bantuan, dan dukungan dari berbagai

pihak, penulis akhirnya dapat menyelesaikan tesis ini. Penulis secara khusus

mengucapkan terima kasih yang tidak terhingga kepada Ibu Titik Indrawati, S.E.,

M.E., selaku dosen pembimbing yang telah banyak memberikan waktu dan

pemikirannya dalam penyusunan tesis ini. Tanpa kesabaran dan ketelitian Bu Titik

selama proses pembimbingan, niscaya penulis tidak akan mampun menyusun tesis ini

dengan baik.

Selain itu, penulis menyampaikan penghargaan dan terima kasih sebesar-

besarnya kepada :

1) Ibu Juanna Judith Huliselan, M.A, Ph.D., selaku Ketua Program Studi

Magister Manajemen Program Pasca Sarjana Universitas Pelita Harapan.

2) Seluruh dosen dan staf administrasi Program Pasca Sarjana Universitas Pelita

Harapan yang telah banyak membantu penulis dalam mengikuti perkuliahan

dan penyusunan tesis ini.

3) Rekan-rekan di Batch XXIV yang telah memberikan dukungan, bantuan, dan

kerjasama semasa mengikuti kuliah maupun dalam penyusunan tesis ini,

terutama untuk Andy Djojo Budiman dan Gunawan sebagai teman bertukar

pikiran dalam penyusunan tesis ini.

viii

4) Rekan-rekan kerja penulis di ex-office (PT Multipolar Corporation Tbk.) yang

telah banyak memberikan kenangan, dukungan dan semangat kepada penulis.

I’ve had many years of grace with all of you. You are the great team I’ve ever

met.

5) Rekan-rekan kerja penulis di PT Panin Bank Tbk, terutama untuk Bapak

Karmin Syarifudin yang telah memberikan pengertian ketika penulis harus

“berurusan” dengan kampus selama jam kerja. Juga kepada rekan-rekan yang

lain, terima kasih untuk label “Mister five-thirty “ sehingga penulis menjadi

lebih bersemangat untuk tepat waktu dalam segala hal.

6) Orang tua dan kakak-adik penulis yang selalu memberikan doa dan semangat

kepada penulis dalam menghadapi segala hal.

7) Istri tercinta, Ngesti Windayani dan juga kedua permata kecilku, Ammar &

Salma yang telah melengkapi hidup dengan hari-hari yang menyenangkan.

8) Rekan-rekan mailing list di id-gmail@googlegroups.com yang selalu dapat

memberikan inspirasi, jokes, dan ide-ide “gila” yang mampu mencairkan

kebuntuan pemikiran dalam penyusunan tesis ini. Terima kasih juga untuk

rekan-rekan dunia maya dengan tulisan-tulisannya yang indah, inspiratif, dan

menjadikan blog-walking lebih menyenangkan.

9) Seluruh pihak yang tidak dapat disebutkan satu per satu, yang secara langsung

maupun tidak langsung telah membantu penulis dalam menyelesaikan tesis

ini.

Penulis menyadari bahwa masih banyak kekurangan dalam tesis ini, untuk itu

penulis mengharapkan saran dan kritik yang membangun demi penyempurnaan tesis

ini. Akhir kata, penulis berharap semoga tesis ini dapat bermanfaat bagi semua pihak

yang membutuhkan, terutama bagi almamater.

Jakarta, 8 Juli 2006

Penulis

ix

DAFTAR ISI

Hal

HALAMAN JUDUL

PERNYATAN KEASLIAN TUGAS AKHIR

LEMBAR PERSETUJUAN

LEMBAR PENGESAHAN

ABSTRAK ………………………………………………………………………..…vi

KATA PENGANTAR ……………………………………………………………..vii

DAFTAR ISI …………………………………………………………………..…....ix

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

DAFTAR TABEL …………………………………………………………………xiii

DAFTAR LAMPIRAN ………………………………………………………….....xv

BAB I PENDAHULUAN

1.1 Latar Belakang ....................................................................................................... 1

1.2 Perumusan Masalah ............................................................................................... 6

1.3 Tujuan Penelitian ................................................................................................... 6

1.4 Manfaat Penelitian ................................................................................................. 7

1.5 Batasan Permasalahan............................................................................................ 7

1.6 Sistematika Penulisan ............................................................................................ 8

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

2.1 Investasi dan Jenisnya .......................................................................................... 10

2.2 Risiko, Return, dan Hubungannya ....................................................................... 13

2.3 Estimasi Risiko dan Return .................................................................................. 17

2.4 Capital Aset Pricing Model.................................................................................. 20

2.5 Market Performance ............................................................................................ 22

x

2.6 Karakteristik Keuangan........................................................................................ 24

2.7 Analisis Sekuritas................................................................................................. 25

2.8 Kerangka Pemikiran Teoritis dan Perumusan Hipotesis...................................... 29

2.8.1 Perbedaan Karekteristik Keuangan ........................................................... 30

2.8.3 Pengaruh leverage terhadap Shape’s measure .......................................... 33

2.8.4 Pengaruh PER dan PBV terhadap Sharpe’s measure ............................... 35

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

3.1 Jenis dan Sumber Data ......................................................................................... 39

3.2 Periode Pengamatan, Populasi dan Sampling ...................................................... 40

3.3 Operasionalisasi Variabel-variabel Penelitian ..................................................... 41

3.4 Market Performance ............................................................................................ 42

3.5 Teknik Statistik dan Ekonometrik yang Digunakan ............................................ 43

3.5.1 Statistik Uji Beda Dua Rata-rata untuk Independent Samples.................. 43

3.5.2 Pengaruh Karakteristik Keuangan terhadap Market Performance ........... 44

3.5.3 Uji Signifikansi ......................................................................................... 46

BAB IV ANALISIS HASIL PENELITIAN

4.1 Pemilihan Sampel ................................................................................................ 49

4.2 Market Performance ............................................................................................ 52

4.2.1 Return Saham............................................................................................ 54

4.2.2 Expected Return Saham ........................................................................... 55

4.2.3 Rata-rata risk-free rate (SBI) .................................................................... 56

4.2.4 Excess Return ............................................................................................ 58

4.2.5 Standar Deviasi Return ............................................................................. 58

4.2.6 Sharpe’s Measure...................................................................................... 58

4.3 Statistik Inferensi (Uji t) ...................................................................................... 60

4.3.1 Uji Beda Dua Rata-rata Sharpe’s Measure ............................................... 60

4.3.2 Uji Beda Dua Rata-rata Excess Return dan Return Volatility................... 62

xi

4.3.3 Uji Beda Dua Rata-rata PER..................................................................... 65

4.3.4 Uji Beda Dua Rata-rata PBV .................................................................... 66

4.3.5 Uji Beda Dua Rata-rata DER .................................................................... 68

4.4. Uji Asumsi Persamaan Regresi ........................................................................... 70

4.4.1 Uji Asumsi Multikolinieritas .................................................................... 70

4.4.2 Uji Asumsi Heteroskedastisitas ................................................................ 71

4.4.3 Uji Asumsi Normalitas.............................................................................. 73

4.4.4 Uji Asumsi Otokorelasi............................................................................. 75

4.5 Hasil Regresi ........................................................................................................ 76

4.5.1 Uji Kecukupan Model ............................................................................... 78

BAB V KESIMPULAN DAN SARAN

5.1 Kesimpulan .......................................................................................................... 82

5.2 Saran..................................................................................................................... 84

DAFTAR PUSTAKA

LAMPIRAN

xii

DAFTAR GAMBAR

Hal

Gambar 2.1 Risk-return trade off ................................................................................ 16

Gambar 2.2 Growth Stock dan Value Stock ................................................................ 36

Gambar 4.1 Scatterplot ............................................................................................... 73

Gambar 4.2 Normal P-P Plot of Regression Standardized Residual.......................... 74

xiii

DAFTAR TABEL

Hal

Tabel 4.1 Tahapan Pemilihan Sampel......................................................................... 50

Tabel 4.2 Sampel Saham Sektor Aneka Industri ....................................................... 51

Tabel 4.3 Sampel Saham Sektor Properti .................................................................. 52

Tabel 4.4 Harga dan Dividen Saham Astra International (ASII)................................ 53

Tabel 4.5 Return Bulanan Saham Astra International ............................................... 54

Tabel 4.6 Perhitungan Expected Return Saham Astra International.......................... 55

Tabel 4.7 Tingkat Suku Bunga 1 Bulan SBI (Maret 2005 – Maret 2006) ................. 56

Tabel 4.8 Ringkasan Statistik Deskriptif Sharpe’s Measure ...................................... 60

Tabel 4.9 Hasil Uji Rata-rata Sampel Independen..................................................... 61

Tabel 4.10 Ringkasan Statistik Deskriptif Excess Return.......................................... 62

Tabel 4.11 Hasil Uji Rata-rata Sampel Independen untuk Excess Return ................ 63

Tabel 4.12 Ringkasan Statistik Deskriptif Return Volatility...................................... 63

Tabel 4.13 Hasil Uji Rata-rata Sampel Independen untuk Return volatility............. 64

Tabel 4.14 Ringkasan Statistik Deskriptif PER ......................................................... 65

Tabel 4.15 Hasil Uji Rata-rata Sampel Independen untuk PER ............................... 65

Tabel 4.16 Ringkasan Statistik Deskriptif PBV.......................................................... 66

Tabel 4.17 Hasil Uji Rata-rata Sampel Independen untuk PBV................................ 67

Tabel 4.18 Ringkasan Statistik Deskriptif DER ......................................................... 68

Tabel 4.19 Hasil Uji Rata-rata Sampel Independen untuk DER................................ 68

Tabel 4.20 Ringkasan Hasil Uji Rata-rata................................................................... 69

Tabel 4.21 Nilai Varians Inflation Factor (VIF) ......................................................... 71

Tabel 4.22 Kriteria Durbin-Watson ............................................................................ 75

Tabel 4.23 Tabel Model Summary.............................................................................. 76

Tabel 4.24 Koefisien regresi ....................................................................................... 77

Tabel 4.25 Tabel Anova.............................................................................................. 79

xiv

Tabel 4.26 Output Uji-t ............................................................................................... 80

Tabel 4.27 Keputusan Hipotesis lima - Hipotesis tujuh ............................................ 81

xv

DAFTAR LAMPIRAN

Lampiran A Saham-saham Sektor Aneka Industri

Lampiran B Saham-saham Sektor Properti dan Real Estate

Lampiran C Nilai Kapitalisasi Pasar Saham Sektor Aneka Industri

Lampiran D Nilai Kapitalisasi Pasar Saham Sektor Properti dan Real Estate

Lampiran E Harga, Dividen dan Return Bulanan Saham Aneka Industri

Lampiran F Harga, Dividen dan Return Bulanan Saham Properti dan Real Estate

Lampiran G Expected Return, Standar Deviasi Return, dan Sharpe’s Measure Saham

Aneka Industri

Lampiran H Expected Return, Standar Deviasi Return, dan Sharpe’s Measure Saham

Properti dan Real Estat

Lampiran I Perhitungan Sharpe’s Measure IHSG

Lampiran J Perbandingan Sharpe’s Measure untuk Aneka Industri, Properti dan

IHSG

Lampiran K Karakteristik Keuangan Sektor Aneka Industri

Lampiran L Karakteristik Keuangan Sektor Properti

Lampiran M Tabel Durbin-Watson

1

BAB I

PENDAHULUAN

Penelitian ini menganalisis kinerja pasar (market performance) pada dua kelompok

sektor saham di bursa efek Jakarta (BEJ), yaitu sektor aneka industri dan sektor

properti. Antara kedua sektor tersebut, juga dilakukan analisis perbedaan karakteritik

keuangan berdasarkan pada beberapa rasio yang terdapat pada laporan keuangan.

1.1 Latar Belakang

Banyak cara yang dapat dilakukan investor dalam melakukan investasi. Salah satunya

adalah dengan melakukan investasi di pasar modal. Dalam hal ini pasar modal

didefinisikan sebagai suatu tempat berlangsungnya kegiatan yang berkaitan dengan

penawaran umum dan perdagangan efek, perusahaan publik yang berkaitan dengan

efek yang diterbitkannya, serta lembaga dan profesi yang berkaitan dengan efek (UU

No. 8/1995 Tentang Pasar Modal). Dengan pengertian tersebut dapat dikatakan

bahwa pasar modal mempunyai peran yang strategis sebagai salah satu sumber

pembiayaan bagi dunia usaha dan wahana investasi bagi masyarakat.

Pasar modal menjadi alternatif pendanaan dalam mengembangkan perusahaan

di Indonesia, karena melalui pasar modal, dana dapat diperoleh dalam jumlah besar

dibanding dana dari perbankan. Perusahaan yang membutuhkan dana, menjual surat

berharganya dalam bentuk saham di pasar modal, melalui penawaran perdana kepada

2

publik atau initial public offering (IPO) di pasar primer yang selanjutnya

diperdagangkan di pasar sekunder. Bagi investor sendiri, pasar modal selain sebagai

wahana investasi juga merupakan upaya diversifikasi. Setiap investor dapat memilih

berbagai investasi yang ada, di mana setiap jenis investasi memiliki karakteristik

sendiri-sendiri dalam hal tingkat pengembalian (return) dan risiko.

Sejak dibukanya pada tahun 1912, pasar modal di Indonesia mengalami

pasang surut dalam perkembangannya. Pemerintah membentuk BAPEPAM (Badan

Pengawas Pasar Modal) dan dalam Keputusan Menteri Keuangan RI nomor

503/KMK.01/1997, BAPEPAM berfungsi sebagai pembina, pengatur, dan pengawas

kegiatan pasar modal. Dengan dibentuknya BAPEPAM dan dikeluarkannya

beberapa deregulasi pemerintah pada tahun 1987-1988 yang berkaitan dengan pasar

modal, aktivitas pasar modal menjadi meningkat. Hal tersebut disebabkan oleh

peningkatan jumlah perusahaan yang bergabung ke dalam pasar modal, dan juga

meningkatnya besar dana yang dihimpun. Sejak Januari 1996, dalam rangka

memberikan informasi yang lebih lengkap kepada publik, bursa efek Jakarta (BEJ)

mengelompokkan semua saham yang tercatat di BEJ ke dalam sembilan sektor yang

didasarkan pada klasifikasi industri, yaitu sektor (1) pertanian, (2) pertambangan, (3)

industri dasar dan kimia, (4) aneka industri, (5) industri barang konsumsi, (6) properti

dan real estat, (7) transportasi dan infrastruktur, (8) keuangan, dan (9) perdagangan,

jasa, dan investasi.

Bagi investor, terdapat dua hal yang sering menjadi perhatian dalam

memutuskan investasinya, yaitu return dan juga risiko dari investasi tersebut. Untuk

3

sekuritas-sekuritas yang memiliki return yang sama, mereka mencari risiko yang

terendah. Sedangkan untuk sekuritas-sekuritas yang memiliki risiko yang sama,

mereka memilih return yang tinggi. Dengan melakukan investasi saham di pasar

modal, investor berharap dapat melipatgandakan modalnya lebih besar dibanding

dengan return pada investasi lain. Besarnya return tergantung dari kesediaan investor

untuk menanggung risiko. Semakin besar risiko yang diambil maka semakin besar

harapan return yang akan diterima, sesuai dengan karakteristik saham yakni high

risk-high return. Saham memberi kemungkinan untuk mendapatkan return yang

tinggi, tetapi juga bisa membuat investor mengalami kerugian besar.

Berkaitan dengan klasifikasi sembilan sektor di BEJ, setiap sektor tentu

memiliki karakteristik tersendiri, termasuk di dalamnya return dan juga risikonya.

Pakpahan (2002) mengamati profil-profil risiko yang terjadi di masing-masing

industri dengan menggunakan indeks harga saham sektoral (IHSS) yang dikeluarkan

oleh BEJ, dan disimpulkan bahwa volatilitas return memiliki kesamaan pola di mana

pada awal terjadinya krisis ekonomi mempunyai volatilitas yang tinggi dan kemudian

diikuti dengan volatilitas yang makin rendah pada tahun 1999 sampai dengan 2001.

Penelitian Pakpahan (2002) juga menunjukkan bahwa sektor aneka industri memiliki

volatilitas return yang paling rendah, kemudian diikuti oleh sektor perdagangan.

Sedangkan sektor properti dan pertanian merupakan dua sektor yang paling tinggi

volatilitasnya. Dengan memperhatikan hasil penelitian tersebut, sektor aneka industri

dan sektor properti - real estat merupakan dua sektor yang berbeda volatilitas return-

nya sehingga menarik untuk diamati. Volatilitas return diukur menggunakan deviasi

4

standar dari return saham atau menggunakan beta saham. Semakin tinggi volatilitas

return, maka saham semakin berisiko.

Dengan mengetahui return dan risiko suatu saham, investor dapat mengetahui

tingkat market performance saham tersebut. Market performance saham adalah risk-

adjusted return. Market performance yang menggabungkan return dan risiko dapat

dijadikan acuan dalam menentukan saham mana yang mempunyai kinerja yang baik.

Selain menggunakan ukuran market performance, karakteristik keuangan suatu

perusahaan yang berdasarkan pada rasio-rasio dari laporan keuangan, dapat pula

dijadikan acuan untuk menilai perusahaan. Rasio-rasio yang dapat mempengaruhi

nilai perusahaan di antaranya adalah leverage, PER dan PBV.

Penelitian yang berkaitan dengan pengukuran market performance dan

karakteristik keuangan beberapa perusahaan telah banyak dilakukan. Michel dan

Shaked (1986) telah membandingkan market performance dan karakteristik keuangan

dari 43 perusahaan domestik di Amerika Serikat dengan 58 perusahaan multinasional

di Amerika Serikat selama periode tahun 1973-1982. Penelitian mereka menunjukkan

bahwa perusahaan domestik mempunyai market performance yang lebih bagus

dibandingkan dengan market performance perusahaan multinasional. Sedangkan

Indra Wijaya Kusuma (1999) dalam penelitiannya, dengan menggunakan unit

observasi penelitian yang sama, namun periode penelitian yang berbeda,

mendapatkan hasil yang berbeda, yaitu bahwa market performance perusahaan

multinasional lebih bagus dibandingkan market performance perusahaan domestik.

5

Dalam mengambil keputusannya, investor kerap kali juga dapat menggunakan

dan menganalisis laporan keuangan (financial statement) yang telah dikeluarkan oleh

perusahaan. Tujuan mengalisisnya adalah untuk mengetahui kekuatan dan kelemahan

perusahaan tersebut berdasarkan laporan-laporan keuangannya. Kebanyakan

penelitian yang berhubungan dengan kinerja perusahaan, selalu menghubungkan

kinerja tersebut terhadap risiko (Collins, 1990; DeFusco, 1990), dan sedikit sekali

yang menghubungkannya dengan rasio-rasio keuangan, dikarenakan rasio-rasio

keuangan merupakan produk-produk akuntansi. Namun Ou dan Penman (1989) juga

Lev dan Thiagarajan (1993) melakukan penelitian dengan menggunakan analisis dari

laporan keuangan perusahaan, menyimpulkan bahwa beberapa informasi dari laporan

keuangan mampu menjelaskan kinerja suatu saham.

Dari uraian-uraian di atas, jelaslah bahwa penelitian ini bermaksud

membandingkan market performance dan karakteristik keuangan perusahaan sektor

aneka industri dengan sektor properti - real estat. Selanjutnya sektor properti - real

estat disingkat penulisannya menjadi sektor properti. Market performance yang

digunakan adalah ukuran Sharpe (Sharpe’s measure). Karakteristik keuangan yang

digunakan adalah leverage, PER dan PBV.

Mengacu pada penelitian Ou dan Penman (1989) juga Lev dan Thiagarajan

(1993), penelitian ini juga bertujuan untuk menjelaskan pengaruh beberapa

karakteristik keuangan terhadap kinerja suatu saham. Data cross-sectional berupa

leverage, PER dan PBV per 31 Desember 2004 diperoleh dari Fact Book 2005,

sedangkan harga penutupan saham bulanan, IHSG bulanan, dan dividen selama tahun

6

2005 diperoleh dari situs internet BEJ (www.jsx.co.id). Data SBI yang digunakan

dalam menghitung market performance diperoleh dari situs internet Bank Indonesia

(www.bi.go.id).

1.2 Perumusan Masalah

Berdasarkan uraian pada latar berlakang maka dapat disusun perumusan masalah

sebagai berikut:

1) apakah ada perbedaan market performance yang diukur dengan Sharpe’s

measure antara sektor aneka industri dan sektor properti;

2) apakah ada perbedaan karakteristik keuangan yang diukur dengan leverage,

PER, dan PBV antara sektor aneka industri dan sektor properti;

3) bagaimana pengaruh karakteristik keuangan yang diukur dengan leverage,

PER, dan PBV terhadap market performance;

4) saham-saham mana saja yang lebih unggul atau kalah unggul dibandingkan

IHSG berdasarkan Sharpe’s measure?

1.3 Tujuan Penelitian

Selain mencoba membandingkan kinerja keuangan antara sektor aneka industri

dengan sektor properti, penelitian ini juga membandingkan karakteristik-karakteristik

keuangan di antara kedua sektor industri tersebut. Dari hasil penelitian ini, diharapkan

hasil sebagai berikut:

7

1) menunjukkan perbedaan market performance sektor aneka industri dan sektor

properti;

2) menujukkan perbedaan karakteristik keuangan sektor aneka industri dan

sektor properti;

3) menunjukkan pengaruh karakteristik keuangan terhadap market performance;

4) menunjukkan saham yang lebih unggul atau kalah unggul dibandingkan IHSG

berdasarkan Sharpe’s measure.

1.4 Manfaat Penelitian

Penelitian ini diharapkan dapat memberikan manfaat bagi:

1) investor, yaitu dapat mengetahui perbedaan market performance dan

karakteristik keuangan saham sektor aneka industri dengan properti, sehingga

dapat membantu pertimbangan investor dalam melakukan pengambilan

keputusan investasi;

2) akademisi, yaitu diharapkan dapat menambah wawasan yang berkaitan

dengan kinerja saham.

1.5 Batasan Permasalahan

Dalam melakukan pembahasan dalam penelitian ini, dilakukan batasan-batasan

sebagai berikut:

1) penggolongan sektor saham mengikuti penggolongan yang terdapat di BEJ;

8

2) dalam menghitung market performance, penelitian ini menitikberatkan pada

market performance yang mengacu kepada risiko (risk-based). Sharpe’s

measure digunakan dengan asumsi bahwa kebanyakan investor di Indonesia

belum well-diversified dalam melakukan investasi di pasar modal. Oleh

karena itu risiko yang relevan bagi kebanyakan investor di Indonesia adalah

standar deviasi.

