3.1 Jenis Penelitian dan Populasi Penelitian
Jenis penelitian yang digunakan adalah conclusive research, yaitu penelitian yang didesain untuk menguji suatu hipotesa atau hubungan tertentu (Hadi, 2006).
Populasi penelitian ini adalah reksa dana saham yang sesuai dengan definisi dari Badan Pengawas Pasar Modal (Bapepam) yaitu reksa dana saham yang menginvestasikan sekurang-kurangnya delapan puluh persen (80%) dari aktivanya dalam bentuk efek bersifat ekuitas yang terdaftar di Bapepam pada periode 2004-2007.
3.2 Teknik Pengambilan Sampel
Teknik sampling yang digunakan pada penelitian ini adalah purposive sampling. Teknik pengambilan sampel ini dimaksudkan supaya batasan-batasan atau tujuan yang diharapkan dari penelitian yang dilakukan dapat tercapai.
Dimana ketentuan-ketentuan yang digunakan pada pengambilan sampel adalah sebagai berikut:
• Reksa dana saham yang secara berkelanjutan melakukan aktivitasnya pada periode 2004-2007.
• Data NAB, SBI, IHSG, net total asset, umur reksa dana saham, dan load fee reksa dana saham yang dibutuhkan dalam penelitian tersedia secara lengkap.
3.3 Definisi Operasional
Dalam penelitian ini variabel terikatnya adalah kinerja reksa dana saham, sedangkan variabel bebasnya adalah net total asset, umur reksa dana, load fee.
1. Konsep : Kinerja reksa dana saham
Definisi operasional : kinerja yang diukur berdasarkan indeks Jensen dimana indeks Jensen melihat αp yaitu selisih antara risk premium reksa dana saham
dengan market risk premium sesuai dengan resiko yang dimilikinya, untuk periode tahunan dengan menggunakan data per bulan.
Apabila: αp > 0, maka kinerja reksa dana saham outperform αp < 0, maka kinerja reksa dana saham underperform
αp = 0, maka return reksa dana saham proporsional terhadap risiko Indikator empirik:
RPt-Rft = αp+ βp (Rmt - Rft) + Ept………(3.1)
p =
α (RPt-Rft) – βp (Rmt - Rft)………(3.2) Keterangan:
αp = ukuran kinerja reksa dana Jensen βp = resiko sistematis portofolio Rpt = return reksa dana pada periode t
Rft = return investasi bebas risiko pada periode t Rmt = return pasar pada periode t
Ept = faktor kesalahan (random error) portofolio selama periode t Rp – Rft = premi resiko portofolio (Risk Premium) p sebelum bulan t Rm – Rft = premi resiko pasar (Market risk premium) sebelum bulan t
2. Konsep : Kinerja Pasar
Definisi operasional : Tingkat kenaikan (penurunan) portofolio pasar yang diwakili oleh Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG). IHSG yang digunakan adalah closing price akhir bulan yang didapat dari www.infovesta.com untuk menghitung return portofolio pasar.
Indikator empirik:
1 1
−
− −
=
t t t
mt IHSG
IHSG
R IHSG ………..(3.3)
Keterangan:
Rmt = tingkat return portofolio pasar bulan t IHSGt = Indeks harga saham gabungan pada bulan t IHSGt-1= Indeks harga saham gabungan pada bulan t-1
3. Konsep : net total asset
Definisi Operasional : total nilai pasar wajar masing-masing efek (instrumen), ditambah pendapatan yang akan atau sudah diperoleh; yang kemudian dikurangi dengan total biaya-biaya (manajer investasi, bank kustodian, biaya transaksi, pajak, dan biaya lainnya).
Proxy : Data net total asset dapat diperoleh dari Bapepam.
4. Konsep : umur reksa dana
Definisi Operasional : umur dari reksa dana, dihitung dari tanggal efektif reksa dana.
Indikator Empirik :
umur reksa dana = periode tahun penelitian – tahun efektif reksa dana ...(3.4)
5. Konsep : load fee
Definisi Operasional : Biaya unit penyertaan yang termasuk biaya transaksi, yaitu mencakup biaya pembelian, biaya penjualan kembali, dan biaya pengalihan.
Proxy : Data load fee dapat diperoleh dari prospektus reksa dana.
