BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
4.2 Hasil Penelitian
4.2.1 Hasil Uji Statistik Deskriptif
Sebelum melakukan analisis data panel pertama sekali perlu dilakukan statistik deskriptif. Statistik deskriptif memberikan gambaran atau deskripsi suatu data yang dilihat dari nilai rata-rata (mean), standar deviasi, varian, maksimum, minimum, sum, range, kurtosis dan skewness (Ghozali, 2013: 19). Dalam penelitian ini, variabel yang digunakan dalam perhitungan statistik deskriptif adalah kinerja reksa dana, fund longevity, fund cash flow, dan fund size. Berdasarkan analisis statistik deskriptif diperoleh gambaran sampel sebagai berikut:
Tabel 4.1
Statistik Deskriptif dari Kinerja Reksa Dana, Fund Longevity, Fund Cash Flow, dan Fund Size
Kinerja Fund Longevity Fund Cash Flow Fund Size
Mean 0.118158 8.451220 0.032662 26.71013 Median 0.027435 7.000000 -8.62E-08 26.74487 Maximum 0.822504 18.50000 1.789330 30.03688 Minimum -0.322630 1.416667 -0.074111 23.94726 Std. Dev. 0.290205 4.466835 0.158920 1.696539 Observations 164 164 164 164 Cross sections 41 41 41 41
Sumber: Hasil Olahan Eviews 7 (2016)
Pada Tabel 4.1 diketahui sebanyak 41 sampel data yang diambil dari Badan Pengawas Pasar Modal-Lembaga Keuangan (BAPEPAM-LK) periode 2011 hingga 2014 dan dapat diuraikan sebagai berikut:
1. Dari 41 sampel (N) fund longevity, nilai terkecil (minimum) adalah milik reksa dana Rhb Alpha Sector Rotation yaitu sebesar 1.416667 dan nilai terbesar (maximum) adalah milik reksa dana Danareksa Mawar yaitu sebesar 18.50000. Rata-rata fund longevity dari 41 sampel adalah 8.451220, dengan standar deviasi sebesar 4.466835.
2. Dari 41 sampel (N) fund cash flow, nilai terkecil (minimum) adalah milik
Reksa Dana BNP Paribas Solaris yaitu sebesar -0.074111 dan nilai terbesar (maximum) adalah milik Reksa Dana Millenium Equity yaitu sebesar 1.789330. Rata-rata fund cash flow dari 41 sampel adalah 0.032662, dengan standar deviasi sebesar 0.158920 .
3. Dari 41 sampel (N) fund size, nilai terkecil (minimum) adalah milik reksa dana Grow-2-Prosper yaitu sebesar 23.94726 dan nilai terbesar (maximum) adalah milik reksa dana Schroder Dana Prestasi Plus yaitu sebesar 30.03688.
Rata-rata fund size dari 41 sampel adalah 26.71013, dengan standar deviasi sebesar 1.696539.
4. Dari 41 sampel (N) kinerja reksa dana, nilai kinerja reksa dana terkecil
(minimum) adalah milik Reksa Dana Danareksa Mawar Fokus 10 yaitu sebesar -0.322630 dan nilai terbesar (maximum) adalah milik Reksa Dana BNP Paribas Insfrastruktur Plus yaitu sebesar 0.822504. Rata-rata kinerja reksa dana dari 41 sampel adalah 0.118158, dengan standar deviasi sebesar 0.290205.
4.2.2 Uji Asumsi Klasik 4.2.2.1Uji Multikolinearitas
Uji multikolinieritas digunakan untuk mengetahui korelasi antar variabel independen. Model regresi yang baik adalah model yang tidak terdapat korelasi antara variabel independen atau korelasi antar variabel independennya rendah. Dalam penelitian ini, gejala multikolinearitas dapat dilihat dari nilai korelasi antar variabel yang terdapat dalam matriks korelasi. Jika terdapat nilai korelasi di atas 0,8 antar variabel bebas, maka diindikasi terjadi multikolinearitas menurut Gujarati dalam Gio (2015:31). Hasil uji multikolinearitas disajikan pada Tabel 4.2.
Tabel 4.2 Uji Multikolinearitas dengan Matriks Korelasi
Fund Longevity Fund Cash Flow Fund Size
Fund Longevity 1 -0.104339 0.179141
Fund Cash Flow -0.104339 1 -0.026650
Fund Size 0.179141 -0.026650 1
Dari hasil pengujian multikolinearitas pada Tabel 4.2 dapat disimpulkan bahwa tidak terdapat gejala multikolinearitas antar variabel independen. Hal ini karena nilai korelasi antar variabel independen tidak lebih dari 0,8.
