BAB IV : Hasil Penelitian dan Pembahasan
B. Hasil Penelitian
2. Uji Hipotesis
a. Pengujian Simultan (Uji Signifikansi F)
Nilai F hitung digunakan untuk menguji ketepatan (kelayakan) model regresi yang digunakan (goodness of fit). Uji F ini juga sering disebut sebagai uji simultan, untuk menguji apakah semua variabel bebas yang digunakan dalam model regresi memiliki pengaruh secara bersama - sama (simultan) terhadap variabel terikat. Artinya dalam penelitian ini uji F digunakan untuk melihat pengaruh secara bersama - sama variabel SBIS, inflasi, kurs, BI 7 days repo rate dan JII terhadap Net Asset Value reksa dana saham syariah.
Adapun cara pengujian dalam uji F ini, yaitu dengan menggunakan salah satu tabel output SPSS yang disebut dengan tabel ANOVA (Analysis of Variance) dengan melihat nilai signifikasinya. Sebelum menentukan hasil uji F, penelitian ini terlebih dahulu menentukan level of significant (α) yaitu 0,05 atau 5%. Jika nilai Sign. > 0,05 (α) maka H1 ditolak, sebaliknya jika nilai Sign. < 0,05 (α) maka H1 diterima (Suliyanto, 2011:155).
Selain itu, dapat juga dilihat dengan membandingkan nilai Fhitung dengan nilai Ftabel. Perhitungan Ftabel menggunakan derajat bebas (db) atau agree of freedom (df) = α; (k-1), (n-k) (11). Di mana: n adalah jumlah pengamatan (ukuran sampel), k adalah jumlah variabel bebas dan terikat. Apabila nilai Fhitung < nilai Ftabel maka H1 ditolak, sebaliknya jika nilai Fhitung > nilai Ftabel maka dan H1 diterima (Suliyanto, 2011:155).
b. Pengujian Parsial atau Individu (Uji Signifikansi t)
Uji t merupakan suatu pengujian yang bertujuan untuk mengetahui apakah koefisien regresi signifikan atau tidak (Nachrowi dan Usman, 2008:24). Nilai t hitung digunakan untuk menguji pengaruh secara parsial (per variabel) terhadap variabel terikatnya,
apakah variabel tersebut memiliki pengaruh yang berarti terhadap variabel terikatnya atau tidak (Suliyanto, 2011:112).
Salah satu cara penilaian uji t ini dengan melihat tabel output SPSS yaitu tabel Coefficients dengan melihat nilai signifikasinya. Nilai α dalam penelitian ini menggunakan 0,05 atau 5%. Jika nilai Sign. > 0,05 (α) maka H2, H3, H4, H5, H6 ditolak, sebaliknya jika nilai Sign. < 0,05 (α) maka H2, H3, H4, H5, H6 diterima (Suliyanto, 2011:155)
Selain itu, dapat juga dilihat dengan membandingkan nilai thitung dengan nilai ttabel. Dalam tabel distribusi t terdapat istilah one tail dan
two tail. Penggunaan tabel one tail atau two tail tergantung pada
hipotesis yang diajukan. Jika hipotesis yang diajukan sudah menunjukkan arah, misalkan terdapat pengaruh positif, maka menggunakan one tail sebelah kanan. Akan tetapi jika belum menunjukkan arah, misalnya terdapat pengaruh (tidak menunjukkan pengaruh positif atau negatif) maka menggunakan two tail.
Jika menggunakan one tail maka derajat bebas (db) atau agree
of freedom (df): α, (n-k) (12), tetapi jika menggunakan two tail maka
derajat bebasnya adalah df: (α/2), (n-k) (13). Keterangan: n = jumlah pengamatan (ukuran sampel); dan k = jumlah variabel bebas dan terikat. Apabila nilai thitung < nilai ttabel maka H2, H3, H4, H5, H6 ditolak, sebaliknya jika nilai thitung > nilai ttabel maka H2, H3, H4, H5, H6 diterima (Suliyanto, 2011:155).
c. Uji Koefisien Determinasi (R2)
Koefisien Determinasi (R2) pada intinya mengukur seberapa jauh kemampuan model dalam menerangkan variasi variabel dependen. Nilai koefisiensi determinasi adalah nol dan satu. Semakin besar nilai R2 semakin bagus garis regresi yang terbentuk. Nilai R2 yang kecil berarti kemampuan variabel independen dalam menjelaskan variasi variabel dependen sangat terbatas. Nilai yang
mendekati satu berarti variabel - variabel independen memberikan hampir semua informasi yang diperlukan untuk memprediksi variasi - variabel dependen (Santoso, 2010:243).