3.4 Metode dan Prosedur Pengumpulan Data
Data yang digunakan penelitian ini adalah data sekunder yang diperoleh dari laporan keuangan reksa dana yang ada di Indonesia yang disampaikan ke Bapepam. Data tersebut meliputi NAB, suku bunga SBI dan IHSG pada periode
2004-2007. Data-data tersebut diperoleh dari beberapa sumber yang meliputi www.bapepamlk.go.id, www.bi.go.id, www.infovesta.com.
3.5 Teknik Analisa Data
3.5.1 Menghitung return reksa dana saham (Rpt) dengan menggunakan rumus matematis:
Rpt = VE – VB ………...……….(3.5) VB
Keterangan:
VE = nilai aktiva bersih (NAB) pada akhir bulan VB = nilai aktiva bersih (NAB) pada awal bulan Rpt = return reksa dana
3.5.2 Menghitung return pasar dengan menggunakan rumus matematis (3.3).
3.5.3 Menghitung return investasi bebas risiko per bulan dengan menggunakan rumus matematis:
Rft = SBI...(3.6)
12
Keterangan :
Rft = return investasi bebas risiko pada periode t SBI = rata-rata suku bunga SBI pada bulan t
3.5.4 Menghitung risk premium reksa dana saham dengan market risk premium dengan menggunakan rumus matematis:
Risk premium reksa dana saham = Rpt – Rft ...(3.7) Market risk premium = Rmt – Rft...(3.8) 3.5.5 Melakukan uji beda antara risk premium reksa dana saham dengan market risk
premium dengan menggunakan SPSS 11.5 for windows.
1. perumusan hipotesis sebagai berikut:
H0 : µ1 = µ2, artinya tidak terdapat perbedaan yang signifikan antara risk premium reksa dana saham dengan market risk premium.
H1 : µ1 ≠ µ2, artinya terdapat perbedaan yang signifikan antara risk premium reksa dana saham dengan market risk premium.
2. Penentuan taraf signifikansi (α) α = 5%
3. Penentuan daerah penolakan hipotesis
Karena penelitian ini menggunakan program SPSS 11.5 for Windows diperoleh nilai Sig.
• Sig < α, maka tolak H0, berarti terdapat perbedaan yang signifikan antara risk premium reksa dana saham dengan market risk premium.
• Sig ≥ α, maka gagal tolak H0, berarti tidak terdapat perbedaan yang signifikan antara risk premium reksa dana saham dengan market risk premium
3.5.6 Menghitung risiko sistematis (β) tiap reksadana saham sampel per tahun
berdasarkan data bulanan dengan menggunakan SPSS 11.5 for windows.
3.5.7 Mengukur kinerja reksadana saham sampel (α ) dengan menggunakan p metode Jensen tiap tahun berdasarkan data bulanan dengan menggunakan rumus matematis (3.2)
3.5.8 Melakukan analisa regresi dengan menggunakan SPSS 11.5 for windows.
3.5.8.1 Net total asset diperoleh dari Bapepam kemudian di ln kan.
3.5.8.2 Umur reksa dana diperoleh dari rumus matematis (3.4) 3.5.8.3 Load fee diperoleh dari prospektus reksa dana saham.
3.5.9 Uji Asumsi Klasik
Uji asumsi klasik digunakan untuk memastikan model tersebut tidak bias atau Best Linear Unbiased Estimate (BLUE). Uji asumsi klasik dalam penelitian ini meliputi uji normalitas, uji multikolinier, uji autokorelasi, dan uji heterokedastisitas.
3.5.9.1 Uji Normalitas
Uji normalitas digunakan untuk mengetahui apakah data dari masing- masing variabel memiliki distribusi normal. Model regresi yang baik adalah distribusi data normal atau mendekati normal.
