4. ANALISA DAN PEMBAHASAN

(1)

26

Universitas Kristen Petra

4. ANALISA DAN PEMBAHASAN

4.1. Gambaran Umum Objek Penelitian

Penelitian ini menggunakan Net Asset Value (NAV) reksadana saham yang terdaftar pada Otoritas Jasa Keuangan (OJK) periode tahun 2009-2016 menjadi populasi. NAV reksadana saham merupakan hasil perhitungan dari nilai pasar wajar suatu efek dan kekayaan lain yang dimiliki perusahaan reksadana saham setelah dikurangi kewajiban (utang), kemudian dibagi dengan jumlah total unit yang beredar. Berikut disajikan gambar 4.1 Pergerakan Indeks Reksadana Saham tahun 2008-2017.

Gambar 4.1 Pergerakan Indeks Reksadana Saham tahun 2008-2017

Sumber : Bareksa 2008-2017

Gambar 4.1 menunjukkan pergerakan indeks reksadana saham periode tahun 2008-2017 dengan trend yang meningkat. Selama periode tahun 2009 sampai tahun 2016 NAV reksadana saham mengalami kenaikan yang disebabkan oleh naiknya Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG) yang mengalami pertumbuhan, faktor lain dikarenakan membaiknya transparansi informasi hasil return investasi, data manajer investasi reksadana yang mengelola reksadana yang dijelaskan terperinci membuat kepercayaan investor meningkat dan mulai berinvestasi ke reksadana saham, selanjutnya disebabkan oleh menurunnya nilai minimum

(2)

27

investasi pada produk reksadana yang menjadi lebih murah menyebabkan tingkat pembelian reksadana mengalami peningkatan.

Tabel 4.1 Hasil Penentuan Sampel

Syarat Sampel Jumlah Pengamatan

1. Reksadana Saham yang terdaftar di Otoritas Jasa

Keuangan tahun 2009-2016 69

2. Reksadana saham di Indonesia yang terdaftar di OJK dan tidak menerbitkan laporan NAV bulanan secara rutin selama periode 2009 hingga 2016

24

Jumlah Sampel 45

Tabel 4.2 Daftar Reksadana Saham Yang Memenuhi Kriteria

NO Reksadana Saham

1 Grow-2-Prosper

2 Syailendra Equity Opportunity Fund 3 BNI Reksadana Berkembang

4 Reksa Dana MNC Dana Ekuitas 5 Reksa Dana Emco Mantap 6 Reksa Dana Emco Growth Fund 7 Panin Dana Prima

8 Panin Dana Maksima 9 Maybank Dana Ekuitas

10 Reksa Dana Aberdeen Indonesia Equity Fund 11 Reksa Dana Simas Danamas Saham

12 Trim Kapital

13 Reksa Dana Trim Kapital Plus 14 Rencana Cerdas

15 Mandiri Investa Cerdas Bangsa 16 Reksa Dana Mandiri Investa Atraktif 17 Reksa Dana Millenium Equity 18 Reksa Dana Axa Citradinamis 19 BNP Paribas Pesona

20 BNP Paribas Ekuitas

21 Reksa Dana BNP Paribas Solaris

(3)

28

NO Reksadana Saham

22 Reksa Dana BNP Paribas Insfrastruktur Plus 23 CIMB-Principal Total Return Equity Fund 24 Danareksa Mawar

25 Bahana Dana Prima

26 Reksa Dana Dana Ekuitas Prima 27 Reksadana Dana Ekuitas Andalan 28 FS Indoequity Dividend Yield Fund 29 First State Indoequity Sectoral Fund 30 First State Indoequity Value Select Fund 31 Manulife Dana Saham

32 Manulife Saham Andalan 33 Pratama Saham

34 Reksadana Dana Pratama Ekuitas 35 Batavia Dana Saham

36 Batavia Dana Saham Optimal 37 Schroder Dana Prestasi Plus

38 Reksa Dana Schroder Dana Istimewa 39 Reksa Dana Pnm Ekuitas Syariah 40 Rd Trim Syariah Saham

41 Cipta Syariah Equity

42 Reksa Dana Syariah BNP Paribas Pesona Syariah 43 CIMB-Principal Islamic Equity Growth Syariah 44 Reksa Dana Manulife Syariah Sektoral Amanah 45 Batavia Dana Saham Syariah

Gambar 4.2 Pergerakan IHSG tahun 2009-2016

Sumber : Bloomberg, diolah

- 1,000.00 2,000.00 3,000.00 4,000.00 5,000.00 6,000.00

1/1/2009 7/1/2009 1/1/2010 7/1/2010 1/1/2011 7/1/2011 1/1/2012 7/1/2012 1/1/2013 7/1/2013 1/1/2014 7/1/2014 1/1/2015 7/1/2015 1/1/2016 7/1/2016

Indeks Harga Saham Gabungan

(4)

29

Gambar 4.2 menunjukkan bahwa pergerakan ternd IHSG sepanjang tahun 2009 hingga 2016 memiliki kecenderungan meningkat setiap tahunnya. Pada tahun 2009, peningkatan IHSG disebabkan kembalinya masuk investor asing yang melakukan pembelian di lantai bursa dengan net buy tercatat sebesar Rp 1,815 triliun sepanjang triwulan I-2009. Sepanjang 2010, IHSG bergerak fluktuatif.