d. Analisis Regresi Linier Berganda
Metode analisis data yang digunakan adalah model regresi berganda, yaitu regresi yang digunakan untuk mengetahui seberapa besar pengaruh variabel independen terhadap variabel dependen. Menurut Suliyanto (2011: 76), pada analisis regresi berganda variabel dependen dipengaruhi oleh dua atau lebih variabel independen. Hubungan fungsional antara variabel dependen dengan variabel independen dapat ditulis sebagai berikut:
Keterangan:
Y = Variabel tergantung atau terikat (dependen)
X1, X2, ..., Xn = Variabel bebas (independen)
Dalam model di atas terlihat bahwa variabel terikat dipengaruhi dua atau lebih variabel bebas. Model hubungan diatas dapat dituliskan dengan rumus sebagai berikut:
Keterangan:
Y = Variabel tergantung atau terikat (nilai yang diproyeksikan) a = Intercept (konstanta)
b1 = Koefisien regresi untuk X1 b2 = Koefisien regresi untuk X2 bn = Koefisien regresi untuk Xn X1 = Variabel bebas pertama
X2 = Variabel bebas kedua Xn = Variabel bebas ke n e = Nilai residu
Y = a + b1X1 + b2X2 + ...+ BnXn + e (15) Y = f (X1 , X2 , ... Xn) (14)
Berdasarkan pemaparan di atas maka model persamaan analisis regresi linier berganda pada penelitian ini adalah sebagai berikut:
Keterangan:
Y = Nilai Aktiva Bersih (NAB) Reksa dana Syariah Jenis Saham a = Intercept (konstanta)
b = Koefisien regresi dari variabel independen X1 = Sertifikat Bank Indonesia Syariah (SBIS) X2 = Inflasi
X3 = Nilai Tukar Rupiah (Kurs) X4 = BI 7 Days Repo Rate X5 = Jakarta Islamic Index e = Nilai residu
NAB = a + b1SBIS + b2Inflasi + b3Kurs + b4 BI 7 Days
65
BAB IV
HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
A.
Sekilas Gambaran Umum Objek Penelitian1. Sejarah Singkat Pasar Modal di Indonesia
Menurut Aziz (2010: 13), kegiatan perdagangan saham di pasar modal Indonesia dimulai sejak tahun 1912 di Jakarta. Efek yang diperdagangkan pada saat itu adalah saham milik perusahaan orang Belanda dan obligasi milik pemerintah Hindia Belanda. Ketika perang dunia ke II, aktivitas pasar modal di Indonesia dihentikan. Setelah Indonesia merdeka, pasar modal dibuka kembali oleh pemerintah Indonesia dengan menerbitkan obligasi pada tahun 1950. Pasar modal mulai aktif di Jakarta, hal ini dibuktikan dengan diterbitkannya Undang - Undang tentang Bursa Nomor 13 Tahun 1951 yang kemudian ditetapkan dengan Undang - Undang Nomor 15 Tahun 1952 yang berkaitan dengan pasar modal.
Pasar modal syariah didirikan secara resmi tanggal 14 Maret 2003 dengan disahkan oleh Menteri Keuangan Boediono dan didampingi Ketua Bapepam Herwidayatmo, wakil dari Majelis Ulama Indonesia dan Wakil dari Dewan Pengawas Nasional serta direksi SRO, direksi perusahaan efek, pengurus organisasi pelaku dan asosiasi profesi di pasar modal Indonesia. Pasar modal syariah dijadikan prioritas kerja lima tahun ke depan oleh Bapepam sebagaimana yang dituangkan dalam Master Plan Pasar Modal Indonesia tahun 2005-2009. Hal ini menyebabkan pasar modal syariah memiliki arah yang jelas dan perkembangannya sangat pesat.
Pedoman umum penerapan prinsip syariah di bidang pasar modal telah diatur dalam Fatwa MUI No: 40/DSN-MUI/X/2003 yang disahkan Dewan Syariah Nasional tanggal 4 Oktober 2003. Fatwa ini dikeluarkan
mengingat pasar modal di Indonesia telah lama berlangsung dan perlu mendapat kajian dari perspektif hukum Islam dalam operasionalnya. Beberapa landasan hukum atas pelaksanaan kegiatan dalam pasar modal syariah harus sesuai dengan Q.S. An-Nisa ayat 29, Al-Maidah ayat 1, dan
Al-Jumuah ayat 10 serta beberapa hadist Rasulullah SAW.