Untuk membuktikan data yang digunakan dalam penelitian ini berdistribusi normal atau mendekati normal dapat dilihat dari grafik normal P- P Plot. Apabila titik-titik data yang ada tidak menyebar, akan tetapi semua terletak sejajar atau dekat dengan garis Beta, maka data dalam penelitian ini berdistribusi normal. Selain menggunakan grafik P-P Plot uji normalitas juga dapat dilakukan dengan uji Kolmogorov-Smirnov. Ketentuan pengujian jika nilai signifikansi dari nilai hitung Kolmogorov-Smirnov berada dibawah nilai alpha (5%) maka tolak H0. Sedangkan jika nilai signifikansi dari nilai hitung Kolmogorov-Smirnov di atas nilai alpha (5%) maka gagal tolak H0 (Sulaiman, 2004, p.108). Berikut ini hipotesis dari pengujian normalitas:
H0 : Data berdistribusi normal H1 : Data tidak berdistribusi normal
3.5.9.2 Uji Multikolinier
Uji multikolinier dilakukan untuk menguji apakah model regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel bebas (independen). Model regresi yang baik seharusnya tidak terjadi korelasi di antara variabel bebas. Untuk mengetahui adanya multikolinearitas dengan menggunakan program SPSS 11.5 for windows dapat dilihat dari nilai Variance Inflating Factor (VIF).
Berdasarkan perhitungan nilai Variance Inflating Factor (VIF):
X < 10, artinya variabel bebas tidak ada gejala multikolinier.
X > 10, artinya terjadi multikolinearitas pada variabel bebas (Gujarati, 2003).
3.5.9.3 Uji Autokorelasi
Uji autokorelasi atau sering disebut sebagai korelasi serial sering terjadi pada serangkaian data runtut waktu. Uji autokorelasi bertujuan untuk
menguji apakah dalam suatu model regresi linear terdapat korelasi antara error term pada periode sebelumnya. Jadi, autokorelasi dapat diartikan bahwa error term pada suatu periode waktu secara sistematik bergantung pada error term pada periode waktu yang lain.
Untuk mengetahui ada atau tidaknya autokorelasi, dilakukan pengujian Durbin-Watson ( DW-Test ) dengan ketentuan sebagai berikut:
• Angka D-W di bawah -2 berarti ada autokorelasi positif.
• Angka D-W di antara -2 sampai +2, berarti tidak ada autokorelasi.
• Angka D-W di atas +2, berarti ada autokorelasi negatif ( Santoso, 2004 ).
3.5.9.4 Uji Heterokesdastisitas
Uji heterokedastisitas bertujuan menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan varian dari residual satu pengamatan ke pengamatan lain. Jika varian dari satu pengamatan ke pengamatan yang lain tetap, maka disebut Homokesdastisitas dan bila berbeda disebut Heterokesdastisitas.
Model regresi yang baik adalah yang Homokesdastisitas atau tidak terjadi Heterokesdastisitas. Untuk membuktikan adanya heterokedastisitas, dapat dilihat dari grafik (Scatterplot) penyebaran nilai-nilai residual terhadap nilai- nilai prediksi. Menurut Sulaiman (2004), ”Jika penyebarannya tidak membentuk suatu pola tertentu seperti meningkat atau menurun, maka keadaan homoskedastisitas terpenuhi” (p. 88).
3.5.10 Uji t
Digunakan untuk melihat signifikansi dari pengaruh variabel independen secara individu (secara parsial) terhadap variabel dependen, dengan menganggap variabel lain bersifat konstan (Sulaiman, 2004).
Dilakukan pengujian hipotesis tentang adanya pengaruh antara total aktiva bersih (net total asset), biaya yang dikenakan kepada unit penyertaan (loadfee), dan umur reksa dana terhadap kinerja reksa dana saham, maka
dilaksanakan uji signifikansi individual atau disebut juga sebagai uji statistik t, dengan taraf signifikansi (α) sebesar 0,05.
Dan untuk menghitung nilai thitung :
thitung = Sβ Di mana:
β = Koefisien Korelasi S = Standar Deviasi
Nilai Standar Deviasi (S) dapat diperoleh dari:
S =
1 1
−
n ∑ (Xi – X)2 ………...…(3.9)
Di mana:
S : Standar Deviasi n : Jumlah total variabel Xi : Rata-rata actual variabel X : Rata-rata expected variabel
Hasil uji statistik t akan menunjukkan ada atau tidaknya pengaruh secara parsial antara pengaruh total aktiva bersih (net total asset), biaya yang dikenakan kepada unit penyertaan (loadfee), dan umur reksa dana terhadap kinerja reksa dana saham.
1. Perumusan hipotesis
• Pengaruh antara total aktiva bersih (net total asset) terhadap kinerja reksa dana saham.
H0 : β1 = 0 artinya net total asset tidak berpengaruh signifikan secara parsial terhadap kinerja reksa dana saham.