Bulan Mei 2010 IHSG mengalami penurunan hingga ke level Rp.2.777,301.

Turunnya IHSG disebabkan penurunan harga saham yang berkapitalisasi besar, yang dipicu aksi jual investor asing sebesar Rp.660294 miliar. Pertumbuhan IHSG sepanjang 2015-2016 ditopang oleh kebijakan pemerintah yang melaksanakan program pengampunan pajak atau tax amnesty. Tax amnesty menarik arus uang investor dalam negeri yang sebelumnya di luar negeri kembali masuk ke dalam negeri. Sehingga investor akan mengalokasikan dananya pada produk pasar modal Indonesia. Faktor lain menyebabkan kenaikan IHSG disebabkan nilai tukar rupiah terhadap dengan dolar Amerika Serikat (AS) cenderung stabil. Selain itu juga disumbang oleh kondisi ekonomi Indonesia yang semakin membaik dengan pertumbuhan ekonomi sekitar lima persen ikut berkontribusi besar terhadap penguatan posisi IHSG.

Gambar 4 3 Pergerakan M2 tahun 2009-2016

- 1,000,000,000,000,000 2,000,000,000,000,000 3,000,000,000,000,000 4,000,000,000,000,000 5,000,000,000,000,000 6,000,000,000,000,000

1/1/2009 7/1/2009 1/1/2010 7/1/2010 1/1/2011 7/1/2011 1/1/2012 7/1/2012 1/1/2013 7/1/2013 1/1/2014 7/1/2014 1/1/2015 7/1/2015 1/1/2016 7/1/2016

Money Supply (M2)

(5)

30

Gambar 4.3 menunjukkan pergerakan Money Supply (M2) tahun 2009 hinga 2016. Trend money supply di Indonesia cenderung mangalami kenaikan tiap tahunnya. Tahun 2009 hingga 2013 kenaikan money supply disebabkan oleh penurunan aktiva luar negeri. Penurunan aktiva luar negeri diakibatkan simpanan berjangka dalam valuta asing yang menurun pada tahun 2013. Pada 2015-2016 money supply mengalami kenaikan yang bersumber dari naiknya komponen uang kuasi (simpanan berjangka dan tabungan, baik rupiah maupun valas, serta giro valas) dan juga disebakan oleh rendahnya penyaluran kredit perbankan.

Gambar 4 4 Pergerakan CPI tahun 2009-2016

Gambar 4.4 menunjukkan pergerakan CPI tahun 2009-2016. Secara umum CPI menunjukkan trend yang meningkat. Peningkatan CPI pada tahun 2012-2013 disebabkan oleh kebijakan pemerintah yang menaikkan harga bahan bakar premium yang naik sebesar 44% menjadi Rp 6.500 per liter dan solar naik sebesar 22% menjadi Rp 5.500 per liter. Kenaikan bahan bakar mendorong kenaikkan harga barang lain yang selanjutnya menyebabkan peningkatkan pada CPI

Pada periode 2014-2016 CPI di Indonesia mengalami penurunan, karena perekonomian di Indonesia mengalami perbaikan. Hal ini dibuktikan oleh angka pertumbuhann ekonomi sebesar 5% yang memungkinkan Bank Indonesia menurunkan suku bunga secara drastis dari 7,75 persen pada awal tahun 2016

0 20 40 60 80 100 120 140 160

1/1/2009 7/1/2009 1/1/2010 7/1/2010 1/1/2011 7/1/2011 1/1/2012 7/1/2012 1/1/2013 7/1/2013 1/1/2014 7/1/2014 1/1/2015 7/1/2015 1/1/2016 7/1/2016

Consumer Price Index (CPI)

(6)

31

menjadi 4,75 persen pada akhir tahun 2016 yang membuat CPI di Indonesia mengalami penurunan

Gambar 4 5 Pergerakan JIBOR tahun 2009-2016

Gambar 4.5 menunjukkan pergerakan JIBOR tahun 2009 hingga 2016.