1.6 Sistematika Penulisan

Susunan dari tulisan ini terdiri dari 5 bab di mana masing-masing bab berisikan

uraian sebagai berikut :

Bab I Pendahuluan

Bab ini menguraikan latar belakang permasalahan, perumusan masalah, tujuan

penelitian, metode penelitian dan sistimatika penulisan tulisan ini. Maksud dari bab

ini adalah memberikan gambaran umum mengenai isi keseluruhan dari tulisan ini.

Bab II Tinjauan Pustaka

Pada bab ini menjelaskan landasan-landasan teori yang dipakai dalam kerangka

konseptual agar dapat merumuskan hipotesis penelitian. Baik teori maupun penelitian

terdahulu dibutuhkan untuk merumuskan hipotesis.

Bab III Metodologi Penelitian

Beberapa variabel seperti return dan deviasi standarnya harus dihitung terlebih

dahulu berdasarkan komponen-komponennya. Selanjutnya pada bab ini diuraikan

9

metode yang digunakan dalam pengolahan data. Penggunaan metode ekonometrik

OLS (ordinary least square) harus didahului dengan pengujian asumsi-asumsi klasik

OLS.

Bab IV Analisis Hasil Penelitian

Pada bab ini dilakukan analisis terhadap hasil pengolahan data yang dilakukan pada

bab III, beserta pembahasannya yang merupakan interpretasi dari hasil analisis

tersebut. Interpretasi hasil penelitian memberikan jawaban atas permasalahan

penelitian dan memberikan penjelasan bagaimana tujuan penelitian dapat tercapai.

Bab V Kesimpulan dan Saran

Bab ini merupakan penutup dari tulisan ini. Seluruh hasil perhitungan dan analisis

data pada bab-bab terdahulu dirangkum dalam bab ini. Saran-saran diberikan sebagai

solusi dan kemungkinan pengembangan lebih lanjut dari hasil penelitian ini.

10

BAB II

TINJAUAN PUSTAKA

Pada bab ini dibahas beberapa dasar teori yang akan dipergunakan dalam penyusunan

hipotesis penelitian. Dasar teori yang akan disajikan adalah teori investasi dan

keuangan secara umum. Demikian pula dibahas metode-metode yang digunakan

untuk mengukur market performance.

2.1 Investasi dan Jenisnya

Pada dasarnya investasi merupakan penundaan konsumsi atas sejumlah dana yang

dilakukan pada saat ini untuk digunakan dalam produksi atau ditanam dalam bidang

tertentu selama suatu periode waktu, dengan tujuan memperoleh keuntungan yang

akan diterima di masa mendatang. Contohnya, seorang investor membeli saham pada

saat ini dengan perkiraan di masa yang akan datang akan memperoleh keuntungan

atau manfaat yang lebih besar melalui penerimaan dividen atau kenaikan harga saham

(capital gain). Keuntungan ini merupakan imbalan atas waktu dan risiko yang terkait

dengan investasi, akibat ketidakpastian aliran dana pada masa yang akan datang.

Pemilik modal umumnya melakukan investasi atas sejumlah dananya pada

investasi nyata (real invesment) maupun investasi keuangan (financial invesment).

Investasi pada real invesment dilakukan melalui barang modal yang digunakan dalam

proses produksi untuk menghasilkan barang atau jasa. Real invesment berupa tanah,

11

mesin, bangunan, dan lain-lain. Investasi pada financial invesment dilakukan dengan

memiliki surat berharga (deposito, saham, obligasi, dan lain-lain.). Financial

invesment tidak memberi kontribusi secara langsung terhadap proses produksi, tetapi

memiliki manfaat yang akan diperoleh dengan memegang financial invesment

tersebut. Financial invesment adalah klaim berbentuk surat berharga atas sejumlah

aset dari penerbit surat berharga. Investasi dalam financial invesment dapat berupa

investasi langsung ataupun tidak langsung.

Investasi langsung dilakukan dengan membeli langsung aset keuangan dari

suatu perusahaan, baik melalui perantara ataupun tidak. Investasi langsung ada yang

tidak dapat diperjual-belikan seperti tabungan, deposito, dan lain-lain. Namun ada

pula yang dapat diperjual-belikan di pasar uang (T-bill), di pasar modal (obligasi,

saham), atau pasar turunan (opsi dan future). Aset di pasar uang ini risiko gagalnya

kecil, jatuh tempo pendek, dan likuiditas tinggi. Sedangkan aset di pasar modal

sebaliknya. Investasi tidak langsung dilakukan dengan membeli surat berharga dari

perusahaan investasi yang memiliki portfolio aset keuangan perusahaan-perusahaan

lain.

Menurut Sharpe (2005,10), pemilik modal harus melalui beberapa tahapan

proses untuk mencapai keputusan investasi yang terbaik. Tahapan-tahapan tersebut

adalah :

1) menentukan kebijakan investasi

Kebijakan investasi meliputi penentuan tujuan investasi dan besar kekayaan

yang akan diinvestasikan. Tujuan investasi harus dinyatakan baik dalam

12

tingkat keuntungan (return) maupun risiko. Jumlah dana yang diinvestasikan

juga mempengaruhi return dan risiko yang ditanggung. Di samping itu dalam

proses investasi perlu dipertimbangkan preferensi risiko pemodal. Dalam hal

ini mempengaruhi jenis sekuritas yang dipilih untuk alokasi dana yang ada

sehingga dapat diperkirakan distribusi dana pada berbagai instrumen yang

tersedia. Dengan menentukan tujuan investasi dapat ditentukan pilihan

instrumen investasi yang dilakukan.

2) melakukan analisis sekuritas

Analisis sekuritas berarti menilai sekuritas secara individual, dan untuk

mengidentifikasi sekuritas digunakan dua filosofi berbeda, yaitu:

a) Untuk sekuritas yang mispriced (harga terlalu tinggi atau terlalu rendah)

dapat dengan analisis teknikal atau analisis fundamental.

b) Untuk sekuritas dengan harga wajar, pemilihan sekuritas didasarkan atas

preferensi risiko para pemodal, pola kebutuhan kas, dan lain-lain.

3) membentuk portofolio

Dari hasil evaluasi terhadap masing-masing sekuritas, dipilih aset-aset yang

akan dimasukkan dalam portofolio dan ditentukan proporsi dana yang

diinvestasikan pada masing-masing sekuritas tersebut. Dengan demikian dapat

mengurangi risiko yang harus ditanggung dan terbentuk portofolio yang

menawarkan return maksimum dengan risiko tertentu atau minimum risiko

dengan return tertentu.

13

4) merevisi portofolio

Revisi atas portfolio berarti merubah portfolio dengan cara menambah atau

mengurangi saham dalam portfolio yang dianggap menarik atau tidak lagi

menarik. Jika diperlukan, melalui pengulangan tiga tahap di atas.

5) evaluasi kinerja portofolio

Evaluasi kinerja portofolio membandingkan kinerja yang diukur baik dalam

return yang diperoleh maupun risiko yang ditanggung, terhadap portofolio

benchmark atau pasar.

2.2 Risiko, Return, dan Hubungannya

Risiko terjadi akibat adanya unsur ketidakpastian dalam semua investasi saham.

Berapa hasil yang akan diperoleh dari investasi tidak diketahui dengan pasti, sehingga

investor hanya dapat memperkirakan besar keuntungan yang diharapkan dan

kemungkinan hasil yang sebenarnya akan menyimpang dari yang diharapkan. Jadi

risiko dapat diartikan sebagai kemungkinan return yang diperoleh menyimpang dari

return yang diharapkan. Perbedaan antara return yang diharapkan (return yang

diantisipasi investor di masa mendatang) dengan return yang benar-benar diterima

(return yang diperoleh investor) merupakan risiko yang harus selalu dipertimbangkan

dalam proses investasi.

Beberapa sumber risiko yang berkaitan dengan besar risiko investasi di

antaranya adalah:

14

1) risiko suku bunga

Jika suku bunga naik maka return investasi yang terkait dengan suku bunga,

misalnya deposito akan naik. Ini dapat menarik minat investor saham untuk

memindahkan dana ke deposito, sehingga banyak yang akan menjual saham

dan harga saham akan turun. Oleh karena itu perubahan suku bunga

mempengaruhi variabilitas return suatu investasi.

2) risiko pasar

Perubahan pasar yang dipengaruhi oleh faktor-faktor seperti resesi ekonomi,

kerusuhan, dan lain-lain menyebabkan perubahan indeks pasar saham.

3) risiko inflasi

Inflasi akan mengurangi daya beli uang, sehingga tingkat pengembalian

setelah disesuaikan dengan inflasi dapat menurunkan hasil investasi tersebut.

4) risiko nilai tukar

Perubahan nilai investasi yang disebabkan oleh nilai tukar mata uang asing

menjadi risiko dalam investasi.

5) risiko likuiditas

Semakin tidak likuid suatu sekuritas, semakin besar risiko yang dihadapi

perusahaan.

6) risiko negara

Risiko negara berkaitan dengan kondisi politik suatu negara.

15

Semua risiko yang dapat menyebabkan penyimpangan tingkat pengembalian

investasi dapat dikelompokkan ke dalam dua jenis, yaitu:

1) systematic risk

Systematic risk disebut juga risiko pasar, karena berkaitan dengan perubahan

yang terjadi di pasar secara keseluruhan. Risiko ini terjadi karena kejadian di

luar kegiatan perusahaan, seperti inflasi, resesi, tingkat bunga pasar, dan lain-

lain. Systematic risk disebut juga undiversifiable risk karena risiko ini tidak

dapat dihilangkan atau diperkecil melalui pembentukan portofolio.

2) unsystematic risk

Unsystemic risk merupakan risiko spesifik perusahaan, karena tergantung dari

kondisi mikro perusahaan. Contoh unsystemic risk antara lain risiko industri,

financial leverage risk, operating leverage risk, dan lain-lain. Risiko ini dapat

diminimalkan bahkan dihilangkan dengan melakukan diversifikasi investasi

pada banyak sekuritas (portofolio), karena itu disebut juga diversifiable risk.

Sedangkan return dapat didefinisikan sebagai tingkat keuntungan yang

diperoleh atau diharapkan dari suatu investasi selama satu periode waktu, yang akan

diperoleh di masa mendatang. Return merupakan kompensasi atas risiko yang harus

ditanggung oleh investor atas investasi yang dilakukannya. Sumber-sumber return

yang merupakan faktor motivasi bagi investor dalam berinvestasi adalah dividen,

yaitu pendapatan yang diperoleh secara periodik dari suatu investasi saham dan

16

capital gain, yaitu perubahan harga sekuritas berupa kenaikan harga saham yang

memberikan keuntungan bagi investor.

Melalui investasi, investor berkeinginan untuk memperoleh keuntungan

sebesar mungkin. Akan tetapi harus dipahami adanya hubungan antara return dan

risiko yang terkandung dalam suatu investasi. Hubungan return dan risiko searah dan

linier, artinya semakin besar return yang diharapkan, maka semakin besar pula risiko

yang harus ditanggung. Dengan kata lain investor yang berharap memperoleh tingkat

keuntungan yang tinggi, berarti bersedia menanggung risiko yang tinggi pula. Oleh

karena itu tidak relevan mengharapkan keuntungan yang sebesar-besarnya melalui

investasi pada aset yang menawarkan return paling tinggi, karena harus juga

mempertimbangkan tingkat risiko yang harus ditanggung.

Gambar 2.1 Risk-return trade off

Sumber: www.investopedia.com

Risiko Kecil

Return Kecil Risiko Besar

Return Besar

Risiko

Return

17

2.3 Estimasi Risiko dan Return

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

untuk menggambarkan suatu risiko, di antaranya adalah :

1) range

Range menunjukkan interval kemungkinan return tertinggi dengan return

terendah. Perhitungannya dilakukan dengan cara mengurangi nilai real return

tertinggi dengan yang terendah sehingga diperoleh suatu angka interval.

Kelemahan dalam menggunakan cara ini adalah tidak dapat menggambarkan

kemungkinan-kemungkinan yang terdapat di antara kedua ekstrem nilai

tersebut, serta tidak menunjukkan perimbangan antara kemungkinan

terjadinya return tertinggi dengan return terendah. Dengan kelemahan ini,

range tidak dapat dipakai untuk membandingkan risiko antara dua portofolio,

karena portofolio yang memiliki range yang sama tidak berarti memiliki

risiko yang sama.

2) mean absolute deviation

Mean absolute deviation menunjukkan kemungkinan perbedaan antara return

yang mungkin diterima dengan expected return-nya. Meskipun cara ini cukup

masuk akal untuk menunjukkan tingkat risiko suatu portofolio, namun secara

statistik cukup sulit digunakan. Selain itu sangat sulit untuk mengetahui

hubungan atau correlation di antara return sekuritas.

18

3) probability of negative return

Probability of negative return menunjukkan kemungkinan persentase return

yang berada di bawah nilai nol. Meskipun sangat mudah dilakukan, namun

perhitungan dengan cara ini tidak dapat mengetahui secara menyeluruh aspek-

aspek dari suatu risiko.

4) semivariance

Semivariance adalah perhitungan statistik yang menghitung variasi dari return

yang berada di bawah expected return-nya. Kelemahannya angka ini tidak

mencakup ketidakpastian ketika return yang dihasilkan lebih besar dari

expectednya. Di samping sulit, perhitungan ini tidak dapat melihat correlation

antara return masing-masing saham.

5) standard deviation

Standard deviation mengukur volatilitas dari return, cara ini sering digunakan

untuk mengukur risiko. Secara statistik metode standar deviasi memiliki

beberapa kelebihan diantaranya pengukurannya dilakukan dengan cara

menyebarkan return (memperhitungkan nilai yang terjadi di atas dan di bawah

expected return). Di samping itu standar deviasi juga dapat digunakan dengan

menggunakan data aktual return masa lalu (ex post standard deviation) atau

dari estimasi potensial returnnya (ex ante standard deviation).

Dalam melakukan estimasi return, harus dibedakan antara return realisasi

yaitu return yang telah terjadi dan return ekspetasi (expected return) yaitu return

19

yang belum terjadi tetapi yang diharapkan akan terjadi di masa mendatang. Return

realisasi yang dihitung berdasarkan data historis penting sebagai salah satu ukuran

kinerja suatu perusahaan. Rate of return saham yang merupakan keuntungan dari

capital gain dan dividen dalam periode tertentu diperoleh dengan persamaan berikut :

1

1)(

−

− +−=

t

ttt

tP

DPPR ……………………... (2.1)

Di mana:

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

Pt = harga saham pada bulan ke-t

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

D = dividen pada bulan ke-t

Return realisasi ini berguna sebagai dasar penentuan tingkat keuntungan yang

diharapkan (expected return). Expected return sangat mungkin berlainan dengan

return yang diterima, karena adanya suatu ketidakpastian.

Perhitungan expected return dapat dilakukan dengan menggunakan rata-rata

aritmatik dan rata-rata geometrik. Metode rata-rata aritmatik dinyatakan dalam

persamaan berikut :

∑=

=n

i

ii

n

RRE

1

)( ……………………………………(2.2)

Untuk metode rata-rata geometrik, persamaannya dinyatakan sebagai berikut :

[ ] 1)1)...(1)(1()(/1

21 −+++=n

ni RRRRE ………………..(2.3)

20

Penggunaan perhitungan rata-rata aritmatik dan rata-rata geometrik adalah

tergantung pada tujuan investor. Rata-rata aritmatik diterapkan untuk mengukur

kinerja rata-rata selama satu periode, dan merupakan cara yang bagus untuk

memperkirakan expected return pada periode beikutnya.

Sedangkan perhitungan rata-rata geometrik digunakan untuk mengukur

perubahan kekayaan yang terjadi pada periode-periode sebelumnya (multiple

periods). Rata-rata geometrik mengukur tingkat pertumbuhan majemuk (compound

rate of growth) selama periode yang ditentukan. Hal ini sering digunakan dalam

investasi dan keuangan untuk merefleksikan tingkat pertumbuhan (growth rate) yang

konsisten (steady) dari dana yang telah diinvestasikan selama periode-periode

sebelumnya (Jones, 2004:153).

Mengacu kepada kedua metode perhitungan tersebut, maka rata-rata

geometrik merupakan metode perhitungan yang sesuai untuk digunakan dalam

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

2.4 Capital Aset Pricing Model

Capital asset pricing model (CAPM) dapat digunakan untuk menghitung besarnya

risiko investasi dan return yang diisyaratkan (required return). Model tersebut

berdasarkan pada anggapan bahwa hanya systematic risk yang merupakan risiko yang

relevan.

21

Kenyataan bahwa dalam setiap investasi terdapat dua jenis risiko yaitu

systematic risk dan unsystematic risk. Teori portofolio modern menunjukkan bahwa

unsystematic risk dapat dihilangkan melalui diversifikasi. Tetapi diversifikasi tetap

tidak dapat menyelesaikan masalah systematic risk, sehingga walaupun sebuah

portofolio tersusun dari semua saham yang ada, tetap tidak dapat menghilangkan

systemic risk.

Sharpe merumuskan CAPM sebagai hubungan antara risiko dan required

return ke dalam rumus sebagai berikut:

)( fmafa rrrr −+= β ……………………………..(2.4)

Di mana:

ar = required return sekuritas a

fr = return dari risk-free asset

aβ = beta dari sekuritas a

mr = expected market return

)( fm rr − = Equity market premium

Dalam CAPM, beta merupakan satu-satunya ukuran risiko yang relevan dari

saham. Beta mengukur volatilitas relatif dari saham, yaitu yang ditunjukkan oleh

seberapa besar harga saham tersebut naik atau turun, dibandingkan dengan naik atau

turunnya harga-harga saham di pasar secara keseluruhan. Jika harga sebuah saham

22

bergerak tepat mengikuti pasar, maka nilai beta saham tersebut adalah 1. Sebuah

saham dengan beta 1,5 akan naik harganya 15% jika indeks pasar naik 10%.

2.5 Market Performance

Untuk melakukan penilaian terhadap kinerja suatu saham (market performance),

banyak metode yang dapat digunakan. Salah satu contoh dari beberapa metode

konvensional yang sering digunakan untuk menghitung market performance adalah

dengan menggunakan Sharpe’s measure. Sharpe’s measure tersebut dalam

perhitungannya berdasarkan pada konsep CAPM.

Sharpe’s measure dikembangkan oleh William Sharpe dan sering juga disebut

dengan reward-to-variability ratio. Sharpe’s measure merupakan ukuran kinerja

yang berdasarkan risiko (risk-adjusted performance) dari suatu investasi, yaitu

dengan membagi rata-rata excess return sampel terhadap standar deviasi return

sampel. Sharpe’s measure dirumuskan sebagai:

( )p

fp rrS

σ

−= ……………………………(2.5)

Di mana :

pr = return rata-rata portofolio selama periode penelitian.

fr = rata-rata risk free selama periode penelitian.

pσ = standar deviasi portofolio selama periode penelitian.

23

Sharpe’s measure membagi excess return dengan standar deviasi dari

portofolio selama periode pengukuran. Standar deviasi merupakan risiko fluktuasi

yang dihasilkan karena berubah-ubahnya return yang dihasilkan dari sub periode

berikutnya selama seluruh periode. Dalam teori portofolio, standar deviasi merupakan

risiko total sebagai penjumlahan dari systematic risk atau market risk dan

unsystematic risk.

Dengan memperhitungkan risiko, maka semakin tinggi nilai Sharpe’s

measure, semakin baik kinerja portofolio tersebut, namun tanpa informasi lain tetap

sulit bagi investor untuk mengetahui apakah nilai Sharpe’s measure 1,5 baik atau

buruk. Oleh karena itu perlu membandingkannya dengan portofolio lain sehingga

baru dapat diketahui bagaimana risk- adjusted return relatif terhadap pilihan investasi

lain. Di samping itu Sharpe’s measure pada dasarnya hanya menghasilkan ranking

relatif kinerja portofolio, bukan ranking absolut, sehingga tidak dapat dikatakan

dengan pasti apakah perbedaan tersebut signifikan secara statistik atau tidak. Oleh

karena itu, sebagai benchmark akan digunakan Sharpe’s measure dari IHSG. Dan

untuk membedakan market performance antara sektor aneka industri dan sektor

properti digunakan statistik parametrik, yakni uji beda dua rata-rata independent

samples.

24

2.6 Karakteristik Keuangan

Untuk menilai karakteristik keuangan suatu perusahaan, dapat digunakan rasio-rasio

keuangan, yaitu suatu nilai yang merupakan hasil bagi dari dua elemen yang ada di

laporan keuangan. Banyaknya rasio keuangan yang dapat dibuat adalah sangat

banyak, tetapi pada umumnya digunakan beberapa rasio yang penting. Rasio-rasio

tersebut dikelompokkan ke dalam enam kategori, yaitu liquidity ratio, leverage ratio,

profitability ratio, efficiency ratio, market-based ratio, dan tangibility ratios.

Dalam penelitian ini tidak semua kelompok rasio tersebut digunakan untuk

menganalisis. Adapun rasio dan karakteristik keuangan yang digunakan adalah :

1) leverage ratio

Financial leverage atau Debt-equity ratio (DER) merupakan salah satu rasio

dalam kelompok leverage ratio. Financial leverage menjelaskan bagaimana

suatu perusahaan melakukan pembiayaan keuangan melalui penggunaan utang

(debt). Banyaknya utang yang digunakan oleh perusahaan mempunyai

pengaruh positif dan juga negatif terhadap nilai perusahaan dan biaya modal.

2) market-based ratio

Rasio yang digunakan dalam menilai pasar, di antaranya adalah Price-

Earning Ratio (PER) dan Price-Book Value (PBV) ratio. PER merupakan

rasio perbandingan antara harga pasar saham dengan laba per lembar saham

pada periode yang sama. Rasio ini merupakan salah satu variabel yang dapat

digunakan untuk menilai kewajaran harga sebuah saham. Rasio PBV dihitung

25

dengan membagi harga pasar per saham dengan nilai buku perusahaan. Rasio

ini menunjukkan seberapa jauh suatu perusahaan mampu menciptakan nilai

perusahaan relatif terhadap jumlah modal yang diinvestasikan. Semakin besar

rasio, semakin besar nilai pasar (market value) dibandingkan nilai buku (book

value).