2. Sejarah Singkat Reksa Dana Syariah
Secara global, reksa dana syariah pertama kali diperkenalkan pada tahun 1995 oleh National Commercial Bank di Saudi Arabia dengan nama
Global Trade Equity (Heykal, 2012: 89). Kapasitas pertama pada saat itu
hanya sebesar U$ 150 juta (Huda & Heykal, 2010). Sedangkan di Indonesia reksa dana syariah diperkenalkan pertama kali pada tahun 1998 oleh PT. Dana Reksa Investmen Management, di mana pada saat itu PT. Dana Reksa mengeluarkan produk reksa dana berdasarkan prinsip - prinsip syariah dengan jenis reksa dana campuran yang dinamakan Danareksa Islam Berimbang.
Fatwa Majelis Ulama Indonesia (MUI) Nomor: 20/DSN-MUI/IV/2001 mendefinisikan reksa dana syariah sebagai reksa dana yang beroperasi menurut ketentuan dan prinsip syariah Islam, baik dalam bentuk akad antara pemodal sebagai pemilik harta (shahib mal/rabb
al-mal) dengan manajer investasi sebagai wakil shahib al-mal, maupun
antara manajer investasi sebagai wakil shahib al-mal dengan pengguna investasi.
Fatwa Majelis Ulama Indonesia (MUI) Nomor: 20/DSN-MUI/IV/2001 ini memuat antara lain:
a. Reksa dana konvensional masih mengandung unsur yang
bertentangan dengan Islam baik fundamental maupun
operasionalnya.
b. Kegiatan investasi hanya dapat dilakukan pada instrumen investasi yang tidak melanggar prinsip syariah serta hanya melakukan kerja
sama dengan pihak - pihak yang memiliki lisensi syariah atau kegiatan operasionalnya tidak melanggar prinsip syariah.
c. Emiten yang berkaitan harus sesuai dengan prinsip syariah.
d. Mekanisme operasional reksa dana syariah terdiri dari akad wakalah antara manajer investasi dan pemodal, serta mudharabah antara manajer investasi dengan pengguna investasi.
3. Analisis Deskriptif
Analisis deskriptif digunakan untuk menggambarkan atau mendeskripsikan suatu data dengan melihat dari nilai rata - rata (mean), standar deviasi, varian, maksimum, minimum, sum, kurtosis dan skewness (kemencengan distribusi) (Ghozali, 2011: 19). Namun, dalam penelitian ini analisis deskriptif yang dilakukan hanya melihat dari nilai rata - rata (mean), standar deviasi, maksimum, dan minimum dari model regresi. Berikut adalah hasil analisis deskriptif variabel - variabel penelitian: a. Sertifikat Bank Indonesia Syariah (SBIS)
SBIS merupakan salah satu instrumen moneter syariah yang diterbitkan Bank Indonesia untuk mengendalikan likuiditas. Meskipun imbalan SBIS tidak sebesar Sertifikat Bank Indonesia (SBI) pada bank konvensional, namun pertumbuhan SBIS yang stabil dapat mendorong minat masyarakat (investor) untuk melakukan investasi di sektor pasar modal syariah. Berikut data SBIS setiap akhir bulan pada periode Januari 2015 hingga Desember 2019, adalah sebagai berikut:
Tabel 4.1 Data SBIS Periode 2015-2019
Periode 2015 2016 2017 2018 2019
Januari 6,93% 6,70% 6,00% 5,26% 6,97%
Februari 6,67% 6,65% 6,00% 5,28% 6,77%
Lanjutan April 6,66% 6,75% 6,06% 5,27% 6,63% Mei 6,66% 6,75% 6,07% 5,43% 6,38% Juni 6,67% 6,50% 6,08% 5,96% 6,38% Juli 6,69% 6,50% 6,02% 6,17% 5,90% Agustus 6,80% 6,50% 5,60% 6,46% 5,68% September 7,15% 6,25% 5,26% 6,66% 5,37% Oktober 7,15% 6,00% 5,30% 6,71% 5,50% November 7,15% 6,00% 5,27% 6,93% 5,21% Desember 7,15% 6,00% 5,27% 6,94% 5,19% Rata-rata 6,86% 6,45% 5,75% 6,03% 6,06%
Sumber: www.bi.go.id (Diakses: 14 Januari 2020)
Berikut adalah grafik data SBIS periode 2015-2019:
Grafik 4.1 Data Sertifikat SBIS Periode 2015-2019 Sumber: www.bi.go.id (Diakses: 14 Januari 2020)
Di bawah ini adalah hasil analisis deskriptif data Sertifikat Bank Indonesia Syariah (SBIS) menggunakan SPSS 21:
5,00% 5,20% 5,40% 5,60% 5,80% 6,00% 6,20% 6,40% 6,60% 6,80% 7,00% 2015 2016 2017 2018 2019
SBIS
Tabel 4.2 Statistik Deskriptif Sertifikat Bank Indonesia Syariah
Descriptive Statistics
N Minimum Maximum Mean Std. Deviation SBIS
Valid N (listwise) 60 60
5,19 7,15 6,2291 ,61411
Sumber: Output SPSS 21, data sekunder diolah penulis (2020).