4.2.2.2Uji Heteroskedastisitas
Uji heteroskedastisitas bertujuan menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan variance dari residual satu pengamatan kepengamatan yang lain. Deteksi ada tidaknya heteroskedastisitas dapat dilakukan dengan Uji White. Dasar pengambilan keputusan adalah melihat angka probabilitas dari statistik uji White, dengan ketentuan sebagai berikut (Gio, 2015:59).
Tabel 4.3 Uji Heteroskedastisitas dengan Uji White Heteroskedasticity Test: White
F-statistic 1.795377 Prob. F(3,160) 0.1502 Obs*R-squared 5.340988 Prob. Chi-Square(3) 0.1485
Scaled explained SS 3.837366 Prob. Chi-Square(3) 0.2796
Sumber: Hasil Olahan Eviews 2016
Berdasarkan Tabel 4.3, nilai Prob. Chi-Square dari Obs *R-squared = 0.1485≥0.05, maka asumsi homoskedastisitas terpenuhi. Dengan kata lain, tidak terjadi gejala heteroskedastisitas yang tinggi pada residual.
4.2.2.3Uji Autokorelasi
Menurut Field (2009:220-221) nilai statistik dari uji Durbin-Watson yang lebih kecil dari 1 atau lebih besar dari 3 diindikasi terjadi autokorelasi
Tabel 4.4 Uji Autokorelasi dengan Uji Durbin-Watson
F-statistic 1.795377 Durbin-Watson stat 2.095737 Prob(F-statistic) 0.150201
Berdasarkan Tabel 4.4, nilai dari statistik Durbin-Watson adalah 2.095737. Perhatikan bahwa karena nilai statistik Durbin-Watson terletak di antara 1 dan 3, maka asumsi non-autokorelasi terpenuhi.
4.2.3 Pemilihan Model Data Panel
Metode estimasi dalam teknik regresi data panel dapat menggunakan tiga pendekatan alternatif. Pendekatan-pendekatan tersebut ialah (1) Metode Common-Constant (The Pooled OLS Method), (2) Metode Fixed Effect (FEM), dan (3) Metode Random Effect (REM).
4.2.3.1Penentuan Model Estimasi antara Common Effect Model (CEM) dan Fixed Effect Model (FEM) dengan Uji Chow
Untuk menentukan apakah model estimasi CEM atau FEM dalam membentuk model regresi, maka digunakan uji Chow. Hipotesis yang diuji sebagai berikut.
�0: Model CEM lebih baik dibandingkan model FEM.
�1: Model FEM lebih baik dibandingkan model CEM Aturan pengambilan keputusan terhadap hipotesis sebagai berikut.
Jika nilai probabilitas cross section F < 0,05, maka �0 ditolak dan �1 diterima.
Jika nilai probabilitas cross section F ≥ 0,05, maka �0 diterima dan �1 ditolak.
Tabel 4.5 Hasil dari Uji Chow Redundant Fixed Effects Tests
Pool: JULIA
Test cross-section fixed effects
Effects Test Statistic d.f. Prob. Cross-section F 1.731667 (40,120) 0.0122 Cross-section Chi-square 74.729096 40 0.0007
Sumber: Hasil Olahan Eviews 2016
Berdasarkan hasil dari uji Chow pada Tabel 4.5, diketahui nilai probabilitas cross section F adalah 0.0122. Karena nilai probabilitas < 0,05, maka model estimasi yang digunakan adalah model FEM.
4.2.3.2Penentuan Model Estimasi antara Fixed Effect Model (FEM) dan Random Effect Model (REM) dengan Uji Hausman
Untuk menentukan apakah model estimasi FEM atau REM dalam membentuk model regresi, maka digunakan uji Hausman. Hipotesis yang diuji sebagai berikut:
�0: Model REM lebih baik dibandingkan model FEM
�1: Model FEM lebih baik dibandingkan model REM Aturan pengambilan keputusan terhadap hipotesis sebagai berikut:
Jika nilai probabilitas cross section random < 0,05, maka �0 ditolak dan �1 diterima.
Jika nilai probabilitas cross section random 0,05, maka �0 diterima dan
�1 ditolak.
Tabel 4.6 Hasil dari Uji Hausman Correlated Random Effects - Hausman Test Pool: JULIA
Test cross-section random effects Test Summary
Chi-Sq.
Statistic Chi-Sq. d.f. Prob. Cross-section random 64.924692 3 0.0000
Sumber: Hasil Olahan Eviews 2016
Dari hasil uji Hausman dapat dilihat probabilitas cross section random sebesar 0.0000 dan angka ini lebih kecil dari nilai signifikan 0,05. Artinya dengan tingkat keyakinan 95% model yang tepat adalah Fixed Effect Model (FEM).