2.7 Analisis Sekuritas

Analisis sekuritas termasuk ke dalam salah satu langkah dalam proses investasi.

Analisis sekuritas meliputi penilaian terhadap sekuritas secara individual (atau

beberapa kelompok sekuritas) yang masuk ke dalam kategori luas aset keuangan yang

telah diidentifikasi sebelumnya. Ada banyak pendekatan terhadap analisis sekuritas,

namun pendekatan tersebut dapat dikategorikan ke dalam dua klasifikasi, yaitu

analisis teknikal dan analisis fundamental.

Dalam bentuk yang paling sederhana, analisis teknikal meliputi studi harga

pasar saham dalam upaya meramalkan pergerakan harga masa depan untuk saham

perusahaan tertentu. Mula-mula, harga-harga masa lalu dianalisis untuk menentukan

trend atau pola pergerakan harga. Lalu harga saham sekarang dianalisis untuk

mengidentifikasi trend atau pola yang muncul yang mirip dengan pola masa lalu.

Pola sekarang yang cocok dengan masa lalu diharapkan akan terulang kembali. Jadi

dengan mengidentifikasi pola yang muncul, diharapkan dapat diramalkan dengan

tepat gerakan harga pada masa depan untuk saham tersebut.

26

Dalam pengertian yang sederhana, analisis fundamental dimulai dengan

menaksir bahwa nilai sebenarnya (atau intrinsic) aset keuangan itu sama dengan nilai

sekarang (present value) dari semua aliran tunai yang diharapkan diterima oleh

pemilik aset itu. Jadi, analis saham fundamental berupaya meramalkan saat dan

besarnya aliran tunai dan kemudian mengkonversikan menjadi nilai sekarang (present

value) dengan menggunakan tingkat diskonto yang tepat. Lebih spesifik lagi, analis

tidak hanya harus memperkirakan tingkat diskonto saja, tetapi juga aliran dividen dari

suatu saham di masa depan, yang artinya meramalkan pendapatan per lembar saham

dan pembayaran dividen tunai (pay out ratio). Lebih jauh lagi, tingkat diskonto harus

diestimasi.

Setelah nilai sesungguhnya (true value) dari saham suatu perusahaan

ditentukan, nilai tersebut dibandingkan dengan harga pasar dari saham tersebut

dengan tujuan untuk melihat apakah saham dihargai dengan tepat. Saham yang

memiliki true value lebih rendah dari harga pasar disebut overvalued atau overpriced.

Saham yang true value-nya lebih tinggi dari harga pasar disebut undervalued atau

underpriced. Besarnya perbedaan antara true value dengan harga pasar juga

merupakan informasi yang penting karena keyakinan pendapat seorang analis bahwa

harga saham tertentu tidak tepat. Analis fundamental percaya bahwa kasus kesalahan

dalam penentuan harga akan dikoreksi oleh pasar pada masa depan, artinya harga

saham yang undervalued akan mengalami kenaikan nilai (appreciation) yang luar

biasa, sedangkan harga saham yang overvalued akan mengalami penurunan nilai

(depreciation) yang luar biasa.

27

Analisis fundamental memberikan perhatian terhadap kinerja masa lalu

(historical performance) dari ekonomi, industri, dan perusahaan. Analisis

fundamental merupakan metode penilaian harga saham yang menggunakan financial

analysis, dan economic analysis, untuk memperkirakan pergerakan harga saham.

Informasi fundamental yang digunakan untuk dianalisis meliputi laporan-laporan

keuangan perusahaan, dan informasi non-financial seperti perkiraan pertumbuhan

permintaan produk-produk yang bersaing, perbandingan industri, analisis terhadap

pengaruh perubahan peraturan (atau regulasi) dan perubahan demografi, serta

perubahan ekonomi secara luas. Hal ini umumnya berbeda sekali dengan analisis

teknikal yang menganalisis pergerakan harga sekuritas tanpa mengacu kepada faktor-

faktor di luar pasar itu sendiri.

Teori dasar dari analisis fundamental ini adalah bahwa untuk memperoleh

keuntungan (make money) dalam jangka panjang, seorang investor harus fokus

kepada perusahaan itu sendiri, bukan kepada pergerakan harga saham. Benjamin

Graham dan David Dodd menyatakan bahwa dalam jangka pendek, pasar merupakan

sebuah mesin voting (voting machine), bukan mesin yang digunakan untuk

mengevaluasi (weighing machine). Warren Buffet, orang terkaya kedua di dunia saat

ini, bahkan percaya hanya pada analisis fundamental sebagai dasar dalam mengambil

keputusan investasi.

Analisis fundamental dalam hal ini percaya bahwa nilai intrinsik (intrinsic

value) suatu perusahaan akan direfleksikan dalam harga saham melalui mekanisme

pasar, tetapi dengan syarat bahwa pasar tersebut benar-benar efisien. Beberapa

28

saham, dengan beberapa alasan, kemungkinan dapat overvalued atau undervalued

dalam jangka waktu yang pendek (short run).

Langkah-langkah yang diambil dalam melakukan analisis fundamental pada

umumnya meliputi :

1) analisis terhadap situasi makro-ekonomi, biasanya meliputi indikator-

indikator ekonomi secara nasional maupun internasional, seperti tingkat

pertumbuhan gross domestic product (GDP), inflasi, tingkat suku bunga, nilai

tukar mata uang, produktivitas, dan harga energi atau bahan bakar minyak

(BBM).

2) analisis terhadap industri yang meliputi total sales, tingkat harga, pengaruh

persaingan produk, kompetisi di luar negeri, dan keluar masuknya kompetitor

dalam industri.

3) analisis perusahaan secara individual yang meliputi unit penjualan, harga,

produk baru, keuntungan, dan kemungkinan untuk melalukan utang dan

ekuitas baru.

Dalam hal menilai market performance suatu saham, penelitian ini

mengaitkannya dengan informasi yang berasal dari eksternal berupa pergerakan

IHSG dan internal perusahaan berupa karakteristik keuangan. Karakteristik keuangan

tersebut berupa rasio-rasio keuangan yang bersumber pada laporan keuangan

perusahaan. Dengan demikian, analisis yang digunakan dalam penelitian ini

menggunakan pendekatan analisis fundamental.

29

2.8 Kerangka Pemikiran Teoritis dan Perumusan Hipotesis

Saham-saham perusahaan yang digunakan dalam penelitian ini, yaitu yang bergerak

di sektor aneka industri dan properti, pasti memiliki karakteristik yang tertentu, yang

mungkin relatif sama atau sangat berbeda. Karakteristik-karakteristik tersebut di

antaranya meliputi return dan risiko, yang keduanya merupakan komponen pengukur

market performance.

Pakpahan (2002) meneliti profil risiko saham pada berbagai sektor industri,

dan menyimpulkan bahwa sektor aneka industri memiliki risiko yang paling kecil

dibandingkan sektor-sektor lainnya. Sedangkan sektor properti merupakan sektor

yang memiliki risiko terbesar dibandingkan sektor-sektor lainnya.

Pada penelitian yang lain, Johannes (2000) melakukan penelitian dengan

menggunakan data 20 saham properti di BEJ, selama masa krisis moneter tahun

1997-1998. Dari hasil penelitian tersebut didapatkan bahwa harga saham-saham

properti mengalami penurunan selama masa krisis.

Dalam pengukuran market performance yang berdasarkan risiko (risk-

adjusted performace), semakin kecil risiko maka semakin besar market performance

tersebut dengan asumsi nilai return yang tetap, dan demikian pula sebaliknya.

Walaupun hasil penelitian Pakpahan (2002) dan Johannes (2000) menunjukkan

volatilitas return saham sektor properti lebih besar daripada sektor aneka industri,

namun Sharpe’s measure kedua sektor tersebut perlu diuji, mengingat nilai Sharpe’s

measure bukan terdiri dari volatilitas return saja, melainkan terdapat excess return.

30

Penelitian yang berhubungan dengan Sharpe’s measure telah dilakukan oleh

Michel dan Shaked (1986), maupun oleh Indra Wijaya Kusuma (1999). Kedua

penelitian tersebut menggunakan data perusahaan domestik dan multinasional di

Amerika Serikat dengan periode penelitian yang berbeda. Michel dan Shaked (1986)

berkesimpulan bahwa perusahaan domestik memiliki Sharpe’s measure yang lebih

bagus secara signifikan dibandingkan market performance perusahaan multinasional.

Sedangkan penelitian Indra Wijaya Kusuma (1999) menunjukkan hasil yang bertolak

belakang dengan Michel dan Shaked (1986), yaitu bahwa perusahaan multinasional

memiliki Sharpe’s measure yang lebih bagus dibandingkan perusahaan domestik.

Mengacu pada uraian-uraian di atas, maka dapat disusun suatu hipotesis

bahwa sektor aneka industri memiliki Sharpe’s measure yang berbeda dibandingkan

sektor properti.

Hipotesis satu :

Sharpe’s measure sektor aneka industri berbeda dibandingkan

Sharpe’s measure sektor properti.

2.8.1 Perbedaan Karekteristik Keuangan

Dalam CAPM, required return tergantung hanya pada risiko yang tidak

terdiversifikasi (nondiversifiable risk) dari sebuah investasi. Nondiversifiable risk

yang ditanggung oleh pemegang saham dapat dibagi menjadi dua bagian. Bagian

utama dari nondiversifiable risk sering disebut sebagai risiko bisnis (business risk)

31

atau risiko operasi (operating risk). Sedangkan bagian kedua dari nondiversifiable

risk adalah risiko keuangan (financial risk).

Business risk merupakan risiko yang paling mendasar dalam melakukan

bisnis, tanpa terpengaruh pada bagaimana cara perusahaan mengatur keuangannya.

Business risk bersumber pada bagaimana perusahaan melakukan operasi bisnisnya.

Dalam beberapa kasus, perusahaan tidak dapat mengontrol business risk yang mereka

miliki, karena business risk selain ditentukan oleh operating risk juga dipengaruhi

oleh karakteristik industri.

Operating risk yang terjadi pada industri yang berkarakteristik defensive

industry, bisa jadi berbeda dengan operating risk pada cyclical industry. Defensive

industry, dengan salah satu contoh produknya berupa makanan, merupakan industri

yang sedikit sekali dipengaruhi oleh faktor resesi dan kesulitan ekonomi (economic

adversity). Sedangkan cyclical industry sangat terpengaruh oleh kondisi

perekonomian, karena produk yang dihasilkan berupa barang yang umur

pemakaiannya dapat bertahan lama, misalnya kendaraan dan peralatan rumah tangga.

Pada saat kondisi perekonomian bagus, penjualan produk tersebut dapat meningkat

beberapa kali lipat. Sedangkan pada masa kesulitan ekonomi, biasanya pelanggan

menunda pembeliannya, karena masih dapat menggunakan barang yang lama sebagai

pengganti.

Financial risk bersumber pada bagaimana perusahaan mengatur keuangannya,

yang tercermin pada struktur modal (capital structure) yang dimiliki. Capital

32

structure mengandung pengertian pada bagaimana cara perusahaan melakukan

pengaturan keuangan melalui kombinasi dari penggunaan utang dan ekuitas.

Karakteristik keuangan yang digunakan dalam penelitian ini, yakni PER,

DER, dan PBV merupakan rasio-rasio yang nilainya tergantung pada risiko yang

dihadapi oleh sektor aneka industri dan sektor properti. Risiko yang dimaksud adalah

systematic risk (nondiversifiable risk) dan unsystematic risk (diversiable risk). Sektor

aneka industri dan sektor properti merupakan dua sektor industri yang berbeda dalam

hal domain bisnisnya termasuk risiko yang dimilikinya. Sehingga dari uraian tentang

risiko di atas dan dengan didukung hasil penelitian Pakpahan (2002) serta Johannes

(2000), maka dapat disusun hipotesis sebagai berikut:

Hipotesis dua :

Sektor aneka industri memiliki DER yang berbeda dengan

sektor properti.

Dengan memperhatikan pada produk yang dihasilkannya, perusahaan-

perusahaan yang termasuk ke dalam sektor properti pada umumnya dapat

dikategorikan ke dalam cyclical industry. Akibatnya sektor properti sangat peka

terhadap faktor perekonomian, di mana suatu saat penjualan produk properti akan

tinggi, dan di waktu yang lain penjualan produknya akan menurun dipengaruhi

kondisi perekonomian.

Sektor aneka industri terdiri dari berbagai industri yang berbeda, dan

menghasilkan produk yang berbeda-beda pula, misalnya produk barang tekstil, sepatu

dan otomotif serta komponennya. Dengan demikian pada sektor tersebut ada

33

beberapa perusahaan yang termasuk ke dalam cyclical industy, dan ada pula yang

termasuk ke dalam defensive industry. Sehingga dapat dikatakan bahwa sektor aneka

industri dan sektor properti memiliki kepekaan yang berbeda.

Perbedaan kepekaan sektor aneka industri dibandingkan sektor properti akan

mengakibatkan perbedaan laba antara kedua sektor industri tersebut. Harga suatu

saham ditentukan arus kas yang diharapkan untuk waktu mendatang. Analis saham

akan memprediksi perbedaan arus kas yang diharapkan berkaitan dengan perbedaan

sektor industri. Sehingga dari uraian-uraian di atas dapat susun hipotesis sebagai

berikut :

Hipotesis tiga :

Sektor aneka industri memiliki PER yang berbeda dengan

sektor properti.

Hipotesis empat :

Sektor aneka industri memiliki PBV yang berbeda dengan

sektor properti.

2.8.3 Pengaruh leverage terhadap Shape’s measure

Leverage merupakan financial risk yang dapat memberikan pengaruh kepada

besarnya required return suatu saham dan nilai perusahaan. Penggunaan utang akan

meningkatkan nilai perusahaan karena sifat dari biaya bunga yang berfungsi sebagai

biaya untuk mengurangi pajak (tax shield). Namun jika kewajiban membayar bunga

tidak terpenuhi maka perusahaan akan terancam kondisi keuangannya (financial

distress) yang pada akhirnya dapat menyebabkan kebangkrutan.

34

Kondisi keuangan perusahaan yang terancam bangkrut cenderung akan

menutupi keuntungan dari penggunaan utang (static trade-off theory). Kondisi

financial distress dapat mengurangi laba perusahaan sebagai akibat dari besarnya

kewajiban bunga yang harus dibayarkan kepada pemegang bond. Dalam hal

terjadinya kemungkinan bangkrut berkaitan dengan jumlah utang yang besar

mempunyai dampak negatif terhadap nilai perusahaan.

Hubungannya dengan excess return, leverage bermanfaat dalam bentuk tax

shield sehingga dapat menaikkan excess return. Namun jika leverage makin tinggi,

maka manfaat tax shield dikalahkan oleh financial distress dan bankcruptcy cost

sehingga dapat menurunkan excess return. Penggunaan leverage akan menaikkan

risiko perusahaan sehingga akan menaikkan deviasi standar dari return, yang berarti

akan menurunkan Sharpe’s measure.

Dengan demikian leverage mempunyai pengaruh tambahan (adjusted effect),

yakni pengaruh positif atau negatif terhadap Sharpe’s measure. Sehingga dapat

disusun hipotesis sebagai berikut :

Hipotesis lima :

Leverage mempunyai “pengaruh tambahan” terhadap Sharpe’s

measure.

35

2.8.4 Pengaruh PER dan PBV terhadap Sharpe’s measure

Pendekatan yang biasa digunakan dalam memilih saham adalah pendekatan yang

menggolongkan suatu saham sebagai growth stock atau value stock. Saham-saham

yang tergolong ke dalam growth stock, umumnya diharapkan mempunyai

pertumbuhan nilai (harga) dan keuntungan yang lebih tinggi dibandingkan saham

lain.

Investor berharap agar growth stock mempunyai kinerja yang bagus di masa

mendatang, sehingga investor bersedia untuk membayar beberapa kali lipat untuk itu.

Contoh saham yang tergolong growth stock saat ini di antaranya Microsoft, Cisco

System dan Intel. Perusahaan yang termasuk growth stock, umumnya tidak

membagikan dividen, karena perusahaan memilih untuk menggunakan laba yang

ditahan (retained earning) dalam investasi kapital.

Value stock umumnya mempunyai harga yang lebih rendah dibandingkan

saham-saham yang sejenis dalam industri yang sama. Harga yang lebih rendah

tersebut merefleksikan reaksi investor terhadap permasalahan-permasalahan yang

dihadapi perusahaan, seperti earning yang mengecewakan, image negatif atau

permasalahan hukum yang sedang dihadapi, yang semuanya itu berakibat

diragukannya prospek perusahaan di masa yang akan datang. Perusahaan yang masih

baru dan relatif belum dikenal oleh investor, termasuk ke dalam kelompok value

stock.

36

Ukuran utama yang biasanya digunakan mendefinisikan growth stock dan

value stock adalah PER dan PBV. Growth stock umumnya memiliki PER dan PBV

yang tinggi, yang artinya harga saham tersebut relatif lebih tinggi dibandingkan nilai

net asset perusahaan. Sebaliknya, value stock mempunyai PER dan PBV yang

rendah.

Hubungannya dengan harga saham, investor growth stock mempunyai risiko

kerugian yang lebih besar dibandingkan investor value stock. Risiko ini dikarenakan

harga saham tersebut tinggi, dan dapat turun dengan tajam sehingga menyebabkan

kerugian yang besar.

Menurut Merrill Lynch Investment Manager (2005), siklus ekonomi

mempunyai pengaruh yang berbeda terhadap growth stock dan value stock. Value

stock cenderung lebih bagus (outperform) selama periode pemulihan ekonomi

(economic recovery), sedangkan growth stock memberikan hasil yang bagus pada

tahap-tahap akhir masa pertumbuhan ekonomi (economic expansion). Gambar 2.2

menunjukkan perbandingan growth stock dan value stock.

Gambar 2.2 Growth Stock dan Value Stock

Sumber : Merrill Lynch (data dari S&P 500)

37

Dalam gambar tersebut, growth stock menggambarkan rata-rata tahunan total

return S&P 500/Bara Growth Index. Sedangkan value stock menggambarkan rata-rata

tahunan total return S&P 500/Bara Value Index. Kedua indeks tersebut, yakni S&P

500 / Bara Growth Index dan S&P 500/Bara Value Index, merupakan indeks yang

menggambarkan saham-saham S&P 500 yang memiliki PER di atas dan di bawah

rata-rata return S&P 500. Dari gambar 2.1 dapat disimpulkan bahwa nilai PER

mengalami fluktuasi sepanjang periode.

Penelitian yang berkaitan dengan PER dan PBV telah banyak dilakukan.

Penelitian-penelitian yang dilakukan Stattman (1980), Rosenberg, Rein dan Lanstein

(1985) menyimpulkan bahwa return rata-rata saham berkorelasi positif dengan book

to market ratio. Jika hal tersebut dikonversi ke dalam market to book ratio atau PBV,

maka PBV berkorelasi negatif dengan return saham. Penelitian yang dilakukan Fama

dan French (1992) menunjukkan hasil yang mendukung penelitian-penelitian

tersebut. Di antaranya, mereka menemukan bahwa terdapat korelasi positif antara

return dengan E/P ratio (korelasi negatif dengan PER), dan korelasi positif yang kuat

antara return dengan Book to Market ratio (hubungan negatif dengan PBV).

Dari uraian di atas, yakni tentang growth stock dan value stock, serta dari

hasil-hasil penelitian yang ada, maka dapat disusun hipotesis sebagai berikut :

Hipotesis enam : PER mempunyai “pengaruh tambahan” terhadap Sharpe’s

measure.

38

Hipotesis tujuh : PBV mempunyai “pengaruh tambahan” terhadap Sharpe’s

measure.

39

BAB III

METODOLOGI PENELITIAN

Penelitian ini menggunakan pendekatan kuantitatif, di mana pendekatan ini lebih

berdasarkan pada data yang dapat dihitung untuk mendapatkan penaksiran kuantitatif

yang kuat. Penelitian tahap pertama menggunakan metode yang bersifat komparatif,

artinya membandingkan market performance dan karakteristik keuangan pada dua

sektor saham, yakni saham sektor aneka industri dan saham properti. Penelitian tahap

kedua menggunakan metode inferensial untuk menunjukkan pengaruh karakteristik

keuangan terhadap market performance.

3.1 Jenis dan Sumber Data

Jenis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder, yaitu data yang

telah disediakan oleh pihak ketiga, dalam arti tidak berasal dari sumber langsung.

Data yang diperoleh berasal dari berbagai sumber, dan merupakan data cross

sectional yakni data sejumlah saham yang termasuk ke dalam dua sektor saham,

selama satu periode penelitian . Sebagian besar data yang digunakan didapatkan dari

bursa efek Jakarta. Data tersebut adalah harga penutupan saham, IHSG dan dividen.

Data lainnya yaitu data suku bunga bebas risiko (risk-free rate), didapatkan

dari tingkat suku bunga sertifikat bank Indonesia (SBI) yang diterbitkan oleh Bank

Indonesia. Sedangkan data yang berhubungan dengan karakteristik keuangan, yakni

40

data yang berupa rasio-rasio keuangan (DER, PER, PBV) untuk kedua sektor saham

tersebut, didapatkan dari Fact Book yang diterbitkan BEJ.

3.2 Periode Pengamatan, Populasi dan Sampling

Periode pengamatan yang digunakan dalam penelitian ini, adalah pada tahun 2004,

dan April 2005 – Maret 2006. Data yang diambil dari periode per 31 Desember 2004

adalah data karakteristik keuangan yang berupa rasio DER, PER, dan PBV.

Sedangkan data yang digunakan untuk menghitung market performance (Sharpe’s

measure), yaitu harga saham, dividen, dan tingkat suku bunga SBI didapatkan dari

periode tahun 2005/2006. Penggunaan dua periode ini bertujuan untuk memastikan

bahwa karakteristik keuangan sudah menjadi informasi yang digunakan oleh publik.

Karakteristik keuangan diperoleh dari laporan keuangan dan harga pasar

saham per 31 Desember 2004. Peraturan BEJ mengenai laporan keuangan tahunan

perusahaan-perusahaan yang go public harus diaudit oleh akuntan publik dan harus

sudah dipublikasikan pada 31 Maret 2005. Oleh karena itu, perhitungan market

performance menggunakan harga saham, dividen, IHSG dan bunga SBI bulanan

mulai April 2005 sampai dengan April 2006.