H1 : β1 ≠ 0 artinya net total asset berpengaruh signifikan secara parsial terhadap kinerja reksa dana saham.
• Pengaruh antara umur reksa dana terhadap kinerja reksa dana saham.
H0 : β2 = 0 artinya umur reksa dana tidak berpengaruh signifikan secara parsial terhadap kinerja reksa dana saham.
H1 : β2 ≠ 0 artinya umur reksa dana berpengaruh signifikan secara parsial terhadap kinerja reksa dana saham.
• Pengaruh antara biaya yang dikenakan kepada unit penyertaan (loadfee) terhadap kinerja reksa dana saham.
H0 : β3 = 0 artinya load fee tidak berpengaruh signifikan secara parsial terhadap kinerja reksa dana saham.
H1 : β3 ≠ 0 artinya load fee berpengaruh signifikan secara parsial terhadap kinerja reksa dana saham.
4. Penentuan taraf signifikansi (α) α = 5%
3. Statistik uji yang digunakan adalah uji t 4. Penentuan daerah penolakan hipotesis
Karena penelitian ini menggunakan program SPSS 11.5 for Windows diperoleh nilai Sig-t.
• Jika nilai Sig t < α, maka tolak H0 atau dapat juga dilihat dari thitung < -ttabel atau thitung > ttabel artinya tolak H0.
• Jika nilai Sig t ≥ α, maka gagal tolak H0 atau dapat juga dilihat dari -ttabel ≤ thitung ≤ ttabel artinya gagal tolak H0.
5. Pengambilan kesimpulan untuk uji t
• Tolak H0 artinya net total asset, umur reksa dana, dan loadfee berpengaruh signifikan secara parsial terhadap kinerja reksa dana saham.
• Gagal tolak H0 artinya net total asset, umur reksa dana, dan loadfee tidak berpengaruh signifikan secara parsial terhadap kinerja reksa dana saham.
3.5.11 Uji F
Uji F digunakan untuk melihat pengaruh variabel-variabel independen secara keseluruhan (secara simultan) terhadap variabel dependen (Sulaiman, 2004). Uji F dilakukan dengan langkah-langkah analisis sebagai berikut:
1. Perumusan hipotesis H0 : β1, β2, β3 = 0
Berarti net total asset, umur reksa dana, dan loadfee tidak berpengaruh signifikan secara serempak terhadap kinerja reksa dana saham.
H1 : β1, β2, β3 ≠ 0
Berarti net total asset, umur reksa dana, dan loadfee berpengaruh signifikan secara serempak terhadap kinerja reksa dana saham.
2. Penentuan taraf signifikansi (α) α = 5%
3. Statistik uji yang digunakan adalah uji F 4. Penentuan daerah penolakan hipotesis
Karena penelitian ini menggunakan program SPSS 11.5 for Windows diperoleh nilai Sig F
• Jika nilai Sig F < α, maka tolak H0
• Jika nilai Sig F ≥ α, maka gagal tolak H0
5. Pengambilan kesimpulan untuk uji F
• tolak H0 artinya net total asset, umur reksa dana, dan loadfee berpengaruh signifikan secara serempak terhadap kinerja reksa dana saham.
• gagal tolak H0 artinya net total asset, umur reksa dana, dan loadfee tidak berpengaruh signifikan secara serempak terhadap kinerja reksa dana saham.
3.5.12 Koefisien Determinasi (R2)
Koefisien determinasi untuk mengetahui seberapa jauh kemampuan model dalam menerangkan variasi variabel terikat. Nilai koefisien determinasi adalah di antara nol dan satu. Nilai R2 yang kecil berarti kemampuan variabel-variabel
independen dalam menjelaskan variasi variabel dependen sangat terbatas. Nilai yang mendekati satu berarti variabel-variabel independen memberikan hampir semua informasi yang dibutuhkan untuk memprediksi variasi variabel dependen. Koefisien determinasi dapat diformulasikan sebagai berikut:
TSS SSR TSS
SSE R2 =(TSS− ) =
………....…(3.10) Di mana:
TSS : Jumlah total kuadrat
SSE : Sum of squares error = ∑ (Yi – Y^j)2
SSR : Sum of squares due to regression = ∑ (Y^i – y)2