Secara umum trend JIBOR cenderung stagnan. Pergerakan JIBOR dipengaruhi oleh suku bunga Bank Indonesia pada tahun 2009 ke tahun 2010. Penurunan JIBOR disebabkan oleh kebijakan Bank Indonesia yang menurunkan suku bunga. JIBOR merupakan suku bunga acuan untuk transaksi pasar uang di Indonesia. Tahun 2013 JIBOR mengalami kenaikan yang disebabkan naiknya inflasi yang menyebabkan Bank Indonesia mengambil kebijakan untuk menaikan suku bunga agar dapat menekan inflasi. Di tahun 2016 JIBOR mengalami penurunan akibat membaiknya perekonomian Indonesia yang mengakibatkan tingkat inflasi menurun dan berdampak pada penurunan JIBOR.

0.00%

2.00%

4.00%

6.00%

8.00%

10.00%

12.00%

1/1/2009 6/1/2009 11/1/2009 4/1/2010 9/1/2010 2/1/2011 7/1/2011 12/1/2011 5/1/2012 10/1/2012 3/1/2013 8/1/2013 1/1/2014 6/1/2014 11/1/2014 4/1/2015 9/1/2015 2/1/2016 7/1/2016 12/1/2016

Jakarta Interbank Offered

(7)

32

4.2 Analisa Data

4.2.1 Statistik Deskriptif

Statistik deskriptif menjelaskan tentang nilai rata-rata (mean), median, maximum, minimum dan standar deviasi dari NAV, IHSG, M2, CPI, dan JIBOR dari reksadana saham. Berikut adalah hasil dari statistik deskriptif penelitian ini:

Tabel 4.3 Hasil Analisa Statistik Deskriptif

NAV IHSG M2 CPI JIBOR

Mean 6391.293 4056.435 35.68150 124.6089 0.064606 Maximum 77807.61 5518.675 36.14921 146.8400 0.101368 Minimum 430.3918 1285.476 35.16693 110.9920 0.039848 Std. Dev. 10624.92 1046.285 0.299156 9.178143 0.012474

Observations 4416 4415 4416 4416 4416

Sumber : Lampiran 2

Berdasarkan perhitungan statistik deskriptif pada tabel 4.3, maka dapat diketahui bahwa nilai rata-rata (mean) Net Asset Value (NAV) dari reksadana saham tahun 2009-2016 adalah 6.391,293. Nilai maximum NAV sebesar 77.807,61 dimiliki Panin Dana Maksima. Sedangkan nilai minimum NAV sebesar 430,3918 terjadi pada Reksadana Emco Growth Fund. Standar deviasi NAV sebesar 10.624,92 angka tersebut lebih besar dari mean NAV hal ini disebabkan NAV reksadana saham di Indonesia variabilitasnya sangat besar karena jarak nilai maximum dan minimumnya yang terlalu besar.

Nilai rata-rata (mean) Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG) tahun 2009- 2016 adalah 4.056,612. Nilai maximum sebesar 5.518,675 diperoleh pada 31 Maret 2015 yang disebabkan oleh harga minyak dunia yang kembali menguat dan juga didorong oleh pelemahan dolar AS dengan sejumlah mata uang dunia. Sedangkan nilai minimum 1.285,476 terjadi pada 28 Februari 2009 disebabkan IHSG masih terpengaruh oleh dampak subprime mortgage tahun 2008. Standar deviasi yang dimiliki IHSG pada periode penelitian sebesar 1.046,233.

(8)

33

Nilai rata-rata (mean) Money Supply (M2) tahun 2009-2016 adalah 35.68150. Nilai maximum sebesar 36.14921 dicapai pada tanggal 31 Desember 2016 yang disebabkan oleh naiknya jumlah uang kuasi dan juga perlambatan kredit di tahun 2016. Sedangkan nilai minimum 35.16693 terjadi pada tanggal 31 Januari 2009. Standar deviasi yang dimiliki M2 sebesar 0,389454

Nilai rata-rata (mean) Consumer Price Index (CPI) tahun 2009-2016 adalah sebesar 124,6089. Nilai maximum CPI sebesar 146,8400 diperoleh pada tanggal 31 Desember 2013 yang disebabkan oleh naiknya harga bahan bakar premium dan solar yang mengakibatkan harga barang kebutuhan pokok mengalami kenaikan.

Sedangkan nilai minimum CPI 110,9920 terjadi pada tanggal 31 Januari 2014 yang disebabkan terjadinya perbaikan pada perekonomian Indonesia yang menurunkan CPI. Standar deviasi yang dimiliki CPI pada periode penelitian sebesar 9,178143,

Nilai rata-rata (mean) Jakarta Interbank Offered Rate (JIBOR) tahun 2009- 2016 adalah 0,064606. Nilai maximum JIBOR sebesar 0,1013680 yang dicapai pada tanggal 31 Januari 2009 yang disebabkan oleh kenaikan suku bunga Bank Indonesia akibat adanya peningkatan inflasi. Sedangkan nilai minimum JIBOR sebesar 0,039848 terjadi pada 31 Maret 2012 disebabkan oleh mulai turunnya suku bunga Bank Indonesia. Standar deviasi yang dimiliki JIBOR sebesar 0,012474.