Berdasarkan pada tabel 4.2 hasil SPSS untuk uji statistik deskriptif variabel SBIS menunjukkan sampel (N) sebanyak 60, yang diperoleh dari data SBIS setiap bulan periode 2015 hingga 2019. Dari data tersebut dapat dilihat nilai SBIS terendah adalah 5,19% yaitu terjadi pada Desember 2019, sedangkan nilai SBIS tertinggi terjadi pada bulan September sampai Desember 2015 yaitu sebesar 7,15%. Rata - rata nilai SBIS selama tahun 2015 hingga 2019 yaitu sebesar 6,23%, dengan standar deviasi atau kecenderungan tingkat penyimpangan data SBIS di setiap tahunnya selama tahun 2015 sampai 2019 sebesar 0,61411.
b. Inflasi
Inflasi adalah tingkat kenaikan harga secara agregat atau menyeluruh dan terjadi terus menerus. Kenaikan tingkat inflasi menyebabkan harga bahan baku perusahaan ikut melambung, hal ini yang menyebabkan profit perusahaan mengalami penurunan bahkan kerugian. Perusahaan - perusahaan yang menerbitkan efek secara langsung akan menurunkan deviden untuk para investornya. Menurunnya pendapatan dividen yang diterima oleh investor akan berdampak pada penurunan minat masyarakat untuk berinvestasi. Berikut data inflasi setiap akhir bulan pada periode 2015 hingga 2019, yaitu:
Tabel 4.3 Data Inflasi Periode 2015 - 2019 Periode 2015 2016 2017 2018 2019 Januari 6,96% 4,14% 3,49% 3,25% 2,82% Februari 6,29% 4,42% 3,83% 3,18% 2,57% Maret 6,38% 4,45% 3,61% 3,40% 2,48% April 6,79% 3,60% 4,17% 3,41% 2,83% Mei 7,15% 3,33% 4,33% 3,23% 3,32% Juni 7,26% 3,45% 4,37% 3,12% 3,28% Juli 7,26% 3,21% 3,88% 3,18% 3,32% Agustus 7,18% 2,79% 3,82% 3,20% 3,49% September 6,83% 3,07% 3,72% 2,88% 3,39% Oktober 6,25% 3,31% 3,58% 3,16% 3,13% November 4,89% 3,58% 3,30% 3,23% 3,00% Desember 3,35% 3,02% 3,61% 3,13% 2,72% Rata-rata 6,38% 3,53% 3,81% 3,20% 3,03%
Sumber: www.bi.go.id (Diakses: 14 Januari 2020)
Berikut adalah grafik inflasi periode 2015 - 2019:
Grafik 4.2 Data Inflasi Periode 2015-2019 Sumber: www.bi.go.id (Diakses: 14 Januari 2020)
0,00% 1,00% 2,00% 3,00% 4,00% 5,00% 6,00% 7,00% 2015 2016 2017 2018 2019
Inflasi
Di bawah ini adalah hasil analisis deskriptif data inflasi menggunakan SPSS 21:
Tabel 4.4 Statistik Deskriptif Inflasi
Descriptive Statistics
N Minimum Maximum Mean Std. Deviation INFLASI
Valid N (listwise) 60 60
2,48 7,26 3,9898 1,37212
Sumber: Output SPSS 21, data sekunder diolah penulis (2020).