Penelitian ini menggunakan populasi berupa saham-saham di BEJ yang

tergolong ke dalam sektor aneka industri dan properti. Dari populasi tersebut

selanjutnya diambil beberapa sampel. Sampel yang digunakan dalam penelitian ini

adalah saham-saham (perusahaan) yang memenuhi kriteria sebagai berikut :

41

1) perusahaan-perusahaan tersebut terdaftar di BEJ dan termasuk ke dalam

kelompok saham aneka industri atau properti;

2) perusahaan-perusahaan tersebut memiliki laporan keuangan per 31 Desember

2004;

3) perusahaan-perusahaan tersebut mempunyai kelengkapan data perdagangan

pada periode Maret 2005 sampai dengan April 2006.

Dari sampel yang memenui kriteria di atas, diambil 50 saham (perusahaan) sebagai

sampel yang digunakan dalam penelitian ini. Dalam hal ini, masing-masing sektor

memiliki 25 saham (perusahaan).

3.3 Operasionalisasi Variabel-variabel Penelitian

Untuk memudahkan pengertian dan menghindari kesalahan persepsi dari masing-

masing variabel penelitian, maka perlu didefinisikan variabel-variabel yang

dipergunakan dalam penelitian ini disertai cara pengukurannya.

Berikut ini dijelaskan definisi dari masing-masing variabel penelitian disertai

cara pengukurannya :

1) Debt-Equity Ratio (DER) merupakan variabel yang merupakan proxy dari

leverage, yang dihitung dari total debt dibagi ekuitas pada periode yang sama.

2) Price-Earning Ratio (PER) merupakan rasio perbandingan antara harga pasar

suatu saham dengan laba per lembar saham pada periode yang sama.

42

3) Price-Book Value (PBV) ratio dihitung dengan membagi harga pasar per

saham dengan nilai buku per saham pada periode yang sama.

4) Sharpe’s Measure didapatkan dengan membagi rata-rata excess return saham

terhadap standar deviasi return saham, dengan menggunakan persamaan (2.5).

3.4 Market Performance

Dalam penelitian ini, market performance suatu saham dihitung dengan

menggunakan Sharpe’s measure. Meskipun banyak terdapat metode yang digunakan

dalam menghitung market performance, dalam penelitian ini digunakan Sharpe’s

measure, seperti yang dirumuskan dalam rumus (2.5).

Untuk menghitung Sharpe’s measure dilakukan langkah-langkah pengerjaan

sebagai berikut :

1) Menghitung return saham yang diperoleh dengan menggunakan rumus (2.1).

2) Menghitung return rata-rata saham, yakni dengan metode perhitungan rata-

rata geometrik menggunakan rumus (2.3).

3) Menghitung rata-rata risk-free rate, dalam hal ini suku bunga bulanan SBI

satu bulan selama tahun 2005 dengan menggunakan metode rata-rata

geometrik yakni dengan rumus (2.3).

4) Menghitung excess return saham, yaitu dengan mengurangi return rata-rata

saham dengan rata-rata risk-free rate.

5) Menghitung standar deviasi return saham.

43

6) Membagi excess return saham dengan standar deviasi saham, sehingga

diperoleh nilai Sharpe’s measure.

Perhitungan tersebut diterapkan secara individual pada setiap saham di dalam

sampel, baik yang tergolong ke dalam sektor aneka industri maupun sektor properti.

Sehingga pada akhirnya diperoleh 50 Sharpe’s measure untuk 50 saham yang

merupakan data cross sectional.

3.5 Teknik Statistik dan Ekonometrik yang Digunakan

Penelitian ini terdiri dari dua tahap yaitu penelitian tahap pertama membandingkan

market performance dan karakteristik keuangan antara sektor aneka industri dengan

sektor properti. Penelitian tahap kedua adalah pengujian pengaruh karakteristik

keuangan terhadap market performance.

3.5.1 Statistik Uji Beda Dua Rata-rata untuk Independent Samples

Untuk membandingkan market performance kedua kelompok saham, yaitu kelompok

aneka industri dan kelompok properti, dilakukan tahapan-tahapan sebagai berikut:

1) dilakukan perhitungan Sharpe’s measure pada setiap saham;

2) dilakukan uji statistik, yaitu uji rata-rata dua sampel independen (t-test);

3) dari hasil uji statistik tersebut, selanjutnya diambil kesimpulan tentang market

performance kedua kelompok saham tersebut.

Dalam uji rata-rata dua sampel independen (t-test), digunakan rumus :

44

21

2121

11

)(

nnS

XXt

+

−−−=

µµ …………………………………… (3.1)

Di mana :

2

)1()1(

21

2

2

21

2

1

−+

−+−=

nn

nSnSS ………………………………….. (3.2)

Untuk mengetahui apakah ada perbedaan yang berarti dari dua rata-rata Sharpe’s

measure digunakan hepotisis sebagai berikut :

H0 : 021 =− µµ

H1 : 021 ≠− µµ

3.5.2 Pengaruh Karakteristik Keuangan terhadap Market Performance

Untuk menguji pengaruh karakteristik keuangan terhadap market performance,

dilakukan regresi linier berganda di mana variabel terikatnya adalah market

performance, sedangkan variabel bebasnya adalah karakteristik keuangan. Tujuan

pengujian ini adalah untuk mengetahui apakah terdapat hubungan yang signifikan

antara variabel terikat (yakni market performance) dengan variabel bebas (yakni

DER, PER dan PBV).

Variabel terikat (Sharpe’s measure) tidak begitu lazim digunakan oleh para

peneliti, di mana lazimnya digunakan variable return. Namun, penelitian dengan

fokus pada Sharpe’s measure sudah dijalankan oleh Michel dan Shaked (1986), serta

Indra Wijaya Kusuma (1999).

45

Nilai Sharpe’s measure sangat bervariasi antara satu kelas sekuritas dengan

kelas sekuritas yang lain, misalnya antara saham dan obligasi. Sekuritas-sekuritas di

dalam satu kelaspun sangat bervariasi antara satu dengan yang lain, misalnya antara

satu saham dengan saham yang lain. Oleh karena itu kinerja saham yang diukur

dengan Sharpe’s measure sering diranking untuk membedakan kinerja saham yang

satu dengan yang lain.

Dalam penelitian ini, regresi dilakukan pada kedua sektor saham dengan

model regresi sebagai berikut:

Sharpei = α + β1 PERi + β2 PBVi + β3 DERi + εi …………………… (3.3)

Dimana :

α = intercept

β1 = koefisien variabel PER

β2 = koefisien variabel PBV

β3 = koefisien variabel DER

ε = faktor pengganggu yang nilainya kecil

i = saham i

Analisis regresi ini dimaksudkan untuk mengetahui besarnya koefisien regresi

masing-masing variabel. Koefisien regresi ini menunjukkan sensitivitas variabel

terikat, dalam hal ini Sharpe’s measure masing-masing sektor saham, terhadap

46

perubahan masing-masing variabel bebas yang terdiri dari PER, PBV dan DER.

Variabel terikat (Sharpe’s measure) akan meningkat atau menurun sebesar β1 unit jika

variabel PER meningkat atau menurun sebesar satu unit. Hal yang sama akan terjadi

jika variabel bebas lainnya meningkat atau menurun satu unit, maka variabel terikat

akan meningkat atau menurun sebesar koefisien regresi variabel yang bersangkutan.

3.5.3 Uji Signifikansi

Uji signifikansi keseluruhan variabel secara serentak ditunjukkan oleh bilangan F (F-

test). Sedangkan uji signifikansi terhadap kontribusi masing-masing variabel terikat

ditunjukkan oleh besarnya bilangan t (t-test).

a) Uji Kecukupan Model

Dalam uji kecukupan model ini (uji F), dipergunakan hipotesis sebagai berikut :

H0 : β1 = β2 = β3 = 0, artinya semua variabel bebas secara simultan tidak

berpengaruh terhadap market performance.

Ha : H0 tidak benar, artinya tidak semua variabel bebas secara simultan tidak

berpengaruh terhadap market performance.

Pengujian dilakukan dengan membandingkan F-hitung dengan F-tabel. Jika F-hitung

lebih besar dari F-tabel, maka H0 ditolak dan berarti pada tingkat kepercayaan tertentu

(dalam penelitian ini digunakan tingkat kepercayaan dengan α = 0,05) variabel bebas

47

secara simultan mempunyai pengaruh yang nyata terhadap market performance.

Adapun F-hitung dapat dicari dengan rumus :

)/()1(

)1/(2

2

knR

kRFhitung

−−

−= ………… (3.4)

Keterangan : R2 = koefisien determinasi

n = jumlah variabel bebas

k = jumlah sampel.

Berdasarkan rumus (3.4) jelaslah bahwa uji kecukupan model juga merupakan uji

koefisien determinasi.

b) Uji Koefisien Regresi

Uji koefisien regresi (uji t) mengasumsikan bahwa pada saat dilakukan pengujian

suatu variabel bebas, tidak terjadi perubahan pada variabel bebas lainnya. Di dalam

uji t digunakan hipotesis sebagai berikut :

H0 : βi = 0

Ha : βi ≠ 0

Di mana H0 menunjukkan hipotesis nol, sedangkan Ha menunjukkan hipotesis

alternatif; βi menunjukkan koefisien variabel bebas ke-i. Di dalam hipotesis nol,

besarnya koefisien regresi dinyatakan nol yang berarti tidak ada hubungan yang

signifikan antara variabel bebas ke-i dengan variabel terikatnya. Bilangan t atau

disebut t-hitung dicari dengan menggunakan rumus sebagai berikut :

48

iSe

t ihitung

β

β= ……………(3.1)

Di mana : βi = koefisien regresi variabel bebas ke-i

β = nilai hipotesis nol

i

Seβ = standar error variabel bebas ke-i.

Jika t-hitung lebih besar dari tα/2 atau t-hitung lebih kecil dari - tα/2 maka pada tingkat

kepercayaan tertentu (α) H0 ditolak, yang berarti variabel bebas yang diuji

mempunyai pengaruh nyata terhadap variabel terikat.

49

BAB IV

ANALISIS HASIL PENELITIAN

Pada bagian ini dilakukan analisis menggunakan metode penelitian yang telah

dijelaskan di Bab III. Analisis ini dilengkapi dengan perhitungan-perhitungan dan

pengujian statistik, sebagai bahan untuk melakukan pembahasan.

4.1 Pemilihan Sampel

Pemilihan sampel dalam penelitian ini dimulai dari pemilihan populasi, yang

dilanjutkan dengan memberikan kriteria-kriteria terhadap populasi tersebut, sehingga

diperoleh sekumpulan sampel, dengan penjelasan sebagai berikut :

1) Populasi dari penelitian ini adalah semua saham yang terdaftar di BEJ dan

diklasifikasikan ke dalam sektor aneka industri dan properti. Saham-saham

tersebut tersaji pada Lampiran A dan B.

2) Teknik pemilihan sampel adalah judgment sampling dan kriteria pemilihan

sampel mengikuti beberapa tahap seperti disajikan dalam Tabel 4.1.

50

Tabel 4.1 Tahapan Pemilihan Sampel

Kriteria Saham Aneka

Industri

Properti

Terdaftar di BEJ dan mempunyai data perdagangan pada

April 2005 – Maret 2006

Data perdagangan tidak lengkap setahun penuh pada

April 2005 – Maret 2006

48

(1)

35

0

Mempunyai kelengkapan data perdagangan selama satu

tahun penuh pada April 2005 – Maret 2006

Tidak memiliki laporan keuangan per 31 Desember 2004

47

(3)

35

(5)

Memiliki laporan keuangan per 31 Desember 2004 dan

kelengkapan data perdagangan pada April 2005-Maret

2006

44

30

Sumber: Website BEJ dan Fact Book Tahun 2005

Dari tahapan-tahapan tersebut, diperoleh sampel untuk aneka industri dan properti

yang memenuhi kriteria-kriteria yang ditetapkan, masing-masing sebanyak 44 dan 30

saham.

Selanjutnya dari sejumlah saham tersebut, diurutkan sesuai nilai kapitalisasi

pasar sebagaimana tersaji pada Lampiran C dan D, lalu dipilih masing-masing 25

saham kapitalisasi terbesar sebagai sampel yang mewakili sektor aneka industri,

sebagaimana diperlihatkan pada Tabel 4.2.

51

Tabel 4.2 Sampel Saham Sektor Aneka Industri

No Kode Nama Perusahaan

1 ACAP Andhi Chandra Automotif P Tbk

2 ARGO Argo Pantes Tbk

3 ARTI Arona Binasejati Tbk

4 ASII Astra International Tbk

5 AUTO Astra Otoparts Tbk

6 BATA Sepatu Bata Tbk

7 BIMA Primarindo Asia Infrastr.Tbk

8 BRAM Branta Mulia Tbk

9 CITA Cipta Panelutama Tbk

10 ESTI Ever Shine Textile Inds. Tbk

11 GDYR Goodyear Indonesia Tbk

12 GJTL Gajah Tunggal Tbk

13 HDTX Panasia Indosyntec Tbk

14 IKBI Sumi Indo Kabel Tbk

15 IMAS Indomobil Sukses Int. I Tbk

16 INDR Indorama Syntetics Tbk

17 KBLI GT Kabel Indonesia Tbk

18 KBLM Kabelindo Murni Tbk

19 MYRX Hanson International Tbk

20 MYTX Apac Citra Centertex Tbk

21 PBRX Pan Brothers Tex Tbk

22 POLY Polysindo Eka Persada Tbk

23 RDTX Roda Vivatex Tbk

24 RICY Ricky Putra Globalindo Tbk

25 SCCO Sucaco Tbk

Sumber: Pengolahan data

Sedangkan saham-saham sektor properti yang termasuk ke dalam sampel

diperlihatkan pada Tabel 4.3.

52

Tabel 4.3 Sampel Saham Sektor Properti

No Kode Nama Perusahaan

1 BIPP Bhuwanatala Indah Permai Tbk

2 BKSL Bukit Sentul Tbk

3 BMSR Bintang Mitra Semestaraya Tbk

4 CTRA Ciputra Development Tbk

5 CTRS Ciputra Surya Tbk

6 DART Duta Anggada Realty Tbk

7 DILD Dharmala Intiland Tbk

8 DUTI Duta Pertiwi Tbk

9 GMTD Makassar Tourism Dev. Tbk

10 JAKA Jaka Artha Graha Tbk

11 JRPT Jaya Real Property Tbk

12 KARK Karka yasa Profilia Tbk

13 KIJA Kawasan Industri Jababeka Tbk

14 LPCK Lippo Cikarang Tbk

15 LPKR Lippo Karawaci Tbk

16 MDLN Modernland Realty Ltd. Tbk

17 MLND Mulialand Tbk

18 OMRE Indonesia Prima Property Tbk

19 PWON Pakuwon Jati Tbk

20 RBMS Ristia Bintang Mahkotasejati T

21 RODA Roda Panggon Harapan Tbk

22 SIIP Suryainti Permata Tbk

23 SMDM Suryamas Dutamakmur Tbk

24 SMRA Summarecon Agung Tbk

25 SSIA Surya Semesta Internusa Tbk

Sumber: Pengolahan data

4.2 Market Performance

Market performance dihitung dengan menggunakan Sharpe’s measure, yakni market

performance masing-masing saham selama tahun 2005. Data yang digunakan dalam

53

perhitungan Sharpe’s measure ini adalah harga penutupan saham, dividen, dan suku

bunga SBI.

Perhitungan Sharpe measure menggunakan rumus (2.5), dan menggunakan

tahapan-tahapan sebagaimana dijelaskan pada sub bab 3.5. Berikut ini diberikan

contoh perhitungan Sharpe’s measure untuk salah satu saham, yakni saham PT. Astra

International Tbk (ASII). Data harga penutupan saham dan dividen disajikan pada

Tabel 4.4.

Tabel 4.4 Harga dan Dividen Saham Astra International (ASII)

Periode Harga Dividen

Mar-05 10.500

Apr-05 10.550

May-05 11.700

Jun-05 12.700 270

Jul-05 13.200

Aug-05 10.150

Sep-05 9.750

Oct-05 9.300

Nov-05 9.100

Dec-05 10.200

Jan-06 10.400

Feb-06 9.800

Mar-06 11.250

Sumber: BEJ

Berikut ini adalah perhitungan Sharpe’s measure dengan menggunakan tahapan-

tahapan yang sudah dijelaskan pada bagian 3.5.

54

4.2.1 Return Saham

Dengan menggunakan data yang ada di Tabel 4.4, return saham dihitung dengan

menggunakan rumus 2.1, sehingga return saham ASII untuk bulan Juni 2005, dapat

dihitung sebagai berikut :

%85,100,10854711700

270)1170012700(

arg

)argarg(

05

2005

200520050505

==+−

=

+−=

−

−

−−−−

Juni

Mei

JuniMeiJuniJuni

R

aH

DividenaHaHR

Dengan cara yang sama, dihitung return pada bulan lainnya, sehingga

diperoleh return perbulan secara lengkap dalam satu tahun sebagaimana disajikan

pada Tabel 4.5.

Tabel 4.5 Return Bulanan Saham Astra International

Periode Harga Dividen Return

Mar-05 10.500

Apr-05 10.550 0,48%

May-05 11.700 10,90%

Jun-05 12.700 270 10,85%

Jul-05 13.200 3,94%

Aug-05 10.150 -23,11%

Sep-05 9.750 -3,94%

Oct-05 9.300 -4,62%

Nov-05 9.100 -2,15%

Dec-05 10.200 12,09%

Jan-06 10.400 1,96%

Feb-06 9.800 -5,77%

Mar-06 11.250 14,80%

Sumber: Pengolahan data

55

Data harga, dividen dan return bulanan untuk semua saham secara lengkap tersaji

pada Lampiran E dan F.

4.2.2 Expected Return Saham

Expected Return saham dihitung dengan menggunakan rata-rata geometrik, yakni

menggunakan rumus 2.4.

Tabel 4.6 Perhitungan Expected Return Saham Astra International

Periode Harga Dividen Return

(Ri)

Relative Return

(Ri+1)

Mar-05 10.500

Apr-05 10.550 0,48% 100,48%

May-05 11.700 10,90% 110,90%

Jun-05 12.700 270 10,85% 110,85%

Jul-05 13.200 3,94% 103,94%

Aug-05 10.150 -23,11% 76,89%

Sep-05 9.750 -3,94% 96,06%

Oct-05 9.300 -4,62% 95,38%

Nov-05 9.100 -2,15% 97,85%

Dec-05 10.200 12,09% 112,09%

Jan-06 10.400 1,96% 101,96%

Feb-06 9.800 -5,77% 94,23%

Mar-06 11.250 14,80% 114,80%

Sumber: Pengolahan data

%42,109

%8,114*%23,94*%96,101*%09,112*%85,97*%38,95*

%06,96*%89,76*%94,103*%85,110*%90,110*%48,100)1(12

1

=

=+∏=i

iR

56

∏

∏

=

=

=−=−+

==+

12

1

12/1

12/112

1

12/1

%75,01%75,1001))1((

%75,100)42,109())1((

i

i

i

i

R

R

Dengan demikian, dari perhitungan di atas diperoleh expected return untuk saham

ASII adalah 0,75%. Data expected return untuk semua saham secara lengkap tersaji

pada Lampiran G dan H.

4.2.3 Rata-rata risk-free rate (SBI)

Dengan menggunakan data SBI pada Tabel 4.7 dan menggunakan cara perhitungan

yang sama dengan perhitungan expected return pada bagian 4.2.2, diperoleh rata-rata

risk-free rate sebesar 0,87%.

Tabel 4.7 Tingkat Suku Bunga 1 Bulan SBI (Maret 2005 – Maret 2006)

No Periode Rate (year) Rate(month)

1 Dikeluarkan Tanggal : 3/16/2005 7,44% 0,62%

2 Dikeluarkan Tanggal : 4/6/2005 7,53% 0,63%

3 Dikeluarkan Tanggal : 4/20/2005 7,70% 0,64%

4 Dikeluarkan Tanggal : 5/4/2005 7,81% 0,65%

5 Dikeluarkan Tanggal : 5/11/2005 7,87% 0,66%

6 Dikeluarkan Tanggal : 5/18/2005 7,90% 0,66%

7 Dikeluarkan Tanggal : 5/25/2005 7,95% 0,66%

8 Dikeluarkan Tanggal : 6/1/2005 7,98% 0,67%

9 Dikeluarkan Tanggal : 6/8/2005 8,02% 0,67%

10 Dikeluarkan Tanggal : 6/15/2005 8,06% 0,67%

11 Dikeluarkan Tanggal : 6/22/2005 8,18% 0,68%

12 Dikeluarkan Tanggal : 6/29/2005 8,25% 0,69%

13 Dikeluarkan Tanggal : 7/6/2005 8,44% 0,70%

14 Dikeluarkan Tanggal : 7/13/2005 8,49% 0,71%

15 Dikeluarkan Tanggal : 7/20/2005 8,49% 0,71%

57

16 Dikeluarkan Tanggal : 7/27/2005 8,49% 0,71%

17 Dikeluarkan Tanggal : 8/3/2005 8,50% 0,71%

18 Dikeluarkan Tanggal : 8/10/2005 8,71% 0,73%

19 Dikeluarkan Tanggal : 8/16/2005 8,75% 0,73%

20 Dikeluarkan Tanggal : 8/24/2005 8,75% 0,73%

21 Dikeluarkan Tanggal : 8/31/2005 9,51% 0,79%

22 Dikeluarkan Tanggal : 9/7/2005 10,00% 0,83%

23 Dikeluarkan Tanggal : 9/14/2005 10,00% 0,83%

24 Dikeluarkan Tanggal : 9/21/2005 10,00% 0,83%

25 Dikeluarkan Tanggal : 9/28/2005 10,00% 0,83%

26 Dikeluarkan Tanggal : 10/5/2005 11,00% 0,92%

27 Dikeluarkan Tanggal : 10/12/2005 11,00% 0,92%

28 Dikeluarkan Tanggal : 10/19/2005 11,00% 0,92%

29 Dikeluarkan Tanggal : 10/26/2005 11,00% 0,92%

30 Dikeluarkan Tanggal : 11/9/2005 12,25% 1,02%

31 Dikeluarkan Tanggal : 11/16/2005 12,25% 1,02%

32 Dikeluarkan Tanggal : 11/23/2005 12,25% 1,02%

33 Dikeluarkan Tanggal : 11/30/2005 12,25% 1,02%

34 Dikeluarkan Tanggal : 12/7/2005 12,75% 1,06%

35 Dikeluarkan Tanggal : 12/14/2005 12,75% 1,06%

36 Dikeluarkan Tanggal : 12/28/2005 12,75% 1,06%

37 Dikeluarkan Tanggal : 1/4/2006 12,74% 1,06%

38 Dikeluarkan Tanggal : 1/11/2006 12,75% 1,06%

39 Dikeluarkan Tanggal : 1/18/2006 12,75% 1,06%

40 Dikeluarkan Tanggal : 1/25/2006 12,75% 1,06%

41 Dikeluarkan Tanggal : 2/1/2006 12,74% 1,06%

42 Dikeluarkan Tanggal : 2/8/2006 12,75% 1,06%

43 Dikeluarkan Tanggal : 2/15/2006 12,74% 1,06%

44 Dikeluarkan Tanggal : 2/22/2006 12,74% 1,06%

45 Dikeluarkan Tanggal : 3/1/2006 12,73% 1,06%

46 Dikeluarkan Tanggal : 3/8/2006 12,74% 1,06%

47 Dikeluarkan Tanggal : 3/15/2006 12,70% 1,06%

48 Dikeluarkan Tanggal : 3/22/2006 12,73% 1,06%

49 Dikeluarkan Tanggal : 3/29/2006 12,73% 1,06%

Sumber: Bank Indonesia

58

4.2.4 Excess Return

Excess return merupakan selisih antara expected return terhadap rata-rata risk-free

rate. Sehingga diperoleh excess return = 0,75% - 0,87% = -0,12%.