4.2.2 Uji Stasionaritas Data

Uji stasionaritas digunakan untuk melihat apakah data yang digunakan telah stasioner atau tidak. Uji stasionaritas dilakukan pada masing-masing variabel melalui 2 tahap yaitu uji stasioner di tingkat level dan uji stasioner di tingkat first difference.

Tabel 4.4 Uji Stasioner Data Variabel Stasioner pada

level

Stasioner pada First Difference

NAV 0.0000 0.0000

IHSG 0.0000 0.0000

M2 1.0000 0.0000

(9)

34

CPI 0.0001 0.0000

JIBOR 0.0000 0.0000

Sumber Lampiran 3 - Lampiran 7

Tabel 4.4 menyajikan probabilitas masing-masing variabel setelah dilakukan uji stasioneritas. Apabila probabilitas variabel yang diuji lebih besar dari 5%, maka variabel tersebut dapat dikatakan tidak stasioner maka harus dilakukan uji stasioner pada tingkat first difference. Pada hasil uji stastioner variabel NAV, IHSG, CPI, dan JIBOR nilai probabilitas kurang dari 5% sehingga variabel tersebut telah mencapai stasioner pada tingkat level. Sedangkan untuk M2 masuk ke tingkat first difference.

4.2.3 Pengujian Lag Length

Setelah uji stationer dilakukan pengujian lag lenght yang tersaji pada tabel 4.5. Pengujian lag length berguna melihat berapa jumlah lag yang akan digunakan dalam tahap uji berikutnya.

Tabel 4.5 Penentuan Lag Length

Lag LR FPE AIC SC HQ

0 NA 4.56e+09 36.43000 36.43856 36.43305 1 59993.59 280.2604 19.82510 19.87649 19.84341 2 2000.949 163.1220 19.28388 19.37808 19.31745 3 886.6616 129.2865 19.05142 19.18843 19.10023 4 981.9939 99.75363 18.79209 18.97192 18.85616 5 1549.167 65.69406 18.37439 18.59704 18.45372 6 951.5310 51.08121 18.12280 18.38827 18.21739 7 1561.870 33.48069 17.70035 18.00864 17.81019 8 1288.215 23.67591 17.35384 17.70494 17.47894 9 1866.694 14.23073 16.84478 17.23870 16.98514 10 1077.699 10.66464 16.55631 16.99305 16.71192

(10)

35

11 2354.642 5.580889 15.90872 16.38828 16.07959 12 2427.547 2.858580 15.23969 15.76207 15.42581 13 2493.550 1.435837 14.55111 15.11630 14.75249 14 1898.536 0.852167 14.02939 14.63740 14.24602 15 3048.665 0.365188 13.18201 13.83284 13.41390 16 5993.502 0.067950 11.50036 12.19401 11.74751 17 4850.171* 0.017437* 10.14020* 10.87667* 10.40260*

Sumber : Lampiran 8

Tabel 4.5 menginformasikan bahwa lag yang digunakan dalam penelitian ini adalah 17. penentuan tersebut berdasarkan pada tanda bintang pada (LR, FPE, AIC, SC, HQ) yang berada di lag 17 setelah melakukan uji lag length, perlu dilakukan uji kaulitas Granger.

4.2.4 Uji Kointegrasi

Setelah uji Granger dilanjutkan dengan melakukan uji kointegrasi yang dilakukan untuk mengetahui apakah terdapat pengaruh jangka panjang untuk variabel yang diteliti. Metode uji kointegrasi yang digunakan pada penelitian ini adalah metode Johansen. Apabila antara variabel yang dteliti terdapat kointegrasi, maka metode VECM dapat diterapkan. Tabel 4.7 menyajikan hasil uji kointegrasi pada variabel Net Asset Value (NAV) reksadana saham, Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG), Money Supply (M2), Consumer Price Index (CPI), dan Jakarta Interbank Offered Rate (JIBOR). Pada kointegrasi peneliti menggunakan α = 5%

dan diperoleh hasil sebagai berikut :

Tabel 4.6 Uji Kointegrasi

Trace Statistic Critical Value (0,05)

21857.6181470388 69.81888745126443 Sumber : Lampiran 9

(11)

36

Berdasarkan hasil uji kointegrasi pada tabel 4.7, ditunjukkan terdapat kointegrasi antara Net Asset Value (NAV) reksadana saham, Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG), Money Supply (M2), Consumer Price Index (CPI), dan Jakarta interbank offered rate (JIBOR) dibuktikan oleh besaran trace statistic sebesar 21857.6181470388 dibandingkan dari critical value pada tingkat 5% yaitu 69.81888745126443. Hal ini menunjukkan bahwa terdapat hubungan jangka panjang antara variabel NAV reksadana saham dengan IHSG, M2, CPI, dan JIBOR.