Berdasarkan pada tabel 4.4 di atas, hasil SPSS untuk uji statistik deskriptif variabel inflasi menunjukkan sampel (N) sebanyak 60, yang diperoleh dari data inflasi setiap bulan selama periode 2015 hingga 2019. Dari data tersebut dapat dilihat nilai inflasi terendah adalah 2,48% yaitu terjadi pada Maret 2019, sedangkan nilai inflasi tertinggi terjadi pada Juni dan Juli 2015 sebesar 7,26%. Rata - rata nilai inflasi selama tahun 2015 hingga 2019 yaitu sebesar 3,99%, dengan standar deviasi atau kecenderungan tingkat penyimpangan data inflasi di setiap tahunnya selama tahun 2015 sampai 2019 sebesar 1,37212.
c. Nilai Tukar Rupiah (Kurs)
Nilai tukar mata uang atau kurs merupakan harga atau nilai mata uang suatu negara yang dinyatakan dalam mata uang negara lain. Nilai tukar mata uang mempresentasikan tingkat harga pertukaran dari suatu mata uang ke mata uang lainnya dan digunakan dalam bertransaksi, seperti transaksi investasi internasional, turisme, perdagangan internasional ataupun aliran uang jangka pendek antar negara yang melewati batas - batas geografis ataupun batas - batas hukum (Yuniarti, 2016: 133).
Nilai perusahaan yang menggunakan transaksi internasional dalam aktivitasnya dapat terpengaruh oleh perubahan nilai tukar mata uang apabila tidak dilakukan antisipasi sebelumnya. Adapun data nilai tukar (kurs) rupiah terhadap 1 USD pada setiap akhir bulan selama periode 2015 hingga 2019 adalah sebagai berikut:
Tabel 4.5 Data Kurs Periode 2015 -2019 (Dalam Rupiah) Periode 2015 2016 2017 2018 2019 Januari 12.562 13.777 13.276 13.346 14.002 Februari 12.799 13.328 13.280 13.638 13.992 Maret 13.019 13.210 13.254 13.687 14.173 April 12.872 13.138 13.260 13.808 14.144 Mei 13.145 13.547 13.254 13.881 14.313 Juni 13.265 13.114 13.252 14.332 14.070 Juli 13.414 13.029 13.256 14.341 13.956 Agustus 13.957 13.233 13.284 14.637 14.166 September 14.584 12.933 13.425 14.854 14.103 Oktober 13.571 12.986 13.504 15.151 13.937 November 13.771 13.495 13.466 14.267 14.031 Desember 13.726 13.369 13.480 14.409 13.831 Rata-rata 13.390 13.263 13.333 14.196 14.060
Sumber: www.bi.go.id (Diakses: 14 Januari 2020)
Grafik 4.3 Data Kurs terhadap USD Periode 2015-2019 Sumber: www.bi.go.id (Diakses: 14 Januari 2020)
Di bawah ini adalah hasil analisis deskriptif data nilai tukar (kurs) menggunakan SPSS 21:
Tabel 4.6 Statistik Deskriptif Nilai Tukar Rupiah (Kurs)
Descriptive Statistics
N Minimum Maximum Mean Std. Deviation KURS Valid N (listwise) 60 60 12562,00 15151,00 13648,4083 538,79340
Sumber: Output SPSS 21, data sekunder diolah penulis (2020).
Berdasarkan pada tabel 4.6 hasil SPSS untuk uji statistik deskriptif variabel kurs menunjukkan sampel (N) sebanyak 60, yang diperoleh dari data kurs setiap bulan periode 2015 hingga 2019. Dari data tersebut dapat dilihat nilai kurs terendah adalah Rp 12.562 yaitu terjadi pada Januari 2015, sedangkan nilai kurs tertinggi terjadi pada Oktober 2018 sebesar Rp 15.151. Rata - rata nilai kurs selama tahun 2015 hingga 2019 yaitu sebesar Rp 13.648, dengan standar deviasi
12600 12800 13000 13200 13400 13600 13800 14000 14200 14400 2015 2016 2017 2018 2019
Kurs Rupiah
atau kecenderungan tingkat penyimpangan data kurs di setiap tahunnya selama tahun 2015 sampai 2019 sebesar 538,79340.