4.2.5 Standar Deviasi Return

Dengan menggunakan bantuan program pengolah lembar kerja (spread sheet)

Microsoft Excel, diperoleh standar deviasi return saham ASII sebesar 0,1049,

sebagaimana terlihat pada Lampiran G.

4.2.6 Sharpe’s Measure

Dengan menggunakan hasil-hasil perhitungan di atas, Sharpe’s measure dapat

diperoleh dengan membagi excess return dengan standar deviasi return, sehingga

diperoleh :

Sharpe’s measure (ASII) = =−

1049,0

%12,0-0,0122

Hasil perhitungan Sharpe’s measure untuk saham-saham lainnya disajikan pada

Lampiran G dan H.

Jika dibandingkan dengan Sharpe’s measure pembandingnya, yakni Sharpe’s

measure dari IHSG, beberapa saham dapat dikatakan lebih unggul atau kalah unggul

dibandingkan saham lainnya. Dari perhitungan pada Lampiran I, diperoleh nilai

Sharpe’s measure IHSG sebesar 0,1546. Dengan menggunakan Sharpe’s measure

59

IHSG sebagai tolok ukur (benchmark), diketahui bahwa untuk kategori saham aneka

industri, saham BRAM dengan nilai Sharpe’s measure sebesar 0,2405 merupakan

saham yang lebih unggul dibandingkan saham-saham lainnya dalam kelompok

tersebut. Sedangkan saham BIMA merupakan saham yang memiliki Sharpe’s

measure paling kecil dibandingkan saham yang lain dalam sektor tersebut, yakni -

1,7025.

Dalam sektor properti, saham LPKR merupakan saham yang paling unggul

dalam hal Sharpe’s measure dibandingkan saham-saham lain di sektor yang sama,

dengan nilai Sharpe’s measure sebesar 0,8553. Sedangkan saham BKSL merupakan

saham yang paling kecil nilai Sharpe’s measure-nya yakni -0,6201, yang berarti

BKLS merupakan saham yang kalah unggul dalam Sharpe’s measure dibandingkan

saham lain di sektor yang sama.

Lampiran J menggambarkan perbandingan Sharpe’s measure antara Aneka

Industri, Properti dan IHSG. Dengan menggunakan IHSG sebagai benchmark, dari

lampiran tersebut terlihat bahwa hampir semua saham, baik dalam sektor aneka

industri maupun properti, memiliki Sharpe’s measure lebih kecil dibandingkan

dengan Sharpe’s measure benchmark. Sehingga dapat dikatakan bahwa secara umum,

kedua sektor saham tersebut memiliki market performance yang tidak bagus.

60

4.3 Statistik Inferensi (Uji t)

Pada bagian ini, akan dilakukan pengujian terhadap rata-rata Sharpe’s measure,

excess return, return volatility, PER, DER, dan PBV untuk sektor aneka industri dan

sektor properti. Nilai dari variabel-variabel tersebut dapat dilihat pada Lampiran G,

H, K dan L.

4.3.1 Uji Beda Dua Rata-rata Sharpe’s Measure

Tabel 4.8 berisi ringkasan statistik deskriptif Sharpe’s measure untuk kedua sektor

saham tersebut.

Tabel 4.8 Ringkasan Statistik Deskriptif Sharpe’s Measure

Group Statistics

25 -.271816 .3954740 .0790948

25 -.218668 .2223656 .0444731

Sector

Aneka industri

Properti

Sharpe

N Mean Std. Deviation

Std. Error

Mean

Sumber : Pengolahan Data dengan SPSS

Pada Tabel 4.8 terlihat bahwa rata-rata Sharpe’s measure untuk sektor aneka

industri, yakni -0,271816 relatif berbeda dengan rata-rata Sharpe’s measure untuk

sekor properti yakni -0,218668. Dalam hal ini rata-rata Sharpe’s measure aneka

industri lebih kecil dibandingkan rata-rata Sharpe’s measure properti. Namun,

perbedaan Sharpe’s measure ini perlu diuji secara statistik untuk mengetahui apakah

perbedaan tersebut signifikan.

Selanjutnya dengan menggunakan SPSS diperoleh output berupa hasil

pengujian beda dua rata-rata independent samples, seperti terlihat pada Tabel 4.9.

61

Tabel 4.9 Hasil Uji Rata-rata Sampel Independen

Independent Samples Test

2.861 .097 -.926 48 .359 -.0830160 .0896086 -.2631862 .0971542

-.926 37.432 .360 -.0830160 .0896086 -.2645097 .0984777

Equal variances

assumed

Equal variances

not assumed

Sharpe's Measure

F Sig.

Levene's Test for

Equality of Variances

t df Sig. (2-tailed)

Mean

Difference

Std. Error

Difference Lower Upper

95% Confidence

Interval of the

Difference

t-test for Equality of Means

Sumber: Pengolahan data dengan SPSS

Untuk mengetahui apakah rata-rata Sharpe’s measure aneka industri dan properti

adalah berbeda secara signifikan atau tidak, digunakan hipotesis sebagai berikut :

H0 : Kedua rata-rata populasi adalah identik (rata-rata populasi Sharpe’s measure

sektor aneka industri dan properti adalah sama).

H1 : Kedua rata-rata populasi adalah tidak identik (rata-rata populasi Sharpe’s

measure sektor aneka industri dan properti adalah berbeda).

Dalam hal ini dilakukan uji dua sisi, karena akan diuji apakah “berbeda” atau “tidak

berbeda”.

Pada Tabel 4.9 terlihat bahwa t-hitung untuk Sharpe’s measure dengan equal

variance assumed adalah -0,926 dengan nilai-p 0,359. Oleh karena nilai-p untuk uji

dua sisi 0,359 > 0,05, maka H0 diterima, artinya sektor aneka industri mempunyai

rata-rata yang sama dengan sektor properti.

62

4.3.2 Uji Beda Dua Rata-rata Excess Return dan Return Volatility

Sharpe’s measure terdiri dari komponen pembilang yakni excess return dan

komponen penyebut yakni return volatility. Walaupun Sharpe’s measure tidak

berbeda antara kedua sektor industri, perlu dilakukan pengujian baik terhadap excess

return maupun return volatility.

Tabel 4.10 berisi ringkasan statistik deskriptif excess return untuk kedua

sektor saham tersebut.

Tabel 4.10 Ringkasan Statistik Deskriptif Excess Return

Group Statistics

Sector N Mean Std. Deviation Std. Error Mean

Aneka industri 25 -.019276 .0271826 .0054365 Excess return

Properti 25 -.031264 .0251895 .0050379

Sumber: Pengolahan data dengan SPSS

Pada Tabel 4.10 terlihat bahwa rata-rata excess return untuk sektor aneka industri,

yakni -0.019276 relatif lebih besar dibandingkan rata-rata excess return untuk sektor

properti, yakni -0.031264. Adapun output pengujian uji rata-rata sampel independen

tersebut tersaji pada Tabel 4.11. Angka rata-rata negatif disebabkan oleh dua hal

yakni : (1) return asset bebas risiko mengungguli return saham, (2) hampir semua

saham dalam sampel memberikan return negatif. Akibatnya angka rata-rata excess

return makin besar negatifnya. Hal ini menyebabkan Sharpe’s measure juga hampir

semuanya negatif karena volatilitas return selalu dinyatakan dalam angka positif.

63

Sharpe’s measure negatif menunjukkan bahwa strategi market-timing tidak

berhasil. Kejadian seperti ini timbul karena dampak krisis ekonomi terhadap kedua

sektor tersebut belum pulih.

Tabel 4.11 Hasil Uji Rata-rata Sampel Independen untuk Excess Return

Independent Samples Test

.031 .860 1.617 48 .112 .0119880 .0074119 -.0029146 .0268906

1.617 47.724 .112 .0119880 .0074119 -.0029168 .0268928

Equal variances

assumed

Equal variances

not assumed

Excess return

F Sig.

Levene's Test for

Equality of Variances

t df Sig. (2-tailed)

Mean

Difference

Std. Error

Difference Lower Upper

95% Confidence

Interval of the

Difference

t-test for Equality of Means

Sumber: Pengolahan data dengan SPSS

Pada Tabel 4.11 terlihat bahwa t-hitung untuk excess return dengan equal

variance assumed adalah 1,617 dengan probabilitas 0,112. Oleh karena nilai-p untuk

uji dua sisi 0,112 > 0,05, maka H0 diterima, atau kedua rata-rata excess return sektor

aneka industri dan properti adalah sama, artinya excess return sektor aneka industri

mempunyai rata-rata yang sama dengan sektor properti.

Berikut ini disajikan rata-rata standar deviasi return (return volatility) untuk

sektor aneka industri dan sektor properti.

Tabel 4.12 Ringkasan Statistik Deskriptif Return Volatility

Group Statistics

25 .081344 .0522235 .0104447

25 .149696 .1094496 .0218899

Sector

Aneka industri

Properti

Return Volatility

N Mean Std. Deviation

Std. Error

Mean

Sumber : Pengolahan data dengan SPSS

64

Pada Tabel 4.12 terlihat bahwa rata-rata return volatility untuk sektor aneka

industri, yakni 0,081344 relatif lebih kecil dibandingkan rata-rata return volatility

untuk sektor properti, yakni 0,149696. Adapun output pengujian rata-rata tersebut

tersaji pada Tabel 4.13.

Tabel 4.13 Hasil Uji Rata-rata Sampel Independen untuk Return volatility

Independent Samples Test

1.830 .183 -2.818 48 .007 -.0683520 .0242541 -.1171181 -.0195859

-2.818 34.390 .008 -.0683520 .0242541 -.1176217 -.0190823

Equal variances

assumed

Equal variances

not assumed

Return Volatility

F Sig.

Levene's Test for

Equality of Variances

t df Sig. (2-tailed)

Mean

Difference

Std. Error

Difference Lower Upper

95% Confidence

Interval of the

Difference

t-test for Equality of Means

Sumber : Pengolahan data dengan SPSS

Selanjutnya dilakukan analisis apakah rata-rata return volatility aneka industri dan

properti adalah berbeda secara signifikan atau tidak. Dalam hal ini digunakan

hipotesis yang sama dengan hipotesis pengujian beda dua rata-rata sample

independent untuk Sharpe’s measure.

Pada Tabel 4.13 terlihat bahwa t-hitung untuk return volatility dengan equal

variance assumed adalah -2,818 dengan probabilitas 0,007. Oleh karena nilai-p untuk

uji dua sisi 0,007 < 0,05, maka H0 ditolak, artinya return volatility sektor aneka

industri mempunyai rata-rata yang berbeda dengan sektor properti. Dengan

menggabung Tabel 4.12 dan 4.13 maka diperoleh hasil bahwa return volatility sektor

65

properti lebih besar daripada sektor aneka industri. Hasil ini sejalan dengan penelitian

Pakpahan (2002) yang memberikan hasil yang sama.

4.3.3 Uji Beda Dua Rata-rata PER

Ringkasan statistik deskriptif untuk nilai PER dapat dilihat pada Tabel 4.14 berikut

ini :

Tabel 4.14 Ringkasan Statistik Deskriptif PER

Group Statistics

Sector N Mean Std. Deviation Std. Error Mean

Aneka industri

25 5.658400 24.5620560 4.9124112 PER

Properti 25 5.980800 40.7014746 8.1402949

Sumber : Pengolahan data dengan SPSS

Pada Tabel 4.14 terlihat bahwa rata-rata PER untuk sektor aneka industri,

yakni 5,6584 relatif lebih kecil dibandingkan rata-rata PER untuk sektor properti,

yakni 5,9808. Adapun output pengujian rata-rata sampel independen tersaji pada

Tabel 4.15.

Tabel 4.15 Hasil Uji Rata-rata Sampel Independen untuk PER

Independent Samples Test

.733 .396 -.034 48 .973 -.3224000 9.5076908 -19.4389 18.79409

-.034 39.434 .973 -.3224000 9.5076908 -19.5468 18.90196

Equal variances

assumed

Equal variances

not assumed

PER

F Sig.

Levene's Test for

Equality of Variances

t df Sig. (2-tailed)

Mean

Difference

Std. Error

Difference Lower Upper

95% Confidence

Interval of the

Difference

t-test for Equality of Means

Sumber : Pengolahan data dengan SPSS

66

Selanjutnya dilakukan analisis apakah rata-rata PER aneka industri dan properti

adalah berbeda secara signifikan atau tidak. Dalam hal ini digunakan hipotesis yang

sama dengan hipotesis pengujian beda dua rata-rata sample independent untuk

Sharpe’s measure.

Pada Tabel 4.15 terlihat bahwa t-hitung untuk PER dengan equal variance

assumed adalah -0,034 dengan nilai-p 0,973. Oleh karena nilai-p untuk uji dua sisi

0,973 > 0,05, maka H0 diterima, artinya PER sektor aneka industri mempunyai rata-

rata yang sama dengan sektor properti.

4.3.4 Uji Beda Dua Rata-rata PBV

Ringkasan statistik deskriptif untuk nilai PBV dapat dilihat pada Tabel 4.16 berikut

ini :

Tabel 4.16 Ringkasan Statistik Deskriptif PBV

Group Statistics

25 4.671200 22.9034245 4.5806849

25 .117600 1.4597753 .2919551

Sector

Aneka industri

Properti

PBV

N Mean Std. Deviation

Std. Error

Mean

Sumber : Pengolahan data dengan SPSS

Pada Tabel 4.16 terlihat bahwa rata-rata PBV untuk sektor aneka industri,

yakni 4,6712 relatif lebih besar dibandingkan rata-rata PBV untuk sektor properti,

67

yakni 0,1176. Adapun output pengujian rata-rata sampel independen tersaji pada

Tabel 4.17.

Tabel 4.17 Hasil Uji Rata-rata Sampel Independen untuk PBV

Independent Samples Test

6.250 .016 .992 48 .326 4.5536000 4.5899795 -4.67517 13.78237

.992 24.195 .331 4.5536000 4.5899795 -4.91561 14.02281

Equal variances

assumed

Equal variances

not assumed

PBV

F Sig.

Levene's Test for

Equality of Variances

t df Sig. (2-tailed)

Mean

Difference

Std. Error

Difference Lower Upper

95% Confidence

Interval of the

Difference

t-test for Equality of Means

Sumber : Pengolahan data dengan SPSS

Selanjutnya dilakukan analisis apakah rata-rata PBV aneka industri dan

properti adalah berbeda secara signifikan atau tidak. Dalam hal ini digunakan

hipotesis yang sama dengan hipotesis pengujian beda dua rata-rata sample

independent untuk Sharpe’s measure.

Pada Tabel 4.17 terlihat bahwa t hitung untuk PBV dengan equal variance

assumed adalah 0,992 dengan nilai-p 0,326. Oleh karena nilai-p untuk uji dua sisi

0,326 > 0,05, maka H0 diterima, artinya PBV sektor aneka industri mempunyai rata-

rata yang sama dengan sektor properti.

68

4.3.5 Uji Beda Dua Rata-rata DER

Ringkasan statistik deskriptif untuk nilai DER dapat dilihat pada Tabel 4.18.

Tabel 4.18 Ringkasan Statistik Deskriptif DER

Group Statistics

25 .607600 6.7556355 1.3511271

25 -2.866800 9.5783361 1.9156672

Sector

Aneka industri

Properti

DER

N Mean Std. Deviation

Std. Error

Mean

Sumber : Pengolahan data dengan SPSS

Pada Tabel 4.18 terlihat bahwa rata-rata DER untuk sektor aneka industri,

yakni 0,6076 relatif lebih besar dibandingkan rata-rata DER untuk sektor properti,

yakni -2,8668. Adapun output pengujian rata-rata tersebut tersaji pada Tabel 4.19.

Tabel 4.19 Hasil Uji Rata-rata Sampel Independen untuk DER

Independent Samples Test

1.910 .173 1.482 48 .145 3.4744000 2.3442110 -1.23895 8.1877522

1.482 43.141 .146 3.4744000 2.3442110 -1.25270 8.2015050

Equal variances

assumed

Equal variances

not assumed

DER

F Sig.

Levene's Test for

Equality of Variances

t df Sig. (2-tailed)

Mean

Difference

Std. Error

Difference Lower Upper

95% Confidence

Interval of the

Difference

t-test for Equality of Means

Sumber : Pengolahan data dengan SPSS

Selanjutnya dilakukan analisis apakah rata-rata DER aneka industri dan properti

adalah berbeda secara signifikan atau tidak. Dalam hal ini digunakan hipotesis yang

69

sama dengan hipotesis pengujian beda dua rata-rata sampel independen untuk

Sharpe’s measure.

Pada Tabel 4.19 terlihat bahwa t hitung untuk DER dengan equal variance

assumed adalah 1,482 dengan nilai-p 0,145. Oleh karena nilai-p untuk uji dua sisi

0,145 / 2 > 0,025, maka H0 diterima, artinya DER sektor aneka industri mempunyai

rata-rata yang sama dengan sektor properti.

Ringkasan hasil pengujian dua rata-rata sample independent dari semua

variabel yang diuji disajikan pada tabel 4.20. Dari hasil pengujian dua rata-rata,

diperoleh bahwa semua variabel yang diuji (yakni Sharpe’s measure, excess return,

return volatility, PER, PBV dan DER) mempunyai rata-rata yang sama, antara sektor

aneka industri dan properti, kecuali untuk return volatility.

Tabel 4.20 Ringkasan Hasil Uji Rata-rata

Hasil Uji

Dua Rata-Rata

Keterangan

Sharpe’s Measure H0 diterima Tidak mendukung hipotesis satu

DER H0 diterima Tidak mendukung hipotesis dua

PER H0 diterima Tidak mendukung hipotesis tiga

PBV H0 diterima Tidak mendukung hipotesis empat

Sumber : Pengolahan data dengan SPSS

Return volatility untuk aneka industri memiliki rata-rata yang berbeda dengan

return volatility properti. Hal ini mirip dengan hasil penelitian Pakpahan (2002) yang

menyatakan bahwa return volatility properti lebih besar dibandingkan dengan return

volatility aneka industri.

70

4.4. Uji Asumsi Persamaan Regresi

Menurut Gujarati (1995), asumsi yang mendasari model regresi adalah sebagai

berikut :

1) rata-rata kesalahan persamaan adalah sama dengan nol;

2) tidak ada masalah autokorelasi;

3) kesalahan peramalan tidak berkorelasi dengan variabel bebas X;

4) antar variabel bebas tidak saling berkorelasi (tidak ada multikolinier)

5) tidak ada kesalahan spesifikasi model.

Pada bagian ini akan dilakukan uji persamaan regresi, menggunakan asumsi-asumsi

tersebut.

4.4.1 Uji Asumsi Multikolinieritas

Tujuan dari pengujian ini adalah untuk melihat apakah pada model regresi ditemukan

adanya korelasi antar variabel bebas. Model regresi yang baik seharusnya tidak

terjadi korelasi di antara variabel bebasnya. Hasil pengujian dapat dilihat pada Tabel

4.21.

71

Tabel 4.21 Nilai Varians Inflation Factor (VIF)

Coefficients(a)

Collinearity Statistics

Model Tolerance VIF

1 (Constant)

PER .945 1.058

PBV .712 1.404

DER .725 1.380

a Dependent Variable: Sharpe

Sumber : Hasil Pengujian-pengujian Hipotesis

Pedoman suatu model regresi yang bebas multikolinieritas adalah nilai VIF (Varians

Inflation Factor) dan tolerance yang mendekati satu. Nilai VIF mendekati satu

menunjukkan tidak terjadinya multikolinieritas, sedangkan jika VIF mendekati lima,

maka terdapat persoalan multikolinieritas dengan variabel bebas lainnya. Nilai VIF

ini dapat diperoleh dengan menggunakan persamaan :

VIF = 1/(1-R2) ……………………..(4.2)

Pada model persamaan regresi tersebut, terlihat bahwa nilai VIF dan tolerance

dari setiap variabel nilainya mendekati satu. Hal tersebut menunjukkan bahwa di

antara dua variabel bebas tidak saling berhubungan satu sama lain.

4.4.2 Uji Asumsi Heteroskedastisitas

Pengujian ini bertujuan untuk melihat apakah dalam sebuah model regresi yang

dibentuk terjadi ketidaksamaan varians residual dari satu pengamatan ke pengamatan

yang lain. Jika varians dari residual dari suatu pengamatan ke pengamatan lainnya

tetap, maka disebut homoskedastisitas. Sedangkan jika varians berbeda, disebut

72

heterokedastisitas. Model regresi yang baik adalah tidak terjadi heteroskedastisitas.

Pengujian asumsi ini dilakukan dengan analisis grafik scatterplot dengan Sharpe’s

measure sebagai variabel terikatnya.

Menurut Singgih (2000), deteksi adanya heterokedastisitas dilihat dengan ada

tidaknya pola tertentu pada grafik tersebut, di mana sumbu X adalah Y (Sharpe’s

measure) yang telah diprediksi, dan sumbu Y adalah nilai residualnya (Y prediksi – Y

sesungguhnya). Dasar pengambilan keputusan adalah jika titik-titik pada output

tersebut membentuk suatu pola tertentu yang teratur maka terjadi heterokedastisitas.