Menurut Ekanda (2016) setelah melakukan uji kointegrasi dan didapatkan adanya kointegrasi dilakukan uji VECM.

4.2.5 Estimasi Vector Eror Corection Model (VECM)

Setelah dilakukan uji kointegrasi dengan variabel penelitian dan didapatkan kointegrasi maka uji yang dapat dilakukan adalah VECM. Uji VECM dilakukan untuk mengetahui adanya hubungan jangka pendek dan jangka panjang antara NAV reksadana saham dengan IHSG, M2, CPI, dan JIBOR. Tabel 4.8 menunjukkan hasil uji VECM dalam jangka panjang.

Tabel 4.7 Estimasi VECM Jangka Panjang Variabel Koefisien t-statistik

IHSG -3394230 -131.337

M2 1.41E+10 162.734

CPI 4.61E+08 636.384

JIBOR 4.42E+11 637.197

Sumber : Lampiran 10

Tabel 4.8 menunjukkan hasil uji jangka panjang VECM antara variabel IHSG yang mempunyai hubungan jangka panjang dengan NAV reksadana saham,

(12)

37

yang dibuktikan dengan nilai t-statistik sebesar -131.337 angka tersebut lebih besar dibandingkan t-tabel yang mempunyai nilai sebesar 1,68385 sehingga hipotesa H0

ditolak. Dengan demikian, IHSG mempunyai hubungan jangka panjang dengan NAV reksadana saham dalam pola hubungan negatif. Koefisien negatif menunjukkan bahwa apabila IHSG naik sebesar 1 satuan, maka NAV akan turun sebesar -3394230 satuan.

M2 mempunyai hubungan jangka panjang dengan NAV reksadana saham, yang dibuktikan dengan nilai t-statistik sebesar 162.734 yang lebih besar dibandingkan t-tabel yang mempunyai nilai sebesar 1,68385 sehingga hipotesa H0

ditolak. Dengan demikian, M2 mempunyai hubungan jangka panjang dengan NAV reksadana saham dalam pola hubungan positif. Koefisien positif menunjukkan bahwa apabila IHSG naik sebesar 1 satuan, maka NAV akan naik sebesar 1.41E+10 satuan.

CPI mempunyai hubungan jangka panjang dengan NAV reksadana saham dibuktikan dengan nilai t-statistik sebesar 636.384 yang lebih besar dibandingkan t-tabel yang mempunyai nilai sebesar 1,68385 sehingga hipotesa H0 ditolak.

Dengan demikian, CPI mempunyai hubungan jangka panjang dengan NAV reksadana saham dalam pola hubungan positif. Koefisien menunjukkan bahwa apabila CPI naik sebesar 1 satuan, maka NAV akan naik sebesar 4.61E+08 satuan.

JIBOR mempunyai hubungan jangka panjang dengan NAV reksadana saham dibuktikan dengan nilai t-statistik sebesar 637.197 yang lebih besar dibandingkan t-tabel yang mempunyai nilai sebesar 1,68385 sehingga hipotesa H0

ditolak. Dengan demikian, JIBOR mempunyai hubungan jangka panjang dengan NAV reksadana saham dalam pola hubungan positif. Koefisien positif menunjukkan bahwa apabila IHSG naik sebesar 1 satuan, maka NAV akan naik sebesar 4.42E+11 satuan.

Metode VECM juga dapat melihat hubungan antar variabel Net Asset Value (NAV) reksadana saham, Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG), Money Supply (M2), Consumer Price Index (CPI), dan Jakarta Interbank Offered Rate (JIBOR).

pada jangka pendek. Lampiran 12 menyajikan hasil estimasi VECM untuk jangka

(13)

38

pendek dengan menggunakan lag yang didapatkan dari hasil uji lag length sebelumnya.

Pada lampiran 12 menunjukkan hasil uji jangka pendek dari VECM. Cara mengetahui signfikan atau tidaknya variabel yang digunakan adalah melihat hasil t-statistik variabel NAV reksadana saham, IHSG, M2, CPI, dan JIBOR dibandingkan dengan t-tabel. Adanya pengaruh signifikan apabila t-statistik lebih besar dibandingkan dari t-tabel.

Variabel IHSG memiliki hubungan jangka pendek dengan NAV reksadana saham, yang dibuktikan oleh jumlah t-statistik lag yang signifikan dan lebih tinggi dibandingkan t-tabel 1,68385. Dibandingkan jumlah lag yang tidak signifikan ditemukan 13 lag signifikan dari jumlah 17 lag pada lampiran 12.