d. BI 7 Days Repo Rate
BI 7 days repo rate adalah acuan suku bunga baru yang menggantikan BI rate untuk membuat strategi penguatan operasi moneter yang lebih cepat mempengaruhi pasar uang, perbankan dan sektor rill. Naik turunnya BI 7 days repo rate sangat berdampak pada keadaan pasar uang, perbankan, bahkan sektor rill yang persentase pendapatannya berpatokan dengan suku bunga tersebut. Hal ini yang secara tidak langsung mempengaruhi minat masyarakat (investor) dalam penempatan dana investasinya. Jika BI 7 days repo rate mengalami kenaikan maka investor akan mengalihkan dananya pada sektor perbankan (konvensional) guna mendapatkan return yang lebih tinggi. Adapun data BI 7 days repo rate selama periode Januari 2015 hingga Desember 2019, adalah sebagai berikut:
Tabel 4.7 Data BI 7 Days Repo Rate Periode 2015-2019
Periode 2015 2016 2017 2018 2019 Januari 7,75% 7,25% 4,75% 4,25% 6,00% Februari 7,50% 7,00% 4,75% 4,25% 6,00% Maret 7,50% 6,75% 4,75% 4,25% 6,00% April 7,50% 5,50% 4,75% 4,25% 6,00% Mei 7,50% 5,50% 4,75% 4,75% 6,00% Juni 7,50% 5,25% 4,75% 5,25% 6,00% Juli 7,50% 5,25% 4,75% 5,25% 5,75% Agustus 7,50% 5,25% 4,50% 5,50% 5,50% September 7,50% 5,00% 4,25% 5,75% 5,25% Oktober 7,50% 4,75% 4,25% 5,75% 5,00% November 7,50% 4,75% 4,25% 6,00% 5,00% Desember 7,50% 4,75% 4,25% 6,00% 5,00% Rata-rata 7,52% 5,58% 4,56% 5,10% 5,63%
Di bawah ini adalah grafik data BI 7 days repo rate periode 2015-2019:
Grafik 4.4 Data BI 7 Days Repo Rate Periode 2015-2019 Sumber: www.bi.go.id dan www.bps.go.id (Diakses: 14 Januari 2020)
Di bawah ini adalah hasil analisis deskriptif data BI 7 days repo
rate menggunakan SPSS 21:
Tabel 4.8 Statistik Deskriptif BI 7 Days Repo Rate
Descriptive Statistics
N Minimum Maximum Mean Std. Deviation BI RATE
Valid N (listwise) 60 60
4,25 7,75 5,6792 1,14434
Sumber: Output SPSS 21, data sekunder diolah penulis (2020).
Berdasarkan pada tabel 4.8 hasil SPSS untuk uji statistik deskriptif variabel BI 7 days repo rate menunjukkan sampel (N) sebanyak 60, yang diperoleh dari data BI 7 days repo rate setiap bulan periode 2015 hingga 2019. Dari data tersebut dapat dilihat nilai BI 7 days repo rate terendah adalah 4,25% yaitu terjadi pada
0,00% 1,00% 2,00% 3,00% 4,00% 5,00% 6,00% 7,00% 8,00% 2015 2016 2017 2018 2019
September 2017 hingga April 2018, sedangkan nilai BI 7 days repo
rate tertinggi terjadi pada Januari 2015 sebesar 7,75%. Rata-rata nilai
BI 7 days repo rate selama tahun 2015 hingga 2019 yaitu sebesar 5,68%, dengan standar deviasi atau kecenderungan tingkat penyimpangan data BI 7 days repo rate di setiap tahunnya selama tahun 2015 sampai 2019 sebesar 1,14434.
e. Jakarta Islamic Index
Jakarta Islamic Index (JII) adalah kumpulan dari 30 saham
syariah terpilih di Indonesia. JIIdigunakan sebagai tolok ukur untuk mengukur kinerja suatu investasi pada saham yang berbasis syariah. Dengan dibentuknya indeks ini diharapkan mampu meningkatkan kepercayaan masyarakat dalam berinvestasi pada saham syariah. Adapun data perkembangan JII selama periode Januari 2015 hingga Desember 2019, sebagai berikut:
Tabel 4.9 Data Jakarta Islamic Index Periode 2015-2019
Periode 2015 2016 2017 2018 2019 Januari 706,676 612,750 690,593 787,116 727,011 Februari 722,098 641,860 698,083 771,845 698,316 Maret 728,204 652,687 718,350 704,277 704,688 April 664,803 653,258 738,193 693,221 691,910 Mei 698,069 648,852 733,692 675,476 661,039 Juni 656,991 694,344 749,603 654,771 682,647 Juli 641,971 726,610 748,371 655,044 687,802 Agustus 598,284 746,872 746,258 659,916 702,590 September 556,088 739,690 733,296 658,446 685,920 Oktober 586,096 739,911 728,690 651,271 686,924 November 579,797 682,711 713,658 662,586 667,438 Desember 603,349 694,127 759,070 685,223 698,085 Rata-rata 645,202 686,139 729,821 688,266 691,198 Sumber: www.idx.co.id (Diakses: 14 Januari 2020)
Di bawah ini adalah grafik data Jakarta Islamic Index periode 2015-2019:
Grafik 4.5 Data JII Periode 2015-2019 Sumber: www.idx.co.id (Diakses: 14 Januari 2020)
Di bawah ini adalah hasil analisis deskriptif data Jakarta Islamic
Index menggunakan SPSS 21:
Tabel 4.10 Statistik Deskriptif Jakarta Islamic Index
Descriptive Statistics
N Minimum Maximum Mean Std. Deviation JII Valid N (listwise) 60 60 556,09 787,12 688,1253 48,0513
Sumber: Output SPSS 21, data sekunder diolah penulis (2020).