Dari analisis Gambar 4.1 terlihat bahwa titik-titik menyebar secara acak, tidak

membentuk pola yang jelas, dan tersebar di atas maupun di bawah angka nol pada

sumbu Y. Hal ini berarti tidak terjadi heteroskedastisitas pada model regresi,

sehingga model regresi yang dibentuk layak untuk memprediksi market performance

berdasarkan variabel bebas yang dipilih.

73

420-2-4

Regression Standardized Predicted Value

2

1

0

-1

-2

-3

-4

-5

Regression Standardized Residual

RODARBMS

PWSI

PWON

PTRA

OMREMLND

MDLN

LPKR

LPCK

KPIGKIJA

KARK

JRPTJAKA

GMTDDUTI

DILD

DART

CTRS

CTRA

BMSR

BKSL

BIPP

ADHI

SCCO

RICYRDTX

POLY

PBRX

MYTX

MYRX

KBLM

KBLI

INDR

IMAS

IKBI

HDTX GJTL

GDYRESTI

CITA

BRAM

BIMA

BATAAUTOASII

ARTI

ARGO

ACAP

Dependent Variable: Sharpe

Scatterplot

Gambar 4.1 Scatterplot

Sumber : Pengolahan data SPSS

4.4.3 Uji Asumsi Normalitas

Pengujian ini bertujuan untuk melihat apakah dalam sebuah model regresi, variabel

bebas, variabel terikat atau keduanya mempunyai distribusi normal atau tidak. Model

regresi yang baik adalah distribusi data normal atau mendekati normal.

Pengujian ini dilakukan dengan analisis grafik Normal P-P Plot of Regression

Standardized Residual. Menurut Singgih (2000), dengan melihat penyebaran data

(titik) pada sumbu diagonal, dapat diambil keputusan sebagai berikut :

74

1) Jika data menyebar di sekitar garis diagonal dan mengikuti arah garis

diagonal, maka model regresi memenuhi asumsi normalitas;

2) Jika data menyebar jauh dari garis diagonal dan atau tidak mengikuti arah

garis diagonal maka model regresi tidak memenuhi asumsi normalitas.

Seperti terlihat pada Gambar 4.2, titik-titik tersebar di sekitar garis diagonal, dan

penyebarannya sangat mengikuti arah garis diagonal tersebut. Maka dapat dikatakan

bahwa model yang dibentuk memenuhi asumsi normalitas dan layak digunakan untuk

memprediksi Sharpe’s measure.

1.00.80.60.40.20.0

Observed Cum Prob

1.0

0.8

0.6

0.4

0.2

0.0

Expected Cum Prob

Dependent Variable: Sharpe

Normal P-P Plot of Regression Standardized Residual

Gambar 4.2 Normal P-P Plot of Regression Standardized Residual

Sumber : Pengolahan data SPSS

75

4.4.4 Uji Asumsi Otokorelasi

Pada bagian ini pengujian ditujukan untuk melihat apakah sebuah model regresi linier

ada korelasi antara kesalahan pada periode t dengan kesalahan pada periode t-1

(sebelumnya). Untuk menguji adanya gejala otokorelasi pada regresi digunakan

konstanta Durbin-Watson, dengan rumus :

∑

∑

=

=

+ −

=T

t

t

T

t

tt

e

ee

d

1

2

1

2

1 )(

……………………………………. (4.3)

Keterangan : et = nilai residual observasi ke-t

et-1 = nilai residual observasi ke-(t-1)

T = jumlah observasi.

Tabel 4.22 Kriteria Durbin-Watson

Kriteria Pengujian Kesimpulan

0<d< dL Terjadi Otokorelasi positif

dL ≤ d ≤ dU Terjadi keragu-raguan, tidak ada keputusan

dU ≤ d ≤ 4-dU Tidak terjadi Otokorelasi positif atau negatif

4-dU ≤ d ≤ 4-dL Terjadi keragu-raguan, tidak ada keputusan.

4-dL ≤ d ≤ 4 Terjadi Otokorelasi negatif.

Sumber : Ekonometrika, Agus widiarjo (2005)

76

Pengujian asumsi terlihat dari nilai Durbin-Watson pada Tabel Model

Summary (Tabel 4.23), dan diperoleh nilai d = 2,385. Sedangkan dari tabel Durbin-

Watson dengan k = 3, n=50 dan α = 0,05, diperoleh nilai dL = 1,421 dan dU = 1,674.

Tabel 4.23 Tabel Model Summary

Model Summaryb

.129a .017 -.047 .323773308 .017 .261 3 46 .853 2.385

Model

1

R R Square

Adjusted

R Square

Std. Error of

the Estimate

R Square

Change F Change df1 df2 Sig. F Change

Change Statistics

Durbin-

Watson

Predictors: (Constant), DER, PER, PBVa.

Dependent Variable: Sharpeb.

Sumber : Pengolahan data dengan SPSS

Dari angka-angka tersebut dapat diketahui bahwa nilai d berada pada daerah

4-dU ≤ d ≤ 4-dL karena 2,326 < 2,385 < 2,579, sehingga dapat diambil kesimpulan

terjadi keragu-raguan (inconclusive) berkaitan dengan otokorelasi, dan tidak

didapatkan suatu keputusan tentang adanya otokorelasi. Artinya bisa saja terdapat

otokorelasi atau tidak terdapat otokorelasi. Seharusnya pengujian dilanjutkan dengan

menjalankan run-test, tetapi karena masalah otokorelasi jarang terjadi pada data

cross-sectional, maka tidak perlu dilakukan pengujian lebih lanjut.

4.5 Hasil Regresi

Hasil analisis regresi linier berganda dengan variabel terikat Sharpe’s measure dan

tiga variabel bebas yang terdiri dari PER, PBV, DER menghasilkan intercept dan

koefisien regresi sebagaimana tercantum pada Tabel 4.24.

77

Tabel 4.24 Koefisien regresi

Coefficientsa

Sumber : Pengolahan data dengan SPSS

Dengan hasil tersebut dapat dituliskan persamaan regresinya sebagai berikut :

Sharpe = -0,2186 + 0,0004 PER -0,0081 PBV + 0,0043 DER …………..(4.1)

Pada bagian selanjutnya, akan dilakukan pengujian kecukupan model atas persamaan

regresi tersebut. Jika dari uji kecukupan model didapatkan hasil bahwa Sharpe’s

measure dapat dijelaskan oleh variabel PER, PBV dan DER, maka persamaan regresi

tersebut dapat diinterpretasikan sebagaimana berikut ini.

Intercept bernilai -0,2186 dapat diinterpretasikan bahwa jika seluruh variabel

bebasnya bernilai nol, maka besarnya Sharpe’s measure adalah sama dengan nilai

intercept tersebut, yakni minus 0,2186.

Koefisien regresi PER sebesar 0,0004 memberikan gambaran bahwa jika PER

meningkat satu unit, dengan asumsi variabel lain konstan (ceterus paribus), maka

Sharpe’s measure yang ditunjukkan oleh saham yang bersangkutan akan meningkat

sebesar 0,04 unit. Sebaliknya, jika PER turun sebesar satu unit maka Sharpe’s

measure akan turun sebesar 0,04 unit.

78

Nilai koefisien regresi untuk PBV sebesar -0,0081, artinya PBV mempunyai

pengaruh yang negatif terhadap Sharpe’s measure. Dalam hal ini, jika variabel PBV

meningkat satu unit, dengan asumsi variabel lainnya konstan (ceterus paribus), maka

nilai Sharpe’s measure akan turun sebesar -0,81 unit. Sebaliknya jika variabel PBV

turun satu unit, maka Sharpe’s measure naik sebesar 0,81 unit.

Nilai koefisien regresi untuk DER adalah 0,0043, artinya bahwa jika DER

meningkat satu unit, dengan asumsi variabel yang lainnya konstan (ceterus paribus),

maka Sharpe’s measure akan meningkat sebesar 0,43 unit. Jika DER turun satu unit

maka Sharpe’s measure turun 0,43 unit.

4.5.1 Uji Kecukupan Model

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

Nilai adjusted R2 menunjukkan bagaimana model yang dibentuk dengan variabel-

variabel bebas dimasukkan secara bersamaan, dapat menjelaskan variabel terikat.

Sedangkan standard error menunjukkan tingkat penyimpangan dari model yang

dibentuk.

Pada bagian model summary seperti terlihat pada Tabel 4.23, nilai R2 sebesar

0,017. Hal ini menunjukkan 1,7 persen Sharpe’s measure dapat dijelaskan oleh

variabel PER, PBV dan DER. Sedangkan sisanya (100%-1,7% = 98,3%) dijelaskan

oleh sebab-sebab lain.

79

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

bebas yang dipilih benar-benar berhubungan dengan Sharpe’s measure sebagai

variabel terikat.

Uji hipotesis dilakukan dengan melihat F-hitung atau p-value sebagai daerah

kritis yang dapat dilihat pada Tabel 4.25. Jika F-hitung > F-tabel atau nilai-p < 0,05

maka H0 ditolak atau model signifikan.

Tabel 4.25 Tabel Anova

ANOVAb

.082 3 .027 .261 .853a

4.822 46 .105

4.904 49

Regression

Residual

Total

Model

1

Sum of

Squares df Mean Square F Sig.

Predictors: (Constant), DER, PER, PBVa.

Dependent Variable: Sharpeb.

Sumber : Pengolahan data dengan SPSS

Pada Tabel 4.25 terlihat bahwa nilai F-hitung adalah 0,261, dengan tingkat

probabilitas (nilai-p) sebesar 0,853. Karena nilai-p > 0,05 maka H0 diterima. Artinya

model yang dibentuk adalah tidak signifikan. Dalam hal ini, variabel-variabel bebas

(PER, PBV, dan DER) secara simultan tidak berpengaruh terhadap market

performance.

Bagian uji statistik-t digunakan untuk menguji signifikansi variabel bebas,

apakah variabel-variabel bebas tersebut secara parsial memiliki pengaruh terhadap

model regresi. Dari uji statistik t tersebut, pada Tabel 4.26 terlihat bahwa nilai-p

PER, PBV dan DER masing-masing adalah 0,764; 0,534; 0,511. Nilai-p masing-

masing variabel ini lebih besar dari tingkat signifikansi 0,05.

80

Tabel 4.26 Output Uji-t

Coefficients(a)

t Sig.

Model

1 (Constant) -4.406 .000

PER .302 .764

PBV -.626 .534

DER .663 .511

a Dependent Variable: Sharpe

Sumber : Pengolahan data dengan SPSS

Dengan demikian hipotesis H0 pada uji statistik-t gagal ditolak, atau dengan

kata lain masing-masing variabel PER, PBV, dan DER tidak dapat digunakan untuk

memprediksi market performance. Variabel-variabel tersebut secara sendiri-sendiri

atau parsial tidak memiliki pengaruh yang signifikan terhadap market performance

pada tingkat signifikansi lima persen.

Dari hasil tersebut dapat disimpulkan bahwa model regresi yang mengaitkan

PER, PBV dan DER dengan Sharpe’s measure memberikan hasil pengujian yang

menyatakan bahwa variabel PER, PBV dan DER secara bersama-sama maupun

parsial tidak dapat menjelaskan Sharpe’s measure. Dengan demikian dapat

dinyatakan bahwa hasil penelitian tidak mendukung hipotesis lima, hipotesis enam,

dan hipotesis tujuh, sebagaimana tersaji pada Tabel 4.27.

81

Tabel 4.27 Keputusan Hipotesis lima - Hipotesis tujuh

Hipotesis Keputusan Kesimpulan

Hipotesis lima H0 diterima Leverage tidak mempunyai “pengaruh” terhadap

Sharpe’s measure.

Hipotesis enam H0 diterima PER tidak mempunyai “pengaruh” terhadap

Sharpe’s measure

Hipotesis tujuh H0 diterima PBV tidak mempunyai “pengaruh” terhadap

Sharpe’s measure

Sumber : Hasil Pengujian-pengujian Hipotesis

Hasil penelitian ini mirip dengan hasil penelitian yang dilakukan oleh Setiawan

(2002) dalam menganalisis pengaruh variabel PER, size dan leverage terhadap return

saham LQ-45. Setiawan (2002) menyimpulkan bahwa PER, size dan leverage tidak

mempengaruhi return saham, baik secara bersama-sama maupun secara parsial.

Setiawan (2002) juga menyimpulkan jika digunakan data pengamatan yang

jumlahnya lebih banyak (pooled regression), hanya variabel PER yang berpengaruh

secara signifikan terhadap return, namun dengan koefisien yang relatif kecil yakni

0,0192.

Lebih lanjut, jika dilakukan analisis terhadap hasil penelitian ini dan didukung

oleh hasil penelitian Setiawan (2002), maka dapat diperkirakan bahwa rasio-rasio

keuangan yang bersumber pada laporan keuangan perusahaan belum sepenuhnya

dimanfaatkan oleh investor sebagai bahan pertimbangan dalam pengambilan

keputusan investasi di pasar modal Indonesia.

82

BAB V

KESIMPULAN DAN SARAN

Bab ini merupakan bab penutup di mana seluruh hasil perhitungan dan analisis data

pada bab-bab terdahulu dirangkum sebagai suatu kesimpulan. Saran-saran diberikan

sebagai solusi dan kemungkinan pengembangan lebih lanjut dari hasil penelitian ini.

5.1 Kesimpulan

Beberapa kesimpulan yang dapat ditarik dari hasil analisis terhadap market

performance dan karakteristik keuangan perusahaan aneka industri dan properti ini

adalah sebagai berikut :

1) Market performance yang diukur dengan Sharpe's measure terdiri dari dua

komponen, yakni excess return dan return volatility. Pada penelitian ini

didapatkan hasil bahwa baik Sharpe’s measure maupun excess return pada

kedua sektor tersebut mempunyai rata-rata yang tidak berbeda. Sedangkan

return volatility pada kedua sektor tersebut mempunyai rata-rata yang

berbeda. Temuan ini mendukung hasil penelitian Pakpahan (2002) yang

menyatakan bahwa return volatility saham sektor properti lebih besar

dibandingkan return volatility saham sektor aneka industri. Data statistik

menunjukkan excess return bernilai negatif, yang berarti return saham lebih

kecil daripada return SBI.

83

2) Penelitian ini juga meneliti perbedaan karakteristik keuangan perusahaan

sektor aneka industri dengan perusahaan sektor properti. Karakteristik-

karakteristik keuangan tersebut adalah PER, PBV dan DER. Dari hasil uji dua

rata-rata sampel independen, disimpulkan bahwa :

a) PER sektor aneka industri mempunyai rata-rata yang tidak berbeda dengan

PER sektor properti.

b) PBV sektor aneka industri mempunyai rata-rata yang tidak berbeda

dengan PBV sektor properti.

c) DER sektor aneka industri mempunyai rata-rata yang tidak berbeda

dengan DER sektor properti.

3) Dari hasil penelitian ini disimpulkan bahwa karakteristik keuangan (PER,

PBV dan DER), baik secara parsial maupun bersama-sama, tidak mampu

menjelaskan market performance pada saham sektor aneka industri maupun

properti.

4) Dari hasil penelitian ini disimpulkan bahwa dengan menggunakan

pembanding berupa Sharpe’s measure IHSG, diperoleh :

a) Saham BRAM memiliki Sharpe’s measure yang paling tinggi

dibandingkan saham-saham lainnya dalam sektor aneka industri.

b) Saham BIMA memiliki Sharpe’s measure yang paling rendah

dibandingkan saham-saham lainnya dalam sektor aneka industri.

c) Saham LPKR memiliki Sharpe’s measure yang paling tinggi

dibandingkan saham-saham lainnya dalam sektor properti.

84

d) Saham BKSL memiliki Sharpe’s measure yang paling rendah

dibandingkan saham-saham lainnya dalam sektor properti.

5.2 Saran

Saran-saran yang dapat diberikan berkaitan dengan hasil analisis dan pembahasan

pada penelitian ini adalah :

1) Hasil penelitian yang menyatakan tidak ada perbedaan rata-rata market

performance dan karakteristik keuangan pada sektor aneka industri

dibandingkan sektor properti, kemungkinan disebabkan kurangnya jumlah

data yang diuji sebagai akibat penggunaan jangka waktu penelitian yang

terlalu pendek yakni satu tahun. Sehingga agar dapat diketahui perbedaan

variabel market performance dan karakteristik keuangan dengan lebih baik,

disarankan agar pada penelitian selanjutnya digunakan time-frame penelitian

yang lebih lama, dengan jumlah data yang lebih banyak, misalnya

menggunakan pooled data.

2) Penelitian ini menggunakan rasio PER, PBV dan DER untuk menjelaskan

pengaruhnya terhadap market performance. Disarankan bagi penelitian

selanjutnya untuk mengganti atau melengkapi rasio-rasio yang diuji, sehingga

dapat diperoleh rasio-rasio yang mempunyai pengaruh signifikan terhadap

market performance, dan diperoleh model yang tepat tentang pengaruh

karakteristik keuangan terhadap market performance. Variabel bebas atau

85

variabel penjelas yang dapat digunakan antara lain liquidity ratio, profitability

ratio, efficiency ratio, maupun tangibility ratio.

86

DAFTAR PUSTAKA

Bodie, Zvi ; Alex Kane ; Alan J Marcus. Investment, 6th ed. Boston : McGraw-Hill,

2002.

Collins, J. Markham. “A Market Performance Comparison of U.S. Firms Active in

Domestics, Developed, and Developing Countries”, Journal of International

Business Studies, Vol. 21, No. 2 : 271-287

Darmadji, Tjiptono; Fakhruddin, Hendy M. Pasar Modal Di Indonesia, Pendekatan

Tanya Jawab. Salemba Empat, Edisi Pertama, 2001.

Defusco, Richard A. “Differences in Factor Structures between U.S. Multinational

and Domestic Corporations : Evidence from Bilinear Paradigm Tests”,

Financial Review, Vol. 25, No. 3 : 395-403.

Emery, Douglas R. ; Finnerty, John D. ; Stowe, John D. Corporate Financial

Management, 2nd

Ed. Pearson Prentice Hall Inc., 2004.

Fact Book 2005. Jakarta Stock Exchange, 2005.

Fama, Eugene F. ; French, Kenneth R. “The Cross-Section of Expected Stock

Returns”, Journal of Finance, Vol. 47, No.2, 1992 : 427-465.

Indra W. Kusuma. “Financial Performances and Characteristics: Comparisons of U.S

Multinational and Domestics Firms”, Gadjah Mada International Journal of

Business, Vol.1, No.1, May 1999 : 11-28.

Investopedia. Financial Concepts: The Risk/Return Tradeoff,

http://www.investopedia.com/university/concepts/concepts1.asp, diakses 11

April 2006.

Johannes, Rene. “Pengaruh Krisis Moneter di Indonesia terhadap Kinerja Bisnis

Properti dan Harga Perdagangan 20 Sampel Saham Properti pada Bursa Efek

Jakarta”, Thesis Program Studi Magister Managament Universitas Indonesia,

2000.

Jones, Charles Parker. Investments : Analysis and Management, 9th ed. John Willey &

Sons, Inc., 2004.

87

Lev, Baruch and S. Ramu Thiagarajan. “Fundamental Information Analysis”, Journal

of Accounting Research, Vol. 31, No.2, 1993 : 190-215.

Michel, Allen and Israel Shaked. “Multinational Corporations vs. Domestic

Corporations: Financial Performance and Characteristics”, Journal of

International Business Studies, Vol. 17, No. 3, 1986: 98-100.

Ou, Jane A. and Stephen H. Penman. “Financial Statement Analysis and the

Prediction of Stock returns”, Journal of Accounting and Economics 11, 1989:

295-329.

Radcliffe, Robert C. Investment Concepts, Analysis, Strategy, 5th Ed.. Addison-

Wesley Education Publishers Inc., 1997.

Pakpahan, Surung Deodatus. “Profil Resiko Perdagangan Saham Sektoral Di Bursa

Efek Jakarta”, Thesis Program Studi Magister Managament Universitas

Indonesia, 2002.

Ritchie, John C. Fundamentals of Fundamental Analysis. Probus Publishing

Company, 1993.

Santoso, Singgih. SPSS Mengolah Data Statistik Secara Profesional. Elex Media

Komputindo, 2000.

Santoso, Singgih. Menguasai Statistik di Era Informasi dengan SPSS 14. Elex Media

Komputindo, 2006.

Sarwoko. Dasar-dasar Ekonometrika. Penerbit Andi, Edisi Pertama, 2005.

Setiawan Wijono. “Analisis Pengaruh Variabel PER, Size dan Leverage terhadap

Return Saham (Studi pada Saham-saham LQ-45 di Bursa Efek Jakarta)”, Thesis

Program Studi Magister Managament Universitas Indonesia, 2002.

Sharpe, William F. ; Alexander, Gordon J. ; Bailey, Jeffery V. Investasi, Edisi

Keenam, Jilid I. PT Indeks Kelompok Gramedia, 2005.

Widaryanto, Agus. Ekonometrika, Teori dan Aplikasi untuk Ekonomi dan Bisnis.

Penerbit Ekonosia, 2005.

Wikipedia. Fundamental Analysis.http://en.wikipedia.org/wiki/Fundamental_analysis

diakses 9 Mei 2006.