Variabel M2 memiliki hubungan jangka pendek dengan NAV reksadana saham, yang dibuktikan oleh jumlah t-statistik lag yang signifikan dan lebih tinggi dibandingkan t-tabel 1,68385. Dibandingkan jumlah lag yang tidak signifikan ditemukan 9 lag signifikan dari jumlah 17 lag pada lampiran 12.

Variabel CPI memiliki hubungan jangka pendek dengan NAV reksadana saham, yang dibuktikan oleh jumlah t-statistik lag yang signifikan dan lebih tinggi dibandingkan t-tabel 1,68385. Dibandingkan jumlah lag yang tidak signifikan ditemukan 12 lag signifikan dari total 17 lag pada lampiran 12.

Variabel JIBOR memiliki hubungan jangka pendek dengan NAV reksadana saham, yang dibuktikan oleh jumlah t-statistik lag yang signifikan dan lebih tinggi dibandingkan t-tabel 1,68385. Dibandingkan jumlah lag yang tidak signifikan ditemukan 12 lag signifikan dari 17 lag pada lampiran 12.

4.2.6 Impulse Response Function (IRF)

Setelah melakukan uji VECM dilanjutkan uji Impulse Response Function (IRF) untuk melacak respon dari setiap variabel akibat perubahan atau respon suatu variabel tertentu. Pada penelitian ini uji Impulse Response Function akan dilakukan untuk menguji respon timbal balik dari Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG), Money Supply (M2), Consumer Price Index (CPI), dan Jakarta interbank offered rate (JIBOR) dengan Net Asset Value (NAV) reksadana saham dan juga sebaliknya.

(14)

39

Ekanda (2016) menggunakan IRF pada periode 10. Hasil uji IRF disajikan pada tabel 4.13 menunjukkan hasil IRF sebagai berikut:

Tabel 4.8 Impulse Response Function

Periode 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

NAV to IHSG

0.000 -1.245 11.464 66.609 71.286 94.292 42.032 62.733 137.2326 149.782

IHSG to NAV

6.643 7.223 9.482 14.765 15.512 16.755 14.112 14.468 20.308 21.963

NAV to M2

0.000 -2.221 -6.253 -4.733 -7.085 -7.654 -6.749 -6.685 -7.878 -8.424

M2 to NAV

0.00006 0.0003 0.0004 0.0005 0.0004 0.00036 0.0005 0.0006 0.0011 0.0012

NAV to CPI

0.000 -2.210 -7.699 -9.863 -5.706 -1.851 -1.230 -6.129 -9.795 -1.644

CPI to NAV

0.068 0.039 -0.0499 -0.129 -0.176 -0.152 -0.047 -0.0809 -0.0748 -0.068

NAV to JIBOR

0.000 2.434 7.525 10.103 9.253 3.983 2.3096 4.730 10.645 14.583

JIBOR to NAV

0.00002 0.000009 -0.00001 -0.00009 -0.0002 -0.00024 -0.0002 -0.0001 0.000014 0.00005

Sumber : Lampiran 11

Berdasarkan hasil pada tabel 4.13, respon yang diberikan variabel NAV kepada IHSG ditunjukkan dari periode pertama hingga periode kesepuluh. Respon yang diberikan cenderung selalu positif dan mengalami kenaikan. Pada periode kedua awalnya responnya negatif -1,245% dan pada periode sepuluh menjadi 169,608%. Sebaliknya, respon yang diberikan IHSG kepada NAV juga cenderung positif dan selalu mengalami kenaikan juga pada periode kedua respon yang diberikan 7.223% dan diperiode kesepuluh menjadi 21.963%.

Respon yang diberikan variabel NAV kepada M2 menunjukkan respon yang cenderung negatif. Respon negatif ditunjukkan dari rata-rata periode pertama hingga periode kesepuluh respon yang diberikan mayoritas negatif dibuktikan periode kedua -2.221% dan pada periode kesepuluh -8.424%. Sebaliknya respon yang diberikan M2 kepada NAV pada periode pertama hingga periode kesepuluh

(15)

40

selalu positif dibuktikan pada periode kedua 0.0003% dan periode kesepuluh 0.0012%.