Berdasarkan pada tabel 4.10 hasil SPSS untuk uji statistik deskriptif variabel Jakarta Islamic Index menunjukkan sampel (N) sebanyak 60, yang diperoleh dari data Jakarta Islamic Index setiap
600 620 640 660 680 700 720 740 2015 2016 2017 2018 2019
bulan periode 2015 hingga 2019. Dari data tersebut dapat dilihat nilai
Jakarta Islamic Index terendah adalah 556,09 yaitu terjadi pada
September 2015, sedangkan nilai Jakarta Islamic Index tertinggi terjadi pada Januari 2018 sebesar 787,12. Rata - rata nilai Jakarta
Islamic Index selama tahun 2015 hingga 2019 yaitu sebesar 688,125,
dengan standar deviasi atau kecenderungan tingkat penyimpangan data Jakarta Islamic Index di setiap tahunnya selama tahun 2015 sampai 2019 sebesar 48,051.
f. Net Asset Value Reksa Dana Saham Syariah
Net Asset Value atau Nilai Aktiva Bersih (NAB) merupakan
salah satu tolok ukur tingkat kinerja reksa dana pada suatu periode. Perubahan pada NAB terjadi setiap hari dikarenakan oleh perubahan nilai efek dari portofolio reksa dana. Meningkatnya NAB menandakan terjadi kenaikan pada nilai investasi pemegang saham atau unit penyertaan, begitu pula sebaliknya. Adapun data perkembangan NAB reksa dana saham syariah di Indonesia selama periode 2015 sampai 2019 adalah sebagai berikut:
Tabel 4.11 Data NAV Reksa Dana Saham Syariah Periode 2015-2019 (Dalam Miliar Rupiah)
Periode 2015 2016 2017 2018 2019 Januari 6.243,27 5.269,92 7.821,80 751.033,02 782.682,90 Februari 6.322,05 4.312,77 7.543,18 721.606,90 774.892,60 Maret 6.211,93 4.259,26 8.233,06 762.479,44 771.637,84 April 6.335,34 4.260,86 8.022,21 794.890,07 676.019,28 Mei 6.272,53 4.230,68 12.246,61 813.391,00 621.910,14 Juni 5.710,33 4.596,02 102.561,52 800.946,89 585.066,43 Juli 5.582,86 4.620,00 109.221,55 779.821,04 541.498,50 Agustus 5.152,53 4.392,32 121.120,08 711.978,13 547.734,63 September 4.876,07 5.771,69 121.787,21 765.861,22 531.815,98 Oktober 5.206,85 6.231,19 118.790,97 720.429,01 508.511,65
Lanjutan
Periode 2015 2016 2017 2018 2019
November 5.588,46 6.162,82 118.956,61 752.066,07 401.944,76
Desember 5.677,21 7.153,99 780.196,56 862.884,68 350.681,20
Rata-rata 5.764,95 5.105,13 126.375,11 769.782,29 591.199,66 Sumber: www.ojk.go.id (Diakses: 14 Januari 2020)
Di bawah ini adalah grafik data Net Asset Value reksa dana saham syariah periode 2015-2019:
Grafik 4.6 Data NAV Reksa Dana Saham Syariah Periode 2015-2019 (Dalam Miliar Rupiah)
Sumber: www.ojk.go.id (Diakses: 14 Januari 2020)
Di bawah ini adalah hasil analisis deskriptif data net asset value reksa dana saham syariah menggunakan SPPS 21:
Tabel 4.12 Statistik Deskriptif NAV Reksa Dana Saham Syariah
Descriptive Statistics
N Minimum Maximum Mean Std. Deviation NAB Valid N (listwise) 60 60 4230,68 862884,68 299645,4 282 340697,669 7
Sumber: Output SPSS 21, data sekunder diolah penulis (2020).