UU No. 8/1995 Tentang Pasar Modal

88

Website Bursa Efek Jakarta (BEJ). http://www.jsx.co.id

Website Bank Indonesia. www.bi.go.id

A-1

Lampiran A Saham-saham Sektor Aneka Industri

No. Kode Nama Perusahaan

1 ACAP Andhi Chandra Automotif P Tbk

2 ASII Astra International Tbk

3 AUTO Astra Otoparts Tbk

4 BRAM Branta Mulia Tbk

5 GDYR Goodyear Indonesia Tbk

6 GJTL Gajah Tunggal Tbk

7 IMAS Indomobil Sukses Int. I Tbk

8 INDS Indospring Tbk

9 LPIN Multi Prima Sejahtera Tbk

10 MASA Multistrada Arah Sarana Tbk

11 NPIS Nipress Tbk

12 PRAS Prima Alloy Steel Tbk

13 SMSM Selamat Sempurna Tbk

14 SQMI Sanex Qianjiang Motor Intl Tbk

15 SUGI Sugi Samapersada Tbk

16 ADMG Polychem Indonesia Tbk

17 ARGO Argo Pantes Tbk

18 CNTB Saham Seri B (Centex Tbk)

19 CNTX Centex (Saham Preferen) Tbk

20 DOID Delta dunia Petroindo Tbk

21 ERTX Eratex Djaja Tbk

22 ESTI Ever Shine Textile Inds. Tbk

23 HDTX Panasia Indosyntec Tbk

24 INDR Indorama Syntetics Tbk

25 KARW Karwell Indonesia Tbk

26 MYRX Hanson International Tbk

27 MYRXP Saham seri B Hanson Internatio

28 MYTX Apac Citra Centertex Tbk

29 PAFI Panasia Filament Intl Tbk

30 PBRX Pan Brothers Tex Tbk

31 POLY Polysindo Eka Persada Tbk

32 RDTX Roda Vivatex Tbk

33 RICY Ricky Putra Globalindo Tbk

34 SSTM Sunson Textile Manufacture Tbk

35 TEJA Texmaco Jaya Tbk

36 TFCO Tifico Tbk

37 BATA Sepatu Bata Tbk

A-2

38 BIMA Primarindo Asia Infrastr.Tbk

39 SIMM Surya Intrindo Makmur Tbk

40 IKBI Sumi Indo Kabel Tbk

41 JECC Jembo Cable Company Tbk

42 KBLI GT Kabel Indonesia Tbk

43 KBLM Kabelindo Murni Tbk

44 SCCO Sucaco Tbk

45 VOKS Voksel Electric Tbk

46 ARTI Arona Binasejati Tbk

47 ASIA Asia Grain International Tbk

48 CITA Cipta Panelutama Tbk

Sumber : BEJ

B

Lampiran B Saham-saham Sektor Properti dan Real Estate

1 BIPP Bhuwanatala Indah Permai Tbk

2 BKSL Bukit Sentul Tbk

3 BMSR Bintang Mitra Semestaraya Tbk

4 CKRA Ciptojaya Kontrindoreksa Tbk

5 CTRA Ciputra Development Tbk

6 CTRS Ciputra Surya Tbk

7 DART Duta Anggada Realty Tbk

8 DILD Dharmala Intiland Tbk

9 DUTI Duta Pertiwi Tbk

10 ELTY Bakrieland DevelopmentTbk

11 FMII Fortune Mate Indonesia Tbk

12 GMTD Makassar Tourism Dev. Tbk

13 JAKA Jaka Artha Graha Tbk

14 JIHD Jakarta Intl I Hotel & Dev. Tbk

15 JRPT Jaya Real Property Tbk

16 KARK Karka yasa Profilia Tbk

17 KIJA Kawasan Industri Jababeka Tbk

18 KPIG Kridaperdana Indahgraha Tbk

19 LAMI Lamicitra Nusantara Tbk

20 LPCK Lippo Cikarang Tbk

21 LPKR Lippo Karawaci Tbk

22 MDLN Modernland Realty Ltd. Tbk

23 MLND Mulialand Tbk

24 MORE Indonesia Prima Property Tbk

25 PTRA New Century Development Tbk

26 PUDP Pudjiadi Prestige Ltd. Tbk

27 PWON Pakuwon Jati Tbk

28 PWSI Panca Wiratama Sakti Tbk

29 RBMS Ristia Bintang Mahkotasejati T

30 RODA Roda Panggon Harapan Tbk

31 SIIP Suryainti Permata Tbk

32 SMDM Suryamas Dutamakmur Tbk

33 SMRA Summarecon Agung Tbk

34 ADHI Adhi Karya (Persero) Tbk

35 SSIA Surya Semesta Internusa Tbk

Sumber : BEJ

C

Lampiran C Nilai Kapitalisasi Pasar Saham Sektor Aneka Industri

No Kode Harga/Unit

(Rp)

Jumlah Saham

(unit)

Kapitalisasi Pasar

(Rp)

1 ASII 9,800 4,048,355,314 39,673,882,077,200

2 AUTO 2,850 771,157,280 2,197,798,248,000

3 GJTL 630 3,168,000,000 1,995,840,000,000

4 TEJA 2,950 360,000,000 1,062,000,000,000

5 IMAS 1,000 996,502,680 996,502,680,000

6 BRAM 1,310 450,000,000 589,500,000,000

7 HDTX 400 1,058,771,000 423,508,400,000

8 SMSM 310 1,298,668,800 402,587,328,000

9 TFCO 410 930,000,000 381,300,000,000

10 ARGO 1,300 264,705,000 344,116,500,000

11 GDYR 8,300 41,000,000 340,300,000,000

12 INDR 460 654,351,707 301,001,785,220

13 SSTM 355 836,707,000 297,030,985,000

14 RDTX 900 268,800,000 241,920,000,000

15 SCCO 1,100 205,583,400 226,141,740,000

16 ACAP 275 804,000,000 221,100,000,000

17 POLY 45 4,393,920,000 197,726,400,000

18 KBLI 60 3,075,000,000 184,500,000,000

19 BATA 13,250 13,000,000 172,250,000,000

20 PBRX 380 445,440,000 169,267,200,000

21 ESTI 80 2,015,208,720 161,216,697,600

22 ARTI 770 196,000,000 150,920,000,000

23 SIMM 150 1,000,000,000 150,000,000,000

24 RICY 220 641,717,510 141,177,852,200

25 MYRX 25 5,214,405,164 130,360,129,100

26 IKBI 420 306,000,000 128,520,000,000

27 CITA 400 288,097,000 115,238,800,000

28 MYTX 70 1,466,666,577 102,666,660,390

29 BIMA 1,150 86,000,000 98,900,000,000

30 KBLM 75 1,120,000,000 84,000,000,000

Sumber : BEJ, 28 Februari 2006

D

Lampiran D Nilai Kapitalisasi Pasar Saham Sektor Properti dan Real Estate

No Kode Harga/Unit

(Rp)

Jumlah Saham

(unit)

Kapitalisasi Pasar

(Rp)

1 LPKR 1,820 2,932,849,570 5,337,786,217,400

2 SMRA 850 1,967,204,800 1,672,124,080,000

3 KIJA 110 13,780,872,551 1,515,895,980,610

4 ADHI 810 1,801,320,000 1,459,069,200,000

5 DUTI 810 1,387,500,000 1,123,875,000,000

6 JRPT 1,900 550,000,000 1,045,000,000,000

7 CTRS 490 1,978,864,834 969,643,768,660

8 CTRA 420 1,612,500,000 677,250,000,000

9 MDLN 270 2,466,845,688 666,048,335,760

10 MLND 675 982,800,000 663,390,000,000

11 BKSL 115 5,434,000,000 624,910,000,000

12 SSIA 365 948,639,000 346,253,235,000

13 PWON 500 667,000,000 333,500,000,000

14 SIIP 230 1,051,741,063 241,900,444,490

15 PTRA 40 5,888,867,668 235,554,706,720

16 DILD 210 925,782,600 194,414,346,000

17 LPCK 250 696,000,000 174,000,000,000

18 SMDM 140 1,055,141,592 147,719,822,880

19 DART 250 550,000,000 137,500,000,000

20 OMRE 75 1,745,000,000 130,875,000,000

21 BIPP 60 1,638,218,259 98,293,095,540

22 JAKA 25 2,600,000,000 65,000,000,000

23 GMTD 320 101,538,000 32,492,160,000

24 BMSR 70 336,000,000 23,520,000,000

25 RBMS 70 326,722,500 22,870,575,000

26 RODA 35 591,000,000 20,685,000,000

27 KARK 25 480,111,500 12,002,787,500

28 KPIG 70 167,899,500 11,752,965,000

29 CKRA 55 176,400,000 9,702,000,000

30 PWSI 75 82,500,000 6,187,500,000

Sumber : BEJ, 28 Februari 2006

E-1

Lampiran E Harga, Dividen dan Return Bulanan Saham Aneka Industri

Periode Kode Harga Dividen Return Periode Kode Harga Dividen Return

Mar-05 ACAP 450 Mar-05 ASII 10,500

Apr-05 ACAP 445 -1.11% Apr-05 ASII 10,550 0.48%

May-05 ACAP 440 -1.12% May-05 ASII 11,700 10.90%

Jun-05 ACAP 440 10 2.27% Jun-05 ASII 12,700 270 10.85%

Jul-05 ACAP 425 -3.41% Jul-05 ASII 13,200 3.94%

Aug-05 ACAP 425 0.00% Aug-05 ASII 10,150 -23.11%

Sep-05 ACAP 425 0.00% Sep-05 ASII 9,750 -3.94%

Oct-05 ACAP 425 0.00% Oct-05 ASII 9,300 -4.62%

Nov-05 ACAP 425 0.00% Nov-05 ASII 9,100 -2.15%

Dec-05 ACAP 425 0.00% Dec-05 ASII 10,200 12.09%

Jan-06 ACAP 350 -17.65% Jan-06 ASII 10,400 1.96%

Feb-06 ACAP 275 -21.43% Feb-06 ASII 9,800 -5.77%

Mar-06 ACAP 270 -1.82% Mar-06 ASII 11,250 14.80%

Mar-05 ARGO 1,300 Mar-05 AUTO 2,650

Apr-05 ARGO 1,300 0.00% Apr-05 AUTO 2,300 -13.21%

May-05 ARGO 1,300 0.00% May-05 AUTO 2,750 19.57%

Jun-05 ARGO 1,300 0.00% Jun-05 AUTO 3,100 60 14.91%

Jul-05 ARGO 1,300 0.00% Jul-05 AUTO 3,225 4.03%

Aug-05 ARGO 1,300 0.00% Aug-05 AUTO 3,325 3.10%

Sep-05 ARGO 1,300 0.00% Sep-05 AUTO 3,150 -5.26%

Oct-05 ARGO 1,300 0.00% Oct-05 AUTO 3,225 2.38%

Nov-05 ARGO 1,300 0.00% Nov-05 AUTO 2,950 -8.53%

Dec-05 ARGO 1,300 0.00% Dec-05 AUTO 2,800 -5.08%

Jan-06 ARGO 1,300 0.00% Jan-06 AUTO 2,750 -1.79%

Feb-06 ARGO 1,300 0.00% Feb-06 AUTO 2,850 3.64%

Mar-06 ARGO 1,300 0.00% Mar-06 AUTO 2,900 1.75%

Mar-05 ARTI 1,470 Mar-05 BATA 14,400

Apr-05 ARTI 1,510 2.72% Apr-05 BATA 16,000 11.11%

May-05 ARTI 750 -50.33% May-05 BATA 14,500 -9.38%

Jun-05 ARTI 750 0.00% Jun-05 BATA 14,600 0.69%

Jul-05 ARTI 750 0.00% Jul-05 BATA 14,800 650 5.82%

Aug-05 ARTI 800 6.67% Aug-05 BATA 14,500 -2.03%

Sep-05 ARTI 800 0.00% Sep-05 BATA 14,500 0.00%

Oct-05 ARTI 810 1.25% Oct-05 BATA 14,500 0.00%

Nov-05 ARTI 800 -1.23% Nov-05 BATA 14,400 -0.69%

Dec-05 ARTI 790 -1.25% Dec-05 BATA 14,500 850 6.60%

Jan-06 ARTI 770 -2.53% Jan-06 BATA 13,100 -9.66%

Feb-06 ARTI 770 0.00% Feb-06 BATA 13,250 1.15%

Mar-06 ARTI 780 1.30% Mar-06 BATA 14,500 9.43%

E-2

Lampiran E Harga, Dividen dan Return Bulanan Saham Aneka Industri (lanjutan)

Periode Kode Harga Dividen Return Periode Kode Harga Dividen Return

Mar-05 BIMA 1,175 Mar-05 ESTI 75

Apr-05 BIMA 1,175 0.00% Apr-05 ESTI 75 0.00%

May-05 BIMA 1,175 0.00% May-05 ESTI 75 0.00%

Jun-05 BIMA 1,150 -2.13% Jun-05 ESTI 75 0.00%

Jul-05 BIMA 1,150 0.00% Jul-05 ESTI 75 0.00%

Aug-05 BIMA 1,150 0.00% Aug-05 ESTI 75 0.00%

Sep-05 BIMA 1,150 0.00% Sep-05 ESTI 75 0.00%

Oct-05 BIMA 1,150 0.00% Oct-05 ESTI 80 6.67%

Nov-05 BIMA 1,150 0.00% Nov-05 ESTI 80 0.00%

Dec-05 BIMA 1,150 0.00% Dec-05 ESTI 80 0.00%

Jan-06 BIMA 1,150 0.00% Jan-06 ESTI 80 0.00%

Feb-06 BIMA 1,150 0.00% Feb-06 ESTI 80 0.00%

Mar-06 BIMA 1,150 0.00% Mar-06 ESTI 80 0.00%

Mar-05 BRAM 800 Mar-05 GDYR 8,050

Apr-05 BRAM 800 0.00% Apr-05 GDYR 7,850 -2.48%

May-05 BRAM 1,000 25.00% May-05 GDYR 8,700 10.83%

Jun-05 BRAM 1,050 25 7.50% Jun-05 GDYR 9,000 3.45%

Jul-05 BRAM 1,100 4.76% Jul-05 GDYR 8,800 234 0.38%

Aug-05 BRAM 1,100 0.00% Aug-05 GDYR 8,100 -7.95%

Sep-05 BRAM 1,250 13.64% Sep-05 GDYR 7,850 -3.09%

Oct-05 BRAM 1,050 -16.00% Oct-05 GDYR 8,050 2.55%

Nov-05 BRAM 1,050 0.00% Nov-05 GDYR 8,050 0.00%

Dec-05 BRAM 940 -10.48% Dec-05 GDYR 8,000 -0.62%

Jan-06 BRAM 1,200 27.66% Jan-06 GDYR 8,400 5.00%

Feb-06 BRAM 1,310 9.17% Feb-06 GDYR 8,300 -1.19%

Mar-06 BRAM 1,250 -4.58% Mar-06 GDYR 8,500 2.41%

Mar-05 CITA 650 Mar-05 GJTL 860

Apr-05 CITA 650 0.00% Apr-05 GJTL 680 -20.93%

May-05 CITA 550 -15.38% May-05 GJTL 740 8.82%

Jun-05 CITA 550 0.00% Jun-05 GJTL 790 6.76%

Jul-05 CITA 400 -27.27% Jul-05 GJTL 740 -6.33%

Aug-05 CITA 400 0.00% Aug-05 GJTL 540 -27.03%

Sep-05 CITA 400 0.00% Sep-05 GJTL 560 3.70%

Oct-05 CITA 400 0.00% Oct-05 GJTL 530 -5.36%

Nov-05 CITA 400 0.00% Nov-05 GJTL 510 -3.77%

Dec-05 CITA 400 0.00% Dec-05 GJTL 560 9.80%

Jan-06 CITA 400 0.00% Jan-06 GJTL 630 12.50%

Feb-06 CITA 400 0.00% Feb-06 GJTL 630 0.00%

Mar-06 CITA 400 0.00% Mar-06 GJTL 650 3.17%

E-3

Lampiran E Harga, Dividen dan Return Bulanan Saham Aneka Industri (lanjutan)

Periode Kode Harga Dividen Return Periode Kode Harga Dividen Return

Mar-05 HDTX 500 Mar-05 INDR 690

Apr-05 HDTX 500 0.00% Apr-05 INDR 610 -11.59%

May-05 HDTX 500 0.00% May-05 INDR 600 -1.64%

Jun-05 HDTX 500 0.00% Jun-05 INDR 580 -3.33%

Jul-05 HDTX 350 -30.00% Jul-05 INDR 570 -1.72%

Aug-05 HDTX 400 14.29% Aug-05 INDR 425 -25.44%

Sep-05 HDTX 400 0.00% Sep-05 INDR 430 1.18%

Oct-05 HDTX 400 0.00% Oct-05 INDR 400 -6.98%

Nov-05 HDTX 450 12.50% Nov-05 INDR 440 10.00%

Dec-05 HDTX 400 -11.11% Dec-05 INDR 470 6.82%

Jan-06 HDTX 400 0.00% Jan-06 INDR 530 12.77%

Feb-06 HDTX 400 0.00% Feb-06 INDR 460 -13.21%

Mar-06 HDTX 400 0.00% Mar-06 INDR 465 1.09%

Mar-05 IKBI 530 Mar-05 KBLI 85

Apr-05 IKBI 530 0.00% Apr-05 KBLI 80 -5.88%

May-05 IKBI 520 -1.89% May-05 KBLI 80 0.00%

Jun-05 IKBI 520 7 1.35% Jun-05 KBLI 80 0.00%

Jul-05 IKBI 420 -19.23% Jul-05 KBLI 80 0.00%

Aug-05 IKBI 355 -15.48% Aug-05 KBLI 70 -12.50%

Sep-05 IKBI 360 1.41% Sep-05 KBLI 70 0.00%

Oct-05 IKBI 540 50.00% Oct-05 KBLI 70 0.00%

Nov-05 IKBI 500 -7.41% Nov-05 KBLI 70 0.00%

Dec-05 IKBI 430 -14.00% Dec-05 KBLI 70 0.00%

Jan-06 IKBI 400 -6.98% Jan-06 KBLI 70 0.00%

Feb-06 IKBI 420 5.00% Feb-06 KBLI 60 -14.29%

Mar-06 IKBI 450 7.14% Mar-06 KBLI 70 16.67%

Mar-05 IMAS 700 Mar-05 KBLM 80

Apr-05 IMAS 710 1.43% Apr-05 KBLM 75 -6.25%

May-05 IMAS 890 25.35% May-05 KBLM 85 13.33%

Jun-05 IMAS 930 4.49% Jun-05 KBLM 85 0.00%

Jul-05 IMAS 870 -6.45% Jul-05 KBLM 80 -5.88%

Aug-05 IMAS 750 -13.79% Aug-05 KBLM 75 -6.25%

Sep-05 IMAS 740 -1.33% Sep-05 KBLM 70 -6.67%

Oct-05 IMAS 730 -1.35% Oct-05 KBLM 70 0.00%

Nov-05 IMAS 720 -1.37% Nov-05 KBLM 75 7.14%

Dec-05 IMAS 1,030 43.06% Dec-05 KBLM 80 6.67%

Jan-06 IMAS 1,030 0.00% Jan-06 KBLM 70 -12.50%

Feb-06 IMAS 1,000 -2.91% Feb-06 KBLM 75 7.14%

Mar-06 IMAS 950 -5.00% Mar-06 KBLM 85 13.33%

E-4

Lampiran E Harga, Dividen dan Return Bulanan Saham Aneka Industri (lanjutan)

Periode Kode Harga Dividen Return Periode Kode Harga Dividen Return

Mar-05 MYRX 30 Mar-05 POLY 45

Apr-05 MYRX 25 -16.67% Apr-05 POLY 45 0.00%

May-05 MYRX 25 0.00% May-05 POLY 45 0.00%

Jun-05 MYRX 25 0.00% Jun-05 POLY 45 0.00%

Jul-05 MYRX 25 0.00% Jul-05 POLY 45 0.00%

Aug-05 MYRX 25 0.00% Aug-05 POLY 45 0.00%

Sep-05 MYRX 25 0.00% Sep-05 POLY 45 0.00%

Oct-05 MYRX 25 0.00% Oct-05 POLY 45 0.00%

Nov-05 MYRX 25 0.00% Nov-05 POLY 45 0.00%

Dec-05 MYRX 25 0.00% Dec-05 POLY 45 0.00%

Jan-06 MYRX 25 0.00% Jan-06 POLY 45 0.00%

Feb-06 MYRX 25 0.00% Feb-06 POLY 45 0.00%

Mar-06 MYRX 25 0.00% Mar-06 POLY 45 0.00%

Mar-05 MYTX 190 Mar-05 RDTX 890

Apr-05 MYTX 195 2.63% Apr-05 RDTX 890 0.00%

May-05 MYTX 180 -7.69% May-05 RDTX 850 -4.49%

Jun-05 MYTX 160 -11.11% Jun-05 RDTX 850 0.00%

Jul-05 MYTX 170 6.25% Jul-05 RDTX 800 -5.88%

Aug-05 MYTX 145 -14.71% Aug-05 RDTX 800 0.00%

Sep-05 MYTX 105 -27.59% Sep-05 RDTX 800 0.00%

Oct-05 MYTX 85 -19.05% Oct-05 RDTX 800 0.00%

Nov-05 MYTX 85 0.00% Nov-05 RDTX 800 0.00%

Dec-05 MYTX 75 -11.76% Dec-05 RDTX 830 3.75%

Jan-06 MYTX 75 0.00% Jan-06 RDTX 830 0.00%

Feb-06 MYTX 70 -6.67% Feb-06 RDTX 900 8.43%

Mar-06 MYTX 75 7.14% Mar-06 RDTX 900 0.00%

Mar-05 PBRX 385 Mar-05 RICY 520

Apr-05 PBRX 365 -5.19% Apr-05 RICY 550 5.77%

May-05 PBRX 370 1.37% May-05 RICY 530 -3.64%

Jun-05 PBRX 370 0.00% Jun-05 RICY 530 0.00%

Jul-05 PBRX 360 -2.70% Jul-05 RICY 500 -5.66%

Aug-05 PBRX 360 0.00% Aug-05 RICY 260 -48.00%

Sep-05 PBRX 350 -2.78% Sep-05 RICY 300 15.38%

Oct-05 PBRX 365 4.29% Oct-05 RICY 300 0.00%

Nov-05 PBRX 370 1.37% Nov-05 RICY 280 -6.67%

Dec-05 PBRX 375 1.35% Dec-05 RICY 255 -8.93%

Jan-06 PBRX 380 1.33% Jan-06 RICY 205 -19.61%

Feb-06 PBRX 380 0.00% Feb-06 RICY 220 7.32%

Mar-06 PBRX 385 1.32% Mar-06 RICY 240 9.09%

Sumber : BEJ

E-5

Lampiran E Harga, Dividen dan Return Bulanan Saham Aneka Industri (lanjutan)