Respon yang diberikan variabel NAV kepada CPI menunjukkan respon negatif di periode kedua dan ketiga -9,725% dan -1,757% namun periode keempat respon yang diberikan positif 38,535% setelah itu memberikan respon negatif lagi pada periode kelima -2,645% dan selanjutnya meberikan respon positif lagi hingga periode kesembilan dan pada periode kesepuluh responnya mengalami negatif sebesar -2,359%. Dan juga Respon yang diberikan CPI kepada NAV cenderung negatif juga dibuktikan pada tabel 4.13 dalam 10 periode yang digunakan 8 diantaranya negatif

Respon yang diberikan variabel NAV kepada JIBOR menunjukkan respon yang cenderung positif. Respon positif dibuktikan pada tabel 4.13 dari periode pertama hingga periode kesepuluh respon yang diberikan selalu postif. periode pertama sebesar 2.434% dan periode kesepuluh 14.583%. Sebaliknya respon yang diberikan JIBOR kepada NAV cenderung negatif dari kesepuluh periode didapatkan enam periode negatif.

4.2.7 Variance Decomposition

Variance Decomposition merupakan prediksi kontribusi presentase varians setiap variabel dengan suatu variabel tertentu. Pemanfaatan Variance Decomposition ini bertujuan untuk memperoleh gambaran tentang seberapa kuat komposisi dari peranan variabel tertentu dengan variabel lain. Jika dikaitkan dengan penelitian ini maka seberapa kuat komposisi dari variabel IHSG, M2, CPI, dan JIBOR dengan variabel NAV reksadana saham. Ekanda (2016) menggunakan periode 10 dalam Variance Decomposition. Berikut hasil Variance Decomposition pada tabel 4.14.

Tabel 4.9 Variance Decomposition NAV reksadana saham

Period NAV IHSG M2 CPI JIBOR

1 100.0000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000

(16)

41

2 99.83698 0.022098 0.070387 0.069685 0.000845 3 98.98337 0.026063 0.400799 0.584076 0.005693 4 98.24782 0.299024 0.420633 1.022103 0.010422 5 97.93248 0.492989 0.586503 0.975447 0.012582 6 97.65912 0.778350 0.729519 0.821938 0.011078 7 97.70909 0.747569 0.806623 0.726802 0.009916 8 97.53997 0.801438 0.872066 0.776880 0.009651 9 96.77559 1.271422 0.963311 0.977701 0.011973 10 95.60531 1.734281 1.052502 1.591540 0.016369 Sumber : Lampiran 12

Dari tabel 4.14, terlihat bahwa kontribusi terbesar yang mempengaruhi NAV reksadana saham bersumber dari varians pertumbuhan dirinya sendiri.

Kontribusi tertinggi dalam periode kedua sebesar 99,73%. Dalam periode kesepuluh mengalami penurunan menjadi 95,60% tetapi masih merupakan kontributor terbesar dengan dirinya sendiri.

Kontribusi selanjutnya yang mempengaruhi NAV reksadana saham berasal dari variabel IHSG, CPI, M2, JIBOR. Dalam periode 2 kontribusi tertinggi adalah variabel JIBOR sebesar 0,171285%, variabel IHSG hanya sebesar 0,069942%, variabel M2 0,016185%, sedangkan kontribusi terendah ada pada variabel CPI hanya sebesar 0,013375%. Untuk periode 10 kontribusi tertinggi adalah variabel IHSG sebesar 2,052542%, variabel JIBOR hanya sebesar 0,548440%, variabel CPI 0,094751%, sedangkan kontribusi terendah ada pada variabel M2 hanya sebesar 0,014456%.

(17)

42

4.3. Pembahasan

4.3.1 Hubungan antara IHSG dengan NAV reksadana saham

Kecenderungan peningkatan IHSG dalam jangka panjang menjadi adanya sinyal peningkatan minat berinvestasi saham di pasar modal. Pertumbuhan permintaan saham akan berimbas positif dengan pertumbuhan permintaan reksadana saham yang tercemin pada pertumbuhan Net Asset Value (NAV) dari reksadana saham. Berdasarkan hasil uji Vector Error Correction Model ditemukan adanya hubungan jangka pendek dan panjang antara IHSG dengan NAV reksadana saham. Hal ini sejalan dengan penelitian yang dilakukan Chu (2010) menemukan 56,43% dari dana ekuitas yang diijinkan untuk diinvestasikan dalam MPF (Dana Pensiun di Hong Kong) memiliki NAV yang terkointegrasi dengan indeks pasar saham dalam jangka panjang.

Tetapi hubungan jangka panjang yang dimiliki antara IHSG dengan NAV bernilai negatif dikarenakan perubahan NAV reksadana saham berlawanan arah dengan perubahan IHSG. Hal ini dikarenakan adanya biaya tambahan (biaya transaksi) yang harus dikeluarkan oleh perusahaan ketika ingin mengubah portofolionya sehingga menyebabkan perubahan portofolio tidak dapat secara otomatis menyesuaikan perubahan IHSG dalam jangka panjang.