0 100.000 200.000 300.000 400.000 500.000 600.000 700.000 800.000 900.000 2015 2016 2017 2018 2019
Berdasarkan pada tabel 4.12 hasil SPSS untuk uji statistik deskriptif variabel net asset value reksa dana saham syariah menunjukkan sampel (N) sebanyak 60, yang diperoleh dari data net
asset value reksa dana saham syariah setiap bulan periode 2015
hingga 2019. Dari data tersebut dapat dilihat nilai net asset value reksa dana saham syariah terendah adalah Rp 4.230,68 miliar yaitu terjadi pada Mei 2016, sedangkan nilai net asset value reksa dana saham syariah tertinggi terjadi pada Desember 2018 sebesar Rp 862.884,68 miliar. Rata - rata nilai net asset value reksa dana saham syariah selama tahun 2015 hingga 2019 yaitu sebesar Rp 299.645,43 miliar, dengan standar deviasi atau kecenderungan tingkat penyimpangan data net asset value reksa dana saham syariah di setiap tahunnya selama tahun 2015 sampai 2019 sebesar 340.697,670.
B. Hasil Penelitian
1. Uji Asumsi Klasik
Uji asumsi klasik digunakan untuk memastikan bahwa data yang diuji signifikasinya sudah layak digunakan atau tidak. Apabila semua uji asumsi klasiknya telah terpenuhi, maka data untuk selanjutnya diuji regresinya dapat dilakukan. Pengujian ini juga dimaksudkan untuk memperoleh hasil regresi yang tidak bias atau dapat dipertanggung jawabkan.
Penelitian ini menggunakan data net asset value atau nilai aktiva bersih reksa dana saham syariah yang terdaftar dan aktif di Otoritas Jasa Keuangan per tanggal 31 Desember 2019 dalam bentuk miliar rupiah sebagai variabel dependen (terikat). Sedangkan, Variabel independen (bebas) terdiri dari data Sertifikat Bank Indonesia Syariah, inflasi, BI 7
days repo rate dalam bentuk persentase; nilai tukar rupiah (kurs) dalam
Keseluruhan data variabel dalam penelitian ini ditransformasikan dalam bentuk yang setara agar data tersebut siap untuk diolah.
a. Uji Normalitas
Uji asumsi klasik pertama yang dilakukan dalam penelitian ini yaitu uji normalitas. Pengujian ini ditujukkan untuk memenuhi persyaratan normalitasnya dengan melihat nilai residual yang terdistribusi normal atau tidak menggunakan pengujian One Sample
Kolmogrov-smirnov. Data dapat dinyatakan terdistribusi normal
apabila nilai signifikasinya lebih besar dari 0,05 atau 5% (Sujianto, 2007:46). Model regresi yang baik adalah memiliki nilai residual yang terdistribusi normal. Hasil analisis asumsi normalitas dengan
Kolmogrov-smirnov terhadap nilai residual dari persamaan regresi
dijelaskan dalam tabel berikut:
Tabel 4.13 Hasil Uji Normalitas
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
Unstandardized Residual
N 60
Normal Parametersa,b Mean ,0000000 Std. Deviation 172380,69090017 Most Extreme Differences Absolute ,104
Positive ,104
Negative -,076
Kolmogorov-Smirnov Z ,805
Asymp. Sig. (2-tailed) ,535 a. Test distribution is Normal.
Sumber: Output SPSS 21.0, data sekunder diolah penulis (2020).
Berdasarkan tabel 4.13 dengan melakukan uji
one-kolmogrov-smirnov di atas dapat diketahui bahwa nilai kolmogrov-one-kolmogrov-smirnov yaitu
bahwa nilai residual terdistribusi secara normal atau data memenuhi uji normalitasnya.
Berikut adalah grafik hasil uji normalitas yang berbentuk histogram Regression Residual:
Grafik 4.7 Hasil Uji Normalitas
Sumber: Output SPSS 21.0, data sekunder diolah penulis (2020).
Berdasarkan grafik 4.7 di atas, histogram Regression Residual membentuk kurva seperti lonceng maka nilai residual tersebut dinyatakan normal atau data berdistribusi normal. Sehingga model regresi dapat digunakan dalam penelitian.
b. Uji Multikolinearitas
Uji multikolinearitas merupakan pengujian yang ditujukkan untuk melihat apakah model regresi terdapat korelasi antar variabel bebas (independen) satu dengan variabel bebas lainnya. Mendeteksi
ada tidaknya multikolinearitas pada model regresi dapat dilihat pada nilai tolerance dan variance inflation factor (VIF), kedua ukuran ini