Periode Kode Harga Dividen Return

Mar-05 SCCO 950

Apr-05 SCCO 950 0.00%

May-05 SCCO 1,000 5.26%

Jun-05 SCCO 1,050 5.00%

Jul-05 SCCO 1,050 0.00%

Aug-05 SCCO 1,150 9.52%

Sep-05 SCCO 1,060 -7.83%

Oct-05 SCCO 1,100 3.77%

Nov-05 SCCO 1,100 0.00%

Dec-05 SCCO 1,100 0.00%

Jan-06 SCCO 1,100 0.00%

Feb-06 SCCO 1,100 0.00%

Mar-06 SCCO 1,100 0.00%

Sumber : BEJ

F-1

Lampiran F Harga, Dividen dan Return Bulanan Saham Properti dan Real Estate

Periode Kode Harga Dividen Return Periode Kode Harga Dividen Return

Mar-05 BIPP 115 Mar-05 CTRA 650

Apr-05 BIPP 95 -17.39% Apr-05 CTRA 550 -15.38%

May-05 BIPP 90 -5.26% May-05 CTRA 550 0.00%

Jun-05 BIPP 80 -11.11% Jun-05 CTRA 620 12.73%

Jul-05 BIPP 85 6.25% Jul-05 CTRA 600 -3.23%

Aug-05 BIPP 65 -23.53% Aug-05 CTRA 350 -41.67%

Sep-05 BIPP 65 0.00% Sep-05 CTRA 320 -8.57%

Oct-05 BIPP 60 -7.69% Oct-05 CTRA 275 -14.06%

Nov-05 BIPP 50 -16.67% Nov-05 CTRA 280 1.82%

Dec-05 BIPP 60 20.00% Dec-05 CTRA 300 7.14%

Jan-06 BIPP 60 0.00% Jan-06 CTRA 445 48.33%

Feb-06 BIPP 60 0.00% Feb-06 CTRA 420 -5.62%

Mar-06 BIPP 60 0.00% Mar-06 CTRA 435 3.57%

Mar-05 BKSL 210 Mar-05 CTRS 1,630

Apr-05 BKSL 220 4.76% Apr-05 CTRS 1,370 -15.95%

May-05 BKSL 185 -15.91% May-05 CTRS 1,380 0.73%

Jun-05 BKSL 140 -24.32% Jun-05 CTRS 1,370 -0.72%

Jul-05 BKSL 140 0.00% Jul-05 CTRS 650 -52.55%

Aug-05 BKSL 115 -17.86% Aug-05 CTRS 385 -40.77%

Sep-05 BKSL 115 0.00% Sep-05 CTRS 360 -6.49%

Oct-05 BKSL 115 0.00% Oct-05 CTRS 320 -11.11%

Nov-05 BKSL 115 0.00% Nov-05 CTRS 370 15.63%

Dec-05 BKSL 115 0.00% Dec-05 CTRS 420 13.51%

Jan-06 BKSL 115 0.00% Jan-06 CTRS 540 28.57%

Feb-06 BKSL 115 0.00% Feb-06 CTRS 490 -9.26%

Mar-06 BKSL 115 0.00% Mar-06 CTRS 590 20.41%

Mar-05 BMSR 95 Mar-05 DART 340

Apr-05 BMSR 80 -15.79% Apr-05 DART 250 -26.47%

May-05 BMSR 85 6.25% May-05 DART 220 -12.00%

Jun-05 BMSR 80 -5.88% Jun-05 DART 220 0.00%

Jul-05 BMSR 80 0.00% Jul-05 DART 220 0.00%

Aug-05 BMSR 75 -6.25% Aug-05 DART 210 -4.55%

Sep-05 BMSR 55 -26.67% Sep-05 DART 270 28.57%

Oct-05 BMSR 80 45.45% Oct-05 DART 270 0.00%

Nov-05 BMSR 80 0.00% Nov-05 DART 245 -9.26%

Dec-05 BMSR 75 -6.25% Dec-05 DART 280 14.29%

Jan-06 BMSR 65 -13.33% Jan-06 DART 260 -7.14%

Feb-06 BMSR 70 7.69% Feb-06 DART 250 -3.85%

Mar-06 BMSR 65 -7.14% Mar-06 DART 300 20.00%

Sumber : BEJ

F-2

Lampiran F Harga, Dividen dan Return Bulanan Saham Properti dan Real Estate (lanjutan)

Periode Kode Harga Dividen Return Periode Kode Harga Dividen Return

Mar-05 DILD 360 Mar-05 JAKA 25

Apr-05 DILD 325 -9.72% Apr-05 JAKA 25 0.00%

May-05 DILD 320 -1.54% May-05 JAKA 25 0.00%

Jun-05 DILD 315 -1.56% Jun-05 JAKA 25 0.00%

Jul-05 DILD 290 -7.94% Jul-05 JAKA 25 0.00%

Aug-05 DILD 205 -29.31% Aug-05 JAKA 25 0.00%

Sep-05 DILD 165 -19.51% Sep-05 JAKA 25 0.00%

Oct-05 DILD 185 12.12% Oct-05 JAKA 25 0.00%

Nov-05 DILD 185 0.00% Nov-05 JAKA 25 0.00%

Dec-05 DILD 185 0.00% Dec-05 JAKA 25 0.00%

Jan-06 DILD 220 18.92% Jan-06 JAKA 25 0.00%

Feb-06 DILD 210 -4.55% Feb-06 JAKA 25 0.00%

Mar-06 DILD 210 0.00% Mar-06 JAKA 25 0.00%

Mar-05 DUTI 1,020 Mar-05 JRPT 2,525

Apr-05 DUTI 940 -7.84% Apr-05 JRPT 2,475 -1.98%

May-05 DUTI 1,030 9.57% May-05 JRPT 2,400 -3.03%

Jun-05 DUTI 1,150 11.65% Jun-05 JRPT 2,350 25 -1.04%

Jul-05 DUTI 1,020 -11.30% Jul-05 JRPT 2,350 0.00%

Aug-05 DUTI 710 -30.39% Aug-05 JRPT 1,730 -26.38%

Sep-05 DUTI 680 -4.23% Sep-05 JRPT 1,900 9.83%

Oct-05 DUTI 670 -1.47% Oct-05 JRPT 1,900 0.00%

Nov-05 DUTI 620 -7.46% Nov-05 JRPT 1,900 0.00%

Dec-05 DUTI 650 4.84% Dec-05 JRPT 1,890 -0.53%

Jan-06 DUTI 840 29.23% Jan-06 JRPT 1,900 0.53%

Feb-06 DUTI 810 -3.57% Feb-06 JRPT 1,900 0.00%

Mar-06 DUTI 830 2.47% Mar-06 JRPT 2,300 21.05%

Mar-05 GMTD 340 Mar-05 KARK 35

Apr-05 GMTD 340 0.00% Apr-05 KARK 25 -28.57%

May-05 GMTD 325 -4.41% May-05 KARK 25 0.00%

Jun-05 GMTD 325 0.00% Jun-05 KARK 30 20.00%

Jul-05 GMTD 325 0.00% Jul-05 KARK 30 0.00%

Aug-05 GMTD 325 0.00% Aug-05 KARK 25 -16.67%

Sep-05 GMTD 325 0.00% Sep-05 KARK 25 0.00%

Oct-05 GMTD 325 0.00% Oct-05 KARK 25 0.00%

Nov-05 GMTD 325 0.00% Nov-05 KARK 30 20.00%

Dec-05 GMTD 365 12.31% Dec-05 KARK 25 -16.67%

Jan-06 GMTD 310 -15.07% Jan-06 KARK 25 0.00%

Feb-06 GMTD 320 3.23% Feb-06 KARK 25 0.00%

Mar-06 GMTD 335 4.69% Mar-06 KARK 25 0.00%

Sumber : BEJ

F-3

Lampiran F Harga, Dividen dan Return Bulanan Saham Properti dan Real Estate (lanjutan)

Periode Kode Harga Dividen Return Periode Kode Harga Dividen Return

Mar-05 KIJA 145 Mar-05 MDLN 370

Apr-05 KIJA 115 -20.69% Apr-05 MDLN 280 -24.32%

May-05 KIJA 125 8.70% May-05 MDLN 290 3.57%

Jun-05 KIJA 125 0.00% Jun-05 MDLN 290 0.00%

Jul-05 KIJA 125 0.00% Jul-05 MDLN 290 0.00%

Aug-05 KIJA 90 -28.00% Aug-05 MDLN 195 -32.76%

Sep-05 KIJA 100 11.11% Sep-05 MDLN 160 -17.95%

Oct-05 KIJA 90 -10.00% Oct-05 MDLN 155 -3.13%

Nov-05 KIJA 85 -5.56% Nov-05 MDLN 150 -3.23%

Dec-05 KIJA 90 5.88% Dec-05 MDLN 165 10.00%

Jan-06 KIJA 90 0.00% Jan-06 MDLN 240 45.45%

Feb-06 KIJA 110 22.22% Feb-06 MDLN 270 12.50%

Mar-06 KIJA 140 27.27% Mar-06 MDLN 285 5.56%

Mar-05 LPCK 360 Mar-05 MLND 675

Apr-05 LPCK 335 -6.94% Apr-05 MLND 675 0.00%

May-05 LPCK 310 -7.46% May-05 MLND 675 0.00%

Jun-05 LPCK 290 -6.45% Jun-05 MLND 675 0.00%

Jul-05 LPCK 300 3.45% Jul-05 MLND 675 0.00%

Aug-05 LPCK 280 -6.67% Aug-05 MLND 675 0.00%

Sep-05 LPCK 320 14.29% Sep-05 MLND 675 0.00%

Oct-05 LPCK 325 1.56% Oct-05 MLND 675 0.00%

Nov-05 LPCK 290 -10.77% Nov-05 MLND 675 0.00%

Dec-05 LPCK 255 -12.07% Dec-05 MLND 675 0.00%

Jan-06 LPCK 270 5.88% Jan-06 MLND 675 0.00%

Feb-06 LPCK 250 -7.41% Feb-06 MLND 675 0.00%

Mar-06 LPCK 245 -2.00% Mar-06 MLND 675 0.00%

Mar-05 LPKR 1,500 Mar-05 OMRE 110

Apr-05 LPKR 1,480 -1.33% Apr-05 OMRE 110 0.00%

May-05 LPKR 1,470 -0.68% May-05 OMRE 110 0.00%

Jun-05 LPKR 1,470 0.00% Jun-05 OMRE 110 0.00%

Jul-05 LPKR 1,630 10.88% Jul-05 OMRE 110 0.00%

Aug-05 LPKR 1,620 -0.61% Aug-05 OMRE 110 0.00%

Sep-05 LPKR 1,630 0.62% Sep-05 OMRE 90 -18.18%

Oct-05 LPKR 1,650 1.23% Oct-05 OMRE 90 0.00%

Nov-05 LPKR 1,680 1.82% Nov-05 OMRE 90 0.00%

Dec-05 LPKR 1,750 4.17% Dec-05 OMRE 75 -16.67%

Jan-06 LPKR 1,800 2.86% Jan-06 OMRE 75 0.00%

Feb-06 LPKR 1,820 1.11% Feb-06 OMRE 75 0.00%

Mar-06 LPKR 1,980 8.79% Mar-06 OMRE 125 66.67%

Sumber : BEJ

F-4

Lampiran F Harga, Dividen dan Return Bulanan Saham Properti dan Real Estate (lanjutan)

Periode Kode Harga Dividen Return Periode Kode Harga Dividen Return

Mar-05 PWON 510 Mar-05 SIIP 400

Apr-05 PWON 440 -13.73% Apr-05 SIIP 335 -16.25%

May-05 PWON 470 6.82% May-05 SIIP 350 4.48%

Jun-05 PWON 500 6.38% Jun-05 SIIP 370 5.71%

Jul-05 PWON 455 -9.00% Jul-05 SIIP 370 0.00%

Aug-05 PWON 450 -1.10% Aug-05 SIIP 255 -31.08%

Sep-05 PWON 485 7.78% Sep-05 SIIP 210 -17.65%

Oct-05 PWON 420 -13.40% Oct-05 SIIP 185 -11.90%

Nov-05 PWON 420 0.00% Nov-05 SIIP 190 2.70%

Dec-05 PWON 465 10.71% Dec-05 SIIP 190 0.00%

Jan-06 PWON 420 -9.68% Jan-06 SIIP 235 23.68%

Feb-06 PWON 500 19.05% Feb-06 SIIP 230 -2.13%

Mar-06 PWON 500 0.00% Mar-06 SIIP 235 2.17%

Mar-05 RBMS 100 Mar-05 SMDM 195

Apr-05 RBMS 95 -5.00% Apr-05 SMDM 150 -23.08%

May-05 RBMS 100 5.26% May-05 SMDM 170 13.33%

Jun-05 RBMS 90 -10.00% Jun-05 SMDM 160 -5.88%

Jul-05 RBMS 90 0.00% Jul-05 SMDM 140 -12.50%

Aug-05 RBMS 85 -5.56% Aug-05 SMDM 100 -28.57%

Sep-05 RBMS 70 -17.65% Sep-05 SMDM 100 0.00%

Oct-05 RBMS 70 0.00% Oct-05 SMDM 65 -35.00%

Nov-05 RBMS 60 -14.29% Nov-05 SMDM 40 -38.46%

Dec-05 RBMS 60 0.00% Dec-05 SMDM 110 175.00%

Jan-06 RBMS 80 33.33% Jan-06 SMDM 120 9.09%

Feb-06 RBMS 70 -12.50% Feb-06 SMDM 140 16.67%

Mar-06 RBMS 65 -7.14% Mar-06 SMDM 125 -10.71%

Mar-05 RODA 90 Mar-05 SMRA 980

Apr-05 RODA 80 -11.11% Apr-05 SMRA 870 -11.22%

May-05 RODA 85 6.25% May-05 SMRA 960 10.34%

Jun-05 RODA 90 5.88% Jun-05 SMRA 1030 7.29%

Jul-05 RODA 85 -5.56% Jul-05 SMRA 1050 18 3.69%

Aug-05 RODA 60 -29.41% Aug-05 SMRA 770 -26.67%

Sep-05 RODA 55 -8.33% Sep-05 SMRA 740 -3.90%

Oct-05 RODA 50 -9.09% Oct-05 SMRA 730 -1.35%

Nov-05 RODA 30 -40.00% Nov-05 SMRA 740 1.37%

Dec-05 RODA 50 66.67% Dec-05 SMRA 750 1.35%

Jan-06 RODA 50 0.00% Jan-06 SMRA 870 16.00%

Feb-06 RODA 35 -30.00% Feb-06 SMRA 850 -2.30%

Mar-06 RODA 40 14.29% Mar-06 SMRA 1030 21.18%

Sumber : BEJ

F-5

Lampiran F Harga, Dividen dan Return Bulanan Saham Properti dan Real Estate (lanjutan)

Periode Kode Harga Dividen Return

Mar-05 SSIA 530

Apr-05 SSIA 450 -15.09%

May-05 SSIA 460 2.22%

Jun-05 SSIA 445 -3.26%

Jul-05 SSIA 435 -2.25%

Aug-05 SSIA 330 -24.14%

Sep-05 SSIA 400 21.21%

Oct-05 SSIA 315 -21.25%

Nov-05 SSIA 325 3.17%

Dec-05 SSIA 325 0.00%

Jan-06 SSIA 350 7.69%

Feb-06 SSIA 365 4.29%

Mar-06 SSIA 455 24.66%

Sumber : BEJ

G

Lampiran G Expected Return, Standar Deviasi Return, dan Sharpe’s Measure Saham Aneka Industri

No. Saham Expected return

Excess return

Standar Deviasi Return

Sharpe's Measure

1 ACAP -3.99% -4.85% 0.075673384 -0.641511304

2 ARGO 0.00% -0.87% 0 0

3 ARTI -5.14% -6.01% 0.148959236 -0.403508431

4 ASII 0.75% -0.11% 0.104882692 -0.010826652

5 AUTO 0.92% 0.05% 0.092282644 0.005260743

6 BATA 0.89% 0.03% 0.06488888 0.004304273

7 BIMA -0.18% -1.05% 0.006142024 -1.702502438

8 BRAM 3.99% 3.13% 0.129967744 0.240534712

9 CITA -3.97% -4.83% 0.086804411 -0.556627007

10 ESTI 0.54% -0.33% 0.019245009 -0.170097799

11 GDYR 0.67% -0.19% 0.046727974 -0.041170302

12 GJTL -2.31% -3.17% 0.121438454 -0.261253277

13 HDTX -1.84% -2.71% 0.111464915 -0.243033446

14 IKBI -1.24% -2.11% 0.178179055 -0.1184743

15 IMAS 2.58% 1.71% 0.154970826 0.110400232

16 INDR -3.24% -4.10% 0.106505165 -0.38513772

17 KBLI -1.60% -2.47% 0.07695184 -0.321184166

18 KBLM 0.51% -0.36% 0.085653206 -0.042046265

19 MYRX -1.51% -2.37% 0.048112522 -0.493527586

20 MYTX -7.45% -8.32% 0.105945387 -0.785342556

21 PBRX 0.00% -0.87% 0.025127318 -0.344892845

22 POLY 0.00% -0.87% 0 0

23 RDTX 0.09% -0.77% 0.035639588 -0.217025244

24 RICY -6.24% -7.11% 0.165489184 -0.429434854

25 SCCO 1.23% 0.36% 0.042454279 0.085401419

Sumber : Pengolahan Data

H

Lampiran H Expected Return, Standar Deviasi Return, dan Sharpe’s Measure Saham Properti dan

Real Estat

No. Saham Expected return

Excess Return

Standar Deviasi Return

Sharpe's Measure

1 BIPP -5.28% -6.14% 0.117838884 -0.52137628

2 BKSL -4.89% -5.76% 0.09289925 -0.620125935

3 BMSR -3.11% -3.98% 0.176487472 -0.225486568

4 CTRA -3.29% -4.16% 0.20960079 -0.198382876

5 CTRS -8.12% -8.99% 0.239508412 -0.375201922

6 DART -1.04% -1.90% 0.148853031 -0.127926771

7 DILD -4.39% -5.26% 0.126955221 -0.414231109

8 DUTI -1.70% -2.57% 0.14481247 -0.177451713

9 GMTD -0.12% -0.99% 0.062547088 -0.158281725

10 JAKA 0.00% -0.87% 0 0

11 JRPT -0.69% -1.55% 0.106616631 0

12 KIJA -0.29% -1.16% 0.15966603 -0.072565451

13 KARK -2.76% -3.63% 0.139215242 -0.260863183

14 LPCK -3.16% -4.02% 0.077681648 -0.517856072

15 LPKR 2.34% 1.47% 0.038252056 0.385324609

16 MDLN -2.15% -3.02% 0.199352849 -0.151402572

17 MLND 0.00% -0.87% 0 0

18 OMRE 1.07% 0.20% 0.212526669 0.009615224

19 PWON -0.16% -1.03% 0.103043198 0

20 RBMS -3.53% -4.39% 0.132243997 -0.332174598

21 RODA -6.53% -7.40% 0.273986039 -0.270126782

22 SIIP -4.34% -5.20% 0.140724802 -0.369668759

23 SMDM -3.64% -4.50% 0.565871525 -0.079603177

24 SMRA 0.56% -0.31% 0.125065972 -0.024686743

25 SSIA -1.26% -2.13% 0.148556679 -0.14338436

Sumber : Pengolahan Data

I

Lampiran I Perhitungan Sharpe’s Measure IHSG

Periode IHSG Return IHSG

Mar-05 1080.165

Apr-05 1029.613 -4.68%

May-05 1088.169 5.69%

Jun-05 1122.376 3.14%

Jul-05 1182.301 5.34%

Aug-05 1050.09 -11.18%

Sep-05 1079.275 2.78%

Oct-05 1066.224 -1.21%

Nov-05 1096.641 2.85%

Dec-05 1162.635 6.02%

Jan-06 1232.321 5.99%

Feb-06 1230.664 -0.13%

Mar-06 1322.974 7.50%

Expected Return : 1.70%

SBI Rate : 0.87%

Starndar deviasi return : 0.0542

Sharpe’s measure : 0.1546

J

Lampiran J Perbandingan Sharpe’s Measure untuk Aneka Industri, Properti dan IHSG

Perbandingan Sharpe' Measure

-2.0000000

-1.5000000

-1.0000000

-0.5000000

0.0000000

0.5000000

1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25

Saham

Sharpe's Measure

Aneka Properti IHSG

Sumber : Hasil Perhitungan

K

Lampiran K Karakteristik Keuangan Sektor Aneka Industri

Saham PER PBV DER

ACAP 18.09 3.2 0.25

ARGO -1.5 -1.57 -8.86

ARTI 90.45 2.08 1.95

ASII 7.19 2.36 1.18

AUTO 6.62 1.06 0.62

BATA 5.19 1.04 0.5

BIMA -3.37 -0.52 -1.41

BRAM 8.49 0.51 1.18

CITA -58.67 24.71 3.61

ESTI -10.89 0.47 0.57

GDYR 14.11 1.23 0.54

GJTL 4.31 1.22 2.76

HDTX -16.06 0.97 3.04

IKBI 23.97 0.56 0.41

IMAS -15.83 5.58 18.99

INDR 8.89 0.19 1.25

KBLI -2.1 -13.04 -23.25

KBLM -3.1 0.61 0.83

MYRX 28.29 0.23 1.14

MYTX -2.07 0.81 8.66

PBRX 18.18 1.94 0.57

POLY -0.1 -0.02 -1.66

RDTX 19.14 0.82 0.19

RICY 8.34 1.05 0.36

SCCO -6.11 0.94 1.77

Sumber : Fact Book 2005

L

Lampiran L Karakteristik Keuangan Sektor Properti

Saham PER PBV DER

BIPP 4.03 0.6 0.38

BKSL -8.35 0.49 0.51

BMSR -26.97 0.19 0.13

CTRA -3.46 -3.38 -19.64

CTRS 23.77 1.72 0.82

DART -1.07 -0.07 -2.21

DILD -3.94 -3.83 -41.86

DUTI 18.61 0.66 1.58

GMTD 6.75 0.61 2.73

JAKA 50.99 0.27 0.1

JRPT 16.94 0.91 0.72

KIJA 169.06 1.08 0.35

KARK 12.7 0.19 0.51

LPCK 9.38 0.62 1.56

LPKR 11.38 2.31 2.67

MDLN -5.03 -1.79 -10.84

MLND -3.86 -1.96 -4.93

MORE 6.49 0.82 2.21

PWON 1.62 -0.34 -4.71

RBMS -22.63 0.22 0.12

RODA -45.99 0.66 0.08

SIIP 2.34 0.33 0.29

SMDM -64.68 -0.34 -7.51

SMRA 7.96 1.81 1.28

SSIA -6.52 1.16 3.99

Sumber : Fact Book 2005

M

Lampiran M Tabel Durbin-Watson