4.3.2 Hubungan antara M2 dengan NAV reksadana saham

Money Supply memiliki hubungan jangka panjang dan pendek dengan NAV reksadana saham hal ini disebabkan bila terjadi kenaikan pada M2 akan mempengaruhi daya beli masyarakat baik dalam jangka pendek maupun panjang yang juga mempengaruhi minat masyarakat untuk berinvestasi dan akan berdampak pada NAV reksadana saham. Hasil ini sejalan dengan penelitian yang dilakukan Fadhil et all. (2007) menunjukkan bahwa NAB unit trust di Malaysia memiliki hubungan jangka panjang dengan variabel makroekonomi termasuk indeks KLCI, M2 dan CPI dengan menggunakan model error correction model (ECM). Dan juga sejalan dengan penelitian Chu (2011) menemukan adanya hubungan dalam jangka pendek dan dalam jangka panjang variabel makroekonomi (Hang Seng Index,

(18)

43

Money Suply, CPI, HIBOR) dengan NAV dari MPF (dana pensiun di Hongkong) menggunakan Cointegration dan Vector Error Correction Model.

Kecenderungan peningkatan jumlah uang beredar dalam jangka panjang akan mendorong peningkatan CPI. Peningkatan CPI akan berdampak pada penurunan daya beli masyarakat. Penurunan daya beli masyarakat akan menurunkan kemampuan berinvestasi, termasuk berinvestasi pada reksadana saham, yang akan berhubungan pada penurunan Net Asset Value (NAV) dari reksadana saham baik dalam jangka pendek maupun jangka panjang dikarenakan masyarakat lebih memprioritaskan memenuhi kebutuhan hidup sehari-hari dibandingkan berinvestasi.

4.3.3 Hubungan CPI dengan NAV reksadana saham

Kecenderungan peningkatan Consumer Price Index (CPI) dalam jangka panjang akan berdampak pada penurunan daya beli masyarakat. Penurunan daya beli masyarakat akan menurunkan kemampuan masyarakat untuk berinvestasi, termasuk berinvestasi pada reksadana saham yang akan berdampak pada penurunan Net Asset Value (NAV) reksadana saham.

Dari hasil VECM terdapat hubungan jangka panjang dan pendek antara CPI dengan NAV reksadana saham hal ini sejalan dengan penelitian Fadhil et all. (2007) juga menunjukkan bahwa NAB unit trust di Malaysia memiliki hubungan jangka panjang dengan variabel makroekonomi termasuk indeks KLCI, M2 dan CPI dengan menggunakan model error correction model (ECM). Dan juga sejalan dengan penelitian Chu (2011) menemukan adanya hubungan dalam jangka pendek dan dalam jangka panjang variabel makroekonomi (Hang Seng Index, Money Suply, CPI, HIBOR) dengan NAV dari MPF (dana pensiun di Hongkong) menggunakan Cointegration dan Vector Error Correction Model. Dalam hasil IRF juga ditemukan CPI memberikan respon negatif jika mengalami kenaikan. Hasil uji VECM jangka pendek menjelaskan CPI berkointegrasi dalam jangka pendek dengan NAV reksadana saham dikarenakan jika CPI naik akan berakibat pada daya beli masyarakat yang menurun dan menurunkan investasi dan berimbas pada turunnya NAV reksadana saham dalam jangka pendek.

(19)

44

4.3.4 Hubungan antara JIBOR dengan NAV reksadana saham

Kecenderungan peningkatan JIBOR dalam jangka panjang mengindikasikan bahwa terjadi peningkatan pada suku bunga di pasar uang.

Peningkatan suku bunga di pasar uang berpotensi memicu terjadinya pergeseran investasi dari pasar modal ke pasar uang, yang akan berakibat penurunan permintaan di pasar modal, termasuk terhadap permintaan reksadana saham.

Kondisi ini akan mengakibatkan penurunan Net Asset Value (NAV) reksadana saham.

Hasil uji VECM baik dalam jangka pendek maupun panjang menemukan adanya hubungan jangka pendek dan panjang antara JIBOR dan NAV reksadana saham. Hal ini dikarenakan jika inflasi naik dan suku bunga meningkat, maka harga saham perusahaan cenderung turun dan menjadi sentimen negatif bagi para investor saham (Prasetyo, 2015). Hal tersebut akan berdampak juga pada NAV reksadana saham yang komponennya adalah saham. Hal ini sejalan dengan penelitian Chu.(2011) menemukan adanya hubungan dalam jangka pendek dan dalam jangka panjang variabel makroekonomi (Hang Seng Index, Money Suply, CPI, HIBOR) dengan NAV dari MPF (dana pensiun di Hongkong) menggunakan Cointegration dan Vector Error Correction Model. hal ini menunjukkan bahwa ketika suku bunga meningkat akan berhubungan dengan NAV reksadana saham baik dalam jangka pendek dan jangka panjang.